ช่วงเวลา 2-3 ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยี AI เริ่มได้รับความนิยม และเป็นที่พูดถึงกันมากขึ้นในวงกว้าง เพราะในหลายๆ ปีที่ผ่านมา โมเดล AI หลายตัวถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่อง รวมถึงองค์กรทั้งเล็กใหญ่ ก็ได้นำ AI เข้ามาใช้ในองค์กรกันมากขึ้นด้วย ทั้งช่วยใหทำงานง่ายขึ้น และประหยัดเวลาทำงานได้มากทีเดียว

ในปี 2025 นี้ ก็คาดว่า Generative AI จะมีการมีการพัฒนาที่ก้าวหน้าไปอีกขั้น และจะถูกนำมาช่วยในการทำงานในภาคธุรกิจมากขึ้น

บทความนี้ เราจะพาไปดู "3 อันดับ เทรนด์ Generative AI ที่น่าจับตามองในปี 2025" พร้อมอธิบายประเด็นสำคัญ และแนวโน้มอัปเดตล่าสุด

โดยบทความนี้ เป็นบทความที่แปลมาจากภาษาญี่ปุ่น จึงอาจมีการปรับเนื้อหา เพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจ และอ่านง่ายขึ้นค่ะ

บทความต้นฉบับ 2025年注目の生成AIトレンド3選を紹介！第1位は？

เราไปเริ่มดูกันเลยดีกว่าค่ะ กับ 3 อันดับ เทรนด์ Generative AI ที่น่าจับตามองในปี 2025!

อันดับ 3: LLM โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ยกระดับการใช้งานได้กว้างขึ้นกว่าเดิม

วิวัฒนาการของ LLM

• การเขียนขั้นสูง
  LLM มีความสามารถในการสร้างรายงาน หรือร่างวิจัยในหัวข้อที่มีความซับซ้อน ให้อยู่ในรูปแบบที่มนุษย์สามารถนำไปแก้ไขเพิ่มเติมต่อได้ง่ายๆ

• การวิเคราะห์ข้อมูล
  LLM มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากหลายมุมมอง และความสามารถในการดึงเทรนด์ หรือแนวโน้มออกมาใช้งานได้อย่างชาญฉลาด โดยในอนาคตคาดว่า โมเดล LLM จะถูกพัฒนาจนสามารถนำเสนอข้อมูลที่จำเป็นต่อการช่วยตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว และเข้าใจง่ายกว่าเดิม

• สนับสนุนการเขียนโปรแกรม
  ฟังก์ชันต่างๆ อย่าง การเขียนโค้ด การตรวจจับบั๊ก และ Refactoring code จะพัฒนาก้าวหน้ามากขึ้น ฟังชันก์เหล่านี้ไม่ได้ช่วยแค่เพิ่มความเร็วในการพัฒนาโปรแกรม แต่ยังส่งเสริมการเรียนรู้ด้านการเขียนโปรแกรมอีกด้วย

การเชื่อมโยงกับเทรนด์อื่นๆ

Multimodal AI, AI Agent และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แต่ละอย่างก็เป็นเทรนด์ที่สำคัญในตัวเองอยู่แล้ว แต่ถ้าจับโมเดลเหล่านี้มาทำงานร่วมกันแล้วละก็ จะยิ่งสร้างประโยชน์ใหม่ๆ ได้อีกมากมาย

ยกตัวอย่างเช่น ในอนาคตอันใกล้เราอาจเห็น AI Agent ซึ่งติดตั้ง Multimodal AI (ที่สามารถเข้าใจทั้งภาพและเสียง) ทำงานร่วมกับ LLM
เข้ามาช่วยตัดสินใจในเรื่องที่ซับซ้อน รวมถึงยังรองรับได้หลายภาษาก็เป็นได้

อันดับ 2: AI Agent ผู้ช่วยอัตโนมัติ

AI Agent คือระบบที่สามารถรวบรวมข้อมูลจากสภาพแวดล้อม และตัดสินใจทำงานเองได้อย่างอิสระ
ในปี 2025 นี้ AI อาจพัฒนาจากการเป็นแค่ "เครื่องมือช่วยเหลือ" ไปเป็น "Agent หรือระบบ ที่ทำงานได้อย่างอิสระ" หรืออาจกลายเป็นสิ่งที่เข้ามาช่วยสนับสนุนการทำงานของมนุษย์ได้อย่างเต็มตัวเลยก็ได้

ตัวอย่าง

• การเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน
  AI Agent ช่วยงานรูทีน อย่าง จัดการตารางเวลา และการตอบอีเมลได้แบบอัตโนมัติ ทำให้มนุษย์สามารถเอาเวลาไปทุ่มเทให้กับงานเชิงกลยุทธ์ได้มากขึ้น
• ตัวช่วยในการตัดสินใจ
  มีความเป็นไปได้ที่ AI Agent จะเข้ามาช่วยสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้มากขึ้น อย่างการประเมินความเสี่ยง และการวิเคราะห์แนวโน้มตลาด โดยอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
  ตัวอย่างเช่น AI Agent อาจเขียนรายงานก่อนการประชุมให้เราโดยอัตโนมัติ ทำให้ผู้เข้าร่วมประชุม สามารถเริ่มการอภิปรายด้วยความเข้าใจที่ตรงกัน ทั้งช่วยประหยัดเวลา และช่วยสร้างความสัมพันธ์อันดีอีกด้วย สุดยอดไปเลย!
• กิจกรรมเชิงสร้างสรรค์
  AI Agent อาจกลายเป็นกำลังสำคัญในการเพิ่มความเร็วให้กับธุรกิจ เพราะ AI Agent ได้รับความสนใจในฐานะตัวช่วยกระตุ้นความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ เช่น การช่วยระดมความคิดสำหรับธุรกิจใหม่ หรือช่วยสร้างแผนการเรียนรู้ เป็นต้น ซึ่งในสักวัน AI Agent อาจกลายเป็นส่วนสำคัญที่ช่วยผลักดันในการขยายธุรกิจก็ได้

วิถีการทำงานรูปแบบใหม่

คาดว่า AI Agent จะสามารถเรียนรู้ วิเคราะห์พฤติกรรม รวมถึงความชอบของผู้ใช้ เพื่อนำเสนอ และสนับสนุนการใช้งานที่เหมาะสมให้กับแต่ละบุคคลได้แน่นอน ยกตัวอย่างเช่น การจัดตารางเวลา หรือการจัดการงานต่างๆ ให้เราอัตโนมัติ โดยการวิเคราะห์ข้อมูล และนำมาปรับใช้ของ AI จะช่วยให้การทำงานของเรามีความยืดหยุ่น และมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิมหลายเท่า

อันดับ 1: Multimodal AI ตอบโจทย์ทุกการใช้งาน

มาถึงอันดับหนึ่งกันแล้ว กับ Multi-modal AI AI ที่สามารถวิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง

ยิ่งไปกว่านั้น ในปี 2025 ขอบเขตการใช้งาน Multi-modal AI อาจขยายกว้างขึ้น และอาจส่งผลกระทบในด้านที่ดีต่อการทำงาน และธุรกิจของเราแน่นอน

ตัวอย่างการใช้งาน Multi-modal AI

กรณีที่ 1: ยกระดับการบริการลูกค้า
ด้วยการผสมผสานระหว่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการจำเสียง อาจพัฒนาให้เกิดแชทบอทที่สื่อสารได้ราวกับคนจริงๆเลยก็ได้ และหากมีการเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีการรู้จำภาพ จะทำให้ระบบสามารถวิเคราะห์ และเข้าใจสภาพความเสียหาย หรือปัญหาทางเทคนิคได้ทันทีเมื่อลูกค้าส่งรูปภาพมาให้

กรณีที่ 2: ตัวช่วยการวินิจฉัยที่แม่นยำสูง
ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ในหลากหลายรูปแบบ เช่น เอกซเรย์ หรือข้อมูล DNA Multi-modal AI จะเข้ามาเป็นส่วนสำคัญในการช่วยสนับสนุนการตัดสินใจในการวินิจฉัยโรค และกำหนดแนวทางการรักษาให้ทันที

ยิ่งไปกว่านั้น คาดว่า Multi-modal AI อาจจะช่วยให้เราตรวจพบโรคได้เร็วขึ้น รวมถึงยังช่วยแนะนำวิธีการรักษาที่เหมาะสมที่สุดให้กับเราได้อีกด้วย

กรณีที่ 3: ส่งเสริมการพัฒนาด้านความบันเทิง
ด้วยการผสมผสาน และสร้างเนื้อเรื่อง ตัวละคร ภาพพื้นหลัง รวมถึงเสียงเข้าด้วยกัน อาจนำไปสู่การพัฒนาคอนเทนต์ที่มอบประสบการณ์ใหม่ๆ ให้กับผู้ใช้งานได้มากขึ้นยิ่งกว่าที่เคย

Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2027 AI Solution แบบ Generative จะเป็นแบบ Multi-modal ถึง 40% และมีแนวโน้มว่า การใช้งานจะขยายตัวในวงกว้าง ครอบคลุมในหลายอุตสาหกรรม ทั้งด้านการแพทย์ ไปจนถึงสายการผลิตเลยด้วย และหากต่อจากนี้ เทคโนโลยี Multi-modal AI เป็นที่แพร่หลายมากขึ้น ก็อาจจะถูกนำไปใช้ในภาคธุรกิจอื่นๆ เพิ่มขึ้นตามไปด้วยเช่นกัน

บทสรุป

แนวทางการพัฒนาของ Generative AI ในปี 2025 จะมีแกนหลักสำคัญ 3 โมเดลด้วยกัน นั่นคือ Multi-modal AI, AI Agent และ Large Language Model (LLM)
แม้ว่าในปี 2024 เทคโนโลยีเหล่านี้จะพัฒนาไปอย่างรวดเร็วแล้วก็ตาม แต่ก็คาดว่าในอนาคตจะมีการบูรณาการ และพัฒนาให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้นไปอีก ซึ่งจะนำไปสู่การสร้างคุณค่าทางธุรกิในจรูปแบบใหม่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ

Use case การสนับสนุนการใช้ Generative AI ของ Classmethod: กรณีบริษัท KOKUYO

บริษัท KOKUYO ในปี 2023 ได้เปิดตัว "KOKUYO DIGITAL ACADEMY" โดยมีเป้าหมายเพื่อแก้ไขปัญหาเดิมๆ ที่มีอยู่ภายในองค์กร และสร้างธุรกิจรูปแบบใหม่ ผ่านการพัฒนาทักษะการใช้ข้อมูล และเทคโนโลยีต่างๆ ผสานเข้าด้วยกัน

นอกจากนี้ บริษัท KOKUYO ยังได้เปิดตัว "KOKUYO AI Chat" ระบบ Generative AI แบบแชท ที่พนักงานทุกคนสามารถใช้งานได้ เป็นตัวช่วยให้พนักงานสามารถพัฒนาไอเดียของตัวเองได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งโปรเจกต์ในครั้งนี้ Classmethod ได้รับผิดชอบ และมีส่วนร่วมด้านการพัฒนาระบบ การดูแลรักษา ไปจนถึงการสนับสนุนด้านเทคนิคของระบบ Generative AI ให้กับ KOKUYO ด้วยเช่นกัน

Use case การสนับสนุนการใช้ Generative AI ของ Classmethod: กรณีบริษัท KOKUYO (บทความภาษาญี่ปุ่น)

---

เป็นยังไงกันบ้างคะกับเทคโนโลยี AI ในปี 2025 ไม่ว่าจะเป็น Multi-modal AI, AI Agent หรือ Large Language Model (LLM) ต่างก็เจ๋งไปเลยใช่ไหมคะ ทั้งทำงานเองได้แบบอิสระไม่ต้องใช้คนมาดูแล ทั้งยังช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้อัตโนมัติ รวมถึงความสามารถต่างๆ อีกมากมาย ที่ทำให้การทำงานในปัจจุบันของเราง่ายขึ้น

ยิ่งไปกว่านั้น จะเห็นได้ว่าเทคโนโลยี AI ได้เริ่มเข้ามามีบทบาทในชีวิตของมนุษย์มากขึ้นในหลายๆ ด้าน ถ้าเราค่อยๆ เรียนรู้การใช้งาน และนำมาใช้ได้อย่างถูกวิธี จะช่วยให้เราประหยัดเวลา และได้งานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างแน่นอน แล้วพบกันใหม่ในบทความหน้านะคะ