Case Study Marketing Campaign ที่ใช้ ChatGPT และ Generative AI

Case Study Marketing Campaign ที่ใช้ ChatGPT และ Generative AI

บทความนี้จะพาไปดู Case Study Marketing Campaign ที่ใช้ ChatGPT และ Generative AI สนุกๆ แม้ส่วนใหญ่การใช้ Generative AI เพื่อทำแคมเปญการตลาดที่ผ่านมา มักทำไปเพื่อเล่นสนุกๆ เพื่อเน้นการสร้างกระแสบนโซเชียลมีเดียให้กลายเป็น Viral เพื่อให้เกิด Earn media กลับมาที่แบรนด์

Heinz AI Ketchup ซอสมะเขือเทศใดๆ ในโลกล้วน Heinz ทั้งนั้น

ตัวอย่างซอสมะเขือเทศ Heinz ได้ลองทำแคมเปญการตลาดโดยเล่นกับ DALL-E 2 ด้วยการที่ให้ AI ลอง Generate ภาพซอสมะเขือเทศหรือ Ketchup แบบต่างๆ ออกมา แต่กลายเป็นว่ามีแต่ภาพซอสมะเขือเทศที่ดูยังไงก็เป็นแบรนด์ Heinz เสมอ

นั่นบอกให้รู้ว่าแบรนด์ที่แข็งแรงมากๆ จะมีข้อได้เปรียบในการแข่งขันมากขนาดไหน ยิ่งเป็นในยุคของ Generative AI ก็ยิ่งได้เปรียบแบบที่ Heinz ได้เข้าไปอีก

เพราะ Data ซอสมะเขือเทศส่วนใหญ่ก็คงหนีไม่พ้น Heinz ที่มีมาก่อนหน้า และนั่นก็ยิ่งทำให้เกิด Filter Bubble หรือ Bias ที่ AI จะเรียนรู้ได้ คำถามคือถ้าคุณเป็นแบรนด์คู่แข่ง Heinz จะทำอย่างไรให้ AI ได้รู้ว่าซอสมะเขือเทศเราก็มีตัวตนเหมือนกัน

 Helan บริษัทประกันสุขภาพที่ใช้ Generative AI เปลี่ยนความรู้สึกคนเป็นโรคซึมเศร้าให้คนอื่นเข้าใจด้วยภาพ

ปัญหาเรื่องโรคซึมเศร้ากลายเป็นปัญหาใหญ่ไปทั่วโลกในวันนี้ ซึ่งเป็นโรคที่ไม่มีอาการทางกายเห็นได้ชัดเหมือนการเจ็บป่วยทั่วไปชัดเจน แต่ทั้งที่ลึกๆ แล้วในใจอาจถูกกัดกินไปจนหนักหนาแล้วก็ได้

ปัญหาคือจะทำอย่างไรให้คนรอบข้างที่ไม่ได้ป่วยเป็นโรคซึมเศร้าไปด้วยเข้าใจพวกเขาได้บ้างหละ บริษัทนี้เลยเอา Generative AI มาใช้ในการช่วยเปลี่ยนสิ่งที่ผู้ป่วยบรรยายความรู้สึกข้างในให้ออกมาเป็นรูปภาพขนาดใหญ่ ที่มองอย่างไรก็รู้สึกว่าความเศร้านั้นหนักหนาเหลือเกิน

เมื่อภาพที่อยู่ในใจถูกถ่ายทอดออกมาให้คนอื่นได้เห็น ความเห็นใจก็เลยเกิดขึ้นได้เร็วขึ้น และแน่นอนว่าบริษัทประกัน Helan นี้ก็ได้รับกระแสจากสื่อและโซเชียลมีเดียมากมาย

เปลี่ยนภาพงานศิลป์ดัง ให้เป็นแมวเพื่อชาวโซเชียล ด้วย Generative AI

Vienna Tourist Board เองก็ได้มีการเอางานศิลปะของศิลปินชื่อดังมาวาดใหม่ด้วย Generative AI โดยใช้แมวเป็นองค์ประกอบหลักของภาพแทน ผลคือเรียกกระแสบนโซเชียลมีเดียได้มากมาย ก็แมวเป็นสัตว์ใครที่ๆ ก็รัก เลยกระตุ้นให้คนรู้สึกว่าอยากไปดูภาพจริงที่พิพิธภัณฑ์แห่งนี้เพิ่มขึ้น

ลองคิดว่าถ้าเราเอาภาพงานศิลปะตามผนังกำแพงวัดต่างๆ มา Gen ใหม่แบบนี้บ้างหละ จะก่อให้เกิดกระแสไวรัลจนทำให้คนรุ่นใหม่สนใจได้ขนาดไหน

NotCo Startups ด้าน Plant-based สะกิดให้คนหยุดกินเนื้อด้วยการฉายภาพสัตว์ที่มักถูกกินให้เห็นตอนแก่ ด้วย Generative AI

หรือบริษัท Startup ด้านอาหาร Plant-based อย่าง NotCo ก็มีการเอา Generative AI มาทำภาพของสัตว์ต่างๆ ที่เรามักเอามากินกันว่าพวกมันจะมีชีวิตต่อไปอย่างไรถ้าไม่ถูกเรากิน

เพราะเรามักเคยเห็นแต่ภาพลูกหมู ลูกวัว หรือแม่หมู พ่อวัว แต่เราไม่เคยเห็นภาพสัตว์พวกนี้เมื่อแก่ตัวไปแต่อย่างไร ส่วนใหญ่มันล้วนถูกนำไปเข้าโรงฆ่าสัตว์มาแปรรูปเป็นอาหารให้เรากินก่อนจะได้แก่ทั้งนั้น

แคมเปญนี้กระตุกให้คนได้หยุดคิดว่าจะดีกว่าไหมถ้าเราหันมากินเนื้อสัตว์แบบ Plant-based แทนการกินเนื้อจากสัตว์จริงๆ จะได้ปล่อยให้หมู วัว หรือไก่เหล่านั้นได้แก่ไปตามอายุขัยของมัน

เราคงเห็นภาพการใช้ Generative AI ในแง่มุม Creative Marketing Campaign ต่างๆ บ้างแล้วใช่ไหมครับ แต่ทั้งหมดจะเห็นว่าเริ่มต้นจากไอเดียของมนุษย์อย่างเรา เราต้องคิดให้ออกก่อนว่าจะให้ AI ทำภาพอะไรแบบไหนให้เรา

การตลาดจะแข่งกันที่ความคิดมากขึ้น โดยใช้เวลาในการลงมือทำชิ้นงานจริงๆ น้อยลง เรากำลังเข้าสู่ยุคจินตนาการสำคัญกว่าความรู้แล้วจริงๆ

The Next Level of Personalization ด้วย Generative AI

ลองคิดภาพว่าวันนี้ Analytical AI ของ Netflix ทำได้แค่วิเคราะห์คาดการณ์ว่าถ้าเราดูซีรีส์เรื่องนี้จบแล้วเราน่าจะอยากดูอะไรต่อ หรืออย่างมากก็วิเคาะห์ต่อยอดจากภาพหน้าปกแต่ละเรื่องว่า Pattern ของภาพหน้าปกที่เราเห็นแล้วชอบกดเข้าไปดูตัวอย่าง หรือดูจนจบเรื่องนั้นมีลักษณะอย่างไร แล้วก็ทำการปรับแต่งภาพหน้าปกของทุกเรื่องใน Netflix เราให้มีรูปแบบดังกล่าว

หรือ Spotify ที่สามารถแนะนำเพลงที่เราน่าจะชอบฟังต่อได้อย่างเพอร์เฟคมากแล้วในวันนี้ แต่ทั้งหมดนี้ก็ล้วนแต่เป็นการวิเคราะห์เพื่อหยิบของเก่าเอามาเล่าหรือนำเสนอใหม่ ไม่ว่าจะเป็นภาพยนต์เดิมที่มีในคลัง Database ของ Netflix หรือบรรดาเพลงทั้งหลายที่อยู่ในฐานะข้อมูลของ Spotify

ในอนาคตอันใกล้เมื่อ Generative AI พัฒนาไปอีกระดับ คิดภาพว่าเมื่อ Netflix รู้ว่าเราชอบดูหนังที่ดาราคนไหนแสดงนำเป็นพิเศษ สมมติว่าผมชอบ Will Smith ระบบจะเอาหน้าของ Will Smith ไปใส่ในนักแสดงนำชายของภาพยนต์เรื่องอื่นให้ แล้วบทพูดก็จะเปลี่ยนไปตามสไตล์ของ Will Smith ไปจนถึงสำเนียงการพูด หรือแม้แต่อาจจะสร้างเป็นภาพยนต์สั้นเรื่องใหม่ที่เอามาจากแนวที่ผมชอบดูทั้งหมด

ในส่วนของ Netflix อาจจะยากไปนิด ลองมาดูในส่วนของ Spotify กันดีกว่า

เดิมที Spotify อาจทำได้แค่แนะนำเพลงถัดไปที่เราน่าจะชอบฟัง แต่ในยุคของ Generative AI จะกลายเป็นระบบจะสร้างเพลงแนวใหม่มาให้เราฟังอยู่เรื่อยๆ จนรู้สึกว่าเราไม่ค่อยได้ฟังเพลงเก่าซ้ำเดิม แต่แนวเพลงที่ฟังกลับเป็นแนวเดิมที่ถูกใจอยู่ตลอดเวลา

วันนี้ Generative AI สามารถสร้างดนตรีต่างๆ ขึ้นมาได้นานแล้ว จะเหลือก็แค่เสียงร้องที่อาจยังไม่ได้ลิขสิทธิ์ของนักร้องมา ลองคิดภาพว่าถ้า AI รู้ว่าเราชอฟังศิลปินคนไหนเป็นพิเศษ เมื่อนั้นหละเราจะได้ฟังเพลงใหม่ๆ ของศิลปินคนนั้นแบบไม่มีวันจบสิ้น นี่คือโลกใบใหม่ที่ Generative AI นั้นสร้างสรรค์ผลงานใหม่ๆ จากดาต้าที่มีจนกลายเป็นโลกแห่ง Super Personalization ในที่สุดครับ

สิ่งที่ต้องระวังกับการใช้งาน Generative AI ในวันนี้

Generative AI ในวันนี้ยังคงอยู่ในยุคเริ่มต้นเพราะเพิ่งถือกำเนิดหรือปล่อยให้ถึงมือผู้ใช้งานทั่วไปได้ไม่ถึงปี (ปลายปี 2022) ซึ่งเราที่เคยใช้งานก็จะรู้ว่ามันมีปัญหาหรือความไม่น่าเชื่อถืออย่างไรบ้าง มันไม่ได้ให้คำตอบที่ถูกต้องทั้งหมดเสมอไป ดีไม่ดีบางครั้งก็มั่วคำตอบทั้งหมดมาให้แบบหน้าตาเฉย หรือที่เรียกว่า Hallucinate นั่นเอง

อย่าง ChatGPT เองก็มีปัญหาในเรื่องของ Data ที่ใช้เทรนนั้นเก่าไม่อัปเดทปัจจุบัน ในระบบก็บอกเองว่าใช้ข้อมูลถึงแค่ปี 2021 เท่านั้น ทำให้หลายครั้งเมื่อถามไปเราได้คำตอบที่ไม่จริงหรือไม่ถูกต้อง 100% กลับมา

เช่นผมเคยถามว่ารู้จักตัวผมไหม ว่าผมเป็นใคร เจ้า ChatGPT มีการมั่วบอกว่าผมเป็นนักเต้นบัลเลต์ชื่อดัง เป็นนักแสดงได้รางวัลมากมาย สู้บอกว่าผมเป็นนักการตลาดทั่วไปคนนึงยังดีกว่านี้เลย

ด้วยการที่ทุกครั้งที่เจ้า ChatGPT ตอบแล้วเราอ่านมันเหมือนว่ามันมั่นใจเต็มร้อย ไม่มีความลังเลหรือไม่แน่ใจแม้แต่น้อย นั่นน่าจะเป็นจุดที่ต้องปรับปรุงในการตอบคำถามว่า คำตอบส่วนไหนบ้างที่มีความมั่นใจกี่เปอร์เซนต์ หรือบอกมาพ่วงในคำตอบเหมือนคนคุยกันก็ได้ว่า “ข้อนี้ไม่ค่อยแน่ใจ แต่คิดว่าน่าจะเป็นแบบนี้…” ยังดูน่าเชื่อถือกว่า

ดังนั้นใครที่คิดจะใช้งานแต่ ChatGPT ต้องระวัง ถือว่าอันตรายมาก ทางที่ดีผู้ใช้งานควรเอาคำตอบที่ได้ไปตรวจสอบด้วยตัวเองอีกครั้งก่อนตัดสินใจครับ

แต่กับคนที่เป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านนั้นจะง่ายและเร็วขึ้นมาก เพราะเรามีความรู้กว้างและลึกที่มากพอจะประเมินคำตอบด้วยตัวเองได้ว่า ตรงไหนบ้างที่เชื่อได้ ตรงไหนบ้างที่มั่วนิ่ม แล้วก็เลือกเอาเฉพาะส่วนที่ดีไปใช้ ส่วนี่ไม่ดีก็ตัดทิ้งไปเป็นต้นครับ

แต่กับ AI Image Generator นั้นอาจต่างกันเล็กน้อย ตรงที่ยิ่งใช้งานยิ่งได้เนื้องานที่ดียิ่งขึ้น ส่วนหนึ่งก็มาจาก Feedback ของผู้ใช้ที่มีการเรียกดูภาพใหม่อยู่เรื่อยๆ จนกว่าจะเจอภาพที่ใช่ ทำให้ตัว AI สามารถเรียนรู้ได้ดีขึ้นกว่า ChatGPT ประเภทที่ได้คำตอบแล้วไม่ค่อยเรียกคำตอบใหม่สักเท่าไหร่ครับ

และจากการถือกำเนิดของเทคโนโลยี Generative AI ที่ปล่อยออกมาใช้ในวงกว้างคือการก้าวหน้าของเทคโนโลยีที่เร็วจนมากเกินไป อาจส่งผลกระทบมนุษยชาติยิ่งกว่าเทคโนโลยีใดๆ ที่เคยเกิดขึ้น ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI บางคนถึงขนาดบอกว่า ผลกระทบของสิ่งนี้อาจอันตรายยิ่งกว่าภาวะโลกร้อนไปแล้วก็ได้

ก็ไม่แน่หรอกครับในโลกยุคทุกอย่างออนไลน์และอะไรๆ ก็ดิจิทัลไปหมด ถ้าเน็ตหายไปสักที เสิร์จแล้วไมเ่จอข้อมูลหรือได้เจอข้อมูลมั่วๆ สักอย่าง เราอาจทำโลกพินาศด้วยมือเราเองเร็วขึ้นกว่าเดิมเป็นไหนๆ

เพราะวันนี้ AI ยังคงทำงานแบบ Black box ทำงานแบบกล่องดำที่ไม่มีใครรู้ว่ามันคิดแบบไหนถึงให้คำตอบออกมาเป็นแบบนี้ ถ้าเป็นมนุษย์ด้วยกันยังถามหา Logic ได้ไม่ยาก แต่พอเป็น AI แล้วลำบาก ก็ไม่รู้จะคาดคั้นมันได้อย่างไร

และก็ไม่ใช่ทุกแบรนด์หรือทุกการทำงานที่ใช้ Generative AI แล้วจะได้ผลลัพธ์ที่ดีออกมาเสมอไป อย่าง Tiffany & Co ที่เคย Collaboration กับ NIKE ในการให้ AI ช่วยออกแบบรองเท้าผ้าใบ Sneaker คู่ใหม่ให้

กลายเป็นว่าผลงานที่ได้ไม่เวิร์คเลยสักแบบ จนสุดท้ายก็ต้องให้มนุษย์มาออกแบบเอง ได้ผลงานที่เรียบง่ายแต่สามารถผลิตและใช้งานได้จริง ที่สำคัญคือทำขายได้จริงเกิดผลกำไรจริงๆ ย้อนกลับมา

ในเวลานี้เรากำลังสงสัยว่า AI รู้จักเราดีกว่าที่เรารู้จักตัวเราเองหรือเปล่า Elon Musk เคยบอกว่าบางทีเราอาจต้องหยุดการสร้าง AI ไว้ก่อน ให้มนุษยชาติได้ออกกฏควบคุมที่ชัดเจนก่อนจะพัฒนาเทคโนโลยีนี้ต่อโดยไม่ได้วางแนวทางควบคุม

Eric Schmidt อดีต CEO ของ Google เองก็บอกว่าสิ่งที่นักพัฒนา AI หรือ AI Developer ทำอยู่อาจไม่ได้สอดคล้องกับความต้องการของสังคมคนส่วนใหญ่ก็เป็นได้

เพราะผู้สร้างมักจะมี Bias เล็กๆ โดยไม่รู้ตัว และ Bias นั้นก็จะถูกนำไปสอนสร้างให้ AI คิดและทำตามโดยอัตโนมัติ ซึ่งบรรดา Programmer หรือ AI Developer มักเป็นผู้ชายผิวขาว ที่ถือกำเนิดมาในชนชั้นกลางค่อนไปทางดี ดังนั้นถ้าจะสร้าง AI ให้ออกมาดีควรมีความหลากหลายของชาติพันธุ์เข้าไปผสมด้วยครับ

Generative AI เปรียบเสมือนดาบ Light Saber สองคม

แม้ ChatGPT จะถูกออกแบบมาให้ไม่ให้ตอบคำถามอันตราย ตอบในสิ่งที่ไม่ดี แต่ถ้าถามดีๆ พยายามเลียบเคียงหน่อยมันก็ยอมตอบคำถามนั้นให้ เช่น ให้เขียนไวรัสคอมพิวเตอร์ขึ้นมา ให้หารหัส Crack โปรแกรมคอมพิวเตอร์ให้หน่อย มีคนทำแล้วและใช้งานจริงได้ด้วย หรือบอกให้วิธีการฆ่าคนให้ตายโดยไม่ถูกจับได้ง่ายๆ แล้วอ้างบอกเพื่อการวิจัยหรือโกหกว่ากำลังจะแต่งนิยายฆาตกรรมก็เพียงพอแล้ว

นอกจากนั้น Data sets ที่เอาไปใช้ Training AI ก็มี Bias โดยตัวมันเอง ถ้าคุณลองใช้ AI Image Generator ให้ลองสร้างภาพ CEO ขึ้นมาดูจะพบว่าส่วนใหญ่เป็นผู้ชายฝรั่งผิวขาว นั่นเพราะอคติจากมนุษย์ในยุคก่อนที่เลือกแต่ CEO เหล่านี้ขึ้นมา หรือถ้าให้สร้างภาพของผู้ร้าย โจรต่างๆ ก็จะเจอเป็นคนผิวดำหรือแม้แต่ชนกลุ่มน้อยในอเมริกาเป็นส่วนใหญ่ครับ

จากปัญหานี้เลยมีคนคิดหาทางแก้เพื่อลด Bias อคติเนื้อเพศลงไปด้วยเครื่องมือใหม่ที่ชื่อว่า MissJourney เพราะจากการสำรวจพบว่า AI มี Data ที่เป็นผู้หญิงมาสอนหรือเทรนแค่ 20% เท่านั้น เครื่องมือนี้เลยช่วยสร้างภาพที่เป็นผู้หญิงเป็นหลักขึ้นมา เพื่อให้เกิดความเท่าเทียมกันทางผลลัพธ์ เพื่อลดความคิดแบบ Stereotype ในอนาคตกับผู้เห็นและใช้งาน

ยังไม่นับถึงปัญหาใหญ่สุดของการใช้ Generative AI คือ Data ที่นำมาเทรน AI นั้นถูกต้องทางกฏหมาย หรือถูกลิขสิทธิ์หรือเปล่า นี่คือปัญหาใหญ่ของโลกยุค AI Driven ที่ใครๆ ก็สามารถสร้าง AI ได้ แต่ดาต้าที่เอามาสอน AI นั้นนำมาใช้งานได้จริงหรือ ?

เพราะสิ่งที่เราเห็นบนออนไลน์ใช่ว่าเราจะสามารถนำมาใช้งานได้โดยอิสระ จากเดิมเราอาจจะหาข้อมูลมาใช้เป็น Reference ในการทำงานด้วยตัวเองได้ แต่พอวันนี้เราใช้ AI เป็นหลักหละ การทำแบบเดียวกันแต่ต่างผู้วิเคราะห์จะได้รับการคุ้มครองทางกฏหมายเหมือนกันไหม ?

สมมติถ้าผมอยากวาดรูปขึ้นมารูปหนึ่ง ผมอาจจะหา Reference สักสิบนี่สิบรูปก่อนจะทำเริ่มวาดหรือออกแบบสิ่งนั้นขึ้นมา แน่นอนว่านั่นถือเป็นลิขสิทธิ์การสร้างสรรค์ของผม ตราบใดที่มันไม่ไปเหมือนต้นแบบที่ใช้เป็น Reference หรือ Inspiration โดยจงใจและน่าเกลียด

แต่แล้วถ้าเป็น AI หละจะทำได้เหมือนเดิมไหม เกิดผมให้ AI ออกไปหาข้อมูลรูปบ้านสวยๆ จากอินเทอร์เน็ตมาหนึ่งล้านรูป แล้วผมใช้เจ้า AI นั้นมาช่วยออกแบบบ้านใหม่ให้ลูกค้า แล้วผมก็เป็นคนจบงานนั้นด้วยตัวเองอีกที แบบนี้จะถือว่าเป็นการผิดลิขสิทธิ์เจ้าของดาต้าที่นำมาเทรน AI หรือไม่ ? หรือผลงานการออกแบบนั้นถือเป็นลิขสิทธิ์ของผมหรือเปล่า ?

และการฟ้องร้องเรื่อง Generative AI ก็เกิดขึ้นแล้วในโลกเราวันนี้

เมื่อ Generative AI จะให้คำตอบที่ดีหรือสร้างผลงานที่ตรงใจมนุษย์อย่างเราได้ ก็ต้องอาศัย Training Data Sets มากมายเพื่อเอาไปใช้ให้ AI เรียนรู้ แพลตฟอร์มชื่อดังอย่าง Stable Diffusion AI เองก็บอกว่าตัวเองใช้ดาต้ารูปภาพที่หาได้จากอินเทอร์เน็ตมาเทรน AI ตัวเองกว่า 100,000 GB

แน่นอนว่ารูปภาพจำนวนมากหรือแทบจะใช้คำว่าส่วนใหญ่นั้นไม่ได้รับอนุญาติให้นำมาใช้เทรน AI เลยกำลังเกิดการฟ้องร้องขึ้นระหว่าง Getty Images บริษัทรูปภาพยักษ์ใหญ่ระดับโลก กับ Generative AI แพลตฟอร์มแห่งนี้

ส่วนทาง Shutterstock กับ Adobe เองก็ปรับตัวหาทางออกอื่นที่ดีกว่า ด้วยการเปิดเครื่องมือ Generative AI ที่ถูกลิขสิทธิ์เพราะใช้รูปภาพที่ตัวเองได้รับลิขสิทธิ์จาก Creator มาใช้ Train AI อีกที

แล้วรายได้ที่ได้จากการขายรูปนั้นออกไปก็จะถูกแบ่งให้เจ้าของรูปภาพผลงานต้นฉบับดังกล่าว แม้สัดส่วนจะดูไม่มากแต่ก็ทำให้เกิดโอกาสมีรายได้ช่องทางใหม่ๆ เพิ่มขึ้น

ทางยุโรบหรือ EU เองก็กำลังออกกฏหมาย AI Act ที่จะกลายเป็นมาตรฐานการใช้และจัดการ AI ในอนาคต เหมือนที่เคยออกกฏหมาย GDPR ขึ้นมาแล้วถูกพัฒนาไปเป็น PDPA หรือ CCPA

กฏหมายดังกล่าวมีไว้เพื่อควบคุมบริษัท AI ที่จะส่งผลร้ายต่อผู้คน และทำให้ผู้คนสามารถฟ้องร้องบริษัท AI เหล่านั้นได้ง่ายขึ้น ซึ่งก็ต้องรอดูกันว่าสุดท้ายแล้ว AI Act นี้จะออกมาเป็นอย่างไร

สรุปส่งท้าย Generative AI จะส่งผลอย่างไรต่อโลก Marketing Business & Advertising

แม้เทคโนโลยีต่างๆ จะดูพัฒนาไปอย่างรวดเร็วและก้าวกระโดดอย่างมาก ในระยะเวลาแค่ 3 เดือน Generative AI อย่าง ChatGPT ก็มีผู้ใช้งานเกิน 1 พันล้านคนไปโดยง่ายดาย และตอนนี้ก็น่าจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ จนไม่รู้ว่าไปถึงไหนแล้ว

แต่สิ่งที่พัฒนาตามไม่ทันคือมนุษย์เราที่ยังคงคิดและตัดสินใจด้วยสมองแบบมนุษย์ยุคประวัติศาสตร์ ลำพังแค่เทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาเรายังปรับตัวตามไม่ค่อยได้ แล้วพอเจอเทคโนโลยี AI เข้าไปบอกเลยว่าต้องส่งผลกระทบต่อมนุษยชาติมหาศาลแน่

มนุษย์เราไม่ได้คิดและตัดสินใจด้วยเหตุผลอันรวดเร็ว แต่สมองเราแบ่งออกเป็นสองระบบเหมือนที่หนังสือ Think fast and Slow ได้อธิบายไว้

ระบบแรกคือระบบอัตโนมัติที่เรามักใช้งานบ่อยๆ อยู่ไม่รู้ตัวตลอดเวลา เรามักเผลอทำอะไรไปเองเป็นประจำ ซึ่งหนึ่งในนั้นก็คือการเผลอใช้เวลาจมไปกับหน้าจอโดยไม่ได้ประโยชน์หลายชั่วโมงต่อวัน

ระบบที่สองคือระบบการคิดอย่างถี่ถ้วน คิดกับเรื่องใหม่ๆ ก่อนตัดสินใจอย่างเป็นเหตุเป็นผล ซึ่งในแต่ละวันเรามักใช้สมองส่วนนี้น้อยมาก นั่นเพราะว่า DNA เราออกแบบมาให้คิดแบบโลกยุคโบราณที่จะสู้หรือหนีอยู่ประจำ ดูเหมือนสมองหรือระบบการคิดเราจะปรับตัวไม่ทันกับเทคโนโลยีสักเท่าไหร่เลยนะครับ

ลองคิดภาพต่อว่าถ้าเราสามารถทำชิ้นงานการตลาดได้มากถึง 100 ชิ้นภายในเวลาไม่กี่นาทีด้วย Generative AI ที่ทั้งทำรูปภาพและข้อความให้ แถมยังปรับให้เข้ากับทุกแพลตฟอร์มที่เราทำการตลาดอัตโนัมติ

แต่เรายังคงทำงานด้วย Process แบบเดิมๆ รอหัวหน้าตัดสินใจ รอลูกค้าอนุมัติ ความเร็วที่เกิดขึ้นจากเทคโนโลยี AI คงไม่ค่อยส่งผลกระทบต่อธุรกิจสักเท่าไหร่ และมันจะยิ่งกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการแข่งขันเมื่อใครๆ ก็ใช้ Generative AI เป็นปกติในเนื้อหา แต่วิธีการปฏิบัติงานยังคงเป็นแบบยุคโบราณโรงานอุตสาหกรรมเหมือนเดิม

นั่นหมายความว่าบริษัทจะต้องปรับวิธีการทำธุรกิจ ไปจนถึงกลยุทธ์ธุรกิจให้เข้ากับเทคโนโลยีใหม่อย่าง Generative AI เราจะเห็นธุรกิจยุคใหม่กลายเป็น Business Automation กันมากขึ้น เราจะได้เป็น Generative AI กลายเป็น Generative Revenue ให้กับธุรกิจโดยอัตโนมัติ

ลดบทบาทการตัดสินใจที่ต้องใช้คนโดยไม่จำเป็นออกไป ไปเพิ่มตำแหน่งหน้าที่การงานใหม่ที่ต้องใช้คนทำงานควบคู่กับ AI โดยตรงแทน

นั่นหมายความว่าบริษัทขนาดพันล้านในยุค AI Driven จากที่ต้องมีหลักร้อยหรือพันคน อาจจะเหลือแค่หลักสิบหรือหลักหน่วยคนได้ไม่ยาก

ส่วนบริษัทที่ไม่สามารถปรับตัวตามได้ก็ต้องสูญพันธุ์ไปอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ และนี่คือทั้งหมดของผลกระทบของ Generative AI ต่อโลกการตลาด ธุรกิจ ไปจนถึงโลกแห่งความคิดสร้างสรรค์ ที่ก็ไม่แน่ใจเหมือนกันว่าเราจะคิดและทำสู้กับ AI ได้อย่างไร

หรือถ้าตั้งคำถามใหม่ให้กับชีวิตคือ เราจะใช้เครื่องมือสุดล้ำเทคโนโลยีตัวนี้ให้เราทำงานได้ดีขึ้นกว่าเดิมได้อย่างไรมากกว่าครับ

เพราะเทคโนโลยี Generative AI นี้จะไม่มีวันหายไป เหมือนกับการที่เคยเกิดขึ้นกับทุกเทคโนโลยีสำคัญก่อนหน้า เราปล่อยยักษ์ในตะเกียงออกมาแล้ว สิ่งที่ต้องทำคือจะใช้ประโยชน์จากยักษ์นั้นอย่างไรมากกว่า

อ่านบทความตอนแรกของทำความเข้าใจโลกการตลาดยุคใหม่ AI Driven Marketing เมื่อ ChatGPT และ Generative AI จะเปลี่ยนวิธีทำการตลาดไปตลอดกาล

https://www.everydaymarketing.co/knowledge/ai-driven-marketing-with-chatgpt-and-generative-ai-image/

Source
https://campaignsoftheworld.com/digital/heinz-a-i-ketchup/
https://www.thestable.com.au/famousgrey-ai-makes-psychological-suffering-visible-so-it-can-be-understood/
https://blooloop.com/technology/news/vienna-tourism-campaign-ai-cat-themed-artworks/
https://www.akqa.com/work/notco/natural-life-expectancy/
https://blog.hubspot.com/marketing/nike-tiffany-collaboration
https://missjourney.ai/

Nattapon Muangtum

เจ้าของเพจการตลาดวันละตอน / อาจารย์พิเศษวิชา Data-Driven Communication / เขียนหนังสือมาแล้ว 5 เล่ม Personalized Marketing, Data-Driven Marketing, Data Thinking, Contextual Marketing และ Social Listening / ที่ปรึกษา Data-Driven Advisor

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

คุณชอบบินสายการบินอะไร ?

#การตลาดวันละโพล อยากรู้ว่าเพื่อนๆ นักการตลาดชอบบินสายการบินอะไรกัน
ตอบเข้ามาแล้วเดี๋ยวจะเอาไปทำเป็น Data หน้าเพจให้ครับ