ทำไมปี 2026 ถึงเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญด้าน Data & Analytics?
ทุกปีการ์ทเนอร์จะออกรายงาน Top Predictions ที่ผู้นำด้านเทคโนโลยีทั่วโลกจับตา แต่ปี 2026 มีความแตกต่างออกไปอย่างชัดเจน — ครั้งนี้ AI ไม่ได้อยู่ในฐานะ “เทคโนโลยีที่น่าจับตา” อีกต่อไป หากแต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างองค์กรไปแล้ว
Rita Sallam รองประธานนักวิเคราะห์อาวุโสของการ์ทเนอร์ ให้มุมมองไว้ว่า “ปีนี้ เส้นแบ่งระหว่างความเฉลียวฉลาดของมนุษย์ เครื่องจักร และองค์กรจะเลือนลางขึ้นเรื่อย ๆ ระบบ AI ไม่เพียงเป็นเครื่องมือสนับสนุนสำคัญ แต่ยังทำงานร่วมกับเราในฐานะ ‘พันธมิตร'” และนั่นคือจุดเปลี่ยนที่ผู้นำองค์กรทุกคนต้องเข้าใจ
| ⚡ สรุปสำหรับผู้บริหาร (Executive Summary) ภายในปี 2570: 75% ของกระบวนการจ้างงานต้องมีการทดสอบทักษะ AI ภายในปี 2570: GenAI และ AI Agent ท้าทายตลาดซอฟต์แวร์สำนักงานมูลค่า $58,000 ล้านภายในปี 2572: AI Agent สร้างข้อมูลจากโลกกายภาพมากกว่าดิจิทัลถึง 10 เท่า ภายในปี 2573: 50% ขององค์กรใช้ AI จัดการ Data Governance อัตโนมัติ ภายในปี 2573: 60% ขององค์กรที่ประสบความสำเร็จกับ AI มีผู้นำที่เก่ง Soft Skills ภายในปี 2573: Universal Semantic Layer กลายเป็น Infrastructure หลักเทียบเท่า Cybersecurity ภายในปี 2571: 50% ของบทบาท Content Risk Management ย้ายสู่ AI Engineering |
7 คาดการณ์สำคัญที่ผู้นำ D&A ต้องรู้
01. คาดการณ์ภายในปี 2570:
75% ของกระบวนการจ้างงานจะต้องมีการทดสอบและรับรองทักษะ AI
ความเร็วของการพัฒนา AI กำลังทิ้งช่องว่างด้านทักษะให้กว้างขึ้นทุกวัน — และองค์กรที่ไม่รีบปรับกลยุทธ์ด้านบุคลากรจะพบว่าตัวเองตามหลังคู่แข่งที่สามารถใช้ประโยชน์จากการทำงานร่วมระหว่าง Human + AI ได้อย่างเต็มที่
ไม่ใช่แค่ตำแหน่งงานด้าน IT เท่านั้น — แทบทุกฟังก์ชันในองค์กรจะต้องการพนักงานที่รู้จักใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ การทดสอบและใบรับรองทักษะ AI จะกลายเป็น “ใบเบิกทาง” ใหม่ในตลาดแรงงาน
สำหรับประเทศไทย นี่คือโอกาสสำคัญในการยกระดับ Digital Workforce ก่อนที่ตลาดจะตีกรอบกันเอง
“ผู้นำ D&A ควรสนับสนุนให้มีการทดสอบวัดระดับทักษะอย่างเข้มงวดโดยใช้ข้อมูลเป็นตัวตั้ง เพื่อให้เห็นช่องว่างที่ขวางกั้นระหว่างเป้าหมายด้าน AI ขององค์กรกับความพร้อมของพนักงานที่มีอยู่จริง”— Rita Sallam, SVP Analyst, Gartner
| 🎯 สิ่งที่ผู้นำ D&A ควรทำ ทบทวน Job Description ทุกตำแหน่งและเพิ่มเกณฑ์ AI Literacy เข้าไป — เริ่มจากตำแหน่งที่ทำงานกับข้อมูลโดยตรงก่อน แล้วค่อยขยายสู่ทุกฟังก์ชัน |
02. คาดการณ์ภายในปี 2570:
GenAI และ AI Agent จะสั่นคลอนตลาดซอฟต์แวร์สำนักงานมูลค่า $58,000 ล้าน เป็นครั้งแรกในรอบ 30 ปี
การสร้างเนื้อหาในยุคนี้เปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิง — แทนที่จะเริ่มจากหน้ากระดาษเปล่า AI ทำหน้าที่รวบรวม สังเคราะห์ และสร้างเนื้อหาให้โดยอัตโนมัติ แม้แต่การ “แก้ไข” เนื้อหา ก็คือการให้ AI เขียนซ้ำใหม่ ไม่ใช่การพิมพ์แก้ของมนุษย์
คุณค่าของซอฟต์แวร์สำนักงานกำลังย้ายจากฟีเจอร์พื้นฐาน ไปสู่ “ประสบการณ์การใช้งาน Agentic AI” — อินเทอร์เฟซใหม่, ปลั๊กอิน AI, รูปแบบเอกสารที่เครื่องเข้าใจได้ กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่
สำหรับทีมงานในองค์กรไทย การยึดติดกับเครื่องมือเดิม ๆ ที่ยังไม่รองรับ AI Workflow อาจกลายเป็นอุปสรรคในการแข่งขันระยะยาว
| 🎯 สิ่งที่ผู้นำ D&A ควรทำ ประเมินว่าเครื่องมือที่ใช้อยู่ปัจจุบันรองรับ AI Workflow ได้มากน้อยแค่ไหน และวางแผน Transition ไปสู่ Platform ที่ออกแบบมาเพื่อ Agentic AI โดยเฉพาะ |
03 คาดการณ์ภายในปี 2572:
AI Agent จะสร้างข้อมูลจากสภาพแวดล้อมกายภาพมากกว่าแอปดิจิทัลทั้งหมดรวมกันถึง 10 เท่า
เมื่อ AI Agent ออกไปทำงานในโลกจริง — ไม่ว่าจะเป็นในโรงงาน, ถนน, หรือพื้นที่สาธารณะ — พวกมันผลิตข้อมูลที่เรียกว่า Trajectory Data มหาศาล ทั้งข้อมูลตำแหน่ง, การเคลื่อนไหว, บริบทสถานการณ์ที่เกิดขึ้นจริง
ข้อมูลกลุ่มนี้คือขุมทรัพย์ใหม่สำหรับ “World Models” หรือโมเดล AI ที่เรียนรู้จากโลกจริง เพื่อนำมาพยากรณ์ จำลองสถานการณ์ และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
องค์กรที่สามารถจัดเก็บ ประมวลผล และใช้ประโยชน์จาก Physical Context Data ได้ก่อน จะมีความได้เปรียบในการแข่งขันที่คู่แข่งตามได้ยาก
| 🎯 สิ่งที่ผู้นำ D&A ควรทำ เริ่มวางแผน Data Architecture ที่รองรับ Real-time Physical Data จาก IoT, Sensors, และ AI Agent — และออกแบบ Pipeline สำหรับ Trajectory Data โดยเฉพาะ |
04 คาดการณ์ภายในปี 2573:
50% ขององค์กรจะใช้ Autonomous AI Agent จัดการ Data Governance และแปลงนโยบายเป็น “สัญญาดิจิทัล” อัตโนมัติ
ธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ที่เคยเป็นงานด้านเอกสารและกระบวนการมนุษย์ กำลังถูกแปลงให้เป็น Machine-enforceable Policies — AI Agent จะตีความนโยบาย แปลงเป็นสัญญาดิจิทัล และบังคับใช้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องรอมนุษย์
อย่างไรก็ตาม ครึ่งหนึ่งของ AI Agent ที่ล้มเหลวในปัจจุบันมาจาก Runtime Enforcement ที่ไม่ครอบคลุม — โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานข้ามระบบหลายตัวพร้อมกัน
การตัดสินใจโดย LLM ที่ขาดการกำกับดูแลที่ดีจะนำมาซึ่งความเสียหายทั้งด้านการเงินและชื่อเสียงขององค์กร
“ผู้นำ D&A ควรเริ่มทดลองใช้ Data Governance Agents ในกระบวนการที่มีความเสี่ยงต่ำก่อน เพื่อให้เอเจนท์เรียนรู้การตีความบริบทในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ ก่อนขยายผลสู่สเกลที่ใหญ่ขึ้น”— Rita Sallam, SVP Analyst, Gartner
| 🎯 สิ่งที่ผู้นำ D&A ควรทำ ออกแบบ AI Governance Framework ที่รองรับ Multi-Agent Environment — และกำหนด Runtime Enforcement Policy ที่ชัดเจนก่อนขยาย AI Agent สู่กระบวนการที่มีความเสี่ยงสูง |
05 คาดการณ์ภายในปี 2573:
60% ขององค์กรที่ประสบความสำเร็จกับ AI จะมีผู้นำด้านข้อมูล (CDAO) ที่เชี่ยวชาญด้าน Soft Skills
ในยุคที่ AI รับภาระงานเชิงเทคนิคไปมากขึ้น คุณค่าของผู้นำด้านข้อมูลกลับอยู่ที่ “ความสามารถในการสร้างพันธมิตร” และ “การโน้มน้าวใจ” — ทักษะที่ AI ยังทำแทนไม่ได้
ผู้บริหารระดับสูงด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ หรือ CDAOs ที่มีวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์และสามารถสื่อสาร ประสาน และผลักดันการเปลี่ยนแปลงข้ามฟังก์ชันได้ กำลังก้าวสู่บทบาทผู้บริหารระดับสูงที่มีอิทธิพลมากขึ้น รวมถึงตำแหน่ง CEO
สำหรับองค์กรในไทย นี่คือสัญญาณสำคัญว่า Data Leader รุ่นใหม่ต้องพัฒนาทั้ง Technical Depth และ Business Acumen ควบคู่กัน
| 🎯 สิ่งที่ผู้นำ D&A ควรทำ ลงทุนพัฒนา Leadership Pipeline สำหรับ D&A — โดยเน้นทักษะการสื่อสาร, การโน้มน้าวใจ, และการสร้างพันธมิตรข้ามสายงานให้กับ Data Leaders รุ่นถัดไป |
06 คาดการณ์ภายในปี 2573:
Universal Semantic Layer จะกลายเป็น Infrastructure หลักเทียบเท่า Data Platform และ Cybersecurity
Universal Semantic Layer คือชั้นข้อมูลกลางที่ทำให้ทุกระบบในองค์กรพูดภาษาเดียวกัน — เป็นอินเทอร์เฟซหนึ่งเดียวสำหรับการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลทั่วทั้งองค์กร
ในยุค Multi-Agent AI การที่แต่ละ Agent ตีความข้อมูลต่างกันคือหายนะ — Semantic Layer คือสิ่งที่ทำให้ AI ทุกตัวอ้างอิงข้อมูลชุดเดียวกัน ลด Hallucination, ลดต้นทุน, และป้องกัน Data Inconsistency ก่อนที่มันจะแพร่กระจาย
การลงทุนใน Universal Semantic Layer วันนี้คือการวาง Foundation สำหรับ AI ทั้งหมดในอนาคต — ไม่ใช่ทางเลือก แต่คือความจำเป็น
| 🎯 สิ่งที่ผู้นำ D&A ควรทำ จัดสรรงบประมาณสำหรับพัฒนา Semantic Capabilities เป็น Priority สำคัญในปีนี้ — เริ่มจาก Audit Data Definitions ทั่วองค์กร และสร้าง Business Glossary ที่ทุกทีมตกลงร่วมกัน |
07 คาดการณ์ภายในปี 2571:
50% ของบทบาท Content Risk Management จะย้ายจากทีมกฎหมายและ Cybersecurity ไปสู่ AI Engineering
หน้าที่ในการลดความเสี่ยงด้านเนื้อหา (Content Risk) กำลังถูกผนวกรวมเข้ากับกระบวนการ AI Engineering, Data Science, และ Software Development โดยตรง
แทนที่จะให้ทีมกฎหมายตรวจสอบหลังจากที่เนื้อหาถูกสร้างขึ้นแล้ว ทีม AI Engineering จะออกแบบระบบที่คัดกรองความเสี่ยงตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ — เรียกว่า “Ethics by Design”
แนวทางนี้ช่วยให้นวัตกรรมเดินหน้าได้เร็วขึ้น พร้อมรักษาความรับผิดชอบภายใต้กรอบจริยธรรมและกฎหมาย โดยเฉพาะเมื่อโมเดล AI ต้องตัดสินใจตามบริบทเฉพาะของผู้ใช้งาน
| 🎯 สิ่งที่ผู้นำ D&A ควรทำ สร้าง Cross-functional Team ระหว่าง AI Engineering, Legal และ Compliance เพื่อออกแบบ Guardrails ตั้งแต่ต้น — และฝัง Risk Assessment เข้าใน AI Development Lifecycle |
เกี่ยวกับ Gartner บริษัท Gartner, Inc. (NYSE: IT) คือบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลก มอบข้อมูลเชิงลึก คำแนะนำ และเครื่องมือแก่ผู้บริหารองค์กร เพื่อรองรับการดำเนินภารกิจสำคัญและสร้างองค์กรให้ประสบความสำเร็จในอนาคต ข้อมูลเพิ่มเติมที่ gartner.com
