หมวดหมู่: เทคโนโลยี

เส้นทาง Net Zero สู่ Sustainable IT

Post author By Editorial
Post date มิถุนายน 5, 2024

โดย ออทัมน์ สแตนนิช ผู้อำนวยการฝ่ายนักวิเคราะห์ของการ์ทเนอร์

ประเทศไทยกำลังมุ่งสู่การเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจ เพื่อสร้าง Net Zero Economy โดยมีเป้าหมายหลัก คือ บรรลุความเป็นกลางทางคาร์บอนภายในปี 2050 รวมทั้งปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์ภายในปี 2065 นอกจากนี้ได้มีการปรับเป้าหมาย NDC ให้เข้มงวดขึ้นเพื่อลดการปล่อยมลพิษได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยตั้งเป้าลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก 30-40% ภายในปี 2030 ซึ่งองค์กรต่าง ๆ ในไทยต้องคำนึงถึงพันธกรณีด้านสิ่งแวดล้อมทั้งในปัจจุบันและอนาคต

เนื่องจากการใช้พลังงานไปกับกิจกรรมต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับด้าน ICT (เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร) พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ภาระผูกพันเหล่านี้จึงมีความสำคัญมากขึ้น ข้อมูลจากองค์กรวิจัยด้านเซมิคอนดักเตอร์ (SRC) และสำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ (IEA) ระบุว่าตอนที่องค์กรเพิ่งเริ่มต้นยุคดิจิทัลเมื่อทศวรรษ 2010 นั้น งานต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ ICT ใช้พลังงานทั่วโลกแค่ 0.1% แต่คาดว่าภายในปี 2030 จะพุ่งไปถึง 6.4% เพราะเทรนด์ AI, อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ดาต้า ชิป และเซ็นเซอร์ รวมถึงสิ่งอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

หลายองค์กรมักมองข้ามผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล แต่แท้จริงแล้ว Sustainable IT หรือ ไอทีที่เป็นมิตรต่อโลกคือหัวใจสำคัญเพื่อให้บรรลุเป้าหมายการลดก๊าซเรือนกระจก (GHG) การบริหารจัดการการใช้น้ำ การจัดการขยะและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับความหลากหลายทางชีวภาพ

แผนแม่บทสำหรับไอทีที่ยั่งยืนเป็นความจำเป็นเพื่อช่วยให้ผู้บริหารฝ่ายจัดการโครงสร้างพื้นฐานและฝ่ายปฏิบัติการ (I&O) บรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืนขององค์กร แม้ว่าพวกเขาจะไม่สามารถบรรลุเป้าหมาย Net Zero ได้ในช่วงทศวรรษ 2020 แต่เทคโนโลยีที่อยู่ระหว่างการวิจัยและพัฒนาจะช่วยเร่งความคืบหน้าในช่วงทศวรรษ 2030

เป้าหมายขององค์กรคือการ Bend the Curve หรือการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขปัญหาไปในทิศทางที่ดีขึ้น เพื่อบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม ที่ต้องลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่เกิดจากไอทีให้เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้จะมีปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเพิ่มขึ้นก็ตาม

การประเมินค่าพื้นฐานของการปล่อยก๊าซเรือนกระจก GHG ของไอทีและแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของ GHG เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี ผู้บริหารฝ่าย I&O ควรวางแผนพัฒนากลยุทธ์ Sustainable IT ให้ครอบคลุมทั้งดาต้าเซ็นเตอร์ คลาวด์ ดิจิทัลเวิร์กสเปซ และแผนส่งเสริมการตัดสินใจด้านข้อมูลและซอฟต์แวร์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

ดาต้าเซ็นเตอร์และคลาวด์

องค์กรส่วนใหญ่มีสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดคลาวด์ ซึ่งรวมถึงพับลิกคลาวด์ ไพรเวทคลาวด์ และดาต้าเซ็นเตอร์ภายในองค์กร ทำให้มีโอกาสมากมายที่จะทำให้ Hybrid Cloud ยั่งยืนยิ่งขึ้น

สำหรับองค์กรที่เพิ่งเริ่มต้นแนวคิดความยั่งยืน การดำเนินการในศูนย์ข้อมูลภายในองค์กร ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ได้แก่ การตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้น การจัดการเวิร์กโหลดที่ไม่จำเป็น การใช้พลังงานสำหรับการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลอย่างคุ้มค่า การกำจัดอุปกรณ์ที่ไม่ได้ใช้งานหรืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตที่ถูกแฮกเกอร์โจมตีผ่านไวรัสคอมพิวเตอร์ ที่เรียกว่า อุปกรณ์ซอมบี้ (Zombie Equipment)

แม้จะมีอีกหลายวิธีที่จะช่วยปรับปรุงความยั่งยืนของดาต้า เซ็นเตอร์ แต่สิ่งที่ดีที่สุดที่องค์กรสามารถทำได้ในตอนนี้คือ การเปลี่ยนจาก “ประสิทธิภาพของอุปทาน – Efficiency of Supply” ไปเป็น “การจัดการกับอุปสงค์ – Demand Management” กล่าวอีกนัยหนึ่งคือการเปลี่ยนจากระบบที่เปิดอยู่ตลอดเวลา ไปเป็นระบบพร้อมใช้งานตลอดเวลา เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความต้องการเวิร์กโหลดและการกำกับดูแลข้อมูล หรือ Data Governance

ไม่มีองค์กรใดย้ายไปใช้คลาวด์ด้วยเหตุผลเพียงเพื่อความยั่งยืน แต่ผู้บริหารบางรายกำลังเร่งการย้ายข้อมูลขึ้นไปบนคลาวด์ เนื่องจากมีศักยภาพอย่างมากในการลดก๊าซเรือนกระจก ภายใต้เงื่อนไขบางประการ ซึ่งองค์กรเหล่านี้สามารถลดการปล่อยก๊าซได้มากถึง 70% ในระยะยาว โดยการย้ายจากศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรไปใช้บริการพับลิกคลาวด์สาธารณะ

แม้ว่าผู้ให้บริการจะมีหน้าที่ในการทำให้คลาวด์เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม แต่การใช้คลาวด์อย่างยั่งยืนก็เป็นความรับผิดชอบขององค์กรเช่นกัน

ดิจิทัลเวิร์กสเปซ

ดิจิทัลเวิร์กสเปซเป็นแหล่งปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่สำคัญที่สุด เมื่อเทียบกับเทคโนโลยีที่มีความก้าวหน้าอื่น ๆ ซึ่งการปล่อยมลพิษเกิดขึ้นตั้งแต่แหล่งกำเนิดไปจนถึงกระบวนการต่าง ๆ (ตั้งแต่การผลิตถึงการจัดจำหน่าย) ตลอดจนการใช้เทคโนโลยี

ผู้บริหารด้านการปฏิบัติงานและเทคโนโลยี (I&O) สามารถยกระดับความยั่งยืนของดิจิทัลเวิร์กสเปซได้ด้วยการยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ โดยซื้ออุปกรณ์ที่ผ่านการปรับสภาพ (Refurbished) และตั้งค่าอุปกรณ์ให้อยู่ในโหมดประหยัดพลังงานโดยอัตโนมัติ แต่ฝ่าย IT มีหน้าที่เพียงครึ่งเดียวเท่านั้น พนักงานเองก็จำเป็นต้องมีส่วนร่วมในการลดดิจิทัลคาร์บอนฟุตพริ้นท์ของตนเองด้วย

การยกระดับความตระหนักรู้ด้านสิ่งแวดล้อมของพนักงานถือเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญ เนื่องจากพนักงานส่วนใหญ่มักมองข้ามผลกระทบที่ตนเองมีต่อการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการใช้ไอที ไม่ใช่เพราะพวกเขาไม่ใส่ใจต่อสิ่งแวดล้อม แต่เนื่องจากไม่ได้รับผลกระทบโดยตรง ดังนั้นการสร้างประสบการณ์การทำงานดิจิทัลที่ยั่งยืนจึงเป็นสิ่งจำเป็น ซึ่งต้องมุ่งเน้นไปที่การเสริมความรู้ให้พนักงานสามารถใช้เทคโนโลยีในรูปแบบที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากยิ่งขึ้น

ข้อมูล – Data

แม้ว่าผู้บริหารฝ่าย I&O จะไม่ได้มีหน้าที่โดยตรงในการบริหารจัดการดาต้าขององค์กร แต่ว่าพวกเขามีบทบาทสำคัญในการประเมินผลกระทบของดาต้าต่อพื้นที่จัดเก็บข้อมูลภายในดาต้าเซ็นเตอร์ โดยการทำงานร่วมมือกับผู้บริหารฝ่ายวิเคราะห์และจัดการข้อมูล หรือ D&A พวกเขาสามารถช่วยออกแบบวิธีลดการใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ไม่จำเป็น รวมถึงยกระดับประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูล เพื่อลดผลกระทบต่อความยั่งยืนในภาพรวม

ข้อมูลเปรียบเสมือนทรัพย์สินที่สร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง (Competitive Differentiation) แต่ในขณะเดียวกัน ข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้การใช้พลังงานไฟฟ้าเพิ่มสูงขึ้น ปัญหานี้ยิ่งทวีความรุนแรงเมื่อข้อมูลถูกส่งผ่านเครือข่าย การเคลื่อนย้ายข้อมูลภายในเครือข่าย การเข้าออกคลาวด์ ล้วนใช้พลังงานมหาศาล

การย้ายข้อมูลไปบนคลาวด์ ไม่ใช่การแก้ปัญหาข้อมูลอย่างยั่งยืน วิธีที่ยั่งยืนกว่า คือ การแก้ไขที่ต้นเหตุด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการเคลื่อนย้ายข้อมูล การลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานนานแล้ว การจัดเก็บข้อมูลกับผู้ให้บริการคลาวด์ที่ตั้งอยู่ในภูมิภาคเดียวกับผู้ใช้ และเหตุผลอื่น ๆ

ซอฟต์แวร์

เรื่องของความยั่งยืนไม่ได้หยุดอยู่แค่ที่ฮาร์ดแวร์เท่านั้น ซอฟต์แวร์เองก็มีจุดด้อยในเรื่องประสิทธิภาพที่มักจะส่งผลกระทบไปยังทีมฮาร์ดแวร์ด้วยเช่นกัน โดยซอฟต์แวร์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมจะเน้นเรื่องการประหยัดพลังงานและสามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ยังเป็นหัวข้อที่ซับซ้อนมาก โดยมีประเด็นย่อยที่ต้องคำนึง อาทิ การออกแบบระบบใหม่ให้คำนึงถึงความยั่งยืน การหาพันธมิตรทางธุรกิจที่คำนึงถึงความยั่งยืน บริการโฮสต์ข้อมูลที่คำนึงถึงความยั่งยืนจากคลาวด์และศูนย์ข้อมูล รวมทั้งผู้ให้บริการพลังงานไฟฟ้าที่ปล่อยคาร์บอนต่ำหรือปลอดคาร์บอน

การรันซอฟต์แวร์อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน ต้องคำนึงถึงทั้งสถานที่ เวลา และฮาร์ดแวร์ที่ประหยัดพลังงาน ความเข้มของคาร์บอนในระบบไฟฟ้าของแต่ละพื้นที่นั้น ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย ได้แก่ ประเทศ หน่วยงานที่ผลิตไฟฟ้า เวลา สภาพอากาศ ข้อตกลงในการซื้อขาย / ถ่ายโอนไฟฟ้า เทคโนโลยีที่ใช้ผลิตไฟฟ้า แหล่งพลังงาน และยังมีอีกหลาย ๆ ปัจจัยที่เกี่ยวข้อง

นอกจากนี้ ยิ่งซอฟต์แวร์ทำงานใกล้ชิดกับฮาร์ดแวร์มากเท่าไหร่ ประสิทธิภาพก็ยิ่งดีขึ้นเท่านั้น วิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์มักจะมุ่งเน้นไปที่การย้ายออกจากฮาร์ดแวร์ ซึ่งช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ส่งผลให้ฮาร์ดแวร์ต้องทำงานหนักขึ้น เพื่อใช้พลังงานในการทำงานมากขึ้น

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์

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

Tags gartner, การ์ทเนอร์

บทความ เทคโนโลยี

การ์ทเนอร์เปิด 5 เทคโนโลยีทรานส์ฟอร์มอนาคตดิจิทัลขององค์กร

Post author By Editorial
Post date ตุลาคม 18, 2023

กรุงเทพฯ ประเทศไทย 18 ตุลาคม 2566 – 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 (ดูรูปที่ 1)

“คำจำกัดความคำว่า Disruptive ของแต่ละคนไม่เหมือนกัน ดังนั้นให้ประเมินจากมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ขององค์กรและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น จากนั้นให้พิจารณาถึงโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ที่เกิดจากเทคโนโลยีแต่ละอย่าง รวมถึงแนวทางการเชื่อมผสานเทคโนโลยีเหล่านี้เข้าด้วยกัน”

รูปที่ 1: 5 เทคโนโลยีสำคัญที่จะทรานส์ฟอร์มอนาคตดิจิทัลองค์กร
ที่มา: Gartner (กันยายน 2566)

1. 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

2. Tiny Ambient IoT

IoT โดยรอบขนาดจิ๋ว ช่วยให้สามารถติดแท็ก ติดตาม และตรวจจับทุกสิ่งได้โดยไม่ต้องใช้ความซับซ้อนหรือต้นทุนของอุปกรณ์ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ ผลลัพธ์ที่ได้คือความสามารถในการรับรู้ข้อมูลเพิ่มเติม เกี่ยวกับสิ่งต่าง ๆ มากขึ้น ในรูปแบบหลากหลายมากขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าในอดีต

สิ่งนี้จะทำให้เกิดระบบนิเวศใหม่ โมเดลธุรกิจใหม่โดยอาศัยการรู้ตำแหน่งหรือพฤติกรรมของวัตถุ ด้วยผลิตภัณฑ์ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นพร้อมพฤติกรรมใหม่ และค่าใช้จ่ายในการติดตามที่ต่ำกว่ามาก IoT ขนาดเล็กจะขยายโอกาสให้กับธุรกิจที่หลากหลาย แต่การ์ทเนอร์แนะนำให้ประเมินปัญหาทางสังคมและกฎระเบียบที่อาจเกิดขึ้นก่อนนำไปใช้

3. การประมวลผลที่ปลอดภัย (Secure Computation)

การประมวลผลที่ปลอดภัยกำลังมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อสิ่งต่าง ๆ เชื่อมโยงกันมากขึ้นและในขณะที่ระบบนิเวศเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลมากขึ้นทำให้สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัว

แม้ว่าหลักการหลายประการของการประมวลผลที่ปลอดภัยได้ถูกกำหนดไว้แล้ว แต่การนำไปใช้งานก็เป็นเรื่องที่ท้าทายด้วยเหตุผลด้านต้นทุน ทักษะ ประสิทธิภาพ และความพร้อมใช้งาน การ์ทเนอร์แนะนำว่าเทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น Optical Accelerators จะมีความสำคัญต่อการเปิดใช้งาน

4. 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

5. 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

ติดตามข่าวสารและข้อมูลอัปเดตจาก Gartner for IT Executives ได้ทาง X และ LinkedIn โดยติดแฮชแท็ค #GartnerIT หรือเยี่ยมชม IT Newsroom สำหรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

Tags gartner, การ์ทเนอร์

บทความ เทคโนโลยี

สุดทางแล้ว “รัฐบาลดิจิทัล” เมื่อโลก “หลังยุคดิจิทัล” เริ่มขึ้น

Post author By Editorial
Post date ตุลาคม 12, 2023

บทความโดย ดีน ลาเชก้า รองประธานฝ่ายวิจัยการ์ทเนอร์

เทคโนโลยีดิจิทัลไม่ได้เป็นตัวกำหนดแนวทางหรือวิธีการการให้บริการขององค์กรภาครัฐฯ อีกต่อไป เนื่องจากมีสิ่งเดียวที่สำคัญที่สุด คือ ผลลัพธ์ภารกิจ ที่ถูกนำมาพิจารณา หลังองค์กรรัฐฯ มุ่งลงทุนเทคโนโลยีดิจิทัลมากว่า 20 ปี ถึงเวลาแล้วที่ต้องเตรียมพร้อมรับมือกับความเปลี่ยนแปลง เมื่อการทำ “ดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน” ไม่ใช่ปัจจัยขับเคลื่อนอีกต่อไป

การเปลี่ยนผ่านสู่รัฐบาลดิจิทัล (หรือ Digital Government) ดำเนินไปอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และรัฐบาลหลายแห่งกำลังก้าวเข้าสู่โลกหลังยุคดิจิทัล (หรือ Post-Digital) ซึ่งเป็นช่วงที่เคสทางธุรกิจ (Business Case) เกิดขึ้นเพื่อเน้นกระตุ้นการลงทุนเพิ่มเติมมากกว่าผลตอบแทนที่ลดลง (Diminishing Returns) โดยเกิดจากความพยายามปรับปรุงประสบการณ์ของประชาชนหรือส่งมอบประสิทธิภาพในการบริหารจัดการเพิ่มเติม เคสทางธุรกิจต่าง ๆ จะต้องสามารถมอบประโยชน์ที่เชื่อมโยงกับภารกิจหรือเป้าหมายด้านสาธารณะของแผนกหรือหน่วยงานของรัฐฯ ได้โดยตรง

จากข้อมูลของการ์ทเนอร์ ระบุว่าองค์กรภาครัฐมากถึง 90% กำลังอยู่ในกระบวนการขยายรัฐบาลดิจิทัล หรือ มีการขยายส่วนงานหลักขององค์กรไปเป็นดิจิทัลแล้ว ดังนั้นจึงเกิดเป็นคำถามว่าทำไมถึงควรต้องใช้เงินลงทุนเพิ่มกับเทคโนโลยีอีก?

รัฐบาลหลังยุคดิจิทัล (หรือ Post-Digital Government) กำหนดให้องค์กรต่าง ๆ รีเซ็ตความตั้งใจใหม่และมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายสาธารณะ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าภายในปี 2569 รัฐบาลทั่วโลกมากกว่า 75% จะวัดความสำเร็จในการทำดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชั่นด้วยการวัดผลกระทบของภารกิจที่ยั่งยืน แทนการพิจารณาเพียงแค่จำนวนชั่วโมงการทำงานที่ลดลง ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น หรือความพึงพอใจของประชาชนเท่านั้น

การตั้งเป้าหมายที่สูงขึ้น ในช่วงเวลาที่ต้องรัดเข็มขัดในการใช้จ่ายและหนี้ทางเทคนิค (Technical Debt) ที่เพิ่มขึ้น บังคับให้องค์กรภาครัฐฯ ต้องมองหาความสามารถและแนวทางที่ใช้ในปัจจุบันให้ต่างออกไป หากต้องการบรรลุผลภารกิจที่ยั่งยืนพวกเขาต้องค้นหาช่วงเวลาสำคัญ (The Moments That Matter) หมายถึงต้องเข้าใจมุมมองของผู้อื่นเพื่อตอบสนองความต้องการของภาคประชาชนและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

รัฐบาลต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเพื่อคาดการณ์การมีส่วนร่วมที่เหมาะสมที่สุดและรับมือกับสิ่งที่ไม่คาดคิดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยังต้องมองหาการพัฒนาระบบนิเวศของพันธมิตรที่เน้นผลลัพธ์ร่วมกัน

เปิดใจรับฟังเสียงและความคิดของผู้อื่น

เราจะเข้าถึงหัวใจสำคัญที่แท้จริงของแต่ละบุคคลที่เกี่ยวข้องได้อย่างไร? นอกจากการให้บริการดิจิทัลหรือการมีส่วนร่วมทางธุรกรรม คำตอบคือ การพัฒนาความสามารถในการเข้าใจมุมมองของผู้อื่น สร้างความเข้าใจครบถ้วนและแม่นยำยิ่งขึ้นในหมู่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย นอกจากนี้ยังต้องเข้าใจช่วงเวลาสำคัญที่กำลังจะสร้างความต่างและวิธีการที่รัฐบาลได้รับผลกระทบต่อสิ่งเหล่านั้น

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ รัฐบาลจะต้องระบุผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งทางตรงและทางอ้อม และเข้าใจ Journey ที่พวกเขากำลังประสบระหว่างการทำธุรกรรมหรือการมีส่วนร่วมโดยเฉพาะ ซึ่งไม่เกี่ยวกับการทำความเข้าใจกระแสทางธุรกรรม โดยจะช่วยให้พวกเขาจัดทำแผนผังว่าความต้องการของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมีการเปลี่ยนแปลงในจุดต่าง ๆ อย่างไรและอะไรทำให้เกิดความคับข้องใจ ไม่ไว้วางใจ ไม่สบายใจ หรือมีส่วนร่วม

แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยความต้องการ (Need-Driven Approach) จะต้องดำเนินการสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องและตอบสนองความต้องการเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ซึ่งแนวทางนี้ช่วยให้สามารถระบุช่วงเวลาสำคัญ เพิ่มประสิทธิภาพการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และให้ความรู้ว่าเมื่อใดควรปรับเป็นเชิงรับหรือเชิงรุก

การออกแบบที่ยึดมนุษย์เป็นศูนย์กลาง (Human-Centered Design หรือ HCD) เป็นแนวทางสรุปสิ่งนี้ โดยเกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาโดยใช้ความเข้าใจเป็นรากฐานสำคัญ โดยให้ประชาชนเป็นหัวใจของการแก้ปัญหา

ดึงศักยภาพข้อมูลเชิงลึกมาปรับใช้

เพื่อขับเคลื่อนประสบการณ์ไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด รัฐบาลหลังยุคดิจิทัลต้องนำเสนอบริการเฉพาะบุคคลขั้นสูง (Hyper-Personalized Services) ที่รวมข้อมูลเชิงลึกด้านความเข้าใจผนวกเข้ากับข้อมูลเชิงลึกการปฏิบัติงานแบบเรียลไทม์และนำไปปฏิบัติได้ในระหว่างกระบวนการตัดสินใจ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าภายในปี 2567 กว่า 60% ของการลงทุนด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กรภาครัฐฯ จะใช้เพื่อการตัดสินใจและสร้างผลลัพธ์แบบเรียลไทม์

การสำรวจของการ์ทเนอร์ ช่วงเดือน เมษายน-พฤษภาคม 2566 จากองค์กรภาครัฐทั่วโลก 161 แห่ง แสดงให้เห็นว่า ในอีก 3 ปีข้างหน้านี้ 70% ขององค์กรภาครัฐฯ จะนำ Generative AI ไปปรับใช้ หรือ อยู่ในขั้นวางแผนนำไปใช้

การนำ AI มาปรับใช้อย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดการสร้างช่องทางข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ ซึ่งรัฐบาลกำลังใช้ AI เพื่อรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่และเพิ่มคุณค่าให้กับข้อมูลเดิมที่มีอยู่ แต่เพื่อให้เกิดผลกระทบอย่างแท้จริง ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ใหม่จะต้องนำไปปฏิบัติเป็นแนวทางการทำงาน

ภาครัฐฯ จะต้องสามารถจัดทำผังการไหลเวียนของข้อมูล เปลี่ยนข้อมูลนั้นให้เป็นข้อมูลเชิงลึก ต้องเข้าใจว่าข้อมูลเชิงลึกนั้นส่งผลต่อการตัดสินใจอย่างไร และเปลี่ยนสิ่งนั้นให้เป็นการกระทำที่จับต้องได้

จัดระบบนิเวศใหม่

รัฐบาลดำเนินการในระบบนิเวศรูปแบบหนึ่งมาโดยตลอด ซึ่งมักจะจัดทำขึ้นรอบ ๆ แผนกหรือหน่วยงาน แต่ระบบนิเวศดิจิทัลกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของสังคมและเปลี่ยนความคาดหวังของประชาชน โดยระบบนิเวศที่จัดทำขึ้นเพื่อคำนึงถึงปัญหาหรือผลลัพธ์ร่วมกัน มีแนวโน้มสร้างสรรค์นวัตกรรมและส่งมอบผลลัพธ์ภารกิจที่ยั่งยืนตามที่รัฐบาลทุกแห่งต้องการ

ในการเชื่อมระบบนิเวศเหล่านี้เข้าด้วยกันจำเป็นต้องมีการประเมินคุณค่าและสิ่งจูงใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างรอบคอบ ซึ่งอาจเป็นได้ตั้งแต่การสร้างแพลตฟอร์มใช้ร่วมกัน เพิ่มการเข้าถึงชุดข้อมูลย่อยของรัฐบาล การช่วยให้มีส่วนร่วมอย่างครอบคลุมกับภาคประชาชนที่เกี่ยวข้อง หรือการใช้สิ่งอำนวยความสะดวกและทรัพยากรร่วมกัน

ไม่ว่าจะเป็นความสามารถใหม่หรือความสามารถเดิมที่ได้รับการพัฒนาเพิ่มขึ้น เพื่อเปลี่ยนผ่านไปสู่รัฐบาลหลังยุคดิจิทัล จำเป็นต้องมีเทคโนโลยีสนับสนุนใหม่ ๆ ที่จะต้องรวมอยู่ในแผนงานด้านเทคโนโลยีขององค์กรภาครัฐฯ ในอนาคต โดยรัฐบาลจะไม่ลงทุนเพียงเพราะมันเป็นไอเดียที่ดี ดังนั้นผู้บริหารต้องสามารถเชื่อมโยงแผนงานเทคโนโลยีเข้ากับผลลัพธ์ภารกิจที่มุ่งเน้นในยุคหลังดิจิทัลให้ได้

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์

Tags gartner, การ์ทเนอร์

ข่าวประชาสัมพันธ์ บทความ เทคโนโลยี

การ์ทเนอร์คาดการณ์ยอดจัดส่งรถยนต์ไฟฟ้าปี 66 สูงแตะ 15 ล้านคัน

Post author By Editorial
Post date กันยายน 12, 2023

กรุงเทพฯ ประเทศไทย 11 กันยายน 2566 — การ์ทเนอร์คาดการณ์ยอดการจัดส่งรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยพลังงานไฟฟ้าทั่วโลก (แบบใช้พลังงานจากแบตเตอรี่และแบบปลั๊กอิน-ไฮบริด) ในปี 2566 มีปริมาณเกือบ 15 ล้านคัน และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอีก 19% ในปี 2567 คิดเป็นยอดรวม 17.9 ล้านคัน

การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ในปี 2567 ปริมาณการจัดส่งยานยนต์ไฟฟ้า (EV) ทั้งหมด ตั้งแต่ รถยนต์ (Cars) รถโดยสาร (Buses) รถตู้ (Vans) และรถบรรทุกขนาดใหญ่ (Heavy Trucks) จะมียอดรวมที่ 18.5 ล้านคัน โดยในกลุ่มรถยนต์ไฟฟ้าจะคิดเป็น 97% ของยอดการจัดส่งยานยนต์ไฟฟ้าทั้งหมดในปีหน้า (ดูตารางที่ 1)

ตารางที่ 1: ปริมาณการจัดส่งยานยนต์ไฟฟ้าทั่วโลก ปี 2565-2567 (หน่วยตามจริง)

	ยอดจัดส่ง ปี 2565	ยอดจัดส่ง ปี 2566	ยอดจัดส่ง ปี 2567
รถยนต์	11,128,805	14,975,296	17,855,428
รถโดยสาร	198,731	202,733	207,845
รถตู้	137,668	218,337	349,950
รถบรรทุกขนาดใหญ่	22,595	30,162	39,349
Total	11,487,798	15,426,529	18,452,573

ที่มา: การ์ทเนอร์ (กันยายน 2566)

การ์ทเนอร์คาดว่ารถยนต์ไฟฟ้าแบตเตอรี่ (BEV) ทั่วโลกจะเติบโตจาก 9 ล้านคันในปี 2565 เพิ่มเป็น 11 ล้านคัน ภายในสิ้นปี 2566 โดยคาดว่ารถยนต์ไฟฟ้าปลั๊กอินไฮบริด (PHEV) จะเติบโตช้าลงเล็กน้อยจาก 3 ล้านคัน ในปี 2565 เพิ่มเป็น 4 ล้านคันในปี 2566

โจนาธาน ดาเวนพอร์ท ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “สัดส่วนของรถ PHEV คิดเป็นเปอร์เซ็นต์ส่วนใหญ่ของรถยนต์ไฟฟ้าทั้งหมดในประเทศต่าง ๆ อาทิ สหรัฐอเมริกา แคนาดา และญี่ปุ่น โดยมีแนวโน้มขยายตัวเพิ่มขึ้นอีกเล็กน้อย เนื่องจากผู้บริโภคในประเทศเหล่านั้นชื่นชอบรถ PHEV มากกว่ารถ BEV โดยผู้บริโภคในสหรัฐฯ กำลังเปลี่ยนจากรถเครื่องยนต์สันดาปภายใน (ICE) มาเลือกใช้รถ PHEV มากกว่า BEV เนื่องจาก PHEV มีความสามารถที่ผสมผสานระหว่างการขับขี่ในเมืองที่ไร้มลพิษด้วยพลังงานไฟฟ้าจากมอเตอร์ และยังมอบความสะดวกสบายในการขับเคลื่อนด้วยน้ำมันเพื่อการเดินทางที่ยาวนานและไกลขึ้น ซึ่งในตลาดยุโรปตะวันตก จีน และอินเดียแตกต่างออกไป โดยรถ PHEV ได้รับความสนใจน้อยกว่า BEV เนื่องจากผู้บริโภคในตลาดเหล่านี้ให้ความสำคัญกับต้นทุนการใช้งานโดยรวมที่ต่ำกว่า รวมถึงประสบการณ์การขับที่เงียบกว่า และเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม”

ในปี 2573 จำนวนรถยนต์ทุกรุ่นที่ผลิตออกมาทั้งหมด จะเป็น EV มากกว่า 50%

การตัดสินใจของภาครัฐบาลที่มุ่งมั่นลดการปล่อยฝุ่นละอองจากยานพาหนะและการริเริ่มโครงการสนับสนุนในบางประเทศ อาทิ การออกกฎหมายเพื่ออนุญาตให้จำหน่ายเฉพาะยานพาหนะที่ปล่อยมลพิษเป็นศูนย์ และการออกข้อบังคับให้ต้องใช้รถ PHEV เป็นอย่างน้อย อันนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงกระบวนการผลิตของผู้ผลิตรถยนต์ โดยผู้ผลิตรถยนต์บางรายกำลังมองหาวิธีกำจัดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากท่อไอเสียของรถยนต์ขนาดเล็กรุ่นใหม่ ๆ ภายในปี 2578 และบางรายตั้งเป้าที่จะบรรลุยอดขายรถยนต์ไฟฟ้าในตลาดสหรัฐฯ ให้ได้ 40% ถึง 50% ต่อปี ภายในปี 2573 นอกจากนี้ ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของรถยนต์ไฟฟ้าได้นำไปสู่การเปิดตลาดใหม่ ๆ ของแพลตฟอร์มการพัฒนารถยนต์ไฟฟ้า (EV Platform)

“กฎระเบียบด้านมลพิษที่เข้มงวดขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้ผู้ผลิตต้องเปลี่ยนโมเดลรถยนต์ที่ทำการตลาดอยู่มากกว่าครึ่งหนึ่งให้เป็นรถยนต์ไฟฟ้า ในปี 2573” ดาเวนพอร์ต กล่าวเพิ่ม

ในปี 2570 รถ BEV จะมีราคาเท่ากับรถ ICE ที่มีขนาดและรูปแบบคล้ายกัน

นักวิเคราะห์ของการ์ทเนอร์ยังคาดว่า ภายในปี 2570 ราคาเฉลี่ยของรถ BEV จะเท่ากับรถยนต์ ICE ที่มีขนาดและรูปร่างต่าง ๆ ใกล้เคียงกัน ซึ่งจะเร่งให้เกิดการใช้ EV ทั่วโลก อย่างไรก็ตาม ภายในปี 2573 การผลิตไฟฟ้าและประสิทธิภาพเครือข่ายจะเป็นปัจจัยกำหนดการใช้งาน EV ให้แพร่หลายเหนือกว่าปัจจัยด้านราคา

“เว้นแต่ในประเทศต่าง ๆ จะจูงใจผู้ขับขี่รถ EV ให้ชาร์จแบตเตอรี่นอกช่วงเวลาที่มีการใช้ไฟฟ้าสูงสุด นอกจากนี้การเปลี่ยนไปใช้รถ EV อาจสร้างความต้องการที่มากขึ้นเพิ่มเติมทั้งในด้านกำลังการผลิตไฟฟ้าและโครงสร้างพื้นฐานในการจ่ายไฟ” ดาเวนพอร์ต กล่าวเพิ่ม

“การใช้อัตราค่าไฟฟ้าแบบกลางวันและกลางคืน (Dual Day and Night) หรือแม้แต่การใช้อัตราค่าไฟฟ้ารายครึ่งชั่วโมง (Half-Hourly Electricity Tariffs) สามารถจูงใจผู้ขับขี่รถยนต์ไฟฟ้าให้หันมาชาร์จไฟนอกช่วงเวลาที่มีการใช้ไฟฟ้าจำนวนมาก (Peak Times) ซึ่งจะต้องมีการนำมาตรวัดพลังงานไฟฟ้าอัจฉริยะมาใช้เป็นวงกว้าง นอกจากนั้น ความสามารถของสาธารณูปโภคต่าง ๆ ในการควบคุมเครื่องชาร์จ EV โดยตรงผ่านการเชื่อมต่อจากระบบหนึ่งไปสู่อีกระบบหนึ่ง หรือ Application Programming Interfaces (API) จะทำให้การชาร์จ EV ถูกลดทอนลงชั่วขณะระหว่างช่วงเวลาที่มีการบริโภคสูงสุด เพื่อให้มั่นใจว่าความต้องการการใช้ไฟฟ้าจะไม่มากเกินไป” ดาเวนพอร์ต กล่าวสรุป

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์

Tags ev

บทความ เทคโนโลยี

อนาคตของการยืนยันตัวตนด้วยมือถือ และผลกระทบต่ออุตสาหกรรมควบคุมการเข้า-ออก

Post author By Editorial
Post date กันยายน 5, 2023

หลายปีที่ผ่านมา วิธียืนยันตัวตนและเข้าถึงบริการต่างๆ ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วใน ในอดีต การยืนยันตัวตนจำเป็นต้องมีเอกสารที่จับต้องได้ เช่น การแสดงใบขับขี่เมื่อซื้อสินค้าหรือบริการที่จำกัดอายุ แต่การใช้สมาร์ทโฟนและเทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือที่เพิ่มมากขึ้น ได้ทำให้เกิดการยืนยันตัวตนในรูปแบบดิจิทัลขึ้น ซึ่งแม้จะมาพร้อมกับความสะดวกสบาย ความปลอดภัยและความยืดหยุ่น แต่ความซับซ้อนอื่นๆ เช่น ความพร้อมด้าน IT การพิสูจน์ตัวตน และข้อกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ก็เป็นสิ่งที่ต้องพิจารณาด้วยเช่นกัน

แล้วโลกพร้อมหรือยังที่จะใช้การยืนยันตัวตนแบบดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งในที่สุด ก็จะแทนที่การยืนยันตัวตนด้วยเอกสารแบบดั้งเดิม

คำตอบไม่ง่ายขนาดนั้น เพราะการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลไม่มีความเท่าเทียมกันตั้งแต่แรก ไม่ใช่ทุกองค์กร หรือทุกคนจะสามารถเข้าถึงทรัพยากร ทักษะ หรือโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นต่อการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่ประสบความสำเร็จได้อย่างเท่าเทียม ด้วยเหตุนี้ เราคาดว่าในอีก 2-3 ปีข้างหน้า ตลาดสำหรับการยืนยันตัวตนด้วยเอกสารจะเล็กลงอย่างต่อเนื่อง และการยืนยันตัวตนทางดิจิทัลจะกินพื้นที่เพื่มมากขึ้นเรื่อยๆ

ปัจุบันคนเริ่มใช้สมาร์ทโฟนมากกว่าเดิม ทั้งเพื่อใช้จ่ายเงินออนไลน์ เข้าถึงบริการด้านดิจิทัล หรือแม้กระทั่งใช้เปิดประตูเพื่อเข้า-ออก บริษัทที่ปรึกษาอย่าง Gartner ระบุว่า ในปี 2022 องค์กรกว่า 70% ที่ใช้การยืนยันตัวตนด้วยข้อมูลทางชีวภาพ (biometric) ในการเข้า-ออกสถานที่ทำงาน จะดำเนินการผ่านแอปในสมาร์ทโฟนแทน ไม่ว่าอุปกรณ์เครื่องอ่านปลายทางจะเป็นอะไร และจากตัวเลขนี้ในปี 2018 ที่น้อยกว่า 5% ก็แสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมเหล่านี้เปลี่ยนแปลงไปมากเพียงใด

นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยอื่นๆ ซึ่งเมื่อรวมกันแล้ว ก็ทำให้การยืนยันตัวตนด้วยเทคโนโลยีดิจิทัลมาถึงจุดเปลี่ยน ทั้งโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับธุรกรรมอิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ ที่เติบโตควบคู่ไปกับความต้องการในการให้บริการธุรกรรมแบบไร้สัมผัส สืบเนื่องมาจากการเกิดโรคระบาด และการใช้แอปกระเป๋าเงินต่างๆ ที่เก็บข้อมูลตัวตนทางดิจิทัลในมือถือ ที่ขยายตัวมากขึ้นเช่นกัน

การควบคุมการเข้า-ออกอาคาร ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยมือถือ

โทรศัพท์มือถือกลายเป็นสิ่งจำเป็นในชีวิตประจำวันของคนส่วนใหญ่ เพราะนอกจากคุณสมบัติพื้นฐานแล้ว ยังมีประโยชน์ที่ล้ำเลิศและความสะดวกสบายต่างๆ และผู้คนก็พกพามือถือตลอดเวลา ดังนั้น การใช้งานเพื่อเข้า-ออกอาคารสถานที่ และเคลื่อนที่ไปยังบริเวณต่างๆ ในอาคารจึงเป็นเรื่องสมเหตุสมผล

นอกจากนี้ ระบบนิเวศที่เชื่อถือได้ของอุปกรณ์ควบคุมการเข้า-ออก, แอปพลิเคชันต่างๆ และการยืนยันตัวตนด้วยมือถือที่เชื่อมต่อกับคลาวด์นั้นกำลังได้รับความนิยมมากขึ้น ทำให้การใช้มือถือกับระบบควบคุมการเข้า-ออก เป็นเรื่องง่ายกว่าที่เคย และยังสามารถเข้าถึงบริการใหม่ๆ ที่มีมากมายได้อย่างปลอดภัย โดยผ่านมือถือและอุปกรณ์อัจฉริยะอื่นๆ ซึ่งจะเห็นได้จากการที่ผู้ใช้บริการมีการใช้งานที่หลากหลายและแตกต่างกัน

การใช้โทรศัพท์มือถือเป็นเครื่องมือเพื่อยืนยันตัวตนในการเข้า-ออกสถานที่ เข้าถึงระบบเครือข่ายและบริการ และอื่นๆ อีกมากมาย ได้ช่วยให้เกิดความสะดวกสบาย เพิ่มประสิทธิภาพและยกระดับความปลอดภัย จึงไม่ใช่เรื่องแปลกที่ลูกค้าและคู่ค้าต่างๆ ทั่วโลกจะหันมาใช้ระบบควบคุมการเข้า-ออกด้วยมือถือมากขึ้น โดยในปี 2023 กว่า 81% ของผู้ตอบแบบสอบถามในงานวิจัย 2023 State of Security and Identity ของ HID ผู้ให้บริการโซลูชันการระบุตัวตนระดับโลก ได้บอกว่า ในปีนี้ กำลังใช้โมเดลการทำงานแบบไฮบริด ซึ่งหลายบริษัทก็กำลังใช้ระบบการยืนยันตัวตน “ในรูปแบบการบริการ” แทนที่จะใช้ระบบที่ติดตั้งอยู่ภายในองค์กร

ทำไมการเข้า-ออกด้วยมือถือจะมีการใช้อย่างแพร่หลายในอนาคต?

การใช้สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต หรือสมาร์ทวอตช์ เพื่อเข้า-ออกอาคาร หรือพื้นที่ที่จำกัดนั้น ไม่เพียงแต่สะดวกกับผู้ใช้งาน แต่ผู้จัดการอาคารและพนักงานรักษาความปลอดภัย ยังสามารถส่งมอบและเพิกถอนบัตรในโทรศัพท์มือถือ (Mobile ID) ของผู้ใช้งานได้ทันทีผ่านเครือข่ายสัญญาณ ทั้งยังช่วยลดการสัมผัส และปรับปรุงการจัดการการเข้า-ออกผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัลบนคลาวด์ได้ด้วย

ด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงใช้ระบบการเข้า-ออกด้วยมือถือเป็นอีกหนึ่งกลไกในการยืนยันตัวตนสำหรับพนักงานและบุคคลภายนอกมากขึ้นเรื่อยๆ การเข้า-ออกผ่านมือถือนั้น ช่วยลดการพึ่งพาการใช้บัตรหรือป้ายชื่อพนักงาน และรองรับกับโปรโตคอลต่างๆ ด้านความปลอดภัย และยังเพิ่มความปลอดภัยอีกชั้นหนึ่งนอกเหนือจากการเข้ารหัสผ่านบัตร ทำให้การควบคุมการเข้า-ออกด้วยมือถือ ปลอดภัยมากกว่าระบบการเข้า-ออกแบบดั้งเดิม

อีกหนึ่งคุณสมบัติของการเข้า-ออกด้วยมือถือที่มีการกล่าวถึงมากขึ้น คือการใช้งานได้หลากหลาย หรือการที่ผลิตภัณฑ์ หรือโซลูชันเดียวสามารถใช้งานได้หลายอย่าง ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพระบบปฏิบัติการ แต่ยังช่วยลดการใช้บัตรพลาสติกและโอกาสที่ผู้ใช้งานทำบัตรหาย จึงส่งผลดีในเรื่องความยั่งยืนและความปลอดภัย หนึ่งตัวอย่างที่ดี คือ ในธุรกิจการศึกษาระดับอุดมศึกษานั้น มหาวิทยาลัยต่างๆ กำลังใช้แนวทาง mobile-first แทนที่การใช้บัตรพลาสติก โดยใช้เบอร์โทรศัพท์ในการยืนยันตัวตน (Mobile IDs) เพื่อเปิดประตู ยืมหนังสือ ซื้ออาหาร และบริการอื่นๆ ได้

ดิจิทัลไอดี และดิจิทัลวอลเล็ต

ไม่นานมานี้เอง ที่บัตรพนักงานสามารถควบรวมเข้ากับดิจิทัลวอลเล็ตได้ ถึงแม้ว่าดิจิทัลวอลเล็ตจะใช้ทำธุรกรรมการชำระเงินได้มานานแล้ว แต่ปัจจุบันดิจิทัลวอลเล็ตสามารถทำอะไรได้มากกว่านั้นมาก ไม่ว่าจะเป็นการเก็บใบสั่งยา เอกสารการเดินทาง ใบขับขี่ บัตรประชาชน ข้อมูลประกันภัย และบัตรพนักงาน การเก็บบัตรพนักงานในดิจิทัลวอลเล็ต ทำให้พนักงานสามารถเข้า-ออกสำนักงาน, ลิฟต์, ช่องทางเข้าที่มีแกนหมุน เครื่องพิมพ์มัลติฟังก์ชัน และอื่นๆ ได้อีกมากมายเพียงใช้สมาร์ทโฟน หรือสมาร์ทวอตช์ โดยบัตรพนักงานในดิจิทัลวอลเล็ตที่ถูกเชื่อมเข้ากับระบบควบคุมการเข้า-ออกนั้น ง่ายในการจัดการ ส่งมอบ และมีความปลอดภัยสูงอีกด้วย

การเปิดใช้งานก็ทำได้ง่าย พนักงานสามารถจัดการบัตรในดิจิทัลวอลเล็ตที่ถูกเชื่อมเข้ากับระบบควบคุมการเข้า-ออกของบริษัทได้ โดยผ่านฮาร์ดแวร์ของบริษัทผู้ให้บริการ และการจัดการโดยพนักงานภายในองค์กร ดังนั้นจึงสามารถเริ่มใช้งานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

บัตรพนักงานในดิจิทัลวอลเล็ตมีความเป็นส่วนตัวและปลอดภัย บัตรในวอลเล็ตจะถูกเก็บไว้ในมือถือของผู้ใช้งาน ทำให้การทำธุรกรรมต่างๆ มีความปลอดภัยเต็มที่ ในขณะเดียวกัน ข้อมูลของผู้ใช้งานก็ถูกจัดเก็บไว้เป็นส่วนตัว เพราะไม่มีใครรู้ว่าพนักงานเข้า-ออกสถานที่ใดบ้าง

แต่ยิ่งการยืนยันตัวตนอย่างเป็นทางการอยู่ในรูปแบบดิจิทัลมากเท่าไหร่ โซลูชันก็ต้องซับซ้อนมากเท่านั้นเพื่อให้สามารถปกป้องข้อมูลส่วนตัวและป้องกันการใช้ข้อมูลในทางที่ผิดได้ ดังนั้น สิ่งสำคัญคือต้องสร้างโปรแกรมยืนยันตัวตนที่ทันสมัย ที่จัดการด้านความปลอดภัยอยู่บนคลาวด์ และรองรับการเพิ่มขีดความสามารถได้ด้วย ยิ่งไปกว่านั้น ระบบการยืนยันตัวตนแบบดิจิทัลต้องสอดคล้องตามกฎหมาย ข้อบังคับและมาตรฐานในอุตสาหกรรมที่เป็นที่ยอมรับในระดับภูมิภาคและระดับโลกด้วย ตัวอย่างเช่น กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล หรือ GDPR

นอกจากในองค์กรต่างๆ แล้ว การยืนยันตัวตนและดิจิทัลวอลเล็ตยังใช้อย่างแพร่หลายในภาคการศึกษา โดยมหาวิทยาลัยและโรงเรียนต่างๆ ได้ให้นักเรียนและพนักงานสามารถเพิ่มไอดี หรือบัตรเข้าไปในดิจิทัลวอลเล็ตหรือมือถือได้ เพื่อให้สามารถเข้า-ออกอาคาร และซื้ออาหารได้

การเข้า-ออกอาคารด้วยมือถือจะเป็นอย่างไรต่อไป?

เมื่อมีการใช้ระบบเข้า-ออกด้วยมือถือมากขึ้น ผู้ที่จะได้สัมผัสกับความสะดวกสบายของเทคโนโลยีนี้ก็มีมากขึ้นด้วย การเพิ่มบัตรพนักงานเข้าไปในดิจิทัลวอลเล็ตได้นั้น ช่วยให้มั่นใจเรื่องความปลอดภัย และทำให้การใช้งานราบรื่นมากขึ้นสำหรับผู้ใช้อาคารและผู้เช่า

นอกจากนี้ ยังมีแง่มุมด้านความยั่งยืน การใช้ระบบการเข้า-ออกผ่านมือถือและการยืนยันตัวตน ได้ช่วยลดการใช้บัตรพลาสติก จึงลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนที่มาจากวัฏจักรของพลาสติกได้ ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อระบบควบคุมการเข้า-ออกถูกเชื่อมเข้ากับแพลตฟอร์มการบริหารอาคารแล้ว จะทำให้สามารถปรับเปลี่ยนทรัพยากรในอาคารได้อย่างต่อเนื่องตามอัตราการเข้าพักอาศัย ดังนั้นระบบควบคุมการเข้า-ออกที่ออกแบบมาโดยคำนึงถึงความยั่งยืนตั้งแต่ต้นจึงสามารถสร้างความโดดเด่นได้

ในปัจจุบัน อุตสาหกรรมระบบควบคุมการเข้า-ออก มีความต้องการโซลูชันที่ยั่งยืนมากขึ้น ล่าสุด ได้มีการเปิดตัวบัตรเข้า-ออกอาคารที่มีความปลอดภัย ที่ทำมาจากแหล่งไม้ไผ่ที่ยั่งยืน เป็นการส่งเสริมห่วงโซ่มูลค่าให้เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้นในกรณีที่การใช้บัตรเข้า-ออกยังมีความจำเป็น

สุดท้ายนี้ อนาคตของการยืนยันตัวตนด้วยมือถือจะขึ้นอยู่กับการเปิดรับอย่างกว้างขวางและความเชื่อมั่นที่อยู่บนพื้นฐานของระเบียบข้อบังคับ รัฐบาล หน่วยงานภาคเอกชน และพลเมืองจำเป็นต้องร่วมมือกันเพื่อสร้างระบบนิเวศที่เข้มแข็งที่จะสนับสนุนการทำงานร่วมกัน ความปลอดภัย และการยอมรับความแตกต่างได้

นอกจากนี้ การรณรงค์เพื่อสร้างการรับรู้ของสาธารณชน และการจัดตั้งโครงการศึกษานำร่องก็มีความสำคัญมากในการแนะนำประโยชน์ของการยืนยันตัวตนผ่านมือถือ รวมทั้งจัดการกับข้อกังวลต่างๆ และทำให้การยอมรับเกิดขึ้นอย่างเป็นวงกว้างในหมู่ประชาชน

บทความ เทคโนโลยี

รายงานวงจรเทคโนโลยีเกิดใหม่ปี 2566 ของการ์ทเนอร์ จัดให้ Generative AI อยู่บนสุดของความคาดหวังที่จะโตขยายอีกมาก

Post author By Editorial
Post date สิงหาคม 28, 2023

กรุงเทพฯ ประเทศไทย 28 สิงหาคม 2566 — รายงาน Gartner’s Hype Cycle for Emerging Technologies 2023 ระบุว่า Generative Artificial Intelligence (เอไอแบบรู้สร้าง) ถูกจัดให้อยู่บนตำแหน่งสูงสุดของความคาดหวังที่จะโตขึ้นอีกมากในวงจรเทคโนโลยีเกิดใหม่ ซึ่งคาดว่าจะถึงจุดที่สามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงนี้ได้ภายใน 2 ถึง 5 ปี โดย Generative AI ถูกรวมอยู่ในธีมที่กว้างกว่าของ Emergent AI ซึ่งเป็นเทรนด์หลักของวงจรฯ นี้ ที่สร้างโอกาสใหม่ ๆ ให้กับนวัตกรรม

อรุณ จันทรเศกการัน รองประธานฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “ความนิยมของเทคนิค AI ใหม่จำนวนมากจะส่งผลกระทบสำคัญต่อธุรกิจและสังคม ซึ่งการฝึกใช้ AI และการสเกลโมเดลพื้นฐานของ AI ขนานใหญ่ รวมถึงการใช้เอเจนท์การสนทนาแบบไวรัล (Conversational Agents) และการเพิ่มจำนวนของแอปพลิเคชั่น Generative AI กำลังเผยให้เห็นคลื่นใหม่ ๆ ของการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพของพนักงานและไอเดียสร้างสรรค์สำหรับเครื่องจักร”

รายงานวงจรเทคโนโลยีเกิดใหม่ (The Hype Cycle for Emerging Technologies) เป็นรายงานด้านวงจรต่าง ๆ ของการ์ทเนอร์ที่มีความเฉพาะเจาะจง เกิดจากการกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกของเทคโนโลยีและกรอบการทำงาน (Frameworks) หลัก ๆ มากกว่า 2,000 รายการ ให้ผู้บริหารสามารถนำไปใช้ได้ รายงานนี้จัดทำขึ้นเป็นประจำทุกปี โดยการ์ทเนอร์ รวบรวมเทคโนโลยีเกิดใหม่ที่มีความน่าสนใจที่ผู้บริหารและอุตสาหกรรม “ต้องรู้” ซึ่งเทคโนโลยีเหล่านี้ล้วนมอบประโยชน์ด้านการเปลี่ยนแปลงในอีก 2-10 ปีข้างหน้านี้ (ดูรูปที่ 1)

ภาพที่ 1 วงจรเทคโนโลยีเกิดใหม่ ปี 2566 (Hype Cycle for Emerging Technologies, 2023)
ที่มา: การ์ทเนอร์ (สิงหาคม 2566)

เมลิซซ่า เดวิส รองประธานฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “ขณะที่ทุกสายตาต่างจับจ้องไปที่AI ผู้บริหาร CIO และ CTO ยังต้องหันความสนใจไปยังเทคโนโลยีเกิดใหม่ที่มีศักยภาพในการสร้างความเปลี่ยนแปลงอีกด้วย รวมถึงเทคโนโลยีที่ช่วยยกระดับประสบการณ์ของนักพัฒนา ขับเคลื่อนนวัตกรรมผ่านระบบคลาวด์ที่แพร่หลาย และส่งมอบความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง”

“เนื่องจากเทคโนโลยีในวงจรเทคโนโลยีเกิดใหม่ (Hype Cycle) ยังอยู่ในขั้นเริ่มต้น ความไม่แน่นอนต่าง ๆ จึงอาจเกิดขึ้นได้ตลอดเวลาในขั้นของการพัฒนา ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีเอ็มบริโอนิก (Embryonic Technologies) ที่มีความเสี่ยงมากในการนำมาปรับใช้ แต่อาจมีประโยชน์มากกว่าสำหรับ Early Adopters” เดวิสกล่าวเสริม

4 ธีมหลักของเทคโนโลยีเกิดใหม่ ได้แก่

Emergent AI: นอกเหนือจาก Generative AI แล้ว ยังมีเทคนิค AI ที่เกิดขึ้นใหม่อีกหลายตัวที่นำเสนอศักยภาพอย่างสูงในการยกระดับประสบการณ์ลูกค้าดิจิทัล การตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น และสร้างความต่างในการแข่งขันที่ยั่งยืน เทคโนโลยีเหล่านี้ประกอบด้วย AI Simulation, Causal AI, Federated Machine Learning, Graph Data Science, Neuro-symbolic AI และ Reinforcement Learning

Developer Experience (DevX): DevX หมายถึงทุกแง่มุมของการโต้ตอบระหว่างนักพัฒนากับเครื่องมือ แพลตฟอร์ม กระบวนการและผู้คนที่พวกเขาทำงานด้วยเพื่อพัฒนาและส่งมอบผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์และบริการ ซึ่งการเพิ่มประสิทธิภาพด้านประสบการณ์ของนักพัฒนา หรือ DevX มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของไอเดียริเริ่มด้านดิจิทัลขององค์กรส่วนใหญ่ นอกจากนี้ยังมีความสำคัญต่อการดึงดูดและรักษาผู้มีทักษะความสามารถด้านวิศวกรรมระดับสูง รวมถึงรักษาขวัญและกำลังใจของทีมให้อยู่ในระดับสูง และทำให้มั่นใจว่างานนั้นสร้างแรงจูงใจและมีรางวัลตอบแทน

เทคโนโลยีหลักที่ DevX ช่วยพัฒนาและปรับปรุง ได้แก่ AI-Augmented Software Engineering, API-Centric SaaS, GitOps, Internal Developer Portals, Open-Source Program Office และ Value Stream Management Platforms

Pervasive Cloud: ในอีก 10 ปีข้างหน้า คลาวด์คอมพิวติ้งจะพัฒนาจากแพลตฟอร์มนวัตกรรมเทคโนโลยีไปสู่คลาวด์ที่แพร่หลายไปทั่วและยังเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญของนวัตกรรมทางธุรกิจ เพื่อรองรับการใช้งานที่แพร่หลายนี้ ซึ่งคลาวด์คอมพิวติ้งจะมีรูปแบบการกระจายมากขึ้นและจะมุ่งไปที่อุตสาหกรรมแนวดิ่ง และการเพิ่มมูลค่าจากการลงทุนบนระบบคลาวด์สูงสุดจะต้องมีการปรับขนาดการดำเนินงานโดยอัตโนมัติ การเข้าถึงเครื่องมือแพลตฟอร์มแบบคลาวด์เนทีฟ และการกำกับดูแลที่เพียงพอ

เทคโนโลยีหลักที่เปิดใช้งาน Pervasive Cloud ได้แก่ Augmented FinOps, Cloud Development Environments, Cloud sustainability, Cloud-Native, Cloud-Out To Edge, Industry Cloud Platforms และ WebAssembly (Wasm)

Human-Centric Security And Privacy: มนุษย์ยังเป็นต้นเหตุหลักของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยและการละเมิดข้อมูล องค์กรสามารถใช้โปรแกรมความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลางเพื่อสร้างความยืดหยุ่นได้ ผสานกับโครงสร้างการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวเข้ากับการออกแบบดิจิทัลขององค์กร เทคโนโลยีเกิดขึ้นใหม่จำนวนมากช่วยให้องค์กรสามารถสร้างวัฒนธรรมแห่งความไว้วางใจซึ่งกันและกัน พร้อมตระหนักถึงความเสี่ยงร่วมกันในการตัดสินใจระหว่างหลายทีม

เทคโนโลยีหลักที่สนับสนุนการขยายการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ได้แก่ AI TRISM, Cybersecurity Mesh Architecture, Generative Cybersecurity AI, Homomorphic Encryption และ Postquantum Cryptography

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์

Tags gartner

บทความ เทคโนโลยี

การ์ทเนอร์ชี้ความสามารถของ Conversational AI ขับเคลื่อนตลาด Contact Center ทั่วโลกเติบโต 16% ในปี 2566

Post author By Editorial
Post date สิงหาคม 21, 2023

กรุงเทพฯ 17 สิงหาคม 2566 – การ์ทเนอร์คาดการณ์มูลค่าการใช้จ่ายบริการ Contact Center (CC) และ CC Conversational AI รวมถึงผู้ช่วยลูกค้าแบบเสมือนจริง หรือ Virtual Assistant ทั่วโลก ในปี 2566 จะมีมูลค่ารวมอยู่ที่ 18.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 16.2% จากปี 2565

เมแกน มาเรค เฟอร์นันเดซ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “อัตราการเติบโตของการลงทุนระยะสั้นใน CC และ CC Conversational AI รวมถึง Virtual Assistants คาดว่าจะลดลง เนื่องจากความผันผวนของธุรกิจทำให้รอบการตัดสินใจลงทุนกินเวลานานขึ้น โดยในการลงทุนระยะยาว Generative AI และการเติบโตของ Conversational AI จะเร่งการเปลี่ยนแพลตฟอร์ม Contact Center เนื่องจากหัวหน้าทีมที่ดูแลด้านประสบการณ์ลูกค้า (CX) มองหาแนวทางเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการให้บริการและการมอบประสบการณ์ลูกค้าโดยรวมไปพร้อมกัน”

ตลาดบริการ Conversational AI และ Virtual Assistant ทั่วโลก เป็นกลุ่มบริการที่เติบโตรวดเร็วที่สุดในตลาด Contact Center โดยกระตุ้นการเติบโตถึง 24% ในปี 2567 (ดูตารางที่ 1) ซึ่งความสามารถของ Conversational AI กำลังได้รับการลงทุนมากขึ้น เนื่องจากผู้มีอำนาจตัดสินใจในธุรกิจกำลังวางแผนรวมบริการ Conversational AI เข้าเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ระยะยาวเพื่อลดการพึ่งพาตัวแทนให้บริการลูกค้า ขณะที่ปริมาณการโต้ตอบของฝ่ายบริการลูกค้าที่ทำงานผ่านเทคโนโลยี AI ยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง โดยการโต้ตอบส่วนใหญ่นี้ถูกเสริมประสิทธิภาพด้วย CC AI แทนที่การโอนถ่ายไปยังตัวแทนเสมือนทั้งหมดแบบเดิม การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ในปี 2566 3% ของการโต้ตอบจะได้รับการจัดการผ่าน CC AI และเพิ่มขึ้นเป็น 14% ในปี 2570

ตารางที่ 1 คาดการณ์มูลค่าการใช้จ่ายใน Contact Center และ CC Conversational AI และ Virtual Assistant ของผู้ใช้ทั่วโลก (หน่วย: ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ)

ยอดใช้จ่าย ปี 2565		ยอดการเติบโต ปี 2565 (%)		ยอดใช้จ่าย ปี 2566		ยอดการเติบโต ปี 2566 (%)		ยอดใช้จ่าย ปี 2567		ยอดการเติบโต ปี 2567 (%)
16,077		17.6		18,690		16.2		23,171		24.0

ที่มา: การ์ทเนอร์ (กรกฎาคม 2566)

การ์ทเนอร์คาดว่าความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจและภูมิรัฐศาสตร์จะก่อให้เกิดข้อจำกัดด้านงบประมาณในปี 2566 ส่งผลให้โครงการเปลี่ยนหรืออัปเกรดระบบ Contact Center แบบตั้งอยู่ในองค์กรชะลอตัวลง อย่างไรก็ตาม ในโครงการที่ต้องพบปะลูกค้าถูกมองว่าจะเป็นส่วนสำคัญในกลยุทธ์การรักษาและสร้างรายได้

“นั่นหมายความว่าเมื่อการลงทุนด้านไอทีหลายด้านลดลงจากการตัดงบประมาณ ส่งผลให้การบริการลูกค้าและการริเริ่มสนับสนุนเพิ่มศักยภาพในบริการเพื่อสร้างความต่างแก่ประสบการณ์ที่ลูกค้าจะได้รับหรือการปรับปรุงการดำเนินงานในบริการลูกค้าอาจได้รับการลงทุนง่ายขึ้นแบบซื้อเข้ามาใช้ (Buy-In) ซึ่งปัจจัยเหล่านี้ช่วยเสริมให้โครงการ Contact Center as a Service (CCaaS) ได้รับเงินทุนจากงบประมาณที่จัดสรรไว้สำหรับการทำดิจิทัลทรานฟอร์มเมชันขององค์กรมากขึ้น” มาเรค เฟอร์นันเดซ กล่าวเพิ่มเติม

การ์ทเนอร์คาดว่าการลงทุน CCaaS จะเติบโตรวดเร็วยิ่งขึ้น เนื่องจากผู้มีอำนาจตัดสินใจใช้ความสามารถของ Contact Center บนคลาวด์เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานบริการลูกค้าให้ทันสมัย ซึ่งรวมถึงการนำไปใช้ในระบบ Contact Center ที่มีตัวแทนดูแลลูกค้าหลายพันราย ที่มีการนำ CCaaS ไปใช้ได้ช้า ในฐานะที่ CCaaS เป็นส่วนหนึ่งของโครงการปรับปรุงให้ทันสมัย โซลูชัน CCaaS จะใช้เพื่อสนับสนุนช่องทางการสื่อสารที่หลากหลายยิ่งขึ้น และจะนำเสนอแดชบอร์ดขั้นสูง การวิเคราะห์ การกำหนดเส้นทาง การเพิ่มประสิทธิภาพบุคลากร (Workforce Optimization หรือ WFO) เพิ่มความรู้และข้อมูลเชิงลึก รวมถึงความสามารถการสนทนาของ AI

ข่าวประชาสัมพันธ์ บทความ เทคโนโลยี

ซอฟต์แวร์สร้างศักยภาพให้โลกใบนี้

Post author By Editorial
Post date สิงหาคม 9, 2023

โดย นาทัลยา มากาโรชคินา รองประธานอาวุโส Secure Power ฝ่ายปฏิบัติการระหว่างประเทศ ชไนเดอร์ อิเล็คทริค

ศักยภาพของซอฟต์แวร์รุ่นใหม่ คือการเชื่อมต่อการทำงานร่วมกัน พร้อมมอบความฉลาดในทุกแง่มุมสำหรับธุรกิจและอุตสาหกรรม โดยให้ประโยชน์ด้านดิจิทัลแก่ทุกภาคส่วน

แม้จะมีข้อถกเถียงว่าซอฟต์แวร์กำลังกลืนกินโลกก็ตาม แต่แค่เพียงช่วงเวลาไม่นานมานี้ ประเด็นดังกล่าวก็เปลี่ยนไปสู่ความจริงที่ว่า ซอฟต์แวร์ “กำลังสร้างศักยภาพ” ให้กับโลกใบนี้

ทุกวันนี้สถาปัตยกรรมขององค์กรปรับเปลี่ยนไปสู่โมเดลที่ใช้ซอฟต์แวร์ควบคุมการทำงานมากขึ้นเรื่อยๆ การควบคุมเหล่านี้นำไปสู่ความยืดหยุ่นและคล่องตัวที่เหนือชั้นขึ้นไปอีกระดับเพื่อให้ตอบสนองและรับมือกับสถานการณ์การเปลี่ยนแปลงด้านภูมิรัฐศาสตร์ และความขัดข้องที่เกิดจากอิทธิพลของสภาพอากาศ รวมถึงแนวโน้มของตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ในขณะที่ต้องพร้อมรับมือกับเรื่องความปลอดภัย อีกทั้งให้ความยั่งยืน

การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นทั่วโลกอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นทั่วโลกเมื่อเร็วๆ นี้แสดงให้เห็นว่าซัพพลายเชนมีความเสี่ยง และอยู่ภายใต้อิทธิพลที่คาดเดาได้ยาก นอกเหนือจากสถานการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์แล้ว เหตุการณ์ black swan เช่น การปิดกั้นคลองสุเอซ ยังได้ถูกรวมเข้ากับประเด็นการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับสภาพภูมิอากาศ ตั้งแต่ไฟป่าในแคลิฟอร์เนีย น้ำท่วมยุโรป และความแห้งแล้งในออสเตรเลีย ไปจนถึงคลื่นความร้อน และอุณหภูมิที่สูงขึ้นเป็นประวัติการณ์ในหลายทวีป

องค์กรต่างๆ ต้องปรับตัวให้เข้ากับความเป็นจริงครั้งใหม่เรื่อยมาภายใต้ระยะเวลาอันสั้น ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของการคว่ำบาตร ราคาพลังงานที่ผันผวน หรือความขัดข้องในการเข้าถึงพลังงาน (access disruption) การขาดแคลน และความล่าช้าในการจัดหา ซึ่งส่งผลกระทบอย่างยิ่งโดยเฉพาะเรื่องการก่อสร้าง อุตสาหกรรมยานยนต์ และแม้กระทั่งอุตสาหกรรมอาหารก็ตาม

แบบจำลอง แผนงาน และการพลิกแพลง

ในการรับมือกับฉากทัศน์เหล่านี้ องค์กรต่างๆ ต้องมีความยืดหยุ่นและความคล่องตัว พร้อมมีการตรวจสอบดูแลมากขึ้น โดยอาศัยข้อมูลเชิงลึก เพื่อให้สามารถจำลอง วางแผน และพลิกแพลงได้

นั่นหมายถึงการมีระบบซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงการทำงานในทุกด้าน เพื่อให้สามารถมองเห็น วัดผลการดำเนินงาน และบริหารจัดการได้ดี

การออกรายงานการดำเนินงานทั่วไปขององค์กรนับว่าไม่เพียงพออีกต่อไป หากต้องการแข่งขันและอยู่รอดได้ องค์กรต้องสามารถจำลองและคาดการณ์ได้ว่า การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเหล่านี้จะส่งผลต่อผลผลิต ความสามารถในการทำกำไร และเป้าหมายด้านความยั่งยืนได้อย่างไร

20-30-50

เพื่อให้บรรลุมิติใหม่ในการมองเห็น และควบคุมได้ดียิ่งขึ้น จึงทำให้มีสถาปัตยกรรมใหม่เกิดขึ้น

ปัจจุบัน มีการคาดการณ์กันว่าสถาปัตยกรรมขององค์กรในอนาคตมีองค์ประกอบที่ผสมผสานกันระหว่างศูนย์ข้อมูลหลัก 20% คลาวด์สาธารณะ 30% และการปรับใช้ Edge 50% ภายในสามปีข้างหน้า

สถาปัตยกรรมที่ว่าจะนำไปสู่การยกระดับความสามารถให้เหนือชั้นไปอีกขั้น ทั้งเรื่องของเซ็นเซอร์ (IIoT) การมอนิเตอร์ การมองเห็น การบริหารจัดการ และการวิเคราะห์ โดยระบบงานบนคลาวด์จะทำหน้าที่ดูแลสถาปัตยกรรมใหม่เหล่านี้ที่มีองค์ประกอบเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่เรื่องของสายการผลิต พื้นที่ในร้านค้าปลีก และระบบดูแลคนไข้ในสถานพยาบาล ไปจนถึงการนำเอดจ์มาใช้งาน พร้อมสิ่งอำนวยความสะดวกในการจัดเก็บข้อมูลในระดับภูมิภาค รวมถึงศูนย์ข้อมูลส่วนกลาง

รากฐานของแนวทางนี้จะไม่ใช่แค่การมองเห็นข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการจัดการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลด้วยความสามารถใหม่ของ DCIM3.0

มาตรการป้องกัน

สิ่งสำคัญของโลกใหม่ที่สร้างศักยภาพด้วยซอฟต์แวร์ คือการผสานรวมการทำงานเชิงลึกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML)

ความยืดหยุ่นนั้นเกิดขึ้นจากความน่าเชื่อถือ และความสามารถในการคาดการณ์ ซึ่งการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่อาศัยแอปพลิเคชั่นเชิงลึกของเทคโนโลยีเหล่านี้ ช่วยให้เกิดระบบการบำรุงรักษาเชิงป้องกันที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งสามารถตรวจจับ หรือป้องกันความล้มเหลวก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อการปฏิบัติงาน

การปรับตัวโดยใช้มุมมองเชิงลึก

ตัวอย่างของการปรับตัวที่ว่า มีให้เห็นในอุตสาหกรรมอาหาร ซึ่งผู้ผลิตในสวนปลูกผักและผลไม้ กำลังลดอุณหภูมิเรือนกระจกซึ่งเป็นผลโดยตรงจากต้นทุนพลังงานที่สูงขึ้น

ด้วยชุดเซ็นเซอร์เต็มรูปแบบ ตั้งแต่เริ่มต้นปลูกจนไปถึงการวางขายหน้าร้าน ผู้ปลูกสามารถจำลองการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ คาดการณ์ผลผลิตและการเปลี่ยนแปลงของพืชผล เพื่อให้เข้าใจว่าจะต้องปรับต้นทุนจุดไหนให้เหมาะสมต่อการรับมือกับสถานการณ์ โดยสามารถประมวลผลข้อมูลได้ใกล้เคียงกับจุดที่สร้างข้อมูล ก่อนที่แบบจำลองส่วนกลางจะคัดกรองตัวเลข ผู้ปลูกสามารถปรับความต้องการด้านแรงงาน การขนส่ง และการกระจายสินค้าให้เหมาะสมได้ โดยอิงจากข้อมูลที่ถูกต้อง และการวิเคราะห์ที่มีข้อมูลครบรอบด้าน หรือตัวอย่างอื่นๆ นอกเหนือจากการเกษตรได้แก่ การดูแลสุขภาพที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยที่ได้จากแพทย์ผู้ดูแล โดยนำเอดจ์มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์

การใช้วิธีการเหล่านี้ในการรวบรวมข้อมูล และวิเคราะห์เบื้องต้น ทำได้ด้วยการผสานรวมความสามารถของเอดจ์กับแหล่งข้อมูลส่วนกลางอย่างราบรื่น ผ่านการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลจาก DCIM ไปจนถึง Data Lake และการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ในการเชื่อมต่อข้อมูลจากจุดเชื่อมต่อทั้งหมดระหว่างแอปพลิเคชันและผู้ใช้งาน ต้องคำนึงถึงเรื่องความปลอดภัยความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง

นี่คือเหตุผลที่เราได้พัฒนาพันธมิตรที่แข็งแกร่ง เพื่อให้เข้าใจถึงความเสี่ยง และเพื่อให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชันและบริการของเรามีความยืดหยุ่น ปลอดภัย และให้ความยั่งยืนสำหรับระบบไอทีในอนาคต แม้ว่าจะมีขยายการใช้งานไปสู่สภาพแวดล้อมไอทีแบบไฮบริดมากขึ้นก็ตาม

เมตริกที่อิงตามหลักวิทยาศาสตร์และได้มาตรฐาน

ประเด็นสำคัญเรื่องความยืดหยุ่นและความปลอดภัยในเรื่องเหล่านี้ ต้องไปด้วยกันกับข้อกำหนดอื่นที่สำคัญ คือ เรื่องความยั่งยืน

ประโยชน์หลักของซอฟต์แวร์ใหม่ที่ช่วยสร้างศักยภาพให้โลกนี้ คือความสามารถในประยุกต์ใช้เมตริกที่ได้มาตรฐานได้ครอบคลุมทั่วทั้งระบบ เพื่อวัดและจัดการการปล่อยมลพิษและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เป้าหมายการปล่อยมลพิษที่อิงตามหลักวิทยาศาสตร์กำลังได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายมากขึ้น และสามารถช่วยให้องค์กรต่างๆ เข้าใจและลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้ แม้จะอยู่ท่ามกลางแนวโน้มปัจจุบันก็ตาม

สร้างโลกแห่งศักยภาพ

แม้จะมีการเปลี่ยนแปลงด้านเทคโนโลยีเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ระบบซอฟต์แวร์และการควบคุม ซึ่งต่อยอดจากการพัฒนาใน IIoT, AI และ ML รวมถึงคลาวด์และเอดจ์คอมพิวติ้ง ก็สามารถช่วยให้องค์กรต่างๆ มีการมองเห็นที่ดีขึ้น มีข้อมูลเชิงลึก และการกำกับดูแลการดำเนินงานที่ดีขึ้น

เรื่องนี้จะช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นขึ้นไปอีกขั้น เพื่อรับมือกับกระแสอิทธิพลของโลกปัจจุบัน ซึ่งก่อนหน้านี้ไม่สามารถทำได้

การเพิ่มศักยภาพด้านการจัดการกับความเสี่ยงทางไซเบอร์ได้ดีขึ้น รวมถึงเป็นรากฐานเพื่อขับเคลื่อนความมุ่งมั่นไปสู่เป้าหมายด้านความยั่งยืน ทำให้มุมมองด้านซอฟต์แวร์เปลี่ยนไป จากสิ่งที่กำลังกลืนกินโลก กลายเป็น สิ่งที่สร้างศักยภาพให้กับโลกใบนี้

Tags Schneider Electric, ชไนเดอร์ อิเล็คทริค

ข่าวประชาสัมพันธ์ บทความ เทคโนโลยี

การ์ทเนอร์ชี้ 5 เทรนด์สำคัญ กำหนดอนาคต Data Science และ Machine Learning

Post author By Editorial
Post date สิงหาคม 4, 2023

กรุงเทพฯ ประเทศไทย 4 สิงหาคม 2566 – การ์ทเนอร์เผยแนวโน้มสำคัญที่ส่งผลต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิ่ง (Data Science and Machine Learning หรือ DSML) ซึ่งเป็นผลมาจากวิวัฒนาการและการเติบโตของภาคอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว เพื่อตอบสนองต่อการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยของข้อมูลในปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจโฟกัสการลงทุน Generative AI

ปีเตอร์ เครนสกี้ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “แมชชีนเลิร์นนิ่งยังคงเติบโตอย่างรวดเร็วในภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ขณะเดียวกัน DSML กำลังพัฒนาจากเดิมที่มุ่งเน้นโมเดลการคาดการณ์ (Predictive Models) ไปเป็นให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ในวงกว้างขึ้น ไดนามิก และเน้นข้อมูลเป็นหลัก รวมถึงได้รับแรงหนุนจาก Generative AI แม้อาจมีความเสี่ยงเกิดขึ้น แต่ก็มีความสามารถและช่วยสร้างยูสเคสการใช้งานใหม่ ๆ ที่เป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและองค์กรด้วยเช่นกัน”

การ์ทเนอร์รวบรวม 5 แนวโน้มสำคัญที่จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของ DSML ไว้ดังนี้:

เทรนด์ที่ 1: Cloud Data Ecosystems

Data Ecosystems (ระบบนิเวศข้อมูล) กำลังเปลี่ยนจาก self-contained ซอฟต์แวร์ หรือการปรับใช้ซอฟต์แวร์แบบผสมผสานไปสู่คลาวด์เนทีฟโซลูชันเต็มรูปแบบ การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2567 50% ของการนำระบบคลาวด์ใหม่มาใช้จะอยู่ในระบบนิเวศข้อมูลคลาวด์ที่เชื่อมโยงกัน มากกว่าการใช้โซลูชันผสานรวมแบบแมนนวล

การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรธุรกิจต่าง ๆ ประเมิน Data Ecosystems โดยพิจารณาจากความสามารถในการแก้ไขปัญหาด้านข้อมูลแบบกระจาย ตลอดจนการเข้าถึงและบูรณาการร่วมกับแหล่งข้อมูลภายนอกที่มีสภาพแวดล้อมใกล้เคียงกัน

เทรนด์ที่ 2: Edge AI

ความต้องการ Edge AI เพิ่มขึ้นเพื่อประมวลผลข้อมูล ณ จุดที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ช่วยตรวจจับแพทเทิร์นใหม่ ๆ และปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวด โดย Edge AI ยังช่วยให้องค์กรธุรกิจต่าง ๆ สามารถปรับปรุงในด้านการพัฒนา การจัดวางระเบียบ การผสานรวมและการนำ AI มาใช้

การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2568 มากกว่า 55% ของการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดโดยโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Neural Networks) จะเกิดขึ้น ณ ตำแหน่งข้อมูลในระบบ Edge จากเดิมที่น้อยกว่า 10% ในปี 2564 โดยองค์กรควรระบุแอปพลิเคชัน และจำเป็นต้องฝึกและคาดคะเน AI เพื่อย้ายไปยังสภาพแวดล้อม Edge ที่ใกล้กับ IoT

เทรนด์ที่ 3: Responsible AI

Responsible AI หรือ AI ที่มีความรับผิดชอบ ทำให้ AI กลายเป็นพลังบวกแทนที่จะเป็นภัยคุกคามต่อสังคมและตัวมันเอง โดยยังครอบคลุมหลายแง่มุมของการทำธุรกิจให้ถูกต้องและเป็นตัวเลือกทางจริยธรรมเมื่อองค์กรมีการนำ AI มาใช้อย่างอิสระ เช่น ธุรกิจและคุณค่าทางสังคม ความเสี่ยง ความไว้วางใจ ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2568 โมเดลการฝึก AI ล่วงหน้าที่ 1% ของผู้จำหน่าย AI จะทำให้ Responsible AI กลายเป็นประเด็นที่สังคมกังวล

การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรต่าง ๆ ใช้แนวทางที่คำนึงถึงสัดส่วนความเสี่ยงเพื่อส่งมอบคุณค่า AI และระมัดระวังเมื่อใช้โซลูชันและแบบจำลองต่าง ๆ โดยขอการรับประกันจากผู้จำหน่ายเพื่อให้มั่นใจว่าพวกเขากำลังจัดการความเสี่ยงและปฏิบัติตามกฎระเบียบ ปกป้ององค์กรจากการสูญเสียทางการเงินที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงการดำเนินคดีทางกฎหมาย และความเสียหายต่อชื่อเสียง

เทรนด์ที่ 4: Data-Centric AI

Data-Centric AI หรือ AI ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจากแนวทางที่ยึดโมเดลและโค้ดเป็นศูนย์กลางไปสู่การมุ่งเน้นด้านข้อมูลมากขึ้นเพื่อสร้างระบบ AI ที่ดีขึ้น โซลูชันต่าง ๆ อาทิ การจัดการข้อมูลเฉพาะของ AI (AI-Specific Data Management) ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) และเทคโนโลยีการติดฉลากข้อมูล (Data Labeling Technologies) มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้านข้อมูลมากมาย รวมถึงความสามารถในการเข้าถึง ปริมาณ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย ความซับซ้อน และขอบเขตการใช้งาน

การใช้ Generative AI เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์มีการเติบโตอย่างรวดเร็ว ช่วยลดภาระในการรับข้อมูลในโลกความเป็นจริง และยังสามารถช่วยฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2567 60% ของข้อมูลสำหรับ AI จะถูกสังเคราะห์ขึ้นเพื่อจำลองความเป็นจริง สถานการณ์ในอนาคต และลดความเสี่ยงของ AI เพิ่มขึ้นจาก 1% ในปี 2564

เทรนด์ที่ 5: Accelerated AI Investment

การลงทุนใน AI จะยังเติบโตอย่างรวดเร็ว ผ่านองค์กรต่าง ๆ ที่นำโซลูชันไปใช้ รวมถึงอุตสาหกรรมที่ต้องการเติบโตผ่านเทคโนโลยี AI และธุรกิจที่ใช้ AI การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในสิ้นปี 2569 จะมีการลงทุนมากกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับเริ่มต้นใช้ระบบ AI ที่อาศัยโมเดลพื้นฐาน ซึ่งเป็นโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลจำนวนมหาศาล

ผลสำรวจล่าสุดของการ์ทเนอร์จากผู้บริหารมากกว่า 2,500 ราย ยังพบว่า 45% เผยว่ากระแส ChatGPT ที่มาแรงกระตุ้นให้พวกเขาเพิ่มการลงทุนด้าน AI ขณะที่ 70% ระบุว่าองค์กรของพวกเขาอยู่ในโหมดการสำรวจและทดสอบการใช้ Generative AI และ 19% อยู่ในช่วงทดลองใช้หรือผลิตใช้

ติดตามข่าวสารและข้อมูลอัปเดตจาก Gartner for High Tech ได้ทาง Twitter และ LinkedIn หรือเยี่ยมชม IT Newsroom สำหรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

Tags gartner, Machine Learning

ข่าวประชาสัมพันธ์ บทความ เทคโนโลยี

“ความน่าเชื่อถือ” และ “ความปลอดภัย” สองปัจจัยสำคัญกำหนดอนาคต Generative AI”

Post author By Editorial
Post date กรกฎาคม 6, 2023

บทความโดย เอวิวา ลิทาน รองประธานฝ่ายวิจัย การ์ทเนอร์

ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วแบบหายใจรดต้นคอของนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์เอไอแบบรู้สร้าง หรือ Generative AI ทำให้เกิดความวิตกด้านความปลอดภัยและความเสี่ยงเพิ่มมากขึ้นตามมา มีนักกฎหมายบางรายเสนอกฎระเบียบและข้อบังคับใหม่เพื่อกำกับดูแลเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ต่าง ๆ และยังมีผู้นำธุรกิจและเทคโนโลยีบางคนออกมาแนะนำให้ระงับการฝึกระบบเอไอเป็นการชั่วคราวเพื่อเป็นการประเมินด้านความปลอดภัยของตน

Generative AI อยู่รอบตัวเรา

ความเป็นจริงที่ว่าการพัฒนา Generative AI ไม่หยุดอยู่เท่านี้ องค์กรจำเป็นต้องดำเนินการตั้งแต่ตอนนี้เพื่อกำหนดกลยุทธ์ภาพรวมสำหรับจัดการด้านความน่าเชื่อถือ ความเสี่ยง และการรักษาความปลอดภัยของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (หรือ AI TRiSM) ซึ่งมีความจำเป็นเร่งด่วนเพื่อเรียนรู้และเข้าใจเครื่องมือ AI TRiSM สำหรับใช้จัดการข้อมูลและกระบวนการระหว่างผู้ใช้และบริษัทที่เป็นเจ้าของโมเดลพื้นฐานของ Generative AI

เวลานี้ยังไม่มีเครื่องมือสำเร็จรูปใดในตลาดที่รับรองความเป็นส่วนตัวแก่ผู้ใช้อย่างเป็นระบบหรือสามารถกรองเนื้อหาได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อนำโมเดลเหล่านี้มาใช้งาน ตัวอย่างเช่น การกรองข้อมูลที่ไม่ถูกต้องออกจากข้อเท็จจริง รูปภาพที่ไม่มีอยู่จริง เนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์หรือข้อมูลที่เป็นความลับ

นักพัฒนา AI ต้องทำงานร่วมกับผู้กำหนดนโยบายเป็นกรณีเร่งด่วน รวมถึงหน่วยงานกำกับดูแลที่เกิดขึ้นมาใหม่ เพื่อกำหนดนโยบายและวางแนวทางปฏิบัติสำหรับการกำกับดูแลและการจัดการความเสี่ยงของเอไอ

ความเสี่ยงสำคัญที่กระทบองค์กร

Generative AI ก่อให้เกิดความเสี่ยงใหม่ ๆ หลายประการ ประการแรกคือ “ล่อลวงด้วยภาพลวงตา (Hallucinations)” และการปลอมแปลง อาทิ ข้อมูลที่ผิดแปลกไปจากข้อเท็จจริง ซึ่งเป็นปัญหายอดนิยมที่สุดซึ่งเกิดขึ้นแล้วกับโซลูชัน Chatbot ของ Generative AI กรณีข้อมูลการฝึกอบรม กรณีการตอบสนองที่มีอคติ ไม่อยู่ในหลักสมมุติฐานหรือมีความไม่ถูกต้อง กรณีเหล่านี้ตรวจจับได้ยากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อโซลูชันนั้นมีความน่าเชื่อถือและมีผู้ใช้จำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ

ความเสี่ยงต่อมา คือ Deepfakes เมื่อ Generative AI ถูกนำไปใช้สร้างเนื้อหาที่มีเจตนามุ่งร้าย ซึ่งล้วนเป็นความเสี่ยงสำคัญ เช่น รูปภาพปลอม วิดีโอปลอม รวมถึงการบันทึกเสียงปลอม ที่มักถูกใช้เพื่อโจมตีเหล่าคนดังและนักการเมือง เพื่อนำไปสร้างและเผยแพร่ข้อมูลที่ก่อให้เกิดความเข้าใจผิด หรือแม้กระทั่งใช้สร้างบัญชีปลอมหรือเข้าไปยึดและเจาะบัญชีที่ถูกต้องตามกฎหมายที่มีอยู่เดิมตัวอย่างเมื่อเร็ว ๆ นี้ คือ กรณีภาพพระสันตปาปาฟรานซิสที่สวมแจ็กเก็ตแฟชั่นสีขาวที่สร้างขึ้นโดย AI และกลายเป็นไวรัลบนโซเชียลมีเดีย แม้จะดูเหมือนไม่มีพิษภัย แต่ก็ทำให้เรามองเห็นอนาคตของ Deepfakes ในการปลอมแปลงคนมีชื่อเสียง ลอกเลียนแบบ ล่อลวง และความเสี่ยงทางการเมืองต่อทั้งตัวบุคคล องค์กร และภาครัฐบาล

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data privacy) ก็น่ากังวลใจไม่ใช่น้อย โดยเฉพาะเมื่อองค์กรให้สิทธิ์พนักงานสามารถเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและเป็นกรรมสิทธิ์ขององค์กรได้อย่างง่ายดายเมื่อใช้โซลูชัน Generative AI Chatbot โดยแอปพลิเคชันเหล่านี้อาจจัดเก็บข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนเข้ามา หรือแม้แต่ข้อมูลที่ใช้ป้อนเพื่อฝึกอบรมโมเดลเอไออื่น ๆ โดยข้อมูลดังกล่าวอาจตกไปอยู่ในมือของผู้ไม่หวังดีกรณีที่เกิดการละเมิดความปลอดภัย

ต่อมาคือ ปัญหาด้านลิขสิทธิ์ (Copyright Issues) แชทบอท Generative AI ได้รับการฝึกอบรมด้านข้อมูลอินเทอร์เน็ตจำนวนมาก ซึ่งอาจรวมถึงเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์ โดยอาจมีผลลัพธ์บางอย่างละเมิดการคุ้มครองลิขสิทธิ์หรือทรัพย์สินทางปัญญา (IP) หากไม่มีการอ้างอิงแหล่งที่มาหรือมีความโปร่งใสเกี่ยวกับวิธีสร้างผลลัพธ์ ดังนั้นวิธีเดียวที่จะลดความเสี่ยงนี้คือให้ผู้ใช้ตรวจสอบข้อเท็จจริงเพื่อให้แน่ใจว่าไม่ได้ละเมิดลิขสิทธิ์หรือสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา

สุดท้าย คือ ข้อกังวลด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity Concerns) นอกเหนือจากการล่อลวงทางวิศวกรรมทางสังคมขั้นสูงและภัยคุกคามแบบฟิชชิงแล้ว ผู้โจมตีสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้สร้างโค้ดอันตราย (Malicious Code) ได้ง่ายขึ้น

ผู้ขายที่นำเสนอโมเดลพื้นฐาน Generative AI ต้องให้ความมั่นใจกับลูกค้าว่าได้มีการฝึกฝนและทดสอบโมเดลดังกล่าวนี้เพื่อปฏิเสธคำขอด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เป็นอันตราย อย่างไรก็ตามผู้ขายจะไม่ได้ให้เครื่องมือตรวจสอบการควบคุมความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพทั้งหมดแก่องค์กร โดยพวกเขายังให้ความสำคัญกับแนวทางป้องกันแบบ “ทีมผู้บุกรุกสีแดง หรือ Red Teaming ที่เป็นแนวทางการทดสอบระบบโดยแสร้งเป็นผู้บุกรุกทางดิจิทัลหรือทางกายภาพ“ เป็นอย่างมาก ซึ่งการใช้แนวทางนี้คือต้องการให้องค์กรมั่นใจเต็มที่กับความสามารถต่าง ๆ ที่ผู้ขายนำเสนอสำหรับจัดการตามเป้าหมายด้านความปลอดภัย

รับมือและจัดการความเสี่ยงจาก AI

มีแนวทางทั่วไปที่เราสามารถดึงศักยภาพของ ChatGPT และแอปพลิเคชันที่คล้ายกันมาใช้อยู่สองแบบ ได้แก่ Out-Of-The-Box Model ที่ใช้ประโยชน์จากบริการที่มีอยู่เดิม โดยไม่ปรับแต่งค่าใด ๆ เพิ่มเติม และแนวทางที่สองคือ Prompt Engineering ที่ใช้เครื่องมือสร้าง ปรับแต่ง และประเมินข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต

สำหรับการใช้ Out-Of-The-Box Model องค์กรต้องตรวจสอบข้อมูลเอาต์พุตของโมเดลทั้งหมดด้วยตนเอง เพื่อตรวจหาผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ข้อมูลที่ผิดหรือคลาดเคลื่อนไม่เป็นกลาง โดยกำหนดกรอบการกำกับดูแลและการปฏิบัติตามหลักธรรมาภิบาลเพื่อเปิดใช้โซลูชันจำพวกนี้ในองค์กร พร้อมวางนโยบายที่ชัดเจน ห้ามพนักงานถามคำถามที่เปิดเผยข้อมูลองค์กรหรือข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน

องค์กรควรตรวจสอบการใช้งาน ChatGPT และโซลูชันที่คล้ายคลึงกันที่ไม่ได้รับอนุญาตด้วยการควบคุมความปลอดภัยและแดชบอร์ดที่มีอยู่สำหรับตรวจจับการละเมิดนโยบายการใช้งาน เช่น ไฟร์วอลล์ที่สามารถบล็อกการเข้าถึงของผู้ใช้ในองค์กร ข้อมูลความปลอดภัยและระบบการจัดการเหตุการณ์ที่สามารถตรวจสอบบันทึกการละเมิด และเว็บเกตเวย์ที่มีความปลอดภัยที่สามารถปิดกั้นการเรียกใช้ API ที่ไม่ได้รับอนุญาตได้

สำหรับการใช้ Prompt Engineering มีมาตรการลดความเสี่ยงทั้งหมดพร้อมใช้อยู่แล้ว ซึ่งองค์กรควรดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อปกป้องข้อมูลภายในและข้อมูลสำคัญอื่น ๆ ที่ใช้สื่อสารกับเอไอในโครงสร้างพื้นฐานของบุคคลที่สาม โดยการสร้างและจัดเก็บข้อความการสื่อสารทางวิศวกรรมกับเอไอให้เป็นสินทรัพย์ถาวร

และสินทรัพย์เหล่านี้ยังสามารถแสดงการสื่อสารกับเอไออย่างมีนัยสำคัญและผ่านการตรวจสอบแล้วว่าสามารถนำมาใช้ได้อย่างปลอดภัย นอกจากนี้ยังใช้เป็นคลังข้อมูลการสื่อสารกับเอไอที่ได้รับการปรับแต่งและพัฒนาขั้นสูงที่สามารถนำมาใช้ซ้ำ แชร์ หรือจำหน่ายต่อได้

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์