Gartner เปิดการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์ปี 2570 และอนาคต ชี้ AI พลิกโฉมธุรกิจยุคใหม่

การ์ทเนอร์ (Gartner) เผยการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์สำคัญสำหรับปี 2570 พร้อมเจาะลึกแนวโน้มเทคโนโลยี AI Agent และต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานที่จะเปลี่ยนเกมธุรกิจ…

highlight

• การ์ทเนอร์ อิงก์ บริษัทวิจัย และให้คำปรึกษาด้านธุรกิจ และเทคโนโลยี ได้เปิดเผยการคาดการณ์กลยุทธ์สำคัญ หรือ Top Strategic Predictions สำหรับปี พ.ศ. 2570 และในอนาคตข้างหน้านี้ โดยครอบคลุม 3 กลุ่มหลัก ได้แก่ Robots Everywhere, Cost to Value และ Unknown Unknowns

Gartner เปิดการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์ปี 2570 และอนาคต ชี้ AI พลิกโฉมธุรกิจยุคใหม่

ดาริล พลัมเมอร์ (Daryl Plummer) รองประธานฝ่ายวิจัย และ การ์ทเนอร์ เฟลโลว์ กล่าวว่า ระบบมากมายที่เราใช้งานกันอยู่ในปัจจุบันจนกลายเป็นเรื่องปกติ ตั้งแต่บริการสาธารณะ ไปจนถึงซอฟต์แวร์ โมเดลด้านพลังงาน และแรงงาน จะถูก AI เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิงในทศวรรษหน้า

องค์กรที่จะประสบความสำเร็จที่สุดคือองค์กรที่สามารถรักษาสมดุลของการพัฒนานวัตกรรม และมีความรับผิดชอบไปพร้อม ๆ กัน พร้อมสร้างขีดความสามารถที่จำเป็นเพื่อจัดการกับทั้งโอกาส และผลกระทบที่ไม่คาดคิดในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ผู้นำเทคโนโลยี และธุรกิจจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องประเมินว่า การคาดการณ์สำคัญดังต่อไปนี้ จะส่งผลต่อการปรับกลยุทธ์ และการลงทุนในปีหน้า และอนาคตต่อไปได้อย่างไร (ดูรูปที่ 1)

สิ้นปี พ.ศ. 2573 จะมี Autonomous Agent มากกว่า 1 หมื่นล้านตัวที่สร้างโดยคน บริษัท และภาครัฐ เข้ามาขัดขวางบริการสาธารณะ

Agentic AI จะเพิ่มความต้องการในการใช้บริการสาธารณะขึ้นอย่างมาก เนื่องจาก Autonomous Agent เหล่านี้สามารถค้นหาโอกาส ตรวจสอบสิทธิ์ และยื่นคำร้องแทนผู้ใช้ได้โดยแทบไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ และการเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันของจำนวนใบสมัคร คำร้อง และธุรกรรม จะเพิ่มแรงกดดันให้แก่ระบบภาครัฐเป็นอย่างมาก

จนต้องใช้แนวทางที่เข้มงวดขึ้นในเรื่องการระบุอัตลักษณ์ การสร้างความไว้วางใจ และมีความรับผิดชอบ การ์ทเนอร์แนะนำให้ภาครัฐเตรียมพร้อมยกระดับโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล เพิ่มขีดความสามารถเพื่อยืนยันตัวตน และวางแผนรับมือกับการมีปฏิสัมพันธ์กับ AI ที่เพิ่มสูงขึ้น

ในปี พ.ศ. 2573 แรงงานด่านหน้า หรือ Front–line Workers มากถึง 80% ในบริษัทข้ามชาติ จะได้รับการช่วยเหลือจากระบบ Physical AI 

Physical AI กำลังขยายขอบเขตการทำงานของ AI ไปสู่โลกจริง ผ่านเทคโนโลยีต่าง ๆ อาทิ หุ่นยนต์ โดรน ยานพาหนะไร้คนขับ และระบบกายภาพอื่น ๆ ที่สามารถรับรู้ มีปฏิสัมพันธ์ และส่งผลต่อสิ่งแวดล้อมรอบข้าง หลายอุตสาหกรรมเริ่มหันมาใช้ Physical AI เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ลดการทำงานซ้ำซ้อน

หรืออันตรายแทนการใช้มนุษย์ และสร้างฐานข้อมูลเชิงลึก การ์ทเนอร์ แนะนำให้องค์กรเลือกใช้กลยุทธ์ที่เน้นความปลอดภัยเป็นหลัก โดยลงทุนในแพลตฟอร์มที่มีความยืดหยุ่น และขยายการดำเนินงานได้ พร้อมมีกรอบการกำกับดูแลเข้มแข็ง และมีทักษะจำเป็นในการติดตั้งรวมถึงการบริหารจัดการระบบ Physical AI อย่างมีประสิทธิภาพ

ปี พ.ศ. 2573 องค์กรที่มีการใช้งาน AI เชื่อมต่อกับบริการสาธารณะราว 80% จะเผชิญกับการโจมตีแบบทำให้ทรัพยากรสูญสิ้นหรือ Cost Exhaustion Attack ซึ่งก่อให้เกิดต้นทุน AI สูงเกินจริง 

การเติบโตของ AI ที่เปิดให้สาธารณะใช้งาน สร้างความเสี่ยงใหม่ทางไซเบอร์ที่เรียกว่า “Cost Exhaustion Attacks” ซึ่งผู้ประสงค์ร้ายจะจงใจเร่งให้เกิดการใช้งาน AI ให้สูงเกินจริงเพื่อเพิ่มต้นทุนดำเนินงาน เมื่อ AI ถูกฝังอยู่ในแอปพลิเคชันฝั่งลูกค้ามากขึ้น องค์กรจำเป็นต้องมองว่ารูปแบบการใช้ Token และการใช้งาน AI

เป็นทั้งเรื่องการบริหารต้นทุน และภัยคุกคามความปลอดภัย การ์ทเนอร์ แนะนำให้องค์กรกำหนดให้ต้นทุน Token ของ AI เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดความปลอดภัยทางไซเบอร์ พร้อมทั้งบังคับใช้การควบคุมความปลอดภัยที่เน้นเรื่องต้นทุน และขยายขีดความสามารถเพื่อเฝ้าระวังครอบคลุมเทคโนโลยี AI ทั้งหมด

ปี พ.ศ. 2572 แอปพลิเคชันใหม่ถึง 80% ออกแบบมาเพื่อใช้แล้วทิ้ง (ใช้งานน้อยกว่า 1 ปี) เป็นการปฏิวัติวงจรชีวิตซอฟต์แวร์ AI

AI ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันเข้าถึงง่ายขึ้น จนทำให้พนักงานหันมาสร้างแอปพลิเคชันชั่วคราวเพื่อตอบโจทย์ธุรกิจในระยะสั้นมากขึ้นเรื่อย ๆ สิ่งนี้ทำให้องค์กรต้องเผชิญกับความท้าทายใหม่ ๆ ด้านการกำกับดูแลความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และเรื่องการจัดเก็บข้อมูล

โดยเฉพาะเมื่อแอปเหล่านั้นมีผลต่อการตัดสินใจหรือเข้าถึงข้อมูลสำคัญ ๆ การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรจัดทำกรอบการกำกับดูแลตามระดับความเสี่ยง ติดตามแอปฯ ที่พนักงานสร้างขึ้นผ่านระบบลงทะเบียนอัตโนมัติ และอัปเดตนโยบายการจัดเก็บข้อมูลเพื่อรองรับแอปพลิเคชัน และเอเจนต์ที่สร้างโดย AI

ในปี พ.ศ. 2573 พลังงานมูลค่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ ที่ถือครองโดยองค์กรธุรกิจขนาดใหญ่ จะเปลี่ยนเกมให้บริษัทใน Global 2000 กลายเป็นผู้ผลิตไฟฟ้าโดยไม่คาดคิด ซึ่งการขายคืนพลังงานไฟฟ้า และ AI Data Center จะเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมธุรกิจด้านสาธารณูปโภค

ความต้องการไฟฟ้าที่พุ่งสูงขึ้นจาก AI และ Data Center กำลังผลักดันให้องค์กรต่าง ๆ ลงทุนอย่างหนักในสินทรัพย์การผลิต การกักเก็บ และการจัดการพลังงาน จนเส้นแบ่งระหว่างผู้บริโภค และผู้ผลิตพลังงานไฟฟ้าเริ่มเลือนหายไป เมื่อพลังงานกลายเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ที่ควบคุมได้ด้วยซอฟต์แวร์

องค์กรจะต้องมีขีดความสามารถใหม่ ๆ เพื่อบริหารการผลิต การกักเก็บ และการใช้พลังงาน การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรลงทุนในแพลตฟอร์มจัดการพลังงาน บูรณาการข้อมูลพลังงานเข้ากับข้อมูลการดำเนินงาน พร้อมสร้างระบบกำกับดูแล และโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อเข้าร่วมตลาดพลังงานใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น

ปี พ.ศ. 2573 บริษัทประกันภัย ที่ไม่ใช่หน่วยงานกำกับดูแล จะเป็นผู้ขับเคลื่อนการกำกับดูแล AI เนื่องจากมาตรฐานการรับประกันภัยที่เข้มงวดสำหรับประกันความรับผิดจาก AI จะเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อลดค่าเบี้ยประกัน 

องค์กรธุรกิจต่าง ๆ กำลังเปลี่ยนจากการกำกับดูแล AI แบบอิงนโยบาย ไปสู่การกำกับดูแลเชิงปฏิบัติการที่ฝังการควบคุมลงในระบบ AI และในขั้นตอนการทำงานโดยตรง เมื่อความเสี่ยง และความกังวลเรื่องความรับผิดจาก AI เพิ่มขึ้น คาดว่าบริษัทประกันจะมีอิทธิพลต่อแนวทางการกำกับดูแล โดยผลักดันให้เกิดการกำกับดูแล

การบริหารความเสี่ยง และการควบคุมทางเทคนิคที่เข้มงวดขึ้น การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรปรับใช้เทคโนโลยีกำกับดูแล AI ทดสอบระบบควบคุมในสภาพแวดล้อมจริง และสร้างการกำกับดูแลในขณะที่ระบบทำงาน เพื่อสนับสนุนทั้งนวัตกรรม และความรับผิดชอบแบบตรวจสอบได้ 

ปี พ.ศ. 2572 ราว 25% ของบริษัทในกลุ่ม Global 500 จะพัฒนานวัตกรรมผลิตภัณฑ์และบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบแยกส่วน (Componentized) อย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน ทำให้กลยุทธ์ “ผู้เดินตามอย่างรวดเร็ว หรือ Fast Follower” นั้นล้าสมัย 

เมื่อคู่แข่งที่เป็นองค์กรแบบ AI-Native นำเสนอบริการที่ตรงความต้องการ มีประสิทธิภาพ และขยายขนาดได้ดีกว่า องค์กรดั้งเดิมจึงเผชิญความกดดันให้ต้องเร่งสร้างนวัตกรรม มิฉะนั้นอาจสูญเสียลูกค้า บุคลากร และส่วนแบ่งตลาด โดยความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับการลงทุนใน AI เท่านั้น

แต่ยังรวมถึงรากฐานข้อมูล การกำกับดูแล และบุคลากรที่มีความสามารถซึ่งรองรับนวัตกรรมที่ขยายการใช้งานได้ การ์ทเนอร์แนะนำองค์กรควรให้ความสำคัญกับนวัตกรรมลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI เสริมขีดความสามารถด้านข้อมูล และการวิเคราะห์ และสร้างทีมงานที่ยืดหยุ่นเพื่อสร้างแหล่งคุณค่าใหม่ ๆ ให้องค์กรต่อเนื่อง

ปี พ.ศ. 2572 องค์กรที่ใช้งาน AI ถึง 60% จะจัดตั้งหน่วยงานเฉพาะกิจ เพื่อทำหน้าที่ประเมินต้นทุนภาพรวม AI เทียบกับคุณค่าหรือกำไรที่ได้รับ 

เมื่อองค์กรธุรกิจนำ Agentic AI มาใช้มากขึ้น การจัดการปริมาณการใช้ Token จึงกลายเป็นสิ่งสำคัญลำดับต้น ๆ เนื่องจากค่าใช้จ่ายพุ่งสูงขึ้นรวดเร็ว ทำให้เชื่อมโยงรายจ่ายเข้ากับมูลค่าทางธุรกิจได้ยากขึ้น องค์กรต้องการความชัดเจนในรูปแบบการใช้ AI และต้องการการกำกับดูแลที่เข้มงวด

เพื่อรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพด้านต้นทุนกับการสร้างคุณค่า การ์ทเนอร์แนะนำองค์กรให้เชื่อมการใช้ Token เข้ากับตัวชี้วัดทางธุรกิจโดยตรง พร้อมทั้งบังคับใช้การกำกับดูแล จัดสรรโควตา และการติดตามผล เพื่อให้มั่นใจว่าการลงทุน AI จะให้ ROI ที่วัดผลได้จริง

ปี พ.ศ. 2571 มากถึง 60% ของบริษัทกลุ่ม Global 500 จะฝังระบบควบคุม AI FinOps ไว้ในขั้นตอนประมวลผล เพื่อเปลี่ยนต้นทุนจากการรายงานการกำกับดูแลย้อนหลัง ไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพเรียลไทม์ 

ค่าใช้จ่ายด้าน AI คาดเดาและควบคุมได้ยาก เมื่อองค์กรขยายการใช้งานเครื่องมือ AI และระบบทำงานแบบ Agentic ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนผ่านจากการรายงานต้นทุนย้อนหลังไปสู่การกำกับดูแลตามแนวทาง AI FinOps แบบเรียลไทม์ เมื่อ AI กลายเป็นค่าใช้จ่ายเพื่อดำเนินงานที่ใหญ่ขึ้น

องค์กรจะมุ่งเน้นไปที่การวัดต้นทุนต่องาน (Cost per task) และประสิทธิภาพของ Token เพื่อรักษาอัตรากำไรและสร้างคุณค่าสูงสุด การ์ทเนอร์แนะนำองค์กรควรบังคับใช้การควบคุมต้นทุนขณะระบบทำงาน ติดตั้งระบบติดตามข้อมูลเบื้องหลัง (Telemetry) บนเส้นทางการประมวลผล พร้อมกำหนดให้การกำกับดูแลต้นทุนเป็นสิ่งจำเป็นของแพลตฟอร์ม และแอปพลิเคชัน AI

ปี พ.ศ. 2573 บริษัทกลุ่ม Global 500 ถึง 80% จะระบุในสัญญาให้ผู้บริหาร CIO (หรือ CAIO) ทำหน้าที่เป็น “ผู้ดูแลพยานหลักฐาน” หรือ Evidence Custodian สำหรับความรับผิดชอบด้าน AI

เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในกระบวนการทางธุรกิจ และการตัดสินใจที่มีความสำคัญ องค์กรต้องเผชิญความกดดันเพื่อสร้างความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และการกำกับดูแลการกระทำของ AI สิ่งนี้ส่งผลให้บทบาทของผู้นำเทคโนโลยีขยายวงกว้างขึ้นเพื่อดูแล และรับผิดชอบ AI

เพื่อให้มั่นใจว่ากรอบการกำกับดูแลถูกบังคับใช้อย่างสม่ำเสมอทั่วองค์กร การ์ทเนอร์ แนะนำให้องค์กรประเมินขีดความสามารถเพื่อจัดการพยานหลักฐานดิจิทัล และกำหนดความรับผิดชอบที่ชัดเจนการกระทำ AI เพื่อรองรับการกำกับดูแล AI อย่างมีความรับผิดชอบ

ส่วนขยาย


* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) 
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก N/A

สามารถกดติดตามข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่  www.facebook.com/itday.in.th