ร้านค้าใหญ่แห่งหนึ่งพบว่า ลูกค้าในบริเวณหนึ่งต้องการสินค้ามากขึ้นทันใด แต่สินค้าคงคลังอยู่ที่อื่น เดิมต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงให้หลายแผนกประชุมกัน แต่วันนี้ AI agents ทำการตัดสินใจได้เองภายในไม่กี่วินาที ทั้งปรับราคา เปลี่ยนเส้นทางสินค้า เปลี่ยนโฆษณา ทั้งหมดเพื่อตอบสนองลูกค้าแบบเรียลไทม์
นี่คือเรื่องจริง ไม่ใช่ฝัน McKinsey คาดว่า AI agents จะสร้างกำไรกว่าครึ่งหนึ่งของมูลค่า AI ทั้งหมดในแผนกขาย-การตลาด
ความแตกต่างของ AI Chatbot VS AI Agents?
- แบบเก่า AI แชทบอท ช่วยคนให้ทำงานเร็วขึ้น แต่คนยังต้องตัดสินใจเอง
- แบบใหม่ AI agents ตัดสินใจด้วยตัวเอง ทำการเปลี่ยนแปลง อย่างเช่น การปรับราคา, เปลี่ยนข้อเสนอ, ติดตามลูกค้า โดยไม่ต้องรอคนมา
ผลที่เกิดขึ้นจริง
- บริษัทในฟอร์จูน 250 บอกว่าเขาสร้างแคมเปญได้เร็วขึ้น 15 เท่า การใช้ AI agents ได้ดีจริง ช่วยเพิ่มกำไรได้ 3-5% ต่อปี และอาจขยายการเติบโตได้ 10% หรือมากกว่า
ปัญหา
- ส่วนใหญ่ยังไม่ได้ประโยชน์ มี 8 ใน 10 บริษัท บอกว่า AI ไม่ได้ช่วยเพิ่มกำไรให้พวกเขา เพราะข้อมูลไม่ดี โครงการเล็ก ๆ กระจัดกระจาย ปล่อยทิ้ง ระบบแก่แล้ว
4 วิธีที่ผู้นำใช้เปลี่ยน Agentic AI เป็น Impact จริง
- Think Value, Not Agents
- ระบุตำแหน่งที่ agents สามารถเร่งผลลัพธ์ได้
- ไม่ต้องไปคิดว่า AI Agents ทำอะไรได้บ้าง ให้กลับไปตั้งคำถาม เราต้องการแก้ปัญหาอะไรก่อน ไม่ว่าจะเป็นเรื่องการแปลง ราคา หรือการเชื่อมต่อกับลูกค้า ลองมองหาจุดที่ AI จะเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์จริงๆ เช่น personalization ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเพิ่มรายได้ได้ถึง 8%
- Reimagine Workflows, Not Tasks
- ปรับปรุงวิธีการทำงานแบบครบวงจร ไม่ใช่แค่ขั้นตอนเดี่ยว
- ปัญหา คือ เอา AI มาแก้ขั้นตอนนึง แต่ขั้นต่อไปยังช้า อย่างเช่น ให้ AI ช่วย customer service ตอบสายเร็วขึ้น
- ปัญหาหลัก คือ ไม่มีคนไปป้องกันไม่ให้เกิดเรื่องแต่ตั้นแต่แรก ต้องออกแบบใหม่ว่า ทำไมลูกค้าถึงโทรมาแล้ว AI ควรแก้เบื้องหน้า Collaboration ระหว่างมนุษย์และ AI สามารถปรับตัวได้
- Build Collaborative Agents
- พิจารณา Agents เป็นพาร์ทเนอร์ดิจิทัล ไม่ใช่เครื่องมือเสริม
- ต้อง on-board Agents และจัดการเหมือนพนักงานจริงๆ มี KPIs ชัดเจน ติดตามการทำงาน แล้วฝึกมันให้ดีขึ้น อย่าปล่อยให้ไป ต้องจ้าง มาด้วยความรับผิดชอบ เก็บแต้มทุกการกระทำ เพื่อให้รู้ว่าต้องปรับปรุงตรงไหน
- Build the Agentic Organization
- ลดความยุ่งยากจากการทำเองหลายที่ ด้วยรูปแบบมนุษย์-AI ที่ลงตัว
- Agents ทำการดำเนินการและตัดสินใจขั้นปฐมฐาน ขณะที่มนุษย์ตั้งกลยุทธ์และควบคุมดูแล ต้องสร้าง Agent Factories ที่เป็นศูนย์กลางในการสร้าง Deploy และบริหาร Agents ให้มีประสิทธิภาพ ไม่ให้เกิด Chaos จากการซ้ำซ้อน ทำให้ทีม Marketing, Sales และ Customer Service ทำงานแบบรวมกัน ไม่ใช่แผนก
ข้อสรุป:
วิธีที่องค์กรใช้ Agentic AI เพื่อสร้างการเติบโตในด้าน Marketing, Sales และ Customer Service เน้นว่า การสำเร็จไม่ได้มาจากการใช้เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่มาจากการออกแบบกระบวนการทั้งหมดใหม่ การทำให้ Agents เป็นส่วนหนึ่งของทีมจริง และการสร้างรูปแบบการดำเนินงานใหม่ที่รวมมนุษย์กับ AI



