Gartner เผย 10 อันดับ เทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์มาแรง ปี 2568

การ์ทเนอร์ (Gartner) เปิด 10 อันดับเทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์มาแรง ปี 2568 ซึ่งครอบคลุมความจำเป็น และความเสี่ยงจากการทำงานร่วมกับ AI และเครื่องจักร…

Gartner เผย 10 อันดับ เทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์มาแรง ปี 2568

ยีน อัลวาเรซ รองประธานอาวุโส การ์ทเนอร์ กล่าวว่า ปีนี้แนวโน้มเทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์ครอบคลุมความจำเป็นและความเสี่ยง AI, ขอบเขตใหม่ของการประมวลผล และการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์ และเครื่องจักร ซึ่งการติดตามแนวโน้มเหล่านี้ช่วยให้ผู้นำไอทีสามารถกำหนดอนาคตองค์กรด้วยการนำนวัตกรรมมาปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบ และมีจริยธรรม

เทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญในปี 2568 

Agentic AI : ระบบตัวแทนเอไอ หรือ Agentic AI สามารถใช้วางแผน และดำเนินการแบบอัตโนมัติเพื่อบรรลุเป้าหมายตามที่ผู้ใช้กำหนด โดย Agentic AI จะนำเสนอการทำงานเสมือนจริงของทีมงาน เพื่อช่วยแบ่งเบาภาระและเพิ่มประสิทธิภาพงานของมนุษย์

โดยคาดว่า ในปี 2571 การตัดสินใจเรื่องงานประจำวันจะเป็นอัตโนมัติโดยทำงานผ่าน Agentic AI จะมีอย่างน้อย 15% เพิ่มขึ้นจากเดิม 0% ในปี 2567 โดยความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วยเป้าหมายของเทคโนโลยีนี้จะมอบระบบซอฟต์แวร์ที่ปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น ช่วยให้ทำงานได้หลากหลายขึ้น

Agentic AI มีศักยภาพช่วยให้ผู้บริหาร CIO สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ทั่วทั้งองค์กร โดยแรงจูงใจนี้ยังผลักดันให้ทั้งองค์กร และผู้จำหน่ายร่วมกันสำรวจ สร้างสรรค์นวัตกรรม และพัฒนาเทคโนโลยีพร้อมแนวทางปฏิบัติที่จำเป็นเพื่อส่งมอบเทคโนโลยีนี้ในรูปแบบที่มั่นคง ปลอดภัย และเชื่อถือได้

AI Governance Platforms : แพลตฟอร์มการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์ (AI Governance Platform) เป็นส่วนหนึ่งของแนวทาง การจัดการความน่าเชื่อถือ ความเสี่ยง และความปลอดภัยของ AI (TRiSM) ที่การ์ทเนอร์กำลังพัฒนาอยู่ ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ นั้นสามารถจัดการประสิทธิภาพ

ทางกฎหมาย จริยธรรม และการดำเนินงานระบบ AI โดยโซลูชันเทคโนโลยีเหล่านี้มีความสามารถในการสร้างสรรค์ จัดการ และบังคับใช้หลักเกณฑ์สำหรับการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ รวมถึงอธิบายวิธีการทำงานของระบบ AI และยังนำเสนอความโปร่งใสเพื่อสร้างความเชื่อมั่น และความรับผิดชอบ

ซึ่งคาดการณ์ว่า ในปี 2571 องค์กรที่ใช้ AI Governance Platform อย่างครอบคลุมจะเจอสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับธรรมมาภิบาลด้าน AI น้อยลง 40% เทียบกับองค์กรที่ไม่มีระบบดังกล่าว

Disinformation Security : ความปลอดภัยข้อมูลเท็จ (Disinformation Security) เป็นเทคโนโลยีใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น ซึ่งแยกแยะความน่าเชื่อถืออย่างเป็นระบบ และมุ่งหวังที่จะจัดทำระบบเชิงวิธีการเพื่อรับรองและประเมินความถูกต้อง รวมถึงป้องกันการแอบอ้างตัวตน และติดตามการแพร่กระจายข้อมูลที่เป็นอันตราย

โดยคาดว่า ในปี 2571 องค์กรธุรกิจถึง 50% จะเริ่มนำผลิตภัณฑ์ บริการ หรือฟีเจอร์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับยูสเคสการใช้งานความปลอดภัยของข้อมูลเท็จมาใช้ เพิ่มขึ้นจากปัจจุบันที่มีไม่ถึง 5% ซึ่งคาดว่าความพร้อมใช้งานวงกว้าง และพัฒนาการของเครื่องมือ AI รวมถึง Machine Learning ที่ถูกนำไปใช้

เพื่อจุดประสงค์ไม่หวังดี จะเพิ่มจำนวนเหตุการณ์การให้ข้อมูลเป็นเท็จ (Disinformation Incidents) ที่มุ่งเป้าไปที่องค์กรต่าง ๆ หากปล่อยทิ้งไว้โดยไม่ตรวจสอบข้อมูลเท็จเหล่านี้ อาจสร้างความเสียหายร้ายแรงสำคัญต่อองค์กรใดก็ได้

Postquantum Cryptography : การเข้ารหัสแบบ Postquantum Cryptography ให้การป้องกันข้อมูล ซึ่งต้านทานความเสี่ยงจากการถอดรหัสของคอมพิวเตอร์ควอนตัม เนื่องจากช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคอมพิวเตอร์ควอนตัมมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง

คาดว่าจะมีการยุติการเข้ารหัสแบบเดิมในหลายประเภทที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่การเปลี่ยนวิธีการเข้ารหัสนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ดังนั้นองค์กรจำเป็นต้องใช้เวลาเตรียมการล่วงหน้านานขึ้น เพื่อเตรียมพร้อมสร้างการป้องกันที่แข็งแกร่งสำหรับสิ่งที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นความลับใด ๆ ก็ตาม

โดยภายในปี 2572 ความก้าวหน้าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะทำให้การเข้ารหัสแบบอสมมาตร (Asymmetric Cryptography) แบบเดิมส่วนใหญ่ไม่ปลอดภัยต่อการใช้งาน

Ambient Invisible Intelligence : ปัญญาประดิษฐ์ที่แฝงตัวตามสภาพแวดล้อม (Ambient Invisible Intelligence) นั้นเกิดขึ้นจากการใช้อุปกรณ์ติดตามอัจฉริยะ (Smart Tags) และอุปกรณ์เซ็นเซอร์ขนาดเล็กที่มีต้นทุนต่ำเป็นพิเศษ ช่วยให้สามารถติดตาม และตรวจจับได้ในวงกว้าง

โดยในระยะยาว Ambient Invisible Intelligence จะช่วยให้สามารถผสานการตรวจจับ และปัญญาประดิษฐ์เข้าไว้กับชีวิตประจำวันได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น จนถึงปี 2570 ตัวอย่างแรก ๆ ของเทคโนโลยี Ambient Invisible Intelligence จะมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้า

เช่น การตรวจสอบสต๊อกสินค้าปลีกหรือการขนส่งสินค้าเน่าเสียง่าย โดยทำให้สามารถติดตาม และตรวจจับสินค้าได้แบบเรียลไทม์ด้วยต้นทุนต่ำ เพื่อปรับปรุงการมองเห็น และประสิทธิภาพ

Energy-Efficient Computing : อุตสาหกรรมไอทีส่งผลกระทบต่อความยั่งยืนหลาย ๆ ด้าน แม้ในปีนี้องค์กรไอทีส่วนใหญ่ต่างคำนึงถึงการลดปริมาณการปล่อยคาร์บอนเป็นหลัก แต่แอปพลิเคชันที่ต้องใช้การประมวลผลสูง เช่น การฝึกอบรม AI การจำลอง การเพิ่มประสิทธิภาพ และการเรนเดอร์มีเดียต่าง ๆ

กลับมีแนวโน้มเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการปล่อยคาร์บอนขององค์กรมากที่สุด เนื่องจากใช้พลังงานเยอะสุดซึ่งการ์ทเนอร์คาดว่าตั้งแต่ช่วงปลายทศวรรษ 2020 เป็นต้นมา เทคโนโลยีการประมวลผลใหม่ ๆ หลายตัว อาทิ เครื่องเร่งความเร็วแบบออปติคอล (Optical), นิวโรมอร์ฟิก (Neuromorphic) 

และตัวเร่งความเร็วแบบใหม่ (Novel Accelerators) จะเกิดขึ้นกับงานเฉพาะทาง เช่น AI และการเพิ่มประสิทธิภาพให้ระบบ หรือ Optimization ซึ่งจะใช้พลังงานน้อยลงอย่างมาก

Hybrid Computing : ระบบการประมวลผลใหม่เกิดขึ้นอยู่เรื่อย ๆ ประกอบด้วย การประมวลผลด้วยหน่วยประมวลผลกลาง (CPU), หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU), การประมวลผล Edge, วงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC), นิวโรมอร์ฟิก (Neuromorphic) และควอนตัมคลาสสิก (Classical Quantum) 

รวมถึงระบบการคำนวณแบบออปติก (Optical Computing Paradigms) โดยการประมวลผลแบบไฮบริดที่รวมกลไกการคำนวณ การจัดเก็บ และใช้เครือข่ายที่แตกต่างกันมีวัตถุประสงค์เพื่อใช้แก้ปัญหาด้านการคำนวณ โดยรูปแบบการคำนวณเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถสำรวจ และแก้ปัญหาได้

ทำให้เทคโนโลยี อย่างเช่น AI ทำงานได้เกินขีดจำกัดในปัจจุบัน และการประมวลผลแบบไฮบริดยังถูกนำมาใช้สร้างสภาพแวดล้อมนวัตกรรมที่เปลี่ยนแปลงอย่างมีประสิทธิภาพสูง ซึ่งมีประสิทธิภาพมากกว่าสภาพแวดล้อมเดิม

Spatial Computing : การประมวลผลเชิงพื้นที่ (Spatial Computing) ช่วยปรับปรุงโลกกายภาพด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล เช่น AR และ VR ซึ่งเป็นการโต้ตอบอีกระดับระหว่างประสบการณ์ทางกายภาพ และประสบการณ์เสมือนจริง ในอีก 5 ถึง 7 ปีข้างหน้า

การใช้ Spatial Computing จะเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานให้กับองค์กรผ่านเวิร์กโฟลว์ที่ได้รับการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกัน การ์ทเนอร์ คาดการณ์ว่า ภายในปี 2576 Spatial Computing จะมีมูลค่าเติบโตถึง 1.7 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพิ่มขึ้นจาก 110 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2566

Polyfunctional Robots : เครื่องจักรอเนกประสงค์ (Polyfunctional Machines) สามารถทำงานได้มากกว่าหนึ่งอย่าง และกำลังเข้ามาแทนที่หุ่นยนต์ที่ออกแบบมาให้ทำงานซ้ำ ๆ เฉพาะงาน โดยการทำงานของหุ่นยนต์รุ่นใหม่นี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ และให้ผลตอบแทนการลงทุนที่รวดเร็วขึ้น 

Polyfunctional Robots ยังได้รับการออกแบบมาให้ทำงานในโลกร่วมกับมนุษย์ ซึ่งจะทำให้ใช้งานได้รวดเร็วและปรับขนาดได้ง่ายโดย การ์ทเนอร์ คาดการณ์ว่า ในปี 2573 จะมีมนุษย์ถึง 80% ทำงานร่วมกับหุ่นยนต์อัจฉริยะประจำวัน เพิ่มขึ้นจากปัจจุบันที่มีไม่ถึง 10%

Neurological Enhancement : การเพิ่มประสิทธิภาพระบบประสาท (Neurological Enhancement) จะช่วยเพิ่มความสามารถทางปัญญาของมนุษย์โดยใช้เทคโนโลยีที่อ่าน และถอดรหัสกิจกรรมของสมอง เทคโนโลยีนี้จะอ่านสมองของบุคคลโดยใช้อินเทอร์เฟซสมอง-เครื่องจักรแบบทั้งทิศทางเดียว

หรืออินเทอร์เฟซสมอง-เครื่องจักรแบบสองทิศทาง (BBMI) ซึ่งมีศักยภาพมหาศาลในสามด้านหลัก ได้แก่ ด้านการพัฒนาทักษะของมนุษย์ ด้านการตลาดในยุคถัดไป และด้านประสิทธิภาพ โดย Neurological Enhancement จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถทางปัญญา

ช่วยให้แบรนด์ต่าง ๆ ทราบว่าผู้บริโภคกำลังคิดและรู้สึกอย่างไร และเพิ่มความสามารถของระบบประสาทมนุษย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้แก่ผลลัพธ์

ในปี 2573 การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าพนักงานที่มีทักษะความรู้ (Knowledge Workers) 30% จะได้รับการพัฒนา และพึ่งพาเทคโนโลยี เช่น BBMIs (ทั้งแบบนายจ้างออกทุนให้และแบบออกทุนเอง) เพื่อให้สามารถทำงานสอดรับกับการเพิ่มขึ้นของการใช้ AI ในสถานที่ทำงาน จากเดิมในปี 2567 ที่มีอยู่ไม่ถึง 1%

ส่วนขยาย

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

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

• Facebook
• X
• Line