เทรนด์ AI 2026 เจาะลึก 5 พลังเปลี่ยนโลกธุรกิจเอเชียแปซิฟิก

 

องค์กรธุรกิจทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกเปิดฉากปีด้วยวิสัยทัศน์ที่คมชัดยิ่งกว่าเดิม เรากำลังก้าวผ่านยุค "ทดลอง" เทคโนโลยี ไปสู่การ "ปฏิรูป" องค์กรอย่างเต็มตัว โจทย์ของผู้นำวันนี้ไม่ใช่แค่การตื่นเต้นกับของใหม่

 

แต่คือการเฟ้นหาวิธีใช้เทคโนโลยีอย่างมีประสิทธิภาพและรับผิดชอบ เพื่อสร้างผลตอบแทนระดับโครงสร้าง โดยมีปัญญาประดิษฐ์เป็นหัวใจสำคัญ และนี่คือทิศทางของ เทรนด์ AI 2026 ที่จะเข้ามากำหนดอนาคตธุรกิจ

 

ยุคสมัยของ AI กำลังเข้าสู่โหมด "ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน" องค์กรต่างมองหาระบบที่ปรับแต่งให้เข้ากับบริบทอุตสาหกรรม ข้อมูล และรูปแบบงานของตนเอง พร้อมอิสระในการรันระบบ (Workload) ได้ทุกที่ ไม่ว่าจะเป็น On-premise, Cloud หรือ Edge

 

ทางด้าน Red Hat มองว่า การผสานความอัจฉริยะที่เฉพาะเจาะจงเข้ากับสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่น คือกุญแจสำคัญที่จะกำหนดทิศทางเทคโนโลยีในปี 2026 ผ่าน 5 ปัจจัยหลักดังนี้

 

 

1. AI เข้าสู่ยุค "ใช้งานจริง" 

 

หากช่วงปี 2023-2025 คือฮันนีมูนพีเรียดของ Generative AI ปี 2026 จะเป็นปีแห่ง "ผลลัพธ์" (ROI) เราข้ามผ่านการพิสูจน์ว่า AI "ทำอะไรได้" มาสู่คำถามที่ว่า AI "สร้างคุณค่าอะไรให้ธุรกิจได้บ้าง"

 

ข้อมูลจาก IDC ชี้ชัดว่า 70% ขององค์กรในเอเชียแปซิฟิก คาดการณ์ว่า Agentic AI (AI เชิงตัวแทนที่คิดและทำแทนมนุษย์ได้) จะเข้ามาพลิกโฉมโมเดลธุรกิจภายใน 18 เดือนข้างหน้า

 

ธุรกิจเริ่มตระหนักแล้วว่าโมเดลเดียวแบบครอบจักรวาล (One size fits all) ไม่ใช่คำตอบ แต่ต้องเป็น AI ที่มีขนาดเหมาะสม อธิบายผลลัพธ์ได้ และออกแบบมาเพื่อเวิร์กโฟลว์เฉพาะทาง

 

สอดคล้องกับคาดการณ์ที่ว่า ภายในปี 2027 องค์กรกว่า 40% จะหันมาใช้ชิปประมวลผลสั่งทำพิเศษ (Custom Silicon) เช่น ARM หรือชิป AI/ML เฉพาะทาง เพื่อรีดประสิทธิภาพสูงสุดและคุ้มค่าต้นทุน 

 

โดยเฉพาะภาคการเงิน Fit-for-purpose AI หรือ AI ที่ออกแบบตามวัตถุประสงค์ จะเข้ามาจัดการงานซับซ้อนมหาศาลให้เป็นอัตโนมัติ อาทิ การรับลูกค้าใหม่ (Onboarding), การตรวจสอบธุรกรรม และการตรวจจับการทุจริต ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความแม่นยำได้ดีกว่าการใช้คนเพียงอย่างเดียว

 

 

2. บริบทประเทศไทย: รัฐหนุนการเงินใช้ AI ขับเคลื่อนเศรษฐกิจ

 

ความเคลื่อนไหวนี้สอดรับกับ แผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ (พ.ศ. 2565-2570) ระยะที่สอง ที่รัฐบาลไทยวางให้ "ภาคการเงิน" เป็น 1 ใน 7 อุตสาหกรรมเป้าหมาย ธนาคารพาณิชย์ไทยเริ่มนำ Enterprise AI มาวิเคราะห์สินเชื่อสำหรับลูกค้ารายย่อยและกลุ่มอาชีพอิสระ ช่วยขยายโอกาสการเข้าถึงบริการทางการเงิน

 

นอกจากนี้ นโยบาย Cloud First Policy และเกณฑ์กำกับดูแลของธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) ยังเป็นแรงส่งให้องค์กรหันมาใช้บริการแบบ Cloud-native และ Containerization เพื่อรองรับการประมวลผลข้อมูลที่ยืดหยุ่น ผู้นำองค์กรจึงต้องเร่งทบทวนกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน โดยเฉพาะการมองหา Unified Inference Layers เพื่อรันโมเดล AI ที่หลากหลายได้บนต้นทุนที่คุ้มค่า

 

 

3. เวอร์ชวลไลเซชันยุคใหม่ ต้องรองรับเวิร์กโหลด AI

 

AI กำลังปฏิวัติแนวคิดเรื่องโครงสร้างพื้นฐานเดิม (Infrastructure) อย่างสิ้นเชิง ระบบเวอร์ชวลไลเซชัน (Virtualization) แบบเก่าที่ออกแบบมาเพื่องานรูปแบบตายตัว เริ่มไม่ตอบโจทย์ AI ยุคใหม่ที่ต้องการความเร็ว (Latency ต่ำ) และพลังประมวลผลสูง

 

ในมุมมองของ เทรนด์ AI 2026 องค์กรจะปรับใช้กลยุทธ์ที่ผนึกรวม Virtual Machine (VM), Containers และการประมวลผลเฉพาะทางเข้าด้วยกัน เพื่อให้ทีม IT ดูแลระบบได้ง่ายขึ้น รองรับได้ทั้งแอปพลิเคชันดั้งเดิมและ AI ล้ำสมัยไปพร้อมๆ กันโดยไม่เสียการควบคุม

 

4. Hybrid Cloud คือมาตรฐานใหม่ของสถาปัตยกรรม AI

 

เมื่อโมเดล AI ต้องการข้อมูลเรียลไทม์ และพลังประมวลผลแบบกระจายตัว สถาปัตยกรรมแบบ Hybrid Cloud จึงไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็น "ทางรอด" ในปี 2026 ไฮบริดคลาวด์จะยืนหนึ่งเป็นมาตรฐานสำหรับระบบอัจฉริยะในองค์กร

 

จุดเด่นคือความสามารถในการเก็บข้อมูลสำคัญ (Sensitive Data) ไว้ภายในองค์กร (On-premises) เพื่อความปลอดภัย แต่ยังสามารถดึงพลังการประมวลผลมหาศาลจาก Public Cloud หรือส่งความฉลาดไปประมวลผลที่ Edge ใกล้แหล่งข้อมูลได้ทันที

 

แนวทางนี้ตอบโจทย์ธุรกิจการเงินอย่างยิ่ง เพราะช่วยสมดุลระหว่างการปฏิบัติตามกฎระเบียบ (Compliance) และความคล่องตัวทางนวัตกรรม

 

 

5. AI Governance และทักษะคน: ตัวแปรชี้วัดความสำเร็จ

 

• ธรรมาภิบาลนำหน้านวัตกรรม

 

เมื่อ AI ถูกใช้งานในวงกว้าง AI Governance (ธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์) จึงกลายเป็นแกนหลักของกลยุทธ์ดิจิทัล ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และไทย หน่วยงานอย่าง ETDA ผ่านศูนย์ AIGC ได้วางแนวทางปฏิบัติเพื่อให้การใช้ AI โปร่งใส ตรวจสอบได้ (Auditability) และสอดคล้องกับกฎหมาย PDPA ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะกลายเป็น "ข้อกำหนดพื้นฐาน" ในการเลือกใช้เทคโนโลยี โดยเฉพาะในภาคการเงินที่ต้องการความน่าเชื่อถือสูงสุด

 

• คนและ Open Source คือหัวใจ

 

เทคโนโลยีจะไร้ความหมายหากขาดบุคลากร แม้ประเทศไทยจะมีโครงการ AI Reskill/Upskill ที่ตั้งเป้าพัฒนาคน 30,000 คน ภายในปี 2570 แต่ช่องว่างทางทักษะยังคงมีอยู่ ทางออกคือการพึ่งพาพลังของ ชุมชนโอเพ่นซอร์ส (Open Source Community)

 

คอมมิวนิตี้โอเพ่นซอร์สคือแหล่งรวมความรู้และนวัตกรรมที่แบ่งปันกันระดับโลก ช่วยให้ไทยไม่ใช่แค่ "ผู้ซื้อ" แต่ก้าวสู่การเป็น "ผู้สร้าง" เห็นได้จากการเกิด AI สัญชาติไทยกว่า 20 รายการ ทั้งแพลตฟอร์มสื่อสารภาษาไทย, AI การแพทย์ และระบบ DevOps ต่างๆ ที่พัฒนาโดยคนไทย

 

อนาคตของ เทรนด์ AI 2026 ไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าใครมีโมเดลที่ฉลาดที่สุด แต่อยู่ที่ว่าใครสามารถวาง "โมเดลที่ใช่" ใน "สภาพแวดล้อมที่เหมาะสม" บน "สถาปัตยกรรมที่ถูกต้อง" ได้ดีกว่ากัน

 

ความสำเร็จของการใช้ Agentic AI และเทคโนโลยีขั้นสูง จะต้องถูกค้ำยันด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่ยืดหยุ่น (Hybrid Cloud), การกำกับดูแลที่โปร่งใส และทักษะบุคลากรที่พร้อม ความเป็นระบบเปิดและความร่วมมือผ่านโอเพ่นซอร์ส จะเป็นกุญแจสำคัญที่เปลี่ยนศักยภาพทางเทคโนโลยี ให้กลายเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ยั่งยืนและจับต้องได้อย่างแท้จริง