Gartner Hype Cycle 2024

Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2024 จากกระแส Generative AI สู่ Autonomous AI และเทคโนโลยีที่สร้างคุณค่าจริง

หากย้อนกลับไปมองโลกเทคโนโลยีในปี 2024 สิ่งที่โดดเด่นที่สุดคงหนีไม่พ้น Artificial Intelligence (AI) โดยเฉพาะ Generative AI ที่กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจสูงที่สุดในโลก แต่สำหรับผู้บริหารและองค์กร คำถามที่สำคัญกว่าการถามว่า “AI กำลังมาแรงแค่ไหน?” คือ “หลังจากกระแส Generative AI แล้ว เทคโนโลยีกำลังเดินไปทางไหน และองค์กรควรเตรียมตัวอย่างไร?”คำตอบส่วนหนึ่งสามารถมองผ่าน Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2024 ซึ่ง Gartner เผยแพร่ในเดือนสิงหาคม 2024 โดยคัดเลือก 25 Emerging Technologies จากเทคโนโลยีและ Applied Frameworks มากกว่า 2,000 รายการที่ Gartner ติดตาม เพื่อชี้ให้เห็นนวัตกรรมที่มีศักยภาพสร้าง Transformational Benefits ในช่วงประมาณ 2–10 ปีข้างหน้า สิ่งที่น่าสนใจคือ Gartner ไม่ได้มองเทคโนโลยีเหล่านี้เป็นรายการแยกจากกัน แต่จัดภาพใหญ่ของปี 2024 ออกเป็น 4 Themes ได้แก่ Autonomous AI, Developer Productivity, Total Experience และ Human-Centric Security and Privacy ซึ่งสะท้อนให้เห็นทิศทางสำคัญว่าโลกกำลังเดินจากยุคที่มนุษย์ “ใช้เทคโนโลยีเป็นเครื่องมือ” ไปสู่ยุคที่ Software และ AI สามารถเข้ามามีบทบาทในการทำงานและตัดสินใจร่วมกับมนุษย์มากขึ้น Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2024

ก่อนอ่าน Hype Cycle ต้องเข้าใจก่อนว่ากราฟกำลังบอกอะไร

Gartner Hype Cycle ไม่ใช่กราฟจัดอันดับว่าเทคโนโลยีใดดีที่สุด ไม่ได้บอก Market Share และไม่ได้หมายความว่าเทคโนโลยีที่อยู่ทางขวาของกราฟดีกว่าเทคโนโลยีที่อยู่ทางซ้าย แต่เป็นกรอบที่ Gartner ใช้อธิบายรูปแบบของ ความคาดหวังต่อ Innovation และระดับ Maturity ที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลา เพื่อช่วยให้องค์กรพิจารณา Timing และ Risk ในการนำเทคโนโลยีมาใช้Hype Cycle ประกอบด้วย 5 ช่วงสำคัญ ได้แก่ Innovation Trigger → Peak of Inflated Expectations → Trough of Disillusionment → Slope of Enlightenment → Plateau of Productivity ช่วงแรกคือจุดที่ Innovation เริ่มได้รับความสนใจ จากนั้นความคาดหวังเพิ่มสูงขึ้นจนถึง Peak ก่อนจะลดลงเมื่อพบข้อจำกัดและความล้มเหลวบางส่วน เมื่อผู้ใช้งานเริ่มเข้าใจ Technology มากขึ้นและพบ Use Cases ที่สร้างคุณค่าได้จริง ความสนใจก็จะค่อย ๆ ฟื้นตัวเข้าสู่ Slope of Enlightenment และท้ายที่สุดจึงเข้าสู่ Plateau of Productivity ซึ่งเป็นช่วงที่ประโยชน์ของเทคโนโลยีได้รับการยอมรับและสามารถนำไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิผลมากขึ้น Gartner Hype Cycle methodologyดังนั้นเมื่อเห็น Technology อยู่ทางซ้ายของกราฟ ไม่ควรรีบสรุปว่า “ยังใช้ไม่ได้” และเมื่ออยู่ทางขวาก็ไม่ได้หมายความว่า “ควรซื้อทันที” คำถามที่มีประโยชน์กว่าคือ Technology นี้มี Maturity และ Expectations อยู่ในระดับใด เมื่อเทียบกับ Risk Appetite และความพร้อมขององค์กรแล้ว เราควร Watch, Study, Experiment, Pilot, Adopt หรือ Scale?

หัวใจของ Gartner Hype Cycle 2024 คือ 4 Themes สำคัญ

การอ่าน Hype Cycle 2024 โดยไล่ดู Technology ทั้ง 25 รายการทีละตัวอาจทำให้เราเห็นรายละเอียด แต่พลาดภาพใหญ่ วิธีที่เข้าใจง่ายกว่าคือมองผ่าน 4 Themes ที่ Gartner ใช้สรุปทิศทางของ Emerging Technologies ในปีนั้น ได้แก่ Autonomous AI, Developer Productivity, Total Experience และ Human-Centric Security and Privacyทั้งสี่เรื่องไม่ได้แยกออกจากกันโดยสิ้นเชิง แต่สะท้อนการเปลี่ยนแปลงของโลก Digital ในหลายมิติพร้อมกัน AI กำลังมีความสามารถในการทำงานด้วยตนเองมากขึ้น นักพัฒนากำลังได้รับเครื่องมือใหม่เพื่อสร้าง Software ได้เร็วขึ้น Technology ต้องสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นทั้งสำหรับลูกค้าและพนักงาน ขณะเดียวกัน Security และ Privacy ต้องถูกออกแบบโดยคำนึงถึงพฤติกรรมและบทบาทของมนุษย์มากขึ้น

Theme 1: Autonomous AI – จาก AI ที่ “ตอบคำถาม” สู่ AI ที่ “ลงมือทำ”

หนึ่งใน Theme ที่สำคัญที่สุดของปี 2024 คือ Autonomous AI ในช่วงแรกของ Generative AI เราคุ้นเคยกับรูปแบบการทำงานที่มนุษย์ส่ง Prompt แล้ว AI สร้างคำตอบกลับมา ไม่ว่าจะเป็นข้อความ ภาพ Code หรือข้อมูลอื่น ๆ รูปแบบพื้นฐานจึงเป็น Human → Prompt → AI → Answerแต่ทิศทางของ AI กำลังพัฒนาไปไกลกว่านั้น Gartner มองเห็นแนวโน้มของระบบ AI ที่สามารถทำงานโดยมี Human Oversight ลดลง สามารถวิเคราะห์สถานการณ์ วางแผน ตัดสินใจ และดำเนิน Action บางอย่างเพื่อบรรลุ Goal ที่กำหนดได้มากขึ้น แนวคิดจึงกำลังเปลี่ยนจาก AI as Assistant → AI as Agent → Autonomous AIตัวอย่างง่าย ๆ หากเราใช้ AI Assistant และสั่งว่า “ช่วยเขียนอีเมลเชิญประชุม” ระบบจะสร้างข้อความให้เรา แต่ AI Agent ที่มีความสามารถสูงขึ้นอาจได้รับ Goal ว่า “จัดประชุมทีมโครงการภายในสัปดาห์หน้า” แล้วดำเนินงานหลายขั้นตอน ตั้งแต่ตรวจ Calendar หาเวลาว่าง เตรียม Agenda ส่งคำเชิญประชุม รวบรวมเอกสาร และติดตามงานหลังประชุม โดยมนุษย์เข้ามากำกับเฉพาะจุดที่จำเป็นนี่คือความแตกต่างระหว่าง AI ที่สร้าง Output กับ AI ที่สามารถดำเนิน Action และ Workflow และเป็นเหตุผลว่าทำไม Autonomous AI จึงมีผลกระทบกว้างกว่าการสร้าง Chatbot เพราะเกี่ยวข้องกับ Software Architecture, Data Access, Identity, Cybersecurity, Governance, Accountability และการกำหนดว่า AI สามารถตัดสินใจแทนมนุษย์ได้มากน้อยเพียงใด

Theme 2: Developer Productivity – AI กำลังเปลี่ยนวิธีสร้าง Software

Theme ที่สองคือ Developer Productivity ในอดีตการเพิ่ม Productivity ของ Software Development มักมาจาก Framework, IDE, DevOps, CI/CD, Cloud และ Automation แต่การเข้ามาของ AI ทำให้นักพัฒนามีเครื่องมือที่สามารถช่วยเขียน Code อธิบาย Code สร้าง Test Cases ช่วย Debug สร้าง Documentation หรือสนับสนุน Software Engineering ในขั้นตอนต่าง ๆ ได้มากขึ้นผลกระทบจึงไม่ได้จำกัดอยู่ที่คำว่า “เขียน Code ได้เร็วขึ้น” แต่สามารถเกิดขึ้นตลอด Software Development Lifecycle ตั้งแต่ Requirement → Design → Code → Test → Deploy → Operate เมื่อ Developer Productivity เพิ่มขึ้นอย่างมาก องค์กรจึงต้องคิดต่อว่า Software Architecture, Quality Assurance, Cybersecurity, DevSecOps และ Governance ต้องปรับตัวอย่างไรตามไปด้วยคำถามเชิงยุทธศาสตร์จึงไม่ควรหยุดอยู่ที่ “AI Coding Tool ตัวไหนดีที่สุด?” แต่ควรถามว่า “หาก AI ทำให้การพัฒนา Software เร็วขึ้นหลายเท่า กระบวนการควบคุมคุณภาพ ความปลอดภัย และการบริหารทีม Software ขององค์กรต้องเปลี่ยนอย่างไร?”

Theme 3: Total Experience – ประสบการณ์ที่ดีต้องเชื่อมทั้งลูกค้าและพนักงาน

Theme ที่สามคือ Total Experience (TX) ซึ่งมองประสบการณ์ในภาพรวม โดยเชื่อมโยง Customer Experience, Employee Experience, User Experience และ Multiexperience เข้าด้วยกัน แทนที่จะออกแบบระบบสำหรับลูกค้า พนักงาน Website, Mobile Application และ Contact Center แยกจากกันเหมือนในอดีตลองนึกถึงลูกค้าที่แจ้งปัญหาผ่าน Mobile Application ข้อมูลควรสามารถส่งต่อไปยัง Contact Center ได้ทันที เจ้าหน้าที่ควรเห็น Customer Context โดยไม่ต้องถามข้อมูลซ้ำ ระบบ AI อาจช่วยค้นหาคำตอบจาก Knowledge Base และ Workflow สามารถส่งปัญหาไปยังหน่วยงานที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ ลูกค้าจึงไม่จำเป็นต้องเล่าเรื่องเดิมใหม่ทุกครั้งที่เปลี่ยนช่องทางTotal Experience จึงไม่ใช่เพียงการสร้างหน้าจอที่สวยหรือใช้งานง่าย แต่เกิดจากการทำงานร่วมกันของ Data + Process + Technology + People + Experience โดยมีเป้าหมายให้ประสบการณ์ของทุกฝ่ายเชื่อมโยงและสอดคล้องกัน

Theme 4: Human-Centric Security and Privacy – Security ที่เริ่มจากความเข้าใจมนุษย์

Theme ที่สี่คือ Human-Centric Security and Privacy ซึ่งสะท้อนการเปลี่ยนวิธีคิดด้าน Cybersecurity จากการมองเฉพาะ Technology ไปสู่การยอมรับว่ามนุษย์เป็นองค์ประกอบสำคัญของ Security Systemปัญหาด้าน Cybersecurity จำนวนมากเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็น Password, Phishing, Social Engineering, Misconfiguration หรือการนำข้อมูลไปใช้ผิดวัตถุประสงค์ หากองค์กรสร้าง Security Policy ที่ซับซ้อนจนผู้ใช้ทำงานไม่ได้ ผู้ใช้ก็อาจหาวิธีหลีกเลี่ยง Policy และสร้างความเสี่ยงมากกว่าเดิม แนวคิด Human-Centric Security จึงพยายามออกแบบระบบให้ “การทำสิ่งที่ปลอดภัยเป็นสิ่งที่ทำได้ง่าย”เรื่องนี้ยิ่งสำคัญในยุค AI เพราะ Security Boundary ไม่ได้มีเพียง User กับ Application อีกต่อไป แต่เริ่มครอบคลุม User + Application + Data + Model + AI Agent ทำให้องค์กรต้องคิดเรื่อง Trust, Identity, Risk, Security, Privacy และ Governance ไปพร้อมกัน

แล้ว Generative AI อยู่ตรงไหนใน Hype Cycle 2024?

จุดนี้เป็นส่วนสำคัญที่ต้องปรับจากบทความเดิม เพราะไม่ควรอธิบายว่า Generative AI ใน Hype Cycle for Emerging Technologies 2024 ได้เข้าสู่ Plateau of Productivity แล้ว Gartner ระบุในปี 2024 ว่า Generative AI had passed the Peak of Inflated Expectations หรือกล่าวง่าย ๆ ว่า GenAI ได้ผ่านจุดสูงสุดของความคาดหวังเกินจริง และความสนใจขององค์กรกำลังเปลี่ยนจากความตื่นเต้นกับ Foundation Models ไปสู่การค้นหา Use Cases ที่สามารถสร้าง Return on Investment (ROI) ได้จริง Gartner Emerging Technologies 2024 announcementนี่ไม่ได้หมายความว่า “Generative AI หมดกระแส” แต่หมายความว่า “คำถามเกี่ยวกับ Generative AI กำลังเปลี่ยน” จากช่วงแรกที่ทุกคนถามว่า “GenAI ทำอะไรได้บ้าง?” ไปสู่คำถามที่จริงจังขึ้นว่า “มันสร้าง Business Value ได้จริงหรือไม่? ROI เท่าไร? Accuracy เพียงพอหรือไม่? Hallucination จัดการอย่างไร? ข้อมูลปลอดภัยหรือไม่? Operating Cost เท่าไร? ใครรับผิดชอบเมื่อ AI ตอบผิด? และจะ Scale จาก Pilot ไป Production อย่างไร?”กล่าวได้ว่าโลกกำลังเดินจาก AI Excitement → AI Experiment → AI Economics ซึ่งเป็นพัฒนาการที่สำคัญมาก เพราะ Technology จะสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้ก็ต่อเมื่อองค์กรสามารถเปลี่ยนความสามารถทางเทคนิคให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่วัดได้

จาก Generative AI สู่ Autonomous AI

อีกสัญญาณสำคัญจาก Gartner 2024 คือการเปลี่ยนความสนใจจาก Foundation Models ไปสู่ Autonomous AI และระบบ AI ที่มี Agency มากขึ้น แม้ Gartner จะชี้ว่า AI Models ในเวลานั้นยังไม่ได้มี Agency อย่างสมบูรณ์ แต่การพัฒนา Agents ที่สามารถ Interaction กับ Environment เพื่อบรรลุ Goal ได้กำลังเดินหน้าอย่างรวดเร็วหากมองวิวัฒนาการอย่างง่าย เราอาจเห็นเส้นทางว่า Generative AI → AI Assistants → AI Agents → Autonomous AI ซึ่งหมายความว่าการแข่งขันด้าน AI กำลังเปลี่ยนจากคำถามว่า “ใครมี Model เก่งที่สุด?” ไปสู่คำถามว่า “ใครสามารถทำให้ AI เข้าไปทำงานจริงใน Business Process ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และสร้างผลตอบแทนได้?”นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ เพราะเมื่อ AI เริ่มทำ Action ได้ ความเสี่ยงก็เปลี่ยนจาก “AI ตอบผิด” ไปสู่ “AI ทำผิด” ซึ่งมีผลกระทบสูงกว่ามาก องค์กรจึงต้องสร้าง AI Governance ควบคู่ไปกับ AI Capability

Hype Cycle ไม่ได้บอกว่าองค์กรต้องรอจนถึง Plateau

ความเข้าใจผิดอีกประการหนึ่งคือการคิดว่าองค์กรควรรอให้ Technology เดินทางถึง Plateau of Productivity แล้วจึงเริ่มใช้งาน หากทุกองค์กรทำเช่นนั้น โอกาสในการสร้าง Competitive Advantage จาก Technology ใหม่ก็อาจหายไปแล้วองค์กรที่มี Risk Appetite สูงและต้องการเป็น Early Adopter อาจเริ่ม Research หรือ Experiment ตั้งแต่ช่วง Innovation Trigger องค์กรที่ต้องการ First-mover Advantage อาจเริ่ม Pilot ก่อน Technology Mature เต็มที่ ส่วนองค์กรที่มีความ Conservative สูงอาจรอจน Technology ผ่านช่วง Trough และเริ่มมี Proven Use Cases มากขึ้นดังนั้น Hype Cycle ไม่ได้ตอบว่า “ซื้อหรือไม่ซื้อ” แต่ช่วยให้องค์กรพิจารณาว่า “ระดับความเสี่ยงและความพร้อมของ Technology ในเวลานี้เหมาะกับ Strategy และ Risk Appetite ของเราหรือไม่?”

เปลี่ยนตำแหน่งบน Hype Cycle ให้เป็น Action

วิธีใช้ Hype Cycle ที่มีประโยชน์คือแปลงตำแหน่งของ Technology ให้เป็นคำถามเกี่ยวกับ Action แทนที่จะดูกราฟเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างกรอบประยุกต์ที่เข้าใจง่ายคือ Innovation Trigger → Watch / Research เพื่อสร้างความรู้และติดตามพัฒนาการ, Approaching Peak → Experiment เพื่อทดลอง Prototype หรือ Sandbox ในวงจำกัด, Peak of Inflated Expectations → Validate เพื่อแยก Marketing Claim ออกจาก Evidence, Trough of Disillusionment → Reassess เพื่อประเมินว่า Technology มี Use Case จริงหรือไม่หลังจากกระแสลดลง, Slope of Enlightenment → Pilot / Invest เมื่อเริ่มมีหลักฐานการใช้งานจริง และ Plateau of Productivity → Adopt / Scale เมื่อ Technology, Ecosystem และ Economics มีความชัดเจนมากขึ้นกรอบนี้ไม่ใช่กฎตายตัวของ Gartner แต่เป็นวิธีประยุกต์ Hype Cycle ให้กลายเป็น Technology Decision Framework ที่องค์กรสามารถนำไปเชื่อมกับ Technology Radar และ Technology Portfolio ของตนเองได้

บทเรียนสำคัญจาก Gartner Hype Cycle 2024

หากต้องสรุป Hype Cycle for Emerging Technologies 2024 ให้เหลือเพียงแนวคิดเดียว ผมคิดว่าไม่ควรสรุปเพียงว่า “ปี 2024 คือปีของ Generative AI” เพราะสิ่งที่น่าสนใจกว่านั้นคือ ปี 2024 เป็นช่วงที่โลกเริ่มเปลี่ยนจากความตื่นเต้นกับความสามารถของ AI ไปสู่คำถามว่า เราจะทำให้ AI ทำงานจริง สร้างคุณค่าจริง และทำงานร่วมกับมนุษย์อย่างปลอดภัยได้อย่างไรเมื่อมองผ่านมุมนี้ 4 Themes ของ Gartner จะเชื่อมโยงกันอย่างชัดเจน Autonomous AI สะท้อนว่า AI กำลังทำงานด้วยตัวเองได้มากขึ้น, Developer Productivity แสดงว่าคนที่สร้าง Technology กำลังมีเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มศักยภาพ, Total Experience บอกว่า Technology ต้องสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับมนุษย์ และ Human-Centric Security and Privacy เตือนว่าการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดต้องเกิดขึ้นภายใต้ Security, Privacy, Trust และ Governance ที่เหมาะสมดังนั้น Gartner Hype Cycle 2024 จึงไม่ได้เป็นเพียงรายการ 25 Emerging Technologies แต่สามารถมองเป็นเรื่องราวของการเปลี่ยนความสัมพันธ์ระหว่าง Human + Software + AI ที่กำลังเกิดขึ้นพร้อมกัน

สรุป

Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2024 คัดเลือก 25 Emerging Technologies จากเทคโนโลยีและ Applied Frameworks มากกว่า 2,000 รายการที่ Gartner ติดตาม และเน้น Innovation ที่มีศักยภาพสร้าง Transformational Benefits ในช่วงประมาณ 2–10 ปี

โดยภาพใหญ่ของปี 2024 ถูกจัดอยู่ภายใต้ 4 Themes คือ Autonomous AI, Developer Productivity, Total Experience และ Human-Centric Security and Privacyสิ่งที่องค์กรควรเรียนรู้จาก Hype Cycle จึงไม่ใช่การถามว่า “Technology ตัวไหนอยู่สูงที่สุดบนกราฟ?” แต่ควรถามว่า Technology นี้เกี่ยวข้องกับ Strategy ของเราหรือไม่? Business Impact สูงเพียงใด? Maturity เหมาะกับ Risk Appetite หรือไม่? เราพร้อมด้าน Data, People, Infrastructure, Security และ Governance หรือยัง? และในเวลานี้ควร Watch, Study, Experiment, Pilot, Adopt หรือ Scale?ท้ายที่สุด Gartner Hype Cycle จะมีคุณค่ามากที่สุดเมื่อเราเลิกใช้มันเป็น “กราฟทำนายว่าเทคโนโลยีอะไรจะดัง” แล้วเปลี่ยนมาใช้เป็นเครื่องมือช่วยคิดเรื่อง Timing + Maturity + Risk + Opportunity + Organizational Readiness เพราะเป้าหมายที่แท้จริงไม่ใช่การเป็นองค์กรที่ใช้ Technology ใหม่เร็วที่สุด แต่คือการรู้ว่า เทคโนโลยีใดควรใช้ ใช้เมื่อไร ใช้เพื่อแก้ปัญหาอะไร และจะเปลี่ยน Technology ให้กลายเป็น Business Value ได้อย่างไร