การ์ทเนอร์ อิงก์ บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำด้านธุรกิจและเทคโนโลยี เปิดเผยว่า ภายในปี 2573 องค์กรธุรกิจมากกว่า 1 ใน 10 แห่งจะก้าวเข้าสู่การเป็นองค์กรที่ให้ความสำคัญกับ AI เป็นอันดับแรก หรือ “AI-First” ซึ่งจะทำให้มีความสามารถในการแข่งขันเหนือกว่าคู่แข่ง ผ่านการนำ AI Agents, เทคโนโลยี Semantics รวมถึง Converged Data & Analytics หรือ D&A Platforms มาประยุกต์ใช้ ทั้ง 3 แนวทางนี้ ถือเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญที่อยู่เบื้องหลังเทรนด์เทคโนโลยี D&A ที่น่าจับตามองที่สุด
คาร์ลี ไอดอยน์ รองประธานฝ่ายนักวิเคราะห์การ์ทเนอร์ กล่าวว่า องค์กรต่างกำลังเปลี่ยนผ่านไปสู่โมเดลการดำเนินงานแบบ AI-First อย่างรวดเร็ว ปัจจุบัน AI เป็นปัจจัยหลักการตัดสินใจทางธุรกิจ การจัดกระบวนการทำงาน และการลงทุนในทุกด้าน หากองค์กรใดมีเป้าหมายร่วมกันที่ไม่ชัดเจน จะต้องเผชิญกับความยากลำบากในการเค้นศักยภาพ AI ออกมาใช้ได้ไม่เต็มที่และไม่มีความสม่ำเสมอไปทั่วทั้งธุรกิจ
การ์ทเนอร์ แนะนำให้องค์กรพิจารณาและนำเทรนด์ D&A หรือเทรนด์ที่เกี่ยวกับข้อมูลและการวิเคราะห์ เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การดำเนินงานในช่วง 2 ปีข้างหน้านี้
เทรนด์ที่ 1 : Sovereign AI เติบโตก้าวกระโดด
เมื่อ AI กลายเป็นกุญแจสำคัญต่อความมั่นคงทางเศรษฐกิจ รัฐบาลในประเทศต่างๆ จึงให้ความสำคัญกับการควบคุมขีดความสามารถด้าน AI ของตนเอง ลดพึ่งพาประเทศเพื่อนบ้านหรือต่างชาติในการขับเคลื่อนเป้าหมายระดับประเทศ โดยการควบคุมระบบ D&A ให้อยู่ภายในท้องถิ่น ถือเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการนี้ เป็นส่วนขยายทางภูมิรัฐศาสตร์ (Geopolitical) ภายนอกที่หลายองค์กรต้องบริหารจัดการในโรดแมปการดำเนินงานก้าวไปสู่การเป็นองค์กร AI-first
“Sovereign AI หรือ อธิปไตยเอไอ กำลังเปลี่ยนวิธีคิดองค์กรเรื่องการควบคุม พัฒนานวัตกรรม และสร้างความความยืดหยุ่นของกลยุทธ์ AI อย่างสิ้นเชิง เพื่อตอบรับโอกาสและความท้าทายที่มาพร้อมกับ Sovereign AI อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรต้องปรับปรุงโรดแมปด้าน D&A ให้ทันสมัย พร้อมยกระดับการใช้ AI จากเดิมใช้งานทั่วไปสู่การสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน” ไอดอยน์ กล่าว
เทรนด์ที่ 2: ลดความเสี่ยง AI Agent ด้วย Decision Governance
ปัจจุบัน AI Agents ได้รับมอบหมายให้ตัดสินใจวางกลยุทธ์ วิธีการ และปฏิบัติการมากขึ้น หมายความว่าการตัดสินใจที่ปราศจากการกำกับดูแลจะเพิ่มความเสี่ยงให้องค์กรเผชิญปัญหากฎหมาย การปฏิบัติงาน และภาพลักษณ์ชื่อเสียง โดยการกำกับดูแลการตัดสินใจ เป็นการนำหลักการธรรมาภิบาลมาประยุกต์ใช้กับระบบประมวลผลการตัดสินใจอัจฉริยะ เพื่อให้การตัดสินใจแบบอัตโนมัติเหล่านั้นอธิบายได้ ตรวจสอบได้ และสอดคล้องผลลัพธ์ที่องค์กรมองหา
การ์ทเนอร์ คาดการณ์ว่า ภายในปี 2572 การตัดสินใจทางธุรกิจที่ใช้โมเดลจำลองอย่างชัดเจน จะได้รับความไว้วางใจมากกว่าเดิมถึง 5 เท่า และทำงานได้รวดเร็วขึ้น 80% เมื่อเทียบกับการตัดสินใจที่ไม่มีการกำกับดูแล อันเป็นผลมาจากการนำแพลตฟอร์ม Decision Intelligence มาใช้งาน
เทรนด์ที่ 3: สร้างความน่าเชื่อถือด้วย AI Governance Platforms
วิธีการรับรองมาตรฐานแบบเดิมๆ ไม่เพียงพอสำหรับการกำกับดูแล AI ให้มีประสิทธิภาพ ท่ามกลางความซับซ้อนกฎระเบียบข้อบังคับด้าน AI ที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก ความเสี่ยงใหม่ๆ ที่ปรากฏขึ้น ตลอดจนการนำ AI Agents ที่ทำงานได้เองอิสระมาใช้รวดเร็วยิ่งขึ้น ทำให้แพลตฟอร์มกำกับดูแล AI หรือ AI Governance Platforms เข้ามาช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามนโยบายบริษัท กฎหมายและมาตรฐานอุตสาหกรรม ภายใต้หลักการร่วมด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ
การ์ทเนอร์ แนะให้ผู้บริหาร D&A นำแพลตฟอร์มการกำกับดูแล AI มาใช้ในภาคปฏิบัติ เพื่อให้เกิดการตรวจสอบดูแลจากส่วนกลาง นำกรอบบริหารจัดการความเสี่ยงไปประยุกต์ใช้ และบังคับใช้มาตรการควบคุมที่จำเป็นได้มีประสิทธิภาพ
เทรนด์ที่ 4: Agentic Data Streaming เพิ่มพลังความอัจฉริยะแบบเรียลไทม์
การประมวลผลข้อมูลแบบชุดเดิมอาจช้าเกินไป ต่างจาก Agentic Data Streaming หรือการสตรีมข้อมูลที่รองรับเอเจนต์ ที่สำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการสร้างและใช้งาน AI Agents ดังนั้นการไหลของข้อมูล โดยมีเหตุการณ์เป็นตัวขับเคลื่อนต่อเนื่อง จะช่วยให้ผู้บริหาร D&A ส่งมอบข้อมูลได้เร็วขึ้น ส่งผลให้ AI Agents รับงานไปทำได้มากขึ้นด้วยความเร็วและแม่นยำ
การ์ทเนอร์ คาดการณ์ว่า ภายในปี 2571 แรงกดดันจากการแข่งขันที่ต้องตอบสนองแบบเรียลไทม์ ผลักดันให้มีการนำ Data Streaming มาใช้สำหรับ Agentic AI พุ่งสูงเกิน 60% ดังนั้น องค์กรต้องจัดลำดับความสำคัญของยูสเคสที่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลเรียลไทม์
เทรนด์ที่ 5: ปฏิบัติงานคล่องตัวขึ้นด้วย Agentic Data Management
ผู้บริหาร D&A กำลังเผชิญความท้าทายต่อเนื่องในการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งสร้างความตึงตัวให้กระบวนการจัดการข้อมูลแบบเดิม ทำให้การเตรียมความพร้อมด้านข้อมูลสำหรับ AI ยุ่งยากขึ้น การใช้ AI Agents เข้ามาช่วยจัดการข้อมูลจะช่วยยกระดับกระบวนการจัดการข้อมูลหลัก โดยการเปิดใช้งานระบบที่ดำเนินการได้แบบเรียลไทม์ ตรวจจับแพทเทิร์นข้อมูล ให้คำแนะนำเพื่อให้เกิดความยืดหยุ่นและตอบสนองรวดเร็วยิ่งขึ้น
“การผสานรวม AI Agents เข้ากับกระบวนการทำงานด้านการจัดการข้อมูล ช่วยให้ทีมข้อมูลปฏิบัติงานได้ยืดหยุ่นและปรับตัวได้ดีขึ้นผ่านระบบที่เรียนรู้ได้ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม การจัดตั้งการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งและการตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องยังคงเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้มั่นใจว่าขีดความสามารถเหล่านี้จะมอบผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ” ไอดอยน์ กล่าว
เทรนด์ที่ 6: จัดการกับยูสเคสที่ซับซ้อนด้วย GraphRAG
แอปพลิเคชัน AI ขององค์กรจำนวนมาก ต้องการความแม่นยำและความน่าเชื่อถือสูง แต่แนวทางสืบค้นข้อมูลเพื่อเสริมการสร้างคำตอบ หรือ RAG (Retrieval-Augmented Generation) แบบดั้งเดิม ไม่สามารถรองรับการสอบถามที่มีความซับซ้อนและมีบริบทชัดเจนได้
เทคนิค GraphRAG จึงเข้ามาแก้ปัญหานี้โดยการรวมกราฟความรู้ เข้ากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อปรับปรุงวิธีที่ระบบ AI ใช้ในการสืบค้นและเชื่อมโยงข้อมูล ช่วยตีความหมายตามบริบท และมอบผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นในยูสเคสที่มีความซับซ้อน
การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2572 องค์กรธุรกิจราว 40% จะนำเทคนิค GraphRAG มาใช้เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูลในการตอบคำถาม และเพิ่มขีดความสามารถด้านการคิดหาเหตุผล ของ LLMs
