สรุปเทรนด์เทคโนโลยีในโลกธุรกิจจาก McKinsey Digital เพื่อให้เห็นแนวโน้มของการลงทุนเทคโนโลยี ซึ่งแน่นอนว่าแนวโน้มเหล่านี้ที่เราจะได้เรียนรู้กันดังต่อไปนี้บางอย่างอาจจะไม่ใช่สิ่งที่ทันสมัยที่สุด แต่ในทางกลับกันพวกเขาสามารถดึงดูดเม็ดเงินการลงทุนได้อย่างมหาศาล รวมไปถึงเทคโนโลยีเหล่านี้จะเข้าไปสร้างความเปลี่ยนแปลง รวมไปถึงภาพการทำงานในอนาคตที่จะเปลี่ยนไปอย่างไร กับ 10 เทรนด์เทคโนโลยีเปลี่ยนโลกธุรกิจ

1. Next-level process automation and virtualization

สำหรับเทรนด์นี้แล้ว จะมีเทคโนโลยีในกลุ่ม หุ่นยนต์ (Robotics) โครงข่ายอุปกรณ์ระดับอุตสาหกรรม (Industrial Internet of Things: IIoT) เทคโนโลยีประยุกต์ Digital twins และ 3D หรือ 4D พริ้นติ้ง (หรือที่เรียกว่า การผลิตแบบเพิ่มเนื้อวัสดุ (Additive manufacturing: AM)) ที่มาใช้ในระบบการดำเนินงานร่วมกันเพื่อใช้ในการทำงานประเภทงานประจำวัน (Routine) ช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น อีกทั้งยังช่วยเร่งให้ธุรกิจเข้าถึงตลาดได้ในระยะเวลาที่เร็วขึ้น

และภายในปี 2025 จะมีอุปกรณ์กว่า 5 หมื่นล้านชิ้นที่สามารถเชื่อมต่อกับ IIoT ได้ และสามารถดำเนินการประมวลผลข้อมูลได้ 79.4 เซตตะไบต์ (พันล้านล้านล้านไบต์) ในแต่ละปีจะมีการติดตั้งหุ่นยนต์สำหรับอุตสาหกรรม ที่จะเพิ่มขึ้นเกือบ 2 เท่าจาก 450,000 ตัวตั้งแต่ปี 2015 เป็น 600,000 ตัวในปี 2022 นอกจากนี้ประมาณ 70% ของโรงงานการผลิตจะมีการนำเอาเทคโนโลยีประยุกต์ Digital twins เข้ามาใช้งานในปี 2022 และในวงของอุตสาหกรรม ประมาณ 10% ของกระบวนการการผลิตในปัจจุบันนี้ จะถูกแทนที่ด้วยการผลิตแบบเพิ่มเนื้อวัสดุ หรือ AM ภายในปี 2030

สำหรับเม็ดเงินลงทุน มีการลงทุนเพิ่มมากขึ้นในเทรนด์นี้อย่างต่อเนื่อง โดยเพิ่มจาก 5.9 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2015 มาเป็น 1.05 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2020 

Disruption ที่จะเกิดขึ้น

• ระบบการทำงานแบบอัตโนมัติ (Process automation)

หุ่นยนต์แบบสามารถเรียนรู้ได้ด้วยเอง (Self-learning robot) จะเข้ามาเป็นตัวควบคุมการทำงานในกลุ่มงานที่ต้องใช้แรง งานประจำวัน (Routine) อย่างเช่น งานที่ไม่จำเป็นจะต้องใช้ทักษะใด ๆ ในการตัดสินใจ งานเหล่านี้จะมีหุ่นยนต์เข้ามาแทนที่แรงงานคน ส่งผลให้องค์กรต่าง ๆ มีความท้าทายเพิ่มากขึ้นในการวางแผนแทนที่การทำงานของพนักงานในส่วนนี้ องค์กรอาจช่วยเหลือได้ด้วยการฝึกสร้างทักษะใหม่ ๆ (Reskill) ที่รองรับการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น กำหนดรูปแบบงานใหม่ในอนาคต เพื่อให้มนุษย์สามารถทำงานร่วมกับเครื่องจักรได้

• การจำลองทรัพยากรจริงบนระบบคอมพิวเตอร์ (Virtualization)

จากการที่การจำลองรูปแบบ 3D และ 4D พริ้นติ้งมีการพัฒนามากขึ้น ทำให้การพัฒนา และสร้างนวัตกรรมต่าง ๆ เกิดขึ้นได้ในระยะเวลาอันสั้นยิ่งขึ้น ซึ่งส่งผลให้โลกที่กำลังหมุนอย่างรวดเร็ว โลกที่สินค้าและบริการมีวงจรชีวิตที่สั้นลง โลกที่ทุกอย่างถูกเร่งให้เกิดเร็วขึ้นดำเนินต่อไปด้วยแรงกดดัน และความรวดเร็ว หรือกล่าวง่าย ๆ คือเทรนด์เทคโนโลยีตัวนี้จะเข้ามาเร่งให้ทุกอย่างดำเนินไปเร็วขึ้นนั่นเอง

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

• ยานยนต์ (Automotive)

มีผู้รับจ้างผลิตยานยนต์รายหนึ่ง ได้นำเอา IIoT ไปใช้เพื่อเชื่อมต่อโรงงาน 122 แห่ง และโกดังอีกกว่า 500 แห่งทั่วโลก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตและการขนส่งสินค้า อีกทั้งยังทำให้เก็บข้อมูล Data ได้ตลอดเวลาแบบ real-time และเพื่อให้ประมวลผลปริมาณงานบนเครื่องคอมพิวเตอร์

• การผลิต (Manufacturing)

มีผู้ผลิตรายใญ่เจ้าหนึ่ง ได้นำเอา หุ่นยนต์ชนิดที่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้ (Collaborative robots : Cobots) ไปใช้กับยานพาหนะในการขนย้ายพาเลทสินค้า ด้วยการที่มนุษย์ไม่จำเป็นจะต้องเข้ามาทำงานร่วมในส่วนนี้ จะช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น และมีความปลอดภัยมากขึ้น

• งานส่วนเทศบาล (Municipalities)

ในเมืองคาร์สัน รัฐเนวาดา สหรัฐอเมริกา ได้มีการนำเทคโนโลยีประยุกต์ Digital twins มาสร้างเป็นแบบจำลองระบบน้ำประปาในอนาคต โดยจำลองจากเวลาที่มีคนใช้งาน เพิ่มประสิทธิภาพให้น้ำใช้ และช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายการดำเนินงาน

• การทำเครื่องบินและยานอวกาศ (Aerospace)

ผู้ผลิตชิ้นส่วนเครื่องบินและยานอวกาศ ได้มีการสร้างตัวต้นแบบของหัวฉีดเชื้อเพลิงจาก 3D พริ้นเตอร์ ซึ่งมีการผลิตที่รวดเร็วกว่า ได้ตัวต้นแบบในขนาดเท่าของจริง และลดความยุ่งยากซับซ้อนในการผลิตลงอีกด้วย

2.The future of connectivity

เทคโนโลยีสำหรับการเชื่อมต่อ อย่าง 5G และระบบ IoT ที่จะทำให้การเชื่อมต่อรวดเร็วขึ้น มีค่า Latency ที่ต่ำ และเชื่อมต่อได้อ่างมีประสิทธิภาพแม้ในระยะไกล ด้วยการเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพเช่นนี้ จะช่วยให้ธุรกิจโดยเฉพาะในการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบการผลิตแบบดิจิทัล (Digitization) ผ่านการควบคุมเครื่องมือ เครื่องจักร และหุ่นยนต์จากระบบแบบ Wireless Control การเป็นระบบจากศูนย์กลาง ทั้งการส่งพลังงานจากศูนย์กลาง และการตรวจคนไข้จากระยะไกลได้มีการระบุ use case ของเทรนด์นี้หลายร้อย use cases ใน 17 โดเมนเชิงพาณิชย์ พบว่าได้มีการใช้งานเทคโนโลยีเหล่านี้ใน 4 ส่วนใหญ่ ๆ คือ ยานยนต์ การดูแลสุขภาพ การผลิต และการค้าปลีก ซึ่งสามารถจะเพิ่ม GDP ของทั่วโลกได้กว่า 1.2 ล้านล้าน - 2 ล้านล้านดอลล่าร์ ภายในปี 2030

จำนวนเม็ดเงินการลงทุนในเทคโนโลยีชนิดนี้เพิ่มขึ้นไม่มากนัก โดยเพิ่มจาก 2 พันล้านดอลล่าร์ในปี 2015 เป็น 3 พันล้านดอลล่าร์ในปี 2020

Disruption ที่จะเกิดขึ้น

ไม่ว่าจะเป็น 5G ความเร็วสูง ความเร็วต่ำ หรือ ความเร็วปานกลาง ที่จะครอบคลุมการใช้งานในประชากรกว่า 80% ทั่วโลก ในปี 2030 ซึ่งเทคโนโลยีชิ้นนี้จะเข้าไปช่วยให้กสนเชื่อมต่อเกิดได้ง่ายขึ้น และช่วยสร้างสิ่งใหม่ ๆ ขึ้นมาได้ เช่น ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เกิดโมเดลธุรกิจใหม่ ๆ เช่น งานบริการที่เชื่อมต่อกันได้จากระยะไกล และเกิดเป็นการบริการเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าในแบบใหม่ ๆ เช่น VR เป็นต้น

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

• โทรคมนาคม (Telecommunications)

ระบบโทรคมนาคมจะพัฒนาขึ้น ด้วยการทำงานร่วมกันของเทคโนโลยีที่ทันสมัยร่วมกับ 5G จะทำให้การเชื่อต่อระหว่างอุปกรณ์ IoT ต่าง ๆ มีความแม่นยำ และราบรื่นมากยิ่งขึ้น

• กีฬา และบันเทิง (Sports and entertainment)

มีสนามกีฬาแห่งหนึ่งที่มีการนำ 5G เข้ามาอัพเกรดสนามให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเทคโนโลยีตัวนี้จะช่วยในการตรวจจับนักแข่งในสนามได้แบบ real-time พัฒนาระบบึวามปลอดภัย ใช้วิเคราะห์ผู้เข้าชมในสนาม และมีระบบกล้อง AR ตรวจจับรอบทิศทางเพื่อ replay ภาพให้กับแฟน ๆ 

• การคมนาคม (Transportation)

ในสถานีรถไฟของจีนได้มีการใช้งาน 5G เพื่อตรวจจับเหตุการณ์และความผิดปกติแบบอัตโนมัติผ่านระบบ IoT เช่น ภาพจากวิดีโอ และการตรวจจับการเคลื่อนที่

3.Distributed infrastructure

เป็นการรวมกันของนวัตกรรมอย่าง Cloud และ Edge computing ที่จะช่วยให้การทำงานของระบบคอมพิวเตอร์ในองค์กรมีประสิทธิภาพ และสามารถจะเข้าถึง Data ผ่านอุปกรณ์ต่าง ๆ ด้วยค่า Latency ที่ต่ำ มีความรวดเร็ว สามารถเข้าถึงได้ในหลาย ๆ พื้นที่พร้อมกันได้ทั้งระยะใกล้และไกล และสามารถตัดสินได้เองภายใต้การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคุณภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งเทรนด์นี้จะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถเพิ่มความเร็ว และความคล่องตัว ช่วยลดความซับซ้อนของการทำงาน ช่วยประหยัดต้นทุน และเพิ่มความแข็งแกร่งด้าน Cybersecurity

ภายในปี 2022 ประมาณ 70% ขององค์กรต่าง ๆ จะมีการนำเอาเทคโนโลยี ระบบ และเครื่องมือที่เป็นแบบไฮบริด หรือ มีระบบการจัดการ Multicloud ซึ่งสิ่งเหล่านี้คือตัวบ่งชี้ของการพัฒนาให้มีการกระจายตัวทางโรงสร้าง IT พื้นฐาน โดยการเปลี่ยนผ่านไปสู่การกระจายของโครงสร้างพื้นฐานทาง IT สะท้อนให้เห็นว่ามีการเพิ่มขึ้นของซอฟต์แวร์จากองค์กรต่าง ๆ ทั้งแพลตฟอร์มให้บริการ Cloud คลัง Data แบบเปิด รวมทั้งการให้บริการ SaaS จากองค์กรต่าง ๆ ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะเพิ่มขึ้นจากในปัจจุบันนี้ที่มี 23 ถึงเกือบ 50% ภายในปี 2025 ถ้าเทรนด์เหล่านี้ยังคงดำเนินต่อไปไม่ติดขัด มีโอกาสที่จะเพิ่มขึ้นถึง 80% 

เทรนด์นี้มีการลงทุนไม่สม่ำเสมอ โดยในปี 2015 มีการลงทุนเพียง 1.7 หมื่นล้านดอลล่าร์ และเพิ่มขึ้นมาในปีถัด ๆ ไป ในขณะที่ปี 2020 ก็ลดลงไปอยู่ที่ 3.1 หมื่นล้านดอลล่าร์

Disruption ที่จะเกิดขึ้น

ด้วยการที่โครงสร้างพื้นฐานทาง IT และการบริการผ่าน Cloud computing จะทำให้ระบบโครงสร้างพื้นฐานทาง IT เดิมขององค์กรค่อย ๆ หายไป เนื่องจากระบบ IT แบบเดิมไม่สามารถติดตั้งหรือขยายการทำงานได้เหมือน Cloud ในขณะที่การเพิ่มขึ้นของเทรนดืนี้จะส่งผลให้ทักษะทางด้าน IT ของคนจะต้องเพิ่มพูน และเปลี่ยนแปลงไปเป็นทักษะในการพัฒนาซอฟต์แวร์แทน

 การเติบโตขึ้นของระบบประมวลผล cloud ที่พัฒนาขึ้นมาเป็นเครื่องมือระบบ Edge จะทำให้การทำงานของ AI เพิ่มมากขึ้นในท้องถิ่นมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การทำงานของเครื่องมือ อุปกรณ์ต่าง ๆ ในโกดัง รวมทั้งการทำงานโลจิสติกส์ไปสู่พื้นที่ต่าง ๆ มีการเชื่อมต่อที่รวดเร็วขึ้น และสามารถทำการควบคุมมาจากศูนย์กลาง

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

• สาธารณูปโภค (Utilities)

ในสหภาพยุโรป ได้ดำเนินการเปลี่ยนระบบสาธารณูปโภคกว่า 90% ไปใช้บนระบบ Cloud สาธารณะ ทำให้สามารถลดต้นทุนด้านการทำระบบ IT ไปถึง 15% 

• การศึกษา (Education)

ในปี 2018 ทาง Broad Institute of MIT และ Harvard ต้องใช้เวลากว่า 8 นาทีในการลำดับจีโนมของมนุษย์ (โดยมีเรทการจัดเก็บอยู่ที่ 16 เทราไบต์ต่อวัน) ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา การเข้ามาของระบบวอเคราะห์ข้อมูลบน Cloud ทำให้การลำดับมีระยะเวลาที่สั้นลงกว่าเดิมถึง 400%

• การผลิต (Manufacturing)

ผู้ผลิตรายหนึ่งได้ทำการนำเอาเซ็นเซอร์ระบบ IoT มาทำงานบน Cloud เพื่อติดตามและวิเคราะห์ข้อผิดพลาดต่าง ๆ แบบ real-time ทำให้การบำรุงรักษามีเกิดขึ้นได้ทันท่วงที ทำให้เครื่องมือต่าง ๆ มีอายุการใช้งานที่ยาวขึ้น อีกทั้งยังเสียค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมที่น้อยกว่า

4.Next-generation computing

จะเกี่ยวข้องกับการที่ระบบคอมพิวเตอร์จะถูกพัฒนาไปสู่ระบบคอมพิวเตอร์ควอนตัม (Quantum computing) ระบบคอมพิวเตอร์แบบที่เลียนการทำงานของสมองจริง (Neuromorphic computing) ซึ่งระบบเหล่านี้จะอาศัยการทำงานร่วมกับไมโครชิปแบบพิเศษที่เรียกว่า Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) โดยระบบคอมพิวเตอร์ในอนาคตตัวนี้จะสามารถช่วยตอบคำถามของปัญหาทางวิทยาศาสตร์ และทางสังคมที่รอคำตอบมาหลายปีได้ อีกทั้งยังช่วยปลดล็อกศักยภาพของธุรกิจในแบบที่ไม่เคยมีมาก่อนได้ นอกจากนี้สิ่งนี้ยังเป็นสัญญาณดีในการช่วยลดเวลาในขั้นตอนการพัฒนาทางเคมี และทางเภสัชศาสตร์ ช่วยเร่งให้เกิดยานยนต์ขับเคลื่อนไฟฟ้าที่ทำงานบนระบบ AI ควอนตัม ช่วยเปลี่ยนแปลงเรื่อง Cybersecurity ในขณะเดียวกันก็จะช่วยลดเรื่องต้นทุนของการติดตั้งฮาร์ดแวร์ ช่วยให้ Machine learning สามารถเรียนรู้ได้เร็วขึ้น และยังช่วยให้เข้าถึงชุด Data ที่มีประสิทธิภาพอีกด้วย 

ตัวเลขของการลงทุนยังไม่สูงมากในเทรนด์ที่ 4 นี้ โดยการลงทุนเมื่อปี 2015 อยู่ที่ 1 พันล้านดอลลาร์ ในขณะที่ปี 2020 เพิ่มขึ้นมาเป็น 2 พันล้านดอลลาร์เท่านั้น

Disruption ที่จะเกิดขึ้น

ด้วยศักยภาพของระบบคอมพิวเตอร์ที่สูง จะทำให้เกิด use case ใหม่ ๆ ของการใช้งาน AI เช่น การจำลองระดับโมเลกุลที่จะทำให้การทดลองเกิดขึ้นได้โดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ หรือผู้ที่ถูกทดลองด้านนี้ในจำนวนที่เยอะ ซึ่งประเด็นนี้จะทำให้เกิดการ Disrupt ในอุตสาหกรรมอย่าง อุตสาหกรรมด้านวัสดุ ด้านเคมี และด้านเภสัช อีกทั้งยังทำให้เกิดการพัฒนาผลิตภันณ์ที่มีความ personalized มากขึ้น อย่างเช่น ยาที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคลแต่ละอาการ รวมทั้งจะมีการกำหนดการเข้ารหัสอัลกอริทึม ทำให้ Cybersecurity ในปัจจุบันถูก Disrupt ไป และเทรนด์นี้ยังช่วยให้การเกิดขึ้นของยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติด้วยตัวเองเป็นไปได้รวดเร็วขึ้น (Self-driving vehicles)

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

• ระบบโลจิสติกส์สมัยใหม่ (Urban logistics)

เมืองหนึ่งในกรุงปักกิง ได้นำเอาคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีระบบปฏิบัติการแบบพิเศษ มาช่วยปรับปรุงการเคลื่อนตัวของการจราจร เพื่อช่วยลดปัญหารถติดระหว่างเดินทางจากในเมืองไปสนามบิน

• Machine learning

ทาง Google ได้นำเอาระบบ Tensor Processing Units (TPUs) มาเป็น Cloud solution เพื่อให้ Machine learning มีความสามารถในตลาด ซึ่งผลที่ออกมาคือ Machine learning นี้สามารถทำงานได้รวดเร็วขึ้น 27 เท่า และลดต้นทุนไป 38% กว่าการใช้ระบบ Graphics Processing Units (GPUs) ก่อนหน้านี้

• หุ่นยนต์ที่มีรูปแบบการทำงานที่ตัดสินใจด้วยตัวเองได้ (Adaptive robotics)

จากการพัฒนาที่มีมาต่อเนื่องของการปรับเปลี่ยนรูปแบบของหุ่นยนต์ให้สามารถตอบสนอง ปรับเปลี่ยน และตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง ซึ่งการพัฒาจุดนี้มีบทบาทอย่างมากในการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 (Fourth Industrial Revolution) แต่การจะพัฒนาได้ไปถึงจุดนั้นจะต้องอาศัย CPU ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่านี้

การเติบโตขึ้นของระบบคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ ระบบคอมพิวเตอร์แบบที่เลียนการทำงานของสมองจริง (Neuromorphic computing) ที่ต้องอาศัยชิป ASICs จะต้องอาศัยการพลังจากเครื่องมือที่เป็น edge devices มาช่วยซัพพอร์ตการทำงานของ adaptive robotics นี้ โดยการนำมาประยุกต์ของหุ่นยนต์ตัวนี้ในขั้นแรก ได้แก่ การสร้างจักรยานที่สามารถทำสมดุลได้ด้วยตัวเอง และกล้องที่เลียนระบบการทำงานของสมอง ที่ช่วยติดตามวัตถุ และมีการควบคุมการมองเห็นแบบรวดเร็วอีกด้วย

 5.Applied AI

 ได้นำเอา AI มาพัฒนาด้วยอัลกอริทึม AI เพื่อให้เครื่องจักร เครื่องมือต่าง ๆ สามารถรับรู้รูปแบบ ตีความและดำเนินการบนรูปแบบที่ให้ AI เรียนรู้ ซึ่งเทคโนโลยีตัวนี้จะช่วยให้คอมพิวเตอร์มีการทำงานที่เหมือนจริงมากยิ่งขึ้น เช่น รูปภาพหรือวิดีโอที่ถ่ายทำโดยคอมพิวเตอร์ การพิมพ์ข้อความที่มีความเป้นธรรมชาติมากขึ้น และระบบเสียงจากเทคโนโลยีด้านการพูด

เทรนด์นี้จะช่วยตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่ตรงจุด ผ่าน UI และระบบโต้ตอบแบบใหม่ เช่น การค้นหาสินค้าผ่านรูปภาพบน Amazon ยิ่งไปกว่านั้น การพัฒนาขึ้นไปของเทคโนโลยีตัวนี้ที่ได้พัฒนาระบบโต้ตอบระหว่างคนกับเครื่องจักรได้ดียิ่งขึ้น จะช่วยให้เกิดการประยุกต์ในส่วนอื่น ๆ เช่น การแปลข้อความ/ คำพูด การส่งข้อความและรูปภาพที่มนุษย์ได้ป้อนลงไปในเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อให้ทำงานในส่วนนั้น ๆ แทน ซึ่งสิ่งนี้จะช่วยให้มนุษย์สามารถทำงานที่มี Productivity ได้มากขึ้น และช่วยลดค่าใช้จ่ายในการทำงานได้ด้วย

โดยในปี 2024 คาดว่า 50% ของการใช้งานเครื่องมือต่าง ๆ จะเป็นระบบที่ดำเนินการด้วย AI ทั้งการโต้ตอบด้วยเสียง การเขียนข้อความ หรือแม้กระทั่งภาพต่าง ๆ ที่ปรกฎอาจจะมาจากระบบอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ ในขณะเดียวกันกล้องกว่า 1 พันล้านตัวบนโลกนี้จะเก็บข้อมูล และแสดงผลข้อมูลออกมาผ่านการเก็บภาพในที่ต่าง ๆ ในปี 2021

ในเรื่องของการลงทุนในเทรนด์ที่ 5 นี้ เมื่อปี 2015 มีเม็ดเงินลงทุนอยู่ที่ 1.5 หมื่นล้านดอลลาร์ ในปีต่อ ๆ มาก็เพิ่มขึ้นมาเรื่อย ๆ และลดลงก่อนปี 2020 จนกระทั่งในปี 2020 มีจำนวนเงินการลงทุนอยู่ที่ 5.5 ล้านดอลลาร์

Disruption ที่จะเกิดขึ้น

เนื่องจาก AI โตขึ้นและกำลังขยายไปในหลายสเกล มันจะเข้ามาช่วยให้เกิดการประยุกต์ใช้ใหม่ ๆ (เช่น พัฒนาระบบ insight ของลูกค้า) ช่วยลดหน้าที่ที่ทำซ้ำ ๆ ในแรงงาน (เช่น การทำ จัดเตรียมเอกสาร) และช่วยให้มีการเข้าถึงบริการที่มีความเป็น personalized มากขึ้น (เช่น พัฒนาโทรเวชกรรม (Telemedicine) และการตรวจสอบหาวิศวกรที่เหมาะสมในการทำงานบนแท่นขุดเจาะน้ำมัน)

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

• เคมีภัณฑ์ (Chemicals)

บริษัทผู้ผลิตเคมีภัณฑ์สำหรับพืชแห่งหนึ่ง ได้มีการตรวจสอบพื้นที่การเกษตรผ่านดาวเทียม ด้วยการใช้งานอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ในการระบุเชื้อไวรัสในพืชก่อนที่ไวรัสดังกล่าวจะไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยตามนุษย์ และแพร่กระจายไป และจะให้เกษตรกรในพื้นที่ดังกล่าวนำเอาสารเคมีที่ใช้กำจัดแมลง หรือเชื้อไวรัสแบบอ่อนลงไปใช้งาน

• การค้าปลีก (Retail)

ร้านค้าปลีกได้มีการนำเอาเทคโนโลยีอย่าง Natural-Language Programming [NLP] มาใช้ในการตอบกลับลูกค้าแบบ real-time และใช้เพื่อให้ข้อมูลลูกค้าแบบ personalized มากยิ่งขึ้น โดยลูกค้าสามารถพบกับประสบการณ์การช้อปปิ้งแบบนี้ได้ทั้งในระบบออนไลน์ และในร้าน ผ่านเครื่องมืออย่าง ผู้ช่วยเสมือน (Virtual assistants) และเครื่องมือในการดูตัวอย่างผลิตภัณฑ์แบบเสมือนจริง

6.The future of programming

ในอนาคตอันใกล้นั้น การเขียนโปรแกรมจากเดิมที่ทำโดยโปรแกรมเมอร์ จะถูกแทนที่ด้วย “Software 2.0” ซึ่งเป็นแนวคิดที่ให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ขึ้นมาอัตโนมัติ โครงข่ายเหล่านี้มีศักยภาพในการเขียนโปรแกรมการใช้งานในระดับที่ซับซ้อน และใช้ในนวัตกรรมล้ำสมัยอย่างรถยนต์ไฟฟ้า (EV) ที่เน้นการใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์ในการขับเคลื่อนตัวรถ 

ขณะเดียวกัน Software 2.0 ก็จะช่วยอำนวยความสะดวกองค์กรต่าง ๆ ในการปรับแต่งโค้ดที่มีอยู่ให้ใช้งานง่ายมากขึ้น ทำซ้ำได้มากขึ้น อีกทั้งจะช่วยในการพัฒนาแอปพลิเคชันใหม่ ๆ อัตโนมัติ ซึ่งจะเขียนบนแพลตฟอร์มที่ใช้โค้ดขึ้นใหม่ให้น้อยที่สุด (low-code) หรือบนแพลตฟอร์มที่ไม่ต้องใช้โค้ดก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันได้ 

นอกจากนี้ Software 2.0 จะถูกเร่งให้พัฒนาเร็วขึ้นท่ามกลางช่วงเวลาที่ Machine Learning สามารถเรียนรู้ที่จะกำจัดอุปสรรคที่ยากและซับซ้อนที่ขัดขวางการพัฒนาและประยุกต์ใช้แบบจำลองของ AI 

จำนวนเม็ดเงินลงทุนใน Software 2.0 ในปี 2020 อยู่ที่  49,000 ล้านเหรียญ ซึ่งเติบโตลดลงจากปีก่อนหน้าที่ยอดการลงทุนพุ่งสูงถึง 439,000 ล้านเหรียญ

Disruptions ที่จะเกิดขึ้น

การเข้ามาของ Software 2.0 จะช่วยสร้างวิธีการเขียนโปรแกรมแบบใหม่ ๆ และลดความซับซ้อนที่เกิดขึ้น บริษัทส่วนใหญ่จะมุ่งไปที่การขยายขีดความสามารถในการพัฒนาซอล์ฟแวร์ ซึ่งจะต้องอาศัยความเชี่ยวชาญใน DataOps และ MLOps เป็นอย่างมาก เพื่อที่จะใช้ประโยชน์สูงสุดจากอนาคตของการเขียนโปรแกรมได้ 

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

Software 2.0 ส่วนใหญ่จะพบในอุตสาหกรรมยานยนต์ (Automotive)  ความบันเทิง (Entertainment) และบริการทางการเงิน (Financial services)

7.Trust architecture

บ่งบอกถึงชุดเทคโนโลยีและแนวทางที่เกิดขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาการโจมตีทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งมีรายงานการโจมตีข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตกว่า 8.5 พันล้านครั้งภายในปี 2019 ปีเดียวเท่านั้น ดังนั้นโครงสร้างสถาปัตยกรรมไอทีจะต้องถูกออกแบบเพื่อสามารถตรวจสอบความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เนื่องจากการเชื่อมต่อของอุปกรณ์เหล่านี้หมายความว่าข้อมูลต่าง ๆ ก็จะกระจายไปยังเครือข่าย ระหว่างโปรแกรม (Application Programming Interface: API) และแอปพลิเคชันต่าง ๆ 

โครงสร้างสถาปัตยกรรมไอทีที่น่าเชื่อถืออาจประกอบด้วย เทคโนโลยีจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ (Distributed Ledger Technology: DLT) ผ่านตัวอย่างของระบบบล็อกเชนที่ใช้ในเทคโนโลยีการเงินสมัยใหม่ นอกจากนี้ ระบบรักษาความมั่นคงปลอดภัยแบบ Zero Trust (ZT) ที่เน้นแนวคิดที่อย่าเชื่ออะไรโดยที่ยังไม่มีการตรวจสอบ (Never trust, Always verify) ก็จะช่วยป้องกันปัญหาการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลได้ ไม่เพียงแต่การลดความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นกับข้อมูลส่วนบุคคลแล้ว การสร้างสถาปัตยกรรมไอทีที่มั่นคงปลอดภัยก็จะช่วยลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นจากการปฏิบัติตามกฎหมายด้านความมั่นคง ลดค่าใช้จ่ายการดำเนินการและทำให้การวางแผนมาตรการความปลอดภัยในระบบเกิดขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ ตลาดที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างไอทีก็เติบโตจากเดิม 17,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2015 สู่ 60,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2020 

จำนวนเม็ดเงินลงทุนในตลาดที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างไอทีอยู่ที่  60,000  ล้านเหรียญ ซึ่งเติบโตจากปี 2015 ที่ 17,000 ล้านเหรียญ 

Disruptions ที่จะเกิดขึ้น

โครงสร้างสถาปัตยกรรมไอทีที่มอบความปลอดภัยให้ผู้ใช้งาน ก็จะสร้างความน่าเชื่อถือระหว่างบุคคลต่อบุคคล ทำให้สามารถดำเนินธุรกิจได้โดยปราศจากคนหรือหน่วยงานส่วนกลางคอยควบคุมด้านความปลอดภัย ต่อให้มีหน่วยงานคอยกำกับกฎระเบียบ การมีระบบรักษาความปลอดภัยในเครือข่ายก็จะช่วยลดต้นทุนในการตรวจสอบความเสี่ยงได้เป็นอย่างดี นอกจากนี้ ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ (DLT) ก็จะเพิ่มประสิทธิภาพในการทำธุรกรรมทั้งภาครัฐและเอกชนได้รวดเร็ว โดยเฉพาะในด้านของการประมวลผล 

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

เทคโนโลยีสร้างความปลอดภัยให้กับผู้ใช้ จะเหมาะกับอุตสาหกรรมที่ต้องเก็บรักษาข้อมูลส่วนบุคคลที่มีความอ่อนไหว (Sensitive Data) ซึ่งเสี่ยงต่อการละเมิดได้ง่าย การนำแนวทาง Zero-trust มาใช้งาน ก็จะช่วยคุ้มครองข้อมูลตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทาง และจำกัดการเข้าถึงข้อมูลจากบุคคลภายนอกให้ได้มากที่สุด

ในส่วนของการใช้ เทคโนโลยีจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ (DLT) จะช่วยอำนวยความสะดวกกับธุรกิจที่บริการกระจายอยู่ทั่วโลก เช่น Data Center ที่เน้นความเร็วและความปลอดภัยในการส่งข้อมูลให้ผู้ใช้งาน

และเทคโนโลยีนี้ก็จำเป็นต่ออุตสาหกรรมค้าปลีกเช่นเดียวกัน (Retail) เพราะธุรกิจค้าปลีกล้วนมีข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า เช่น ข้อมูลบัตรเครดิต ซึ่งเทคโนโลยีนี้จะมาช่วยทั้งการป้องกันการขโมยข้อมูลบัตรเครดิต รวมไปถึงลดค่าใช้จ่ายในการถ่ายโอนข้อมูลบัตรเครดิตจากแต่ละสาขา

นอกจากนี้ เทคโนโลยี DLT จะช่วยให้ระบบห่วงโซ่อุปทานดำเนินได้อย่างราบรื่น เพราะจะกระจายข้อมูลการขนส่งเก็บไปในหลาย ๆ ที่ ทำให้ติดตามข้อมูลง่าย และไม่จำเป็นต้องพึ่งการกระทำของมนุษย์ในการติดตามเหตุการณ์ฉุกเฉิน เช่น กรณีของหาย เป็นต้น 

8.The Bio Revolution

การประสานกันระหว่างความก้าวหน้าในวิทยาศาสตร์ชีวภาพควบคู่กับการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของระบบคอมพิวเตอร์ ระบบควบคุมอัตโนมัติ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทั้งหมดนี้จะช่วยขับเคลื่อนกระแสการปฏิวัติเทคโนโลยีทางชีวภาพครั้งใหม่ ซึ่งจะสร้างอิทธิพลสำคัญต่อเศรษฐกิจ ชีวิตของมนุษย์ และส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมต่าง ๆ ตั้งแต่สาธารณสุข เกษตรกรรม จนไปถึงสินค้าอุปโภค พลังงาน และผลิตวัสดุ 

การปฏิวัติครั้งนี้จะยกระดับการศึกษามิติของชีวโมเลกุล การศึกษาที่เกี่ยวข้องกับชีวภาพ และการพัฒนาเทคโนโลยีระดับโมเลกุลให้เติบโตเร็วและล้ำหน้าที่สุด เช่นเดียวกันกับการให้ความสำคัญกับมิติของสิ่งมีชีวิต (biomachines) การนำวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์วิเคราะห์แหล่งที่มาขององค์ประกอบของสิ่งมีชีวิต (biocomputing) และระบบชีวิต (biosystem) 

อย่างไรก็ตาม นวัตกรรมที่จะเกิดขึ้นถัดจากนี้ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงที่เกิดจากลักษณะทางชีววิทยาตามธรรมชาติที่อยู่ได้ด้วยตนเอง เพิ่มจำนวนได้ด้วยการจำลองตนเอง ซึ่งการเชื่อมโยงเทคโนโลยีกับธรรมชาติทางชีววิทยาอาจทำให้เกิดข้อถกเถียงทางคุณธรรม จริยธรรม หลักการและเหตุผลอย่างจริงจังว่าการปฏิวัติครั้งนี้ควรดำเนินไปในทิศทางอย่างไร 

จำนวนเม็ดเงินลงทุนในตลาดที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีชีวภาพสมัยใหม่อยู่ที่  30,000 ล้านเหรียญ ซึ่งเติบโตจากปีก่อนหน้าที่ 14,000 ล้านเหรียญ 

Disruptions ที่จะเกิดขึ้น

จากงานวิจัยของสถาบัน Mckinsey Global Institute เผยว่าเทคโนโลยีชีวภาพมีผลกระทบโดยตรงต่อเศรษฐกิจ โดยเฉพาะเกษตรกรรม อาหาร วัสดุ พลังงาน สินค้าอุปโภค และบริการต่าง ๆ การปฏิวัติเทคโนโลยีชีวภาพจะสร้างความเปลี่ยนแปลงในสนามแข่งขันของแต่ละอุตสาหกรรมอย่างน้อย 4 ประเด็น 1. ธุรกิจที่มีศักยภาพในการพัฒนาเทคโนโลยีชีวภาพก็จะเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน 2. โมเดลธุรกิจที่เป็นแพลตฟอร์มก็จะเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ได้รวดเร็วขึ้น 3. ธุรกิจมีโอกาสในการปรับแต่งผลิตภัณฑ์บริการที่เกี่ยวข้องให้มีความถูกต้องแม่นยำและเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคแต่ละคนได้ตรงจุด 4. เพิ่มความสัมพันธ์รูปแบบใหม่ระหว่างกลุ่มสิ่งมีชีวิตตามระบบนิเวศแนวตั้ง

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

• Capabilities: เทคโนโลยีชีวภาพได้นำมาสู่ผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ เช่น Amyris ผลิตภัณฑ์บำรุงผิวหน้าที่ประสานเทคโนโลยีชีวภาพร่วมกับแนวทางดิจิทัลเพื่อที่จะสร้างสารสกัดผลิตภัณฑ์ที่บริสุทธิ์ ปลอดภัย และสามารถผลิตได้ปริมาณมากในราคาที่เข้าถึงได้ และผลิตจากแหล่งพลังงานสะอาด 

• Platform: เช่นเดียวกันก็มีการใช้งานในแพลตฟอร์ม Ginkgo Bioworks Startup ด้านชีววิทยาสังเคราะห์ ซึ่งเทคโนโลยีนี้สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลและเขียนโปรแกรมขุดจีโนมเพื่อผลิตแบคทีเรียใช้ในอุตสาหกรรมชีวภาพโดยเฉพาะ

• Precision: Trace Genomics ใช้รวบรวมข้อมูลจุลินทรีย์ตามธรรมชาติ (microbiome) ของดินเพื่อประเมินตัวชี้วัดด้านสุขภาพและความเสี่ยงที่มีในดินกรณีที่ต้องใช้ในการทำฟาร์ม

• R&D ecosystem: ระบบนิเวศด้านวิจัยพัฒนา: ผู้ประกอบการเจ้าของธุรกิจด้านเกษตรกรรมและเภสัชกรรมกำลังร่วมมือกับ Caribou Biosciences, CRISPR therapeutic, และ Pairwise ซึ่งล้วนเป็นสตาร์ทอัปที่ทำการวิจัยด้านการตัดต่อยีนพันธุกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเกษตร และหาวิธีการรักษาโรคแนวใหม่

9.Next-generation materials

ในอนาคต นวัตกรรมใหม่จะมาจากวัสดุเหล่านี้ เช่น กราฟีน สารโมลิบดีนัม ไดซัลไฟต์ และวัสดุนาโนอื่น ๆ ที่ทนต่อความร้อนได้ดี น้ำหนักเบา ตอบสนองต่อการใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมน้อยกว่าวัสดุปัจจุบัน จึงทำให้วัสดุกลุ่มนี้มีความสำคัญต่อเศรษฐกิจที่ยั่งยืนในอนาคต

โดยสารโมลิบดีนัม ไดซัลไฟต์มีศักยภาพในการนำไปใช้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ให้ความยืดหยุ่นได้ดี ขณะที่กราฟีนมีความสำคัญต่อการผลิตเซมิคอนดักเตอร์แบบ 2 มิติที่จะมีราคาถูก และใช้ทดแทนซิลิคอนได้ ซึ่งจะช่วยลดปัญหาเซมิคอนดักเตอร์ขาดแคลนได้อย่างดี 

นอกจากนี้ก็จะมีการคิดค้นวัสดุรูปแบบใหม่มากขึ้นอย่างต่อเเนื่อง เนื่องจากการพัฒนาวัสดุนั้นได้รวมการคำนวณและผนึกแนวทางการเรียนรู้เพื่อนำไปใช้กับปัญหาและโอกาสที่เกี่ยวข้องกับวัสดุนั้น ๆ 

จำนวนเม็ดเงินลงทุนในชิ้นส่วนวัสดุรุ่นใหม่ ในปี 2020 อยู่ที่  900  ล้านเหรียญ ซึ่งเติบโตลดลงจากปีก่อนหน้าที่ยอดการลงทุนอยู่ที่ 1,300 ล้านเหรียญ

Disruptions ที่จะเกิดขึ้น

ความก้าวหน้าของชิ้นส่วนวัสดุในรุ่นถัดไปจะส่งผลโดยตรงไปยังอุตสาหกรรมก่อสร้าง ยานยนต์ บรรจุภัณฑ์ และการผลิต โดยอุตสาหกรรมเหล่านี้จะสามารถใช้วัสดุที่ยั่งยืน มีประสิทธิภาพสูง และไม่ส่งผลเสียต่อสุขภาพและสิ่งแวดล้อม ไปพร้อมกับการประมวลผลด้วยพลังงานสะอาด เทคโนโลยีการผลิตชิ้นส่วนวัสดุที่ทันสมัยนี้ก็จะสร้างวัสดุที่ชาญฉลาด รองรับการใช้งานได้หลากหลายรูปแบบ และช่วยลดน้ำหนักของผลิตภัณฑ์ในรุ่นถัด ๆ ไป

โดยเฉพาะการผลิตวัสดุนาโน (nanomaterials) จะช่วยเพิ่มความปลอดภัยในยานยนต์และกลศาสตร์การเคลื่อนไหวในอากาศในเครื่องบิน (aerodynamics) อีกทั้งเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลของชิป รองรับการจัดส่ง กักเก็บ และส่งต่อพลังงาน 

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

• บริการทางสุขภาพและเภสัชกรรม: บริษัทเวชภัณฑ์สามารถผลิตระบบส่งยาระดับนาโน โดยใช้อนุภาคนาโนที่ย่อยสลายได้ทางชีวภาพเป็นตัวพายาเข้าสู่ร่างกายให้ซึมซับได้อย่างรวดเร็ว เช่นบริษัท Nanocarrier ทำระบบส่งยานาโนสำหรับยารักษาโรคมะเร็ง
• ภาคการผลิต: เทคโนโลยีการผลิตชิ้นส่วนยุคใหม่ก็ทำให้เกิดท่อนาโนคาร์บอนสำหรับใช้ในการผลิตอิเล็กโทรดเพิ่มกำลังไฟและอายุการใช้งานในแบตเตอรี และตัวเก็บประจุที่มีพื้นที่จัดเก็บมากกว่ารูปแบบอื่น ๆ ถึง 3 เท่า และมีกำลังไฟมากกว่าแบตเตอรี่ทั่วไปถึง 10 เท่า เช่น บริษัท NAWA Technologies ทำวัสดุน้ำหนักเบาแต่แข็งแกร่งพิเศษ ใช้กักเก็บพลังงานที่มีในรถยนต์ เครื่องบิน อาคาร หรือโทรศัพท์มือถือ  

10.Future of clean technologies

แน่นอนว่าในช่วงเวลาอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ความต้องการพลังงานสะอาดจะเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด ซึ่งจะรวมไปถึงระบบการกระจายพลังงานอัจฉริยะในรูปแบบกริด ระบบจัดเก็บพลังงาน การสร้างพลังงานที่ปราศจากคาร์บอน และพลังงานนิวเคลียร์ฟิวชัน เทคโนโลยีใหม่ทั้งหมดนี้ก็จะนำไปใช้ได้หลายรูปแบบดังต่อไปนี้

• พลังงาน: พลังงานหมุนเวียน (พลังงานจากแสงอาทิตย์และลม) ถ่านหินสะอาด การดักจับและกักเก็บคาร์บอน โซลูชันการจัดเก็บพลังงาน การพัฒนาประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และการแปรเปลี่ยนขยะสู่พลังงาน

• ระบบขนส่ง: รถยนต์ขับเคลื่อนด้วยพลังงานสะอาด รถยนต์ไฟฟ้า (ขับเคลื่อนแบบไฮบริด ปลั๊กอินไฮบริด และแบตเตอรี่) เซลล์เชื้อเพลิง และแบตเตอรี่ 

• อาคารและโครงสร้างพื้นฐาน: ระบบอัตโนมัติ ระบบปรับอากาศในอาคาร (HVAC) หน้าต่าง ฉนวนกันความร้อน การจัดการพลังงานในบ้าน เครื่องใช้ไฟฟ้า และหลอดไฟ LED

• น้ำ: การบำบัดน้ำเสีย และระบบการแยกเกลือออกจากน้ำเพื่อให้ได้น้ำจืด (desalination) ไส้กรองน้ำ 

จำนวนเม็ดเงินลงทุนในพลังงานสะอาด ในปี 2020 อยู่ที่  99,000 ล้านเหรียญ ซึ่งเติบโตลดลงจากปีก่อนหน้าที่ยอดการลงทุนพุ่งสูงถึง 141,000 ล้านเหรียญ

Disruptions ที่จะเกิดขึ้น

แน่นอนว่าอุตสาหกรรมพลังงานจะถูกดิสรัปเป็นอันดับต้น ๆ ผู้เล่นในตลาดพลังงานดั้งเดิมจะพบว่าเทคโนโลยีที่ใช้ในพลังงานของตนมีขีดความสามารถน้อยลงและราคาสูงเมื่อเทียบกับเทคโนโลยีที่ใช้ในพลังงานสะอาด มีคู่แข่งรายใหม่ที่ใช้เทคโนโลยีพลังงานสะอาดในการผลิตสินค้าและบริการที่เน้นผู้บริโภคเป็นศูนย์กลาง และสามารถขยายศักยภาพการใช้งานพลังงานสะอาดในบริการอื่น ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ผู้เล่นเก่าต้องปรับตัวให้ทัน และลงทุนงบประมาณในพลังงานสะอาดแทนที่พลังงานที่มีอยู่ดั้งเดิม 

การนำไปประยุกต์ใช้ประโยชน์

• อุตสาหกรรมโซลาร์เซลล์  (Solar Photovoltaic) : เทคโนโลยีของพลังงานสะอาดจะเป็นตัวนำบริษัทในอุตสาหกรรมนี้เติบโตอย่างรวดเร็ว นักลงทุนจะให้ความสนใจในบริษัทเหล่านี้ และจะมีการควบรวมกิจการมากขึ้น 
• เครื่องดื่ม: เทคโนโลยีที่ใช้ในพลังงานสะอาดจะช่วยทำให้ประหยัดต้นทุนเชื้อเพลิงในการผลิตเครื่องดื่ม และลดปริมาณคาร์บอนได้ 50%
• ภาครัฐ: เทคโนโลยีที่ใช้ในพลังงานสะอาดจะช่วยให้แต่ละเมืองได้ตระหนักถึงความสำคัญของพลังงานทดแทนและเพิ่มโอกาสต่อยอดไปยังการจัดการเมืองให้ลดปัญหาแออัด และทำให้คนหันมาวางแผนกลยุทธ์ช่วยกันบรรเทาปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศได้มากขึ้น 
• สาธารณูปโภค: พนักงานด่านหน้าที่ควบคุมโรงงานบำบัดน้ำเสียก็จะสามารถตรวจสอบได้เลยว่ามีระบบบำบัดน้ำเสียส่วนใดที่ต้องการการปรับปรุง และออกมาเป็นโปรแกรมทรานฟอร์มระบบเพื่อการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง