การ์ทเนอร์ระบุแนวโน้ม 10 เทคโนโลยีสำคัญซึ่งจะก่อให้เกิดความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในอนาคต เผยขณะนี้อยู่ในระยะเริ่มต้นและคาดว่าจะได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายและสร้างแรงกระเพื่อมในวงกว้างมากขึ้น ค่าดจะเติบโตจนถึงระดับสูงสุดในอีก 5 ปีข้างหน้า
นายเดวิด เซียร์ลีย์ รองประธานและผู้เชี่ยวชาญอาวุโสของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “People-Centric Smart Space” เป็นโครงสร้างที่ใช้ในการจัดการและประเมินผลกระทบหลักของเทรนด์เทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดที่การ์ทเนอร์ใช้ สำหรับปี 2563 โดยเป็นการกำหนดกลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีที่ยึดเอาผู้ใช้เป็นศูนย์กลางซึ่งเป็นหนึ่งในแง่มุมที่สำคัญที่สุดของเทคโนโลยี และพิจารณาถึงผลกระทบของเทคโนโลยีที่มีต่อลูกค้า พนักงาน คู่ค้า สังคม และภาคส่วนอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
สำหรับปี 2563 นี้ การ์ดเนอร์ได้เปิดเผยถึง 10 แนวโน้มเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุด ดังนี้
Hyperautomation
เป็นการผสานรวมเทคโนโลยี แมชชีน เลิร์นนิ่ง (Machine Learning : ML), ซอฟต์แวร์สำเร็จรูป และเครื่องมือต่าง ๆ สำหรับระบบงานอัตโนมัติเข้าไว้ด้วยกันเพื่อรองรับการทำงาน ซึ่งนอกจากจะครอบคลุมเครื่องมือที่หลากหลายแล้ว ยังครอบคลุมทุกขั้นตอนของระบบงานอัตโนมัติ (ค้นหา วิเคราะห์ ออกแบบ ดำเนินการโดยอัตโนมัติ ตรวจวัด กำกับดูแล และประเมินผล) การทำความเข้าใจเกี่ยวกับกลไกที่หลากหลายของระบบอัตโนมัติ รวมถึงความเกี่ยวข้องกันของกลไกเหล่านี้ และแนวทางการผสานรวมกลไกต่าง ๆ เพื่อให้ทำงานร่วมกันได้อย่างกลมกลืนถือเป็นหัวใจสำคัญของไฮเปอร์ออโตเมชั่น
เทรนด์ดังกล่าวเริ่มต้นจากกระบวนการทำงานแบบอัตโนมัติ (Robotic Process Automation – RPA) อย่างไรก็ตาม ลำพังเพียง RPA ไม่ถือว่าเป็นไฮเปอร์ออโตเมชั่น เพราะระบบไฮเปอร์ออโตเมชั่นจำเป็นต้องอาศัยการผสานรวมเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อทำหน้าที่แทนมนุษย์
Multiexperience
จนถึงปี 2571 ประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้จะมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในส่วนที่เกี่ยวกับวิธีที่ผู้ใช้รับรู้และสัมผัสกับโลกดิจิทัล รวมถึงวิธีการโต้ตอบและมีปฏิสัมพันธ์กับโลกดิจิทัล แพลตฟอร์มการสนทนา (Conversational Platforms) ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงสำหรับรูปแบบการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้กับโลกดิจิทัล ขณะที่ Virtual reality (VR), Augmented Reality (AR) และ Mixed Reality (MR) ทำให้รูปแบบการรับรู้และสัมผัสกับโลกดิจิทัลเปลี่ยนแปลงไป การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดนี้ทั้งในส่วนของรูปแบบการรับรู้และการมีปฏิสัมพันธ์จะนำไปสู่ประสบการณ์แบบพหุประสาทสัมผัส ในหลากหลายรูปแบบ
โมเดลดังกล่าวจะเปลี่ยนแปลงจากรูปแบบของผู้ใช้ที่เรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีไปสู่รูปแบบของเทคโนโลยีที่เรียนรู้เกี่ยวกับผู้ใช้ หน้าที่ในการแปลความหมายจะเปลี่ยนย้ายจากผู้ใช้ไปสู่คอมพิวเตอร์ ความสามารถในการติดต่อสื่อสารกับผู้ใช้ผ่านประสาทรับรู้หลายๆ ด้านของมนุษย์จะก่อให้เกิดสภาพแวดล้อมที่มีความหลากหลายสำหรับการนำเสนอข้อมูลที่มีความแตกต่างกันในระดับที่ละเอียดลึกซึ้งมากขึ้น
Democratization of Expertise
การเปิดโอกาสให้ผู้คนเข้าถึงความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค (Democratization) เช่น ML, การพัฒนาแอพพลิเคชั่น หรือความเชี่ยวชาญด้านธุรกิจ เช่น กระบวนการขาย การวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ ผ่านประสบการณ์ที่เรียบง่ายกว่าเดิม และไม่จำเป็นต้องเข้ารับการฝึกอบรมที่ยาวนานและเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก เช่น นักพัฒนาทั่วไปที่สามารถทำหน้าที่เป็นดาต้า ไซแอนทิส หรือผู้ติดตั้งระบบโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน หรือสามารถพัฒนาโปรแกรมหรือสร้างโมเดลข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ด
จนถึงปี 2566 การ์ทเนอร์คาดว่า 4 ปัจจัยที่สำคัญที่เป็นตัวเร่งแนวโน้ม Democratization ให้เกิดขึ้น ได้แก่ Democratization ในด้านข้อมูลและการวิเคราะห์, การใช้เครื่องมือเอไอในการพัฒนาแอปพลิเคชั่น, การออกแบบ ที่ขยายไปสู่กระบวนการที่ไม่ต้องมีการเขียนโค้ดหรือใช้โค้ดน้อยมาก โดยอาศัยฟังก์ชั่นการพัฒนาแอพพลิเคชั่นเพิ่มเติมที่ทำงานแบบอัตโนมัติ และความรู้ ของบุคลากรที่ไม่ได้อยู่ในสายงานไอทีสามารถใช้เครื่องมือและระบบความเชี่ยวชาญเพื่อปรับใช้ทักษะเฉพาะด้าน
Human Augmentation
เป็นการใช้เทคโนโลยีเพื่อปรับปรุงทางด้านการรับรู้และกายภาพ โดยเป็นส่วนสำคัญของประสบการณ์ของผู้ใช้ Augmentation ในด้านกายภาพจะช่วยปรับปรุงหรือเปลี่ยนแปลงขีดความสามารถของมนุษย์ ด้วยการปลูกถ่ายหรือติดตั้งส่วนประกอบทางด้านเทคโนโลยีไว้บนร่างกายของมนุษย์ เช่น อุปกรณ์สวมใส่ ส่วน Augmentation ในด้านการรับรู้จะอาศัยการเข้าถึงข้อมูลและการใช้แอพพลิเคชั่นบนระบบคอมพิวเตอร์ทั่วไป รวมถึงอินเทอร์เฟซแบบ Multiexperience ในสภาพแวดล้อมของสมาร์ทสเปซ
ในช่วง 10 ปีข้างหน้า จะมีการยกระดับ Human Augmentation ทั้งด้านกายภาพและการรับรู้ โดยจะได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายเพื่อเสริมสร้างประสบการณ์ของผู้ใช้ และจะนำไปสู่กระแส “Consumerization” รูปแบบใหม่ ซึ่งพนักงานจะพยายามใช้เทคโนโลยีเพื่อเสริมสร้างและขยายขีดความสามารถและประสบการณ์ของตนเอง และปรับปรุงสภาพแวดล้อมการทำงานภายในสำนักงาน
Transparency and Traceability
ผู้บริโภคมีความตระหนักรู้เพิ่มมากขึ้นว่าข้อมูลส่วนตัวของตนมีมูลค่า และดังนั้นจึงต้องการที่จะควบคุมข้อมูลดังกล่าว องค์กรต่าง ๆ รับรู้ถึงความเสี่ยงที่เพิ่มมากขึ้นของการปกป้องและจัดการข้อมูลส่วนตัว ขณะที่รัฐบาลเริ่มบังคับใช้กฎหมายที่เข้มงวดเพื่อให้มีการคุ้มครองและจัดการข้อมูลดังกล่าวอย่างเหมาะสม ความโปร่งใส และการตรวจสอบย้อนกลับ ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญที่จะช่วยสนับสนุนจริยธรรมทางดิจิทัล และการปกป้องความเป็นส่วนตัว
ความโปร่งใสและการตรวจสอบย้อนกลับหมายรวมถึงแนวคิด การดำเนินการ เทคโนโลยีที่รองรับ และแนวทางปฏิบัติที่ได้รับการออกแบบเป็นพิเศษเพื่อรองรับกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง และสนับสนุนแนวทางที่ถูกต้องตามหลักจริยธรรมสำหรับการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI) และเทคโนโลยีขั้นสูงอื่น ๆ รวมทั้งแก้ไขปัญหาการขาดความน่าเชื่อถือของบริษัทต่าง ๆ องค์กรที่พยายามจะสร้างความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือจำเป็นที่จะต้องมุ่งเน้น 3 ส่วนหลัก ๆ ได้แก่ 1. เอไอ และแมชชีนเลิร์นนิ่ง 2. การเก็บรักษา การครอบครอง และการควบคุมข้อมูลส่วนตัว และ 3. การออกแบบที่สอดคล้องกันตามหลักจริยธรรม
Empowered Edge
เอดจ์คอมพิวติ้ง (Edge Computing) เป็นโครงสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่จัดวางการประมวลผลข้อมูลและการรวบรวมและนำเสนอคอนเทนต์ไว้ใกล้กับแหล่งที่มา คลังข้อมูล และผู้ใช้ข้อมูลดังกล่าว โดยพยายามที่จะทำให้ทราฟฟิกและการประมวลผลอยู่ในเครือข่ายโลคอล เพื่อลดความหน่วง ใช้ประโยชน์จากทรัพยากรที่ส่วนขอบของเครือข่าย และเพิ่มอำนาจในการควบคุมและตัดสินใจให้กับระบบที่อยู่ส่วนขอบของเครือข่าย
ในอนาคต เอดจ์คอมพิวติ้งจะเป็นปัจจัยสำคัญต่อทุกกลุ่มอุตสาหกรรมและทุกการใช้งาน เพราะส่วนที่อยู่รอบนอกของเครือข่ายถูกเสริมศักยภาพด้วยทรัพยากรประมวลผลที่ก้าวล้ำและรองรับการใช้งานเฉพาะด้านมากขึ้น รวมไปถึงอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลที่มากขึ้น อุปกรณ์ลูกข่ายที่ซับซ้อน เช่น หุ่นยนต์ โดรน ยานพาหนะไร้คนขับ และระบบปฏิบัติการ จะเร่งให้เกิดการเปลี่ยนแปลงรวดเร็วยิ่งขึ้น
Distributed Cloud
ระบบคลาวด์แบบกระจาย หมายถึง การกระจายตัวของบริการคลาวด์สาธารณะไปยังสถานที่ต่าง ๆ โดยที่ผู้ให้บริการต้นทางของคลาวด์สาธารณะมีหน้าที่ควบคุม กำกับดูแล ปรับปรุง และพัฒนาบริการดังกล่าว ซึ่งนับเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญจากเดิมที่บริการคลาวด์สาธารณะส่วนใหญ่มีลักษณะรวมศูนย์ และการเปลี่ยนแปลงนี้จะนำไปสู่ศักราชใหม่ของคลาวด์คอมพิวติ้ง
Autonomous Things
อุปกรณ์อัตโนมัติ หมายถึง อุปกรณ์ทางกายภาพที่ใช้ เอไอ เพื่อทำงานต่างๆ โดยอัตโนมัติ แทนที่มนุษย์ อาทิ หุ่นยนต์ โดรน ยานพาหนะ/เรือไร้คนขับ และเครื่องมือต่าง ๆ ที่ทำงานได้เอง การทำงานแบบอัตโนมัติที่ว่านี้จะครอบคลุมขอบเขตมากกว่าการทำงานอัตโนมัติตามโมเดลที่ตั้งค่าไว้อย่างตายตัว กล่าวคือ อุปกรณ์เหล่านี้จะใช้ เอไอ เพื่อทำงานขั้นสูง และโต้ตอบกับคนหรือสิ่งรอบข้างได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น และถูกใช้งานมากขึ้นในพื้นที่สาธารณะที่ปราศจากการควบคุม
ขณะที่อุปกรณ์อัตโนมัติได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายมากขึ้น เราคาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงจากอุปกรณ์อัจฉริยะที่ทำงานตามลำพังไปสู่กลุ่มอุปกรณ์อัจฉริยะหลาย ๆ เครื่องที่ทำงานร่วมกัน โดยอาจแยกเป็นอิสระจากคนหรืออาจมีการป้อนคำสั่งโดยมนุษย์ ตัวอย่างเช่น แขนกลหลากหลายรูปแบบที่ทำงานอย่างสอดประสานกันในโรงงานประกอบชิ้นส่วน ในส่วนของธุรกิจขนส่ง โซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดก็คือการใช้อุปกรณ์อัตโนมัติเพื่อเคลื่อนย้ายพัสดุไปยังพื้นที่เป้าหมาย โดยหุ่นยนต์และโดรนที่เดินทางไปพร้อมกับยานพาหนะอาจจะทำหน้าที่จัดส่งพัสดุถึงมือผู้รับปลายทาง
บล็อกเชนที่ใช้งานได้ในทางปฏิบัติ
เทคโนโลยีบล็อกเชน (Blockchain) มีศักยภาพที่จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมต่าง ๆ โดยจะช่วยสร้างความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใส และรองรับการแลกเปลี่ยนมูลค่าในระบบนิเวศน์ทางธุรกิจ ทั้งยังช่วยลดต้นทุนและค่าใช้จ่าย เพิ่มความรวดเร็วในการทำธุรกรรม และปรับปรุงกระแสเงินสด เทคโนโลยีดังกล่าวช่วยให้สามารถตรวจสอบแหล่งที่มาของสินทรัพย์ จึงลดโอกาสที่จะมีการสลับเปลี่ยนเป็นสินค้าปลอม
อย่างไรก็ตาม ปัจจุบัน บล็อกเชนยังขาดความพร้อมสำหรับการใช้งานในระดับองค์กร เนื่องจากยังมีปัญหาด้านเทคนิคมากมายหลายประการ เช่น ขาดเสถียรภาพ และไม่สามารถใช้งานร่วมกันได้อย่างเหมาะสม อย่างไรก็ดี ถึงแม้จะมีปัญหาท้าทายดังกล่าว แต่เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพที่สูงมากสำหรับการพลิกโฉมอุตสาหกรรมและการสร้างรายได้ ดังนั้นองค์กรต่าง ๆ จึงควรเริ่มต้นพิจารณาและประเมินความเป็นไปได้ของบล็อกเชน แต่เราคาดว่ายังคงไม่มีการปรับใช้เทคโนโลยีนี้อย่างจริงจังและเป็นรูปธรรมในอนาคตอันใกล้
ระบบรักษาความปลอดภัย เอไอ
เอไอ และ แมชชีน เลิร์นนิ่ง จะยังคงถูกใช้งานเพื่อยกระดับการตัดสินใจของมนุษย์ในการใช้งานที่หลากหลาย ซึ่งจะช่วยสร้างโอกาสในการรองรับระบบไฮเปอร์ออโตเมชั่น และการใช้ประโยชน์จากอุปกรณ์อัตโนมัติเพื่อปรับปรุงธุรกิจ
แต่ในขณะเดียวกันก็ทำให้เกิดปัญหาท้าทายใหม่ ๆ สำหรับทีมงานฝ่ายไอทีที่ดูแลด้านความปลอดภัยและผู้บริหารที่ต้องจัดการดูแลความเสี่ยง เพราะจะทำให้มีช่องทางการโจมตีเพิ่มขึ้นอย่างมากจากการใช้งานไอโอที, คลาวด์คอมพิวติ้ง, ไมโครเซอร์วิส และระบบที่มีการเชื่อมต่อกันอย่างกว้างขวางในสมาร์ทสเปซ
ดังนั้น ผู้บริหารฝ่ายรักษาความปลอดภัยและความเสี่ยงควรจะให้ความสำคัญกับ 3 เรื่องหลัก ๆ ได้แก่ การปกป้องระบบที่ขับเคลื่อนด้วยเอไอ, การใช้เอไอ เพื่อปรับปรุงระบบรักษาความปลอดภัย และการคาดการณ์เกี่ยวกับการใช้งานเอไอโดยคนร้ายที่ต้องการโจมตีเครือข่าย
