เมื่อ “ลูกค้า” ไม่ได้มีแค่มนุษย์อีกต่อไป

เมื่อ AI พลิกบทบาทจากผู้ตอบคำถามไปสู่ผู้ช่วยของมนุษย์ ในอนาคต ประสบการณ์ดิจิทัลจะไม่ได้ออกแบบมาเพื่อมนุษย์เท่านั้น แต่ต้องรอบรับ AI agent ที่ทำหน้าที่แทนพวกเขาด้วย

เมื่อ AI ก้าวหน้ามากขึ้น พฤติกรรมของลูกค้าได้เปลี่ยนไปอย่างชัดเจน ลูกค้าเริ่มมอบหมายการตัดสินใจที่เป็นกิจวัตรให้กับผู้ช่วย AI ส่วนตัว เช่น การค้นหา เปรียบเทียบตัวเลือก หรือการดำเนินการต่าง ๆ แทนพวกเขา หลายองค์กรเริ่มใช้ AI agent เพื่อให้บริการดูแลลูกค้า เช่น การตอบคำถาม ตรวจสอบปัญหา หรือการให้บริการโดยอัตโนมัติ ถึงแม้ AI จะเข้ามามีบทบาทมากขึ้น แต่ “การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์” ยังคงสำคัญ ลูกค้าจำนวนมากยังคงต้องการความเข้าใจและความมั่นใจจากมนุษย์ จึงเกิดแนวคิดที่ว่า ลูกค้าในอนาคตไม่ได้มีแค่ “มนุษย์” อีกต่อไป แต่เป็นแบบ Hybrid ที่บางครั้งเป็นมนุษย์ บางครั้งเป็น AI agent และหลายครั้งมีสองแบบที่ทำงานร่วมกัน ธุรกิจเองก็จำเป็นต้องต้องปรับตัวเป็น Hybrid เช่นกัน แนวคิดนี้เรียกว่า Hybrid-to-Hybrid Customer Experience (CX)

แนวโน้มนี้เห็นได้ชัดในหลายอุตสาหกรรมที่การปฏิสัมพันธ์ระหว่างดิจิทัลและมนุษย์กำหนดความสัมพันธ์กับลูกค้า องค์กรที่ปรับตัวเร็วและออกแบบ CX ให้รองรับทั้งมนุษย์และ AI agent จะมีโอกาสสร้างความเชื่อมั่น ความภักดีของลูกค้า และการเติบโตทางธุรกิจมากกว่า

ตัวเลขทางเศรษฐกิจสะท้อนถึงแรงขับเคลื่อนของแนวโน้มนี้อย่างชัดเจน โดยเฉพาะการเติบโตของ Agentic AI ซึ่งเป็นเทคโนโลยีสำคัญเบื้องหลังแนวคิดดังกล่าว มูลค่าตลาดโลกของ Agentic AI คาดว่าจะเติบโตจาก 7.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2568 เป็น 52.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2573 หรือเติบโตเฉลี่ยประมาณร้อยละ 46 ต่อปี

ตัวอย่างการใช้งานจริง

ในอุตสาหกรรมการเงิน ลูกค้าอาจเพิ่มหุ้นเข้าไปในรายการที่ต้องการติดตาม (Watchlist) จากนั้น AI agent ของทีมผู้ดูแลความสัมพันธ์ลูกค้าของธนาคารจะคอยติดตามตลาด และแนะนำช่วงเวลาที่เหมาะสมในการซื้อ-ขาย

ในอุตสาหกรรมโทรคมนาคม AI agent ส่วนตัวของลูกค้าตรวจพบการเชื่อมต่อผิดปกติและแจ้งไปยัง AI agent ของผู้ให้บริการ ซึ่งดำเนินการตรวจสอบ แก้ไข และชดเชยโดยอัตโนมัติ ลูกค้าได้รับการแก้ไขก่อนจะรู้ว่ามีปัญหา

ช่องว่างในการออกแบบที่หลายองค์กรยังไม่ตระหนัก

ที่ผ่านมา CX ตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ว่า ลูกค้าเป็นมนุษย์ และการโต้ตอบเกิดขึ้นผ่านหน้าจอ องค์กรจึงลงทุนกับการพัฒนา Interface ที่สวยงามและใช้งานง่ายสำหรับมนุษย์ แต่ Hybrid-to-Hybrid CX ต้องการระบบที่ทั้งเข้าใจมนุษย์ และ AI อ่านและใช้งานได้ มีกฎการทำงานที่ชัดเจน การจัดการสิทธิ์และความยินยอม รวมถึงการติดตามและตรวจสอบได้ สำหรับหลายองค์กรนี่คือช่องว่างที่ต้องพัฒนา แต่ก็เป็นโอกาสสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันเช่นกัน

การแบ่งกลุ่ม Hybrid-to-Hybrid CX:

Hybrid-to-Hybrid CX จึงต้องปรับตามความต้องการของลูกค้าในแต่ละเหตุการณ์ เช่น ลูกค้าที่ต้องการความมั่นใจจากมนุษย์ ลูกค้าที่ต้องการจัดการเอง หรือผู้ที่ต้องการให้ผู้ช่วย AI จัดการแทน ซึ่งลูกค้าคนเดียวกันสามารถสลับรูปแบบเหล่านี้ได้ตลอดเวลา

โดยแบ่งรูปแบบการปฏิสัมพันธ์ออกเป็น 4 รูปแบบหลักดังนี้

1. Human-to-Human(มนุษย์ดำเนินการ/AIตรวจสอบ): เหมาะกับสถานการณ์สำคัญที่มีอารมณ์หรือความเสี่ยงสูงเกี่ยวข้องเช่น การร้องเรียนซึ่งต้องการความไว้วางใจเป็นอย่างมากอาศัยมนุษย์รับมือและสื่อสารกับลูกค้าโดยมีAIเป็นผู้ช่วยตรวจสอบข้อมูลที่นำมาสนับสนุนการดำเนินการ  

2. Augmented Human(มนุษย์ตัดสินใจ/AIให้คำแนะนำ): ลูกค้าสื่อสารกับมนุษย์โดยมี AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและสามารถให้คำแนะนำเพื่อให้สามารถแก้ไขปัญหาได้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น  

3. Human-to-Agent (มนุษย์กำกับสิ่งที่ต้องการ / AI ดำเนินการ) : เหมาะกับงานที่เกิดขึ้นซ้ำและต้องการความรวดเร็ว แต่องค์กรต้องควบคุมด้านการยืนยันตัวตน ความยินยอม และความเสี่ยง

4. Agent-to-Agent (มนุษย์กำกับดูแล / AI ดำเนินการกึ่งอัตโนมัติ) : เหมาะกับงานจำนวนมากที่ทำซ้ำข้ามหลายโดเมนได้ โดยมนุษย์สังเกตและยกระดับการดำเนินงานเมื่อจำเป็น

4 หลักสำคัญในการสร้าง Hybrid-to-Hybrid CX

1. เปลี่ยนจากการเก็บข้อมูล เป็นการใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์ : องค์กรควรสร้างระบบข้อมูลที่ทำงานตลอดเวลา เพื่อให้ AI ขององค์กรและ AI ของลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ทันท่วงที

2. ทำให้สินค้าและบริการรองรับ AI : ต้องมี API ที่เสถียรและกฎธุรกิจที่ชัดเจนเพื่อให้ AI agent ค้นหาและทำธุรกรรมกับบริการขององค์กรได้

3. ออกแบบประสบการณ์ตามกลุ่มลูกค้า : ปรับเส้นทางการให้บริการให้ยืดหยุ่น ตามความต้องการและบริบทของลูกค้า

4. เปิดใช้ข้อมูลร่วมกันอย่างโปร่งใส : มีระบบยืนยันตัวตน การให้ความยินยอม และการกำกับดูแลจากมนุษย์

ช่องว่างในการขยาย Agent AI

Hybrid-to-Hybrid CX เป็นการให้ Agent AI อยู่ในเส้นทางลูกค้า แต่หลายองค์กรยังคงยึดติดอยู่กับการทดลอง AI แบบแยกส่วน เนื่องจาก

1. กระบวนการและบทบาทถูกทำให้เป็นอัตโนมัติ แต่ไม่ได้ถูกออกแบบใหม่สำหรับ AI

2. Probabilistic AI ต้องทำงานร่วมกับระบบองค์กรเชิงกำหนด ทำให้เกิดอุปสรรคทางโครงสร้าง

3. หลายองค์กรติดกับดัก “RAG ที่ด้อยคุณภาพ” ซึ่งผสานรวม AI เข้ากับฐานความรู้ที่ถูกสร้างและกำกับดูแลได้ไม่ดี

4. ความรับผิดชอบด้านการกำกับดูแลการตัดสินใจด้วย AI ยังไม่ชัดเจน

แม้ AI จะมีบทบาทมากขึ้น แต่อนาคตของ AI ยังคงต้องมีมนุษย์เป็นผู้คุม โดย AI จะช่วยเพิ่มความเร็วและขยายศักยภาพการให้บริการ ขณะที่มนุษย์ยังคงเป็นผู้สร้างความไว้วางใจและความสัมพันธ์กับลูกค้า

มุมมองนี้ถูกนำเสนอในงาน Mobile World Congress ที่เมืองบาร์เซโลนา ประเทศสเปน เมื่อวันที่ 4 มีนาคม 2569 โดยภายในงาน ดีลอยท์ได้เชิญผู้บริหารระดับสูงจากบริษัทโทรคมนาคมจากเอเชียตะวันออกเฉียงใต้มาร่วมแลกเปลี่ยนแนวคิดด้านอนาคตของ CX