การ์ทเนอร์ อิงก์ (Gartner Inc.) เผยคาดการณ์อนาคตด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data and Analytics – D&A) ปี 2569 และปีต่อ ๆ ไป ชี้ชัดว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังลบเส้นแบ่งระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร พร้อมก้าวข้ามโมเดลยุคเก่าสู่โลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI Agent และธรรมาภิบาลอัตโนมัติ
Rita Sallam รองประธานนักวิเคราะห์อาวุโสของการ์ทเนอร์ ระบุว่าการเปลี่ยนแปลงในปัจจุบันรวดเร็วเปรียบเสมือนบทใหม่ของนิยายวิทยาศาสตร์ AI ไม่ได้เป็นเพียงส่วนสนับสนุน แต่ได้กลายเป็น “พันธมิตร” ร่วมทำงานกับมนุษย์ ซึ่งผู้นำองค์กรจำเป็นต้องเตรียมพร้อมรับมือใน 5 มิติสำคัญ ดังนี้
1. ยุคแห่งการทดสอบทักษะ AI ในการจ้างงาน
ภายในปี 2570 องค์กรกว่า 75% จะบรรจุการทดสอบและใบรับรองความเชี่ยวชาญด้าน AI เป็นมาตรฐานในการสรรหาบุคลากร ผู้นำ D&A จำเป็นต้องเร่งประเมินช่องว่างระหว่างเป้าหมาย AI ขององค์กรกับทักษะจริงของพนักงาน เพื่อไม่ให้เสียเปรียบในการแข่งขันที่ต้องใช้ศักยภาพร่วมระหว่างมนุษย์และ AI
2. AI Agent เขย่าตลาดซอฟต์แวร์สำนักงาน
การมาของ GenAI และ AI Agent กำลังท้าทายเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแบบเดิมในรอบ 30 ปี โดยคาดว่าจะส่งผลกระทบต่อตลาดมูลค่ากว่า 5.8 หมื่นล้านดอลลาร์ รูปแบบการทำงานจะเปลี่ยนจากการสร้างเนื้อหาบนหน้ากระดาษเปล่า ไปสู่การสังเคราะห์ข้อมูลผ่าน Agentic AI ที่สร้างเนื้อหาและแก้ไขได้อัตโนมัติ
3. การกำเนิดของ Trajectory Data และ World Models
ภายในปี 2572 AI Agent จะสร้างข้อมูลจากการปฏิสัมพันธ์กับโลกกายภาพ (Trajectory Data) มากกว่าข้อมูลจากแอปพลิเคชันดิจิทัลถึง 10 เท่า ข้อมูลมหาศาลนี้จะกลายเป็นวัตถุดิบสำคัญให้ “โมเดลระดับโลก” (World Models) เรียนรู้และพยากรณ์สถานการณ์ได้อย่างแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
4. ธรรมาภิบาลอัตโนมัติและการบริหารความเสี่ยงโดย AI Engineering
- Autonomous AI Agents: ภายในปี 2573 ครึ่งหนึ่งขององค์กรจะใช้ AI ในการตีความนโยบายธรรมาภิบาลและเปลี่ยนเป็นข้อตกลงดิจิทัลที่เครื่องตรวจสอบได้ (Machine-Readable) เพื่อลดความเสี่ยงด้านการสูญเสียเงินและชื่อเสียง
- Risk Management: ภายในปี 2571 บทบาทการบริหารความเสี่ยงด้านเนื้อหาจะย้ายจากฝ่ายกฎหมายไปสู่ “AI Engineering” โดยจะมีการฝังระบบควบคุมจริยธรรมและกฎหมายลงไปในขั้นตอนการออกแบบซอฟต์แวร์ทันที
5. ความสำคัญของ ‘ทักษะมนุษย์’ และโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล
แม้เทคโนโลยีจะก้าวล้ำ แต่ภายในปี 2573 องค์กรที่ประสบความสำเร็จที่สุดคือองค์กรที่มีผู้นำซึ่งให้ความสำคัญกับ “ทักษะความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล” นอกจากนี้ Universal Semantic Layers จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน “ที่ต้องมี” (Must-Do) เพื่อสร้างมาตรฐานข้อมูลหนึ่งเดียว ลดต้นทุน และเพิ่มความแม่นยำให้กับระบบ AI ทั่วทั้งองค์กร
–เจาะเบื้องหลัง “The Rules behind Breaking The Rules”: เมื่อการคิดต่างมี “สูตรสำเร็จ” ซ่อนอยู่
