เสาที่ 4: เทคโนโลยีและข้อมูล

เทคโนโลยีและข้อมูลให้รากฐานที่ตัวแทนจําเป็นต้องดําเนินการอย่างน่าเชื่อถือปลอดภัยและเป็นตามขนาด

เมื่อองค์กรย้ายจากการนําร่องขนาดเล็กไปยังการปรับใช้ตัวแทนขององค์กร ตัวเลือกทางเทคนิคที่ไม่ได้วางแผนไว้และการเข้าถึงข้อมูลแบบแยกส่วนกลายเป็นปัจจัยที่จํากัดอย่างรวดเร็ว หากไม่มีสถาปัตยกรรมมาตรฐานและการจัดการวงจรชีวิตที่ชัดเจนเป็นการยากที่จะควบคุมโซลูชัน AI ยากที่จะดําเนินการและมีความเสี่ยงในการปรับมาตราส่วน

เสาหลักนี้มุ่งเน้นไปที่วิธีการที่องค์กรสร้างรากฐานทางเทคนิคและข้อมูลที่จําเป็นในการสนับสนุนการยอมรับ AI ที่ยั่งยืนจากการพัฒนาและการปรับใช้เพื่อติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

ทําไมเทคโนโลยีและข้อมูลสําคัญสําหรับตัวแทน AI

ตัวแทนจะมีประสิทธิภาพเหมือนกับรากฐานเทคโนโลยีและข้อมูลที่พวกเขาใช้อยู่เท่านั้น การผสานรวมที่อ่อนแอ การเข้าถึงข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน หรือสถาปัตยกรรมที่เปราะบางจํากัดสิ่งที่ตัวแทนสามารถทําและป้องกันไม่ให้ทํางานอย่างเชื่อถือได้ข้ามระบบ

เพื่อให้ทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวแทนจะต้องเชื่อถือได้:

• ทําความเข้าใจบริบทเวิร์กโฟลว์ (สถานะกระบวนการ การขึ้นต่อกัน และกฎทางธุรกิจ)
• ดึงข้อมูลที่ถูกต้องในทันที
• ดําเนินการทั่วทั้งระบบโดยใช้การรวมที่ปลอดภัยและสามารถตรวจสอบได้

หากไม่มีเทคโนโลยีและรากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง:

• ตัวแทนอาจยังคงถูกจำกัดอยู่ที่คำถามและคำตอบหรืองานขั้นตอนเดียว
• ตัวแทนใหม่แต่ละคนจึงต้องการความพยายามทางวิศวกรรมตามความต้องการของลูกค้า
• ความเสี่ยง ค่าโสหุ้ยในการดําเนินงาน และความไม่สอดคล้องกันเติบโตได้เร็วกว่ามูลค่าทางธุรกิจ

ด้วยพื้นฐานที่แข็งแกร่งและพร้อมสำหรับการใช้งาน คุณสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ สร้าง และกำกับดูแลตัวแทนทั่วทั้งกระบวนการได้ ทีมสามารถมุ่งเน้นไปที่การออกแบบเวิร์กโฟลว์และการรับรู้คุณค่าแทนที่จะสร้างระบบประปาใหม่

ลักษณะของวุฒิภาวะที่สูง

เมื่อถึงระดับความพร้อมสูง องค์กรดำเนินการด้วยแพลตฟอร์ม AI ที่แข็งแกร่งในระดับองค์กร

ลักษณะรวมถึง:

• สถาปัตยกรรมและแพลตฟอร์มของตัวแทนที่ได้มาตรฐาน ตัวแทนถูกสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มที่ได้รับการอนุมัติโดยใช้สถาปัตยกรรมอ้างอิงแบบแชร์ เทมเพลต และรูปแบบ
• วงจรชีวิตการพัฒนาอัตโนมัติที่มีการจัดการ การพัฒนา การทดสอบ และการแยกสภาพแวดล้อมการผลิต ตัวควบคุมแหล่งข้อมูล CI/CD การอนุมัติ และการย้อนกลับเป็นมาตรฐานสําหรับตัวแทนการผลิตทั้งหมด
• ข้อมูลที่มีการควบคุมและการเข้าถึงการผสานรวมที่ปลอดภัย ตัวแทนใช้ตัวเชื่อมต่อที่ได้รับการอนุมัติ ข้อมูลประจําตัวที่มีการจัดการ และแหล่งข้อมูลที่ถูกควบคุม กําจัดการเข้าถึงเงาและการขยายข้อมูลประจําตัว
• สินค้าคงคลังที่ชัดเจนของระบบและการรวม ระบบ API และตัวแทนเครื่องมือโต้ตอบกับ มีสินค้าคงคลัง เป็นเจ้าของ และถือว่าเป็นสินทรัพย์ทางสถาปัตยกรรมที่ใช้ร่วมกัน
• ส่วนประกอบที่นํามาใช้ใหม่ได้ การดําเนินการทั่วไป เวิร์กโฟลว์ และการรวมจะถูกสร้างขึ้นหนึ่งครั้งและนํามาใช้ใหม่เพื่อเปิดใช้งานการดําเนินการข้ามระบบหลายชั้น
• ความสามารถในการสังเกตและการประเมินในตัว การใช้งาน คุณภาพ ความปลอดภัย และประสิทธิภาพจะถูกบันทึกโดยอัตโนมัติและได้รับการตรวจทานอย่างต่อเนื่อง

เมื่อถึงระดับความเป็นผู้ใหญ่สูง คุณจะอัปเดตมาตรฐานสถาปัตยกรรมเมื่อรูปแบบของตัวแทนใหม่เกิดขึ้น (ตัวอย่างเช่น การจัดการแบบหลายตัวแทน) ทีมที่กระจายตัวสร้างและปรับใช้เอเจนต์ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่มีปัญหาคอขวดจากศูนย์กลาง เนื่องจากมีการฝังขอบเขตการทำงานตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ

วิธีการอ่านตารางระดับความพร้อม

ตารางแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีและความสามารถของข้อมูลพัฒนาขึ้นอย่างไรในแต่ละระดับความสมบูรณ์ห้าระดับ

สําหรับแต่ละระดับ โปรดสังเกตว่า:

• สถานะของเทคโนโลยีและข้อมูล: ลักษณะทางเทคนิคที่สังเกตได้
• โอกาสในการพัฒนา: พื้นที่โฟกัสจริงที่เปิดใช้งานขั้นตอนถัดไป

องค์กรอาจทํางานในหลายแพลตฟอร์มหรือหลายโดเมน ใช้ตารางเพื่อระบุรูปแบบหลักและจัดลําดับความสําคัญของการปรับปรุงที่ลบข้อจํากัดการปรับขนาดออก

เทคโนโลยีและความสมบูรณ์ของข้อมูล

ระดับ	สถานะของเทคโนโลยีและข้อมูล	โอกาสในการก้าวหน้า
100: ค่าเริ่มต้น	การทํางานของตัวแทนคือการสํารวจและแยกส่วน ทีมมีการทดลองใช้งานพร้อมท์หรือตัวแทนน้ำหนักเบาโดยไม่มีแผนเทคโนโลยีที่ชัดเจน การเข้าถึงข้อมูลไม่ได้วางแผนไว้ ซึ่งมักจะจํากัดเฉพาะเอกสารใน Microsoft 365 หรือการเรียกระบบโดยตรงโดยไม่มีกลยุทธ์การเรียกข้อมูลที่สอดคล้องกัน ไม่มีความชัดเจนเกี่ยวกับเวลาที่จะใช้ตัวแทน SaaS เทียบกับการสร้างตัวแทนที่กําหนดเอง และไม่มีพื้นฐานข้อมูลที่แชร์ร่วมกันสําหรับตัวแทนที่จะให้เหตุผล ไม่มีแพลตฟอร์ม การจัดการวงจรชีวิตแอปพลิเคชัน (ALM) หรือมาตรฐานการรวมที่สอดคล้องกัน ทีมสร้างตัวแทนเป็นการพิสูจน์แนวคิดที่แยกออกจากกันโดยไม่มีสถาปัตยกรรมมาตรฐาน โซลูชันมีความเปราะบาง ไม่มีเอกสาร และยากต่อการนํากลับมาใช้ใหม่หรือปรับขนาด	กําหนดแผนเทคโนโลยีเบื้องต้น สร้างมาตรฐานบนชุดแพลตฟอร์มที่ได้รับการอนุมัติขนาดเล็ก ตัวอย่างเช่น Agent Builder ใน Microsoft 365 Copilot เป็นค่าเริ่มต้นสําหรับตัวแทนที่อ้างอิงตามความรู้ใน Microsoft 365 อย่างรวดเร็ว Copilot Studio เป็นมาตรฐานสําหรับตัวแทนที่ต้องใช้เวิร์กโฟลว์ การผสานรวม และการจัดการวงจรชีวิตขององค์กร สินค้าคงคลังที่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ใน Microsoft 365 หรือระบบการดําเนินงาน และช่องว่างในการเชื่อมต่อเอกสาร
200: ที่ทําซ้ําได้	ทีมเริ่มรวมตัวกันบนชุดแพลตฟอร์มขนาดเล็ก (เช่น Agent Builder หรือ Copilot Studio) แต่ตัวเลือกไม่สอดคล้องกันและขับเคลื่อนโดยความชอบของทีมแทนที่จะเหมาะสมกับกรณีการใช้งาน ข้อมูลถูกจัดเตรียมไว้บางส่วน: เนื้อหา Microsoft 365 สามารถเข้าถึงได้ แต่ข้อมูลธุรกิจที่มีโครงสร้างยังคงแยกย่อยข้ามระบบที่มีตัวเชื่อมต่อที่จํากัดได้รับการอนุมัติหรือพร้อมใช้งาน ตัวแทนพึ่งพาการเรียกคืนข้อมูลพื้นฐานหรือการรวมจุด จํากัดความน่าเชื่อถือและนํามาใช้ใหม่ อาจมีการแยกระหว่างสภาพแวดล้อมการพัฒนาและการทดสอบ แต่ ALM และการวัดและส่งข้อมูลทางไกลไม่สอดคล้องกัน มีการใช้การควบคุมเวอร์ชันอย่างไม่สอดคล้องกัน และเอกสารประกอบมีน้ําหนักเบา รูปแบบถูกขับเคลื่อนโดยประสบการณ์ของแต่ละทีมแทนที่จะเป็นคําแนะนําระดับองค์กร	สร้างตัวแทนให้เป็นมาตรฐาน: ใช้ตัวสร้างตัวแทนหรือ Copilot Studio โดยตั้งใจตามขอบเขตและความซับซ้อน กําหนดสถาปัตยกรรมอ้างอิงและรูปแบบการรวม สร้างมาตรฐานแนวทางปฏิบัติของ ALM และแนะนําการวัดและส่งข้อมูลทางไกลพื้นฐาน สร้างเทมเพลตโซลูชันมาตรฐาน ตัวเชื่อมต่อที่ได้รับการอนุมัติ และไปป์ไลน์ CI/CD พื้นฐานเพื่อส่งเสริมความสอดคล้องและลดการทําใหม่
300: การกำหนดค่า	มีแผนเทคโนโลยีที่จัดทําเป็นเอกสารอยู่ องค์กรแยกความแตกต่างระหว่าง ตัวแทน SaaS,ตัวแทน Copilot Studio, และเส้นทางการสร้างขั้นสูงเพิ่มเติม สถาปัตยกรรมข้อมูลเป็นรูปแบบที่ชัดเจน: Microsoft 365 สําหรับเนื้อหาการทํางานร่วมกันและ Fabric OneLake สําหรับข้อมูลทางธุรกิจแบบรวม ข้อมูลถูกจัดระเบียบโดยใช้ สถาปัตยกรรม Medallion ทําให้ตัวแทนสามารถตอบสนองพื้นฐานในแหล่งข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว เอกสารขององค์กรที่มีข้อมูลสําคัญอยู่และวิธีที่เจ้าหน้าที่ควรเข้าถึงข้อมูลนั้น แพลตฟอร์มมาตรฐาน สถาปัตยกรรมอ้างอิง และรูปแบบการรวมจะถูกกําหนดและนํามาใช้ใหม่ แนวทางปฏิบัติของ ALM สร้างขึ้นสําหรับตัวแทนการผลิต ทีมใช้ เฟรมเวิร์กการออกแบบที่มีโครงสร้าง เพื่อวางแผนการพัฒนาตัวแทน	เสริมสร้างความสามารถในการปรับขนาด ความปลอดภัย และการสังเกตการณ์ ฝังการตรวจสอบ การบันทึก และการประเมินผลลงในสถาปัตยกรรมมาตรฐาน และตรวจสอบให้แน่ใจว่ารูปแบบการเข้าถึงข้อมูลถูกควบคุมอย่างเต็มรูปแบบ ตรวจสอบความถูกต้องของตัวแทนเดียวเมื่อเทียบกับความต้องการของหลายตัวแทนผ่านการทดลองที่มีโครงสร้าง ขยายและรับรองชุดข้อมูลสําหรับโดเมนที่มีมูลค่าสูง
400: ที่สามารถทำงานได้	รากฐานเทคโนโลยีและข้อมูลเป็นระดับองค์กร มีการมองเห็นได้อย่างชัดเจนในระบบ API และข้อมูลที่ใช้ทั้งเวิร์กโฟลว์ รูปแบบการเข้าถึงแบบปลอดภัยตามการออกแบบ การวัดและส่งข้อมูลทางไกลแบบรวมศูนย์ และการประเมินแบบอัตโนมัติเป็นมาตรฐาน การปรับใช้เป็นไปโดยอัตโนมัติและเชื่อถือได้ การตรวจสอบและส่งข้อมูลทางไกลแบบรวมศูนย์ช่วยให้สามารถมองเห็นลักษณะการทํางานและประสิทธิภาพของตัวแทนทั่วทั้งองค์กรได้ ใช้ Copilot Studio สําหรับตัวแทนที่มุ่งเน้นกระบวนการ และ Microsoft Foundry สําหรับสถานการณ์ขั้นสูงที่จําเป็น	เปลี่ยนจากการดำเนินการแบบศูนย์กลางไปสู่การจัดส่งแบบกระจายอำนาจ ตัวป้องกันแบบฝังลงในแพลตฟอร์ม ขยายบริการตนเองอย่างปลอดภัย และพัฒนามาตรฐานเพื่อสนับสนุนระบบอัตโนมัติที่สูงขึ้นและรูปแบบตัวแทนใหม่ ประเมินความสามารถและรูปแบบใหม่ ๆ และรวมเข้ากับมาตรฐานที่พวกเขาเพิ่มมูลค่า
500: ที่มีประสิทธิภาพ	รากฐานเทคโนโลยีและข้อมูลมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องตามรูปแบบการวัดและส่งข้อมูลทางไกลและตัวแทนที่เกิดขึ้นใหม่ แบบจําลองข้อมูลเวิร์กโฟลว์และการรวมจะได้รับการเก็บรักษาไว้เป็นสินทรัพย์ขององค์กรที่ใช้ร่วมกันอย่างแข็งขัน ทีมที่แยกกันแต่คงเป็นหนึ่งเดียวสร้างอย่างอิสระในขณะที่มาตรการป้องกันบังคับใช้คุณภาพตามค่าเริ่มต้น องค์กรดําเนินการแพลตฟอร์ม AI ที่สมบูรณ์และเหมาะสมที่สุด สถาปัตยกรรมสนับสนุนสถานการณ์ที่ซับซ้อน แบบหลายตัวแทนและการพัฒนาแบบรวมศูนย์ตามมาตราส่วน การปรับปรุงมาตรฐานทางเทคนิคอย่างต่อเนื่องจะถูกฝังลงในแบบจําลองการใช้งาน	รักษาความเป็นเลิศผ่านการรีวิวสถาปัตยกรรมการทดลองและการแชร์ความรู้อย่างต่อเนื่อง ลงทุนในวิวัฒนาการของแพลตฟอร์มเพื่อให้อยู่เหนือกว่ารูปแบบและข้อกําหนดของ AI ที่เกิดขึ้นใหม่

รูปแบบการป้องกันทั่วไป

ดูสัญญาณเหล่านี้ว่าเทคโนโลยีและพื้นฐานข้อมูลอาจจํากัดการปรับใช้ตัวแทน AI ของคุณ

ระดับ 100 – เริ่มต้น: "การทดลองที่ขับเคลื่อนด้วยเดโม"

• ทีมงานสร้างซอฟต์แวร์เอเจนต์ทั้งหมดในคำสั่งพร้อมท์โดยไม่มีการผสานข้อมูลจริงหรือการดำเนินการ วิธีนี้สร้างการสาธิตที่น่าประทับใจแต่ไม่สามารถทำงานได้จริงในเวิร์กโฟลว์หรือในกรณีที่ไม่ปกติ
• ทีมต่างๆ เลี่ยงการใช้ตัวเชื่อมต่อและการกำกับดูแลที่เหมาะสมเพียงเพื่อ "ให้ทำงานได้" ซึ่งสร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และความน่าเชื่อถือ
• ตัวแทนทํางานจากบัญชีส่วนบุคคลหรือผู้เช่าทดสอบโดยไม่มีเจ้าของ วงจรชีวิต หรือเส้นทางที่ชัดเจนในการผลิต
• ทีมโปรโมตโค้ดหรือการกําหนดค่าทดลองโดยตรงไปยังการผลิตโดยไม่มี ALM การทดสอบ หรือแผนการย้อนกลับ

ระดับ 200 – ทําซ้ําได้: "วิศวกรรมพระเอก"

• Teams นําตัวเชื่อมต่อกลับมาใช้ใหม่กับระบบเดียวกันอย่างอิสระ ซึ่งนําไปสู่การทําซ้ําและความไม่สอดคล้องกัน
• มีเพียงไม่กี่บุคคลเท่านั้นที่เข้าใจวิธีการทํางานของระบบจริง ๆ และเอกสารประกอบนั้นกระจัดกระจายหรือล้าสมัย
• ตัวแทนบางรายมีสภาพแวดล้อมการพัฒนา การทดสอบ และการผลิต คนอื่นไม่ทํา การเพิ่มระดับไปยังการผลิตเป็นไปด้วยตนเองและเกิดข้อผิดพลาด
• ความคืบหน้าขึ้นอยู่กับวิศวกรเฉพาะมากกว่ารูปแบบที่นํามาใช้ใหม่และบริการที่ใช้ร่วมกัน
• ทีมเข้าใจการขึ้นต่อกันของข้อมูลบางอย่าง แต่ไม่เพียงพอที่จะเปิดใช้งานการดําเนินการแบบ end-to-end

ระดับ 300 – กำหนด: "ให้ความสำคัญกับกระบวนการมากกว่าการเปิดใช้งาน"

• ข้อกำหนดด้านสถาปัตยกรรมที่หนักหน่วนถูกนําไปใช้กับเอเจนต์ที่เรียบง่าย ซึ่งทำให้การส่งมอบล่าช้าและทำให้ทีมงานรู้สึกหงุดหงิด
• มีสถาปัตยกรรมและมาตรฐานอ้างอิงอยู่ แต่ไม่ได้ฝังลงในเทมเพลตหรือเครื่องมือ
• รูปแบบการทํางานสําหรับนักบิน แต่ไม่มีการตรวจสอบความถูกต้องในระดับมาตราส่วน ข้ามโดเมน หรือภายใต้การโหลด
• กลุ่มเล็ก ๆ ทําการตัดสินใจทั้งหมด ซึ่งจํากัดปริมาณงาน ทําให้เกิดความยุ่งยาก และเป็นสาเหตุให้ทีมเลิกใช้งาน

ระดับ 400 – สามารถ: "เสถียร แต่ช้า"

• แพลตฟอร์มนั้นแข็งแกร่ง แต่มีเพียงไม่กี่ทีมเท่านั้นที่สามารถสร้างหรือปรับใช้ตัวแทนได้
• มีแดชบอร์ดอยู่แล้ว แต่ข้อมูลเชิงลึกไม่ได้ขับเคลื่อนการจัดลําดับความสําคัญ การปรับปรุง หรือการตัดสินใจการเกษียณ
• ทีมตัวแทนที่จํากัดอย่างเข้มงวดแม้ว่าข้อมูลจะแสดงให้เห็นว่าพวกเขาสามารถทําสิ่งต่างๆ ได้อย่างปลอดภัยมากขึ้น
• มุ่งเน้นไปที่การปรับแต่งตัวแทนที่มีอยู่แทนการเปิดใช้งานรูปแบบหรือความสามารถใหม่ ๆ

ระดับ 500 – มีประสิทธิภาพ: "การบรรลุวุฒิภาวะที่พอใจ"

• ทีมจะพิจารณาแพลตฟอร์มและมาตรฐานที่เสร็จสมบูรณ์ แม้ว่าจะมีการพัฒนารูปแบบตัวแทนอย่างรวดเร็วก็ตาม
• มี Guardrails อยู่แต่ไม่ได้รับการรีเฟรช ซึ่งนําไปสู่ความแตกต่างและความไม่สอดคล้องกันเมื่อเวลาผ่านไป
• ทีมต่าง ๆ ยกเลิกการประสานงานหลายตัวแทน การปกครองตนเองที่สูงขึ้น และ/หรือรูปแบบการปฏิบัติงานใหม่เป็น "งานในอนาคต"
• เมื่อตัวแทนมีความสามารถมากขึ้น ทีมจะไม่อัปเดตตัวควบคุมและการประเมินในเวลาเดียวกัน

ใช้เสานี้ในทางปฏิบัติ

เทคโนโลยีและข้อมูลเป็นตัวเปิดใช้งาน

เมื่อกระบวนการนําไปใช้ของคุณมีความสมบูรณ์มากขึ้น

• ความเข้มงวดทางเทคนิคควรลดแรงเสียดทาน ไม่ควรทำให้ทีมชะงัก
• มาตรฐานควรเร่งการทดลองที่ปลอดภัยและนํามาใช้ใหม่
• การวัดและส่งข้อมูลทางไกลของแพลตฟอร์มควรแจ้งการกํากับดูแล การดําเนินงาน และการรับรู้คุณค่า

เทคโนโลยีและรากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งช่วยให้องค์กรสามารถปรับขนาดตัวแทน AI ได้อย่างมั่นใจเพราะความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และการควบคุมนวัตกรรมการสนับสนุน

ขั้นตอนต่อไป

บทความถัดไปจะสํารวจวิธีการส่งเสริมความพร้อมขององค์กรและวัฒนธรรมสําหรับการเริ่มนําไปใช้ตัวแทน AI ที่ประสบความสําเร็จ

เสาที่ 6: องค์กรและวัฒนธรรม

ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

• โซลูชันตัวแทนสถาปนิก: หลักการและรูปแบบ
• ออกแบบตัวแทนที่มีประสิทธิภาพโดยใช้เฟรมเวิร์กการออกแบบที่มีโครงสร้าง
• แผนเทคโนโลยีสําหรับตัวแทน AI
• สถาปัตยกรรมข้อมูลสําหรับตัวแทน AI
• กระบวนการสร้างตัวแทนทั่วทั้งองค์กรของคุณ
• สถาปัตยกรรมอ้างอิง Copilot Studio และแนวคิดการแก้ปัญหา
• คําแนะนําการใช้งาน Copilot Studio