การ์ทเนอร์ อิงค์ บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำ เปิด 10 อันดับเทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์สำหรับปี 2569 โดยชี้ว่าปีหน้าจะเป็นปีแห่งการหยุดชะงัก (Disruption) นวัตกรรม และความเสี่ยงที่ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ซึ่งถูกขับเคลื่อนโดยโลกที่เชื่อมต่อกันสูงและขับเคลื่อนด้วย AI อย่างเต็มรูปแบบ โดยเน้นย้ำว่า “ความเร็ว” คือตัวแปรสำคัญที่แตกต่างจากในอดีต
กรุงเทพฯ ประเทศไทย – การ์ทเนอร์ อิงค์ ได้ประกาศ 10 อันดับเทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์ที่องค์กรธุรกิจควรศึกษาและเฝ้าจับตามองสำหรับปี 2569 เทรนด์เหล่านี้ไม่เพียงสะท้อนการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี แต่ยังเป็นตัวเร่งการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจครั้งสำคัญ
Gene Alvarez รองประธานนักวิเคราะห์ของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “ในปี 2569 จะเป็นปีที่สำคัญต่อผู้นำด้านเทคโนโลยีที่ต้องเผชิญกับการหยุดชะงัก นวัตกรรม ไปจนถึงความเสี่ยงที่ขยายตัวรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยพบมาก่อน” เขาระบุว่าเทรนด์เหล่านี้สะท้อนความเป็นไปของโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเชื่อมต่อกันสูงตลอดเวลา ซึ่งองค์กรธุรกิจจำเป็นต้องขับเคลื่อนนวัตกรรมอย่างมีความรับผิดชอบ ดำเนินงานด้วยความเป็นเลิศ และสร้างความไว้วางใจทางดิจิทัลไปพร้อมกัน
ขณะที่ Tori Paulman รองประธานนักวิเคราะห์การ์ทเนอร์อีกท่าน กล่าวเสริมว่า สิ่งที่แตกต่างออกไปในปีนี้คือ “ความเร็ว” “ในระยะเวลาหนึ่งปีเราเห็นนวัตกรรมเกิดขึ้นมากกว่าที่เคยเป็น เนื่องจากคลื่นนวัตกรรมลูกใหม่ไม่ได้อยู่ไกลออกไปเป็นปี ๆ อีกแล้ว” Paulman กล่าว เธอย้ำว่าองค์กรที่ลงมือตั้งแต่ตอนนี้จะไม่เพียงแค่สามารถรับมือกับความผันผวนได้ แต่ยังจะเป็นผู้กำหนดทิศทางอุตสาหกรรมของตนในทศวรรษต่อไป
สำหรับ 10 เทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญในปี 2569 สามารถแบ่งกลุ่มเพื่อการวิเคราะห์ได้ดังนี้:
ธีมที่ 1: การปฏิวัติ AI สู่การใช้งานจริง
เทรนด์กลุ่มแรกสะท้อนการเปลี่ยนแปลงของ AI จากแนวคิดสู่การเป็นเครื่องมือหลักในการขับเคลื่อนธุรกิจในทุกมิติ ตั้งแต่พลังการประมวลผลไปจนถึงการใช้งานในโลกจริง
1. AI Supercomputing Platforms
แพลตฟอร์ม AI Supercomputing กำลังกลายเป็นหัวใจสำคัญ โดยเป็นการรวมเอาเทคโนโลยีหลากหลายชนิดเข้าไว้ด้วยกัน ทั้ง CPUs, GPUs, ชิปประมวลผลเฉพาะแอปพลิเคชัน (AI ASICs) และการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิก (Neuromorphic) ที่จำลองการทำงานของสมองมนุษย์
ระบบนี้ช่วยให้องค์กรสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนอย่างยิ่งยวด ปลดล็อกประสิทธิภาพและประสิทธิผลไปสู่อีกระดับ โดยอาศัยโปรเซสเซอร์ที่ทรงพลัง, หน่วยความจำขนาดใหญ่, ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง และซอฟต์แวร์ที่ทำหน้าที่จัดการและประสานงานระบบ (Orchestration Software) เพื่อจัดการงานที่ต้องใช้ข้อมูลเข้มข้นอย่าง Machine Learning, Simulation และ Analytics
การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2571 มากกว่า 40% ขององค์กรชั้นนำจะนำสถาปัตยกรรม Hybrid Computing Paradigm มาใช้ในเวิร์กโฟลว์ธุรกิจที่มีความสำคัญ เพิ่มขึ้นจากเพียง 8% ในปัจจุบัน
“ความสามารถนี้กำลังขับเคลื่อนนวัตกรรมในภาคอุตสาหกรรมที่หลากหลาย” Paulman กล่าว “ตัวอย่างเช่น บริษัทด้านการดูแลสุขภาพและเทคโนโลยีชีวภาพ (Biotech) ที่สามารถคิดค้นยาตัวใหม่ โดยใช้เวลาไม่กี่สัปดาห์แทนที่เดิมต้องใช้เวลาหลายปี หรือในภาคบริการทางการเงิน องค์กรต่าง ๆ กำลังจำลองตลาดโลกเพื่อลดความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอ”
2. Domain-Specific Language Models (DSLMs)
ในขณะที่ CIO และ CEO กำลังเรียกร้องคุณค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้จาก AI พวกเขาพบว่า Large Language Model (LLM) ทั่วไปมักไม่ตอบโจทย์งานเฉพาะทาง โมเดลภาษาเฉพาะโดเมน (DSLMs) จึงเข้ามาเติมเต็มช่องว่างนี้
DSLMs คือโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกฝนหรือปรับแต่งด้วยข้อมูลเฉพาะทางสำหรับอุตสาหกรรม, หน้าที่, หรือกระบวนการใดกระบวนการหนึ่งโดยเฉพาะ ทำให้มีความแม่นยำสูงกว่า, ต้นทุนต่ำกว่า และปฏิบัติตามข้อกำหนด (Compliance) ได้ดีกว่าโมเดลอเนกประสงค์ การ์ทเนอร์คาดว่าภายในปี 2571 มากกว่าครึ่งหนึ่งของโมเดล GenAI ที่องค์กรใช้จะเป็นแบบเฉพาะโดเมน
Paulman ชี้ว่า “บริบทการใช้ Agent กลายเป็นหนึ่งในปัจจัยสร้างความแตกต่างที่สำคัญที่สุด” โดย AI Agent ที่รองรับด้วย DSLM สามารถตีความบริบทเฉพาะของอุตสาหกรรมเพื่อตัดสินใจได้อย่างถูกต้องแม้ในสถานการณ์ที่ไม่คุ้นเคย
3. Multiagent Systems (MAS)
ระบบ Multiagent (MAS) คือชุดของ AI Agent หลายตัวที่โต้ตอบกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน ทั้งแบบเฉพาะตัวหรือร่วมกัน Agent เหล่านี้อาจถูกส่งมอบในสภาพแวดล้อมเดียวหรือพัฒนาและปรับใช้แยกกันในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย
การนำ MAS มาใช้ช่วยให้องค์กรมีวิธีการที่ใช้งานได้จริงในการทำให้กระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ ยกระดับทักษะทีม และสร้างวิธีการใหม่ ๆ ให้ผู้คนและ AI Agent ทำงานร่วมกัน Agent ที่เป็นโมดูลาร์และเฉพาะทางเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพ, เร่งการส่งมอบ และลดความเสี่ยงโดยการนำโซลูชันที่ได้รับการพิสูจน์แล้วมาใช้ซ้ำในเวิร์กโฟลว์ต่าง ๆ
4. AI-Native Development Platforms
แพลตฟอร์มการพัฒนาแบบ AI-Native กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าการสร้างซอฟต์แวร์ โดยใช้ GenAI เพื่อสร้างซอฟต์แวร์ได้รวดเร็วและง่ายดายกว่าเดิม วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ฝังตัวในธุรกิจ หรือ “Forward-Deployed Engineer” สามารถใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญในโดเมน (Domain Experts) ที่ไม่ใช่สายเทคนิค เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันได้โดยตรง
องค์กรสามารถมีทีมเล็ก ๆ ที่ประกอบด้วยคนที่ทำงานคู่กับ AI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันได้มากขึ้นด้วยจำนวนนักพัฒนาที่มีอยู่ โดยองค์กรชั้นนำกำลังสร้างทีมแพลตฟอร์มขนาดเล็กเพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญในโดเมนสามารถผลิตซอฟต์แวร์ด้วยตนเองได้ ภายใต้มาตรการรักษาความปลอดภัยและธรรมาภิบาลที่กำหนดไว้
การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าภายในปี 2573 แพลตฟอร์มเหล่านี้จะส่งผลให้ 80% ขององค์กรพัฒนาทีม Software Engineering ขนาดใหญ่ ให้กลายเป็นทีมที่เล็กกว่าและคล่องตัวมากขึ้น โดยมี AI เสริม
5. Physical AI
ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) คือการนำความฉลาดของ AI มาสู่โลกจริง โดยฝังไว้ในเครื่องจักรและอุปกรณ์ที่สามารถรับรู้, ตัดสินใจ และดำเนินการได้เอง เช่น หุ่นยนต์, โดรน และอุปกรณ์อัจฉริยะ สิ่งนี้ช่วยให้เกิดประสิทธิภาพที่วัดผลได้จริงในอุตสาหกรรมที่ให้ความสำคัญกับระบบอัตโนมัติ, ความสามารถในการปรับตัว และความปลอดภัย
อย่างไรก็ตาม การนำ Physical AI มาใช้ต้องการทักษะใหม่ที่เชื่อมโยงระหว่างระบบไอที, การดำเนินงาน (Operations) และการทำวิศวกรรม แม้จะสร้างโอกาสในการยกระดับทักษะและความร่วมมือใหม่ ๆ แต่ก็อาจทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับงานและต้องการการจัดการการเปลี่ยนแปลงอย่างรอบคอบ
ธีมที่ 2: การสร้างป้อมปราการแห่งความเชื่อมั่น
เมื่อ AI และระบบดิจิทัลขยายตัว ความเสี่ยงก็เช่นกัน เทรนด์กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การรักษาความปลอดภัย, การป้องกันเชิงรุก และการสร้างความน่าเชื่อถือในสินทรัพย์ดิจิทัล
6. AI Security Platforms
เมื่อองค์กรเร่งการลงทุนด้าน AI ความเสี่ยงเฉพาะทางก็เพิ่มขึ้น แพลตฟอร์มความปลอดภัย AI (AI Security Platforms) จึงถือกำเนิดขึ้นเพื่อเป็นแนวทางการทำงานแบบรวมศูนย์ในการรักษาความปลอดภัยแอปพลิเคชัน AI ทั้งจากบุคคลที่สามและที่สร้างเอง
แพลตฟอร์มนี้ช่วยรวมศูนย์การมองเห็น (Visibility), บังคับใช้นโยบายการใช้งาน และป้องกันความเสี่ยงเฉพาะของ AI เช่น การโจมตีด้วยพรอมต์ (Prompt Injection), การรั่วไหลของข้อมูล (Data Leakage) และการกระทำของ Agent ที่เป็นอันตราย (Rogue Agent Actions) ช่วยให้ CIO สามารถติดตามกิจกรรม AI และใช้มาตรการป้องกันที่สอดคล้องกัน การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2571 มากกว่า 50% ขององค์กรจะใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้เพื่อปกป้องการลงทุนด้าน AI
7. Preemptive Cybersecurity
ในยุคที่องค์กรเผชิญกับภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ การป้องกันแบบ “ตั้งรับ” (Reactive) ไม่เพียงพออีกต่อไป เทรนด์ความปลอดภัยไซเบอร์เชิงป้องกันล่วงหน้า (Preemptive Cybersecurity) จึงกำลังมาแรง การ์ทเนอร์คาดว่าภายในปี 2573 โซลูชันเชิงป้องกันล่วงหน้าจะคิดเป็นครึ่งหนึ่งของการใช้จ่ายด้านความปลอดภัยทั้งหมด
“นี่คือการดำเนินการก่อนที่ผู้โจมตีจะโจมตี” Paulman อธิบาย โดยใช้ AI-powered SecOps, Programmatic Denial และเทคโนโลยีที่ออกแบบมาเพื่อหลอกล่อและเบี่ยงเบนความสนใจของ Hacker เมื่อเข้ามาในเครือข่าย เช่น Deception “เพราะนี่คือโลกที่การคาดการณ์คือการป้องกัน”
8. Confidential Computing
Confidential Computing คือแนวทางใหม่ในการรักษาความปลอดภัยข้อมูล โดยมุ่งเน้นไปที่การปกป้องข้อมูลขณะที่ “กำลังถูกประมวลผล” (Data in use) ซึ่งจะเปลี่ยนวิธีที่องค์กรจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
เทคนิคนี้จะแยกภาระงาน (Workloads) ไว้ในสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่ปลอดภัย หรือ Trusted Execution Environment (TEE) ที่อิงกับฮาร์ดแวร์ ทำให้เนื้อหาและภาระงานเป็นส่วนตัว แม้แต่จากเจ้าของโครงสร้างพื้นฐาน, ผู้ให้บริการคลาวด์ หรือใครก็ตามที่เข้าถึงฮาร์ดแวร์จริงได้ สิ่งนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งกับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมสูง, การดำเนินงานระดับโลกที่เผชิญความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ หรือแม้แต่การทำงานร่วมมือกับคู่แข่ง การ์ทเนอร์คาดว่าภายในปี 2572 มากกว่า 75% ของการดำเนินการในโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่น่าเชื่อถือ จะได้รับการรักษาความปลอดภัยระหว่างการใช้งานด้วยเทคโนโลยีนี้
9. Digital Provenance
เมื่อองค์กรพึ่งพาซอฟต์แวร์จากบุคคลที่สาม, โค้ดโอเพนซอร์ส และเนื้อหาที่สร้างโดย AI มากขึ้น การตรวจสอบที่มาทางดิจิทัล หรือ Digital Provenance ได้กลายเป็นสิ่งจำเป็น
Digital Provenance หมายถึงความสามารถในการตรวจสอบแหล่งที่มา, ความเป็นเจ้าของ และความสมบูรณ์ (Integrity) ของซอฟต์แวร์, ข้อมูล, สื่อ และกระบวนการ เครื่องมือใหม่ ๆ เช่น Software Bills of Materials (SBoM), Attestation Database และ Digital Watermarking จะช่วยให้องค์กรตรวจสอบและติดตามสินทรัพย์ดิจิทัลตลอดห่วงโซ่อุปทานได้ การ์ทเนอร์เตือนว่า ภายในปี 2572 ผู้ที่ไม่ได้ลงทุนอย่างเพียงพอในความสามารถด้านนี้ จะเผชิญกับความเสี่ยงจากการลงโทษที่อาจสูงถึงหลายพันล้านดอลลาร์
ธีมที่ 3: การปรับโครงสร้างพื้นฐานในโลกที่ไม่แน่นอน
เทรนด์สุดท้ายสะท้อนถึงแรงกดดันจากภายนอก โดยเฉพาะความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์ ที่บังคับให้องค์กรต้องคิดใหม่เรื่อง “ที่อยู่” ของข้อมูลและแอปพลิเคชัน
10. Geopatriation
Geopatriation คือการย้ายข้อมูลและแอปพลิเคชันของบริษัทจากผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะระดับโลก (Global Public Cloud) กลับไปสู่การดำเนินงานแบบท้องถิ่น (Local Operations) เช่น Sovereign Cloud (คลาวด์ที่ตั้งและบริหารจัดการภายในประเทศ), ผู้ให้บริการคลาวด์ระดับภูมิภาค หรือศูนย์ข้อมูลขององค์กรเอง
แรงขับเคลื่อนสำคัญคือความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ที่รับรู้ได้ ในอดีตแนวคิดนี้จำกัดเฉพาะธนาคารและรัฐบาล แต่ปัจจุบัน “Cloud Sovereignty” (อธิปไตยทางคลาวด์) ส่งผลกระทบต่อองค์กรหลากหลายประเภท เนื่องจากความไม่มั่นคงระดับโลกที่เพิ่มขึ้น
Alvarez สรุปว่า “การย้ายภาระงานไปยังผู้ให้บริการที่มีท่าทีด้าน Sovereignty ที่เพิ่มขึ้น สามารถช่วยผู้บริหาร CIO ได้รับการควบคุมที่มากขึ้นเหนือการเก็บข้อมูลในพื้นที่, การปฏิบัติตามข้อกำหนด และธรรมาภิบาล” นอกจากนี้ยังอาจช่วยปรับปรุงการปฏิบัติตามกฎระเบียบท้องถิ่น และสร้างความไว้วางใจให้กับลูกค้าที่กังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลหรือผลประโยชน์ของชาติ
#TheReporterAsia #Gartner #เทรนด์เทคโนโลยี2569 #AI #GenAI #Cybersecurity #Cloud #DigitalTransformation #นวัตกรรม #เศรษฐกิจดิจิทัล #DSLMs #AISupercomputing #MultiagentSystem
