เจาะประเด็น
AI Agents
Forter เปลี่ยนพนักงาน 200 คนให้สร้าง AI Agent เองใน 2 อาทิตย์ ไม่ใช่แค่ให้ใช้
บริษัทความปลอดภัยการชำระเงินรายนี้ไม่ได้อยากได้คนกดใช้ AI แต่ต้องการคนสร้างมันขึ้นมาเอง
ทีมข่าว เอไอไทย.com
⏱ อ่าน 3 นาที
คำถามจริงไม่ใช่ "จะให้คนใช้ AI ยังไง" แต่คือ "จะทำให้คนธรรมดาสร้าง AI ได้ยังไง" — และ Forter กำลังตอบคำถามนี้ด้วยการลงมือทำ
ถ้าคุณยังคิดว่า AI Agent เป็นเรื่องของทีมวิศวกรหัวกะทิไม่กี่คนที่ต้องนั่งเขียนโค้ดทั้งวัน ข่าวนี้จะทำให้คุณคิดใหม่ Ben Maraney จาก Forter ออกมาเล่าในงานนำเสนอว่าเขาเปลี่ยนพนักงาน 200 คน — ทั้งสายเทคนิคและไม่เทคนิค — ให้กลายเป็น "นักสร้าง Agent" ได้ภายในเวลาแค่ 2 อาทิตย์
Forter เป็นบริษัทที่ทำระบบป้องกัน fraud สำหรับการชำระเงินออนไลน์ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาขาย "ความน่าเชื่อถือ" ให้ลูกค้า ฉะนั้นการจะเอา AI Agent มาใช้ภายในองค์กรย่อมต้องผ่านด่านความปลอดภัยและฝ่ายกฎหมายที่เข้มงวดกว่าบริษัททั่วไปหลายเท่า นี่คือเหตุผลที่เรื่องนี้ไม่ใช่แค่ข่าว "บริษัท X ใช้ AI" ทั่วไป แต่เป็นเคสศึกษาว่าองค์กรที่ซีเรียสเรื่อง security จะทำให้ AI Agent เกิดขึ้นจริงได้ยังไงโดยไม่พัง
Maraney เล่าให้ฟังว่าเขาลดความซับซ้อนของ "การสร้าง Agent" ให้เหลือน้อยที่สุด โดยใช้ custom MCP servers เป็นฐาน แล้วเปิดทางให้พนักงานเลือกใช้ทั้งแพลตฟอร์มแบบ no-code และแบบ code-based ควบคู่กันไป — ใครถนัดแบบไหนก็ใช้แบบนั้น ไม่ต้องบังคับให้ทุกคนเขียนโค้ดเป็น
จุดที่น่าสนใจที่สุดคือการ "sidestep complex RAG setups" หรือพูดง่ายๆ คือเขาเลือกที่จะไม่ทำระบบ RAG ที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นวิธีที่หลายบริษัทกำลังตะบี้ตะบันทำอยู่ในตอนนี้ Maraney เหมือนจะบอกว่า ถ้าเป้าหมายคือทำให้คน 200 คนสร้าง Agent ได้เร็ว การไปสร้าง pipeline RAG หลายชั้นก็เท่ากับสร้างกำแพงให้ตัวเองเปล่าๆ
อีกเรื่องที่คนมักมองข้ามคือการดึงทีม security และ legal เข้ามาอยู่ในวงตั้งแต่ต้น ไม่ใช่เรียกมาทีหลังตอน Agent พร้อม deploy แล้ว การทำแบบนี้ทำให้กระบวนการอนุมัติเร็วขึ้นมาก เพราะไม่มีรอบ "แก้แล้วส่งใหม่" ที่กินเวลาหลายสัปดาห์
คำว่า "From Consumers to Builders" ในหัวข้อ presentation คือแก่นทั้งหมดของเรื่องนี้ บริษัทส่วนใหญ่ในตอนนี้กำลังอยู่ในโหมด "ให้พนักงานใช้ AI" — แจก license ChatGPT, เปิด Copilot, สอน prompt เบื้องต้น แล้วก็หวังว่าจะเกิด productivity เพิ่มขึ้นมาเอง
แต่ Forter เลือกเส้นทางที่ยากกว่าและน่าสนใจกว่า นั่นคือการเปลี่ยนพนักงานจาก "ผู้ใช้" ให้เป็น "ผู้สร้าง" ซึ่งหมายความว่าองค์กรต้องลงทุนในเรื่อง enablement จริงจัง ไม่ใช่แค่ซื้อเครื่องมือแล้วโยนให้พนักงาน
ตัวเลข 200 คนใน 2 อาทิตย์ฟังดูน่าประทับใจ แต่สิ่งที่ควรจับตาคือ "แล้วหลังจากนั้นล่ะ" — Agent ที่พนักงานสร้างขึ้นมามีคนใช้จริงไหม ดูแลรักษายังไง วัดผลยังไง เพราะการสร้างให้เกิดได้ใน 2 อาทิตย์เป็นเรื่องหนึ่ง แต่การทำให้มันยั่งยืนเป็นอีกเรื่องที่ยากกว่ามาก
สำหรับองค์กรไทยที่กำลังคิดจะทำ internal AI agent อยู่ เคสของ Forter ให้บทเรียนชัดๆ สองข้อ หนึ่งคืออย่าเพิ่งไปหมกมุ่นกับสถาปัตยกรรมซับซ้อน และสองคือดึงทีม compliance เข้ามาเป็นเพื่อนร่วมทีมตั้งแต่ Day 1 ไม่ใช่เป็นด่านสุดท้ายที่ต้องผ่าน
ข่าวนี้ไม่ได้บอกว่า Forter ประสบความสำเร็จแล้ว แต่บอกว่าพวกเขากล้าลองเส้นทางที่บริษัทส่วนใหญ่ยังไม่กล้า — และถ้าองค์กรของคุณยังติดอยู่ในโหมด "แจก license แล้วรอปาฏิหาริย์" อยู่ล่ะก็ ถึงเวลาต้องถามตัวเองแล้วว่ากำลังพลาดอะไรไปหรือเปล่า
ที่มา: InfoQ AI/ML — อ่านต้นฉบับ
ความคิดเห็น 5
กำลังโหลดความคิดเห็น...