ดัก ทัลแมดจ์ ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Gradial – บทสัมภาษณ์

ดัก ทัลแมดจ์ ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Gradial เป็นผู้ประกอบการด้านเทคโนโลยีและผู้นำด้านวิศวกรรมที่มีประสบการณ์ครอบคลุมอุตสาหกรรมการบินและอวกาศ การสื่อสารผ่านดาวเทียม การเงิน และ AI สำหรับองค์กร ก่อนก่อตั้ง Gradial ในปี 2023 เขาทำงานที่ SpaceX (SPCX ) เกือบห้าปี โดยช่วยขยายเครือข่าย Starlink ตั้งแต่ระยะแรก เป็นผู้นำด้านการวิเคราะห์เครือข่ายที่รองรับการเติบโตจากศูนย์เป็นลูกค้ามากกว่า 500,000 ราย และบริหารทีมวิศวกรซอฟต์แวร์กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานด้านการเพิ่มประสิทธิภาพและการจำลองเครือข่าย นอกจากนี้ เขายังมีส่วนร่วมในโครงการดาวเทียมที่เชื่อมต่อกับโทรศัพท์มือถือโดยตรงของ Starlink และระบบจ่ายพลังงานดาวเทียมในระยะแรก ก่อนหน้านั้น ทัลแมดจ์เคยทำงานที่ Lockheed Martin (LMT ) และ Bridgewater Associates โดยผสานความเชี่ยวชาญเชิงเทคนิคที่ลึกซึ้งเข้ากับประสบการณ์ด้านระบบขนาดใหญ่และการดำเนินธุรกิจ

Gradial เป็นบริษัท AI สำหรับองค์กรที่มุ่งเน้นสิ่งที่บริษัทเรียกว่าการดำเนินงานการตลาดด้วยเอเจนต์ AI โดยช่วยให้องค์กรขนาดใหญ่ดำเนินงานเชิงปฏิบัติการระหว่างการวางกลยุทธ์สร้างสรรค์กับการดำเนินแคมเปญได้โดยอัตโนมัติ แทนที่จะมุ่งเฉพาะการสร้างเนื้อหาด้วย AI แพลตฟอร์มของ Gradial ประสานการทำงานของเอเจนต์ AI ข้ามระบบต่าง ๆ เช่น Adobe Experience Manager, Salesforce, Jira แพลตฟอร์มจัดการเนื้อหา เครื่องมือจัดการสินทรัพย์ดิจิทัล และกระบวนการทำงานด้านการตลาด แพลตฟอร์มสามารถสร้าง ปรับปรุง ติดแท็ก ตรวจสอบคุณภาพ และเผยแพร่สื่อการตลาด พร้อมบังคับใช้หลักธรรมาภิบาล ข้อกำหนด มาตรฐานการเข้าถึงสำหรับทุกคน และมาตรฐานแบรนด์ Gradial มุ่งลดการประสานงานด้วยคนที่มักทำให้ทีมการตลาดขนาดใหญ่ล่าช้า ด้วยการสร้างชั้นความรู้ร่วมขององค์กรที่เชื่อมระบบต่าง ๆ เข้าด้วยกัน เพื่อให้องค์กรเปิดตัวแคมเปญได้เร็วขึ้น เพิ่มกำลังการผลิตเนื้อหาเฉพาะบุคคล และจัดการประสบการณ์ดิจิทัลที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

คุณช่วยขยาย Starlink จากศูนย์เป็นผู้ใช้หลายแสนรายที่ SpaceX โดยทำงานกับระบบเครือข่ายที่ซับซ้อนก่อนก่อตั้ง Gradial ช่วงเวลาใดที่ทำให้คุณตระหนักว่าโครงสร้างพื้นฐานการตลาดขององค์กรมีความไร้ประสิทธิภาพเชิงระบบคล้ายกัน และข้อค้นพบนั้นนำไปสู่การก่อตั้ง Gradial อย่างไร

ในงานก่อนหน้านี้ ผมเห็นด้วยตัวเองว่าอุปสรรคในการทำงานขององค์กรขนาดใหญ่ทวีความรุนแรงต่อเนื่องกันอย่างไร แม้แต่ความไร้ประสิทธิภาพเพียงเล็กน้อยก็ทำให้ทุกกระบวนการที่ตามมาช้าลงได้ การตลาดเป็นส่วนที่ผมเห็นว่าคอขวดเหล่านี้ส่งผลเสียมากที่สุด ทีมใช้เวลามากไปกับการใช้งานแพลตฟอร์ม อัปโหลดสื่อ จัดการการอนุมัติ และประสานการส่งต่องาน ความคิดเชิงกลยุทธ์และทิศทางสร้างสรรค์ถูกกลบด้วยงานปฏิบัติการหลายชั้น

นี่เป็นกรณีใช้งานที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ AI แต่สิ่งที่สะดุดใจผมคือจุดที่อุตสาหกรรมให้ความสนใจ แพลตฟอร์มส่วนใหญ่ใช้ AI เขียนเนื้อหา แต่เมื่อผมคุยกับนักการตลาดในองค์กรขนาดใหญ่ ปัญหาไม่ใช่การขาดเนื้อหา พวกเขาสร้างเนื้อหาได้ง่าย สิ่งที่ทำไม่ได้คือเผยแพร่มันอย่างรวดเร็ว จากแนวคิดไปจนถึงแคมเปญที่เปิดใช้งานจริงอาจใช้เวลาหลายวัน หลายสัปดาห์ หรือบางครั้งหลายเดือน เงินลงทุนด้าน AI ส่วนใหญ่ไหลไปสู่การสร้างเนื้อหา ขณะที่ปัญหาที่ยากกว่าคือการนำเนื้อหาออกเผยแพร่จริงกลับถูกมองข้ามโดยสิ้นเชิง เราสร้าง Gradial เพื่ออุดช่องว่างนี้ โดยใช้เอเจนต์จัดการตั้งแต่การร่างเนื้อหาและการอนุมัติ ไปจนถึงการเผยแพร่ การปฏิบัติตามมาตรฐานแบรนด์ และการปรับปรุงผลการดำเนินงาน เพื่อให้นักการตลาดมุ่งกับงานที่ต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์

คุณเคยกล่าวว่าระบบเก็บข้อมูลหลักแบบดั้งเดิมได้กลายเป็นแหล่งสะสมหนี้ทางเทคนิคไปแล้ว มีอะไรบ้างที่ใช้การไม่ได้เมื่อบริษัทพยายามนำ AI มาใช้กับชุดระบบการตลาดเดิมขององค์กร

ระบบเก็บข้อมูลหลัก ไม่ว่าจะเป็น CMS เครื่องมือจัดการโครงการ กระบวนการอนุมัติ หรือคลังสื่อ ถูกสร้างมาเพื่อจัดระเบียบข้อมูล ไม่ใช่เพื่อทำงานอย่างรวดเร็ว เมื่อบริษัทนำ AI มาต่อเสริมระบบเหล่านี้ ปัญหาก็เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว เครื่องมือไม่รู้จักธุรกิจที่ตนให้บริการ น้ำเสียงของแบรนด์ ข้อกำหนดที่ต้องปฏิบัติตาม หรือกระบวนการอนุมัติ นักการตลาดจึงลงเอยด้วยการตรวจทุกผลลัพธ์และแก้ข้อผิดพลาดที่เกิดจากการขาดบริบท สำหรับองค์กรที่จัดการเนื้อหาหลายพันชิ้นในหลายช่องทางอยู่แล้ว AI ที่นำมาต่อเสริมจึงกลายเป็นอีกกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งต้องคอยจัดการ

การพูดคุยเรื่อง AI ในการตลาดส่วนใหญ่มุ่งไปที่การสร้างเนื้อหา เหตุใดคุณจึงเชื่อว่าโอกาสที่แท้จริงอยู่ที่การนำงานไปดำเนินการให้สำเร็จ และการเปลี่ยนจุดเน้นนี้มีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ

นักการตลาดไม่ได้มีปัญหาในการคิดไอเดีย แต่มีปัญหาในการส่งเนื้อหาผ่านรอบการตรวจทาน รักษาน้ำเสียงของแบรนด์ให้สม่ำเสมอ ทำงานข้ามเครื่องมือหลายสิบตัว และปรับเนื้อหาให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกัน

วิธีที่ผู้คนค้นพบแบรนด์กำลังเปลี่ยนไปในเชิงโครงสร้างด้วย จำนวนการค้นหาบน Google ลดลงเกือบ 20% ในปีที่ผ่านมา ซึ่งหมายความว่าแบรนด์ไม่อาจพึ่ง SEO เพียงอย่างเดียวได้อีกต่อไป แบรนด์ต้องปรากฏในคำตอบจากการค้นหาด้วย AI จึงต้องเผยแพร่เนื้อหาที่โมเดล AI ตีความ อ้างอิง และนำมาแสดงได้ง่าย ปัญหาคือโมเดลเหล่านั้นเปลี่ยนแหล่งที่ใช้ดึงข้อมูลอยู่ตลอด แบรนด์ที่ปรากฏในคำตอบวันนี้อาจหายไปอย่างเงียบ ๆ ในวันพรุ่งนี้ กว่านักการตลาดจะพบช่องว่าง อัปเดตเนื้อหา และผ่านการอนุมัติ โมเดลก็เปลี่ยนไปแล้ว

การสร้างเนื้อหาเพียงอย่างเดียวไม่แก้ปัญหานี้ ต่อให้ผลิตเนื้อหาได้เร็วขึ้น คุณก็อาจยังติดอยู่ในคิวอนุมัติเดิม พร้อมเนื้อหาที่ไม่ได้ปรับให้เหมาะกับการปรากฏในคำตอบของ AI Gradial เชื่อมเข้ากับเครื่องมือที่นักการตลาดใช้อยู่แล้ว และจัดการงานที่มักทำให้ทุกอย่างช้าลง เช่น การแก้ไขเนื้อหา การตรวจสอบการปฏิบัติตามมาตรฐานแบรนด์ และการเผยแพร่ข้ามแพลตฟอร์ม ผลคือแคมเปญที่เผยแพร่ได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงแทนที่จะเป็นหลายสัปดาห์ และเนื้อหาที่ถูกต้อง สอดคล้องกับแบรนด์ และปรากฏในจุดที่กลุ่มเป้าหมายกำลังมองหาจริง ๆ

Gradial มักได้รับการอธิบายว่าเป็นแพลตฟอร์มที่ทำงานด้วยเอเจนต์ AI คุณช่วยอธิบายได้ไหมว่าในแต่ละวัน เอเจนต์ AI ทำอะไรจริง ๆ ในกระบวนการตลาดของบริษัท Fortune 500

คำตอบที่ดีที่สุดคือสิ่งที่เราเห็นจากลูกค้า ที่ T-Mobile การดำเนินแคมเปญเคยต้องประสานหลายทีม รวบรวมการอนุมัติ และรอคิวการผลิตที่ยาวหลายสัปดาห์ เมื่อใช้ Gradial เอเจนต์ AI จัดการกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่บรีฟงานสร้างสรรค์ไปจนถึงการตรวจทานและการเผยแพร่ สิ่งที่เคยต้องให้นักการตลาดคอยติดตามทุกขั้นตอนด้วยตัวเองก็เกิดขึ้นได้โดยอัตโนมัติ ผลคือการดำเนินแคมเปญเร็วขึ้น 90%

ที่ AWS การสร้างหน้าเว็บใหม่แต่ละหน้าหมายถึงการบรีฟเอเจนซี่ รอร่างเนื้อหา ผ่านการแก้ไขหลายรอบ และประสานงานด้วยคนเพื่อนำขึ้นเผยแพร่ เอเจนต์เฉพาะทางทำให้การสร้างหน้าเว็บเร็วขึ้น 20 เท่า

ความไว้วางใจเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการนำ AI มาใช้ในองค์กร Gradial ทำอย่างไรให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือและธรรมาภิบาล เมื่อเอเจนต์ AI ตัดสินใจด้านการปฏิบัติงานข้ามระบบต่าง ๆ

ความไว้วางใจเป็นหัวใจของการทำงานในองค์กร โดยเฉพาะการเงินและการดูแลสุขภาพ ซึ่งข้อผิดพลาดในการปฏิบัติตามข้อกำหนดมีผลกระทบจริง การนำ Gradial ไปใช้ทุกครั้งเริ่มจากการให้บริบทแก่เอเจนต์เกี่ยวกับน้ำเสียงของแบรนด์ แนวทางการสื่อสาร ข้อกำหนดที่ต้องปฏิบัติตาม กระบวนการอนุมัติ และมาตรฐานอุตสาหกรรม

ระดับการมีส่วนร่วมของมนุษย์ปรับแต่งได้อย่างเต็มที่ ทีมที่เพิ่งเริ่มใช้หรืออยู่ในอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบกำกับสามารถกำหนดให้ต้องอนุมัติทุกอย่างก่อนเผยแพร่จริง และทุกการกระทำของเอเจนต์จะถูกบันทึกพร้อมประวัติการตรวจสอบที่ครบถ้วน เราพบว่าความไว้วางใจค่อย ๆ เกิดขึ้นตามธรรมชาติ ทีมที่เริ่มจากการควบคุมอย่างเข้มงวดจะค่อย ๆ เพิ่มความเป็นอิสระของเอเจนต์เมื่อมันพิสูจน์ตัวเองกับงานจริง เป้าหมายไม่เคยเป็นการส่งมอบทุกอย่างตั้งแต่วันแรก แต่เป็นการสร้างสิ่งที่ได้รับความรับผิดชอบเพิ่มขึ้นเมื่อแสดงให้เห็นว่ารับมือได้

แพลตฟอร์มของคุณเชื่อมเข้ากับเครื่องมือเดิมแทนที่จะแทนที่โดยตรง วิสัยทัศน์ระยะยาวคือการเสริมชุดระบบปัจจุบัน หรือแทนที่ทั้งหมด

ตอนนี้เราเน้นการทำงานให้เข้ากับสภาพที่ทีมเป็นอยู่ องค์กรการตลาดขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ใช้เวลาหลายปีสร้างกระบวนการทำงานรอบเครื่องมือเฉพาะ เช่น Figma, Adobe และระบบจัดการโครงการ การขอให้พวกเขาทิ้งโครงสร้างพื้นฐานเหล่านั้นจึงไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปได้จริง Gradial เชื่อมเข้าไปและจัดการงานปฏิบัติการที่ทำให้กระบวนการเหล่านั้นล่าช้า

วิสัยทัศน์ระยะยาวทะเยอทะยานกว่านั้นมาก ซอฟต์แวร์เดิมจำนวนมากที่รองรับการตลาดขององค์กรถูกสร้างขึ้นเพื่อโลกก่อนมี AI และข้อจำกัดนี้ก็เห็นได้ชัด ระบบที่ออกแบบมาเพียงเพื่อจัดเก็บและจัดระเบียบเนื้อหาจะเปลี่ยนไปมาก เมื่อเอเจนต์สามารถมีบริบทเดียวกันนั้นและลงมือทำตามบริบทได้พร้อมกัน เราคิดว่าในที่สุดเส้นแบ่งระหว่างที่เก็บเนื้อหากับที่ทำงานจะหายไป และเรากำลังพัฒนาเพื่อเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับทั้งสองอย่าง

องค์กรขนาดใหญ่มักมีกระบวนการทำงานที่ฝังรากลึกและแรงต้านการเปลี่ยนแปลงจากภายใน ต้องทำอย่างไรจึงจะนำระบบที่สร้างขึ้นโดยมี AI เป็นพื้นฐานไปใช้ในบริษัท Fortune 500 ได้สำเร็จจริง

สิ่งแรกที่เราทำคือบอกให้ชัดว่า Gradial ไม่ได้ขอให้ใครเปลี่ยนวิธีทำงาน ฟังดูเรียบง่าย แต่นี่คืออุปสรรคใหญ่ที่สุดในการนำ AI มาใช้ในองค์กร เครื่องมือส่วนใหญ่มาพร้อมระบบใหม่ หน้าจอใช้งานใหม่ และวิธีทำงานใหม่ แล้วก็สงสัยว่าทำไมการใช้งานจึงหยุดชะงักหลังจากหกเดือน เราเริ่มด้วยการทำความเข้าใจว่าทีมทำงานจริงอย่างไร แล้วตั้งค่า Gradial ให้สอดคล้องกัน

การใช้งานจะดำเนินต่อเนื่องเมื่อทีมเห็นอย่างรวดเร็วว่าระบบใช้ได้กับงานจริง ไม่ใช่การสาธิตหรือโครงการนำร่องที่จัดสภาพให้เรียบร้อย แต่เป็นแคมเปญ เนื้อหา และกระบวนการทำงานจริงของพวกเขา เมื่อทีมเห็นว่าเวลาในการเผยแพร่ลดจากสามสัปดาห์เหลือภายในวันเดียวกัน แรงต้านจากภายในก็มักคลี่คลายไปเอง

ในเชิงเทคนิค อะไรทำให้ระบบดำเนินงานให้สำเร็จแตกต่างจากชั้น AI สร้างเนื้อหาทั่วไป

ชั้น AI สร้างเนื้อหาให้ร่างงานแก่คุณ แต่ระบบดำเนินงานทำให้งานนั้นได้รับการเผยแพร่ เครื่องมือ AI เพื่อการตลาดส่วนใหญ่หยุดอยู่ที่ผลลัพธ์ เช่น เขียนข้อความหรือเสนอการแก้ไข แต่เมื่อผลลัพธ์นั้นต้องผ่านการอนุมัติหรือนำขึ้นหน้าเว็บจริง นักการตลาดกลับต้องจัดการเอง ช่วงส่งต่องานนี้คือส่วนที่ใช้เวลามากที่สุดจริง ๆระบบดำเนินงานแตกต่างออกไป เพราะฝังอยู่ในเครื่องมือที่ทีมใช้อยู่แล้วและเข้าใจว่าธุรกิจนั้นทำงานอย่างไร เมื่อนักการตลาดขอให้เอเจนต์ทำบางอย่าง มันจะพางานผ่านทุกขั้นตอนที่จำเป็น ขอการอนุมัติ และส่งต่อเฉพาะการตัดสินใจที่ต้องใช้มนุษย์จริง ๆ นักการตลาดยังคงเป็นผู้ควบคุมโดยไม่ต้องเข้าไปอยู่ตรงกลางของทุกขั้นตอน

หลายบริษัทกำลังทดลองใช้ AI แต่มีเพียงไม่กี่แห่งที่เห็นผลตอบแทนจากการลงทุนอย่างมีนัยสำคัญ คุณคิดว่าองค์กรส่วนใหญ่กำลังทำพลาดตรงไหนในปัจจุบัน

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการมอง AI เป็นเครื่องมือเพิ่มผลิตภาพ แทนที่จะเป็นทางแก้กระบวนการที่มีปัญหา หากทุกผลลัพธ์ต้องแก้ไขอย่างมาก หรือต้องให้คนคัดลอกไปอีกระบบหนึ่ง หรือยังต้องผ่านการอนุมัติห้าครั้งก่อนเผยแพร่ คุณก็ยังไม่ได้แก้ปัญหา

บริษัทที่เห็นผลตอบแทนจริงระบุปัญหาอย่างเฉพาะเจาะจง พวกเขาหาจุดที่งานติดขัดอย่างแม่นยำแล้วใช้ AI แก้ตรงนั้น ไม่ใช่ใช้แบบครอบจักรวาลหรือเพื่อทดลอง แต่มีภาพชัดเจนว่าก่อนหน้านี้ช้าอย่างไร และหลังจากนั้นควรเร็วอย่างไร ความแม่นยำนี้แยกผลตอบแทนจริงออกจากเครื่องมือที่ดูน่าประทับใจตอนสาธิต แต่ถูกวางทิ้งให้ฝุ่นจับในอีกหกเดือนต่อมา

เมื่อทำถูกต้อง ผลลัพธ์ก็เป็นรูปธรรม ลูกค้าที่ใช้ Gradial พบว่าการเปิดใช้งานแคมเปญเร็วขึ้น 8 เท่า ประหยัดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานได้ตั้งแต่ 35% ขึ้นไปในปีแรก และเนื้อหาทุกชิ้นปฏิบัติตามมาตรฐานแบรนด์และการเข้าถึงสำหรับทุกคนครบ 100%

หากมองไปข้างหน้าอีกห้าปี องค์กรการตลาดที่มี AI เป็นพื้นฐานอย่างเต็มรูปแบบจะมีลักษณะอย่างไร และ Gradial จะมีบทบาทอย่างไรในอนาคตนั้น

ในอีกห้าปี ชั้นปฏิบัติการของการตลาดจะทำงานได้ด้วยตัวเอง นักการตลาดขอให้เอเจนต์เปิดตัวแคมเปญ และแคมเปญก็จะเปิดใช้งานก่อนสิ้นวัน เพราะเอเจนต์จัดการทุกขั้นตอนระหว่างทาง การปรากฏของแบรนด์ในการค้นหาด้วย AI จะได้รับการติดตามและปรับโดยอัตโนมัติ การปฏิบัติตามข้อกำหนดเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องตลอดกระบวนการ แทนที่จะเป็นการตรวจในนาทีสุดท้าย นักการตลาดใช้เวลากับงานที่ตนได้รับการจ้างมาทำจริง ๆ ได้แก่ การสร้างแบรนด์ พัฒนางานสร้างสรรค์ และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับประสบการณ์ลูกค้าที่ต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์

บทบาทของ Gradial คือการพาองค์กรการตลาดไปถึงจุดนั้นก่อน ไม่ใช่ด้วยการโน้มน้าวให้รื้อทุกอย่างแล้วเริ่มใหม่ แต่ด้วยการพิสูจน์ภายในกระบวนการเดิมว่าวิธีดำเนินงานแบบนี้เป็นไปได้ ทีมที่เข้าใจเรื่องนี้ได้เร็วจะมีความได้เปรียบที่ทบต้นเพิ่มขึ้นเหนือทีมที่ยังดำเนินแคมเปญแบบเดิม

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่ต้องการข้อมูลเพิ่มเติมสามารถเยี่ยมชม Gradial ได้