Agentic Commerce (ການຄ້າແບບໃຊ້ AI ເອເຈນ) ໝາຍເຖິງຮູບແບບການເຮັດທຸລະກຳທີ່ AI Agent ຈະເປັນຜູ້ຄົ້ນຫາ, ປຽບທຽບ ແລະ ຊື້ສິນຄ້າ ຫຼື ບໍລິການແທນມະນຸດຢ່າງອິດສະຫຼະ. ຮູບແບບການຄ້າທີ່ຜ່ານມາເຊິ່ງຕັ້ງຢູ່ບົນພື້ນຖານທີ່ວ່າ "ຄົນເບິ່ງໜ້າຈໍກະຕ່າສິນຄ້າ ແລະ ກົດປຸ່ມດ້ວຍຕົນເອງ" ກຳລັງປ່ຽນຜ່ານໄປສູ່ໂມເດວທີ່ AI Agent ໄດ້ຮັບຄວາມຕ້ອງການແລ້ວຈັດການຕັ້ງແຕ່ການສຳຫຼວດໄປຈົນເຖິງການສັ່ງຊື້ໃຫ້ສຳເລັດໃນຂະບວນການດຽວ.

ບົດຄວາມນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ຜູ້ບໍລິຫານ, ຝ່າຍການຕະຫຼາດ, ຝ່າຍຂາຍ ແລະ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບດ້ານ EC ຂອງບໍລິສັດທີ່ຂາຍສິນຄ້າ ແລະ ບໍລິການແບບ B2B ໄດ້ເຂົ້າໃຈເຖິງແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຂອງ Agentic Commerce, ທີ່ມາຂອງຄວາມສົນໃຈ, ພາບລວມຂອງກົນໄກການເຮັດວຽກ, ຜົນກະທົບຕໍ່ວິທີການຂາຍແບບ B2B, ລວມເຖິງຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດຕົວຈິງທີ່ຝ່າຍຂາຍຄວນກຽມພ້ອມ. ເມື່ອອ່ານຈົບ, ທ່ານຈະສາມາດຈັດລະບຽບສິ່ງທີ່ຄວນເລີ່ມຕົ້ນເຮັດໃນຕອນນີ້ເພື່ອໃຫ້ກາຍເປັນ "ຜູ້ຂາຍທີ່ຖືກເລືອກໂດຍ AI Agent" ໄດ້ຢ່າງເປັນຮູບປະທຳ.

Agentic Commerce ແມ່ນຮູບແບບການຄ້າທີ່ປ່ຽນແປງຜູ້ຊື້ຈາກ "ຜູ້ໃຊ້ທີ່ເປັນມະນຸດ" ໄປສູ່ "AI Agent ທີ່ເຮັດໜ້າທີ່ແທນມະນຸດ". ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ແມ່ນການທີ່ Agent ເປັນຜູ້ດຳເນີນການຊື້ຂາຍທັງໝົດ ເຊິ່ງລວມມີການຄົ້ນຫາ, ການປຽບທຽບ, ການຕໍ່ລອງ ແລະ ການສັ່ງຊື້.

ກ່ອນອື່ນໝົດ, ພວກເຮົາຈະມາຈັດລະບຽບຄຳນິຍາມ ແລະ ຈາກນັ້ນຈະພິຈາລະນາເບິ່ງວ່າສິ່ງໃດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງເດັດຂາດຈາກ EC ຫຼື ການຄ້າ B2B ແບບດັ້ງເດີມ.

Agentic Commerce (ການຄ້າແບບເອເຈນຕິກ) ໝາຍເຖິງຮູບແບບການເຮັດທຸລະກຳທີ່ AI Agent ເຊິ່ງສາມາດຕັດສິນໃຈ ແລະ ດຳເນີນການໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະ ເຂົ້າມາປະຕິບັດຂະບວນການຊື້-ຂາຍທັງໝົດ ຫຼື ສ່ວນໃຫຍ່ແທນມະນຸດ. ຄຳວ່າ "Agentic" ເປັນຄຳທີ່ໃຊ້ສະແດງເຖິງຄຸນລັກສະນະຂອງ AI ທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ຕອບຄຳຖາມເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງສາມາດວາງແຜນ ແລະ ລົງມືປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງເມື່ອໄດ້ຮັບເປົ້າໝາຍ.

ຂະບວນການໂດຍທົ່ວໄປມີດັ່ງນີ້: ຜູ້ໃຊ້ແຈ້ງຄວາມຕ້ອງການໃຫ້ກັບ Agent ວ່າ "ໃຫ້ຈັດຫາວັດສະດຸຕາມ ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ນີ້ ພາຍໃນງົບປະມານທີ່ກຳນົດໄວ້ ເພື່ອຕື່ມສິນຄ້າຄົງຄັງໃນເດືອນໜ້າ". ຈາກນັ້ນ, Agent ຈະຄົ້ນຫາຜູ້ສະໜອງ ຫຼື ສິນຄ້າທີ່ເປັນຕົວເລືອກ, ປຽບທຽບລາຄາ, ກຳນົດເວລາສົ່ງມອບ ແລະ ຄຸນສົມບັດ, ເລືອກສິ່ງທີ່ຕອບໂຈດຕາມເງື່ອນໄຂ, ແລະ ໃນບາງກໍລະນີອາດຈະດຳເນີນການຂໍໃບສະເໜີລາຄາ ຫຼື ສັ່ງຊື້ໃຫ້ສຳເລັດ. ມະນຸດຈະມີສ່ວນຮ່ວມພຽງແຕ່ການສະເໜີຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ການອະນຸມັດຂັ້ນສຸດທ້າຍເທົ່ານັ້ນ, ສ່ວນການສຳຫຼວດ, ການປຽບທຽບ ແລະ ຂັ້ນຕອນຕ່າງໆໃນລະຫວ່າງນັ້ນແມ່ນ Agent ເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບ.

ກົນໄກນີ້ສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າເປັນການນຳເອົາ "AI Agent" ເຊິ່ງກຳລັງມີການນຳໃຊ້ຕົວຈິງຢ່າງວ່ອງໄວໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ ມາປະຍຸກໃຊ້ໃນບໍລິບົດຂອງການຄ້າ. ແນວຄິດທີ່ມອບໝາຍການຊື້-ຂາຍໃຫ້ກັບ AI Agent ໂດຍກົງ ເປັນການຕໍ່ຍອດມາຈາກຂະບວນການທີ່ AI Agent ປະຕິບັດວຽກງານຢ່າງອິດສະຫຼະ. ສຳລັບຜູ້ຊື້, ມັນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຈັດຫາ, ສ່ວນສຳລັບຜູ້ຂາຍກໍຈະເກີດມີມິຕິການແຂ່ງຂັນໃໝ່ທີ່ວ່າ "ຈະຖືກເລືອກໂດຍ Agent ຫຼື ບໍ່".

ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນ "ໃຜເປັນຜູ້ເບິ່ງ ແລະ ຕັດສິນໃຈຊື້". EC ແບບດັ້ງເດີມຖືກອອກແບບໂດຍມີເງື່ອນໄຂວ່າ ມະນຸດເປັນຜູ້ເບິ່ງໜ້າຈໍ ແລະ ດຳເນີນການ, ແຕ່ໃນ Agentic Commerce, AI Agent ຈະເປັນຜູ້ອ່ານຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ ແລະ ເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈ.

ສະຫຼຸບແລ້ວ, ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ແຍກທັງສອງຢ່າງນີ້ອອກຈາກກັນ ແມ່ນການທີ່ເປົ້າໝາຍການປັບໃຫ້ເໝາະສົມ (Optimization) ຂອງຜູ້ຂາຍໄດ້ຂະຫຍາຍຈາກ "ຄວາມງ່າຍໃນການເບິ່ງເຫັນສຳລັບມະນຸດ" ໄປສູ່ "ຄວາມງ່າຍໃນການອ່ານສຳລັບເຄື່ອງຈັກ".

ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ EC ແບບດັ້ງເດີມຈະຫາຍໄປ. ຄາດວ່າສະຖານະທີ່ການຊື້ໂດຍມະນຸດໂດຍກົງ ແລະ ການຊື້ຜ່ານ Agent ຈະດຳເນີນຄຽງຄູ່ກັນໄປເປັນເວລາໄລຍະໜຶ່ງ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນແມ່ນຜູ້ຂາຍຈຳເປັນຕ້ອງທົບທວນການອອກແບບຂໍ້ມູນຄືນໃໝ່ ໂດຍມີເງື່ອນໄຂວ່າຊ່ອງທາງຫຼັງຈະຖືກເພີ່ມເຂົ້າມາໃໝ່. ອາດຈະເກີດສະຖານະການທີ່ໜ້າສິນຄ້າເຊິ່ງຖືກປັບແຕ່ງມາເພື່ອມະນຸດໂດຍສະເພາະ ບໍ່ສາມາດຖືກອ່ານໂດຍ Agent ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນບໍ່ມີໂຄງສ້າງ.

ການຄ້າແບບ Agentic ໄດ້ກາຍເປັນຄວາມເປັນຈິງຢ່າງກະທັນຫັນ ເນື່ອງຈາກ AI agent ໄດ້ພັດທະນາຈາກຂັ້ນຕອນ "ການຕອບສະໜອງຕໍ່ຄຳສັ່ງ" ໄປສູ່ຂັ້ນຕອນ "ການປະຕິບັດວຽກງານຈົນສຳເລັດ" ແລ້ວ. ຕົວເລກການຄາດຄະເນຂອງຕະຫຼາດກໍເປັນສິ່ງທີ່ຢືນຢັນເຖິງທ່າອ່ຽງນີ້.

ການນຳໃຊ້ Generative AI ໄດ້ມີການພັດທະນາຢ່າງເປັນຂັ້ນຕອນໃນໄລຍະສອງສາມປີຜ່ານມານີ້. ຈາກຂັ້ນຕອນການເປັນແຊັດບັອດ (Chatbot) ທີ່ຕອບຄຳຖາມ, ຜ່ານຂັ້ນຕອນການເປັນຜູ້ຊ່ວຍ (Copilot) ທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອວຽກງານຂອງມະນຸດ, ໃນປັດຈຸບັນກຳລັງກ້າວໄປສູ່ຂັ້ນຕອນຂອງ AI Agent ທີ່ສາມາດປະຕິບັດວຽກງານໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ.

ສິ່ງທີ່ສະໜັບສະໜູນວິວັດທະນາການນີ້ຄືຄວາມສາມາດໃນການປະສົມປະສານການອະນຸມານ (Inference), ການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນ ແລະ ການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື. AI Agent ຈະແຍກເປົ້າໝາຍທີ່ໄດ້ຮັບອອກເປັນສ່ວນຍ່ອຍ, ດຶງຂໍ້ມູນທີ່ຈຳເປັນ, ແລະ ເອີ້ນໃຊ້ລະບົບພາຍນອກເພື່ອດຳເນີນການ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຖ້າເປົ້າໝາຍຄື "ການຈັດຫາຊິ້ນສ່ວນໃຫ້ກົງຕາມເງື່ອນໄຂ", ມັນຈະແບ່ງອອກເປັນຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ເຊັ່ນ: ການຄົ້ນຫາ, ການປຽບທຽບ, ການຂໍໃບສະເໜີລາຄາ, ແລະ ການສັ່ງຊື້, ຈາກນັ້ນຈຶ່ງປະຕິບັດຕາມລຳດັບ. ການປ່ຽນຜ່ານຈາກ "AI ທີ່ສະເໜີແນະ" ໄປສູ່ "AI ທີ່ລົງມືປະຕິບັດ" ແມ່ນພື້ນຖານທີ່ເຮັດໃຫ້ສາມາດມອບໝາຍວຽກງານທີ່ຕ້ອງໃຊ້ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ເຊັ່ນ: ການຈັດຊື້ຈັດຈ້າງ ໃຫ້ແກ່ AI ໄດ້.

ບໍລິສັດວິໄຈ Gartner ຄາດການວ່າ ພາຍໃນປີ 2026, 40% ຂອງແອັບພລິເຄຊັນລະດັບອົງກອນຈະມີ AI Agent ທີ່ອອກແບບມາເພື່ອວຽກງານສະເພາະຕິດຕັ້ງມາພ້ອມ (ທີ່ມາ: Gartner Press Release, ສິງຫາ 2025). ການທີ່ AI ສາມາດ "ເຄື່ອນໄຫວ" ໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງໃນການເຮັດວຽກ ກຳລັງກາຍເປັນເລື່ອງປົກກະຕິຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ໃນຂົງເຂດການຈັດຊື້, ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້ຕົວແທນ (Agent) ແມ່ນມີຄວາມຊັດເຈນ. Gartner ຄາດຄະເນວ່າ ພາຍໃນປີ 2028, 90% ຂອງການພົວພັນດ້ານການຈັດຊື້ແບບ B2B ຈະດຳເນີນຜ່ານ AI Agent (ທີ່ມາ: Gartner).

ການຈັດຊື້ແບບ B2B ມີສັດສ່ວນຂອງ "ວຽກງານທີ່ອີງຕາມກົດລະບຽບ" ສູງ ເຊັ່ນ: ການສັ່ງຊື້ຊ້ຳໆຕາມຮູບແບບເດີມ, ການປຽບທຽບ ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ແລະ ເງື່ອນໄຂຕ່າງໆ, ລວມເຖິງການຄັດເລືອກຈາກຫຼາຍທາງເລືອກ. ວຽກງານເຫຼົ່ານີ້ເປັນຂົງເຂດທີ່ Agent ມີຄວາມຊຳນານ ແລະ ງ່າຍຕໍ່ການນຳມາເຮັດເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ. ສຳລັບບໍລິສັດຜູ້ຊື້, ສິ່ງນີ້ຈະນຳໄປສູ່ການຫຼຸດຜ່ອນຂັ້ນຕອນການຈັດຊື້ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນການສັ່ງຊື້, ເຮັດໃຫ້ແຮງຈູງໃຈໃນການນຳມາໃຊ້ງານມີຄວາມຊັດເຈນ.

ສິ່ງທີ່ສຳຄັນໃນມຸມມອງຂອງຜູ້ຂາຍຄື ການປ່ຽນແປງນີ້ບໍ່ໄດ້ຖືກກ່າວເຖິງໃນຖານະ "ຖ້າຫາກມັນເກີດຂຶ້ນ" ແຕ່ເປັນບັນຫາຂອງ "ເມື່ອໃດ ແລະ ໃນຂອບເຂດໃດທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນ". ຍິ່ງການນຳໃຊ້ Agent ທາງຝັ່ງຜູ້ຊື້ກ້າວໜ້າຫຼາຍເທົ່າໃດ, ຜູ້ຂາຍທີ່ບໍ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ Agent ຊອກຫາພົບ ກໍຈະບໍ່ມີໂອກາດແມ້ແຕ່ຈະໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການເຈລະຈາທາງການຄ້າ. ໃນທາງກັບກັນ, ຖ້າຫາກປັບຕົວໄດ້ໄວ ກໍຈະມີໂອກາດທີ່ຈະກາຍເປັນຕົວເລືອກຕົ້ນໆກ່ອນຄູ່ແຂ່ງ.

Agentic Commerce ແມ່ນເກີດຂຶ້ນໄດ້ໂດຍການທີ່ "ຕົວແທນຝ່າຍຜູ້ຊື້" ແລະ "ລະບົບຝ່າຍຜູ້ຂາຍ" ເຊື່ອມຕໍ່ກັນຜ່ານໂປຣໂຕຄອນຮ່ວມ. ເມື່ອເຂົ້າໃຈພາບລວມແລ້ວ, ຜູ້ຂາຍກໍຈະເຫັນໄດ້ວ່າຕົນເອງຄວນຈະປັບປຸງໃນຈຸດໃດ.

ຂະບວນການພື້ນຖານຂອງ Agentic Commerce ສາມາດຈັດລະບຽບໄດ້ວ່າເປັນການຮ່ວມມືລະຫວ່າງຝ່າຍຊື້ ແລະ ຝ່າຍຂາຍ.

Agent ຂອງຜູ້ຊື້ຈະອີງຕາມຄວາມຕ້ອງການທີ່ໄດ້ຮັບຈາກຜູ້ໃຊ້ ເພື່ອດຶງຂໍ້ມູນທີ່ຝ່າຍຂາຍໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນສິນຄ້າ, ສິນຄ້າຄົງຄັງ, ລາຄາ ແລະ ກຳນົດເວລາສົ່ງມອບ. ຈາກນັ້ນ, ຈະປະເມີນຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນເພື່ອຄັດເລືອກຕົວເລືອກທີ່ຕອບໂຈດ. ສຸດທ້າຍ, ຈະດຳເນີນການຂໍໃບສະເໜີລາຄາ ຫຼື ສັ່ງຊື້ຜ່ານລະບົບຂອງຝ່າຍຂາຍ.

ເພື່ອໃຫ້ຂະບວນການນີ້ສຳເລັດຜົນ, ຝ່າຍຂາຍຈຳເປັນຕ້ອງກຽມບໍ່ພຽງແຕ່ "ໜ້າຈໍສຳລັບມະນຸດເບິ່ງ" ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຕ້ອງມີ "ຂໍ້ມູນທີ່ Agent ສາມາດອ່ານໄດ້ ແລະ ຊ່ອງທາງທີ່ສາມາດສັ່ງການໄດ້" ອີກດ້ວຍ. ໂດຍສະເພາະແມ່ນຂໍ້ມູນສິນຄ້າທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ API ສຳລັບຮັບຄຳສັ່ງຊື້ ຫຼື ໃບສະເໜີລາຄາ. ຖ້າລະບົບຂອງຝ່າຍຂາຍບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງການເຂົ້າເຖິງຈາກ Agent ໄດ້, ຜູ້ຂາຍລາຍນັ້ນກໍຈະຖືກຕັດອອກຈາກຂະບວນການຊື້ຂາຍຜ່ານ Agent. ຄວນຄິດວ່າ ພື້ນທີ່ສຳລັບການອະທິບາຍ ຫຼື ການຕໍ່ລອງທີ່ພະນັກງານຂາຍທີ່ເປັນມະນຸດເຄີຍເຮັດຜ່ານທາງປາກເປົ່າໃນເມື່ອກ່ອນນັ້ນ, ໃນການຊື້ຂາຍຜ່ານ Agent ຈະຖືກປ່ຽນແທນດ້ວຍການກຽມຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າ ແລະ ການຮອງຮັບທາງລະບົບແທນ.

ໂປຣໂຕຄອນການເຊື່ອມຕໍ່ (連携プロトコル) ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນ "ພາສາກາງ" ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຝ່າຍຊື້ ແລະ ຝ່າຍຂາຍ.

ຕົວຢ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນໄດ້ແກ່ MCP (Model Context Protocol) ເຊິ່ງເປັນວິທີມາດຕະຖານໃນການເຊື່ອມຕໍ່ AI ເຂົ້າກັບເຄື່ອງມື ແລະ ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍນອກ, ແລະ A2A (Agent-to-Agent) ສຳລັບການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງ Agent ດ້ວຍກັນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ມີບົດບາດໃນການສ້າງມາດຕະຖານວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ເມື່ອ Agent ຕ້ອງການເຂົ້າເຖິງລະບົບຕ່າງໆທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການປັບແຕ່ງສະເພາະສຳລັບແຕ່ລະລະບົບ.

ຝ່າຍຂາຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຮອງຮັບທຸກໂປຣໂຕຄອນໃນທັນທີ. ແນວໃດກໍຕາມ, ຄວນພິຈາລະນາໃນມຸມມອງທີ່ວ່າ "ສາມາດເປີດຂໍ້ມູນ ແລະ ຟັງຊັນການຊື້ຂາຍຂອງບໍລິສັດໃຫ້ແກ່ Agent ພາຍນອກດ້ວຍວິທີມາດຕະຖານໄດ້ຫຼືບໍ່". ເນື່ອງຈາກລາຍລະອຽດຂອງໂປຣໂຕຄອນຈະມີການປ່ຽນແປງຢູ່ສະເໝີ, ການສ້າງພື້ນຖານໂດຍການຈັດໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ ແລະ ແຍກຟັງຊັນອອກມາເປັນ API ຈຶ່ງເປັນທາງເລືອກທີ່ເໝາະສົມກວ່າການຍຶດຕິດກັບມາດຕະຖານໃດໜຶ່ງ. ຖ້າມີພື້ນຖານທີ່ດີແລ້ວ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີໂປຣໂຕຄອນໃໝ່ກາຍເປັນກະແສຫຼັກ ກໍຈະໃຊ້ຕົ້ນທຶນໃນການປັບປ່ຽນຕາມພຽງເລັກນ້ອຍເທົ່ານັ້ນ.

ການຄ້າແບບ Agentic Commerce ມັກຈະມີຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ວ່າ "ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີພະນັກງານຈັດຊື້ທີ່ເປັນມະນຸດ", "ຄືກັນກັບ Chatbot ໃນ BtoC", ແລະ "ການຮອງຮັບຕ້ອງໃຊ້ການພັດທະນາ AI ຂັ້ນສູງ". ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ຕັດສິນໃຈຜິດພາດໃນການນຳໃຊ້ ຫຼື ການລົງທຶນ, ພວກເຮົາຄວນແກ້ໄຂຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທັງ 3 ຢ່າງນີ້ໃຫ້ຖືກຕ້ອງ.

ຫຼາຍຄົນມັກເຂົ້າໃຈຜິດວ່າ "ຖ້າຕົວແທນ (Agent) ເປັນຜູ້ຊື້ສິນຄ້າ, ຜູ້ຊື້ທີ່ເປັນມະນຸດກໍຈະບໍ່ຈຳເປັນອີກຕໍ່ໄປ" ເຊິ່ງນີ້ເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຜິດ.

ຕົວແທນມີຄວາມຊຳນານໃນການຊື້ສິນຄ້າແບບປົກກະຕິທີ່ເຮັດຊ້ຳໆ ຫຼື ການປຽບທຽບ ແລະ ຄັດເລືອກໂດຍອີງຕາມເງື່ອນໄຂທີ່ຊັດເຈນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຊອກຫາຜູ້ສະໜອງລາຍໃໝ່, ການເຈລະຈາສັນຍາທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການສ້າງຄວາມສຳພັນໃນໄລຍະຍາວ, ການຈັດການກັບກໍລະນີຍົກເວັ້ນ ແລະ ການຕັດສິນໃຈທາງຍຸດທະສາດ ຍັງຄົງຈະຕ້ອງອາໄສການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ.

ຮູບແບບທີ່ເປັນຈິງແມ່ນການແບ່ງໜ້າທີ່ກັນຄື: ມອບໝາຍການຊື້ສິນຄ້າແບບປະຈຳໃຫ້ຕົວແທນ, ສ່ວນມະນຸດກໍສຸມໃສ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີມູນຄ່າເພີ່ມສູງກວ່າ. ສຳລັບການເຮັດທຸລະກຳທີ່ສຳຄັນ ຄາດວ່າຈະມີການຮັກສາລະບົບ Human-in-the-Loop (ການອອກແບບທີ່ລວມເອົາການກວດສອບຂອງມະນຸດ) ໄວ້, ເຊິ່ງມະນຸດຈະເປັນຜູ້ອະນຸມັດຂໍ້ສະເໜີ ຫຼື ການດຳເນີນງານຂອງຕົວແທນ. ການເຂົ້າໃຈວ່າ "ບໍ່ແມ່ນການປ່ຽນແທນຄົນ" ແຕ່ເປັນ "ການປ່ຽນແປງຂອບເຂດວຽກຂອງຄົນ" ແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າ.

ອີກໜຶ່ງຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດຄື ການເບິ່ງວ່າ Agentic Commerce ເປັນພຽງການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ Chatbot ສຳລັບຜູ້ບໍລິໂພກ.

ບົດບາດຫຼັກຂອງ Chatbot ຄືການຕອບຄຳຖາມ ແລະ ແນະນຳຂໍ້ມູນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຂອງ Agentic Commerce ຄືການ "ລົງມືປະຕິບັດ" ການຄົ້ນຫາ, ການປຽບທຽບ ແລະ ການສັ່ງຊື້. ຕົວຕັດສິນບໍ່ແມ່ນວ່າສາມາດສົນທະນາໄດ້ຫຼືບໍ່, ແຕ່ແມ່ນສາມາດເຮັດໃຫ້ການຊື້-ຂາຍສຳເລັດຜົນໄດ້ຫຼືບໍ່.

ນອກຈາກນີ້, ການຊື້-ຂາຍແບບ B2B ຍັງມີຄວາມຊັບຊ້ອນສະເພາະຕົວ ເຊັ່ນ: ການໃຫ້ສິນເຊື່ອ, ຂະບວນການອະນຸມັດ, ເງື່ອນໄຂສັນຍາ ແລະ ການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງຫຼາຍພະແນກ. ບໍ່ສາມາດນຳເອົາຂັ້ນຕອນການຊື້ແບບງ່າຍໆຂອງ B2C ມາປັບໃຊ້ໄດ້ໂດຍກົງ. ສິ່ງທີ່ຜູ້ຂາຍແບບ B2B ຄວນກຽມພ້ອມຄື ການຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນການຊື້-ຂາຍ ແລະ ຂັ້ນຕອນຕ່າງໆໃຫ້ຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ Agent ສາມາດຈັດການໄດ້ ໂດຍອີງໃສ່ຂະບວນການເຮັດວຽກເຫຼົ່ານີ້.

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ 3 ຄື "ການທີ່ຈະຮອງຮັບ Agentic Commerce ໄດ້ນັ້ນ ຕ້ອງພັດທະນາ AI ຂັ້ນສູງດ້ວຍຕົນເອງ".

ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຂອງການກຽມຄວາມພ້ອມທາງຝັ່ງຜູ້ຂາຍບໍ່ແມ່ນການພັດທະນາ AI, ແຕ່ແມ່ນການຈັດການຂໍ້ມູນ ແລະ ການທົບທວນວິທີການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຂໍ້ມູນ. ຜູ້ທີ່ຂັບເຄື່ອນ Purchasing Agent ຄືຝັ່ງຜູ້ຊື້, ສິ່ງທີ່ຜູ້ຂາຍຖືກຮຽກຮ້ອງໃນເບື້ອງຕົ້ນຄືການສະໜອງຂໍ້ມູນສິນຄ້າໃຫ້ຖືກຕ້ອງໃນຮູບແບບທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດອ່ານໄດ້ (Machine-readable) ແລະ ການກຽມ API ສຳລັບການເຮັດທຸລະກຳຕາມຄວາມຈຳເປັນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ເປັນວຽກທີ່ຕໍ່ເນື່ອງມາຈາກການເຮັດ EC ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບ, ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຂອງການສ້າງ AI Model ທີ່ທັນສະໄໝດ້ວຍຕົນເອງ.

ແນ່ນອນວ່າ ຖ້າຫາກຍົກລະດັບການເຮັດທຸລະກຳແບບອັດຕະໂນມັດໃຫ້ສູງຂຶ້ນ, ການລົງທຶນດ້ານເຕັກນິກກໍຈະເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ແຕ່ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນກໍຍັງຄົງເປັນການຈັດການຂໍ້ມູນຢ່າງລະອຽດ, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງກັງວົນວ່າ "ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ເລື່ອງ AI ເລີຍເຮັດບໍ່ໄດ້". ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສິ່ງທີ່ຄວນເລີ່ມຕົ້ນໃຫ້ໄວທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີພິເສດ, ແຕ່ແມ່ນການຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດຕົນເອງ.

ເມື່ອ Agentic Commerce ແຜ່ຂະຫຍາຍອອກໄປ, "ວິທີການຂາຍ" ຂອງບໍລິສັດ B2B ຈະໄດ້ຮັບຜົນກະທົບໂດຍກົງ. ໂດຍສະເພາະບົດບາດຂອງການຂາຍ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດທີ່ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນໃນດ້ານການຕະຫຼາດຈະມີການປ່ຽນແປງໄປ.

ເມື່ອການຊື້ຜ່ານຕົວແທນ (Agent) ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຂອງວຽກງານການຂາຍກໍຈະປ່ຽນແປງໄປ.

ວຽກງານການເຮັດໃບສະເໜີລາຄາແບບປົກກະຕິ ແລະ ການອະທິບາຍສິນຄ້າຕາມລາຍການທີ່ພະນັກງານຂາຍເຄີຍຮັບຜິດຊອບມານັ້ນ, ຕໍ່ໄປຕົວແທນຈະສາມາດດຶງຂໍ້ມູນໂດຍກົງຈາກຂໍ້ມູນຂອງຝ່າຍຂາຍໄດ້. ການຕິດຕໍ່ສື່ສານທີ່ເປັນພຽງການບອກລາຄາ ແລະ ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຫຼຸດລົງເທື່ອລະໜ້ອຍ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສິ່ງທີ່ພະນັກງານຂາຍທີ່ເປັນມະນຸດຈະຍັງຄົງສະແດງຄວາມສາມາດໄດ້ຢ່າງໂດດເດັ່ນນັ້ນຄື: ການສະເໜີແນະທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການສ້າງສາຍສຳພັນທີ່ເຊື່ອໝັ້ນໃນໄລຍະຍາວ, ການເຈລະຈາເງື່ອນໄຂພິເສດ ແລະ ການຮ່ວມກັນກຳນົດບັນຫາຂອງລູກຄ້າ. ໃນເມື່ອຕົວແທນຮັບຜິດຊອບວຽກງານປະຈຳເຫຼົ່ານັ້ນແລ້ວ, ພະນັກງານຂາຍກໍຈະສາມາດຈັດສັນເວລາໃຫ້ກັບຂົງເຂດທີ່ມີມູນຄ່າເພີ່ມສູງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ສຳລັບອົງກອນຝ່າຍຂາຍ, ການປ່ຽນຜ່ານຈາກ "ການຂາຍທີ່ເນັ້ນການສົ່ງຂໍ້ມູນ" ໄປສູ່ "ການຂາຍທີ່ເນັ້ນການແກ້ໄຂບັນຫາ" ຈະກາຍເປັນວຽກງານສຳຄັນໃນອະນາຄົດ.

ໃນດ້ານການຕະຫຼາດ, ຈະມີການປ່ຽນແປງເກີດຂຶ້ນໃນຕົວຊີ້ວັດທີ່ຄວນປະເມີນ.

ການຕະຫຼາດສຳລັບມະນຸດໄດ້ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບ "ການຕອບສະໜອງຂອງມະນຸດ" ເຊັ່ນ: ອັດຕາການຄລິກໃນຜົນການຄົ້ນຫາ, ໄລຍະເວລາທີ່ຢູ່ເທິງໜ້າເວັບ, ແລະ ຈຳນວນການສອບຖາມ. ເມື່ອ Agentic Commerce ເຂົ້າມາມີສ່ວນຮ່ວມ, ມຸມມອງທີ່ວ່າ "ຖືກຮັບຮູ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງໂດຍ Agent ແລະ ຖືກເລືອກໃຫ້ເປັນຕົວເລືອກຫຼືບໍ່" ຈະຖືກເພີ່ມເຂົ້າມາ. Agent ຈະບໍ່ຖືກກະຕຸ້ນດ້ວຍຄວາມສະຫຼາດຂອງຂໍ້ຄວາມໂຄສະນາ ຫຼື ຄວາມດຶງດູດຂອງຮູບພາບ, ແຕ່ຈະຕັດສິນຈາກຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນຂອງຂໍ້ມູນ ເຊັ່ນ: ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification, ລາຄາ, ສິນຄ້າໃນສະຕັອກ, ແລະ ເງື່ອນໄຂຕ່າງໆ.

ດ້ວຍເຫດນີ້, ການຕະຫຼາດບາງສ່ວນຈະປ່ຽນນ້ຳໜັກຈາກ "ການໃຊ້ສຳນວນເພື່ອດຶງດູດໃຈຄົນ" ໄປສູ່ "ການອອກແບບຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໃຈໄດ້ໂດຍບໍ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດ". ທັງສອງຢ່າງແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ ແລະ ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຈະປະຖິ້ມການດຶງດູດໃຈມະນຸດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງມີຕົວຊີ້ວັດທີ່ແຕກຕ່າງຈາກຕົວຊີ້ວັດແບບດັ້ງເດີມ ເພື່ອວັດແທກວ່າສາມາດເຂົ້າໄປຢູ່ໃນສະໜາມທີ່ Agent ຈະປະເມີນຜົນໄດ້ຫຼືບໍ່.

ການກຽມພ້ອມຂອງຝ່າຍຂາຍບໍ່ແມ່ນການລົງທຶນໃໝ່ຂະໜາດໃຫຍ່, ແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນຈາກ "ການປັບປຸງຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດໃຫ້ຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ AI agent ສາມາດອ່ານໄດ້". ການດຳເນີນການຕາມ 3 ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.

ຂັ້ນຕອນທຳອິດແມ່ນການຈັດຮູບແບບຂໍ້ມູນ ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນສິນຄ້າ, ສິນຄ້າຄົງຄັງ, ລາຄາ ແລະ ກຳນົດເວລາສົ່ງມອບ ໃຫ້ຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດອ່ານໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ສຳລັບໜ້າເວັບທີ່ຮອງຮັບມະນຸດ, ການທີ່ຂໍ້ມູນຖືກຝັງຢູ່ໃນຮູບພາບ ຫຼື ການຈັດວາງແບບຕົກແຕ່ງນັ້ນອາດບໍ່ແມ່ນບັນຫາ. ແຕ່ສຳລັບ Agent ແລ້ວ, ມັນຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ເຮົາຕ້ອງກວດສອບໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ ຊື່ສິນຄ້າ, ເລກລຸ້ນ, ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification, ລາຄາ, ສະຖານະສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະ ໄລຍະເວລາໃນການດຳເນີນງານ (Lead time) ໄດ້ຖືກສະໜອງໃຫ້ໃນຮູບແບບທີ່ແຍກລາຍການອອກຈາກກັນຢ່າງຊັດເຈນ.

ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຄືຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມທັນສະໄໝຂອງຂໍ້ມູນ. ຖ້າສິນຄ້າທີ່ໝົດສະຕັອກຖືກສະແດງວ່າ "ມີສິນຄ້າ", Agent ຈະເລືອກສິນຄ້າຜິດພາດ ແລະ ການຊື້ຂາຍນັ້ນກໍຈະລົ້ມເຫຼວ. ຄວາມບໍ່ຊັດເຈນທີ່ມະນຸດສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ດ້ວຍການສອບຖາມນັ້ນ, Agent ຈະບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໃຫ້ໄດ້. ການຈັດຕຽມຂໍ້ມູນອາດເປັນວຽກທີ່ເບິ່ງຄືບໍ່ໂດດເດັ່ນ ແຕ່ມັນເປັນພື້ນຖານສຳຄັນຂອງການຮອງຮັບ Agentic Commerce. ວຽກງານນີ້ຍັງສົ່ງຜົນດີຕໍ່ວຽກງານ EC ໂດຍລວມ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຄື່ອງມືຄົ້ນຫາ (SEO) ອີກດ້ວຍ, ຈຶ່ງຖືເປັນການລົງທຶນທີ່ບໍ່ເສຍເປົ່າ.

ເຖິງຈະຈັດການຂໍ້ມູນໃຫ້ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍແລ້ວ ແຕ່ຖ້າ AI Agent ບໍ່ສາມາດຄົ້ນພົບຂໍ້ມູນນັ້ນໄດ້ ການເຈລະຈາທາງທຸລະກິດກໍຈະບໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປຄືການອອກແບບຂໍ້ມູນໃຫ້ AI Agent ຫຼື Generative AI ສາມາດຄົ້ນພົບ ແລະ ອ້າງອີງໄດ້ງ່າຍ.

ແນວຄິດນີ້ມີຄວາມສອດຄ່ອງກັບ "Generative Engine Optimization (GEO)" ເຊິ່ງມີເປົ້າໝາຍເພື່ອໃຫ້ Generative AI ອ້າງອີງເຖິງບໍລິສັດຂອງທ່ານໃນຄຳຕອບ. ການໃຊ້ຄວາມພະຍາຍາມໃນການລະບຸ ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ແລະ ເງື່ອນໄຂຕ່າງໆໃຫ້ຊັດເຈນ, ການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບທີ່ປຽບທຽບໄດ້ງ່າຍ, ລວມເຖິງການຂຽນຂອບເຂດການນຳໃຊ້ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງຜະລິດຕະພັນໂດຍບໍ່ໃຫ້ມີຄວາມຄຸມເຄືອ, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຈະນຳໄປສູ່ການປະເມີນຜົນທີ່ຖືກຕ້ອງໂດຍ AI Agent.

ໃນຂະນະທີ່ SEO ແບບດັ້ງເດີມມີເປົ້າໝາຍຫຼັກຄື "ການເຮັດໃຫ້ມະນຸດຄລິກຜ່ານຜົນການຄົ້ນຫາ", ເປົ້າໝາຍໃນທີ່ນີ້ຄື "ການເຮັດໃຫ້ AI Agent ຮັບຮູ້ວ່າເປັນຕົວເລືອກທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ເຂົ້າສູ່ຂະບວນການຄັດເລືອກ". ການດຶງດູດຄວາມສົນໃຈຂອງມະນຸດ ແລະ ການໃຫ້ຂໍ້ມູນແກ່ AI Agent ແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນທັງສອງຢ່າງໃນໄລຍະນີ້. ການໃຊ້ສຳນວນທີ່ຄຸມເຄືອ ຫຼື ການໂຄສະນາເກີນຈິງ ອາດຈະໄດ້ຜົນກັບມະນຸດ ແຕ່ສຳລັບ AI Agent ແລ້ວ ມັນອາດຖືກຕັດສິນວ່າເປັນ "ເງື່ອນໄຂທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ" ເຊິ່ງອາດກາຍເປັນສາເຫດທີ່ເຮັດໃຫ້ຖືກຄັດອອກຈາກຕົວເລືອກໄດ້.

ຂັ້ນຕອນທີ 3 ແມ່ນການອອກແບບ "ຮົ້ວກັ້ນຄວາມປອດໄພ (Guardrails)" ເພື່ອໃຫ້ສາມາດດຳເນີນງານໄດ້ຢ່າງປອດໄພ ໃນຂະນະທີ່ເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດທຸລະກຳຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການສະເໜີລາຄາ ແລະ ການຮັບຄຳສັ່ງຊື້ ເປັນແບບອັດຕະໂນມັດ.

ຖ້າຫາກຍອມຮັບການເຮັດທຸລະກຳຜ່ານ Agent, ການສະເໜີລາຄາ ແລະ ການຮັບຄຳສັ່ງຊື້ຜ່ານ API ຈະເປັນວິທີການທີ່ເໝາະສົມໃນທາງປະຕິບັດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດກໍມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສັ່ງຊື້ຜິດພາດ ຫຼື ການເຂົ້າເຖິງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ. ສະນັ້ນ, ຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງອອກແບບ "ຮົ້ວກັ້ນຄວາມປອດໄພ" ຄວບຄູ່ກັນໄປ ເຊັ່ນ: ການກຳນົດຂີດຈຳກັດຂອງລາຄາ ແລະ ຈຳນວນ, ການໃຫ້ມະນຸດອະນຸມັດສຳລັບທຸລະກຳທີ່ມີມູນຄ່າເກີນກຳນົດ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເນື້ອໃນຄຳສັ່ງຊື້ ແລະ ການກວດຈັບຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິ.

ຂອບເຂດຂອງການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຂະຫຍາຍໃຫ້ກວ້າງໃນຄັ້ງດຽວ. ວິທີການທີ່ຮັດກຸມຄືການເລີ່ມຕົ້ນຈາກການເຮັດທຸລະກຳຊ້ຳໆທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕ່ຳ ແລະ ປັບປຸງຮົ້ວກັ້ນຄວາມປອດໄພໄປພ້ອມກັບການດຳເນີນງານ. ຄວນເບິ່ງວ່າການຮອງຮັບ Agent ບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກລະຫວ່າງ "ອັດຕະໂນມັດທັງໝົດ ຫຼື ເຮັດດ້ວຍມື" ແຕ່ເປັນວຽກງານການອອກແບບວ່າຈະໃຫ້ມະນຸດມີສ່ວນຮ່ວມໃນຈຸດໃດ.

ນີ້ແມ່ນການຕອບຄຳຖາມ 4 ຂໍ້ທີ່ມັກພົບເລື້ອຍໃນເວລາພິຈາລະນາການນຳໃຊ້ Agentic Commerce ເຂົ້າມາປະຍຸກໃຊ້.

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ Agentic Commerce ແລະ Agentic AI ແມ່ນຫຍັງ?

Agentic AI ແມ່ນຄຳສັບລວມຂອງ AI ທີ່ສາມາດວາງແຜນ ແລະ ປະຕິບັດງານໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ ເຊິ່ງເປັນແນວຄິດທີ່ຖືກນຳໄປໃຊ້ໃນວຽກງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ບໍ່ພຽງແຕ່ສະເພາະການຊື້-ຂາຍເທົ່ານັ້ນ. ສ່ວນ Agentic Commerce ແມ່ນການນຳເອົາ Agentic AI ດັ່ງກ່າວ ມາປະຍຸກໃຊ້ໃນຂົງເຂດ "ການຄ້າ ແລະ ການຊື້-ຂາຍ". ກ່າວອີກຢ່າງໜຶ່ງກໍຄື Agentic Commerce ມີຄວາມສຳພັນໃນຖານະເປັນສາຂາໜຶ່ງຂອງການນຳໃຊ້ Agentic AI.

ບໍລິສັດ B2B ຄວນເລີ່ມຮອງຮັບ Agentic Commerce ຕັ້ງແຕ່ເມື່ອໃດ?

ເຖິງແມ່ນວ່າຈະບໍ່ມີວັນທີເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຊັດເຈນ, ແຕ່ການກະກຽມທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍເຊັ່ນ: ການຈັດການຂໍ້ມູນ ແມ່ນມີຄຸນຄ່າຄວນແກ່ການເລີ່ມຕົ້ນໄວ. ການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນສິນຄ້າ ແລະ ຂໍ້ມູນສິນຄ້າຄົງຄັງສາມາດອ່ານໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ (Machine-readable) ນັ້ນ ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ Agentic Commerce ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງມີປະສິດທິຜົນຕໍ່ EC ໂດຍລວມ ແລະ SEO ອີກດ້ວຍ ເຊິ່ງຖືວ່າບໍ່ເສຍເປົ່າ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການເປີດ API ຢ່າງເຕັມຮູບແບບ ຫຼື ການເຮັດໃຫ້ການຊື້-ຂາຍເປັນອັດຕະໂນມັດນັ້ນ ຄວນຕັດສິນໃຈເປັນຂັ້ນຕອນ ໂດຍພິຈາລະນາຈາກປະລິມານການຊື້-ຂາຍ ແລະ ລະດັບຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານຍອມຮັບໄດ້.

ຖ້າຮອງຮັບ Agentic Commerce ແລ້ວ, ວຽກງານ EC ແລະ ການຂາຍທີ່ມີຢູ່ຈະເປັນແນວໃດ?

ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ EC ແລະ ວຽກງານການຂາຍທີ່ມີຢູ່ຈະໝົດໄປ, ແຕ່ຄວນເບິ່ງວ່າເປັນການເພີ່ມຊ່ອງທາງຜ່ານ Agent ເຂົ້າມາໃໝ່. ລູກຄ້າທີ່ຊື້ໂດຍກົງຜ່ານມະນຸດ ແລະ ລູກຄ້າທີ່ຜ່ານ Agent ຈະມີຢູ່ຄຽງຄູ່ກັນ. ວຽກງານການຂາຍອາດຈະຫຼຸດຜ່ອນສັດສ່ວນຂອງການຕອບສະໜອງໃບສະເໜີລາຄາແບບປົກກະຕິລົງ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດສຸມໃສ່ຂົງເຂດທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງມະນຸດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ເຊັ່ນ: ການສ້າງຄວາມສຳພັນ ແລະ ການນຳສະເໜີຂໍ້ສະເໜີທີ່ຊັບຊ້ອນ.

ຖ້າບໍ່ຮອງຮັບຈະເກີດຫຍັງຂຶ້ນ?

ເຖິງແມ່ນວ່າການຊື້-ຂາຍຈະບໍ່ຢຸດສະງັກໃນທັນທີ, ແຕ່ເມື່ອຝ່າຍຜູ້ຊື້ມີການນຳໃຊ້ Agent ເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ຜູ້ຂາຍທີ່ບໍ່ໄດ້ກຽມຂໍ້ມູນໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດອ່ານໄດ້ ກໍຈະຍາກທີ່ຈະຖືກນຳໄປປຽບທຽບໂດຍ Agent. ເນື່ອງຈາກມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະພາດໂອກາດໃນການເຈລະຈາທຸລະກິດໂດຍບໍ່ຮູ້ຕົວ, ການເລີ່ມຕົ້ນກະກຽມໂດຍໃຫ້ບຸລິມະສິດກັບສິນຄ້າທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ ຈຶ່ງເປັນທາງເລືອກທີ່ເໝາະສົມກັບຄວາມເປັນຈິງ.

Agentic Commerce ແມ່ນການປ່ຽນແປງທາງການຄ້າທີ່ຜູ້ຊື້ປ່ຽນຈາກມະນຸດໄປສູ່ AI Agent, ເຊິ່ງສຳລັບບໍລິສັດ B2B ແລ້ວ ມັນເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ຕັ້ງຄຳຖາມວ່າ "ທ່ານຈະສາມາດກາຍເປັນຜູ້ຂາຍທີ່ຖືກເລືອກໂດຍ Agent ໄດ້ຫຼືບໍ່".

ມີການຄາດຄະເນວ່າຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດງານແບບອັດຕະໂນມັດຂອງ AI Agent ຈະເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະ ການຊື້ຂາຍໃນ B2B ສ່ວນຫຼາຍຈະປ່ຽນໄປສູ່ການມີ Agent ເປັນຕົວແທນ. ການປ່ຽນແປງນີ້ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ບົດບາດຂອງການຂາຍ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດທາງການຕະຫຼາດ. ການກຽມພ້ອມຂອງຝ່າຍຂາຍບໍ່ແມ່ນການປະດິດສິ່ງໃໝ່ທີ່ພິເສດ, ແຕ່ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ຈາກ 3 ຂັ້ນຕອນທີ່ເປັນຮູບປະທຳ ຄື: ການປັບປຸງຂໍ້ມູນສິນຄ້າ ແລະ ສິນຄ້າຄົງຄັງໃຫ້ຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດອ່ານໄດ້ (Machine-readable), ການອອກແບບຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ Agent ສາມາດຄົ້ນພົບ ແລະ ອ້າງອີງໄດ້, ແລະ ການດຳເນີນການຊື້ຂາຍແບບອັດຕະໂນມັດພ້ອມກັບມີລະບົບຄວບຄຸມ (Guardrail).

EC ແບບດັ້ງເດີມ ຫຼື ການຂາຍແບບເກົ່າຈະບໍ່ຫາຍໄປໃນທັນທີ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ທັດສະນະຄະຕິທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດຄືການຮັກສາຊ່ອງທາງສຳລັບມະນຸດໄວ້ ໃນຂະນະດຽວກັນກໍກຽມຊ່ອງທາງສຳລັບ Agent ໄປພ້ອມໆກັນ. ຖ້າເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິນຄ້າທີ່ມີຜົນກະທົບສູງເທື່ອລະນ້ອຍ, ທ່ານກໍສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງໄດ້ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການລົງທຶນເບື້ອງຕົ້ນທີ່ສູງ.

ຫາກທ່ານມີຂໍ້ສົງໄສກ່ຽວກັບການຮັບມືກັບ Agentic Commerce ຫຼື ການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກໂດຍໃຊ້ AI Agent, ກະລຸນາ ຕິດຕໍ່ຫາພວກເຮົາ.