“Gartner” เปิด 10 เทรนด์เทคโนโลยีเปลี่ยนโฉมธุรกิจปี 2569
ในปี 2569 จะเป็นปีที่สำคัญต่อผู้นำด้านเทคโนโลยีที่ต้องเผชิญกับการหยุดชะงัก นวัตกรรม ไปจนถึงความเสี่ยงที่ขยายตัวรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยพบมาก่อน
เทรนด์เทคโนโลยีทั้งหมดในปีหน้าจะเชื่อมโยงกับโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI (AI-driven world) และเชื่อมต่อกัน
ตลอดเวลา ซึ่งองค์กรธุรกิจต้องขับเคลื่อนนวัตกรรมอย่างมีความรับผิดชอบ ดำเนินงานด้วยความเป็นเลิศ และสร้างความไว้วางใจทางดิจิทัลไปพร้อมกัน
ผู้นำองค์กรต้องเผชิญกับ การหยุดชะงัก (Disruption) นวัตกรรม และความเสี่ยงที่ขยายตัวรวดเร็ว
10 เทรนด์เทคโนโลยีสำคัญแห่งปี 2569
1. AI Supercomputing Platforms
AI Supercomputing Platforms (แพลตฟอร์ม AI ซูเปอร์คอมพิวติ้ง) เป็นการรวมพลังของ CPU, GPU, ชิป AI ASICs และการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิก (จำลองสมองมนุษย์) ช่วยให้องค์กรจัดการงานที่ซับซ้อนมหาศาล ปลดล็อกประสิทธิภาพและนวัตกรรม ต้องอาศัย Orchestration Software เพื่อจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ คาดการณ์ว่าภายในปี 2571 องค์กรชั้นนำ 40% จะใช้สถาปัตยกรรม Hybrid Computing (เพิ่มจาก 8% ในปัจจุบัน) ตัวอย่างการใช้งาน: คิดค้นยาใหม่ในไม่กี่สัปดาห์ (แทนที่จะใช้เวลาหลายปี) หรือจำลองตลาดโลกเพื่อลดความเสี่ยง
2. Multi Agent Systems (MAS)
Multi Agent Systems (MAS) คือชุดของ AI Agent (ตัวแทน AI) ที่โต้ตอบกันเองเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน ช่วยให้องค์กรสามารถทำให้กระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติได้จริง
สร้างวิธีการใหม่ๆ ให้ “คน” และ “AI Agent” ทำงานร่วมกัน Agent แบบโมดูลาร์ (Modular) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เร่งการส่งมอบ และลดความเสี่ยง ทำให้องค์กรสามารถขยายการดำเนินงาน (Scale) และปรับใช้ได้รวดเร็วตามความต้องการ
3. Domain-Specific Language Models (DSLMs)
LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) ทั่วไป มักไม่ตอบโจทย์งานเฉพาะทางของธุรกิจ DSLMs คือโมเดลภาษาที่ถูกฝึกหรือปรับแต่งด้วย ข้อมูลเฉพาะทาง สำหรับอุตสาหกรรมนั้นๆ
DSLMs ให้ความแม่นยำสูงกว่า ต้นทุนต่ำกว่า และปฏิบัติตามข้อกำหนด (Compliance) ได้ดีกว่า คาดการณ์ว่าภายในปี 2571 มากกว่าครึ่งหนึ่ง (50%) ของโมเดล GenAI ที่องค์กรใช้ จะเป็นแบบ DSLMs AI Agent ที่ใช้ DSLM จะตีความบริบทเฉพาะอุตสาหกรรมและตัดสินใจได้ถูกต้องแม่นยำ
4. AI Security Platforms
AI Security Platforms เป็นแนวทางการทำงานแบบ “รวมศูนย์” เพื่อรักษาความปลอดภัยแอปพลิเคชัน AI ทั้งหมด ช่วยรวมศูนย์การมองเห็น (Visibility) และบังคับใช้นโยบายการใช้งาน AI ป้องกันความเสี่ยงเฉพาะของ AI เช่น
Prompt Injection (การโจมตีด้วยพรอมต์),
Data Leakage (ข้อมูลรั่วไหล) ป้องกันการกระทำที่เป็นอันตรายของ Agent (Rogue Agent Actions) คาดการณ์ว่าภายในปี 2571 องค์กรมากกว่า 50% จะใช้ AI Security Platforms
5. AI-Native Development Platforms
AI-Native Development Platforms คือแพลตฟอร์มที่ใช้ GenAI เพื่อสร้างซอฟต์แวร์ได้รวดเร็วและง่ายขึ้น ช่วยให้ Software Engineer ที่ทำงานหน้างาน (Forward-Deployed Engineer) ทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญในโดเมนเพื่อพัฒนาแอปฯ ได้โดยตรง องค์กรสามารถใช้ ทีมขนาดเล็กที่ทำงานคู่กับ AI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันได้มากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญในโดเมนที่ไม่ใช่สายเทคนิค (Non-technical) ก็สามารถผลิตซอฟต์แวร์เองได้ คาดการณ์ว่าภายในปี 2573 องค์กร 80% จะเปลี่ยนทีมวิศวกรซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ ให้เป็นทีมที่เล็กและคล่องตัวขึ้นโดยมี AI เสริม
6. Confidential Computing
Confidential Computing เป็นแนวทางใหม่ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล “ขณะกำลังถูกประมวลผล” (Data-in-use) ใช้วิธีแยกภาระงาน (Workload) ไว้ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย (Trusted Execution Environment – TEE) ช่วยให้ข้อมูลเป็นส่วนตัว แม้แต่จากเจ้าของโครงสร้างพื้นฐาน
หรือผู้ให้บริการคลาวด์ มีประโยชน์สูงสุดกับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมเข้มงวด หรือมีความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์
คาดการณ์ว่าภายในปี 2572 มากกว่า 75% ของการประมวลผลบนโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่น่าเชื่อถือ จะใช้ Confidential Computing
7. Physical AI
Physical AI คือการนำความฉลาดของ AI มาสู่โลกจริง โดยฝังไว้ในเครื่องจักรและอุปกรณ์ ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ หุ่นยนต์ (Robotics), โดรน และอุปกรณ์อัจฉริยะ
ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพที่วัดผลได้จริง ในอุตสาหกรรมที่เน้นระบบอัตโนมัติและความปลอดภัย องค์กรที่นำไปใช้ ต้องการทักษะใหม่ที่เชื่อมโยงระบบไอที (IT), การดำเนินงาน (OT) และวิศวกรรม (Engineering)
8. Preemptive Cybersecurity
Preemptive Cybersecurity คือการเปลี่ยนโหมดจากการป้องกันแบบ Reactive (ตั้งรับ) ไปสู่โหมด Proactive (เชิงรุก) หมายถึงการดำเนินการ “ก่อน” ที่ผู้โจมตีจะโจมตีสำเร็จ ใช้เทคโนโลยี
เช่น AI-powered SecOps, Programmatic Denial และ Deception (เทคโนโลยีลวง) เพื่อหลอกล่อ Hacker คาดการณ์ว่าภายในปี 2573 โซลูชันเชิงป้องกันล่วงหน้า จะคิดเป็นครึ่งหนึ่ง (50%) ของการใช้จ่ายด้านความปลอดภัยทั้งหมด
9. Digital Provenance
คือความสามารถในการตรวจสอบ แหล่งที่มา, ความเป็นเจ้าของ และความสมบูรณ์ (Integrity) ของสินทรัพย์ดิจิทัล จำเป็นอย่างยิ่ง เมื่อองค์กรต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์ Open Source, โค้ดจากบุคคลที่สาม และเนื้อหาที่สร้างโดย AI เครื่องมือใหม่ๆ ที่ใช้คือ Software Bills of Materials (SBoM), Attestation Database และ Digital Watermarking
คาดการณ์ว่าภายในปี 2572 องค์กรที่ไม่ได้ลงทุนด้านนี้ จะเผชิญความเสี่ยงถูกลงโทษมูลค่ามหาศาล
10. Geo patriation
คือการย้ายข้อมูลและแอปพลิเคชันจาก Global Public Cloud (คลาวด์สาธารณะระดับโลก) กลับสู่การดำเนินงานแบบท้องถิ่น (Local) สาเหตุหลักมาจาก ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ (Geopolitical Risk) และความต้องการ Cloud Sovereignty (อธิปไตยบนคลาวด์) การย้ายกลับไปใช้ Sovereign Cloud หรือ Regional Cloud Provider ช่วยให้องค์กรควบคุมการเก็บข้อมูลในพื้นที่ได้ดีขึ้น
ช่วยปรับปรุงการปฏิบัติตามกฎระเบียบท้องถิ่น (Local Regulations) และสร้างความไว้วางใจให้ลูกค้า
บทสรุป
ปี 2569 ไม่ใช่แค่ยุคของเทคโนโลยีที่ชาญฉลาดกว่า แต่ยังเป็นยุคที่ต้อง “ใช้เทคโนโลยีอย่างมีความรับผิดชอบ” องค์กรที่สามารถผสาน นวัตกรรม ความปลอดภัย และความไว้วางใจ เข้าด้วยกันได้ จะเป็นผู้กำหนดอนาคตของเศรษฐกิจดิจิทัลในทศวรรษต่อไปอย่างแท้จริง
บทความโดย : ภูชิต มุณีวงศ์ (Future Trend Researcher)
อ้างอิงจาก:
Gartner Identifies the Top Strategic Technology Trends for 2026
เข้าถึงได้จาก: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-10-20-gartner-identifies-the-top-strategic-technology-trends-for-2026
