5 quy trình có thể ứng dụng AI ngay trong doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo không còn chỉ dành cho các tập đoàn lớn hoặc những dự án công nghệ phức tạp. Ngày nay, doanh nghiệp có thể ứng dụng AI vào nhiều công việc quen thuộc như xử lý email, tổng hợp báo cáo, hỗ trợ khách hàng và quản lý tài liệu.

Tuy nhiên, doanh nghiệp không nhất thiết phải ứng dụng AI cho toàn bộ hoạt động ngay từ đầu. Cách tiếp cận thực tế hơn là lựa chọn một số quy trình có tần suất cao, tiêu tốn nhiều thời gian và dễ đo lường kết quả để thử nghiệm trước.

Dưới đây là 5 quy trình doanh nghiệp có thể cân nhắc ứng dụng AI trong giai đoạn đầu.

1. Xử lý email và giao tiếp nội bộ

Email là công cụ giao tiếp quan trọng trong hầu hết doanh nghiệp. Nhân viên kinh doanh, hành chính, nhân sự và quản lý thường phải dành nhiều thời gian để đọc, soạn và phản hồi email mỗi ngày.

AI có thể hỗ trợ nhiều bước trong quy trình này.

AI có thể hỗ trợ những gì?

• Tạo bản nháp email từ các ý chính
• Tóm tắt chuỗi email dài
• Điều chỉnh giọng điệu chuyên nghiệp hơn
• Rút gọn nội dung dài dòng
• Xác định câu hỏi hoặc yêu cầu cần phản hồi
• Soạn email nhắc việc
• Chuyển nội dung trao đổi thành checklist
• Hỗ trợ viết email bằng nhiều ngôn ngữ

Ví dụ, thay vì tự viết toàn bộ email, nhân viên có thể nhập yêu cầu:

“Viết email xác nhận lịch họp với khách hàng vào 10 giờ sáng thứ Năm. Nội dung ngắn gọn, lịch sự và đề nghị khách hàng phản hồi nếu cần thay đổi thời gian.”

AI có thể tạo bản nháp ban đầu để người dùng kiểm tra và điều chỉnh trước khi gửi.

Lợi ích đối với doanh nghiệp

Ứng dụng AI trong email có thể giúp:

• Giảm thời gian soạn thảo
• Tăng tốc độ phản hồi
• Cải thiện tính nhất quán trong giao tiếp
• Hạn chế email thiếu thông tin
• Hỗ trợ nhân viên viết nội dung chuyên nghiệp hơn

Nội dung vẫn cần kiểm tra

Người dùng cần rà soát kỹ tên người nhận, thời gian, số liệu, điều khoản, cam kết và những thông tin liên quan đến khách hàng trước khi gửi.

2. Tóm tắt cuộc họp và theo dõi công việc

Một cuộc họp có thể bao gồm nhiều ý kiến, quyết định và nhiệm vụ. Nếu không có người tổng hợp rõ ràng, các đầu việc sau cuộc họp dễ bị bỏ sót.

AI có thể hỗ trợ chuyển nội dung cuộc họp thành thông tin dễ theo dõi hơn.

AI có thể hỗ trợ những gì?

• Tóm tắt nội dung chính
• Xác định các quyết định đã thống nhất
• Liệt kê những vấn đề chưa có kết luận
• Tạo checklist công việc
• Ghi nhận người phụ trách
• Ghi nhận thời hạn được đề cập
• Soạn email tổng kết sau cuộc họp
• Hỗ trợ người không thể tham dự nắm bắt thông tin

Ví dụ, sau một cuộc họp dự án, người dùng có thể yêu cầu:

“Tạo checklist các công việc cần thực hiện sau cuộc họp. Ghi rõ người phụ trách và thời hạn nếu thông tin đã được đề cập.”

Lợi ích đối với doanh nghiệp

• Giảm thời gian viết biên bản
• Hạn chế bỏ sót nhiệm vụ
• Tăng tính rõ ràng trong phân công
• Hỗ trợ phối hợp giữa các bộ phận
• Giúp người quản lý theo dõi tiến độ thuận tiện hơn

Điều kiện để AI tổng hợp chính xác hơn

Trong cuộc họp, các thành viên nên nói rõ:

• Công việc cần làm
• Người chịu trách nhiệm
• Thời hạn hoàn thành
• Quyết định đã được thống nhất
• Nội dung cần theo dõi thêm

Thay vì nói “xử lý phần này sớm,” nên xác nhận cụ thể ai thực hiện và thời hạn là khi nào.

3. Tổng hợp và phân tích dữ liệu báo cáo

Nhiều doanh nghiệp đang lưu trữ dữ liệu doanh thu, chi phí, khách hàng, tồn kho và hiệu suất trong Excel. Tuy nhiên, việc tổng hợp và phân tích vẫn thường được thực hiện thủ công.

AI có thể hỗ trợ người dùng hiểu dữ liệu nhanh hơn mà không cần bắt đầu từ những phương pháp phân tích phức tạp.

AI có thể hỗ trợ những gì?

• Tìm xu hướng trong dữ liệu
• So sánh kết quả giữa các kỳ
• Xác định dữ liệu bất thường
• Tóm tắt những điểm đáng chú ý
• Hỗ trợ xây dựng công thức
• Đề xuất biểu đồ phù hợp
• Phân tích kết quả theo phòng ban, sản phẩm hoặc khu vực
• Chuẩn bị nội dung cho báo cáo quản lý

For example:

“Phân tích doanh thu sáu tháng gần nhất, so sánh theo khu vực và xác định ba xu hướng đáng chú ý.”

AI có thể giúp người dùng nhanh chóng nhìn thấy khu vực đang tăng trưởng, nhóm đang giảm hoặc các số liệu cần được kiểm tra thêm.

Lợi ích đối với doanh nghiệp

• Rút ngắn thời gian tổng hợp báo cáo
• Giúp nhân viên không chuyên về dữ liệu tiếp cận phân tích dễ hơn
• Hỗ trợ người quản lý nắm bắt thông tin nhanh
• Tăng khả năng phát hiện vấn đề
• Chuẩn bị báo cáo và bài thuyết trình thuận tiện hơn

Dữ liệu cần được chuẩn hóa

Để AI hỗ trợ hiệu quả, bảng dữ liệu nên có:

• Tiêu đề cột rõ ràng
• Định dạng ngày tháng thống nhất
• Dữ liệu số được nhập đúng định dạng
• Mỗi dòng đại diện cho một bản ghi
• Không có quá nhiều ô trống hoặc ô gộp
• Cách viết tên khu vực, sản phẩm và phòng ban nhất quán

Những số liệu liên quan đến tài chính, thuế, ngân sách hoặc quyết định kinh doanh vẫn phải được kiểm tra bởi người có chuyên môn.

4. Hỗ trợ chăm sóc khách hàng

Bộ phận chăm sóc khách hàng thường phải xử lý nhiều câu hỏi có nội dung tương tự, chẳng hạn như thông tin sản phẩm, chính sách sử dụng, thời gian xử lý hoặc hướng dẫn cơ bản.

AI có thể hỗ trợ đội ngũ chuẩn bị câu trả lời nhanh hơn và tìm kiếm thông tin liên quan.

AI có thể hỗ trợ những gì?

• Đề xuất bản nháp phản hồi
• Phân loại nội dung yêu cầu
• Tóm tắt lịch sử trao đổi
• Xác định vấn đề chính của khách hàng
• Tìm kiếm hướng dẫn liên quan
• Chuyển yêu cầu thành phiếu công việc
• Hỗ trợ xây dựng kho câu hỏi thường gặp
• Điều chỉnh giọng điệu phản hồi

Ví dụ, AI có thể hỗ trợ tạo bản nháp:

“Cảm ơn khách hàng đã liên hệ. Thông báo rằng đội ngũ đang kiểm tra vấn đề và sẽ phản hồi trong vòng một ngày làm việc.”

Nhân viên sau đó bổ sung thông tin cụ thể và kiểm tra lại trước khi gửi.

Lợi ích đối với doanh nghiệp

• Tăng tốc độ phản hồi
• Giảm thời gian tìm kiếm thông tin
• Chuẩn hóa cách giao tiếp
• Hỗ trợ nhân viên mới xử lý yêu cầu thuận tiện hơn
• Giúp đội ngũ tập trung vào những trường hợp phức tạp

AI không nên tự xử lý mọi tình huống

Những yêu cầu liên quan đến khiếu nại nghiêm trọng, hoàn tiền, hợp đồng, dữ liệu cá nhân hoặc cam kết đặc biệt cần được chuyển cho người có thẩm quyền.

AI có thể hỗ trợ chuẩn bị nội dung, nhưng con người vẫn cần đánh giá bối cảnh và chịu trách nhiệm về phương án xử lý.

5. Quản lý tài liệu và kiến thức nội bộ

Trong quá trình hoạt động, doanh nghiệp tạo ra nhiều loại tài liệu như quy trình, chính sách, hướng dẫn, tài liệu đào tạo và hồ sơ dự án.

Khi tài liệu được lưu ở nhiều nơi hoặc không có cấu trúc thống nhất, nhân viên sẽ mất nhiều thời gian để tìm kiếm thông tin.

AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp khai thác kho tài liệu hiệu quả hơn.

AI có thể hỗ trợ những gì?

• Tóm tắt tài liệu dài
• Tìm kiếm nội dung theo câu hỏi
• Chuyển quy trình thành checklist
• Tạo câu hỏi kiểm tra từ tài liệu đào tạo
• Đề xuất dàn ý hướng dẫn
• So sánh nội dung giữa các tài liệu
• Hỗ trợ chuẩn bị tài liệu onboarding
• Xác định những nội dung quan trọng cần ghi nhớ

Ví dụ, nhân viên có thể đặt câu hỏi:

“Quy trình xin nghỉ phép hiện tại gồm những bước nào?”

AI có thể hỗ trợ tổng hợp câu trả lời nếu doanh nghiệp có tài liệu chính thức, được cập nhật và người dùng được cấp quyền truy cập phù hợp.

Lợi ích đối với doanh nghiệp

• Giảm thời gian tìm kiếm tài liệu
• Hỗ trợ nhân viên mới học quy trình nhanh hơn
• Hạn chế kiến thức bị mất khi nhân sự thay đổi
• Tăng khả năng sử dụng lại tài liệu
• Cải thiện tính nhất quán trong vận hành

Nền tảng dữ liệu cần được chuẩn bị

Trước khi dùng AI để tìm kiếm kiến thức nội bộ, doanh nghiệp nên:

• Xác định nguồn tài liệu chính thức
• Loại bỏ hoặc lưu trữ phiên bản cũ
• Chuẩn hóa tên tệp và thư mục
• Phân quyền truy cập theo vai trò
• Chỉ định người chịu trách nhiệm cập nhật
• Tách tài liệu đang hiệu lực khỏi tài liệu lưu trữ

Doanh nghiệp nên chọn quy trình nào để triển khai trước?

Không phải quy trình nào cũng cần được ứng dụng AI cùng một lúc. Doanh nghiệp nên ưu tiên dựa trên mức độ cần thiết và khả năng tạo ra kết quả rõ ràng.

Một quy trình phù hợp để thử nghiệm thường có các đặc điểm:

• Được thực hiện thường xuyên
• Tiêu tốn nhiều thời gian
• Có các bước tương đối rõ ràng
• Có dữ liệu hoặc tài liệu đầu vào
• Có thể kiểm tra kết quả
• Rủi ro triển khai không quá cao
• Có thể đo lường trước và sau thử nghiệm

Ví dụ, doanh nghiệp có thể bắt đầu với việc tóm tắt cuộc họp hoặc hỗ trợ soạn email trước khi triển khai AI vào các quy trình liên quan đến tài chính hoặc quyết định quan trọng.

Bảng đánh giá nhanh quy trình ứng dụng AI

Doanh nghiệp có thể chấm điểm từng quy trình dựa trên các câu hỏi:

Tần suất

• Quy trình có diễn ra hằng ngày hoặc hằng tuần không?
• Có nhiều nhân viên cùng thực hiện không?

Thời gian

• Quy trình đang tiêu tốn bao nhiêu giờ mỗi tuần?
• Có nhiều bước thủ công hoặc lặp lại không?

Dữ liệu

• Dữ liệu đầu vào đã được lưu trữ rõ ràng chưa?
• Có nguồn thông tin chính thức không?
• Quyền truy cập đã phù hợp chưa?

Rủi ro

• Nếu AI tạo kết quả chưa chính xác, mức độ ảnh hưởng là bao nhiêu?
• Có người kiểm tra và phê duyệt không?

Khả năng đo lường

• Có thể đo thời gian trước và sau triển khai không?
• Có thể đánh giá chất lượng đầu ra không?
• Có thể theo dõi tỷ lệ sử dụng không?

Quy trình có tần suất cao, mất nhiều thời gian, dữ liệu tương đối rõ ràng và rủi ro thấp thường phù hợp để thử nghiệm trước.

Lộ trình triển khai AI cho một quy trình

Bước 1: Mô tả quy trình hiện tại

Doanh nghiệp cần xác định:

• Ai đang thực hiện?
• Công việc bắt đầu từ đâu?
• Dữ liệu được lấy từ đâu?
• Những bước nào đang thực hiện thủ công?
• Kết quả cuối cùng là gì?
• Ai kiểm tra và phê duyệt?

Bước 2: Xác định điểm có thể dùng AI

AI có thể hỗ trợ một phần quy trình, chẳng hạn:

• Tạo bản nháp
• Tóm tắt thông tin
• Phân loại dữ liệu
• Trích xuất đầu việc
• Tìm kiếm tài liệu
• Đề xuất nội dung
• Phát hiện điểm bất thường

Không nhất thiết phải tự động hóa toàn bộ quy trình ngay từ đầu.

Bước 3: Chuẩn bị dữ liệu và quyền truy cập

Doanh nghiệp cần rà soát dữ liệu liên quan, loại bỏ phiên bản lỗi thời và kiểm tra quyền của nhóm người dùng thử nghiệm.

Bước 4: Thử nghiệm với một nhóm nhỏ

Nhóm thử nghiệm nên có nhu cầu rõ ràng, hiểu quy trình và sẵn sàng cung cấp phản hồi.

Bước 5: Xây dựng hướng dẫn sử dụng

Hướng dẫn nên bao gồm:

• Các tình huống được phép dùng AI
• Mẫu câu lệnh tham khảo
• Nội dung bắt buộc phải kiểm tra
• Loại dữ liệu không được chia sẻ
• Người chịu trách nhiệm phê duyệt

Bước 6: Đo lường kết quả

Một số chỉ số có thể theo dõi:

• Thời gian hoàn thành công việc
• Tốc độ phản hồi
• Số lần chỉnh sửa
• Tỷ lệ sử dụng
• Mức độ hài lòng của nhân viên
• Chất lượng kết quả
• Số công việc bị bỏ sót

Bước 7: Điều chỉnh và mở rộng

Sau giai đoạn thử nghiệm, doanh nghiệp cần đánh giá quy trình nào tạo ra giá trị, nội dung nào cần kiểm soát thêm và nhóm người dùng nào nên được triển khai tiếp theo.

Những sai lầm cần tránh khi ứng dụng AI vào quy trình

Cố gắng tự động hóa toàn bộ ngay từ đầu

Một quy trình lớn thường có nhiều ngoại lệ và điểm cần con người quyết định. Doanh nghiệp nên bắt đầu từ một số bước rõ ràng, dễ kiểm soát.

Chọn quy trình có rủi ro quá cao

Các công việc liên quan đến pháp lý, thanh toán, quyết định nhân sự hoặc dữ liệu nhạy cảm cần được đánh giá kỹ trước khi ứng dụng AI.

Không có người kiểm tra kết quả

AI có thể hiểu sai yêu cầu hoặc tạo ra nội dung chưa chính xác. Mọi kết quả quan trọng cần có người xác nhận.

Dữ liệu chưa được chuẩn hóa

Nếu dữ liệu thiếu, trùng lặp hoặc lỗi thời, AI khó tạo ra kết quả đáng tin cậy.

Chỉ mua công cụ mà không đào tạo người dùng

Công cụ AI sẽ không tạo ra hiệu quả nếu nhân viên không biết cách đặt yêu cầu, kiểm tra thông tin và sử dụng đúng tình huống.

AI hỗ trợ con người, không thay thế trách nhiệm

Trong các quy trình trên, AI phù hợp với vai trò hỗ trợ:

• Tạo nội dung ban đầu
• Tóm tắt thông tin
• Phân loại
• Đề xuất
• Search
• Phân tích sơ bộ
• Xử lý tác vụ lặp lại

Con người vẫn cần:

• Cung cấp bối cảnh
• Kiểm tra kết quả
• Đánh giá rủi ro
• Xử lý tình huống ngoại lệ
• Giao tiếp với khách hàng
• Phê duyệt nội dung
• Ra quyết định cuối cùng

Mục tiêu của ứng dụng AI không phải là loại bỏ con người khỏi quy trình, mà là giúp đội ngũ hoàn thành công việc nhanh hơn và tập trung vào những phần cần kinh nghiệm, phán đoán và trách nhiệm.

Conclude

Doanh nghiệp có thể bắt đầu ứng dụng AI từ những quy trình quen thuộc như xử lý email, tổng hợp cuộc họp, phân tích báo cáo, hỗ trợ khách hàng và quản lý kiến thức nội bộ.

Không cần triển khai tất cả cùng lúc. Doanh nghiệp nên lựa chọn một quy trình có nhu cầu rõ ràng, dữ liệu tương đối sẵn sàng và khả năng đo lường cụ thể để thử nghiệm trước.

Khi đạt được kết quả tích cực, doanh nghiệp có thể tiếp tục chuẩn hóa dữ liệu, đào tạo người dùng và mở rộng AI sang các quy trình khác.

F-Tech hỗ trợ doanh nghiệp đánh giá quy trình, chuẩn hóa dữ liệu và xây dựng lộ trình ứng dụng AI phù hợp với hoạt động thực tế.

Liên hệ F-Tech để xác định quy trình doanh nghiệp có thể ứng dụng AI trước tiên.

Related articles