Bạn có biết rằng 34% tổ chức tài chính đã sử dụng các tác nhân AI, như chatbot, trợ lý ảo và hệ thống đề xuất, để cải thiện trải nghiệm khách hàng?
Với việc các doanh nghiệp trong mọi ngành công nghiệp đang nhảy vào cuộc đua AI, rõ ràng là các tác nhân AI sẽ tồn tại lâu dài.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các loại tác nhân AI khác nhau có thể đưa doanh nghiệp của bạn lên một tầm cao mới — nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn.
Hiểu về các tác nhân AI
Các tác nhân AI là các hệ thống kỹ thuật số tiên tiến hoạt động tự động, thực hiện các công việc thay cho người dùng hoặc các hệ thống khác.
Không giống như các công cụ tự động hóa truyền thống hoặc chatbot, các tác nhân AI tận dụng các công nghệ tinh vi như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML) để học hỏi từ hành vi của người dùng. Tính tự chủ của chúng cho phép chúng:
- Ra quyết định độc lập bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực
- Thích ứng với môi trường thay đổi mà không cần cập nhật thủ công
- Học hỏi từ các tương tác trong quá khứ để cải thiện hiệu suất của họ theo thời gian
- Quản lý hàng nghìn công việc đồng thời mà không ảnh hưởng đến tốc độ hoặc chất lượng
Ví dụ, một ứng dụng thời tiết cũ có thể hiển thị dự báo thời tiết tĩnh cho một khu vực được đo lường. Ngược lại, một tác nhân thời tiết dựa trên AI sẽ phân tích sở thích của bạn để cung cấp các cảnh báo được cá nhân hóa hoặc lập kế hoạch cho các hoạt động ngoài trời dựa trên dự báo.
Các tác nhân AI hoạt động như thế nào trong trí tuệ nhân tạo?
Các tác nhân AI hoạt động thông qua sự kết hợp của các thành phần khóa:
- Nhận thức: Cảm biến, camera hoặc dữ liệu đầu vào giúp chúng thu thập thông tin về môi trường xung quanh
- Lý luận: Họ phân tích dữ liệu thu thập được bằng các thuật toán để đưa ra quyết định có căn cứ
- Hành động: Dựa trên lý luận của mình, chúng thực hiện các công việc — gửi cảnh báo, hoàn thành nhiệm vụ hoặc thậm chí hợp tác với các tác nhân khác
- Học tập: Họ liên tục học hỏi từ dữ liệu đầu vào và phản hồi để thích nghi và đưa ra quyết định tốt hơn
🧠 Thông tin thú vị: Các tác nhân AI vượt trội hơn GenAI về năng suất doanh nghiệp nhờ xử lý an toàn các công việc phức tạp trên quy mô lớn.
Lợi ích của các tác nhân AI
AI tại nơi làm việc đang định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Dưới đây là cách AI giúp cuộc sống trở nên dễ dàng hơn và công việc trở nên thông minh hơn:
- Tự động hóa công việc: Đơn giản hóa quy trình làm việc phức tạp, giảm sự tham gia của con người và đạt được mục tiêu một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí
- Nâng cao hiệu suất: Thúc đẩy hợp tác giữa các tác nhân chuyên môn, cải thiện quy trình học tập và hoàn thiện kết quả đầu ra
- Cải thiện chất lượng phản hồi: Cung cấp câu trả lời chính xác, được cá nhân hóa và toàn diện, mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn
- Mở rộng quy mô dễ dàng: Quản lý khối lượng công việc lớn một cách dễ dàng, mang lại hiệu suất ổn định ở mọi quy mô
- Hoạt động tự động: Tăng hiệu quả bằng cách xử lý công việc một cách độc lập, giải phóng nguồn nhân lực cho các công việc ưu tiên chiến lược hơn
📖 Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo: Thống kê về AI và Tương lai của AI
Các loại AI Agent
Các tác nhân AI được phân loại dựa trên khả năng ra quyết định và cách chúng tương tác với môi trường. Phạm vi của chúng bao gồm từ các hệ thống phản ứng đơn giản đáp ứng các kích thích tức thời đến các mô hình phức tạp có khả năng học hỏi và thích ứng.
Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các loại AI agents khác nhau:
1. Các tác nhân phản xạ đơn giản
Một tác nhân phản xạ đơn giản phản ứng trực tiếp với các kích thích trong môi trường của chúng bằng cách sử dụng các quy tắc được xác định trước. Chúng hoạt động theo mô hình "điều kiện-hành động" — nếu một điều kiện cụ thể được đáp ứng, chúng sẽ thực hiện hành động tương ứng. Các tác nhân này lý tưởng cho các môi trường có quy tắc ổn định và hành động đơn giản.
Các tác nhân này không có bộ nhớ hoặc khả năng suy luận, do đó, việc ra quyết định của chúng hoàn toàn mang tính phản ứng. Chúng không lập kế hoạch cho các tình huống trong tương lai, khiến chúng không phù hợp với các công việc đòi hỏi chiến lược dài hạn hoặc khả năng thích ứng.
Các thành phần chính
- Cảm biến: Thu thập dữ liệu từ môi trường
- Quy tắc điều kiện-hành động: Hướng dẫn 'nếu-thì' được định nghĩa sẵn để hướng dẫn các hành động
- Bộ truyền động: Thực hiện các hành động dựa trên các quy tắc được kích hoạt bởi dữ liệu cảm nhận được
📌 Ví dụ: Bộ điều nhiệt là một ví dụ điển hình về tác nhân phản xạ đơn giản. Nếu nhiệt độ giảm xuống dưới ngưỡng cài đặt, bộ điều nhiệt sẽ kích hoạt hệ thống sưởi.
Lợi ích
- Dễ dàng thiết kế và triển khai
- Phản hồi tức thì với những thay đổi của môi trường
- Đáng tin cậy trong môi trường ổn định với cảm biến chính xác
2. Các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình
Các tác nhân dựa trên mô hình cải thiện so với các tác nhân phản xạ đơn giản bằng cách duy trì một mô hình nội bộ về môi trường của chúng. Mô hình này giúp chúng hiểu cách hành động của mình ảnh hưởng đến môi trường, cho phép chúng xử lý các tình huống phức tạp hơn.
Mặc dù các tác nhân này vẫn dựa trên các quy tắc được định sẵn, nhưng mô hình nội bộ cung cấp bối cảnh, giúp phản ứng của chúng thích ứng hơn. Tuy nhiên, khả năng lập kế hoạch của chúng bị giới hạn ở các mục tiêu ngắn hạn.
Các thành phần khóa
- Mô hình nội bộ: Sự hiểu biết của tác nhân về thế giới, nắm bắt các mối quan hệ nhân quả
- Trình theo dõi trạng thái: Trạng thái hiện tại và trạng thái trước đó của môi trường dựa trên lịch sử dữ liệu cảm biến
- Cảm biến và bộ điều khiển: Tương tự như các tác nhân phản xạ đơn giản, nhưng hành động của chúng được hướng dẫn bởi mô hình nội bộ
📌 Ví dụ: Máy hút bụi robot là một tác nhân dựa trên mô hình. Nó lập bản đồ bố cục phòng và điều chỉnh chuyển động để tránh chướng ngại vật trong khi làm sạch hiệu quả.
Lợi ích
- Xử lý môi trường có thông tin không đầy đủ
- Thích ứng với sự thay đổi của môi trường thông qua việc cập nhật mô hình nội bộ
- Ra quyết định thông minh hơn so với các tác nhân phản xạ đơn giản
3. Đại lý dựa trên mục tiêu
Các tác nhân dựa trên mục tiêu nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể ngoài việc phản ứng với môi trường của chúng. Chúng xem xét tình trạng hiện tại và mục tiêu mong muốn, đánh giá các hành động tiềm năng để xác định con đường tốt nhất để tiến lên.
Các tác nhân dựa trên mục tiêu dựa vào cả ra quyết định và lập kế hoạch để đạt được mục tiêu của mình. Các công cụ AI để ra quyết định này đánh giá các hành động tiềm năng dựa trên môi trường và mục tiêu, xem xét chi phí, phần thưởng và rủi ro.
Kế hoạch bao gồm việc tạo ra một lộ trình các bước, chia nhỏ mục tiêu thành các mục tiêu phụ nhỏ hơn và điều chỉnh kế hoạch khi cần thiết. Cùng nhau, các quy trình này cho phép các tác nhân chủ động đối phó với các thách thức và duy trì tiến độ hướng tới các mục tiêu dài hạn.
Các thành phần chính
- Mục tiêu: Xác định kết quả hoặc trạng thái mong muốn
- Thuật toán tìm kiếm và lập kế hoạch: Đánh giá các hành động và chuỗi hành động có thể thực hiện để đạt được mục tiêu
- Đại diện trạng thái: Đánh giá liệu các trạng thái tiềm năng trong tương lai có đưa tác nhân đến gần hơn hay xa hơn mục tiêu
- Hành động: Các bước mà tác nhân thực hiện để đạt được mục tiêu của mình
📌 Ví dụ: Robot kho hàng là một ví dụ điển hình về các tác nhân dựa trên mục tiêu. Mục tiêu của chúng là lấy và vận chuyển các mục một cách hiệu quả trong kho. Sử dụng các thuật toán lập kế hoạch, chúng di chuyển qua các lối đi, tránh chướng ngại vật và tối ưu hóa lộ trình để hoàn thành công việc một cách nhanh chóng và chính xác.
Lợi ích
- Hiệu quả trong việc đạt được các mục tiêu cụ thể
- Xử lý các công việc phức tạp bằng thuật toán tìm kiếm
- Tích hợp với các kỹ thuật AI khác để đạt được khả năng nâng cao
4. Các tác nhân dựa trên tiện ích
Các tác nhân dựa trên tiện ích đưa việc ra quyết định tiến thêm một bước bằng cách xem xét các mục tiêu và mức độ mong muốn của kết quả. Chúng đánh giá các lựa chọn và chọn các hành động tối đa hóa hàm tiện ích, vốn đo lường mức độ mong muốn của kết quả.
Các tác nhân này rất xuất sắc trong việc cân bằng kết quả ngắn hạn và dài hạn. Kế hoạch của chúng bao gồm so sánh các hành động tiềm năng và lựa chọn hành động mang lại hiệu quả cao nhất, khiến chúng trở nên linh hoạt cho các công việc yêu cầu tối ưu hóa và khả năng thích ứng.
Giả thuyết tiện ích dự kiến là một cách đơn giản để giải thích cách các tác nhân dựa trên tiện ích đưa ra quyết định trong các tình huống không chắc chắn. Giả thuyết này cho rằng một tác nhân nên chọn các hành động tối đa hóa tiện ích dự kiến, có tính đến cả khả năng thành công và mức độ mong muốn của kết quả. Cách tiếp cận này làm cho các tác nhân dựa trên tiện ích đặc biệt hiệu quả trong các tình huống phức tạp, nơi cần phải có sự đánh đổi.
Các thành phần chính
- Hàm tiện ích: Một hàm toán học đo lường mức độ hài lòng của tác nhân đối với các kết quả khác nhau
- Ưu tiên: Các ưu tiên và sự cân bằng của tác nhân
- Thuật toán ra quyết định: Các hành động nhằm tối đa hóa lợi ích
📌 Ví dụ: Một tác nhân dựa trên tiện ích được sử dụng trong các hệ thống tư vấn tài chính dựa trên AI, chẳng hạn như robo-advisors. Nó phân tích các mục tiêu tài chính, khả năng chấp nhận rủi ro và xu hướng thị trường hiện tại của bạn để đề xuất các chiến lược đầu tư tối ưu với rủi ro tối thiểu.
Lợi ích
- Thích ứng linh hoạt trong môi trường không chắc chắn
- Có khả năng xử lý nhiều mục tiêu cùng một lúc
- Thích ứng với các ưu tiên và điều kiện thay đổi
5. Các tác nhân học máy
Các tác nhân học tập thích nghi và cải thiện hiệu suất theo thời gian bằng cách học hỏi từ môi trường, kinh nghiệm và tương tác của mình. Chúng bắt đầu với kiến thức tối thiểu và tinh chỉnh hành vi của mình khi thu thập thêm dữ liệu.
Các tác nhân AI này sử dụng phản hồi để tinh chỉnh mô hình và dự đoán của mình, cho phép đưa ra quyết định sáng suốt hơn và theo thời gian, lập kế hoạch hiệu quả hơn.
Học máy là nền tảng của các tác nhân thông minh này, cho phép chúng nhận diện mẫu, đưa ra dự đoán và tinh chỉnh hành động của mình. Các kỹ thuật như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường giúp các tác nhân này thích ứng hiệu quả với các thách thức và môi trường mới.
Các thành phần khóa
- Yếu tố học tập: Tập trung vào việc cải thiện hiệu suất của tác nhân dựa trên dữ liệu mới
- Yếu tố hiệu suất: Thực hiện công việc bằng kiến thức hiện tại của tác nhân
- Nhà phê bình: Đánh giá hành động của tác nhân và cung cấp phản hồi
- Trình tạo vấn đề: Đề xuất các hành động khám phá để cải thiện quá trình học tập
📌 Ví dụ: Một chatbot AI cải thiện thông qua tương tác với người dùng là một tác nhân học tập. Các phản hồi của nó có thể bị giới hạn ban đầu, nhưng nó sẽ học hỏi từ đầu vào của người dùng để cung cấp các câu trả lời chính xác và hữu ích hơn theo thời gian.
Lợi ích
- Cải thiện liên tục theo thời gian
- Thích ứng với môi trường và thách thức mới
- Giảm thiểu nhu cầu cập nhật thủ công và lập trình
📖 Xem thêm: Cách sử dụng AI trong quản lý vận hành (Các trường hợp sử dụng và công cụ)
Khái niệm cơ bản về các tác nhân AI
Bây giờ bạn đã biết các loại tác nhân AI khác nhau, hãy cùng tìm hiểu một số thuật ngữ quan trọng về AI và những ý tưởng cốt lõi giúp chúng hoạt động.
Phương pháp heuristic trong các tác nhân AI
Heuristics là các kỹ thuật giải quyết vấn đề hoặc 'quy tắc kinh nghiệm' giúp các tác nhân AI nhanh chóng tìm ra các giải pháp gần đúng. Thay vì phân tích tất cả các khả năng một cách toàn diện, các tác nhân dựa vào heuristics để xác định các con đường hứa hẹn nhất, giảm bớt sự phức tạp trong tính toán và không gian tìm kiếm.
Cách tiếp cận này rất hữu ích trong các tình huống thời gian và nguồn lực bị giới hạn. Các hàm heuristic rất quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, giúp các hệ thống AI giải quyết vấn đề, ra quyết định và tối ưu hóa quy trình một cách hiệu quả. Dưới đây là cách chúng hoạt động:
- Hướng dẫn các thuật toán tìm kiếm: Các thuật toán heuristic giúp các thuật toán như A* tập trung vào các đường dẫn có lợi nhuận, tránh việc khám phá không cần thiết
- Giải quyết vấn đề nhanh chóng: Chúng nhanh chóng đánh giá các lựa chọn, cho phép đưa ra các giải pháp hiệu quả trong không gian phức tạp
- Cải thiện quyết định: Heuristics hướng dẫn AI trong các công việc như chơi game và lập kế hoạch tuyến đường bằng cách ước tính kết quả và lựa chọn hành động tối ưu
- Giá trị gần đúng: Chúng ước tính mức độ gần với mục tiêu hoặc tiện ích, đơn giản hóa việc điều hướng trong các tình huống khó khăn
- Tối ưu hóa hiệu suất: Chúng cải thiện các thuật toán như tìm kiếm di truyền, tìm đường và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nâng cao hiệu quả và độ chính xác
📌 Ví dụ: Trong một ứng dụng điều hướng, một tác nhân AI có thể sử dụng heuristics để đề xuất tuyến đường nhanh nhất bằng cách ưu tiên các đường chính và tránh giao thông, ngay cả khi điều đó có nghĩa là không đi theo con đường ngắn nhất.
Thuật toán tìm kiếm và chiến lược trong các tác nhân AI
Trong AI, thuật toán tìm kiếm là các kỹ thuật tính toán mà các tác nhân sử dụng để khám phá một cách có hệ thống không gian vấn đề nhằm xác định giải pháp phù hợp nhất. Các thuật toán này hoạt động bằng cách đánh giá các trạng thái và hành động có thể xảy ra, nhằm đạt được mục tiêu đã định.
Chúng được chia thành hai loại chính:
- Tìm kiếm không có thông tin: Bao gồm các phương pháp như tìm kiếm theo chiều rộng (BFS) và tìm kiếm theo chiều sâu (DFS), hoạt động mà không cần thông tin bổ sung về mục tiêu
- Tìm kiếm có thông tin: Sử dụng các thuật toán heuristic để hướng dẫn quá trình tìm kiếm, như trong các thuật toán A* và tìm kiếm tham lam
Chiến lược trong thuật toán tìm kiếm đề cập đến cách một tác nhân AI lựa chọn phương pháp phù hợp nhất tùy thuộc vào đặc điểm của vấn đề và yêu cầu về hiệu quả. Ví dụ:
- DFS có thể được lựa chọn cho các tình huống mà việc tìm ra giải pháp nhanh chóng quan trọng hơn việc tìm ra giải pháp tối ưu
- A* là lựa chọn lý tưởng cho các vấn đề yêu cầu chi phí thấp nhất hoặc thời gian ngắn nhất để đạt được giải pháp tối ưu
Các thuật toán tìm kiếm cho phép các tác nhân thực hiện:
- Điều hướng các môi trường phức tạp, chẳng hạn như robot trong kho hàng
- Giải quyết các bài toán phức tạp, như trong trí tuệ nhân tạo trong trò chơi
- Tối ưu hóa quy trình làm việc, chẳng hạn như phân công công việc trong phần mềm quản lý dự án
🔎 Bạn có biết? Vào năm 2023, gần 70% người tiêu dùng thể hiện sự quan tâm đến việc sử dụng AI để đặt vé máy bay, 65% để đặt phòng khách sạn và 50-60% để mua sắm các mặt hàng thiết yếu như thuốc, quần áo và đồ điện tử.
Vai trò của mô phỏng và lý thuyết trò chơi trong các tác nhân AI
Khi nói đến việc xây dựng các tác nhân AI thông minh, hai công cụ quan trọng là mô phỏng và lý thuyết trò chơi đóng vai trò quan trọng trong việc định hình hiệu quả của chúng.
Mô phỏng tạo ra một môi trường thử nghiệm ảo nơi các tác nhân AI có thể thực hành, học hỏi và thích nghi mà không gặp rủi ro thực tế, điều này vô cùng quý giá cho các tình huống như xe tự lái hoặc robotics.
Ngược lại, lý thuyết trò chơi là về việc hiểu cách ra quyết định khi có nhiều người chơi (hoặc tác nhân) tham gia. Điều này giống như dạy AI chơi cờ vua — không chỉ thực hiện các nước cờ mà còn dự đoán đối thủ sẽ làm gì tiếp theo và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp.
Cùng nhau, các công cụ này cho phép các tác nhân AI thử nghiệm khả năng của mình và dự đoán hành động của người khác, giúp chúng trở nên thông minh và linh hoạt hơn.
Ngoài ra, các tác nhân AI sử dụng mô phỏng để thử nghiệm các kết quả khác nhau và lý thuyết trò chơi để lựa chọn hành động tối ưu khi có sự tham gia của các bên liên quan khác.
📌 Ví dụ: Đào tạo xe tự lái bao gồm mô phỏng điều kiện giao thông đồng thời áp dụng lý thuyết trò chơi để đàm phán quyền ưu tiên với các phương tiện khác tại các giao lộ. Điều này giúp các tác nhân AI có khả năng xử lý các thách thức phức tạp trong thế giới thực.
Nâng cao khả năng ra quyết định với ClickUp Brain
ClickUp là một nền tảng năng suất đa năng được thiết kế để giúp các nhóm duy trì sự tổ chức và làm việc hiệu quả. Các công cụ quản lý nhiệm vụ, theo dõi mục tiêu và cộng tác tài liệu của nó tập trung tất cả công việc vào một nơi.
Các tác nhân AI đang định hình lại cách các nhóm tiếp cận việc ra quyết định và giải quyết vấn đề, cung cấp các cách thông minh và nhanh hơn để quản lý công việc. ClickUp Brain phát triển dựa trên sự đổi mới này bằng cách tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc của bạn.
Cho dù bạn đang soạn thảo kế hoạch dự án, viết bản phác thảo bài đăng blog, tóm tắt các bản cập nhật hay tìm kiếm trên nhiều công cụ và tài liệu, Brain sẽ giúp bạn luôn dẫn đầu.
Hãy cùng khám phá cách ClickUp Brain có thể thay đổi cách bạn làm việc:
- Truy cập kiến thức tập trung: Truy cập dữ liệu cụ thể trên các ứng dụng bên ngoài như Google Trang tính hoặc GitHub và Tài liệu và Công việc nội bộ
- Tóm tắt thời gian thực: Tóm tắt nội dung từ Tài liệu, nhận xét công việc và chủ đề trong Hộp thư đến để hiểu rõ hơn về các trở ngại, rủi ro và ưu tiên
- Thông tin chi tiết về vai trò cụ thể: Tạo nội dung phù hợp và cụ thể, chẳng hạn như kế hoạch dự án, đề xuất hoặc thông tin liên lạc với khách hàng bằng Workspace Q&A
- Tối ưu hóa quy trình làm việc: Đặt kích hoạt, hành động và điều kiện bằng ngôn ngữ tự nhiên với Tự động hóa ClickUp trong Brain, đơn giản hóa các công việc lặp đi lặp lại và các quy trình phức tạp
Điểm hay nhất là các tính năng tìm kiếm dựa trên AI không chỉ tìm kiếm thông tin mà còn giải thích thông tin đó trong bối cảnh mục tiêu chiến lược của bạn, giúp thông tin trở nên phù hợp và có thể hành động hơn.
📌 Ví dụ: Yêu cầu ClickUp Brain xác định khách hàng tiềm năng từ Google Trang tính hoặc tìm các commit liên quan đến nhiệm vụ GitHub, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác của các nỗ lực lập kế hoạch.
📖 Đọc thêm: Cách sử dụng AI để tự động hóa công việc
Ứng dụng thực tế của các tác nhân AI
Các tác nhân AI sử dụng mô hình dựa trên tác nhân (ABMs) để mô phỏng môi trường thực tế và quy trình ra quyết định.
ABMs là các mô phỏng tính toán được sử dụng để nghiên cứu các hệ thống phức tạp bằng cách mô phỏng tương tác giữa các tác nhân tự chủ. Chúng cho phép các nhà nghiên cứu khám phá cách hành vi cá nhân dẫn đến các mẫu hoặc kết quả mới nổi trong hệ thống.
Các tác nhân AI nâng cao ABMs bằng cách mô phỏng hành vi thông qua các thuật toán như học tăng cường, cho phép quá trình ra quyết định thực tế.
Hãy cùng khám phá một số trường hợp ứng dụng AI và cách các tác nhân này được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau thông qua các nghiên cứu điển hình để minh họa tác động biến đổi của chúng.
🔎 Bạn có biết? ABM thường là nền tảng cho các hệ thống đa tác nhân (MAS), trong đó nhiều tác nhân AI tương tác và hợp tác để đạt được các mục tiêu chung.
1. Chatbot được hỗ trợ bởi AI Gen của AirAsia
AirAsia, một hãng hàng không giá rẻ hàng đầu thế giới, đã phải đối mặt với thách thức trong việc cung cấp thông tin hoạt động nhanh chóng, chính xác cho nhân viên mặt đất.
Để giải quyết vấn đề này, hãng hàng không đã triển khai chatbot AI tạo ra nội dung sử dụng kiến trúc LLM của YellowG, cung cấp hỗ trợ 24/7, tích hợp liền mạch và khả năng mở rộng.
Tác động
- độ chính xác 80% trong giải quyết truy vấn
- 42.000 truy vấn được xử lý trong giai đoạn đầu tiên
- hơn 30.000 người dùng trên toàn cầu
- xử lý hơn 400.000 tin nhắn
2. Mạng lưới logistics thông minh của Alibaba
Alibaba là một gã khổng lồ thương mại điện tử toàn cầu đang cách mạng hóa bán lẻ và logistics trực tuyến. Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng trên toàn thế giới, họ cần một hệ thống để tối ưu hóa các tuyến vận chuyển, cải thiện việc xử lý gói hàng và giảm chi phí.
Alibaba đã phát triển Cainiao, một mạng lưới logistics thông minh được hỗ trợ bởi big data và AI, giúp tối ưu hóa các tuyến vận chuyển để giao hàng nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn. Mạng lưới này cũng giúp Alibaba quản lý các giao dịch xuyên biên giới một cách liền mạch, đảm bảo hoạt động toàn cầu diễn ra suôn sẻ.
Tác động
- Giảm thời gian giao hàng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng
- Giảm chi phí vận hành và tăng lợi nhuận
- Cung cấp các giải pháp thân thiện với môi trường và giảm lượng khí thải carbon
3. Điểm đánh giá tuyển dụng của PepsiCo
PepsiCo, một tập đoàn hàng đầu thế giới trong ngành thực phẩm và đồ uống, đã gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa quy trình tuyển dụng đồng thời duy trì tiêu chuẩn đánh giá ứng viên cao. Công ty cần một giải pháp để lọc ứng viên hiệu quả, xác định kỹ năng phù hợp và đảm bảo sự phù hợp văn hóa.
PepsiCo đã triển khai Hired Score, một công cụ tuyển dụng dựa trên AI, để chuyển đổi quy trình tuyển dụng của mình.
Tính năng "Spotlight Screening" xếp hạng các ứng viên dựa trên mức độ phù hợp với yêu cầu công việc. Ngoài ra, "Fetch" quét các cơ sở dữ liệu như hệ thống theo dõi ứng viên (ATS) và hồ sơ nhân viên nội bộ để lọc ứng viên.
Tác động
- Giảm thời gian tuyển dụng bằng cách tự động hóa quy trình sàng lọc ban đầu
- Đảm bảo sự phù hợp hơn cho các vai trò công việc thông qua phân tích dự đoán
- Cho phép các nhóm nhân sự tập trung vào các sáng kiến chiến lược bằng cách giảm nỗ lực sàng lọc thủ công
👀 Bonus: Khám phá các podcast về AI để tìm hiểu thêm về trí tuệ nhân tạo theo tốc độ của riêng bạn.
Chuyển đổi hiệu quả kinh doanh của bạn với ClickUp
Các tác nhân AI là một bước tiến lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chúng kết hợp trí thông minh, tính linh hoạt và khả năng mở rộng để cách mạng hóa việc quản lý công việc và ra quyết định trong các doanh nghiệp hiện đại.
Từ các hệ thống phản xạ đơn giản đến các tác nhân học tập thích ứng, các tác nhân AI bao gồm một loạt các khả năng. Mỗi loại mang đến những thế mạnh riêng biệt, từ tự động hóa các công việc cơ bản đến tối ưu hóa các kết quả phức tạp.
Với ClickUp, bạn có thể khai thác tiềm năng này, nâng cao năng suất bằng cách sử dụng AI để tự động hóa quy trình làm việc, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và hợp lý hóa hoạt động trong toàn tổ chức.
Đăng ký ClickUp ngay hôm nay!