แก่นแท้ของการทรานส์ฟอร์มไม่ได้อยู่ที่การทุ่มงบประมาณมหาศาลเพื่อจัดซื้อเครื่องมือราคาแพงที่สุดสำหรับทุกคน แต่กลับอยู่ที่กระบวนการจัดการ “มนุษย์” การปรับโครงสร้างวิธีคิด และการทำความเข้าใจความคุ้มค่าปลายทางที่แท้จริงเพื่อก้าวไปสู่การเป็นพันธมิตรในการขับเคลื่อนธุรกิจยุคใหม่อย่างแท้จริง
Marketing oops! ได้มีโอกาสคุยแบบ Exclusive กับ คุณอภิรดา เบญจฆรณี CEO of CXM, Merkle Thailand ภายใต้กลุ่ม dentsu ซึ่งเรียกได้ว่าเป็นองค์กรที่นำ AI Agentic มาใช้ได้อย่างเชี่ยวชาญ ซึ่งเธอได้ฉายภาพวิสัยทัศน์ที่ลึกซึ้งและแนวทางการปรับตัวขององค์กร รวมถึงบุคลากรที่สามารถจับต้องได้จริง มีหลายมิติที่น่าสนใจมากทีเดียว เราขอชวนทุกท่านร่วมเดินทางไปกับเราค่ะ
พัฒนาศักยภาพ Talents ในองค์กร การเปลี่ยนผ่านจาก I-Shape สู่ T-Shape
ภารกิจแรกในบทสนทนาของเราคือเรื่อง ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่คุณอภิรดาตั้งเป้าหมายไว้การขับเคลื่อน Merkle Thailand คือการพัฒนาศักยภาพต่างๆ ของเหล่า Talents ในองค์กร โดยเฉพาะการปรับทักษะบุคลากรเพื่อรองรับความซับซ้อนของ Intelligence
โดยแนวคิดการพัฒนาบุคลากรในอดีตมักมุ่งเน้นไปที่การสร้างความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในแนวดิ่ง หรือที่เรียกว่า “I-Shaped” Individual ซึ่งหมายถึงพนักงานที่มีความเชี่ยวชาญในทักษะของตนเองอย่างลึกซึ้งเพียงด้านเดียว ทว่า ในสภาวะที่ปัญญาประดิษฐ์ขยายขีดความสามารถอย่างก้าวกระโดด รูปแบบการทำงานแบบเดิมไม่สามารถตอบสนองความซับซ้อนของอุตสาหกรรมได้อีกต่อไป
องค์กรจึงจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนโครงสร้างบุคลากรไปสู่แนวคิด “T-Shaped” Individual อย่างแท้จริง รูปแบบดังกล่าวหมายถึงการที่พนักงานยังคงรักษาความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในแนวดิ่งเอาไว้ แต่ต้องเสริมสร้างทักษะในแนวราบ ที่เป็นพื้นที่ใกล้เคียงหรือเกี่ยวข้องกับงานเดิมของตน (Adjacent Area) โดยทักษะแนวราบนี้ต้องไม่ใช่แค่ความรู้ทั่วไปแบบผิวเผิน แต่ต้องเป็นทักษะที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้งานร่วมกันได้เพื่อรับมือกับความซับซ้อนของเทคโนโลยี
ตัวอย่างความสำเร็จที่ชัดเจนภายในองค์กรของ Merkle คือ ผลิตภัณฑ์ที่ชื่อว่า “Cosier” (โคเซียร์) ซึ่งเป็นเครื่องมือบริหารจัดการอินฟลูเอนเซอร์และกลุ่ม KOL ผลิตภัณฑ์นี้ถูกพัฒนาขึ้นโดย Data Scientist เพียงคนเดียว แต่สามารถสร้างมูลค่าและโปรเจกต์ระดับสิบล้านบาทได้ เนื่องจากตัวผู้พัฒนาไม่ได้จำกัดตัวเองอยู่แค่ทักษะการทำโมเดลข้อมูลในแนวดิ่ง (Data Modeling) ตามความเชี่ยวชาญเดิมของลักษณะงานแบบ I-Shape แต่ได้เรียนรู้และขยายทักษะในแนวราบจนครอบคลุมตั้งแต่การบริหารจัดการโครงการ (Project Management) การวิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analysis) การออกแบบผลิตภัณฑ์ (Product Design) ไปจนถึงการพัฒนาต่อยอดและการออกไปขายงานจริงร่วมกับทีมวางแผนสื่อ (Media Planner) การที่พนักงานหนึ่งคนสามารถเติบโตและรับบทบาทที่หลากหลายเช่นนี้ได้ จำเป็นอย่างยิ่งที่องค์กรต้องให้วิสัยทัศน์ที่ชัดเจน มีการสื่อสารเป้าหมายเฉพาะบุคคล และทำการประเมินศักยภาพรายบุคคล (Assessment by Individual) เพื่อช่วยให้คนทำงานเห็นแนวทางการเติบโตของตนเองอย่างเป็นรูปธรรมควบคู่ไปกับการเติบโตขององค์กร
ยุทธศาสตร์การลงทุนในบุคลากร ผู้นำต้อง ‘มือเปื้อน’ และยึดหลักความคุ้มค่าสูงสุด
เมื่อกระแสการใช้ปัญญาประดิษฐ์ถาโถมเข้ามา หลายองค์กรอาจตื่นตระหนกและคิดว่าความสำเร็จเกิดจากการจัดซื้อซอฟต์แวร์หรือเทคโนโลยีรุ่นพรีเมียมราคาแพงให้แก่พนักงานทุกคน
แต่ในมุมมองของ คุณอภิรดา การลงทุนที่ฉลาดคือการมองหาความคุ้มค่าสูงสุด (Optimization) และความเหมาะสมกับบทบาทหน้าที่ของแต่ละบุคคล Merkle ใช้แนวทางปฏิบัติจริง โดยเริ่มจากการให้พนักงานทำแบบสำรวจผ่าน Google Form เพื่อประเมินว่าในแต่ละฟังก์ชันมีการใช้เครื่องมือตัวใด อยู่ในระดับทักษะไหน จากการสำรวจพบว่ากลุ่มคนที่เป็นกลุ่มบุกเบิกเทคโนโลยี (Early Adopter) มักจะลงทุนซื้อเครื่องมือระดับโปรใช้งานเองอยู่แล้ว องค์กรจึงวางกลยุทธ์การบริหารงบประมาณร่วมกับฝ่ายการเงิน โดยสกรีนและคัดเลือกพนักงานกลุ่มระดับแนวหน้า (Top Ten) ที่มีศักยภาพสูงในการสร้างการเติบโตให้แก่ธุรกิจในแต่ละส่วน เพื่อสนับสนุนงบประมาณในการใช้เครื่องมือเวอร์ชันโปรอย่างเต็มที่
สำหรับพนักงานส่วนที่เหลือ องค์กรจะวิเคราะห์ความจำเป็นของเนื้องานและจัดสรรเครื่องมือที่เหมาะสม เช่น การใช้งาน Gemini เวอร์ชันปกติ หรือการใช้ระบบซอฟต์แวร์มาตรฐานของไมโครซอฟท์ (Microsoft Stack) ที่องค์กรมีอยู่แล้ว แนวทางนี้ช่วยประหยัดงบประมาณและทำให้การใช้ทรัพยากรเกิดประสิทธิภาพสูงสุด เพราะพนักงานไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลวิเคราะห์ที่ดีที่สุดและแพงที่สุด หากลักษณะงานประจำวันไม่ได้มีความจำเป็นต้องใช้ขนาดนั้น
สิ่งสำคัญที่สุดในยุทธศาสตร์นี้คือบทบาทของผู้นำองค์กร ซึ่งคุณอภิรดาเน้นย้ำว่า “ผู้นำต้องมือเปื้อน” หรือมีแนวคิด Hands-on ลงไปสัมผัสหน้างานจริง ผู้นำไม่สามารถทำความเข้าใจเทคโนโลยีเหล่านี้ผ่านการฟังรายงานหรือทำความเข้าใจแบบลอยๆ ได้อีกต่อไป การลงมือเล่นและใช้งานจริงช่วยให้ผู้นำสามารถออกแบบสถาปัตยกรรมกระบวนการทำงาน รวมถึงให้คำแนะนำแก่ทีมงานได้อย่างถูกต้องแม่นยำ เนื่องจากระบบเหล่านี้แปรเปลี่ยนผลลัพธ์ไปตามวิธีการออกแบบคำสั่งและตรรกะของผู้ใช้งาน
คำแนะนำในการจัดการบริหาบุคลากรในองค์กร เพื่อรองรับการเติบโตของ AI
เมื่อหันมามองที่ภาคตลาดแรงงานไทย คุณอภิรดาชี้ให้เห็นว่าสภาวะความขาดแคลนแรงงานด้าน AI ในปัจจุบันมีความคล้ายคลึงกับยุคเปลี่ยนผ่านสู่ Digital Marketing ในอดีต ในช่วงแรกทุกคนจะเกิดความสับสนและขาดแคลนบุคลากรที่มีความรู้ตรงสาย แต่เมื่อแนวโน้มอุตสาหกรรมมีความชัดเจน แรงงานจะเกิดความกระหายในการเรียนรู้เพื่อความอยู่รอด บุคลากรที่มีศักยภาพสูง (Talent) จะเริ่มแสดงตัวและปล่อยของออกมา ขณะเดียวกัน พนักงานที่มีศักยภาพแต่ยังไม่คุ้นเคยกับเทคโนโลยี องค์กรจำเป็นต้องเข้าไปให้ความรู้และฝึกอบรมในลักษณะลงมือทำจริง (Hands-on) พร้อมทั้งทำการคัดกรองและแบ่งระดับทักษะของบุคลากรออกเป็น 4 กลุ่มหลัก เพื่อการบริหารจัดการที่แม่นยำ
- AI User: กลุ่มผู้ใช้งานระดับพื้นฐานที่สามารถนำเครื่องมือมาช่วยอำนวยความสะดวกในงานประจำวันทั่วไป
- AI Expert: กลุ่มผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่มีความสามารถลึกซึ้งในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีกับสายงานที่ตนถนัด
- AI Consultant: กลุ่มผู้ที่สามารถให้คำปรึกษา แนะนำแนวทาง และทำหน้าที่เป็นโค้ชเพื่อถ่ายทอดความรู้ให้แก่ผู้อื่นในองค์กรได้
- AI Effective Leader: กลุ่มผู้นำระดับบริหารที่ไม่จำเป็นต้องลงลึกในรายละเอียดทางเทคนิคเท่ากับทีมปฏิบัติการ แต่ต้องมีวิสัยทัศน์ที่กว้างไกล รอบรู้รอบด้าน และสามารถบริหารจัดการภาพรวมเพื่อขับเคลื่อนองค์กรผ่านเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ
กลยุทธ์ “ไม้แข็ง” และ “ไม้อ่อน” พร้อมการดูแลสุขภาวะทางจิตของบุคลากรในยุคเปลี่ยนผ่าน
กระบวนการเปลี่ยนแปลงองค์กรอย่างรวดเร็ว พ่วงมาด้วยความกดดันและความรู้สึกตื่นตระหนกของพนักงานที่กลัวว่าจะวิ่งตามเทคโนโลยีไม่ทันจนเกิดความทุกข์หรือความกังวล Merkle จึงได้ออกแบบแนวทางการบริหารจัดการบุคลากรโดยผสมผสานระหว่าง “ไม้แข็ง” และ “ไม้อ่อน” เพื่อดูแลสภาพจิตใจ (Mental Care) ไปพร้อมกับการผลักดันประสิทธิภาพงาน
ในส่วนของ “ไม้แข็ง” องค์กรมีการกำหนดดัชนีชี้วัดความสำเร็จหรือ KPI ที่เหมาะสมและสอดคล้องกับศักยภาพและแนวทางการเติบโตของแต่ละบุคคล โดยวางตำแหน่งให้ปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยให้พนักงานสามารถบรรลุเป้าหมายการทำงานนั้นได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น ไม่ใช่การบีบบังคับ โดยไม่มีเครื่องมือช่วยเหลือ
ควบคู่กันไปในส่วนของ “ไม้อ่อน” องค์กรได้จัดตั้ง “AI Clinic” เพื่อเป็นพื้นที่ให้คำปรึกษาและแก้ไขปัญหาการใช้งาน มีการจัดกิจกรรมแลกเปลี่ยนเรียนรู้และแบ่งปันประสบการณ์ (Knowledge Sharing) ระหว่างทีม รวมถึงการเปิดพื้นที่และให้การสนับสนุนงบประมาณสำหรับโครงการริเริ่มใหม่ๆ (Initiative) ที่สร้างสรรค์ของพนักงาน แนวทางนี้ช่วยลดความเครียด สร้างบรรยากาศการเรียนรู้ที่ปลอดภัย และทำให้พนักงานรู้สึกว่าการเข้ามาของเทคโนโลยีคือโอกาสในการพัฒนาตนเอง ไม่ใช่ภัยคุกคาม
พลังแห่งเครือข่ายระดับโลก เฟรมเวิร์ก AI for Growth 3.0 และนวัตกรรม AI Persona
ความได้เปรียบเชิงยุทธศาสตร์ของ Merkle Thailand ส่วนหนึ่งเกิดจากการผสานความร่วมมือกับเครือข่ายระดับสากล อย่างทีมงานในประเทศญี่ปุ่น (APAC) และระดับโกลบอล จากการรวมตัวกันของผู้นำกว่า 50 ประเทศในงาน AI Meetup ที่กรุงโตเกียว ได้มีการระดมสมองและหลอมรวมแพ็กเกจเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นในแต่ละประเทศเข้าด้วยกัน จนเกิดเป็นเฟรมเวิร์กมาตรฐานที่เรียกว่า “AI for Growth 3.0″ กรอบการทำงานนี้ครอบคลุมตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผน (Planning) การลงมือปฏิบัติจริง (Action) ไปจนถึงการปรับแต่งกลยุทธ์ให้สอดคล้องกับพฤติกรรมผู้บริโภค
เครื่องมือหนึ่งที่น่าสนใจและสร้างความแตกต่างอย่างมากคือ “AI Persona” ซึ่งถูกนำมาใช้ในกระบวนการวางแผนและออกแบบแคมเปญการตลาด เทคโนโลยีนี้สามารถจำลองกลุ่มตัวอย่างของลูกค้าเป้าหมายในประเทศไทยขึ้นมาได้อย่างสมจริง ตัวอย่างเช่น การจำลองพฤติกรรมของกลุ่มคนทำงานที่ชื่นชอบการเสพความบันเทิงและกิจกรรมผ่อนคลายในช่วงหลังเที่ยงคืน แทนที่แบรนด์จะต้องทุ่มเงินทุนและเสียเวลาจำนวนมากในการจัดทำ Focus Group รูปแบบเดิม นักการตลาดสามารถป้อนคำถามทดสอบไอเดียแคมเปญ ผลิตภัณฑ์ หรือทิศทางโฆษณาไปยังระบบ AI Persona เพื่อรับฟังความคิดเห็นและไอเดียสะท้อนกลับมาได้ทันที ช่วยลดต้นทุนและเวลาในการทำงานได้อย่างมหาศาล
AI กับอนาคตของโฆษณา และการจัดการ Data อย่างมีประสิทธิภาพ
เมื่อพิจารณาในมิติของงานสร้างสรรค์ แม้ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามามีบทบาทในขั้นตอนการทดลองและวางแผน แต่อุตสาหกรรมโฆษณากำลังเริ่มเผชิญกับสภาวะที่ชิ้นงานจาก AI มีความคล้ายคลึงกันจนผู้บริโภคเริ่มรู้สึกเบื่อหน่าย เนื่องจากผลลัพธ์ที่ได้มักจะดูเหมือนกันเกินไป ในอนาคตอันใกล้ ตลาดจะเกิดความกระหายในความดั้งเดิมและความคิดสร้างสรรค์ที่แท้จริง (Originality) ของมนุษย์ กลุ่มนักคิดและครีเอทีฟจะยังคงอยู่รอดและเติบโตได้ดี แต่ต้องพัฒนาทักษะในการทำงานร่วมกับระบบอัจฉริยะ (Intelligence) เพื่อนำเทคโนโลยีมาเป็นแรงเสริมในการขยายขีดความสามารถของตนเอง
การแก้ปัญหา Data Monetization และโครงสร้างการจัดการทักษะแรงงาน 4 ระดับ ในฝั่งของผู้ประกอบการและลูกค้า ปัญหาพื้นฐานที่พบเจอส่วนใหญ่ยังคงเป็นเรื่องคลาสสิกนั่นคือเรื่องของ “ข้อมูล” หรือ Data ปัจจุบันหลายองค์กรเริ่มมีการจัดเก็บข้อมูลจนมีความร่ำรวยด้านปริมาณข้อมูล (Rich Data) และระบบ CRM ที่ดีแล้ว
แต่ความท้าทายสำคัญคือการไม่รู้วิธีนำข้อมูลเหล่านั้นไปแปรเปลี่ยนเป็นรายได้หรือสร้างมูลค่าทางธุรกิจ (Data Monetization) รวมถึงไม่รู้ว่าจะนำปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วยปลดล็อกหนทางนี้อย่างไร แนวทางการแก้ไขของ Merkle ไม่ได้เริ่มต้นด้วยการยัดเยียดระบบสำเร็จรูป (Mass Solution) แต่เริ่มจากการเข้าไปจัด Workshop เพื่อศึกษาบริบท โครงสร้างธุรกิจ และเป้าหมายที่แท้จริงของลูกค้า จากนั้นจึงทำการวิเคราะห์ข้อมูลและวางกลยุทธ์เพื่อดีไซน์การฝังเทคโนโลยีให้เข้ากับวัตถุประสงค์เฉพาะทางของธุรกิจนั้นๆ
อนาคตของ CXM ในระยะ 3-5 ปี และเข็มทิศสำหรับนักการตลาด
เมื่อถามคุณอภิรดา ถึงทิศทางของอุตสาหกรรมการบริหารประสบการณ์ลูกค้า (CXM – Customer Experience Management) และการตลาดในอนาคตอันใกล้ เธอฉายภาพกว้างให้เราเห็นว่า CXM ถูกแบ่งกรอบเวลาออกเป็น 3 ระยะอย่างชัดเจนเพื่อให้องค์กรสามารถเตรียมความพร้อมล่วงหน้า ดังนี้
- ปีที่ 1 (ระยะเริ่มต้น): มุ่งเน้นการเปลี่ยนผ่านงานประจำและงานซ้ำซาก (Routine Task) ที่นักการตลาดไม่ควรเสียเวลาทำ ให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติทั้งหมด เพื่อปรับเปลี่ยนโครงสร้างองค์กรให้ก้าวสู่สถานะ “AI-Native” ในทุกกระบวนการทำงานอย่างแท้จริง
- ปีที่ 2-3 (ระยะกลาง): เทคโนโลยีจะวิวัฒนาการจนกลายเป็นช่องทางสื่อสารด้วยตัวเอง โดยฟังก์ชันระบบอัจฉริยะจะถูกฝังตัวลงไปในสื่อทั้ง 3 ประเภทของแบรนด์อย่างแนบเนียน ไม่ว่าจะเป็น Paid Media, Owned Media หรือ Earned Media เช่น ระบบการให้คำแนะนำสินค้าหรือระบบผู้ช่วยอัจฉริยะบนหน้าเว็บไซต์ที่สามารถโต้ตอบและปิดการขายได้เอง นำพาอุตสาหกรรมเข้าสู่ยุค “Triple AI Media”
- ปีที่ 3-5 (ระยะยาว): จะเป็นยุคของการเข้ามาของ Human-AI และ Physical AI ขยายขีดความสามารถเชื่อมต่อระหว่างโลกดิจิทัลและโลกทางกายภาพ ซึ่งจะพลิกโฉมพฤติกรรมและการดำเนินชีวิตของผู้บริโภคไปอย่างสิ้นเชิง
บทสรุปส่งท้าย
สำหรับนักการตลาดที่ต้องก้าวเดินในเส้นทางสายนี้ คุณอภิรดาได้มอบคำแนะนำสำคัญ 3 ประการ เพื่อเป็นเข็มทิศในการพัฒนาตนเอง
ประการแรก คือการฝึกฝนทักษะการคิดเชิงตรรกะและระบบ (Logic & System Thinking) เนื่องจากความสามารถในการสั่งงานและการควบคุมระบบอัจฉริยะจำเป็นต้องอาศัยชุดคำสั่งที่มีตรรกะและเป็นระบบระเบียบอย่างถี่ถ้วน
ประการที่สอง คือการทำความเข้าใจแนวคิด “Invisible AI และ Orchestration” นักการตลาดต้องเรียนรู้วิธีการใช้เทคโนโลยีอย่างแนบเนียน และเข้าใจระบบการส่งต่องานระหว่างมนุษย์กับระบบอัตโนมัติอย่างไร้รอยต่อ โดยปล่อยให้ระบบจัดการงานประจำ ส่วนมนุษย์มุ่งเน้นในส่วนที่ต้องใช้ความเข้าอกเข้าใจและมิติด้านวัฒนธรรม เปรียบเสมือนนักการตลาดต้องผันตัวไปเป็น “Conductor” หรือผู้อำนวยเพลงที่คอยจัดวงออร์เคสตราให้เครื่องดนตรีแต่ละชิ้นแสดงประสิทธิภาพออกมาได้กลมกลืนที่สุด
ประการสุดท้ายและเป็นแก่นสำคัญที่สุดคือ แนวคิด “Genba” (เก็มบะ) ซึ่งเป็นภาษาญี่ปุ่นที่หมายถึงสถานที่จริงหรือหน้างานจริง นักการตลาดและผู้บริหารทุกคนจำเป็นต้องเอาตัวเองลงไปสัมผัสหน้างานและทดลองใช้งานจริงอย่างสม่ำเสมอ เพราะปัญญาประดิษฐ์เป็นระบบที่มีลักษณะของการออกแบบที่ปรับเปลี่ยนได้ตามบริบท (Adaptive Design) ของสิ่งเดียวกันเมื่ออยู่คนละมือ ย่อมผ่านการปรุงแต่งและให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง การลงมือทำจริงจะช่วยให้เข้าใจข้อจำกัดและความเชี่ยวชาญของตนเองว่าสิ่งใดควรทำและสิ่งใดควรส่งต่อ
“ตราบใดที่คนทำงานยังคงรักษาคุณค่าความเป็นมนุษย์ มีความเข้าใจในตรรกะ และเข้าใจความละเอียดอ่อนของความรู้สึก มนุษย์จะยังคงเป็นผู้ควบคุมและนำหน้าเทคโนโลยีอยู่เสมอ” กำลังใจและคำนแนะนำ ที่คุณอภิรดา มอบให้กับนักการตลาดทุกคนในตอนท้าย.
