AI đã dần thâm nhập vào hoạt động kinh doanh hàng ngày và hầu hết các nhóm hiện nay đều dựa vào nó ở một mức độ nào đó. Tự động hóa giúp xử lý công việc lặp đi lặp lại, hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn và kiểm soát chi phí vận hành. Cho dù bạn đang tự xây dựng hệ thống hay làm việc với đối tác kỹ thuật như OSKI, mục tiêu vẫn giống nhau: triển khai AI theo cách phù hợp với quy trình làm việc hiện tại và mang lại kết quả đáng tin cậy. Hướng dẫn này xem xét khía cạnh thực tế của việc triển khai, phân tích cách lập kế hoạch, triển khai và mở rộng các giải pháp AI thực sự giúp công việc của nhóm bạn dễ dàng hơn.
Hiểu cách hoạt động của tự động hóa AI
Tự động hóa hỗ trợ bởi AI sử dụng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và phân tích dự đoán để thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi nỗ lực của con người. Các hệ thống này đọc dữ liệu, nhận biết mô hình và thực hiện hành động với sự giám sát tối thiểu. Không giống như tự động hóa dựa trên quy tắc truyền thống, AI có khả năng thích ứng. Nó học từ dữ liệu, phản ứng với các thay đổi và cải thiện theo thời gian.
Bạn sẽ tìm thấy các công cụ này trong hỗ trợ khách hàng, tiếp thị, bán hàng, tài chính, nhân sự, chuỗi cung ứng và kiểm soát chất lượng. Khi được triển khai hiệu quả, chúng cải thiện độ chính xác và tốc độ đồng thời giải phóng các nhóm để tập trung vào công việc đòi hỏi khả năng phán đoán hoặc sáng tạo.
Hợp tác với OSKI để tăng tốc triển khai AI
Trước khi đi sâu vào các phương pháp và khung làm việc, nhiều tổ chức bắt đầu bằng việc tìm kiếm đối tác có thể giúp họ di chuyển nhanh hơn. OSKI là một ví dụ về đội ngũ kỹ thuật mang lại cấu trúc, kiến trúc rõ ràng và giao hàng đáng tin cậy cho các dự án tự động hóa. Cách tiếp cận của họ hỗ trợ các công ty muốn áp dụng AI mà không phải tự mình đối mặt với mọi thách thức kỹ thuật. Đánh giá các đối tác có kinh nghiệm như OSKI ngay từ đầu trong quy trình giúp việc quyết định điều gì nên được xây dựng nội bộ và nơi chuyên môn bên ngoài có thể mang lại giá trị nhất trở nên dễ dàng hơn.
Lợi ích thực sự của việc áp dụng AI
AI có xu hướng mang lại những cải thiện có thể đo lường được theo thời gian. Các công ty báo cáo ít lỗi hơn, quy trình suôn sẻ hơn và tiết kiệm chi phí đáng kể, đặc biệt khi tự động hóa các quy trình làm việc thủ công hoặc lặp đi lặp lại. Hệ thống AI hoạt động liên tục, xử lý nhiều thông tin hơn và đưa ra quyết định nhanh hơn so với các nhóm con người có thể làm thủ công.
Chatbot cung cấp hỗ trợ ngay lập tức cho khách hàng, công cụ đề xuất cá nhân hóa nội dung và các mô hình dự đoán dự báo nhu cầu hoặc làm nổi bật rủi ro trước khi chúng leo thang. Khả năng mở rộng cũng trở nên dễ quản lý hơn, vì hệ thống AI có thể xử lý khối lượng công việc cao hơn mà không cần tăng nhân sự tương ứng. Chất lượng được cải thiện khi các nhiệm vụ tự động vẫn nhất quán và không bị ảnh hưởng bởi mệt mỏi.
Tìm kiếm cơ hội tự động hóa phù hợp
Bước đầu tiên là xác định quy trình nào là lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc hoặc dữ liệu nặng. Trung tâm dịch vụ CSKH hưởng lợi từ việc tự động hóa các câu hỏi thường gặp và định tuyến yêu cầu. Phòng tài chính thường tự động hóa xử lý hóa đơn, phân loại tài liệu và phát hiện gian lận. Đội ngũ bán hàng dựa vào AI để chấm điểm khách hàng tiềm năng, phân khúc và điều chỉnh chiến dịch. Các nhóm nhân sự tự động hóa quy trình sàng lọc hồ sơ và giới thiệu nhân viên mới.
Khi ưu tiên các dự án, hãy xem xét tác động kinh doanh tiềm năng, chất lượng và sự sẵn có của dữ liệu cũng như mức độ nỗ lực thủ công mà nhiệm vụ hiện đang yêu cầu. Bắt đầu với các sáng kiến khả thi, có thể đo lường và phù hợp với các mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn.
Các công nghệ và công cụ AI chính cần biết
Tự động hóa AI dựa vào một số công nghệ cốt lõi. Mỗi công nghệ đóng một vai trò khác nhau trong việc giúp hệ thống hiểu thông tin, đưa ra quyết định hoặc thực hiện các nhiệm vụ ở quy mô lớn.
| Công nghệ | Nơi được sử dụng | Giúp ích gì |
| NLP | Chatbot, phân tích cảm xúc, xử lý tài liệu | Giao tiếp rõ ràng hơn và xử lý nội dung nhanh hơn |
| Học máy | Dự đoán, đề xuất, phát hiện gian lận | Quyết định dựa trên dữ liệu và nhận dạng mô hình |
| Thị giác máy tính | Kiểm tra chất lượng, theo dõi hàng tồn kho, nhận dạng dựa trên hình ảnh | Kiểm tra tự động và cải thiện độ chính xác |
| Tự động hóa quy trình robot | Nhập dữ liệu, báo cáo, quy trình làm việc giữa các hệ thống | Giảm công việc thủ công và tiêu chuẩn hóa quy trình |
| Nhận dạng giọng nói | Trợ lý, phiên âm, phân tích cuộc gọi | Khả năng tiếp cận và thông tin chi tiết từ dữ liệu giọng nói |
Nền tảng AI đám mây cung cấp các mô hình được xây dựng sẵn giúp đơn giản hóa quá trình phát triển, trong khi các khung mã nguồn mở cung cấp cho các nhóm kỹ thuật nhiều quyền kiểm soát hơn. Nhiều tổ chức bắt đầu với RPA để đạt được thành công ban đầu trước khi mở rộng sang các chức năng AI nâng cao hơn.
Khung thực tế cho triển khai
Một kế hoạch có cấu trúc giúp việc triển khai AI dễ dự đoán hơn. Bắt đầu với các mục tiêu rõ ràng và chỉ số thành công có thể đo lường. Xây dựng một nhóm liên chức năng bao gồm các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, nhân viên CNTT, chuyên gia dữ liệu và hỗ trợ quản lý thay đổi.
Lập bản đồ các quy trình hiện có, ghi lại các điểm nghẽn và đánh giá hiệu suất cơ bản. Kiểm tra khả năng tiếp cận và chất lượng dữ liệu sớm, vì dữ liệu kém làm chậm mọi thứ. Chọn các công cụ và nền tảng phù hợp với cơ sở hạ tầng, ngân sách và kế hoạch dài hạn của bạn.
Bắt đầu với một dự án thử nghiệm được kiểm soát. Khi giải pháp chứng minh giá trị của nó, hãy mở rộng dần dần sang các lĩnh vực khác của tổ chức.
Chuẩn bị dữ liệu và quản trị
Hệ thống AI phụ thuộc vào dữ liệu tốt. Điều đó đòi hỏi quản trị, xác thực nhất quán và chuỗi trách nhiệm rõ ràng. Chính sách dữ liệu nên đề cập đến quyền riêng tư, tuân thủ, chất lượng và bảo mật.
Các bước tiền xử lý bao gồm làm sạch, lấp đầy khoảng trống, chuẩn hóa giá trị, chuyển đổi định dạng, xây dựng các tính năng hữu ích và tạo các bộ dữ liệu riêng biệt để đào tạo và thử nghiệm. Đầu tư vào nền tảng dữ liệu vững chắc dẫn đến hiệu suất mô hình tốt hơn và ít bất ngờ hơn sau này.
Tích hợp AI với các hệ thống hiện có
Để AI hoạt động hiệu quả, nó phải kết nối trơn tru với các công cụ và quy trình làm việc hiện tại. Bắt đầu bằng việc xác định tất cả các hệ thống sẽ trao đổi dữ liệu, chẳng hạn như CRM, ERP, nền tảng truyền thông và cơ sở dữ liệu nội bộ.
Chọn chiến lược tích hợp phù hợp với môi trường kỹ thuật của bạn. API mới cung cấp luồng dữ liệu theo thời gian thực, quy trình hàng loạt hoạt động cho các nhiệm vụ theo lịch trình và phần mềm trung gian giúp ích khi hệ thống cũ hơn hoặc bị phân mảnh. Xây dựng cho khả năng mở rộng và khả năng phục hồi. Kiểm tra trong các điều kiện tải khác nhau để đảm bảo hiệu suất nhất quán.
Chuẩn bị nhóm cho sự thay đổi
Con người cần sự hỗ trợ khi công nghệ mới gia nhập công việc hàng ngày của họ. Một số người có thể không chắc chắn hoặc lo lắng về cách tự động hóa ảnh hưởng đến vai trò của họ. Giao tiếp cởi mở về mục tiêu, kết quả dự kiến và cách trách nhiệm có thể thay đổi. Nhấn mạnh rằng AI được thiết kế để hỗ trợ công việc của họ, không phải thay thế nó.
Cung cấp đào tạo tập trung vào việc hiểu hành vi của hệ thống, giải thích đầu ra và xử lý các trường hợp ngoại lệ. Tạo các tài nguyên hỗ trợ như bàn trợ giúp hoặc nhóm người dùng để xây dựng sự tự tin và khuyến khích việc áp dụng.
Bảo trì và cải thiện hệ thống AI
Hệ thống AI đòi hỏi giám sát liên tục để duy trì hiệu quả. Theo dõi các chỉ số hiệu suất chính, độ chính xác của mô hình và tính khả dụng của hệ thống. Theo dõi sự trôi dạt của mô hình, nơi các thay đổi trong dữ liệu ảnh hưởng đến độ tin cậy của đầu ra. Đào tạo lại các mô hình khi cần thiết. Thu thập phản hồi từ nhân viên và tinh chỉnh quy trình làm việc theo thời gian. Các cải tiến liên tục giữ cho hệ thống phù hợp với nhu cầu kinh doanh thực tế.
Các thách thức triển khai phổ biến
Ngay cả các sáng kiến tự động hóa được lên kế hoạch tốt cũng gặp phải trở ngại và hầu hết trong số chúng không đáng ngạc nhiên khi bạn bắt đầu công việc. Những vấn đề này có thể quản lý được, nhưng chúng đòi hỏi sự chú ý sớm trong quy trình để việc triển khai diễn ra ổn định thay vì bị đình trệ giữa chừng.
Vấn đề chất lượng dữ liệu
Hệ thống AI chỉ có thể hoạt động tốt như dữ liệu mà chúng học được. Hồ sơ không đầy đủ, định dạng không nhất quán và thông tin lỗi thời thường xuất hiện như rào cản đầu tiên. Các nhóm thường cần đầu tư thời gian vào việc làm sạch, xác thực và tổ chức dữ liệu trước khi bất kỳ điều gì có ý nghĩa có thể được tự động hóa.
Tích hợp công cụ mới với hệ thống cũ
Nhiều doanh nghiệp vẫn dựa vào các nền tảng kế thừa chưa bao giờ được xây dựng với AI trong tâm trí. Việc có được các công cụ mới để giao tiếp với các hệ thống cũ hơn có thể khó khăn. Đôi khi điều đó có nghĩa là thêm phần mềm trung gian, tái cấu trúc quy trình làm việc hoặc triển khai tích hợp theo từng giai đoạn để giữ cho hoạt động ổn định.
Chuyên môn nội bộ hạn chế
Không phải nhóm nào cũng có các nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư học máy sẵn có, và điều đó hoàn toàn bình thường. Các dự án ban đầu thường yêu cầu hỗ trợ bên ngoài hoặc đào tạo có mục tiêu để nhóm nội bộ có thể hiểu cách hệ thống hoạt động và cuối cùng duy trì nó với sự tự tin.
Do dự hoặc kháng cự của nhân viên
Thay đổi ảnh hưởng đến mọi người khác nhau. Một số nhân viên lo lắng về việc thay đổi trách nhiệm hoặc mất quyền kiểm soát các nhiệm vụ quen thuộc. Giao tiếp rõ ràng, đào tạo thực hành và giải thích lợi ích thường giúp giảm bớt sự không chắc chắn và xây dựng sự ủng hộ trong toàn đội ngũ.
Khó khăn trong việc đo lường ROI ngay từ đầu
Lợi ích AI không phải lúc nào cũng xuất hiện ngay lập tức. Giai đoạn đầu của một dự án thường tập trung vào thiết lập, chuẩn bị dữ liệu và các thử nghiệm nhỏ. Nếu không có các chỉ số được xác định trước, việc theo dõi tiến độ trở nên khó khăn. Các nhóm làm tốt là những nhóm liên kết mọi sáng kiến với các mục tiêu có thể đo lường ngay từ đầu.
Vấn đề về khả năng mở rộng và hiệu suất
Một hệ thống có thể hoạt động hoàn hảo trong quá trình thử nghiệm nhưng chậm lại khi được triển khai trên toàn tổ chức. Lập kế hoạch cho quy mô, chạy các bài kiểm tra căng thẳng và sử dụng cơ sở hạ tầng điện toán đám mây linh hoạt giúp tránh các vấn đề hiệu suất bất ngờ khi khối lượng công việc thực tế tăng lên.
Nhận biết những thách thức này sớm mang lại cho bạn nhiều không gian hơn để chuẩn bị, điều chỉnh và giữ cho việc triển khai đúng hướng. Với nền tảng phù hợp, ngay cả những sáng kiến AI phức tạp cũng tiến triển theo cách có thể dự đoán và ổn định.
Hiểu chi phí và ROI
Chi phí thay đổi dựa trên độ phức tạp, nhu cầu dữ liệu và quy mô triển khai. Chi phí ban đầu bao gồm tài nguyên đám mây, cấp phép phần mềm, chuẩn bị dữ liệu và đào tạo. Chi phí liên tục bao gồm bảo trì, giám sát và cập nhật mô hình định kỳ.
Để đánh giá ROI, hãy xem xét tiết kiệm lao động, giảm lỗi, quy trình nhanh hơn, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và cơ hội cho doanh thu mới. Lợi ích thường tăng khi hệ thống trưởng thành và các nhóm điều chỉnh quy trình làm việc của họ.
Cân nhắc về bảo mật và đạo đức
Hệ thống AI tương tác với thông tin nhạy cảm, vì vậy các biện pháp bảo mật mạnh mẽ là cần thiết. Sử dụng mã hóa, kiểm soát truy cập, xác thực và kiểm toán thường xuyên. Tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và minh bạch về cách dữ liệu được sử dụng.
Công bằng và trách nhiệm giải trình có ý nghĩa. Giám sát sự thiên vị, ghi lại hành vi của mô hình và đảm bảo sự giám sát của con người đối với các quyết định ảnh hưởng đến khách hàng hoặc nhân viên. AI có trách nhiệm xây dựng lòng tin và giảm rủi ro.
Kết luận
Tự động hóa hỗ trợ bởi AI cung cấp cho các tổ chức một cách có ý nghĩa để đơn giản hóa quy trình, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Thành công phụ thuộc vào lập kế hoạch rõ ràng, thực hiện chu đáo và hỗ trợ cho những người sử dụng các hệ thống này hàng ngày.
Bắt đầu với các quy trình mang lại giá trị rõ ràng, chọn các công nghệ phù hợp với mức độ sẵn sàng của bạn và mở rộng dần dần. Khi các công cụ trưởng thành và các nhóm có được sự tự tin, AI trở thành một phần đáng tin cậy trong hoạt động hàng ngày, mang lại cả lợi ích ngắn hạn và dài hạn thông qua việc áp dụng có trách nhiệm và được quản lý tốt.
Câu hỏi thường gặp
Mất bao lâu để triển khai tự động hóa AI?
Các dự án đơn giản sử dụng các công cụ hiện có có thể mất từ hai đến ba tháng. Các giải pháp phức tạp hơn hoặc tùy chỉnh thường yêu cầu từ sáu đến mười hai tháng, tùy thuộc vào sự sẵn sàng của dữ liệu và nhu cầu tích hợp.
Tự động hóa AI thường có giá bao nhiêu?
Các triển khai nhỏ hơn có thể bắt đầu từ 10,000 đến 50,000 đô la. Các giải pháp doanh nghiệp quy mô lớn có thể đạt ngân sách cao hơn dựa trên phạm vi và tùy chỉnh.
Chúng ta có cần nhân viên AI chuyên dụng không?
Không phải lúc nào cũng vậy. Nhiều tổ chức bắt đầu với các công cụ dựa trên đám mây bao gồm chức năng tích hợp sẵn. Các nhà cung cấp cũng cung cấp hỗ trợ triển khai, cho phép các nhóm dần dần phát triển kỹ năng nội bộ.
Chúng ta đo lường thành công như thế nào?
Xem xét các chỉ số được xác định trong quá trình lập kế hoạch: ít lỗi hơn, tiết kiệm giờ lao động, chu kỳ nhanh hơn, năng suất cao hơn hoặc cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Hệ thống của chúng ta có tích hợp với các công cụ AI không?
Hầu hết các giải pháp AI hiện đại bao gồm API mới, trình kết nối hoặc phần mềm trung gian hoạt động với các nền tảng doanh nghiệp phổ biến. Luôn xem xét khả năng tích hợp trước khi chọn nhà cung cấp.
