10 เทรนด์เทคโนโลยีกลยุทธ์ในปี 2020 โดย Gartner

0

ธุรกิจทุกวันนี้นั้นแข่งกับเวลามากกว่าที่เคย ส่วนหนึ่งก็เพราะการเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีที่ทรงพลังมากพอจะสร้างโอกาสและปั่นป่วนธุรกิจได้อย่างใหญ่หลวง ผู้บริหารต่างก็ต้องเตรียมพร้อมรับมือเพื่อไม่ให้ธุรกิจของตนเป็นเหยื่อรายต่อไปของความเปลี่ยนแปลง ในปีหน้าจะมีอะไรใหม่ และส่งผลต่อธุรกิจอย่างไรบ้าง บทความนี้เชิญทุกท่านมาลองทำความรู้จักกับ 10 เทรนด์เทคโนโลยีกลยุทธ์จาก Gartner บริษัทวิจัยและที่ปรึกษาชื่อดังของโลก

Hyperautomation

หลังจากที่ได้รู้จักและสัมผัสกับเทคโนโลยี Automation ที่แปลงขั้นตอนให้ทำงานโดยอัตโนมัติไปแล้ว เทคโนโลยีที่กำลังต่อคิวเข้ามาต่อไปคือ Hyperautomation ซึ่งเป็นการรวมตัวของระบบ Machine Learning, ซอฟต์แวร์, และเครื่องมือ Automation เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติที่เก่งขึ้นกว่าเดิม โดยเทคโนโลยีที่จะเข้ามามีบทบาทมากสำหรับเทรนด์นี้คือ RPA และ iBPMs (Intelligent business process management suites) ซึ่งทำหน้าที่จัดการขั้นตอนการทำงานและเชื่อมต่อระหว่างซอฟต์แวร์ ผู้คน และอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องในขั้นตอนการดำเนินการอย่างชาญฉลาด

การเข้ามาของ Hyperautomation นั้นจะทำให้ระบบอัตโนมัติมีขีดความสามารถในการทำงานมากขึ้น นำไปใช้ได้อย่างหลากหลายมากขึ้น โดยธุรกิจจะต้องมีเครื่องมือที่ช่วยเข้ามาจัดการการทำงานร่วมกันของระบบหลายๆส่วน รวมไปถึงการมีโครงสร้างทาง IT ที่รองรับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ Hyperautomation ยังจะส่งผลให้ธุรกิจต้องปรับบทบาทหน้าที่ของพนักงานให้สอดคล้องกับการทำงานที่เปลี่ยนไปด้วย

Multiexperience

User Experience นั้นเป็นประเด็นที่ธุรกิจเริ่มให้ความสนใจมากขึ้น และมันก็จะมีความสำคัญและก้าวผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งยิ่งใหญ่ไปพร้อมๆกับเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าขึ้น เราได้เห็น Conversation Platform เข้ามาเปลี่ยนวิธีการที่ผู้คนสื่อสารกับระบบดิจิทัล VR และ AR เข้ามาเปลี่ยนการรับรู้ของผู้คนต่อโลกดิจิทัล ความเปลี่ยนแปลงในการสื่อสาร การมีปฏิสัมพันธ์ และการรับรู้ระหว่างมนุษย์และโลกดิจิทัลผ่านช่องทางที่หลากหลายนี้เองที่จะเป็นอนาคตของ Experience

Gartner เชื่อว่าการรับรู้และสื่อสารของผู้คนและคอมพิวเตอร์จะเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องจนถึงปี 2028 โดยในช่วงเวลาดังกล่าว ผู้คนจะอยู่ในโลกที่รายล้อมไปด้วยเซ็นเซอร์และช่องทางการติดต่อที่หลากหลาย ผ่านอุปกรณ์เช่นคอมพิวเตอร์ อุปกรณ์สวมใส่ รถยนต์ และเครื่องใช้ไฟฟ้าอื่นๆ เป็นต้น และเมื่อถึงจุดหนึ่ง คอมพิวเตอร์จะเป็นแนวคิดที่ล้าสมัยเพราะทุกสิ่งก็ล้วนแต่เป็น Digital Interface ไปเสียหมด ซึ่งเทรนด์ของ Multiexperience นั้นจะเข้ามาเปลี่ยนทั้งชีวิตประจำวัน การทำงาน และรูปแบบการดำเนินธุรกิจ

Democratization

Democraztization คือการช่วยให้ผู้คนธรรมดาสามารถเข้าถึงความเชี่ยวชาญทางเทคนิค (เช่น การสร้างโมเดล Machine Learning) หรือทางธุรกิจ (เช่น การวิเคราะห์การขาย) ได้ ซึ่งเราจะเห็นได้จากตัวอย่างของ Service แบบกึ่งสำเร็จรูปและแพลตฟอร์มแบบ No-code และ Self-service ที่มีให้เห็นกันมากขึ้นในปัจจุบัน รวมไปถึงระบบ Virtual Assistant ช่วยงานและช่วยตัดสินใจอื่นๆ โดย Democratization นั้นเป็นเทรนด์ที่มีเป้าหมายในหลายกลุ่ม ตั้งแต่คนทั่วไป พนักงานในโรงงาน พนักงานที่ไม่รู้เรื่องเทคนิคมากนัก ไปจนถึงระดับผู้บริหาร

Gartner กล่าวว่า Democratization ในช่วงปี 2020-2023 นั้นจะเกิดขึ้นใน 4 รูปแบบ ได้แก่

  1. Democratization of Application Development – ซึ่งจะมาในลักษณะของ Platform as a Service (PaaS) และช่วยให้ผู้ใช้พัฒนาแอปพลิเคชันหรือระบบที่ซับซ้อนได้อย่างง่าย เช่นแพลตฟอร์มพัฒนา เทรนและติดตั้งโมเดล Machine Learning พร้อมใช้งาน
  2. Democratization of Data and Analytics – จากที่เคยมีเป้าหมายเป็นกลุ่ม Data Scientist เครื่องมือด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลจะเปิดกว้างต่อนักพัฒนาและผู้ใช้ทั่วไปมากขึ้น และจะมีเครื่องมือ เช่น เครื่องมือสร้างข้อมูลเพื่อการเทรนโมเดล Machine Learning ที่จะลดกำแพงในการเข้าถึงเทคโนโลยีดังกล่าว
  3. Democratization of Design – แพลตฟอร์ม low/no-code ที่ช่วยสร้างระบบ AI และ Automation นั้นในตัวเองมันเองก็จะใช้เทคโนโลยี AI และ Automation เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและนำทางผู้ใช้ในการพัฒนาแอป ซึ่งในทำนองเดียวกัน AI และ Automation ก็จะเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม low/no-code สำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่ใช่ AI ด้วย
  4. Democratization of Knowledge – ผู้ที่ไม่ได้ทำงานอยู่ในสาย IT จะสามารถเข้าถึงเครื่องมือและระบบที่ช่วยให้พวกเขาใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีไอทีที่ซับซ้อนที่อยู่นอกเหนือทักษะของพวกเขาได้

Human Augmentation

การหยิบเทคโนโลยีขึ้นมาช่วยเพิ่มขีดความสามารถนั้นเป็นสิ่งที่มนุษย์ทำอยู่เสมอตั้งแต่ก่อนที่จะมีการค้นพบเทคโนโลยีดิจิทัล Human Augmentation จึงเป็นเทรนด์ที่จะดำรงอยู่ต่อไปในปีที่กำลังจะมาถึง และความก้าวหน้าของเทคโนโลยีดิจิทัลในปัจจุบันนั้นช่วยมนุษย์เปิดมิติใหม่ในการเพิ่มขีดความสามารถ และสร้างโอกาสใหม่แบบที่ไม่เคยมีมาก่อน

หนึ่งด้านของ Human Augmentation ที่เราจะได้เห็นกันมากขึ้น คือ Cognitive และ Physical Augmentation ที่เป็นการนำเทคโนโลยีเข้ามาช่วยเหลือฟังก์ชันของร่างกายโดยตรง เช่น เทคโนโลยีที่ช่วยในการมองเห็นและฟัง เทคโนโลยีปลูกถ่ายกระดูกหรืออวัยวะเทียม เทคโนโลยีที่ช่วยแก้ไขการทำงานของสมอง และเทคโนโลยีตัดต่อพันธุกรรม โดยเฉพาะเพื่อการรักษาโรค เช่น CRISPR

อย่างไรก็ตาม ยิ่งเทคโนโลยีใกล้ชิดมนุษย์ขึ้นมากเท่าไหร่ ก็ย่อมต้องมีข้อควรระวังมากขึ้นเท่านั้น โดย Gartner แนะนำให้องค์กรพิจารณา 5 ปัจจัยหลักที่ Human Augmentation จะส่งผลกระทบ ได้แก่ ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว ความสอดคล้องถูกต้องตามกฎหมาย ผลกระทบด้านสุขภาพ และจริยธรรมในการใช้เทคโนโลยี

Transparency and Traceability

เมื่อเทคโนโลยีมีความสามารถ บทบาท และอำนาจมากขึ้นในสังคม สิ่งที่ตามมาคือคำถามถึงความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมในการนำเทคโนโลยีมาใช้งาน รวมไปถึงความรับผิดชอบต่อผลกระทบของเทคโนโลยี โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเรามีเทคโนโลยีอย่าง AI และ Machine Learning ที่สามารถตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติ ผู้คนต่างก็เริ่มเรียกร้องให้เทคโนโลยีมีความโปร่งใส เพื่อการตรวจสอบและสืบค้นต้นตอและเหตุผลในการกระทำ

Transparency และ Traceability นั้นไม่สามารถได้มาผ่านผลิตภัณฑ์หรือการกระทำใดๆเพียงหนึ่งครั้ง แต่จะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อธุรกิจมีทัศนคติที่ถูกต้องในการพัฒนา ทดสอบ และใช้งานเทคโนโลยี มีการจัดลำดับความสำคัญที่สร้างความเชื่อมั่นในกับผู้บริโภค โดย Gartner แนะนำว่าธุรกิจต้องสร้างความเชื่อมั่น ผ่านปัจจัย 6 ข้อ ได้แก่ จริยธรรมในองค์กร การมีสำนึกเกี่ยวกับความถูกต้อง (Integrity) ความเปิดเผยต่อรายละเอียดในการดำเนินการและเปิดกว้างต่อการตรวจสอบ ความรับผิดชอบ (Accountability) ความสามารถในการทำสิ่งที่ตกปากรับคำไว้ และความสม่ำเสมอในการดำเนินนโยบาย

The Empowered Edge

Edge Computing นั้นเป็นแนวคิดของการประมวลผลข้อมูลในจุดที่ใกล้เคียงกับแหล่งข้อมูลหรือระบบที่ต้องการใช้ข้อมูล แทนที่จะส่งข้อมูลไปประมวลผลในระบบคลาวด์หรือระบบกลางที่ไกลออกไป ในปัจจุบัน เราได้เริ่มเห็นการใช้งานเทคโนโลยีดังกล่าวแล้วผ่าน Embedded IoT ในอุตสาหกรรมเช่น อุตสากรรมการผลิต หรืออุตสาหกรรมค้าปลีก และในอนาคต เราจะมีอุปกรณ์ที่หลากหลายมากขึ้น ทรงพลังมากขึ้น และซับซ้อนเหมาะกับอุตสาหกรรมจำนวนมากขึ้น

นอกจากนี้ ระบบเครือข่ายที่มี Edge Computing นั้นก็จะเปลี่ยนไป จากในปัจจุบันที่เครือข่าย IoT ที่มี Edge Computing มักมีลักษณะเป็นขั้นลำดับ กล่าวคือข้อมูลจะเดินทางผ่าน Endpoint ไปยัง Near Edge และ Far Edge ก่อนจะเข้าไปสู่ระบบประมวลผลกลาง ในอนาคตเราจะได้เห็นเครือข่ายที่อยู่ในรูปแบบ Mesh Architecture ที่อุปกรณ์​ทั้งหลายจะสามารถสื่อสารกันได้โดยตรงโดยไม่มีลำดับขั้นผ่าน Distributed Cloud Services ซึ่งสถาปัตยกรรมในรูปแบบนี้จะช่วยให้ระบบ IoT ตอบสนองได้รวดเร็ว มีความยืดหยุ่น และทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การเปลี่ยนแปลงจากสถาปัตยกรรมแบบลำดับขั้นไปยังแบบ Mesh นี้ส่วนหนึ่งก็เป็นผลลัพธ์มาจาก Ecosystem ของ Distributed Network ที่มีการใช้งานมากขึ้น และจำนวน Endpoint ที่มีเยอะขึ้นและซับซ้อนยิ่งขึ้นนั่นเอง โดยการเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลต่อการพัฒนาอุปกรณ์​และแพลตฟอร์ม IoT ใหม่ๆ รวมไปถึงความต้องการทักษะที่เพิ่มขึ้นสำหรับงานวางระบบ IoT และระบบคลาวด์​

Distributed Cloud

Hybrid Cloud นั้นเป็นรูปแบบหนึ่งของบริการ Cloud ที่ได้รับความนิยมมากขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ทว่าจากการพูดคุยกับลูกค้าของ Gartner โปรเจค Hybrid Cloud ส่วนใหญ่นั้นไม่สามารถสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจได้ตามที่หวัง และทำให้ธุรกิจพลาด Value Propositions ของคลาวด์ไปอย่างน่าเสียดาย เช่น การลดภาระในการบำรุงดูแลระบบ และการใช้ประโยชน์จากสเกลของผู้ให้บริการคลาวด์ นอกจากนี้ ความต้องการใช้งาน Hybrid Cloud ของธุรกิจนั้นบ่อยครั้งก็ไม่ใช่ความต้องการ Hybrid Cloud อย่างแท้จริง เพียงแต่ต้องการใช้ระบบ IT ที่มีอยู่กับคลาวด์เท่านั้น

ด้วยเหตุนี้ Gartner จึงคาดการณ์ถึงโมเดลคลาวด์รูปแบบใหม่ ที่ผู้ให้บริการ Public Cloud จะขยายบริการมายังระบบ IT ของลูกค้า โดยผู้ให้บริการมีหน้าที่รับผิดชอบในการดูแล ดำเนินการ จัดการ และอัพเดทบริการคลาวด์ทั้งหมด ในขณะที่ผู้ให้บริการไม่จำเป็นต้องเป็นเจ้าของฮาร์ดแวร์คลาวด์ บริการ Distributed Cloud เช่นนี้จะช่วยให้ธุรกิจได้ใช้ระบบ IT ของตัวเองอย่างแท้จริง แต่มีผู้ให้บริการคลาวด์ช่วยรับผิดชอบดูแลระบบให้ทั้งหมด

Autonomous Things

Autonomous Things นั้นคืออุปกรณ์ทางกายภาพที่ใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยทำงานโดยอัตโนมัติแทนที่คำสั่งจากมนุษย์ อุปกรณ์เหล่านี้ที่เราคุ้นกันดีก็มีตั้งแต่หุ่นยนต์ โดรน รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ และเครื่องใช้ไฟฟ้าต่างๆ โดยในนิยามของ Gartner คำว่า Autonomous Things นั้นหมายถึงสิ่งที่สามารถดำเนินการได้แบบไม่ต้องมีมนุษย์คอยดูแลในบริบทที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หรือสิ่งที่สามารถทำงานจนลุล่วงได้โดยไม่ต้องการความช่วยเหลือของมนุษย์

ความอัตโนมัติที่กล่าวถึงอยู่นี้ก็ย่อมมีหลายระดับ เช่น หุ่นยนต์ดูดฝุ่นอาจทำงานได้สำเร็จด้วยความอัตโนมัติและฉลาดที่ไม่สูงมากนัก ในขณะที่โดรนอาจประมวลผลหลบสิ่งกีดขวางได้หลากหลาย ซึ่งทั้งสองสิ่งนี้เป็น Autonomous Things ทั้งคู่ Gartner กล่าวว่าปัจจุบันนั้นมีการเริ่มใช้เทคโนโลยีดังกล่าวช่วยงานแล้วในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมสูง เช่น เหมือง และเมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น มีกฎหมายรองรับ และได้รับการยอมรับจากสังคมในวงกว้าง เราก็จะได้เห็น Autonomous Things โลดแล่นในอุตสาหกรรมต่างๆกันมากขึ้น

Practical Blockchain

หลายปีก่อน Blockchain เริ่มเป็นที่รู้จักและได้รับความคาดหวังว่าจะเข้ามาเปลี่ยนโลกอย่างล้นหลาม ความตื่นเต้นนั้นก็ค่อยๆลดลงอย่างช้าๆ ทว่าความสามารถของบล็อกเชนนั้นก็ไม่ได้ลดตามลงไป การเก็บข้อมูลแบบไม่ขึ้นอยู่กับคนใดคนหนึ่ง กลไกป้องการการแก้ไขข้อมูล ความสามารถในการสร้าง Trust ในสภาพแวดล้อมที่ไม่น่าเชื่อถือ และการใช้ Smart Contract สร้าง Flow อัตโนมัตินั้นยังเป็นประโยชน์อยู่มาก

จากการสำรวจในปี 2019 กว่า 60% ของ CIO คาดว่าธุรกิจของพวกเขาจะใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนไม่ทางใดก็ทางหนึ่งในอีก 3 ปีข้างหน้า โดยอุตสาหกรรมที่มีการใช้งาน Blockchain มากที่สุดในปัจจุบันก็ได้แก่อุตสาหกรรมการเงิน อุตสาหกรรมการบริการ และอุตสาหกรรมการขนส่ง

ในปี 2023 Gartner คาดการณ์ว่า Blockchain นั้นจะถูกพัฒนาขึ้นไปถึงจุดที่สามารถ สเกลได้ และมีกลไกรองรับธุรกรรมแบบส่วนตัวที่ต้องเก็บข้อมูลเป็นความลับ โดยความสามารถเหล่านี้จะถูกพัฒนาขึ้นใน Public Blockchain ก่อน แล้วจึงต่อยอดมายัง Permissioned Blockchain ที่เหมาะกับการใช้งานของธุรกิจ ทว่า Blockchain ก็ไม่มีประโยชน์ในตัวเองมากนักหากธุรกิจไม่ได้เข้าร่วมเครือข่ายการแลกเปลี่ยนข้อมูลกับธุรกิจหรือหน่วยงานอื่นๆ สิ่งที่จะตามมาจึงเป็นการร่วมมือกันมากขึ้นระหว่างองค์กรในรูปแบบและวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย โดยมี Blockchain เป็นสะพานเชื่อมต่อความสัมพันธ์และยืนยันว่าองค์กรทั้งคู่สามารถ Trust กันและกันได้

AI Security

การที่เทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามามีบทบาทในการดำเนินมากขึ้นนั้นมาพร้อมกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ความหมายของการรักษาความปลอดภัยจะเปลี่ยนไปมากเมื่อธุรกิจมีช่องทางที่ต้องระวังตัวมากขึ้นเป็นเท่าทวีคูณ เมื่อรูปแบบการโจมตีซับซ้อนมากขึ้น และการเจาะระบบหนึ่งครั้งส่งผลกระทบต่อธุรกิจได้หนักหนา ในอนาคต AI จะเข้ามามีบทบาทเกี่ยวกับความปลอดภัยใน 3 แง่มุม คือ

  1. การป้องกันระบบที่ใช้งาน AI เช่น การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเทรนนิ่งและการป้องกันขั้นตอนการส่งข้อมูลและโมเดล Machine Learning
  2. การใช้ AI ช่วยป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ – Machine Learning นั้นเชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจแพทเทิร์นและตรวจจับความผิดปกติ ซึ่งเหมาะกับการนำมาตรวจจับการโจมตีและช่วยนักวิเคราะห์ความปลอดภัย
  3. การรับมือการโจมตีโดย AI – แน่นอนว่า AI จะต้องถูกหยิบยกขึ้นมาใช้โดยผู้ไม่ประสงค์ดี ธุรกิจจึงต้องเตรียมตอบคำถามให้ได้ว่าจะมีวิธีดักจับการโจมตี และป้องกันระบบของตัวเองจากการโจมตีที่เฉลียวฉลาดของ AI อย่างไร