บทความโดย รศ.ดร.ธนชาติ นุ่มนนท์ ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีอุบัติใหม่ (Thought Leader in Emerging Technologies)
Key Takeaway: “AI Trends 2026“
- 1. Agentic AI & Autonomous Agents (AI ผู้ช่วยระดับสูง): เปลี่ยนจาก AI ตอบโต้ เป็นระบบที่คิด วางแผนกลยุทธ์ และทำงานข้ามแพลตฟอร์มได้อัตโนมัติ
- 2. Multimodal & Domain Specific AI (AI พหุรูปแบบ & AI เฉพาะทาง): ประมวลผลได้หลายสื่อ ทั้งภาพ เสียง ข้อความ สร้างความได้เปรียบด้วยข้อมูลจำเพาะองค์กร
- 3. Democratization of AI Tools (ประชาธิปไตยเครื่องมือ AI): AI ไร้กำแพงทักษะ ทำให้ผู้ประกอบการรายย่อย (SMEs) สามารถพัฒนาและใช้โซลูชัน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- 4. AI Augmented Workforce (AI เสริมกำลังแรงงาน): AI คือ “ผู้ช่วยนักบิน” (Co-pilot) จัดการงานซ้ำซ้อน ส่วนมนุษย์ยังควทักษะในการทุ่มเทงานกลยุทธ์ สร้างเครือข่าย และนวัตกรรม
- 5. Ethical AI & Governance (จริยธรรม & ธรรมาภิบาล AI): การตัดสินใจต้องโปร่งใส ไร้อคติ ทำให้องค์กรต้องตั้งคณะกรรมการจริยธรรมเพื่อสร้างความเชื่อมั่นในการยอมรับจากสังคม
- 6. GenAI at Scale & Authenticity (GenAI ขนาดใหญ่ & ความถูกต้องแท้จริง): ลายน้ำดิจิทัลลบภาพ Deepfake กับการมาของมาตรการในการรักษาความน่าเชื่อถือของข้อมูลข่าวสาร
- 7. AI Infrastructure & Supercomputing (โครงสร้างพื้นฐาน AI & ซูเปอร์คอมพิวติ้ง): ยุคตื่นทอง Data Center และองค์กรลงทุนสร้าง “โรงงาน AI” (AI Factory) ของตนเองเพื่อลดความเสี่ยง
- 8. Sovereign AI & Data Trust (อธิปไตย AI & ความเชื่อมั่นข้อมูล): AI ภายใต้กฎหมายชาติ และการปกป้องอธิปไตยทางข้อมูลคืออำนาจต่อรองทางการค้าระหว่างประเทศ
ปี 2026 คือจุดเปลี่ยนครั้งสำคัญ AI ยกระดับจากเครื่องมือสู่ระบบอัจฉริยะที่คิด วางแผน และปฏิบัติด้วยตนเอง โลกกำลังจะก้าวสู่ระบบเศรษฐกิจและสังคมสมัยใหม่
วิวัฒนาการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) โดยเฉพาะเรื่องของ Generative AI (Gen AI) ในช่วงปี 2025 ได้สร้างปรากฏการณ์การใช้งานอย่างกว้างขวาง ทั้งในภาคธุรกิจและภาคประชาชน จนกลายเป็นปัจจัยหนึ่งในชีวิตประจำวันของผู้คนจำนวนมาก
อย่างไรก็ตาม การพัฒนาทางเทคโนโลยีในปี 2026 ที่กำลังจะมาถึงอาจมีจุดเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญ ที่ระบบ AI จะยกระดับจากการเป็นเพียงเครื่องมือตอบโต้ (Reactive Tools) อย่าง ChatBot แบบเดิม ไปสู่ระบบที่มีความสามารถในการคิด วิเคราะห์ ทำงาน และตัดสินใจด้วยตนเองอย่าง Agentic AI
การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างนี้ จะส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อระบบเศรษฐกิจ รูปแบบการทำงาน และวิถีชีวิตประจำวัน บทความนี้จึงขอนำเสนอการวิเคราะห์ 8 แนวโน้มสำคัญที่จะกำหนดทิศทางของโลกเทคโนโลยีในปี 2026 ดังนี้
1.Agentic AI & Autonomous Agents
แนวโน้มสำคัญที่สุดคือ การเปลี่ยนผ่านจากโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยคำสั่งอย่าง Prompt ไปสู่ “ระบบตัวแทน” (Agentic AI) ที่มีความสามารถในการปฏิบัติงานเสมือนผู้ช่วยระดับสูง โดยระบบไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการให้ข้อมูล แต่สามารถรับวัตถุประสงค์หลัก วางแผนกลยุทธ์ และดำเนินการข้ามแพลตฟอร์มได้อย่างอิสระ
ตัวอย่างเช่น การทำการวิจัยข้อมูลเชิงลึก กระบวนการวางแผนการเดินทาง ระบบสามารถดำเนินการจองตั๋วเครื่องบิน เปรียบเทียบที่พัก และสำรองบริการต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติตามงบประมาณที่กำหนด สำหรับในภาคธุรกิจ ระบบสามารถทำหน้าที่เสมือนเลขานุการอัจฉริยะคัดกรองอีเมล วิเคราะห์เอกสารทางธุรกิจ และร่างจดหมายตอบกลับเพื่อรอการอนุมัติ ซึ่งจะช่วยลดภาระงานบริหารจัดการลงอย่างมหาศาล
2. Multimodal & Domain Specific AI
เทคโนโลยี AI กำลังก้าวข้ามข้อจำกัดของการประมวลผลเพียงรูปแบบเดียว เช่นโมเดลการประมวลผลเฉพาะข้อความขนาดใหญ่ (LLM) ไปสู่ความสามารถแบบ “พหุรูปแบบ” (Multimodal) ที่สามารถบูรณาการประมวลผลข้อมูลที่เป็นภาพ เสียง ข้อความ และวิดีโอ เข้าด้วยกัน
อาทิ โมเดล Gemini 3.0 ทำให้เราสามารถนำโมเดล AI มาใช้เพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำและลึกซึ้งยิ่งขึ้น เช่น ในทางการแพทย์ ระบบสามารถวิเคราะห์ภาพถ่ายรังสี ควบคู่ไปกับข้อมูลสัญญาณชีพและประวัติการรักษาของผู้ป่วยได้พร้อมกัน
นอกจากนี้ องค์กรชั้นนำจะมุ่งเน้นการพัฒนา “AI เฉพาะทาง” (Domain Specific AI) โดยใช้ข้อมูลภายในองค์กรที่มีความจำเพาะ เช่น ข้อมูลสถิติประกันภัยย้อนหลังกว่าทศวรรษ มาใช้ในการฝึกฝนโมเดล เพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืน (Competitive Moat) ซึ่งยากแก่การลอกเลียนแบบ และอาจไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่ในการประมวลผลงานเฉพาะด้านเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการใช้เครื่องเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่
3.Democratization of AI Tools
เครื่องมือ AI จะช่วยลดกำแพงกั้นทักษะการทำงานในด้านต่างๆ ที่แต่ก่อนต้องมีผู้มีทักษะในด้านนั้นๆ มาทำงาน เช่น การเข้ามาของเครื่องมือ AI ประเภท Low code และ No code ซึ่งเอื้อให้ผู้ใช้งานที่ไม่มีพื้นฐานด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ สามารถพัฒนาและประยุกต์ใช้โซลูชัน AI ได้ด้วยตนเอง หรือเครื่องมือในการสร้างภาพหรือวิดีโอก็ทำให้ทุกคนสามารถมาใช้ได้โดยไม่ต้องมีทักษะเฉพาะด้านแบบเดิม
ปรากฏการณ์นี้จะช่วยเสริมสร้างศักยภาพให้แก่ผู้ประกอบการวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ในการสร้างแอปสำหรับงานบริการลูกค้า หรือการบริหารจัดการคลังสินค้า ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานและเพิ่มขีดหรือสร้างโฆษณาที่เป็นภาพหรือวิดีโอ ที่สามารถแข่งขันกับองค์กรขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
4. AI Augmented Workforce
แนวคิดเรื่องการเข้ามาแทนที่มนุษย์ของ AI จะถูกแทนที่ด้วยแนวคิด “การทำงานร่วมกัน” (Collaboration) ในฐานะ “ผู้ช่วยนักบิน” (Co-pilot) เทคโนโลยีจะเข้ามารับผิดชอบภาระงานที่ซ้ำซ้อนและต้องใช้เวลามาก อาทิ การสรุปรายงานการประชุม หรือการจัดเตรียมเอกสารนำเสนอ
การเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลให้บุคลากรสามารถทุ่มเททรัพยากรเวลาและสมองไปกับงานที่ต้องอาศัยทักษะความเป็นมนุษย์ (Soft Skills) เช่น การสร้างเครือข่ายทางธุรกิจ (Networking) การวางแผนกลยุทธ์ระดับสูง และการสร้างสรรค์นวัตกรรม ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ยังไม่สามารถทดแทนได้
5. Ethical AI & Governance
เมื่อบทบาทของ AI ขยายวงกว้างสู่การตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง เช่น การพิจารณาสินเชื่อหรือการคัดเลือกบุคลากร ประเด็นด้านจริยธรรมจะถูกยกระดับจากการเป็นเพียงแนวปฏิบัติ สู่การมีโครงสร้างการกำกับดูแลที่ชัดเจน
ในปี 2026 เราอาจเห็นองค์กรต่างๆ ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้มากขึ้น องค์กรชั้นนำจะต้องออกนโยบายด้าน AI กำหนดธรรมาภิบาลด้าน AI (AI Governance) และจำเป็นต้องจัดตั้ง “คณะกรรมการจริยธรรม AI” เพื่อตรวจสอบความโปร่งใส (Transparency) ความรับผิดชอบ (Accountability) และขจัดความลำเอียง (Bias) ของอัลกอริทึม การสร้างความเชื่อมั่นในความยุติธรรมของระบบจะเป็นปัจจัยสำคัญในการได้รับการยอมรับจากผู้บริโภคและสังคม
6. GenAI at Scale & Authenticity
การที่ Gen AI มีการใช้งานในวงกว้างขึ้นมากในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา ทำให้เกิดการการแพร่หลายของเนื้อหาที่สร้างโดย AI (Generative Content) ในปริมาณมหาศาลทั้งข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ จึงนำมาซึ่งความท้าทายในการแยกแยะข้อเท็จจริงจากเนื้อหาเหล่านี้ องค์กรและสถาบันสื่อจำเป็นต้องมีมาตรการรับมือกับปัญหา Deepfake อย่างจริงจัง
คาดการณ์ว่าจะมีการนำระบบ “ลายน้ำดิจิทัล” (Digital Watermarking) และเทคโนโลยีการตรวจสอบย้อนกลับ มาใช้อย่างแพร่หลายเพื่อยืนยันแหล่งที่มาและความถูกต้องของข้อมูล (Authenticity) ซึ่งถือเป็นมาตรการสำคัญในการรักษาความน่าเชื่อถือของข้อมูลข่าวสารในสังคมดิจิทัล
7. AI Infrastructure & Supercomputing
การพัฒนา AI จำเป็นต้องมีการใช้โครงสร้างพื้นฐานและเครื่องคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูงในการประมวลผล จึงทำให้มีการลงทุนและจัดตั้ง Data Center เพิ่มขึ้นมากตามปริมาณการใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล การเติบโตของ AI เปรียบเสมือนยุคตื่นทองที่ผลักดันให้อุตสาหกรรมต้นน้ำอย่างผู้ผลิตชิปประมวลผลและผู้ให้บริการคลาวด์เติบโตอย่างก้าวกระโดด องค์กรขนาดใหญ่จะเริ่มปรับเปลี่ยนกลยุทธ์จากการเช่าใช้บริการ สู่การลงทุนสร้าง “AI Factory” หรือศูนย์ประมวลผลของตนเอง
การลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานนี้ ไม่เพียงแต่เพื่อลดความเสี่ยงจากการผูกขาดเทคโนโลยี (Vendor Lock-in) แต่ยังเป็นการเตรียมความพร้อมเพื่อรองรับปริมาณข้อมูลมหาศาลและการขยายตัวของธุรกิจในระยะยาว ซึ่งเราก็อาจได้เห็นการลงทุน Data Center ในบ้านเรามากขึ้น
8. Sovereign AI & Data Trust
ประเด็นด้านภูมิรัฐศาสตร์จะมีอิทธิพลต่อทิศทางเทคโนโลยีมากขึ้น แต่ละประเทศหรือกลุ่มประเทศเศรษฐกิจ (เช่น สหภาพยุโรป, จีน) จะมีการกำหนดกฎระเบียบและมาตรฐาน AI ที่เป็นเอกเทศ เพื่อปกป้องอธิปไตยทางข้อมูล (Data Sovereignty) รวมถึงการพัฒนาโมเดลเฉพาะทางของประเทศตัวเอง
องค์กรข้ามชาติจำเป็นต้องตระหนักและปฏิบัติตามกฎหมายที่แตกต่างกันในแต่ละภูมิภาค ความน่าเชื่อถือและมาตรฐานความปลอดภัยของระบบ AI จะกลายเป็นเครื่องมือเจรจาต่อรองทางการค้าระหว่างประเทศที่สำคัญในอนาคต
บทสรุป
ปี 2026 จะเป็นหมุดหมายสำคัญที่บ่งบอกว่า AI ได้ก้าวข้ามจากการเป็นกระแสความนิยมชั่วคราว สู่การเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นของระบบเศรษฐกิจและสังคมสมัยใหม่ โจทย์สำคัญสำหรับทุกภาคส่วนจึงไม่ใช่การตั้งคำถามถึงการมาถึงของเทคโนโลยี แต่เป็นการเตรียมความพร้อมเชิงกลยุทธ์เพื่อปรับตัวและใช้ประโยชน์จากเครื่องมืออัจฉริยะเหล่านี้ เพื่อขับเคลื่อนองค์กรและสังคมไปข้างหน้าอย่างยั่งยืน
