10 เทรนด์เทคโนโลยียุทธศาสตร์ประจำปี 2026 จาก Gartner

ในปี 2025 นี้เราต่างก็ได้เห็นการเติบโตของ AI ที่โตกันแบบก้าวกระโดด องค์กรต่าง ๆ ได้มีการนำ AI มาช่วยงานเชิงกลยุทธ์กันอย่างเต็มรูปแบบ ทำให้วิธีทำงานเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง แล้วในปี 2026 เทคโนโลยีไปทางไหน? องค์กรจะต้องเจอกับอะไรบ้าง? เรามาหาคำตอบกัน

จากข้อมูลของ Gartner เรื่อง “Top 10 Strategic Technology Trends for 2026” ชี้ให้เห็นว่าเรากำลังเข้าสู่ยุคที่ “AI-powered” และ “Hyperconnected” อย่างแท้จริง

หมายความว่าโครงสร้างพื้นฐานเดิม ๆ จะไม่สามารถรองรับความต้องการขององค์กรยุคใหม่ได้อีกต่อไป ระบบต้องเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น ปลอดภัยขึ้น และต้องทำงานร่วมกับ AI ได้ ดังนั้นปี 2026 จึงไม่ใช่เพียงการ “อัปเกรดเทคโนโลยี” แต่คือปีที่องค์กรต้องคิดใหม่ ทำใหม่ ตั้งแต่การพัฒนา การใช้ข้อมูล ไปจนถึงการป้องกันความเสี่ยงระดับโลกเพื่อให้แข่งขันได้อย่างยั่งยืน

ซึ่ง Gartner ได้แบ่งเทรนด์ทั้งหมดออกเป็น 3 กลุ่มใหญ่ ได้แก่ The Architect, The Synthesist และ The Vanguard เพื่อให้องค์กรเห็นว่าต้องพัฒนา “ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานไปจนถึงการกำกับดูแล” ไม่ใช่แค่เลือกใช้เทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่งเท่านั้น

กลุ่มที่ 1: The Architect – วางรากฐานระบบเพื่อโลก AI

มาที่กลุ่มแรกก่อนเลย “The Architect” การวางรากฐานระบบให้พร้อมสำหรับโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI

1) AI-Native Development Platforms แพลตฟอร์มพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เกิดมาเพื่อ AI ตั้งแต่ต้นทาง

เทรนด์แรกของปี 2026 เป็นการเปลี่ยนวิธีการทำซอฟต์แวร์ไปอย่างสิ้นเชิง โดย AI-Native Development Platforms หรือแพลตฟอร์มที่ใช้ AI เป็น “แกนกลาง” ของเวิร์กโฟลว์การสร้างซอฟต์แวร์ทั้งหมด ตั้งแต่ วิเคราะห์ ออกแบบ สร้าง ดูแลปรับปรุง และทดสอบซอฟต์แวร์เอง ทำทั้งหมดได้ในระบบเดียวกัน

แพลตฟอร์มลักษณะนี้ครอบคลุมตั้งแต่

เครื่องมือแบบ “One-shot” ที่สร้างแอปจากเพียง Prompt เดียว
การพัฒนาแบบ “Vibe Coding” ที่ไม่ต้องมีความรู้โค้ดลึกๆ ก็สร้างแอปได้
ไปจนถึง “AI Agents” หลายตัวที่ทำงานร่วมกับ Dev เหมือนเป็นทีมเสริม

โดย Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 : 80% ขององค์กรจะลดทีมขนาดใหญ่ลง และหันมาใช้ทีมพัฒนาขนาดเล็กที่มี AI เสริมกำลัง

2) AI Supercomputing Platforms แพลตฟอร์มการประมวลผลที่มีพลังสูงเพื่อขับเคลื่อน AI ระดับองค์กร

เมื่อองค์กรเริ่มใช้ AI เป็นหัวใจของการพัฒนาและการดำเนินงาน ขั้นตอนต่อมาที่หลีกเลี่ยงไม่ได้คือการมี “พลังประมวลผล” ที่มากพอจะรองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่และงานประมวลผลที่ซับซ้อน Gartner จึงยกให้ AI Supercomputing Platforms เป็นเทรนด์สำคัญลำดับที่สองของปี 2026 เพราะมันคือหลักกุญแจของการสร้าง AI ที่มีประสิทธิภาพสูงและตอบสนองงานระดับองค์กรได้จริง

แพลตฟอร์มนี้รวมทุกเทคโนโลยีประมวลผลขั้นสูงไว้ด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็น

GPU ระดับสูง สำหรับงาน Parallel Computing
CPU หลายคอร์ สำหรับงานทั่วไป
AI Accelerators (ASICs) ที่สร้างขึ้นเพื่อเร่งความเร็ว AI โดยเฉพาะ
Quantum Computing ที่เริ่มเข้ามามีบทบาท
Neuromorphic Chips สำหรับงานคำนวณเชิงสติปัญญา

ทั้งหมดถูกจัดการด้วยซอฟต์แวร์ orchestration แบบ unified เพื่อให้ใช้งานเหมือนอยู่บนแพลตฟอร์มเดียว

3) Confidential Computing การปกป้องข้อมูล “ระหว่างการประมวลผล” เพื่อความปลอดภัยสูงสุด

เมื่อองค์กรเริ่มใช้ AI มากขึ้น สิ่งที่เราจะต้องมาให้ความสำคัญก็คือ “ข้อมูล” ข้อมูลที่ใช้ในการเทรน วิเคราะห์ หรือส่งต่อข้ามระบบกันไปกันมา ต่างมีความเสี่ยงและต้องระวังเพิ่มมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการเงิน โมเดลลับ หรือ Intellectual Property ต่าง ๆ ปกติเราก็ดูแล ป้องกันข้อมูล “ขณะจัดเก็บ” (Data at Rest) และ “ขณะส่งผ่านเครือข่าย” (Data in Transit) ได้ดีระดับหนึ่งแล้ว

แต่ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดในยุค AI คือ ข้อมูลระหว่างกำลังถูกประมวลผล (Data in Use) เพราะเป็นช่วงเวลาที่ข้อมูลถูกถอดรหัสและพร้อมถูกเข้าถึงมากที่สุด ทั้งจากผู้โจมตี, ผู้ดูแลระบบ, หรือแม้แต่ Cloud Provider เอง นี่คือเหตุผลที่ Gartner ยกให้ Confidential Computing เป็นเทรนด์อันดับสามของปี 2026 โดย Confidential Computing จะใช้เทคโนโลยี Trusted Execution Environment (TEE) เพื่อสร้าง “พื้นที่ประมวลผลปลอดภัย” ที่กันไม่ให้บุคคลใดก็ตาม แม้แต่ผู้ให้บริการ Cloud เข้าถึงข้อมูลขณะกำลังประมวลผล

หากกลุ่ม The Architect คือการวางรากฐานให้ระบบพร้อมสำหรับโลก AI กลุ่ม The Synthesist คือขั้นตอนต่อมาที่องค์กรต้อง “ต่อยอด” จากพื้นฐานดังกล่าวไปสู่การสร้างคุณค่าใหม่ ผ่านการผสานเทคโนโลยีหลากหลายเข้าด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็น AI หลายโมเดล, ระบบอัตโนมัติ, หุ่นยนต์, หรือข้อมูลเชิงลึกจากหลายแหล่ง ทั้งหมดนี้รวมตัวกันเพื่อสร้างความสามารถที่องค์กรไม่เคยทำได้มาก่อน

กลุ่มที่ 2: The Synthesist – ผสานเทคโนโลยีสร้างคุณค่าใหม่

4) Multiagent Systems (MAS) ระบบ AI หลายตัวที่ทำงานร่วมกันเหมือนเป็นทีมงานครบชุด

ข้อจำกัดหนึ่งของโมเดล AI แบบเดี่ยว ๆ คือ “มันเก่งแค่บางอย่าง แต่ไม่สามารถทำทุกอย่างได้พร้อมกัน” และนี่คือที่มาของเทรนด์ Multiagent Systems หรือ MAS

ปกติแล้วในการออกแบบ AI Agent เราจะพยายามออกแบบให้ AI เก่งเฉพาะกับงานนั้น ๆ ที่ Task ที่รับผิดชอบของตัวเอง แล้วเราค่อยทำระบบที่เอา AI Agents เหล่านี้มาทำงานร่วมกัน

โดย Gartner ได้มีการระบุว่าองค์กรทั่วโลกกำลังให้ความสนใจ MAS เพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดด โดยมีจำนวนการสอบถามเกี่ยวกับ MAS เพิ่มขึ้น 1,445% ระหว่างปี 2024–2025 ซึ่งสะท้อนว่าตลาดกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว

ซึ่ง MAS จะสร้างผลกระทบในหลายภาคส่วน เช่น

โลจิสติกส์: วางเส้นทาง + ประเมินสต็อก + คาดการณ์ดีมานด์แบบเรียลไทม์
การพัฒนาแอป: Agent วิเคราะห์ฟีเจอร์ → Agent เขียนโค้ด → Agent ทดสอบ → Agent deploy
งานด้านเอกสาร: เตรียมข้อมูล → เขียน → ตรวจ → ส่งอนุมัติ อัตโนมัติทั้งหมด

5) Domain-Specific Language Models (DSLMs) โมเดล AI เฉพาะด้านที่แม่นยำกว่า ปลอดภัยกว่า และพร้อมใช้งานจริงในองค์กร

หลังจากที่โลกได้สัมผัสความสามารถของ LLM แบบทั่วไป เช่น ChatGPT หรือ Gemini หลายองค์กรก็พบว่า แม้โมเดลระดับใหญ่จะเก่งรอบด้าน แต่เมื่อถึงเวลานำมาใช้งานจริงในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง เช่น การแพทย์ การเงิน กฎหมาย พลังงาน หรือประกันภัย LLM ทั่วไปยัง “ไม่แม่นยำพอ” หรือ “ไม่สอดคล้องตามกฎระเบียบ”

ปัญหานี้มันเลยเป็นที่มาของเทรนด์ที่ 5 Domain-Specific Language Models (DSLMs) หรือโมเดลภาษาที่ถูกเทรนเฉพาะโดเมน เพื่อให้แม่นยำ ปลอดภัย และผ่านมาตรฐานของอุตสาหกรรมนั้น ๆ โดยตรง

โดย DSLMs จะต่างจากโมเดลทั่วไปตรงที่ DSLMs จะถูกเทรนด้วย ข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรม เอกสารเชิงกฎหมายหรือ compliance หรือข้อมูลที่เฉพาะทาง ส่วนนี้ทาง Gartner ก็คาดการณ์ว่า ภายในปี 2028: 30% ของโมเดล GenAI ที่องค์กรใช้งานจะเป็น DSLM และ 60% ของ workload AI จะรันบน on-prem หรือ on-device เพื่อรองรับความปลอดภัยและการควบคุมตามกฎหมาย

6) Physical AI การนำความฉลาดของ AI ออกจากจอมาใช้ในโลกจริง

เทรนด์ลำดับที่ 6 จาก Gartner คือการขยายขอบเขตของ AI จาก “ข้อมูลและซอฟต์แวร์” ไปสู่ โลกกายภาพ ผ่านหุ่นยนต์, โดรน, อุปกรณ์ IoT, ระบบอัตโนมัติ และยานยนต์อัจฉริยะ แนวคิดนี้คือ Physical AI คือการรวม AI รุ่นใหม่เข้ากับเซนเซอร์ มอเตอร์ และระบบควบคุมที่ทำให้ AI สามารถ “รับรู้–คิด–ลงมือทำ” ในสภาพแวดล้อมจริงได้เหมือนมนุษย์มากขึ้น

เมื่อ AI กลายเป็นโครงสร้างหลักขององค์กร การมีความสามารถด้านความปลอดภัย (Security), ความโปร่งใส (Transparency) และความไว้วางใจ (Trust) จะเป็นตัวชี้วัดว่าองค์กรจะเติบโตอย่างมั่นคงหรือจะต้องเจอกับความเสี่ยงรูปแบบใหม่ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน กลุ่มเทรนด์ The Vanguard จึงเป็นเหมือน “เกราะป้องกันระดับยุทธศาสตร์” สำหรับองค์กรที่ต้องการใช้งาน AI อย่างมั่นใจและสอดคล้องกับกฎระเบียบระดับโลก

เทรนด์ในกลุ่มนี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้บริหารมองเห็นว่า AI ไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพและนวัตกรรม แต่คือเรื่องความรับผิดชอบ ความปลอดภัย และความเชื่อมั่นของผู้ใช้ ซึ่งทั้งหมดคือสิ่งที่ธุรกิจจะขาดไม่ได้เลยในปี 2026 และนี่คือเทรนด์อันดับที่ 7

กลุ่มที่ 3: The Vanguard – เกราะป้องกันและจริยธรรมยุคดิจิทัล

7) Preemptive Cybersecurity ความปลอดภัยเชิงรุกที่ “ป้องกันก่อนเกิด” ไม่ใช่รอแก้ไขทีหลัง

ในยุคที่ภัยคุกคามไซเบอร์ถูกขับเคลื่อนด้วย AI และทำงานได้รวดเร็วกว่าเดิมหลายเท่า วิธีเดิม ๆ เริ่มไม่เพียงพออีกต่อไป นี่คือที่มาของเทรนด์ Preemptive Cybersecurity (PCS) ระบบความปลอดภัยเชิงรุกที่ “คาดการณ์ล่วงหน้า” และ “หยุดการโจมตีตั้งแต่ยังไม่เกิด”

Preemptive Cybersecurity ใช้เทคนิคสำคัญหลายอย่าง เช่น

Advanced Cyber Deception หลอกล่อแฮ็กเกอร์ด้วยระบบปลอม
Predictive Threat Intelligence คาดการณ์ภัยคุกคามจากข้อมูลแบบเรียลไทม์
Automated Moving Target Defense เปลี่ยนตำแหน่งและโครงสร้างระบบแบบอัตโนมัติเพื่อกันการเจาะระบบ
Preemptive Exposure Management ตรวจหาจุดอ่อนก่อนที่ผู้โจมตีจะทำ
Advanced Obfuscation ซ่อนโครงสร้างระบบและข้อมูลสำคัญจากการถูกย้อนรอย

8) Digital Provenance ยืนยันที่มาของข้อมูล ซอฟต์แวร์ และเนื้อหา AI เพื่อสร้างความเชื่อมั่นในยุคข้อมูลล้นโลก

เมื่อ AI สามารถสร้างเนื้อหา ข้อมูล ซอร์สโค้ด หรือแม้แต่ “ตัวตนปลอม” ได้อย่างแนบเนียนแล้ว สิ่งที่ตามมาคือความเสี่ยงด้าน ข้อมูลเท็จ (Disinformation), Deepfake, โค้ดที่มีช่องโหว่, และ โมเดล AI ที่ไร้ความโปร่งใส ก็ยิ่งเพิ่มสูงขึ้น ดังนั้นเทรนด์ที่สำคัญและมาเป็นลำดับที่ 8 จาก Gartner คือ Digital Provenance

Digital Provenance คือชุดเทคโนโลยีที่ใช้ในการ ตรวจสอบที่มาของซอฟต์แวร์ ข้อมูล โมเดล AI หรือเนื้อหาดิจิทัล ตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทาง เพื่อให้มั่นใจว่าทุกอย่างที่องค์กรใช้งานนั้น “มีที่มา ตรวจสอบได้ และไม่ถูกแก้ไขระหว่างทาง”

เทคโนโลยีที่สำคัญในหมวดนี้ ได้แก่

SBOM (Software Bill of Materials) รายการส่วนประกอบของซอฟต์แวร์ทั้งหมด
MLBOM (Machine Learning BOM) ระบุข้อมูลเทรนโมเดล, dataset, weight, process
Attestation Database ฐานข้อมูลบันทึกความถูกต้องพร้อมลายเซ็นดิจิทัล
Digital Watermarking ฝังลายน้ำลงในเนื้อหา AI-generated เพื่อให้ตรวจสอบย้อนกลับได้
Disinformation Security Tools ตรวจจับ deepfake, เนื้อหาปลอม, identity spoofing
Digital Rights Management for AI ควบคุมลิขสิทธิ์และสิทธิในการใช้งานข้อมูล

9) AI Security Platforms แพลตฟอร์มรักษาความปลอดภัยสำหรับ AI โดยเฉพาะ เพื่อป้องกันความเสี่ยงรุ่นใหม่ที่ระบบเดิมรับมือไม่ไหว

เมื่อองค์กรเริ่มใช้งาน AI ในระดับลึกมากขึ้น ทั้งจากบริการภายนอกอย่าง API ของผู้ให้บริการต่าง ๆ และจากโมเดลที่องค์กรสร้างเอง ความเสี่ยงรูปแบบใหม่ก็เพิ่มขึ้นตามมา ตั้งแต่ปัญหา Prompt Injection, Rogue AI Agents, ข้อมูลรั่วไหลจากโมเดล, ไปจนถึง AI ถูกใช้ผิดวัตถุประสงค์โดยพนักงานเอง ซึ่งระบบความปลอดภัยแบบเดิมไม่สามารถรับมือพฤติกรรมเหล่านี้ได้

นี่คือเหตุผลที่ Gartner ยกให้ AI Security Platforms (AISPs) เป็นเทรนด์สำคัญอันดับที่ 9 ในปี 2026 เพราะนี่คือ “แพลตฟอร์มรวมศูนย์” ที่สร้างขึ้นมาเพื่อปกป้อง AI โดยเฉพาะ ไม่ใช่การดัดแปลงระบบความปลอดภัยดั้งเดิมมาใช้กับ AI

โดยคำว่า AISPs จะต้องสามารถทำได้ทั้ง

ตรวจจับการใช้งาน AI ที่เสี่ยง (Risky AI Usage Detection)
ป้องกัน Prompt Injection / Jailbreak
ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง AI (AI Usage Control & Access Control)
ตั้ง Guardrails หลายโหมด (Multimodal Security Guardrails)
ตรวจจับ Agent ที่มีพฤติกรรมผิดปกติ (Rogue Agent Detection)
ตรวจหาข้อมูลอ่อนไหวที่อาจหลุดไปยังโมเดล
ทำ Security Testing อัตโนมัติสำหรับ AI Apps
ทำ Inventory และ Security Posture ของทุกบริการ AI ในองค์กร

10) Geopatriation การย้าย workload กลับสู่สภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยกว่าเพื่อลดความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์และกฎหมายข้อมูล

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โลกเผชิญกับความตึงเครียดด้านภูมิรัฐศาสตร์ (Geopolitics) มากขึ้นเรื่อย ๆ ไม่ว่าจะเป็นสงคราม การจำกัดการส่งออกเทคโนโลยี ความขัดแย้งด้านข้อมูลข้ามประเทศ รวมถึงกฎหมายด้านความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดขึ้นทั่วโลก สิ่งเหล่านี้ทำให้องค์กรเริ่มตั้งคำถามว่า “เราควรเก็บข้อมูลและระบบสำคัญไว้ที่ไหน เพื่อให้ปลอดภัยในระยะยาว?”

นี่คือที่มาของเทรนด์สุดท้าย Geopatriation ซึ่งหมายถึงการ ย้าย workload จาก hyperscale cloud ไปสู่สภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้มากกว่า เช่น

Sovereign Cloud (คลาวด์ที่ตั้งข้อมูลไว้ในประเทศโดยผู้ให้บริการที่ปฏิบัติตามกฎหมายท้องถิ่น)
Local/Regional Cloud Providers
On-premises หรือ Colocation
Isolated Cloud Region ที่ไม่ผูกกับประเทศที่มีความเสี่ยงด้านนโยบาย

โดย Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030: 75% ขององค์กรทั่วโลกจะทำ Geopatriation สำหรับบาง workload และ Hyperscaler ทั้งหลายจะเปิด “Sovereign Regions” เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับความต้องการนี้

อ่านมาถึงตรงนี้แล้ว เราจะเห็นได้ว่า โลกกำลังเคลื่อนเข้าสู่ยุคที่ AI ไม่ได้เป็นเพียงตัวช่วย แต่เป็นหัวใจของโครงสร้างธุรกิจอย่างเต็มที่ องค์กรใดที่สามารถปรับตัวได้เร็วและวางรากฐานดิจิทัลที่แข็งแรง ก็จะสามารถสร้างความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในยุค AI-powered นี้ได้อย่างแท้จริง

Cloud HM ในฐานะที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบโครงสร้างพื้นฐาน Cloud และ Hybrid Cloud พร้อมที่จะช่วยให้องค์กรของคุณคว้าโอกาสที่จะเกิดขึ้นมหาศาลนี้ เพื่อปรับกลยุทธ์การเปลี่ยนผ่านสู่ AI-first สนใจติดต่อเราได้ที่ Cloud HM