วิธีนำ AI มาปรับใช้จริงสำหรับธุรกิจ SME
Pedro Daniel อธิบายถึงความสำคัญของการทดสอบทีละขั้น การรวมศูนย์ข้อมูลผ่าน CRM และการสื่อสาร
ในบทสนทนาบน Marketing - The Podcast ทางด้าน Pedro Daniel ได้แจกแจงขั้นตอนเชิงปฏิบัติสำหรับธุรกิจ SME ในการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้งาน โดยครอบคลุมตั้งแต่การทดสอบในสเกลเล็ก การรวมศูนย์ข้อมูล ตลอดจนข้อจำกัดของระบบอัตโนมัติในงานขาย
Pedro Daniel ผู้ก่อตั้ง Escola de IA ได้ร่วมพูดคุยกับ Bruno Gimenes ในรายการ Marketing - The Podcast ถึงแนวทางปฏิบัติสำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SME) ในการเริ่มต้นนำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในการดำเนินงาน
สำหรับ Daniel จุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนผ่านทางเทคโนโลยีไม่ได้อยู่ที่ตัวเครื่องมือ แต่อยู่ที่กรอบความคิดขององค์กร โดยเนื้อหาฉบับเต็มจะแสดงให้เห็นถึงการสาธิตเวิร์กโฟลว์และรายละเอียดการประยุกต์ใช้งานต่างๆ ที่ถูกหยิบยกขึ้นมาพูดคุย
วัฒนธรรมองค์กรและการทดสอบในสเกลเล็ก
ตามความเห็นของ Daniel สิ่งสำคัญลำดับแรกสำหรับผู้ที่ต้องการวางโครงสร้างการใช้งานเทคโนโลยี คือการเตรียมความพร้อมให้พนักงานคุ้นเคยกับการใช้เครื่องมือในชีวิตประจำวันก่อนที่จะก้าวไปสู่ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อน เขากล่าวเตือนถึงการรีบนำระบบอัตโนมัติมาแทนที่ทีมงานโดยไม่ได้ผ่านการตรวจสอบคุณภาพล่วงหน้า
"สิ่งแรกคือคุณต้องปรับวัฒนธรรมองค์กรให้เข้ากับปัญญาประดิษฐ์เสียก่อน อย่างที่ผมบอกไปว่า AI ไม่ได้แก้ปัญหาได้ทุกอย่าง แต่ทันทีที่คุณสนับสนุนให้พนักงานเริ่มใช้ AI นั่นแปลว่าคุณเริ่มฝังมันลงไปในวัฒนธรรมแล้ว แม้ว่าช่วงแรกจะเป็นแค่งานง่ายๆ ก็ตาม" Daniel ระบุ พร้อมกล่าวเสริมว่า "คุณเริ่มจากฝั่งวัฒนธรรม จากนั้นจึงค่อยทำความเข้าใจว่า AI จะทำงานได้ดีที่สุดในแผนกไหนผ่านการทดสอบจริง โดยเริ่มทดสอบในสเกลเล็กๆ ก่อน"
การรวมศูนย์กระบวนการทำงานโดยเริ่มจาก CRM
เมื่อพูดถึงสถาปัตยกรรมข้อมูล Daniel ชี้ว่าธุรกิจขนาดเล็กมีความได้เปรียบทางการแข่งขันด้านความคล่องตัวในการเชื่อมต่อระบบเมื่อเทียบกับองค์กรขนาดใหญ่ ซึ่งมักประสบปัญหาการทำงานแยกส่วนด้วยสเปรดชีตจำนวนมากและระบบที่ไม่เชื่อมโยงกัน
คำแนะนำคือการรวมศูนย์กระบวนการทำงานไว้ในฐานข้อมูลเดียว โดยเริ่มต้นจากการบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า: "ค่อยๆ นำ AI เข้ามาใช้ สร้างระบบรวมศูนย์ภายในบริษัท เริ่มต้นทีละน้อยด้วย CRM แล้วค่อยขยายไปยังส่วนอื่นๆ คุณเริ่มจาก CRM ขยายระบบจัดการลีดใน CRM ปรับให้เข้ากับทีมขาย จากนั้นจึงขยับไปที่ส่วนการเงิน นำระบบการเงินเข้ามาผสานรวม แล้วค่อยๆ ปรับจูนและรวมศูนย์ข้อมูลไปเรื่อยๆ"
หน้างานจริงและข้อจำกัดของระบบอัตโนมัติ
เพื่อค้นหาคอขวดที่แท้จริงซึ่งเทคโนโลยีต้องเข้ามาแก้ไข Daniel สนับสนุนให้ลงไปดูการทำงานหน้างานในแต่ละวันโดยตรง มากกว่าที่จะพึ่งพาเฉพาะรายงานสรุปของผู้บริหาร
"ความลับอยู่ที่หน้างานจริง นั่นคือจุดที่คุณจะพบปัญหาที่แท้จริง ข้างบนทุกอย่างอาจดูสวยหรู ราบรื่น ข้อมูลในรายงานดูเป็นระเบียบเรียบร้อย แต่เมื่อคุณลงไปที่หน้างาน คุณถึงจะรู้ว่าปัญหาจริงอยู่ที่ไหน" Daniel ย้ำ พร้อมชี้ว่ากระบวนการขายเชิงที่ปรึกษาที่มีมูลค่าสูงยังคงต้องอาศัยการปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล: "มีหลายสิ่งที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้และจะยังไม่สามารถแทนที่ได้ในเร็วๆ นี้ โดยเฉพาะงานที่เกี่ยวข้องกับการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับมนุษย์"
รากฐานการสื่อสารสำคัญกว่าตัวเครื่องมือ
ท่ามกลางการพัฒนาอย่างรวดเร็วของแพลตฟอร์มอย่าง ChatGPT, N8N และ Claude Code ทาง Daniel มองว่าความเชี่ยวชาญทางเทคนิคในซอฟต์แวร์เฉพาะทางนั้นเป็นเรื่องรอง เมื่อเทียบกับความชัดเจนในการสื่อสาร
"สำหรับใครที่มองหาแต่เครื่องมือ AI และคิดว่าเครื่องมือจะเข้ามาแก้ปัญหาให้ คุณต้องเข้าใจพื้นฐานของ AI เสียก่อน สิ่งแรกที่คุณต้องเรียนรู้คือการสื่อสาร หัวใจสำคัญของ AI คือการสื่อสาร เมื่อคุณเรียนรู้วิธีสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพแล้ว คุณจะสามารถใช้งานเครื่องมือใดๆ ในตลาดก็ได้ทั้งนั้น" Daniel เน้นย้ำ
ภาพรวมการนำ AI มาใช้ในภาคธุรกิจ
ในระหว่างการสนทนาเกี่ยวกับความเร็วของการเปลี่ยนผ่านในประเทศ Bruno ได้ยกข้อมูลการตลาดที่สะท้อนถึงโอกาสสำหรับองค์กรขนาดเล็ก
Bruno ระบุว่าผลสำรวจของ FGV ในปี 2025 ชี้ว่า 61% ของธุรกิจ SME ในบราซิลยังไม่ได้นำเครื่องมือ AI ใดๆ มาใช้งาน ขณะที่ 78% แสดงความสนใจที่จะเริ่มนำมาปรับใช้ภายใน 12 เดือนข้างหน้า