ท่ามกลางกระแสการเปลี่ยนแปลงของโลกธุรกิจยุคใหม่ที่ถูกขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึมและความรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ ความท้าทายครั้งสำคัญขององค์กรระดับตำนานที่อยู่คู่สังคมไทยมายาวนานกว่า 93 ปี ตั้งแต่สมัยรัชกาลที่ 5 อย่าง Unileverจึงไม่ใช่เพียงแค่การประคองตัวให้รอดพ้นจากคลื่นดิสรัปชัน แต่คือการรักษาบัลลังก์ความเป็นผู้นำที่ไม่เคยหยุดนิ่ง และพร้อมจะปรับตัวให้เข้ากับยุคสมัยอยู่เสมอ
นิดารัตน์ อุไรเลิศประเสริฐ ผู้อำนวยการกลยุทธ์การสื่อสารการตลาดและข้อมูลของผลิตภัณฑ์ในครัวเรือน และกลุ่มบริษัทยูนิลีเวอร์ และภูมิภาคเอเชีย แม่ทัพหญิงผู้กุมบังเหียนด้าน Data และ Digital Marketing ในระดับภูมิภาค ได้เปิดเผยถึงเบื้องหลังยุทธศาสตร์เชิงลึกที่กำลังเปลี่ยนยักษ์ใหญ่สินค้าอุปโภคบริโภค (FMCG) ให้กลายเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมล้ำสมัย ภายใต้ปรัชญา “People-Led, AI-Powered” ซึ่งหมายถึงการใช้ “คน” เป็นหัวใจสำคัญในการนำทาง และใช้ “AI” เป็นขุมพลังอันมหาศาลเพื่อขับเคลื่อนองค์กรไปข้างหน้า
ขุมทรัพย์ “First Party Data” มหาศาล: การวางหมากที่มองขาดกว่า 7 ปี
ในยุคสมัยที่ “ข้อมูล” ถูกเปรียบเปรยว่าเป็นขุมทรัพย์ที่มีค่ามหาศาลยิ่งกว่าน้ำมัน คุณนิดารัตน์ได้เล่าให้เห็นถึงเบื้องหลังว่า Unilever ไม่ได้เพิ่งกระโจนเข้าสู่สมรภูมินี้ในวันที่กระแส AI ถาโถมเข้ามา แต่พวกเขาได้อ่านเกมขาดและเริ่มวางรากฐานเรื่องนี้ไว้อย่างเงียบเชียบแต่มั่นคงมานานกว่า 7 ปีแล้ว เริ่มต้นจากการก่อตั้งหน่วยงานเฉพาะกิจอย่าง “Digital Hub” ขึ้นมา ด้วยวิสัยทัศน์อันแน่วแน่ว่า บริษัทจะฝากอนาคตไว้กับข้อมูลจากแพลตฟอร์มภายนอก (Third-party data) เพียงอย่างเดียวไม่ได้ เพราะความเข้าใจลูกค้าที่แท้จริงและยั่งยืนที่สุด ต้องเกิดจากข้อมูลที่องค์กรเป็นเจ้าของและดูแลเอง (First Party Data) เท่านั้น
“หัวใจสำคัญของการปรับตัว คือการเข้าใจลูกค้าที่เปลี่ยนไปในแต่ละเจเนอเรชัน และสิ่งนั้นต้องรองรับด้วย Data” คุณนิดารัตน์กล่าวเน้นย้ำถึงปรัชญาเบื้องหลัง
ความพยายามตลอด 7 ปีส่งผลให้ปัจจุบัน Unilever Thailand ครอบครองฐานข้อมูล “First Party Data” ของผู้บริโภคชาวไทยเป็นจำนวนมหาศาล ซึ่งถือเป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่มีขนาดใหญ่และทรงพลัง โดยระบบจะใช้ “หมายเลขโทรศัพท์” เป็นกุญแจหลักในการระบุตัวตน (Primary Key) เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลของลูกค้าคนเดียวกันเข้าด้วยกัน ไม่ว่าข้อมูลนั้นจะมาจากช่องทางใด ข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ลอยมาจากอากาศ แต่เกิดจากการที่ลูกค้ามีส่วนร่วมกับแบรนด์โดยตรง (Engagement) ไม่ว่าจะเป็นการเข้าร่วมกิจกรรมออฟไลน์ตามอีเวนต์ต่างๆ การสแกนคิวอาร์โค้ดเพื่อร่วมสนุกในแคมเปญ หรือการตอบแบบสอบถามผ่าน LINE OA
ความลึกซึ้งของข้อมูลชุดนี้ ก้าวข้ามการเป็นเพียงรายชื่อหรือสมุดโทรศัพท์ธรรมดา แต่เปรียบเสมือน “สิ่งมีชีวิต” ที่บันทึกพฤติกรรม (Behavior) และความสนใจ (Interest) ของลูกค้าเอาไว้ และมีการอัปเดตตัวเองตลอดเวลาตามวงจรชีวิตของลูกค้า (Customer Lifecycle) ที่เปลี่ยนแปลงไป
ยกตัวอย่างให้เห็นภาพชัดเจนที่สุด คือการที่ Unilever สามารถใช้ข้อมูลชุดนี้ทำนายความต้องการที่ซ่อนอยู่ (Unmet Needs) ของลูกค้าได้ เช่น การวิเคราะห์จนพบว่ามีลูกค้ากลุ่มหนึ่งที่มีไลฟ์สไตล์ชอบออกกำลังกาย และมี Pain Point เรื่องการซักเสื้อผ้ากีฬาที่ต้องการความรวดเร็ว นำไปสู่การพัฒนานวัตกรรมน้ำยาซักผ้าที่สามารถซักสะอาดได้ภายในเวลาเพียง 15 นาที เพื่อตอบโจทย์วิถีชีวิตที่เร่งรีบนั้น
ความแข็งแกร่งในการเปลี่ยน “ข้อมูลดิบ” ให้กลายเป็น “ความเข้าใจลูกค้า” ในระดับลึกซึ้งเช่นนี้ ส่งผลให้ทีมประเทศไทยได้รับการยอมรับให้เป็น ศูนย์ความเป็นเลิศ (Excellence Center) ด้าน Data & AI ซึ่งกลายเป็นต้นแบบความสำเร็จที่ถูกนำไปขยายผลและปรับใช้ในอีก 11 ประเทศทั่วภูมิภาคเอเชีย เพื่อยกระดับมาตรฐานการตลาดของ Unilever ในระดับสากล
พลิกโฉมการสื่อสารด้วย “Social First” และ “Precision at Scale” : ชัยชนะในสมรภูมิแย่งชิงสายตา
คุณนิดารัตน์พาเราไปสำรวจความท้าทายในสมรภูมิการตลาดดิจิทัลที่ดุเดือดที่สุดแห่งยุค โดยชี้ให้เห็นสถิติที่น่าตื่นตระหนกว่า ผู้บริโภคชาวไทยนั้น “ติดจอ” อย่างหนัก โดยใช้งานโทรศัพท์มือถือเฉลี่ยสูงถึง 6-7 ชั่วโมงต่อวัน ซึ่งนับว่าเป็นตัวเลขที่สูงระดับต้นๆ ของโลก แต่ในทางกลับกัน การจะตรึงสายตาพวกเขาให้หยุดดูโฆษณานั้นกลับยากยิ่งกว่าเข็นครกขึ้นภูเขา เพราะพฤติกรรมการเสพสื่อได้เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง ผู้คนไม่ได้นั่งจดจ่ออยู่หน้าจอทีวีเพื่อดูโฆษณายาวๆ อีกต่อไป แต่หันมาเสพคอนเทนต์สั้นๆ ที่เลื่อนผ่านอย่างรวดเร็วบนโซเชียลมีเดียแทน
เมื่อโจทย์เปลี่ยน คำตอบก็ต้องเปลี่ยน Unilever จึงประกาศยุทธศาสตร์ “Social First” อย่างเต็มตัว เพื่อปรับทัพใหม่ให้สอดคล้องกับพฤติกรรมนี้ โดยเปลี่ยนวิธีคิดจากการผลิตภาพยนตร์โฆษณาฟอร์มยักษ์ในรูปแบบแนวนอน มาเป็นการผลิตคอนเทนต์ “แนวตั้ง” ที่กระชับ ฉับไว เพื่อให้สอดรับกับหน้าจอมือถือที่ผู้บริโภคถือครองอยู่ตลอดเวลา และแย่งชิงความสนใจได้ทันทีในเสี้ยววินาทีแรก
ภายใต้กลยุทธ์นี้ หัวใจสำคัญคือแนวคิด “Precision at Scale” หรือความพยายามที่จะทำเรื่องที่ดูเหมือนจะเป็นไปไม่ได้ ให้เป็นไปได้ นั่นคือการสร้าง “ความแม่นยำ” (Precision) ในการเจาะกลุ่มเป้าหมาย แต่ยังต้องคงไว้ซึ่ง “ขนาด” (Scale) ที่ใหญ่พอจะสร้างผลกำไรทางธุรกิจ เพราะหากเจาะจงเฉพาะกลุ่มเกินไป (Niche) ต้นทุนต่อหน่วยจะสูงจนไม่คุ้มค่า แต่หากหว่านแหกว้างเกินไป ก็จะเสียเงินเปล่าโดยไม่ตรงกลุ่ม
“หมดยุคของการทำการตลาดแบบหว่านแห หรือการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามประชากรศาสตร์ (Demographics) แบบเดิมๆ เช่น เพศ หรือ อายุ อีกต่อไป” คุณนิดารัตน์ระบุ เพราะในโลกความเป็นจริง คนต่างวัยอาจมีความชอบเหมือนกัน หรือคนวัยเดียวกันอาจมีไลฟ์สไตล์ต่างกันอย่างสิ้นเชิง แม้แต่ผู้สูงอายุก็เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของโลกอินเทอร์เน็ตแล้ว
ในปัจจุบัน Unilever จึงใช้ AI เข้ามาเป็นตัวช่วยในการเจาะกลุ่มเป้าหมายตาม “ความสนใจ” (Interest-based) ที่แท้จริง และเพื่อให้การเข้าถึงแม่นยำที่สุดในสเกลระดับมหาศาลนี้ Unilever ไม่ได้เดินหน้าเพียงลำพัง แต่ได้ผนึกกำลังกับ Corporate Partners ระดับโลก อาทิ Google และ Meta เพื่อนำเทคโนโลยีและอัลกอริทึมที่ดีที่สุด มาช่วยนำส่งข้อความที่ “ใช่” (Right Message) ไปยังคนที่ “ใช่” (Right Target) ในช่วงเวลาที่เขาพร้อมจะเปิดรับ (Right Moment) ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
ระบบนิเวศ AI อัจฉริยะ: จาก “LeverU” สู่ “Supply Chain Factory” แห่งโลกคอนเทนต์
เบื้องหลังความสำเร็จที่ทำให้ Unilever สามารถเคลื่อนทัพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ คือการพัฒนาอาวุธลับภายในองค์กรที่ชื่อว่า “LeverU” ซึ่งคุณนิดารัตน์เปรียบเปรยว่าเป็นเสมือน “สมองกลอัจฉริยะ” ที่ทำหน้าที่เป็นศูนย์บัญชาการกลาง โดยผสานความสามารถของ AI สองรูปแบบเข้าด้วยกันอย่างลงตัว คือ การใช้ Machine Learning เพื่อ “ทำนายอนาคต” (Predictive) จากข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่ และการใช้ Generative AI เพื่อ “สร้างสรรค์ผลงาน” (Generative) ขึ้นมาใหม่
ภายใต้ร่มเงาของ LeverU ประกอบไปด้วยฟันเฟืองสำคัญที่ทำงานสอดประสานกัน ดังนี้
- Vira Plus (วีราพลัส): เรดาร์ดักจับเสียงสังคม เปรียบเสมือนหูทิพย์ตาทิพย์ของแบรนด์ ทำหน้าที่ดักจับสัญญาณทางสังคม หรือ “Social Signal” แบบ Real-time บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่างๆ ระบบจะคอยสแกนตลอดเวลาว่า ในช่วง 24 ชั่วโมง หรือ 7 วันที่ผ่านมา ผู้คนกำลังพูดถึงเรื่องอะไร (Keywords) หรือมีกระแสอะไรที่กำลังก่อตัวขึ้น เพื่อให้ทีมงานรู้ทันทุกความเคลื่อนไหวและสามารถหยิบจับเทรนด์เหล่านั้นมาปรับใช้กับกลยุทธ์สินค้าได้ทันที ก่อนที่กระแสนั้นจะจางหายไป
- Pencil Pro (เพนซิลโปร): โรงงานผลิตคอนเทนต์ความเร็วสูง นี่คือพระเอกในฝั่ง Generative AI ที่เข้ามาพลิกโฉมกระบวนการผลิตสื่อโฆษณาแบบเดิม ๆ คุณนิดารัตน์อธิบายการทำงานของมันว่าเปรียบเสมือน “Supply Chain Factory” หรือสายพานการผลิตคอนเทนต์อัจฉริยะ
กระบวนการทำงานเริ่มจากการที่แบรนด์มีคลังภาพและวิดีโอคุณภาพสูง (Assets) ที่ถ่ายทำเตรียมไว้ล่วงหน้าจำนวนมหาศาล เรียกว่า “Super Shoot” ไม่ว่าจะเป็นฉากนางแบบสะบัดผม ฉากโคลสอัพผลิตภัณฑ์ หรือฉากส่วนผสมต่าง ๆ เมื่อ Vira Plus ตรวจจับเทรนด์ได้ว่าอะไรกำลังฮิต Pencil Pro จะทำหน้าที่เป็น “พ่อครัว” นำวัตถุดิบ (Assets) เหล่านี้มาตัดต่อ ผสมผสาน และปรุงรสใหม่เข้ากับเทรนด์นั้น ๆ โดยอัตโนมัติ
ผลลัพธ์ที่ได้คือ ชิ้นงานโฆษณาที่สดใหม่ ตรงกระแส และดูเป็นธรรมชาติ ราวกับเพิ่งถ่ายทำใหม่เพื่อเหตุการณ์นั้นโดยเฉพาะ ทั้งที่จริงแล้วเกิดจากการประมวลผลของ AI ช่วยลดทั้งต้นทุน เวลา และทรัพยากรมนุษย์ ให้สามารถสร้างสรรค์ผลงานจำนวนมากได้ในพริบตา
กรณีศึกษา “Vaseline” : ทลายกำแพงไซโล (Silo) ด้วยความเร็ว 3 สัปดาห์
บทพิสูจน์ที่ชัดเจนที่สุดว่าโมเดล People-Led, AI-Powered ไม่ใช่เพียงคำสวยหรูในห้องประชุม แต่เป็นยุทธวิธีที่สร้างผลลัพธ์ได้จริง คือปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นกับแบรนด์ Vaseline
เรื่องราวเริ่มต้นขึ้นเมื่อระบบ AI ของ Unilever ตรวจจับสัญญาณ (Signal) จากโลกโซเชียลมีเดียได้ว่า กำลังมีกระแสไวรัลที่เกิดจาก “มีม” (Meme) ตลกๆ ในรายการ The Face ที่มีการพูดถึงผลิตภัณฑ์ด้วยวลีแปลกหูอย่าง “Vaseline Gluta Hya… อะไรสักอย่าง” จนกลายเป็นคำฮิตติดปากชาวเน็ต และส่งผลให้มีการค้นหาคำคำนี้บนแพลตฟอร์ม TikTok พุ่งสูงถึงเกือบ 2 ล้านครั้ง ในเวลาอันสั้น
ในโลกธุรกิจแบบเดิม การจะเปลี่ยนกระแสชั่วข้ามคืนให้กลายเป็นสินค้าจริงอาจต้องผ่านกระบวนการอนุมัติและวางแผนข้ามปี แต่ในครั้งนี้ ทีมงาน Unilever ตัดสินใจ ทลายกำแพงกั้นระหว่างแผนก (Silo) ลงอย่างสิ้นเชิง ทันทีที่ทีมการตลาดจับสัญญาณได้ ข้อมูลดังกล่าวไม่ได้ถูกเก็บไว้แค่เพื่อทำโฆษณา แต่ถูกส่งตรงไปยังโรงงานผลิตและทีมซัพพลายเชนในทันที เพื่อหารือถึงความเป็นไปได้ในการผลิตสินค้าที่ตอบรับกับคำค้นหานั้น
สิ่งที่เกิดขึ้นตามมาคือ ความคล่องตัว (Agility) ระดับปรากฏการณ์ ทีมงานร่วมกันปรับเปลี่ยนฉลากสินค้า (Pack shot) ให้มีข้อความตรงกับคำที่ผู้บริโภคกำลังค้นหาและพูดถึง ผลลัพธ์คือสินค้าใหม่กว่า 100,000 ขวด (จากเดิมที่คาดการณ์ไว้เพียงหลักพัน) ถูกผลิตและกระจายลงสู่ตลาดทั่วประเทศภายในระยะเวลาเพียง 3 สัปดาห์ เท่านั้น
“นี่คือตัวอย่างของการที่ AI เข้ามาช่วยเบลอเส้นแบ่ง (Blur the line) ระหว่างแผนก ทำให้การทำงานระหว่างฝ่ายผลิต การตลาด และการขาย กลมเกลียวเป็นเนื้อเดียวกัน ไร้รอยต่อ (Silo-free)” คุณนิดารัตน์ย้ำให้เห็นภาพว่า เมื่อเทคโนโลยีช่วยชี้เป้าโอกาส และคนในองค์กรพร้อมขยับตัวด้วยความเร็วเดียวกัน ความสำเร็จในระดับมหภาคย่อมเป็นไปได้
บทเรียนจากความล้มเหลว: เมื่อ Data บอกว่า “ใช่” แต่บริบทมนุษย์บอกว่า“ไม่”
ในโลกของการแสวงหานวัตกรรม ย่อมไม่มีเส้นทางใดที่โรยด้วยกลีบกุหลาบเสมอไป คุณนิดารัตน์เปิดเผยอย่างตรงไปตรงมาว่า แม้ Unilever จะมีเครื่องมือ AI ที่ล้ำสมัยเพียงใด แต่ก็มีบทเรียนแห่งความล้มเหลวที่กลายเป็นครูเล่มใหญ่ให้ได้เรียนรู้เช่นกัน โดยยกกรณีศึกษาของแคมเปญ “Eco Lover” มาเป็นอุทาหรณ์
โปรเจกต์นี้เริ่มต้นด้วยความมั่นใจ เมื่อ AI และ Data บ่งชี้สัญญาณบวกอย่างชัดเจนว่า กลุ่มผู้บริโภคที่ใส่ใจสิ่งแวดล้อม (Eco-conscious) ในไทยมีจำนวนมหาศาลและกำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด ทีมงานจึงตัดสินใจเจาะตลาดกลุ่มนี้ด้วยกลยุทธ์สินค้า “Online Exclusive” หรือวางจำหน่ายเฉพาะช่องทางออนไลน์เท่านั้น ด้วยสมมติฐานว่าคนรุ่นใหม่ที่รักษ์โลกย่อมคุ้นชินกับดิจิทัล
แต่เมื่อสินค้าออกสู่ตลาด ผลลัพธ์กลับสวนทางกับข้อมูล ตัวเลขยอดขายไม่เป็นไปตามเป้าที่วางไว้
เมื่อทีมงานลงไปวิเคราะห์หาสาเหตุอย่างจริงจัง (Deep Dive) จึงค้นพบ “ความจริงของมนุษย์” (Human Truth) ที่ AI อาจมองข้ามไป นั่นคือ ผู้บริโภคกลุ่ม Eco Lover นั้นมีความละเอียดอ่อนสูงมาก การจะตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมสักชิ้น พวกเขาต้องการ สัมผัส กลิ่น และอ่านฉลากข้างขวดด้วยตาตัวเอง เพื่อตรวจสอบส่วนผสมและความน่าเชื่อถือว่าผลิตภัณฑ์นั้น “รักษ์โลก” จริงหรือไม่ ซึ่งประสบการณ์ทางผัสสะ (Sensory Experience) เหล่านี้ หน้าจอออนไลน์ไม่สามารถมอบให้ได้
กรณีศึกษานี้จึงกลายเป็นเครื่องเตือนใจสำคัญที่ตอกย้ำว่า AI อาจมีความสามารถในการชี้เป้า “โอกาส” จากตัวเลขและสถิติ แต่ “มนุษย์” เท่านั้นที่จะเป็นผู้ตีความบริบทและใส่ความเข้าอกเข้าใจ (Empathy) ลงไปในสมการเพื่อตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไม Unilever ถึงยังคงยึดมั่นในปรัชญา People-Led หรือการให้ “คน” เป็นผู้นำทางความคิดเหนือเทคโนโลยีเสมอ
ขุมกำลังคน 300 ชีวิต: จิ๊กซอว์สำคัญที่ AI แทนที่ไม่ได้
ภายใต้อาณาจักรของ Unilever Thailand พนักงานกว่า 300 ชีวิต คือฟันเฟืองที่มีชีวิตและจิตวิญญาณ ซึ่งคุณนิดารัตน์ยืนยันด้วยน้ำเสียงหนักแน่นว่า ในสมการความสำเร็จนี้ AI ไม่ได้ถูกนำมาใช้เพื่อ “แทนที่” มนุษย์ แต่ถูกนำมาใช้เพื่อ “ติดปีก” (Power Up) ให้พวกเขาบินได้สูงขึ้นและทำงานได้เต็มศักยภาพยิ่งกว่าเดิม
บริษัทได้วางโรดแมปในการยกระดับทักษะ (Upskill) และปรับทักษะ (Reskill) พนักงานทุกคนอย่างเข้มข้น เพื่อให้ทุกคนมีความพร้อมในการก้าวสู่การเป็นบุคลากรยุคใหม่ที่ “AI-Ready” โดยเส้นทางนี้ไม่ได้เริ่มต้นด้วยการบังคับ แต่เริ่มจากการสร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้แบบสมัครใจ (Volunteer-based) ผ่านกิจกรรมอย่าง “AI Day” ที่เปิดพื้นที่ให้พนักงานได้ทดลองเล่นและเลือกเครื่องมือที่ตนเองสนใจ
เมื่อพนักงานเริ่มคุ้นเคย บริษัทจึงขยับขยายไปสู่การตั้งเป้าหมายการพัฒนาตนเองที่เรียกว่า “Plus One” ซึ่งหมายถึงการเพิ่มทักษะใหม่ ๆ ให้กับตนเองอย่างสม่ำเสมอ โดยให้ถือเป็นส่วนหนึ่งของ KPI ที่จะช่วยผลักดันให้พนักงานเติบโตไปพร้อมกับองค์กร
ในวันนี้ เครื่องมืออย่าง Copilot หรือ AI Tools อื่น ๆ ที่ผ่านการรับรองความปลอดภัย (Greenlist) ได้กลายเป็นผู้ช่วยส่วนตัวในชีวิตประจำวัน (Daily Life) ของพนักงานทุกแผนก ไม่ว่าจะเป็นนักการตลาดที่ใช้ AI หาอินไซต์ ฝ่ายกฎหมายที่ใช้ AI ช่วยตรวจสอบสัญญา หรือฝ่ายผลิตที่ใช้เทคโนโลยีควบคุมคุณภาพ เพื่อลดภาระงานซ้ำซากจำเจ และคืนเวลาให้มนุษย์ได้ไปโฟกัสกับงานที่ต้องใช้ ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) และ การตัดสินใจ (Decision Making) ซึ่งเป็นทักษะขั้นสูงที่ AI ยังไม่สามารถเลียนแบบมนุษย์ได้
ความยั่งยืนและธรรมาภิบาล: หัวใจที่ไม่เคยเปลี่ยน
สุดท้าย คุณนิดารัตน์ทิ้งท้ายด้วยประเด็นที่เปรียบเสมือน “เข็มทิศ” นำทางองค์กรว่า ท่ามกลางความรวดเร็วของเทคโนโลยีที่หมุนเปลี่ยนไปทุกวินาที Unilever มี “เส้นแดง” ที่จะไม่ยอมข้ามเด็ดขาด นั่นคือเรื่องของ “ความถูกต้อง” (Governance) และ “ความยั่งยืน” (Sustainability)
ในโลกที่ข้อมูลส่วนบุคคลเปราะบาง การนำข้อมูลลูกค้ามาใช้ต้องอยู่ภายใต้มาตรฐานความปลอดภัยระดับโลกอย่าง GDPR ซึ่ง Unilever ยึดถือเป็นบรรทัดฐานมาตั้งแต่ก่อนที่กฎหมาย PDPA ของไทยจะบังคับใช้เสียอีก เรื่องนี้ถือเป็นข้อปฏิบัติที่ “ประนีประนอมไม่ได้” เพราะสำหรับแบรนด์ที่อยู่คู่สังคมไทยมานานเกือบศตวรรษ ความไว้วางใจ (Trust) ของลูกค้าคือสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุด หากสูญเสียไปแล้ว เทคโนโลยีล้ำสมัยแค่ไหนก็ไม่อาจกู้คืนมาได้
เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยสูงสุด เครื่องมือ AI ทุกตัวที่จะได้รับอนุญาตให้นำมาใช้ในรั้วของ Unilever จะต้องผ่านกระบวนการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างเข้มข้น (AI Assurance) และถูกจัดอยู่ในบัญชีสีเขียว หรือ “Greenlist” เท่านั้น นี่คือปราการด่านสำคัญที่จะคัดกรองว่าเครื่องมือนั้นปลอดภัยต่อข้อมูลลูกค้า และสอดคล้องกับมาตรฐานทางจริยธรรมของบริษัท ก่อนที่จะถูกส่งถึงมือพนักงาน
และในท้ายที่สุด ปลายทางของการใช้เทคโนโลยีล้ำสมัยเหล่านี้ ไม่ใช่เพียงเพื่อกอบโกยผลกำไรระยะสั้น แต่เพื่อเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่กว่าคือ ความยั่งยืนขององค์กรที่ต้องอยู่คู่กับสังคมและสิ่งแวดล้อม AI ถูกนำมาใช้เพื่อลดความสูญเสียในกระบวนการผลิต ออกแบบบรรจุภัณฑ์ที่ใช้น้อยลงแต่มีประสิทธิภาพเท่าเดิม และสนับสนุนเศรษฐกิจหมุนเวียน (Circular Economy) เพราะ Unilever เชื่อมั่นในสัจธรรมที่ว่า “ธุรกิจจะเติบโตไม่ได้ หากสังคมและสิ่งแวดล้อมอยู่ไม่ได้”
บทสัมภาษณ์อื่น ๆ ที่น่าสนใจ
‘จิรโรจน์ พจนาวราพันธุ์’ ผู้สร้างสรรค์ธุรกิจรักษ์โลก จาก Waste สู่ Sustainable Textile
จากแผนที่ ‘ขนมชั้น’ สู่ GeoAI: วิสัยทัศน์ ‘แพร พันธุมวนิช’ พลิกเกมธุรกิจด้วย Location Intelligence
‘นฤชล ดำรงปิยวุฒิ์’ นำพา ‘กันกุล’ สู่หนใดในวันที่ธุรกิจพลังงานไม่เหมือนเดิม
