---
title: "Two Things B2B Marketer ควรทำกับ AI ตอนนี้ (ก่อนที่จะตามไม่ทัน)"
description: "สองเรื่องที่ B2B marketer ควรเริ่มทำ เมื่อ AI กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือผลิตคอนเทนต์ไปเป็นระบบขับเคลื่อนงานการตลาด"
pubDate: 2026-06-26
updatedDate: 2026-06-30
category: "B2B"
heroImage: "/images/blog/2026-06-26-two-things-b2b-marketers-should-do-with-ai-featured.png"
tags: ['b2b', 'ai-strategy', 'marketing', 'agents']
draft: false
---

ถ้าคุณเป็น B2B Marketer ที่ยังใช้ AI แค่ "ช่วยเขียน copy" หรือ "generate รูป" — บอกเลยว่าคุณกำลังพลาดโอกาสใหญ่หลวง ปี 2026 นี้ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือช่วยผลิต content อีกต่อไปแล้ว แต่มันกำลังกลายเป็น "ระบบขับเคลื่อน" ทั้งหมดของการตลาด และทีมที่เข้าใจเรื่องนี้ก่อน จะทิ้งห่างคู่แข่งแบบตามไม่ทันใน 12 เดือนข้างหน้า



## TL;DR

**ข้อ 1:** เปลี่ยน mindset จาก "Production" (ใช้ AI แค่ช่วยผลิต content) เป็น "Orchestration" (ให้ AI ขับเคลื่อน content system ทั้งระบบ) ด้วย SPARK Flywheel Framework

**ข้อ 2:** สร้าง AI Agent Playbooks — เอกสาร playbook ที่ออกแบบมาเฉพาะทีมคุณ ไม่ใช่แค่ทดลองใช้ AI ไปเรื่อยๆ

ข้อมูลจาก 2026 State of AI Report พบว่า 53% ของธุรกิจอยู่ใน stage Integration/Transformation แต่มีแค่ 25% เท่านั้นที่ถึง Scaling phase — แปลว่าโอกาสยังเปิดกว้างมาก

> *"The teams building this capability now will be the hardest to catch in 12 months."* — Marketing AI Institute

---

## สารบัญ

1. [สถานการณ์ปัจจุบัน: AI ใน B2B Marketing ตอนนี้เป็นยังไง?](#สถานการณ์ปัจจุบัน-ai-ใน-b2b-marketing-ตอนนี้เป็นยังไง)
2. [ข้อ 1: Production → Orchestration — เปลี่ยนวิธีคิด](#ข้อ-1-production--orchestration--เปลี่ยนวิธีคิด)
3. [ข้อ 2: สร้าง AI Agent Playbooks ก่อนคู่แข่ง](#ข้อ-2-สร้าง-ai-agent-playbooks-ก่อนคู่แข่ง)
4. [AI Operations Layer: กาวเชื่อมทุกอย่าง](#ai-operations-layer-กาวเชื่อมทุกอย่าง)
5. [บทเรียนสำหรับทีมของคุณ](#บทเรียนสำหรับทีมของคุณ)
6. [FAQ](#faq)

---

## สถานการณ์ปัจจุบัน: AI ใน B2B Marketing ตอนนี้เป็นยังไง?

ก่อนจะไปถึง "สองสิ่งที่ควรทำ" เรามาดูภาพรวมกันก่อน

จาก **2026 State of AI for Business Report** ที่สำรวจจากผู้ตอบกว่า 2,100 คน:

- **53%** ของธุรกิจอยู่ใน Integration/Transformation stage — หมายความว่าเกินครึ่งเริ่มเอา AI เข้ามาในระบบแล้ว แต่ยังไม่ได้ scale
- **แค่ 25%** เท่านั้นที่ถึง Scaling phase — คือใช้ AI ได้จริงจังในหลายแผนก
- **47%** ยังแค่ piloting — ทดลองใช้ ยังไม่มีระบบจริงจัง

![AI adoption stages — 53% Integration, 25% Scaling, 47% Piloting](/images/blog/2026-06-26-two-things-b2b-marketers-should-do-with-ai-ai-adoption-stages-infographic.png)

ตัวเลขนี้บอกอะไร? บอกว่า **โอกาสยังเปิดกว้างมาก** ถ้าคุณเริ่มสร้างระบบ AI ที่จริงจังตอนนี้ คุณจะอยู่ในกลุ่ม 25% ที่นำหน้า ในขณะที่คู่แข่งส่วนใหญ่ยังแค่ทดลอง

---

## ข้อ 1: Production → Orchestration — เปลี่ยนวิธีคิด

### Production คืออะไร?

Production mindset คือการใช้ AI แบบ "ช่วยทำงาน" เช่น:
- ใช้ AI เขียนโพสต์ LinkedIn
- ใช้ AI สร้าง email draft
- ใช้ AI generate รูปภาพ

ฟังดูดีใช่ไหม? แต่ปัญหาคือ — มันแค่ **เร็วขึ้น** ไม่ได้ **ฉลาดขึ้น** ทุกครั้งที่คุณใช้ AI เขียนโพสต์ มันเริ่มจากศูนย์ทุกครั้ง ไม่มีการเรียนรู้ ไม่มี feedback loop ไม่มี system

### Orchestration คืออะไร?

Orchestration mindset คือการให้ AI ขับเคลื่อน content system ทั้งหมด:
- AI วิเคราะห์ performance data เพื่อหา topic ที่ควรเขียน
- AI สร้าง content brief จากข้อมูลจริง
- AI กระจาย content ไปหลายช่องทางอัตโนมัติ
- AI เรียนรู้จากผลลัพธ์แต่ละรอบเพื่อปรับปรุงรอบถัดไป

![Production vs Orchestration comparison](/images/blog/2026-06-26-two-things-b2b-marketers-should-do-with-ai-production-vs-orchestration.png)

### SPARK Flywheel Framework

เครื่องมือที่จะช่วยให้คุณเปลี่ยนจาก Production เป็น Orchestration คือ **SPARK Flywheel**:

- **S — Strategy:** วางกลยุทธ์ AI ที่ชัดเจน ไม่ใช่แค่ "ลองใช้ AI ดู"
- **P — Process:** ออกแบบกระบวนการที่ AI กับคนทำงานร่วมกันได้
- **A — Activate:** เริ่มใช้จริงใน workflow ที่มีผลกระทบสูง
- **R — Results:** วัดผลลัพธ์จริง ไม่ใช่แค่ "ใช้ AI แล้วรู้สึกดี"
- **K — Knowledge:** เก็บบทเรียนกลับเข้าระบบ ให้ AI เรียนรู้ต่อ

จุดสำคัญคือ — Flywheel นี้หมุนต่อเนื่อง ยิ่งใช้ ยิ่งเรียนรู้ ยิ่งเก่งขึ้น ต่างจาก Production ที่ทุกงานเริ่มจากศูนย์

---

## ข้อ 2: สร้าง AI Agent Playbooks ก่อนคู่แข่ง

### ทำไม Playbook ถึงสำคัญ?

จากข้อมูลเดียวกัน:
- **40%** ของผู้ตอบบอกว่า AI agents คือ trend ที่สำคัญที่สุดที่กำลังจะมา
- **51%** ต้องการ training เรื่อง AI agents

แต่ปัญหาคือ — ส่วนใหญ่แค่ "ลองใช้ AI agent ไปเรื่อย" ไม่มีแผนจริงจัง

### AI Agent Playbook คืออะไร?

Agent Playbook คือเอกสารที่ออกแบบมาเฉพาะทีมคุณ บอกว่า:
- **Agent ไหน** ทำอะไร (เช่น agent วิเคราะห์ competitor, agent สร้าง content brief)
- **Input** คืออะไร (ข้อมูลอะไรที่ agent ต้องการ)
- **Output** คืออะไร (ผลลัพธ์ที่คาดหวัง)
- **Human-AI handoff** ตรงไหน (จุดไหนที่คนต้อง review ก่อน)
- **Feedback loop** ยังไง (เอาผลลัพธ์กลับไปปรับปรุง agent)

![AI Agent Playbook structure diagram](/images/blog/2026-06-26-two-things-b2b-marketers-should-do-with-ai-agent-playbook.png)

### Designed vs Ad-Hoc

ความแตกต่างระหว่างทีมที่มี playbook กับไม่มี:

| ไม่มี Playbook (Ad-Hoc) | มี Playbook (Designed) |
|---|---|
| ลองใช้ AI ไปเรื่อย | ออกแบบ workflow ชัดเจน |
| ผลลัพธ์ไม่สม่ำเสมอ | ผลลัพธ์ predict ได้ |
| ไม่รู้ว่า AI ทำอะไรไปบ้าง | track ได้ทุก step |
| คนในทีมทำซ้ำกัน | knowledge แชร์กันได้ |

ทีมที่สร้าง playbook ตอนนี้จะได้เปรียบอย่างมาก เพราะ playbook = ระบบเรียนรู้ ยิ่งใช้ ยิ่งเก่ง

---

## AI Operations Layer: กาวเชื่อมทุกอย่าง

สองข้อข้างบนจะไม่ work ถ้าไม่มี **AI Operations Layer** — คือชั้นปฏิบัติการที่เชื่อมคนกับ AI เข้าด้วยกัน

สิ่งที่ AI Operations Layer ควรมี:

1. **Defined Human-AI Handoffs** — จุดไหน AI ทำเองได้ จุดไหนคนต้อง review ต้องกำหนดให้ชัด ไม่ใช่ให้ AI ทำทุกอย่าง หรือไม่ให้ AI ทำอะไรเลย

2. **Feedback Loops ที่ Compounding** — ทุก campaign ที่ทำ ต้องมีการเก็บ data กลับมา ให้ AI เรียนรู้ ยิ่งทำ ยิ่งแม่นขึ้น เหมือน compound interest ของการตลาด

3. **Compress Campaign Cycles** — จากเดิมที่ campaign หนึ่งใช้เวลา 4-6 สัปดาห์ ด้วย AI orchestration ที่ดี อาจเหลือ 1-2 สัปดาห์ ไม่ใช่เพราะตัดขั้นตอน แต่เพราะ AI ช่วย parallel งานได้

---

## บทเรียนสำหรับทีมของคุณ

### 1. ทีมที่สร้าง capability ตอนนี้ = ตามยากใน 12 เดือน

ไม่ได้พูดเกินจริง — ถ้าคุณเริ่มสร้าง AI workflow, playbook, และ feedback loop ตอนนี้ ใน 12 เดือนข้างหน้าระบบนี้จะแข็งแกร่งมาก คู่แข่งที่เริ่มทีหลังจะต้องเริ่มจากศูนย์ ในขณะที่คุณมี data และ learnings สะสมมาแล้ว

### 2. Workflow Documentation สำคัญมาก

ทุกขั้นตอนที่ AI เข้ามาช่วย ต้องมีการ documented ไม่ใช่แค่ "รู้ในหัว" แต่ต้องเขียนเป็น playbook ให้คนอื่นในทีมทำตามได้ สิ่งนี้คือ competitive advantage ที่แท้จริง

### 3. Systems Thinking = Core Competency

B2B Marketer ที่จะอยู่รอดในยุค AI ต้องคิดแบบ "ระบบ" ไม่ใช่แค่ "งาน" ไม่ใช่แค่ "โพสต์นี้จะเขียนอะไร" แต่ "content system ทั้งหมดทำงานยังไง ปรับปรุงยังไง scale ยังไง"

---

## FAQ

### Orchestration ต่างจาก Production ยังไง?

Production คือใช้ AI ช่วย "ผลิต" งานแต่ละชิ้น เช่น เขียน copy, สร้างรูป ทุกงานเริ่มจากศูนย์ Orchestration คือให้ AI ขับเคลื่อน "ระบบ" ทั้งหมด — ตั้งแต่วิเคราะห์ data, สร้าง content, กระจายช่องทาง, วัดผล, แล้วเอา feedback กลับมาปรับปรุง Production = เร็วขึ้น Orchestration = ฉลาดขึ้น

### AI Agent Playbook คืออะไร?

Agent Playbook คือเอกสารที่ออกแบบมาเฉพาะทีมคุณ บอกว่า AI agent แต่ละตัวทำอะไร, input/output คืออะไร, จุดไหนคนต้อง review, และ feedback loop ทำงานยังไง ต่างจากการ "ลองใช้ AI ไปเรื่อย" เพราะ playbook สร้างระบบเรียนรู้ที่ยิ่งใช้ยิ่งเก่ง

### เริ่มต้นอย่างไรถ้าทีมยังไม่มี AI workflow เลย?

เริ่มจาก 3 ขั้นตอนง่ายๆ: (1) เลือก workflow ที่ทำซ้ำบ่อยและมีผลกระทบสูง เช่น content creation หรือ lead nurturing (2) ออกแบบ human-AI handoff ให้ชัด — จุดไหน AI ทำ จุดไหนคน review (3) เริ่มเก็บ data จากวันแรก เพื่อสร้าง feedback loop ไม่ต้องสมบูรณ์แบบ แค่เริ่มและปรับปรุงไปเรื่อยๆ

---


---

**แหล่งอ้างอิง:**
- Marketing AI Institute — Cathy McPhillips (23 มิ.ย. 2026): [Two Things Every B2B Marketer Should Be Doing With AI Now](https://www.marketingaiinstitute.com/blog/b2b-marketers-summit-ai-orchestrator)
- 2026 State of AI for Business Report (2,100+ respondents)