ข่าว
นูทานิคซ์ ชี้ปี 2026 ยุคแห่งการใช้งาน AI เชิงกลยุทธ์ แนะองค์กรเร่งปรับโครงสร้างพื้นฐานไฮบริดคลาวด์รับมือความซับซ้อน
สำนักข่าวบริคอินโฟ – นูทานิคซ์ (Nutanix) เผยทิศทางเทคโนโลยีปี 2026 ระบุองค์กรธุรกิจทั่วโลกกำลังก้าวข้ามขีดจำกัดจากการทดลองใช้งานปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไปสู่การนำมาปรับใช้ในภารกิจสำคัญอย่างเต็มตัว โดยเน้นการสร้าง โครงสร้างพื้นฐานไอที (IT Infrastructure) ที่แข็งแกร่งเพื่อควบคุมความเสี่ยงและสร้างความยั่งยืนในระยะยาว ท่ามกลางการขยายตัวของข้อมูลที่กระจายตัวอยู่ทั้งบน พับลิคคลาวด์ (Public Cloud) และ เอดจ์คอมพิวติ้ง (Edge Computing) ซึ่งความสำเร็จในยุคนี้จะไม่ได้วัดกันที่ความเร็วในการเริ่มต้น แต่ขึ้นอยู่กับความสามารถในการรักษาเสถียรภาพของระบบให้คงที่ภายใต้สภาวะแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
นายนพดล ปัญญาธิปัตย์ ผู้จัดการประจำประเทศไทย นูทานิคซ์ (Nutanix) ระบุในบทความที่เผยแพร่ต่อสื่อมวลชน ว่า ในช่วงปีที่ผ่านมาองค์กรต่าง ๆ ได้เรียนรู้ว่า AI ได้เปลี่ยนสถานะจากเทคโนโลยีทางเลือกมาเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในกระบวนการทำงานทุกวันอย่างรวดเร็ว การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เริ่มเห็นช่องว่างสำคัญในด้านการดำเนินงานและการกำกับดูแล ซึ่งมักไม่ปรากฏให้เห็นในช่วงเริ่มต้นโครงการนำร่อง โดยในปี 2026 นี้ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่องค์กรต้องเลือกสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมเพื่อรองรับเวิร์กโหลดที่มีความซับซ้อนสูงขึ้น
“ปีม้าไฟนี้เป็นปีที่องค์กรต้องเลือกว่าจะปล่อยให้พลังฝีเท้าที่รวดเร็วของ AI มากำหนดระดับความเสี่ยงขององค์กร หรือองค์กรจะสร้างโครงสร้างพื้นฐานไอทีที่สามารถควบคุมพลังนั้นได้ แล้วเปลี่ยนให้เป็นแรงขับเคลื่อนความสำเร็จที่ยั่งยืน”
ปัจจุบันเป้าหมายหลักของภาคธุรกิจได้เปลี่ยนจากการตั้งคำถามว่าเทคโนโลยีทำได้จริงหรือไม่ ไปสู่การรักษาประสิทธิภาพการใช้งาน AI ในระยะยาวโดยไม่กระทบต่อธุรกิจหลัก การปรับตัวสู่การเป็นองค์กรที่ ชาญฉลาดด้วย AI (AI-Smart) จำเป็นต้องอาศัยความสอดคล้องในการใช้งาน เวิร์กโหลดต่าง ๆ ต้องสามารถโยกย้ายและบริหารจัดการได้ง่ายในทุกสภาพแวดล้อม เทคโนโลยีอย่าง คอนเทนเนอร์ (Containerization) จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในฐานะเครื่องมือช่วยลดอุปสรรคและช่วยในการปรับขนาดบริการโดยไม่ต้องรื้อระบบวิศวกรรมใหม่ซ้ำซาก
ด้านกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน พบว่ามีความเปลี่ยนแปลงจากการพึ่งพาระบบเดียวไปสู่แนวทาง ไฮบริดคลาวด์ (Hybrid Cloud) และ อธิปไตยข้อมูล (Data Sovereignty) มากขึ้น แม้การเทรนโมเดลจะยังทำบนคลาวด์เป็นหลัก แต่การประมวลผลเพื่อหาผลลัพธ์หรือการอนุมาน (Inference) เริ่มขยับกลับมาสู่ระบบภายในองค์กร (On-premise) และเอดจ์มากขึ้น เพื่อตอบโจทย์ด้านต้นทุนที่คาดการณ์ได้ ความเร็วในการตอบสนอง (Latency) และกฎระเบียบด้านการจัดเก็บข้อมูลในแต่ละประเทศ
นอกจากนี้ ความพร้อมในการปฏิบัติการถือเป็นรากฐานที่สำคัญในการต่อยอดเทคโนโลยี โดยเฉพาะการจัดการสถาปัตยกรรมแบบ คลาวด์-เนทีฟ (Cloud-Native) และการใช้แพลตฟอร์มบริหารจัดการระบบแบบรวมศูนย์ (Orchestration Platforms) ที่ช่วยให้ทีมไอทีสามารถดูแลแอปพลิเคชัน AI ควบคู่ไปกับแอปพลิเคชันรูปแบบเดิมได้อย่างไร้รอยต่อ ซึ่งจะช่วยเปลี่ยนความได้เปรียบทางเทคโนโลยีให้กลายเป็นมูลค่าทางธุรกิจที่ยั่งยืนในสภาวะที่มีการแข่งขันสูงในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น
