5 เทรนด์สำคัญกำหนดอนาคต Data Science และ Machine Learning
ปีเตอร์ เครนสกี้ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า "แมชชีนเลิร์นนิ่งยังคงเติบโตอย่างรวดเร็วในภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ขณะเดียวกัน DSML (Data Science and Machine Learning หรือ DSML เรียกรวมกันว่า "วิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิ่ง") กำลังพัฒนาจากเดิมที่มุ่งเน้นโมเดลการคาดการณ์ (Predictive Models) ไปเป็นให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ในวงกว้างขึ้น ไดนามิก และเน้นข้อมูลเป็นหลักรวมถึงได้รับแรงหนุนจาก 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
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Bản quyền của bài viết này thuộc về tác giả gốc. Việc đăng lại bài viết này chỉ nhằm mục đích truyền tải thông tin và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Nếu có bất kỳ hành vi vi phạm nào, vui lòng liên hệ với chúng tôi ngay lập tức. Chúng tôi sẽ sửa đổi hoặc xóa bài viết. Cảm ơn bạn.
