สามฉากทัศน์เศรษฐกิจ AI กับอนาคตของงานการตลาด

การคาดการณ์ส่วนใหญ่เรื่อง AI กับงานให้ตัวเลขเดียวพร้อมความมั่นใจเต็มเปี่ยม ในเดือนกันยายน Anthropic เผยแพร่สิ่งที่มีประโยชน์กว่า: สามฉากทัศน์ พร้อมสมมติฐานที่เขียนไว้ชัดเจน การตลาดเป็นงานที่ใช้ความรู้ ผมจึงอ่านมันในฐานะการคาดการณ์เกี่ยวกับสาขาของผมเองและผู้คนที่ผมสอน

เกิดอะไรขึ้น

ทีมเศรษฐศาสตร์ของ Anthropic เผยแพร่ Scenarios for our Economic Future เครื่องมือสำรวจแบบโต้ตอบที่อิงจากรายงานทางเทคนิค Economic Scenarios for Transformative AI (Korinek et al., 2026) ซึ่งจำลองว่า AI อาจส่งผลต่องาน การเติบโต และการว่างงานในสหรัฐอเมริกาอย่างไรจนถึงปี 2030 โดยมองเศรษฐกิจเป็นกลุ่มของงานย่อยที่ AI สามารถเสริม ทำแทนอัตโนมัติ หรือสร้างขึ้นใหม่

มีสามฉากทัศน์ ในฉากทัศน์ระดับปานกลาง ผลกระทบของ AI คล้ายกับอินเทอร์เน็ต โดย GDP สหรัฐฯ แตะ US$34.1 trillion ในปี 2030 ในฉากทัศน์ระดับสูง AI ทำงานที่ใช้ความรู้ได้ครึ่งหนึ่งภายในปี 2030 แต่งานส่วนใหญ่ยังทำโดยไม่ใช้ AI การเติบโตอยู่ที่ราวสองเท่าของอัตราปกติ GDP แตะ US$36.3 trillion และค่าจ้างของแรงงานความรู้ค่อนข้างคงที่ ขณะที่แรงงานกลุ่มอื่นได้ประโยชน์ ในฉากทัศน์สุดขั้ว AI ทำงานที่ใช้ความรู้ส่วนใหญ่ได้ดีกว่ามนุษย์ การเติบโตแตะ 15% ต่อปี GDP แตะ US$44.4 trillion การว่างงานอาจสูงเกินระดับภาวะถดถอยทั่วไป และค่าจ้างของแรงงานความรู้ลดลงมากกว่า 10%

ในทุกฉากทัศน์ สัดส่วนของแรงงานใน GDP ลดลงขณะที่สัดส่วนของทุนเพิ่มขึ้น Anthropic ยังสำรวจประชาชน 10,980 คน และระบุว่า "ความท้าทายหลักไม่ใช่การบรรลุการเติบโตทางเศรษฐกิจ แต่คือการทำให้ประโยชน์กระจายอย่างทั่วถึง" และเรียกเครื่องมือนี้ว่าเวอร์ชัน 1.0 ซึ่งผลลัพธ์จริงอาจแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ

ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญ

สังเกตว่าแรงกดดันตกลงที่ใด ในฉากทัศน์ระดับสูงและสุดขั้ว อาชีพที่ใช้ความรู้คือกลุ่มที่เผชิญการถูกแทนที่ ขณะที่ความต้องการในอาชีพอื่นเพิ่มขึ้น การตลาดอยู่ในกลุ่มงานความรู้อย่างชัดเจน: การวิจัย การเขียน การวิเคราะห์ การวางแผน การรายงาน

ฉากทัศน์ระดับสูงคือฉากทัศน์ที่ผมเห็นว่าสมจริงที่สุดสำหรับใช้เป็นฐานการวางแผน และรายละเอียดที่น่าสนใจที่สุดคือช่องว่าง: AI ทำงานความรู้ได้ครึ่งหนึ่ง แต่งานส่วนใหญ่ยังทำโดยไม่ใช้ AI ช่องว่างนั้นคือที่ที่อาชีพจะรุ่งหรือร่วงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า คำถามสำหรับนักการตลาดไม่ใช่ว่า AI ทำบางส่วนของงานได้หรือไม่ แต่คือคุณเป็นคนที่รู้วิธีนำมันไปใช้กับส่วนที่สำคัญหรือไม่

งานวิจัยของผมบอกอะไร

ผมเคยเสนอในคอลัมน์ใน Forbes ว่านักการตลาดต้องพัฒนาจากผู้สร้างคอนเทนต์ด้วยมือไปเป็นผู้คัดสรรและกำกับเครื่องมือ AI อัตโนมัติ และผมตั้งคำถามที่เกี่ยวข้องไว้ใน Will AI Make Agencies Obsolete? ฉากทัศน์เหล่านี้ทำให้ข้อโต้แย้งนั้นคมขึ้น หากสิ่งที่ถูกทำแทนอัตโนมัติคืองานย่อย งานที่ประกอบด้วยงานย่อยที่ทำอัตโนมัติได้เท่านั้นก็เปราะบาง ส่วนงานที่สร้างขึ้นรอบวิจารณญาณ บริบท และความรับผิดชอบจะยืดหยุ่นทนทาน

งานวิจัยของผมชี้ว่าคุณค่าที่ยั่งยืนอยู่ที่ใด ใน MindFuse (ACM Multimedia 2025) เราวางกรอบ AI เป็นผู้ร่วมสร้างกลยุทธ์การตลาด โดยผสานการให้คะแนนประสิทธิภาพครีเอทีฟเข้ากับ LLM โดยมีมนุษย์เป็นผู้กำหนดทิศทาง ใน Fusing Predictive and Large Language Models (ACM TOIS 2025) ผลลัพธ์คือคำแนะนำที่นักการตลาดยังต้องเลือกว่าจะทำตามหรือไม่ ระบบเหล่านี้ลดงานวิเคราะห์ได้มาก และเพิ่มคุณค่าของคนที่ตั้งคำถาม ชั่งน้ำหนักข้อแลกเปลี่ยน และเป็นเจ้าของการตัดสินใจ

บทความ SIGIR 2026 ของเราเรื่องการต้านการทำให้คอนเทนต์เหมือนกัน เพิ่มประเด็นระดับตลาด เมื่อทุกคนใช้เครื่องมือเดียวกันกับงานเดียวกัน ผลลัพธ์ก็ลู่เข้าหากัน ความโดดเด่นจึงหายาก และสิ่งที่หายากย่อมมีราคาสูง นักการตลาดที่ทำให้งานที่ใช้ AI ช่วยฟังดูและให้ผลลัพธ์ไม่เหมือนใครได้จะเป็นที่ต้องการในทุกฉากทัศน์

สิ่งที่นักการตลาดควรทำตอนนี้

• แยกงานของคุณเองออกเป็นงานย่อย ทำเครื่องหมายว่างานใดที่ AI ทำได้ดีแล้ว งานใดที่ AI ช่วยได้ และงานใดที่ยังต้องใช้คุณ ย้ายเวลาของคุณไปยังกลุ่มสุดท้ายอย่างตั้งใจ
• เรียนรู้การประเมิน ไม่ใช่แค่การเขียนพรอมต์ ความสามารถในการตัดสินผลลัพธ์ของ AI เทียบกับข้อมูลจริงคือทักษะที่ฉากทัศน์เหล่านี้ให้รางวัล
• เป็นเจ้าของผลลัพธ์ ไม่ใช่แค่ชิ้นงาน บทบาทที่นิยามด้วยชิ้นงานส่งมอบทำอัตโนมัติได้ง่ายกว่าบทบาทที่นิยามด้วยผลลัพธ์
• สร้างความลึกในโดเมน บริบทเกี่ยวกับตลาด หมวดหมู่ หรือลูกค้าเป็นสิ่งที่โมเดลทั่วไปลอกเลียนได้ยาก
• ผลักดันให้มีการแบ่งปันผลประโยชน์ หาก AI เพิ่มผลิตภาพในทีมของคุณ ให้เสนอเรื่องการฝึกอบรม เส้นทางอาชีพ และบทบาทใหม่ ไม่ใช่แค่การลดต้นทุน

ฉากทัศน์ไม่ใช่คำทำนาย คุณค่าของมันคือทำให้สมมติฐานถูกนำมาถกเถียงได้ สำหรับการตลาด สมมติฐานที่ควรถกเถียงนั้นเรียบง่าย: งานย่อยจะเปลี่ยนเร็วกว่าชื่อตำแหน่งงาน วางแผนรับมือกับสิ่งนั้น

คำถามที่พบบ่อย