บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของรายงานเทคโนโลยีปี 2025 ของ Bain ซึ่งพูดถึงบทบาทที่เปลี่ยนแปลงของ AI ในการขาย โดยเน้นทั้งความท้าทายและศักยภาพที่สำคัญของ AI ที่มีความสามารถแอคทีฟ (agentic AI) ในช่วงสองปีที่ผ่านมา AI ประเภทสร้างสรรค์ (generative AI) ได้รับความสนใจในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในหลายด้าน เช่น การพัฒนาซอฟต์แวร์และการตลาด อย่างไรก็ตาม บริษัทส่วนใหญ่มิได้นำไปสู่ประโยชน์อย่างแพร่หลายหรือการปรับปรุงด้านต้นทุนและรายได้อย่างชัดเจน AI ที่เป็นตัวแทนเอง (agentic AI) เป็นเทคโนโลยีที่มีตัวแทนที่สามารถจัดการกระบวนการซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ เช่น การตั้งเป้าหมาย วางแผน ลงมือทำ และเรียนรู้ด้วยการแทรกแซงจากมนุษยชนน้อยที่สุด ซึ่งสัญญาว่าจะทำให้ระบบมีความฉลาดมากขึ้น ให้ผลลัพธ์รวดเร็วขึ้น และช่วยให้พนักงานมีเวลามากขึ้นในการทำงานที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จอย่างมากยังคงเป็นเรื่องที่หาได้ยาก บริษัทไม่กี่แห่งที่รายงานว่ามีการเพิ่มผลผลิตเป็นเลขสองหลัก โดยส่วนใหญ่มาจากด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะด้านการขาย เป็นความท้าทายที่ยากขึ้น เนื่องจากงานรายวันมีความกระจัดกระจาย ไม่มีการแผนภาพกระบวนการแบบองค์รวม เป้าหมายที่ชัดเจนเสมอไป และข้อมูลถูกรวบรวมอยู่ในระบบที่ไม่ได้ควบคุมอย่างเป็นระบบ นอกจากนี้ กระบวนการขายยังแตกต่างกันมากระหว่างทีมและภูมิภาค ซึ่งพนักงานขายในแนวหน้ามักต่อต้านการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม เพราะเห็นว่าการบรรลุเป้าหมายเป็นเพียงพอ การนำ AI เข้ามาใช้โดยไม่ปรับปรุงกระบวนการขายก็จะให้ผลลัพธ์ที่เพียงเล็กน้อย เนื่องจากอุปสรรคยังคงอยู่ แม้จะมีอุปสรรคเหล่านี้ ศักยภาพของ AI ก็ยังเป็นที่น่าดึงดูด ผู้ขายในปัจจุบันใช้เวลาประมาณ 25% ในการขายตรง AI สามารถเพิ่มเวลานี้ได้อย่างมากโดยการอัตโนมัติภาระงานรอบข้างที่มีมูลค่าน้อย เพื่อเสริมสร้างความร่วมมือกับลูกค้า อีกทั้ง AI ยังสามารถปรับปรุงอัตราการเปลี่ยนผู้สนใจเป็นลูกค้าในกระบวนการขายทั้งหมด ซึ่งอาจเพิ่มอัตราการชนะขึ้นได้มากกว่าร้อยละ 30 การวิจัยของ Bain ระบุว่ามี 25 กรณีการใช้งาน AI ในวงจรการขาย ตั้งแต่การสร้างโอกาสจนถึงปิดการขาย ซึ่งเป็นแนวทางที่ควรสำรวจเพื่อให้ได้ผลกระทบสูงสุด โดยแนวทางเหล่านี้ได้พัฒนาจากการอัตโนมัติแบบดั้งเดิมไปสู่การใช้งาน AI สร้างสรรค์และ AI ที่เป็นตัวแทนเอง ผู้ที่กำลังทดลองใช้งานโดยเริ่มจากกระบวนการที่ไม่ต้องเขียนโค้ดก็เห็นผลได้แล้ว อย่างไรก็ตาม ปัญหาหลัก ได้แก่ การทำความสะอาดข้อมูล การมาตรฐานกระบวนการ การตัดสินใจด้านการบริหาร และการเปลี่ยนแปลงด้านวัฒนธรรม ซึ่งต้องกำจัดเครื่องมือเก่าและนิสัยเดิมๆ บริษัทมักไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหนดี งานพื้นฐาน เช่น การปรับปรุงโครงสร้างข้อมูลและการสอดคล้องทางธุรกิจเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากหลายกรณีการใช้งาน AI ในการขายมีความเชื่อมโยงกัน ตัวอย่างเช่น การสร้างโอกาสต้องอาศัยข้อมูลที่สะอาดและบูรณาการเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้ โครงการนำร่องที่ประสบความสำเร็จมักจะมุ่งเน้นไปที่กลุ่มเป้าหมายในระยะเริ่มต้นของกระบวนการขาย ซึ่งพนักงานขายต้องการความช่วยเหลือมากที่สุด เพื่อให้สามารถปลดล็อกศักยภาพของ AI ในการขายอย่างเต็มที่ Bain แนะนำแนวทางสำคัญดังนี้: - มองกระบวนการแบบครบวงจรโดยรวมเอา AI ที่เป็นตัวแทนเองและ AI สร้างสรรค์เข้ากับระบบอัตโนมัติ การออกแบบกระบวนการใหม่ การทำความสะอาดข้อมูล และการนำทีมบริหารที่แข็งแกร่งมาใช้ร่วมกัน - คิดใหม่และออกแบบกระบวนการขายใหม่แทนที่จะเพียงแค่ทำให้นิสัยเก่าๆเป็นอัตโนมัติ - เริ่มจากกลุ่มเป้าหมายที่มีผลกระทบสูงและวางแผนการดำเนินงานอย่างชัดเจน - ให้ความสำคัญกับความพร้อมของข้อมูล โดยเน้นปรับปรุงอย่างรวดเร็วมากกว่าความสมบูรณ์แบบ รวมถึงการลบข้อมูลเก่าและข้อมูลผิดพลาดออก - ทดลองใช้งานอย่างรวดเร็วและเรียนรู้แบบวนซ้ำเพื่อสร้างความมั่นใจและค้นหาคุณค่า - ให้การสนับสนุนจากระดับผู้บริหารระดับสูงและจัดตั้งทีมดำเนินการที่รับผิดชอบโดยเน้นเป้าหมายที่ชัดเจน แม้บริษัทส่วนใหญ่ยังไม่บรรลุผลลัพธ์จาก AI ในการขายอย่างมีนัยสำคัญ แต่ด้วยการกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน กระบวนการที่ได้รับการออกแบบใหม่ และข้อมูลที่สะอาด พร้อมการสนับสนุนจากฝ่ายบริหาร พวกเขาสามารถเพิ่มผลผลิตของผู้ขายและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างมาก การเปลี่ยนแปลงนี้จะช่วยให้พนักงานขายในแนหน้าทำงานในกิจกรรมที่สร้างมูลค่าได้มากขึ้น และทำให้บริษัทอยู่ในตำแหน่งที่ได้เปรียบคู่แข่งที่ยังลังเลในการลงมือ บทความนี้ยังอ้างอิงถึงข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลกระทบกว้างไกลของ AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ ในรายงานเทคโนโลยี 2025 รวมถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ การเปลี่ยนแปลงใน SaaS คอมพิวเตอร์ควอนตัม และหุ่นยนต์ที่เป็นมนุษย์สำหรับงานต่างๆ อีกด้วย