เปิด 4 เทรนด์ใหญ่ AI ปฏิวัติโลกธุรกิจ ไม่ปรับตัวเสี่ยงตกขบวน

ปี 2022 โลกได้รู้จักกับ Generative AI ผ่าน ChatGPT และนับตั้งแต่นั้น AI ก็ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป 

 

เทคโนโลนี AI กลายเป็น ‘ตัวเปลี่ยนเกม’ ที่สำคัญทั้งในระดับบุคคลและองค์กร สร้างแรงกระเพื่อมให้ธุรกิจต้องหันมาจับตามองและปรับตัวรับมือ 

 

ล่าสุด SCBX ได้เผยรายงาน “SCBX AI Outlook 2025: Beaconing the Future of Artificial Intelligence” ชี้ให้เห็น 4 เทรนด์ AI ที่จะเข้ามามีบทบาทอย่างยิ่งในปี 2025 

 

การทำความเข้าใจและเตรียมพร้อมสำหรับเทรนด์เหล่านี้จึงเป็นเรื่องที่ไม่อาจมองข้าม หากองค์กรใดต้องการสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันในโลกยุคใหม่ที่ AI คือหัวใจสำคัญ 

 

 

1. สงคราม AI สองขั้ว

 

การพัฒนา AI ในปัจจุบันแบ่งออกเป็นสองแนวทางหลัก คือ Open Source (แบบเปิด) ที่เปิดเผยโค้ดให้ทุกคนนำไปใช้และพัฒนาต่อยอดได้อย่างอิสระ และ Closed Source (แบบปิด)

 

ที่พัฒนาและควบคุมโดยองค์กรใดองค์กรหนึ่ง โมเดลปิดอย่าง ChatGPT หรือ Claude อาจมีประสิทธิภาพสูง แต่ก็มาพร้อมกับข้อจำกัดเรื่องความโปร่งใสและการเข้าถึง

 

ในขณะที่โมเดลเปิดอย่าง Llama ของ Meta หรือ DeepSeek กำลังไล่ตามมาติดๆ ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วจากความร่วมมือของชุมชนนักพัฒนาทั่วโลก  

 

รายงานจาก Stanford HAI ชี้ว่าในปี 2023 มีการเปิดตัวโมเดลพื้นฐาน (Foundation Model) มากถึง 149 โมเดล โดยกว่า 65.7% เป็นโมเดลแบบเปิด

 

แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่อุตสาหกรรมกำลังมุ่งหน้าสู่การเปิดกว้างมากขึ้น การแข่งขันนี้ส่งผลดีต่อธุรกิจ เพราะโมเดลเปิดช่วยลดต้นทุนและเปิดโอกาสให้นักพัฒนาสามารถนำไปปรับแต่งให้เข้ากับงานเฉพาะทางได้ดียิ่งขึ้น

 

ตัวอย่างเช่น DeepSeek R1 ที่มีประสิทธิภาพใกล้เคียงโมเดลปิดชั้นนำ แต่ใช้ต้นทุนในการสร้างต่ำกว่ามาก หรือกรณีของ Typhoon2 R1 70B ของ SCB10X ที่ใช้เวลาเพียง 15 ชั่วโมงและงบประมาณน้อยนิดในการพัฒนาโมเดลที่เชี่ยวชาญภาษาไทยและมีความสามารถในการให้เหตุผลสูง  

 

ผลกระทบต่อธุรกิจ: การเติบโตของโมเดลเปิดจะทำให้เทคโนโลยี AI เข้าถึงง่ายขึ้น ลดต้นทุนการพัฒนา และกระตุ้นนวัตกรรม ธุรกิจต่างๆ จะมีทางเลือกมากขึ้นในการนำ AI มาปรับใช้ และไม่จำเป็นต้องพึ่งพาผู้ให้บริการรายใหญ่เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป

 

2. Tiny Titans: เล็กแต่ทรงพลัง AI ยุคใหม่คล่องตัวและฉลาดขึ้น

 

โลก AI กำลังก้าวสู่ยุคที่โมเดลไม่จำเป็นต้องมีขนาดใหญ่เสมอไปจึงจะเก่งกาจ SCBX ชี้ 3 เทรนด์ย่อยที่น่าจับตามองในวิวัฒนาการ AI ยุคถัดไป:

 

• AI หลายรูปแบบ: โมเดล AI ที่สามารถประมวลผลข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบพร้อมกัน เช่น ข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ ทำให้เข้าใจบริบทได้ลึกซึ้งและตอบสนองงานที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น เช่น ระบบฝึกอบรมพนักงานผู้จัดการความสัมพันธ์ลูกค้า ที่จำลองลูกค้าเสมือนจริงให้พนักงานได้ฝึกทักษะการขายผ่าน Voice-to-Voice Realtime หรือในทางการแพทย์ที่ AI ช่วยวินิจฉัยโรคจากภาพเอ็กซเรย์ร่วมกับรายงานผล  

 

• โมเดลเล็กเฉพาะทาง: การพัฒนาโมเดล AI ขนาดเล็ก ที่ปรับแต่งมาเพื่องานเฉพาะทางกำลังได้รับความนิยมมากขึ้น โมเดลเหล่านี้ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ประมวลผลได้รวดเร็วกว่า และสามารถนำไปปรับใช้บนอุปกรณ์ปลายทางอย่างสมาร์ทโฟนหรืออุปกรณ์ IoT ได้ง่าย เช่น Phi-4 ของ Microsoft ที่มีขนาดเล็กแต่สามารถแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ได้ดีกว่าโมเดลขนาดใหญ่อย่าง Gemini Pro 1.5  

 

• สเกลความฉลาดเพื่อการให้เหตุผลที่ดีขึ้น: แทนที่จะมุ่งเน้นการเพิ่มขนาดโมเดลเพียงอย่างเดียว แนวทางใหม่คือการให้ AI "ใช้เวลาคิดนานขึ้น" เมื่อเจอปัญหาซับซ้อน หรือที่เรียกว่า “Test-time Compute” คล้ายกับการที่มนุษย์ใช้เวลาขบคิดปัญหา ทำให้โมเดลสามารถแก้โจทย์ที่ต้องใช้เหตุผลหลายขั้นตอนได้ดีขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องเพิ่มขนาดโมเดล  

 

ผลกระทบต่อธุรกิจ: โมเดล AI ที่หลากหลายและเล็กลงจะช่วยให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถเข้าถึงและนำ AI ไปใช้ได้จริงมากขึ้น ตอบโจทย์เฉพาะทางได้ดีขึ้น และลดข้อจำกัดด้านทรัพยากร ขณะที่การพัฒนาความสามารถในการให้เหตุผลจะทำให้ AI ฉลาดและแก้ปัญหาซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น

 

 

3. Agentic AI: ผู้ช่วย AI อัจฉริยะใกล้แค่ปลายนิ้ว

 

ก้าวต่อไปของ AI ไม่ได้หยุดอยู่แค่การสร้างเนื้อหาตามคำสั่ง (Generative AI) แต่กำลังพัฒนาไปสู่ Agentic AI ที่เปรียบเสมือนผู้ช่วยส่วนตัวอัจฉริยะ

 

Agentic AI สามารถรับรู้ ให้เหตุผล วางแผน และดำเนินการตามแผนโดยใช้เครื่องมือต่างๆ ได้อย่างอิสระ ต่างจาก Gen AI ที่ยังต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ในทุกขั้นตอน  

 

World Economic Forum และสถาบันชั้นนำอย่าง Stanford HAI และ MIT Sloan ต่างมองว่า Agentic AI จะเป็นเทรนด์สำคัญที่จะครองตลาด AI ในปี 2025

 

ความสามารถในการปรับตัวและเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ๆ แบบเรียลไทม์ทำให้ Agentic AI เหมาะอย่างยิ่งกับงานที่ต้องการการตัดสินใจที่รวดเร็วและแม่นยำ เช่น การให้คำแนะนำด้านการลงทุน 

 

ผลกระทบต่อธุรกิจ: Agentic AI จะเข้ามาปฏิวัติรูปแบบการทำงาน ทำให้กระบวนการต่างๆ เป็นอัตโนมัติและชาญฉลาดขึ้น ลดภาระงานของมนุษย์ และเปิดโอกาสให้ธุรกิจสามารถให้บริการที่เฉพาะบุคคลและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น

 

 

4. AGI: ปัญญาประดิษฐ์ระดับมนุษย์ ความฝันที่ยังต้องไขว่คว้า

 

Artificial General Intelligence (AGI) หรือปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป คือ AI ที่มีความสามารถในการคิด เรียนรู้ และปฏิบัติงานต่างๆ ได้ในระดับเทียบเท่ามนุษย์ นี่คือเป้าหมายสูงสุดของนักพัฒนา AI แต่เส้นทางสู่ AGI นั้นยังเต็มไปด้วยความท้าทายและข้อถกเถียง  

 

AI ในปัจจุบันส่วนใหญ่ยังเป็น Narrow AI ที่เก่งเฉพาะด้าน แต่ AGI จะต้องมีความสามารถที่หลากหลาย ผสานความรู้จากด้านหนึ่งไปปรับใช้กับอีกด้านหนึ่งได้

 

และที่สำคัญคือสามารถปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่ๆ ได้โดยไม่ต้องฝึกฝนเพิ่มเติม ผู้นำในวงการ AI อย่าง Sam Altman (OpenAI), Mustafa Suleyman (Microsoft AI) และ Sir Demis Hassabis (DeepMind) ต่างก็มีมุมมองที่แตกต่างกันเกี่ยวกับกรอบเวลาและความเป็นไปได้ในการพัฒนา AGI  

 

Yann LeCun, VP & Chief AI Scientist แห่ง Meta ได้เสนอแนะว่าการจะไปถึง AGI ที่แท้จริงอาจต้องมีการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ครั้งใหญ่ในการออกแบบระบบ AI

 

โดยอาจต้องละทิ้งแนวทางบางอย่างที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน เช่น Generative Models หรือ Reinforcement Learning แบบเดิมๆ และหันไปให้ความสำคัญกับสถาปัตยกรรมที่เน้นความเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลในเชิงลึกมากขึ้น  

 

ผลกระทบต่อธุรกิจ: แม้ AGI จะยังเป็นเรื่องของอนาคต แต่การจับตามองพัฒนาการในด้านนี้เป็นสิ่งสำคัญ เพราะหาก AGI เกิดขึ้นจริง จะเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ส่งผลกระทบต่อทุกมิติของสังคมและเศรษฐกิจอย่างมหาศาล