ผลการสำรวจล่าสุดจาก VentureBeat Pulse Research ในปี 2026 พบจุดเปลี่ยนสำคัญของการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ในระดับองค์กร (Enterprise AI) โดยชี้ว่า ปัญหาใหญ่ที่สุดที่ทำให้โครงการ AI Agent ล้มเหลวเมื่อนำไปใช้งานจริงไม่ใช่ตัวโมเดล AI แต่เป็นระบบโครงสร้างพื้นฐานในการประมวลผลหรือ รันไทม์ (Runtime) ซึ่งหลายองค์กรยังคงมองข้ามและสร้างระบบขึ้นมาผิดวิธีตั้งแต่ต้น\n\nงานวิจัยระบุว่า หลายองค์กรกำลังเผชิญกับ ภาพลวงตาของการควบคุม (Governance Mirage) เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่มีการบันทึกสถานะ (Stateless Infrastructure) เช่น การใช้เพียงสคริปต์ Python หรือเฟรมเวิร์กอย่าง LangChain แบบชั่วคราว ไม่สามารถรองรับการทำงานในโลกจริงได้ เมื่อระบบเกิดการรีสตาร์ต ข้อมูลบริบทเดิมจะสูญหายทันที อีกทั้งปัญหา AI หลอน (Hallucination) ในขั้นตอนแรกๆ มักจะขยายตัวกลายเป็นความล้มเหลวครั้งใหญ่ในขั้นตอนถัดไป ส่งผลให้ค่าโทเค็น (Token) สูงเกินกว่ากรณีธุรกิจที่วางไว้\n\nแทนที่วิศวกรจะได้ใช้เวลาไปกับการพัฒนาความฉลาดของ AI กลับต้องมาเสียเวลากับการจัดการงานระบบท่อส่งข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ซึ่งหากองค์กรใดไม่สามารถจัดการระบบรันไทม์ให้มีความเสถียรภาพและทนทานได้ โครงการ AI เหล่านั้นก็อาจลงเอยด้วยการเป็นเพียงต้นแบบที่ใช้งานจริงไม่ได้ เช่นเดียวกับเทคโนโลยี RPA (Robotic Process Automation) เมื่อทศวรรษก่อนหน้า
ข่าว AI และเทคโนโลยี
วิกฤต Agentic AI: ผลวิจัยชี้องค์กรล้มเหลวเพราะระบบรันไทม์ (Runtime) ไม่ใช่ตัวโมเดล
ผลสำรวจล่าสุดจาก VentureBeat เผยว่าความล้มเหลวในการปรับใช้ AI Agent ในระดับองค์กรไม่ได้เกิดจากขีดความสามารถของโมเดล แต่เกิดจากระบบรันไทม์ที่ไม่มีประสิทธิภาพพอในการจัดการระบบงานจริง ส่งผลให้ระบบสูญเสียบริบทเมื่อนำไปใช้งานในระยะยาว
