การ์ทเนอร์ชี้ 5 เทรนด์สำคัญกำหนดอนาคต Data Science และ Machine Learning

ศุกร์ ๐๔ สิงหาคม ๒๐๒๓ ๑๖:๔๐
การ์ทเนอร์เผยแนวโน้มสำคัญที่ส่งผลต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิ่ง (Data Science and Machine Learning หรือ DSML) ซึ่งเป็นผลมาจากวิวัฒนาการและการเติบโตของภาคอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว เพื่อตอบสนองต่อการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยของข้อมูลในปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจโฟกัสการลงทุน Generative AI
การ์ทเนอร์ชี้ 5 เทรนด์สำคัญกำหนดอนาคต Data Science และ Machine Learning

ปีเตอร์ เครนสกี้ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า "แมชชีนเลิร์นนิ่งยังคงเติบโตอย่างรวดเร็วในภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ขณะเดียวกัน DSML กำลังพัฒนาจากเดิมที่มุ่งเน้นโมเดลการคาดการณ์ (Predictive Models) ไปเป็นให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ในวงกว้างขึ้น ไดนามิก และเน้นข้อมูลเป็นหลัก รวมถึงได้รับแรงหนุนจาก Generative AI แม้อาจมีความเสี่ยงเกิดขึ้น แต่ก็มีความสามารถและช่วยสร้างยูสเคสการใช้งานใหม่ ๆ ที่เป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและองค์กรด้วยเช่นกัน"

การ์ทเนอร์รวบรวม 5 แนวโน้มสำคัญที่จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของ DSML ไว้ดังนี้:

เทรนด์ที่ 1: Cloud Data Ecosystems

Data Ecosystems (ระบบนิเวศข้อมูล) กำลังเปลี่ยนจาก self-contained ซอฟต์แวร์ หรือการปรับใช้ซอฟต์แวร์แบบผสมผสานไปสู่คลาวด์เนทีฟโซลูชันเต็มรูปแบบ การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2567 50% ของการนำระบบคลาวด์ใหม่มาใช้จะอยู่ในระบบนิเวศข้อมูลคลาวด์ที่เชื่อมโยงกัน มากกว่าการใช้โซลูชันผสานรวมแบบแมนนวล

การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรธุรกิจต่าง ๆ ประเมิน Data Ecosystems โดยพิจารณาจากความสามารถในการแก้ไขปัญหาด้านข้อมูลแบบกระจาย ตลอดจนการเข้าถึงและบูรณาการร่วมกับแหล่งข้อมูลภายนอกที่มีสภาพแวดล้อมใกล้เคียงกัน

เทรนด์ที่ 2: Edge AI

ความต้องการ Edge AI เพิ่มขึ้นเพื่อประมวลผลข้อมูล ณ จุดที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ช่วยตรวจจับแพทเทิร์นใหม่ ๆ และปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวด โดย Edge AI ยังช่วยให้องค์กรธุรกิจต่าง ๆ สามารถปรับปรุงในด้านการพัฒนา การจัดวางระเบียบ การผสานรวมและการนำ AI มาใช้

การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2568 มากกว่า 55% ของการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดโดยโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Neural Networks) จะเกิดขึ้น ณ ตำแหน่งข้อมูลในระบบ Edge จากเดิมที่น้อยกว่า 10% ในปี 2564 โดยองค์กรควรระบุแอปพลิเคชัน และจำเป็นต้องฝึกและคาดคะเน AI เพื่อย้ายไปยังสภาพแวดล้อม Edge ที่ใกล้กับ IoT

เทรนด์ที่ 3: Responsible AI

Responsible AI หรือ AI ที่มีความรับผิดชอบ ทำให้ AI กลายเป็นพลังบวกแทนที่จะเป็นภัยคุกคามต่อสังคมและตัวมันเอง โดยยังครอบคลุมหลายแง่มุมของการทำธุรกิจให้ถูกต้องและเป็นตัวเลือกทางจริยธรรมเมื่อองค์กรมีการนำ AI มาใช้อย่างอิสระ เช่น ธุรกิจและคุณค่าทางสังคม ความเสี่ยง ความไว้วางใจ ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2568 โมเดลการฝึก AI ล่วงหน้าที่ 1% ของผู้จำหน่าย AI จะทำให้ Responsible AI กลายเป็นประเด็นที่สังคมกังวล

การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรต่าง ๆ ใช้แนวทางที่คำนึงถึงสัดส่วนความเสี่ยงเพื่อส่งมอบคุณค่า AI และระมัดระวังเมื่อใช้โซลูชันและแบบจำลองต่าง ๆ โดยขอการรับประกันจากผู้จำหน่ายเพื่อให้มั่นใจว่าพวกเขากำลังจัดการความเสี่ยงและปฏิบัติตามกฎระเบียบ ปกป้ององค์กรจากการสูญเสียทางการเงินที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงการดำเนินคดีทางกฎหมาย และความเสียหายต่อชื่อเสียง

เทรนด์ที่ 4: Data-Centric AI

Data-Centric AI หรือ AI ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจากแนวทางที่ยึดโมเดลและโค้ดเป็นศูนย์กลางไปสู่การมุ่งเน้นด้านข้อมูลมากขึ้นเพื่อสร้างระบบ AI ที่ดีขึ้น โซลูชันต่าง ๆ อาทิ การจัดการข้อมูลเฉพาะของ AI (AI-Specific Data Management) ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) และเทคโนโลยีการติดฉลากข้อมูล (Data Labeling Technologies) มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้านข้อมูลมากมาย รวมถึงความสามารถในการเข้าถึง ปริมาณ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย ความซับซ้อน และขอบเขตการใช้งาน

การใช้ Generative AI เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์มีการเติบโตอย่างรวดเร็ว ช่วยลดภาระในการรับข้อมูลในโลกความเป็นจริง และยังสามารถช่วยฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2567 60% ของข้อมูลสำหรับ AI จะถูกสังเคราะห์ขึ้นเพื่อจำลองความเป็นจริง สถานการณ์ในอนาคต และลดความเสี่ยงของ AI เพิ่มขึ้นจาก 1% ในปี 2564

เทรนด์ที่ 5: Accelerated AI Investment

การลงทุนใน AI จะยังเติบโตอย่างรวดเร็ว ผ่านองค์กรต่าง ๆ ที่นำโซลูชันไปใช้ รวมถึงอุตสาหกรรมที่ต้องการเติบโตผ่านเทคโนโลยี AI และธุรกิจที่ใช้ AI การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในสิ้นปี 2569 จะมีการลงทุนมากกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับเริ่มต้นใช้ระบบ AI ที่อาศัยโมเดลพื้นฐาน ซึ่งเป็นโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลจำนวนมหาศาล

ผลสำรวจล่าสุดของการ์ทเนอร์จากผู้บริหารมากกว่า 2,500 ราย ยังพบว่า 45% เผยว่ากระแส ChatGPT ที่มาแรงกระตุ้นให้พวกเขาเพิ่มการลงทุนด้าน AI ขณะที่ 70% ระบุว่าองค์กรของพวกเขาอยู่ในโหมดการสำรวจและทดสอบการใช้ Generative AI และ 19% อยู่ในช่วงทดลองใช้หรือผลิตใช้

ติดตามข่าวสารและข้อมูลอัปเดตจาก Gartner for High Tech ได้ทาง Twitter และ LinkedIn หรือเยี่ยมชม IT Newsroom สำหรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

ที่มา: พีซี แอนด์ แอสโซซิเอทส์ คอนซัลติ้ง จำกัด

การ์ทเนอร์ชี้ 5 เทรนด์สำคัญกำหนดอนาคต Data Science และ Machine Learning

ข่าวประชาสัมพันธ์ล่าสุด

๒๗ เม.ย. อแมนด้า ชาร์ลีน ออบดัม VICHY LIFTACTIV BRAND PARTNER ตัวแทนประเทศไทย ร่วมงาน 'V.I.C VICHY INTEGRATIVE CENTER' อีเว้นท์สุดยิ่งใหญ่ในรอบ 5 ปี ของแบรนด์ VICHY (วิชี่) อวดลุคเซ็กซี่สุดฮอต สวย ปัง
๒๖ เม.ย. ไทยพีบีเอสผนึกกำลัง สสส. ผลิต และเผยแพร่เนื้อหาส่งเสริมสุขภาวะเด็ก เยาวชน และครอบครัว
๒๖ เม.ย. NPS ร่วมสืบสานประเพณีสงกรานต์ชุมชนในพื้นที่รอบโรงไฟฟ้า ประจำปี 2567
๒๖ เม.ย. แพทย์แผนไทย มทร.ธัญบุรี แนะฤดูร้อนควรทานพืชผักที่มีฤทธิ์เย็นช่วยลดความร้อนในร่างกาย
๒๖ เม.ย. แพรนด้า จัดประชุมสามัญผู้ถือหุ้น ประจำปี 2566
๒๖ เม.ย. RBRU Herb Shot ขยายศักยภาพทางธุรกิจ รุกตลาดอินเดีย
๒๖ เม.ย. ไฮเออร์ ประเทศไทย เดินเกมรุกไตรมาส 2 เปิดตัวตู้เย็นรุ่นใหม่ Multi-door HRF-MD679 ตั้งเป้าปี 67 ดันยอดขายตู้เย็นโต
๒๖ เม.ย. เอ็น.ซี.ซี.ฯ ประกาศจัดงาน PET EXPO THAILAND 2024 ระดมสินค้า บริการ ลดหนักจัดเต็ม รับกระแส Petsumer ดันตลาดสัตว์เลี้ยงโตแรง
๒๖ เม.ย. ธอส. ขานรับนโยบายรัฐบาล ลดอัตราดอกเบี้ย MRR 0.25% ต่อปี พร้อมส่งเสริมวินัยการออม ด้วย เงินฝากออมทรัพย์เก็บออม ดอกเบี้ยสูงถึง 1.95%
๒๖ เม.ย. ManageEngine ลดความซับซ้อน ช่วยองค์กรจัดการต้นทุนบนคลาวด์ทั่วมัลติคลาวด์ได้ง่ายขึ้น พร้อมรองรับแพลตฟอร์ม Google Cloud