Một báo cáo của Capgemini cho thấy 50% doanh nghiệp tại Mỹ hiện đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) cho các dự án tiếp thị của họ. Mặc dù các công cụ này đang không ngừng phát triển, chúng vẫn chưa thể tối ưu hóa các quy trình làm việc nhiều giai đoạn hoặc xử lý dữ liệu quy mô lớn mà không cần sự can thiệp thường xuyên của con người.
Nhưng nếu bạn có thể giành được lợi thế cạnh tranh đó ngay hôm nay thì sao? Nếu có cách để tự động hóa các quy trình phức tạp ngay bây giờ thì sao?
Hãy đón nhận các Trợ lý AI — bước tiến tiếp theo trong việc triển khai AI cho kinh doanh!
Biết cách xây dựng một trợ lý AI là điều rất quan trọng về lâu dài. Một khi bạn biết cách xây dựng một trợ lý tùy chỉnh, bạn có thể tự động hóa các công việc (như dịch vụ khách hàng hoặc phân tích thị trường) với rất ít sự can thiệp của con người và giảm chi phí tổng thể.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải đáp mọi thắc mắc về các trợ lý AI, từ khái niệm cơ bản đến cách phát triển một trợ lý AI. Hãy theo dõi đến cuối bài viết — chúng tôi sẽ giới thiệu một trợ lý AI hiệu quả và mượt mà, phù hợp với nhu cầu quản lý công việc và quản lý dự án của bạn!
⏰Tóm tắt trong 60 giây
- Trợ lý AI là các công cụ AI tự động có khả năng ra quyết định
- Chúng có thể tương tác với con người và các công cụ công nghệ trong môi trường của mình
- Các trợ lý AI hiện đã được ứng dụng trong các ngành thương mại điện tử, y tế, tự động hóa quy trình kinh doanh và điện toán đám mây
- Bạn có thể xây dựng một trợ lý AI tùy chỉnh cùng với các chuyên gia khoa học dữ liệu, thiết kế trải nghiệm người dùng (UX), học máy và phát triển phần mềm — hoặc đơn giản là sử dụng công cụ xây dựng không cần mã trong ClickUp
- Nếu bạn sử dụng ClickUp để quản lý dự án, bạn đã có sẵn các Trợ lý AI Autopilot, cùng với các công cụ để tạo ra các Trợ lý Siêu Tùy chỉnh phù hợp với công việc của bạn
Hãy bắt đầu với những kiến thức cơ bản trước.
Trợ lý AI là gì và hoạt động như thế nào
Trợ lý AI là một hệ thống phần mềm có khả năng thu thập thông tin, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động để đạt được mục tiêu với sự can thiệp tối thiểu từ con người. Khác với tự động hóa đơn thuần, trợ lý AI sử dụng các mô hình và quy tắc để phân tích ngữ cảnh, lập kế hoạch các bước và tương tác với các công cụ hoặc nguồn dữ liệu.
Nếu bạn từng trò chuyện với một trợ lý AI trên trang web, bạn đã từng tương tác với một trợ lý AI cơ bản. Hiện nay, những nơi phổ biến nhất để tìm thấy chúng là trên các trang hỗ trợ của các công ty, nơi chúng trả lời các truy vấn của khách hàng, tạo phiếu hỗ trợ hoặc sắp xếp cuộc gọi với các nhân viên hỗ trợ trực tiếp.
Tuy nhiên, khả năng của một trợ lý AI không chỉ giới hạn ở việc quản lý hỗ trợ khách hàng. Nó có thể làm được nhiều hơn thế, như bạn sẽ thấy dưới đây.
Bạn định nghĩa một trợ lý AI như thế nào?
Trợ lý AI là một chương trình tự động thực hiện các hàm được định sẵn với sự can thiệp tối thiểu của con người. Nó có thể nhận diện và tương tác với các đối tượng và yếu tố khác nhau trong môi trường của mình để giúp bạn đạt được mục tiêu.
📌 Ví dụ, nếu bạn muốn gửi email cho ai đó, một trợ lý AI có thể thu thập các thông tin cần thiết từ bạn, chẳng hạn như địa chỉ email của người nhận, tiêu đề email, tệp đính kèm, v.v. Sau đó, nó sẽ tương tác với ứng dụng email của bạn để tự động soạn thảo email bằng công nghệ AI tạo sinh.
Sau khi hoàn thành, hệ thống sẽ hiển thị bản xem trước email để bạn có thể chỉnh sửa bất kỳ nội dung nào nếu cần và gửi email ngay sau khi hoàn thành các thay đổi.
Những đặc điểm chính của các trợ lý AI hiệu quả là gì?
Dưới đây là những điều bạn cần biết về các trợ lý AI một cách tóm tắt:
- Yêu cầu tối thiểu về sự can thiệp của con người
- Học tập và cải tiến liên tục
- Khả năng nhận thức bối cảnh và khả năng tương tác với môi trường xung quanh
- Khả năng đọc, trích xuất và chỉnh sửa dữ liệu từ các nguồn bên ngoài
- Hiểu biết về ngôn ngữ và hành vi của con người
- Khả năng đưa ra quyết định dựa trên quá trình đào tạo và học tập của chúng
Những loại trợ lý AI nào phổ biến nhất trong lĩnh vực kinh doanh?
Bạn có thể phân loại các trợ lý AI dựa trên nhiều yếu tố khác nhau (ví dụ: thiết kế so với chức năng). Ở đây, chúng ta sẽ phân loại chúng dựa trên chức năng, điều này dẫn đến hai loại trợ lý chính đang được sử dụng rộng rãi trong các tổ chức hiện nay:
- Trợ lý AI tự động: Các trợ lý này thường tương tác trực tiếp với khách hàng và có khả năng ra quyết định tự động ở mức độ cao. Chúng xử lý các truy vấn của khách hàng mà không cần sự can thiệp của nhân viên.
- Trợ lý AI hỗ trợ: Đây là các ứng dụng nội bộ được hỗ trợ bởi AI, giúp nhân viên của bạn hoàn thành các công việc phức tạp. Vì là ứng dụng nội bộ, chúng có thể có hoặc không có giao diện người dùng đồ họa, tùy thuộc vào sở thích của bạn.
🧠 Bạn có biết: Với Super Agents của ClickUp , bạn không cần phải xây dựng các trợ lý AI từ đầu bằng mã hay các mô hình phức tạp—trừ khi bạn muốn. Bạn có thể bắt đầu với Autopilot Agents để đạt được kết quả nhanh chóng (như tự động hóa báo cáo hàng ngày hoặc phản hồi trò chuyện cho các câu hỏi thường gặp) hoặc tạo Super Agents bằng cách sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên, các sự kiện kích hoạt và hành động—không cần kiến thức về học máy. Dưới đây là hướng dẫn!
Các Siêu Trợ lý ClickUp giúp bạn xây dựng các trợ lý AI mà không cần viết mã như thế nào
ClickUp Super Agents cho phép bạn xây dựng các trợ lý AI không cần viết mã bằng cách thay thế quy trình truyền thống “cấu trúc công nghệ + đào tạo” bằng các khối xây dựng quy trình làm việc đơn giản — giúp bạn tự động hóa công việc thực tế nhanh hơn.
- Xác định mục đích: Ghi lại các mục tiêu dưới dạng hướng dẫn và điều kiện bằng ngôn ngữ tự nhiên trong Trình tạo Trợ lý Tùy chỉnh.
- Xây dựng nhóm: Hợp tác với các chuyên gia về quy trình làm việc thông qua ClickUp Brain để tinh chỉnh các lời nhắc — không cần kỹ sư học máy.
- Công nghệ sử dụng: Không cần viết mã; sử dụng các trình kích hoạt tích hợp sẵn (ví dụ: trạng thái công việc), kiến thức về Không gian Làm việc (Tài liệu/Công việc/Trò chuyện) và các tích hợp (Slack/GitHub).
- Thiết kế: Chọn các mẫu mô-đun, giao diện người dùng (UI) qua trò chuyện, luồng dữ liệu và vòng phản hồi được hỗ trợ sẵn.
- Chuẩn bị dữ liệu: Nhập nội dung hiện có trong không gian làm việc làm kiến thức — không cần gắn nhãn hay làm sạch dữ liệu.
- Huấn luyện/xây dựng: Đặt các điều kiện kích hoạt/điều kiện/hướng dẫn; lặp lại bằng cách điều chỉnh các lời nhắc, không phải huấn luyện lại mô hình.
- Thử nghiệm: Thực hiện các thử nghiệm A/B đơn giản về hành vi ngay trong quy trình làm việc.
- Triển khai/giám sát: Các trợ lý hoạt động bảo mật trong Không gian Làm việc của bạn với các biện pháp kiểm soát truy cập và điều chỉnh theo thời gian thực
Việc xây dựng các trợ lý AI không khó nhưng đòi hỏi một phương pháp có hệ thống và kế hoạch phù hợp. Bạn cần hỗ trợ trong quá trình này?
Tuy nhiên, dù bạn đang xây dựng một trợ lý AI trong ClickUp hay ở nơi khác, phương pháp cốt lõi vẫn không thay đổi. Dưới đây là tám bước bạn cần tuân theo khi xây dựng các trợ lý AI tùy chỉnh phù hợp với yêu cầu kinh doanh của mình:
Bước 1: Xác định mục đích của trợ lý
Trước khi bắt đầu xây dựng trợ lý AI của riêng mình, bạn cần xác định rõ mục tiêu mà bạn muốn đạt được thông qua nó. Và chúng ta đang nói đến việc lập tài liệu chính thức.
Tất nhiên, bạn có thể đã có một ý tưởng sơ bộ về việc cần làm cho trợ lý AI, nhưng để đảm bảo không bỏ sót bất kỳ điều gì, bạn phải ghi chép lại tất cả các hàm và khả năng mà bạn mong muốn có trong trợ lý AI.
Ngoài ra, nó còn tạo ra một tài liệu trung tâm mà nhóm phát triển của bạn có thể tham khảo khi muốn hiểu rõ về môi trường hoạt động và các yêu cầu đối với trợ lý ảo.
Bước 2: Thành lập nhóm
Bước tiếp theo (và đây là bước rất quan trọng) là tuyển chọn nhóm để xây dựng trợ lý AI. Bởi vì việc xây dựng một trợ lý AI mạnh mẽ đòi hỏi chuyên môn từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
- Khoa học dữ liệu và phân tích
- Học máy (ML)
- Thiết kế giao diện người dùng
- Phát triển phần mềm
Nếu không hợp tác với các chuyên gia từ tất cả các trường này, bạn có thể sẽ tạo ra một trợ lý AI không hoàn hảo. Thay vào đó, hãy thành lập một nhóm chuyên gia trước tiên.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Trong ClickUp, bạn không cần kỹ sư học máy để xây dựng Super Agents, nhưng sẽ rất thông minh nếu bạn bao gồm:
- Chuyên gia về lĩnh vực (để xác định những gì trợ lý AI cần biết)
- Chủ sở hữu quy trình làm việc (để xác định phạm vi hoạt động của trợ lý)
- Người viết/chuyên gia chiến lược (để quyết định cách thức giao tiếp của trợ lý)
Với ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp sẵn của ClickUp, nhóm của bạn có thể brainstorm ý tưởng và tinh chỉnh hướng dẫn cho trợ lý để xây dựng nó nhanh hơn.
Bước 3: Xác định bộ công nghệ của bạn
Sau khi đã thành lập nhóm, bạn nên thảo luận và quyết định các công nghệ sẽ làm nền tảng cho trợ lý AI của mình. Điều này bao gồm:
- Ngôn ngữ lập trình (Java, Python, v.v.)
- Môi trường lưu trữ
- Các thư viện Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) (Gensim, NLTK, v.v.)
- Các thư viện phân tích dữ liệu (Plotly, SciPy, NumPy, v.v.)
- Mô hình học máy (ví dụ: GPT, BERT, Llama, v.v.)
- Các công nghệ dựa trên các khả năng cụ thể (ví dụ: thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, tự động hóa quy trình bằng robot, v.v.)
Bạn cũng nên dành một chút dung lượng cho các thư viện và khung công tác khác có thể cần thiết.
Sau khi xác định và lựa chọn tất cả các thành phần này cho bộ công nghệ của trợ lý AI, bạn sẽ có một nền tảng vững chắc để phát triển.
🔮 Nhưng, nếu chúng tôi nói với bạn rằng trong ClickUp, bạn có thể bỏ qua những rắc rối này thì sao? “Hệ thống” của bạn sẽ trở thành:
- Các sự kiện kích hoạt (ví dụ: thay đổi trạng thái, tin nhắn trò chuyện)
- Hướng dẫn (các lời nhắc tùy chỉnh)
- Kiến thức (Tài liệu, công việc, lịch sử trò chuyện)
- Các hành động (như trả lời, tóm tắt, phân công)
Bạn thậm chí có thể kết nối các công cụ bên ngoài như Slack hoặc GitHub thông qua các tích hợp của ClickUp và đưa dữ liệu của chúng vào các nguồn Kiến thức của trợ lý.
Bước 4: Xem xét các yếu tố thiết kế
Ngoài việc xác định bộ công nghệ (tech stack) mà bạn muốn sử dụng, còn có một số yếu tố thiết kế mà bạn cần xem xét trước khi phát triển các trợ lý AI. Chúng bao gồm:
1. Kiến trúc
Có hai phương pháp bạn có thể áp dụng cho kiến trúc của trợ lý AI tùy chỉnh—kiến trúc mô-đun và kiến trúc song song. Trong kiến trúc mô-đun, mỗi phần của trợ lý được thiết kế theo thứ tự và riêng biệt trước khi được ghép lại để hoàn thiện trợ lý. Ngược lại, kiến trúc song song là kiến trúc trong đó tất cả các phần được huấn luyện và xây dựng cùng lúc.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Hãy bắt đầu với Autopilot Agents trong ClickUp để thực hiện tự động hóa theo kiểu mô-đun, sau đó nâng cấp lên Super Agents khi bạn đã sẵn sàng để định nghĩa các điều kiện, phản hồi và logic nhiều bước.
Bạn muốn một giải pháp còn được tùy chỉnh và phù hợp hơn với nhóm của mình? Hãy gặp gỡ các Trợ lý được Chứng nhận. Chúng tôi đang nói đến các trợ lý sẵn sàng đưa vào sản xuất, được xây dựng và quản lý bởi các chuyên gia ClickUp — dành riêng cho bạn. Không cần thiết kế lời nhắc, không cần bảo trì, và không làm gián đoạn công việc quan trọng của nhóm bạn.
2. Giao diện người dùng và trải nghiệm người dùng (UI/UX)
Nếu bạn muốn trợ lý AI của mình có giao diện người dùng hướng đến công chúng, thì bạn cũng nên xem xét các yếu tố muốn đưa vào UI/UX. Điều này bao gồm thương hiệu của bạn, hình ảnh đại diện, tên bạn muốn đặt cho nó, v.v.
3. Xử lý dữ liệu
Cách thức mà trợ lý AI tùy chỉnh của bạn tiếp nhận và xử lý dữ liệu liên quan là một yếu tố quan trọng khác mà bạn cần xem xét. Điều này có nghĩa là cần xác định rõ ràng toàn bộ luồng dữ liệu từ đầu đến cuối, bao gồm:
- Dữ liệu/thông tin cần thu thập từ người dùng
- Dữ liệu/thông tin cần trích xuất từ máy chủ của bạn
- Các hàm cần thực hiện trên dữ liệu đã trích xuất
- Cung cấp kết quả cuối cùng cho người dùng
Mỗi bước trong quy trình xử lý dữ liệu cần được trình bày chi tiết.
4. Cơ chế phản hồi
Hãy cân nhắc việc tích hợp cơ chế phản hồi vào hệ thống trợ lý AI của bạn. Dù đó là một cuộc khảo sát, phương pháp đánh giá, hay một nút thích/không thích đơn giản. Việc nhận phản hồi từ người dùng về trợ lý là điều cần thiết để liên tục cải thiện công cụ này.
Bước 5: Gán nhãn và làm sạch dữ liệu huấn luyện
Có ba loại nguồn dữ liệu mà bạn có thể sử dụng để chuẩn bị và đào tạo trợ lý của mình, tùy thuộc vào đối tượng người dùng cuối:
- Dữ liệu hoạt động của tổ chức bạn
- Dữ liệu bên ngoài mà bạn nhận được hoặc thu thập từ các nguồn bên thứ ba
- Dữ liệu do người dùng tạo ra từ khách hàng/người dùng của bạn
Dù bạn chọn dữ liệu thô nào để huấn luyện mô hình, dữ liệu đó đều phải được gắn nhãn và làm sạch trước khi huấn luyện. Gắn nhãn và làm sạch là gì? Dưới đây là một cái nhìn tổng quan ngắn gọn:
- Gán nhãn: Đây là quá trình phân loại, gắn thẻ và gán nhãn dữ liệu thủ công do con người thực hiện để giúp AI agent của bạn hiểu được dữ liệu. Việc hoàn thành quá trình này giúp mô hình AI được sử dụng trong AI agent của bạn có thể thiết lập kết nối giữa các điểm dữ liệu và nhận diện chính xác ý nghĩa của từng loại dữ liệu.
- Làm sạch dữ liệu: Điều này đề cập đến việc loại bỏ các giá trị bất thường khỏi tập dữ liệu của bạn, chẳng hạn như các hàng trống, giá trị bị sai lệch hoặc thiếu sót, lỗi, v.v. Việc loại bỏ chúng giúp loại trừ khả năng trợ lý AI của bạn được huấn luyện dựa trên dữ liệu không chính xác.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Các công cụ như SuperAnnotate, DataLoop và Encord sẽ hỗ trợ bạn trong cả hai bước này.
Bước 6: Xây dựng và huấn luyện trợ lý của bạn
Bây giờ, bạn có thể bắt đầu xây dựng và huấn luyện trợ lý AI của mình. Hãy bắt đầu bằng việc cài đặt môi trường huấn luyện — cài đặt tất cả các thư viện và khung công cụ ML cần thiết, khởi động các công cụ huấn luyện và tải dữ liệu của bạn.
⚠️ QUAN TRỌNG: Đừng tải toàn bộ dữ liệu cùng một lúc. Hãy chia dữ liệu thành hai tập con và chỉ tải một tập. Giữ lại tập còn lại để dùng cho mục đích kiểm thử.
Sau khi đã tải dữ liệu, hãy khởi tạo mô hình học máy mà bạn đã lựa chọn ở bước ba. Cài đặt các tham số huấn luyện (các tham số này có thể thay đổi tùy thuộc vào mô hình bạn lựa chọn, nên khó có thể đi vào chi tiết cụ thể ở đây), và bắt đầu quá trình huấn luyện.
Theo dõi các chỉ số như độ sai lệch và độ chính xác trong quá trình huấn luyện để đánh giá mức độ học tập của mô hình. Nếu mô hình không học tốt, hãy điều chỉnh các tham số huấn luyện.
Đồng thời, các nhà phát triển giao diện người dùng (UI) nên thiết kế và phát triển trải nghiệm người dùng (UX) cho trợ lý AI của bạn.
📌 Trong ClickUp, bạn có thể tạo một Super Agent theo một trong ba cách sau:
- Trình tạo ngôn ngữ tự nhiên: Bạn sẽ trò chuyện để giải thích những gì bạn cần và trả lời các câu hỏi để xây dựng Super Agent của riêng bạn
- Sử dụng danh mục Super Agent: Bắt đầu với một Super Agent từ danh mục các Super Agent đã được xây dựng sẵn của ClickUp. ClickUp sẽ khởi chạy công cụ xây dựng ngôn ngữ tự nhiên cho bạn, sử dụng một lời nhắc đã được thiết lập sẵn. Bạn sẽ trả lời các câu hỏi để tùy chỉnh và tối ưu hóa Super Agent cho quy trình làm việc của mình.
- ClickUp sẽ khởi chạy công cụ tạo ngôn ngữ tự nhiên cho bạn, sử dụng một lời nhắc có sẵn.
- Bạn sẽ trả lời các câu hỏi để tùy chỉnh và tối ưu hóa Super Agent cho quy trình làm việc của mình.
- ClickUp sẽ khởi chạy công cụ tạo ngôn ngữ tự nhiên cho bạn, sử dụng một lời nhắc có sẵn.
- Bạn sẽ trả lời các câu hỏi để tùy chỉnh và tối ưu hóa Super Agent cho quy trình làm việc của mình.
- Bắt đầu từ đầu: Tạo một Super Agent trống và cấu hình thủ công để phù hợp với nhu cầu của bạn.
Khi điều chỉnh, bạn không cần phải huấn luyện lại bất cứ điều gì — chỉ cần điều chỉnh các hướng dẫn hoặc nguồn kiến thức và thử nghiệm lại. Lặp lại nhanh chóng là chìa khóa thành công.
Bước 7: Kiểm tra trợ lý
Sau khi quá trình huấn luyện hoàn thành, đã đến lúc kiểm tra mô hình của bạn. Đây là lúc nửa còn lại của tập dữ liệu mà bạn đã dành riêng cho mục đích kiểm tra (Bước 6) sẽ được sử dụng.
Khởi động trợ lý AI của bạn, chạy nó qua các truy vấn trong tập dữ liệu thử nghiệm và phân tích kết quả. Quan sát mức độ chính xác khi nó thực hiện hàm mong muốn trên từng điểm dữ liệu trong tập dữ liệu của bạn. Ngoài ra, hãy quan sát thời gian cần thiết để thực hiện các hành động đó.
Nếu trợ lý hoạt động đúng như mong đợi, bạn cần thực hiện thêm ba loại kiểm tra sau đây:
- Kiểm thử đơn vị: Kiểm thử từng mô-đun hoặc đơn vị của trợ lý AI một cách độc lập để đảm bảo chúng hoạt động đúng cách
- Thử nghiệm người dùng: Mời một số người dùng mục tiêu của trợ lý AI thử nghiệm dưới sự quan sát của bạn để bạn có thể phân tích cách người dùng có thể sử dụng nó và mức độ chính xác của nó trong từng tình huống
- Thử nghiệm A/B: So sánh hai phiên bản của trợ lý AI song song để xem phiên bản nào thực hiện việc cần làm hiệu quả hơn
Mỗi bài kiểm tra này sẽ tối ưu hóa hiệu suất của trợ lý AI và đảm bảo rằng nó hoạt động tốt trong các tình huống thực tế. Tuy nhiên, nếu trợ lý không hoạt động tốt trong các bài kiểm tra, bạn có thể phải huấn luyện lại trợ lý với các tham số được điều chỉnh hoặc bộ dữ liệu lớn hơn.
Bước 8: Triển khai và giám sát trợ lý
Cuối cùng, khi trợ lý AI của bạn đã hoạt động như mong đợi, đã đến lúc triển khai nó. Tích hợp nó với các hệ thống hiện có của bạn và triển khai trên trang web hoặc ứng dụng của bạn. Theo dõi mức độ chính xác và tốc độ phản hồi của nó đối với các truy vấn của người dùng bằng cách phân tích nhật ký người dùng và phản hồi được thu thập qua cơ chế phản hồi tích hợp sẵn trong trợ lý AI của bạn.
Nếu có bất kỳ điểm nào cần cải thiện, hãy triển khai phiên bản mới của trợ lý bằng cách khắc phục các vấn đề mà người dùng đã phản ánh.
🌰 Tóm lại: Dù bạn đang viết mã hay sử dụng các Super Agents không cần mã của ClickUp, việc xây dựng một trợ lý AI xuất sắc vẫn đòi hỏi một kế hoạch kỹ lưỡng về thiết kế và cải tiến.
Điểm khác biệt là gì? Trong ClickUp, hầu hết các công việc phức tạp — lưu trữ mô hình, tối ưu hóa lời nhắc, tích hợp — đều được xử lý giúp bạn. Vì vậy, bạn có thể tập trung vào điều thực sự quan trọng: thiết kế các quy trình làm việc thông minh giúp thực sự tiết kiệm thời gian.
Nếu điều này nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng bạn vẫn còn thắc mắc trước khi bắt đầu, chúng tôi rất sẵn lòng giải đáp cho bạn!
📮 ClickUp Insight: Chỉ 10% số người tham gia khảo sát của chúng tôi thường xuyên sử dụng các công cụ tự động hóa và tích cực tìm kiếm các cơ hội mới để tự động hóa.
Điều này cho thấy một đòn bẩy quan trọng chưa được khai thác để nâng cao năng suất — hầu hết các nhóm vẫn đang phụ thuộc vào công việc thủ công mà lẽ ra có thể được tối ưu hóa hoặc loại bỏ.
Các Trợ lý AI của ClickUp giúp việc xây dựng quy trình làm việc tự động trở nên dễ dàng, ngay cả khi bạn chưa từng sử dụng tính năng tự động hóa trước đây. Với các mẫu sẵn sàng sử dụng và lệnh dựa trên ngôn ngữ tự nhiên, việc tự động hóa các công việc trở nên dễ dàng với mọi thành viên trong nhóm!
💫 Kết quả thực tế: QubicaAMF đã giảm 40% thời gian lập báo cáo nhờ sử dụng các bảng điều khiển động và biểu đồ tự động hóa của ClickUp — biến hàng giờ công việc thủ công thành những thông tin chi tiết theo thời gian thực.
Những trường hợp sử dụng tốt nhất cho các trợ lý AI tùy chỉnh là gì?
Các trợ lý AI tùy chỉnh đang được áp dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp để tự động hóa các công việc đòi hỏi nhiều quyết định, nâng cao độ chính xác và giảm bớt nỗ lực thủ công—đặc biệt là trong các quy trình làm việc liên quan đến tập dữ liệu lớn và các thao tác lặp đi lặp lại.
- Thương mại điện tử: Dự báo nhu cầu bằng cách sử dụng dữ liệu bán hàng/xu hướng và xử lý hỗ trợ khách hàng với các giải pháp nhanh chóng và chính xác hơn.
- Y tế: Giám sát thiết bị y tế để ngăn ngừa sự cố và sử dụng trợ lý ảo để gửi thông báo nhắc nhở, lên lịch và hỗ trợ điều trị.
- Tự động hóa quy trình kinh doanh (RPA): Tự động hóa việc xử lý yêu cầu bồi thường, phát hiện gian lận và phân loại tài liệu để cắt giảm chi phí và tăng năng suất.
- Điện toán đám mây: Dự đoán nhu cầu tài nguyên, theo dõi các mối đe dọa bảo mật và trả lời các truy vấn hỗ trợ bằng cách sử dụng NLP và cơ sở kiến thức để ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động.
Các trường hợp ứng dụng của AI (đặc biệt là các trợ lý AI) vô cùng đa dạng trong mọi ngành nghề. Hiện nay, chúng đang để lại dấu ấn rõ rệt ở bốn lĩnh vực chính.
1. Trợ lý AI trong thương mại điện tử: Chuyên gia tư vấn AI và nhân viên chăm sóc khách hàng
Các trợ lý AI trong các công ty thương mại điện tử thường hướng đến hai mục tiêu chính:
- Dự đoán biến động nhu cầu: Bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử và xu hướng thị trường, các trợ lý AI thương mại điện tử dự đoán biến động nhu cầu và giúp kinh doanh luôn đi trước xu hướng.
- Xử lý các công việc hỗ trợ khách hàng: Các trợ lý AI trong thương mại điện tử cũng phân tích các tương tác với khách hàng để đưa ra các giải pháp chính xác
Ví dụ: Trợ lý ảo của Shein là một ví dụ tuyệt vời về việc sử dụng trợ lý AI để đánh giá các xu hướng thị trường đang thay đổi. Thực tế, nó liệt kê lên đến 600.000 mục dựa trên nhu cầu của người tiêu dùng, tất cả đều dành cho thị trường toàn cầu!
2. Trợ lý AI trong lĩnh vực y tế: bảo trì dự đoán và trợ lý ảo
Các trợ lý AI có thể giúp các công ty trong lĩnh vực y tế ngăn ngừa sự cố thiết bị bằng cách liên tục theo dõi và phân tích tình trạng hoạt động của các thiết bị y tế. Điều này giúp kéo dài tuổi thọ của thiết bị và cũng cảnh báo tổ chức khi đến thời điểm cần thay thế các thiết bị.
Ngoài ra, các trợ lý ảo và chatbot được hỗ trợ bởi AI đang giúp bệnh nhân với các thông báo nhắc nhở và đặt lịch hẹn. Chúng thậm chí có thể phân tích dữ liệu y tế để đưa ra đề xuất điều trị và hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán. Xem cách thức hoạt động. 👇
Ví dụ: IBM Watson Oncology hoạt động như một trợ lý AI chủ động trong lĩnh vực điều trị ung thư. Được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ ung thư đưa ra quyết định sáng suốt, hệ thống này phân tích dữ liệu bệnh nhân, tài liệu y khoa phong phú và các thử nghiệm lâm sàng liên quan để đưa ra các khuyến nghị điều trị dựa trên bằng chứng.
Mặc dù cuối cùng vẫn cần sự tham gia của bác sĩ, Watson Oncology chủ động đề xuất các phương án điều trị tiềm năng và nêu bật các kết quả nghiên cứu có liên quan, từ đó đóng góp tích cực vào quá trình ra quyết định bằng cách cung cấp thông tin quan trọng.
3. Trợ lý AI cho tự động hóa quy trình kinh doanh: hệ thống đề xuất và tự động hóa quy trình bằng robot
Các doanh nghiệp thường ưu tiên sử dụng các trợ lý AI để tự động hóa công việc khi làm việc với các công cụ Tự động hóa Quy trình Robot (RPA). Ví dụ bao gồm:
- Các công ty bảo hiểm tự động giải quyết yêu cầu bồi thường bằng cách sử dụng công nghệ thị giác máy tính và phân tích dữ liệu
- Phát hiện gian lận và chặn tự động các giao dịch gian lận tại các công ty tài chính thông qua phân tích dữ liệu lịch sử
- Phân loại tài liệu tự động hóa dựa trên AI và ML dựa trên dữ liệu trước đó
Ví dụ: Fukoku Mutual Life, một công ty bảo hiểm tại Nhật Bản, sử dụng các trợ lý AI để xử lý các yêu cầu bồi thường. Nhờ AI, công ty có thể truy cập dữ liệu bảo hiểm y tế và tự động tính toán số tiền bồi thường. Điều này giúp công ty tiết kiệm được gần 1 triệu đô la chi phí và tăng năng suất của nhân viên lên 30%.
4. Trợ lý AI trong điện toán đám mây và tự động hóa
Các trợ lý AI có thể hỗ trợ các công ty về điện toán đám mây và tự động hóa trong việc lập kế hoạch tài nguyên, giám sát bảo mật và các hoạt động hỗ trợ khách hàng. Họ thực hiện điều này bằng cách:
- Dự đoán nhu cầu về sức mạnh tính toán
- Phân tích và giám sát hoạt động đáng ngờ của người dùng
- Hiểu các truy vấn của khách hàng bằng cách sử dụng NLP trước khi trả lời bằng các câu trả lời từ cơ sở kiến thức AI
Ví dụ: Amazon Web Services (AWS) là một ví dụ tiêu biểu về việc sử dụng các tác nhân AI để dự đoán nhu cầu về sức mạnh tính toán. Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử, các hệ thống AI của AWS phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Điều này đảm bảo rằng ngay cả khi có sự gia tăng đột biến về lưu lượng sử dụng, các hệ thống của AWS vẫn không gặp phải tình trạng ngừng hoạt động.
Trợ lý AI nào là tốt nhất cho quản lý dự án và tự động hóa?
Nếu bạn muốn một trợ lý AI thực sự giúp đẩy nhanh tiến độ công việc trong quản lý dự án (chứ không chỉ đưa ra đề xuất), ClickUp Super Agents là một lựa chọn tuyệt vời vì chúng được thiết kế để hoạt động trực tiếp trong các quy trình làm việc của bạn.
- Chúng thực hiện các hành động thực tế: Theo dõi các sự kiện trong không gian làm việc, tuân theo các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và tự động đăng bài trên Trò chuyện, cập nhật công việc, chỉ định người chịu trách nhiệm, báo cáo các vấn đề cản trở và gửi bản tóm tắt.
- Chúng giúp việc hợp tác trở nên hiệu quả: Các trợ lý có thể trả lời các câu hỏi lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng kiến thức trong không gian làm việc (công việc/tài liệu), tóm tắt các chủ đề thảo luận và tạo các công việc theo dõi — đặc biệt mạnh mẽ khi kết hợp với ClickUp Chat và ClickUp Brain (“Catch me up”).
- Chúng có thể kiểm soát và bảo mật: Bạn cài đặt dữ liệu nào chúng có thể truy cập, tương tác với ai, và thời điểm/cách thức hoạt động của chúng — nhờ đó, quá trình tự động hóa luôn nằm trong phạm vi không gian làm việc của bạn.
Còn nhớ khi chúng tôi nói sẽ tiết lộ một trợ lý AI vào cuối bài không? Chúng tôi đã tiết lộ rồi đấy (nếu bạn để ý thì đã thấy rồi! 🤩)
Điều tuyệt vời nhất là: bạn không cần phải xây dựng nó từ đầu.
Nếu bạn đang tìm kiếm một hệ thống AI tự chủ có thể thực sự nâng cao năng suất trong quản lý dự án thực tế—đây chính là con đường tắt giúp bạn tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Hãy gặp gỡ ClickUp Super Agents — những đồng đội AI có thể tùy chỉnh và không cần viết mã, sẵn sàng hành động trên toàn bộ không gian làm việc của bạn để tiết kiệm thời gian, lấp đầy những khoảng trống và thúc đẩy công việc tiến triển.
🧠 Không chỉ là gợi ý. Mà là hành động thực tế
Các trợ lý AI của ClickUp không chỉ phân tích—mà còn hành động:
- Theo dõi không gian làm việc của bạn để phát hiện các sự kiện cụ thể
- Tuân theo các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên để quyết định việc cần làm
- Thực hiện các thao tác tự động — đăng bài trong Trò chuyện, cập nhật công việc, phân công đồng nghiệp và nhiều hơn nữa
Bạn xác định các điều kiện kích hoạt, kiến thức, hướng dẫn và công cụ. Trợ lý AI sẽ xử lý phần còn lại.
💬 Hợp tác dựa trên AI — giờ đây đã nhận biết ngữ cảnh
Trong khi ClickUp Chat giúp các nhóm giao tiếp theo thời gian thực, Trợ lý AI giúp Chat trở nên hữu ích. Trợ lý AI có thể theo dõi các cuộc hội thoại của bạn, trả lời câu hỏi bằng cách sử dụng kiến thức trong không gian làm việc, và thậm chí tạo công việc hoặc trả lời bằng các bản tóm tắt.
📌 Ví dụ:
- Trợ lý Trả lời Tự động trả lời các câu hỏi của nhóm bằng cách lấy thông tin trực tiếp từ các công việc, tài liệu (Docs) và các nguồn kiến thức khác trong không gian làm việc
- Một trợ lý tùy chỉnh có thể theo dõi chủ đề bình luận về sản phẩm và tự động gắn thẻ nhóm sản phẩm khi các từ khóa cụ thể được đề cập
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Trong trò chuyện, hãy sử dụng tính năng “Catch me up” được hỗ trợ bởi ClickUp Brain để nhận tóm tắt ngay lập tức, sau đó để Trợ lý thực hiện các mục tiếp theo.
🔐 Được thiết kế cho công việc thực tế, với sự chú trọng đến bảo mật
Các Super Agents của ClickUp hoạt động trong phạm vi không gian làm việc của bạn. Bạn có thể kiểm soát:
- Trợ lý có thể truy cập những dữ liệu nào (ví dụ: chỉ một số Danh sách công việc hoặc Tài liệu nhất định)
- Trợ lý này tương tác với ai
- Khi nào và cách thức nó thực hiện hành động
Kiến thức của nhóm bạn vẫn được bảo mật — và các trợ lý của bạn vẫn luôn hữu ích!
Làm thế nào các trợ lý AI của ClickUp có thể giúp công việc trở nên dễ dàng hơn và nâng cao hiệu quả kinh doanh
Các quy trình kinh doanh — như quản lý công việc hoặc dịch vụ khách hàng — rất có thể sẽ sớm được xử lý bởi các trợ lý AI tiên tiến. Sẽ không lâu nữa, bạn sẽ thấy các doanh nghiệp triển khai các trợ lý tùy chỉnh cho các công việc và quy trình làm việc thường ngày của họ.
Bạn muốn vượt lên trước đối thủ cạnh tranh nhưng chưa muốn đầu tư nguồn lực vào việc xây dựng các trợ lý AI tùy chỉnh ngay lúc này?
Khác với các bot AI thông thường, các Super Agent của ClickUp được tích hợp chặt chẽ vào quy trình làm việc của bạn. Điều đó có nghĩa là:
- Giảm thiểu việc chuyển đổi giữa các công cụ
- Không cần phải tạo các lời nhắc phức tạp từ đầu
- Tự tin hơn rằng công việc đúng đắn đang được thực hiện vào đúng thời điểm
Và với ClickUp Brain là lớp trí tuệ hỗ trợ các tính năng viết, tóm tắt và tìm kiếm bằng AI, bạn có thể tối ưu hóa cách các trợ lý giao tiếp và học hỏi từ nội dung trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn.
Nếu bạn đã sẵn sàng tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh, hãy đăng ký ClickUp miễn phí ngay!