ป้ายกำกับ: gartner

กรุงเทพฯ, ประเทศไทย – 9 เมษายน 2569 – การ์ทเนอร์ อิงก์ บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำด้านธุรกิจและเทคโนโลยี เผยว่าภายในอีกสองปีข้างหน้า (ปี 2571) หน่วยงานรัฐบาลอย่างน้อย 80% จะใช้ AI Agents เพื่อปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจในงานประจำให้เป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพพร้อมยกระดับการให้บริการแก่ประชาชน

ดาเนียล นีเอโต ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิเคราะห์ของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “บรรดา CIO ของหน่วยงานภาครัฐกำลังเผชิญแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการเร่งนำ AI เข้ามาผสานรวมกับกระบวนการตัดสินใจอย่างมีธรรมาภิบาล โดยการอุบัติขึ้นของ Multimodal AI พร้อมด้วยระบบการสนทนา (Conversational System) และระบบเอเจนต์ (Agentic System) ได้ขยายขีดความสามารถให้องค์กรภาครัฐสามารถทำงานแบบอัตโนมัติ เข้าถึงข้อมูลเชิงลึก และคาดการณ์สถานการณ์ต่าง ๆ ได้ดียิ่งขึ้น”

อย่างไรก็ตาม อุปสรรคเรื้อรังที่สุดประการหนึ่งในการสร้างมูลค่าจาก AI ขององค์กรภาครัฐคือการปฏิบัติตามกลยุทธ์ที่มีความกระจัดกระจาย หรือ Fragmentation โดยผลสำรวจของการ์ทเนอร์จากกลุ่มตัวอย่าง 138 รายในองค์กรภาครัฐทั่วโลกระหว่างเดือนกรกฎาคมถึงกันยายน ปี 2568 พบว่าอุปสรรคสำคัญในการปรับใช้โซลูชันดิจิทัล 41% มาจากกลยุทธ์การดำเนินงานแบบไซโล (Siloed Strategies) และ 31% มาจากระบบเดิมที่ล้าสมัย (Legacy Systems) “ลำพังเพียงการปรับปรุงเทคโนโลยีให้ทันสมัย ไม่สามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้” นีเอโตกล่าวเสริม

ธรรมาภิบาลต้องปรับเปลี่ยนจากการคุม ‘โมเดล’ สู่การคุม ‘การตัดสินใจ’

เมื่อ AI เปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การเป็นส่วนประกอบสำคัญในกระบวนการตัดสินใจ แนวทางการกำกับดูแลจึงจำเป็นต้องวิวัฒนาการตามไปด้วย จากเดิมที่การกำกับดูแล AI มักเน้นไปที่การบริหารจัดการตัวโมเดล ข้อมูล และอัลกอริทึมเป็นหลัก

อย่างไรก็ตาม Decision Intelligence (DI) หรือวิทยาการด้านการตัดสินใจ ได้เปลี่ยนโฟกัสไปสู่การกำกับดูแลที่ “ตัวการตัดสินใจ” โดยตรง เช่น การออกแบบกระบวนการ การบังคับใช้ การติดตามผล และการตรวจสอบการตัดสินใจ ซึ่งการเปลี่ยนแปลงแนวทางธรรมาภิบาลนี้ถือเป็นเรื่องสำคัญมากของหน่วยงานภาครัฐ เนื่องจากความชอบธรรมต่อสาธารณะนั้นต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานของความโปร่งใสและความเป็นธรรม

ผลสำรวจการ์ทเนอร์พบว่า 39% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่า การยกระดับบริการและความพึงพอใจของประชาชนคือแรงจูงใจหลักในการลงทุนเพื่อสร้างความเชื่อมั่นจากภาคสาธารณะ ซึ่ง Decision Intelligence (DI) จะเข้ามาเป็นฐานรากเชิงโครงสร้างที่ช่วยให้ความเชื่อมั่นนี้เกิดขึ้นได้จริงในทางปฏิบัติ ผ่านการทำให้เส้นทางการตัดสินใจมีความชัดเจน โปร่งใส และสามารถตรวจสอบได้

นีเอโตกล่าวเพิ่มเติมว่า “การกำกับดูแลที่การตัดสินใจ แทนที่จะเป็นเพียงการควบคุมองค์ประกอบของ AI แยกส่วนกัน จะช่วยให้ภาครัฐสามารถสร้างสมดุลระหว่างระบบอัตโนมัติกับการใช้ดุลยพินิจของมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะในบริบทที่มีความเสี่ยงสูงหรือส่งผลกระทบต่อสิทธิพลเมือง”

“อุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลรวมถึงหน่วยงานภาครัฐ ไม่สามารถพึ่งพาระบบแบบกล่องดำ (Black Box System) ที่ขาดความโปร่งใสในการตัดสินใจเรื่องสำคัญ ๆ ได้ ซึ่ง DI จะช่วยยกระดับ ‘ความสามารถในการอธิบาย’ จากเดิมที่เป็นเพียงข้อกำหนดทางเทคนิค ให้กลายเป็นหัวใจสำคัญของ

ธรรมาภิบาล” เขากล่าวเสริม

 ด้วยเหตุผลความจำเป็นด้านความโปร่งใส การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2572 หน่วยงานรัฐ 70% จะกำหนดให้มีระบบ AI ที่อธิบายได้ หรือ Explainable AI (XAI) และเพิ่มกลไกให้มนุษย์มีส่วนร่วม หรือ Human-in-the-Loop (HITL) สำหรับทุกการตัดสินใจที่เป็นอัตโนมัติและส่งผลต่อการให้บริการประชาชน ซึ่ง XAI และ HITL คือรากฐานสำคัญของ DI ในภาครัฐ เพื่อให้มั่นใจได้ว่าตรรกะเบื้องหลังการตัดสินใจสามารถตรวจสอบ อธิบายและโต้แย้งได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้มนุษย์ยังมีอำนาจตัดสินใจในกรณีเกิดข้อยกเว้น การอุทธรณ์ หรือในเคสที่มีความเสี่ยงสูง ทำให้ความรับผิดชอบยังคงอยู่แม้ระบบอัตโนมัติจะเพิ่มขึ้นก็ตาม

ประสบการณ์ของภาคประชาชนกลายเป็นมาตรวัดเชิงคุณภาพของคุณค่า AI

แม้ว่า “ประสิทธิภาพ” จะยังเป็นเรื่องสำคัญ แต่ “ความเชื่อมั่นของประชาชน” ต่อขีดความสามารถของภาครัฐในการให้บริการอย่างมีประสิทธิผล กำลังกลายเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญของการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล โดยผลสำรวจพบว่า 50% ของผู้ตอบแบบสอบถามจากภาครัฐฯ ยกให้ “การยกระดับประสบการณ์ของประชาชน” เป็นหนึ่งในสามลำดับความสำคัญสูงสุด

“เมื่อ AI และ Decision Intelligence เข้ามาทำให้การบริการเป็นอัตโนมัติและคล่องตัวมากขึ้น นิยามของ ‘ประสบการณ์ประชาชน‘ ก็จะเปลี่ยนไป เมื่อประชาชนได้รับสิ่งที่ต้องการจากรัฐโดยอัตโนมัติ การติดต่อสื่อสารกันโดยตรงอาจลดลง ส่งผลให้ความเชื่อมั่นในความน่าเชื่อถือ ความเป็นธรรมและความโปร่งใสของระบบมีความสำคัญมากยิ่งขึ้นกว่าเดิม และเนื่องจากความเชื่อมั่นหรือ Trust เป็นสิ่งจำเป็น ศักยภาพในการคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าจึงจะกลายเป็นปัจจัยที่กำหนดรูปแบบการส่งมอบบริการดิจิทัลของภาครัฐในอนาคต”

DI ช่วยให้รัฐบาลสามารถออกแบบกระบวนการตัดสินใจใหม่กับบริการที่ต้องติดต่อกับประชาชน โดยเปลี่ยนจากการมีปฏิสัมพันธ์เชิงรับตามขั้นตอน ไปสู่การมีส่วนร่วมเชิงรุกที่ตอบโจทย์เฉพาะบุคคล ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความสม่ำเสมอและลดความล่าช้า แต่ยังยกระดับการรับรู้ถึงความเป็นธรรมและสร้างความเชื่อมั่นต่อสาธารณะ แม้ว่าการติดต่อกับเจ้าหน้าที่รัฐโดยตรงจะมีแนวโน้มลดลงก็ตาม

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์ 

บริษัท การ์ทเนอร์ (Gartner, Inc.) (NYSE: IT) คือบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลก มอบข้อมูลเชิงลึก คำแนะนำ และเครื่องมือต่าง ๆ แก่ผู้บริหารองค์กรธุรกิจ เพื่อรองรับการดำเนินภารกิจสำคัญที่มีอยู่ในปัจจุบันและสร้างองค์กรให้ประสบความสำเร็จในอนาคต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางของการ์ทเนอร์ในการช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจอย่างถูกต้องเพื่อขับเคลื่อนอนาคตของธุรกิจได้ที่ gartner.com

---

 

โดย ออทัมน์ สแตนนิช ผู้อำนวยการฝ่ายนักวิเคราะห์ การ์ทเนอร์

เมื่อแรงกดดันด้านกฎระเบียบเข้มงวดขึ้นและราคาพลังงานพุ่งทะยาน ทำให้องค์กรต้องหันมาทบทวนกลยุทธ์ด้านความยั่งยืนและการลงทุนด้านเทคโนโลยีเร็วกว่าที่คาดไว้

จากการสำรวจของการ์ทเนอร์ พบว่า 79% ของซีอีโอในเอเชียแปซิฟิกมองว่าความยั่งยืนเป็นโอกาสของการเติบโตทางธุรกิจที่โดดเด่น เมื่อผู้บริหารปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ระยะยาวโดยที่ความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อมยังเป็นหนึ่งในหัวใจหลักที่จะกำหนดกรอบการแข่งขัน

การตัดสินใจว่าเราควรลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่ยั่งยืนเมื่อใดและอย่างไร จึงเป็นการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญด้วยเหตุที่ความยั่งยืนส่งผลต่อทุกด้านขององค์กร 

ดาต้าเซ็นเตอร์ที่ยั่งยืนและบริการคลาวด์เผยให้เห็นข้อได้เปรียบด้านสิ่งแวดล้อมที่ชัดเจน แต่มักถูกประเมินค่าของคุณประโยชน์ทางธุรกิจต่ำเกินไป หลายคนยังมองความยั่งยืนผ่านมุมมองผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เช่น การลดการปล่อยคาร์บอนและการลดขยะให้เหลือน้อยที่สุด

ผู้นำด้านโครงสร้างพื้นฐานและการปฏิบัติการ (Infrastructure and operations หรือ I&O) ต้องก้าวข้ามการตอบสนองความคาดหวังและพิสูจน์คุณค่าทางธุรกิจของความพยายามด้านความยั่งยืนของพวกเขา

เพื่อปลดล็อกคุณค่าของเทคโนโลยีสารสนเทศที่ยั่งยืน (Sustainable IT) อย่างเต็มที่ จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงกรอบความคิด สิ่งนี้กระตุ้นให้ผู้นำ I&O จัดกลยุทธ์ด้านความยั่งยืนให้สอดคล้องกับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญ และก้าวข้ามเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อม

ตระหนักถึงประโยชน์ทางอ้อม อาทิ ช่วยประหยัดต้นทุนทางด้านนวัตกรรมและการจัดการความเสี่ยง ซึ่งจะช่วยวางแนวทาง Sustainable IT ให้เป็นปัจจัยขับเคลื่อนสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันและเพิ่มความยืดหยุ่นให้กับธุรกิจ นอกจากนี้ยังช่วยให้มีความชัดเจนมากขึ้นเกี่ยวกับความสำเร็จด้านความยั่งยืน โดยการวัดความก้าวหน้าในรูปแบบที่ส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพทางธุรกิจ

เพิ่มคุณค่าสูงสุดพร้อมลดการเกิดของเสียให้น้อยที่สุด 

การดำเนินการที่มีประสิทธิภาพของผู้นำ I&O สามารถเป็นประโยชน์ทั้งต่อสิ่งแวดล้อมและงบประมาณ คือ การชะลอการซื้ออุปกรณ์ใหม่ ๆ รวมทั้งการจัดการ ปรับปรุง หรือนำสินทรัพย์ที่มีอยู่เดิมกลับมาใช้ใหม่ให้ดีขึ้น

แนวทางหนึ่งคือการกำหนดมาตรฐานวงจรชีวิตของอุปกรณ์ไอทีตามระยะเวลาการสนับสนุนของผู้ขาย และลดลงเฉพาะเมื่อจำเป็น เนื่องจากความต้องการด้านประสิทธิภาพ ผลการวิจัยของการ์ทเนอร์ชี้ให้เห็นว่าองค์กรไม่เพียงแต่ลดขยะอิเล็กทรอนิกส์ แต่ยังสามารถประหยัดต้นทุนได้สูงถึง 40% หากมีการขยายอายุการใช้งานอุปกรณ์

สิ่งนี้รวมไปถึงเทคโนโลยีที่พนักงานใช้และมีการยอมรับแนวปฏิบัติด้านความยั่งยืนมากขึ้น ตามการสำรวจของการ์ทเนอร์พบว่า 75% ของพนักงานมีแนวโน้มที่จะใช้อุปกรณ์ที่ปรับปรุงประสิทธิภาพใหม่สำหรับการทำงานหากช่วยให้องค์กรบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืน

ดาต้าเซ็นเตอร์เป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่การจัดการเซิร์ฟเวอร์และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มีอยู่ให้ดีขึ้นสามารถช่วยลดของเสียและประหยัดเงินได้ ในหลายองค์กรการใช้งานเซิร์ฟเวอร์มักจะน้อยกว่า 50% และบางครั้งต่ำถึง 20% เพื่อช่วยปรับปรุงสินทรัพย์เหล่านี้ องค์กรสามารถใช้โซลูชัน Performance Management และ Event Management เพื่อติดตามการใช้งานและประสิทธิภาพในโครงสร้างพื้นฐานดาต้าเซ็นเตอร์ 

โอกาสทองในการสร้างนวัตกรรม 

การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า 40% ของ AI Data Centres ที่มีอยู่จะเผชิญกับข้อจำกัดในการดำเนินงานเนื่องจากความพร้อมด้านพลังงานในปี 2570 ซึ่งการหันมาทบทวนกลยุทธ์ด้านความยั่งยืนเป็นกุญแจสำคัญ โดยความท้าทายนี้เป็นโอกาสทองสำหรับผู้นำ I&O ในการเปลี่ยนแปลงด้านนวัตกรรม สร้างโอกาสการเติบโตใหม่ ๆ รวมถึงการนำเทคโนโลยีและโมเดลธุรกิจที่เกิดขึ้นใหม่มาปรับใช้

ตัวอย่าง ควรพิจารณาแพลตฟอร์ม Open Telemetry ที่เป็นมาตรฐานเปิดในอุตสาหกรรมสำหรับการรวบรวมข้อมูลจากโครงสร้างพื้นฐานไอที สำหรับติดตามและปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน นอกจากนี้ยังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญสำหรับทีมไอทีเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบการใช้ข้อมูล ที่สามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและสม่ำเสมอมากขึ้นของระบบ

การนำเทคโนโลยีการทำความเย็นด้วยของเหลว (Liquid Cooling) หรือการจุ่ม (Immersion Cooling) มาใช้ยังสามารถลดผลกระทบด้านพลังงาน เพิ่มประสิทธิภาพ และนำความร้อนที่สูญเสียไปกลับมาใช้ใหม่ พร้อมมีต้นทุนการทำความเย็นและประสิทธิภาพที่มีความสอดคล้องกันมากยิ่งขึ้น

สร้างความยืดหยุ่นทางธุรกิจในระยะยาว 

ไอทีที่ยั่งยืน ทนทานและมีประสิทธิภาพคือหนึ่งในผลประโยชน์ที่สำคัญที่สุด ในการสร้างความยืดหยุ่นทางธุรกิจ

แท้จริงแล้วระบบนิเวศด้านไอทีขององค์กรขึ้นอยู่กับการบริโภคทรัพยากรธรรมชาติและความมั่นคงของอุตสาหกรรมทั่วโลก จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้นำ I&O ในการพัฒนากลยุทธ์ด้านความยั่งยืนเพื่อรองรับการหยุดชะงักด้านต้นทุนพลังงานที่ผันผวนและความท้าทายในห่วงโซ่อุปทานและข้อกำหนด ESG ที่เปลี่ยนแปลงไป

เพื่อปกป้ององค์กรจากปัญหาการหยุดชะงักเหล่านี้และช่วยรักษาความยืดหยุ่นให้กับธุรกิจ ผู้นำ I&O ควรนำแนวปฏิบัติการรีไซเคิลที่ยั่งยืนและการใช้ทรัพยากรมาใช้ ซึ่งอาจรวมถึงการมองหาสถานที่ที่มีคาร์บอนต่ำสำหรับการโฮสต์เวิร์กโหลดที่ทำงานอย่างรวดเร็วและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียนให้มากที่สุด เช่น พลังงานน้ำหรือเชื้อเพลิงฟอสซิล

เกี่ยวกับผู้เขียน

ออทัมน์ สแตนนิช เป็นผู้อำนวยการนักวิเคราะห์ที่การ์ทเนอร์ มุ่งเน้นความยั่งยืนด้านไอทีและบทบาทของผู้นำ I&O ในโครงการด้าน ESG ขององค์กร

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์ 

บริษัท การ์ทเนอร์ (Gartner, Inc.) (NYSE: IT) คือบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลก มอบข้อมูลเชิงลึก คำแนะนำ และเครื่องมือต่าง ๆ แก่ผู้บริหารองค์กรธุรกิจ เพื่อรองรับการดำเนินภารกิจสำคัญที่มีอยู่ในปัจจุบันและสร้างองค์กรให้ประสบความสำเร็จในอนาคต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางของการ์ทเนอร์ในการช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจอย่างถูกต้องเพื่อขับเคลื่อนอนาคตของธุรกิจได้ที่ gartner.com

---

กรุงเทพฯ ประเทศไทย., 2 เมษายน 2568 — การ์ทเนอร์ อิงค์ คาดการณ์มูลค่าการใช้จ่าย GenAI ทั่วโลก ปี 2568 จะเพิ่มขึ้น 76.4% จากปีที่แล้ว คิดเป็นมูลค่ารวม 644 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

John-David Lovelock รองประธานนักวิเคราะห์อาวุโสของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “ความคาดหวังต่อความสามารถของ GenAI กำลังลดลงเนื่องจากอัตราความล้มเหลวที่สูงในการทำงานพิสูจน์เชิงแนวคิด หรือ Proof-Of-Concept (POC) เบื้องต้นและความไม่พอใจกับผลลัพธ์ของ GenAI ในปัจจุบัน แม้จะเป็นเช่นนี้ แต่ผู้ให้บริการโมเดลพื้นฐานยังคงลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปีเพื่อเพิ่มขนาด ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือให้กับโมเดล GenAI ซึ่งความไม่สัมพันธ์กันนี้จะยังคงมีอยู่ตลอดปีนี้และปีหน้า”  

“โปรเจกต์ภายในที่มีเป้าหมายสำคัญจากปีก่อนจะเผชิญการตรวจสอบอย่างละเอียดในปีนี้ เนื่องจากผู้บริหาร CIO เลือกใช้โซลูชันสำเร็จรูปเชิงพาณิชย์เพื่อนำไปใช้และสร้างคุณค่าทางธุรกิจที่คาดการณ์ได้มากขึ้น แม้ว่าจะมีการปรับปรุงโมเดล แต่ผู้บริหาร CIO จะลดการทำ POC และการพัฒนาเทคโนโลยีด้วยตนเอง โดยมุ่งเน้นไปที่คุณสมบัติ GenAI จากผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ที่มีอยู่แทน” Lovelock กล่าว 

ปี 2568 ยอดการใช้จ่าย GenAI มีแนวโน้มเติบโตอย่างมีนัยสำคัญในทุกตลาดหลักและตลาดย่อย (ดูตารางที่ 1) GenAI จะมีผลกระทบสร้างการเปลี่ยนแปลงทุกแง่มุมของการใช้จ่ายด้าน IT ในตลาด บ่งชี้ถึงอนาคตที่เทคโนโลยี AI จะกลายเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินธุรกิจและพัฒนาผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคมากขึ้น

ตารางที่ 1. คาดการณ์มูลค่าใช้จ่าย GenAI ทั่วโลก (หน่วย: ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ) 

		2024 Spending		2024 Growth (%)		2025 Spending		2025 Growth (%)
Services		10,569		177.0		27,760		162.6
Software		19,164		255.1		37,157		93.9
Devices		199,595		845.5		398,323		99.5
Servers		135,636		154.7		180,620		33.1
Overall GenAI		364,964		336.7		643,860		76.4

ที่มา: การ์ทเนอร์ (มีนาคม 2568)

Consumer Devices ที่มีความสามารถด้าน AI เป็นปัจจัยขับเคลื่อนมูลค่าใช้จ่าย GenAI

ยอดการใช้จ่าย GenAI ในปี 2568 จะได้รับการขับเคลื่อนเป็นอย่างมาก โดยการผสมผสานความสามารถด้าน AI เข้ากับฮาร์ดแวร์ เช่น เซิร์ฟเวอร์ สมาร์ทโฟน และคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลหรือพีซี โดย 80% ของยอดการใช้จ่าย GenAI จะเป็นการใช้จ่ายสำหรับฮาร์ดแวร์

“การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของตลาดเป็นผลมาจากความแพร่หลายที่เพิ่มขึ้นของอุปกรณ์ที่รองรับ AI ซึ่งคาดว่าจะครอบคลุมตลาด Consumer Device เกือบทั้งหมด ภายในปี 2571 อย่างไรก็ตามผู้บริโภคไม่ได้ไล่ตามคุณสมบัติเหล่านี้ เหตุเพราะผู้ผลิตฝังเทคโนโลยี AI เป็นคุณสมบัติมาตรฐานไว้ในอุปกรณ์ ทำให้ผู้บริโภคเสมือนถูกบังคับให้ซื้อสินค้าเหล่านี้” Lovelock กล่าวเสริม

การคาดการณ์แนวโน้มการใช้จ่ายด้าน GenAI ของการ์ทเนอร์ ใช้การวิเคราะห์อย่างเข้มข้นของยอดขายจากผู้ค้าและผู้ให้บริการหลายพันราย ครอบคลุมผลิตภัณฑ์และบริการด้าน GenAI ทั้งหมด การ์ทเนอร์ใช้เทคนิคการวิจัยปฐมภูมิ เสริมด้วยแหล่งข้อมูลทุติยภูมิที่เชื่อถือได้ในการสร้างฐานข้อมูลที่ครอบคลุมตามขนาดข้อมูลของตลาดสำหรับเป็นฐานการคาดการณ์

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์ 

บริษัท การ์ทเนอร์ (Gartner, Inc.) (NYSE: IT) คือบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลก มอบข้อมูลเชิงลึก คำแนะนำ และเครื่องมือต่าง ๆ แก่ผู้บริหารองค์กรธุรกิจ เพื่อรองรับการดำเนินภารกิจสำคัญที่มีอยู่ในปัจจุบันและสร้างองค์กรให้ประสบความสำเร็จในอนาคต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางของการ์ทเนอร์ในการช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจอย่างถูกต้องเพื่อขับเคลื่อนอนาคตของธุรกิจได้ที่ gartner.com

---

 

กรุงเทพฯ, ประเทศไทย, 24 มกราคม 2568 – การ์ทเนอร์เน้นย้ำถึงแนวโน้มสำคัญหลายประการที่จะเป็นตัวกำหนดทิศทางของภาคยานยนต์ในปี 2568 ด้วยเหตุที่อุตสาหกรรมนี้กำลังเผชิญกับแรงกดดันด้านกฎระเบียบการปล่อยมลพิษและการเติบโตที่แข็งแกร่งจากจีน 

เปโดร ปาเชโก รองประธานฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “ซอฟต์แวร์และการใช้พลังงานไฟฟ้าจะยังเป็นปัจจัยขับเคลื่อนหลักสองประการในการเปลี่ยนแปลงของภาคยานยนต์ อย่างไรก็ตามในปีนี้ผู้ผลิตรถยนต์จะต้องเผชิญกับความไม่แน่นอนในเรื่องกฎระเบียบการปล่อยมลพิษและความตึงเครียดทางการค้าที่เพิ่มขึ้นระหว่างจีนกับชาติตะวันตก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดรถยนต์ไฟฟ้า“ 

ภูมิทัศน์ทางการเมืองที่กำลังเปลี่ยนไปทั้งในสหรัฐอเมริกาและสหภาพยุโรป (EU) ทำให้ประเด็นเรื่องกฎระเบียบการปล่อยมลพิษของยานยนต์กลับมาได้รับความสนใจอีกครั้ง ซึ่งสร้างความไม่แน่นอนให้กับอุตสาหกรรมยานยนต์ ส่งผลให้ผู้รับจ้างผลิตอุปกรณ์หรือชิ้นส่วนหรือ OEMs บางรายอาจลังเลที่วางกลยุทธ์หลักของธุรกิจไว้ที่รถยนต์ไฟฟ้า

การ์ทเนอร์ประเมินว่ายอดการจัดส่งรถยนต์ไฟฟ้า (ประเภทรถโดยสาร รถยนต์ รถตู้ และรถบรรทุกขนาดใหญ่) จะเติบโต 17% ในปี 2568 และคาดว่าในปี 2573 มากกว่าครึ่งของรถยนต์ทั้งหมดที่วางจำหน่ายและทำตลาดโดยผู้ผลิตนั้นจะเป็นรถยนต์ไฟฟ้า

ภูมิรัฐศาสตร์ทำให้การนำแนวคิด CASE มาปรับใช้ล่าช้า

อุปสรรคทางการค้าที่สหรัฐอเมริกาและสหภาพยุโรปกำหนดและบังคับใช้กับรถยนต์ไฟฟ้าของจีนจะทำให้การนำเทคโนโลยีการเชื่อมต่อ ความเป็นอิสระ ซอฟต์แวร์ และการใช้พลังงานไฟฟ้า หรือที่เรียกรวมกันว่า CASE มาใช้ในทั้งสองภูมิภาคนี้ล่าช้าลง เนื่องจากรถยนต์ไฟฟ้าจีนถือเป็นประเภทยานพาหนะที่มีความก้าวหน้าที่สุดในอุตสาหกรรม

บิล เรย์ รองประธานอาวุโสของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “ผู้ผลิตโดรนและบริษัทโทรคมนาคมจีนกำลังรับรู้ถึงผลกระทบจากมาตรการแทรกแซงทางการค้าระหว่างประเทศ และรายต่อไปก็คือผู้ผลิตหุ่นยนต์ การมีซอฟต์แวร์อัจฉริยะที่สามารถอัปเดตได้ กล้องที่เข้าถึงได้จากระยะไกล และการผสานการเก็บข้อมูลเข้ากับโมเดลธุรกิจยานยนต์ ทำให้หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องเผชิญกับความท้าทายด้านภูมิรัฐศาสตร์ที่จะเป็นตัวแบ่งแยกตลาดและชะลอการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาปรับใช้“

ผู้ผลิตรถยนต์จากจีนได้เปรียบการแข่งขันในด้านซอฟต์แวร์และระบบพลังงานไฟฟ้า เนื่องจากมีแนวทางการพัฒนาที่มีความเฉพาะและมีประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถนำเสนอรถยนต์ไฟฟ้าที่มีประสิทธิภาพสูง และราคาไม่แพง อย่างไรก็ตามอุปสรรคทางการค้าที่เพิ่มขึ้นอาจลดทอนข้อได้เปรียบดังกล่าวนี้ และทำให้รถยนต์ไฟฟ้าในตลาดสำหรับผู้บริโภคมีความหลากหลายลดลง

ผู้ผลิตชิ้นส่วน OEM ต่าง ๆ ขยายความร่วมมือด้านซอฟต์แวร์กับผู้ผลิต OEM จากจีน 

ผู้รับจ้างผลิตชิ้นส่วนและส่วนประกอบกำลังประสบปัญหาในการพัฒนาความสามารถด้านซอฟต์แวร์ภายในองค์กร ส่งผลให้หลายรายหันมาทำข้อตกลงกับผู้ผลิต OEM จากจีน เพื่อเข้าถึงสถาปัตยกรรมไฟฟ้า/อิเล็กทรอนิกส์ (E/E) ของยานพาหนะ ทำให้พึ่งพาความสามารถด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ของผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้าจากจีนมากยิ่งขึ้น

กำลังการผลิตส่วนเกินกระตุ้นให้โรงงาน OEM ปิดตัว

กำลังการผลิตส่วนเกินเป็นความท้าทายสำหรับโรงงานผลิตรถยนต์หลายแห่งในยุโรปและอเมริกาเหนือมานานหลายปี การเพิ่มอัตราภาษีนำเข้ารถยนต์ไฟฟ้าจากจีนที่สหรัฐฯ และ EU กำหนดเมื่อเร็ว ๆ นี้มีแนวโน้มที่จะทำให้ปัญหานี้รุนแรงมากขึ้น โดยผู้ผลิตรถยนต์จีนอาจตั้งโรงงานในยุโรปและสหรัฐฯ หรือในประเทศพันธมิตรการค้าเสรี อาทิ โมร็อกโกหรือตุรกี เพื่อรักษาความสามารถด้านราคาให้แข่งขันได้

การ์ทเนอร์คาดว่าสถานการณ์นี้มีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การปิดตัวหรือขายโรงงานผลิตรถยนต์หลายแห่งที่มีอัตราการใช้งานต่ำให้กับผู้ผลิตรถยนต์รายอื่น ๆ และก่อให้เกิดผลกระทบต่อเนื่อง ที่นำไปสู่การปิดตัวโรงงานของซัพพลายเออร์ ประเด็นนี้จะเป็นการกำหนดทำเลการผลิตรถยนต์ของสหรัฐฯ และยุโรปขึ้นใหม่ และทำให้ประเทศที่มีต้นทุนต่ำกลายเป็นศูนย์กลางการผลิตและเป็นห่วงโซ่อุปทานหลักของอุตสาหกรรมยานยนต์

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์ 

บริษัท การ์ทเนอร์ (Gartner, Inc.) (NYSE: IT) คือบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลก มอบข้อมูลเชิงลึก คำแนะนำ และเครื่องมือต่าง ๆ แก่ผู้บริหารองค์กรธุรกิจ เพื่อรองรับการดำเนินภารกิจสำคัญที่มีอยู่ในปัจจุบันและสร้างองค์กรให้ประสบความสำเร็จในอนาคต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางของการ์ทเนอร์ในการช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจอย่างถูกต้องเพื่อขับเคลื่อนอนาคตของธุรกิจได้ที่ gartner.com

---

 

กรุงเทพฯ, ประเทศไทย, 10 มกราคม 2568 — การ์ทเนอร์เผยการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์ที่สำคัญสำหรับปี 2568 และอนาคตข้างหน้า โดยการ์ทเนอร์ระบุว่า Generative AI (GenAI) กำลังส่งผลกระทบวงกว้างต่อพื้นที่ที่เคยมีแต่มนุษย์เท่านั้นที่สามารถทำได้

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

ในปี 2569 องค์กร 20% จะใช้ AI ปรับโครงสร้างองค์กรให้แบนราบลง โดยลดตำแหน่งผู้บริหารระดับกลางที่มีอยู่ในปัจจุบันลงมากกว่าครึ่ง

องค์กรที่นำ AI มาใช้เพื่อลดจำนวนผู้บริหารระดับกลางจะสามารถลดต้นทุนค่าจ้างในระยะสั้นและทำให้องค์กรประหยัดขึ้นในระยะยาว ซึ่งการนำ AI มาใช้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและขยายขอบเขตการควบคุม ด้วยการทำให้เป็นอัตโนมัติ ทั้งการจัดตารางงาน การรายงาน และการติดตามผลการปฏิบัติงานของพนักงาน ซึ่งช่วยให้ผู้จัดการมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์ที่มีความยืดหยุ่นและมีมูลค่าเพิ่มมากขึ้น

การนำ AI มาใช้จะนำมาซึ่งความท้าทายให้กับองค์กร เช่น พนักงานส่วนใหญ่กังวลเกี่ยวกับความมั่นคงในงาน ขณะที่ผู้จัดการก็หนักใจกับจำนวนผู้ใต้บังคับบัญชาที่เพิ่มขึ้น และพนักงานที่เหลือไม่เต็มใจเปลี่ยนแปลงหรือยอมรับการใช้ AI มาเป็นตัวขับเคลื่อนการมีปฏิสัมพันธ์ร่วมกัน และอาจส่งผลต่อเส้นทางการเป็นพี่เลี้ยงสอนและการเรียนรู้ล่มสลาย จนทำให้พนักงานระดับล่างขาดโอกาสในการพัฒนา 

ในปี 2571 การจมดิ่งไปในเทคโนโลยีจะส่งผลกระทบต่อประชากรในด้านการเสพติดดิจิทัลและการแยกตัวจากสังคม ส่งผลให้ 70% ขององค์กรต้องนำนโยบายต่อต้านดิจิทัลมาใช้งาน

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“

ในปี 2570 สัญญาจ้างงานใหม่ 70% จะรวมข้อกำหนดเรื่องการอนุญาตสิทธิ์และการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับการแสดงตัวตนในระบบ AI

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่เกิดขึ้นไม่มีกำหนดถึงวันสิ้นสุด นั่นหมายความว่าข้อมูลส่วนบุคคลของพนักงานที่ถูกจัดเก็บโดย LLMs ขององค์กรนั้นจะยังอยู่ใน LLM ทั้งช่วงระหว่างการจ้างงานและหลังจากสิ้นสุดการจ้างงาน 

นำไปสู่การถกเถียงในเชิงสาธารณะ ที่ตั้งคำถามกันว่าพนักงานหรือนายจ้างมีสิทธิ์ในการเป็นเจ้าของตัวตนดิจิทัลนี้หรือไม่ ซึ่งในท้ายที่สุดอาจนำไปสู่การฟ้องร้องทางกฎหมาย โดยข้อกำหนดการใช้งานอย่างเป็นธรรมจะถูกนำมาใช้เพื่อปกป้ององค์กรจากการฟ้องร้องในทันที แต่ก็ยังคงก่อให้เกิดข้อขัดแย้งตามมา 

ในปี 2570 ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ 70% จะรวมข้อกำหนดและเงื่อนไขที่เกี่ยวข้องกับ AI ด้านอารมณ์ไว้ในสัญญาทางเทคโนโลยี มิฉะนั้นอาจเสี่ยงต่อความเสียหายทางการเงินหลายพันล้าน

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

ปี 2570 บริษัทในกลุ่ม Fortune 500 จะเปลี่ยนงบประมาณ 5 แสนล้านดอลลาร์จากค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานด้านพลังงานไปสู่ไมโครกริด เพื่อลดความเสี่ยงเรื้อรังด้านพลังงานและความต้องการด้าน AI

ไมโครกริดคือโครงข่ายพลังงานที่เชื่อมต่อกับการผลิต การกักเก็บรักษา และการจ่ายพลังงานในระบบที่แยกตัวเป็นอิสระ ซึ่งสามารถทำงานได้ด้วยตัวเองหรือทำงานร่วมกับระบบโครงข่ายพลังงานหลักเพื่อตอบสนองความต้องการใช้พลังงานในพื้นที่หรือสถานที่ที่มีความเฉพาะ

เทคโนโลยีนี้สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันสำหรับการดำเนินงานต่าง ๆ ในประจำวันและช่วยลดความเสี่ยงด้านพลังงานในอนาคต โดยบริษัทในกลุ่ม Fortune 500 ที่ใช้จ่ายค่าดำเนินงานส่วนหนึ่งไปกับพลังงานควรพิจารณาลงทุนในไมโครกริด ซึ่งจะให้ผลตอบแทนที่ดีกว่าการจ่ายค่าสาธารณูปโภคที่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง

เกี่ยวกับการ์ทเนอร์ 

บริษัท การ์ทเนอร์ (Gartner, Inc.) (NYSE: IT) คือบริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลก มอบข้อมูลเชิงลึก คำแนะนำ และเครื่องมือต่าง ๆ แก่ผู้บริหารองค์กรธุรกิจ เพื่อรองรับการดำเนินภารกิจสำคัญที่มีอยู่ในปัจจุบันและสร้างองค์กรให้ประสบความสำเร็จในอนาคต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางของการ์ทเนอร์ในการช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจอย่างถูกต้องเพื่อขับเคลื่อนอนาคตของธุรกิจได้ที่ gartner.com

---