สำนักข่าวหุ้นอินไซด์( 1 ตุลาคม 2569)--------------การ์ทเนอร์ อิงก์ บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาด้านธุรกิจและเทคโนโลยี ได้เปิดเผยการคาดการณ์กลยุทธ์สำคัญ หรือ Top Strategic Predictions สำหรับปี พ.ศ. 2570 และในอนาคตข้างหน้านี้ โดยครอบคลุม 3 กลุ่มหลัก ได้แก่ 1.Robots Everywhere, 2.Cost to Value และ 3.Unknown Unknowns

ดาริล พลัมเมอร์ (Daryl Plummer) รองประธานฝ่ายวิจัยและ Gartner Fellow กล่าวว่า "ระบบมากมายที่เราใช้งานกันอยู่ในปัจจุบันจนกลายเป็นเรื่องปกติ ตั้งแต่บริการสาธารณะ ไปจนถึงซอฟต์แวร์ โมเดลด้านพลังงานและแรงงาน จะถูก AI เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิงในทศวรรษหน้า องค์กรที่จะประสบความสำเร็จที่สุดคือองค์กรที่สามารถรักษาสมดุลของการพัฒนานวัตกรรมและมีความรับผิดชอบไปพร้อม ๆ กัน พร้อมสร้างขีดความสามารถที่จำเป็นเพื่อจัดการกับทั้งโอกาสและผลกระทบที่ไม่คาดคิดในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI"

ผู้นำเทคโนโลยีและธุรกิจจำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องประเมินว่า การคาดการณ์สำคัญดังต่อไปนี้ จะส่งผลต่อการปรับกลยุทธ์และการลงทุนในปีหน้าและอนาคตต่อไปได้อย่างไร (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 ลดการทำงานซ้ำซ้อนหรืออันตรายแทนการใช้มนุษย์ และสร้างฐานข้อมูลเชิงลึก การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรเลือกใช้กลยุทธ์ที่เน้นความปลอดภัยเป็นหลัก โดยลงทุนในแพลตฟอร์มที่มีความยืดหยุ่นและขยายการดำเนินงานได้ 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 เป็นทั้งเรื่องการบริหารต้นทุนและภัยคุกคามความปลอดภัย การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรกำหนดให้ต้นทุน 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 และอัปเดตนโยบายการจัดเก็บข้อมูลเพื่อรองรับแอปพลิเคชันและเอเจนต์ที่สร้างโดย AI

ในปี พ.ศ. 2573 พลังงานมูลค่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ที่ถือครองโดยองค์กรธุรกิจขนาดใหญ่ จะเปลี่ยนเกมให้บริษัทใน Global 2000 กลายเป็นผู้ผลิตไฟฟ้าโดยไม่คาดคิด ซึ่งการขายคืนพลังงานไฟฟ้าและ AI Data Center จะเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมธุรกิจด้านสาธารณูปโภค

ความต้องการไฟฟ้าที่พุ่งสูงขึ้นจาก AI และ Data Center กำลังผลักดันให้องค์กรต่าง ๆ ลงทุนอย่างหนักในสินทรัพย์การผลิต การกักเก็บ และการจัดการพลังงาน จนเส้นแบ่งระหว่างผู้บริโภคและผู้ผลิตพลังงานไฟฟ้าเริ่มเลือนหายไป เมื่อพลังงานกลายเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ที่ควบคุมได้ด้วยซอฟต์แวร์ องค์กรจะต้องมีขีดความสามารถใหม่ ๆ เพื่อบริหารการผลิต การกักเก็บ และการใช้พลังงาน การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรลงทุนในแพลตฟอร์มจัดการพลังงาน บูรณาการข้อมูลพลังงานเข้ากับข้อมูลการดำเนินงาน พร้อมสร้างระบบกำกับดูแลและโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อเข้าร่วมตลาดพลังงานใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น

ปี พ.ศ. 2573 บริษัทประกันภัย ที่ไม่ใช่หน่วยงานกำกับดูแล จะเป็นผู้ขับเคลื่อนการกำกับดูแล AI เนื่องจากมาตรฐานการรับประกันภัยที่เข้มงวดสำหรับประกันความรับผิดจาก AI จะเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อลดค่าเบี้ยประกัน
องค์กรธุรกิจต่าง ๆ กำลังเปลี่ยนจากการกำกับดูแล AI แบบอิงนโยบาย ไปสู่การกำกับดูแลเชิงปฏิบัติการที่ฝังการควบคุมลงในระบบ AI และในขั้นตอนการทำงานโดยตรง เมื่อความเสี่ยงและความกังวลเรื่องความรับผิดจาก AI เพิ่มขึ้น คาดว่าบริษัทประกันจะมีอิทธิพลต่อแนวทางการกำกับดูแล โดยผลักดันให้เกิดการกำกับดูแล การบริหารความเสี่ยง และการควบคุมทางเทคนิคที่เข้มงวดขึ้น การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรปรับใช้เทคโนโลยีกำกับดูแล AI ทดสอบระบบควบคุมในสภาพแวดล้อมจริง และสร้างการกำกับดูแลในขณะที่ระบบทำงาน เพื่อสนับสนุนทั้งนวัตกรรมและความรับผิดชอบแบบตรวจสอบได้

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 เสริมขีดความสามารถด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ 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 และต้องการการกำกับดูแลที่เข้มงวดเพื่อรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพด้านต้นทุนกับการสร้างคุณค่า 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 พร้อมกำหนดให้การกำกับดูแลต้นทุนเป็นสิ่งจำเป็นของแพลตฟอร์มและแอปพลิเคชัน AI

ปี พ.ศ. 2573 บริษัทกลุ่ม Global 500 ถึง 80% จะระบุในสัญญาให้ผู้บริหาร CIO (หรือ CAIO) ทำหน้าที่เป็น "ผู้ดูแลพยานหลักฐาน" หรือ Evidence Custodian สำหรับความรับผิดชอบด้าน AIเมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในกระบวนการทางธุรกิจและการตัดสินใจที่มีความสำคัญ องค์กรต้องเผชิญความกดดันเพื่อสร้างความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และการกำกับดูแลการกระทำของ AI สิ่งนี้ส่งผลให้บทบาทของผู้นำเทคโนโลยีขยายวงกว้างขึ้นเพื่อดูแลและรับผิดชอบ AI เพื่อให้มั่นใจว่ากรอบการกำกับดูแลถูกบังคับใช้อย่างสม่ำเสมอทั่วองค์กร การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรประเมินขีดความสามารถเพื่อจัดการพยานหลักฐานดิจิทัล และกำหนดความรับผิดชอบที่ชัดเจนการกระทำ AI เพื่อรองรับการกำกับดูแล AI อย่างมีความรับผิดชอบ