Gartner เพิ่งประกาศ Strategic Technology Trends 2020 เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ซึ่งค่อนข้างมีความแตกต่างกับปี 2-3 ที่ผ่านมามากพอควร เพราะมีการพูดถึงเรื่องใหม่ๆในหลายด้าน และก็จะแบ่งแนวโน้มเทคโนโลยีของปีหน้าทั้ง 10 เรื่องออกเป็นสองกลุ่มคือ People centric และ Smart space ซึ่งจะแตกต่างกับปีก่อนๆที่แบ่งเป็นสามกลุ่มคือ Intelligent, Digital และ Mesh ทั้งนี้เราสามารถจะเปรียบเทียบแนวโน้มเทคโนโลยีต่างๆที่ Gartner ระบุไว้ในช่วง 4 ปีที่ผ่านมาได้ดังตาราง
ตารางที่ 1 เปรียบเทียบ Gartner Strategic Technology Trends 2017-2020
สำหรับเทคโนโลยีทั้ง 10 ที่ Gartner ระบุไว้สำหรับปี 2020 สามารถสรุปได้ดังนี้
กลุ่ม People centric
- Hyperautomation
เป็นการผสมผสานกันระหว่าง Machine Learning, Packaged software และ Automation tools เพื่อทำให้เกิดระบบงานอัตโนมัติ โดยจะมีสองส่วนคือ 1) จะมีการทำระบบอัตโนมัติของงานต่างๆที่สามารถจะ automate ได้เพิ่มมากขึ้น และ 2) จะมีการทำ AI-based process automation โดยจะต้องมีการใช้เครื่องมือที่หลากหลายทั้ง Robot Process Automation (RPA) และเครื่องมืออื่นๆผสมกัน ที่จะเป็นการสร้าง Digital Twin ขององค์กร
- Muliexperience
คือการที่คนจะโต้ตอบ รับรู้ และควบคุมโลกดิจิทัลและ Applicaiton ต่างๆ โดยจะเปลี่ยนจาก Technology-literate people เป็น People-literate techonology กล่าวคือกำลังเปลี่ยนจาก การที่ผู้คนจะโด้ตอบคอมพิวเตอร์ที่จุดสัมผัสบริการจุดใดจุดหนึ่ง (Single touchpoint) กลายเป็นว่าโลกก็คือคอมพิวเตอร์ ที่ผู้คนจะมีจุดสัมผัสบริการที่หลากหลาย ( Multi touchpoint) ที่ระบบอินเตอร์เฟสอาจเป็นทั้งระบบเสียง, augmented reality (AR), virtual reality (VR) หรือมีรูปแบบใหม่ๆ
ตัวอย่างเช่น Domino Pizza ได้พัฒนา customer experience ที่ใช้ App ในการสั่งอาหาร, การสั่งงานด้วยเสียงผ่านลำโพงอัจฉริยะ, ระบบติดตาม pizza, รถยนต์ไร้คนขับหรือโดรนในการส่ง pizza
- Democratization
คือการที่คนทั่วไปสามารถเข้าถึงและใช้งานเทคโนโลยีได้ง่ายขึ้นด้วยระบบอินเตอร์เฟสที่ดีขึ้นหรืออาจมีระบบเอไอฝั่งอยู่ ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้งานระบบยากๆที่น่าจะมีความซับซ้อนได้ง่ายขึ้นโดยแทบไม่ต้องเรียนรู้อะไรมากนัก โดยจะแบ่งระบบที่ว่าเป็นสี่ด้านคือ การพัฒนาซอฟต์แวร์, การวิเคราะห์ข้อมูล, การออกแบบ และ การเข้าถึงองค์ความรู้ ตัวอย่างของ Democratization ก็คือผู้ใช้ทั่วไปอาจใช้เครื่องมือที่มีระบบเอไอ ในการวิเคราะห์หรือสร้างโมเดลของข้อมูล (data model) โดยอาจไม่ต้องเขียนโปรแกรมหรือมีทักษะทางด้าน Data Science เลยก็ได้ หรือที่เรียกว่า Citizen Data Scientist
- Human augmentation
คือการนำเทคโนโลยีมาใช้เพื่อที่เพิ่มความรู้ความเข้าใจ (cognitive) และประสบการณ์ทางกายภาพ (physical experience) ของคน ซึ่งในด้านของ Cognitive augmentation จะเป็นการเข้าถึงองค์ความรู้และการใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชั่นของระบบคอมพิวเตอร์ปัจจุบันจากการเข้ามาของ multiexperience interface ในโลกของ smart space เช่นการใช้ digital assistant อย่าง Google home ส่วน Physical augmentation ก็คือการทีนำเทคโนโลยีให้มาเชื่อมโยงกับอวัยวะการรับรู้ของคนเช่น wearable device หรืออุปกรณ์ AR
- Transparency and Traceability
เรื่องของการใช้ข้อมูลกำลังเป็นเรื่องที่สำคัญมากโดยเฉพาะเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data privacy) และการที่องค์กรต่างๆนำข้อมูลของลูกค้ามาใช้ประโยชน์ ทำให้ทุกคนมีความกังวลต่อความปลอดภัยและความเสี่ยงจากการถูกใช้ข้อมูลเหล่านี้ จึงต้องมีการสร้างความความเชื่อมั่นโดยต้องมีความโปร่งใสในเรื่องของความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และต้องมีจริยธรรมดิจิทัล (Digital Ethics) ทีดี นอกจากนี้ก็ยังมีความกังวลในเรื่องของการพัฒนาระบบเอไอที่ต้องสามารถอธิบายได้ โดยจะต้องบอกได้ว่านำข้อมูลใดมาใช้ มีการพัฒนาและสอนระบบเอไออย่างไร ระบบเอไอที่ได้มาต้องสามารถติดตามและตรวจสอบได้ว่ามีการใช้งานอย่างไร
กลุ่ม Smart space
- Empowered Edge
Edge หมายถึงเทคโนโลยีอย่าง IoT หรืออุปกรณ์ที่อยู่ใกล้ตัวเรา Empowered Edge คือการที่เทคโนโลยีเหล่านี้ที่มีเพิ่มขึ้นอย่างมากมาย สามารถที่จะดึงข้อมูลเข้ามาเก็บไว้ และแทนที่จะส่งข้อมูลเหล่านั้นไปประมวลผลที่ระบบคลาวด์ แต่จะเป็นการประมวลผลที่อุปกรณ์นั้นเลยเพื่อที่จะลด Latency ของการส่งข้อมูลไปมา อาทิเช่นการทำให้ระบบลำโพงอัจฉริยะสามารถประมวลผลบางส่วนได้ที่อุปกรณ์นั้นเลย หรือการพัฒนาระบบอย่างเช่น หุ่นยนต์ หรือโดรน ให้มีทรัพยากรในการประมวลผลและเก็บข้อมูลได้มากขึ้นเพื่อที่จะได้เข้าสู่ Edge Computing
- Distributed Cloud
คือระบบคลาวด์ยุคต่อไป (Next era of Cloud) กล่าวคือแทนที่ระบบคลาวด์จะรวมศูนย์อยู่ที่เครื่องเซิฟเวอร์ภายนอกแต่อาจจะกระจายไปยัง Data Center หลายๆที่ เพื่อที่จะตอบโจทย์เรื่องของกฎระเบียบต่างๆที่อาจต้องการให้ข้อมูลและการประมวลผลอยู่ในบริเวณที่ต้องการ หรืออาจต้องการลด Latency จากการส่งข้อมูลไปยัง เครื่องเซิฟเวอร์ไกลๆ เช่นการส่งข้อมูล IoT
- Autonomous Things
ก็เป็นแนวโน้มเทคโนโลยีที่ Gartner ระบุมาต่อเนื่องหลายปี โดยระบุถึงการนำระบบเอไอมาประยุกต์ใช้กับงานที่มนุษย์เคยทำเช่นใช้ในระบบหุ่นยนต์ โดรน หรือรถยนต์ไร้คนขับ แต่ระบบเหล่านี้กำลังเปลี่ยนจากการทำงานตามลำพังเป็นการส่งข้อมูลเชื่อมโยงกันทำให้ทำงานร่วมกันได้ดีขึ้น
- Practical Blockchain
Gartner ระบุว่าแม้ Completed Blockchain จะมีองค์ประกอบ 5 อย่างที่ทำให้น่าสนใจคือ Shared and distributed ledger, immutable and traceable ledger, encryption, tokenization และ distributed public consensus mechanism แต่ก็อาจยังไม่สามารถทำให้องค์กรต่างๆนำไปประยุกต์ใช้ได้ทั้งหมดเพราะปัญหาทางเทคนิคโดยเฉพาะในแง่ของ Scaability และมาตรฐานที่แตกต่างกัน ดังนั้นในปีนี้ Gartner จึงเน้นเรื่องการนำไปปฎิบัติโดยเน้นในสององค์ประกอบก่อนคือในด้าน Share ledger และเรื่องของ distributed โดยยกตัวอย่างการนำ Blockchain ไปใช้ในด้าน Supply chain management
- AI Security
ปัจจุบันมีการนำ AI และ Machine Learning มาประยุกต์ใช้งานที่มากขึ้น ความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน AI จึงเป็นเรื่องสำคัญโดยสามารถแบ่งออกเป็นสามด้านคือ 1) การป้องกันระบบ AI ที่พัฒนาขึ้นมา จากความเสี่ยงของการคุกคามข้อมูลหรือโมเดลที่อยู่ในระบบ 2) การนำ AI มาใช้ในการพัฒนาระบบCyber security ให้มีความชาญฉลาดขึ้น และ 3) การป้องกันภัยคุกคามทาง Cyber แบบใหม่ๆ ที่ผู้ร้ายใช้ AI มาทำการพัฒนา
สำหรับผู้ที่สนใจในหัวข้อของ Digital Trends 2020 ทาง IMC Institute และ Optimus (Thailand) จะจัดให้มีงาน Digital Trends 2020 :The 7 Elements of Digital Transformation ขึ้นในวันที่ 17-18 ธันวาคม 2562 ที่ โรงแรมสวิสโซเทล เลอ คองคอร์ด โดยสามารถดูรายละเอียดได้ที่ www.imcincstitute.com/Digital_Trends2020
ธนชาติ นุ่มนนท์
IMC institute