Gartner

Gartner Predicts the Future of AI Technologies

การ์ทเนอร์คาดการณ์อนาคตของเทคโนโลยี AI

I&O leaders need to strategically leverage AI as a core accelerant to digital business initiatives

Leading organizations expect to double the number of artificial intelligence (AI) projects in place within the next year, and over 40% of them plan to actually deploy AI solutions by the end of 2020, according to the Gartner 2020 CIO Agenda Survey. But the reality is that most organizations struggle to scale the AI pilots into enterprise wide production, which limits the ability to realize AI’s potential business value.

“Launching pilots is deceptively easy but deploying them into production is notoriously challenging”

“Although the potential for success is enormous, delivering business impact from AI initiatives takes much longer than anticipated,” says Chirag Dekate, Senior Director Analyst, Gartner. “IT leaders responsible for AI are discovering “AI pilot paradox,”‘ where launching pilots is deceptively easy but deploying them into production is notoriously challenging.”

IT leaders responsible for AI must nurture infrastructure strategies that enable the evolution of AI pilots into scalable production and, importantly, value realization. Consider these five predictions in the rapid evolution of AI tools and techniques and successfully master production AI.

AI will drive infrastructure decisions
AI will remain one of the top workloads driving infrastructure decisions through 2023. Accelerating AI pilots into production requires specific infrastructure resources that can grow and evolve alongside technology. AI models will need to be periodically refined by the enterprise IT team to ensure high success rates. This might include standardizing data pipelines or integrating machine learning (ML) models with streaming data sources to deliver real-time predictions.

Manage increasing complexity of AI techniques through collaboration
One of the top technology challenges in leveraging AI techniques like ML or deep neural networks (DNN) in edge and IoT (Internet of Things) environments is the complexity of data and analytics. Successfully deploying production AI in such environments will require close partnership between the business and IT. Proactively plan and provide ready solutions when new business needs emerge — a concept Gartner calls infrastructure-led disruption.

Simple ML techniques sometimes make the most sense
Through 2022, more than 75% of organizations will use DNNs for use cases that could use classical ML techniques. Successful early AI adopters leveraged pragmatic ML solutions to deliver business value. These early projects used traditional statistical machine learning, but as the organization evolved, they pursued more advanced techniques with deep learning to grow the impact of AI. Sift through the AI hype and learn the spectrum of options to appropriately address business problems. Opt for simplicity over popular, but complicated, options.

Make cloud service providers part of your strategy
Strategic use of cloud technologies like cognitive APIs, containers and serverless computing can help simplify the complicated process of deploying AI. By 2023, cloud-based AI will increase 5X from 2019, making AI one of the top cloud services. Containers and serverless computing will enable ML models to serve as independent functions, reducing cost and overhead.

A serverless programming model is particularly appealing in public cloud environments because of its quick scalability, but IT leaders should identify existing ML projects that can benefit from these new computing capabilities.

Adopt AI augmented automation beyond the surface level
As the amount of data that organizations have to manage increases, so too will the abundance of false alarms and ineffective problem prioritization. It doesn’t help that IT and business units often do not speak the same language when it comes to AI.

By embracing AI augmented automation, IT teams can better learn the skills of AI and position themselves to have more effective partnerships with peripheral business units. In fact, by 2023, 40% of I&O teams will use AI-augmented automation in large enterprises, resulting in higher IT productivity with greater agility and scalability.

 ผู้บริหารที่ดูแลด้านโครงสร้างพื้นฐานและปฏิบัติการ (I&O) ขององค์กร ต้องใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในเชิงกลยุทธ์เพื่อเป็นตัวเร่งในการริเริ่มสร้างสรรค์ธุรกิจดิจิทัลใหม่ ๆ

จากรายงานการสำรวจ Gartner 2020 CIO Agenda Survey ถึงความต้องการของผู้บริหารระดับสูงด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ (Chief Information Officer หรือ CIO) ประจำปี 2563 พบว่าองค์กรธุรกิจชั้นนำต่างคาดว่าจำนวนโครงการด้าน AI จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายในปีหน้า และกว่า 40% วางแผนจะนำโซลูชั่น AI มาปรับใช้อย่างจริงจังภายในสิ้นปี 2563 นี้ ทว่าความเป็นจริงแล้วองค์กรธุรกิจส่วนใหญ่ยังต้องเผชิญหน้ากับความท้าทายในการนำ AI มาปรับใช้ในองค์กรอยู่ ทำให้การดึงศักยภาพที่แท้จริงของเทคโนโลยี AI มาสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจยังอยู่ในวงจำกัด

“การเปิดทดลองใช้งาน AI นั้นดูเหมือนเรื่องง่าย แต่การใช้งานให้เกิดประสิทธิภาพจริงนั้นกลับเป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างมาก”

“แม้ว่าโอกาสประสบความสำเร็จจากการนำ AI มาปรับใช้ในธุรกิจนั้นมีมากมายมหาศาล แต่กว่าจะออกดอกออกผลนั้นใช้เวลานานกว่าที่คาดการณ์ไว้มาก” ชิรัค เดเคด ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูลของการ์ทเนอร์กล่าวว่า “ผู้นำด้านไอทีที่รับผิดชอบเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI จะพบ ‘ความย้อนแย้งในการเริ่มนำ AI มาใช้ในองค์กร หรือที่เรียกว่า AI pilot paradox’ เพราะในช่วงทดลองใช้ AI นั้นดูเหมือนง่าย แต่พอนำไปใช้จริงนั้นกลับเป็นเรื่องท้าทายอย่างมาก”

ผู้นำไอทีที่รับผิดชอบเรื่อง AI ต้องคอยช่วยพัฒนากลยุทธ์ด้านโครงสร้างพื้นฐานควบคู่ไปด้วย เพื่อช่วยให้เกิดความก้าวหน้าในการใช้ AI สามารถยืดหยุ่นได้ตามความต้องการ และที่สำคัญคือต้องตระหนักถึงคุณค่าของการนำ AI มาใช้ การ์ทเนอร์ได้คาดการณ์อนาคตของเทคโนโลยี AI ไว้ 5 ประการ แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการเติบโตอย่างรวดเร็วของการใช้เครื่องมือและเทคนิคต่าง ๆ ของ AI และความสำเร็จในการผลิตต้นแบบ AI ที่ผู้บริหารไอทีควรพิจารณามีดังต่อไปนี้

AI จะเป็นตัวแปรสำคัญของการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐาน
AI จะยังเป็นเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญต่อการตัดสินใจด้านการวางโครงสร้างพื้นฐานและขับเคลื่อนงานในองค์กรต่อเนื่องไปจนถึงปี 2566 การนำเทคโนโลยี AI มาปรับใช้เพื่อเร่งกระบวนการผลิตจำเป็นต้องใช้ทรัพยากรด้านโครงสร้างพื้นฐานที่เฉพาะเจาะจง โดยต้องสามารถเติบโตและพัฒนาควบคู่ไปกับเทคโนโลยีได้พร้อม ๆ กัน รูปแบบของการนำ AI มาใช้นั้น จะต้องได้รับการปรับแต่งโดยทีมงานไอทีขององค์กรเป็นระยะ เพื่อให้แน่ใจว่าจะมีโอกาสประสบความสำเร็จระดับสูง ซึ่งอาจรวมถึงงานด้านการออกแบบหรือดำเนินการเกี่ยวกับข้อมูลมาตรฐาน หรือการผสานรูปแบบการทำงานของระบบ Machine Learning (ML) เข้ากับแหล่งข้อมูลสตรีมมิ่งเพื่อการคาดการณ์แบบเรียลไทม์

การจัดการความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของเทคนิคการปรับใช้ AI ผ่านการทำงานร่วมกัน
หนึ่งในความท้าทายลำดับต้น ๆ ของการนำเทคนิคในเทคโนโลยี AI เช่น ML หรือ Deep Neural Network (DNN) มาปรับใช้ท่ามกลางสภาพแวดล้อมของ edge และ IoT (Internet of Things) มีความซับซ้อนของข้อมูลและการวิเคราะห์อยู่มากมาย ซึ่งการที่องค์กรจะประสบความสำเร็จในสภาพแวดล้อมดังกล่าวได้นั้น จะต้องมีการร่วมมือกันอย่างใกล้ชิดของทั้งฝ่ายธุรกิจและฝ่ายไอที โดยต้องวางแผนและให้บริการโซลูชั่นเชิงรุกเมื่อมีความต้องการสร้างธุรกิจใหม่ ๆ ให้เกิดขึ้น หรือที่การ์ทเนอร์เรียกว่า Infrastructure-led Disruption (การปฏิรูปด้านโครงสร้างพื้นฐานที่นำมาสู่การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี)

บางครั้งที่เทคนิค ML แบบธรรมดา ๆ ก็มอบผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
องค์กรธุรกิจมากกว่า 75% จะใช้ DNNs กับการใช้งานที่สามารถใช้เทคนิค ML แบบดั้งเดิมได้ไปจนถึงปี 2566 ผู้ที่นำ AI มาปรับใช้ในธุรกิจรายแรก ๆ และประสบความสำเร็จนั้น ล้วนเกิดจากการใช้ประโยชน์จากโซลูชั่น ML ในทางปฏิบัติเพื่อนำเสนอคุณค่าทางธุรกิจ โปรเจกต์ช่วงแรก ๆ กลุ่มนี้ใช้การเรียนรู้ด้วย ML แบบดั้งเดิม แต่เมื่อองค์กรธุรกิจมีการพัฒนามากขึ้น พวกเขาก็มีการใช้เทคนิคขั้นสูงกว่าด้วยการเรียนรู้อย่างถ่องแท้ในการใช้ประโยชน์จาก AI ให้ได้มากขึ้น หากจะต้องเลือก ท่านจะต้องกลั่นกรองพิจารณาด้านการโฆษณาเกินจริงในความสามารถของ AI และเข้าใจเรื่องต่าง ๆ อย่างละเอียดเพื่อจะได้จัดการปัญหาทางธุรกิจได้อย่างเหมาะสม เลือกสิ่งเรียบง่าย จะดีกว่าเลือกสิ่งที่คนนิยมกันแต่ใช้ยาก

ทำให้ผู้ให้บริการระบบคลาวด์กลายเป็นส่วนหนึ่งในกลยุทธ์ของคุณ
การใช้เทคโนโลยีคลาวด์เชิงกลยุทธ์ เช่น Cognitive Application Programming Interface (หรือ Cognitive API) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล, หรือเทคนิคการจัดการแพ็กเกจซอฟต์แวร์หรือ คอนเทนเนอร์และการประมวลผลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ จะสามารถช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการปรับใช้ AI ได้ โดยภายในปี 2566 จำนวน cloud-based AI จะเพิ่มขึ้นอีกถึง 5 เท่าจากตัวเลขในปี 2562 และ AI จะกลายเป็นหนึ่งในบริการคลาวด์ชั้นนำ คอนเทนเนอร์และการประมวลผลแบบไม่พึ่งพาเซิร์ฟเวอร์จะช่วยให้รูปแบบของระบบ ML ทำหน้าที่อย่างเป็นอิสระ ซึ่งสามารถช่วยลดต้นทุนและค่าใช้จ่ายขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับรูปแบบการสร้างโปรแกรมแบบไม่พึ่งพาเซิร์ฟเวอร์นั้นถือว่ามีความน่าสนใจเป็นพิเศษในสภาพแวดล้อมของพับลิคคลาวด์ เพราะสามารถปรับขยายตามความต้องการได้อย่างรวดเร็ว แต่ผู้บริหารฝ่ายไอทีต้องตรวจสอบด้วยว่า ML ที่มีอยู่สามารถใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบใหม่เหล่านี้ได้

การใช้ระบบ AI augmented automation อย่างเต็มที่ เต็มความสามารถ
เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่องค์กรธุรกิจจะต้องจัดการเพิ่มสูงขึ้น ดังนั้น การแจ้งเตือนเมื่อระบบเกิดความผิดพลาดและการขาดประสิทธิภาพในการจัดลำดับความสำคัญของปัญหาก็จะมากตามไปด้วย ดังนั้น จึงเป็นเรื่องปกติที่เมื่อพูดถึง AI ฝ่ายไอทีและฝ่ายธุรกิจมักจะพูดกันคนละภาษา

การผนวกระบบ AI augmented automation เข้ามาในการทำงาน จะช่วยให้ทีมไอทีสามารถเรียนรู้ทักษะของ AI และรู้ตำแหน่งในการทำงานได้ถูกต้อง ทำให้สามารถทำงานร่วมกับหน่วยงานอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ภายในปี 2566 ทีมงาน I&O ในองค์กรธุรกิจขนาดใหญ่ประมาณ 40% จะใช้ระบบ AI-augmented automation มากขึ้น ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพด้านไอทีเนื่องจากมีความคล่องตัวและความยืดหยุ่นมากขึ้น