Các vị trí marketing cấp thấp nên thay đổi thế nào khi AI viết bản nháp đầu tiên?

Khi AI viết mọi bản nháp đầu tiên, vai trò tiếp thị cấp dưới sẽ chuyển từ việc tạo ra các sản phẩm chuyển giao sang kiểm tra chúng: kiểm tra đầu ra của AI dựa trên bằng chứng, nguồn và sự phù hợp với đối tượng. Gartner dự đoán rằng đến 2030, hầu hết các nhóm tiếp thị có hiệu suất cao sẽ có thể loại bỏ vai trò cấp đầu vào truyền thống, nhưng việc cắt giảm vai trò này cũng loại bỏ nơi học hỏi khả năng phán đoán. Câu trả lời tốt hơn là thiết kế lại vai trò xung quanh việc đánh giá công việc AI chứ không phải loại bỏ nó.

Những điểm chính

• Trong một cuộc khảo sát của Gartner với khoảng 1,300 lãnh đạo cấp cao, 18 phần trăm đã loại bỏ các vai trò vì tự động hóa xử lý công việc, trong khi 16 phần trăm đã tạo ra các vai trò mới và gần một phần ba đã thiết kế lại những vai trò hiện có.
• Sản phẩm bàn giao của cấp dưới là phương tiện để học tập: sự điều chỉnh của cấp cao chính là giáo dục và việc tự động hóa sản phẩm bàn giao sẽ loại bỏ nó trừ khi thiết kế được sản phẩm thay thế.
• Kỹ năng có giá trị nhất trong quy trình làm việc của AI là giải thích chính xác lý do tại sao công việc do máy sản xuất lại sai và nó được hình thành ở các vai trò cấp dưới mà các nhóm đang cắt giảm.
• Hướng dẫn của Gartner hướng tới việc thiết kế lại; trong thực tế, điều đó có nghĩa là thuê người đánh giá, thực hiện cuộc kiểm toán làm nhiệm vụ đầu tiên và đưa ra các quyết định giảng dạy sớm hơn.
• Đánh giá chỉ đưa ra phán đoán khi kết luận của AI truy tìm bằng chứng đằng sau chúng.

Dữ liệu Gartner thực sự hiển thị những gì?

Hãy hỏi nhóm tiếp thị điều gì sẽ xảy ra khi AI viết mọi bản nháp đầu tiên và hầu hết sẽ nói về tốc độ. Sẽ ít ai nói về người đã từng học hỏi từ bản thảo đó. Sự thiếu sót đó nằm ở trung tâm của dự đoán gần đây của Gartner, được báo cáo bởi Marketing Week, cho thấy rằng đến 2030 hầu hết các nhóm tiếp thị có hiệu suất cao sẽ có thể loại bỏ vai trò cấp đầu vào truyền thống. Dự đoán này dễ dàng được chấp nhận theo mệnh giá. Nó cũng dễ đọc sai.

Con số tiêu đề là 18 phần trăm. Trong một cuộc khảo sát với khoảng 1,300 lãnh đạo cấp cao, tỷ lệ đó cho biết họ đã loại bỏ các vai trò vì hiện tại công việc đã được tự động hóa xử lý. Các nhân vật phụ ít được chú ý hơn. 16% số nhà lãnh đạo đó đã tạo ra những vai trò mới và gần 1/3 đã thiết kế lại những vai trò hiện có. Lời cảnh báo của chính Gartner là phần đáng lưu ý: các nhà lãnh đạo có nguy cơ nhầm lẫn giữa việc tự động hóa các nhiệm vụ cấp dưới với việc không cần người cấp dưới nữa.

Đọc cùng nhau, những con số mô tả một nghề đang trong quá trình định hình lại bậc thang dưới cùng của nó, chứ không phải từ bỏ nó.

Những người trẻ thực sự học được gì từ công việc ở cấp độ đầu vào?

Chúng ta có xu hướng xác định các công việc ở cấp độ đầu vào theo những gì họ tạo ra: thông tin về đối thủ cạnh tranh, chú thích dự thảo, báo cáo hàng tuần, kế hoạch truyền thông. AI hiện có thể tạo ra từng thứ này nên công việc dường như không còn nữa.

Quan điểm đó nhầm lẫn phương tiện với điểm đến. Một cấp dưới đã xây dựng bộ bài để một cấp trên có thể thách thức nó. Trong cuộc trao đổi đó, học sinh đã học được thế nào là một cái nhìn sâu sắc, tại sao một tuyên bố cần có bằng chứng và khi nào một con số là sai lệch. Việc chuyển giao là ngẫu nhiên, và sự điều chỉnh là giáo dục.

Tự động hóa sản phẩm có thể bàn giao và bản chỉnh sửa sẽ biến mất cùng với nó, trừ khi ai đó cố tình thiết kế một sản phẩm thay thế. Hầu hết các đội đều không có.

Nghiên cứu khán giả cũng chỉ ra điều tương tự. Trong các cuộc trò chuyện công khai giữa các nhà tiếp thị trong hai tháng qua, một sự căng thẳng vẫn tiếp tục tái diễn. Thực tập sinh và nhân viên cấp dưới mô tả cảm giác bị đánh giá thấp và mất kết nối. Họ lo lắng về việc dựa quá nhiều vào AI. Họ yêu cầu công việc có ý nghĩa giúp xây dựng những kỹ năng thực sự. Không ai trong số này là yêu cầu được bảo vệ khỏi tự động hóa. Đó là một yêu cầu về một con đường sự nghiệp vẫn dạy được điều gì đó.

Tại sao việc cắt giảm vai trò cấp dưới lại là một cái bẫy?

Hãy xem xét trường hợp một giám đốc tiếp thị năm thứ hai vào lúc 11pm, nhập vào thanh tìm kiếm một câu hỏi như: làm cách nào AI có thể giúp công việc của tôi tốt hơn mà không thay thế công việc của tôi? Dữ liệu của chúng tôi cho thấy mục đích tìm kiếm này một cách rõ ràng đối với khán giả trẻ và đó là điều hợp lý để hỏi.

Cùng tuần đó, CMO của cô đang xem xét 1/4 nội dung do AI tạo ra hoạt động kém hiệu quả. Mô hình này sẽ quen thuộc với nhiều nhà lãnh đạo. Nội dung đến nhanh chóng, vẫn cần sự chỉnh sửa kỹ lưỡng của con người và được đánh giá bằng các khung đo lường được xây dựng cho thời đại khác. Ngân sách đổ vào các công cụ mà không ai kiểm tra kỹ lưỡng. Sau khi đầu tư vào chương trình, lãnh đạo sẽ bảo vệ nó, điều chỉnh nó và tìm kiếm một biểu đồ có vẻ lành mạnh.

Người tốt nhất để nói rằng chương trình không hoạt động thường là người cấp dưới gần đầu ra nhất, người nhìn thấy mọi bản nháp trước khi nó được đánh bóng. Cô cũng là người có vai trò nằm trong danh sách giảm bớt.

Đây là cái bẫy. Kỹ năng có giá trị nhất trong quy trình làm việc của AI là khả năng xem xét công việc do máy tạo ra và giải thích chính xác lý do tại sao nó sai. Các đội đang cắt giảm vai trò hình thành kỹ năng đó.

Bạn thiết kế lại vai trò cấp dưới từ thực hiện sang kiểm tra như thế nào?

Hướng dẫn của Gartner là thiết kế lại công việc cấp dưới thay vì giữ nguyên như cũ. Trong thực tế điều đó có nghĩa là ba nước đi.

1. Thuê để đánh giá. Đánh giá ứng viên về việc liệu họ có thể đánh giá và cải thiện kết quả đầu ra của AI hay không, chứ không phải về tốc độ họ có thể tạo ra bản thảo đầu tiên.
2. Hãy coi việc kiểm tra là nhiệm vụ đầu tiên. Từ ngày đầu tiên, hãy yêu cầu học sinh cấp dưới xem xét kết quả đầu ra của AI dựa trên bằng chứng. Kiểm tra các tuyên bố, nguồn và mức độ phù hợp với khán giả là công việc chân chính và nó là loại công việc gắn liền với sự nghiệp.
3. Dạy các quyết định sớm hơn. Hướng dẫn đàn em về lý luận kinh doanh, nghĩa là tại sao một lựa chọn lại đánh bại một lựa chọn khác, thay vì về các phím tắt công cụ sẽ lỗi thời trong vòng sáu tháng.

Cuộc khảo sát về lương và nghề nghiệp của Marketing Week cho thấy những vấn đề cần đặt ra. Nó phát hiện ra rằng 66.5 phần trăm số người được hỏi nhận thấy khoảng cách về kỹ năng AI trong nhóm của họ trong năm qua và 73.5 phần trăm CMO và giám đốc tiếp thị lo lắng về khả năng AI. Các nhà lãnh đạo lo lắng về khoảng cách mà việc cắt giảm bậc dưới cùng sẽ chỉ ngày càng mở rộng.

Tại sao Đông Nam Á sẽ cảm nhận được điều đó đầu tiên?

Theo mặc định, các đội trong khu vực đều tinh gọn. Các cơ quan độc lập cạnh tranh với các mạng lưới khu vực có số lượng nhân viên gấp nhiều lần và các nhóm nội bộ ở Jakarta, Manila và Thành phố Hồ Chí Minh quản lý lịch trên một số thị trường chỉ với một số ít người. Khi quá trình tự động hóa loại bỏ ghế cấp dưới, khoản tiết kiệm sẽ xuất hiện trong kết quả của quý này, trong khi chi phí sẽ đến khoảng ba năm sau.

Nền tảng thông tin chi tiết được chia sẻ đã giúp các đại lý nhỏ hơn đạt được độ phân tích chuyên sâu mà trước đây yêu cầu một nhóm lớn hơn nhiều. Lợi thế đó chỉ có nếu ai đó có thể đặt câu hỏi về những gì nền tảng nói. Điều tương tự cũng được áp dụng khi quá trình khám phá chuyển sang các câu trả lời bằng AI. Khi một chatbot tóm tắt danh mục của bạn, một người phải đọc bản tóm tắt đó một cách nghiêm túc và phát hiện ra chỗ nó xuyên tạc về bạn.

Một khu vực có nền kinh tế kỹ thuật số dựa trên tài năng trẻ không thể ngừng phát triển các chiến lược gia của riêng mình. Sinh viên tốt nghiệp năm tới từ NUS, UI và Ateneo không phải là dòng chi phí. Họ là người lập kế hoạch của 2030, miễn là có ai đó huấn luyện họ.

Điều gì làm cho đầu ra AI có thể kiểm tra được?

Vai trò cấp dưới được thiết kế lại chỉ hoạt động nếu đầu ra AI thực sự có thể được kiểm tra. Một câu trả lời không rõ ràng khiến học sinh có hai lựa chọn: chấp nhận hoặc làm lại công việc bằng tay. Không xây dựng sự phán xét.

Mọi kết luận từ một công cụ nghiên cứu AI đều phải truy nguyên các bài đăng đã xuất bản đằng sau nó. Sau đó, một nhân cách, một căng thẳng hoặc một góc độ được đề xuất có thể được mở ra, đọc và tranh luận, điều này biến việc xem xét thành một nhiệm vụ thực sự chứ không phải là một con dấu cao su. Lợi ích thực sự không phải là số giờ tiết kiệm được. Đó là những giờ đó chuyển từ việc thu thập tài liệu sang diễn giải nó.

Bạn nên hỏi gì trong cuộc họp nhân sự tiếp theo?

Cấp dưới học cách phán xét bằng cách nghe cấp trên lý luận lớn tiếng, trong các bài đánh giá, trong bản tóm tắt và thông qua những người lãnh đạo giải thích cách họ quyết định cũng như những gì họ đã quyết định. Điều đó chỉ có tác dụng nếu một đàn em vẫn còn ở trong phòng.

Vì vậy, trước cuộc trò chuyện về số lượng nhân viên tiếp theo, hãy hỏi một điều: nếu AI viết mọi bản nháp đầu tiên, ai trong nhóm của bạn đang học cách phân biệt cái tốt và cái xấu?

SOMIN nằm ở đâu?

Tương lai của vai trò cấp độ đầu vào phụ thuộc vào một điều kiện: Các kết luận của AI phải được mở để những người đang học cách đánh giá chúng kiểm tra. SOMIN được xây dựng dựa trên nguyên tắc đó. Trí thông minh về khán giả của nó liên kết các cá tính, căng thẳng và các góc độ được đề xuất với các cuộc trò chuyện thực tế và nội dung được xuất bản đằng sau chúng, vì vậy, chiến lược gia cấp dưới có thể mở bằng chứng, kiểm tra nó và hình thành một quan điểm sáng suốt thay vì tin tưởng vào câu trả lời dựa trên đức tin. Đối với các nhóm Đông Nam Á tinh gọn, điều này có nghĩa là độ sâu hiểu biết không còn phụ thuộc vào số lượng nhân viên nữa, trong khi công việc phát triển các nhà lập kế hoạch cấp cao của ngày mai vẫn được giữ nguyên. SOMIN không yêu cầu các nhóm lựa chọn giữa tự động hóa và học việc. Nó chuyển nỗ lực từ việc thu thập tài liệu sang diễn giải nó, đó chính xác là nơi mà sự phán xét được xây dựng.

FAQ

Bài viết liên quan

• Cách đào tạo marketer mới vào nghề về AI: cẩm nang cho trưởng nhóm
• Vì sao marketer không tin các insight từ AI, và làm sao để chúng có thể kiểm chứng?
• Ảo giác AI trong marketing: cách kiểm tra nội dung do AI viết trước khi phát hành
• AI shadow ledger là gì, và vì sao quản trị AI bảo vệ lòng tin thương hiệu?
• Vì sao marketer ngày càng ít tin kết quả của mình, ngay cả khi bảng điều khiển toàn màu xanh?

Nguồn

• Thông cáo báo chí của Gartner: Gartner dự đoán AI sẽ cho phép phần lớn các nhóm tiếp thị có hiệu suất cao loại bỏ các bậc thang dưới cùng truyền thống của công ty trước 2030 (29 Tháng 9 2026)
• Tuần tiếp thị: AI và cắt giảm việc làm truyền thống ở cấp độ đầu vào
• e27: Gartner cho biết AI sẽ giết chết công việc tiếp thị ở cấp độ đầu vào bằng 2030. Đây là lý do tại sao đó lại là bài học sai lầm (Tháng 10 2026)