Guglielmo Faglioni ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานฝ่ายวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่ง Callimacus — บทสัมภาษณ์

Guglielmo Faglioni ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานฝ่ายวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่ง Callimacus เป็นผู้ประกอบการด้านเทคโนโลยีและวิศวกรซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์สร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลและแอปพลิเคชันมานานกว่าทศวรรษ นอกเหนือจากบทบาทที่ Callimacus แล้ว เขายังดำรงตำแหน่ง CEO ของ Gorilla Technologies ตั้งแต่ปี 2016 ซึ่งเป็นบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มุ่งเน้นแอปพลิเคชันบนมือถือ เว็บไซต์ และโซลูชันอีคอมเมิร์ซ ก่อนหน้านั้นในเส้นทางอาชีพ Faglioni ก่อตั้ง GuiDev และทำงานเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ iOS ระดับหัวหน้า ที่ Callimacus เขามีส่วนช่วยนำการพัฒนาด้านวิทยาศาสตร์และเทคนิคของแนวทางที่บริษัทใช้สร้างประสบการณ์ดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วย AI

Callimacus เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่พัฒนาโดย Solomei AI ซึ่งตั้งอยู่ในมิลาน โดยเข้ามาแทนที่แนวคิดดั้งเดิมของเว็บเพจแบบคงที่ด้วยประสบการณ์ดิจิทัลที่ประกอบขึ้นแบบไดนามิกสำหรับผู้เข้าชมแต่ละคน สถาปัตยกรรมของแพลตฟอร์มใช้ AI Agent เฉพาะทางหลายตัวทำงานประสานกัน เพื่อแปลความหมายสัญญาณต่าง ๆ เช่น คำถาม การคลิก และพฤติกรรมการเลื่อนดูหน้าเว็บ ระบุเจตนาของผู้ใช้ และประกอบองค์ประกอบส่วนติดต่อผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องขึ้นแบบเรียลไทม์ แพลตฟอร์มนี้เชื่อมต่อกับระบบต่าง ๆ ได้ รวมถึง Shopify, Salesforce ระบบจัดการเนื้อหา และ API พร้อมมอบ SDK ให้แก่นักพัฒนาเพื่อนำความสามารถด้านการระบุเจตนาและการสร้างส่วนติดต่อผู้ใช้ไปผสานเข้ากับส่วนหน้าของระบบที่มีอยู่แล้ว นอกจากนี้ ยังมีการนำ Callimacus ไปใช้ขับเคลื่อนประสบการณ์ดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้กับ Brunello Cucinelli บริษัทแฟชั่นหรู

ก่อนร่วมก่อตั้ง Callimacus คุณใช้เวลาหลายปีพัฒนาซอฟต์แวร์ในฐานะวิศวกร iOS และต่อมาก็ก่อตั้งและบริหาร Gorilla Technologies มีประสบการณ์ใดบ้างจากเส้นทางนี้ที่ทำให้คุณเชื่อว่า ถึงเวลาแล้วที่จะต้องทบทวนสถาปัตยกรรมเว็บแบบดั้งเดิมที่ยึดหน้าเว็บเป็นหลักอย่างถอนรากถอนโคน เพื่อให้เหมาะกับยุค AI?

การพัฒนาแอป iOS ทำให้ผมได้เรียนรู้สิ่งหนึ่ง ซึ่งต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะเข้าใจอย่างถ่องแท้ นั่นคือทุกหน้าจอได้รับการออกแบบไว้ล่วงหน้า และผู้ใช้ทุกคนเห็นหน้าจอเดียวกัน คุณออกแบบแอป เปิดให้ใช้งาน แล้วก็มองดูผู้คนหลายล้านคนที่แตกต่างกันต้องทำตามขั้นตอนแบบเดียวกัน คุณแบ่งกลุ่มผู้ใช้และทดสอบ A/B ได้ แต่สุดท้ายก็ยังต้องเลือกจากเวอร์ชันต่าง ๆ ที่มีคนออกแบบไว้ก่อนแล้ว เว็บรับเอาแนวคิดเดียวกันนี้มาจากสื่อสิ่งพิมพ์ นั่นคือการมองหน้าเว็บเป็นพื้นที่บรรจุเนื้อหาแบบตายตัว เมื่อโมเดลมีความสามารถมากพอที่จะเข้าใจเจตนาและตัดสินใจอย่างเป็นระบบได้รวดเร็ว ก็ทำให้เราตั้งคำถามกับกรอบดังกล่าวได้ แทนที่จะมุ่งปรับแต่งเฉพาะสิ่งที่อยู่ภายในกรอบนั้น

Callimacus เข้ามาแทนที่เส้นทางการใช้งานเว็บไซต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าด้วย AI Agent ที่ทำงานประสานกันเป็น “วงออร์เคสตรา” เพื่อตีความเจตนาของผู้เข้าชมและประกอบส่วนติดต่อผู้ใช้ขึ้นแบบเรียลไทม์ ช่วยอธิบายขั้นตอนทางเทคนิคตั้งแต่ผู้เข้าชมเข้าสู่เว็บไซต์ไปจนถึงการแสดงประสบการณ์เฉพาะบุคคลนั้นได้ไหม?

Callimacus สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมแบบไร้หน้า แทนที่จะจัดเนื้อหาเป็นหน้าเว็บที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เทคโนโลยีของเราแยกเนื้อหาออกจากตัวหน้าเว็บ ผลิตภัณฑ์ เนื้อหาบรรณาธิการ สื่อ และองค์ประกอบส่วนติดต่อผู้ใช้จึงแยกเป็นอิสระจากกัน และนำมาจัดเรียงใหม่ได้แบบไดนามิก แทนที่จะถูกจำกัดอยู่ในกรอบตายตัว

เมื่อผู้เข้าชมเริ่มโต้ตอบ Callimacus จะวิเคราะห์สัญญาณหลายมิติ เช่น การคลิก รูปแบบการนำทาง และบทสนทนาที่เริ่มต้นด้วยพรอมป์ต Intent Agent ใช้สัญญาณเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจบริบท ความสนใจ ความคาดหวัง พฤติกรรมของผู้เข้าชม และสิ่งที่พวกเขาต้องการบรรลุในช่วงเวลานั้น จากนั้น Intent Agent จะเรียกใช้ “ตัวรับ” ที่เหมาะสมที่สุดกับแรงจูงใจดังกล่าว ตัวอย่างเช่น ผู้ที่กำลังมองหาแรงบันดาลใจอาจใช้เส้นทางการโต้ตอบที่ต่างจากผู้ที่แสดงเจตนาซื้ออย่างชัดเจน ต่อจากนั้นระบบจะเลือกเนื้อหาและองค์ประกอบส่วนติดต่อผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องที่สุด แล้วประกอบประสบการณ์ขึ้นภายในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที กระบวนการนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว เมื่อผู้เข้าชมโต้ตอบและเจตนาของพวกเขาเปลี่ยนไป ประสบการณ์แบบไร้หน้าก็สามารถปรับองค์ประกอบใหม่ให้สอดคล้องกับพวกเขาได้อย่างต่อเนื่อง แทนที่จะบังคับให้เดินตามเส้นทางที่ออกแบบไว้ล่วงหน้า

การปรับเนื้อหาให้เหมาะกับแต่ละบุคคลมีมานานแล้วบนเว็บ ทั้งผ่านระบบแนะนำ การแบ่งกลุ่มผู้ใช้ และการทดสอบ A/B อะไรทำให้ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบสร้างขึ้นโดยอิงตามเจตนาแตกต่างจากแนวทางก่อนหน้าเหล่านั้นอย่างแท้จริง?

สำหรับเรา ความแตกต่างสำคัญอยู่ที่การปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลโดยอิงจากอดีต กับการทำความเข้าใจว่าใครบางคนต้องการอะไรในขณะนี้ การปรับเนื้อหาให้เหมาะกับแต่ละบุคคลส่วนใหญ่ในปัจจุบันอาศัยข้อมูลอย่างโปรไฟล์ CRM คุกกี้ และพฤติกรรมในอดีต ข้อมูลเหล่านี้บอกได้ว่าผู้คนเคยทำอะไรมาแล้ว แต่เจตนาเกิดขึ้นเฉพาะหน้าและเปลี่ยนแปลงได้แม้ภายในเซสชันเดียว

Callimacus ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจเจตนาจากสัญญาณแบบเรียลไทม์ และปรับประสบการณ์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล นอกจากนี้ ยังไม่ได้จำกัดอยู่แค่การเปลี่ยนคำแนะนำหรือองค์ประกอบใดองค์ประกอบหนึ่งบนหน้าเว็บ เนื้อหา องค์ประกอบส่วนติดต่อผู้ใช้ และเส้นทางการโต้ตอบสามารถประกอบขึ้นให้สอดคล้องกับเจตนาปัจจุบันของบุคคลนั้น แล้วปรับองค์ประกอบใหม่เมื่อเจตนาเปลี่ยนไป ดังนั้น จุดเปลี่ยนจึงอยู่ที่การก้าวจากการเลือกประสบการณ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยอิงข้อมูลในอดีตเป็นหลัก ไปสู่การสร้างประสบการณ์ขึ้นโดยตรงให้สอดคล้องกับสิ่งที่แต่ละคนต้องการทำให้สำเร็จในขณะนั้น ข้อมูลในอดีตช่วยให้เห็นบริบทได้ แต่เจตนาแบบเรียลไทม์เป็นตัวกำหนดว่าประสบการณ์จะปรับเปลี่ยนอย่างไร

หากผู้เข้าชมแต่ละคนสามารถได้รับเว็บไซต์ที่แตกต่างกันได้จริง คุณจะป้องกันไม่ให้การปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลกลายเป็นสิ่งที่คาดเดาไม่ได้อย่างไร และจะรักษาเอกลักษณ์ ภาษาการออกแบบ และกฎทางธุรกิจของแบรนด์ไว้ได้อย่างไร ขณะเดียวกันก็ยังเปิดโอกาสให้ AI ปรับประสบการณ์ได้อย่างมีอิสระ?

การปรับประสบการณ์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคลไม่ได้หมายความว่าจะปล่อยให้ AI ทำอะไรได้อย่างไร้ขอบเขต สถาปัตยกรรมของระบบมีการควบคุมโดยแบรนด์ไว้ในตัว เพื่อให้สร้างประสบการณ์ภายใต้กฎและสินทรัพย์ที่แบรนด์อนุมัติเสมอ องค์ประกอบทุกชิ้นของอินเทอร์เฟซมาจากคลังส่วนประกอบที่แบรนด์อนุมัติและออกแบบให้สอดคล้องกับภาษาภาพของแบรนด์ไว้แล้ว โมเดลจะสร้างคำอธิบายแบบมีโครงสร้างว่าควรแสดงอะไรและจัดวางอย่างไร จากนั้นจะตรวจสอบกับรูปแบบข้อมูลที่เข้มงวดก่อนแสดงผล กล่าวคือ โมเดลเป็นผู้ตัดสินใจจัดองค์ประกอบ ส่วนระบบการออกแบบของแบรนด์เป็นผู้กำหนดว่าองค์ประกอบเหล่านั้นจะมีหน้าตาเป็นอย่างไรได้บ้าง กฎทางธุรกิจ เช่น ราคา สินค้าที่มีจำหน่าย และการจัดกลุ่มสินค้าตามภูมิภาค จะถูกบังคับใช้ภายนอกโมเดลในฐานะข้อจำกัดที่ตายตัว

การควบคุมยังหมายถึงการมองเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นด้วย ทีมธุรกิจสามารถดูการทำงานของเว็บไซต์ผ่านระบบหลังบ้านได้ว่า กำลังสร้างประสบการณ์แบบใด เพื่อตอบสนองเจตนาใด และผู้เข้าชมตอบสนองอย่างไร แพลตฟอร์มยังตรวจวินิจฉัยตัวเองและทำเช่นนั้นในเชิงรุกด้วย โดยจะแจ้งให้ทราบว่าจุดใดอาจต้องปรับปรุง ทดลองการกำหนดค่าแบบใหม่ ทดสอบกับปฏิสัมพันธ์ก่อนหน้าของผู้ใช้ และประเมินว่าได้ผลหรือไม่ จะไม่มีสิ่งใดเผยแพร่จนกว่าแบรนด์จะอนุมัติ ดังนั้น AI จึงเสนอการปรับปรุงที่มีหลักฐานรองรับ ขณะที่แบรนด์ยังคงเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย

เรื่องนี้สำคัญ เพราะปัญหาหนึ่งที่เราพยายามแก้คือ เว็บไซต์แบบดั้งเดิมทำให้แบรนด์จำนวนมากมีรูปลักษณ์และพฤติกรรมบนโลกออนไลน์คล้ายกันมากขึ้นเรื่อย ๆ AI ควรช่วยให้แบรนด์ถ่ายทอดอัตลักษณ์ของตนให้เหมาะกับผู้เข้าชมแต่ละคนได้มากขึ้น ขณะที่แบรนด์ยังคงเป็นผู้กำหนดขอบเขตในการสร้างประสบการณ์นั้น

อินเทอร์เฟซที่สร้างขึ้นแบบเรียลไทม์ด้วย AI ทำให้เกิดความท้าทายด้านความน่าเชื่อถือรูปแบบใหม่ เพราะ AI ไม่ได้แค่สร้างคำตอบอีกต่อไป แต่ยังมีส่วนกำหนดด้วยว่าผู้ใช้จะเห็นอะไรและนำทางไปอย่างไร คุณจัดการกับการหลอนของ AI การอนุมานเจตนาที่ไม่ถูกต้อง ความปลอดภัย และการตรวจสอบยืนยันในสภาพแวดล้อมเช่นนี้อย่างไร

เราเริ่มจากจำกัดสิ่งที่ AI อาจทำผิดได้ โมเดลตัดสินใจว่าจะประกอบประสบการณ์อย่างไร แต่ข้อเท็จจริงภายในประสบการณ์นั้นมาจากระบบบันทึกข้อมูลหลักของแบรนด์ เราถือว่าการอนุมานเจตนาเป็นความน่าจะเป็น เมื่อระบบไม่แน่ใจ ระบบจะสร้างประสบการณ์ที่ครอบคลุมและเปิดกว้างให้สำรวจมากขึ้น แทนที่จะยึดติดกับการตีความแบบใดแบบหนึ่ง เนื่องจากประสบการณ์จะถูกประกอบขึ้นใหม่อย่างต่อเนื่องขณะที่ผู้เข้าชมโต้ตอบ สัญญาณใหม่แต่ละอย่างจึงช่วยแก้ไขการคาดเดาครั้งก่อน

ความน่าเชื่อถือยังขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมด้วย ชั้นระบบที่ส่งมอบประสบการณ์ถูกแยกออกจากชั้น AI และกำหนดเป้าหมายด้านความพร้อมใช้งานไว้สูงกว่า หากโมเดลทำงานช้าหรือไม่พร้อมใช้งาน ผู้เข้าชมก็ยังได้รับประสบการณ์ที่สมบูรณ์และสอดคล้องกับแบรนด์ โดยสร้างจากค่าเริ่มต้นที่ทำงานอย่างแน่นอน

บูติก AI ของ Brunello Cucinelli เป็นหนึ่งในการนำโมเดลนี้ไปใช้จริงครั้งสำคัญกลุ่มแรก ๆ คุณได้เรียนรู้อะไรจากการสังเกตปฏิสัมพันธ์ของลูกค้ากับประสบการณ์การค้าผ่านระบบที่ AI เป็นผู้จัดองค์ประกอบ ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณไม่คาดคิดไว้ตอนสร้าง Callimacus

หนึ่งในสัญญาณที่ชัดเจนที่สุดคือ ผู้คนเต็มใจมีส่วนร่วมกับประสบการณ์ที่รู้สึกว่าเกี่ยวข้องกับตนเองมากขึ้น เราพบว่าผู้ใช้ใช้เวลาที่มีส่วนร่วมกับเว็บไซต์ประมาณสองเท่า พร้อมกับอัตราการเพิ่มสินค้าลงตะกร้าและอัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้าที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

สำหรับเรา นี่เป็นหลักฐานยืนยันเบื้องต้นที่สำคัญว่า การเปลี่ยนจากเส้นทางการใช้งานแบบตายตัวที่ใช้รูปแบบเดียวกับทุกคนสามารถส่งผลอย่างมีนัยสำคัญ ไม่เพียงต่อความรู้สึกว่าแต่ละคนได้รับประสบการณ์ที่โดดเด่นแตกต่างกันเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการมีส่วนร่วมและผลประกอบการเชิงพาณิชย์ด้วย

เว็บไซต์แบบไดนามิกยังท้าทายสมมติฐานหลายประการที่อยู่เบื้องหลังการปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับในเครื่องมือค้นหา การวิเคราะห์ข้อมูล การเข้าถึง และการทดสอบ เทคโนโลยีที่สร้างขึ้นโดยยึดหน้าเว็บซึ่งมีรูปแบบค่อนข้างตายตัวเป็นหลักจำเป็นต้องพัฒนาอย่างไร เมื่ออินเทอร์เฟซและเส้นทางการใช้งานของผู้ใช้ถูกสร้างขึ้นแบบไดนามิก

เครื่องมือบนเว็บส่วนใหญ่ตั้งสมมติฐานว่าหน้าเว็บคือหน่วยพื้นฐานของทุกสิ่ง กล่าวคือ จัดทำดัชนี วัดผล และทดสอบเป็นรายหน้า แต่ในสถาปัตยกรรมที่ไม่มีหน้าเว็บเป็นหน่วยหลัก หน่วยนั้นจะเปลี่ยนไปเป็นตัวเนื้อหาเอง และแต่ละสาขาก็ต้องปรับตาม สำหรับการค้นหา เนื้อหาแต่ละชิ้นมีอยู่แยกจากวิธีที่นำมาจัดองค์ประกอบ จึงมี URL ที่ชัดเจนและรองรับภาษาเป็นของตัวเองได้ อีกทั้งยังปรากฏในแผนผังเว็บไซต์ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติสำหรับทุกภาษาและภูมิภาค ขั้นต่อไปจะพัฒนาไปอีกขั้น โดยแพลตฟอร์มจะตรวจจับเส้นทางการนำทางที่ผู้เข้าชมใช้จริงบ่อยที่สุดและเปิดให้เครื่องมือค้นหาเข้าถึง อีกทั้งยังส่งเนื้อหาจากแหล่งข้อมูลบุคคลที่หนึ่งที่เชื่อถือได้โดยตรงไปยังเอเจนต์ AI และเครื่องมือค้นหาแบบสร้างเนื้อหา การค้นพบเนื้อหาจึงสะท้อนความต้องการจริง แทนที่จะอิงแผนผังเว็บไซต์ที่ออกแบบไว้ล่วงหน้า

การวิเคราะห์ข้อมูลเปลี่ยนจากการนับจำนวนการดูหน้าเว็บมาเป็นการวิเคราะห์เจตนา เนื่องจากระบบตีความได้ว่าผู้เข้าชมแต่ละคนพยายามทำอะไรให้สำเร็จ รวมถึงผู้เข้าชมที่ไม่ระบุตัวตนซึ่งเครื่องมือวิเคราะห์แบบดั้งเดิมมองไม่เห็น แบรนด์จึงวิเคราะห์พฤติกรรมในระดับนั้นและส่งออกข้อมูลเชิงลึกไปยัง CRM หรือ CDP ของตนได้ นอกจากนี้ ทีมงานยังสอบถามข้อมูลผ่านการสนทนาและสร้างแดชบอร์ดของตนเองได้ด้วย

การทดสอบเปลี่ยนแปลงมากที่สุด เมื่อเส้นทางการใช้งานแต่ละเส้นทางไม่ซ้ำกัน เราก็ไม่สามารถคลิกทดสอบทุกเส้นทางที่เป็นไปได้ได้ ดังนั้นเราจึงทดสอบย้อนหลังเอเจนต์กับปฏิสัมพันธ์จริงในอดีต และเฝ้าติดตามอย่างต่อเนื่องในระบบที่ใช้งานจริง การเข้าถึงก็ใช้หลักการเดียวกัน โดยฝังไว้ในแต่ละองค์ประกอบเพื่อให้ทุกการจัดองค์ประกอบมีคุณสมบัตินี้ติดมาด้วย

หากต้องการให้ประสบการณ์ AI แบบเรียลไทม์เป็นธรรมชาติ การอนุมานต้องเกิดขึ้นด้วยความหน่วงที่ต่ำมาก ความท้าทายทางวิศวกรรมที่ยากที่สุดในการนำ AI มาไว้ในเส้นทางการทำงานหลักของเว็บไซต์มีอะไรบ้าง โดยเฉพาะในเรื่องการเลือกโมเดล การแคช การประสานการทำงาน ต้นทุน และกลไกสำรอง

ปัจจุบัน เราใช้ LPU ของ Groq สำหรับการอนุมาน ซึ่งช่วยให้มีเวลาแฝงต่ำมาก และประสานการทำงานของโมเดลหลายตัว โดยส่งแต่ละงานไปยังโมเดลที่เหมาะสมที่สุด เราทดสอบโมเดลใหม่ ๆ เมื่อเปิดตัว โดยพิจารณาว่าโมเดลใดเหมาะกับแต่ละงานที่สุดในด้านคุณภาพ ต้นทุน และเวลาแฝง เนื่องจากสถาปัตยกรรมไม่ผูกติดกับโมเดลใดโมเดลหนึ่ง เราจึงเปลี่ยนไปใช้โมเดลหรือผู้ให้บริการการอนุมานรายใหม่ได้อย่างรวดเร็วเมื่อเห็นว่าคุ้มค่า ระดับความลึกของการวิเคราะห์ยังปรับตามคำขอด้วย โดยคำถามง่าย ๆ จะได้รับคำตอบอย่างรวดเร็ว ส่วนการวิเคราะห์เชิงลึกจะเกิดขึ้นเฉพาะกับคำขอที่ซับซ้อนหรือมีรายละเอียดอ่อนไหว วิธีนี้ช่วยควบคุมต้นทุน เพราะจะใช้การให้เหตุผลที่หนักที่สุดเฉพาะเมื่อส่งผลต่อผลลัพธ์เท่านั้น
ระบบสำรองเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมตั้งแต่เริ่มต้น ชั้นที่ส่งมอบประสบการณ์ใช้งานแยกออกจากการเสริมประสิทธิภาพด้วย AI ดังนั้น หากโมเดลทำงานช้าลงหรือขัดข้อง ผู้เข้าชมก็ยังได้รับประสบการณ์ใช้งานที่ครบถ้วน

เมื่อไม่นานมานี้ Salesforce ได้ลงทุนใน Callimacus ขณะที่บริษัทกำลังมองหาหนทางขยายงานด้านวิศวกรรม การวิจัย AI และการดำเนินงานเชิงพาณิชย์ Salesforce มองเห็นอะไรในเทคโนโลยีนี้ และการเชื่อมต่ออินเทอร์เฟซแบบสร้างเนื้อหาเข้ากับข้อมูล CRM และการค้าขององค์กร จะเปลี่ยนขีดความสามารถของเว็บไซต์ได้อย่างไร

สิ่งที่ Salesforce มองเห็นคือ Callimacus ไม่ได้เป็นเพียงการเพิ่ม AI เข้าไปในเว็บไซต์ที่มีอยู่แล้ว แพลตฟอร์มนี้กำลังทบทวนประสบการณ์ดิจิทัลเสียใหม่ โดยผสาน AI แบบสนทนา บริบทขององค์กร และการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลแบบเรียลไทม์ เพื่อสร้างแนวทางใหม่ให้บริษัทต่าง ๆ มีส่วนร่วมกับลูกค้า ปัจจุบัน ระบบ CRM และระบบการค้ามีข้อมูลบริบทเกี่ยวกับลูกค้า ผลิตภัณฑ์ และปฏิสัมพันธ์จำนวนมหาศาล แต่ประสบการณ์บนเว็บไซต์ยังคงเป็นแบบคงที่เป็นส่วนใหญ่ การเชื่อมโยงบริบทดังกล่าวเข้ากับอินเทอร์เฟซแบบสร้างเนื้อหาเปิดโอกาสให้เว็บไซต์ตอบสนองได้มากขึ้น ไม่ใช่แค่แสดงข้อมูล แต่ยังปรับเนื้อหา ผลิตภัณฑ์ และปฏิสัมพันธ์แบบเรียลไทม์ให้สอดคล้องกับสิ่งที่ผู้เข้าชมต้องการทำ สำหรับเรา นี่คือหนึ่งในโอกาสสำคัญที่สุดที่อยู่ข้างหน้า เว็บไซต์สามารถเป็นอินเทอร์เฟซอัจฉริยะที่เชื่อมระบบเดิมของบริษัทเข้ากับลูกค้าแต่ละราย แทนที่จะเป็นเพียงชั้นนำเสนอข้อมูลแบบตายตัว

เมื่อ AI Agent เข้ามาเลือกดูข้อมูล ค้นคว้า เปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ และอาจทำธุรกรรมแทนผู้คนมากขึ้น การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้อาจขยายไปไกลกว่าการปรับเว็บไซต์ให้เข้ากับผู้เข้าชมที่เป็นมนุษย์ในท้ายที่สุดหรือไม่ คุณมองว่าเว็บจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร เมื่อแบรนด์ต้องให้บริการทั้งมนุษย์และ AI Agent อัตโนมัติพร้อมกัน

เมื่อผู้คนค้นหาข้อมูลและเลือกซื้อสินค้าผ่านผู้ช่วย AI มากขึ้น แบรนด์ก็เสี่ยงที่จะสูญเสียการควบคุมวิธีนำเสนอแบรนด์ของตน ประสบการณ์แบรนด์ที่มีรายละเอียดครบถ้วนอาจถูกลดทอนเหลือเพียงรูปผลิตภัณฑ์ คำอธิบายสั้น ๆ และราคาในอินเทอร์เฟซของบุคคลที่สามได้อย่างง่ายดาย เรื่องนี้สร้างความท้าทายใหม่ให้แบรนด์ นั่นคือจะทำอย่างไรให้ AI Agent ใช้งานข้อมูลของแบรนด์ได้ โดยไม่ต้องสละอัตลักษณ์ การเล่าเรื่อง และความสัมพันธ์โดยตรงที่สร้างไว้กับลูกค้า การเพิ่มแชตบอตลงในเว็บไซต์ไม่ได้ช่วยแก้ปัญหานี้ หน้าต่างสนทนาอาจตอบคำถามได้ แต่ไม่อาจถ่ายทอดตัวตนของแบรนด์ได้อย่างครบถ้วน ทั้งภาษาภาพ งานฝีมือ และวิธีการเล่าเรื่อง แบรนด์ย่อมต้องมีพื้นที่ที่ควบคุมได้ เพื่อแสดงตัวตนในแบบของตนเองเสมอ เราเชื่อว่าเว็บไซต์จะยังคงเป็นพื้นที่นั้น แม้เส้นทางของลูกค้าจะผ่าน AI มากขึ้นก็ตาม และเว็บไซต์จะต้องปรับตัวให้เข้ากับผู้เข้าชมทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นมนุษย์หรือ AI Agent

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่ Callimacus