Nhiều doanh nghiệp đã đưa ChatGPT và các công cụ AI tạo sinh vào công việc hằng ngày, nhưng hiệu quả thường dừng ở việc viết nội dung, tóm tắt tài liệu hoặc tìm kiếm thông tin.
Trong khi đó, AI Agent có thể tham gia sâu hơn vào quy trình: tiếp nhận dữ liệu, phân tích thông tin, thực hiện một chuỗi tác vụ và phối hợp với các công cụ khác để hoàn thành một mục tiêu cụ thể.
Vấn đề với doanh nghiệp vì thế không còn đơn giản là “có nên dùng AI Agent hay không?”, mà là “quy trình nào thực sự phù hợp để triển khai AI Agent?”
Không phải quy trình nào cũng nên dùng AI Agent
Một sai lầm phổ biến là bắt đầu từ công nghệ thay vì bắt đầu từ quy trình.
Doanh nghiệp có thể rất hào hứng với khả năng của AI Agent nhưng nếu quy trình đầu vào thiếu dữ liệu, có quá nhiều ngoại lệ hoặc chưa được chuẩn hóa thì việc đưa Agent vào có thể khiến vấn đề trở nên phức tạp hơn.
Một quy trình phù hợp thường có những đặc điểm như công việc được lặp lại thường xuyên, có đầu vào tương đối rõ ràng, cần xử lý nhiều thông tin và có thể xác định được tiêu chí để đánh giá kết quả.
Ví dụ, việc tổng hợp báo cáo từ nhiều nguồn dữ liệu có thể phù hợp để tự động hóa. Ngược lại, một quyết định cần nhiều yếu tố pháp lý hoặc phụ thuộc hoàn toàn vào phán đoán của lãnh đạo vẫn cần con người kiểm soát.
Do đó, xác định đúng bài toán quan trọng không kém việc lựa chọn công nghệ.
AI Agent có thể hỗ trợ bộ phận kinh doanh như thế nào?
Sales thường phải xử lý một lượng lớn thông tin: dữ liệu khách hàng, lịch sử trao đổi, yêu cầu báo giá, email và trạng thái cơ hội.
AI Agent có thể được thiết kế để hỗ trợ một chuỗi công việc thay vì chỉ trả lời một câu hỏi riêng lẻ.
Chẳng hạn, khi có một khách hàng tiềm năng mới, Agent có thể tiếp nhận thông tin, phân loại nhu cầu, kiểm tra dữ liệu liên quan, tổng hợp thông tin và đưa ra đề xuất bước xử lý tiếp theo theo những quy tắc mà doanh nghiệp thiết lập.
Điểm đáng chú ý ở đây không phải là Agent “thay Sales”, mà là giảm những công việc lặp lại để nhân sự tập trung vào tương tác và quyết định có giá trị cao hơn.
CSKH có thể chuyển từ chatbot sang quy trình có Agent
Chatbot truyền thống thường được thiết kế để trả lời những câu hỏi đã được xác định trước.
AI Agent có phạm vi rộng hơn khi có thể được kết nối với dữ liệu và các công cụ cần thiết để xử lý một quy trình.
Ví dụ, với một yêu cầu hỗ trợ của khách hàng, Agent có thể tiếp nhận nội dung, xác định loại vấn đề, tra cứu thông tin trong hệ thống, đề xuất hướng xử lý và chuyển trường hợp phức tạp cho nhân viên.
Nhưng doanh nghiệp vẫn cần xác định rõ khi nào AI được phép xử lý và khi nào phải chuyển sang con người.
Đây là điểm đặc biệt quan trọng khi triển khai Agent trong những quy trình liên quan trực tiếp đến khách hàng.
Marketing có thể sử dụng AI Agent để xử lý nhiều bước liên tiếp
Một chiến dịch marketing thường không chỉ có một tác vụ.
Nhân sự có thể phải nghiên cứu chủ đề, tổng hợp dữ liệu, phân tích đối tượng, xây dựng nội dung, kiểm tra kết quả và lập báo cáo.
Thay vì sử dụng AI cho từng bước riêng lẻ, doanh nghiệp có thể xây dựng workflow trong đó Agent hỗ trợ nhiều bước liên tiếp.
Ví dụ, Agent có thể nhận dữ liệu từ các nguồn được chỉ định, tổng hợp insight, đề xuất chủ đề nội dung và tạo bản nháp theo bộ quy chuẩn của doanh nghiệp. Nhân sự vẫn kiểm tra và phê duyệt trước khi nội dung được sử dụng.
Cách tiếp cận này biến AI từ một công cụ hỗ trợ cá nhân thành một thành phần trong quy trình làm việc của đội ngũ.
AI Agent cũng có thể hỗ trợ vận hành và xử lý dữ liệu
Những công việc như tổng hợp báo cáo, phân loại tài liệu, kiểm tra thông tin, đối chiếu dữ liệu hoặc tạo thông báo nội bộ thường tiêu tốn nhiều thời gian nhưng không nhất thiết cần con người thực hiện từng bước.
Agent có thể được thiết kế để nhận dữ liệu từ các nguồn khác nhau, thực hiện một chuỗi tác vụ theo quy tắc và trả kết quả cho người phụ trách.
Tuy nhiên, điều này chỉ hiệu quả khi dữ liệu đầu vào được chuẩn hóa và doanh nghiệp hiểu rõ quy trình hiện tại.
Nếu quy trình đang tồn tại dưới dạng nhiều file Excel riêng lẻ, dữ liệu thiếu thống nhất và mỗi phòng ban xử lý theo một cách khác nhau, việc triển khai Agent ngay lập tức có thể không mang lại kết quả như kỳ vọng.
Doanh nghiệp nên bắt đầu từ một quy trình nhỏ
Không nhất thiết phải triển khai AI Agent trên toàn bộ doanh nghiệp ngay từ đầu.
Một cách tiếp cận thực tế hơn là lựa chọn một quy trình có tần suất cao, phạm vi rõ ràng và có thể đo lường kết quả.
Doanh nghiệp có thể xác định quy trình hiện tại, tìm những bước đang tiêu tốn nhiều thời gian, đánh giá dữ liệu đầu vào, xác định nhiệm vụ Agent có thể thực hiện và đặt ra những điểm kiểm soát dành cho con người.
Sau khi thử nghiệm, doanh nghiệp mới có cơ sở để quyết định có nên mở rộng sang những quy trình khác hay không.
Đào tạo AI Agent không nên chỉ dừng ở việc học công cụ
Để triển khai AI Agent trong doanh nghiệp, nhân sự không chỉ cần biết cách sử dụng một nền tảng AI.
Họ cần hiểu cách phân tích quy trình, xác định nhiệm vụ phù hợp với Agent, thiết kế workflow, chuẩn bị dữ liệu, xây dựng quy tắc và đánh giá kết quả đầu ra.
Quan trọng hơn, nhân sự phải biết xác định giới hạn của AI.
Một Agent có thể thực hiện tốt một chuỗi tác vụ nhưng vẫn cần cơ chế kiểm tra đối với những quyết định có rủi ro cao, dữ liệu nhạy cảm hoặc những trường hợp nằm ngoài phạm vi đã thiết kế.
Vì vậy, đào tạo AI Agent cho doanh nghiệp nên gắn với chính những quy trình mà nhân sự đang thực hiện thay vì chỉ hướng dẫn một danh sách tính năng.
AI Agent chỉ tạo ra giá trị khi được đặt đúng vào quy trình
Doanh nghiệp không cần đưa AI Agent vào mọi công việc.
Giá trị thực tế nằm ở việc tìm ra những điểm mà Agent có thể giúp giảm thao tác thủ công, rút ngắn thời gian xử lý hoặc hỗ trợ nhân sự đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tại Cole, chương trình đào tạo AI Agent cho doanh nghiệp có thể được xây dựng theo bài toán thực tế của từng phòng ban, giúp nhân sự hiểu cách xác định cơ hội ứng dụng, thiết kế quy trình và đưa AI Agent vào công việc một cách có kiểm soát.
