เมื่อเม็ดเงินลงทุนมหาศาลไม่ได้เป็นสิ่งการันตีความสำเร็จสูงสุดในสมรภูมิปัญญาประดิษฐ์อีกต่อไป รายงานเศรษฐกิจดิจิทัลล่าสุดสะท้อนความจริงอันเจ็บปวดว่า โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ล้าสมัยและไม่ได้มาตรฐานกำลังกลายเป็นโซ่ตรวนเส้นใหญ่ที่ฉุดรั้งองค์กรทั่วโลกจากการก้าวสู่ยุคอัจฉริยะแบบเรียลไทม์อย่างเต็มตัว
ปลดล็อกวิกฤตโครงสร้างพื้นฐานด่านสำคัญสู่ความสำเร็จของปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่
ท่ามกลางกระแสความตื่นตัวของภาคธุรกิจทั่วโลกในการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เข้ามาปฏิวัติกระบวนการทำงานและการสร้างรายได้ ทว่าผลลัพธ์ที่แท้จริงกลับยังไม่เป็นไปตามเป้าหมายที่หลายฝ่ายคาดหวัง คอนฟลูเอนท์ (Confluent) ผู้เชี่ยวชาญด้านแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลระดับโลก ได้เปิดเผยรายงาน Data Streaming ประจำปี 2569 ซึ่งเป็นรายงานฉบับที่สามที่รวบรวมข้อมูลจากการสำรวจความคิดเห็นของผู้นำด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและไอทีระดับสูงจำนวน 4,625 คนทั่วโลก เพื่อวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับอุปสรรคสำคัญที่ทำให้การขยายผลปัญญาประดิษฐ์ในระดับองค์กรต้องหยุดชะงักลงอย่างน่าเสียดาย
ผลสำรวจในรายงานฉบับนี้ชี้ให้เห็นสถิติที่น่าสนใจว่า กว่าร้อยละ 72 ของผู้นำด้านไอทีทั่วโลกต่างลงความเห็นไปในทิศทางเดียวกันว่า การขาดแคลนโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่มีประสิทธิภาพและได้มาตรฐาน เป็นปัจจัยหลักและเป็นอุปสรรคสำคัญที่กำลังชะลอการขยายการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ในระดับองค์กร ข้อมูลดังกล่าวเป็นการพลิกมุมมองเดิมๆ ของผู้บริหารที่เคยเชื่อว่าความล่าช้าเกิดจากการขาดแคลนงบประมาณหรือการขาดทักษะขั้นสูงของบุคลากร แต่ในความเป็นจริงแล้ว ปัญหาคอขวดกลับไปอยู่ที่ระบบหลังบ้านซึ่งไม่สามารถจัดสรรและลำเลียงข้อมูลดิบมาป้อนให้กับโมเดลสมองกลได้อย่างทันท่วงที
สอดคล้องกับมุมมองของ คุณฌอน โคลวส์ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ Confluent ที่ได้กล่าวถึงสถานการณ์และข้อจำกัดนี้ในเชิงลึกอย่างน่าสนใจว่า ปัจจัยที่เป็นอุปสรรคต่อความสำเร็จของปัญญาประดิษฐ์ในองค์กรส่วนใหญ่ไม่ได้อยู่ที่ระดับการลงทุน แต่เป็นความพร้อมของข้อมูล เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ต้องอาศัยข้อมูลที่ถูกต้อง สดใหม่และมีบริบทประกอบการตัดสินใจ ปัจจุบันองค์กรจำนวนมากยังคงเผชิญข้อจำกัดจากข้อมูลที่แยกส่วน ระบบประมวลผลแบบ Batch และโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่รองรับการทำงานแบบเรียลไทม์อย่างเต็มประสิทธิภาพ สะท้อนให้เห็นว่าความต้องการที่แท้จริงคือการเปลี่ยนผ่านสถาปัตยกรรมข้อมูลไปสู่ความสดใหม่ระดับวินาที
เจาะลึกสมรภูมิไอทีไทยเผชิญความท้าทายสูงสุดแต่ขึ้นแท่นผู้นำแอนเจลติกเอไอ
เมื่อหันมามองสถานการณ์ภายในประเทศไทย รายงาน Data Streaming ประจำปี 2569 ได้เปิดเผยข้อมูลเชิงสถิติที่น่าทึ่งและมีความย้อนแย้งในตัวเองอย่างมีนัยสำคัญ โดยพบว่าผู้นำด้านไอทีในประเทศไทยสูงถึงร้อยละ 84 ต้องเผชิญกับอุปสรรคสำคัญอย่างน้อย 3 ประการในการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้งานจริง ตัวเลขดังกล่าวนับเป็นสัดส่วนที่สูงที่สุดเมื่อเทียบกับทุกประเทศทั่วโลกที่เข้าร่วมการสำรวจในครั้งนี้ โดยอุปสรรคอันดับแรกคือโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่รองรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ตามมาด้วยความไม่ชัดเจนเกี่ยวกับแหล่งที่มา สดใหม่ และคุณภาพของข้อมูล รวมถึงปัญหาการจัดเก็บข้อมูลแบบแยกส่วนที่ขาดผู้ดูแลจากส่วนกลาง
แม้ว่าองค์กรธุรกิจในไทยจะรั้งท้ายในแง่ของความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานและต้องแบกรับปัญหาการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนมากกว่าประเทศอื่นๆ แต่ในทางกลับกัน ประเทศไทยยังคงรักษาสถานะความเป็นหนึ่งในประเทศที่มีความก้าวหน้าและมีความทะเยอทะยานในการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้งานได้อย่างโดดเด่น รายงานระบุว่ามีองค์กรไทยถึงร้อยละ 39 ที่สามารถก้าวข้ามขั้นทดลองหรือขั้นตอนการทำโครงการนำร่อง (Proof of Concept) และสามารถนำระบบ เอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ (Agentic AI) เข้าไปผสานรวมในระบบการทำงานจริงของธุรกิจหลักได้เป็นที่เรียบร้อยแล้ว ซึ่งเป็นตัวเลขที่แสดงถึงศักยภาพและความพร้อมในการปรับตัวเชิงรุกของภาคเอกชนไทย
ความตื่นตัวของภาคธุรกิจไทยยังสะท้อนผ่านทัศนคติเชิงกลยุทธ์ของผู้นำไอที โดยกว่าร้อยละ 97 ของผู้บริหารไทยเชื่อมั่นอย่างแรงกล้าว่า แพลตฟอร์มการสตรีมข้อมูลหรือ Data Streaming จะเป็นตัวแปรสำคัญที่เข้ามาช่วยเพิ่มผลลัพธ์จากการลงทุนด้านปัญญาประดิษฐ์และเร่งการนำระบบอัจฉริยะมาใช้งานได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ยิ่งไปกว่านั้น ผู้บริหารไทยถึงร้อยละ 93 ยังจัดให้เทคโนโลยี Data Streaming เป็นหนึ่งในลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์สูงสุดขององค์กร ซึ่งเป็นสัดส่วนที่สูงกว่าความสำคัญของการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง Machine Learning ที่ได้รับการจัดลำดับความสำคัญอยู่ที่ร้อยละ 91 เท่านั้น
พลิกกลยุทธ์ขับเคลื่อนองค์กรเรียลไทม์ด้วยสตรีมมิ่งข้อมูลทดแทนระบบประมวลผลแบบเบตช์
ในอดีตที่ผ่านมา ระบบการจัดการฐานข้อมูลส่วนใหญ่ขององค์กรมักจะพึ่งพาเทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลแบบรวบรวมเป็นชุดหรือระบบเบตช์ ซึ่งจะทำการอัปเดตข้อมูลเป็นรอบเวลา เช่น ทุกสิ้นวัน ทุกสัปดาห์ หรือทุกเดือน ทว่าในยุคปัจจุบันที่การตัดสินใจทางธุรกิจต้องเกิดขึ้นในระดับวินาที ระบบเบตช์จึงไม่สามารถตอบสนองต่อความต้องการของแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ได้อีกต่อไป เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์จะไม่สามารถประมวลผลหรือให้คำแนะนำที่ถูกต้องได้เลยหากข้อมูลที่ได้รับเป็นข้อมูลที่ล้าหลังและไม่สะท้อนถึงสภาวะความเป็นจริงในปัจจุบันของตลาดและผู้บริโภค
การเปลี่ยนผ่านไปสู่ Data Streaming จึงกลายเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกขีดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ในหลากหลายอุตสาหกรรม ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนคือในธุรกิจสายการบิน หากเกิดกรณีเที่ยวบินล่าช้าหรือถูกยกเลิกอย่างกะทันหัน ระบบเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ที่เชื่อมต่อกับระบบสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์จะสามารถตรวจสอบตารางบินทางเลือก เที่ยวบินทดแทน จำนวนที่นั่งที่ยังว่างอยู่ ตลอดจนคำนวณราคาตั๋วเครื่องบินใหม่ให้กับผู้โดยสารได้ทันที ณ วินาทีนั้น แตกต่างจากระบบเดิมที่ต้องรอการประสานงานข้ามแผนกซึ่งใช้เวลานานและสร้างความไม่พึงพอใจให้กับลูกค้า
นอกจากนี้ ในอุตสาหกรรมความบันเทิงระดับโลกและภาคการผลิตขั้นสูง เทคโนโลยีการสตรีมข้อมูลก็เข้าไปมีบทบาทสำคัญอย่างไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ ดังเช่นแพลตฟอร์มเน็ตฟลิกซ์ ที่ใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมการรับชมและการค้นหาของผู้ใช้งานแบบเรียลไทม์เพื่อนำเสนอเนื้อหาที่ตรงใจเฉพาะบุคคลอย่างแม่นยำ ขณะที่ในโรงงานอุตสาหกรรมสมัยใหม่ ระบบเซ็นเซอร์ไอโอที (IoT) จะทำการส่งข้อมูลทางโทรมาตรหรือข้อมูลการทำงานของเครื่องจักรผ่านสถาปัตยกรรม Data Streaming ตลอดเวลา ทำให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถคาดการณ์และแจ้งเตือนการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน ได้ทันท่วงทีก่อนที่เครื่องจักรจะชำรุดเสียหาย
การควบรวมกิจการครั้งใหญ่สู่ไอบีเอ็มยกระดับมาตรฐานระบบนิเวศข้อมูลแบบเปิด
นอกเหนือจากรายงานดัชนีชี้วัดทางเทคโนโลยีแล้ว อีกหนึ่งประเด็นสำคัญเชิงเศรษฐกิจที่เป็นที่จับตามองของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีทั่วโลกคือ ความคืบหน้าหลังจากการประกาศเข้าซื้อกิจการคอนฟลูเอนท์โดยยักษ์ใหญ่แห่งวงการไอทีอย่าง บมจ.ไอบีเอ็ม (IBM) ซึ่งการควบรวมกิจการครั้งประวัติศาสตร์นี้ได้เสร็จสิ้นสมบูรณ์เป็นที่เรียบร้อยแล้วในเดือนมีนาคมที่ผ่านมา ส่งผลให้ Confluent เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มธุรกิจข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ ภายใต้ร่มใหญ่ของ IBM Software Technologies อย่างเป็นทางการ เพื่อร่วมกันผสานพลังและสร้างข้อได้เปรียบทางการแข่งขันในระดับสากล
สำหรับการเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้นและส่งผลกระทบต่อกลุ่มลูกค้าและพันธมิตรทางธุรกิจในประเทศไทยนั้น ผู้บริหารได้ให้ความมั่นใจว่าจะไม่มีการลดทอนคุณภาพการบริการเดิมอย่างแน่นอน โดยสิ่งที่จะเปลี่ยนแปลงในระยะเวลาอันใกล้นี้จะเป็นเพียงเรื่องของเอกสารทางกฎหมายและการทำสัญญาจัดซื้อจัดจ้างที่จะเปลี่ยนผ่านไปสู่รูปแบบของสัญญาภายใต้ชื่อและหัวกระดาษของ IBM ขณะที่ข้อตกลง สิทธิประโยชน์ เงื่อนไขทางการค้า ตลอดจนการดูแลและสนับสนุนลูกค้าเดิมทั้งหมด จะยังคงได้รับการคุ้มครองและปฏิบัติตามมาตรฐานระดับสูงเช่นเดิมทุกประการ
นอกจากนี้ การควบรวมกิจการดังกล่าวจะช่วยขยายขีดความสามารถในการเข้าถึงเทคโนโลยีและการให้บริการแก่ลูกค้าในไทยได้ครอบคลุมและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ด้วยการนำประสบการณ์และรากฐานที่มั่นคงกว่าศตวรรษของ IBM มาสนับสนุน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ยุทธศาสตร์หลักของทั้งสองบริษัทจะยังคงมุ่งเน้นการสนับสนุนสถาปัตยกรรมระบบนิเวศข้อมูลแบบเปิด และมาตรฐานเปิดระดับสากล เช่น Apache Kafka, Apache Flink, Iceberg และ Delta Lake องค์กรธุรกิจจึงมั่นใจได้ว่าจะไม่ถูกผูกขาดให้ต้องใช้คลาวด์หรือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ของค่ายใดค่ายหนึ่งเพียงอย่างเดียว
แนวทางสามขั้นตอนอุดช่องว่างบริบทเพื่อสร้างผลตอบแทนสูงสุดจากการลงทุน
เพื่อช่วยให้องค์กรธุรกิจสามารถก้าวข้ามผ่านอุปสรรคและปิดช่องว่างด้านบริบทของปัญญาประดิษฐ์ ได้อย่างประสบความสำเร็จ ดร.แอนดรูว์ เซลเลอร์ส รองประธานฝ่ายกลยุทธ์เทคโนโลยีและการสนับสนุน Confluent ได้ให้คำแนะนำเชิงปฏิบัติผ่านแนวทางสำคัญ 3 ขั้นตอน โดยขั้นตอนแรกเริ่มจากการปรับปรุงและสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูลให้มีความทันสมัย เพื่อเปลี่ยนผ่านระบบจากการประมวลผลแบบเดิมมาสู่แพลตฟอร์มการสตรีมข้อมูลที่สามารถรองรับการทำงานร่วมกับโมเดลปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างยืดหยุ่นและไร้รอยต่อ
ขั้นตอนที่สองคือการเชื่อมโยงระบบสารสนเทศทั้งหมดภายในองค์กรเข้าด้วยกัน เพื่อรวบรวมและหลอมรวมข้อมูลที่เคยจัดเก็บกระจัดกระจายอยู่ตามแผนกต่างๆ ให้ไหลเวียนมาอยู่ในศูนย์กลางร่วมกันแบบเรียลไทม์ และขั้นตอนสุดท้ายที่มีความสำคัญไม่แพ้กันคือ การสร้างฐานข้อมูลเรียลไทม์ที่น่าเชื่อถือและสามารถนำกลับมาใช้ซ้ำได้ ซึ่งจะช่วยลดการเกิดภาวะปัญญาประดิษฐ์หลอนหรือการประมวลผลที่ผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้การนำโครงการปัญญาประดิษฐ์ไปใช้งานจริงสามารถสร้างผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ได้อย่างรวดเร็วภายในระยะเวลาไม่กี่เดือน
ในส่วนของการบริหารจัดการความเสี่ยงและการกำกับดูแลข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนสูง เช่น ข้อมูลทางการเงินและข้อมูลชีวมิติ องค์กรไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการสร้างระบบป้องกันขึ้นมาใหม่ทั้งหมดจากศูนย์ เนื่องจากเทคโนโลยี Data Streaming สมัยใหม่ได้รับการออกแบบให้มีระบบควบคุมการเข้าถึงข้อมูลที่เข้มงวด มีเทคโนโลยีการแยกส่วนข้อมูลเพื่อความปลอดภัย และการเข้ารหัสข้อมูลระดับสูง ติดตั้งมาพร้อมใช้งานในตัว ซึ่งช่วยการันตีความปลอดภัยทางไซเบอร์และการปฏิบัติตามหลักธรรมาภิบาลข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์แบบ
#DataStreaming2026 #Confluent #IBM #EnterpriseAI #AgenticAI #RealTimeData #DigitalTransformation #DataGovernance #TechInvestment #BusinessInsiderTH
