1. AI และ Agentic AI — จากทดลองสู่การใช้งานจริง
- Forbes มองว่า AI จะยังคงเป็นเทคโนโลยีศูนย์กลางในปี 2026 และจะขยับจากการทดลองสู่การสร้างคุณค่าทางธุรกิจจริง (deliver business results) มากขึ้น โดยพวก “agentic AI” — AI ที่ไม่ใช่แค่ตอบข้อความ แต่สามารถทำงานหลายขั้นตอนและตัดสินใจบางส่วนได้ด้วยตัวเอง — จะถูกนำมาใช้ในระบบธุรกิจ (enterprise systems) แทนที่การใช้ AI แบบ chatbot แบบเดิม
- Ambient AI หรือ AI ที่ฝังตัวอยู่ในทุกสถานะการใช้งาน (embedded AI) จะเริ่มเป็นเรื่องปกติ โดย inference และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์จะเกิดขึ้นในพื้นฐานของระบบมากขึ้นเช่นกัน
- Gartner ประมาณว่า องค์กรที่มีการคาดหวังจะฝัง Agents เฉพาะด้านในแอปฯ ประมาณ 40% ภายในปี 2026 ซึ่งสะท้อนว่า AI จะเปลี่ยนเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างซอฟต์แวร์จริงจัง ไม่ใช่แค่เครื่องมือเสริม
Insight: AI จะกลายเป็น “ระบบปฏิบัติการของธุรกิจ” มากกว่าแค่โปรเจกต์พัฒนาแอปฯ เดี่ยว ๆ
2. AI กับความน่าเชื่อถือ (Trust & Security)
- ความท้าทายจาก AI ไม่ได้อยู่ที่ความพัฒนาเพียงอย่างเดียว แต่เป็นการสร้างระบบที่ไว้วางใจได้ และสามารถตรวจสอบได้ (auditability & governance) เช่น ต้องมี audit trails, governance controls และ “continuous trust verification” เพราะองค์กรต้องสามารถอธิบายและควบคุมการตัดสินใจของ AI ได้จริง
- AI Security Platforms และแนวคิด cybersecurity ที่ใหม่กว่าเดิม จะเข้ามามีบทบาทในการป้องกันภัยเฉพาะทาง เช่น การโจมตีระบบ AI, poisoned data, และ exploitation โดยโมเดลเองก็ต้องปลอดภัยผ่านการกำกับดูแลระบบ
Insight: AI ไม่มีแค่ศักยภาพ แต่ "ความปลอดภัยในการใช้งานจริง" จะเป็นตัววัดความสำเร็จของระบบมากกว่าเดิม
3. AI + Edge / On‑Device Intelligence
เทรนด์หนึ่งที่มักถูกย้ำจากหลายแหล่งคือ การย้ายการตัดสินใจ AI ไปยังขอบเครือข่าย (edge) หรือบนอุปกรณ์เอง
- ทำให้ลดเวลา latency, ทำงานได้แม้ออฟไลน์ และช่วยให้ข้อมูลส่วนบุคคลไม่จำเป็นต้องส่งขึ้นคลาวด์ตลอดเวลา
- อุปกรณ์ AI PC, smart devices ที่ฝังโมเดลเล็กแต่เชื่อถือได้ จะเป็นเรื่องปกติมากขึ้น
Insight: ไม่จำเป็นต้องมี GPU คลาวด์เสมอไป — AI จะอยู่ใกล้ผู้ใช้และธุรกิจมากขึ้น
4. โครงสร้างพื้นฐานและการจัดการข้อมูล
นอกจาก AI แล้ว Forbes และแหล่งวิเคราะห์เน้นว่าปี 2026 จะเป็นปีที่ธุรกิจต้องคิดใหม่เกี่ยวกับ:
- โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์แบบใหม่ (Cloud 3.0 / Multi‑Cloud / Sovereign Cloud) — เพื่อรองรับงาน AI ที่ซับซ้อนและต้องการความปลอดภัยสูง
- Distributed Power & Data Control — การกระจายโครงสร้างพลังงานและข้อมูลให้สามารถทำงานได้แม้เจอสภาพแวดล้อมที่ผันผวนจากโลกแห่งความจริงมากขึ้น
Insight: วิศวกรระบบและ DBA/IT จะต้องเข้าใจการจัดสรร workload ข้ามคลาวด์และ edge
5. AI กับการทำงานและองค์กร
หลายบทวิเคราะห์จาก Forbes และ IBM เน้นว่า:
- AI จะช่วยให้การตัดสินใจโดยองค์กรเกิดขึ้น แบบเรียลไทม์ และทำงานอัตโนมัติมากขึ้น ส่งผลให้คนทำงานมุ่งไปที่งานที่สร้างคุณค่าแทนงานซ้ำซ้อน
- “Human‑AI collaboration” จะกลายเป็นมาตรฐาน ไม่ใช่แค่การใช้งานเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์อย่างเดียวขั้นเดียว
Insight: ทักษะที่องค์กรต้องการจะเปลี่ยนจาก coding ไปสู่การ “จัดการ AI, ตรวจสอบ AI และประสานงานคน‑เครื่อง”
6. เทคโนโลยีเสริม (รองรับ AI และความปลอดภัย)
หลายแหล่งวิเคราะห์สอดคล้องกันว่า ในปี 2026 จะมีเทคโนโลยีเสริมอื่นที่เติบโตพร้อมกันกับ AI:
- Preemptive Cybersecurity / Quantum‑Safe Security – ป้องกันภัยก่อนที่จะเกิดขึ้น
- Digital Provenance – การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล/เนื้อหาในยุค AI
- Domain‑Specific Language Models (DSLMs) – โมเดลเฉพาะสายงานให้ผลลัพธ์แม่นยำกว่าโมเดลขนาดใหญ่ทั่วไป
- Multi‑Agent Systems – AI หลายตัวทำงานร่วมกันในระบบจริง
- IoT + AI‑Ready Devices – ระบบ Internet of Things ที่สามารถประมวลผลและตอบสนองโดย AI ได้อัตโนมัติ
Insight: ปี 2026 ไม่ใช่แค่ “AI เดี่ยว” แต่เป็นระบบของเทคโนโลยีที่ผสานกันเพื่อทำงานได้อย่างอัจฉริยะ
สรุป: ภาพรวม “เทคโนโลยีที่ได้ไปต่อในปี 2026”
| เทคโนโลยีหลัก | เหตุผลที่สำคัญ |
|---|---|
| Agentic AI & Ambient AI | AI ทำงานอัตโนมัติ & ตัดสินใจได้จริง |
| AI Security & Governance | ป้องกันความเสี่ยงจากการใช้งานจริง |
| Edge / On‑Device Intelligence | ลด latency, เพิ่มความเป็นส่วนตัว |
| Cloud Evolution & Sovereignty | รองรับ workload AI ที่ซับซ้อน |
| Multi‑Agent & Specialized Models | ระบบที่ปรับใช้ได้จริงสำหรับธุรกิจ |
| Cybersecurity & Digital Provenance | ปกป้องข้อมูลและสร้างความเชื่อถือ |
คำถามให้คิดต่อ
- ถ้าองค์กรของคุณต้องวางแผนเทคโนโลยีสำหรับปี 2026 จะโฟกัสด้านใดก่อน — ความปลอดภัย, AI ภายในองค์กร, หรือ edge computing?
- ทักษะของทีมคุณตอนนี้พร้อมสำหรับโลกที่ AI เป็นโครงสร้างพื้นฐานหรือยัง?
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Q: Agentic AI คืออะไร ต่างจาก Chatbot ทั่วไปอย่างไร?
A: Agentic AI คือ AI ที่สามารถทำงานหลายขั้นตอนและตัดสินใจบางส่วนได้ด้วยตัวเอง ต่างจาก Chatbot ทั่วไปที่ตอบโต้ตามสคริปต์หรือคำสั่งพื้นฐานเพียงอย่างเดียว
Q: Edge AI ดีกว่า Cloud AI อย่างไร?
A: Edge AI ช่วยให้ระบบทำงานได้ใกล้ผู้ใช้งาน ลดความล่าช้า (latency) และเพิ่มความเป็นส่วนตัว เนื่องจากไม่ต้องส่งข้อมูลทั้งหมดขึ้นคลาวด์
Q: องค์กรควรเริ่มปรับตัวอย่างไรกับเทรนด์ AI ปี 2026?
A: เริ่มจากประเมินความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล, ความมั่นคงปลอดภัยของระบบ, และพัฒนาทักษะของบุคลากรให้สามารถทำงานร่วมกับ AI ได้