Gartner, Inc. today revealed its top strategic predictions for 2025 and beyond. Gartner’s top predictions explore how generative AI (GenAI) is affecting areas where most would assume only humans can have lasting impact.
“It is clear that no matter where we go, we cannot avoid the impact of AI,” said Daryl Plummer, Distinguished VP Analyst, Chief of Research and Gartner Fellow. “AI is evolving as human use of AI evolves. Before we reach the point where humans can no longer keep up, we must embrace how much better AI can make us.”
Through 2026, 20% of organizations will use AI to flatten their organizational structure, eliminating more than half of current middle management positions.
Organizations that deploy AI to eliminate middle management human workers will be able to capitalize on reduced labor costs in the short-term and long-term benefits savings. AI deployment will also allow for enhanced productivity and increased span of control by automating and scheduling tasks, reporting and performance monitoring for the remaining workforce which allows remaining managers to focus on more strategic, scalable and value-added activities.
AI implementation will present challenges for organizations, such as the wider workforce feeling concerned over job security, managers feeling overwhelmed with additional direct reports and remaining employees being reluctant to change or adopt AI-driver interaction. Additionally, mentoring and learning pathways may become broken, and more junior workers could suffer from a lack of development opportunities.
By 2028, technological immersion will impact populations with digital addiction and social isolation, prompting 70% of organizations to implement anti-digital policies.
Gartner predicts that by 2028, about one billion people will be affected by digital addiction, which will lead to decreased productivity, increased stress and a spike in mental health disorders such anxiety and depression. Additionally digital immersion will also negatively impact social skills, especially among younger generations that are more susceptible to these trends.
“The isolating effects of digital immersion will lead to a disjointed workforce causing enterprises to see a significant drop in productivity from their employees and associates,” said Plummer. “Organizations must make digital detox periods mandatory for their employees, banning after-hour communication and bring back compulsory analog tools and techniques like screen free meetings, email free Fridays, and off-desk lunch breaks.”
By 2029, 10% of global boards will use AI guidance to challenge executive decisions that are material to their business.
AI-generated insights will have far-reaching impacts on executive decision making and will empower board members to challenge executive decisions. This will end the era of maverick CEOs whose decisions cannot be fully defended.
“Impactful AI insights will at first seem like a minority report that doesn’t reflect the majority view of board members,” said Plummer. “However, as AI insights prove effective, they will gain acceptance among executives competing for decision support data to improve business results.”
By 2028, 40% of large enterprises will deploy AI to manipulate and measure employee mood and behaviors, all in the name of profit.
AI has the capability to perform sentiment analysis on workplace interactions and communications. This provides feedback to ensure that the overall sentiment aligns with desired behaviors which will allow for a motivated and engaged workforce.
“Employees may feel their autonomy and privacy are compromised, leading to dissatisfaction and eroded trust,” said Plummer. “While the potential benefits of AI-driven behavioral technologies are substantial, companies must balance efficiency gains with genuine care for employee well-being to avoid long-term damage to morale and loyalty.”
By 2027, 70% of new contracts for employees will include licensing and fair usage clauses for AI representations of their personas.
Large language models (LLMs) that emerge have no set end date which means employees’ personal data that is captured by enterprise LLMs will remain part of the LLM not only during their employment, but after their employment.
This will lead to a public debate that will question whether the employee or employer has the right of ownership of such digital personas, which may ultimately lead to lawsuits. Fair use clauses will be used to protect enterprises from immediate lawsuits but will prove to be controversial.
By 2027, 70% of healthcare providers will include emotional-AI-related terms and conditions in technology contracts or risk billions in financial harm.
The increased workload of healthcare workers has resulted in workers leaving, an increase in patient demand and clinician burnout rates which is creating an empathy crisis. Using emotional AI on tasks such as collecting patient data can free up healthcare workers’ time to alleviate some of the burnout and frustration they experience with increased workload.
By 2028, 30% of S&P companies will use GenAI labeling, such as “xxGPT,” to reshape their branding while chasing new revenue.
CMOs view GenAI as a tool that can launch both new products and business models. GenAI also allows for new revenue streams by bringing products to market faster while delivering better customer experiences and automating processes. As the GenAI landscape becomes more competitive, companies are differentiating themselves by developing specialized models tailored to their industry.
By 2028, 25% of enterprise breaches will be traced back to AI agent abuse, from both external and malicious internal actors.
New security and risk solutions will be necessary as AI agents significantly increase the already invisible attack surface at enterprises. This increase will force enterprises to protect their businesses from savvy external actors and disgruntled employees to create AI agents to carry out nefarious activities.
“Enterprises cannot wait to implement mitigating controls for AI agent threats,” said Plummer. “It’s much easier to build risk and security mitigation into products and software than it is to add them after a breach.”
By 2028, 40% of CIOs will demand “Guardian Agents” be available to autonomously track, oversee, or contain the results of AI agent actions.
Enterprises’ interest in AI agents is growing, but as a new level of intelligence is added, new GenAI agents are poised to expand rapidly in strategic planning for product leaders. “Guardian Agents” build on the notions of security monitoring, observability, compliance assurance, ethics, data filtering, log reviews and a host of other mechanisms of AI agents. Through 2025, the number of product releases featuring multiple agents will rise steadily with more complex use cases.
“In the near-term, security-related attacks of AI agents will be a new threat surface,” said Plummer. “The implementation of guardrails, security filters, human oversight, or even security observability are not sufficient to ensure consistently appropriate agent use.”
Through 2027, Fortune 500 companies will shift $500 billion from energy opex to microgrids to mitigate chronic energy risks and AI demand.
Microgrids are power networks that connect generation, storage and loads in an independent energy system that can operate on its own or with the main grid to meet the energy needs of a specific area or facility.
This will create competitive advantage for day-to-day operations and derisk energy in the future. Fortune 500 companies who spend some of their operating expenses on energy should consider investing in microgrids which will offer a better return than continuing to pay rising utility bills.
การ์ทเนอร์เผยการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์ที่สำคัญสำหรับปี 2568 และอนาคตข้างหน้า โดยการ์ทเนอร์ระบุว่า Generative AI (GenAI) กำลังส่งผลกระทบวงกว้างต่อพื้นที่ที่เคยมีแต่มนุษย์เท่านั้นที่สามารถทำได้
แดริล พลัมเมอร์ รองประธานอาวุโส หัวหน้าฝ่ายวิจัย และ Gartner Fellow กล่าวว่า “เป็นที่ชัดเจนว่าไม่ว่าเราจะไปไหนก็หลีกเลี่ยงผลกระทบของ AI ไม่ได้ และ AI ก็กำลังพัฒนาไปพร้อม ๆ กับการใช้งานของมนุษย์ ก่อนที่จะไปถึงจุดที่มนุษย์ไล่ตามไม่ทัน เราต้องยอมรับก่อนว่า AI ช่วยให้เราพัฒนาได้ขึ้นมากแค่ไหน“
ในปี 2569 องค์กร 20% จะใช้ AI ปรับโครงสร้างองค์กรให้แบนราบลง โดยลดตำแหน่งผู้บริหารระดับกลางที่มีอยู่ในปัจจุบันลงมากกว่าครึ่ง
องค์กรที่นำ AI มาใช้เพื่อลดจำนวนผู้บริหารระดับกลางจะสามารถลดต้นทุนค่าจ้างในระยะสั้นและทำให้องค์กรประหยัดขึ้นในระยะยาว ซึ่งการนำ AI มาใช้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและขยายขอบเขตการควบคุม ด้วยการทำให้เป็นอัตโนมัติ ทั้งการจัดตารางงาน การรายงาน และการติดตามผลการปฏิบัติงานของพนักงาน ซึ่งช่วยให้ผู้จัดการมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์ที่มีความยืดหยุ่นและมีมูลค่าเพิ่มมากขึ้น
การนำ AI มาใช้จะนำมาซึ่งความท้าทายให้กับองค์กร เช่น พนักงานส่วนใหญ่กังวลเกี่ยวกับความมั่นคงในงาน ขณะที่ผู้จัดการก็หนักใจกับจำนวนผู้ใต้บังคับบัญชาที่เพิ่มขึ้น และพนักงานที่เหลือไม่เต็มใจเปลี่ยนแปลงหรือยอมรับการใช้ AI มาเป็นตัวขับเคลื่อนการมีปฏิสัมพันธ์ร่วมกัน และอาจส่งผลต่อเส้นทางการเป็นพี่เลี้ยงสอนและการเรียนรู้ล่มสลาย จนทำให้พนักงานระดับล่างขาดโอกาสในการพัฒนา
ในปี 2571 การจมดิ่งไปในเทคโนโลยีจะส่งผลกระทบต่อประชากรในด้านการเสพติดดิจิทัลและการแยกตัวจากสังคม ส่งผลให้ 70% ขององค์กรต้องนำนโยบายต่อต้านดิจิทัลมาใช้งาน
การ์ทเนอร์คาดการณ์ว่าในปี 2571 จะมีประชากรประมาณหนึ่งพันล้านคนที่ได้รับผลกระทบจากการเสพติดดิจิทัล ซึ่งส่งผลทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง มีความเครียดเพิ่มขึ้น และเกิดปัญหาสุขภาพจิตเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น มีความวิตกกังวลและภาวะซึมเศร้า นอกจากนี้ การจมดิ่งในดิจิทัลจะส่งผลกระทบในแง่ลบต่อทักษะทางสังคม โดยเฉพาะกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่มีแนวโน้มจะได้รับผลกระทบมากกว่า
พลัมเมอร์กล่าวว่า “ผลกระทบของการแยกตัวจากการจมดิ่งในดิจิทัลจะนำไปสู่แรงงานที่แตกแยก (Disjointed Workforce) ทำให้องค์กรพบว่าประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานและผู้ร่วมงานลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้นองค์กรจำเป็นต้องกำหนดช่วงเวลาดีท็อกซ์ดิจิทัลให้เป็นข้อบังคับสำหรับพนักงาน สั่งห้ามการสื่อสารนอกเวลางาน และนำเครื่องมือและเทคนิคแบบแอนะล็อกกลับมาใช้เป็นข้อบังคับ อาทิ การประชุมที่ปลอดหน้าจอ การงดใช้อีเมลในวันศุกร์ หรือการพักรับประทานอาหารกลางวันนอกโต๊ะทำงาน“
ในปี 2572 คณะกรรมการบริษัท 10% ทั่วโลกจะใช้ AI guidance เพื่อท้าทายการตัดสินใจของผู้บริหารที่มีผลกระทบสำคัญต่อธุรกิจ
ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นจาก AI จะมีผลกระทบวงกว้างต่อการตัดสินใจของผู้บริหาร และทำให้กรรมการบริษัทนำมาใช้ท้าทายการตัดสินใจของผู้บริหาร นี่จะเป็นการหมดยุคของซีอีโอที่ชอบตัดสินใจตามอำเภอใจโดยไม่มีเหตุผลรองรับ
พลัมเมอร์กล่าวว่า “ในช่วงแรก ข้อมูลเชิงลึกจาก AI จะดูคล้ายกับรายงานแยกย่อย หรือ Minority Report ที่ไม่สะท้อนมุมมองของกรรมการส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม เมื่อข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก AI นี้ พิสูจน์ให้เห็นถึงประสิทธิผล มันจะได้รับการยอมรับในหมู่ผู้บริหารที่แข่งกันหาข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจ”
ในปี 2571 องค์กรขนาดใหญ่ 40% จะนำ AI มาใช้เพื่อจัดการและวัดอารมณ์รวมถึงพฤติกรรมของพนักงาน ทั้งหมดก็เพื่อผลกำไร
AI มีความสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกจากการมีปฏิสัมพันธ์และการสื่อสารในที่ทำงาน สิ่งนี้ให้ข้อมูลย้อนกลับเพื่อให้เข้าใจถึงความรู้สึกโดยรวมที่สอดคล้องกับพฤติกรรมที่กำหนด ช่วยให้ทีมงานมีแรงจูงใจและมีส่วนร่วมในการทำงาน
“พนักงานอาจรู้สึกว่าความเป็นอิสระและความเป็นส่วนตัวของพวกเขาถูกละเมิด จนทำให้เกิดความไม่พอใจและความไว้วางใจลดลง” พลัมเมอร์กล่าว “แม้ประโยชน์ที่ได้รับจากเทคโนโลยีการวิเคราะห์พฤติกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้นจะมีมากมาย แต่บริษัทต้องรักษาสมดุลระหว่างการนำ AI มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพร่วมกับการดูแลเอาใจใส่ความเป็นอยู่ที่ดีของพนักงานอย่างจริงใจ เพื่อเลี่ยงผลเสียด้านขวัญกำลังใจและความจงรักภักดีต่อองค์กรในระยะยาว“
ในปี 2570 สัญญาจ้างงานใหม่ 70% จะรวมข้อกำหนดเรื่องการอนุญาตสิทธิ์และการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับการแสดงตัวตนในระบบ AI
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่เกิดขึ้นไม่มีกำหนดถึงวันสิ้นสุด นั่นหมายความว่าข้อมูลส่วนบุคคลของพนักงานที่ถูกจัดเก็บโดย LLMs ขององค์กรนั้นจะยังอยู่ใน LLM ทั้งช่วงระหว่างการจ้างงานและหลังจากสิ้นสุดการจ้างงาน
นำไปสู่การถกเถียงในเชิงสาธารณะ ที่ตั้งคำถามกันว่าพนักงานหรือนายจ้างมีสิทธิ์ในการเป็นเจ้าของตัวตนดิจิทัลนี้หรือไม่ ซึ่งในท้ายที่สุดอาจนำไปสู่การฟ้องร้องทางกฎหมาย โดยข้อกำหนดการใช้งานอย่างเป็นธรรมจะถูกนำมาใช้เพื่อปกป้ององค์กรจากการฟ้องร้องในทันที แต่ก็ยังคงก่อให้เกิดข้อขัดแย้งตามมา
ในปี 2570 ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ 70% จะรวมข้อกำหนดและเงื่อนไขที่เกี่ยวข้องกับ AI ด้านอารมณ์ไว้ในสัญญาทางเทคโนโลยี มิฉะนั้นอาจเสี่ยงต่อความเสียหายทางการเงินหลายพันล้าน
ภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ที่เพิ่มขึ้นจนส่งผลให้มีผู้ลาออก อีกทั้งความต้องการของผู้ป่วยที่เพิ่มขึ้น และอัตราการหมดไฟ (Burnout) ของแพทย์ผู้เชี่ยวชาญกำลังก่อให้เกิดวิกฤตความเห็นอกเห็นใจ หรือ Empathy Crisis โดยการใช้ Emotional AI ในงานต่าง ๆ อาทิ การเก็บข้อมูลผู้ป่วย สามารถช่วยบุคลากรทางการแพทย์ให้มีเวลาว่างมากขึ้น ช่วยบรรเทาความเหนื่อยล้าและความคับข้องใจที่ประสบจากภาระงานที่เพิ่มขึ้น
ในปี 2571 บริษัทในดัชนี S&P 30% จะใช้การติดฉลาก GenAI เช่น “xxGPT” เพื่อปรับภาพแบรนด์และเพิ่มโอกาสในการสร้างรายได้ใหม่ ๆ
ผู้บริหาร CMO ต่างมองว่า GenAI เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้เปิดตัวร่วมกับทั้งผลิตภัณฑ์ใหม่และโมเดลธุรกิจใหม่ โดย GenAI ยังเปิดโอกาสให้เกิดช่องทางรายได้ใหม่ ๆ จากการนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้รวดเร็วขึ้น พร้อมทั้งมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น รวมถึงทำให้กระบวนการต่าง ๆ เป็นอัตโนมัติ ขณะที่ภูมิทัศน์ของ GenAI มีการแข่งขันมากขึ้น หลายบริษัทกำลังสร้างความแตกต่างให้กับแบรนด์ด้วยการพัฒนาโมเดลเฉพาะทางที่ปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมของตน
ในปี 2571 25% ของการละเมิดความปลอดภัยในองค์กร จะถูกสืบย้อนกลับไปที่การใช้ AI agent ในทางที่ผิด ทั้งจากผู้โจมตีภายนอกและภายในที่เป็นอันตราย
องค์กรจำเป็นต้องมีโซลูชันด้านความปลอดภัยและความเสี่ยงใหม่ ๆ เนื่องจาก AI agents เพิ่มพื้นที่การโจมตีที่มองไม่เห็นในองค์กรมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งจะบังคับให้องค์กรต้องปกป้องธุรกิจของตนจากผู้โจมตีภายนอกที่ชาญฉลาดและจากพนักงานที่ไม่พอใจที่สร้าง AI agents เพื่อดำเนินกิจกรรมที่เป็นอันตราย
“องค์กรไม่สามารถรอที่จะนำระบบการควบคุมต่าง ๆ เพื่อลดภัยคุกคามจาก AI agent มาใช้ได้ ดังนั้นแนวทางที่ง่ายกว่าคือการสร้างระบบการลดความเสี่ยงและความปลอดภัยเข้าไปไว้ในตัวผลิตภัณฑ์และซอฟต์แวร์ ซึ่งดีกว่าเพิ่มเข้าไปหลังจากเกิดเหตุการละเมิดความปลอดภัย” พลัมเมอร์กล่าวว่า
ในปี 2571 ผู้บริหาร CIOs 40% จะเรียกร้องให้มี “Guardian Agents” สำหรับเฝ้าติดตาม ดูแล หรือควบคุมผลลัพธ์ที่เกิดจากการกระทำของ AI agent โดยอัตโนมัติ
องค์กรกำลังให้ความสนใจ AI agents เพิ่มขึ้น แต่เมื่อมีการเพิ่มระดับความอัจฉริยะใน GenAI agent ใหม่ ๆ ก็มีแนวโน้มที่ผู้นำด้านผลิตภัณฑ์จะนำมาปรับใช้สำหรับวางแผนเชิงกลยุทธ์อย่างรวดเร็ว โดย “Guardian Agents” คือการพัฒนาต่อยอดจากแนวคิดการตรวจสอบความปลอดภัย การสังเกตการณ์ การรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบ จริยธรรม การกรองข้อมูล การตรวจสอบบันทึก และกลไกอื่น ๆ อีกมากมายของ AI Agent ซึ่งตลอดปี 2568 ตัวเลขการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่มี AI agent แบบมัลติเพิลจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง พร้อมกับมียูสเคสการใช้งานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
“อีกไม่นานการโจมตีด้านความปลอดภัยของ AI agent จะเป็นพื้นที่ภัยคุกคามใหม่ ซึ่งการนำมาตรการป้องกัน, ตัวกรองความปลอดภัย, การกำกับดูแลโดยมนุษย์ หรือแม้แต่การสังเกตการณ์ด้านความปลอดภัยมาใช้อาจยังไม่เพียงพอที่จะรับประกันว่าการใช้ AI agent นั้นมีความเหมาะสมและใช้งานได้อย่างสม่ำเสมอ” พลัมเมอร์ กล่าว
ปี 2570 บริษัทในกลุ่ม Fortune 500 จะเปลี่ยนงบประมาณ 5 แสนล้านดอลลาร์จากค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานด้านพลังงานไปสู่ไมโครกริด เพื่อลดความเสี่ยงเรื้อรังด้านพลังงานและความต้องการด้าน AI
ไมโครกริดคือโครงข่ายพลังงานที่เชื่อมต่อกับการผลิต การกักเก็บรักษา และการจ่ายพลังงานในระบบที่แยกตัวเป็นอิสระ ซึ่งสามารถทำงานได้ด้วยตัวเองหรือทำงานร่วมกับระบบโครงข่ายพลังงานหลักเพื่อตอบสนองความต้องการใช้พลังงานในพื้นที่หรือสถานที่ที่มีความเฉพาะ
เทคโนโลยีนี้สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันสำหรับการดำเนินงานต่าง ๆ ในประจำวันและช่วยลดความเสี่ยงด้านพลังงานในอนาคต โดยบริษัทในกลุ่ม Fortune 500 ที่ใช้จ่ายค่าดำเนินงานส่วนหนึ่งไปกับพลังงานควรพิจารณาลงทุนในไมโครกริด ซึ่งจะให้ผลตอบแทนที่ดีกว่าการจ่ายค่าสาธารณูปโภคที่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง