เผย 12 เทรนด์เทคโนโลยีมาแรงปี 2022 ที่องค์กรธุรกิจต้องจับตาดูและศึกษาเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลง อาทิ Generative AI, Cloud-Native, Autonomic Systems และ AI Engineering

“ผู้บริหารไอทีต้องหาตัวคูณที่เป็นกำลังสนับสนุนด้านไอทีเพื่อสร้างการเติบโตแก่องค์กรและสร้างสรรค์นวัตกรรม ตลอดจนสร้างรากฐานทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่น ปรับขนาด และสร้างสภาพคล่องทางการเงินในด้านการลงทุนดิจิทัลได้ ส่งผลให้เกิดเทรนด์เทคโนโลยีในปีนี้เป็น 3 ธีมหลัก ๆ ได้แก่: ความน่าเชื่อถือทางวิศวกรรม (Engineering trust) การเปลี่ยนแปลงที่เป็นรูปร่าง (Sculpting change) และการเติบโตอย่างเร่งด่วน (Accelerating growth)”

1 กำเนิดใหม่ปัญญาประดิษฐ์ [Generative Artificial Intelligence (AI)]

Generative AI สามารถใช้กับกิจกรรมต่าง ๆ อาทิ การสร้างโค้ดซอฟต์แวร์ เร่งกระบวนการพัฒนายาและการทำตลาดที่เน้นกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ (Targeted Marketing) อย่างไรก็ดียังพบว่ามีการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้อย่างไม่เหมาะสม เช่น ใช้เพื่อละเมิดทรัพย์สินทางปัญญาผู้อื่น ปลอมแปลงข้อมูลประจำตัว หลอกลวง ฉ้อโกง บิดเบือนข้อมูลทางการเมือง และอื่น ๆ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2568 เทคโนโลยี Generative AI จะมีสัดส่วนเป็น 10% ของข้อมูลทั้งหมดที่ได้รับการผลิตขึ้นมา สูงกว่าปัจจุบันที่มีปริมาณน้อยกว่า 1%

2 โครงข่ายข้อมูล [Data Fabric]

Data Fabric ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการรวมข้อมูลที่ยืดหยุ่นและรองรับการทำงานระหว่างแพลตฟอร์มและระหว่างธุรกิจได้รับการพัฒนาขึ้นมาเพื่อทำให้โครงสร้างพื้นฐานในการรวมข้อมูลขององค์กรง่ายขึ้น และสร้างสถาปัตยกรรมที่พร้อมสำหรับการขยายขนาดซึ่งจะช่วยแก้ปัญหาสะสมทางเทคนิคที่เกิดขึ้นหรือที่เราเรียกกันว่า “หนี้ทางเทคนิค” (Technical Debt) ซึ่งพบบ่อยในทีม D&A โดยปัญหาส่วนใหญ่เกิดจากความท้าทายในการรวมข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเข้าด้วยกัน

3 องค์กรแบบกระจาย [Distributed Enterprise]

ด้วยปัจจุบันรูปแบบการทำงานระยะไกลและไฮบริดที่เพิ่มมากขึ้น เช่นเดียวกันกับองค์กรที่เคยเน้นการทำงานในออฟฟิศเป็นศูนย์กลางก็ปรับตัวไปสู่องค์กรแบบกระจาย (Distributed Enterprise) ที่รองรับรูปแบบการทำงานที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น และเปิดโอกาสให้พนักงานสามารถทำงานได้จากทั้งในออฟฟิศและนอกสถานที่

4 แพลตฟอร์ม Cloud-Native (CNPs)

เพื่อนำเสนอความสามารถด้านดิจิทัลได้อย่างแท้จริงจากทุกที่ องค์กรจำเป็นต้องทิ้งกลยุทธ์การถ่ายโอนการทำงานแบบเดิม “ยกและเปลี่ยนใหม่” ไปสู่ CNP โดยการปรับใช้ CNP นั้นจะใช้ความสามารถหลักของคลาวด์คอมพิวติ้งเพื่อสร้างบริการในรูปแบบ “As A Service” ซึ่งจะเพิ่มความสามารถแก่ระบบไอทีให้มีความยืดหยุ่นและรองรับการปรับขยายให้แก่บริษัทเทคโนโลยีที่ใช้เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ต รวมทั้งเพิ่มมูลค่าจากการส่งมอบผลิตภัณฑ์และบริการไปยังตลาดและผู้บริโภคได้รวดเร็วกว่า ขณะที่ลดต้นทุนไปพร้อมกัน

5 ระบบอัตโนมัติขั้นกว่า (Autonomic Systems)

เมื่อองค์กรเติบโตขึ้น การเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมหรือใช้ระบบอัตโนมัติแบบเก่าอาจไม่ตอบโจทย์ Autonomic Systems เป็นระบบทางกายภาพหรือระบบซอฟต์แวร์ที่สามารถจัดการและเรียนรู้สภาพแวดล้อมของการใช้งานได้ด้วยตนเอง จะต่างจากระบบอัตโนมัติทั่ว ๆ ไป หรือระบบอัติโนมัติที่ไม่ต้องอาศัยมนุษย์ควบคุม (Autonomous System) โดย Autonomic Systems สามารถปรับเปลี่ยนอัลกอริธึมของตัวเองได้แบบไดนามิก ไม่ต้องอัปเดตซอฟต์แวร์ภายนอก ทำให้สามารถปรับให้เข้ากับเงื่อนไขหรือการเปลี่ยนแปลงใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ในรูปแบบเดียวกับที่มนุษย์สามารถทำได้

6 การตัดสินใจอัจฉริยะ [Decision Intelligence (DI)]

โซลูชั่นที่เพิ่มความสามารถในการตัดสินใจได้อัจฉริยะ (Decision Intelligence) เป็นแนวทางปฏิบัติที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจโดยการทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้ รวมทั้งการออกแบบวิธีการตัดสินใจ และประเมินผลลัพธ์ จัดการ และปรับปรุงจากคำติชมได้ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าในอีก 2 ปีข้างหน้า หนึ่งในสามขององค์กรขนาดใหญ่จะใช้การตัดสินใจอัจฉริยะเป็นโครงสร้างในการตัดสินใจเพื่อเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน

7 แอปพลิเคชั่นแบบประกอบแยกส่วน (Composable Applications)

ในบริบทของทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ความต้องการในการปรับตัวทางธุรกิจจะนำองค์กรไปสู่สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีที่สนับสนุนการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการพัฒนาแอปพลิเคชันที่เน้นความรวดเร็ว ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ซึ่งสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชั่นแบบประกอบแยกส่วน (หรือ Composable application architecture) ได้ช่วยเสริมความสามารถให้กับการปรับตัวดังกล่าว และธุรกิจที่ใช้ปรับใช้แนวทางดังกล่าวจะนำหน้าคู่แข่งถึง 80% ในด้านความเร็วของการนำเสนอฟีเจอร์ใหม่ ๆ แก่ผู้บริโภค

8 เครื่องมืออัตโนมัติแบบยิ่งยวด [Hyperautomation]

Hyperautomation ช่วยเร่งเครื่องให้ธุรกิจเติบโตอย่างรวดเร็วและยืดหยุ่นด้วยความสามารถในการแปลผลลัพธ์ เพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบอย่างรวดเร็ว และทำให้กระบวนการต่าง ๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติให้ได้มากที่สุด

9 เพิ่มประสิทธิภาพประมวลผลความเป็นส่วนตัว [Privacy-Enhancing Computation (PEC)]

PEC เป็นเทคนิคการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อน ครอบคลุมการปกป้องตั้งแต่ระดับข้อมูลซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ การแบ่งปัน การรวบรวม และการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างปลอดภัยขณะที่ยังคงปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว ปัจจุบันมีการปรับใช้เทคนิคดังกล่าวแล้วในหลายองค์กรจากอุตสาหกรรมที่แตกต่างกันไป เช่นเดียวกับโครงสร้างพื้นฐานพับบลิกคลาวด์ (อาทิ สภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เชื่อถือได้)

10 ตาข่ายความปลอดภัยไซเบอร์ [Cybersecurity Mesh]

CSMA ช่วยเตรียมโครงสร้างและแนวทางการรักษาความปลอดภัยแบบบูรณาการเพื่อรักษาความปลอดภัยให้กับทรัพย์สินทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึงแหล่งของสินทรัพย์ ภายในปี 2567 องค์กรต่าง ๆ ที่นำ CSMA มาใช้บูรณาการเครื่องมือและระบบรักษาความปลอดภัยต่าง ๆ เพื่อให้สามารถทำงานเป็นระบบนิเวศแบบมีส่วนร่วมจะช่วยลดผลกระทบทางการเงินจากเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยส่วนบุคคลได้เฉลี่ยถึง 90%

11 ปัญญาประดิษฐ์ทางวิศวกรรม [AI Engineering]

ผู้นำด้านไอทีติดปัญหาในการผสานรวมระบบ AI เข้ากับแอปพลิเคชัน ทำให้เสียเวลาและเงินไปกับโครงการ AI ที่ไม่เคยนำไปสู่การผลิต หรือการพยายามรักษาคุณภาพของโซลูชัน AI เมื่อเปิดตัว ซึ่ง AI Engineering เป็นแนวทางแบบบูรณาการสำหรับการดำเนินงานโมเดล AI ในรูปแบบต่าง ๆ

12 ประสบการณ์เต็มรูปแบบ [Total Experience (TX)]

TX เป็นกลยุทธ์ธุรกิจที่ผสมผสานประสบการณ์ลูกค้า (CX) ประสบการณ์พนักงาน (EX) ประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) และประสบการณ์หลากหลาย (Multiexperience - MX) เข้าด้วยกัน เป้าหมายของกลยุทธ์ TX คือการสร้างความมั่นใจ ความพึงพอใจ ความภักดี และการสนับสนุนมากขึ้นจากลูกค้าและพนักงานที่พึงพอใจกับประสบการณ์ที่ได้รับการยกระดับ ขณะเดียวกันองค์กรต่าง ๆ สามารถเพิ่มรายได้และสร้างผลกำไรจากการบรรลุประสิทธิผลทางธุรกิจของ TX ที่ปรับตัวและยืดหยุ่น

ที่มา : M Report