ข้อผิดพลาดในการใช้ AI และบทบาทของผู้บริหาร โดย Felix Grivot
Felix Grivot วิเคราะห์กับดักของ vibe coding พร้อมแนะแนวทางผู้นำในการสร้าง guardrails ที่ชัดเจน
ในการวิเคราะห์การประยุกต์ใช้ AI ในภาคธุรกิจ Felix Grivot เตือนถึงความเสี่ยงที่ทีมงานจะเสียเวลาไปกับการสร้างโซลูชันย่อยๆ แทนที่จะนำมาใช้งานจริง ผ่านการพูดคุยในรายการ Marketing - The Podcast เขาได้แนะนำให้ผู้บริหารกำหนดขอบเขตการใช้งานที่ชัดเจนและมุ่งเน้นความต้องการของลูกค้าเป็นสำคัญ
Felix Grivot หัวหน้าฝ่ายการตลาด B2B ของ FCamara ได้พูดคุยถึงข้อผิดพลาดสำคัญที่องค์กรต่างๆ มักพบเจอเมื่อนำปัญญาประดิษฐ์มาปรับใช้ ในการสนทนากับ Bruno Gimenes ในรายการ Marketing - The Podcast ตอนเต็มนี้ยังได้สำรวจแง่มุมอื่นๆ เกี่ยวกับความเชื่อมโยงระหว่างการตลาด กลยุทธ์ และเทคโนโลยีในบริบทองค์กรอีกด้วย
ในวิดีโอด้านบน Grivot ได้กล่าวถึงกระแสความนิยมล่าสุดของเครื่องมือประเภท vibe coding เช่น Lovable และ Claude พร้อมทั้งเตือนถึงความคุ้มค่าของเวลาที่ทีมงานเสียไปกับการพัฒนาเครื่องมือขึ้นมาใช้เอง
ความเสี่ยงจากการมัวสร้างโซลูชันแทนที่จะนำมาใช้งาน
สำหรับ Grivot ความสะดวกในการสร้างโค้ดผ่านแพลตฟอร์ม AI กำลังทำให้หลายทีมเสียเวลาหลายชั่วโมงไปกับการพัฒนาฟีเจอร์ที่มีอยู่แล้วในท้องตลาด เขาย้ำเตือนว่าการสร้างโซลูชันย่อยๆ มากเกินไปอาจทำให้องค์กรหลุดโฟกัสจากเป้าหมายหลักทางธุรกิจ
"คุณยายของผมเคยมีคำพูดที่ว่า บางครั้งค่าน้ำซอสแพงกว่าค่าเส้นพาสต้าเสียอีก ดังนั้น บางครั้งบริษัท ฝ่ายการตลาด หรือผู้จัดการที่สนับสนุนให้ทีมงานพัฒนาสิ่งต่างๆ ด้วย AI จึงกลายเป็นว่าเสียเวลาไปกับการสร้างโซลูชันมากกว่าการนำโซลูชันนั้นมาใช้จริง" Grivot กล่าว
Grivot เน้นย้ำว่า ก่อนที่จะเริ่มพัฒนาสคริปต์หรือไมโครเซอร์วิสขึ้นเองภายในองค์กร ผู้นำควรประเมินก่อนว่าโปรเจกต์นั้นสามารถขยายผลได้จริงหรือไม่ และมีโซลูชันสำเร็จรูปในตลาดที่เข้าถึงได้อยู่แล้วหรือไม่ เขายกตัวอย่างระบบอัตโนมัติสำหรับตรวจสอบอีเมลหรือการบันทึกการประชุมลง CRM อัตโนมัติ ซึ่งบ่อยครั้งมีเครื่องมือเฉพาะทางให้บริการอยู่แล้ว
ทำพื้นฐานให้ดีและโฟกัสที่ความต้องการของลูกค้า
อีกหนึ่งความท้าทายที่ Grivot ชี้ให้เห็นคือ การวิเคราะห์ย่อยที่มากเกินไปจากปริมาณข้อมูลมหาศาลที่ AI มอบให้ เขาสังเกตว่าการลงลึกในรายละเอียดทางเทคนิคมากเกินไป เช่น โมเดลการระบุแหล่งที่มาที่ซับซ้อน อาจทำให้คนทำงานละเลยการมีปฏิสัมพันธ์โดยตรงกับกลุ่มเป้าหมาย
"พื้นฐานการตลาดที่ดีคือการรับฟังลูกค้า และการดูข้อมูลที่มีอยู่จริง" Grivot อธิบาย สำหรับเขา การสะสมข้อมูลที่สร้างขึ้นโดย AI อาจขังทีมงานไว้กับการพัฒนาเครื่องมือเฉพาะกิจ แทนที่จะนำเวลาไปวิเคราะห์ผลสำรวจจริงและทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค
Grivot เน้นย้ำถึงความสำคัญของการจัดสรรจังหวะท่ามกลางกระแสความแปลกใหม่ที่ไม่หยุดนิ่งในอุตสาหกรรม: "เป็นเรื่องยากที่จะแยกกระแสเกินจริงออกจาก ROI แต่เราต้องมีจังหวะในการสร้างสมดุลของข้อมูล เพื่อให้สามารถลงทุนเวลาได้อย่างคุ้มค่า และมองหาโซลูชันที่ใช้งานได้จริงพร้อมทั้งต่อยอดขยายผลได้จริง"
Guardrails และบทบาทความเป็นผู้นำในการบริหารจัดการ AI
เมื่อให้คำแนะนำแก่ผู้บริหารที่ต้องการชี้แนะแนวทางให้ทีมในการใช้ AI ทาง Grivot สนับสนุนให้มีการกำหนด guardrails หรือกรอบและแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ชัดเจน เพื่อเป็นแนวทางให้ทีมงานรู้ว่าสิ่งใดทำได้หรือทำไม่ได้
"ในฐานะผู้บริหาร และเป็นคำแนะนำสำหรับผู้จัดการทุกคน ผมคิดว่าประเด็นสำคัญที่สุดคือการสร้าง guardrails เพื่อให้ทีมของคุณก้าวเดินไปในเส้นทางนี้ได้อย่างมั่นใจ เพราะอย่างไรเสียทีมของคุณก็ต้องเดินไปในทางนี้อยู่แล้ว" Grivot ระบุ พร้อมยกตัวอย่างว่ากฎเกณฑ์เหล่านี้จะช่วยป้องกันปัญหาร้ายแรง เช่น การอัปโหลดฐานข้อมูลความลับขององค์กรไปยัง ChatGPT เวอร์ชันฟรีโดยไม่เหมาะสม
นอกเหนือจากการกำกับดูแลแล้ว Grivot ยังแนะนำให้ผู้นำมีส่วนร่วมอย่างกระตือรือร้นในการเรียนรู้เชิงเทคนิคและฝึกฝนความอยากรู้อยากเห็นไปพร้อมกับทีม แทนที่จะปล่อยให้การสำรวจเทคโนโลยีเป็นหน้าที่ของผู้อื่นเพียงอย่างเดียว เขาย้ำว่า AI ประมวลผลจากข้อมูลและสิ่งที่มีอยู่แล้วเท่านั้น การสร้างสรรค์นวัตกรรมจึงยังต้องพึ่งพามนุษย์: "AI ไม่มีความคิดสร้างสรรค์ มันทำงานจากสิ่งที่เคยถูกสร้างมาแล้ว มีเพียงมนุษย์เท่านั้นที่มีศักยภาพนี้"