บทบาทนักการตลาดระดับจูเนียร์ควรเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อ AI เขียนฉบับร่างแรก?

เมื่อ AI เขียนทุกฉบับร่างแรก บทบาทการตลาดระดับรองควรเปลี่ยนจากการส่งมอบเป็นการตรวจสอบ: ทดสอบผลลัพธ์ของ AI กับหลักฐาน แหล่งที่มา และความเหมาะสมของกลุ่มเป้าหมาย Gartner คาดการณ์ว่าโดย 2030 ทีมการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงส่วนใหญ่จะสามารถลบบทบาทระดับเริ่มต้นแบบเดิมๆ ออกไปได้ แต่การตัดบทบาทดังกล่าวยังทำให้ไม่ต้องเรียนรู้การตัดสินอีกด้วย คำตอบที่ดีกว่าคือการออกแบบบทบาทใหม่เกี่ยวกับการทบทวนงาน AI ไม่ใช่กำจัดบทบาทนั้นทิ้งไป

ประเด็นสำคัญ

• ในการสำรวจผู้นำอาวุโสของ Gartner ประมาณ 1,300 เปอร์เซ็นต์ 18 ได้ขจัดบทบาทไปแล้วเนื่องจากระบบอัตโนมัติเข้ามาจัดการงาน ในขณะที่เปอร์เซ็นต์ 16 ได้สร้างบทบาทใหม่และเกือบหนึ่งในสามได้ออกแบบบทบาทที่มีอยู่ใหม่
• สิ่งส่งมอบรุ่นเยาว์เป็นเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้ การแก้ไขของผู้อาวุโสคือการศึกษา และการทำให้สิ่งส่งมอบแบบอัตโนมัติจะเป็นการลบออก เว้นแต่จะมีการออกแบบสิ่งทดแทน
• ทักษะที่มีค่าที่สุดในเวิร์กโฟลว์ AI คือการอธิบายอย่างแม่นยำว่าเหตุใดงานที่ผลิตโดยเครื่องจักรจึงผิด และมันถูกสร้างขึ้นในบทบาทระดับจูเนียร์ที่ทีมกำลังตัดออก
• คำแนะนำของ Gartner ชี้ให้เห็นถึงการออกแบบใหม่ ในทางปฏิบัตินั่นหมายถึงการจ้างงานเพื่อการตัดสิน ทำให้การตรวจสอบเป็นงานแรกและการตัดสินใจในการสอนเร็วขึ้น
• การตรวจสอบจะสร้างการตัดสินก็ต่อเมื่อข้อสรุปของ AI ติดตามกลับไปยังหลักฐานที่อยู่เบื้องหลังเท่านั้น

ข้อมูลของ Gartner แสดงอะไรจริงๆ

ถามทีมการตลาดว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อ AI เขียนทุกฉบับร่างแรก และส่วนใหญ่จะพูดถึงความเร็ว น้อยคนนักที่จะพูดถึงคนที่เคยเรียนรู้จากร่างนั้น การละเว้นดังกล่าวถือเป็นหัวใจสำคัญของการคาดการณ์ล่าสุดของ Gartner ซึ่งรายงานโดย Marketing Week ซึ่งชี้ให้เห็นว่าโดย 2030 ทีมการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงส่วนใหญ่จะสามารถถอดบทบาทระดับเริ่มต้นแบบเดิมๆ ออกได้ การทำนายนั้นง่ายต่อการยอมรับตามมูลค่าที่ตราไว้ นอกจากนี้ยังง่ายต่อการอ่านผิด

ตัวเลขพาดหัวคือ 18 เปอร์เซ็นต์ ในการสำรวจผู้นำอาวุโส 1,300 โดยประมาณ ส่วนแบ่งดังกล่าวกล่าวว่าพวกเขาได้ยกเลิกบทบาทไปแล้ว เนื่องจากระบบอัตโนมัติเข้ามาจัดการงานแล้ว ตัวเลขสนับสนุนได้รับความสนใจน้อยลง สิบหกเปอร์เซ็นต์ของผู้นำคนเดิมได้สร้างบทบาทใหม่และเกือบหนึ่งในสามได้ออกแบบบทบาทที่มีอยู่ใหม่ คำเตือนของ Gartner เป็นส่วนที่ควรค่าแก่การรักษา: ผู้นำมีความเสี่ยงที่จะเกิดความสับสนในการทำงานอัตโนมัติของงานระดับจูเนียร์โดยไม่จำเป็นต้องใช้ผู้เยาว์อีกต่อไป

อ่านด้วยกัน ตัวเลขต่างๆ บรรยายถึงอาชีพที่อยู่ระหว่างการปรับโครงสร้างช่วงล่างใหม่ โดยไม่ละทิ้งอาชีพนั้น

จริงๆ แล้วรุ่นน้องเรียนรู้อะไรจากงานระดับเริ่มต้น?

เรามักจะกำหนดงานระดับเริ่มต้นตามสิ่งที่พวกเขาผลิต: การนำเสนอของคู่แข่ง คำบรรยายแบบร่าง รายงานรายสัปดาห์ แผนการโฆษณา ขณะนี้ AI สามารถผลิตสิ่งเหล่านี้ได้ ดังนั้นงานจึงดูเหมือนจะหายไป

มุมมองนั้นทำให้ยานพาหนะผิดพลาดไปยังจุดหมายปลายทาง รุ่นน้องสร้างดาดฟ้าเพื่อให้ผู้อาวุโสสามารถท้าทายมันได้ ในการแลกเปลี่ยนครั้งนั้น ผู้เยาว์ได้เรียนรู้ว่าความเข้าใจอันลึกซึ้งนั้นเป็นอย่างไร เหตุใดคำกล่าวอ้างจึงจำเป็นต้องมีหลักฐาน และเมื่อใดที่ตัวเลขนั้นทำให้เข้าใจผิด สิ่งที่ส่งมอบเป็นเรื่องบังเอิญ และการแก้ไขคือการศึกษา

ทำให้การส่งมอบเป็นแบบอัตโนมัติและการแก้ไขจะหายไปตามไปด้วย เว้นแต่จะมีใครสักคนจงใจออกแบบสิ่งทดแทน ทีมส่วนใหญ่ไม่มี

การวิจัยผู้ชมชี้ไปในลักษณะเดียวกัน จากการสนทนาสาธารณะระหว่างนักการตลาดในช่วงสองเดือนที่ผ่านมา มีความตึงเครียดอย่างหนึ่งเกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำอีก เจ้าหน้าที่ฝึกงานและเจ้าหน้าที่รุ่นน้องบรรยายถึงความรู้สึกถูกประเมินค่าต่ำเกินไปและขาดการเชื่อมต่อ พวกเขากังวลเกี่ยวกับการพึ่งพา AI มากเกินไป พวกเขาของานที่มีความหมายซึ่งสร้างทักษะที่แท้จริง สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่คำขอที่จะได้รับการปกป้องจากระบบอัตโนมัติ เป็นการขอเส้นทางอาชีพที่ยังสอนอะไรบางอย่าง

เหตุใดการตัดบทบาทผู้เยาว์จึงเป็นกับดัก?

ลองพิจารณาผู้บริหารการตลาดปีที่สองเวลา 11pm โดยพิมพ์คำถามเช่น AI จะทำให้งานของฉันดีขึ้นโดยไม่ต้องเปลี่ยนงานได้อย่างไร ข้อมูลของเราแสดงจุดประสงค์ในการค้นหานี้อย่างชัดเจนในหมู่ผู้ชมรุ่นเยาว์ และเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลที่จะถาม

ในสัปดาห์เดียวกันนั้น CMO ของเธอกำลังตรวจสอบหนึ่งในสี่ของเนื้อหาที่สร้างโดย AI ซึ่งมีประสิทธิภาพต่ำกว่าปกติ รูปแบบนี้จะคุ้นเคยกับผู้นำหลายคน เนื้อหามาถึงอย่างรวดเร็ว แต่ยังต้องมีการแก้ไขโดยมนุษย์อย่างหนัก และได้รับการประเมินด้วยกรอบการวัดที่สร้างขึ้นสำหรับยุคอื่น งบประมาณไหลไปสู่เครื่องมือที่ไม่มีใครตรวจสอบอย่างใกล้ชิดเพียงพอ เมื่อลงทุนในโครงการนี้แล้ว ผู้นำจะปกป้อง ปรับแต่ง และค้นหาแผนภูมิเดียวที่ดูเหมาะสม

บุคคลที่เหมาะสมที่สุดที่จะบอกว่าโปรแกรมไม่ทำงานมักจะเป็นรุ่นน้องที่ใกล้เคียงที่สุดกับเอาท์พุต ซึ่งจะเห็นทุกร่างก่อนที่จะขัดเกลา เธอยังเป็นคนที่มีบทบาทอยู่ในรายการลดหย่อนอีกด้วย

นี่คือกับดัก ทักษะที่มีค่าที่สุดในเวิร์กโฟลว์ AI คือความสามารถในการดูงานที่ผลิตโดยเครื่องจักรและอธิบายได้อย่างแม่นยำว่าเหตุใดจึงผิด ทีมกำลังตัดบทบาทที่เกิดขึ้นจากทักษะนั้น

คุณจะออกแบบบทบาทระดับรองจากการสร้างไปจนถึงการตรวจสอบได้อย่างไร?

คำแนะนำของ Gartner คือการออกแบบงานรองใหม่ แทนที่จะคงไว้เหมือนเดิม ในทางปฏิบัตินั่นหมายถึงสามการเคลื่อนไหว

1. จ้างเพื่อการตัดสิน ประเมินผู้สมัครว่าพวกเขาสามารถประเมินและปรับปรุงเอาท์พุต AI ได้หรือไม่ ไม่ใช่ประเมินว่าจะสร้างร่างแรกได้เร็วแค่ไหน
2. ทำให้การตรวจสอบเป็นงานแรก ตั้งแต่วันแรก ให้ผู้ใต้บังคับบัญชาตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI เทียบกับหลักฐาน การทดสอบคำกล่าวอ้าง แหล่งที่มา และความเหมาะสมของผู้ชมถือเป็นงานจริง และเป็นสิ่งที่ประกอบขึ้นเป็นอาชีพ
3. สอนการตัดสินใจเร็วขึ้น ให้คำปรึกษาแก่รุ่นน้องในเรื่องการใช้เหตุผลทางธุรกิจ ซึ่งหมายความว่าเหตุใดทางเลือกหนึ่งจึงเหนือกว่าอีกทางเลือกหนึ่ง แทนที่จะสอนเรื่องทางลัดเครื่องมือที่จะล้าสมัยภายในหกเดือน

การสำรวจอาชีพและเงินเดือนของ Marketing Week แสดงให้เห็นความเสี่ยง โดยพบว่า 66.5 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสอบถามมองเห็นช่องว่างทักษะ AI ในทีมของพวกเขาในช่วงปีที่ผ่านมา และ 73.5 เปอร์เซ็นต์ของ CMO และผู้อำนวยการฝ่ายการตลาดกังวลเกี่ยวกับความสามารถของ AI ผู้นำกังวลว่าช่องว่างที่การตัดขั้นล่างจะกว้างขึ้นเท่านั้น

ทำไมเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ถึงรู้สึกเป็นอันดับแรก?

ทีมทั่วทั้งภูมิภาคมีความคล่องตัวโดยค่าเริ่มต้น หน่วยงานอิสระแข่งขันกับเครือข่ายระดับภูมิภาคที่มีพนักงานมากกว่าจำนวน และทีมงานภายในในกรุงจาการ์ตา มะนิลา และโฮจิมินห์ซิตี้ จัดการปฏิทินในตลาดต่างๆ หลายแห่งโดยใช้คนเพียงไม่กี่คน เมื่อระบบอัตโนมัติถอดที่นั่งสำหรับเด็กออก การประหยัดจะปรากฏในผลประกอบการของไตรมาสนี้ ในขณะที่ต้นทุนจะมาถึงประมาณสามปีต่อมา

แพลตฟอร์มข้อมูลเชิงลึกที่แชร์ช่วยให้ เอเจนซี่ขนาดเล็กเข้าถึงการวิเคราะห์เชิงลึก ซึ่งครั้งหนึ่งเคยต้องการทีมที่ใหญ่กว่ามาก ข้อได้เปรียบดังกล่าวจะคงอยู่ก็ต่อเมื่อมีคนสามารถตั้งคำถามว่าแพลตฟอร์มดังกล่าวพูดอะไร เช่นเดียวกับการค้นพบที่เปลี่ยนไปไปสู่คำตอบของ AI เมื่อแชทบอตสรุปหมวดหมู่ของคุณ บุคคลนั้นจะต้องอ่านสรุปนั้นอย่างมีวิจารณญาณและระบุจุดที่บิดเบือนความจริง

ภูมิภาคที่เศรษฐกิจดิจิทัลขับเคลื่อนโดยคนรุ่นใหม่ไม่สามารถหยุดพัฒนานักยุทธศาสตร์ของตนเองได้ ผู้สำเร็จการศึกษาในปีหน้าจาก NUS, UI และ Ateneo ไม่ใช่บรรทัดต้นทุน พวกเขาคือผู้วางแผนของ 2030 หากมีใครสักคนฝึกพวกเขา

อะไรทำให้ AI เอาท์พุตสามารถตรวจสอบได้

บทบาทรองที่ออกแบบใหม่จะใช้ได้เฉพาะเมื่อสามารถตรวจสอบเอาต์พุต AI ได้จริงเท่านั้น คำตอบที่คลุมเครือทำให้ผู้เยาว์มีสองทางเลือก: ยอมรับหรือทำงานซ้ำด้วยมือ ไม่สร้างวิจารณญาณ

ทุกข้อสรุปจากเครื่องมือวิจัย AI ควรย้อนกลับไปดูโพสต์ที่เผยแพร่เบื้องหลังนั้น บุคคล ความตึงเครียด หรือมุมที่แนะนำสามารถเปิด อ่าน และถกเถียงได้ ซึ่งเปลี่ยนการรีวิวให้กลายเป็นงานจริง แทนที่จะเป็นตราประทับ ประโยชน์ที่แท้จริงไม่ใช่การประหยัดเวลาได้ ชั่วโมงเหล่านั้นเปลี่ยนจากการรวบรวมเนื้อหามาเป็นการตีความ

คุณควรถามอะไรในการประชุมจำนวนพนักงานครั้งต่อไป?

รุ่นน้องเรียนรู้การตัดสินโดยการฟังเหตุผลของรุ่นพี่ ทั้งในการทบทวน สรุป และผ่านผู้นำที่อธิบายว่าพวกเขาตัดสินใจอย่างไรและสิ่งที่พวกเขาตัดสินใจ ซึ่งจะใช้ได้ก็ต่อเมื่อมีผู้เยาว์ยังอยู่ในห้องเท่านั้น

ดังนั้นก่อนการสนทนาเรื่องจำนวนพนักงานครั้งถัดไป ให้ถามสิ่งหนึ่ง: หาก AI เขียนทุกฉบับร่างแรก ใครในทีมของคุณกำลังเรียนรู้ที่จะบอกเล่าสิ่งที่ดีจากสิ่งที่ไม่ดี

SOMIN อยู่ตรงไหนในภาพนี้?

อนาคตของบทบาทระดับเริ่มต้นขึ้นอยู่กับเงื่อนไขประการหนึ่ง นั่นคือ ข้อสรุปของ AI จะต้องเปิดให้ผู้ที่เรียนรู้ที่จะตัดสินพวกเขาสามารถตรวจสอบได้ SOMIN ถูกสร้างขึ้นตามหลักการดังกล่าว ข้อมูลผู้ฟังเชื่อมโยงบุคลิก ความตึงเครียด และมุมที่แนะนำกลับไปยังบทสนทนาจริงและเผยแพร่เนื้อหาเบื้องหลัง ดังนั้นนักยุทธศาสตร์รุ่นเยาว์จึงสามารถเปิดหลักฐาน ทดสอบ และสร้างมุมมองที่มีข้อมูลครบถ้วน แทนที่จะเชื่อคำตอบตามศรัทธา สำหรับทีมในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่มีกำลังน้อย นั่นหมายความว่า ข้อมูลเชิงลึก ไม่ขึ้นอยู่กับจำนวนพนักงานอีกต่อไป ในขณะที่งานที่พัฒนานักวางแผนอาวุโสในอนาคตยังคงไม่เสียหาย SOMIN ไม่ขอให้ทีมเลือกระหว่างระบบอัตโนมัติและการฝึกงาน โดยเปลี่ยนความพยายามจากการรวบรวมเนื้อหาไปเป็นการตีความ ซึ่งเป็นจุดที่มีการตัดสินอย่างแท้จริง

FAQ

บทความที่เกี่ยวข้อง

• วิธีฝึกนักการตลาดรุ่นใหม่เรื่อง AI: คู่มือสำหรับหัวหน้าทีม
• ทำไมนักการตลาดจึงไม่ไว้ใจอินไซต์จาก AI และจะทำให้ตรวจสอบได้อย่างไร?
• ฮัลลูซิเนชันของ AI ในการตลาด: วิธีตรวจสอบข้อความโฆษณาจาก AI ก่อนเผยแพร่
• AI shadow ledger คืออะไร และทำไมธรรมาภิบาล AI จึงปกป้องความไว้วางใจต่อแบรนด์?
• ทำไมนักการตลาดจึงเชื่อมั่นผลลัพธ์ของตนน้อยลง แม้แดชบอร์ดจะเป็นสีเขียว?

แหล่งที่มา

• ข่าวประชาสัมพันธ์ของ Gartner: Gartner คาดการณ์ว่า AI จะช่วยให้ทีมการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงส่วนใหญ่สามารถกำจัดขั้นล่างสุดแบบเดิมๆ ของบันไดองค์กรได้ภายใน 2030 (29 กันยายน 2026)
• สัปดาห์การตลาด: AI และการลดตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นแบบดั้งเดิม
• e27: Gartner กล่าวว่า AI จะทำลายงานการตลาดระดับเริ่มต้นโดย 2030 นี่เป็นสาเหตุที่ทำให้เข้าใจผิด (ตุลาคม 2026)