ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณจ้าง “พนักงานดิจิทัล” เพิ่มขึ้นจากไม่ถึง 15 คน กลายเป็นมากกว่า 150,000 คน ภายในเวลาเพียง 3 ปี โดยที่ไม่มีใครทำทะเบียนรายชื่อ ไม่มีใครรู้ว่าแต่ละคนเข้าถึงข้อมูลอะไรได้บ้าง และไม่มีใครเป็นเจ้าของรับผิดชอบเมื่อเกิดปัญหา นี่ไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์ แต่คือภาพที่ Gartner บริษัทวิจัยไอทีระดับโลก คาดการณ์ว่าจะเกิดขึ้นกับองค์กร Fortune 500 โดยเฉลี่ยภายในปี 2028 ปรากฏการณ์นี้มีชื่อเรียกว่า “AI Agent Sprawl” — การแพร่กระจายของ AI agent แบบไร้การควบคุม ที่กำลังกลายเป็นโจทย์ด้านความมั่นคงปลอดภัยและการกำกับดูแลที่ใหญ่ที่สุดของยุคนี้

ตัวเลขที่ต้องรู้

Agent Sprawl คืออะไร?

ก่อนอื่นต้องเข้าใจคำว่า “AI agent” เสียก่อน — มันคือโปรแกรม AI ที่ไม่ได้แค่ตอบคำถาม (แบบ chatbot) แต่สามารถ ลงมือทำงานแทนเรา ได้จริง เช่น อ่านอีเมลแล้วร่างตอบกลับ ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลมาสรุปเป็นรายงาน จองประชุม หรือสั่งงานระบบอื่นต่อเนื่องกันเป็นทอด ๆ จุดเด่นคือมันผสม คำสั่งภาษาธรรมชาติ (natural language) เข้ากับ สิทธิ์เข้าถึงเครื่องมือจริง (tool access) และ การกระทำอัตโนมัติ (automated actions) เข้าด้วยกัน

คำว่า “sprawl” แปลตรงตัวว่า “การแผ่ขยายอย่างไร้ระเบียบ” เหมือนเมืองที่ขยายตัวออกไปเรื่อย ๆ โดยไม่มีผังเมือง Agent sprawl จึงหมายถึงสภาวะที่ทีมต่าง ๆ ทั่วทั้งองค์กรต่างสร้างและปล่อย AI agent ออกมาใช้งานเอง โดยไม่มีการกำกับดูแลจากส่วนกลาง จนไม่มีใครรู้แน่ชัดว่ามี agent กี่ตัว ใครสร้าง เข้าถึงข้อมูลอะไรได้ และเมื่อไม่ใช้แล้วถูกปิดหรือยัง มันคือ “Shadow IT” เวอร์ชันใหม่ที่อันตรายกว่าเดิม เพราะ agent แต่ละตัวไม่ได้แค่เก็บข้อมูล แต่ ลงมือกระทำการ ได้ด้วยตัวเอง

ตัวเลขนี้มาจากไหน และน่าเชื่อแค่ไหน

คำเตือนหลักมาจากข่าวประชาสัมพันธ์ของ Gartner ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 28 เมษายน 2026 ในงาน Gartner Digital Workplace Summit ที่กรุงลอนดอน โดย Max Goss Senior Director Analyst ของ Gartner ระบุว่า เมื่อผู้บริหารไอที (CIO) เห็นการระเบิดจำนวนของ AI agent ทั่วองค์กร หลายคนต้องรับมือกับการแพร่กระจายแบบไร้การกำกับดูแล ซึ่งเปิดช่องให้เกิดความเสี่ยง 3 ด้านหลัก คือ ข้อมูลผิดพลาด (misinformation), การแชร์ข้อมูลเกินขอบเขต (oversharing) และ การสูญเสีย/รั่วไหลของข้อมูล (data loss)

ที่สำคัญ ตัวเลขนี้ไม่ได้มาจาก Gartner รายเดียว งานสำรวจอิสระหลายชิ้นในช่วงต้นปี 2026 ยืนยันแนวโน้มเดียวกันอย่างชัดเจน:

• OutSystems (สำรวจผู้นำไอทีทั่วโลกเกือบ 1,900 คน ช่วง ธ.ค. 2025 – ม.ค. 2026): พบว่า 96% ขององค์กรใช้ AI agent อยู่แล้ว แต่ 94% กังวลว่า sprawl กำลังเพิ่มความซับซ้อน หนี้ทางเทคนิค และความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ขณะที่มีเพียง 12% เท่านั้นที่มีแพลตฟอร์มบริหารจัดการแบบรวมศูนย์
• Gravitee State of AI Agent Security (สำรวจผู้นำเทคโนโลยีอาวุโส 750 คนในอังกฤษและสหรัฐฯ): พบว่าจำนวน agent ในองค์กร เพิ่มเป็นสองเท่าภายใน 4 เดือน (ธ.ค. 2025 → เม.ย. 2026), 38% ขององค์กรมี agent เกิน 100 ตัว, แต่มีเพียง 52% โดยเฉลี่ยที่ถูกเฝ้าติดตาม — แปลว่าเกือบครึ่งหนึ่งของ agent ในระบบจริงกำลังทำงานโดยไม่มีใครดูแล
• ที่น่าตกใจที่สุด: มีเพียง 7.2% ขององค์กรที่มี “บุคคลที่ระบุตัวได้” รับผิดชอบพฤติกรรมของ agent อย่างเป็นทางการ

เมื่อหลายแหล่งข้อมูลที่เป็นอิสระต่อกันชี้ไปในทิศทางเดียวกัน — ใช้เยอะ กังวลมาก แต่กำกับดูแลน้อย — ตัวเลข 150,000 ของ Gartner จึงไม่ใช่แค่การขู่ให้ตื่นเต้น แต่สะท้อนช่องว่างที่มีอยู่จริง

ความเสี่ยงที่แท้จริง: identity และ credential ล้นระบบ

ในมุมมองของทีมความมั่นคงปลอดภัย ความเสี่ยงเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ทั้งหมด มันคือปัญหาคลาสสิกที่ถูกขยายให้ใหญ่ขึ้นหลายพันเท่า: identity มากเกินไป, credential (กุญแจ/รหัสเข้าถึง) มากเกินไป, การจัดการวงจรชีวิตที่อ่อนแอ และความสามารถในการสืบสวนย้อนหลังที่จำกัด เมื่อ agent แต่ละตัวต้องมี “บัญชีบริการ” (service account) ของตัวเองเพื่อเข้าถึงระบบ การมี agent 150,000 ตัวก็หมายถึงมีบัญชีและกุญแจนับแสนกระจายอยู่ทั่วองค์กร ซึ่งแต่ละอันเป็นช่องทางที่แฮกเกอร์อาจใช้เจาะเข้ามาได้

“การบล็อก” ไม่ใช่คำตอบ — บทเรียนเรื่อง Shadow AI

สัญชาตญาณแรกของผู้บริหารหลายคนคือ “งั้นก็ห้ามใช้ไปเลยสิ” แต่ Gartner เตือนอย่างชัดเจนว่า การบล็อกหรือจำกัดการใช้งานไม่ใช่ทางออกระยะยาว Goss ชี้ว่า ถ้าพนักงานทำงานในเครื่องมือที่ได้รับอนุญาต (sanctioned tools) ไม่ได้ พวกเขาจะหาทางหลบเลี่ยง และหันไปใช้ “Shadow AI” — เครื่องมือ AI ส่วนตัวที่องค์กรมองไม่เห็นเลย ซึ่งเสี่ยงยิ่งกว่าเดิมหลายเท่า เพราะไม่มีทั้ง log ไม่มีทั้งการควบคุมสิทธิ์

โจทย์จริงจึงเป็นเรื่องของการหา “จุดสมดุล” — กำกับดูแลและจัดการ sprawl ในด้านหนึ่ง แต่ยังเปิดโอกาสให้พนักงานสร้างนวัตกรรมด้วยเครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างปลอดภัยในอีกด้านหนึ่ง ไม่ใช่การปิดประตูตาย

6 ขั้นตอนจัดการ Agent Sprawl ตามกรอบของ Gartner

Gartner เสนอกรอบ 6 ขั้นตอนเพื่อช่วยให้ CIO และผู้นำไอทีวาง governance และ “รั้วกันความเสี่ยง” (guardrails) ได้อย่างเป็นระบบ:

มอง agent เป็น “พนักงานจริง” ไม่ใช่แค่ฟีเจอร์

สำหรับทีมเทคนิคที่ต้องลงมือปฏิบัติจริง หลักคิดสำคัญคือ ปฏิบัติต่อ AI agent เหมือนเป็น “ทรัพย์สินระดับ production” หรือพนักงานจริงคนหนึ่ง ไม่ใช่แค่ปุ่มหรือฟีเจอร์เล็ก ๆ ในซอฟต์แวร์ นั่นแปลว่าแต่ละตัวต้องมี:

• ทะเบียน (Inventory) — ทำบัญชี agent ทั้งหมดเหมือนทรัพย์สินขององค์กร
• เจ้าของ (Ownership) — มีคนรับผิดชอบชัดเจนสำหรับ agent แต่ละตัว
• สิทธิ์น้อยที่สุด (Least-privilege) — จำกัดขอบเขตเครื่องมือให้แคบที่สุดเท่าที่จำเป็น
• หมุนเวียนกุญแจ (Credential rotation) — เปลี่ยนรหัส/กุญแจเข้าถึงอย่างสม่ำเสมอ
• บันทึกการทำงาน (Logging) — เก็บ log ทุกการกระทำเพื่อสืบสวนย้อนหลังได้
• กฎการปลดระวาง (Lifecycle) — กำหนดชัดว่าเมื่อไหร่ agent ต้องถูกปิด

หลักการที่สรุปได้คือ ระบบสั่งการ agent (agent orchestration) ต้องรวม ขอบเขตสิทธิ์ (permission boundaries) และ ความสามารถในการสังเกตการณ์ (observability) เข้าไปด้วยตั้งแต่ต้น ไม่ใช่แค่กระจายงานให้ agent ทำเฉย ๆ

ความหมายต่อองค์กรไทย

แม้ตัวเลข 150,000 จะอิงกับองค์กรยักษ์ใหญ่ระดับ Fortune 500 แต่บทเรียนนี้มาถึงองค์กรไทยเร็วกว่าที่คิด ธนาคาร บริษัทประกัน ค้าปลีก และหน่วยงานรัฐของไทยจำนวนมากกำลังนำ AI agent มาใช้กับงานบริการลูกค้า งานหลังบ้าน และการวิเคราะห์ข้อมูล ยิ่งแพลตฟอร์มอย่าง Microsoft Copilot, Google และเครื่องมือ low-code ทำให้ “ใคร ๆ ก็สร้าง agent ได้” การแพร่กระจายจึงเกิดได้แม้ในองค์กรขนาดกลาง

สำหรับไทย ประเด็นที่ควรจับตาเป็นพิเศษคือความสอดคล้องกับ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) — หาก agent ที่ไม่มีใครดูแลเข้าถึงและส่งต่อข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าเกินขอบเขต องค์กรอาจมีความรับผิดตามกฎหมายโดยตรง ข่าวดีคือ กรอบ 6 ขั้นของ Gartner ไม่ได้ต้องการงบมหาศาลหรือทีมขนาดใหญ่ องค์กรไทยเริ่มได้ทันทีจากขั้นที่ง่ายที่สุดและสำคัญที่สุด นั่นคือ “ทำทะเบียนว่าตอนนี้เรามี agent อะไรอยู่บ้าง” ก่อนที่จำนวนจะบานปลายจนไล่ตามไม่ทัน

ศัพท์น่ารู้

AI Agent

โปรแกรม AI ที่ลงมือทำงานแทนมนุษย์ได้ ผสมคำสั่งภาษาธรรมชาติ สิทธิ์เข้าถึงเครื่องมือ และการกระทำอัตโนมัติ ต่างจาก chatbot ที่แค่ตอบคำถาม

Agent Sprawl

การแพร่กระจายของ AI agent จำนวนมากแบบไร้การกำกับดูแลจากส่วนกลาง จนไม่มีใครรู้ว่ามีอยู่กี่ตัวและทำอะไรได้บ้าง

Shadow AI

การที่พนักงานใช้เครื่องมือ AI ส่วนตัวหรือที่องค์กรไม่ได้อนุญาต ทำให้ฝ่ายไอทีและความปลอดภัยมองไม่เห็นและควบคุมไม่ได้

AI TRiSM

AI Trust, Risk and Security Management — กลุ่มเครื่องมือสำหรับสร้างความน่าเชื่อถือ จัดการความเสี่ยง และดูแลความปลอดภัยของระบบ AI รวมถึงการค้นหาและจัดหมวดหมู่ agent

Least-privilege

หลักการให้สิทธิ์เข้าถึงน้อยที่สุดเท่าที่จำเป็นต่อการทำงาน เพื่อจำกัดความเสียหายหากถูกเจาะหรือทำงานผิดพลาด

Service Account

บัญชีที่ไม่ใช่ของมนุษย์ สร้างขึ้นให้โปรแกรมหรือ agent ใช้เข้าถึงระบบอื่น การมี agent มากก็ทำให้บัญชีประเภทนี้ล้นระบบตามไปด้วย

แหล่งอ้างอิง

• Gartner — “Gartner Identifies Six Steps to Manage AI Agent Sprawl” (28 เม.ย. 2026, Digital Workplace Summit ลอนดอน)
• OutSystems — “Agentic AI Goes Mainstream in the Enterprise, but 94% Raise Concern About Sprawl” (สำรวจผู้นำไอที ~1,900 คน, เม.ย. 2026)
• Gravitee — “State of AI Agent Security Report” (สำรวจผู้นำเทคโนโลยี 750 คน อังกฤษ/สหรัฐฯ, เม.ย. 2026)
• Tech.co, CXOToday, IDM Magazine, IT Voice — รายงานข่าวประกอบ
• IBM — “What is AI Agent Sprawl?” และ Atlan — แนวคิด Identity vs Context Sprawl

หมายเหตุ: ตัวเลขคาดการณ์และผลสำรวจในบทความนี้อ้างอิงจากข่าวประชาสัมพันธ์สาธารณะของ Gartner และสำนักวิจัยที่รายงานเรื่องเดียวกัน เนื่องจากรายงานฉบับเต็มของ Gartner อยู่หลัง paywall สำหรับลูกค้า ตัวเลขที่มาจากผู้จำหน่าย (vendor) แต่ละรายเป็นการสำรวจของบริษัทนั้น ๆ และยังรอการตรวจสอบยืนยันจากแหล่งอิสระเพิ่มเติม ผู้อ่านควรใช้วิจารณญาณประกอบ