ข่าว
การ์ทเนอร์คาดการณ์เทรนด์ Data-Analytics ปี 2569 ชี้ AI Agent เตรียมพลิกโฉมการทำงานและธรรมาภิบาลข้อมูล
สำนักข่าวบริคอินโฟ – การ์ทเนอร์ (Gartner) เผยบทวิเคราะห์ทิศทางด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data and Analytics – D&A) ประจำปี 2569 โดยระบุว่า ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกมิติของธุรกิจ ตั้งแต่การปรับโครงสร้างความเป็นผู้นำไปจนถึงการสร้างมาตรฐานธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) รูปแบบใหม่ พร้อมคาดการณ์ว่าภายในปี 2570 กระบวนการจ้างงานส่วนใหญ่จะเริ่มบรรจุการทดสอบทักษะความเชี่ยวชาญด้าน AI เป็นเงื่อนไขหลักในการรับบุคลากรเข้าทำงาน เพื่อรองรับการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
ริต้า ซัลลาม (Rita Sallam) รองประธานนักวิเคราะห์อาวุโสของ การ์ทเนอร์ (Gartner Inc.) ระบุว่า การเปลี่ยนแปลงในโลกของข้อมูลและ AI เกิดขึ้นรวดเร็วอย่างมาก จนทำให้เส้นแบ่งระหว่างความสามารถของมนุษย์และเครื่องจักรเริ่มเลือนลาง โดยระบบ AI จะไม่ได้เป็นเพียงแค่เครื่องมือสนับสนุนอีกต่อไป แต่จะทำงานในฐานะพันธมิตรขององค์กร ซึ่งภายในปี 2570 การเติบโตของ GenAI และ AI Agent จะสร้างความสั่นคลอนต่อตลาดเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Productivity Tools) ที่มีมูลค่ามหาศาลกว่า 5.8 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ เนื่องจากรูปแบบการสร้างเนื้อหาจะเปลี่ยนจากการพิมพ์ลงบนหน้ากระดาษเปล่า ไปสู่การให้ AI สังเคราะห์และรวบรวมข้อมูลดิบจำนวนมากแทน
นอกจากนี้ การ์ทเนอร์ (Gartner) ยังคาดการณ์ว่าภายในปี 2572 AI Agent จะสามารถสร้างข้อมูลจากสภาพแวดล้อมทางกายภาพได้มากกว่าข้อมูลจากแอปพลิเคชันดิจิทัลถึง 10 เท่า ซึ่งจะส่งผลให้เกิดข้อมูลมหาศาลที่เรียกว่า Trajectory Data ที่ช่วยให้โมเดลระดับโลก (World Models) สามารถเรียนรู้และจำลองสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ขณะที่ในด้านการบริหารจัดการ ภายในปี 2573 องค์กรกว่าครึ่งหนึ่งจะหันมาใช้ Autonomous AI Agents เพื่อทำหน้าที่ตีความนโยบายธรรมาภิบาลและมาตรฐานทางเทคนิคให้กลายเป็นข้อตกลงดิจิทัลที่ตรวจสอบได้โดยอัตโนมัติ
ในส่วนของบุคลากรระดับบริหาร ผู้บริหารด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ (Chief Data and Analytics Officers – CDAOs) ที่มีทักษะด้านความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล (Interpersonal Skills) และความสามารถในการโน้มน้าวใจ จะมีโอกาสก้าวขึ้นสู่ตำแหน่ง CEO มากขึ้น เนื่องจากวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์ที่นำโดยมนุษย์ยังคงเป็นหัวใจสำคัญในการดึงศักยภาพของ AI ออกมาใช้ได้อย่างสูงสุด โดยองค์กรจำเป็นต้องให้ความสำคัญกับ Universal Semantic Layers หรือชั้นข้อมูลมาตรฐาน เพื่อเป็นโครงสร้างพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วทั้งองค์กร ลดความซ้ำซ้อนและเพิ่มความแม่นยำในการทำงานของระบบเอเจนท์
“ผู้นำด้าน D&A ควรเริ่มทดลองใช้ Data Governance Agents ในกระบวนการที่มีความเสี่ยงต่ำ เพื่อจัดระเบียบขั้นตอนการเจรจาต่อรองข้อมูลให้เป็นไปอย่างอัตโนมัติ โดยต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าเอเจนท์สามารถตีความบริบทและโปรโตคอลต่างๆ ได้อย่างถูกต้อง ก่อนที่จะขยายผลไปสู่ระดับที่ใหญ่ขึ้น นอกจากนี้ควรออกแบบเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ใหม่ที่รวมขั้นตอนการประเมินผลที่จำเป็นเข้าไปด้วย” ริต้า ซัลลาม (Rita Sallam) กล่าวเสริม
ท้ายที่สุด ภายในปี 2571 บทบาทการบริหารความเสี่ยงด้านเนื้อหาจะเริ่มย้ายจากฝ่ายกฎหมายและไซเบอร์ไปสู่ทีม AI Engineering มากขึ้น เพื่อจัดการความเสี่ยงตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบระบบ (Privacy by Design) ซึ่งจะช่วยให้การพัฒนานวัตกรรมเป็นไปอย่างรวดเร็วและสอดคล้องกับกรอบจริยธรรม โดยเฉพาะในกรณีที่การตัดสินใจของโมเดล AI จำเป็นต้องอ้างอิงตามบริบทเฉพาะของผู้ใช้งานในแต่ละสถานการณ์
