สรุปธีมเทคฯ จาก ‘Thoughtworks Tech Radar’ เมื่อเทคโนโลยีเปิดกว้างขึ้น มีโอกาสอะไรใหม่ในโลกของนักพัฒนาซอฟต์แวร์?

ในวันนี้เทคโนโลยีได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตของผู้คน จนดูเหมือนจะเป็นสิ่งที่ขาดไปไม่ได้ และไม่ใช่เพียงแค่สำหรับชีวิตประจำวันของผู้คนเท่านั้น แต่ในภาคธุรกิจเองเทคโนโลยีก็ได้เข้ามาเป็นกำลังขับเคลื่อนสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจเดินไปข้างหน้าได้ ในวันนี้เทคโนโลยีได้มีบทบาทมากมายในหลายส่วนของสังคมเรา และอาจมองได้ว่าเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้น รวมถึงเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นมา คือส่วนสำคัญในการสร้างความเป็นอยู่อันดีในสังคมต่อไป และเป็นตัวผลักดันการเติบโตของเศรษฐกิจในยุคปัจจุบันไปแล้ว

และสำหรับภาคธุรกิจ ในวันนี้ที่เทคโนโลยีพัฒนาและเติบโตไปอย่างรวดเร็ว การมีเทคโนโลยีที่คอยช่วยขับเคลื่อนธุรกิจให้เดินหน้าไปอาจไม่เพียงพอ แต่จำเป็นจะต้องมีเทคโนโลยีที่ทันสมัย สามารถสร้างข้อได้เปรียบ และศักยภาพที่เหนือกว่าคู่แข่งในตลาดได้ ดังนั้นการรู้และเข้าใจเทคโนโลยีที่มีอยู่อาจไม่เพียงพอ แต่ในโลกที่เปลี่ยนผ่านไปอย่างรวดเร็วขึ้นเรื่อยๆ เราจำเป็นต้องมองเห็นด้วยว่าเทคโนโลยีในวันนี้กำลังเดินหน้าไปอย่างไร

โดย Thoughtwork บริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีระดับโลกที่ผสานกลยุทธ์การออกแบบและวิศวกรรมเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมดิจิทัล ได้เผยแพร่รายงาน Technology Radar ฉบับที่ 27 ซึ่งเป็นรายงานที่รวบรวมเรื่องที่น่าสนใจ ความเปลี่ยนแปลงที่น่าจับตา ที่กำลังเกิดขึ้นในโลกเทคโนโลยีในวันนี้ ซึ่ง Future Trends ก็ได้นำประเด็นสำคัญจากรายงานฉบับนี้มาสรุปให้แล้วในที่นี้

กระแสหลักของ ML

ในวันนี้หลายคนคงคุ้นเคยกับเทคโนโลยี Machine Learning กันมากยิ่งขึ้น เทคโนโลยีที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถเรียนรู้เรื่องต่างๆ จากชุดข้อมูลได้ ซึ่งเคยเป็นเทคโนโลยีที่มีราคาแพง และน้อยคนนักที่จะมีโอกาสได้นำมาใช้งาน

แต่ตอนนี้เทคโนโลยี ML (Machine Learning) ค่อยๆ ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายมากยิ่งขึ้น ในราคาที่ถูกลง และใช้งานได้ง่ายยิ่งขึ้น นักพัฒนามากมายได้หยิบเอา ML มาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ จนในวันนี้ Machine Learning กลายเป็นเทคโนโลยีที่พบเห็นได้ง่ายขึ้นเป็นอย่างมาก

ไม่เพียงเท่านั้น ML เองก็ได้มีพัฒนาการใหม่ๆ แนวทางใหม่ๆ ในการทำงาน เช่น Federated Machine Learning รูปแบบการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ที่ไม่จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลมาไว้ที่ศูนย์กลาง ซึ่งช่วยให้ ML แก้ปัญหาเรื่องการต้องนำข้อมูลที่ละเอียดอ่อนมารวบรวมไว้ที่ศูนย์ข้อมูล สู่การประมวลผลและเรียนรู้ชุดข้อมูลนั้นที่ปลายทางได้เลย

TinyML คืออีกหนึ่งรูปแบบในการใช้งาน ML ที่น่าสนใจ ด้วยการย่อส่วนปัญญาประดิษฐ์ให้สามารถทำงานอยู่ในอุปกรณ์ขนาดเล็กที่ใช้พลังงานน้อยได้ ด้วยการจำกัดจุดมุ่งหมายในการทำงานที่จำเพาะเจาะจงเพียงเรื่องเดียว

และต่อจากนี้ไปเราจะได้เห็น ML ในพื้นที่และบทบาทที่หลากหลายยิ่งขึ้น เมื่อในวันนี้ ML กำลังค่อยๆ เปลี่ยนผ่านตนเองเข้ามาสู่เทคโนโลยีกระแสหลักที่จะถูกใช้งานอย่างแพร่หลายต่อไปในอนาคต

พลังของแพลตฟอร์มในฐานะผลิตภัณฑ์

‘แพลตฟอร์ม’ กลายเป็นคำที่ถูกพูดถึงมากที่สุดคำหนึ่งในทุกอุตสาหกรรม และถูกพัฒนาขึ้นมาในหลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นแพลตฟอร์มสำหรับสื่อสังคมออนไลน์ (Social Media) แพลตฟอร์มเพื่อการศึกษา แพลตฟอร์มเพื่อการซื้อขายสินค้า และอื่นๆ

แต่ปัญหาที่หนึ่งที่ธุรกิจส่วนมากมักเผชิญ คือไม่สามารถพัฒนาแพลตฟอร์มให้กลายเป็นสินค้าได้ หนึ่งในต้นตอของปัญหานั้นคือการที่นักพัฒนาแพลตฟอร์มมักไม่ได้ทำการศึกษาพฤติกรรมของผู้ใช้บริการ หรือบริบทในการใช้งานจริงของผู้ใช้แพลตฟอร์ม

แพลตฟอร์มที่ดีควรมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และปรับตัวไปให้เข้ากับพฤติกรรมของผู้ใช้งาน เหมือนกับการพัฒนาสินค้าทั่วไป ที่จะต้องปรับปรุงและพัฒนาสินค้าของตนเองให้ตอบโจทย์ลูกค้าได้ดีขึ้นเรื่อยๆ 

การย้ายความเป็นเจ้าของข้อมูลออกจากศูนย์กลาง

นักพัฒนาต่างรู้ดีกันว่าการรวบรวมข้อมูลต่างๆ มาไว้ในศูนย์กลางนำมาซึ่งปัญหามากมาย ตั้งแต่ปัญหาในเชิงเทคนิค ไปจนถึงปัญหาในเชิงจริยธรรม

ด้วยเหตุนี้เองการค้นหาวิธีใหม่ ๆ ในการกำจัดศูนย์กลางออกไปจึงเกิดขึ้น เช่นการใช้โครงสร้างข้อมูลแบบ Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) ที่ทำให้แอปพลิเคชันต่างๆ สามารถทำงานกับข้อมูลได้โดยไม่ต้องดึงข้อมูลเข้าสู่ศูนย์กลาง

ไปจนถึงแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่อาศัยการส่งข้อมูลจากผู้ใช้สู่ผู้ใช้ แทนที่การใช้ชุดข้อมูลจากศูนย์กลาง

จากการพัฒนาโดยทำให้ข้อมูลไม่จำเป็นต้องอยู่ที่ศูนย์กลางนั้น ช่วยให้นักพัฒนาได้ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของอุปกรณ์ต่างๆ ที่มากขึ้นในปัจจุบัน จนถึงการนำเทคโนโลยี Machine Learning มาใช้ให้เกิดประโยชน์มากขึ้น

ตัวอย่างหนึ่งที่เราเห็นได้ง่ายในวันนี้คือเทคโนโลยีจดจำใบหน้า ซึ่งอุปกรณ์ที่สามารถปลดล็อกตัวเองด้วยการสแกนใบหน้าของผู้ใช้นั้นไม่จำเป็นที่จะต้องบันทึกข้อมูลโครงหน้าของผู้ใช้งานไว้ที่ศูนย์กลางเลย แต่การวิเคราะห์ทุกอย่างสามารถเกิดขึ้นในอุปกรณ์ของผู้ใช้เพียงอย่างเดียว และข้อมูลส่วนบุคคลเหล่านั้นก็ไม่จำเป็นต้องถูกนำมาเก็บไว้ในศูนย์กลางอีกต่อไป

มือถือก็ควรเป็นแบบโมดูลาร์

โครงสร้างซอฟต์แวร์แบบโมดูลาร์ (Modular) การโครงสร้างของซอฟต์แวร์ที่สามารถแยกส่วน และสามารถนำมาประกอบกันใหม่ได้ ซึ่งช่วยให้ซอฟต์แวร์สามารถที่จะแยกพัฒนาแต่ละสัดส่วนจากกันได้

ในปัจจุบันเราจะเห็นว่าแอปพลิเคชันบนมือถือ เมื่อเวลาผ่านไปก็จะยิ่งต้องใช้พื้นที่มากขึ้นเรื่อยๆ จากอัปเดตใหม่ๆ ที่เพิ่มเข้ามา และบางครั้งเเอปพลิเคชันก็ได้พัฒนาสู่การเป็น ‘ซูเปอร์แอป’ ที่มีบริการที่หลากหลายอยู่ภายในแอปพลิเคชันเดียว

นี่คือเหตุผลว่าทำไมการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบโมดูลาร์จึงเหมาะกับแอปพลิเคชันมือถือ ที่สามารถแยกส่วนเพื่อพัฒนา และนำมาประกอบกลับเข้าด้วยกันเป็นแอปฯที่ดีขึ้นได้ แอปพลิเคชันที่มีโครงสร้างแบบโมดูลาร์สามารถถูกพัฒนาโดยหลายทีมในเวลาเดียวกันได้ และช่วยให้แอปฯสามารถตอบสนองต่อปัญหาที่เกิดขึ้นภายในได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

แต่แม้การพัฒนาแอปพลิเคชันบนมือถือด้วยโครงสร้างแบบโมดูลาร์จะมีประโยชน์อย่างไร องค์กรที่พัฒนาแอปพลิเคชันก็ดูยังจะประสบปัญหากับการประยุกต์ใช้โครงสร้างแบบโมดูลาร์ในการพัฒนาอุปกรณ์มือถือ

ทั้งหมดนี้คือทิศทางที่การพัฒนาเทคโนโลยีกำลังเดินหน้าไป ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งจากรายงาน Technology Radar ฉบับที่ 27 ซึ่งเป็นรายงานประจำทุก 6 เดือนของ Thoughtworks ที่รวบรวมจากการสังเกต สนทนา และประสบการณ์ในการแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจที่ยากที่สุดของลูกค้าทั่วโลก

ผู้สนใจสามารถดูข้อมูล Tech Radar แบบ interactive หรือดาวน์โหลดรายงานฉบับเต็มได้ที่ https://www.thoughtworks.com/en-th/radar