admin 
การ์ทเนอร์ เผยจุดบอดสำคัญจากการนำ GenAI มาใช้งาน ระยะแรกอาจไม่ปรากฏเป็นความเสี่ยง แต่กลับส่งผลกระทบในระยะยาวอย่างมีนัยสำคัญ จนถึงขั้นทำให้โครงการ AI ล้มเหลวได้ หากไม่ได้รับการบริหารจัดการอย่างจริงจัง
อรุณ จันทรเศกการัน รองประธานนักวิเคราะห์การ์ทเนอร์ (Gartner) ระบุว่า เทคโนโลยี GenAI (Generative AI ) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วเกินกว่าที่องค์กรจะปรับตัวได้ทัน ขณะที่ความคาดหวังจากผู้บริหารและผู้ใช้งานก็เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทำให้บทบาทของ CIO (Chief Information Officer) ไม่ได้เป็นเพียงผู้ดูแลระบบไอทีอีกต่อไป แต่ต้องทำหน้าที่ผู้นำเชิงกลยุทธ์ ท่ามกลางภูมิทัศน์ด้าน AI ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
แม้องค์กรส่วนใหญ่จะโฟกัสความท้าทายที่เห็นชัด เช่น คุณค่าทางธุรกิจ ความปลอดภัย หรือความพร้อมของข้อมูล แต่การ์ทเนอร์ชี้ว่า ยังมี “คลื่นใต้น้ำ” อีกหลายประเด็นที่กำลังกัดกร่อนความสำเร็จของการใช้ GenAI อย่างเงียบ ๆ ไม่ว่าจะเป็น Shadow AI, หนี้ทางเทคนิคจาก AI, การเสื่อมถอยของทักษะ, อธิปไตยข้อมูล และการผูกติดกับผู้ให้บริการรายเดียว ซึ่งอาจกลายเป็นตัวแบ่งระหว่างองค์กรที่ใช้ AI ได้อย่างยั่งยืน กับองค์กรที่ติดกับดักทางเทคโนโลยีในอนาคต
ภายในปี 2573 จุดบอดเหล่านี้จะสร้างความแตกต่างอย่างชัดเจน ระหว่างองค์กรที่สามารถใช้ AI ได้อย่างปลอดภัย มีธรรมาภิบาล และสร้างคุณค่าเชิงกลยุทธ์ กับองค์กรที่ล้าหลัง หรือเผชิญความเสี่ยงจากภายในโดยไม่รู้ตัว
Shadow AI ระบาดเงียบ เสี่ยงข้อมูลรั่วและผิดกฎระเบียบ
หนึ่งในความเสี่ยงที่น่ากังวลที่สุดคือการแอบใช้เครื่องมือ GenAI ที่องค์กรไม่ได้อนุญาต หรือที่เรียกว่า Shadow AI โดยผลสำรวจผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ของการ์ทเนอร์ในปี 2568 พบว่า 69% ขององค์กร สงสัยหรือมีหลักฐานว่าพนักงานกำลังใช้ GenAI สาธารณะที่เข้าข่ายต้องห้าม
การใช้งาน AI นอกการควบคุมอาจนำไปสู่การละเมิดทรัพย์สินทางปัญญา การเปิดเผยข้อมูลสำคัญ และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น โดยการ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2573 มากกว่า 40% ขององค์กร จะเผชิญเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องกับ Shadow AI
การ์ทเนอร์แนะนำให้ CIO กำหนดนโยบายการใช้ AI ที่ชัดเจนทั่วทั้งองค์กร ตรวจสอบกิจกรรม Shadow AI อย่างสม่ำเสมอ และบูรณาการการประเมินความเสี่ยงของ GenAI เข้ากับกระบวนการคัดเลือกและตรวจสอบซอฟต์แวร์แบบ SaaS
หนี้ทางเทคนิคจาก AI ต้นทุนที่หลายองค์กรประเมินต่ำไป
อีกหนึ่งจุดบอดคือ หนี้ทางเทคนิค (Technical Debt) ที่เกิดจาก GenAI โดยการ์ทเนอร์ประเมินว่า ภายในปี 2573 องค์กรถึง 50% จะเผชิญความล่าช้าในการอัปเกรดระบบ AI หรือมีต้นทุนบำรุงรักษาสูงขึ้น จากการไม่จัดการหนี้ทางเทคนิคอย่างเป็นระบบ
แม้ GenAI จะช่วยเพิ่มความเร็วในการพัฒนาโค้ด เนื้อหา หรือการออกแบบ แต่ต้นทุนในการดูแล ปรับแก้ และตรวจสอบผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้น อาจกัดกร่อนผลตอบแทนจากการลงทุนในระยะยาว การจัดทำมาตรฐานการตรวจสอบ การจัดเก็บเอกสาร และติดตามตัวชี้วัดหนี้ทางเทคนิคผ่านแดชบอร์ด IT จึงเป็นสิ่งจำเป็น
อธิปไตยข้อมูลและทักษะมนุษย์ ประเด็นที่มองข้ามไม่ได้
นอกจากนี้ การ์ทเนอร์ยังชี้ว่า ความต้องการด้าน Data และ AI Sovereignty กำลังเพิ่มสูงขึ้น โดยคาดว่าภายในปี 2571 รัฐบาลกว่า 65% ทั่วโลก จะออกข้อกำหนดด้านอธิปไตยทางเทคโนโลยี ซึ่งอาจส่งผลต่อการใช้ข้อมูลข้ามประเทศ ต้นทุนการดำเนินงาน และความคล่องตัวของ AI
ขณะเดียวกัน การพึ่งพา AI มากเกินไปยังเสี่ยงต่อ การเสื่อมถอยของทักษะมนุษย์ ซึ่งมักเกิดขึ้นอย่างช้า ๆ และยากต่อการสังเกต การ์ทเนอร์แนะนำให้องค์กรออกแบบ AI เพื่อ “เสริม” ไม่ใช่ “แทนที่” การตัดสินใจและความเชี่ยวชาญที่สำคัญของมนุษย์
หลีกเลี่ยงการผูกติดผู้ให้บริการรายเดียว
สุดท้าย การเลือกใช้แพลตฟอร์ม GenAI จากผู้ให้บริการรายเดียว แม้จะสะดวกและรวดเร็วในระยะสั้น แต่กลับลดความยืดหยุ่นในระยะยาว ทั้งด้านเทคนิค ต้นทุน และอำนาจการต่อรอง การ์ทเนอร์จึงแนะนำให้ CIO ให้ความสำคัญกับ มาตรฐานเปิด, API และสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ เพื่อป้องกันการติดกับดักทางเทคโนโลยี
การจัดการ GenAI อย่างยั่งยืนจึงไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นโจทย์เชิงกลยุทธ์ที่ CIO ต้องมองให้ไกลกว่า “ความเร็ว” และ “ความล้ำ” เพื่อสร้างความแข็งแกร่งให้กับองค์กรในระยะยาว
About The Author
