เขียนบทความโดย: a16z New Media
แปลโดย: Block unicorn
เมื่อวานนี้ เรายังได้แบ่งปันตอนแรกของซีรีส์「แนวคิดสำคัญ」 ซึ่งรวมถึงโครงสร้างพื้นฐาน การเติบโต ชีวภาพ + สุขภาพ และทีม Speedrun ของเรา ซึ่งเชื่อว่าธุรกิจสตาร์ทอัปจะเผชิญกับความท้าทายในปี 2026
วันนี้ เราจะดำเนินการปล่อยตอนที่สองของซีรีส์ ซึ่งประกอบด้วยผลงานจาก American Dynamism (ทีมลงทุนที่ก่อตั้งโดย a16z ในปี 2021) และทีมแอปพลิเคชัน
American Dynamism
David Ulevitch: การสร้างพื้นฐานอุตสาหกรรมที่เป็นพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์
สหรัฐอเมริกำลังสร้างใหม่ส่วนประกอบเศรษฐกิจที่แท้จริงที่เสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับประเทศ อาคารพลังงาน การผลิต ลอจิสติกส์ และโครงสร้างพื้นฐาน กลับมามีความสนใจอีกครั้ง แต่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญคือการเกิดขึ้นของพื้นฐานอุตสาหกรรมที่แท้จริงซึ่งเป็นพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์เป็นหลักและเน้นซอฟต์แวร์เป็นอันดับแรก บริษัทเหล่านี้เริ่มต้นด้วยการจำลอง การออกแบบอัตโนมัติ และการดำเนินงานโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ พวกเขาไม่ได้ปรับปรุงจากอดีต แต่กำลังสร้างอนาคต
สิ่งนี้เปิดโอกาสใหญ่ในด้านระบบพลังงานขั้นสูง การผลิตหุ่นยนต์ขนาดใหญ่ การทำเหมืองแร่รุ่นใหม่ ชีววิทยา และกระบวนการเอนไซม์ (ซึ่งเป็นวัตถุดิบในอุตสาหกรรมต่าง ๆ) ปัญญาประดิษฐ์สามารถออกแบบเตาปฏิกรณ์ที่สะอาดขึ้น ปรับปรุงการขุดเจาะ ออกแบบเอนไซม์ที่ดีกว่า และประสานงานกลุ่มเครื่องจักรอิสระด้วยความเข้าใจลึกซึ้งที่ไม่อาจเทียบได้กับผู้ดำเนินการแบบดั้งเดิม
การเปลี่ยนแปลงเดียวกันนี้ก็เปลี่ยนรูปลักษณ์ของโลกนอกโรงงานด้วย ระบบเซ็นเซอร์อัจฉริยะ หุ่นยนต์ไร้คนขับ และโมเดล AI สมัยใหม่สามารถตรวจสอบท่าเรือ ทางรถไฟ สายส่งไฟฟ้า ท่อส่ง ฐานทัพทหาร ศูนย์ข้อมูล และระบบสำคัญอื่น ๆ ที่เคยมีขนาดใหญ่มากและยากต่อการจัดการอย่างครอบคลุมได้อย่างต่อเนื่อง
โลกแห่งความเป็นจริงต้องการซอฟต์แวร์ใหม่ ผู้ก่อตั้งซอฟต์แวร์เหล่านี้จะสร้างความเจริญในสหรัฐอเมริกาครั้งต่อไป
Erin Price-Wright: การฟื้นฟูโรงงานในอเมริกา
ในศตวรรษแรกของอเมริกา การสร้างความแข็งแกร่งทางอุตสาหกรรมเป็นรากฐาน แต่เป็นที่ทราบกันดีว่าเราได้สูญเสียความแข็งแกร่งในอุตสาหกรรมจำนวนมากไปแล้ว — เกิดจากการจ้างงานนอกประเทศเป็นส่วนใหญ่ และการขาดความสร้างสรรค์ที่ตั้งใจสร้างขึ้น อย่างไรก็ตาม เครื่องจักรที่เป็นสนิมกำลังเริ่มทำงานอีกครั้งและเราได้เห็นการฟื้นฟูโรงงานในอเมริกาที่เน้นซอฟต์แวร์และปัญญาประดิษฐ์เป็นศูนย์กลาง
ผมเชื่อว่าในปี 2026 บริษัทต่าง ๆ จะใช้แนวคิดโรงงานในการรับมือกับความท้าทายในด้านพลังงาน การทำเหมืองแร่ การก่อสร้าง และการผลิต ซึ่งหมายถึงการรวมเทคโนโลยี AI และอัตโนมัติเข้ากับแรงงานเทคนิค เพื่อให้กระบวนการที่ซับซ้อนและปรับแต่งได้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพเป็นเส้นสายการผลิต ตัวอย่างเช่น:
- เร่งรัดกระบวนการออกแบบและสร้างความสามารถในการผลิต
- จัดการโครงการขนาดใหญ่ให้ดีขึ้น
- ทำงานระบบอัตโนมัติที่ช่วยลดความเสี่ยงและความยากลำบากต่อมนุษย์
โดยการนำเทคโนโลยีที่ Henry Ford พัฒนาขึ้นเมื่อศตวรรษที่แล้วมาใช้ตั้งแต่แรกวางแผนเรื่องขนาดและความสามารถในการทำซ้ำ พร้อมกับความก้าวหน้าของ AI เราจะสามารถผลิตเตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์จำนวนมาก สร้างที่อยู่อาศัยรองรับความต้องการของประเทศอย่างรวดเร็ว สร้างศูนย์ข้อมูลด้วยความเร็วที่น่าทึ่ง และเข้าสู่ยุคทองของอุตสาหกรรมใหม่อย่างแน่นอน เช่นเดียวกับคำพูดของ Elon Musk ที่กล่าวว่า “โรงงานคือผลิตภัณฑ์”
Zabie Elmgren: คลื่นลูกใหม่ของความสามารถในการมองเห็นจะเป็นด้านกายภาพ มากกว่าดิจิทัล
ในรอบสิบปีที่ผ่านมา ความสามารถในการมองเห็นของซอฟต์แวร์เปลี่ยนวิธีที่เราตรวจสอบระบบดิจิทัล ด้วยการบันทึกข้อมูล ตัวชี้วัด และการติดตาม ทำให้โค้ดและเซิร์ฟเวอร์โปร่งใส การเปลี่ยนแปลงนี้กำลังจะเกิดขึ้นในโลกกายภาพ
ด้วยการติดตั้งกล้องวงจรปิดและเซ็นเซอร์ที่เชื่อมต่อกันในเมืองใหญ่ในสหรัฐอเมริกา การมองเห็นทางกายภาพ — ซึ่งหมายถึงการเข้าใจสถานะของเมือง ระบบไฟฟ้า และโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ แบบเรียลไทม์ — จึงเป็นสิ่งเร่งด่วนและเป็นไปได้ แรงผลักดันนี้จะผลักดันให้เกิดนวัตกรรมในหุ่นยนต์และเทคโนโลยีอิสระในอนาคต โดยเครื่องจักรจะอาศัยกรอบงานทั่วไปเพื่อทำให้โลกกายภาพสามารถมองเห็นได้เช่นเดียวกับโค้ด
แน่นอนว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ก็มีความเสี่ยงอยู่เช่นกัน เครื่องมือที่สามารถตรวจจับไฟป่า หรือป้องกันอุบัติเหตุบนไซต์งาน ก็อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ไม่ดี เช่นเดียวกับคลื่นลูกใหม่ของผู้ชนะคือกลุ่มบริษัทที่สามารถสร้างความไว้วางใจจากสาธารณะ สร้างความเป็นส่วนตัวที่ปลอดภัย รองรับการเชื่อมต่อกันได้อย่างเป็นธรรมชาติ และระบบพื้นฐานที่รองรับ AI โดยไม่ทำลายเสรีภาพของสังคม ใครสามารถสร้างกรอบงานที่น่าเชื่อถือเช่นนี้ได้ ก็จะเป็นผู้นำในแนวโน้มความสามารถในการมองเห็นในสิบปีข้างหน้า
Ryan McEntush: สถาปัตยกรรมอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์จะเปลี่ยนแปลงโลก
การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งต่อไปจะไม่เพียงเกิดในโรงงานเท่านั้น แต่ยังเกิดในเครื่องจักรที่ให้พลังงานแก่โรงงานเหล่านั้นด้วย
ซอฟต์แวร์ได้เปลี่ยนแปลงวิธีคิด การออกแบบ และการสื่อสารอย่างรุนแรง ตอนนี้มันกำลังเปลี่ยนวิธีการเดินทาง การก่อสร้าง และการผลิต ระบบไฟฟ้าและวัสดุกำลังผสมผสานกัน ทำให้ซอฟต์แวร์สามารถควบคุมโลกกายภาพได้ หุ่นยนต์เริ่มมีความสามารถในการรับรู้ เรียนรู้ และดำเนินการอย่างอิสระ
นี่คือการขึ้นของสแต็กเทคโนโลยีอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีบูรณาการที่สร้างพลังให้กับรถยนต์ไฟฟ้า โดรน ศูนย์ข้อมูล และอุตสาหกรรมการผลิตในสมัยใหม่ มันเชื่อมโยงอะตอมของโลกเข้ากับบิตของโลกที่ควบคุม: จากแร่ธาตุที่หลอมเป็นชิ้นส่วน พลังงานในแบตเตอรี่ ระบบไฟฟ้าที่ควบคุมด้วยอีเล็กทรอนิกส์ ไปจนถึงการเคลื่อนไหวด้วยมอเตอร์อันทันสมัย ทั้งหมดนี้ได้รับการประสานงานด้วยซอฟต์แวร์ มันเป็นรากฐานที่ไม่อาจมองเห็นได้เบื้องหลังความก้าวหน้าทางอัตโนมัติในโลกกายภาพ มันกำหนดว่าซอฟต์แวร์จะเป็นแค่ตัวเรียกแท็กซี่หรือเป็นพวงมาลัยที่ควบคุมได้จริง
อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการสร้างสแต็กนี้ ตั้งแต่การกลั่นกรองวัตถุดิบสำคัญ จนถึงการผลิตชิปขั้นสูง กำลังเสื่อมถอย หากอเมริกาต้องการนำหน้าในยุคอุตสาหกรรมหน้าใหม่ ก็ต้องผลิตฮาร์ดแวร์ที่สนับสนุนยุคนี้ขึ้นมา ความครองความเป็นผู้นำในสแต็กเทคโนโลยีอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์จะกำหนดอนาคตของเทคโนโลยีทั้งในเชิงอุตสาหกรรมและการทหาร
ซอฟต์แวร์กำลังกลืนโลกเข้าไป ตอนนี้มันจะผลักดันให้โลกก้าวไปข้างหน้า
Oliver Hsu: ห้องทดลองอิสระเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์
ด้วยความก้าวหน้าของโมเดลในด้านมัลติโหมดและความสามารถของหุ่นยนต์ในการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง ทีมจะเร่งพัฒนาการค้นพบทางวิทยาศาสตร์อิสระ ซึ่งเป็นการสร้างห้องทดลองอิสระที่สามารถดำเนินการวิจัยแบบปิดวงจร ตั้งแต่การตั้งสมมติฐาน การออกแบบและดำเนินการทดลอง การวิเคราะห์ และการวนซ้ำเพื่อหาทิศทางการวิจัยในอนาคต ทีมที่สร้างห้องทดลองเหล่านี้จะเป็นสหวิทยาการและรวบรวมความเชี่ยวชาญจาก AI หุ่นยนต์ ฟิสิกส์ ชีววิทยา การผลิต และการดำเนินงาน เพื่อให้เกิดการทดลองและค้นพบข้ามศาสตร์อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องมีคนควบคุม
Will Bitsky: เส้นทางข้อมูลในอุตสาหกรรมสำคัญ
ในปี 2025 จิตวิญญาณของ AI จะถูกกำหนดโดยทรัพยากรคำนวณและการสร้างศูนย์ข้อมูล แต่ในปี 2026 จะถูกกำหนดโดยข้อจำกัดของทรัพยากรข้อมูลและแนวหน้าของเส้นทางข้อมูลในอุตสาหกรรมสำคัญของเรา
อุตสาหกรรมสำคัญของเรายังคงเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นศูนย์รวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ทุกครั้งที่มีการขนส่ง การวัด การบำรุงรักษา การดำเนินการผลิต การประกอบ และการทดสอบ เป็นวัตถุดิบสำหรับการฝึกโมเดล แต่ไม่ใช่คำศัพท์ที่ใช้ในอุตสาหกรรมอย่างเป็นทางการ
ความต้องการข้อมูลเหล่านี้ยังคงไม่หยุดยั้ง บริษัทอย่าง Scale, Mercor และห้องปฏิบัติการวิจัย AI ต่างก็สะสมข้อมูลกระบวนการอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย (ไม่ใช่แค่ “ทำอะไร” แต่เป็น “ทำอย่างไร”) พวกเขาจ่ายค่าใช้จ่ายสูงสำหรับข้อมูลจาก “โรงงานที่เหนื่อยยาก”
บริษัทอุตสาหกรรมที่มีโครงสร้างพื้นฐานและแรงงานอยู่แล้วได้เปรียบในการเก็บข้อมูลและจะเริ่มใช้ประโยชน์จากจุดแข็งนี้ โอเปอเรชันของพวกเขาจะสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งเก็บได้แทบจะไม่มีต้นทุนเพิ่มเติม และสามารถนำไปใช้ฝึกโมเดลของตนเองหรืออนุญาตให้บุคคลที่สามใช้ได้
เราควรคาดหวังว่า สตาร์ทอัปจะผุดขึ้นมาและให้ความช่วยเหลือ โดยนำเสนอชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์สำหรับการรวบรวม การติดป้าย และการอนุญาต เช่น SDK สำหรับเซ็นเซอร์และฮาร์ดแวร์ การเรียนรู้เชิงเสริม RL และการสร้างแพพลายน์ของการฝึกอบรม รวมถึงหุ่นยนต์อัจฉริยะของพวกเขาเอง
แอปพลิเคชัน (Apps) ทีม
David Haber: ปัญญาประดิษฐ์เสริมสร้างโมเดลธุรกิจ
สตาร์ทอัป AI ชั้นนำไม่ใช่แค่ทำอัตโนมัติภารกิจเท่านั้น แต่กำลังขยายผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจให้กับลูกค้า ตัวอย่างเช่น ในด้านกฎหมายที่อิงค่าความสำเร็จตามผลตอบแทน ผู้ว่าจ้างรับรายได้เมื่อชนะคดี บริษัทอย่าง Eve ใช้ข้อมูลผลลัพธ์เฉพาะเพื่อทำนายความสำเร็จของคดี ช่วยให้สำนักงานกฎหมายเลือกคดีที่เหมาะสมมากขึ้น รับบริการลูกค้าได้มากขึ้น และอัตราการชนะคดีสูงขึ้น
AI เองก็สามารถเสริมสร้างโมเดลธุรกิจได้ มันไม่เพียงลดต้นทุนเท่านั้น แต่ยังสร้างรายได้เพิ่มขึ้นด้วย คาดว่าในปี 2026 แนวคิดนี้จะขยายไปในทุกอุตสาหกรรม เพราะระบบ AI จะเข้าไปสอดคล้องกับแรงจูงใจของลูกค้าอย่างลึกซึ้งและสร้างความได้เปรียบในเชิงซ้อนที่ซอฟต์แวร์ธรรมดาไม่สามารถเทียบได้
Anish Acharya: ChatGPT จะกลายเป็นร้านค้าแอปพลิเคชัน AI
วัฏจักรของผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคต้องใช้สามปัจจัยเพื่อความสำเร็จ: เทคโนโลยีใหม่ พฤติกรรมผู้บริโภคใหม่ และช่องทางจัดจำหน่ายใหม่
จนถึงเมื่อไม่นานมานี้ คลื่น AI ได้เติมเต็มสองข้อแรก แต่ยังขาดช่องทางการจัดจำหน่ายใหม่สำหรับของใหม่ บริษัทส่วนใหญ่พึ่งพาเครือข่ายหรือคำบอกเล่าแบบปากต่อปากในการเติบโต
อย่างไรก็ตาม ด้วยการเปิดตัว SDK สำหรับแอปพลิเคชันของ OpenAI การสนับสนุนของ Apple สำหรับแอปขนาดเล็ก และฟีเจอร์กลุ่มแชทของ ChatGPT นักพัฒนาทั้งในกลุ่มผู้บริโภคสามารถเข้าถึงกลุ่มผู้ใช้นับ 9 พันล้านของ ChatGPT ได้โดยตรง และใช้ประโยชน์จากเครือข่ายแอปขนาดเล็กอย่าง Wabi เพื่อเติบโต ในฐานะขั้นตอนสุดท้ายของวัฏจักรผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภค ช่องทางใหม่นี้น่าจะเปิดโอกาสทองให้กับเทคโนโลยีสำหรับผู้บริโภคในปี 2026 หากเพิกเฉย ก็ต้องรับผลที่ตามมา
Olivia Moore: ผู้ช่วยเสียงเริ่มมีบทบาท
ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา แนวคิดของผู้ช่วย AI สำหรับธุรกิจในการจัดการการโต้ตอบจริงกลายเป็นความจริงจากนิยายวิทยาศาสตร์ บริษัทนับพัน ตั้งแต่ธุรกิจขนาดเล็กไปจนถึงบริษัทขนาดใหญ่ ใช้ AI เสียงในการนัดหมาย จองล่วงหน้า ทำแบบสอบถาม เก็บข้อมูลลูกค้า ฯลฯ ผู้ช่วยเหล่านี้ไม่เพียงช่วยลดต้นทุนและสร้างรายได้เพิ่มเติม แต่ยังช่วยให้พนักงานมีเวลาทำงานที่มีคุณค่ามากขึ้นและงานที่น่าสนใจมากขึ้นด้วย
แต่เนื่องจากด้านนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น หลายบริษัทยังอยู่ในขั้นตอน “เสียงเป็นจุดเริ่มต้น” ซึ่งให้บริการเพียงการโทรหนึ่งหรือสองประเภทเป็นโซลูชันเดียว ผมดีใจที่ผู้ช่วยเสียงสามารถขยายไปสู่การจัดการกระบวนการทำงานทั้งหมด (อาจเป็นแบบมัลติโหมด) หรือแม้แต่ดูแลวงจรความสัมพันธ์ลูกค้าอย่างเต็มที่
นั่นอาจหมายความว่าผู้ช่วยจะถูกฝังลึกเข้าไปในระบบธุรกิจ และได้รับสิทธิ์ในการจัดการกับการโต้ตอบที่ซับซ้อนมากขึ้น เมื่อโมเดลพื้นฐานได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง — ปัจจุบันผู้ช่วยสามารถเรียกใช้เครื่องมือและดำเนินงานในระบบต่าง ๆ ได้ — บริษัทแต่ละแห่งควรนำผลิตภัณฑ์ AI ที่เน้นเสียงเป็นหลักไปใช้ และใช้ประโยชน์ในการปรับปรุงจุดสำคัญของธุรกิจ
Marc Andrusko: แอปพลิเคชันอัจฉริยะที่ไม่ต้องใช้คำสั่งจะมาถึง
ในปี 2026 ผู้ใช้หลักจะลืมกล่องคำสั่ง แอปพลิเคชัน AI รุ่นใหม่จะไม่แสดงคำแนะนำอีกต่อไป — มันจะสังเกตการดำเนินงานของคุณและเสนอคำแนะนำเพื่อให้คุณพิจารณาเอง ระบบพัฒนาสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ด (IDE) จะเสนอการปรับโครงสร้างก่อนที่คุณจะถามคำถาม ระบบ CRM (CRM) จะสร้างอีเมลติดตามอัตโนมัติหลังการสนทนา เครื่องมือออกแบบของคุณจะสร้างแนวทางต่าง ๆ ขณะคุณทำงาน หน้าต่างสนทนาเป็นเพียงเครื่องมือสนับสนุนเท่านั้น ตอนนี้ AI จะกลายเป็นโครงสร้างลับที่เชื่อมโยงทุกกระบวนการทำงาน โดยอิงตามความตั้งใจของผู้ใช้ ไม่ใช่คำสั่ง
Angela Strange: AI จะอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานด้านธนาคารและประกันภัยในที่สุด
หลายธนาคารและบริษัทประกันได้รวมฟังก์ชัน AI เช่น การนำเข้าข้อมูลเอกสารและผู้ช่วยเสียง AI เข้ากับระบบเดิมแล้ว แต่เพื่อให้ AI เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการเงินอย่างแท้จริง ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับ AI ใหม่ทั้งหมด
ในปี 2026 ความเสี่ยงจากความล้าหลังในการปรับปรุงระบบและใช้ AI อย่างเต็มที่จะมากกว่าความเสี่ยงล้มเหลว ในเวลานั้น เราจะได้เห็นสถาบันการเงินขนาดใหญ่ละทิ้งสัญญากับผู้ขายเดิม และหันไปใช้โซลูชันที่อัปเกรดและเป็นพื้นฐานของ AI มากขึ้น พวกเขาจะหลุดพ้นจากข้อจำกัดในอดีต กลายเป็นแพลตฟอร์มที่สามารถรวมข้อมูลพื้นฐานจากระบบเดิมและแหล่งภายนอกได้อย่างเป็นระบบและสมบูรณ์
ผลลัพธ์คืออะไร?
- กระบวนการทำงานจะง่ายขึ้นและทำงานแบบคู่ขนานมากขึ้น
- ไม่ต้องสลับระหว่างระบบและหน้าจอหลายอันอีกต่อไป เช่น คุณสามารถดูและจัดการหลายงานในระบบกู้เงิน (LOS) พร้อมกัน และผู้ช่วยก็อาจช่วยทำงานที่ซับซ้อนบางส่วนให้เสร็จสิ้น
- การจัดหมวดหมู่ข้อมูลจะรวมเป็นกลุ่มใหญ่ขึ้น เช่น ข้อมูล KYC ลูกค้า การเปิดบัญชี และการตรวจสอบธุรกรรมจะถูกรวมอยู่ในแพลตฟอร์มความเสี่ยงเดียวกัน
กลุ่มผู้ชนะในหมวดหมู่ใหม่เหล่านี้จะมีขนาดถึงสิบเท่าของบริษัทเก่า: การขยายขอบเขตของการจัดหมวดหมู่ และตลาดซอฟต์แวร์ที่กำลังกลืนแรงงาน
อนาคตของบริการทางการเงินไม่ใช่การนำ AI ไปใช้ในระบบเก่า แต่เป็นการสร้างระบบปฏิบัติการใหม่ที่เป็นพื้นฐานของ AI
Joe Schmidt: กลยุทธ์ล่วงหน้าจะนำ AI ไปสู่ 99% ของบริษัท
AI เป็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นที่สุดในชีวิตเรา อย่างไรก็ตาม จนถึงตอนนี้ ผลประโยชน์ส่วนใหญ่ของสตาร์ทอัปใหม่ ๆ ไปอยู่กับ 1% ของบริษัทใน Silicon Valley — ไม่ว่าจะเป็นบริษัทที่ตั้งอยู่ในอ่าว หรือเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายขนาดใหญ่ นี่ก็เป็นเรื่องเข้าใจง่าย: ผู้ประกอบการต้องการขายผลิตภัณฑ์ให้กับบริษัทที่เขาคุ้นเคยและเข้าถึงง่าย ไม่ว่าจะเป็นการไปพบหน้าสำนักงาน หรือสร้างความสัมพันธ์ผ่านนักลงทุนในคณะกรรมการ
แต่ในปี 2026 สถานการณ์จะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง บริษัทจะตระหนักว่าหลายโอกาสของ AI อยู่ในนอก Silicon Valley และเราจะได้เห็นสตาร์ทอัปใหม่ ๆ ที่ใช้กลยุทธ์ล่วงหน้าในการค้นหาโอกาสซ่อนเร้นในอุตสาหกรรมแบบดั้งเดิม เช่น ที่ปรึกษา ระบบบูรณาการ และการผลิต ซึ่งเติบโตอย่างช้า
Seema Amble: AI สร้างชั้นความร่วมมือใหม่และบทบาทใหม่ในบริษัทกลุ่ม Fortune 500
ในปี 2026 บริษัทต่าง ๆ จะเคลื่อนจากเครื่องมือ AI แบบแยกส่วน ไปสู่ระบบหลายเอเจนต์ ซึ่งต้องทำงานเหมือนทีมดิจิทัลที่เป็นกลุ่มประสานงาน เมื่อเอเจนต์เริ่มจัดการกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนและพึ่งพาอาศัยกัน เช่น การวางแผนร่วม การวิเคราะห์ และการดำเนินการ บริษัทจะต้องคิดใหม่เกี่ยวกับโครงสร้างงานและบริบทที่ไหลระหว่างระบบ เราได้เห็นบริษัทอย่าง AskLio และ HappyRobot ที่กำลังเปลี่ยนแปลงในทิศทางนี้ พวกเขานำเอาเอเจนต์ไปใช้ในทั้งกระบวนการ ไม่ใช่แค่ในงานเดียว
บริษัทกลุ่ม Fortune 500 จะรู้สึกถึงความเปลี่ยนแปลงนี้อย่างลึกซึ้งที่สุด: พวกเขามีข้อมูลเกาะกลุ่มจำนวนมหาศาล ความรู้เชิงองค์กร และความซับซ้อนในการดำเนินงาน ซึ่งส่วนใหญ่อยู่ในสมองของพนักงาน การเปลี่ยนข้อมูลเหล่านี้ให้เป็นฐานข้อมูลสำหรับหุ่นยนต์อิสระ จะปลดปล่อยความเร็วในการตัดสินใจ กระบวนการที่สั้นลง และการดำเนินงานแบบ end-to-end โดยไม่ต้องมีการควบคุมแบบมนุษย์อย่างต่อเนื่อง
การเปลี่ยนแปลงนี้จะบังคับให้ผู้นำองค์กรคิดใหม่เกี่ยวกับบทบาทและซอฟต์แวร์ บทบาทใหม่เช่น นักออกแบบเวิร์กโฟลว์ AI ผู้ดูแลเอเจนต์ และผู้รับผิดชอบด้านการกำกับดูแลและตรวจสอบผู้ร่วมงานดิจิทัลจะปรากฏขึ้น นอกจากระบบบันทึกข้อมูลเดิมแล้ว องค์กรยังต้องสร้างระบบประสานงานใหม่ เช่น โครงสร้างชั้นใหม่สำหรับการโต้ตอบของหลายเอเจนต์ การวิเคราะห์บริบท และการรับรองความน่าเชื่อถือของเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ มนุษย์จะเน้นจัดการปัญหาขอบเขตและสถานการณ์ที่ซับซ้อนที่สุด การเกิดขึ้นของระบบหลายเอเจนต์ไม่ใช่แค่ขั้นตอนของอัตโนมัติ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงแนวทางการดำเนินงาน การตัดสินใจ และการสร้างคุณค่าทั้งหมดขององค์กร
Bryan Kim: AI สำหรับผู้บริโภคเปลี่ยนจาก「ช่วยฉัน」เป็น「เข้าใจฉัน」
ในปี 2026 ฟังก์ชันของผลิตภัณฑ์ AI สำหรับผู้บริโภคหลักจะเปลี่ยนจากการเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต ไปสู่การเสริมสร้างความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล AI จะไม่ใช่แค่ช่วยให้คุณทำงานสำเร็จ แต่จะช่วยให้คุณเข้าใจตัวเองดีขึ้นและสร้างความสัมพันธ์กับผู้อื่นอย่างแน่นแฟ้นกว่าเดิม
ต้องชัดเจนว่านี่ไม่ใช่เรื่องง่าย หลายผลิตภัณฑ์ AI สำหรับสังคมออนไลน์ได้เปิดตัวแล้ว แต่สุดท้ายก็ล้มเหลว แต่ด้วยหน้าต่างความเข้าใจแบบมัลติโหมดและต้นทุนการคาดเดาที่ลดลงเรื่อย ๆ AI สามารถเรียนรู้จากทุกแง่มุมของชีวิตคุณ มากกว่าที่คุณบอกให้แชทบอทฟัง ลองนึกภาพว่ารูปภาพในอัลบั้มของคุณแสดงช่วงเวลาที่แท้จริงของอารมณ์ ข้อความส่วนตัวและกลุ่มแชทจะเปลี่ยนตามผู้สนทนา และนิสัยประจำวันจะเปลี่ยนไปภายใต้ความกดดัน
เมื่อผลิตภัณฑ์เหล่านี้เข้าสู่ตลาดอย่างแท้จริง จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา โดยทั่วไป ผลิตภัณฑ์ “เข้าใจฉัน” จะมีวิธีรักษาความผูกพันกับผู้ใช้ดีกว่าผลิตภัณฑ์ “ช่วยฉัน” ซึ่งสร้างรายได้จากความเต็มใจจ่ายของผู้ใช้สำหรับภารกิจเฉพาะ และเน้นรักษาฐานลูกค้าไว้ ขณะที่ผลิตภัณฑ์ “ใส่ใจฉัน” จะทำกำไรจากการโต้ตอบในทุกวัน โดยผู้ใช้มีความเต็มใจจ่ายน้อยกว่า แต่มีความจงรักภักดีสูงกว่า
ผู้คนใช้ข้อมูลแลกเปลี่ยนคุณค่าอย่างต่อเนื่อง คำถามคือ ผลตอบแทนที่ได้รับคุ้มค่าหรือไม่ คำตอบจะเปิดเผยในไม่ช้า
Kimberly Tan: มาตรฐานโมเดลใหม่เป็นแรงบันดาลใจให้บริษัทที่ไม่เคยมีมาก่อน
ภายในปี 2026 เราจะได้เห็นการก่อตั้งบริษัทใหม่ที่ทำงานได้อย่างเปลี่ยนแปลงวงการในด้านการคาดเดา การใช้งานแบบมัลติโหมด และแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์ ก่อนหน้านี้ หลายอุตสาหกรรม เช่น กฎหมายหรือฝ่ายบริการลูกค้า ได้ใช้เทคนิคการคาดเดาที่ปรับปรุงแล้วเพื่อเสริมผลิตภัณฑ์เดิม แต่ตอนนี้ เริ่มมีบริษัทที่พัฒนาคุณสมบัติหลักของผลิตภัณฑ์โดยขึ้นอยู่บนโมเดลใหม่เหล่านี้อย่างแท้จริง
ความสามารถในการคาดเดาที่พัฒนาขึ้นนี้สามารถสร้างความสามารถใหม่ เช่น การประเมินข้อเรียกร้องทางการเงินซับซ้อน หรือการดำเนินการตามผลจากการศึกษาทางวิชาการหรือการวิเคราะห์เชิงลึก (เช่น การตัดสินข้อพิพาทด้านบิล) โมเดลมัลติโหมดช่วยให้สามารถดึงข้อมูลวิดีโอจากโลกกายภาพ เช่น กล้องในโรงงาน ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ทำให้การอัตโนมัติในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่มากขึ้น ซึ่งเดิมถูกจำกัดด้วยซอฟต์แวร์บนเดสก์ท็อป API ที่ไม่ดี และกระบวนการทำงานที่กระจัดกระจาย
James da Costa: สตาร์ทอัป AI จะโตเต็มที่โดยขายผลิตภัณฑ์ให้กับสตาร์ทอัป AI อื่น ๆ
เรากำลังอยู่ในยุคที่บริษัทยักษ์สร้างขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งขับเคลื่อนโดยวัฏจักร AI ปัจจุบัน ต่างจากในอดีตที่บริษัทเก่า ๆ อยู่เฉย ๆ พวกเขาก็ใช้งาน AI อย่างแข็งขัน แล้วสตาร์ทอัปจะชนะอย่างไร?
วิธีหนึ่งที่มีประสิทธิภาพและมักถูกมองข้ามคือ การให้บริการแก่บริษัทใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น: เจาะกลุ่มบริษัทน้องใหม่ ซึ่งเป็นบริษัทใหม่ทั้งหมด ถ้าคุณสามารถดึงดูดบริษัทใหม่ทั้งหมดและเติบโตไปพร้อม ๆ กัน ในที่สุดคุณก็จะกลายเป็นบริษัทใหญ่ เช่น Stripe, Deel, Mercury, Ramp ซึ่งตามกลยุทธ์นี้ ลูกค้าหลายรายของ Stripe เริ่มต้นโดยยังไม่มีบริษัทเลยด้วยซ้ำ
ในปี 2026 เราจะได้เห็นสตาร์ทอัปที่เริ่มจากศูนย์เติบโตในหลายภาคส่วนของซอฟต์แวร์องค์กร พวกเขาเพียงแค่สร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่า และมุ่งมั่นพัฒนาลูกค้าใหม่ที่ยังไม่ถูกครอบงำโดยผู้ให้บริการเดิม
