คาดการณ์เทคโนโลยี 2026: สิ่งที่บริษัทไทยต้องเตรียมพร้อม

โดย ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร CEO & Founder, iApp Technology

ขณะที่เราใกล้เข้าสู่ช่วงเดือนสุดท้ายของปี 2025 ภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีกำลังเร่งตัวในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน สำหรับธุรกิจไทย ปี 2026 จะเป็นจุดเปลี่ยนที่สำคัญ - ปีที่เทคโนโลยีใหม่ ๆ จะเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญต่อภารกิจ การตัดสินใจที่บริษัทต่าง ๆ ทำวันนี้จะเป็นตัวกำหนดว่าพวกเขาจะเป็นผู้นำ ผู้ตาม หรือถูกทิ้งไว้ข้างหลังในคลื่นลูกใหม่ของการเปลี่ยนผ่านดิจิทัล

จากเทรนด์ตลาดปัจจุบัน เส้นทางเทคโนโลยี และการสนทนากับองค์กรไทยหลายร้อยแห่ง ผมได้ระบุการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี 7 ประการที่จะกำหนดปี 2026 สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การคาดการณ์เชิงคาดเดา - แต่เป็นเทรนด์ที่สังเกตได้ซึ่งกำลังได้รับโมเมนตัมอยู่แล้วและจะเข้าสู่การนำมาใช้อย่างแพร่หลายภายใน 12-18 เดือนข้างหน้า

สำหรับบริษัทไทยที่กำลังนำทางโอกาส AI มูลค่า 2.6 ล้านล้านบาทของไทยและวาระดิจิทัลที่ทะเยอทะยานของรัฐบาล การทำความเข้าใจและเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ไม่ใช่ทางเลือก - แต่เป็นเรื่องของการอยู่รอด

1. AI บนอุปกรณ์กลายเป็นมาตรฐาน: การปฏิวัติ Edge Computing

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น: ปี 2026 จะเป็นปีที่ AI บนอุปกรณ์เปลี่ยนจากความแปลกใหม่ไปสู่ความจำเป็น การรวม AI ของ Apple เข้ากับชิป iPhone โดยตรง Gemini Nano บนอุปกรณ์ของ Google และโปรเซสเซอร์ Snapdragon ที่ปรับให้เหมาะกับ AI ของ Qualcomm ล้วนส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน: AI กำลังย้ายจาก Cloud มาสู่กระเป๋าของคุณ แล็ปท็อปของคุณ และพื้นโรงงานของคุณ

ทำไมมันจึงสำคัญสำหรับธุรกิจไทย: โซลูชัน AI ที่พึ่งพา Cloud ในปัจจุบันมีข้อจำกัดสำคัญ 3 ประการในตลาดไทย:

• ปัญหาความหน่วง (Latency): การส่งข้อมูลไป-กลับ Cloud เพิ่มความล่าช้า 200-500 มิลลิวินาที ซึ่งยอมรับไม่ได้สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์
• การพึ่งพาการเชื่อมต่อ: โครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ตของไทยแม้จะดีขึ้น แต่ยังมีช่องว่างในพื้นที่ชนบทและโซนอุตสาหกรรม
• ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: การส่งข้อมูลธุรกิจที่ละเอียดอ่อนไปยังเซิร์ฟเวอร์ Cloud ทำให้เกิดปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความปลอดภัย โดยเฉพาะสำหรับภาคการเงิน สุขภาพ และภาครัฐ

AI บนอุปกรณ์แก้ปัญหาทั้ง 3 ประการ การประมวลผลเกิดขึ้นภายในเครื่อง การตอบสนองเกิดทันที ไม่จำเป็นต้องมีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต และข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไม่ออกจากอุปกรณ์

แอปพลิเคชันในโลกจริงสำหรับปี 2026:

• ค้าปลีก: ระบบ POS อัจฉริยะที่มีการจดจำผลิตภัณฑ์และการติดตามสินค้าคงคลังบนอุปกรณ์ ทำงานได้แม้ในช่วงที่อินเทอร์เน็ตขัดข้อง
• การผลิต: การควบคุมคุณภาพบนพื้นโรงงานด้วย Computer Vision ที่ทำงานบน Edge Devices ให้การตรวจจับข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์โดยไม่มีความล่าช้าจาก Cloud
• สุขภาพ: ผู้ช่วยวินิจฉัยทางการแพทย์บนแท็บเล็ตที่ทำงานในคลินิกห่างไกลโดยไม่ต้องมีอินเทอร์เน็ตที่เชื่อถือได้
• เกษตรกรรม: เซ็นเซอร์เกษตรอัจฉริยะที่มีการตรวจจับโรคพืชบนอุปกรณ์ ทำงานในพื้นที่ที่มีการเชื่อมต่อจำกัด
• ธนาคาร: เจ้าหน้าที่สินเชื่อใช้ AI บนอุปกรณ์สำหรับการประเมินสินเชื่อทันทีระหว่างการเยี่ยมภาคสนามในพื้นที่ชนบท

ข้อมูลตลาด: ตลาด Edge AI คาดว่าจะเติบโตจาก 15.59 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 เป็น 107.47 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2032 (อัตราการเติบโต 23.6% ต่อปีตาม Fortune Business Insights) สำหรับไทย นี่คือโอกาสในการข้ามข้อจำกัดของโครงสร้างพื้นฐาน Cloud และนำ AI ไปใช้ในที่ที่จำเป็นที่สุด - ที่ Edge

สิ่งที่บริษัทไทยควรทำตอนนี้:

1. ตรวจสอบการพึ่งพา AI ปัจจุบัน: ระบุแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์หรือทำงานในสภาพแวดล้อมที่การเชื่อมต่อมีปัญหา
2. ทดลอง Edge AI: ทดสอบ AI บนอุปกรณ์สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ (การควบคุมคุณภาพ บริการภาคสนาม การโต้ตอบกับลูกค้า)
3. สร้างสถาปัตยกรรมแบบผสม: ออกแบบระบบที่ใช้ประโยชน์จากทั้ง Edge และ Cloud AI ตามความต้องการเฉพาะ
4. ฝึกอบรมทีมในการปรับใช้ Edge: พัฒนาความสามารถในการปรับใช้และบำรุงรักษา AI บนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย

ที่ iApp Technology เรากำลังช่วยลูกค้าเปลี่ยนไปใช้ OCR และการประมวลผลเอกสารบน Edge Devices ทำให้ธุรกิจไทยสามารถประมวลผลเอกสารที่ละเอียดอ่อนภายในเครื่องโดยไม่ต้องส่งผ่าน Cloud

2. AI Agent กลายเป็นทีมงานดิจิทัล: เกินกว่าระบบอัตโนมัติไปสู่ความเป็นอิสระ

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น: ถ้าปี 2025 เป็นปีของการเกิดขึ้นของ Agentic AI ปี 2026 จะเป็นปีของการแพร่ขยายของ Agentic AI เรากำลังก้าวเกินแชทบอตธรรมดาไปสู่ Agent อิสระที่สามารถวางแผน ใช้เหตุผล ใช้เครื่องมือ ตัดสินใจ และดำเนินการตาม Workflow หลายขั้นตอนที่ซับซ้อนโดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด

AI Agent รุ่นล่าสุดจาก OpenAI (Operator), Anthropic (Computer Use), Google (Project Astra) และอื่น ๆ สามารถ:

• นำทางอินเทอร์เฟซซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนได้เองโดยอัตโนมัติ
• ตัดสินใจอย่างมีเหตุผลตามบริบททางธุรกิจ
• ประสานงานกับ Agent อื่น ๆ เพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน
• เรียนรู้จากความคิดเห็นและปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

ทำไมมันจึงสำคัญสำหรับธุรกิจไทย: ไทยกำลังเผชิญกับการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะอย่างมากในหลายภาคส่วน ตามหอการค้าไทย 67% ของธุรกิจรายงานความยากลำบากในการหาคนที่มีทักษะ โดยเฉพาะในบทบาททางเทคนิค AI Agent นำเสนอโซลูชันที่ใช้งานได้จริง - ไม่ได้แทนที่พนักงานมนุษย์ แต่เสริมพวกเขาและจัดการงานที่ปัจจุบันติดขัดจากข้อจำกัดด้านบุคลากร

แอปพลิเคชันในโลกจริงสำหรับปี 2026:

• Agent บริการลูกค้า: Agent อิสระที่จัดการคำถามของลูกค้าที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนผ่านแชท อีเมล และโทรศัพท์ - ยกระดับไปยังมนุษย์เฉพาะเมื่อจำเป็น
• Agent วิเคราะห์ข้อมูล: AI ที่สามารถดึงข้อมูลจากหลายระบบได้เอง ทำการวิเคราะห์ สร้างข้อมูลเชิงลึก และสร้างรายงานโดยไม่ต้องให้นักวิเคราะห์มนุษย์เขียนคำสั่ง
• Agent ประมวลผลเอกสาร: Agent ที่สามารถอ่านสัญญา แยกเงื่อนไขสำคัญ เปรียบเทียบกับเทมเพลต ตั้งค่าสถานะผิดปกติ และส่งเพื่อขออนุมัติที่เหมาะสม
• Agent Supply Chain: AI ติดตามสินค้าคงคลังทั่วทุกสถานที่ คาดการณ์ความต้องการ สั่งซื้อโดยอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์
• Agent การปฏิบัติตามข้อกำหนดทางการเงิน: การตรวจสอบธุรกรรมอัตโนมัติเพื่อหาการละเมิดการปฏิบัติตามข้อกำหนด สร้างการแจ้งเตือนและรายงานการสอบสวนเบื้องต้น

ผลกระทบต่อตลาด: Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2028 33% ของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์องค์กรจะรวม Agentic AI เพิ่มขึ้นจากน้อยกว่า 1% ในปี 2024 ผู้นำในช่วงต้นในปี 2026 จะมีความได้เปรียบนำหน้า 2 ปีในความสามารถการจัดการ Agent

สิ่งที่บริษัทไทยควรทำตอนนี้:

1. แมป Workflow ที่ซ้ำซาก: ระบุกระบวนการปริมาณสูงตามกฎที่ปฏิบัติตามรูปแบบที่สม่ำเสมอ (เหมาะสำหรับการทำงานอัตโนมัติของ Agent)
2. เริ่มด้วย Agent ที่มีขอบเขต: ปรับใช้ Agent สำหรับงานเฉพาะที่กำหนดไว้อย่างดีก่อนขยายไปสู่ Workflow ที่ซับซ้อน
3. สร้างกรอบการกำกับดูแล: สร้างแนวทางที่ชัดเจนสำหรับอำนาจการตัดสินใจของ Agent และการดูแลจากมนุษย์
4. ลงทุนในทักษะการจัดการ Agent: พัฒนาความสามารถในการออกแบบ ปรับใช้ และตรวจสอบระบบ Multi-Agent

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ: ในปี 2026 ความได้เปรียบในการแข่งขันจะไม่มาจากการมี AI - แต่จะมาจากความมีประสิทธิภาพในการจัดการ AI Agent ทั่วทั้งกระบวนการทางธุรกิจของคุณ

3. Multimodal AI บรรลุความสมบูรณ์: AI ที่เห็น ได้ยิน และเข้าใจเหมือนมนุษย์

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น: ในขณะที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบข้อความครองตลาดในช่วง 2023-2024 ปี 2026 จะเป็นปีที่ Multimodal AI กลายเป็นค่าเริ่มต้น โมเดลล่าสุดจาก OpenAI (GPT-5), Google (Gemini 2.5) และ Anthropic (Claude 4.5) ผสานข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และแม้แต่ความเข้าใจเชิงพื้นที่ 3 มิติในโมเดลเดียว

ที่สำคัญกว่านั้น ต้นทุนของการประมวลผล Multimodal กำลังลดลงอย่างมาก - ทำให้การวิเคราะห์วิดีโอและรูปภาพมีความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจสำหรับกรณีการใช้งานทางธุรกิจประจำวัน

ทำไมมันจึงสำคัญสำหรับธุรกิจไทย: ธุรกิจไทยสร้างข้อมูล Multimodal ปริมาณมหาศาล:

• ร้านค้าปลีกที่มีกล้องเฝ้าระวังบันทึกพฤติกรรมลูกค้า
• โรงงานที่มีระบบวิชันตรวจสอบสายการผลิต
• โรงพยาบาลที่มีการถ่ายภาพทางการแพทย์และการบันทึกผู้ป่วย
• สถาบันการศึกษาที่มีวิดีโอการบรรยายและสื่อการสอน
• บริษัทอสังหาริมทรัพย์ที่มีรูปถ่ายทรัพย์สินและทัวร์เสมือนจริง

จนถึงตอนนี้ ข้อมูลส่วนใหญ่เหล่านี้ไม่ได้ถูกใช้งานเนื่องจากต้นทุนและความซับซ้อนของการประมวลผล Multimodal AI ปี 2026 เปลี่ยนสมการนั้น

แอปพลิเคชันในโลกจริงสำหรับปี 2026:

• การวิเคราะห์ค้าปลีก: AI วิเคราะห์วิดีโอในร้านเพื่อเข้าใจรูปแบบการจราจรของลูกค้า เวลาที่อยู่ และการโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ - สร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้สำหรับเค้าโครงร้านและโปรโมชัน
• การควบคุมคุณภาพ: ระบบการผลิตที่ใช้ข้อมูลภาพ ความร้อน และเสียงพร้อมกันเพื่อตรวจจับข้อบกพร่องที่ระบบโหมดเดียวพลาด
• การวินิจฉัยทางการแพทย์: AI ด้านสุขภาพที่รวมประวัติผู้ป่วย (ข้อความ), รูปภาพทางการแพทย์ (ภาพ), บันทึกของแพทย์ (การถอดเสียง) และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ (ข้อมูล) สำหรับความช่วยเหลือในการวินิจฉัยที่ครอบคลุม
• ข่าวกรองอสังหาริมทรัพย์: แพลตฟอร์มทรัพย์สินที่ใช้ AI วิเคราะห์รูปถ่ายประกาศ สร้างคำอธิบาย ประเมินต้นทุนการปรับปรุง และจับคู่ทรัพย์สินกับความต้องการของผู้ซื้อตามความชอบด้านภาพ
• การเรียนรู้ส่วนบุคคล: แพลตฟอร์มการเรียนรู้วิเคราะห์การโต้ตอบวิดีโอของนักเรียน สีหน้าแสดงออก และรูปแบบการมีส่วนร่วมเพื่อปรับเนื้อหาให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

โอกาสเฉพาะสำหรับไทย: ความซับซ้อนทางภาพและภาษาของไทย (อักษรไทย เนื้อหาไทย-อังกฤษผสม บริบททางวัฒนธรรม) ได้ท้าทายระบบ AI ในอดีต โมเดล Multimodal ล่าสุดที่ปรับแต่งอย่างเหมาะสม สามารถจัดการกับความซับซ้อนนี้ - เข้าใจข้อความไทยในรูปภาพ เอกสารภาษาผสม และสัญลักษณ์ทางวัฒนธรรมที่ระบบก่อนหน้าพลาด

สิ่งที่บริษัทไทยควรทำตอนนี้:

1. สำรวจสินทรัพย์ข้อมูลภาพ: จัดทำรายการข้อมูลวิดีโอ รูปภาพ และเสียงที่มีอยู่ที่สามารถสร้างคุณค่าทางธุรกิจ
2. ทดลองแอปพลิเคชัน Multimodal: ทดสอบการวิเคราะห์วิดีโอ การค้นหาภาพ หรือการสร้างเนื้อหา Multimodal สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ
3. อัพเกรดโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบสามารถจัดเก็บ ประมวลผล และดึงข้อมูล Multimodal ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
4. ฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับการคิด Multimodal: ช่วยพนักงานเข้าใจวิธีการใช้ประโยชน์จากประเภทข้อมูลที่รวมกันเพื่อข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น

ที่ iApp Technology โซลูชัน OCR และการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะของเรากำลังพัฒนาไปสู่ระบบ Multimodal ที่ครอบคลุม - เข้าใจไม่เพียงแค่ข้อความ แต่ยังรวมถึงเค้าโครง ลายเซ็น ตราประทับ และบริบททางภาพในเอกสารธุรกิจไทย

4. การเติบโตของ Personal AI: ทุกคนมีดิจิทัล Twin

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น: ปี 2026 จะแนะนำหมวดหมู่ใหม่: Personal AI - ระบบ AI ที่ฝึกอบรมเฉพาะบนรูปแบบการทำงาน ความชอบ และความรู้ของแต่ละบุคคลที่ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยส่วนบุคคลสำหรับพนักงานความรู้

ไม่เหมือนผู้ช่วย AI ทั่วไป Personal AI เรียนรู้รูปแบบการสื่อสารของคุณ เข้าใจลำดับความสำคัญของคุณ รู้กระบวนการภายในของบริษัทคุณ และสามารถทำหน้าที่เป็นตัวแทนของคุณสำหรับงานประจำ คิดว่ามันเป็น Digital Twin ของตัวตนทางอาชีพของคุณ

ทำไมมันจึงสำคัญสำหรับธุรกิจไทย: วัฒนธรรมธุรกิจไทยเน้นความสัมพันธ์ บริบท และการสื่อสารส่วนบุคคล - พื้นที่ที่ AI ทั่วไปมักขาด Personal AI ที่เข้าใจรูปแบบการสื่อสารของแต่ละบุคคล คำศัพท์เฉพาะของบริษัท และความเป็นพลวัตของความสัมพันธ์ สามารถให้ความช่วยเหลือที่มีประโยชน์อย่างแท้จริงที่เคารพมารยาททางธุรกิจของไทย

แอปพลิเคชันในโลกจริงสำหรับปี 2026:

• ผู้ช่วยผู้บริหาร: Personal AI จัดการปฏิทิน ร่างคำตอบในสไตล์การสื่อสารของคุณ สรุปการประชุม และเตรียมเอกสารสรุปตามความชอบของคุณ
• สนับสนุนการขาย: AI ที่รู้กระบวนการขายของคุณ ความสัมพันธ์กับลูกค้า และความรู้ผลิตภัณฑ์ - เตรียมข้อเสนอส่วนบุคคลและการติดตาม
• การจัดการโครงการ: Personal AI ติดตามโครงการของคุณ เตือนคุณเกี่ยวกับกำหนดเวลา แนะนำการจัดลำดับความสำคัญของงานตามรูปแบบการทำงานของคุณ
• เพื่อนร่วมการเรียนรู้: ผู้สอน AI ที่ปรับแต่งตามรูปแบบการเรียนรู้ของแต่ละบุคคล ช่องว่างความรู้ และเป้าหมายการพัฒนาอาชีพ
• สะพานเชื่อมภาษา: Personal AI ที่สามารถแปลระหว่างไทยและอังกฤษในขณะที่รักษาเสียงและสไตล์ส่วนบุคคลของคุณ

ผลกระทบต่อผลผลิต: การวิจัยของ McKinsey แนะนำว่าพนักงานความรู้ในปัจจุบันใช้เวลา 19 ชั่วโมงต่อสัปดาห์กับงานประจำที่สามารถมอบหมายให้กับ AI ได้ Personal AI สามารถกู้คืน 30-50% ของเวลานี้ เทียบเท่ากับการเพิ่ม 8-10 ชั่วโมงการทำงานต่อสัปดาห์ต่อพนักงานความรู้

สำหรับบริษัทไทยที่มีการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะ Personal AI ทวีคูณความสามารถในการผลิตของทีมที่มีอยู่อย่างมีประสิทธิภาพ

สิ่งที่บริษัทไทยควรทำตอนนี้:

1. ระบุพนักงานความรู้ที่มีมูลค่าสูง: ให้ความสำคัญกับการปรับใช้ Personal AI สำหรับบทบาทที่การประหยัดเวลาสร้างผลกระทบทางธุรกิจสูงสุด
2. เริ่มบันทึกความรู้: จัดทำเอกสารกระบวนการ รูปแบบการสื่อสาร และกรอบการตัดสินใจที่ Personal AI สามารถเรียนรู้จาก
3. จัดการกับความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว: สร้างนโยบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่ Personal AI สามารถเข้าถึงและวิธีการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล
4. ทดสอบโปรแกรมนำร่อง: ปรับใช้ Personal AI สำหรับผู้ยอมรับเร็วที่เต็มใจและวัดผลกระทบต่อผลผลิต

ความแตกต่างที่สำคัญ: บริษัทที่ปรับใช้ Personal AI สำเร็จในปี 2026 จะมีทีมงานที่มีประสิทธิภาพ 30-40% มากกว่าที่จำนวนพนักงานบ่งบอก

5. ความพร้อมรับ Quantum กลายเป็นข้อกำหนดการแข่งขัน

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น: ในขณะที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้งานได้จริงยังห่างออกไป 3-5 ปีจากการใช้งานเชิงพาณิชย์อย่างแพร่หลาย ปี 2026 เป็นปีที่ธุรกิจต้อง "พร้อมรับควอนตัม" IBM, Google และ Amazon กำลังเสนอบริการคอมพิวเตอร์ควอนตัมวันนี้ และแอปพลิเคชันควอนตัมเฉพาะอุตสาหกรรมแรก ๆ กำลังปรากฏขึ้น

ที่สำคัญกว่านั้น การประมวลผลควอนตัมเป็นภัยคุกคามอันตรายต่อมาตรฐานการเข้ารหัสปัจจุบัน องค์กรที่ไม่เตรียมตัวสำหรับการเข้ารหัสหลังควอนตัมมีความเสี่ยงต่อความล้มเหลวด้านความปลอดภัยร้ายแรงเมื่อคอมพิวเตอร์ควอนตัมครบกำหนด

ทำไมมันจึงสำคัญสำหรับธุรกิจไทย: บริการทางการเงิน สุขภาพ และภาครัฐของไทยล้วนพึ่งพาการเข้ารหัสสำหรับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว ระบบดิจิทัล ID ของไทย โครงสร้างพื้นฐานการธนาคาร และระบบข้อมูลสุขภาพต้องเปลี่ยนไปใช้การเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัมก่อนที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะมีพลังเพียงพอที่จะทำลายมาตรฐานปัจจุบัน

นอกจากนี้ อุตสาหกรรมเฉพาะสามารถได้รับความได้เปรียบในการแข่งขันจากการเข้าถึงการประมวลผลควอนตัมในช่วงต้น:

• การค้นพบยา: บริษัทเภสัชกรรมใช้การจำลองควอนตัมสำหรับการจำลองโมเลกุล
• บริการทางการเงิน: ธนาคารใช้อัลกอริธึมควอนตัมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตและการวิเคราะห์ความเสี่ยง
• โลจิสติกส์: บริษัทเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนด้วยการประมวลผลควอนตัม
• วิทยาศาสตร์วัสดุ: ผู้ผลิตออกแบบวัสดุใหม่โดยใช้การจำลองควอนตัม

การเตรียมการในโลกจริงสำหรับปี 2026:

• การโยกย้ายการเข้ารหัส: เปลี่ยนไปใช้มาตรฐานการเข้ารหัสหลังควอนตัม (NIST ได้เผยแพร่มาตรฐานแล้ว)
• โครงสร้างพื้นฐานที่ต้านทานควอนตัม: อัพเกรดระบบเพื่อใช้อัลกอริธึมที่ปลอดภัยต่อควอนตัมก่อนที่จะเป็นข้อบังคับ
• การพัฒนาทักษะควอนตัม: ฝึกอบรมทีมในหลักการคอมพิวเตอร์ควอนตัมและการออกแบบอัลกอริธึมควอนตัม
• นำร่องควอนตัม: ทดลองกับการประมวลผลควอนตัมบน Cloud สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: เตรียมพร้อมสำหรับกฎระเบียบที่กำลังจะมาถึงที่กำหนดให้มีความปลอดภัยที่ต้านทานควอนตัม

ความจริงของไทม์ไลน์: ในขณะที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดเต็มอาจอยู่ห่างออกไปหลายปี การเปลี่ยนไปใช้การเข้ารหัสที่ต้านทานควอนตัมใช้เวลา 3-5 ปีสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ การเริ่มต้นในปี 2026 สายเกินไปแล้ว - บริษัทควรเริ่มวางแผนตั้งแต่ปี 2024-2025

สิ่งที่บริษัทไทยควรทำตอนนี้:

1. ตรวจสอบการเข้ารหัส: ระบุทุกระบบที่ใช้การเข้ารหัสที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำลายได้
2. สร้างแผนการเปลี่ยนผ่าน: วางแผนการโยกย้ายไปยังมาตรฐานการเข้ารหัสหลังควอนตัม
3. ทดสอบบริการควอนตัม: ทดลองกับ IBM Quantum, Amazon Braket หรือ Google Quantum AI สำหรับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะ
4. สร้างความรู้ควอนตัม: ให้ความรู้ผู้นำและทีมเทคนิคเกี่ยวกับภัยคุกคามและโอกาสของควอนตัม
5. ติดตามการพัฒนากฎระเบียบ: ติดตามข้อกำหนดของรัฐบาลสำหรับความปลอดภัยที่ต้านทานควอนตัม

สำหรับภาคการเงินของไทยโดยเฉพาะ ความพร้อมรับควอนตัมไม่ใช่การวางแผนแบบอนาคตนิยม - แต่เป็นความจำเป็นด้านความปลอดภัยในระยะใกล้

6. Sovereign AI กลายเป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น: ปี 2026 จะเร่งเทรนด์สู่ "Sovereign AI" - ระบบ AI ที่พัฒนา ปรับใช้ และควบคุมภายในพรมแดนของประเทศโดยใช้ข้อมูลท้องถิ่น โครงสร้างพื้นฐานท้องถิ่น และความเชี่ยวชาญท้องถิ่น ประเทศต่าง ๆ จากอินเดียไปสิงคโปร์ไปยังสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์กำลังลงทุนพันล้านในความสามารถ AI ของชาติ

เทรนด์นี้ขับเคลื่อนโดยสามปัจจัย:

• อธิปไตยข้อมูล: ข้อกำหนดในการเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนภายในพรมแดนของประเทศ
• ความเป็นอิสระเชิงกลยุทธ์: ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างประเทศสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ
• การจัดตำแหน่งทางวัฒนธรรม: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบ AI สะท้อนค่านิยม ภาษา และบริบททางวัฒนธรรมท้องถิ่น

ทำไมมันจึงสำคัญสำหรับธุรกิจไทย: กลยุทธ์ AI แห่งชาติของไทยเน้นการพึ่งพาตนเองในความสามารถ AI สำหรับธุรกิจไทย นี่หมายถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์หลายประการ:

แรงจูงใจจากรัฐบาล: คาดหวังการลดหย่อนภาษี เงินช่วยเหลือ และการปฏิบัติพิเศษสำหรับธุรกิจที่ใช้โซลูชัน AI ที่พัฒนาโดยไทยและศูนย์ข้อมูลไทย

ข้อกำหนดกฎระเบียบ: คาดการณ์กฎระเบียบที่กำหนดให้ภาคส่วนบางภาค (รัฐบาล การเงิน สุขภาพ) ใช้โครงสร้างพื้นฐาน Sovereign AI สำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน

ความได้เปรียบในการแข่งขัน: โซลูชัน AI ของไทยที่เข้าใจความแตกต่างทางภาษาไทย บริบททางวัฒนธรรม และแนวปฏิบัติทางธุรกิจในท้องถิ่นจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลสากลทั่วไปสำหรับงานเฉพาะของไทย

ผลกระทบในโลกจริงสำหรับปี 2026:

• ธนาคาร: ธนาคารไทยต้องใช้ AI ที่อยู่ในไทยสำหรับการให้คะแนนเครดิตและการตรวจจับการฉ้อโกงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลพลเมือง
• สุขภาพ: โรงพยาบาลบังคับให้ใช้ AI อธิปไตยสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย รับประกันการปฏิบัติตามข้อมูลความเป็นส่วนตัว
• บริการรัฐ: ระบบ E-Government ให้ความสำคัญกับโมเดลภาษาไทยที่เข้าใจคำศัพท์ราชการ
• การศึกษา: สถาบันการศึกษาไทยใช้ผู้สอน AI ฝึกอบรมบนหลักสูตรไทยและวิธีการสอน
• Legal Tech: สำนักงานกฎหมายใช้ AI ฝึกอบรมเฉพาะบนระบบกฎหมายไทย คำพิพากษา และกรอบกฎระเบียบ

ระบบนิเวศ Sovereign AI ของไทย:

• NSTDA: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติพัฒนาโมเดลพื้นฐาน
• สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (DEPA): สนับสนุนสตาร์ทอัพ AI และโครงสร้างพื้นฐาน
• โครงสร้างพื้นฐาน Cloud ของไทย: ระบบนิเวศที่เติบโตของศูนย์ข้อมูลและบริการ Cloud ของไทย
• โมเดลภาษาไทย: LLM เฉพาะทางเช่น Chinda ของ iApp Technology ออกแบบสำหรับบริบททางธุรกิจไทย

สิ่งที่บริษัทไทยควรทำตอนนี้:

1. ประเมิน AI อธิปไตยกับ AI โลก: กำหนดว่าแอปพลิเคชันใดต้องการโครงสร้างพื้นฐานอธิปไตยกับแอปพลิเคชันใดสามารถใช้บริการระหว่างประเทศ
2. มีส่วนร่วมกับระบบนิเวศ AI ของไทย: เป็นพันธมิตรกับผู้ให้บริการ AI ท้องถิ่น เข้าร่วมในคอนซอร์เซียมอุตสาหกรรม มีส่วนร่วมในความคิดริเริ่มข้อมูลท้องถิ่น
3. เตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ: ติดตามนโยบายของรัฐบาลและเตรียมกลยุทธ์การปฏิบัติตาม
4. ลงทุนใน AI ภาษาไทย: ให้ความสำคัญกับโซลูชันที่ออกแบบเฉพาะสำหรับภาษาไทยและบริบททางวัฒนธรรม
5. สร้างความเชี่ยวชาญในท้องถิ่น: พัฒนาความสามารถภายในสำหรับการปรับใช้และบำรุงรักษาระบบ AI อธิปไตย

ที่ iApp Technology Chinda LLM ของเราแสดงถึงแนวทาง Sovereign AI นี้ - โมเดลที่ออกแบบเฉพาะสำหรับภาษาไทย ฝึกอบรมบนข้อมูลไทย และปรับใช้บนโครงสร้างพื้นฐานไทย รับประกันทั้งประสิทธิภาพที่เหนือกว่าสำหรับบริบทไทยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดอธิปไตยข้อมูล

7. Sustainability AI กลายเป็นความสำคัญต่อธุรกิจ

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น: ปี 2026 จะเป็นปีที่ความยั่งยืนเปลี่ยนจากความรับผิดชอบต่อสังคมขององค์กรไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญต่อธุรกิจ กฎระเบียบใหม่ ข้อกำหนดของนักลงทุน และความคาดหวังของผู้บริโภคกำลังทำให้ประสิทธิภาพด้านสิ่งแวดล้อมวัดได้ รายงานได้ และเป็นสาระสำคัญทางการเงิน

AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการจัดการความยั่งยืน:

• AI บัญชีคาร์บอน: การติดตามและรายงานการปล่อยคาร์บอนอัตโนมัติทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทาน
• AI เพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน: การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานแบบเรียลไทม์ในอาคาร โรงงาน และศูนย์ข้อมูล
• ความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทาน: AI ตรวจสอบซัพพลายเออร์สำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านสิ่งแวดล้อมและสังคม
• AI เศรษฐกิจหมุนเวียน: ระบบเพิ่มประสิทธิภาพวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ การรีไซเคิล และการลดของเสีย

ทำไมมันจึงสำคัญสำหรับธุรกิจไทย: ไทยมุ่งมั่นต่อความเป็นกลางทางคาร์บอนภายในปี 2050 และการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์ภายในปี 2065 ธุรกิจไทยที่มุ่งเน้นการส่งออกเผชิญกับข้อกำหนดความยั่งยืนที่เพิ่มขึ้นจากลูกค้าระหว่างประเทศ กลไกการปรับคาร์บอนชายแดนของสหภาพยุโรปและคำสั่งการรายงานความยั่งยืนขององค์กรส่งผลกระทบต่อผู้ส่งออกไทย

นอกจากนี้ ความเสี่ยงของไทยต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (น้ำท่วม ภัยแล้ง ผลกระทบทางการเกษตร) ทำให้ความยั่งยืนไม่เพียงแค่มีจริยธรรมแต่เป็นเรื่องของการอยู่รอดสำหรับความยั่งยืนของธุรกิจระยะยาว

แอปพลิเคชันในโลกจริงสำหรับปี 2026:

• การผลิต: AI เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตเพื่อลดการใช้พลังงานและของเสียในขณะที่รักษาคุณภาพ
• เกษตรกรรม: AI การเกษตรอัจฉริยะสร้างสมดุลระหว่างผลผลิตกับการอนุรักษ์น้ำและสุขภาพดิน
• โลจิสติกส์: AI เพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางลดการใช้เชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษในขณะที่รักษาประสิทธิภาพการจัดส่ง
• อาคาร: AI อาคารอัจฉริยะจัดการ HVAC แสงสว่าง และระบบพลังงานเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
• ห่วงโซ่อุปทาน: AI ติดตามแนวปฏิบัติด้านสิ่งแวดล้อมของซัพพลายเออร์และระบุทางเลือกที่ยั่งยืน

ผลกระทบทางการเงิน: บริษัทที่มีประสิทธิภาพความยั่งยืนที่แข็งแกร่งกำลังเห็นผลประโยชน์ที่จับต้องได้:

• ต้นทุนพลังงานต่ำกว่า 25-30% ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพขับเคลื่อนด้วย AI
• การเข้าถึงการเงินสีเขียวในอัตราพิเศษ
• มูลค่าที่สูงขึ้นจากนักลงทุนที่เน้น ESG
• ความได้เปรียบในการแข่งขันในการประกวดราคาที่ต้องการข้อมูลรับรองความยั่งยืน

สิ่งที่บริษัทไทยควรทำตอนนี้:

1. ประเมินประสิทธิภาพปัจจุบัน: วัดรอยเท้าคาร์บอนปัจจุบัน การใช้พลังงาน และการสร้างของเสีย
2. ระบุโอกาสการเพิ่มประสิทธิภาพ: กำหนดว่า AI สามารถขับเคลื่อนการปรับปรุงความยั่งยืนด้วย ROI ที่เป็นบวกได้ที่ไหน
3. ปรับใช้ Sustainability AI: เริ่มด้วยพื้นที่ที่ส่งผลกระทบสูง (การจัดการพลังงาน การตรวจสอบห่วงโซ่อุปทาน การลดของเสีย)
4. เตรียมพร้อมสำหรับข้อกำหนดการรายงาน: สร้างระบบเพื่อติดตามและรายงานตัวชี้วัดความยั่งยืนเมื่อกฎระเบียบเข้มงวดขึ้น
5. รวมความยั่งยืนเข้ากับกลยุทธ์: ทำให้ประสิทธิภาพด้านสิ่งแวดล้อมเป็น KPI ควบคู่ไปกับตัวชี้วัดทางการเงิน

ข้อมูลเชิงลึก: ในปี 2026 Sustainability AI จะไม่เกี่ยวกับความคิดริเริ่มขององค์กรที่รู้สึกดี - แต่จะเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การลดต้นทุน และการจัดตำแหน่งการแข่งขัน

เตรียมองค์กรของคุณ: แผนที่ความพร้อมปี 2026

การทำความเข้าใจเทรนด์เจ็ดประการเหล่านี้เป็นเพียงขั้นตอนแรก ธุรกิจไทยต้องการแนวทางที่เป็นระบบเพื่อการเตรียมพร้อม นี่คือแผนที่ปฏิบัติได้:

ไตรมาส 4 2025: การประเมินและการวางแผน

การตรวจสอบเทคโนโลยี

• สำรวจ Technology Stack ปัจจุบันและระบุช่องว่างที่สัมพันธ์กับเทรนด์ปี 2026
• ประเมินความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลสำหรับ Edge AI, การประมวลผล Multimodal และข้อกำหนดอธิปไตย
• ประเมินท่าทางความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับภัยคุกคามควอนตัม

การประเมินทักษะ

• ระบุช่องว่างทักษะใน AI, Edge Computing, ระบบ Multimodal และความรู้ควอนตัม
• สร้างแผนการฝึกอบรมสำหรับทีมที่มีอยู่
• ระบุบทบาทที่ต้องการการจ้างภายนอกหรือความร่วมมือ

ลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์

• กำหนดว่าเทรนด์ทั้งเจ็ดประการใดมีความสำคัญมากที่สุดสำหรับอุตสาหกรรมและโมเดลธุรกิจของคุณ
• จัดสรรงบประมาณสำหรับโปรแกรมนำร่องและการอัพเกรดโครงสร้างพื้นฐาน
• สร้างการสนับสนุนจากผู้บริหารและทีมข้ามสายงาน

ไตรมาส 1-2 2026: การนำร่องและการทดลอง

นำร่องที่มีเป้าหมาย

• เปิดตัว 2-3 โปรแกรมนำร่องที่มุ่งเน้นที่จัดการกับเทรนด์ลำดับความสำคัญสูงสุด
• ตั้งตัวชี้วัดความสำเร็จและไทม์ไลน์ที่ชัดเจน
• จดบันทึกการเรียนรู้สำหรับการขยายที่กว้างขึ้น

การสร้างระบบนิเวศ

• มีส่วนร่วมกับพันธมิตรเทคโนโลยีสำหรับ Sovereign AI, Edge Computing หรือความสามารถเฉพาะทาง
• เข้าร่วมคอนซอร์เซียมอุตสาหกรรมและหน่วยงานมาตรฐาน
• เข้าร่วมในความคิดริเริ่มการดิจิทัลของรัฐบาล

การพัฒนาทักษะ

• เริ่มโปรแกรมการฝึกอบรมอย่างเป็นระบบสำหรับเทคโนโลยีลำดับความสำคัญ
• ส่งทีมไปที่การประชุมและหลักสูตรการฝึกอบรม
• สร้างกลไกการแบ่งปันความรู้ภายใน

ไตรมาส 3-4 2026: ขยายและบูรณาการ

การปรับใช้ Production

• เปลี่ยนนำร่องที่ประสบความสำเร็จไปสู่ระบบ Production
• รวมความสามารถใหม่กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่
• สร้างกระบวนการตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

• วัดผลกระทบทางธุรกิจของเทคโนโลยีใหม่
• ทำซ้ำตามผลลัพธ์และความคิดเห็นของผู้ใช้
• ติดตามการพัฒนาเทคโนโลยีและปรับกลยุทธ์

การเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรม

• ยอมรับและให้รางวัลการนำเทคโนโลยีมาใช้และนวัตกรรม
• สื่อสารชัยชนะทั่วทั้งองค์กร
• สร้างแชมป์เปี้ยนภายในและศูนย์ความเชี่ยวชาญ

ผลกระทบเฉพาะอุตสาหกรรม

อุตสาหกรรมที่แตกต่างกันจะประสบเทรนด์เหล่านี้แตกต่างกัน นี่คือสิ่งที่ต้องให้ความสำคัญ:

บริการทางการเงิน

โฟกัสลำดับความสำคัญ: การเข้ารหัสที่พร้อมรับควอนตัม, Sovereign AI, Agentic AI สำหรับการปฏิบัติตาม ไทม์ไลน์: เร่งด่วน - ข้อกำหนดกฎระเบียบจะเร่งตัว การดำเนินการสำคัญ: โยกย้ายไปยังการเข้ารหัสหลังควอนตัม ปรับใช้ AI ที่อยู่ในไทย ทำให้การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นอัตโนมัติ

การผลิต

โฟกัสลำดับความสำคัญ: Edge AI สำหรับการควบคุมคุณภาพ, Sustainability AI, ระบบ Multimodal ไทม์ไลน์: ลำดับความสำคัญสูง - ความได้เปรียบในการแข่งขันทวีคูณอย่างรวดเร็ว การดำเนินการสำคัญ: ปรับใช้ Vision AI ที่ Factory Edge เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน รวมการตรวจสอบความยั่งยืนของซัพพลายเออร์

ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ

โฟกัสลำดับความสำคัญ: Personal AI สำหรับบริการลูกค้า, ความเข้าใจ Multimodal, ระบบ Agentic ไทม์ไลน์: ระยะกลาง - ความได้เปรียบด้านประสบการณ์ลูกค้าสร้างขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป การดำเนินการสำคัญ: นำไปใช้ AI ผู้ช่วยลูกค้า ปรับใช้การค้นหาภาพและการจดจำผลิตภัณฑ์ ทำให้การจัดการสินค้าคงคลังเป็นอัตโนมัติ

สุขภาพ

โฟกัสลำดับความสำคัญ: Sovereign AI สำหรับข้อมูลผู้ป่วย, การวินิจฉัย Multimodal, การปรับใช้ Edge สำหรับพื้นที่ชนบท ไทม์ไลน์: เร่งด่วน - ข้อกำหนดกฎระเบียบและการเข้าถึง การดำเนินการสำคัญ: ใช้ AI ที่อยู่ในไทยสำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน นำไปใช้การสนับสนุนการวินิจฉัย Multimodal ปรับใช้ระบบ Edge สำหรับคลินิกห่างไกล

รัฐบาลและภาคสาธารณะ

โฟกัสลำดับความสำคัญ: Sovereign AI, การเข้าถึงได้, การติดตามความยั่งยืน ไทม์ไลน์: ระยะกลาง - การพัฒนานโยบายและวงจรการจัดซื้อ การดำเนินการสำคัญ: ให้ความสำคัญกับผู้ให้บริการ AI ของไทย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าบริการทำงานสำหรับพลเมืองทุกคน วัดและรายงานผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อม

สรุป: ลงมือทำตอนนี้หรือตกหล่น

ปี 2026 จะแยกผู้นำเทคโนโลยีออกจากผู้ตามหลังในภูมิทัศน์ธุรกิจไทย เทรนด์ที่ระบุไว้ข้างต้นไม่ใช่ความเป็นไปได้ที่ห่างไกล - พวกเขาเป็นวิถีที่สังเกตได้ซึ่งกำลังเคลื่อนไหวอยู่แล้ว

บริษัทไทยมีทางเลือก:

• เป็นผู้นำ: เริ่มเตรียมพร้อมตอนนี้ ทดลองในไตรมาส 4 2025/ไตรมาส 1 2026 บรรลุการปรับใช้ Production ภายในกลางปี 2026
• ติดตาม: รอดูว่าคู่แข่งทำอะไร รีบจับให้ทันในช่วงปลายปี 2026/2027 ยอมรับความเสียเปรียบในการแข่งขัน
• ตกหล่น: เพิกเฉยต่อเทรนด์เหล่านี้ เผชิญกับความล้าสมัย ดิ้นรนเพื่อความอยู่รอดในเศรษฐกิจที่เปลี่ยนผ่านด้วย AI

การลงทุนที่ต้องการมีความสำคัญแต่จัดการได้ ต้นทุนของการไม่ดำเนินการเป็นหายนะ

โอกาส AI 2.6 ล้านล้านบาทของไทย การสนับสนุนจากรัฐบาล 25,000 ล้านบาท และการจัดตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้สร้างเงื่อนไขที่เอื้ออำนวยสำหรับธุรกิจที่ดำเนินการอย่างเด็ดขาด แต่ความได้เปรียบเหล่านี้จะไม่รอผู้ที่ไม่พร้อม

คำถามไม่ใช่ว่าเทรนด์ทั้งเจ็ดประการเหล่านี้จะเปลี่ยนโฉมธุรกิจไทยหรือไม่ - แต่คือว่าบริษัทของคุณจะพร้อมเมื่อพวกเขาทำหรือไม่

ที่ iApp Technology เรามุ่งมั่นที่จะช่วยธุรกิจไทยนำทางการเปลี่ยนแปลงนี้ ไม่ว่าผ่าน Chinda LLM อธิปไตยของเรา โซลูชันการประมวลผลเอกสาร Multimodal ของเรา การปรับใช้ Edge AI ของเรา หรือการให้คำปรึกษาองค์กรของเรา เรามุ่งเน้นทำให้เทคโนโลยีขั้นสูงเข้าถึงได้และใช้งานได้จริงสำหรับบริษัทไทยทุกขนาด

อนาคตมาถึงเร็วกว่าที่เราคาดหวัง ปี 2026 อยู่ห่างออกไปเพียงไม่กี่เดือน เวลาที่จะเตรียมพร้อมคือตอนนี้

---

เกี่ยวกับผู้เขียน

ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร เป็น CEO และผู้ก่อตั้ง iApp Technology ผู้ให้บริการโซลูชัน Sovereign AI ชั้นนำสำหรับองค์กรไทย ด้วยประสบการณ์กว่า 15 ปีในปัญญาประดิษฐ์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเทคโนโลยีองค์กร ดร.กอบกฤตย์ อยู่แนวหน้าของการนำเทคโนโลยี AI ขั้นสูงมาสู่ตลาดไทย เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และเป็นวิทยากรบ่อยครั้งเกี่ยวกับเทรนด์เทคโนโลยีและการเปลี่ยนผ่านดิจิทัล งานของเขามุ่งเน้นการพัฒนาโซลูชัน AI ที่เคารพภาษา วัฒนธรรม และอธิปไตยของไทยในขณะที่ส่งมอบประสิทธิภาพระดับโลก

อ้างอิง

1. Fortune Business Insights, "Edge AI Market Size, Share & Growth Report, 2024-2032"
2. Gartner, "Top Strategic Technology Trends for 2026", October 2025
3. McKinsey & Company, "The Economic Potential of Generative AI and Agents", 2025
4. IBM, "Quantum Computing Roadmap and Post-Quantum Cryptography", 2025
5. NIST, "Post-Quantum Cryptography Standardization", 2024
6. NSTDA Thailand, "National AI Strategy and Sovereign AI Development Plan", 2025
7. Access Partnership, "Thailand's AI Economy: 2030 Projections", 2025
8. World Economic Forum, "The Future of Jobs Report 2025"
9. Thai Chamber of Commerce, "Skills Gap and Technology Adoption Survey", 2025
10. International Energy Agency, "AI for Energy Efficiency and Sustainability", 2025