การ์ทเนอร์เผยแนวโน้มสำคัญที่ส่งผลต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิ่ง ซึ่งเป็นผลมาจากวิวัฒนาการและการเติบโตของภาคอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว เพื่อตอบสนองต่อการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยของข้อมูลในปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจโฟกัสการลงทุน Generative AI การ์ทเนอร์รวบรวม 5 แนวโน้มสำคัญไว้ดังนี้:
เทรนด์ที่ 1: Cloud Data Ecosystems
Data Ecosystems กำลังเปลี่ยนจาก self-contained ซอฟต์แวร์ หรือการปรับใช้ซอฟต์แวร์แบบผสมผสานไปสู่คลาวด์เนทีฟโซลูชันเต็มรูปแบบ การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2567 50% ของการนำระบบคลาวด์ใหม่มาใช้จะอยู่ในระบบนิเวศข้อมูลคลาวด์ที่เชื่อมโยงกัน มากกว่าการใช้โซลูชันผสานรวมแบบแมนนวล
เทรนด์ที่ 2: Edge AI
ความต้องการ Edge AI เพิ่มขึ้นเพื่อประมวลผลข้อมูล ณ จุดที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ช่วยตรวจจับแพทเทิร์นใหม่ ๆ และปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวด โดย Edge AI ยังช่วยให้องค์กรธุรกิจต่าง ๆ สามารถปรับปรุงในด้านการพัฒนา การจัดวางระเบียบ การผสานรวมและการนำ AI มาใช้
เทรนด์ที่ 3: Responsible AI
Responsible AI หรือ AI ที่มีความรับผิดชอบ ทำให้ AI กลายเป็นพลังบวกแทนที่จะเป็นภัยคุกคามต่อสังคมและตัวมันเอง โดยยังครอบคลุมหลายแง่มุมของการทำธุรกิจให้ถูกต้องและเป็นตัวเลือกทางจริยธรรมเมื่อองค์กรมีการนำ AI มาใช้อย่างอิสระ เช่น ธุรกิจและคุณค่าทางสังคม ความเสี่ยง ความไว้วางใจ ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2568 โมเดลการฝึก AI ล่วงหน้าที่ 1% ของผู้จำหน่าย AI จะทำให้ Responsible AI กลายเป็นประเด็นที่สังคมกังวล
เทรนด์ที่ 4: Data-Centric AI
Data-Centric AI หรือ AI ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจากแนวทางที่ยึดโมเดลและโค้ดเป็นศูนย์กลางไปสู่การมุ่งเน้นด้านข้อมูลมากขึ้นเพื่อสร้างระบบ AI ที่ดีขึ้น โซลูชันต่าง ๆ อาทิ การจัดการข้อมูลเฉพาะของ AI ข้อมูลสังเคราะห์ และเทคโนโลยีการติดฉลากข้อมูล มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้านข้อมูลมากมาย รวมถึงความสามารถในการเข้าถึง ปริมาณ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย ความซับซ้อน และขอบเขตการใช้งาน
เทรนด์ที่ 5: Accelerated AI Investment
การลงทุนใน AI จะยังเติบโตอย่างรวดเร็ว ผ่านองค์กรต่าง ๆ ที่นำโซลูชันไปใช้ รวมถึงอุตสาหกรรมที่ต้องการเติบโตผ่านเทคโนโลยี AI และธุรกิจที่ใช้ AI การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในสิ้นปี 2569 จะมีการลงทุนมากกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับเริ่มต้นใช้ระบบ AI ที่อาศัยโมเดลพื้นฐาน ซึ่งเป็นโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลจำนวนมหาศาล
