เมื่อ AI ไม่ใช่เครื่องมือใหม่ แต่เป็น “สนามวัดความสามารถเชิงกลยุทธ์” ของนักสื่อสารและนักการตลาด ปี 2026 ไม่ใช่ปีแห่งคำถามว่า “ควรใช้ AI หรือไม่” แต่เป็นปีแห่งคำถามที่ลึกกว่านั้นว่า “คุณใช้ AI อย่างไรให้พิสูจน์ผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง”
รายงาน State of AI in Marketing 2026 จาก Jasper ชี้ให้เห็นภาพที่ซับซ้อนกว่ากระแสความตื่นตัวในตลาด เมื่อ 91% ขององค์กรใช้ AI แล้ว แต่ความสามารถในการพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุนกลับลดลง นี่ไม่ใช่ความล้มเหลวของเทคโนโลยี แต่คือ “บททดสอบเชิงระบบ” ของผู้นำด้านการตลาดและการสื่อสาร
การใช้ AI พุ่งสูงแต่ ROI กลับสวนทาง (The ROI Paradox)
ตัวเลขที่น่าสนใจคือ อัตราการใช้ AI ในทีมการตลาดเพิ่มจาก 63% เป็น 91% ภายในปีเดียว ขณะที่องค์กรที่สามารถพิสูจน์ ROI ได้ชัดเจน ลดลงจาก 49% เหลือ 41% สะท้อนสิ่งสำคัญ 3 ประเด็น
- การนำมาใช้แบบกว้าง ไม่ได้แปลว่าลึก
- การใช้ AI เพื่อ “ช่วยทำงาน” ต่างจากการใช้เพื่อ “สร้างผลลัพธ์ธุรกิจ”
- ความเชี่ยวชาญเชิงระบบ หรือ Maturity กลายเป็นตัวแยกผู้ใช้เป็น ออกจากผู้ใช้ได้
องค์กรที่มีระดับความพร้อมสูง 61% สามารถพิสูจน์ ROI ได้ชัดเจน จึงไม่ใช่ AI ที่สร้างผลลัพธ์ แต่คือ โครงสร้างการวัดผลที่ถูกออกแบบไว้ตั้งแต่ต้น สำหรับนักสื่อสาร จำเป็นต้องพิจารณาถึง AI ที่ไม่มี KPI เชื่อมกับรายได้ (ผลลัพธ์เชิงธุรกิจ) ก็เป็นเพียงเครื่องมือผลิตเนื้อหา ไม่ใช่เครื่องมือสร้างคุณค่า
ช่องว่างการรับรู้ระหว่าง CMO กับทีมปฏิบัติการ
รายงานพบว่า 61% ของ CMO (Chief Marketing Officer) เชื่อว่าตนสามารถวัด ROI ได้ แต่ในระดับคนทำงานจริง ตัวเลขนี้เหลือเพียง 12% ช่องว่างนี้บอกอะไรเรา
CMO มองภาพรวมเชิงกลยุทธ์ แต่ ทีมปฏิบัติการเผชิญความซับซ้อนจริง ทั้งเรื่องกฎหมาย การอนุมัติ และการปรับกระบวนการทำงาน
สิ่งที่เกิดขึ้นคือ “กลยุทธ์ไปเร็ว แต่ระบบรองรับไปไม่ทัน”
สำหรับนักการตลาดยุคใหม่ บทบาทของผู้นำจึงต้องขยับจากการประกาศนโยบาย ไปสู่การออกแบบ Workflow ที่ทำให้ AI ทำงานได้จริงในชีวิตประจำวัน หากไม่เชื่อมสองระดับนี้เข้าด้วยกัน ROI จะเป็นเพียงคำที่ดูดีในรายงาน ไม่ใช่ตัวเลขในงบกำไรขาดทุน
Efficiency กับ Growth: จุดเริ่มต้นไม่ใช่ปลายทาง
ตัวชี้วัดยอดนิยมในปัจจุบันยังเน้นเรื่องประสิทธิภาพ เช่น
- ชั่วโมงที่ประหยัดได้
- การลดค่าใช้จ่ายเอเจนซี่
- การย่นระยะเวลาปล่อยแคมเปญ
นี่คือ “ขั้นพื้นฐาน” ของการใช้ AI แต่ตัวชี้วัดด้านการเติบโต เช่น Conversion Rate หรือ Revenue Impact กลับมีองค์กรใช้เพียง 29% คำถามเชิงกลยุทธ์คือ คุณต้องการให้ AI ลดต้นทุนหรือเพิ่มรายได้ องค์กรที่ก้าวข้ามขั้น Efficiency จะเริ่มตั้งคำถามใหม่ เช่น
- AI ช่วยเพิ่มคุณภาพ Lead ได้หรือไม่
- AI ทำให้ Journey สั้นลงหรือไม่
- AI ทำให้ Customer Lifetime Value สูงขึ้นหรือไม่
นี่คือการเปลี่ยนจากมุมมอง “ช่วยทำงานเร็วขึ้น” ไปสู่ “ช่วยสร้างคุณค่าทางธุรกิจมากขึ้น”
4. บทบาทนักการตลาด จาก Doer สู่ Orchestrator
การเปลี่ยนผ่านที่สำคัญที่สุดในรายงานฉบับนี้คือบทบาทของคน
36% ของนักการตลาดต้องรับผิดชอบออกแบบ Prompt และ Workflow
33% ต้องสร้างระบบ AI Pipeline
องค์กร 31% มีแผนจ้าง AI Architect สิ่งนี้สะท้อนว่า ทักษะการผลิตกำลังถูกแทนที่ด้วยทักษะการออกแบบระบบ นักการตลาดไม่ได้ถูกลดความสำคัญ แต่กำลังถูกยกระดับ จากคนเขียนเนื้อหา เป็นผู้ออกแบบโครงสร้างการทำงาน จากคนทำแคมเปญ เป็นคนกำกับระบบที่สร้างแคมเปญได้ต่อเนื่อง
ในเชิงกลยุทธ์ นี่คือการเปลี่ยนบทบาทจาก “แรงงานความคิด” ไปสู่ “ผู้บริหารจัดการ”
Governance คือ ปัญหาใหม่
ปัญหาด้านการกำกับดูแลเพิ่มจาก 8% เป็น 27% ภายในปีเดียว องค์กรจำนวนมากไม่มีผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรม AI โดยตรง
ทำให้นักการตลาดต้องแบกรับภาระเรื่องนโยบาย ความปลอดภัย และการใช้ข้อมูล นี่คือจุดที่หลายองค์กรชะลอการขยายผล AI ที่ไม่มีกรอบกำกับดูแลชัดเจน ไม่สามารถ Scale ได้อย่างมั่นคง สำหรับองค์กรไทย โดยเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ การสร้าง AI Governance Framework ควรถูกวางเป็นโครงสร้างถาวร ไม่ใช่การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า
จาก SEO สู่ GEO และ AEO ศึกใหม่ของการค้นหา
ความต้องการตำแหน่ง Content Engineer ลดลง แต่ความต้องการ AI Search Specialist เพิ่มสูงขึ้น นี่สะท้อนการเปลี่ยนผ่านจาก การผลิตเนื้อหาจำนวนมาก ไปสู่การทำให้ AI ค้นพบและเลือกเนื้อหาเรา ยุคของ Generative Engine Optimization และ Answer Engine Optimization กำลังเข้ามาแทนที่การแข่งขันแบบเดิม
สำหรับนักสื่อสาร นี่ไม่ใช่เรื่องเทคนิค แต่คือการออกแบบข้อมูลให้ชัดเจน เชื่อถือได้ และมีโครงสร้าง ในโลกที่คำตอบถูกสรุปโดย AI
ใครควบคุม “ข้อมูลต้นทาง” ได้ดีกว่า คนนั้นมีอำนาจในการกำหนดการรับรู้
ท้ายที่สุด รายงาน State of AI 2026 ไม่ได้บอกว่า AI ล้มเหลว แต่กำลังบอกว่า “ความสามารถขององค์กร” กำลังถูกทดสอบ
สิ่งที่ควรถามตนเองในปีนี้คือ
- เราวัด Efficiency หรือวัด Growth
- Workflow รองรับ AI จริงหรือยัง
- Governance ถูกออกแบบเป็นระบบหรือยัง
- เราเป็น Doer หรือ Orchestrator แล้ว
AI ไม่ได้แทนที่นักการตลาด แต่กำลังคัดเลือกนักการตลาดที่คิดเชิงระบบ ในวันที่ AI สามารถผลิตได้รวดเร็ว ความได้เปรียบจะอยู่ที่คนที่สามารถออกแบบทิศทาง สุดท้ายแล้ว คุณต้องถามตัวเองว่า ในวันที่ AI สามารถ “ลงมือทำ” แทนคุณได้เกือบทุกอย่างแล้ว คุณพร้อมหรือยังที่จะเลิกเป็นคนถือพู่กัน แล้วก้าวขึ้นมาเป็น “ผู้บริหารจัดการ” ผู้วางโครงสร้างและควบคุมทิศทางของความสำเร็จทั้งหมดนี้ด้วยวิสัยทัศน์ของคุณเอง?
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
Jasper State of AI Report: Marketers’ Responsibilities Shift, ROI Harder to Prove
FAQS: ถอดรหัสรายงาน State of AI 2026 ใช้ AI แล้วคุ้มจริงไหม?
Q1: AI ช่วยให้องค์กรเติบโตจริง หรือแค่ช่วยให้ทำงานเร็วขึ้น?
A: ส่วนใหญ่ยังวัดผลในมิติ “ประสิทธิภาพ” เช่น ประหยัดเวลา ลดต้นทุน แต่ยังไม่เชื่อมโยงกับรายได้โดยตรง หากองค์กรไม่ออกแบบ KPI ให้เชื่อมกับ Conversion, Revenue หรือ Customer Lifetime Value AI จะเป็นเพียงเครื่องมือลดต้นทุน ไม่ใช่เครื่องมือขับเคลื่อนการเติบโต
Q2: ทำไมองค์กรจำนวนมากใช้ AI แล้ว แต่พิสูจน์ ROI ได้ยากขึ้น?
A: การใช้งานเพิ่มขึ้นแบบกว้าง แต่ขาดโครงสร้างวัดผลที่ชัดเจน องค์กรที่มีความพร้อมสูงเท่านั้นที่ออกแบบ Measurement Framework ตั้งแต่ต้น ทำให้เห็นผลลัพธ์เชิงธุรกิจได้จริง
Q3: ถ้าจะวัดความคุ้มค่าเชิงกลยุทธ์ ควรดูตัวชี้วัดอะไรบ้าง?
A: ควรแบ่งเป็น 3 ชั้น ได้แก่
- Efficiency เช่น เวลาที่ลดลง
- Performance เช่น Conversion Rate
- Business Impact เช่น Revenue Growth หรือ Market Share
ความคุ้มค่าที่แท้จริงต้องสะท้อนชั้นที่ 3
Q4: เหตุใดผู้บริหารมองว่า AI สำเร็จ แต่ทีมปฏิบัติการกลับรู้สึกยากลำบาก?
A: ผู้บริหารเห็นภาพผลลัพธ์ระดับกลยุทธ์ ขณะที่ทีมปฏิบัติการเผชิญข้อจำกัดจริง เช่น ขั้นตอนอนุมัติ กฎหมาย และการปรับ Workflow หากไม่มีการออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ AI จะกลายเป็นภาระมากกว่าเครื่องมือ
Q5: ปัจจัยใดทำให้ AI ใช้งานได้จริงในชีวิตประจำวันของทีม?
A: มี 3 ปัจจัยหลัก
- Workflow ที่ชัดเจน
- Data ที่มีคุณภาพ
- ความเข้าใจบทบาทหน้าที่ใหม่ของแต่ละคน
หากขาดองค์ประกอบใดองค์ประกอบหนึ่ง การใช้งานจะสะดุดทันที
Q6: AI จะทำให้นักการตลาดตกงานหรือไม่?
A: AI แทนที่งานเชิงผลิตบางส่วน แต่เพิ่มความต้องการทักษะเชิงออกแบบระบบ บทบาทกำลังเปลี่ยนจาก “ผู้ลงมือทำ” ไปสู่ “ผู้ออกแบบและกำกับระบบ”
Q7: ทักษะใดสำคัญที่สุดในปี 2026?
A:
- การออกแบบ Prompt และ Workflow
- การคิดเชิงระบบ
- ความเข้าใจข้อมูลและการวัดผล
- ความสามารถเชื่อม AI กับกลยุทธ์ธุรกิจ
Q8: องค์กรควรจ้างตำแหน่งใหม่ด้านใดเพื่อรองรับ AI?
A: บทบาทที่เพิ่มขึ้นชัดเจนคือ AI Architect, AI Search Specialist และผู้กำกับดูแลด้านจริยธรรมและความปลอดภัยข้อมูล
Q9: Governance สำคัญแค่ไหนต่อความคุ้มค่า?
A: หากไม่มีกรอบกำกับดูแลที่ชัดเจน องค์กรจะไม่สามารถขยายผลได้อย่างมั่นคง Governance จึงเป็นปัจจัยชี้ขาดว่า AI จะ Scale ได้หรือหยุดชะงัก
Q10: ความเสี่ยงหลักขององค์กรที่ใช้ AI แบบไม่มีโครงสร้างคืออะไร?
A:
- ความผิดพลาดด้านข้อมูล
- ความเสี่ยงด้านกฎหมาย
- ความเสียหายต่อภาพลักษณ์แบรนด์
- การใช้ทรัพยากรโดยไม่เกิดผลลัพธ์
