การ์ทเนอร์เตือน "จุดบอดอันตราย GenAI" คลื่นใต้น้ำทำลายความสำเร็จองค์กร

อรุณ จันทรเศกการัน รองประธานนักวิเคราะห์การ์ทเนอร์ เปิดเผยว่า แม้เทคโนโลยี GenAI จะพัฒนารุดหน้าอย่างรวดเร็ว พร้อมความคาดหวังสูงจากองค์กร แต่ซีไอโอกำลังเผชิญความท้าทายจาก "จุดบอดสำคัญ" ที่มักถูกมองข้าม

5 จุดบอดคุกคามความสำเร็จระยะยาว
การ์ทเนอร์ระบุว่า องค์กรส่วนใหญ่ให้ความสำคัญกับความท้าทายเร่งด่วนอย่างคุณค่าทางธุรกิจ ความปลอดภัย และความพร้อมข้อมูล แต่มักมองข้ามผลกระทบระดับรองที่ไม่ชัดเจนตั้งแต่แรก ได้แก่ Shadow AI หนี้ทางเทคนิค การเสื่อมถอยของทักษะ ความต้องการอธิปไตยข้อมูล และปัญหา Vendor Lock-In ซึ่งล้วนเป็น "คลื่นใต้น้ำ" ที่บ่อนทำลายความสำเร็จในระยะยาว

การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่า ภายในปี 2573 จุดบอดเหล่านี้จะสร้างเส้นแบ่งระหว่างองค์กรที่นำ AI มาใช้ได้อย่างปลอดภัยและมีกลยุทธ์ กับองค์กรที่ติดกับดัก ล้าหลัง หรือถูกรบกวนจากภายใน

1. Shadow AI ระเบิด - พนักงานแอบใช้เครื่องมือต้องห้าม
ผลสำรวจผู้นำด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ 302 ราย (มี.ค.-พ.ค. 2568) เผยว่า 69% ขององค์กรสงสัยหรือมีหลักฐานว่าพนักงานกำลังใช้ GenAI สาธารณะที่ต้องห้าม
การใช้เครื่องมือ AI ที่ไม่ได้รับอนุญาตอาจนำไปสู่การละเมิดทรัพย์สินทางปัญญา การเปิดเผยข้อมูล และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2573 มากกว่า 40% ขององค์กรจะเผชิญเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เชื่อมโยงกับ Shadow AI
แนวทางแก้ไข: ซีไอโอควรกำหนดนโยบายชัดเจนสำหรับการใช้เครื่องมือ AI ทั่วองค์กร ตรวจสอบกิจกรรม Shadow AI เป็นประจำ และบูรณาการการประเมินความเสี่ยง GenAI เข้ากับกระบวนการประเมินและตรวจสอบ SaaS

2. หนี้ทางเทคนิคกัดกร่อนผลตอบแทน
การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2573 องค์กร 50% จะเผชิญการอัปเกรด AI ที่ล่าช้าและ/หรือต้นทุนการบำรุงรักษาที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากหนี้ทางเทคนิคของ GenAI ที่ไม่ได้รับการจัดการ
แม้องค์กรจะตื่นเต้นกับความเร็วของ GenAI แต่ต้นทุนสูงในการบำรุงรักษา แก้ไข หรือปรับเปลี่ยนสิ่งที่ AI สร้างขึ้น (โค้ด เนื้อหา การออกแบบ) อาจกัดกร่อนผลตอบแทนที่คาดหวัง
แนวทางแก้ไข: จัดทำมาตรฐานชัดเจนสำหรับการตรวจสอบและจัดทำเอกสารสินทรัพย์ที่ AI สร้างขึ้น และติดตามตัวชี้วัดหนี้สินทางเทคนิคในแดชบอร์ดไอที

3. ความต้องการอธิปไตยข้อมูลเพิ่มสูง
การ์ทเนอร์คาดว่า ภายในปี 2571 รัฐบาล 65% ทั่วโลกจะนำข้อกำหนดด้านอธิปไตยทางเทคโนโลยีมาใช้ เพื่อเพิ่มความเป็นอิสระและป้องกันการแทรกแซงด้านกฎระเบียบจากต่างแดน
ข้อจำกัดด้านกฎระเบียบเกี่ยวกับการแบ่งปันข้อมูลข้ามประเทศสามารถชะลอการปรับใช้ AI ทั่วองค์กร เพิ่ม TCO (Total Cost of Ownership) และส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่เหมาะสม
แนวทางแก้ไข: สร้างอธิปไตยข้อมูลเข้าไปในกลยุทธ์ AI ตั้งแต่เริ่มต้น ให้ทีมกฎหมายเข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่เนิ่นๆ และเลือกผู้ให้บริการที่ตอบสนองความต้องการด้านอธิปไตยข้อมูลและ AI

4. ทักษะมนุษย์เสื่อมถอย
การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจกัดกร่อนความเชี่ยวชาญ การตัดสินใจ และความรู้โดยนัยของมนุษย์ที่มีความสำคัญและไม่สามารถถ่ายทอดหรือทดแทนได้ง่าย
การเสื่อมถอยนี้เกิดขึ้นค่อยเป็นค่อยไปและมักไม่มีใครสังเกตเห็น ผู้บริหารอาจไม่รับรู้ถึงความเสี่ยงจนกว่าองค์กรจะมีปัญหาในการทำงานเมื่อไม่ได้ใช้งาน AI หรือเมื่อ AI ล้มเหลวและต้องใช้สัญชาตญาณมนุษย์
แนวทางแก้ไข: ระบุว่าการตัดสินใจและงานที่เกิดจากฝีมือมนุษย์นั้นมีความจำเป็นในด้านใด และออกแบบโซลูชัน AI เพื่อเสริม ไม่ใช่แทนที่ทักษะเหล่านี้

5. ติดกับดัก Vendor Lock-In
องค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์ GenAI ในวงกว้างมักเลือกผู้ให้บริการเพียงรายเดียวเพื่อความรวดเร็วและง่าย แต่การพึ่งพาเชิงลึกนี้ส่งผลกระทบต่อความคล่องตัวทางเทคนิคและอำนาจในการต่อรองด้านราคา เงื่อนไข หรือระดับการให้บริการในอนาคต

ผู้บริหารจำนวนมากมักประเมินความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูล โมเดล หรือเวิร์กโฟลว์ต่ำไป และยึดติดกับ API ที่ออกแบบเฉพาะจากผู้ให้บริการ

ดังนั้น เพื่อรักษาขีดความสามารถในการแข่งขันและความยืดหยุ่น ซีไอโอต้องจัดการทั้งความท้าทายที่มองเห็นได้และความเสี่ยงที่ซ่อนเร้นในการนำ GenAI มาใช้ พร้อมจัดลำดับความสำคัญเพื่อแก้ไขจุดบอดเหล่านี้ได้อย่างเหมาะสม มิฉะนั้น องค์กรอาจตกเป็นเหยื่อของ "คลื่นใต้น้ำ" ที่บ่อนทำลายความสำเร็จในระยะยาวได้