AI Capabilities ใน Dynamics 365: ทำความเข้าใจ Copilot และ AI Agents

AI Capabilities in Dynamics 365 กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของการบริหาร Sales, Customer Service, Finance, Supply Chain, Projects และการดำเนินงานด้านอื่น ๆ ของธุรกิจ แทนที่จะมอง Artificial Intelligence เป็นเครื่องมือแยกต่างหาก Microsoft กำลังผสาน AI เข้ากับ Applications ของ Dynamics 365 โดยตรง ผ่าน AI Features ที่มีมาให้ในระบบ, Copilot Experiences และ AI Agents 

ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้พนักงานทำความเข้าใจข้อมูลธุรกิจ ทำงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติ ค้นหา Insights และดำเนินงานต่าง ๆ ผ่าน Natural Language ได้ อย่างไรก็ตาม บทบาทของ AI จะแตกต่างกันไปตาม Application ของ Dynamics 365 และ Business Process ที่เกี่ยวข้อง 

AI Capabilities in Dynamics 365 คืออะไร? 

ในภาพรวม AI Capabilities in Dynamics 365 หมายถึงชุดความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งถูกผสานอยู่ใน Applications ด้าน ERP และ CRM ของ Dynamics 365 

Microsoft แบ่งความสามารถสำคัญออกเป็น 3 ด้าน ได้แก่ 

• Built-in AI Capabilities ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล สรุป Records สร้าง Content หรือช่วยดำเนินงานบางประเภท 
• Copilot Experiences ที่ช่วยให้ผู้ใช้โต้ตอบกับ Business Data และ Applications ผ่าน Natural Language 
• AI Agents ที่สามารถดำเนินงานหลายขั้นตอนและสนับสนุน Business Processes ได้อย่างมีความเป็นอิสระมากขึ้น 

นั่นหมายความว่า AI ใน Dynamics 365 ไม่ได้จำกัดอยู่เพียง Chatbot แต่ความสามารถแต่ละรูปแบบถูกออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือในระดับที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การช่วยให้ผู้ใช้ทำความเข้าใจข้อมูล ไปจนถึงการทำให้บางส่วนของ Business Workflow เป็นอัตโนมัติ 

Copilot: AI Assistance ภายใน Business Applications 

Copilot เป็นหนึ่งในวิธีที่เห็นได้ชัดที่สุดที่พนักงานสามารถโต้ตอบกับ AI ภายใน Dynamics 365 

แทนที่จะต้องเปิดหลายหน้าจอหรือค้นหา Records ด้วยตัวเอง ผู้ใช้สามารถใช้ Natural-Language Prompts เพื่อถามคำถาม สรุปข้อมูล สร้าง Content หรือรับคำแนะนำได้ 

ตัวอย่างเช่น Dynamics 365 Sales มี Copilot Capabilities ที่ช่วยสรุปข้อมูล Leads, Opportunities และ Accounts ช่วยเตรียมตัวสำหรับ Meetings ช่วยเขียน Emails ระบุการเปลี่ยนแปลงล่าสุดของ Records และค้นหาข้อมูลจาก Connected Content 

ประเด็นสำคัญคือ Copilot ถูกออกแบบมาให้ทำงาน ภายใน Business Application 

แทนที่จะต้อง Copy Business Information ไปใส่ใน AI Tool แยกต่างหาก ผู้ใช้สามารถเข้าถึง AI Assistance ได้ภายใน Context ของ Records และ Processes ที่กำลังทำงานอยู่ 

AI Agents ทำได้มากกว่า AI Assistance ทั่วไป 

AI Agents เป็นอีกหนึ่งระดับของ AI Strategy ที่ Microsoft กำลังนำมาใช้กับ Dynamics 365 

การใช้งาน Copilot แบบทั่วไปอาจเป็นการตอบคำถามหรือสร้าง Summary แต่ AI Agent สามารถถูกออกแบบให้ทำงานผ่าน Process ที่ประกอบด้วยหลายขั้นตอนได้ 

ตัวอย่างเช่น ใน Dynamics 365 Sales Sales Qualification Agent สามารถช่วย Research Leads ประเมินว่า Leads เหล่านั้นเหมาะสมสำหรับการดำเนินการต่อหรือไม่ และช่วยสนับสนุนกิจกรรมด้าน Outreach ส่วน Sales Opportunity Agent สามารถ Research Opportunities ระบุ Risks และค้นหา Opportunities ที่มีแนวโน้มที่ดี 

สิ่งนี้ทำให้เกิดรูปแบบใหม่ของ AI-Assisted Work: 

User asks → AI understands → Agent performs tasks → User reviews or takes action 

เป้าหมายไม่ได้หมายความว่าจะต้องนำคนออกจากกระบวนการ แต่ Agents สามารถรับผิดชอบงานที่ต้องทำซ้ำหรือใช้เวลานาน ขณะที่พนักงานยังคงเป็นผู้รับผิดชอบในการตัดสินใจที่สำคัญ 

AI Capabilities ใน Dynamics 365 Applications 

จุดแข็งอย่างหนึ่งของแนวทาง Dynamics 365 คือการนำ AI ไปใช้กับ Business Functions ที่หลากหลาย ไม่ได้จำกัดอยู่เพียง Application เดียว 

Dynamics 365 Sales 

ทีม Sales สามารถใช้ AI เพื่อลดเวลาที่ต้องใช้ในการตรวจสอบ Records และเตรียมตัวสำหรับการติดต่อกับลูกค้า 

ตัวอย่างเช่น 

• Record Summaries 
• Opportunity และ Lead Insights 
• Meeting Preparation 
• Email Assistance 
• Recent Record Updates 
• Customer และ Prospect News 
• Information Assistance 

AI Agents ยังสามารถช่วยสนับสนุนการคัดกรอง Leads และการจัดการ Opportunities ได้อีกด้วย 

ช่วยให้ Sales Professionals ใช้เวลาในการรวบรวมข้อมูลน้อยลง และมีเวลานำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ในการพูดคุยกับลูกค้ามากขึ้น 

Dynamics 365 Customer Insights 

Customer Insights นำ AI มาใช้กับ Customer Data และ Marketing Activities 

ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับ Customer Information ผ่าน Natural Language สร้าง Segments สร้าง Journeys สร้าง Email Content และปรับปรุง Marketing Messages 

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถอธิบายกลุ่ม Audience ที่ต้องการ Target ได้โดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจโครงสร้างของข้อมูลที่อยู่เบื้องหลังอย่างละเอียด Copilot สามารถช่วยแปลง Requirements เหล่านั้นให้เป็น Customer Segments และ Marketing Activities 

นี่แสดงให้เห็นถึงบทบาทสำคัญของ AI ใน Business Applications นั่นคือการทำให้ Data และ Configuration Tasks ที่มีความซับซ้อนสามารถเข้าถึงและใช้งานได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้ทั่วไป 

Dynamics 365 Customer Service 

พนักงาน Customer Service มักต้องจัดการข้อมูลจำนวนมากในขณะที่กำลังตอบคำถามของลูกค้า 

Dynamics 365 Customer Service มี Copilot Experiences ที่สามารถตอบคำถาม แนะนำ Prompts และให้ Contextual Assistance โดยอ้างอิงจาก Cases และ Conversations 

ดังนั้น AI จึงสามารถช่วยให้ Service Representatives ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้เร็วขึ้น แทนที่จะต้องค้นหาด้วยตัวเองจากหลาย Records หรือ Knowledge Sources 

Dynamics 365 Business Central 

Business Central นำ AI Assistance เข้ามาช่วยในงาน ERP ที่เกิดขึ้นเป็นประจำ 

Copilot Capabilities ของ Business Central ครอบคลุมการสรุป Records, Data Analysis, Autofill Assistance, การพูดคุยกับ Business Data, Bank Reconciliation, Sales Document Suggestions และ E-Document Processing 

Business Central ยังมี AI Agents เช่น Sales Order Agent และ Payables Agent โดย Sales Order Agent สามารถช่วยประมวลผลคำขอจากลูกค้าที่ได้รับผ่าน Email ขณะที่ Payables Agent สามารถวิเคราะห์ Vendor Invoices ที่เข้ามาและจัดเตรียม Invoice Drafts เพื่อให้ผู้ใช้ตรวจสอบ 

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถพัฒนาไปไกลกว่าการให้ข้อมูลเพียงอย่างเดียว และสามารถเข้ามาช่วยสนับสนุน Operational Processes ได้ 

AI ใน Finance และ Operations 

Applications ด้าน Finance และ Operations ของ Dynamics 365 เป็นอีกหนึ่งพื้นที่สำคัญสำหรับ AI 

ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับ Copilot เพื่อรับ Generative Assistance และ Guidance, สรุป Workflow History และสอบถามข้อมูลด้าน Finance และ Operations 

Microsoft ยังอธิบายถึง ERP Model Context Protocol (MCP) Server ซึ่งเป็น Framework ที่ช่วยให้ Agents สามารถโต้ตอบกับ Finance and Operations Data และ Business Logic ได้ ทำให้ Developers สามารถสร้าง Agents ที่สามารถดำเนิน Functions ต่าง ๆ ที่มีอยู่ผ่าน Application Interface 

ทิศทางนี้มีความสำคัญอย่างมากสำหรับ Enterprise Systems เพราะ AI Agents จำเป็นต้องเข้าถึง Business Context เพื่อให้สามารถทำงานที่มีประโยชน์ได้จริง 

Agent ที่เข้าใจเพียง General Language อาจมีประโยชน์จำกัดในสภาพแวดล้อม ERP แต่ Agent ที่สามารถทำงานกับ Authorized Business Data และ Application Logic ได้ มีศักยภาพในการช่วยดำเนิน Operational Processes จริง 

AI สำหรับ Supply Chain Management 

Supply Chain Operations สร้างข้อมูลจำนวนมากจากการดำเนินงาน จึงเป็นอีกหนึ่งพื้นที่ที่ AI สามารถเข้ามาช่วยได้อย่างเป็นรูปธรรม 

Dynamics 365 Supply Chain Management มี Copilot Capabilities สำหรับการสร้าง Summaries, วิเคราะห์ Demand Plans และให้ข้อมูลเกี่ยวกับ Warehouse Workloads AI สามารถช่วยให้ผู้ใช้มองเห็น Trends, Anomalies และข้อมูลอื่น ๆ ที่อาจต้องใช้เวลาและแรงงานจำนวนมากในการวิเคราะห์ด้วยตนเอง 

นอกจากนี้ยังมี AI-Agent Scenarios เช่น Supplier Communications Agent ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำให้กิจกรรมด้าน Procurement ที่ต้องทำซ้ำเป็นอัตโนมัติ เช่น การสื่อสารกับ Vendors, การอัปเดต Purchase Orders และ Change Requests 

ประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นจึงไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการวิเคราะห์ข้อมูลที่เร็วขึ้น แต่ AI ยังสามารถช่วยลดปริมาณงาน Coordination ที่ต้องทำซ้ำ เพื่อให้ Supply Chain Processes ดำเนินต่อไปได้อย่างราบรื่น 

จาก AI Assistance สู่ AI-Powered Workflows 

เมื่อมองภาพรวมของ Dynamics 365 จะเห็นพัฒนาการที่ชัดเจน 

Traditional Software: 

พนักงานค้นหาข้อมูลและดำเนิน Processes ด้วยตนเอง 

AI-Assisted Software: 

พนักงานใช้ Copilot เพื่อค้นหาข้อมูล สร้าง Content สรุป Records และรับ Recommendations 

Agent-Enabled Software: 

AI Agents สามารถดำเนินงานหลายขั้นตอนภายใน Defined Business Processes โดยมีคนคอยกำกับและตัดสินใจเมื่อเหมาะสม 

พัฒนาการนี้เป็นหนึ่งในแนวคิดสำคัญที่ควรเข้าใจเมื่อต้องประเมิน AI ใน Business Software 

คุณค่าของ AI ไม่จำเป็นต้องมาจากการมี Chatbot ที่ซับซ้อนที่สุด แต่เกิดจากการเชื่อม AI เข้ากับ Data, Processes และ Workflows ที่พนักงานใช้งานอยู่ทุกวัน 

ทำไม Business Context จึงสำคัญ? 

AI จะมีประโยชน์มากขึ้นอย่างชัดเจนเมื่อสามารถเข้าถึง Business Context ที่เกี่ยวข้อง 

ลองพิจารณาคำถามง่าย ๆ เช่น 

“วันนี้มีลูกค้ารายไหนที่ฉันควรให้ความสนใจ?” 

General AI Assistant อาจให้คำตอบในลักษณะทั่วไป แต่ AI Capability ที่ Integrated อยู่ภายใน CRM สามารถใช้ Authorized Customer Records, Sales Activities, Opportunities และ Recent Changes เพื่อสร้างคำตอบที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์จริงได้มากกว่า 

หลักการเดียวกันนี้สามารถนำไปใช้กับ Finance, Supply Chain, Customer Service และ Project Management 

นี่คือเหตุผลที่การ Integration ของ Dynamics 365 กับ Platforms เช่น Microsoft Dataverse และ Finance and Operations Applications มีความสำคัญ Microsoft ระบุว่า Dynamics 365 Model-Driven Applications หลายรายการใช้ Power Apps และ Dataverse เป็น Foundation ร่วมกัน ทำให้ Copilot และ AI Capabilities ที่รองรับสามารถถูกนำมาใช้ร่วมกันใน Applications เหล่านั้นได้ 

Human Oversight ยังคงมีความสำคัญ 

การใช้ AI Agents ที่เพิ่มขึ้นไม่ได้หมายความว่าทุก Business Decision ควรถูกมอบหมายให้ AI เป็นผู้ตัดสินใจ 

Business Users ยังคงต้องตรวจสอบข้อมูลสำคัญ Validate Recommendations และควบคุม Automated Processes อย่างเหมาะสม 

เรื่องนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษเมื่อ AI ต้องทำงานกับ Financial Transactions, Customer Information, Purchasing Processes หรือ Business-Critical Data อื่น ๆ 

เอกสารของ Microsoft ยังอธิบายถึงกลไกสำหรับการกำกับดูแลในบาง Agent Scenarios ตัวอย่างเช่น Agent Feed สามารถช่วยให้ผู้ใช้มองเห็นกิจกรรมของ Agent ขณะที่ Agent Experiences บางรูปแบบมี Human Review ก่อนที่ Actions จะถูกดำเนินการเสร็จสมบูรณ์ 

ดังนั้น เป้าหมายในทางปฏิบัติจึงไม่ใช่เพียง “More Automation” 

แต่คือ “Responsible Automation with Appropriate Human Oversight” 

ธุรกิจควรมอง AI ใน Dynamics 365 อย่างไร?

องค์กรที่กำลังประเมิน AI ใน Dynamics 365 ควรเริ่มต้นจาก Business Problems มากกว่าการเริ่มจาก AI Features แต่ละรายการ 

แนวทางที่สามารถนำไปใช้ได้คือการตั้งคำถามว่า 

1. งานใดใช้เวลาของพนักงานเป็นจำนวนมาก? 
2. Process ใดต้องทำ Data Entry หรือค้นหาข้อมูลซ้ำ ๆ? 
3. จุดใดที่พนักงานต้องการเข้าถึง Business Information ได้ดีขึ้น? 
4. การตัดสินใจใดจะได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่เร็วขึ้น? 
5. กิจกรรมใดสามารถให้ AI Agent ช่วยเหลือหรือทำงานแทนได้อย่างปลอดภัย? 
6. กระบวนการใดควรกำหนดให้ Human Approval ยังคงเป็นสิ่งจำเป็น? 

แนวทางนี้ช่วยให้องค์กรค้นหา AI Opportunities ที่ใช้งานได้จริง แทนที่จะนำ AI มาใช้เพียงเพราะเทคโนโลยีดังกล่าวมีให้ใช้งาน 

ตัวอย่างเช่น การสรุป Customer Records อาจเป็นจุดเริ่มต้นที่เหมาะสมสำหรับ Sales Team การทำ Invoice Processing แบบอัตโนมัติอาจสร้างประโยชน์ให้กับ Finance Team ขณะที่ Supply Chain Teams อาจได้รับประโยชน์จาก AI-Generated Demand Insights และ Project Teams อาจใช้ Agents เพื่อลดงาน Administrative ที่ต้องทำซ้ำ 

อนาคตของ AI ใน Dynamics 365 

การพัฒนา AI ใน Dynamics 365 กำลังมุ่งไปสู่ Business Software ที่มี AI Integrated อยู่ในระบบมากขึ้น 

AI กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของ Application Experience แทนที่จะเป็น External Tool ที่พนักงานต้องสลับไปใช้งาน 

Copilot สามารถช่วยให้พนักงานเข้าใจและโต้ตอบกับ Business Information ได้ง่ายขึ้น AI Capabilities สามารถทำให้ Tasks บางประเภทเป็นอัตโนมัติและสร้าง Insights ขณะที่ Agents สามารถรับผิดชอบ Work Sequences ที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ 

เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังนำไปสู่ Business Applications ที่คนและ AI สามารถทำงานร่วมกันได้ 

ดังนั้น คำถามสำคัญสำหรับองค์กรจึงไม่ใช่เพียงว่า ควรใช้ AI หรือไม่ แต่คือ AI สามารถสร้างคุณค่าที่มีความหมายในจุดใด โดยยังคงรักษาความถูกต้อง Governance, Security และ Human Control ไว้ได้อย่างไร

บทสรุป

AI Capabilities in Dynamics 365 ครอบคลุมความสามารถที่หลากหลาย ตั้งแต่การสร้าง Summary ด้วย AI และ Natural-Language Assistance ไปจนถึง Copilot Experiences และ AI Agents ที่มีความสามารถเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง 

ใน Applications ของ Dynamics 365 เช่น Sales, Customer Service, Business Central, Customer Insights, Finance, Supply Chain Management, Project Operations และส่วนอื่น ๆ Microsoft กำลังผสาน AI เข้ากับ Business Processes จริง แทนที่จะมอง AI เป็นเพียงเทคโนโลยีแบบ Standalone 

สำหรับธุรกิจ การเข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI Capabilities, Copilot และ AI Agents มีความสำคัญต่อการวางแผน AI Strategy เพราะโอกาสที่ยิ่งใหญ่อาจไม่ได้อยู่ที่การแทนที่ Workflow เดิม แต่เป็นการทำให้ Workflow เหล่านั้นมีความ Intelligent มากขึ้น จัดการได้ง่ายขึ้น และลดการพึ่งพางาน Manual ที่ต้องทำซ้ำ