6 เทรนด์เทคโนโลยีปี 2022 อยู่กับโควิด-19 แบบ Next Normal EP.2/2



ในตอนที่แล้ว Tech By True Digital พาไปทำความรู้จัก 3 เทรนด์แรกจาก 6 เทรนด์ที่ถูกคาดการณ์จาก Deloitte’s 13th annual “Tech Trends” report ว่าจะเป็นเทรนด์ของเทคโนโลยีที่องค์กรจะนำไปปรับใช้ในปี 2022 ซึ่งส่งผลอย่างมีนัยสำคัญไม่เพียงแค่แวดวงเทคโนโลยีเท่านั้นแต่ส่งผลกับธุรกิจโดยรวมในปี 2022 เพื่อให้ธุรกิจสามารถอยู่กับโควิด-19 แบบ Next Normal ได้ ใน EP. นี้จะพามาต่อกับอีก 3 เทรนด์สำคัญสุดท้าย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพ IT ทั้งสิ้น ดังนี้



Trend 4: IT, Disrupt Thyself: Automating At Scale: IT ดิสรัปต์ตัวเองเป็นระบบอัตโนมัติ


แผนกไอทีในแต่ละองค์กรอาจเคยทำหน้าที่เป็นฝ่ายสนับสนุนงาน เป็นหลังบ้านให้กับองค์กร เช่น การมอนิเตอร์และจัดเก็บข้อมูล การรับคำร้องจากหน่วยงานภายในให้ตรวจสอบหรือแก้ไขระบบ หรือแม้กระทั่งงานประเภทการลงโปรแกรม เป็นต้น แต่เมื่อต้องเผชิญกับความซับซ้อนทางเทคโนโลยีที่เพิ่มสูงขึ้นและความคาดหวังด้านความเสถียรและความพร้อมใช้งานที่มากขึ้นของระบบต่าง ๆ ในองค์กร จากนี้ไปแผนกไอทีจะผันตัวเองให้เป็นธุรกิจแห่งอนาคต และดิสรัปต์ตนเองให้กลายเป็นการทำงานแบบเชิงรุก


Deloitte ระบุว่า Chief Information Officer (CIO) ที่มีหน้าที่รับผิดชอบด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารในองค์กร จะเริ่มปรับปรุงแผนกไอที โดยดูตัวอย่างของบริษัทผู้ให้บริการระบบคลาวด์ที่แสดงให้เห็นในช่วงศตวรรษที่ผ่านมานี้ว่า การนำระบบอัตโนมัติมาใช้ในงานนั้น สามารถลดงานซ้ำซ้อน งานที่ทำซ้ำ ๆ ในปริมาณมาก ทั้งยังช่วยให้งานมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดข้อผิดพลาดและยังปรับปรุงคุณภาพได้ตลอดเวลา โดยขณะที่คนก็สามารถโยกย้ายไปทำงานด้านอื่นหรืองานที่ต้องใช้ทักษะสูงกว่างานประจำอย่างที่เคยทำมา


ระบบ IT แบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพ มีความเสถียร คล่องตัว และรวดเร็วนั้น จะเกิดจากการผสมผสานทั้งด้านวิศวกรรม ระบบอัตโนมัติและการบริการตนเอง โดยจะเป็นการใช้ Software และ Hardware ควบคู่กันไป มีการนำระบบใหม่เข้ามาร่วมทำงานมากขึ้น ซึ่งล้วนเป็นเทรนด์ที่กล่าวมาก่อนหน้านี้ไม่ว่าจะเป็น Cloud, Blockchain, Machine Learning และระบบอัตโนมัติ เพื่อจัดการระบบที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของทั้งลูกค้าภายในและภายนอกองค์กรในการใช้บริการ โดยลดการทำงานแบบ Physical ลงเพื่อการประมวลผลที่แม่นยำมากขึ้น แต่ยังต้องคงความปลอดภัยและน่าเชื่อถือ และที่สำคัญต้องยืดหยุ่นที่จะเป็นระบบที่เข้าถึงง่าย ไม่ซับซ้อน


ตัวอย่าง UiPath ปูทางสู่ความสำเร็จของระบบอัตโนมัติด้านไอที


UiPath เป็นบริษัทผู้พัฒนาและให้บริการแพลตฟอร์ม Robotic Process Automation (RPA) หรือระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ มาตั้งแต่ปี 2005 โดย UiPath ได้เปลี่ยนความเชี่ยวชาญด้านระบบอัตโนมัติของตนเองไปสู่ธุรกิจไอทีโดยจับทางการนำระบบอัตโนมัติไปใช้ในแผนกไอทีขององค์กรที่ตนเองดูแล ทำให้ทีมงานไม่เพียงแค่สามารถควบคุมแพลตฟอร์มการทำงานระบบอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังสามารถปรับกระบวนการทำงานไอทีภายในให้เป็นระบบอัตโนมัติได้อีกด้วย อาทิ การรับคำร้องจากหน่วยงานภายใน การลงโปรแกรม หรือการตอบสนองต่อความเสี่ยงด้านไซเบอร์ เป็นต้น นอกจากนี้ UiPath ยังทำงานร่วมกับแผนกไอทีเพื่อสร้าง IT Playbook ที่รวบรวมกรณีศึกษา วิธีการจัดลำดับความสำคัญของงาน ทั้งจากปริมาณงานสูงสุดและมูลค่างานที่มีมูลค่าต่ำที่สุด และยังสร้างภาพลักษณ์ของไอทีที่เป็นผู้นำด้านนวัตกรรมให้กับองค์กรหรือแบรนด์นั้น ๆ เช่น ให้ผู้ดูแลระบบหรือแอดมิน สอนวิธีการใช้แพลตฟอร์ม RPA ของตนในการทำงานข้ามแผนกหรือในงานที่มีกระบวนการที่แตกต่างกันให้สำเร็จ เช่นเดียวกับที่พนักงานไอทีคนหนึ่งสามารถทำได้


การให้ระบบอัตโนมัติทำงานไอทีในลักษณะนี้ ทำให้พนักงานไอทีขององค์กรสามารถมุ่งเน้นไปที่การทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น หรือสามารถออกแบบระบบการทำงานอัตโนมัติเพิ่มเติม ซึ่งผลที่ตามมา คือการมีวงจรอัตโนมัติที่เติบโตอย่างต่อเนื่องภายในแผนกไอที พนักงานพร้อมใจสร้างสรรค์แนวคิดเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติมากขึ้น หุ่นยนต์ถูกรวมเข้าเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการไอที นอกจากนี้ ทั้ง AI และ Machine Learning ในแพลตฟอร์มจะวิเคราะห์การทำงานอัตโนมัติและสามารถแนะนำการปรับปรุงในจุดที่สามารถยกระดับการทำงานขององค์กรได้ โดย UiPath มองว่าเป้าหมายที่แท้จริงคือการสร้างระบบอัตโนมัติแบบ End-to-End ที่จะขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและธุรกิจในที่สุด


Trend 5: Cyber AI: Real Defense: การป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ที่แท้จริง


แม้จะมีการลงทุนจำนวนมากเกี่ยวกับเทคโนโลยีความปลอดภัย แต่องค์กรก็ยังต้องเผชิญหน้ากับการโจมตีทางไซเบอร์ เพราะอาชญากรทางไซเบอร์ทุกวันนี้มีการพัฒนากลยุทธ์ที่รวดเร็วและนำหน้าเทคโนโลยีอยู่เสมอ ในขณะที่หน่วยงาน Cybersecurity ในองค์กรกลับเผชิญกับปริมาณงานที่ล้นมือ ทั้งยังมีความซับซ้อนและความยากลำบากในการตรวจจับการโจมตีทางไซเบอร์ ประกอบกับช่องทางที่สามารถถูกโจมตีได้ขององค์กรนั้นกำลังขยายตัวแบบทวีคูณ ทั้งจากการใช้งาน 5G ที่เติบโตขึ้นพร้อม ๆ กับจำนวนอุปกรณ์ที่มีการเชื่อมต่อกับเครือข่าย การทำงานแบบ Remote Working ที่เปิดช่องให้ผู้โจมตีเจาะเข้าสู่ระบบปฏิบัติการขององค์กรได้ทั้งทางตรงและทางอ้อม เป็นต้น


ในขณะที่มูลค่าความเสียหายจากอาชญากรรมทางไซเบอร์ยังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง มีการคาดการณ์ว่าจะเพิ่มเป็นสองเท่า จาก 3 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2015 เป็น 6 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในสิ้นปี 2021 นี้ และจะเพิ่มเป็น 10.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2025 ในขณะที่ AIG ได้ให้ข้อมูลที่น่าสนใจไว้ว่า ตั้งแต่ปี 2018 เฉพาะการโจมตีระบบฐานข้อมูลขององค์กรด้วยแรนซัมแวร์ (Ransomware) เพื่อเรียกค่าไถ่ข้อมูลนั้นมีอัตราการเติบโตสูงถึง 150%


Deloitte มองว่าการป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ที่แท้จริงนั้นคือการใช้ Cyber ​​AI ที่สามารถเป็นตัวช่วยชั้นดีให้องค์กร ที่ไม่เพียงแค่ตอบสนองได้เร็วกว่าการเคลื่อนไหวของผู้โจมตีเท่านั้น แต่ยังสามารถคาดการณ์การเคลื่อนไหวเหล่านี้ และเตรียมการตอบสนองต่ออาชญากรไซเบอร์ล่วงหน้าได้อีกด้วย จากความสามารถของ AI ในการเรียนรู้และการตรวจจับรูปแบบใหม่ ๆ เช่น การเร่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ระบุความผิดปกติ และตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์ ซึ่งช่วยลดภาระของนักวิเคราะห์ศูนย์ปฏิบัติการความปลอดภัย (SOC) ให้สามารถนำเวลาไปพัฒนารูปแบบการรักษาความปลอดภัยในเชิงรุกและยืดหยุ่นมากขึ้น นอกจากนี้ Cyber AI ยังสามารถช่วยให้องค์กรพร้อมรับมือการโจมตีทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อีกด้วย


อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี Cyber AI นั้นยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำไปใช้ แต่ก็มีการคาดการณ์ว่าจะสามารถเติบโตถึง 19,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐระหว่างปี 2021 ถึง 2025


ตัวอย่าง Sapper Labs fights software with software


Sapper Labs Cyber ​​Solutions ใช้ AI เป็นเครื่องมือสำคัญในการติดตั้งระบบ Cybersecurity ให้กับกองทัพแคนาดาและสหรัฐอเมริกา โดยเริ่มต้นจากข้อจำกัดประการสำคัญคือ การขาดทรัพยากรบุคคลด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ จึงมีการนำ AI เข้ามาใช้ในงานส่วนนี้แทน


Sapper Labs ทำงานร่วมกับองค์กรด้านความปลอดภัย การป้องกันประเทศและหน่วยข่าวกรองของแคนาดาและสหรัฐอเมริกาเพื่อสร้างระบบ AI ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อการตอบสนองแบบเรียลไทม์ด้วยกลยุทธ์ ต่อภัยคุกคาม โดยเป็นระบบ AI ที่ทำได้มากกว่าการแจ้งข้อมูลเพื่อรอการตัดสินใจ แต่สามารถเรียนรู้วิธีป้องกันตนเองโดยไม่ต้องรอการตัดสินใจจากมนุษย์อย่างในระบบ Cybersecurity ปัจจุบัน


Sapper Labs เห็นว่าการต่อสู้กับภัยคุกคามสำหรับองค์กรนั้นควรเปลี่ยนไปใช้วิธีการที่นำโดย Software ดังเช่นที่ Sapper Labs ร่วมกับหน่วยงานรัฐบาลในการพัฒนาระบบตรวจจับภัยคุกคามแบบหลายชั้น ที่รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาต่าง ๆ เช่น โซเชียลมีเดีย ข้อมูลเครือข่ายสาธารณะและเอกชน ซึ่งการตรวจสอบข้อมูลนี้ ในลักษณะดั้งเดิมอาจใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีโดยทีมรักษาความปลอดภัยที่ทำโดยคน แต่สำหรับการทำให้กระบวนการสังเคราะห์ข้อมูลเป็นไปโดยระบบอัตโนมัติ และใช้อัลกอริธึมในระบบ AI นี้ ช่วยให้การประเมินและการตัดสินใจเกิดขึ้นได้เร็วกว่าวิธีการเดิมถึง 10 ถึง 15 เท่า Sapper Labs ยังมองว่า Cyber AI และเทคโนโลยีระบบอัตโนมัติจะก้าวหน้าจนถึงขั้นที่สามารถประเมินข่าวกรอง บรรลุข้อสรุป และตัดสินใจได้เร็วกว่าในอดีตถึง 50 เท่า


อย่างไรก็ตาม ความท้าทายของ Cyber AI ในเวลานี้ไม่ใช่การเอาชนะปัญหาทางเทคโนโลยี หากเป็นการเอาชนะคน สังคม และวัฒนธรรม ที่ยังไม่เชื่อมั่นในการตัดสินใจของ AI เท่ากับการตัดสินใจของคนที่ใช้เวลานานกว่าถึง 50 เท่า ซึ่ง Sapper Labs กำลังร่วมมือกับบริษัทเอกชน องค์กรภาครัฐ และสถาบันการศึกษา เพื่อสร้างความตระหนักรู้ในวงกว้างเกี่ยวกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วยระบบอัตโนมัติให้มากขึ้น



Trend 6: The Tech Stack Goes Physical: Tech Stack อยู่บนอุปกรณ์ที่จับต้องได้


เพราะความหลากหลายของ Tech Stack ในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็น การประมวลผลขั้นสูง หุ่นยนต์ที่ใช้ในระดับอุตสาหกรรม และ Machine Learning จึงทำให้เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นต่อจากนี้จะจับต้องได้มากขึ้น และมาในรูปแบบของอุปกรณ์อัจฉริยะหรือ Smart Devices ที่สามารถเชื่อมต่อ บันทึกข้อมูลและสร้างวงจรของการประมวลผล โต้ตอบกลับอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น


Tech Stack ที่ใช้เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมต่าง ๆ จึงเป็นมากกว่าการอยู่ในโลกดิจิทัลหรืออยู่ในรูปแบบ Software แต่จะย้ายเข้ามาอยู่บนตัวอุปกรณ์ที่จับต้องได้มากขึ้น โดยอุปกรณ์อัจฉริยะจะไปไกลกว่าการเป็นคอมพิวเตอร์พกพาหรือโทรศัพท์ แต่จะได้เห็นในรูปแบบที่หลากหลาย อาทิ อุปกรณ์ในโรงงานอัจฉริยะ หุ่นยนต์ทำอาหารอัตโนมัติ เครื่องตรวจสุขภาพที่มาในรูปแบบ Wearable Device เครื่องวัดการเต้นของหัวใจพกพาได้ที่เชื่อมต่อกับโรงพยาบาล โดรนตรวจสอบสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน หม้อหุงข้าวหุ่นยนต์ในร้านอาหาร ไปจนถึงเซ็นเซอร์อัจฉริยะในอาคารสำนักงาน และอื่น ๆ อีกนับไม่ถ้วน


Deloitte มองว่า เทคโนโลยีกำลังพัฒนาจากการเป็นตัวขับเคลื่อนธุรกิจไปสู่การขับเคลื่อนเพื่อคุณค่า และจะกลายเป็นหัวใจหลักขององค์กรในการดำเนินธุรกิจ ดังนั้น การมาของ Tech Stack ที่ฝังอยู่ในอุปกรณ์อัจฉริยะจะทำให้องค์กรต้องเลือกเทคโนโลยีที่จะเข้ามาจัดการอุปกรณ์เหล่านี้อย่างชาญฉลาด เพราะ Tech Stack ที่จับต้องได้นี้จะส่งผลถึงการที่องค์กรต้องพิจารณาจ้างงานแรงงานที่มีความสามารถด้านเทคโนโลยีที่จำเป็น และการปรับทักษะให้กับพนักงานปัจจุบันอีกด้วย


ตัวอย่าง การใช้โดรนเพื่อตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานทางไฟฟ้า


Southern California Edison (SCE) เป็นผู้บุกเบิกการใช้โดรนเพื่อตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานด้านไฟฟ้า ที่ครอบคลุมการตรวจสอบความสมบูรณ์ของเสาไฟ สายไฟ หม้อแปลงไฟฟ้าและโครงสร้างการจ่ายและส่งสัญญาณอื่น ๆ การใช้โดรนแทนเฮลิคอปเตอร์นั้นมีความปลอดภัยและน้ำหนักเบากว่