‘การ์ทเนอร์’ มองเทรนด์ Gen AI กำหนดอนาคตดิจิทัลองค์กร 

การ์ทเนอร์ คาดการณ์ว่าปี  2570 หรือในอีกสามปีข้างหน้า 40% ของโซลูชัน Generative AI จะทำงานในแบบมัลติโหมดที่จะสามารถประมวลผล ทำความเข้าใจ และทำงานร่วมกับข้อมูลได้มากกว่าหนึ่งประเภท อาทิ ข้อความ, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอ เพิ่มขึ้นจาก 1% ในปี 2566

การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ Human-AI มีปฏิสัมพันธ์ที่พัฒนายิ่งขึ้น และยังมอบโอกาสที่จะสร้างความต่างให้กับสิ่งที่ GenAI มีให้

เนื่องจากตลาด GenAI วิวัฒน์ไปสู่โมเดลที่เกิด และพัฒนาด้วยโหมดต่างๆ มากกว่าหนึ่งโหมด สิ่งนี้ช่วยสะท้อนภาพความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่ส่งออกมาในปริมาณมาก และเพิ่มขึ้นต่อเนื่องที่แตกต่างกัน

ขณะเดียวกัน มีศักยภาพในการปรับขนาดการใช้ และเพิ่มประโยชน์ของ GenAI ให้ครอบคลุมประเภทข้อมูลและแอปพลิเคชันทั้งหมด นอกจากนี้ยังช่วยให้ AI สนับสนุนการทำงานของมนุษย์ได้มากขึ้นโดยไม่คำนึงถึงสภาพแวดล้อม

พลิกโฉมแอปองค์กร

อรุณ จันทรเศกการัน รองประธานฝ่ายวิจัย การ์ทเนอร์ กล่าวว่า การวิเคราะห์แนวโน้มระบบนิเวศของ GenAI ยังคงเป็นเรื่องยากสำหรับองค์กร เนื่องจากระบบนิเวศของเทคโนโลยีนี้ และผู้ผลิตหรือผู้ให้บริการเทคโนโลยีนั้นมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

Multimodal GenAI  : จะมีผลกระทบต่อแอปพลิเคชันองค์กรอย่างมาก จากการเพิ่มคุณสมบัติ และฟังก์ชันใหม่ๆ ที่วิธีอื่นๆ ทำไม่ได้ และผลกระทบนั้นไม่ได้จำกัดอยู่แค่เฉพาะอุตสาหกรรมหรือยูสเคสการใช้งานเฉพาะเท่านั้น

แต่ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในทุก Touchpoint ระหว่าง AI กับมนุษย์ ปัจจุบัน Multimodal Model หลายๆ ตัวยังมีข้อจำกัดอยู่เพียงสองหรือสามโหมดเท่านั้น แต่อีกไม่กี่ปีข้างหน้าจะเพิ่มขึ้นเพื่อให้ครอบคลุมมากขึ้น

ในโลกความเป็นจริง ผู้คนจะพบเจอ และเข้าใจข้อมูลผ่านการประมวลผลที่เป็นการผสมผสานของข้อมูลหลากหลายประเภท อาทิ เสียง ภาพ และการสัมผัส โดย Multimodal GenAI นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากข้อมูลโดยทั่วไปนั้นจะประกอบด้วยประเภทต่างๆ อยู่แล้ว เมื่อนำ Single Modality Models มาประกอบเข้าด้วยกันเพื่อรองรับแอปพลิเคชัน Multimodal GenAI มักส่งผลให้เกิดความล่าช้า และลดความแม่นยำของผลลัพธ์ ส่งผลให้ได้รับประสบการณ์ที่มีคุณภาพต่ำ

2 เทคโนฯ ศักยภาพสูงสุด

บรรดานวัตกรรม GenAI ที่การ์ทเนอร์คาดว่าจะได้รับการยอมรับแพร่หลายภายใน 10 ปีนั้น มีเทคโนโลยี 2 ประเภทที่ได้รับการระบุว่ามีศักยภาพสูงสุด ได้แก่ Domain-Specific GenAI Models และ Autonomous Agents

Domain-Specific GenAI Models : Domain-Specific GenAI Models ได้รับการพัฒนาเพื่อตอบสนองต่อความต้องการของอุตสาหกรรม ฟังก์ชันทางธุรกิจ หรือภารกิจที่มีความเฉพาะ โดยโมเดลเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของการจัดวางยูสเคสการใช้งานภายในองค์กรได้ พร้อมมอบความแม่นยำ ความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัวที่ดีกว่า

รวมถึงคำตอบที่เข้าใจบริบท ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการออกแบบข้อความที่ใช้สื่อสารกับโมเดล AI เทียบกับโมเดล AI ที่พัฒนามาเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป และยังสามารถลดความเสี่ยงจากกรณีที่ AI อาจสร้างภาพหลอนขึ้นมาเอง (Hallucination Risks) จากการฝึกฝนที่เน้นการกำหนดเป้าหมาย

องค์กรสามารถร่นระยะเวลาส่งมอบบริการตามความต้องการ (Time to Value) ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น และมีความปลอดภัยสูงขึ้นสำหรับโครงการ AI ต่างๆ โดยการนำเสนอจุดเริ่มต้นที่ก้าวล้ำกว่าสำหรับงานอุตสาหกรรมเฉพาะ

สิ่งนี้จะส่งเสริมการนำ GenAI มาใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้น เนื่องจากองค์กรต่างๆ จะสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในยูสเคสที่ General-Purpose Models ไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอ

Autonomous Agents : ระบบรวม (Combined Systems) ที่สามารถบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ได้โดยปราศจากมนุษย์ โดยใช้เทคนิค AI ที่หลากหลายในการระบุรูปแบบของสภาพแวดล้อม การตัดสินใจ การจัดลำดับการดำเนินการและสร้างผลลัพธ์ โดยตัวแทนเหล่านี้มีศักยภาพเรียนรู้จากสภาพแวดล้อม และปรับปรุงตลอดเวลา ทำให้สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้

นับเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญของความสามารถ AI โดยความสามารถดำเนินการ และตัดสินใจได้อย่างอิสระช่วยปรับปรุงการดำเนินธุรกิจ สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า และใช้ในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ และบริการใหม่ๆ ส่งผลให้ประหยัดต้นทุน และมีความได้เปรียบทางการแข่งขัน

นอกจากนี้ยังเปลี่ยนบทบาทของทีมงานในองค์กรจากการส่งมอบ (Delivery) เป็นการควบคุมดูแล (Supervision) แทน

เลือกให้เหมาะกับ ‘ยูสเคส’

ในวงจรเทคโนโลยีสำหรับ Generative AI ที่น่าสนใจยังมี Open-Source LLMs : LLM แบบโอเพ่นซอร์สเป็นโมเดลพื้นฐานการเรียนรู้เชิงลึกที่เร่งมูลค่าองค์กรจากการนำ GenAI ไปปรับใช้งาน โดยทำให้การเข้าถึงเชิงพาณิชย์ได้อย่างเสรี และอนุญาตให้ผู้พัฒนาปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับงาน และยูสเคสการใช้งานเฉพาะ

นอกจากนี้ ยังสามารถเข้าถึงชุมชนนักพัฒนาในองค์กร สถาบันการศึกษา และบทบาทการวิจัยอื่นๆ ที่กำลังทำงานเพื่อเป้าหมายร่วมกันปรับปรุง และทำให้โมเดลนี้มีคุณค่ามากขึ้น

การ์ทเนอร์มองว่า LLM แบบโอเพ่นซอร์สเพิ่มศักยภาพด้านนวัตกรรมผ่านการปรับแต่งอย่างเหมาะสม ทำให้การควบคุมความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยดีขึ้น โมเดลมีความโปร่งใส มีความสามารถเพิ่มจากการพัฒนาร่วมกัน และมีศักยภาพในการลดการผูกขาดของผู้ขาย

ท้ายที่สุดแล้ว LLM นำเสนอโมเดลขนาดเล็กกว่าให้กับองค์กร ซึ่งฝึกฝนได้ง่าย และมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า และเปิดใช้งานแอปพลิเคชันทางธุรกิจ และกระบวนการทางธุรกิจหลัก

Multimodal GenAI เป็นหนึ่งในสองเทคโนโลยีที่ได้รับการระบุไว้ในรายงาน Gartner Hype Cycle for Generative AI ปีนี้ ซึ่งการนำมาใช้ช่วงแรกอาจสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญ และเพิ่มประสิทธิภาพในด้านระยะเวลาในการนำออกสู่ตลาด ควบคู่ไปกับโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่ (LLM) ทำให้เทคโนโลยีทั้งสองมีศักยภาพที่จะสร้างผลกระทบสูงต่อองค์กรอย่างสูงภายในห้าปีข้างหน้านี้

 

พิสูจน์อักษร....สุรีย์   ศิลาวงษ์