10 ví dụ về AI trong doanh nghiệp giúp chuyển đổi quy trình làm việc

Mỗi ngày, doanh nghiệp phải xử lý khối lượng lớn thông tin và công việc, khiến những việc quan trọng dễ bị chậm trễ. AI giúp các nhóm xử lý một phần khối lượng công việc này nhanh hơn, đồng thời duy trì sự tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn. AI có thể hỗ trợ nghiên cứu, theo dõi cập nhật, sắp xếp thông tin và biến ý tưởng thành các tài sản hữu ích cho doanh nghiệp. Khám phá các ví dụ về AI trong doanh nghiệp trong bài viết này để tìm hiểu những cách thiết thực giúp AI phù hợp với quy trình làm việc hiện đại.

AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực, từ dịch vụ khách hàng và tiếp thị đến phân tích dữ liệu và quản lý rủi ro. Các ví dụ về ứng dụng AI trong doanh nghiệp dưới đây cho thấy những nhóm khác nhau có thể dùng AI để giảm công việc thủ công, tìm ra thông tin chuyên sâu hữu ích và cải thiện quy trình hằng ngày như thế nào.

Với nhiều cách ứng dụng AI, việc xem xét các tác vụ thực tế trong doanh nghiệp sẽ hữu ích hơn là chỉ nhìn vào công nghệ. Những ví dụ về việc sử dụng AI trong doanh nghiệp sau đây cho thấy các công ty có thể dùng AI để giải quyết thách thức hằng ngày, tiết kiệm thời gian và hỗ trợ quy trình làm việc hiệu quả hơn.

AI đang thay đổi dịch vụ khách hàng bằng cách giúp doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu của khách hàng nhanh hơn và hiệu quả hơn. Các công cụ ứng dụng AI có thể hiểu câu hỏi của khách hàng, đưa ra câu trả lời tức thì và hỗ trợ đội ngũ chăm sóc khách hàng xử lý lượng lớn yêu cầu. Khi tự động hóa các tương tác lặp lại, doanh nghiệp có thể rút ngắn thời gian phản hồi, đồng thời để các tác tử con người tập trung vào những vấn đề phức tạp hơn cần sự quan tâm trực tiếp.

Ứng dụng chính

• Chatbot AI hỗ trợ tức thì: Trả lời các câu hỏi thường gặp, cung cấp thông tin sản phẩm và hướng dẫn khách hàng xử lý sự cố cơ bản.

• Phân loại phiếu yêu cầu tự động: Phân loại yêu cầu của khách hàng theo chủ đề, mức độ khẩn cấp hoặc phòng ban để rút ngắn thời gian phản hồi.

• Gợi ý phản hồi bằng AI: Tạo bản nháp phản hồi được cá nhân hóa dựa trên lịch sử khách hàng và ngữ cảnh cuộc trò chuyện.

• Phân tích cảm xúc của khách hàng: Phân tích phản hồi và cuộc trò chuyện để xác định những mối quan ngại của khách hàng và cải thiện chất lượng dịch vụ.

Ví dụ thực tế: Autodesk dùng AI để xử lý các yêu cầu của khách hàng

Autodesk đã phát triển một tác tử dịch vụ khách hàng ảo bằng IBM Watson Assistant. AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu để hiểu ý định và ngữ cảnh của các yêu cầu từ khách hàng, rồi tự động đưa ra câu trả lời. Theo nghiên cứu tình huống do IBM công bố, tác tử ảo này hỗ trợ khoảng 100.000 cuộc trò chuyện mỗi tháng và nhận diện 60 trường hợp sử dụng riêng biệt, giúp các đội ngũ dịch vụ khách hàng tập trung vào những yêu cầu phức tạp hơn.

AI tạo sinh giúp doanh nghiệp tạo nội dung tiếp thị hiệu quả hơn mà vẫn duy trì tính nhất quán trên các kênh khác nhau. Đội ngũ tiếp thị có thể dùng AI để lên ý tưởng, soạn thảo nội dung, điều chỉnh thông điệp cho các nhóm đối tượng khác nhau và đẩy nhanh quy trình sáng tạo. Thay vì bắt đầu từ con số không, các nhóm có thể sử dụng AI như một đối tác sáng tạo để hỗ trợ lập kế hoạch chiến dịch và sản xuất nội dung.

Ứng dụng chính

• Tạo bài viết blog và bài báo: Tạo dàn ý nội dung, bản nháp, bản tóm tắt và tài liệu tập trung vào SEO.

• Sáng tạo nội dung mạng xã hội: Tạo chú thích, ý tưởng bài đăng và ý tưởng chiến dịch cho các nền tảng khác nhau.

• Tối ưu hóa tiếp thị qua email: Soạn email cá nhân hóa và điều chỉnh thông điệp theo từng phân khúc khách hàng.

• Tạo và thử nghiệm nội dung quảng cáo: Tạo nhiều phiên bản tiêu đề, mô tả và thông điệp quảng bá.

Ví dụ thực tế: Coca-Cola dùng AI tạo sinh cho các chiến dịch sáng tạo

Coca-Cola đã ra mắt Create Real Magic, một nền tảng ứng dụng AI do OpenAI và Bain & Company phát triển. Chiến dịch này cho phép người dùng tạo tác phẩm nghệ thuật nguyên bản bằng các tài sản thương hiệu của Coca-Cola và AI tạo sinh. Sau đó, Coca-Cola mở rộng việc sử dụng AI tạo sinh sang các chiến dịch dịp lễ và những trải nghiệm sáng tạo khác dành cho người tiêu dùng.

AI giúp đội ngũ bán hàng nâng cao hiệu quả bằng cách phân tích thông tin khách hàng, tự động hóa các tác vụ lặp lại và cung cấp thông tin chuyên sâu trong suốt quy trình bán hàng. Từ việc xác định khách hàng tiềm năng đến chuẩn bị nội dung tiếp cận được cá nhân hóa, AI giúp nhân viên bán hàng dành ít thời gian hơn cho công việc hành chính và nhiều thời gian hơn để xây dựng mối quan hệ với khách hàng.

Ứng dụng chính

• Chấm điểm và sàng lọc khách hàng tiềm năng: Phân tích hành vi khách hàng để xác định các khách hàng tiềm năng có khả năng chuyển đổi cao.

• Tự động hóa email bán hàng: Tạo email tiếp cận cá nhân hóa và tin nhắn theo dõi.

• Tóm tắt cuộc họp và hạng mục cần thực hiện: Trích xuất các điểm chính từ cuộc trò chuyện bán hàng và tạo tác vụ theo dõi.

• Dự báo bán hàng: Phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng bán hàng trong tương lai.

Ví dụ thực tế: KPN dùng AI để hỗ trợ đội ngũ bán hàng

KPN đã triển khai Microsoft 365 Copilot for Sales cùng Salesforce để hỗ trợ đội ngũ tiếp thị và bán hàng. Công ty sử dụng các công cụ AI để hỗ trợ tạo và sàng lọc khách hàng tiềm năng, tự động hóa các tác vụ thường lệ, cải thiện chất lượng dữ liệu khách hàng và hỗ trợ đề xuất bán hàng. KPN bắt đầu bằng một thử nghiệm khái niệm với sự tham gia của 50 nhân viên tiếp thị và bán hàng.

Doanh nghiệp tạo ra lượng lớn dữ liệu mỗi ngày, nhưng chuyển những thông tin đó thành thông tin chuyên sâu hữu ích có thể là một thách thức. AI giúp doanh nghiệp phân tích các tập dữ liệu phức tạp, nhận diện mẫu và phát hiện những xu hướng có thể không rõ ràng khi phân tích thủ công. Nhờ đó, các nhóm có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn và hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường cũng như hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Ứng dụng chính

• Báo cáo tự động: Tóm tắt dữ liệu kinh doanh và tạo báo cáo nhanh hơn.

• Phân tích xu hướng: Xác định những thay đổi trong hành vi khách hàng và điều kiện thị trường.

• Phân tích dự báo: Dự báo nhu cầu, hiệu quả bán hàng và các kết quả trong tương lai.

• Tóm tắt dữ liệu: Chuyển đổi các tập dữ liệu lớn thành những thông tin chuyên sâu rõ ràng cho doanh nghiệp.

Ví dụ thực tế: Wipro Enterprises dùng AI để tạo thông tin chuyên sâu về bán hàng

Wipro Enterprises đã xây dựng một nền tảng chuyển đổi bán hàng bằng Vertex AI và BigQuery. Công cụ đề xuất của nền tảng phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ, xu hướng mua sắm tại địa phương và sức mua của từng điểm bán để đưa ra đề xuất sản phẩm cho đội ngũ bán hàng. Google Cloud cho biết cách tiếp cận này đã tăng số dòng sản phẩm tại mỗi điểm bán lẻ từ 15% đến 20%.

Tự động hóa bằng AI giúp doanh nghiệp tinh gọn các hoạt động hằng ngày bằng cách giảm bớt công việc thủ công lặp lại và nâng cao hiệu quả quy trình làm việc. Không giống tự động hóa truyền thống vốn tuân theo các quy tắc cố định, AI có thể hiểu thông tin, đưa ra quyết định và thích ứng với những tình huống khác nhau. Nhờ đó, các nhóm có thể tự động hóa những quy trình phức tạp hơn giữa các phòng ban.

Ứng dụng chính

• Xử lý tài liệu: Trích xuất thông tin từ hóa đơn, hợp đồng và tài liệu doanh nghiệp.

• Tự động hóa tác vụ: Xử lý các tác vụ lặp lại như lên lịch, lập báo cáo và nhắc việc.

• Điều phối quy trình làm việc: Kết nối các bước khác nhau trong quy trình kinh doanh và giảm việc bàn giao thủ công.

• Truy xuất thông tin: Nhanh chóng tìm dữ liệu liên quan từ các nguồn nội bộ.

Ví dụ thực tế: BMW Group dùng AI tạo sinh để tự động hóa việc rà soát mua sắm

BMW Group đã hợp tác với AWS và Boston Consulting Group để phát triển Offer Analyst, một giải pháp AI tạo sinh dành cho hoạt động mua sắm. Công cụ này giúp các nhóm mua sắm phân tích chào hàng của nhà cung cấp và tinh gọn quy trình vốn trước đây đòi hỏi nhiều công sức thủ công và điều phối.

Trợ lý AI đang trở thành công cụ giá trị giúp nâng cao năng suất nhân viên và cộng tác nội bộ. Khi được kết nối với các nguồn tri thức của công ty, AI có thể giúp nhân viên nhanh chóng tìm câu trả lời, hiểu quy trình và hoàn thành công việc hằng ngày. Điều này giảm thời gian tìm kiếm thông tin, để các nhóm tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.

Ứng dụng chính

• Tìm kiếm tri thức doanh nghiệp: Tìm thông tin từ tài liệu và cơ sở dữ liệu nội bộ.

• Hỗ trợ nhân viên mới: Trả lời các câu hỏi thường gặp về chính sách và quy trình của công ty.

• Hỗ trợ cuộc họp: Tóm tắt nội dung thảo luận và lập các hạng mục cần thực hiện.

• Trợ lý hỗ trợ nội bộ: Giúp nhân viên giải đáp các vấn đề về nhân sự, CNTT và vận hành.

Ví dụ thực tế: Starbucks dùng AI tạo sinh để hỗ trợ nhân viên

Starbucks đã giới thiệu Green Dot Assist, một trợ lý ảo ứng dụng AI tạo sinh dành cho nhân viên tại các cửa hàng cà phê. Nhân viên pha chế có thể đặt câu hỏi qua iPad tại cửa hàng và nhận câu trả lời theo lối hội thoại về công thức, quy trình thường nhật, tiêu chuẩn phục vụ, hướng dẫn quản lý hàng tồn kho và các thông tin vận hành khác. Starbucks ban đầu thí điểm công cụ này tại 35 cửa hàng cà phê.

AI đang giúp các nhóm nhân sự cải thiện quy trình tuyển dụng và quản lý các hoạt động liên quan đến nhân viên hiệu quả hơn. Bằng cách phân tích thông tin ứng viên và tự động hóa các tác vụ hành chính, AI có thể giảm khối lượng công việc của chuyên viên nhân sự, đồng thời hỗ trợ lập kế hoạch nhân sự và cải thiện trải nghiệm của nhân viên.

Ứng dụng chính

• Sàng lọc hồ sơ: Xác định các ứng viên có kỹ năng phù hợp với yêu cầu công việc.

• Lên lịch phỏng vấn: Tự động hóa việc giao tiếp và quản lý lịch.

• Phát triển nhân viên: Đề xuất các tài nguyên đào tạo được cá nhân hóa.

• Phân tích lực lượng lao động: Xác định xu hướng tuyển dụng và nhu cầu nhân sự.

Ví dụ thực tế: Silver Egg Technology dùng AI tạo sinh để sàng lọc hồ sơ ứng viên

Silver Egg Technology hợp tác với IBM để thử nghiệm watsonx.ai trong việc sàng lọc hồ sơ ứng viên theo mô tả công việc. Công ty cung cấp các CV mẫu và mô tả công việc để hệ thống đánh giá ứng viên và xác định những người có khả năng phù hợp. IBM cho biết thử nghiệm khả thi này cho thấy tiềm năng rút ngắn 75% thời gian tuyển dụng.

AI giúp doanh nghiệp xây dựng chuỗi cung ứng thông minh và linh hoạt hơn bằng cách phân tích mô hình nhu cầu, tối ưu hóa nguồn lực và dự đoán các gián đoạn có thể xảy ra. Doanh nghiệp có thể dùng AI để cải thiện quản lý hàng tồn kho, giảm chi phí vận hành và đưa ra quyết định nhanh hơn trong toàn bộ quy trình logistics và mua sắm.

Ứng dụng chính

• Dự báo nhu cầu: Dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai và các thay đổi theo mùa.

• Tối ưu hóa hàng tồn kho: Duy trì mức tồn kho phù hợp và giảm lãng phí.

• Lập kế hoạch logistics: Cải thiện tuyến giao hàng và hiệu quả vận chuyển.

• Quản lý nhà cung cấp: Phân tích hiệu suất và rủi ro của nhà cung cấp.

Ví dụ thực tế: Amazon dùng AI để dự báo nhu cầu sản phẩm

Amazon sử dụng AI và công nghệ máy học thông qua Supply Chain Optimization Technologies (SCOT) để dự báo nhu cầu và xác định nên dự trữ sản phẩm nào, với số lượng bao nhiêu và tại những cơ sở hoàn tất đơn hàng nào. Amazon cho biết các hệ thống của họ dự báo nhu cầu cho hàng trăm triệu sản phẩm mỗi ngày. Mô hình dự báo mới hơn của hãng cũng xem xét các yếu tố như thời tiết và lịch ngày lễ khi dự đoán nhu cầu theo khu vực.

AI hỗ trợ các nhóm sản phẩm trong suốt quá trình phát triển, từ nghiên cứu nhu cầu khách hàng đến xây dựng ý tưởng ban đầu và cải thiện thiết kế. Bằng cách phân tích phản hồi và tạo ra ý tưởng, AI giúp doanh nghiệp khám phá nhiều khả năng hơn và đưa sản phẩm ra thị trường hiệu quả hơn.

Ứng dụng chính

• Phân tích nghiên cứu khách hàng: Xác định nhu cầu của người dùng từ đánh giá và phản hồi.

• Lên ý tưởng sản phẩm: Tạo ra các ý tưởng mới dựa trên cơ hội thị trường.

• Tạo nguyên mẫu: Nhanh chóng tạo các phiên bản ban đầu của ý tưởng sản phẩm.

• Cải thiện thiết kế: Đề xuất điều chỉnh dựa trên sở thích của người dùng.

Ví dụ thực tế: Mabe dùng công nghệ máy học để cải thiện việc phát triển sản phẩm

Mabe, một nhà sản xuất thiết bị gia dụng lớn, sử dụng công nghệ máy học và trực quan hóa dữ liệu để phân tích dữ liệu cảm biến từ các sản phẩm đang được sử dụng. Công ty dùng những thông tin này để hiểu cách khách hàng sử dụng thiết bị, dự đoán các hỏng hóc có thể xảy ra và định hướng việc phát triển các mẫu sản phẩm mới. Siemens cho biết phương pháp này đã giúp Mabe cải thiện quy trình phát triển sản phẩm và xây dựng các chiến lược phát triển hiệu quả hơn.

AI giúp doanh nghiệp nhận diện rủi ro tiềm ẩn bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu và phát hiện các mô hình bất thường. Từ giao dịch tài chính đến giám sát an ninh mạng, AI có thể giúp tổ chức ứng phó với các mối đe dọa nhanh hơn và cải thiện toàn bộ quy trình quản lý rủi ro.

Ứng dụng chính

• Phát hiện gian lận: Xác định các giao dịch đáng ngờ và hoạt động bất thường.

• Giám sát an ninh mạng: Phát hiện các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn.

• Đánh giá rủi ro: Phân tích dữ liệu để dự đoán các rủi ro kinh doanh có thể xảy ra.

• Giám sát tuân thủ: Rà soát tài liệu và hoạt động theo các yêu cầu pháp lý.

Ví dụ thực tế: Mastercard dùng AI để phát hiện gian lận thanh toán

Mastercard sử dụng AI và công nghệ máy học để phân tích hoạt động thanh toán, hỗ trợ phát hiện gian lận theo thời gian thực và ra quyết định về rủi ro. Giải pháp Transaction Risk Management của hãng, vận hành bằng Brighterion AI của Mastercard, đánh giá giao dịch theo thời gian thực để nhận diện gian lận tiềm ẩn, đồng thời giúp giảm các cảnh báo sai. Mastercard cho biết công nghệ này có thể phát hiện thêm tới 40% trường hợp gian lận, với tác động tối thiểu đến trải nghiệm khách hàng.

Khi đã thấy AI có thể hỗ trợ nhiều mảng khác nhau của doanh nghiệp, giá trị thực sự nằm ở việc đưa các năng lực đó vào thực tế. Các nhóm cần công cụ xử lý được công việc phức tạp mà không làm tăng thêm các bước trong quy trình hằng ngày.

Kimi Work mang đến cho các nhóm một cách thiết thực để sử dụng AI cho nghiên cứu, sáng tạo nội dung, phân tích và các tác vụ đòi hỏi cao khác. Công cụ này có thể giúp nhân viên xử lý lượng lớn thông tin và chuyển chúng thành các đầu ra rõ ràng, hữu ích. Các nhóm cũng có thể dùng công cụ này để hỗ trợ cộng tác và xử lý công việc phức tạp hiệu quả hơn. Nhờ đó, Kimi Work là một lựa chọn hữu ích cho các doanh nghiệp muốn đưa AI vào quy trình làm việc hằng ngày.

Công việc kinh doanh phức tạp thường bao gồm nhiều bước, công cụ và nguồn thông tin. Kimi Work giúp kết nối các bước này để các nhóm dành ít thời gian hơn cho việc quản lý quy trình và nhiều thời gian hơn để tận dụng kết quả. Dưới đây là các tính năng chính hỗ trợ những quy trình làm việc này.

• Chuyển mục tiêu kinh doanh thành nhiệm vụ hoàn thành: Kimi Work giúp doanh nghiệp đi từ việc xác định mục tiêu đến đạt được kết quả. Chỉ cần cung cấp mục tiêu kinh doanh và kết quả mong muốn, công cụ này có thể phân chia công việc, lập kế hoạch các bước cần thiết, thực hiện nhiệm vụ và theo dõi tiến độ mà người dùng không cần tự đưa ra mọi chỉ dẫn.

• Thực hiện nghiên cứu phức tạp với nhiều tác tử AI: Kimi Work sử dụng Agent Swarm để xử lý nghiên cứu kinh doanh phức tạp bằng nhiều tác tử AI làm việc song song. Công cụ này có thể chia một nhiệm vụ nghiên cứu rộng thành các mảng khác nhau, như phân tích đối thủ cạnh tranh, thông tin chuyên sâu về khách hàng, nghiên cứu giá và xu hướng thị trường, rồi tổng hợp các phát hiện thành một phân tích toàn diện.

• Làm việc với bối cảnh và dữ liệu doanh nghiệp của bạn: Kimi Work có thể hiểu bối cảnh doanh nghiệp của bạn khi làm việc với tệp cục bộ, thư mục, tài nguyên web và cơ sở dữ liệu chuyên nghiệp. Nhờ đó, công cụ này có thể phân tích các tài liệu kinh doanh liên quan và tạo đầu ra dựa trên thông tin thực tế của bạn, thay vì đưa ra phản hồi chung chung.

• Tạo các sản phẩm bàn giao sẵn sàng sử dụng: Kimi Work biến nghiên cứu, phân tích và ý tưởng thành các tài sản kinh doanh thiết thực. Công cụ này có thể hỗ trợ tạo báo cáo, bản trình bày, bảng tính, trang web và mã mà các nhóm có thể tiếp tục chỉnh sửa, chia sẻ và sử dụng trong quy trình làm việc hằng ngày.

• Tự động hóa việc theo dõi hoạt động kinh doanh liên tục: Kimi Work giúp doanh nghiệp cập nhật các thay đổi quan trọng thông qua quy trình làm việc theo lịch. Công cụ này có thể thường xuyên theo dõi đối thủ cạnh tranh, xu hướng thị trường, tín hiệu khách hàng và chỉ số kinh doanh, sau đó sắp xếp thông tin thu thập được thành các bản cập nhật có cấu trúc để hỗ trợ việc ra quyết định liên tục.

• Xây dựng bảng điều khiển tương tác và tiện ích trên máy tính: Kimi Work có thể biến nhu cầu kinh doanh thành các bảng điều khiển và tiện ích được cá nhân hóa bằng prompt ngôn ngữ tự nhiên. Người dùng có thể tạo các chế độ xem tương tác về cập nhật thị trường, hoạt động của đối thủ cạnh tranh, tiến độ dự án và chỉ số tài chính, sau đó chú thích hoặc chọn các khu vực cụ thể để tinh chỉnh thêm, đồng thời ghim các tiện ích thường dùng lên màn hình máy tính để truy cập nhanh.

Việc triển khai AI hiệu quả nhất khi doanh nghiệp xem đây là một quá trình liên tục, thay vì một lần nâng cấp công nghệ. Mục tiêu là tìm ra các cơ hội thiết thực, thử nghiệm những gì hiệu quả và xây dựng sự tin tưởng trước khi mở rộng AI trên toàn tổ chức. Hãy áp dụng các bước sau để tạo lộ trình suôn sẻ hơn từ thử nghiệm AI đầu tiên đến việc ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp.

• Xác định các trường hợp ứng dụng AI có tác động lớn

Hãy bắt đầu bằng cách tìm những nhiệm vụ tốn nhiều thời gian, có tính lặp lại hoặc thường xuyên gây chậm trễ. Ưu tiên các lĩnh vực mà AI có thể giải quyết một vấn đề kinh doanh rõ ràng và mang lại lợi ích đo lường được. Điều này giúp các nhóm tập trung nỗ lực vào những thay đổi có thể tạo ra khác biệt thực sự.

• Đặt mục tiêu và chỉ số thành công rõ ràng

Hãy xác định điều bạn muốn AI cải thiện trước khi chọn công cụ hoặc khởi động dự án. Đặt các chỉ số thực tế như thời gian tiết kiệm được, chi phí giảm, thời gian phản hồi nhanh hơn hoặc chất lượng đầu ra được cải thiện. Các mục tiêu rõ ràng giúp dễ dàng đo lường tiến độ và xác định liệu dự án có mang lại giá trị hay không.

• Đánh giá chất lượng và khả năng sẵn có của dữ liệu

AI hoạt động tốt hơn khi có thể truy cập dữ liệu doanh nghiệp liên quan, chính xác và được tổ chức tốt. Hãy rà soát thông tin mà doanh nghiệp đang có, đồng thời xác định các hồ sơ còn thiếu, lỗi thời, trùng lặp hoặc khó truy cập. Giải quyết sớm những vấn đề này có thể nâng cao chất lượng và độ tin cậy của kết quả do AI tạo ra.

• Bắt đầu bằng một dự án thí điểm nhỏ

Hãy chọn một trường hợp ứng dụng có thể quản lý và thử nghiệm trước với một nhóm, quy trình hoặc bộ phận quy mô hạn chế. Dự án thí điểm nhỏ giúp nhân viên có cơ hội nhận diện vấn đề, chia sẻ phản hồi và hiểu cách công nghệ vận hành. Hãy dùng những gì đã học được để cải thiện trước khi đưa AI vào các quy trình làm việc lớn hơn.

• Chọn công cụ phù hợp với ngân sách

So sánh các công cụ AI dựa trên tính năng, giá cả, khả năng mở rộng, tính bảo mật và mức độ tương thích với quy trình làm việc hiện có. Hãy cân nhắc cả chi phí hiện tại lẫn các khoản chi tiềm năng khi mức sử dụng tăng trong toàn tổ chức. Tránh chi trả cho các khả năng nâng cao mà nhóm của bạn hiện chưa cần hoặc chưa sử dụng.

• Đào tạo nhân viên làm việc với AI

Nhân viên cần được hướng dẫn thực tế về cách sử dụng hiệu quả các công cụ AI và hiểu những điểm mà phán đoán của con người vẫn đóng vai trò quan trọng. Hãy đào tạo về cách viết prompt hữu ích, kiểm tra thông tin do AI tạo ra, bảo vệ dữ liệu doanh nghiệp và xử lý kết quả không chính xác.

• Theo dõi kết quả và mở rộng dần

Hãy tiếp tục theo dõi hiệu suất sau khi triển khai một quy trình làm việc AI để xem liệu quy trình đó có đáp ứng các mục tiêu ban đầu hay không. Rà soát các chỉ số, thu thập phản hồi của nhân viên và tìm những vấn đề không lường trước có thể cần được xử lý. Khi một dự án liên tục mang lại giá trị, hãy từng bước mở rộng sang các nhóm và quy trình khác.

AI có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, quản lý thông tin hiệu quả và đơn giản hóa công việc hằng ngày. Lựa chọn các trường hợp ứng dụng thiết thực và bắt đầu từ quy mô nhỏ sẽ giúp việc áp dụng dễ quản lý hơn. Những ví dụ về AI trong doanh nghiệp này cho thấy công nghệ có thể hỗ trợ cả các nhiệm vụ thường nhật lẫn phức tạp. Kimi Work giúp đưa AI vào quy trình làm việc của doanh nghiệp và xử lý các nhiệm vụ đòi hỏi cao hiệu quả hơn. Để có các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật chặt chẽ hơn, hãy đăng ký Kimi Business để sử dụng các năng lực AI được thiết kế theo nhu cầu doanh nghiệp.