ช่องว่างที่ขยายตัวอย่างเงียบเชียบระหว่าง 'ผู้ใช้ AI' และ 'ผู้ขับเคลื่อน AI'

ในโลกของการขายระหว่างประเทศ กำลังเกิดช่องว่างที่มองไม่เห็นขยายตัวขึ้นอย่างเงียบเชียบ เมื่อไม่นานมานี้ ผมได้สนทนากับพนักงานฝ่ายขายของบริษัทผลิตขนาดกลางรายหนึ่งผ่านช่องทางออนไลน์ เขาได้ระบายว่า:

"ผมใช้ ChatGPT ทุกวันครับ ทั้งแปลภาษา ทั้งร่างอีเมล แต่กลับรู้สึกว่าไม่ได้มีความได้เปรียบเหนือเพื่อนร่วมงานเลย ยิ่งทุกคนใช้กันหมด ผมกลับรู้สึกว่าตัวเองกำลังถูกกลืนหายไปในกระแสเหล่านั้นเสียมากกว่า"

ความรู้สึกนี้ เป็นสิ่งที่ผมได้ยินบ่อยขึ้นเรื่อยๆ ในช่วงหลังมานี้

การถกเถียงว่า "ใช้ AI เป็นหรือไม่" นั้นจบไปตั้งแต่ปี 2023 แล้ว แต่สิ่งที่กำลังขยายตัวอยู่ในขณะนี้คือช่องว่างอีกลักษณะหนึ่ง นั่นคือเส้นแบ่งที่มองไม่เห็นระหว่าง "ผู้ใช้ AI (AI Users)" และ "ผู้ขับเคลื่อน AI (AI Operators)"

'การใช้' กับ 'การขับเคลื่อน' คือทักษะที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง

การพิมพ์คำสั่ง (Prompt) ลงใน ChatGPT หรือ Copilot เพื่อรอรับคำตอบ นี่คือพฤติกรรมของ "ผู้ใช้"

ในทางกลับกัน "การขับเคลื่อน" นั้นต่างออกไป ตัวอย่างเช่น การเชื่อมต่อข้อมูลลูกค้าของบริษัทเข้ากับ API เพื่อส่งอีเมลที่ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ซื้อในต่างประเทศโดยอัตโนมัติ หรือการสร้างระบบทำรายงานการขายที่ส่งตรงไปยัง Slack ของผู้รับผิดชอบทุกสัปดาห์ สิ่งเหล่านี้คือการที่คนคนหนึ่งสามารถออกแบบและสร้างระบบขึ้นมาได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องขอความช่วยเหลือจากทีมไอที

"การใช้" คือการบริโภคเครื่องมือ แต่ "การขับเคลื่อน" คือการออกแบบกระบวนการทำงานโดยการรวมเครื่องมือเข้าด้วยกัน

ความแตกต่างนี้เริ่มสะท้อนออกมาให้เห็นอย่างเด่นชัดในผลลัพธ์ของงานแล้วในขณะนี้

เหตุใดผู้ที่เคยถูกเรียกว่า 'Prompt Engineer' ถึงเริ่มล้าสมัย

ในปี 2023 มีช่วงเวลาที่คนซึ่งใช้งาน ChatGPT ได้เก่งถูกยกย่องว่าเป็น "Prompt Engineer" ผมจำได้ว่าเวิร์กช็อปเกี่ยวกับการทำ Prompt Engineering นั้นได้รับความนิยมอย่างมากในญี่ปุ่น

อย่างไรก็ตาม โมเดลตั้งแต่ปี 2024 เป็นต้นมา ไม่ต้องการความซับซ้อนในการทำ Prompt เหมือนแต่ก่อนอีกต่อไป โมเดลอย่าง GPT-4o หรือ Claude 3.5 ขึ้นไป สามารถเข้าใจเจตนาของผู้ใช้อย่างแม่นยำแม้การสั่งการจะดูหยาบๆ ก็ตาม

ผลที่ตามมาคือ ความสามารถระหว่างคนที่ฝึกฝนเพียงวิธีการเขียนคำสั่ง กับคนที่คิดว่า "จะนำ AI ไปประกอบเข้ากับสิ่งใดเพื่อสร้างระบบการทำงานอัตโนมัติ" นั้นเริ่มทิ้งห่างกันมากขึ้น

แก่นแท้ของช่องว่าง: ความสามารถในการ 'ตัดสินใจ' และ 'การออกแบบ' งานขายต่างประเทศ

แล้วคนที่ "ขับเคลื่อน AI ได้" พวกเขาทำอะไรกันแน่?

จากการสังเกตการดำเนินงานในแพลตฟอร์ม Rinda สิ่งที่คนที่เป็น "AI Operators" มีเหมือนกันไม่ใช่แค่ความเชี่ยวชาญใน AI แต่เป็นความสามารถในการวิเคราะห์และทำให้กระบวนการทำงานมองเห็นภาพชัดเจน (Visualize)

ลองดูตัวอย่างจากพนักงานขายต่างประเทศรายหนึ่ง:

แม้เธอจะไม่ได้พูดภาษาอังกฤษหรือจีนได้อย่างคล่องแคล่ว แต่เธอก็สามารถสร้างระบบที่นำรายชื่อผู้เข้าชมงานนิทรรศการของบริษัทมาจับคู่กับข้อมูลจาก LinkedIn และสั่งการ (Trigger) ให้ส่งอีเมลติดตามผลผ่าน n8n (เครื่องมือจัดการอัตโนมัติแบบ No-code) ได้สำเร็จภายใน 3 สัปดาห์ ด้วยต้นทุนเกือบเป็นศูนย์

สิ่งที่เธอทำไม่ใช่ "การขอคำตอบที่ฉลาดจาก AI" แต่คือ "การเขียนพิมพ์เขียวสำหรับงาน" ว่าจะนำข้อมูลส่วนไหน ไปให้ใคร เมื่อไหร่ และอย่างไร โดย AI เป็นเพียงฟันเฟืองหนึ่งในพิมพ์เขียวนั้นเท่านั้น

"เอาเข้าจริง การเรียนรู้วิธีใช้ Zapier เปลี่ยนการทำงานของฉันได้มากกว่า ChatGPT เสียอีก"

นี่คือคำพูดที่ผมได้ยินเมื่อเดือนที่แล้วจากพนักงานวัย 30 กว่าๆ ที่ดูแลการบุกเบิกตลาดต่างประเทศด้วยตัวคนเดียวในบริษัทการค้าแห่งหนึ่งในโตเกียว

การรวมกันของ No-code และ AI คือประตูสู่การเป็น 'ผู้ขับเคลื่อน'

อุปสรรคทางเทคนิคไม่ได้สูงอย่างที่คิด

เครื่องมือ自动化แบบ No-code อย่าง Make (เดิมคือ Integromat), Zapier และ n8n สามารถเชื่อมต่อ API ได้โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม และโมเดล AI สามารถถูกเชื่อมต่อเข้ามาในฐานะหนึ่งใน "Node" ของเครื่องมือเหล่านี้ได้

ตัวอย่างเช่น นี่คือระบบ AI ที่คุณสามารถสร้างได้ตั้งแต่วันนี้:

หากได้รับอีเมลที่มีคำสำคัญ → ให้ AI สรุปประเด็น → แจ้งเตือนผ่าน Slack
ข้อมูลนามบัตรหลังงานนิทรรศการ (บันทึกเป็น CSV) → ให้ AI วิเคราะห์ประเภทธุรกิจและความสนใจ → ส่งอีเมลติดตามผลโดยแยกตามหมวดหมู่ธุรกิจ
ข้อมูลยอดขายรายสัปดาห์ → ให้ AI สร้างคอมเมนต์ → ทำรายงานส่งหัวหน้างานโดยอัตโนมัติ

ทั้งหมดนี้สามารถทดลองสร้างได้ภายในครึ่งวัน

รอยแยกที่เกิดขึ้นจริงในหน้างานขายต่างประเทศ

ช่องว่างระหว่าง "ผู้ใช้" และ "ผู้ขับเคลื่อน" นี้ เห็นได้ชัดโดยเฉพาะในภาคสนามของการขายต่างประเทศ

มีความแตกต่างที่ค่อนข้างน่ากังวลระหว่างบริษัทที่ยังคงพึ่งพาการจัดนิทรรศการในต่างประเทศหรือเส้นทางผ่านบริษัทการค้าแบบเดิมๆ กับบริษัทที่บุกเบิกผู้ซื้อต่างประเทศด้วยระบบดิจิทัลและมีกระบวนการขายที่เป็นอัตโนมัติ

รายงานจาก JETRO ระบุว่า อัตราการทำ Digital Marketing ในกลุ่ม SME ยังคงต่ำและยังคงพึ่งพาการจัดนิทรรศการ อย่างไรก็ตาม การสำรวจเดียวกันชี้ว่าสัดส่วนของบริษัทที่ตอบว่า "ใช้ SNS/Web" ในการหาคู่ค้ารายใหม่เริ่มมีเพิ่มขึ้น ยิ่งเป็นบริษัทขนาดเล็ก ยิ่งเห็นการแบ่งขั้วที่ชัดเจน

จากการพูดคุยกับบริษัทส่งออก เรามักจะได้ยินสองภาพขนานกันเสมอ คือฝ่ายหนึ่ง "ใช้เงินปีละหลายล้านเยนไปกับงานแฟร์ แต่การติดตามผลกลับทำได้ล่าช้าเพราะพึ่งพางานคน" ในขณะที่อีกฝ่าย "ใช้เงินค่าเครื่องมือเพียงเดือนละไม่กี่หมื่นเยน แต่สามารถสร้างความสัมพันธ์กับผู้ค้าส่งในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ได้ 10 แห่ง และได้เข้าเจรจาธุรกิจสำเร็จถึง 2 แห่ง"

SME กับการได้รับประโยชน์จากระบบอัตโนมัติ

สำหรับบริษัทที่มีทรัพยากรจำกัด "ไม่มีคนเพียงพอ" เคยเป็นข้ออ้างมาตรฐานในอดีต

แต่ในยุคที่กระบวนการงานต่างๆ สามารถทำอัตโนมัติได้มากขนาดนี้ การจะพูดว่า "ไม่มีทรัพยากรจึงทำไม่ได้" เริ่มเป็นข้ออ้างที่ฟังไม่ขึ้น

ผมไม่ได้หมายความว่า "ขอให้พยายามเข้า" แต่เป็นความจริงที่ว่า "หากคุณออกแบบกระบวนการได้ คุณก็สามารถสร้างระบบที่ทำงานได้แม้มีคนเพียงน้อยนิด"

ระบบงานอัตโนมัติไม่ใช่สิ่งที่มา "แทนที่ความพยายาม" แต่คือการ "เปลี่ยนทิศทางของความพยายาม" ต่างหาก

แล้วตอนนี้ควรทำอย่างไร?

เพื่อเปลี่ยนผ่านไปสู่การเป็น "ผู้ขับเคลื่อน" คุณไม่จำเป็นต้องสร้างระบบที่สมบูรณ์แบบตั้งแต่วันแรก คนที่ทำสำเร็จล้วนเริ่มจากสิ่งที่ "เล็กๆ และลองทำได้ภายใน 1 สัปดาห์" ทั้งสิ้น

ขั้นตอนที่ 1: เขียนรายการ 'สิ่งที่ทำซ้ำๆ' ในงานของคุณมา 3 อย่าง

ลองมองหาเนื้องานที่คุณทำในทุกสัปดาห์ที่ "ใช้การตัดสินใจเป็นศูนย์ แต่เป็นขั้นตอนตายตัว"

เช่น การส่งไฟล์ PDF ระบุสเปคสินค้าให้แก่ผู้ซื้อต่างชาติที่สอบถามเข้ามา หากเงื่อนไขชัดเจน งานนี้สามารถเป็นอัตโนมัติได้เกือบ 100%

ให้พนักงาน (มนุษย์) โฟกัสเฉพาะงานที่ต้องใช้การตัดสินใจ ส่วนงานที่เป็นขั้นตอนตายตัวให้ปล่อยเป็นหน้าที่ของเครื่องมือ แค่การจำแนกงานนี้ คุณก็จะได้พิมพ์เขียวชุดแรกแล้ว

ขั้นตอนที่ 2: ใช้เครื่องมือเดียวให้ 'พังไปข้างหนึ่ง'

ถ้าใช้ Zapier แผนฟรีสามารถสร้าง Zap (กฎอัตโนมัติ) ได้ 5 อัน ลองใส่ให้ครบ 5 อันทันที

ช่วงเวลาที่คุณติดขัด คือจุดเปลี่ยนของการเรียนรู้ ประสบการณ์ในการแก้ปัญหาด้วยตัวเองว่า "ทำไมมันถึงไม่ทำงาน" จะกลายเป็นทักษะการออกแบบของคุณ

การสร้างสิ่งที่ใช้งานได้จริงหนึ่งชิ้น มีค่ามากกว่าการดูวิดีโอสอนงาน 10 อันเสียอีก

ขั้นตอนที่ 3: ฝึกอธิบายให้ได้ว่า 'ให้ AI ทำอะไร'

หลายคนใช้ AI อยู่แต่มักจะอธิบายไม่ได้ว่า "เดี๋ยวนี้ AI กำลังทำอะไรอยู่"

คุณควรพูดได้ว่าไม่ใช่แค่ "ให้มันสรุป" แต่ต้องระบุได้ว่า "ให้สรุปด้วยฟอร์แมตนี้ ข้อมูลนี้ ในระดับความละเอียดนี้"

เมื่อคุณใช้วิธีการอธิบายเชิงตรรกะได้ คุณจะสามารถสอนผู้อื่นได้ และเมื่อสอนได้ ระบบก็จะขยายไปทั่วทั้งทีม "การอธิบายเป็นภาษาคนได้ชัดเจน" นี่แหละคือจุดตัดสำคัญระหว่างผู้ใช้และผู้ขับเคลื่อน

ช่องว่างนี้ไม่ใช่เรื่องน่าเศร้า แต่เป็นสัญญาณให้คุณริเริ่มก่อน

ความรู้สึกที่ว่า "ไม่รู้สึกว่าตัวเองได้เปรียบเพื่อนร่วมงาน" ที่ผมพูดถึงตอนต้นนั้น เป็นเรื่องที่จริงครึ่งเดียว

ในสถานการณ์ที่ทุกคนใช้ ChatGPT เหมือนกันหมด การที่คุณใช้เหมือนพวกเขาก็ไม่แปลกที่จะไม่เห็นความแตกต่าง แต่คนที่มีแนวคิดว่าจะ "นำ AI ไปประกอบกับอะไรและทำอะไรให้เป็นอัตโนมัติ" นั้นยังมีไม่มากนัก

แม้ใน Rinda เราพบว่าคนที่บอกว่า "ใช้ AI ทุกวัน" มีเพิ่มขึ้นมาก แต่คนที่ "ทำกระบวนการงานในส่วนหนึ่งให้เป็นอัตโนมัติ" ยังเป็นกลุ่มน้อยอยู่

นี่ไม่ใช่เรื่องที่น่ามองในแง่ลบ แต่เป็นเรื่องที่บอกว่าคุณยังมีโอกาสที่จะก้าวล้ำหน้าคนอื่น

ในช่วงที่ช่องว่างกำลังขยายตัวอย่าง "เงียบเชียบ" นี่แหละคือช่วงเวลาที่ลงมือทำได้ง่ายที่สุด หากรอให้มันกลายเป็นประเด็นที่ใครๆ ก็พูดถึง ต้นทุนในการตามให้ทันจะพุ่งสูงขึ้นอย่างมหาศาล

"ฉันเคยคิดว่าตัวเองไม่มีทักษะทางเทคนิค แต่ฉันพึ่งค้นพบว่าการออกแบบงาน กับการเขียนโค้ด มันแยกจากกัน"

นี่คือคำพูดของพนักงานฝ่ายขายต่างประเทศคนหนึ่งเมื่อ 6 เดือนก่อน ซึ่งตอนนี้สามารถทำระบบอัตโนมัติด้วย Zapier ได้ถึง 3 งานแล้ว

การมี "นิสัยในการวิเคราะห์และออกแบบงาน" สำคัญกว่าการเรียนรู้เทคโนโลยีในทันที และเราเชื่อว่านี่คือการลงทุนที่คุ้มค่าที่สุดในการแก้ปัญหาเรื่องช่องว่างที่กำลังเกิดขึ้น

ในโลกของการขายต่างประเทศ ความแตกต่างระหว่างคนที่เป็น "นักออกแบบกระบวนการ" กับ "นักบริโภคเครื่องมือ" จะยิ่งห่างกันออกไปเรื่อยๆ

จากขั้นตอนที่ "ให้ AI ช่วยทีละอย่าง" ไปสู่ขั้นตอนที่ "สร้างระบบอัตโนมัติในกระบวนการทั้งหมด" SME ที่ก้าวเดินขั้นตอนนี้ไปข้างหน้าแล้ว กำลังเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจน

หากใครกำลังเผชิญกับปัญหานี้อยู่ สามารถคอมเมนต์พูดคุยกันได้เลยครับ เรามาช่วยกันคิดว่างานไหนที่เริ่มเปลี่ยนเป็นระบบอัตโนมัติได้บ้าง

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Q1. ถ้ามีประสบการณ์การขายต่างประเทศน้อย สามารถสร้างระบบ AI อัตโนมัติได้ไหม?

A. ได้แน่นอนครับ สิ่งสำคัญไม่ใช่ทักษะการเขียนโปรแกรม แต่เป็น "ทักษะการออกแบบ" ว่างานส่วนไหน เวลาไหน และจะจัดการอย่างไร เพียงใช้เครื่องมือ No-code อย่าง Zapier หรือ Make คุณก็สามารถสร้างการติดตามผลผู้ซื้อต่างประเทศอัตโนมัติได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว เริ่มต้นจากรายการงานที่ทำซ้ำๆ ของคุณก่อนก็พอครับ

Q2. สำหรับ SME ที่ส่งออก ต้องใช้ต้นทุนเท่าไหร่ในการ導入 AI อัตโนมัติ?

A. หากเป็นก้าวแรก สามารถเริ่มได้เกือบฟรีครับ Zapier มีแผนฟรีให้สร้างกฎได้ 5 ชุด และ n8n สามารถใช้เวอร์ชันติดตั้งเองได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย มี SME หลายแห่งที่ใช้เงินค่าเครื่องมือเพียงหลักเดือนละไม่กี่หมื่นเยน ก็สามารถติดต่อกับผู้ซื้อในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้จนนำไปสู่การเจรจาธุรกิจได้จริง

Q3. สำหรับการขายต่างประเทศ ความแตกต่างระหว่าง "ผู้ใช้" กับ "ผู้ขับเคลื่อน" AI คืออะไร?

A. "ผู้ใช้" คือการใช้เครื่องมือแยกชิ้น เช่น ให้ ChatGPT แปลงานหรือช่วยร่างอีเมล ส่วน "ผู้ขับเคลื่อน" คือการออกแบบและสร้างระบบงานที่เชื่อมโยงทั้งข้อมูลผู้ซื้อต่างประเทศ การโต้ตอบ และการติดตามผลให้เป็นกระบวนการอัตโนมัติได้ด้วย AI ซึ่งส่วนหลังนี้ต้องใช้ทักษะการคิดเชิงจัดระบบมากกว่าทักษะทางเทคนิค

เมื่อคุ้นเคยกับการขายต่างประเทศในระดับบุคคลแล้ว ก้าวถัดไปคือ B2B ลองสร้างธุรกิจให้สเกลขึ้นด้วยระบบอัตโนมัติสำหรับการขายเชิงองค์กรกันดีไหม?

เริ่มก้าวแรกไปกับ Rinda เลยวันนี้! Rinda | B2B Global Sales AI Agent สำหรับการขยายธุรกิจสู่ต่างประเทศ สำหรับการปรึกษาหรือสอบถาม สามารถติดต่อหาเราได้ทาง LINE ได้เลยครับ Add LINE friend