Sau bản cập nhật n8n, bạn nên học ĐIỀU NÀY thay vì tự động hóa AI

Chia sẻ của Nick Puru | AI Automation

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại cách chúng ta làm việc, khái niệm về "kỹ năng có giá trị" cũng đang thay đổi nhanh chóng. Các công cụ tự động hóa như n8n giờ đây cho phép mình xây dựng quy trình làm việc phức tạp chỉ bằng cách mô tả những gì mình muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này đồng nghĩa với việc rào cản kỹ thuật để tạo ra các giải pháp tự động đang dần biến mất.

Nếu bạn đang dành hàng giờ đồng hồ để học các nền tảng tự động hóa, cày cuốc qua các hướng dẫn và cố gắng làm chủ những tính năng mới nhất, có lẽ đã đến lúc bạn cần dừng lại và suy nghĩ lại. Kỹ năng kỹ thuật, dù vẫn là nền tảng, đang nhanh chóng trở thành một loại "hàng hóa" dễ tiếp cận. Vậy, đâu là những kỹ năng thực sự sẽ mang lại giá trị lâu dài và giúp mình kiếm được nhiều tiền hơn trong kỷ nguyên AI?

Khi rào cản kỹ thuật biến mất: Định hình lại "lợi thế cạnh tranh" của mình

Trong vài năm gần đây, kiến thức kỹ thuật là "con hào" bảo vệ các chuyên gia tự động hóa. Nếu mình biết cách xây dựng các quy trình tự động, kết nối các API hay xử lý webhook, mình có thể định giá dịch vụ ở mức cao vì không nhiều người có khả năng đó. Tuy nhiên, với sự phát triển của các trình xây dựng ngôn ngữ tự nhiên (natural language builders) và các công cụ AI ngày càng tinh vi, "con hào" kỹ thuật này đang dần biến mất trước mắt chúng ta.

Trong tương lai gần, gần như mọi nền tảng tự động hóa sẽ tích hợp tính năng tương tự. make.com, Zapier, và thậm chí những nền tảng mới chưa từng nghe tên cũng sẽ có phiên bản tốt hơn. Điều này có nghĩa là kỹ năng mà mình từng nỗ lực học hỏi để trở thành một "chuyên gia" giờ đây đã trở nên dễ dàng tiếp cận với mọi người.

Vậy, nếu kỹ năng kỹ thuật đang dần trở thành một loại "hàng hóa", thứ gì sẽ tạo nên giá trị độc đáo và bền vững cho mình? Từ kinh nghiệm gần hai năm điều hành một doanh nghiệp AI, mình nhận thấy những người thực sự tạo ra doanh thu lớn trong lĩnh vực này không phải là những người giỏi nhất về công cụ tự động hóa. Họ là những người xuất sắc ở ba kỹ năng cụ thể, hoàn toàn không liên quan đến kiến thức kỹ thuật. Và những kỹ năng này, AI hiện tại khó có thể sao chép được.

1. Kỹ năng hiểu biết sâu sắc về kinh doanh và bán hàng

Khi công nghệ trở nên dễ sử dụng hơn, nhiều chủ doanh nghiệp sẽ tự mình giải quyết các vấn đề, hoặc giao cho trợ lý của họ sử dụng ChatGPT để xây dựng quy trình làm việc. Vậy tại sao họ vẫn cần phải trả tiền cho mình?

Họ sẽ trả tiền vì mình hiểu doanh nghiệp của họ sâu sắc hơn chính họ, và mình có thể đặt những câu hỏi đúng để khám phá ra những vấn đề mà họ thậm chí không biết mình đang gặp phải. Mình không chỉ là một người biết sử dụng công cụ; mình là một người có thể cải thiện lợi nhuận cuối cùng của họ.

Chẩn đoán vấn đề thực sự, không chỉ giải pháp bề mặt

Mình còn nhớ một trường hợp làm việc với một công ty HVAC. Họ đến gặp mình và nói: "Chúng tôi cần tự động hóa quy trình lên lịch hẹn." Hầu hết mọi người sẽ sẵn sàng xây dựng một hệ thống tự động hóa lịch trình và tính phí.

Nhưng mình và nhóm đã dành 45 phút chỉ để hỏi những câu hỏi cơ bản và chuyên sâu như:

• "Tại sao anh cần lên lịch tốt hơn?"
• "Hiện tại điều gì đang không hoạt động hiệu quả?"
• "Các nhân viên kỹ thuật của anh thực hiện bao nhiêu công việc mỗi ngày?"
• "Họ phải lái xe bao xa giữa các cuộc hẹn?"
• "Anh có phải từ chối công việc nào không vì các nhân viên kỹ thuật không thể sắp xếp?"

Mình phát hiện ra vấn đề thực sự không phải là lên lịch hẹn. Vấn đề chính là tối ưu hóa lộ trình. Các nhân viên kỹ thuật đang phải lái xe 30-45 phút giữa các công việc vì văn phòng không điều phối họ hiệu quả. Họ đang mất 2-3 cuộc hẹn mỗi ngày. Giải pháp cuối cùng không hề phức tạp: chỉ là một bảng điều khiển đơn giản hiển thị vị trí của kỹ thuật viên và một hệ thống quy tắc cơ bản để phân công công việc dựa trên địa điểm, không chỉ dựa trên sự trống lịch.

Kết quả là, số lượng công việc mỗi kỹ thuật viên mỗi ngày tăng từ 4-5 lên 6-7. Điều này tạo ra thêm 10-15 cuộc hẹn mỗi ngày, tương đương 3.000 đến 4.500 đô la doanh thu bổ sung mỗi ngày, và hơn một triệu đô la mỗi năm. Kỹ năng kỹ thuật cần thiết gần như bằng không; 80% là hiểu biết về kinh doanh của họ và 20% là triển khai một giải pháp đơn giản.

Kế hoạch hành động để phát triển kỹ năng này:

1. Chọn một ngành: Chỉ cần một ngành duy nhất (ví dụ: nha khoa, luật, nhà hàng, HVAC).
2. Nghiên cứu vấn đề: Dành khoảng hai giờ để nghiên cứu những vấn đề "đắt đỏ" phổ biến nhất trong ngành đó. Mình có thể tìm trên Reddit, xem các video YouTube của chủ doanh nghiệp than phiền, tham gia các nhóm Facebook, đọc blog chuyên ngành.
3. Lập danh sách câu hỏi khám phá: Tạo 10-15 câu hỏi giúp mình khám phá những vấn đề cụ thể mà một công ty đang gặp phải. Ví dụ cho một phòng khám nha khoa:
   • "Hãy mô tả quy trình khi một bệnh nhân gọi điện đặt hẹn cho đến khi họ ngồi vào ghế khám."
   • "Thông thường, anh/chị phải xác nhận bao nhiêu cuộc hẹn trước một ngày?"
   • "Tỷ lệ bệnh nhân mới thực sự đến khám là bao nhiêu?"
   • "Nếu anh/chị có thể ước một điều ước để có thêm 10 giờ mỗi tuần, quý vị sẽ ngừng làm gì ngay lập tức?"

Những câu hỏi này không phải là kỹ thuật mà là kinh doanh, được thiết kế để khám phá nơi giá trị đang bị mất đi trong doanh nghiệp của họ. Khách hàng sẵn sàng trả tiền cho việc chẩn đoán vấn đề và sự hiểu biết về kinh doanh, chứ không chỉ kỹ năng kỹ thuật.

2. Kỹ năng tạo ra nhu cầu và dẫn dắt doanh số

Trong nền kinh tế AI hiện nay, mình có thể có một ý tưởng kinh doanh và xây dựng sản phẩm chỉ trong 24 giờ. AI có thể xây dựng trang web, tạo quy trình tự động hóa, và thậm chí viết nội dung marketing. Điều duy nhất quyết định liệu doanh nghiệp của mình có thành công hay không chính là khả năng tạo ra nhu cầu cho nó. Làm thế nào để thu hút sự chú ý, tạo ra sự quan tâm và chuyển đổi sự quan tâm đó thành khách hàng trả tiền?

Bước 1: Chọn một vấn đề "đắt tiền" để giải quyết

Đây là nơi nhiều người mắc sai lầm khi cố gắng làm mọi thứ. Thay vì nói "Mình có thể giúp về mạng xã hội, email marketing, tạo khách hàng tiềm năng,...", hãy dừng lại. Chỉ cần chọn một vấn đề mà các doanh nghiệp sẵn sàng trả từ 2.000 đến 5.000 đô la mỗi tháng để giải quyết.
Dưới đây là một số ví dụ về các vấn đề có giá trị kinh tế thực và lợi nhuận mình có thể đạt được với sự hỗ trợ của AI:

• Quản lý nội dung mạng xã hội:
  • Chi phí doanh nghiệp hiện tại: 2.500 - 4.500 đô la/tháng cho một người quản lý.
  • Chi phí của mình với công cụ AI: Khoảng 200 đô la/tháng (ChatGPT, Canva, công cụ lên lịch).
  • Mình có thể tính phí: 1.000 - 1.800 đô la/tháng.
  • Lợi nhuận: 800 - 1.600 đô la/tháng/khách hàng.
• Chiến dịch email marketing:
  • Chi phí doanh nghiệp hiện tại: 3.500 - 5.500 đô la/tháng cho một agency.
  • Chi phí của mình với công cụ AI: Khoảng 250 đô la/tháng.
  • Mình có thể tính phí: 1.800 - 2.800 đô la/tháng.
  • Lợi nhuận: 1.550 - 2.550 đô la/tháng/khách hàng.
• Sàng lọc và phản hồi khách hàng tiềm năng:
  • Chi phí doanh nghiệp hiện tại: 3.200 - 6.500 đô la/tháng cho các dịch vụ STRs (Sales Development Representatives) hoặc sàng lọc.
  • Chi phí của mình với công cụ AI: Khoảng 350 đô la/tháng.
  • Mình có thể tính phí: 1.000 - vài nghìn đô la/tháng.
  • Lợi nhuận: Rất cao.

Hãy chọn một trong số này, hoặc tìm một vấn đề tương tự trong ngành của mình, và trở nên thực sự giỏi trong việc giải quyết vấn đề đó.

Bước 2: Xây dựng hệ thống AI của riêng mình

Sau khi chọn được vấn đề cụ thể, mình cần tạo ra một quy trình lặp lại để giải quyết nó một cách nhất quán. Quy trình này không cần hoàn hảo ngay từ ngày đầu, chỉ cần đủ tốt để mang lại kết quả thực tế. Một hệ thống bao gồm ba thành phần:

1. Quy trình đầu vào (Input Process): Mình thu thập thông tin cần thiết như thế nào? Ví dụ, đối với nội dung mạng xã hội, đây có thể là bảng câu hỏi thương hiệu, quyền truy cập vào nội dung hiện có, hoặc thông tin về đối tượng mục tiêu và giọng điệu thương hiệu.
2. Workflow AI: Các prompt cụ thể, công cụ, hoặc các bước tạo ra kết quả mà mình đã hứa trong đề xuất. Ví dụ, sử dụng ChatGPT để tạo 30 ý tưởng bài đăng, viết chú thích, dùng Canva để tạo đồ họa, và lên lịch bằng Buffer/Hootsuite. Hãy ghi lại mọi bước để nó có thể lặp lại và dễ dàng chuyển giao cho người khác.
3. Lớp kiểm soát chất lượng (Quality Control Layer): Điều này giúp mình khác biệt với những người chỉ sao chép và dán kết quả từ ChatGPT. Mình xem xét công việc như thế nào? Làm sao để đảm bảo nó phù hợp với giọng điệu thương hiệu và thực sự hiệu quả? Ví dụ, đối với quản lý mạng xã hội, mình có thể xem xét tất cả các chú thích về sự nhất quán, kiểm tra đồ họa, thử nghiệm thời gian đăng bài khác nhau, theo dõi chỉ số tương tác và tối ưu hóa dựa trên những gì đang hoạt động.

Điều quan trọng là xây dựng hệ thống này trước khi có khách hàng trả tiền. Hãy thử nghiệm nó trên nội dung của chính mình, trên doanh nghiệp của một người bạn, hoặc trong một kịch bản giả định. Đảm bảo nó hoạt động trước khi mình bắt đầu tính phí.

Bước 3: Tìm kiếm khách hàng đầu tiên

Đây là bước mà nhiều người hoàn toàn "đứng hình". Mình đã chọn một vấn đề, xây dựng một hệ thống hoạt động, nhưng không biết làm thế nào để ai đó trả tiền cho nó. Dưới đây là ba cách nhanh nhất để có được khách hàng trả tiền đầu tiên, được liệt kê theo thứ tự tốc độ và tỷ lệ chuyển đổi:

1. Mạng lưới hiện có của mình: Liệt kê tất cả những người mình quen biết sở hữu doanh nghiệp hoặc làm việc tại một công ty đang gặp vấn đề mà mình đang giải quyết. Tiếp cận họ với một đề nghị cụ thể. Tránh sự mơ hồ như "Mình đang khởi nghiệp, bạn có thể giúp mình không?". Thay vào đó, hãy nói: "Mình nhận thấy bạn có lẽ đang dành hơn 10 giờ mỗi tuần để quản lý mạng xã hội thủ công. Mình có thể giúp bạn làm điều đó trong 30 ngày tới với giá 500 đô la để chứng minh hiệu quả. Bạn có muốn mình gửi cho bạn xem nó sẽ như thế nào không?" Hoặc thậm chí cung cấp miễn phí ban đầu để có được những khách hàng đầu tiên. Hãy cụ thể, giảm rủi ro và tập trung vào kết quả.
2. Doanh nghiệp địa phương: Đây là cách đặc biệt hiệu quả nếu mình không có một mạng lưới lớn để tận dụng. Hãy đi vào hoặc gọi điện cho 20 doanh nghiệp địa phương mỗi ngày (ví dụ: spa, nhà hàng, văn phòng luật). Đề nghị kiểm tra tình hình hiện tại của họ miễn phí (hiện diện mạng xã hội, email marketing, thời gian phản hồi khách hàng tiềm năng). Sau đó, định vị giải pháp của mình là câu trả lời cho những gì mình tìm thấy đang bị hỏng. Mình không "rao bán" công cụ AI, mà mình nói: "Mình có thể khắc phục vấn đề này. Đây là những gì mình sẽ làm và đây là chi phí."
3. Tiếp cận qua LinkedIn: Tìm chủ doanh nghiệp trong ngành mục tiêu của mình bằng cách sử dụng công cụ tìm kiếm của LinkedIn hoặc Sales Navigator (khoảng 80 đô la/tháng). Gửi cho họ những tin nhắn được cá nhân hóa, cung cấp giá trị cụ thể ngay từ đầu. Tránh các tin nhắn chung chung như "Chào bạn, mình có thể giúp bạn về marketing." Thay vào đó, hãy nói: "Chào bạn, mình nhận thấy LinkedIn của bạn đã không đăng bài trong khoảng hai tháng và bạn đang ở trong một ngành mà tư duy lãnh đạo trực tiếp tạo ra khách hàng tiềm năng. Mình có thể tạo ra nội dung chất lượng cao trong bốn tuần cho bạn ngay tuần này. Bạn có muốn xem nó sẽ như thế nào không?" Sự khác biệt là rất lớn: một cái là spam chung chung, cái kia cho thấy mình đã nghiên cứu và đang đưa ra một đề nghị cụ thể, hữu hình.

Chìa khóa ở cả ba phương pháp này là giống nhau: Luôn đặt kết quả kinh doanh và giá trị lên hàng đầu, không phải công cụ, quy trình hay câu chuyện của mình. Chủ doanh nghiệp không quan tâm mình dùng AI gì; họ quan tâm đến việc có thêm cuộc hẹn, thêm khách hàng tiềm năng, thêm doanh thu, tăng lợi nhuận hoặc lấy lại thời gian của họ. Đó là những gì mình đang bán, và AI chỉ là cách mình thực hiện điều đó.

3. Kỹ năng tư duy hệ thống

Tư duy hệ thống không chỉ là xây dựng các workflow đơn lẻ, mà còn là khả năng thiết kế một hệ thống hoàn chỉnh để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Mình có thể suy nghĩ thấu đáo một vấn đề kinh doanh từ đầu đến cuối, vạch ra tất cả các biến số và sắp xếp quy trình theo người hoặc công cụ nào sẽ giải quyết từng phần, cho dù đó là một AI agent, chủ doanh nghiệp, hay một nhân viên. Đây là nơi giá trị thực sự nằm ở đó. Hầu hết mọi người hiện nay có thể xây dựng một workflow, nhưng rất ít người có thể thiết kế một hệ thống hoàn chỉnh thực sự hoạt động hiệu quả trong thực tế phức tạp của một doanh nghiệp.

Minh họa về tư duy hệ thống

Mình đã làm việc với một công ty luật gần đây muốn tự động hóa việc theo dõi khách hàng tiềm năng của họ. Họ nghĩ rằng họ cần một hệ thống AI chỉ để gọi cho các khách hàng tiềm năng này. Nhưng tư duy hệ thống sẽ đi xa hơn:

• Phân tích toàn diện: Tại sao việc theo dõi hiện tại không hiệu quả? Có những điểm nghẽn nào trong quy trình hiện tại?
• Xác định các bên liên quan: Ai sẽ là người tương tác với hệ thống này? Chủ doanh nghiệp, nhân viên lễ tân, hay một nhân viên pháp lý? Mỗi người có vai trò gì và cần thông tin gì?
• Thiết kế quy trình tổng thể:
  • Làm thế nào để thu thập thông tin khách hàng tiềm năng một cách hiệu quả nhất?
  • AI sẽ làm gì (gọi điện, gửi email, tin nhắn)? Với kịch bản nào, tần suất ra sao?
  • Khi nào AI nên chuyển giao cho con người? Dựa trên tiêu chí nào?
  • Làm thế nào để theo dõi và đo lường hiệu quả của từng kênh liên lạc?
  • Làm thế nào để hệ thống thích ứng với các phản hồi khác nhau từ khách hàng tiềm năng?
  • Làm thế nào để tích hợp với hệ thống CRM hiện có của công ty luật?

Một hệ thống hoàn chỉnh sẽ tính đến tất cả các yếu tố này, tạo ra một giải pháp liền mạch và hiệu quả, thay vì chỉ là một công cụ gọi điện tự động. Đó là sự khác biệt giữa việc tạo ra một "mảnh ghép" và xây dựng một "cỗ máy" hoạt động trơn tru, mang lại giá trị kinh doanh thực sự.

Xây dựng "bánh đà" thành công cho doanh nghiệp AI của mình

Những khách hàng đầu tiên là những người quan trọng nhất mình từng có, bởi vì họ sẽ quyết định liệu toàn bộ nỗ lực này có thành công hay không. Mình cần phải cung cấp kết quả vượt xa mong đợi. Nếu mình hứa 30 bài đăng mạng xã hội, hãy cung cấp 35 và thêm một vài mẫu story. Nếu mình hứa thời gian phản hồi khách hàng tiềm năng nhanh hơn, hãy vượt qua mục tiêu của chính mình một cách đáng kể.

Ngay sau khi đạt được kết quả vượt trội, hãy yêu cầu hai điều:

1. Lời chứng thực (Testimonial): Yêu cầu khách hàng viết ra kết quả mình đã mang lại và nó đã tác động đến doanh nghiệp của họ như thế nào.
2. Giới thiệu (Referral): Hỏi họ xem họ có biết ai khác đang gặp phải vấn đề tương tự không.

Đây chính là lúc điều kỳ diệu xảy ra. Việc tạo ra nhu cầu của mình sẽ trở nên dễ dàng hơn theo cấp số nhân vì mình đã có bằng chứng cụ thể. Nội dung của mình có thể tham chiếu kết quả thực tế từ khách hàng, hoạt động tiếp cận có thể bao gồm các nghiên cứu điển hình, và các cuộc trò chuyện bán hàng của mình sẽ bắt đầu với: "Đây là những gì mình đã làm cho phòng khám nha khoa này, họ đã đi từ X đến Y. Bạn có muốn mình làm điều tương tự cho bạn không?"

Điều này sẽ tự nhiên tạo ra cái mà mình gọi là "bánh đà tạo nhu cầu" (demand generation flywheel):

• Mình tạo ra nội dung thu hút sự chú ý.
• Nội dung đó dẫn đến các cuộc trò chuyện tiếp cận.
• Các cuộc trò chuyện đó dẫn đến khách hàng.
• Khách hàng tạo ra kết quả.
• Kết quả trở thành lời chứng thực.
• Lời chứng thực làm cho nội dung của mình mạnh mẽ hơn.
• Và nội dung mạnh mẽ hơn làm cho việc tiếp cận của mình dễ dàng hơn.

Toàn bộ quá trình sẽ tăng tốc từ đó. Với 5 khách hàng trả 1.500 đô la mỗi tháng, mình sẽ có doanh thu 7.500 đô la mỗi tháng. Với 10 khách hàng, mình có thể đạt 15.000 đô la mỗi tháng với tỷ suất lợi nhuận 70-80% vì chi phí chủ yếu là công cụ AI. Điều này tương đương với khoảng 10.000 đô la lợi nhuận mỗi tháng.
Không có gì trong số này yêu cầu mình phải là người giỏi kỹ thuật nhất thế giới. Cuối cùng, nó chỉ yêu cầu mình giỏi trong việc chọn vấn đề có giá trị, xây dựng hệ thống đáng tin cậy và liên tục khiến khách hàng đồng ý.

Kết luận

Kỷ nguyên AI đang mở ra những cơ hội chưa từng có, nhưng đồng thời cũng thay đổi bản chất của những kỹ năng mang lại giá trị thực sự. Kỹ năng kỹ thuật, dù vẫn quan trọng ở nền tảng, đang dần mất đi tính độc quyền khi AI ngày càng thông minh và dễ sử dụng. Thay vào đó, ba kỹ năng cốt lõi – hiểu biết sâu sắc về kinh doanh và bán hàng, khả năng tạo ra nhu cầu, và tư duy hệ thống – đang nổi lên như những "lợi thế cạnh tranh" bền vững, giúp mình không chỉ tồn tại mà còn phát triển mạnh mẽ.

Mình tin rằng, bằng cách tập trung vào việc chẩn đoán vấn đề thực sự của khách hàng, xây dựng các hệ thống giải quyết vấn đề hiệu quả và truyền đạt giá trị một cách thuyết phục, mình sẽ trở thành một chuyên gia không thể thay thế. Hãy bắt đầu ngay hôm nay bằng cách chọn một ngành, nghiên cứu các vấn đề của nó, và xây dựng hệ thống của riêng mình. Chìa khóa không phải là biết cách sử dụng mọi công cụ AI, mà là biết cách sử dụng chúng để tạo ra giá trị kinh doanh thực sự. Đây chính là con đường dẫn đến thành công và lợi nhuận bền vững trong kỷ nguyên tự động hóa AI.