Pegasystems ในงาน Rosenblatt Tech Summit: AI มุ่งสู่การสร้างคุณค่าที่แท้จริง

Pegasystems (PEGA) ใช้เวที Rosenblatt’s 6th รายปี Technology Summit: The Age of AI (Part II) เมื่อวันจันทร์ที่ 17 ส.ค. 2026 เพื่อนําเสนอแนวคิดว่า AI สําหรับองค์กรกําลังเปลี่ยนผ่านจากความตื่นเต้นในวงกว้างไปสู่การควบคุมต้นทุนที่เข้มงวดและการสร้างคุณค่าทางธุรกิจที่ชัดเจนยิ่งขึ้น Don Schuerman ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของบริษัท กล่าวว่าตลาดกําลังตั้งคําถามว่า AI สามารถปรับปรุงกระบวนการทํางานได้อย่างไร ไม่ใช่แค่ว่ามีการนํา AI มาใช้หรือไม่

ข้อความดังกล่าวมีโทนเชิงบวกต่อความต้องการระบบอัตโนมัติ แต่ระมัดระวังต่อความเสี่ยงจากการใช้จ่ายด้าน AI ที่ไม่มีการควบคุม Schuerman กล่าวว่า Pegasystems พยายามสร้างความแตกต่างจากคู่แข่งรายใหญ่ด้วยการเชื่อมโยง AI เข้ากับกระบวนการทํางานที่มีความสําคัญสูง การกําหนดราคาที่คาดการณ์ได้ และกฎเกณฑ์ทางธุรกิจที่โปร่งใส

ประเด็นสําคัญ

• Pegasystems ระบุว่าผู้ซื้อในระดับองค์กรกําลังเปลี่ยนจากการ "เพิ่มโทเค็นให้สูงสุด" ไปสู่การมุ่งเน้นเชิงปฏิบัติที่วัดผลได้ การควบคุมต้นทุน และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
• บริษัทระบุว่าจะไม่เรียกเก็บค่าธรรมเนียมต่อโทเค็นสําหรับ AI agents แต่จะรวมการใช้งาน AI ไว้ในการกําหนดราคาแบบรายเคสพร้อมโมเดลการเพิ่มมูลค่า
• Blueprint, Infinity Studio และ Agentic Process Fabric ได้รับการออกแบบเพื่อเร่งการออกแบบกระบวนการใหม่ การพัฒนา และการประสานงานข้ามระบบต่างๆ
• ฝ่ายบริหารระบุว่าจุดแข็งของ Pegasystems ไม่ใช่ความเร็วของโมเดล แต่คือการเชื่อมต่อ AI เข้ากับกระบวนการทํางาน การตัดสินใจ และกฎเกณฑ์ทางธุรกิจที่สามารถเปลี่ยนแปลงและตรวจสอบได้
• Schuerman แสดงความสงสัยเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ในระยะใกล้ และกล่าวว่าลูกค้ามุ่งเน้นไปที่ผลประโยชน์เชิงปฏิบัติในปัจจุบัน

ตําแหน่งของบริษัทและบริบทของตลาด

Schuerman อธิบายว่า Pegasystems เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการกระบวนการทํางานและการตัดสินใจสําหรับองค์กรขนาดใหญ่ โดยกล่าวว่าบริษัทให้บริการแก่บริษัทระดับโลกในภาคบริการทางการเงิน ภาครัฐ ประกันภัย การดูแลสุขภาพ และอุตสาหกรรมที่มีการกํากับดูแลอื่นๆ

• ลูกค้ารายสําคัญ ได้แก่ Verizon, Wells Fargo และ Commonwealth Bank of ออสเตรเลีย
• กรณีการใช้งานทั่วไป ได้แก่ การบริการลูกค้า การสืบสวน การจัดการสินไหม การเปิดบัญชี และกระบวนการ Know Your Customer
• Schuerman กล่าวว่าเขาใช้เวลาประมาณครึ่งหนึ่งกับ CIO, CTO และสถาปนิกหลักของลูกค้า และอีกครึ่งหนึ่งกับงานด้านการตลาด รวมถึงกลยุทธ์แบรนด์และการขาย

เขากล่าวว่าสนามการแข่งขันรวมถึง Microsoft, Salesforce และผู้จําหน่ายซอฟต์แวร์รายใหญ่อื่นๆ แต่ Pegasystems มุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่แคบกว่า นั่นคือวิธีดําเนินกระบวนการทางธุรกิจในลักษณะที่คาดการณ์ได้ สอดคล้องกับกฎระเบียบ และมีประสิทธิภาพ

โมเดลทางการเงินและกลยุทธ์การกําหนดราคา

ส่วนสําคัญของการอภิปรายมุ่งเน้นไปที่การกําหนดราคา Pegasystems เปลี่ยนจากการออกใบอนุญาตแบบต่อที่นั่งและต่อผู้ใช้ไปเป็นการกําหนดราคาแบบรายเคสเมื่อประมาณ 10 ปีที่แล้ว ซึ่งมูลค่าจะผูกกับจํานวนข้อร้องเรียน การเรียกร้อง การเปิดบัญชี หรือข้อยกเว้นที่ได้รับการแก้ไข

• บริษัทระบุว่าปัจจุบันใช้โมเดลการเพิ่มมูลค่าต่อเคสที่รวมต้นทุน AI agent ไว้ด้วย
• ฝ่ายบริหารระบุว่าจะไม่วัดการใช้งานเป็นโทเค็น เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งที่มองว่าเป็นต้นทุน AI ที่ควบคุมไม่ได้สําหรับลูกค้า
• Schuerman กล่าวว่าโมเดลนี้สามารถรองรับ agents ที่ใช้ในขั้นตอนกระบวนการ 40% ถึง 50% ในขณะที่ยังคงรักษาอัตรากําไรได้
• เขาเสริมว่าการเชื่อมต่อช่องทางและส่วนหน้าเพิ่มเติมมักจะเพิ่มปริมาณเคส ซึ่งเป็นประโยชน์ทั้งต่อลูกค้าและ Pegasystems

Schuerman กล่าวว่าการเลือกสถาปัตยกรรมของบริษัททําให้โมเดลนี้เป็นไปได้ Pegasystems ทําให้ Platform ของตนเป็นแบบ headless และขับเคลื่อนด้วย API เมื่อประมาณ 10 ปีที่แล้ว ซึ่งปัจจุบันช่วยให้สามารถเชื่อมต่อกับส่วนหน้าและระบบภายนอกหลายระบบได้ รวมถึงการรองรับ Model Context Protocol

การอัปเดตการดําเนินงานและกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์

Schuerman กล่าวว่า Pegasystems พยายามทําให้ AI มีประโยชน์ในส่วนเฉพาะของกระบวนการ แทนที่จะใช้ทั่วทั้งกระบวนการทํางานในคราวเดียว เขากล่าวว่าบริษัทใช้ AI อย่าง "เจาะจง" และคงขั้นตอนที่กําหนดแน่ชัดไว้ในกฎเกณฑ์ทางธุรกิจเมื่อมีต้นทุนถูกกว่าและเชื่อถือได้มากกว่า

Blueprint

Blueprint คือเครื่องมือออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Pegasystems โดยใช้โมเดล Claude, Gemini และ GPT เบื้องหลังเพื่อช่วยลูกค้าออกแบบกระบวนการทางธุรกิจใหม่

• Blueprint ช่วยระบุว่า AI เพิ่มคุณค่าที่ไหน และกฎเกณฑ์แบบดั้งเดิมดีกว่าที่ไหน
• สามารถแสดงกระบวนการทํางานได้ภายในไม่กี่วินาทีผ่าน pega.com/blueprint โดยไม่ต้องมีการสาธิตอย่างเป็นทางการ
• สามารถเชื่อมต่อผ่าน Model Context Protocol กับ Claude หรือส่วนหน้าอื่นๆ
• Schuerman กล่าวว่ามันเปลี่ยนการสนทนาด้านการขายจากการพูดถึงเทคโนโลยีในเชิงนามธรรมไปสู่กรณีทางธุรกิจที่เป็นรูปธรรม

เขากล่าวว่า Blueprint ช่วยให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าสามารถมองเห็นกระบวนการได้อย่างรวดเร็วและมุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานเชิงปฏิบัติ ซึ่งช่วยย่นระยะเวลาจากการติดต่อครั้งแรกไปสู่การอภิปรายทางธุรกิจที่มีความหมาย

Infinity Studio

Infinity Studio ที่เปิดตัวเป็นส่วนหนึ่งของ Pega Infinity ’26 เมื่อเดือนที่แล้ว ขยาย Blueprint จากช่วงการออกแบบไปสู่ช่วงการพัฒนา

• ช่วยให้นักพัฒนาใช้ผู้ช่วย AI เพื่อกําหนดค่ากระบวนการทํางานและอัปเดตขั้นตอนต่างๆ
• สามารถเปลี่ยนกฎการตรวจสอบและการตั้งค่า Pega อื่นๆ ได้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านผลิตภัณฑ์เชิงลึก
• Schuerman กล่าวว่ามันช่วยย่นระยะเวลาการพัฒนา ซึ่งมักคิดเป็น 40% ถึง 50% ของงานการนําไปใช้
• ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถมองเห็นและตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงได้ด้วยสายตาขณะที่มีการแนะนํา

Agentic Process Fabric

Agentic Process Fabric มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างไดเรกทอรีของความสามารถด้านกระบวนการทํางานในสภาพแวดล้อมองค์กรแบบกระจาย

• รับรู้ว่างานขององค์กรกระจายอยู่ในหลายระบบ ไม่ใช่เฉพาะภายใน Pega เท่านั้น
• ผู้ใช้ปลายทางสามารถขอฟังก์ชันทางธุรกิจได้โดยไม่จําเป็นต้องรู้ว่ากระบวนการทํางานแต่ละอย่างอยู่ที่ไหน
• เป้าหมายคือการทําให้ประสบการณ์ผู้ใช้เรียบง่ายขึ้น ในขณะที่ยอมรับว่าองค์กรส่วนใหญ่จะยังคงเป็น multi-platform

การผสานรวมและ MCP

Schuerman กล่าวว่า Pegasystems ได้รวม agents เข้ากับกระบวนการทํางานตั้งแต่ Infinity ’25 แล้ว สภาพแวดล้อมการพัฒนาของบริษัทปัจจุบันรองรับ MCP ช่วยให้ agents ภายนอก เช่น Claude สามารถแก้ไขกระบวนการทํางานและส่วนติดต่อผู้ใช้ได้

• กระบวนการทํางานทุกอย่างสามารถเปิดเผยเป็น MCP skill ได้
• Agents ภายนอกสามารถเรียกกระบวนการทํางาน Pega และกระบวนการทํางาน Pega สามารถเรียก agents ภายนอกได้ในจุดที่กําหนด
• ลูกค้ากําลังใช้ MCP ในการผลิตจริงหรือการใช้งานในระยะเริ่มต้นแล้ว
• บางรายใช้ agents ภายนอกเป็นส่วนหน้าสําหรับกระบวนการรับข้อมูล

แนวโน้มการนํา AI มาใช้และพฤติกรรมของลูกค้า

Schuerman กล่าวว่าตลาดผ่านช่วง "ผันผวนอย่างรุนแรง" ในช่วงครึ่งแรกของปี เขากล่าวว่าบริษัทต่างๆ ในตอนแรกเฉลิมฉลองการนํา AI มาใช้เพื่อประโยชน์ของมันเอง จากนั้นก็ตระหนักถึงต้นทุนอย่างรวดเร็ว

• ลูกค้ากําลังเปลี่ยนจาก "เราใช้ AI อยู่ไหม?" ไปสู่ "เราจะใช้ AI เพื่อสร้างคุณค่าที่วัดได้ได้ที่ไหน?"
• เขากล่าวว่าคําว่า "tokenomics" กําลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเมื่อบริษัทต่างๆ พยายามควบคุมการใช้ AI อย่างระมัดระวังมากขึ้น
• ลูกค้าจํานวนมากอธิบายว่างานขององค์กรส่วนใหญ่เป็น "งานที่กําหนดแน่ชัด" ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการได้ด้วยกฎเกณฑ์ที่มีต้นทุนถูกกว่า
• Schuerman ประมาณว่า 80% ถึง 90% ของงานองค์กรอยู่ในหมวดหมู่นั้น

เขากล่าวว่าวินัยใหม่นี้มีความสําคัญเป็นพิเศษในอุตสาหกรรมที่มีการกํากับดูแล ซึ่งความสม่ําเสมอและความสามารถในการตรวจสอบมีความสําคัญพอๆ กับความเร็ว

การปรับปรุงระบบเดิมและการออกแบบกระบวนการใหม่

Schuerman กล่าวว่า AI กําลังเพิ่มความเร่งด่วนของการปรับปรุงระบบเดิม เพราะบริษัทต่างๆ ไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างเต็มที่หากตรรกะทางธุรกิจยังคงฝังอยู่ในระบบเก่า ในขณะเดียวกัน AI กําลังทําให้การปรับปรุงง่ายขึ้นเพราะ agents สามารถช่วยวิเคราะห์โค้ดและเอกสารได้

• Pegasystems ทํางานร่วมกับ AWS บน Transform ซึ่งเป็นเครื่องมือที่วิเคราะห์ระบบเดิม
• Transform สามารถเรียก Blueprint เพื่อออกแบบกระบวนการทํางานที่สกัดออกมาใหม่ได้
• Schuerman กล่าวว่าลูกค้าต้องการมากกว่าการ "ย้ายและโยกย้าย" เพียงอย่างเดียว
• เขากล่าวว่าการปรับปรุงมักเป็นโอกาสในการวิศวกรรมกระบวนการใหม่เพื่อประสิทธิภาพและความเข้ากันได้กับ AI

การวางตําแหน่งในการแข่งขัน

Schuerman อ้างถึงรายงาน Forrester AI Platform Wave ล่าสุดที่จัดอันดับ Pegasystems ไว้สูงและแบ่งเส้นแบ่งระหว่าง AI platforms และผู้ให้บริการโมเดลพื้นฐาน

• เขากล่าวว่า Pegasystems ไม่ได้แข่งขันด้านความเร็วของโมเดลหรือความสามารถของโมเดลดิบ
• จุดแข็งของบริษัทคือการเชื่อมต่อโมเดลกับกระบวนการทางธุรกิจและการตัดสินใจที่แท้จริง
• Forrester กล่าวว่าการแข่งขัน AI platform จะเป็น "การรวมกลุ่ม ไม่ใช่การผูกขาด"
• รายงานยังกล่าวว่า "โมเดล ไม่ใช่ข้อมูลเชิงลึก คือกุญแจสําคัญของคุณค่าสําหรับ agentic AI"

Schuerman กล่าวว่าประวัติ 30 ปีของบริษัทในการออกแบบกระบวนการด้วยภาพเป็นข้อได้เปรียบสําคัญเหนือกระบวนการทํางานที่สร้างด้วยโค้ด เขาโต้แย้งว่ากฎเกณฑ์ทางธุรกิจต้องมองเห็นได้และเปลี่ยนแปลงได้ แทนที่จะฝังอยู่ในโค้ดที่ผลิตโดย agent ซึ่งแก้ไขได้ยาก

กลยุทธ์ LLM และการเลือกโมเดล

Pegasystems กล่าวว่าไม่ยึดติดกับโมเดลใดโมเดลหนึ่ง และใช้ Claude, Gemini และ GPT ขึ้นอยู่กับงาน Schuerman กล่าวว่าบริษัทมุ่งเน้นไปที่การใช้ประโยชน์จากพลังของโมเดล ไม่ใช่การแข่งขันกับโมเดลเหล่านั้น

• เขากล่าวว่ากรณีการใช้งานขององค์กรจํานวนมากสามารถจัดการได้ด้วยโมเดลที่มีอยู่เมื่อ 12 เดือนที่แล้ว
• เขากล่าวว่าโมเดล frontier ใหม่กว่านั้นจําเป็นสําหรับงานด้านความปลอดภัยเฉพาะทางเป็นหลัก
• การตัดสินใจที่กําหนดแน่ชัดควรคงอยู่ในกฎเกณฑ์ทางธุรกิจเพราะมีต้นทุนถูกกว่าและสม่ําเสมอกว่า
• Agents ควรใช้สําหรับงาน เช่น การแมปข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การวิจัย การวิเคราะห์เชิงลึก และการให้คะแนน

แนวโน้มในอนาคต

Schuerman กล่าวว่าบริษัทส่วนใหญ่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการสร้างสิ่งที่เรียกว่าองค์กรอัตโนมัติ เขากล่าวว่าหลายแห่งกําลังใช้งาน agents ขนาดเล็กหลายพันตัว แต่ยังไม่ได้จัดระเบียบรอบผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ชัดเจน

• เขากล่าวว่าเป้าหมายควรเป็นการปรับปรุงกระบวนการทํางานที่วัดได้ ไม่ใช่จํานวน agent
• เขาอ้างถึงความเห็นของ Federal Reserve Bank of San Francisco ที่ว่าผลประโยชน์ด้านผลิตภาพจาก agents "ปรากฏทุกที่ยกเว้นในตัวเลข"
• Pegasystems กล่าวว่ามุ่งเน้นไปที่ความพึงพอใจของลูกค้า ประสิทธิภาพ และความสามารถในการทํากําไรเป็นมาตรวัดความก้าวหน้าที่แท้จริง

เขายังกล่าวว่าสงสัยว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปจะมาถึงในเร็วๆ นี้ เขาตั้งข้อสังเกตว่าไม่มีคํานิยามที่ตกลงกันของ AGI และกล่าวว่ายังไม่ชัดเจนว่า large language models เป็นเส้นทางที่ถูกต้องสู่มันหรือไม่ สําหรับ Pegasystems เขากล่าวว่าคําถามสําคัญคือวิธีใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพในปัจจุบัน

ไฮไลต์จากช่วงถามตอบ

ในช

บทความนี้ถูกแปลโดยใช้ความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์(AI) สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดอ่านข้อกำหนดการใช้งาน