Một báo cáo của Capgemini cho thấy 50% các công ty ở Mỹ hiện đang sử dụng AI tạo ra nội dung cho các dự án tiếp thị của họ. Mặc dù các công cụ này đang phát triển, nhưng chúng không thể hợp lý hóa 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 tham gia AI Agents — giai đoạn tiếp theo của việc triển khai AI cho kinh doanh!
Biết cách xây dựng một đại lý AI là rất quan trọng trong dài hạn. Khi bạn đã biết cách xây dựng một đại lý tùy chỉnh, bạn có thể tự động hóa các công việc (như dịch vụ khách hàng hoặc phân tích thị trường) với ít sự can thiệp của con người và giảm chi phí tổng thể.
Trong blog này, chúng tôi sẽ trả lời mọi thắc mắc về AI agent, từ khái niệm đến cách phát triển AI agent. Hãy theo dõi đến cuối bài viết để khám phá AI agent hiệu quả và mượt mà, phù hợp với nhu cầu quản lý công việc và dự án của bạn!
⏰Tóm tắt 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 đại lý AI đã được sử dụng trong thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe, tự động hóa quy trình kinh doanh và ngành công nghiệp điện toán đám mây
- Bạn có thể xây dựng một đại lý AI tùy chỉnh với các nhà khoa học dữ liệu, nhà thiết kế UX, chuyên gia học máy và phát triển phần mềm
- Nếu bạn sử dụng ClickUp để quản lý dự án, bạn sẽ có sẵn một đại lý AI nội bộ tích hợp sẵn để sử dụng
Hãy bắt đầu với những kiến thức cơ bản trước.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Nếu bạn đã từng trò chuyện với trợ lý AI trên một trang web, bạn đã tương tác với một đại lý AI cơ bản. Ngày nay, những nơi phổ biến nhất để tìm thấy chúng là trên các trang hỗ trợ của công ty, trả lời truy vấn của khách hàng, tạo phiếu hỗ trợ hoặc sắp xếp cuộc gọi với các đại lý hỗ trợ trực tiếp.
Tuy nhiên, khả năng của một AI agent không giới hạn trong việc quản lý hỗ trợ khách hàng. Nó có thể làm nhiều việc hơn nữa, như bạn sẽ thấy dưới đây.
Định nghĩa về AI agent
Một tác nhân 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 dạng và tương tác với các tác nhân 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 AI agent có thể lấy các thông tin cần thiết từ bạn, như địa chỉ email của người nhận, chủ đề email, tệp đính kèm, v.v. Sau đó, AI agent sẽ tương tác với ứng dụng email của bạn để tự soạn thảo email bằng AI tạo nội dung.
Sau khi hoàn thành, nó sẽ hiển thị bản xem trước email để bạn có thể thay đổi bất cứ điều gì nếu cần và gửi đi sau khi đã thực hiện các thay đổi.
Các đặc điểm chính của các tác nhân AI
Dưới đây là những điều bạn cần biết về các trợ lý AI trong vài dòng:
- Yêu cầu đầu vào của con người tối thiểu
- Học tập liên tục và cải tiến
- Khả năng nhận thức ngữ cảnh và 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 con người
- Khả năng đưa ra quyết định dựa trên quá trình đào tạo và học tập của mình
Các loại AI agent
Bạn có thể phân loại các tác nhân AI dựa trên các yếu tố khác nhau (ví dụ: thiết kế so với chức năng). Ở đây, chúng tôi sẽ phân loại chúng dựa trên chức năng, từ đó đưa ra hai loại tác nhân chính hiện đang phổ biến trong các tổ chức:
- Tác nhân AI tự động: Các tác nhân này thường tiếp xúc trực tiếp với khách hàng và có khả năng ra quyết định tự động ở mức cao. Chúng quản lý các truy vấn của khách hàng mà không cần sự can thiệp của nhân viên.
- Trợ lý AI: 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.
Cách xây dựng một trợ lý AI
Xây dựng các đại lý AI không khó nhưng đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc và kế hoạch phù hợp. Dưới đây là tám bước bạn phải tuân theo khi xây dựng các đại lý AI tùy chỉnh cho nhu cầu kinh doanh của mình:
Bước 1: Xác định mục đích của đại 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 với nó. Và chúng ta đang nói về tài liệu chính thức.
Tất nhiên, bạn có thể có ý tưởng sơ bộ về những việc bạn muốn AI agent thực hiện, nhưng để đảm bảo không bỏ sót bất kỳ chi tiết nào, bạn phải ghi lại tất cả các hàm và khả năng bạn muốn AI agent có.
Ngoài ra, nó còn tạo ra một tài liệu trung tâm để nhóm phát triển của bạn có thể tham khảo khi muốn hiểu môi trường và kỳ vọng của tác nhân.
Bước 2: Xây dựng một nhóm
Bước tiếp theo (và là bước rất quan trọng) là tập hợp nhóm của bạn để xây dựng AI agent. Ngay cả khi bạn là nhà phát triển phần mềm, ĐỪNG cố gắng xây dựng AI agent một mình. Bởi vì để xây dựng một AI agent mạnh mẽ, bạn cần có kiến thức chuyên môn từ nhiều trường khác nhau, bao gồm:
- Khoa học dữ liệu và phân tích
- Học máy (ML)
- Thiết kế giao diện người dùng (UI)
- Phát triển phần mềm
Cho đến khi bạn thu hút được các chuyên gia từ tất cả các trường này, bạn có thể sẽ tạo ra một AI agent không hoàn hảo. Thay vào đó, hãy tập hợp một nhóm chuyên gia trước tiên.
Bước 3: Xác định công nghệ của bạn
Sau khi thành lập nhóm, bạn nên thảo luận và quyết định các công nghệ sẽ làm nền tảng cho AI agent của mình. Điều này bao gồm:
- Ngôn ngữ lập trình (Java, Python, v.v.)
- Môi trường lưu trữ
- Thư viện Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) (Gensim, NLTK, v.v.)
- Thư viện phân tích dữ liệu (Plotly, SciPy, NumPy, v.v.)
- Mô hình học máy (ví dụ: GPT, BERT, Llama, v.v.)
- Công nghệ dựa trên các khả năng cụ thể (ví dụ: thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, tự động hóa quy trình robot, v.v.)
Bạn cũng nên dành một chút không gian cho các thư viện và khung làm việc khác có thể cần thiết.
Sau khi xác định và lựa chọn tất cả các yếu tố này cho công nghệ của đại lý AI, bạn sẽ có một nền tảng vững chắc để phát triển.
Bước 4: Xem xét các yếu tố thiết kế
Ngoài việc xác định công nghệ bạn muốn sử dụng, còn có những yếu tố thiết kế cần xem xét trước khi phát triển các đại lý AI. Chúng bao gồm:
1. Kiến trúc
Có hai cách tiếp cận mà bạn có thể áp dụng cho kiến trúc của tác nhân AI tùy chỉnh của mình: kiến trúc mô-đun và kiến trúc đồng thời. Trong kiến trúc mô-đun, mỗi phần của tác nhân được thiết kế tuần tự và riêng biệt trước khi được ghép lại để hoàn thiện tác nhân. Mặt khác, kiến trúc đồng thời là kiến trúc trong đó tất cả các phần được đào tạo và xây dựng cùng một lúc.
2. Giao diện người dùng và trải nghiệm (UI/UX)
Nếu bạn muốn AI agent của mình có giao diện người dùng công khai, thì bạn cũng nên xem xét các yếu tố bạn muốn đưa vào UI/UX. Điều này bao gồm thương hiệu, linh vật, tên bạn muốn đặt cho nó, v.v.
3. Xử lý dữ liệu
Cách đại lý AI tùy chỉnh của bạn nhận và xử lý dữ liệu có liên quan là một yếu tố quan trọng khác mà bạn cần xem xét. Điều này có nghĩa là bạn cần xác định rõ toàn bộ luồng dữ liệu từ đầu đến cuối, bao gồm:
- Dữ liệu/thông tin cần nhận từ người dùng
- Dữ liệu/thông tin cần trích xuất từ máy chủ của bạn
- Các hàm được 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
Cân nhắc việc tích hợp cơ chế phản hồi vào hệ thống đại lý AI của bạn. Có thể là khảo sát, phương pháp đánh giá hoặc nút thích/không thích đơn giản. Việc nhận phản hồi về đại lý từ người dùng là rất quan trọng để liên tục cải thiện công cụ.
Bước 5: Gán nhãn và làm sạch dữ liệu đào tạo
Có ba loại nguồn dữ liệu bạn có thể sử dụng để chuẩn bị và đào tạo tác nhân của mình, tùy thuộc vào người dùng cuối của tác nhân đó là ai:
- Dữ liệu hoạt động của tổ chức của 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 được tạo bởi khách hàng/người dùng của bạn
Bất kể bạn chọn dữ liệu thô nào để huấn luyện mô hình, dữ liệu đó phải được dán nhãn và làm sạch trước khi huấn luyện. Dán nhãn và làm sạch là gì? Dưới đây là một tổng quan ngắn gọn:
- Dán nhãn: Đây là việc phân loại, gắn thẻ và dán nhãn dữ liệu theo cách thủ công bởi con người để AI agent có thể hiểu được. Việc này được thực hiện để mô hình AI được sử dụng trong agent của bạn có thể xây dựng kết nối giữa các điểm dữ liệu và nhận diện chính xác ý nghĩa của từng loại dữ liệu.
- Làm sạch: Đây là việc loại bỏ mọi bất thường khỏi tập dữ liệu của bạn, chẳng hạn như hàng trống, giá trị bị trình bày sai hoặc thiếu, lỗi, v.v. Loại bỏ chúng sẽ giúp loại trừ khả năng tác nhân AI của bạn được huấn luyện dựa trên dữ liệu sai sót.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Các công cụ như SuperAnnotate, DataLoop và Encord sẽ giúp bạn thực hiện cả hai bước này.
Bước 6: Xây dựng và đào tạo tác nhân của bạn
Bây giờ, bạn có thể bắt đầu xây dựng và đào tạo AI agent của mình. Bắt đầu bằng cách cài đặt môi trường đào tạo — cài đặt tất cả các thư viện và khung ML cần thiết, khởi động các công cụ đào tạo và tải dữ liệu của bạn.
⚠️ QUAN TRỌNG: Đừng tải tất cả dữ liệu của bạn cùng một lúc. Chia dữ liệu thành hai tập hợp con và chỉ tải một tập hợp. Giữ tập hợp còn lại để thử nghiệm.
Sau khi đã tải dữ liệu, khởi tạo mô hình ML mà bạn đã chọn ở bước ba. Đặt các tham số đào tạo (chúng có thể khác nhau tùy thuộc vào mô hình bạn chọn, vì vậy rất khó để đi vào chi tiết cụ thể ở đây) và bắt đầu quá trình đào tạo.
Theo dõi các chỉ số như tổn thất và độ chính xác trong quá trình đào tạo để biết mô hình đang học tốt như thế nào. Nếu mô hình không học tốt, hãy điều chỉnh các tham số đào tạo.
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.
Bước 7: Kiểm tra tác nhân
Sau khi quá trình đào tạo hoàn thành, đã đến lúc thử nghiệm mô hình của bạn. Đây là lúc nửa còn lại của tập dữ liệu mà bạn đã dành riêng cho mục đích thử nghiệm (Bước 6) sẽ phát huy tác dụng.
Bắt đầu sử dụng AI agent, chạy nó qua các truy vấn của bộ dữ liệu thử nghiệm và phân tích kết quả. Quan sát mức độ chính xác của nó khi thực hiện hàm mong muốn trên từng điểm dữ liệu trong bộ dữ liệu của bạn. Ngoài ra, hãy quan sát thời gian thực hiện các hành động đó.
Nếu tác nhân hoạt động như dự kiến, bạn phải thực hiện thêm ba loại kiểm tra nữa. Đó là:
- Kiểm tra đơn vị: Kiểm tra từng mô-đun hoặc đơn vị của tác nhân AI một cách độc lập để đảm bảo chúng hoạt động đúng
- Thử nghiệm người dùng: Mời một số người dùng mục tiêu của tác nhân 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 tác nhân để xem phiên bản nào thực hiện công việc tốt hơn
Mỗi bài kiểm tra này sẽ tối ưu hóa hiệu suất của AI agent và đảm bảo rằng nó hoạt động tốt trong các tình huống thực tế. Tuy nhiên, nếu nó không hoạt động tốt trong các bài kiểm tra, bạn có thể phải đào tạo lại agent với các tham số được điều chỉnh hoặc bộ dữ liệu lớn hơn.
Bước 8: Triển khai và giám sát tác nhân
Cuối cùng, khi AI agent của bạn đã hoạt động như mong muốn, 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 nhanh chóng của nó trong việc phản hồi các truy vấn của người dùng bằng cách phân tích nhật ký người dùng và phản hồi thông qua cơ chế phản hồi tích hợp sẵn trong AI agent của bạn.
Nếu còn có thể cải thiện, hãy triển khai phiên bản mới của tác nhân bằng cách giải quyết các vấn đề được người dùng báo cáo.
Triển khai và các trường hợp sử dụng của các đại lý AI tùy chỉnh
Ứng dụng của AI (đặc biệt là các tác nhân AI) là vô cùng rộng lớn trong mọi ngành công nghiệp. Hiện nay, có bốn lĩnh vực chính mà AI đang để lại dấu ấn đáng kể.
1. Đại lý AI trong thương mại điện tử: Tư vấn AI và đại lý dịch vụ khách hàng
Các đại lý AI trong các công ty thương mại điện tử thường nhằm đạt được hai mục tiêu chính:
- Dự đoán biến động nhu cầu: Bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ và xu hướng thị trường, các đại lý AI thương mại điện tử dự đoán biến động nhu cầu và giúp doanh nghiệp của họ luôn đi trước một bước
- Xử lý công việc hỗ trợ khách hàng: Các đại lý AI thương mại điện tử cũng phân tích các tương tác của 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 đại lý AI để đánh giá xu hướng thị trường thay đổi. Trên thực tế, nó liệt kê tới 600.000 mục dựa trên nhu cầu của người tiêu dùng, tất cả cho thị trường toàn cầu!
2. Trợ lý AI trong y tế: Bảo trì dự đoán và trợ lý ảo
Các trợ lý AI có thể giúp các công ty y tế ngăn chặn sự cố thiết bị bằng cách theo dõi và phân tích liên tục tình trạng hoạt động của các thiết bị y tế. Điều này giúp kéo dài tuổi thọ của thiết bị và cảnh báo tổ chức khi đến thời điểm cần thay thế thiết bị.
Ngoài ra, trợ lý ảo và chatbot hỗ trợ bởi AI đang giúp bệnh nhân nhắc nhở theo dõi và lên lịch hẹn. Chúng thậm chí có thể phân tích dữ liệu y tế để đề xuất phương pháp điều trị và giúp bác sĩ chẩn đoán. Xem cách thức hoạt động. 👇
Ví dụ: IBM Watson Oncology hoạt động như một đại 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, nó phân tích dữ liệu bệnh nhân, tài liệu y tế phong phú và các thử nghiệm lâm sàng có liên quan để đưa ra các khuyến nghị điều trị dựa trên bằng chứng.
Mặc dù cuối cùng vẫn cần ý kiến của bác sĩ, Watson Oncology chủ động đưa ra 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 robot
Các doanh nghiệp thích sử dụng AI agent để tự động hóa công việc khi làm việc với các công cụ Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA). Ví dụ bao gồm:
- Giải quyết bồi thường tự động của các công ty bảo hiểm bằng công nghệ thị giác máy tính và phân tích dữ liệu
- Phát hiện gian lận và tự động chặn các giao dịch gian lận trong các công ty tài chính bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử
- Phân loại tài liệu tự động dựa trên AI và ML dựa trên dữ liệu trước đó
Ví dụ: Fukoku Mutual Life, một công ty bảo hiểm ở Nhật Bản, sử dụng các đại lý AI để xử lý các yêu cầu bồi thường. Với AI, công ty có thể truy cập bảo hiểm y tế và tự động tính toán các khoản thanh toán. Điều này giúp công ty tiết kiệm gần 1 triệu đô la chi phí và tăng năng suất của nhân viên lên 30%.
4. Các tác nhân AI trong điện toán đám mây và tự động hóa
AI Agent có thể giúp các công ty 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. Chúng thực hiện việc 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 truy vấn của khách hàng bằng NLP trước khi trả lời bằng câu trả lời từ cơ sở kiến thức AI
Ví dụ: Amazon Web Services (AWS) là một đối tượng/kỳ/phiên bản nổi bật trong việc sử dụng các tác nhân AI để dự đoán nhu cầu về sức mạnh tính toán. Sử dụng dữ liệu lịch sử, 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 lượng sử dụng, hệ thống của AWS vẫn không gặp phải bất kỳ sự cố ngừng hoạt động nào.
Trợ lý AI cho quản lý dự án của bạn
Bạn còn nhớ khi chúng tôi nói rằng sẽ tiết lộ một AI agent vào cuối bài viết không? À, và chúng tôi có đề cập rằng bạn thậm chí không cần phải xây dựng nó không? Nói một cách đơn giản, nếu bạn cần AI để tăng năng suất, đây là lối tắt để đạt được lợi thế cạnh tranh.
Trợ lý AI này là ClickUp Brain — một AI hỗ trợ tất cả các tính năng của ClickUp và tối đa hóa năng suất của bạn. Nó tích hợp hoàn hảo với ứng dụng của bạn, tự động hóa quy trình làm việc và loại bỏ các khâu thủ công trong quản lý dự án.
Nhưng ClickUp Brain không chỉ xử lý tự động hóa — nó còn hoạt động như một trợ lý dự án siêu thông minh của bạn. Từ xác định các điểm nghẽn đến lập lịch làm việc thông minh dựa trên nhóm của bạn và khối lượng công việc của họ, nó quản lý mọi thứ bạn cần để tối ưu hóa tiến độ dự án của bạn.
Năng suất được hỗ trợ bởi AI này cũng được tích hợp vào ClickUp Chat, nền tảng nhắn tin tích hợp để hợp tác thời gian thực. Nhờ AI tiên tiến của ClickUp Brain, ClickUp Chat làm phong phú thêm các cuộc hội thoại của bạn với thông tin từ tất cả các dự án, nhiệm vụ, tài liệu của bạn và hơn thế nữa.
Trình này có thể tóm tắt các cuộc trò chuyện của bạn, lấy thông tin dự án có liên quan và tạo công việc cho các thành viên trong nhóm của bạn.
Dưới đây là danh sách ngắn gọn về tất cả những gì bạn có thể làm khi sử dụng ClickUp Chat làm đại lý hỗ trợ AI cho nơi làm việc của mình:
- Lấy thông tin từ các ứng dụng khác: Bạn muốn tìm một tệp từ Google Drive và liên kết nó với một nhiệm vụ? Sử dụng lời nhắc có liên quan trong Trò chuyện ClickUp (nhớ kết nối Drive với tài khoản ClickUp của bạn)
- Tóm tắt nhanh: Bạn đã vắng mặt một thời gian? Nhấp vào Catch me up để xem tóm tắt ngắn gọn về chủ đề này
- Tạo công việc: Cần tạo công việc trong khi đang gọi điện với đồng nghiệp? Bạn có thể làm việc đó mà không cần rời khỏi cửa sổ trò chuyện. Bạn cũng có thể liên kết từng công việc với dự án mục tiêu và các thành viên nhóm có liên quan một cách tự động bằng AI
Lợi ích của việc sử dụng ClickUp Chat làm Trợ lý AI nội bộ
Sử dụng ClickUp Chat làm đại lý AI nội bộ của tổ chức bạn có nhiều lợi thế. Tuy nhiên, những lợi thế nổi bật nhất là:
✅ Quy trình làm việc được tối ưu hóa: Liên kết các công việc và tài liệu trong trò chuyện để tránh phải chuyển đổi giữa các ứng dụng để quản lý công việc và các cuộc hội thoại liên quan
✅ Nâng cao hiệu quả và năng suất: Tăng cường năng suất của bạn và nhóm của bạn với các công việc, chế độ xem, phụ thuộc, thông báo và thảo luận có thể dễ dàng truy cập từ trong Trò chuyện
✅ Bảo mật và bảo mật dữ liệu tốt hơn: Giữ dữ liệu quản lý dự án của bạn ở một nơi, được bảo vệ bằng các tiêu chuẩn bảo mật tốt nhất
Làm việc dễ dàng hơn với ClickUp Chat làm đại lý AI của bạn
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 AI agent tiên tiến. Sẽ không lâu nữa, bạn sẽ thấy các doanh nghiệp triển khai các AI agent tùy chỉnh cho các công việc và quy trình công việc thường ngày của họ.
Bạn muốn vượt lên trước đối thủ cạnh tranh nhưng chưa muốn chi tiêu nguồn lực để xây dựng các AI agent tùy chỉnh?
Sản phẩm sẵn sàng của ClickUp, ClickUp Chat, xử lý hiệu quả việc hợp tác nhóm và quản lý dự án, chuyển đổi các quy trình kinh doanh của bạn thông qua một hệ thống tập trung.
Nếu bạn đã sẵn sàng tối đa hóa hiệu quả kinh doanh, hãy đăng ký ClickUp miễn phí!