Jim Rowan หัวหน้าฝ่าย AI ประจำสหรัฐฯ ของ Deloitte – บทสัมภาษณ์

Jim Rowan เป็นหัวหน้าฝ่าย AI ประจำสหรัฐฯ ของ Deloitte และเป็นผู้บริหารระดับ principal ของ Deloitte Consulting LLP โดยช่วยให้องค์กรเปลี่ยนความมุ่งหมายด้าน AI ให้เป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจ อาชีพของเขาครอบคลุมเทคโนโลยีระดับองค์กร การวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูล และการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล โดยมีประสบการณ์ในภาควิทยาศาสตร์ชีวภาพ การดูแลสุขภาพ และโทรคมนาคม เขาเคยดำรงตำแหน่งผู้นำในฝ่าย Strategy & Analytics และ AI & Data ของ Deloitte และงานของเขายังรวมถึงการพัฒนาบุคลากรและขีดความสามารถที่องค์กรจำเป็นต้องมีเพื่อเริ่มใช้ AI

Deloitte เป็นองค์กรผู้ให้บริการด้านวิชาชีพ ซึ่งให้บริการที่ปรึกษา การตรวจสอบและการให้ความเชื่อมั่น ภาษี และบริการให้คำปรึกษา งานด้าน AI ขององค์กรผสานกลยุทธ์ ข้อมูล เทคโนโลยี บุคลากร และการกำกับดูแลเข้าด้วยกัน เพื่อช่วยให้ธุรกิจนำ AI มาใช้และขยายการใช้งานทั่วทั้งองค์กร ในธุรกิจดิจิทัล งานดังกล่าวรวมถึงการเตรียมข้อมูลผลิตภัณฑ์และระบบระดับองค์กรให้พร้อมสำหรับเอเจนต์ AI การเชื่อมโยงประสบการณ์ลูกค้าระหว่างช่องทางต่าง ๆ และการวางมาตรการควบคุมด้านอัตลักษณ์ การอนุญาต และความน่าเชื่อถือที่จำเป็นต่อการโต้ตอบและทำธุรกรรมโดยอัตโนมัติ

คุณทำงานที่ Deloitte มานานกว่าสองทศวรรษ โดยครอบคลุมทั้งเทคโนโลยีระดับองค์กร การวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูล และปัจจุบันคือ AI จากประสบการณ์ดังกล่าว คุณเริ่มเห็นชัดตั้งแต่เมื่อใดว่าเอเจนต์ AI ไม่เพียงจะพลิกโฉมวิธีดำเนินงานภายในของบริษัท แต่ยังจะเข้ามาเป็นตัวกลางระหว่างธุรกิจกับลูกค้าด้วย

ตลอดช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ผมได้เห็นความก้าวหน้าของ AI ด้วยตนเอง ขณะช่วยองค์กรเปลี่ยนเป้าหมายทางธุรกิจให้เป็นผลลัพธ์ที่วัดผลได้ ซึ่งครั้งหนึ่งเคยดูเป็นเรื่องที่จินตนาการไม่ถึง ความรู้พื้นฐานด้านข้อมูล กระบวนการ และเทคโนโลยีเป็นรากฐานสำคัญต่อความเข้าใจของผมเกี่ยวกับ AI ผมเริ่มพัฒนาขีดความสามารถของ Deloitte โดยมุ่งเน้นบุคลากรที่จำเป็นต่อความสำเร็จในการใช้ AI เช่น AI Academy ของเรา ซึ่งจัดทำหลักสูตรสำหรับทั้งพนักงานและลูกค้า

ในปัจจุบัน องค์กรต่าง ๆ ใช้เอเจนต์ AI เพื่อพลิกโฉมกลยุทธ์ธุรกิจดิจิทัลในหลายด้าน ได้แก่ การเพิ่มการมองเห็นของแบรนด์ การใช้ระบบปรับแต่งเฉพาะบุคคลเพื่อยกระดับการสนทนา และการประสานประสบการณ์แบบหลายช่องทางให้สอดคล้องกันทั่วทั้งจุดสัมผัสทางกายภาพ ดิจิทัล และโซเชียล จุดเปลี่ยนนี้เกิดขึ้นในช่วงที่แบรนด์กำลังรับมือกับตลาดที่ผันผวน จึงเปิดโอกาสให้ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์ช่วยให้แบรนด์ตอบสนองลูกค้าได้รวดเร็ว ตรงความต้องการ และสม่ำเสมอยิ่งขึ้น

คุณเคยพูดถึงความจำเป็นที่บริษัทต้องเตรียมพร้อมสำหรับ “การปรับแต่งการค้นหาแบบเอเจนต์” คุณนิยามแนวคิดนี้อย่างไร และการปรับแต่งเพื่อเอเจนต์ AI แตกต่างจาก SEO แบบดั้งเดิมหรือแนวทางใหม่ ๆ ในการปรับแต่งเนื้อหาสำหรับเครื่องมือตอบคำถามด้วย AI อย่างไรในระดับพื้นฐาน

เดิมที การแข่งขันทางออนไลน์เพื่อดึงดูดความสนใจของผู้บริโภคมักกำหนดด้วย Search Engine Optimization (SEO) ซึ่งตั้งอยู่บนสมมติฐานว่า เมื่อมีการค้นหาแล้ว จะมีมนุษย์อยู่ปลายทางเพื่ออ่าน ประเมิน และตัดสินใจซื้อสินค้า เมื่อผู้บริโภคหันมาใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อค้นคว้าข้อมูลมากขึ้น จึงเกิดแนวทาง Generative Engine Optimization (GEO) ขึ้น การปรับแต่งการค้นหาแบบเอเจนต์เป็นพัฒนาการอีกขั้นของ GEO โดยคำนึงถึงการที่ AI ไม่ได้เพียงแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการอีกต่อไป แต่ยังดำเนินการตามการตัดสินใจซื้อเหล่านั้นด้วย การเปลี่ยนแปลงนี้หมายความว่าแบรนด์ต้องปรับแต่งให้เหมาะกับทั้ง Generative AI ซึ่งโดยหลักแล้วให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้ปลายทาง และ AI แบบเอเจนต์ ซึ่งออกแบบมาเพื่อดำเนินการ สามารถประสานระบบ ดำเนินเวิร์กโฟลว์ และเริ่มทำธุรกรรมได้

เมื่อเอเจนต์ AI ได้รับมอบหมายให้ค้นคว้า เปรียบเทียบ และคัดเลือกรายชื่อผลิตภัณฑ์หรือบริการ คุณคาดว่าเอเจนต์จะให้ความสำคัญกับสัญญาณใดมากที่สุด ข้อมูลผลิตภัณฑ์ที่มีโครงสร้าง ราคา รีวิว การกล่าวถึงจากบุคคลที่สาม อำนาจความน่าเชื่อถือของแบรนด์ หรือชุดสัญญาณรูปแบบใหม่ทั้งหมด จะมีความสำคัญมากขึ้นหรือไม่

เอเจนต์ AI สร้างชุดตัวเลือกที่นำมาพิจารณาจากการมองเห็นและความเกี่ยวข้อง และมีแนวโน้มเลือกแบรนด์ที่มีผลิตภัณฑ์ บริการ ราคา และข้อมูลซึ่งเข้าถึงได้ เครื่องอ่านเข้าใจได้ และตรวจสอบยืนยันได้ทันที ความสม่ำเสมอในแพลตฟอร์มต่าง ๆ คะแนนและรีวิว ตลอดจนอำนาจความน่าเชื่อถือของแบรนด์ยังคงสำคัญ แต่สัญญาณเหล่านี้ต้องอยู่ในรูปข้อมูลที่เอเจนต์สามารถประมวลผลได้ด้วย บริบทส่วนบุคคลก็สำคัญเช่นกัน เพราะเอเจนต์ที่ทำงานแทนลูกค้าจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับความชอบ การอนุญาต และการโต้ตอบก่อนหน้านี้ของบุคคลนั้นได้อย่างน่าเชื่อถือ เพื่อสร้างคำแนะนำที่ตรงความต้องการมากที่สุด นอกเหนือจากตัวสัญญาณเอง ความรวดเร็วที่องค์กรสามารถทำให้ข้อมูลอ่านเข้าใจได้ น่าเชื่อถือ และวัดเปรียบเทียบได้ในเกณฑ์ที่เอเจนต์ใช้ เป็นปัจจัยสร้างความแตกต่างให้กับแบรนด์

ความท้าทายประการหนึ่งคือ ในที่สุดอาจมีเอเจนต์สำหรับผู้บริโภคและองค์กรหลายพันรายการ ซึ่งพัฒนาบนโมเดลที่แตกต่างกันและเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลคนละแห่ง บริษัทจะทำอย่างไรให้มีการนำเสนอข้อมูลของตนอย่างถูกต้องและค้นพบได้ทั่วทั้งระบบนิเวศที่แตกแยกเป็นส่วน ๆ โดยไม่ต้องพยายามปรับแต่งให้เหมาะกับเอเจนต์แต่ละราย

องค์กรควรมุ่งสร้างรากฐานที่เชื่อถือได้และเครื่องจักรอ่านและตีความได้ ซึ่งเอเจนต์ทุกตัวสามารถเข้าถึงและทำความเข้าใจ แทนที่จะปรับแต่งระบบเพื่อเอเจนต์แต่ละตัวโดยเฉพาะ นั่นหมายถึงการเผยแพร่ข้อมูลผลิตภัณฑ์ ราคา และนโยบายที่ตรวจสอบได้ เชื่อถือได้ และเป็นปัจจุบัน ผ่านแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ การทำให้ค้นพบได้เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ เนื่องจากเอเจนต์จะเริ่มดำเนินการแทนผู้บริโภค ซึ่งยิ่งทำให้จำเป็นต้องมีระบบที่ตรวจสอบตัวตน ยืนยันคุณสมบัติ และทำธุรกรรมได้อย่างปลอดภัย ในระบบนิเวศของเอเจนต์ที่ปัจจุบันกระจัดกระจาย แบรนด์ที่ทำให้ผู้คนเข้าใจและเข้าถึงข้อมูลของตนได้ง่ายที่สุดจะขึ้นสู่อันดับต้น ๆ ของผลการค้นหา อย่างไรก็ตาม บริษัทต่าง ๆ ควรหลีกเลี่ยงการสร้างระบบโดยยึดโปรโตคอลใดโปรโตคอลหนึ่งเป็นหลัก เพราะโปรโตคอลเหล่านี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และยังไม่ชัดเจนว่าโปรโตคอลใดจะกลายเป็นมาตรฐานหลัก จึงควรออกแบบให้ทำงานร่วมกันได้ และสามารถนำโปรโตคอลใหม่มาใช้หรือเปลี่ยนโปรโตคอลได้อย่างรวดเร็วเมื่อระบบนิเวศพัฒนาต่อไป

หากการค้าพัฒนาจากรูปแบบธุรกิจสู่ผู้บริโภค ไปเป็นธุรกิจสู่เอเจนต์สู่ธุรกิจ ในระดับเทคนิคจะต้องเปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง บริษัทต่าง ๆ จำเป็นต้องคิดทบทวนเว็บไซต์, API, แค็ตตาล็อกสินค้า, ระบบยืนยันตัวตน หรือโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ เพื่อให้เอเจนต์โต้ตอบกับบริษัทได้โดยตรงหรือไม่?

ใช่ องค์กรต่าง ๆ จะต้องคิดทบทวนและปรับโฉมระบบที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน เพื่อสร้างสถาปัตยกรรมทางเทคนิคที่เหมาะสมและรองรับการค้าแบบเอเจนต์ระหว่างธุรกิจกับธุรกิจ (B2B) ได้ การเปลี่ยนแปลงนี้จะไม่เกิดขึ้นชั่วข้ามคืน แต่ต้องใช้เวลาเพราะมีงานที่ต้องทำและต้องปรับเปลี่ยนในระดับมาก ปัจจุบัน ความสามารถด้านการค้นหาข้อมูลและการชำระเงินพัฒนาเร็วกว่าขั้นตอนการตัดสินใจ ซึ่งธุรกิจยังอยู่ระหว่างสร้างความมั่นใจที่จะให้เอเจนต์ตัดสินใจเลือกภายใต้กรอบการทำงานที่กำหนดไว้ CIO, CTO หรือ CISO ควรมุ่งเน้นการส่งมอบแพลตฟอร์มการผสานระบบที่ปรับขนาดได้และมีความหน่วงต่ำ โดยได้รับการสนับสนุนจากความร่วมมือที่แข็งแกร่งกับบริษัทเทคโนโลยีและผู้ให้บริการผสานระบบ แทนที่จะยกเครื่องระบบทั้งหมด ผู้นำองค์กรควรใช้เวลาพิจารณาว่าระบบใดเชื่อมต่อกับเอเจนต์ได้ ระบุระบบที่ยังถูกปิดกั้น และทดสอบงานง่าย ๆ ในสภาพแวดล้อมที่จำกัด การรักษาให้มนุษย์เป็นผู้ควบคุมธุรกรรมก็สำคัญเช่นกัน บริษัทจึงควรสร้างช่องทางที่ยืดหยุ่น เพื่อให้ลูกค้าสลับไปมาระหว่างการโต้ตอบที่นำโดยเอเจนต์และที่นำโดยบุคคลได้อย่างสะดวก แทนที่จะลดทอนประสบการณ์ของมนุษย์เพื่อมุ่งสู่ระบบอัตโนมัติ เมื่อเวลาผ่านไป องค์กรต่าง ๆ สามารถพัฒนาต่อยอดด้วยการสร้างแพลตฟอร์มที่จัดการเอเจนต์หลายตัว ปรับปรุงหรือเชื่อมต่อระบบเดิมให้เอเจนต์เข้าถึงได้ และนำระบบรักษาความปลอดภัยขั้นสูงที่มีการติดตามตรวจสอบแบบเรียลไทม์มาใช้

การตลาดดิจิทัลแบบดั้งเดิมมุ่งปรับแต่งเพื่อให้ได้อันดับ การแสดงผล คลิก และการเข้าชมเว็บไซต์เป็นอย่างมาก หากเอเจนต์ทำการค้นคว้ามากขึ้นก่อนที่ผู้คนจะเข้าชมเว็บไซต์ บริษัทต่าง ๆ ควรใช้ตัวชี้วัดใหม่ใดเพื่อประเมินว่าแบรนด์ของตนปรากฏให้เห็นและแข่งขันได้จริงหรือไม่ตลอดเส้นทางการซื้อที่มีเอเจนต์เป็นผู้ช่วย?

ในอดีต การวัดความสำเร็จมุ่งเน้นการดึงดูดความสนใจของผู้บริโภคและท้ายที่สุดคือการได้รับความไว้วางใจ เมื่อเอเจนต์เข้ามามีบทบาทในเส้นทางการซื้อมากขึ้น องค์กรต่าง ๆ จะต้องหาวิธีใหม่ในการวัดว่าแบรนด์ของตนปรากฏให้เห็น มีความเกี่ยวข้อง และท้ายที่สุดได้รับเลือกหรือไม่ ซึ่งรวมถึงการเชื่อมโยงการพัฒนาเอเจนต์ภายใต้แบรนด์เข้ากับการวัดผลการดำเนินงาน โดยประเมินว่าเอเจนต์นำเสนอแบรนด์หรือไม่ ระบุข้อเสนอที่เข้าเกณฑ์ได้หรือไม่ และทำธุรกรรมสำเร็จหรือไม่ แบรนด์ควรให้ความสำคัญกับผู้ซื้อของตนมากกว่าคู่แข่ง เพื่อกำหนดการลงทุนหรือการปรับเปลี่ยนประสบการณ์ พร้อมติดตามว่าลูกค้าค้นพบผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร ออกจากกระบวนการตรงจุดใด หรืออยู่ต่อจนถึงขั้นตอนใด ตัวชี้วัดเหล่านี้ไม่เพียงช่วยให้แบรนด์สร้างความแตกต่างให้กับข้อเสนอคุณค่าของตนได้ แต่ยังช่วยพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ด้วยผลลัพธ์ที่วัดเป็นตัวเลขได้ ซึ่งส่งเสริมความภักดีของลูกค้าและความเป็นเลิศในการดำเนินงาน

เอเจนต์ AI สามารถสรุปข้อมูลเกี่ยวกับบริษัท เปรียบเทียบบริษัทกับคู่แข่ง และอาจแนะนำบริษัทโดยที่บริษัทไม่มีอำนาจควบคุมโดยตรงว่าข้อมูลของตนจะถูกนำเสนออย่างไร แบรนด์ควรตรวจสอบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือล้าสมัยอย่างไร และสร้างแหล่งข้อมูลหลักที่เชื่อถือได้ซึ่งเอเจนต์นำไปใช้ได้อย่างมั่นใจได้อย่างไร?

เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมอื่น ๆ การตรวจสอบข้อมูลผลิตภัณฑ์เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำให้ค้นพบได้ผ่านเอเจนต์ในทุกช่องทาง แบรนด์ควรพิจารณา Model Context Protocol (MCP) ในฐานะปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้เกิดสิ่งนี้ โดยสร้างสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ ซึ่งสามารถแบ่งปันข้อมูล เครื่องมือ และบริบทกับเอเจนต์และแพลตฟอร์มช้อปปิ้งภายนอกได้อย่างปลอดภัย การผสานข้อมูลที่มีโครงสร้างเข้ากับ MCP ช่วยให้เอเจนต์โต้ตอบกันได้ เพิ่มความสามารถในการทำงานร่วมกัน และช่วยนำเสนอข้อมูลแบรนด์ได้อย่างถูกต้องพร้อมทั้งจัดลำดับความสำคัญอย่างเหมาะสม อีกครั้งหนึ่ง เนื่องจากโปรโตคอลยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและยังไม่ชัดเจนว่าโปรโตคอลใดจะได้รับความนิยมสูงสุด บริษัทต่าง ๆ จึงควรสร้างระบบที่ยืดหยุ่น เพื่อให้เชื่อมต่อกับโปรโตคอลต่าง ๆ สลับไปมาระหว่างโปรโตคอล และนำมาตรฐานใหม่มาใช้ได้อย่างรวดเร็วเมื่อระบบนิเวศพัฒนาต่อไป

เมื่อเอเจนต์เปลี่ยนจากการเพียงแนะนำผลิตภัณฑ์ไปสู่การดำเนินการต่าง ๆ เช่น ขอใบเสนอราคา เจรจาเงื่อนไข หรือซื้อสินค้า โครงสร้างพื้นฐานด้านการยืนยันตัวตน การอนุญาต และความไว้วางใจจะมีความสำคัญเพียงใด ธุรกิจจะแยกเอเจนต์ของลูกค้าที่ถูกต้องออกจากระบบอัตโนมัติที่ไม่ควรไว้วางใจได้อย่างไร?

การค้าระหว่างเอเจนต์ทำให้เกิดความเสี่ยงใหม่ เพราะธุรกรรมอาจเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วโดยไม่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง ดังนั้น การแทรกแซงของมนุษย์และการส่งต่อระหว่างขั้นตอนตลอดกระบวนการจึงมีความสำคัญ ธุรกรรมการค้าแบบเอเจนต์ต้องอาศัยมาตรการป้องกันการฉ้อโกงรูปแบบใหม่ การควบคุมทางการเงินเชิงกลยุทธ์ และกรอบการรายงานที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับกิจกรรมที่เครื่องจักรเป็นผู้ริเริ่ม

ในระยะใกล้นี้ องค์กรควรมองเอเจนต์ AI เสมือนพนักงาน โดยกำหนดหน้าที่ความรับผิดชอบ จัดการสิทธิ์การเข้าถึง และระบุผู้รับผิดชอบให้ชัดเจน นอกจากนี้ ยังจำเป็นต้องมีระเบียบปฏิบัติเพื่อตรวจสอบว่าเอเจนต์เป็นของจริง อนุมัติการชำระเงิน และบังคับใช้เพดานวงเงินทำธุรกรรม สิทธิ์การใช้งาน API ตลอดจนมาตรการควบคุมการดำเนินงานอื่น ๆ

นอกจากนี้ ยังมีความเป็นไปได้ที่โฆษณาและการจัดวางแบบชำระเงินจะติดตามผู้บริโภคเข้าไปในระบบนิเวศการค้าแบบเอเจนต์ คุณมองว่าแรงจูงใจทางการค้าจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร เมื่อเอเจนต์ AI แนะนำสินค้าในนามของใครบางคน และจำเป็นต้องมีความโปร่งใสในระดับใดเพื่อให้ผู้คนไว้วางใจคำแนะนำเหล่านั้น

เราเห็นการโยกย้ายเงินทุนไปสู่การค้าแบบเอเจนต์แล้ว โดยคาดว่าผู้ลงโฆษณาในสหรัฐฯ จะใช้งบประมาณประมาณ 26,000 ล้านดอลลาร์กับโฆษณาบนการค้นหาด้วย AI ภายในปี 2029 เป็นเรื่องที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่แรงจูงใจทางการค้าจะต้องเปลี่ยนแปลงไป เมื่อองค์กรตัดสินใจว่าจะยอมรับโปรโมชันและราคาที่เสนอผ่านช่องทางของตนเองในสภาพแวดล้อมการค้าแบบเอเจนต์หรือไม่ การเปลี่ยนแปลงส่วนหนึ่งนี้จำเป็นต้องมีกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีที่เอเจนต์โต้ตอบกับราคาและโปรโมชัน หากไม่มีมาตรการควบคุม เอเจนต์อาจดำเนินการซื้อโดยอิงจากราคาที่มีอยู่ ณ เวลาทำธุรกรรม ซึ่งอาจทำให้เกิดการใช้ระดับโปรโมชันและราคาที่ไม่ตรงตามเจตนา และส่งผลให้ส่วนต่างกำไรรั่วไหล องค์กรควรกำหนดนโยบายให้สอดคล้องกับมาตรฐานความเป็นส่วนตัวและข้อมูลระดับโลก รวมทั้งสอดคล้องกับเงื่อนไขที่มนุษย์ควบคุมและอนุมัติไว้ล่วงหน้าสำหรับลูกค้าแต่ละราย

แม้ระบบอัตโนมัติจะเพิ่มขึ้น คุณก็เน้นย้ำว่าดุลยพินิจของมนุษย์จะยังคงเป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจซื้อ คุณคิดว่าเส้นแบ่งระหว่างการตัดสินใจที่ผู้บริโภคยินดีมอบหมายให้เอเจนต์ กับการตัดสินใจที่ผู้คนยังต้องการค้นคว้า เปรียบเทียบ และตัดสินใจขั้นสุดท้ายด้วยตนเอง จะอยู่ตรงไหน

เส้นแบ่งนี้ขึ้นอยู่กับความสำคัญของการตัดสินใจและความมั่นใจของผู้บริโภคที่มีต่อเอเจนต์ ผู้คนอาจยินดีมอบหมายให้เอเจนต์จัดการการซื้อที่ทำเป็นประจำและมีค่าใช้จ่ายต่ำ เมื่อทราบความต้องการของตนเองอย่างชัดเจน และผลเสียจากการเลือกผิดมีไม่มาก แต่หากเป็นการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับการใช้จ่ายจำนวนมาก ข้อมูลอ่อนไหว หรือข้อผูกพันตามสัญญา ผู้บริโภคก็น่าจะต้องการเห็นข้อมูลอย่างชัดเจนยิ่งขึ้นและยังคงเป็นผู้อนุมัติขั้นสุดท้าย เมื่อแบรนด์ลดขั้นตอนยุ่งยากลง ผู้บริโภคก็จะรู้สึกสบายใจที่จะใช้แบรนด์นั้นมากขึ้น ดังนั้น จึงควรทำให้เข้าใจได้ง่ายว่าเกิดอะไรขึ้น และมั่นใจได้ว่าธุรกรรมจะเสร็จสิ้นตามที่ตั้งใจและปลอดภัย ด้วยเหตุนี้ แบรนด์จึงควรเปิดโอกาสให้ผู้บริโภคควบคุมได้อย่างชัดเจนว่าเอเจนต์ทำอะไรได้เองบ้าง เมื่อใดที่ต้องขออนุญาต และจะตรวจสอบหรือย้อนกลับการดำเนินการของเอเจนต์ได้ง่ายเพียงใด

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่ต้องการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการค้าแบบเอเจนต์ การค้นพบแบรนด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และโครงสร้างพื้นฐานด้านความไว้วางใจที่อยู่เบื้องหลังการซื้อขายอัตโนมัติ สามารถเยี่ยมชมเว็บไซต์ของ Deloitte ได้