10 เทรนด์เทคโนโลยีปี ’69 ที่นักวิเคราะห์มองว่าเทคฯ จะหยุดชะงัก
อีกไม่ถึง 2 เดือนก็จะก้าวเข้าสู่ปี 2569 นับเป็นช่วงเวลาที่ผู้ประกอบการเริ่มร่างแผนขับเคลื่อนธุรกิจในปีหน้า ซึ่งหนึ่งในเทรนด์ที่ร้อนแรงคงหนีไม่พ้นเรื่องของเทคโนโลยี นวัตกรรม และ AI
แต่เชื่อหรือไม่ว่า ยีน อัลวาเรซ (Gene Alvarez) รองประธานนักวิเคราะห์การ์ทเนอร์ บริษัทวิจัยข้อมูลเชิงลึกด้านธุรกิจและเทคโนโลยีชั้นนำของโลก กล่าวว่าในปี 2569 จะเป็นปีที่ผู้นำด้านเทคโนโลยีต้องเผชิญกับการหยุดชะงัก จากนวัตกรรมที่ขยายตัวรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยพบมาก่อน
โทริ พอลแมน (Tori Paulman) รองประธานนักวิเคราะห์การ์ทเนอร์อีกท่าน กล่าวเสริมว่าแนวโน้มต่างๆ เหล่านี้ยังเป็นตัวเร่งการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ โดยสิ่งที่แตกต่างออกไปในปีหน้านี้คือความเร็วของนวัตกรรมที่เกิดขึ้นมากกว่าที่เคยเป็น ดังนั้นธุรกิจที่ลงมือเรื่องนวัตกรรมตั้งแต่ตอนนี้ นอกจากจะรับมือกับความผันผวนได้แล้ว ยังเป็นผู้กำหนดทิศทางอุตสาหกรรมของตนในทศวรรษต่อไป
คอลัมน์ Keynote ในครั้งนี้จึงพามาส่องเทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญในปี 2569 ซึ่งถือเป็นฟันเฟืองสำคัญ เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจให้ก้าวทันในวันที่ AI และนวัตกรรมอัพเดตใหม่แทบทุกวัน
1. AI Supercomputing Platforms
คือการประมวลผลข้อมูลที่รวมเอาหน่วยประมวลผลกลางหรือ CPUs, GPUs, ชิปประมวลผลเฉพาะแอพพลิเคชั่น หรือ AI ASICs, การประมวลผลแบบ Neuromorphic ซึ่งจำลองการประมวลผลในรูปแบบเดียวกับสมองมนุษย์ ช่วยให้ธุรกิจจัดการงานที่ซับซ้อนได้ หรือจัดการกับงานที่ต้องใช้ข้อมูลต่างๆ
ตัวอย่างเช่น บริษัทด้านการดูแลสุขภาพและเทคโนโลยีชีวภาพที่คิดค้นยาตัวใหม่ โดยใช้เวลาไม่กี่สัปดาห์จากแต่เดิมต้องใช้เวลาหลายปี หรือในภาคบริการทางการเงินขององค์กรต่างๆ สามารถจำลองตลาดโลก เพื่อลดความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอ ขณะที่ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคสามารถจำลองสภาพอากาศที่มีความรุนแรง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบส่งกำลังไฟฟ้าได้
2. Multi-agent Systems
คือระบบคอมพิวเตอร์ที่ประกอบไปด้วยเอเจนต์ AI หลายตัว เปรียบเสมือนมีเจ้าหน้าที่ AI หลายคนที่นำความสามารถเฉพาะด้านมารวมกัน เพื่อทำให้กระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อน เปลี่ยนเป็นระบบอัตโนมัติ ช่วยลดความเสี่ยงในการทำงานผิดพลาด โดยการนำวิธีการที่ทดลองใช้แล้วว่าเวิร์กกับการทำงาน มาใช้ซ้ำในเวิร์กโฟลว์ต่างๆ ซึ่งง่ายต่อการทำงานและนำไปปรับใช้ได้รวดเร็วตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละงาน
3. Domain-Specific Language Models
ในสมัยก่อนคนอาจคุ้นเคยกับโมเดลภาษาทั่วไป ที่สามารถโปรแกรมข้อมูลได้ทุกประเภท ไม่ได้เจาะจงกับอุตสาหกรรมไหนเป็นพิเศษ เหมาะกับการใช้ทำงานที่หลากหลาย แต่ยังขาดความเข้าใจในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง ทำให้เกิดโมเดลภาษาเฉพาะโดเมน หรือการฝึก AI ให้อ่านข้อมูลในอุตสาหกรรมเฉพาะทางได้ เช่น การแพทย์ กฎหมาย หรือการเงิน ทำให้โมเดลเข้าใจคำศัพท์ทางเทคนิคได้มากกว่า และสามารถแนะนำหรือตอบคำถามในเรื่องเฉพาะทางได้แม่นยำและมีความน่าเชื่อถือมากกว่าโมเดลภาษาทั่วไป
ในปัจจุบันโมเดลภาษาเฉพาะโดเมนมีต้นทุนที่ต่ำลงเรื่อยๆ การ์ทเนอร์จึงคาดการณ์ว่าภายในปี 2571 องค์กรมากกว่าครึ่งหนึ่งจะหันไปใช้โมเดลภาษาเฉพาะโดเมนกันมากขึ้นกว่าเมื่อก่อน
4. AI Security Platforms
คือการใช้ AI ให้เป็นเหมือนเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ให้กับองค์กร โดยทำหน้าที่ตรวจสอบ วิเคราะห์ ป้องกัน และจัดการกับภัยคุกคามที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อปกป้องข้อมูลและเสริมเกาะความปลอดภัยทางไซเบอร์ ทำให้คาดการณ์ว่าภายในปี 2571 มากกว่า 50% ขององค์กรจะหันมาใช้แพลตฟอร์มความปลอดภัย AI กันมากขึ้น
5. AI-Native Development Platforms
คือฝังโมเดล AI ไว้ในทุกขั้นตอนการทำงาน เพื่อให้เกิดการเรียนรู้แบบเรียลไทม์ นำมาใช้ออกแบบผลิตภัณฑ์และวัฒนธรรมองค์กร เช่น Gen AI เพื่อสร้างซอฟต์แวร์ AI ก็จะทำหน้าที่เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ทำงานร่วมกับพนักงานในบริษัทได้ ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากต่อองค์กรที่มีทีมเล็กๆ ให้ทำงานคู่กับ AI เพื่อสร้างแอพพลิเคชั่นได้มากขึ้น
คาดการณ์ว่าภายในปี 2573 แพลตฟอร์มการพัฒนาแบบ AI-Native จะส่งผลให้ 80% ขององค์กรต่างๆ สามารถปรับเปลี่ยนโครงสร้างทีม Software Engineering ขนาดใหญ่ให้เป็นทีมที่เล็กลง เพื่อให้คล่องตัวในการทำงานมากยิ่งขึ้น และได้ประสิทธิภาพมากขึ้นจากการที่มี AI ช่วยเสริมการทำงาน
6. Confidential Computing
เป็นแนวทางใหม่ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่มุ่งเน้นไปที่การปกป้องข้อมูลขณะที่กำลังถูกประมวลผล ช่วยให้ข้อมูลมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น ถือเป็นข้อได้เปรียบสำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องเผชิญกับความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ การปฏิบัติตามข้อกำหนด ไปจนถึงการทำงานร่วมกับคู่แข่ง
7. Physical AI
ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ คือการหยิบ AI ที่ดูเหมือนล่องลอยในโลกเทคโนโลยี มาฝังไว้ในเครื่องจักรและอุปกรณ์ในโลกจริง ช่วยให้เครื่องจักรหรืออุปกรณ์นั้นๆ สามารถรับรู้ ตัดสินใจ และดำเนินการได้ เช่น หุ่นยนต์ โดรน ช่วยให้เกิดประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมที่ให้ความสำคัญกับระบบอัตโนมัติ ความสามารถในการปรับตัว และความปลอดภัย
8. Preemptive Cybersecurity
เห็นๆ กันอยู่ว่าหลายบริษัทถูกแฮกเกอร์ล้วงเอาข้อมูลไปและนั่นก็เกิดความเสียหายมหาศาล จึงเริ่มมีการหันมาใช้เครื่องมือที่ออกแบบมาลดความเสี่ยงนั้น เช่น AI-powered SecOps, Programmatic Denial เครื่องมือเหล่านี้จะหลอกล่อและเบี่ยงเบนความสนใจของแฮ็กเกอร์ไป
9. Digital Provenance
ในยุคที่มีเนื้อหาที่ถูกสร้างจาก AI มากขึ้นและเสมือนจริงจนบางอย่างแทบแยกไม่ออก การตรวจสอบแหล่งที่มา เจ้าของลิขสิทธิ์ และความสมบูรณ์ของข้อมูล กลายเป็นสิ่งจำเป็นและป้องกันไม่ให้เกิดความเสียหาย จึงเกิดเครื่องมือที่ช่วยตรวจสอบแหล่งที่มา เช่น Software Bills of Materials (SBoM), Attestation
Database และ Digital Watermarking เพื่อช่วยให้บริษัทไม่ละเมิดลิขสิทธิ์จากการใช้ AI เพราะการ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2572 บริษัทที่ไม่ได้ลงทุนในเรื่องนี้อาจเสี่ยงถูกปรับหลายพันล้านดอลลาร์
10. Geopatriation
หมายถึงการย้ายข้อมูลและแอพพลิเคชั่นของบริษัทจากผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะระดับโลกไปสู่การดำเนินงานแบบท้องถิ่น เช่น Sovereign Cloud, Regional Cloud Provider หรือศูนย์ข้อมูลของบริษัทเอง ซึ่งระบบนี้เคยถูกใช้เฉพาะธนาคารและหน่วยงานของรัฐบาล แต่ในปัจจุบันถูกนำมาใช้ในหลากหลายธุรกิจมากขึ้น ยิ่งในยุคนี้ที่ลูกค้ากังวลเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล การเก็บข้อมูลในพื้นที่ท้องถิ่นหรือพื้นที่ให้บริการ ย่อมสร้างความไว้วางใจให้กับลูกค้ามากกว่า
ทั้งหมดนี้คือ 10 เทรนด์เทคโนโลยีในปี 2569 ที่จำเป็นต่อหลายธุรกิจในการเฝ้าระวังความปลอดภัยและพัฒนาเทคโนโลยี AI และนวัตกรรมในองค์กรให้พร้อมรับมือสู่การเปลี่ยนแปลงในอนาคตอันใกล้นี้