แดริล พลัมเมอร์ รองประธานอาวุโส หัวหน้าฝ่ายวิจัย และ Gartner Fellow กล่าวว่า "เป็นที่ชัดเจนว่าไม่ว่าเราจะไปไหนก็หลีกเลี่ยงผลกระทบของ AI ไม่ได้ และ AI ก็กำลังพัฒนาไปพร้อม ๆ กับการใช้งานของมนุษย์ ก่อนที่จะไปถึงจุดที่มนุษย์ไล่ตามไม่ทัน เราต้องยอมรับก่อนว่า AI ช่วยให้เราพัฒนาได้ขึ้นมากแค่ไหน"

 

องค์กรที่นำ AI มาใช้เพื่อลดจำนวนผู้บริหารระดับกลางจะสามารถลดต้นทุนค่าจ้างในระยะสั้นและทำให้องค์กรประหยัดขึ้นในระยะยาว ซึ่งการนำ AI มาใช้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและขยายขอบเขตการควบคุม ด้วยการทำให้เป็นอัตโนมัติ ทั้งการจัดตารางงาน การรายงาน และการติดตามผลการปฏิบัติงานของพนักงาน ซึ่งช่วยให้ผู้จัดการมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์ที่มีความยืดหยุ่นและมีมูลค่าเพิ่มมากขึ้น

 

การนำ AI มาใช้จะนำมาซึ่งความท้าทายให้กับองค์กร เช่น พนักงานส่วนใหญ่กังวลเกี่ยวกับความมั่นคงในงาน ขณะที่ผู้จัดการก็หนักใจกับจำนวนผู้ใต้บังคับบัญชาที่เพิ่มขึ้น และพนักงานที่เหลือไม่เต็มใจเปลี่ยนแปลงหรือยอมรับการใช้ AI มาเป็นตัวขับเคลื่อนการมีปฏิสัมพันธ์ร่วมกัน และอาจส่งผลต่อเส้นทางการเป็นพี่เลี้ยงสอนและการเรียนรู้ล่มสลาย จนทำให้พนักงานระดับล่างขาดโอกาสในการพัฒนา

 

การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าในปี 2571 จะมีประชากรประมาณหนึ่งพันล้านคนที่ได้รับผลกระทบจากการเสพติดดิจิทัล ซึ่งส่งผลทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง มีความเครียดเพิ่มขึ้น และเกิดปัญหาสุขภาพจิตเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น มีความวิตกกังวลและภาวะซึมเศร้า นอกจากนี้ การจมดิ่งในดิจิทัลจะส่งผลกระทบในแง่ลบต่อทักษะทางสังคม โดยเฉพาะกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่มีแนวโน้มจะได้รับผลกระทบมากกว่า

 

พลัมเมอร์กล่าวว่า "ผลกระทบของการแยกตัวจากการจมดิ่งในดิจิทัลจะนำไปสู่แรงงานที่แตกแยก (Disjointed Workforce) ทำให้องค์กรพบว่าประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานและผู้ร่วมงานลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้นองค์กรจำเป็นต้องกำหนดช่วงเวลาดีท็อกซ์ดิจิทัลให้เป็นข้อบังคับสำหรับพนักงาน สั่งห้ามการสื่อสารนอกเวลางาน และนำเครื่องมือและเทคนิคแบบแอนะล็อกกลับมาใช้เป็นข้อบังคับ อาทิ การประชุมที่ปลอดหน้าจอ การงดใช้อีเมลในวันศุกร์ หรือการพักรับประทานอาหารกลางวันนอกโต๊ะทำงาน"

 

ในปี 2572 คณะกรรมการบริษัท 10% ทั่วโลกจะใช้ AI guidance เพื่อท้าทายการตัดสินใจของผู้บริหารที่มีผลกระทบสำคัญต่อธุรกิจ
 

ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นจาก AI จะมีผลกระทบวงกว้างต่อการตัดสินใจของผู้บริหาร และทำให้กรรมการบริษัทนำมาใช้ท้าทายการตัดสินใจของผู้บริหาร นี่จะเป็นการหมดยุคของซีอีโอที่ชอบตัดสินใจตามอำเภอใจโดยไม่มีเหตุผลรองรับ

 

พลัมเมอร์กล่าวว่า "ในช่วงแรก ข้อมูลเชิงลึกจาก AI จะดูคล้ายกับรายงานแยกย่อย หรือ Minority Report ที่ไม่สะท้อนมุมมองของกรรมการส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม เมื่อข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก AI นี้ พิสูจน์ให้เห็นถึงประสิทธิผล มันจะได้รับการยอมรับในหมู่ผู้บริหารที่แข่งกันหาข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจ”

 

ในปี 2571 องค์กรขนาดใหญ่ 40% จะนำ AI มาใช้เพื่อจัดการและวัดอารมณ์รวมถึงพฤติกรรมของพนักงาน ทั้งหมดก็เพื่อผลกำไร
 

AI มีความสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกจากการมีปฏิสัมพันธ์และการสื่อสารในที่ทำงาน สิ่งนี้ให้ข้อมูลย้อนกลับเพื่อให้เข้าใจถึงความรู้สึกโดยรวมที่สอดคล้องกับพฤติกรรมที่กำหนด ช่วยให้ทีมงานมีแรงจูงใจและมีส่วนร่วมในการทำงาน

 

"พนักงานอาจรู้สึกว่าความเป็นอิสระและความเป็นส่วนตัวของพวกเขาถูกละเมิด จนทำให้เกิดความไม่พอใจและความไว้วางใจลดลง” พลัมเมอร์กล่าว “แม้ประโยชน์ที่ได้รับจากเทคโนโลยีการวิเคราะห์พฤติกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้นจะมีมากมาย แต่บริษัทต้องรักษาสมดุลระหว่างการนำ AI มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพร่วมกับการดูแลเอาใจใส่ความเป็นอยู่ที่ดีของพนักงานอย่างจริงใจ เพื่อเลี่ยงผลเสียด้านขวัญกำลังใจและความจงรักภักดีต่อองค์กรในระยะยาว"

 

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่เกิดขึ้นไม่มีกำหนดถึงวันสิ้นสุด นั่นหมายความว่าข้อมูลส่วนบุคคลของพนักงานที่ถูกจัดเก็บโดย LLMs ขององค์กรนั้นจะยังอยู่ใน LLM ทั้งช่วงระหว่างการจ้างงานและหลังจากสิ้นสุดการจ้างงาน 

 

นำไปสู่การถกเถียงในเชิงสาธารณะ ที่ตั้งคำถามกันว่าพนักงานหรือนายจ้างมีสิทธิ์ในการเป็นเจ้าของตัวตนดิจิทัลนี้หรือไม่ ซึ่งในท้ายที่สุดอาจนำไปสู่การฟ้องร้องทางกฎหมาย โดยข้อกำหนดการใช้งานอย่างเป็นธรรมจะถูกนำมาใช้เพื่อปกป้ององค์กรจากการฟ้องร้องในทันที แต่ก็ยังคงก่อให้เกิดข้อขัดแย้งตามมา

 

ภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ที่เพิ่มขึ้นจนส่งผลให้มีผู้ลาออก อีกทั้งความต้องการของผู้ป่วยที่เพิ่มขึ้น และอัตราการหมดไฟ (Burnout) ของแพทย์ผู้เชี่ยวชาญกำลังก่อให้เกิดวิกฤตความเห็นอกเห็นใจ หรือ Empathy Crisis โดยการใช้ Emotional AI ในงานต่าง ๆ อาทิ การเก็บข้อมูลผู้ป่วย สามารถช่วยบุคลากรทางการแพทย์ให้มีเวลาว่างมากขึ้น ช่วยบรรเทาความเหนื่อยล้าและความคับข้องใจที่ประสบจากภาระงานที่เพิ่มขึ้น

 

ในปี 2571 บริษัทในดัชนี S&P 30% จะใช้การติดฉลาก GenAI เช่น "xxGPT" เพื่อปรับภาพแบรนด์และเพิ่มโอกาสในการสร้างรายได้ใหม่ ๆ 
 

ผู้บริหาร CMO ต่างมองว่า GenAI เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้เปิดตัวร่วมกับทั้งผลิตภัณฑ์ใหม่และโมเดลธุรกิจใหม่ โดย GenAI ยังเปิดโอกาสให้เกิดช่องทางรายได้ใหม่ ๆ จากการนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้รวดเร็วขึ้น พร้อมทั้งมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น รวมถึงทำให้กระบวนการต่าง ๆ เป็นอัตโนมัติ ขณะที่ภูมิทัศน์ของ GenAI มีการแข่งขันมากขึ้น หลายบริษัทกำลังสร้างความแตกต่างให้กับแบรนด์ด้วยการพัฒนาโมเดลเฉพาะทางที่ปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมของตน

 

ในปี 2571 25% ของการละเมิดความปลอดภัยในองค์กร จะถูกสืบย้อนกลับไปที่การใช้ AI agent ในทางที่ผิด ทั้งจากผู้โจมตีภายนอกและภายในที่เป็นอันตราย
 

องค์กรจำเป็นต้องมีโซลูชันด้านความปลอดภัยและความเสี่ยงใหม่ ๆ เนื่องจาก AI agents เพิ่มพื้นที่การโจมตีที่มองไม่เห็นในองค์กรมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งจะบังคับให้องค์กรต้องปกป้องธุรกิจของตนจากผู้โจมตีภายนอกที่ชาญฉลาดและจากพนักงานที่ไม่พอใจที่สร้าง AI agents เพื่อดำเนินกิจกรรมที่เป็นอันตราย

 

"องค์กรไม่สามารถรอที่จะนำระบบการควบคุมต่าง ๆ เพื่อลดภัยคุกคามจาก AI agent มาใช้ได้ ดังนั้นแนวทางที่ง่ายกว่าคือการสร้างระบบการลดความเสี่ยงและความปลอดภัยเข้าไปไว้ในตัวผลิตภัณฑ์และซอฟต์แวร์ ซึ่งดีกว่าเพิ่มเข้าไปหลังจากเกิดเหตุการละเมิดความปลอดภัย" พลัมเมอร์กล่าวว่า

 

ในปี 2571 ผู้บริหาร CIOs 40% จะเรียกร้องให้มี "Guardian Agents" สำหรับเฝ้าติดตาม ดูแล หรือควบคุมผลลัพธ์ที่เกิดจากการกระทำของ AI agent โดยอัตโนมัติ
 

องค์กรกำลังให้ความสนใจ AI agents เพิ่มขึ้น แต่เมื่อมีการเพิ่มระดับความอัจฉริยะใน GenAI agent ใหม่ ๆ ก็มีแนวโน้มที่ผู้นำด้านผลิตภัณฑ์จะนำมาปรับใช้สำหรับวางแผนเชิงกลยุทธ์อย่างรวดเร็ว โดย "Guardian Agents" คือการพัฒนาต่อยอดจากแนวคิดการตรวจสอบความปลอดภัย การสังเกตการณ์ การรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบ จริยธรรม การกรองข้อมูล การตรวจสอบบันทึก และกลไกอื่น ๆ อีกมากมายของ AI Agent ซึ่งตลอดปี 2568 ตัวเลขการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่มี AI agent แบบมัลติเพิลจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง พร้อมกับมียูสเคสการใช้งานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

 

"อีกไม่นานการโจมตีด้านความปลอดภัยของ AI agent จะเป็นพื้นที่ภัยคุกคามใหม่ ซึ่งการนำมาตรการป้องกัน, ตัวกรองความปลอดภัย, การกำกับดูแลโดยมนุษย์ หรือแม้แต่การสังเกตการณ์ด้านความปลอดภัยมาใช้อาจยังไม่เพียงพอที่จะรับประกันว่าการใช้ AI agent นั้นมีความเหมาะสมและใช้งานได้อย่างสม่ำเสมอ" พลัมเมอร์ กล่าว

 

ไมโครกริดคือโครงข่ายพลังงานที่เชื่อมต่อกับการผลิต การกักเก็บรักษา และการจ่ายพลังงานในระบบที่แยกตัวเป็นอิสระ ซึ่งสามารถทำงานได้ด้วยตัวเองหรือทำงานร่วมกับระบบโครงข่ายพลังงานหลักเพื่อตอบสนองความต้องการใช้พลังงานในพื้นที่หรือสถานที่ที่มีความเฉพาะ

 

เทคโนโลยีนี้สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันสำหรับการดำเนินงานต่าง ๆ ในประจำวันและช่วยลดความเสี่ยงด้านพลังงานในอนาคต โดยบริษัทในกลุ่ม Fortune 500 ที่ใช้จ่ายค่าดำเนินงานส่วนหนึ่งไปกับพลังงานควรพิจารณาลงทุนในไมโครกริด ซึ่งจะให้ผลตอบแทนที่ดีกว่าการจ่ายค่าสาธารณูปโภคที่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง