หมวดหมู่: บทความพิเศษ

โดย ไบรอัน เบิร์ก รองประธานฝ่ายวิจัยด้านนวัตกรรมและเทคโนโลยี การ์ทเนอร์ อิงค์

แม้ ChatGPT จะมีความสามารถที่น่าสนใจแต่ก็เรียกได้ว่ายังอยู่ในขั้นเริ่มต้น ซึ่งการใช้งาน Generative AI ในภาคองค์กรนั้นไปไกลและซับซ้อนกว่ามาก

ช่วงสามปีที่ผ่านมา มีบริษัท Venture Capital (VC) หลายแห่งลงทุนในโซลูชัน Generative AI ต่าง ๆ เป็นมูลค่ามากกว่า 1.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โดยเฉพาะการลงทุนกับการค้นพบยาด้วย AI และการเข้ารหัสซอฟต์แวร์ AI เป็นสองกลุ่มที่ได้รับเงินทุนมากที่สุด

โมเดลพื้นฐานในยุคแรก ๆ เช่น ChatGPT โฟกัสไปยังความสามารถของ Generative AI เพื่อเสริมงานด้านครีเอทีฟ แต่เราคาดว่าภายในปี ค.ศ. 2025 ยาและวัสดุการผลิตใหม่ ๆ มากกว่า 30% จะเป็นการค้นพบอย่างเป็นระบบโดยการใช้เทคนิค Generative AI จากที่วันนี้ไม่มีเลย นั่นเป็นเพียงหนึ่งในตัวอย่างของ Use Case มากมายของการนำ Generative AI มาใช้ในอุตสาหกรรม 

Use Case ต่าง ๆ ของการใช้ Generative AI

Generative AI สามารถใช้สำรวจความเป็นไปได้ของการออกแบบวัตถุได้หลากหลายเพื่อค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุด ไม่เพียงแต่เสริมและเร่งการออกแบบในหลาย ๆ ด้านเท่านั้น แต่ยังมีศักยภาพในการ “ประดิษฐ์คิดค้น (Invent)” นวัตกรรมการออกแบบ หรือ วัสดุที่มนุษย์อาจมองพลาดไปเป็นอย่างอื่น

ในแวดวงการตลาดและสื่อต่างรับรู้ถึงผลกระทบของ Generative AI ซึ่งการ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2568 ประมาณ 30% ของข้อความด้านการตลาดที่ส่งออกโดยองค์กรใหญ่ ๆ จะถูกสร้างขึ้นจากการสังเคราะห์โดยระบบ โดยเพิ่มขึ้นจากปี 2565 ที่มีน้อยกว่า 2% นอกจากนี้ ภายในปี 2573 ประมาณ 90% ของภาพยนตร์ฟอร์มยักษ์ที่จะเข้าฉายจะสร้างด้วย AI (ตั้งแต่ตัวหนังสือไปจนภาพเคลื่อนไหว)

อย่างไรก็ตามโดยทั่วไปแล้วนวัตกรรมเอไอมักจะเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่ง Generative AI ได้สร้าง Use Cases มากมายในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

1. การออกแบบและพัฒนายารักษาโรค (Drug Design)

Generative AI ถูกนำมาใช้ออกแบบและพัฒนายารักษาโรคสำหรับใช้ในกรณีต่าง ๆ แทนที่ต้องใช้เวลาหลายปี กลับย่นระยะเวลาให้เหลือเพียงไม่กี่เดือน เป็นโอกาสสำคัญของภาคเภสัชกรรมที่สามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายและระยะเวลาในการค้นพบยาตัวใหม่ได้อย่างมีนัยสำคัญ

2. วัสดุศาสตร์(Material Science)

เทคโนโลยี Generative AI กำลังส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมยานยนต์ การบินและอวกาศ การป้องกันประเทศ การแพทย์ รวมถึงอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์และพลังงาน โดยสามารถประกอบวัสดุขึ้นใหม่ทั้งหมดพร้อมกำหนดคุณสมบัติทางกายภาพได้อย่างเฉพาะ

กระบวนการนี้เรียกว่า Inverse Design สามารถกำหนดคุณสมบัติที่ต้องการและค้นหาวัสดุที่มีคุณสมบัติตรงตามที่กำหนดไว้ แทนที่จะอาศัยความบังเอิญเพื่อค้นหาวัสดุที่มีคุณสมบัติดังกล่าว ผลลัพธ์ที่ได้คือการค้นหา ตัวอย่างเช่น การค้นหาวัสดุที่เป็นตัวเหนี่ยวนำไฟฟ้าหรือมีแรงดึงดูดของแม่เหล็กมากกว่าวัสดุที่ใช้ในด้านพลังงานและการขนส่งในปัจจุบัน หรือการค้นหาวัสดุที่จำเป็นต้องมีความทนทานต่อการกัดกร่อน เป็นต้น

3. การออกแบบชิป (Chip Design)

Generative AI สามารถใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) ซึ่งเป็นเทคนิคหนึ่งทางด้าน Machine Learning สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพการจัดวางองค์ประกอบในการออกแบบแผงวงจรของเซมิคอนดักเตอร์ (Floorplanning) ซึ่ง Generative AI ช่วยย่นระยะเวลาของวงจรการพัฒนาผลิตภัณฑ์จากเดิมหลายสัปดาห์ที่ต้องทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญมนุษย์เหลือเป็นรายชั่วโมงแทน

4. ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data)

Generative AI เป็นหนทางเดียวในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) ซึ่งเป็นประเภทข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นโดยอัลกอริทึมที่สำคัญกว่าข้อมูลที่รวบรวมโดยตรงมาจากบุคคลจริง ทำให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัวของแหล่งข้อมูลดั้งเดิมที่ใช้ในการฝึกโมเดล ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลด้านสุขภาพที่สามารถสร้างขึ้นเพื่อการวิจัยและวิเคราะห์โดยไม่ต้องเปิดเผยตัวตนของผู้ป่วย ซึ่งใช้เวชระเบียนรับรองความเป็นส่วนตัว 

5. การออกแบบชิ้นส่วนประกอบต่าง ๆ (Parts Design)

Generative AI ช่วยให้อุตสาหกรรมต่าง ๆ ประกอบด้วย ภาคการผลิต ยานยนต์ การบินและอวกาศ และการป้องกันประเทศ สามารถออกแบบชิ้นส่วนประกอบต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อบรรลุเป้าหมายและข้อจำกัดได้ตามที่กำหนด อาทิ ในด้านประสิทธิภาพ ชนิดวัสดุและวิธีการผลิต ตัวอย่าง ผู้ผลิตรถยนต์สามารถใช้ Generative Design เพื่อคิดค้นการออกแบบที่เน้นน้ำหนักเบาขึ้น นำไปสู่เป้าหมายในการทำให้รถยนต์ประหยัดน้ำมันมากขึ้น เป็นต้น  

การฝังเทคโนโลยีต่าง ๆ อย่างเหมาะสม

ปัจจุบันระบบ AI ส่วนใหญ่จะถูกแยกเป็นประเภทต่าง ๆ หมายความว่า มันสามารถรับการฝึกและแยกแยะความแตกต่างระหว่างภาพสุนัขและแมวได้ ซึ่ง Generative AI สามารถฝึกฝนให้สร้างภาพสุนัขหรือแมวที่ไม่มีอยู่ในโลกจริงได้ ซึ่งความสามารถในการสร้างสรรค์เทคโนโลยีนี้คือ Game Changer

Generative AI ทำให้ระบบต่าง ๆ สามารถสร้างสิ่งประดิษฐ์ที่มีมูลค่าสูงได้ อาทิ วิดีโอ การเล่าเรื่อง ข้อมูลการฝึกอบรม หรือแม้แต่การออกแบบและสร้างแผนผังวงจรไฟฟ้าหรืออิเล็กทรอนิกส์ต่าง ๆ

ตัวอย่างเช่น Generative Pre-trained Transformer (GPT) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีภาษาธรรมชาติขนาดใหญ่ ที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างข้อความได้เหมือนมนุษย์ โดยในเจเนอเรชั่นที่ 3 (GPT-3) สามารถคาดการณ์คำที่จะใช้ในประโยคถัดไปตามการฝึกฝนที่สั่งสมมาในระบบ นอกจากนี้ยังสามารถเขียนเรื่องราว แต่งเพลงและประพันธ์บทกวี หรือแม้แต่เขียนโค้ดโปรแกรมในคอมพิวเตอร์ และ ChatGPT ยังช่วยนักเรียนทำการบ้านได้ในไม่กี่วินาที

นอกเหนือจากข้อความ (Text) แล้วยังสามารถสร้างภาพดิจิทัล อย่าง DALL·E 2, Stable Diffusion และ Midjourney ที่เป็น AI ที่สามารถสร้างภาพต่าง ๆ ได้จากข้อความ

ห้ามลืมเรื่องความเสี่ยง 

ก่อนที่องค์กรจะเดินหน้าอย่างเต็มรูปแบบกับ Generative AI ต้องระลึกเสมอว่า นอกจากโอกาสทางธุรกิจแล้ว Generative AI ยังมีภัยคุกคามอยู่เช่นกัน เช่น ความเป็นไปได้ในการปลอมแปลงข้อมูลแบบ Deepfakes ปัญหาเรื่องลิขสิทธิ์ และการใช้เทคโนโลยี Generative AI ในทางที่ผิดเพื่อมุ่งเป้าโจมตีองค์กร

องค์กรต้องทำงานร่วมกับผู้บริหารด้านความปลอดภัยและจัดการความเสี่ยง เพื่อลดความเสี่ยงแบบเชิงรุกจากการเสื่อมเสียชื่อเสียง การปลอมแปลง การล่อลวง และในเรื่องของการเมือง ที่เกิดจากการใช้ Generative AI ในทางที่ผิดทั้งต่อปัจเจกบุคคล องค์กรธุรกิจและภาครัฐบาล

องค์กรควรพิจารณาคำแนะนำการใช้ Generative AI อย่างมีความรับผิดชอบ ผ่านรายชื่อผู้จัดจำหน่ายและผู้ให้บริการที่ได้รับการรับรอง พร้อมให้ความสำคัญกับองค์กรที่มีความมุ่งมั่นสร้างความโปร่งใสในชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการใช้โมเดลอย่างเหมาะสม และ/หรือนำเสนอโมเดลของพวกเขาในโอเพ่นซอร์ส

กรุงเทพฯ ประเทศไทย 26 เมษายน 2565 – การ์ทเนอร์ อิงค์ คาดการณ์มูลค่าการใช้จ่ายบริการคลาวด์สาธารณะของผู้ใช้ปลายทางทั่วโลกในปี 2565 เติบโตเพิ่มขึ้น 20.4% คิดเป็นมูลค่า 494.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพิ่มจากในปี 2564 ที่มีมูลค่า 410.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และคาดว่าในปี 2566 มูลค่าจะเพิ่มขึ้นแตะระดับ 600 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

ซิด นาณ รองประธานฝ่ายวิจัยการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “บริการคลาวด์คือขุมพลังสำคัญที่ขับเคลื่อนองค์กรดิจิทัลในปัจจุบัน โดยผู้บริหารไอทีสามารถจัดหาบริการคลาวด์ที่มีอยู่มากมายในตลาดได้ตามต้องการ และพวกเขากำลังพิจารณาอย่างรอบคอบในการเลือกผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะเพื่อใช้ขับเคลื่อนธุรกิจที่ต้องการ มีความเฉพาะเจาะจง และนำผลลัพธ์ทางเทคโนโลยีต่าง ๆ มาปรับใช้ในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลให้กับองค์กรของพวกเขา”

การ์ทเนอร์คาดว่ามูลค่าการใช้จ่ายของผู้ใช้ปลายทางของบริการ Infrastructure-as-a-Service (หรือ IaaS) จะเติบโตสูงสุดในปีนี้ที่ 30.6% รองลงมา คือบริการ Desktop-as-a-Service (DaaS) ที่ 26.6% และตามมาด้วยบริการ Platform-as-a-Service (PaaS) ที่ 26.1% (ตามตารางที่ 1) ซึ่งการทำงานแบบไฮบริดกำลังกระตุ้นให้องค์กรต่าง ๆ เปลี่ยนแนวทางการใช้โซลูชันประมวลผลไคลเอ็นต์แบบเดิม เช่น เดสก์ท็อปและอุปกรณ์อื่น ๆ ในสำนักงาน ไปสู่บริการ DaaS ทำให้มูลค่าการใช้จ่ายบริการคลาวด์ในกลุ่มนี้เพิ่มสูงถึง 2.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2565 สอดคล้องกับความต้องการใช้ความสามารถต่าง ๆ ของคลาวด์เนทีฟโดยบัญชีผู้ใช้ปลายทางสำหรับบริการ PaaS เติบโตเพิ่มขึ้นถึง 109.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

ตารางที่ 1. คาดการณ์มูลค่าบริการคลาวด์สาธารณะของผู้ใช้ปลายทางทั่วโลก (หน่วย: ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ)

BPaaS = business process as a service; IaaS = infrastructure as a service; PaaS = platform as a service; SaaS = software as a BPaaS = business process as a service; IaaS = infrastructure as a service; PaaS = platform as a service; SaaS = software as a service

เนื่องจากการปัดเศษ ทำให้ตัวเลขบางตัวรวมกันแล้วไม่ตรงกับจำนวนรวมทั้งหมด

ที่มา: การ์ทเนอร์ (เมษายน 2565)

“ความสามารถของคลาวด์เนทีฟ เช่น การจำลองระบบคอมพิวเตอร์แบบเสมือน (Containerization), Database Platform-as-a-Service (dbPaaS) และ เอไอ (AI) / แมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) มีคุณสมบัติที่สมบูรณ์กว่าการประมวลผลแบบการใช้คอมพิวเตอร์แบบธรรมดา (Commoditized Compute) เช่น IaaS หรือ Network-as-a-Service ซึ่งมีราคาแพงกว่าและเป็นการเพิ่มภาระค่าใช้จ่ายขององค์กร” นาณ กล่าวเสริม

SaaS ยังเป็นตลาดบริการคลาวด์สาธารณะที่ใหญ่ที่สุด คาดว่าในปีนี้มีมูลค่าสูงถึง 176.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โดยการ์ทเนอร์คาดว่ามูลค่าใช้จ่ายบริการคลาวด์ในกลุ่มนี้จะเติบโตคงที่ เนื่องจากองค์กรต่าง ๆ เข้าถึงบริการ SaaS หลากหลายอยู่แล้ว ตัวอย่างเช่น เข้าถึงผ่านคลาวด์มาร์เก็ตเพลส และยังแยกย่อยออกไปบริการอื่น ๆ อีก รวมถึงแอปพลิเคชันอิสระ (Monolithic Applications) ไปจนถึง Composable parts อื่น ๆ เพื่อรองรับกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ (DevOps) ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

เทคโนโลยีเกิดใหม่ต่าง ๆ ในระบบคลาวด์คอมพิวติ้ง อาทิ Hyperscale Edge Computing และ Secure Access Service Edge (SASE) สร้างการเปลี่ยนแปลงให้ตลาดเทคโนโลยีอื่น ๆ เกิดเป็นผลิตภัณฑ์ในหมวดใหม่ ๆ และสร้างรายได้เพิ่มขึ้นให้แก่ผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะ

“ผลของประสิทธิภาพที่เพิ่มมากขึ้นของบริการคลาวด์หลัก ๆ (Core Cloud Services) ทำให้องค์กรหันมาให้ความสำคัญกับความสามารถที่หลากหลายของระบบคลาวด์เพิ่มขึ้นเพื่อสร้างการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลให้กับธุรกิจและการดำเนินงานภายในองค์กรได้โดยตรง ซึ่งบริการคลาวด์สาธารณะกลายเป็นส่วนสำคัญที่บังคับผู้ให้บริการนำมาใช้เพื่อรับมือกับความท้าทายทางสังคมและการเมือง เช่น ความยั่งยืนและอำนาจอธิปไตยของข้อมูล”

“ผู้นำไอทีที่ให้ความสำคัญกับคลาวด์และเข้าใจว่าคลาวด์เป็นเทคโนโลยีที่มอบโอกาสมากกว่าเป็นจุดจบขององค์กร จะประสบความสำเร็จในเส้นทางการเปลี่ยนแปลงไปสู่ดิจิทัลตามที่วางแผนไว้ เช่นเดียวกับองค์กรที่นำคลาวด์มาผสานรวมเข้ากับเทคโนโลยีอื่น ๆ ในเครือข่ายที่เชื่อมโยงกัน และทำให้เทคโนโลยีเกิดใหม่มีประสิทธิภาพดียิ่งขึ้น” นาณ กล่าวเสริม

ลูกค้าของการ์ทเนอร์ สามารถดาวน์โหลดรายงาน Forecast: Public Cloud Services, Worldwide, 2020-2026, 1Q22 Update ฉบับเต็มได้ที่นี่ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมสามารถรับชมสัมนาออนไลน์ของการ์ทเนอร์ในหัวข้อ Cloud Computing Scenario: The Future of Cloud

เกี่ยวกับ Gartner for High Tech

Gartner for High Tech นำเสนอแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดตามขอบเขตความผิดชอบให้แก่ผู้นำเทคโนโลยีและทีมงานไอที รวมถึงข้อมูลเชิงลึกในอุตสาหกรรม มุมมองกลยุทธ์แนวโน้มเกิดใหม่และการเปลี่ยนแปลงในตลาด เพื่อให้สามารถจัดลำดับความสำคัญของภารกิจและสร้างความสำเร็จให้แก่องค์กรในอนาคต อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ www.gartner.com/en/industries/high-tech หรือติดตามข่าวสารและการอัปเดตจาก Gartner for High Tech ได้ที่ Twitter และ LinkedIn

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gartner for High Tech Leaders คลิกที่ Twitter และ LinkedIn. หรือคลิกติดตามข่าวสารและข้อมูลเชิงลึกอื่น ๆ ได้ที่ IT Newsroom

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์ 

บริษัท การ์ทเนอร์ (Gartner, Inc.) (NYSE: IT) คือบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลก มอบข้อมูลเชิงลึก คำแนะนำ และเครื่องมือต่าง ๆ แก่ผู้บริหารองค์กรธุรกิจ เพื่อรองรับการดำเนินภารกิจสำคัญที่มีอยู่ในปัจจุบันและสร้างองค์กรให้ประสบความสำเร็จในอนาคต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางของการ์ทเนอร์ในการช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจอย่างถูกต้องเพื่อขับเคลื่อนอนาคตของธุรกิจได้ที่ gartner.com

ยินดีต้อนรับทุกท่านสู่ปี 2022 และเป็นประจำทุกปี เราจะได้เห็นการคาดการณ์ความเคลื่อนไหวในแวดวงเทคโนโลยี ในปีนี้วีเอ็มแวร์ จะมาแชร์เทรนด์เทคโนโลยีสำคัญ ๆ เพื่อให้เห็นถึงความต้องการเทคโนโลยีระดับองค์กรที่กำลังจะเข้ามามีบทบาทในการยกระดับการทำงาน แต่ที่แน่ ๆ มีบางด้าน: ที่ไม่จำเป็นต้องใช้พลังพิเศษในการทำนายเลย นั่นคือ การทำงานแบบมัลติคลาวด์ที่ยังคงดำเนินต่อไป เนื่องจากมัลติคลาวด์ช่วยให้องค์กรมีอิสระในการดำเนินการตามกลยุทธ์คลาวด์ที่ดีที่สุด เร่งความเร็วในการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจและการพัฒนานวัตกรรมแอปพลิเคชัน ดังนั้นเราจะมองเห็นรูปแบบการทำงานใหม่ ๆ ที่เน้นการทำงานผ่านมัลติคลาวด์มากยิ่งขึ้น โดยเทรนด์ดังกล่าวจะครอบคลุมทั้งคลาวด์ ระบบซีเคียวริตี้ ระบบแอปพลิเคชัน ระบบรองรับการทำงานจากทุก ๆ ที่ (Anywhere Workspace) และ Enterprise Blockchain 

คลาวด์ 

บริษัทส่วนใหญ่ได้ทำการกำหนดโซลูชันในการเคลื่อนย้ายแอปพลิเคชันข้ามผ่านระบบคลาวด์ต่าง ๆ ไว้แล้ว (แม้ว่าหลาย ๆ สภาพแวดล้อมจะเอื้อต่อการเคลื่อนย้ายแอปพลิเคชันไม่เท่ากัน) อย่างไรก็ดี การเคลื่อนย้ายข้อมูลก็ยังคงเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ เพราะข้อมูลคือหัวใจสำคัญในการทำงานของแอปพลิเคชัน โดยระบบการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเดิม ไม่สามารถมอบประสบการณ์การทำงานที่เหมือนกับคลาวด์ได้ เพราะมันถูกจำกัดด้วยขีดความสามารถของอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดในการจัดการทรัพยากร ทำให้อาจจะเกิดการติดขัดการเข้าถึงข้อมูล ปริมาณความจุที่ไม่เพียงพอ ข้อจำกัดในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น เพิ่มความยากในการตัดสินใจในการวางตำแหน่งที่มีความซับซ้อน และมีค่าใช้จ่ายสูงตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงการดูแลระบบทั้งหมด การที่อุตสาหกรรมมุ่งหน้าเข้าสู่ยุคของ multi-cloud/zettabyte จะยิ่งเจอกับข้อจำกัดเหล่านี้มากขึ้น ในอีกสองปีข้างหน้า เราคาดการณ์ว่าจะได้เห็นโครงสร้างข้อมูลที่ทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพบนคลาวด์ที่จะช่วยแบ่งเบาการจัดการข้อมูลต่าง ๆ ในองค์กร เพิ่มความสำเร็จในการพัฒนาสถาปัตยกรรมมัลติคลาวด์

ระบบซีเคียวริตี้หรือความปลอดภัย 

ในขณะที่องค์กรใช้วิธีการจัดการโดยการเซ็กเมนต์เครือข่ายเพื่อหยุดยั้งการแพร่กระจายของ ransomware ผู้โจมตีได้เริ่มใช้ประโยชน์จากข้อมูลส่วนตัวในการข้ามไปมายังเครือข่ายได้อย่างอิสระ ด้วยการใช้ข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือนี้ ผู้โจมตีจึงสามารถทำกิจกรรมที่ไม่พึงประสงค์ได้มากมายโดยไม่มีสัญญาณเตือน การโจมตีด้วยข้อมูลส่วนตัวที่ถูกขโมยมานี้ หลาย ๆ ครั้ง จะใช้เครื่องมือที่มีอยู่แล้ว เช่น PowerShell ในการเจาะเข้าระบบได้โดยไม่ถูกตรวจจับ เมื่อผู้โจมตีสามารถเข้าไปในระบบเครือข่ายขององค์กรได้แล้ว พวกเขาจะเสมือนมี “กุญแจบ้าน” และสามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญของลูกค้าที่มีความละเอียดอ่อนและข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทได้

นอกจากนี้ยังมีการโจมตีแบบ double-extortion ransomware โดยผู้โจมตีจะทำการส่งข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนออกจากองค์กรอย่างเงียบๆ ก่อนที่จะทำการเข้ารหัสไฟล์ของเหยื่อและขู่ว่าจะเปิดเผยข้อมูลที่มีสำคัญต่อสาธารณะ โดยการกระทำเหล่านี้จะสร้างผลกำไรทางการเงินแก่อาชญากรไซเบอร์ ไม่เพียงแต่บังคับให้องค์กรจ่ายเงินเพื่อเป็นค่าถอดรหัสข้อมูลในไฟล์ของพวกเขาเท่านั้น แต่ยังต้องจ่ายเงินเพื่อปกป้องข้อมูลที่มีความสำคัญไม่ให้ถูกขายหรือถูกเปิดเผยต่อสาธารณะอีกด้วย

แม้ว่าการโจมตีของ ransomware อย่าง Kaseya และ Colonial Pipeline จะเป็นข่าวครึกโครมในปีที่ผ่านมา แต่เราเชื่อว่าผู้คุกคามจะต้องก้าวไปอีกขั้นในปี 2022 โดยใช้การโจมตีด้วย double-extortion ransomware ที่ได้มาจากการโจรกรรมข้อมูลส่วนตัว

ข่าวดีก็คือเราสามารถพึ่งพากลุ่มบริษัทเทคโนโลยี ชุมชนโอเพ่นซอร์ส สถาบันการศึกษา สถาบันความปลอดภัยทางไซเบอร์ และหน่วยงานภาครัฐทั่วโลกที่รวมตัวกันเพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ ที่พวกเราเคยทำมาแล้วและเราพร้อมสู้อีกครั้ง

แอปพลิเคชัน 

เราจะได้เห็นเครื่องมือที่นำ Kubernetes มาใช้แก้ปัญหาใหม่ ๆ ที่จะเกิดขึ้น พร้อมกับเปลี่ยนแปลงวิธีในการพัฒนาแอปพลิเคชันและการรักษาความปลอดภัย แนวทางของ Kubernetes ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จในโครงสร้างพื้นฐานแบบคอนเทนเนอร์ และแนวคิดแบบนี้จะมีการนำไปใช้ในวงกว้างมากขึ้น เราจะเห็นได้จากจำนวนของระบบที่เพิ่มขึ้น (การสร้างระบบ การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน และการวางแผนควบคุมการทำงานแอปพลิเคชันแบบรวมศูนย์) ที่มีการใช้ประโยชน์จาก Kubernetes โดยเปลี่ยนจากแนวทางแบบ Imperative DevSecOps ที่เน้นกระบวนการ มาเป็น Manifest-based Model ของ Kubernetes ที่เน้นผลลัพธ์เป็นหลัก ซึ่งจะนำไปสู่มุมมองอีกด้านหนึ่งทางไอทีที่ต้องพยายามทำความเข้าใจกับงานที่กำลังทำอยู่ อีกทั้งการจัดเตรียม API เพื่อเปลี่ยนการทำงานที่กำลังดำเนินงาน ไปยังระบบที่แสดงรายการการใช้งานเพื่อแสดงสถานะและเพื่อให้สามารถตรวจสอบข้อมูลของสถานะจริงกับสถานะที่คาดไว้ได้ ช่วยให้สามารถจัดการกับความท้าทายในด้านอื่นๆเช่น AI/ML การประมวลผลแบบ stream-based การรวมแอปพลิเคชันและการจัดการอื่น ๆ โดยไม่กระทบกับการลงทุนในการเปลี่ยนแปลงทั้งระบบอย่างมีนัยยะ

Anywhere Workspace หรือการทำงานได้จากทุกที่ 

แนวโน้มสำคัญประการหนึ่งที่เราได้คาดการณ์ไว้ในส่วนของผู้ใช้งานปลายทาง คือการตรวจสอบสิทธิ์ในการเข้าใช้งานแบบไม่ใช้รหัสผ่าน ซึ่งเราเชื่อว่าเป็นสิ่งที่จะต้องมีในอนาคต

การเข้าใช้งานโดยไม่ใช้รหัสผ่านเป็นประเภทของการตรวจสอบสิทธิ์ที่จะเข้ามาแทนที่รหัสผ่านโดยอาศัยปัจจัยที่เกี่ยวข้องต่าง ๆ เช่น ระบบไบโอเมตริกซ์ ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าสู่การตรวจสอบการใช้งานทรัพยากรขององค์กรด้วยการสแกนใบหน้าหรือสแกนลายนิ้วมือ แทนที่จะต้องคอยจดจำรหัสผ่านที่จะต้องทำการเปลี่ยนอยู่ตลอดเวลาหรือการใช้แอปพลิเคชันในการตรวจสอบความถูกต้อง (Authenticator App)

เราจะเริ่มเห็นว่าในปี 2022 การใช้งาน VPN จะเริ่มหายไปจากเดิมมาก ในช่วงของการระบาดของไวรัสครั้งใหญ่ บริษัทต่าง ๆ ได้ตระหนักดีว่า VPN เป็นหนึ่งในพื้นที่เสี่ยงที่สุด และไม่ได้รับการรักษาความปลอดภัยเพียงพอสำหรับผู้ใช้จากระยะไกลที่ต้องการการเข้าถึงเครือข่ายองค์กรในวงกว้าง  ทั้งนี้เทคโนโลยี Micro-perimeters รวมถึงการตรวจสอบความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ และโซลูชั่น SASE ที่หลากหลายคือตัวแทนใหม่ของ VPN ในอนาคต

Enterprise Blockchain บล็อกเชนกับงานบริหารจัดการระหว่างองค์กร 

ทุกวันนี้เวิร์คโฟลว์ในการทำงานระหว่างองค์กร ของหลาย ๆ องค์กร มีการทำงานแยกเป็นส่วนๆ และมีความยุ่งยากซับซ้อนในการดูแล ทำให้เกิดความล่าช้า เพิ่มต้นทุน และเป็นอุปสรรคต่อการพัฒนานวัตกรรม โดยข้อมูลของเวิร์คโฟลว์การทำงานนี้มักจะถูกเก็บไว้ในส่วนต่าง ๆ ภายในองค์กร ส่งผลให้การแบ่งปันและการจัดการข้อมูลข้ามองค์กรไม่มีประสิทธิภาพและมีค่าใช้จ่ายสูง และนี่คือจุดที่เทคโนโลยีบล็อกเชน/บัญชีแยกประเภทแบบดิจิทัล (DLT) เข้ามามีบทบาท ในขณะที่ cryptocurrencies และ non-fungible tokens (NFTs) ที่ถูกพัฒนาขึ้นบนเทคโนโลยีบล็อกเชนได้รับความนิยมทำให้เทคโนโลยีบล็อกเชนถูกจับตามองว่าจะเป็นตัวช่วยในการขับเคลื่อนประสิทธิภาพขององค์กรอย่างแท้จริง พลังที่แท้จริงของบล็อคเชนคือการช่วยให้หลายฝ่ายสามารถทำงานร่วมกันด้วยข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือ ทำให้การทำธุรกรรมทางดิจิทัลเป็นไปได้อย่างสมบูรณ์และปลอดภัย เทคโนโลยีที่กำลังเจริญเติบโต รวมถึงรูปแบบในการส่งมอบงาน การนำมาตรฐานและประสิทธิภาพของสภาพแวดล้อมในการทำงานแบบใหม่มาปรับใช้ จะช่วยเพิ่มความเร็วในการพัฒนาองค์กร

ในปี 2022 เรามองว่า เราจะเห็นความสำคัญของบล็อกเชนที่มีต่อองค์กรชัดเจนขึ้น รวมไปถึงการเร่งความเร็วในการปรับตัวในการพัฒนาใช้ผลิตภัณฑ์ในหลายอุตสาหกรรม (เช่น การใช้งานในซัพพลายเชน เป็นต้น) จะเป็นการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในการดำเนินธุรกิจระหว่างองค์กร ขณะที่สถาบันทางการเงิน จะสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้า รองรับการทำงานที่มีความถี่และมีซับซ้อนสูง เราคาดหวังว่าจะเริ่มมีการปรับใช้บล็อคเชนในองค์กรอย่างกว้างขวางยิ่งขึ้นในปี 2022 และเราจะเห็นสถาบันการเงินรายใหญ่มีความมั่นใจในการปรับใช้เทคโนโลยีบล็อคเชนในการดำเนินธุรกิจและให้บริการมากยิ่งขึ้น