57% ขององค์กรประสบปัญหา AI agents ตอบผิดแม้มั่นใจ

การใช้ AI agents ในองค์กรต่าง ๆ กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้น แต่การศึกษาใหม่จาก VentureBeat พบว่ามีถึง 57% ขององค์กรที่พบว่า AI agents ตอบคำถามด้วยความมั่นใจ แต่ข้อมูลที่ให้กลับเป็นข้อมูลที่ผิดพลาด ซึ่งปัญหานี้เกิดจากการขาดบริบททางธุรกิจที่ถูกต้องหรือขาดความสอดคล้องในข้อมูลที่ใช้ในการตอบคำถาม โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่เก่าหรือไม่ถูกต้องที่ถูกนำมาใช้ในการประมวลผลคำตอบ

จากการสำรวจของ VB Pulse ในเดือนมิถุนายน 2026 ที่มีผู้ตอบแบบสอบถามจำนวน 101 คนจากองค์กรที่มีพนักงานมากกว่า 100 คน พบว่า 31% ของผู้ตอบแบบสอบถามประสบปัญหานี้มากกว่าหนึ่งครั้ง ซึ่งแสดงให้เห็นว่าปัญหานี้ไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย และมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นซ้ำ ๆ ในองค์กรที่ใช้ AI agents

ปัญหาที่เกิดขึ้นสามารถอธิบายได้ง่าย ๆ ว่า 38% ขององค์กรใช้ระบบการดึงข้อมูลจากเอกสารเป็นวิธีหลักในการจัดหาบริบททางธุรกิจ ซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายและสะดวก แต่กลับทำให้เกิดปัญหาความแม่นยำในการตอบคำถามลดน้อยลง โดยเฉพาะเมื่อมีการเลือกใช้ระบบการดึงข้อมูลที่เน้นความสะดวกในการใช้งานมากกว่าความแม่นยำ ซึ่งปัญหานี้จะปรากฏให้เห็นชัดเจนหลังจากที่ระบบเริ่มใช้งานจริง

วิธีการแก้ไขที่รู้จักกันดีคือการสร้างบริบทที่มีการควบคุม ซึ่งทุก AI agent จะต้องอ่านจากบริบทนี้แทนที่จะเดาข้อมูลจากเอกสารที่มีอยู่ โดยการสร้างบริบทนี้จะต้องมีการกำหนดความหมายของข้อมูลทางธุรกิจอย่างชัดเจน และต้องมีการอ้างอิงข้อมูลนี้อย่างสม่ำเสมอแทนที่จะต้องคำนวณใหม่โดยทุก AI agent ที่ใช้งาน

จากการสำรวจพบว่า 75% ขององค์กรยังไม่มีบริบทที่มีการควบคุม โดย 25% ของผู้ตอบแบบสอบถามบอกว่ามีการใช้งานบริบทนี้ในระบบแล้ว และ 34% กำลังพัฒนาบริบทนี้อยู่ ขณะที่ 41% ยังไม่ได้เริ่มต้น ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการตอบสนองขององค์กรต่อแนวคิดนี้ยังอยู่ในขั้นตอนที่ไม่สมบูรณ์

ในกลุ่มบริษัทที่กำลังสร้างหรือใช้งานบริบทที่มีการควบคุมอยู่แล้ว พบว่า 78% รายงานว่ามีการเกิดความผิดพลาดในการตอบคำถามที่มั่นใจแต่ผิดพลาด ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการมีบริบทที่มีการควบคุมสามารถลดความผิดพลาดนี้ได้อย่างมีนัยสำคัญ แต่ยังมีอีกหลายองค์กรที่ยังไม่เข้าใจหรือยังไม่ได้เริ่มต้นพัฒนาบริบทนี้อย่างจริงจัง