ผลวิจัย OutSystems ชี้องค์กรทั่วโลกเร่งใช้ Agentic AI แต่มีเพียง 26% ที่พร้อมจัดการความขัดแย้งของระบบ

สำนักข่าวบริคอินโฟ – OutSystems ร่วมกับ CIO Dive และ KPMG เผยแพร่รายงานวิจัย “Engineering Business Outcomes: The Shift to Agentic Systems” ระบุว่า องค์กรธุรกิจทั่วโลกกำลังเปลี่ยนผ่านจากการทดลองใช้ปัญญาประดิษฐ์ไปสู่การนำ Agentic AI มาใช้งานจริงในระดับองค์กร แต่กลับพบช่องว่างด้านความพร้อมในการปฏิบัติงาน โดยแม้ผู้บริหาร 82% เชื่อมั่นว่าจะสามารถกำกับดูแลได้ทันท่วงที ทว่ามีองค์กรเพียง 26% เท่านั้นที่มีความพร้อมในการจัดการความขัดแย้งที่เกิดขึ้นระหว่างการทำงานของ AI Agent ระบบต่าง ๆ และกระบวนการอัตโนมัติ

รายงานดังกล่าวสำรวจความคิดเห็นของผู้บริหารและผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านไอทีจำนวน 858 คนทั่วโลก ซึ่งรวมถึงกลุ่มตัวอย่าง 209 คนจากออสเตรเลีย อินเดีย และญี่ปุ่น ผลการสำรวจระบุว่า องค์กร 83% ยังคงพึ่งพากระบวนการด้านไอทีและการตรวจสอบแบบเดิมเพื่อกำกับดูแลการทำงานของระบบ ขณะที่มีเพียง 5% ที่ใช้กลไกควบคุมอัตโนมัติควบคู่กับระบบบันทึกประวัติการทำงาน (Audit Trails) และการกำหนดจุดตรวจสอบโดยมนุษย์อย่างเป็นทางการ ส่งผลให้ความท้าทายสำคัญคือการเปลี่ยนนโยบายกำกับดูแลให้เป็นระบบควบคุมขณะทำงานจริง (Runtime Controls)

ทางด้านความพร้อมตามภูมิภาค พบว่ากลุ่มตัวอย่างในเอเชียแปซิฟิกมีความพร้อมในการรับมือสูงกว่าภูมิภาคอื่น โดย 39% ระบุว่ามีความพร้อมระดับสูงในการจัดการความขัดแย้งระหว่างระบบ เมื่อเทียบกับยุโรปที่มี 29% และอเมริกาเหนือ 18% นอกจากนี้ 73% ของผู้บริหารในเอเชียแปซิฟิกยังใช้ประสิทธิภาพของบุคลากรเป็นตัวชี้วัดผลลัพธ์หลักจากการใช้งาน ขณะที่ภาพรวมทั่วโลกพบว่า ตัวชี้วัดอันดับหนึ่งของการประเมินความสำเร็จคือการลดข้อผิดพลาดในกระบวนการทำงานที่ 64% และมีเพียง 12% ที่นำระบบดังกล่าวไปใช้สร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่แก่ลูกค้า

นาย Tiago Azevedo ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายสารสนเทศ (CIO) ของ OutSystems ให้ข้อมูลว่า ช่องว่างระหว่างความเชื่อมั่นกับความพร้อมในการจัดการความขัดแย้งของระบบเป็นจุดที่ภาคธุรกิจต้องเร่งปรับปรุง โดยความปลอดภัยต้องถูกออกแบบให้อยู่ในระบบควบคุมตั้งแต่ต้น เพื่อให้นโยบายการกำกับดูแลสามารถทำงานได้ในระหว่างที่ระบบกำลังประมวลผล ซึ่งจะช่วยลดการหยุดชะงักของธุรกิจ

ขณะที่นาย Michael Harper กรรมการผู้จัดการของ KPMG กล่าวว่า การสร้างความปลอดภัยในระบบ Agentic AI จำเป็นต้องเปลี่ยนผ่านจากการตรวจสอบย้อนหลังแบบเดิม มาเป็นการบังคับใช้นโยบายในรูปแบบโค้ด (Policy-as-Code) พร้อมติดตั้งระบบควบคุมขอบเขตระหว่างทำงานจริง (Runtime Guardrails) เพื่อให้ระบบที่ปรับเปลี่ยนพฤติกรรมได้อย่างต่อเนื่องยังคงดำเนินงานอยู่ภายใต้มาตรฐานความปลอดภัยที่องค์กรกำหนด