การ์ทเนอร์ เผย 5 เทคโนโลยีที่จะเปลี่ยนแปลงอนาคตดิจิทัลของภาคองค์กร ได้แก่ มนุษย์ดิจิทัล (Digital Human), การสื่อสารผ่านดาวเทียม (Satellite Communication), อุปกรณ์ IoT โดยรอบขนาดจิ๋ว (Tiny Ambient IoT), การประมวลผลที่ปลอดภัย (Secure Computation) และหุ่นยนต์อัตโนมัติ (Autonomic Robots)
นิค โจนส์ รองประธานฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “เทคโนโลยีทั้งห้านี้มีศักยภาพในการเปลี่ยนโฉมขององค์กรธุรกิจได้และควรได้รับการตรวจสอบอย่างถี่ถ้วนในตอนนี้เลย เนื่องจากเทคโนโลยีเหล่านี้มีขอบเขตที่กว้างมากและมีความสามารถเปิดโมเดลธุรกิจใหม่ ๆ หรือ ความสามารถสำคัญ ๆ
“คำจำกัดความคำว่า Disruptive ของแต่ละคนไม่เหมือนกัน ดังนั้นให้ประเมินจากมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ขององค์กรและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น จากนั้นให้พิจารณาถึงโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ที่เกิดจากเทคโนโลยีแต่ละอย่าง รวมถึงแนวทางการเชื่อมผสานเทคโนโลยีเหล่านี้เข้าด้วยกัน”
รูปที่ 1: 5 เทคโนโลยีสำคัญที่จะทรานส์ฟอร์มอนาคตดิจิทัลองค์กร
ที่มา: Gartner (กันยายน 2566)
- การสื่อสารผ่านดาวเทียม (Satellite Communications)
การสื่อสารผ่านดาวเทียมวงโคจรต่ำ (Low Earth Orbit หรือ LEO) ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น และกำลังได้รับแรงผลักดันจากการทำให้ห้วงอวกาศเป็นพื้นที่เสรี (Democratization of Space) และการใช้ห้วงอวกาศเป็นเชิงพาณิชย์ (Commercialization of Space) ด้วยประสิทธิภาพความเร็วในด้านการสื่อสาร (Low Latency) ทำให้ดาวเทียมวงโคจรต่ำ (LEO) เป็นเทคโนโลยีสำคัญขององค์กรในการปฏิวัติการสื่อสารกับผู้คนและสิ่งของต่าง ๆ
จากข้อมูลของการ์ทเนอร์ LEO จะให้บริการอินเทอร์เน็ตบรอดแบนด์ที่ครอบคลุมทั่วโลกและมีประสิทธิภาพรับ-ส่งสัญญาณรวดเร็วเพียงพอต่อการใช้งานที่หลากหลาย ซึ่งการเชื่อมต่อดาวเทียมโดยตรงสำหรับอุปกรณ์ IoT ขนาดเล็กให้ความครอบคลุมทั่วโลกในราคาไม่แพง โดยไม่ต้องใช้ซิม หรือผู้ให้บริการโทรคมนาคม และการโรมมิ่งที่ยุ่งยาก รวมถึงบริการด้านเสียงและข้อมูลจากดาวเทียมไปยังสมาร์ทโฟน 4G ที่ไม่มีการดัดแปลงเพื่อขยายความครอบคลุมไปยังสถานที่ห่างไกล
“อุตสาหกรรมนี้ยังอยู่ในขั้นเริ่มต้น คาดว่าจะมีวิวัฒนาการอีกมาก ดังนั้นควรระมัดระวังในการนำ LEO มาใช้ตั้งแต่เนิ่น ๆ เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ในตลาดที่ซับซ้อน” โจนส์ กล่าวเพิ่มเติม
- Tiny Ambient IoT
IoT โดยรอบขนาดจิ๋ว ช่วยให้สามารถติดแท็ก ติดตาม และตรวจจับทุกสิ่งได้โดยไม่ต้องใช้ความซับซ้อนหรือต้นทุนของอุปกรณ์ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ ผลลัพธ์ที่ได้คือความสามารถในการรับรู้ข้อมูลเพิ่มเติม เกี่ยวกับสิ่งต่าง ๆ มากขึ้น ในรูปแบบหลากหลายมากขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าในอดีต
สิ่งนี้จะทำให้เกิดระบบนิเวศใหม่ โมเดลธุรกิจใหม่โดยอาศัยการรู้ตำแหน่งหรือพฤติกรรมของวัตถุ ด้วยผลิตภัณฑ์ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นพร้อมพฤติกรรมใหม่ และค่าใช้จ่ายในการติดตามที่ต่ำกว่ามาก IoT ขนาดเล็กจะขยายโอกาสให้กับธุรกิจที่หลากหลาย แต่การ์ทเนอร์แนะนำให้ประเมินปัญหาทางสังคมและกฎระเบียบที่อาจเกิดขึ้นก่อนนำไปใช้
- การประมวลผลที่ปลอดภัย (Secure Computation)
การประมวลผลที่ปลอดภัยกำลังมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อสิ่งต่าง ๆ เชื่อมโยงกันมากขึ้นและในขณะที่ระบบนิเวศเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลมากขึ้นทำให้สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัว
แม้ว่าหลักการหลายประการของการประมวลผลที่ปลอดภัยได้ถูกกำหนดไว้แล้ว แต่การนำไปใช้งานก็เป็นเรื่องที่ท้าทายด้วยเหตุผลด้านต้นทุน ทักษะ ประสิทธิภาพ และความพร้อมใช้งาน การ์ทเนอร์แนะนำว่าเทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น Optical Accelerators จะมีความสำคัญต่อการเปิดใช้งาน
- มนุษย์ดิจิทัล (Digital Humans)
Digital Humans เป็นการนำเสนอเชิงโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เลียนแบบลักษณะเฉพาะ บุคลิกภาพ ความรู้ และกรอบความคิดของมนุษย์ ตั้งแต่การเลียนแบบทางกายภาพ (เช่น หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์) ไปจนถึงเลียนแบบเสมือนจริง (เช่น ป๊อปสตาร์เสมือนจริง) หรือการเลียนแบบที่ควบคุมโดยมนุษย์ (เช่น การเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์) ไปสู่การควบคุมด้วย AI โดยที่ไม่จำเป็นต้องเป็นเหมือนมนุษย์ทุกด้าน (เช่น Digital Twin หรือ Chatbot)
แม้มนุษย์ดิจิทัลจะมีศักยภาพ แต่กลับเผชิญกับความท้าทายมากมาย รวมถึงการใช้งานที่ผิดจรรยาบรรณ พฤติกรรมที่ไม่เหมาะสม การสร้างอคติและแบบแผนที่ขาดกฎระเบียบ มีความเสี่ยงต่อการขับเคลื่อนทางสังคม ทัศนคติทางวัฒนธรรมที่แตกต่างกัน และอื่น ๆ การ์ทเนอร์แนะนำให้ประเมินประเด็นทางสังคมและกฎระเบียบที่อาจเกิดขึ้นก่อนนำไปใช้
- โดรนและหุ่นยนต์อัตโนมัติแบบปรับเปลี่ยนได้ (Adaptive Autonomic Drones and Robots)
ระบบอัตโนมัติคือระบบกายภาพหรือซอฟต์แวร์ที่สามารถจัดการตนเอง โดยสามารถปฏิบัติงาน เรียนรู้ และเข้าใจเป้าหมายได้อย่างมีอิสระ ระบบเรียนรู้และระบบปรับตัวอัตโนมัติจะมีความสำคัญหากเทคโนโลยีเช่นหุ่นยนต์ได้รับการสเกลเพื่อให้บรรลุศักยภาพสูงสุด
อย่างไรก็ตาม มีความท้าทายมากมายเกิดขึ้น เนื่องจากยังมีความไม่ชัดเจนว่า หุ่นยนต์หรือระบบ AI ได้เรียนรู้อะไร หรือสิ่งที่หุ่นยนต์สามารถทำได้ (หรือไม่สามารถทำได้) การ์ทเนอร์แนะนำให้เริ่มทดสอบสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ซึ่งการนำไปใช้ตั้งแต่เนิ่น ๆ จะมอบความคล่องตัวและเป็นประโยชน์ในด้านประสิทธิภาพ แต่ต้องรับมือกับความเสี่ยงที่เกิดจากการวิเคราะห์ธุรกิจ ทั้งทางกฎหมายและจริยธรรม
