การคาดการณ์ล่าสุดของ Gartner แสดงให้เห็นว่าสาขาปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (GenAI) กำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ภายในปี 2570 โซลูชัน GenAI แบบหลายรูปแบบจะครองสัดส่วน 40% ของตลาด ซึ่งหมายความว่า AI จะสามารถประมวลผลข้อมูลหลายประเภท เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอได้ในเวลาเดียวกัน ซึ่งจะมีผลกระทบอย่างมาก บนแอปพลิเคชันระดับองค์กร บทความนี้จะเจาะลึกการคาดการณ์ของ Gartner และวิเคราะห์แนวโน้มการพัฒนาในอนาคตของ GenAI หลายรูปแบบ, โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์ส (LLM) และโมเดล GenAI เฉพาะโดเมน ตลอดจนโอกาสและความท้าทายที่พวกเขานำมาสู่องค์กร
ที่งาน Gartner IT Symposium เมื่อเร็วๆ นี้ นักวิเคราะห์ได้แบ่งปันการคาดการณ์ที่น่าสนใจว่า ภายในปี 2570 40% ของโซลูชันปัญญาประดิษฐ์แบบกำเนิด (GenAI) จะเป็นแบบหลายรูปแบบ ซึ่งสามารถประมวลผลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอได้ สัดส่วนนี้เพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับ 1% ในปี 2566 การเปลี่ยนแปลงนี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อแอปพลิเคชันระดับองค์กร
หมายเหตุแหล่งที่มาของรูปภาพ: รูปภาพนี้สร้างขึ้นโดย AI และรูปภาพนั้นได้รับอนุญาตจากผู้ให้บริการ Midjourney
Erick Brethenoux รองประธานอาวุโสของ Gartner ชี้ให้เห็นว่าในขณะที่ตลาด GenAI พัฒนาไปสู่โมเดลหลายรูปแบบ สิ่งนี้จะช่วยจับความสัมพันธ์ระหว่างกระแสข้อมูลที่แตกต่างกัน และอาจขยายประโยชน์ของ GenAI ไปยังข้อมูลและแอปพลิเคชันประเภทต่างๆ เขาเน้นย้ำว่า GenAI หลายรูปแบบสามารถรองรับมนุษย์ให้สามารถทำงานได้มากขึ้นในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน
ตามรายงานวงจรบูมของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ Generative ของ Gartner ปี 2024 พบว่า GenAI ต่อเนื่องหลายรูปแบบและโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์ส (LLM) ได้รับการพิจารณาว่ามีอิทธิพลอย่างมาก และคาดว่าจะนำมาซึ่งความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญและความเร็วในการตอบสนองของตลาดแก่องค์กรต่างๆ ในอีกห้าปีข้างหน้า . การ์ตเนอร์ยังชี้ให้เห็นว่าภายในทศวรรษหน้า โมเดล GenAI เฉพาะโดเมนและตัวแทนอัตโนมัติคาดว่าจะบรรลุผลสำเร็จในการใช้งานกระแสหลัก
นักวิเคราะห์ อรุณ จันทรเสการัน กล่าวว่า เป็นเรื่องท้าทายสำหรับบริษัทต่างๆ ในการสำรวจระบบนิเวศ GenAI เนื่องจากเทคโนโลยีและสภาพแวดล้อมของซัพพลายเออร์มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แม้ว่า GenAI ในปัจจุบันจะตกอยู่ใน "ความผิดหวัง" ในขณะที่การรวมตัวของอุตสาหกรรมเริ่มต้นขึ้น ประโยชน์ที่แท้จริงจะเกิดขึ้นหลังจากที่กระแสโฆษณาลดน้อยลง และความสามารถจะก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว
การเปลี่ยนแปลงของ GenAI หลายรูปแบบจะช่วยปรับปรุงแอปพลิเคชันระดับองค์กรและแนะนำฟังก์ชันใหม่เพิ่มเติม ปัจจุบันโมเดลหลายรูปแบบหลายรูปแบบถูกจำกัดให้รองรับรูปแบบสองหรือสามรูปแบบ แต่ความหลากหลายนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นในปีต่อๆ ไป Brethenoux กล่าวว่าในชีวิตจริง ผู้คนเข้าใจข้อมูลผ่านการผสมผสานระหว่างเสียง การมองเห็น และความรู้สึก ดังนั้น GenAI หลายรูปแบบจึงมีความสำคัญ
เกี่ยวกับโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่ Chandrasekaran ชี้ให้เห็นว่าโมเดลนี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ มีศักยภาพในการสร้างสรรค์นวัตกรรม และสามารถลดการพึ่งพาผู้จำหน่ายเฉพาะรายผ่านการปรับแต่ง การควบคุมความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ความโปร่งใสของโมเดล ฯลฯ ท้ายที่สุดแล้ว LLM แบบโอเพ่นซอร์สสามารถจัดหาโมเดลที่เล็กลงและฝึกได้ง่ายขึ้น เพื่อช่วยกระบวนการทางธุรกิจหลักขององค์กร
โมเดล GenAI เฉพาะโดเมนได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับอุตสาหกรรมหรืองานเฉพาะ ปรับปรุงการจัดตำแหน่งของกรณีการใช้งานภายในองค์กร และปรับปรุงความแม่นยำและความปลอดภัย Chandrasekaran กล่าวเพิ่มเติมว่าโมเดลเหล่านี้สามารถบรรลุมูลค่าที่เร็วขึ้น ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น และความปลอดภัยที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ซึ่งสนับสนุนให้องค์กรต่างๆ นำ GenAI ไปใช้ในกรณีการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น
ระบบตัวแทนอัตโนมัติสามารถบรรลุเป้าหมายโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ โดยใช้เทคโนโลยี AI เพื่อระบุรูปแบบ ตัดสินใจ และสร้างผลลัพธ์ Brethenoux เน้นย้ำว่าตัวแทนอัตโนมัติแสดงถึงการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในขีดความสามารถด้าน AI ซึ่งจะขับเคลื่อนการปรับปรุงในการดำเนินธุรกิจและประสบการณ์ของลูกค้า ขณะเดียวกันก็อาจนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานภายในองค์กรตั้งแต่การดำเนินการไปจนถึงการกำกับดูแล
ไฮไลท์:
ภายในปี 2570 40% ของโซลูชัน AI ทั่วไปจะประสบความสำเร็จในการบูรณาการหลายรูปแบบ ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างมากจากปี 2566
GenAI แบบต่อเนื่องหลายรูปแบบและโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่คาดว่าจะนำมาซึ่งความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญในอีกห้าปีข้างหน้า
โมเดล GenAI เฉพาะโดเมนสามารถปรับปรุงความแม่นยำและความปลอดภัยของแอปพลิเคชันระดับองค์กร และส่งเสริมการนำไปใช้ในวงกว้าง
โดยรวมแล้ว การพัฒนาอย่างรวดเร็วของ Multi-modal GenAI จะเปลี่ยนแอปพลิเคชันระดับองค์กรอย่างลึกซึ้ง และ LLM แบบโอเพ่นซอร์สและโมเดลเฉพาะโดเมนยังช่วยให้องค์กรมีทางเลือกและพื้นที่นวัตกรรมมากขึ้น แม้ว่าความท้าทายจะยังคงอยู่ แต่อนาคตของ GenAI ก็มีแนวโน้มดี และประโยชน์ของมันจะค่อยๆ ปรากฏออกมาเมื่อเทคโนโลยีเติบโตเต็มที่ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับเทรนด์นี้อย่างจริงจังเพื่อก้าวนำหน้าคู่แข่งในอนาคต