การ์ทเนอร์ อิงก์ เผยการคาดการณ์กลยุทธ์สำคัญในปี 2570 และอนาคตที่ครอบคลุม 3 กลุ่มหลัก ได้แก่ Robots Everywhere, Cost to Value และ Unknown Unknowns เพื่อเตรียมความพร้อมให้องค์กรรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของ AI

การ์ทเนอร์ อิงก์ (Gartner) ซึ่งเป็นบริษัทชั้นนำระดับโลกที่เชี่ยวชาญด้านการวิจัยและให้คำปรึกษาด้านธุรกิจและเทคโนโลยี ได้มีการเปิดเผยข้อมูลการคาดการณ์กลยุทธ์สำคัญ หรือ Top Strategic Predictions สำหรับปี พ.ศ. 2570 และในอนาคตข้างหน้านี้ โดยการคาดการณ์ดังกล่าวจะครอบคลุมประเด็นสำคัญใน 3 กลุ่มหลักที่ส่งผลกระทบต่อภาคธุรกิจอย่างกว้างขวาง ได้แก่ 1.Robots Everywhere, 2.Cost to Value และ 3.Unknown Unknowns เพื่อให้องค์กรต่างๆ ได้เตรียมความพร้อมรับมือกับความเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้น

ดาริล พลัมเมอร์ (Daryl Plummer) รองประธานฝ่ายวิจัยและ Gartner Fellow ได้ให้ทัศนะเกี่ยวกับทิศทางของเทคโนโลยีในอนาคตว่า ระบบมากมายที่เราใช้งานกันอยู่ในปัจจุบันจนกลายเป็นเรื่องปกติ ตั้งแต่บริการสาธารณะ ไปจนถึงซอฟต์แวร์ โมเดลด้านพลังงานและแรงงาน จะถูก AI เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิงในทศวรรษหน้า โดยเฉพาะการเข้ามาของปัญญาประดิษฐ์ที่จะเข้ามาปรับเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานและรูปแบบการทำงานเดิมๆ ให้กลายเป็นรูปแบบใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีขั้นสูง

การ์ทเนอร์เน้นย้ำว่าองค์กรที่จะประสบความสำเร็จที่สุดในยุคหน้า คือองค์กรที่สามารถรักษาสมดุลของการพัฒนานวัตกรรมและมีความรับผิดชอบไปพร้อม ๆ กัน การสร้างความสมดุลนี้เป็นสิ่งสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจให้เติบโตอย่างยั่งยืนในโลกที่เทคโนโลยีมีความซับซ้อนมากขึ้น องค์กรจำเป็นต้องสร้างขีดความสามารถที่จำเป็นเพื่อจัดการกับทั้งโอกาสที่เปิดกว้างขึ้น และผลกระทบที่ไม่คาดคิดที่อาจเกิดขึ้นในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างเต็มรูปแบบ เพื่อให้สามารถรับมือกับความท้าทายใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผู้นำเทคโนโลยีและธุรกิจมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องประเมินว่า การคาดการณ์สำคัญที่การ์ทเนอร์ได้นำเสนอออกมานั้น จะส่งผลต่อการปรับกลยุทธ์และการลงทุนในปีหน้าและอนาคตต่อไปได้อย่างไร การวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้จะช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจลงทุนในเทคโนโลยีที่ถูกต้อง และสามารถวางแผนกลยุทธ์ระยะยาวเพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยการพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ ที่การ์ทเนอร์ได้ระบุไว้ในรายงานการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์

หนึ่งในประเด็นสำคัญคือการคาดการณ์ว่าภายในสิ้นปี พ.ศ. 2573 จะมี Autonomous Agent มากกว่า 1 หมื่นล้านตัวที่สร้างโดยคน บริษัท และภาครัฐ เข้ามาขัดขวางบริการสาธารณะ การเพิ่มขึ้นของ Agentic AI จะส่งผลให้ความต้องการในการใช้บริการสาธารณะเพิ่มสูงขึ้นอย่างมาก เนื่องจาก Autonomous Agent เหล่านี้มีความสามารถในการค้นหาโอกาส ตรวจสอบสิทธิ์ และยื่นคำร้องแทนผู้ใช้ได้โดยแทบไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ ซึ่งจะส่งผลกระทบโดยตรงต่อระบบการทำงานของภาครัฐที่ต้องรับมือกับปริมาณธุรกรรมที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล

การเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันของจำนวนใบสมัคร คำร้อง และธุรกรรมจากระบบอัตโนมัติ จะสร้างแรงกดดันให้แก่ระบบภาครัฐเป็นอย่างมาก จนทำให้ต้องมีการนำแนวทางที่เข้มงวดขึ้นมาใช้ในเรื่องของการระบุอัตลักษณ์ การสร้างความไว้วางใจ และความรับผิดชอบ การ์ทเนอร์จึงให้คำแนะนำแก่หน่วยงานภาครัฐว่าควรเตรียมพร้อมยกระดับโครงกร่างพื้นฐานดิจิทัลให้มีความแข็งแกร่งมากขึ้น รวมถึงการเพิ่มขีดความสามารถในการยืนยันตัวตน และการวางแผนรับมือกับการมีปฏิสัมพันธ์กับ AI ที่จะเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องในอนาคต

อีกหนึ่งการคาดการณ์ที่สำคัญคือในปี พ.ศ. 2573 แรงงานด่านหน้า หรือ Front-line Workers มากถึง 80% ในบริษัทข้ามชาติ จะได้รับการช่วยเหลือจากระบบ Physical AI ซึ่งเทคโนโลยีนี้กำลังขยายขอบเขตการทำงานของ AI ไปสู่โลกจริงผ่านเครื่องมือต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ โดรน ยานพาหนะไร้คนขับ และระบบกายภาพอื่นๆ ที่สามารถรับรู้และปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมรอบข้างได้ การใช้ Physical AI จะช่วยให้การทำงานในภาคอุตสาหกรรมมีความปลอดภัยมากขึ้น ลดการทำงานที่ซ้ำซ้อนหรือมีความเสี่ยงอันตรายต่อมนุษย์ และช่วยในการสร้างฐานข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรต่างๆ เลือกใช้กลยุทธ์ที่เน้นความปลอดภัยเป็นหลักในการนำ Physical AI มาใช้งาน โดยควรลงทุนในแพลตฟอร์มที่มีความยืดหยุ่นและสามารถขยายการดำเนินงานได้ในอนาคต พร้อมทั้งต้องมีการจัดตั้งกรอบการกำกับดูแลที่เข้มแข็งเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของระบบ นอกจากนี้องค์กรยังจำเป็นต้องพัฒนาทักษะที่จำเป็นของบุคลากร ทั้งในด้านการติดตั้งและการบริหารจัดการระบบ Physical AI ให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจในยุคใหม่ที่เทคโนโลยีและโลกทางกายภาพเชื่อมต่อกัน

ในด้านของความปลอดภัยทางไซเบอร์ การคาดการณ์ระบุว่าในปี พ.ศ. 2573 องค์กรที่มีการใช้งาน AI เชื่อมต่อกับบริการสาธารณะราว 80% จะเผชิญกับการโจมตีแบบทำให้ทรัพยากรสูญสิ้นหรือ Cost Exhaustion Attack ซึ่งเป็นการโจมตีที่มุ่งเน้นไปที่การทำให้ต้นทุนการใช้งาน AI สูงเกินจริง การเติบโตของ AI ที่เปิดให้สาธารณะใช้งานได้กว้างขวางขึ้นได้สร้างความเสี่ยงใหม่ๆ ขึ้นมา เมื่อ AI ถูกนำไปฝังอยู่ในแอปพลิเคชันฝั่งลูกค้ามากขึ้น องค์กรจึงจำเป็นต้องตระหนักว่ารูปแบบการใช้ Token และการใช้งาน AI ไม่ใช่เพียงแค่เรื่องของการบริหารจัดการต้นทุนเท่านั้น แต่ยังเป็นเรื่องของความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วย

เพื่อรับมือกับความเสี่ยงดังกล่าว การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรกำหนดให้ต้นทุน Token ของ AI เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดสำคัญของความปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity Metric) พร้อมทั้งต้องบังคับใช้การควบคุมความปลอดภัยที่เน้นเรื่องต้นทุนเป็นหลัก และต้องขยายขีดความสามารถในการเฝ้าระวังให้ครอบคลุมเทคโนโลยี AI ทั้งหมดที่องค์กรนำมาใช้งาน การป้องกันการโจมตีที่มุ่งเน้นการสูญเสียทรัพยากรจะช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมงบประมาณและรักษาความเสถียรของระบบการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน

สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ การคาดการณ์ระบุว่าในปี พ.ศ. 2572 แอปพลิเคชันใหม่ถึง 80% จะถูกออกแบบมาเพื่อใช้แล้วทิ้ง หรือมีอายุการใช้งานน้อยกว่า 1 ปี ซึ่งถือเป็นการปฏิวัติวงจรชีวิตของซอฟต์แวร์ AI อย่างสิ้นเชิง เนื่องจากเทคโนโลยี AI ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันกลายเป็นเรื่องที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้นมาก ส่งผลให้พนักงานหันมาสร้างแอปพลิเคชันชั่วคราวเพื่อตอบโจทย์ทางธุรกิจในระยะสั้นมากขึ้นเรื่อยๆ สิ่งนี้สร้างความท้าทายใหม่ๆ ให้กับองค์กรในด้านการกำกับดูแลความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการจัดการข้อมูลที่สำคัญ

การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรจัดทำกรอบการกำกับดูแลที่เหมาะสมตามระดับความเสี่ยงของแอปพลิเคชันที่ถูกสร้างขึ้น โดยต้องมีการติดตามแอปพลิเคชันที่พนักงานสร้างขึ้นผ่านระบบลงทะเบียนอัตโนมัติ และต้องมีการอัปเดตนโยบายการจัดเก็บข้อมูลให้ทันสมัยเพื่อรองรับทั้งแอปพลิเคชันและเอเจนต์ที่สร้างโดย AI นอกจากนี้ยังมีการคาดการณ์ว่าในปี พ.ศ. 2573 พลังงานมูลค่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ที่ถือครองโดยองค์กรธุรกิจขนาดใหญ่ จะเปลี่ยนเกมให้บริษัทในกลุ่ม Global 2000 กลายเป็นผู้ผลิตไฟฟ้าด้วย ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่สำคัญในภาคพลังงานและอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง

hashtags

Gartner ArtificialIntelligence PhysicalAI AgenticAI TechnologyStrategy