Writer: 
Share
ในโลกของเทคโนโลยีที่หมุนเร็วอย่างบ้าคลั่ง ช่วงปีที่ผ่านมาเราได้เห็นกระแสการตื่นตัวของ Generative AI ที่พุ่งขึ้นสู่จุดสูงสุด แต่เมื่อเข็มนาฬิกาเดินเข้าสู่ปี 2569 เรากำลังก้าวเข้าสู่ “จุดเปลี่ยนสำคัญ” (Inflection Point) ที่น่าตื่นเต้นยิ่งกว่าเดิมจากเดิมที่ AI เป็นเพียงเครื่องมือที่ถูกพูดถึงในเชิงทฤษฎีหรือการทดลองใช้เบื้องต้น
วิสัยทัศน์จากคณะผู้บริหารของ OutSystems ผู้นำแพลตฟอร์มการพัฒนาแบบ low-code ระดับโลก ได้ชี้ให้เห็นว่า AI กำลังเปลี่ยนโฉมจาก “กระแส” สู่ “ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง” ผ่านแนวคิดที่เรียกว่า “การผสานองค์ประกอบอัจฉริยะ” (Intelligent Composition)
สงครามโมเดลสิ้นสุดลง: ‘Platform’ คือผู้กำหนดชัยชนะที่แท้จริง
วูดสัน มาร์ติน (Woodson Martin) ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ OutSystems ได้ให้ทัศนะที่น่าสนใจว่า ยุคที่ทุกองค์กรต่างแข่งขันกันเพื่อพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ของตัวเองนั้นได้สิ้นสุดลงแล้ว เนื่องจากต้นทุนที่มหาศาลและความซับซ้อนในการดูแลรักษา ทำให้องค์กรส่วนใหญ่เริ่มหันมามองความคุ้มค่าในเชิงปฏิบัติมากขึ้น
- จาก LLM สู่ SLMs และ Vertical Models: ปัจจุบันองค์กรกำลังมุ่งไปสู่โซลูชันที่มีต้นทุนต่ำกว่าแต่มีความแม่นยำสูงกว่าในงานเฉพาะด้าน เช่น โมเดลภาษาขนาดเล็ก (Small Language Models – SLMs) หรือโมเดลเฉพาะทาง (Vertical Models) ที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรม
- หัวใจคือการบริหารจัดการ (Lifecycle Management): ในปี 2569 ความเป็นเจ้าของตัวโมเดลจะมีความสำคัญลดน้อยลง เมื่อเทียบกับความสามารถในการบริหารจัดการวงจรการทำงานของ AI อย่างครบถ้วน แพลตฟอร์มที่สามารถประสานงาน (Orchestration) ระหว่างเอเจนต์และโมเดลหลายตัว (Multi-model) ได้อย่างปลอดภัย ภายใต้กรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน จะเป็นผู้ที่กุมความได้เปรียบในห่วงโซ่คุณค่านี้
- บทบาทของ ‘วาทยกร’: นักพัฒนาจะไม่ได้ทำหน้าที่เพียงแค่เขียนคำสั่ง แต่จะเปรียบเสมือนวาทยกรที่ควบคุมและประสานการทำงานของเอเจนต์ AI หลายตัวให้ทำงานสอดประสานกันเพื่อตอบโจทย์ทางธุรกิจที่ซับซ้อน
Agentic Systems: เมื่อ AI ไม่ได้มีไว้แค่ตอบคำถาม แต่มีไว้ ‘ทำงาน’
หลุยส์ บลันโด (Luis Blando) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยี ชี้ให้เห็นว่าปี 2569 จะเป็นปีแห่งการเผชิญหน้ากับความจริง (AI Reality Check) คำมั่นสัญญาที่เกินจริงจะถูกแทนที่ด้วยระบบเอเจนต์อัจฉริยะ (Agentic Systems) ที่ถูกนำมาใช้งานในสภาพแวดล้อมการผลิตจริง
- การแก้ไขปัญหาเชิงปฏิบัติ: AI จะถูกออกแบบและฝึกฝนเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่มีอยู่จริง เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพงานบริการลูกค้า การลดขั้นตอนที่ซ้ำซ้อน และการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอย่างแม่นยำ
- Vertical AI คือคำตอบ: โซลูชันจะมุ่งสู่ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางมากขึ้น (Specialization) โดยใช้ข้อมูล เวิร์กโฟลว์ และภาษาเฉพาะของแต่ละธุรกิจ ซึ่ง AI แบบอเนกประสงค์ทั่วไปไม่สามารถตอบโจทย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- การคัดเลือกโมเดลที่เหมาะสม: บทสนทนาในห้องประชุมจะเปลี่ยนจากการถามว่า “ใช้โมเดลไหนดีที่สุด” ไปสู่การ “คัดเลือกและผสานโมเดลที่เหมาะสมที่สุด” กับเวิร์กโหลดในแต่ละฟังก์ชัน
โครงสร้างพื้นฐาน 7 ล้านล้านดอลลาร์ และการทวงคืน ‘มิติความเป็นมนุษย์’
เตียโก อเซเวโด (Tiago Azevedo) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายสารสนเทศ เผยให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในระดับรากฐานของโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล 14เมื่อ AI ต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและเรียลไทม์มากขึ้น รูปแบบการจัดเก็บและบริหารจัดการข้อมูลจึงต้องเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง
- ขุมพลังใหม่ขององค์กร: โครงสร้างพื้นฐาน AI จะต้องประกอบด้วยพลังการประมวลผลที่มหาศาล (CPU, GPU, TPU) และระบบเครือข่ายประสิทธิภาพสูง ส่งผลให้ตลาดนี้อาจมีมูลค่าพุ่งสูงถึง 7 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2573
- การดึงศักยภาพความเป็นมนุษย์กลับคืนมา: ระบบ Agentic AI จะเข้ามาจัดการงาน Routine ที่น่าเบื่อซ้ำซาก ซึ่งช่วยปลดล็อกให้พนักงานสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การวางกลยุทธ์ และความฉลาดทางอารมณ์ (EQ)
- ตัวเลขที่น่าสนใจ: ในสายงาน HR คาดว่าการใช้เอเจนต์อัจฉริยะจะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้เฉลี่ยถึง 30% ต่อคน และพนักงานกว่า 23% จะถูกปรับบทบาทไปสู่ตำแหน่งใหม่ที่ได้ใช้ทักษะความเป็นมนุษย์อย่างเต็มที่
การปฏิวัติตัวตนนักพัฒนาสู่ ‘Cognitive Architects’
มิเกล บัลตาซาร์ (Miguel Baltazar) รองประธานฝ่ายนักพัฒนาสัมพันธ์ มองว่าบทบาทของนักพัฒนากำลังเข้าสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ ภายในสิ้นปี 2569 นักพัฒนากว่า 75% จะเปลี่ยนจากการเขียนโค้ดแบบเดิม ไปสู่การเป็น “ผู้วางสถาปัตยกรรมทางปัญญา” หรือ Cognitive Architects
- พิมพ์เขียวแห่งความคิด (Blueprints of Thought): หน้าที่ใหม่ของนักพัฒนาคือการออกแบบตรรกะว่าระบบ AI ควรจะ “คิด” และ “ตัดสินใจ” อย่างไร เพื่อย่อยปัญหาธุรกิจที่ซับซ้อนให้กลายเป็นเวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานได้จริง
- ความได้เปรียบของ Low-code: นักพัฒนาสาย Low-code จะเป็นกลุ่มที่ได้เปรียบที่สุด เพราะคุ้นเคยกับการเชื่อมโยงระหว่างเทคโนโลยีและเป้าหมายทางธุรกิจอยู่แล้ว พวกเขาสามารถสร้างนวัตกรรมได้เร็วขึ้นถึง 10 เท่า โดยไม่ต้องกังวลกับความซับซ้อนของโค้ดพื้นฐาน
- การกำกับดูแล (Governance) คือหัวใจ: นักพัฒนาจะต้องให้ความสำคัญกับจริยธรรม ความโปร่งใส และความถูกต้องของระบบ AI เพื่อให้มั่นใจว่าเทคโนโลยีที่สร้างขึ้นนั้นมีความน่าเชื่อถือและตรวจสอบได้
Ethical Tech: เมื่อจริยธรรมกลายเป็นกลยุทธ์การลงทุนหลัก
ทศวรรษนี้ จริยธรรมในเทคโนโลยี (Ethical Tech) จะไม่ใช่แค่คำสวยหรูในรายงานประจำปีอีกต่อไป แต่จะกลายเป็นปัจจัยหลักในการตัดสินใจลงทุน
- ความซื่อสัตย์สร้างผลตอบแทน: องค์กรที่ยึดถือจริยธรรมและการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งในการพัฒนา AI จะสร้างผลตอบแทนทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม
- เม็ดเงินมหาศาลในกองทุน ESG: มูลค่ากองทุน Impact Investment ทั่วโลกพุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง จาก 8 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2564 คาดว่าจะแตะระดับ 50 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2573 ธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับ “คน ความโปร่งใส และเป้าหมาย” จึงมีโอกาสสูงในการคว้าส่วนแบ่งจากเม็ดเงินนี้
การเตรียมความพร้อมสำหรับปี 2569 ไม่ใช่เพียงการจัดซื้อเครื่องมือ AI ใหม่ๆ เข้ามาในองค์กร แต่คือการปรับโครงสร้างสถาปัตยกรรมทางความคิด องค์กรที่มุ่งลงทุนในการประสานงานระบบ (Orchestration) การสร้างกรอบกำกับดูแล (Governance) และการยกระดับทักษะบุคลากรให้เป็น “ผู้นำทางปัญญา” จะเป็นผู้ที่สามารถเปลี่ยนนวัตกรรมให้กลายเป็นความเติบโตที่ยั่งยืนได้อย่างแท้จริง
