แนวโน้ม Digital Transformation ที่เกิดขึ้นในช่วงปี 2027-2030
“ขอเสนอข้อคิดที่ได้จากการประชุม Gartner IT Symposium/Xpo ที่ชี้ให้เห็นถึง Digital Transformation ในช่วงปี ค.ศ.2027-2030 จำนวน 7 หัวข้อที่องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องพิจารณาใมการนำกลยุทธ์ AI มาปรับใช้เพื่อให้บรรลุผลทางธุรกิจ
ในงาน Gartner IT Symposium/Xpo จัดขึ้นระหว่างวันที่ 15-16 กันยายน ที่ผ่านมา ณ เมืองโกลด์โคสต์ ประเทศออสเตรเลีย นักวิเคราะห์ทั่วโลกต่างเข้าร่วมงานในครั้งนี้ เพื่อร่วมกันเจาะลึกผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ที่มีต่อองค์กร, ภาครัฐ และสังคม โดยพิจาณาจาก จากการคาดการณ์จากสิ่งที่จะเกิดขึ้นในปีหน้าและปีต่อๆ ไปของ Gartner
ซึ่งจากการประชุมครั้งนั้นได้ผลลัพธ์ออกมาเป็น Digital Transformation ในช่วงปี ค.ศ.2027-2030 จำนวน 7 หัวข้อที่องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องพิจารณาใมการนำกลยุทธ์ AI มาปรับใช้เพื่อให้บรรลุผลทางธุรกิจ
ใน 7 หัวข้อ ได้แก่ 1.การแพร่หลายนำมาใช้ของหุ่นยนต์ (Physical AI), 2.Agentic AI เพิ่มความต้องการบริการสาธารณะผ่านตัวแทนอัตโนมัติ (Agentswarm), 3.การเพิ่มขึ้นของ AI ได้สร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ในแบบใหม่ “การโจมตีที่ทำให้ต้นทุนสูงเกินความจำเป็น” (Cost attack)
4.ความคุ้มค่าทางธุรกิจ (Business value) องค์กรที่ใช้ AI จะจัดตั้งหน่วยงานเฉพาะที่รับผิดชอบในการประเมินต้นทุนรวมของ AI ที่เทียบกับมูลค่าหรือผลกำไร 5.แอปพลิเคชันใหม่ จะเป็นแอปพลิเคชันที่ตั้งใจให้ใช้งานแล้วทิ้งโดยใช้งานได้น้อยกว่าหนึ่งปี (Disposable application)
6.พลังงานที่องค์กรเป็นเจ้าของมูลค่า 10 ล้านล้านดอลลาร์จะทำให้บริษัทกลุ่ม Global 2000 กลายเป็นผู้ให้บริการพลังงาน (Energy production) และ 7.สิ่งไม่คาดคิดมาก่อน (Unknown unknowns) บริษัทประกันภัยจะเป็นผู้ขับเคลื่อนการกำกับดูแล AI ไม่ใช่หน่วยงานมากำกับดูแล
แดริล พลัมเมอร์ รองประธานอาวุโสฝ่ายวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญของ Gartner กล่าวในงาน Gartner IT Symposium/Xpo ว่า “ระบบต่างๆ มากมายที่ผู้ใช้คุ้นเคยและใช้งานกันอยู่ทุกวัน จะถูกพลิกโฉมครั้งใหญ่ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในช่วง 10 ปีข้างหน้า”
ที่สำคัญคำแนะนำของ Gartner ที่มีให้แต่ละหัวข้อสำหรับองค์กร, ภาครัฐ และสังคมบนโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถือเป็นเรื่องที่น่าศึกษาควรค่าแก่การเรียนรู้
โดยบทความมีมุมมองและรายละเอียดที่น่าสนใจดังนี้
1. ก่อนปี ค.ศ.2030 พนักงานร้อยละ 80 ขององค์กร จะได้รับการช่วยเหลือจาก Physical AI
Physical AI หรือ การนำเทคโนโลยี AI ผนวกเข้ากับหุ่นยนต์ อุปกรณ์ หรือเครื่องจักร เช่น หุ่นยนต์, โดรน, ยานพาหนะอัตโนมัติ, อาวุธไร้คนขับ, หุ่นยนต์ฮิวมานอยด์ และระบบที่มีรูปร่างอื่นๆ ที่สามารถรับรู้, โต้ตอบ และมีอิทธิพลต่อสภาพแวดล้อม
การพัฒนาเหล่านี้ กำลังขยายตัวมากขึ้น หลายอุตสาหกรรมกำลังใช้ Physical AI เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย, ลดงานที่ซ้ำซากอันตราย และเพิ่มข้อมูลเชิงลึกในการดำเนินงาน
Gartner ได้แนะนำให้องค์กรต่างๆ ใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์ที่เน้นความปลอดภัยเป็นอันดับแรก โดยลงทุนในแพลตฟอร์มที่ปรับขนาดได้, กรอบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง และทักษะต่างๆ ที่จำเป็นในการใช้งานร่วมกับการจัดการระบบวัตถุมีรูปร่างทำงานด้วย AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2. ก่อนสิ้นปี ค.ศ.2030 ตัวแทนอัตโนมัติที่ถูกสร้างจาก Agentic AI มากกว่า 1 หมื่นล้าน ที่สร้างโดยบุคคล, องค์กร และรัฐบาลต่างๆ จะทำให้บริการสาธารณะถูกขัดขวางในการทำงาน
ปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน (Agentic AI) จะเพิ่มความต้องการบริการสาธารณะอย่างมาก โดยทำให้เป็นตัวแทนอัตโนมัติ (Autonomous agents) สามารถระบุโอกาส, กำหนดคุณสมบัติ และส่งคำขอในนามของเหล่าผู้ใช้ โดยใช้ความพยายามของผู้ใช้น้อยที่สุด
การเพิ่มขึ้นอย่างมากของแอปพลิเคชัน, การร้องเรียน และธุรกรรมเหล่านี้ จะสร้างแรงกดดันต่อระบบของรัฐบาลและระบบของรัฐบาลจำเป็นต้องมีแนวทางที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ทางด้านความสามารถในการตรวจสอบ, ความน่าเชื่อถือ และความรับผิดชอบ
Gartner ได้แนะนำให้รัฐบาลต่างๆ เตรียมความพร้อมโดยการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลให้ทันสมัย, เสริมสร้างความสามารถในการตรวจสอบและวางแผนสำหรับปริมาณการโต้ตอบที่เพิ่มมากขึ้นผ่าน AI
3. ก่อนปี ค.ศ.2030 องค์กรต่างๆ ใช้งาน AI เชื่อมต่อให้บริการแก่สาธารณะร้อยละ 80 จะประสบกับการโจมตีที่ทำให้ต้นทุน AI สูงเกินความจำเป็น
การเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้ให้บริการแก่สาธารณะกำลังสร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity) ในรูปแบบใหม่เรียกว่า การโจมตีที่ทำให้ต้นทุนสูงเกินความจำเป็น
ซึ่งผู้ประสงค์ร้ายจงใจผลักดันให้มีการใช้งาน AI ที่มากเกินไป เพื่อเพิ่มต้นทุนการดำเนินงาน เมื่อ AI ฝังตัวอยู่ในแอปพลิเคชันที่ลูกค้าใช้งานมากขึ้น องค์กรต่างๆ นั้นจะต้องพิจารณาการใช้โทเค็น (Token consumption) และรูปแบบการใช้งาน AI ทั้งในด้านการจัดการต้นทุนและความปลอดภัย
Gartner ได้แนะนำให้องค์กรต่างๆ กำหนดต้นทุนโทเค็น AI กล่าวคือ ค่าใช้จ่ายที่ผู้ให้บริการ AI หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้เรียกเก็บตามปริมาณโทเค็น ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลย่อย เช่น คำ, ส่วนของคำ หรือตัวอักษรที่ AI ใช้ในการอ่านข้อมูลเข้า (Input) และสร้างคำตอบออกมา (Output)
อันเป็นตัวบ่งชี้ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์, ใช้ในมาตรการควบคุมความปลอดภัยที่เน้นต้นทุน และขยายขีดความสามารถในการตรวจสอบไปยังเทคโนโลยี AI ทั้งหมด
4. ก่อนปี ค.ศ.2029 องค์กรที่ใช้งาน AI ร้อยละ 60 จะจัดตั้งหน่วยงานเฉพาะรับผิดชอบการประเมินต้นทุนของ AI เทียบกับมูลค่าหรือผลกำไร
เนื่องจากองค์กรต่างๆ ใช้งาน Agentic AI กันมากขึ้น การจัดการการใช้โทเค็น (Managing token consumption) จึงกลายเป็นเรื่องสำคัญทางธุรกิจ เนื่องจากต้นทุนเพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว
ทำให้การเชื่อมโยงการใช้จ่ายกับมูลค่าทางธุรกิจทำได้ยากขึ้นเรื่อยๆ องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการใช้งาน AI มากขึ้น และระบบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งขึ้น เพื่อสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพด้านต้นทุนกับการสร้างมูลค่า
Gartner ได้แนะนำให้เชื่อมโยงการใช้โทเค็นโดยตรงกับตัวชี้วัดมูลค่าทางธุรกิจ พร้อมทั้งนำระบบการกำกับดูแล, โควต้า และการควบคุมการตรวจสอบที่ชัดเจนมาใช้ เพื่อให้มั่นใจได้ว่าการลงทุนใน AI จะให้ผลตอบแทนที่วัดผลได้
5. ก่อนปี ค.ศ.2029 แอปพลิเคชันใหม่ร้อยละ 80 จะเป็นแอปพลิเคชันที่ตั้งใจให้ใช้งานแล้วทิ้ง
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันเข้าถึงได้ง่ายขึ้น จนพนักงานสามารถที่จะสร้างแอปพลิเคชันชั่วคราวได้มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจในระยะสั้นองค์กรต่างๆ เผชิญกับความท้าทายใหม่ๆ
ด้านการกำกับดูแล, ความปลอดภัย, การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการจัดการบันทึกโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสิ่งเหล่านี้มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจหรือเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
Gartner ได้แนะนำให้องค์กรต่างๆ นั้นสร้างกรอบการกำกับดูแลตามความเสี่ยง, ตรวจสอบแอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นทางธุรกิจผ่านระบบลงทะเบียนอัตโนมัติและอัพเดตนโยบายการเก็บรักษาบันทึก เพื่อจัดการกับแอปพลิเคชันรวมทั้งเอเจนต์ที่สร้างด้วย AI
6. บริษัทขนาดใหญ่จะกลายเป็นผู้ให้บริการพลังงาน ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงโฉมหน้าอุตสาหกรรมสาธารณูปโภค
ความต้องการใช้ไฟฟ้าที่เพิ่มสูงขึ้นจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) และศูนย์ข้อมูล (Data center) กำลังผลักดันให้องค์กรต่างๆ ลงทุนอย่างหนักในสินทรัพย์ด้านการผลิต, การจัดเก็บ และการจัดการพลังงาน
ซึ่งทำให้เส้นแบ่งระหว่างผู้บริโภคพลังงานและผู้ให้บริการพลังงานนั้นเลือนหายไป เมื่อพลังงานกลายเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ ที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ (Software-defined asset) องค์กรต่างๆ จะต้องมีขีดความสามารถใหม่ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต, การจัดเก็บ และก็การบริโภค
Gartner ได้แนะนำให้องค์กรต่างๆ ลงทุนในแพลตฟอร์มการจัดการพลังงาน, บูรณาการข้อมูลด้านพลังงานรวมทั้งการดำเนินงาน และสร้างระบบการกำกับดูแลรวมทั้งโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อเข้าร่วมในตลาดพลังงานที่กำลังเกิดขึ้นใหม่
7. ก่อนปี ค.ศ.2030 บริษัทประกันภัยจะกลายเป็นผู้ที่ขับเคลื่อนการกำกับดูแล AI
องค์กรต่างๆ นั้นกำลังเปลี่ยนจากการกำกับดูแล AI ตามนโยบาย ไปสู่การกำกับดูแลเชิง ปฏิบัติการ ที่ฝังการควบคุมโดยตรงในระบบและขั้นตอนการทำงานของ AI เมื่อความเสี่ยงและ ความกังวลเกี่ยวกับความรับผิดต่อ AI เพิ่มขึ้น
ดังนั้นคาดว่า บริษัทประกันภัยจะเข้ามามีอิทธิพลต่อแนวทางการกำกับดูแลโดยการส่งเสริมการกำกับดูแล, การจัดการความเสี่ยง และการควบคุมทางเทคนิคที่เข้มแข็งยิ่งขึ้น
Gartner ได้แนะนำให้องค์กรต่างๆ นำเทคโนโลยีการกำกับดูแล AI มาใช้, ทดสอบการควบคุมในสภาพแวดล้อมจริง และสร้างการกำกับดูแลในระหว่างการทำงาน ทั้งนี้เพื่อสนับสนุนทั้งนวัตกรรมและความรับผิดชอบ (Accountability)
ข้อคิดที่ฝากไว้
ในปี ค.ศ.2027 เทคโนโลยีจะเข้าสู่เฟสใหม่ โดยมีปัญญาประดิษฐ์ เป็นแกนหลัก เมื่อพูดถึงช่องโหว่ที่แท้จริงของการกำกับดูแล AI (AI governance) กล่าวได้ก็คือ เรื่องของความรับผิดชอบ (Accountability) ซึ่งไม่เกี่ยวกับเรื่องของเทคโนโลยี
แม้เครื่องมือต่างๆ ที่เหมาะสมจะเป็นสิ่งสำคัญ แต่ในความเป็นเจ้าของและความรับผิดชอบนั้นสำคัญยิ่งกว่า องค์กรส่วนใหญ่มักบริหารการกำกับดูแล AI ในลักษณะเดียวกับการนำระบบไอทีอื่นๆ มาใช้ อย่างเช่น การกำหนดนโยบาย และการตรวจสอบเป็นระยะ
การมีเครื่องมือการกำกับดูแล AI ที่เหมาะสมและการอุดช่องโหว่ต่างๆ เป็นเรื่องสำคัญ แต่ผู้บริหารด้านไอที นั้นคงต้องให้ความสำคัญกับการทบทวนกระบวนการทำงานและการกำหนดผู้รับผิดชอบหลักมากกว่า
เพราะส่วนมาก ปัญหาเรื่องความรับผิดชอบมักเป็นจุดแรกที่เกิดความบกพร่อง ทีมงานมักนำ AI มาใช้งานรวดเร็วกว่าที่องค์กรจะสามารถกำหนดได้ว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบในด้านความเสี่ยง ซึ่งองค์กรจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนลักษณะงานและกระบวนการทำงาน ไม่ใช่เพียงแค่ปรับเปลี่ยนเครื่องมือเท่านั้น
ตามรายงาน State of AI in the Enterprise ประจำปี ค.ศ.2026 ของ Deloitte ระบุว่า “องค์กรถึง 84% ที่ได้รับการสำรวจยังไม่ได้ปรับเปลี่ยนลักษณะงานให้รองรับ AI และมีเพียง 21% เท่านั้นที่มีกรอบการกำกับดูแล AI ที่มีความพร้อมและสมบูรณ์ แม้ว่าจะมีการนำ AI มาใช้กันอย่างรวดเร็วและแพร่หลายก็ตาม”
เทคโนโลยีสามารถช่วยให้มองเห็นภาพรวมและควบคุมการทำงานได้ แต่ไม่สามารถทดแทนบทบาทของผู้นำได้ สิ่งสำคัญองค์กรที่สามารถขยายการใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีความปลอดภัยนั้นกล่าวก็คือ องค์กรที่มองว่าความรับผิดชอบ (Accountability) ต่อ AI เป็นเรื่องของมนุษย์… ที่ไม่เกี่ยวกับเรื่องของเทคโนโลยี
อ่านบทความทั้งหมดของ น.อ.สรรสิริ สิริสันตคุปต์
