Đào tạo mô hình AI của riêng bạn có thể nghe có vẻ phức tạp, nhưng thực tế đơn giản hơn bạn nghĩ. Tất cả đều nằm ở việc cung cấp dữ liệu phù hợp cho hệ thống để nó có thể học cách nhận diện mẫu, giải quyết vấn đề và đưa ra dự đoán – tương tự như việc dạy một học sinh thông minh!
Các mô hình AI tùy chỉnh có tác động vô cùng lớn vì chúng có thể được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của bạn. Bạn có thể tự động hóa các công việc khác nhau trong nhiều ngành, từ phân tích dữ liệu để chấm điểm tín dụng hoặc chẩn đoán y tế đến dịch vụ khách hàng và tiếp thị.
Các công ty lớn cũng đang tham gia vào xu hướng này: PwC đã cam kết đầu tư 1 tỷ đô la trong 3 năm để đào tạo nhân viên về AI và triển khai trợ lý chatbot. Mục tiêu là tăng năng suất, khuyến khích đổi mới và tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại.
Phần hay nhất là gì? Bạn cũng có thể làm được điều này!
Hãy cùng khám phá các bước để đào tạo AI của riêng bạn và các loại mô hình AI phù hợp với các nhu cầu khác nhau.
⏰Tóm tắt 60 giây
- Đào tạo mô hình AI của riêng bạn bao gồm việc cung cấp dữ liệu cho hệ thống để giúp nó nhận diện mẫu, giải quyết vấn đề và đưa ra dự đoán. Quá trình này tương tự như việc dạy một học sinh, cho phép AI học hỏi và thích nghi theo thời gian
- Các mô hình AI tùy chỉnh có thể được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu cụ thể, tự động hóa các công việc trong các ngành như đánh giá tín dụng, chẩn đoán y tế, dịch vụ khách hàng và tiếp thị. Chúng cải thiện theo thời gian, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, khám phá những thông tin chi tiết ẩn, hỗ trợ các quyết định thông minh hơn và thích ứng với những thách thức mới
- Các bước để đào tạo AI: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn Làm sạch và định dạng dữ liệu để sẵn sàng cho đào tạo. Loại bỏ sai lệch để tránh dự đoán không chính xác Chọn mô hình AI phù hợp dựa trên công việc của bạn (ví dụ: học tăng cường cho mô phỏng, học sâu cho nhận dạng mẫu) Chạy các bài kiểm tra trong đó AI đưa ra dự đoán, so sánh chúng với kết quả mong đợi và điều chỉnh thuật toán để cải thiện độ chính xác Kiểm tra AI trong các công việc thực tế. Nếu hoạt động tốt, hãy tiếp tục; nếu không, hãy huấn luyện lại và lặp lại. Đánh giá thường xuyên giúp mô hình luôn chính xác và đáng tin cậy
- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
- Làm sạch và định dạng dữ liệu để sẵn sàng cho quá trình đào tạo. Loại bỏ các sai lệch để tránh dự đoán không chính xác
- Chọn mô hình AI phù hợp dựa trên công việc của bạn (ví dụ: học tăng cường cho mô phỏng, học sâu cho nhận dạng mẫu)
- Chạy các bài kiểm tra trong đó AI đưa ra dự đoán, so sánh chúng với kết quả mong đợi và điều chỉnh thuật toán để cải thiện độ chính xác
- Kiểm tra AI trong các công việc thực tế. Nếu hoạt động tốt, hãy tiếp tục; nếu không, hãy đào tạo lại và lặp lại. Đánh giá thường xuyên giúp mô hình luôn chính xác và đáng tin cậy
- Đào tạo mô hình AI liên quan đến sự phức tạp về kỹ thuật, vấn đề chất lượng dữ liệu, chi phí cao, các vấn đề đạo đức và tuân thủ quy định. Giải quyết những thách thức này là rất quan trọng để triển khai AI thành công
- ClickUp Brain cung cấp các công cụ hỗ trợ AI được tích hợp vào ClickUp, mang lại lợi ích về năng suất mà không cần phải đào tạo AI riêng. Nó cung cấp các tính năng như AI Knowledge Manager, AI Project Manager và AI Writer for Work, giúp nâng cao hiệu quả và bảo mật
- ClickUp Brain giúp tự động hóa các công việc, trả lời câu hỏi, tạo các tự động hóa tùy chỉnh và cung cấp hỗ trợ viết theo vai trò cụ thể. Nó đơn giản hóa quy trình làm việc và tăng năng suất mà không yêu cầu chuyên môn kỹ thuật
- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
- Làm sạch và định dạng dữ liệu để sẵn sàng cho quá trình đào tạo. Loại bỏ các sai lệch để tránh dự đoán không chính xác
- Chọn mô hình AI phù hợp dựa trên công việc của bạn (ví dụ: học tăng cường cho mô phỏng, học sâu cho nhận dạng mẫu)
- Chạy các bài kiểm tra trong đó AI đưa ra dự đoán, so sánh chúng với kết quả mong đợi và điều chỉnh thuật toán để cải thiện độ chính xác
- Kiểm tra AI trong các công việc thực tế. Nếu hoạt động tốt, hãy tiếp tục; nếu không, hãy đào tạo lại và lặp lại. Đánh giá thường xuyên giúp mô hình luôn chính xác và đáng tin cậy
Bạn sẽ tìm hiểu cách AI có thể giúp bạn sử dụng AI để tự động hóa công việc, nâng cao hiệu quả và đạt kết quả tốt hơn.
Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ cho phép hệ thống thực hiện các công việc đòi hỏi trí tuệ giống con người. Các công việc này bao gồm ra quyết định, giải quyết vấn đề và học hỏi từ kinh nghiệm. Mô hình AI là các thuật toán được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn. Chúng nhận ra các mẫu và đưa ra dự đoán mà không cần được lập trình rõ ràng cho từng công việc.
Học máy (ML) là một trong những lĩnh vực lớn nhất của AI. Nó tập trung vào việc tạo ra các thuật toán có khả năng học từ dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó. Khác với lập trình truyền thống, các mô hình ML ngày càng trở nên tốt hơn theo thời gian khi xử lý nhiều dữ liệu hơn.
📌 Ví dụ, các mô hình học máy AI có thể dự đoán xu hướng, phát hiện gian lận hoặc đề xuất sản phẩm. Các mô hình này thường đơn giản hơn so với các mô hình dựa trên học sâu (DL) và ít tốn tài nguyên tính toán hơn. Các mô hình ML phổ biến bao gồm mô hình hồi quy tuyến tính, cây quyết định và k-láng giềng gần nhất, thường được áp dụng trong các công việc dự báo và phân khúc.
Các kỹ thuật AI như vậy giúp các doanh nghiệp tận dụng tối đa AI bằng cách cho phép tự động hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Trong khi các mô hình ML được sử dụng cho các công việc như phân loại và hồi quy, các mô hình DL lại vượt trội trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phiên âm giọng nói. Ví dụ, các mô hình phát hiện đối tượng, là các mô hình DL, có thể xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc video.
Khi các mô hình DL tiếp tục phát triển, chúng đang được sử dụng trong các công nghệ đột phá như ô tô tự lái, hình ảnh y tế và nền tảng AI cung cấp các khả năng tiên tiến cho kinh doanh.
🧠Thông tin thú vị: AI không thực sự ngủ nhưng có thể "mơ"!
"Mạng đối kháng tạo ra" (GAN) là một loại mô hình ML được thiết kế để tạo ra nội dung mới, độc đáo sau khi "học" từ dữ liệu đào tạo, như tưởng tượng ra những bức tranh mới hoặc thậm chí là khuôn mặt của con người chưa từng tồn tại.
Đào tạo AI của riêng bạn có nghĩa là gì?
Đào tạo mô hình AI giống như dạy một đứa trẻ một kỹ năng mới. Thay vì chỉ lập trình máy móc để tuân theo các lệnh cứng nhắc, bạn giúp nó học từ dữ liệu, thích nghi với các mẫu và đưa ra quyết định độc lập.
Quá trình này là lặp đi lặp lại. Nó bao gồm việc cung cấp dữ liệu chất lượng cao cho mô hình, lựa chọn các công cụ phù hợp và điều chỉnh các tham số để đạt được kết quả chính xác. Điều này có nghĩa là khung AI của bạn sẽ học hỏi, mắc lỗi và cải thiện theo thời gian.
Các nhà khoa học dữ liệu thường dẫn dắt quá trình đào tạo. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, người dùng kinh doanh cũng có thể tham gia, đặc biệt là trong môi trường ít mã hoặc không có mã.
Hãy thử dạy một đứa trẻ phân biệt chó và mèo. Ban đầu, bạn sẽ bắt đầu với những hình ảnh cơ bản và khái niệm đơn giản, như "Đây là chó; đây là mèo". Khi trẻ học, bạn thêm các chi tiết khác như kích thước, âm thanh và hành vi để trẻ có thể phân biệt các ví dụ phức tạp hơn.
Trong AI, việc đào tạo cũng theo một cách tương tự. Mô hình bắt đầu với dữ liệu cơ bản và được tinh chỉnh theo thời gian khi có thêm nhiều ví dụ và phản hồi.
🧠Thông tin thú vị: Vào tháng 3 năm 2016, AlphaGo, một AI được phát triển bởi Google DeepMind, đã đối đầu với Lee Sedol, một kỳ thủ cờ vây huyền thoại với 18 danh hiệu thế giới. Trận đấu diễn ra tại Seoul, Hàn Quốc, và chiến thắng 4-1 của AlphaGo đã khiến cả thế giới kinh ngạc. Với hơn 200 triệu người xem trên toàn cầu, sự kiện mang tính bước ngoặt này đã đi trước thời đại cả thập kỷ trong việc thể hiện sức mạnh của AI!
Lợi ích của việc đào tạo mô hình AI của riêng bạn
Đào tạo hệ thống AI của riêng bạn mang lại rất nhiều lợi ích. Dưới đây là một số lợi ích nổi bật:
- Cải thiện theo thời gian: AI trở nên thông minh hơn khi xử lý nhiều dữ liệu hơn, giúp dự đoán và ra quyết định chính xác hơn
- Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại: AI giảm nỗ lực thủ công và tăng năng suất tổng thể bằng cách xử lý các quy trình thường ngày
- Phát hiện những thông tin ẩn: AI xác định các điểm yếu hoặc cơ hội phát triển có thể bị bỏ qua
- Hỗ trợ ra quyết định thông minh hơn: Với độ chính xác cao hơn, AI giúp cải thiện các quyết định kinh doanh, thúc đẩy thành công lâu dài
- Thích ứng và mở rộng quy mô: Một mô hình được đào tạo tốt sẽ phát triển cùng với nhu cầu của bạn, giải quyết các thách thức mới một cách hiệu quả
Các trường hợp sử dụng phổ biến của AI
AI đang tạo ra làn sóng trong các ngành công nghiệp khác nhau, giúp các doanh nghiệp trở nên hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn. Một cuộc khảo sát của Deloitte với 2.620 nhà lãnh đạo doanh nghiệp toàn cầu đã tiết lộ những ứng dụng phổ biến nhất của AI.
Dưới đây là một số ví dụ:
1. Tối ưu hóa giá đám mây
Các công ty đang sử dụng AI để tối ưu hóa chi phí đám mây.
Ví dụ, Dropbox đã giảm sự phụ thuộc vào AWS, tiết kiệm gần 75 triệu đô la bằng cách sử dụng AI để tìm các giải pháp đám mây hiệu quả về chi phí.
Bằng cách này, AI giúp các công ty theo dõi các mẫu sử dụng đám mây, dự đoán chi phí và phát hiện các sự cố bất thường, từ đó lập ngân sách và tiết kiệm chi phí hiệu quả hơn.
2. Trợ lý giọng nói, chatbot và AI hội thoại
Các công cụ AI như chatbot và trợ lý giọng nói đang giúp giao tiếp trở nên dễ dàng hơn.
Ví dụ, Estée Lauder đã tạo ra một trợ lý trang điểm hỗ trợ giọng nói để giúp đỡ những người khiếm thị.
Pentagon Credit Union (PenFed) sử dụng chatbot để trả lời các truy vấn của khách hàng, giảm bớt áp lực cho các nhóm dịch vụ khách hàng.
Các công cụ này giúp nhân hóa nội dung AI và làm cho tương tác của người dùng trở nên tự nhiên hơn.
3. Bảo trì dự đoán
AI đang cách mạng hóa bảo trì dự đoán trong nhiều ngành công nghiệp.
Tại General Electric (GE), AI giám sát động cơ máy bay, báo hiệu các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng.
Tương tự, Rolls-Royce sử dụng AI trong động cơ phản lực để nâng cao hiệu suất và giảm phát thải carbon.
Cơ quan Nước và Hệ thống Cống rãnh Thành phố Washington (District of Columbia Water and Sewer Authority) áp dụng AI để dự đoán sự cố vỡ ống nước chính và giám sát hệ thống cống rãnh trong lĩnh vực công. Công cụ AI của họ, Pipe Sleuth, phân tích hình ảnh từ camera giám sát (CCTV) của ống nước để xác định các khu vực cần bảo trì, từ đó ngăn chặn thiệt hại đắt đỏ và nâng cao hiệu quả hoạt động.
4. Báo cáo tài chính và kế toán
Quickbooks, một dịch vụ phần mềm kế toán, sử dụng AI để cải thiện kế hoạch tài chính của khách hàng. Với hơn 730 triệu tương tác dựa trên AI mỗi năm, Quickbooks thực hiện 58 tỷ dự đoán học máy mỗi ngày.
Thông qua nền tảng GenOS, Intuit áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn vào thuế, kế toán và luồng tiền mặt. Điều này giúp giảm thiểu các công việc lặp đi lặp lại, giảm thiểu lỗi nhập dữ liệu và tăng tốc độ xử lý hóa đơn.
Tương tự, PwC áp dụng AI trong tư vấn bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy và học sâu để hỗ trợ quá trình ra quyết định.
Cách đào tạo mô hình AI của riêng bạn
Bây giờ khi bạn đã hiểu lợi ích của việc đào tạo AI, hãy cùng thảo luận về quy trình.
Đào tạo mô hình AI bao gồm một số bước quan trọng. Mặc dù các chi tiết cụ thể có thể khác nhau tùy thuộc vào độ phức tạp của dự án, nhưng tổng thể quá trình vẫn khá giống nhau, cho dù đó là mô hình dành cho người có sở thích hay chuyển đổi kinh doanh.
1. Thu thập dữ liệu
Dữ liệu là xương sống của AI — dữ liệu mạnh mẽ sẽ tạo ra các mô hình mạnh mẽ. Bước đầu tiên trong việc huấn luyện AI là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ, trong các dịch vụ tài chính như xử lý rủi ro và cho vay, bạn có thể thu thập:
- Dữ liệu cá nhân: Lịch sử tín dụng, mức thu nhập và chi tiết việc làm
- Hành vi ngân hàng: Mô hình giao dịch và rút tiền lớn
- Dữ liệu thị trường và kinh tế: Các yếu tố ảnh hưởng đến việc trả nợ như tỷ lệ lãi suất hoặc xu hướng thị trường
- Hồ sơ pháp lý: Thông tin như lịch sử tòa án hoặc quyền sở hữu tài sản
- Dữ liệu doanh nghiệp: Hồ sơ trả nợ trước đây và khả năng tín dụng của các doanh nghiệp
Mô hình AI sẽ sử dụng dữ liệu này để đánh giá rủi ro và đưa ra dự đoán, chẳng hạn như đề xuất phê duyệt khoản vay dựa trên các chỉ số cụ thể.
2. Xử lý dữ liệu trước khi đào tạo
Bước tiếp theo là chuẩn bị dữ liệu để đào tạo — hãy coi đây như là việc chuẩn bị nguyên liệu trước khi nấu ăn. Quá trình tiền xử lý bao gồm:
- Kiểm tra tính chính xác và đầy đủ: Đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy và không có lỗi
- Định dạng để đào tạo: Cấu trúc dữ liệu theo cách mà mô hình AI có thể hiểu được
- Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ bản sao trùng lặp, giá trị ngoại lệ và thông tin không liên quan
Bước này rất quan trọng vì các mô hình AI cần dữ liệu sạch, được tổ chức tốt để học tốt hơn. Quá trình tiền xử lý thích hợp đảm bảo mô hình có thể xử lý thông tin chính xác và giảm rủi ro lỗi. Một phần quan trọng của bước này là giải quyết các sai lệch tiềm ẩn trong dữ liệu để tránh dự đoán không chính xác hoặc phân biệt đối xử trong quá trình đào tạo.
3. Lựa chọn mô hình
Việc lựa chọn mô hình phù hợp phụ thuộc vào công việc bạn đang cố gắng giải quyết. Các nhà khoa học dữ liệu thường đánh giá một số tùy chọn dựa trên mức độ phức tạp và yêu cầu của vấn đề. Dưới đây là hai cách tiếp cận phổ biến:
- Học tăng cường: Phương pháp này bao gồm chạy các mô phỏng trong đó AI học qua quá trình dùng thử và mắc lỗi. AI điều chỉnh hành vi của mình dựa trên phản hồi, cải thiện theo thời gian bằng cách xác định những gì hiệu quả và những gì không hiệu quả
- Học sâu: Mô hình này sử dụng mạng nơ-ron để học các mẫu trong dữ liệu. Nó rất xuất sắc trong các công việc như nhận dạng hình ảnh, phân tích văn bản hoặc phiên âm giọng nói bằng cách phân tích lặp đi lặp lại các tập dữ liệu lớn
Mô hình bạn chọn phải phù hợp với mục tiêu kinh doanh và vấn đề cần giải quyết. Trong một số trường hợp, kết hợp nhiều mô hình có thể mang lại kết quả tốt hơn cho các công việc phức tạp.
4. Đào tạo
Đào tạo AI bao gồm việc chạy các bài kiểm tra để xem mức độ dự đoán của AI và điều chỉnh các thuật toán để cải thiện độ chính xác. Công việc này diễn ra như sau: mô hình đưa ra các dự đoán và so sánh chúng với kết quả mong đợi. Dựa trên sự khác biệt, mô hình sẽ tinh chỉnh các tham số của mình.
Theo thời gian, AI sẽ trở nên tốt hơn và chính xác hơn sau mỗi vòng đào tạo. Quá trình lặp đi lặp lại này là chìa khóa để xây dựng mô hình AI đáng tin cậy và hiệu quả.
5. Đánh giá
Sau khi hoàn thành quá trình đào tạo, đã đến lúc thử nghiệm AI trong các tình huống thực tế. Bước này đảm bảo mô hình có thể đưa ra dự đoán chính xác và mang lại kết quả. Nếu kết quả tốt, bạn có thể tiếp tục triển khai. Nếu không, cần phải đào tạo lại.
Đánh giá không phải là sự kiện một lần. Các mô hình AI cần được đánh giá thường xuyên để đảm bảo chúng hoạt động chính xác. Ví dụ, các công ty bảo hiểm y tế phải giám sát AI của họ để ngăn chặn việc từ chối yêu cầu bồi thường không công bằng. Đánh giá liên tục giúp duy trì độ chính xác của mô hình, cải thiện hiệu suất và tránh những sai lầm tốn kém.
👀 Bạn có biết? Khi huấn luyện AI, các siêu tham số quyết định cách mô hình học và khi nào nó nên dừng lại. Điều chỉnh các tham số này giống như điều chỉnh nhiệt độ trên bếp — quá cao sẽ làm cháy thức ăn, quá thấp sẽ mất rất lâu để nấu chín.
Thách thức trong việc đào tạo mô hình AI của riêng bạn
Đào tạo mô hình AI của riêng bạn là một việc thú vị, nhưng cũng đi kèm với những thách thức riêng. Dưới đây là những trở ngại chính mà bạn có thể gặp phải trong quá trình phát triển AI:
1. Độ phức tạp kỹ thuật
Việc xây dựng mô hình AI đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các thuật toán ML, xử lý dữ liệu và mạng nơ-ron. Ngay cả sau khi thiết lập cơ sở hạ tầng, việc tinh chỉnh mô hình để đạt độ chính xác và hiệu quả có thể tốn thời gian và phức tạp. Bạn sẽ cần các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI có tay nghề cao để xử lý những vấn đề phức tạp này.
2. Các vấn đề về chất lượng dữ liệu
Các mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu có chất lượng cao và phù hợp. Dữ liệu kém hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến dự đoán không chính xác và quyết định sai lầm. Làm sạch và xử lý sơ bộ dữ liệu là một bước quan trọng, nhưng không phải lúc nào cũng đơn giản.
Ngay cả những lỗi dữ liệu nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình.
3. Chi phí cao
Đào tạo mô hình AI không rẻ. Quá trình này đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán đáng kể, đặc biệt là đối với các mô hình học sâu. Phần cứng, phần mềm và dịch vụ đám mây cần thiết để xử lý các tập dữ liệu lớn có thể rất đắt đỏ.
Ngoài ra, việc thuê các chuyên gia có kỹ năng sẽ làm tăng chi phí. Theo thời gian, bạn cũng có thể cần đầu tư vào đào tạo liên tục và cập nhật mô hình để duy trì độ chính xác.
4. Vấn đề đạo đức
Đào tạo mô hình trên dữ liệu không cân bằng có thể vô tình củng cố các thành kiến, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử. Xử lý các thành kiến này ngay từ giai đoạn đào tạo là điều cần thiết để đảm bảo AI hoạt động một cách đạo đức.
Ngoài ra, còn có các vấn đề về bảo mật, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu cá nhân nhạy cảm.
5. Tuân thủ quy định
Với việc sử dụng AI ngày càng phổ biến, các quy định về bảo mật dữ liệu và minh bạch mô hình cũng ngày càng tăng. Các tổ chức phải luôn cập nhật các luật pháp địa phương và quốc tế để tránh các hậu quả pháp lý.
Việc không tuân thủ các quy định này có thể dẫn đến phạt tiền, tổn hại danh tiếng và các tranh chấp pháp lý.
Tại sao ClickUp Brain là một lựa chọn thay thế thông minh hơn
Đào tạo mô hình AI của riêng bạn có thể là một nhiệm vụ khổng lồ. Nó đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật về AI, lượng dữ liệu lớn và điều chỉnh liên tục.
Nhưng nếu bạn đang tìm kiếm các công cụ AI để giúp nhóm của mình ngay lập tức, ClickUp — ứng dụng làm việc toàn diện — có giải pháp phù hợp với nhu cầu của bạn. Hãy chào mừng ClickUp Brain, trợ lý AI nhận biết ngữ cảnh giúp bạn loại bỏ những rắc rối khi xây dựng và duy trì mô hình của riêng mình.
các hàm AI của [ClickUp] đã cho phép chúng tôi tạo ra các hướng dẫn thủ tục trong một phần nhỏ thời gian so với thời gian chúng tôi từng dành để nhập thủ công các thông tin liên quan.
các hàm AI của [ClickUp] đã cho phép chúng tôi tạo ra các hướng dẫn thủ tục trong một phần nhỏ thời gian so với thời gian chúng tôi từng dành để nhập thủ công các thông tin liên quan.
ClickUp Brain là gì?
ClickUp Brain là một bộ công cụ hỗ trợ AI được tích hợp sẵn trong không gian làm việc ClickUp của bạn. Nó được thiết kế để giúp mọi nhân viên, quản lý và chủ doanh nghiệp làm việc hiệu quả hơn, bất kể vai trò của họ là gì.
Với ClickUp Brain, bạn có thể truy cập ba tính năng cốt lõi: Trình quản lý kiến thức AI, Trình quản lý dự án AI và Trình soạn thảo AI cho công việc.
📮ClickUp Insight: Gần đây, chúng tôi phát hiện ra rằng khoảng 33% nhân viên tri thức gửi tin nhắn cho 1 đến 3 người mỗi ngày để tìm kiếm thông tin cần thiết. Nhưng nếu bạn có tất cả thông tin được ghi chép và sẵn sàng sử dụng thì sao?
Với Trình quản lý Kiến thức AI của ClickUp Brain, việc chuyển đổi bối cảnh sẽ trở thành dĩ vãng. Chỉ cần đặt câu hỏi ngay từ không gian làm việc của bạn, ClickUp Brain sẽ lấy thông tin từ không gian làm việc và/hoặc các ứng dụng bên thứ ba được kết nối!
Lợi ích của việc sử dụng ClickUp Brain thay vì đào tạo AI của riêng bạn
Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng ClickUp Brain thay vì đầu tư thời gian và nguồn lực vào đào tạo AI:
- Không cần kỹ thuật nhắc nhở: Bạn không cần phải dành hàng giờ để học cách đặt câu hỏi phù hợp cho AI. Vì ClickUp Brain đã biết dữ liệu trong không gian làm việc của bạn — công việc, tài liệu, con người — nên nó đã được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn, cho phép bạn bắt đầu sử dụng ngay lập tức
- Ứng dụng tăng dần: Bạn có thể bắt đầu áp dụng các công cụ AI theo những cách nhỏ nhưng có tác động lớn, chẳng hạn như tạo bản tóm tắt hàng tuần về các công việc bạn đã thực hiện. Bắt đầu với các lĩnh vực quan trọng nhất và mở rộng dần dần
- Bảo mật: Dữ liệu của bạn được bảo vệ bằng mã hóa và kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, đảm bảo chỉ người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập nội dung do AI tạo ra trong không gian làm việc
- Bảo mật dữ liệu: Không giống như nhiều công cụ khác, ClickUp không huấn luyện mô hình AI dựa trên dữ liệu người dùng, giúp bảo mật và riêng tư cho thông tin của bạn
Giờ chúng ta đã hiểu những lợi ích, hãy cùng xem ClickUp Brain có thể tăng năng suất như thế nào.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Các thủ thuật AI không nhất thiết phải phức tạp!
Khi tích hợp ClickUp Brain vào không gian làm việc của bạn, hãy bắt đầu bằng cách sử dụng nó cho các công việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian, chẳng hạn như tóm tắt ghi chú cuộc họp hoặc soạn thảo email. Điều này cho phép nhóm của bạn tập trung vào các hoạt động có giá trị cao trong khi dần dần khám phá các cách khác để tối đa hóa tiềm năng của nó.
Bạn muốn biết những mẹo hay nhất của chúng tôi về sử dụng AI để tăng năng suất? Video này rất hữu ích cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia!
Cách sử dụng ClickUp Brain để tăng năng suất nhờ AI
Từ trả lời câu hỏi đến tự động hóa công việc, ClickUp Brain giúp quy trình làm việc của bạn hiệu quả hơn mà không cần nhiều giờ đào tạo hay kỹ thuật nhắc nhở phức tạp.
Dưới đây là cách bạn có thể tận dụng tối đa nó.
Khởi chạy AI từ mọi nơi trong ClickUp
Không cần tìm kiếm trợ lý AI của bạn nữa — chỉ cần một cú nhấp chuột trên thanh công cụ là có thể sử dụng ngay. Dù trong nhiệm vụ, tài liệu hay dự án, AI trong ClickUp có thể giúp bạn tập trung và tiến hành công việc.
Cần câu trả lời nhanh? Nhấn vào biểu tượng 🧠, và nó sẽ xuất hiện 24/7 để hỗ trợ mọi loại truy vấn, chẳng hạn như:
- "Quy trình xin nghỉ phép là gì?" Hãy hỏi ClickUp Brain, AI sẽ nhanh chóng cung cấp cho bạn bản tóm tắt về chính sách nghỉ phép và quy trình phê duyệt
- "Làm thế nào để đặt công việc thành riêng tư?" Hãy để AI cung cấp hướng dẫn từng bước ngay lập tức và thậm chí liên kết bạn đến các bài viết trợ giúp chi tiết
- "Máy tính của tôi bị trục trặc, tôi phải liên hệ bộ phận IT bằng cách nào?" AI sẽ ngay lập tức lấy thông tin liên hệ của bộ phận hỗ trợ IT trực tiếp từ cơ sở dữ liệu kiến thức của bạn
Với ClickUp Brain, sự trợ giúp luôn chỉ cách bạn một cú nhấp chuột và bạn không cần phải gián đoạn luồng công việc của mình.
Đặt câu hỏi về công việc và tài liệu
Rất dễ bị lạc hướng khi phải xử lý nhiều công việc trong các dự án khác nhau. Nhưng với ClickUp Brain, bạn có thể nhanh chóng hỏi AI điều gì cần được chú ý nhất, bao gồm:
- Công việc khẩn cấp: "Tôi nên tập trung vào công việc nào trước tiên?"
- Các bước tiếp theo: "Ưu tiên tiếp theo của tôi là gì?"
- Mục quá hạn: "Công việc nào đã quá hạn?"
Với sự theo dõi của AI, bạn có thể nắm bắt những vấn đề quan trọng và đảm bảo không bỏ sót bất kỳ công việc nào.
Tạo tự động hóa tùy chỉnh bằng ngôn ngữ đơn giản
Bạn không cần phải là chuyên gia mã hóa để tạo ra các tự động hóa mạnh mẽ trong ClickUp. Nhờ ClickUp Brain, giờ đây bạn có thể mô tả những gì bạn muốn tự động hóa bằng ngôn ngữ đơn giản và hệ thống sẽ thực hiện nó.
Ví dụ: một nhà tuyển dụng có thể nói: "Khi trạng thái công việc thay đổi thành 'đã chấp nhận', hãy áp dụng mẫu New Hire Onboarding và đặt mức ưu tiên cao. " ClickUp sẽ tự động xử lý phần còn lại, giúp bạn thoát khỏi các công việc lặp đi lặp lại.
Tạo nội dung tùy chỉnh, hoàn thiện với trình soạn thảo AI
Nói lời tạm biệt với những ngày khối văn! ClickUp Brain giúp các nhóm tạo nội dung nhanh chóng với các gợi ý và đề xuất đơn giản để cải thiện ngữ pháp và phong cách.
Ví dụ: kỹ sư có thể sử dụng nó để soạn thảo thông số kỹ thuật, quản lý dự án có thể tạo tài liệu phạm vi dự án và bộ phận nhân sự có thể tạo danh sách công việc hoặc thông báo nội bộ — tất cả chỉ với vài cú nhấp chuột.
Chế độ xem bản ghi âm giọng nói từ các bình luận
Khi cảm thấy việc gõ những lời giải thích dài dòng là một công việc nhàm chán, hãy thử sử dụng ghi chú bằng giọng nói hoặc ghi âm Clip trong ClickUp. ClickUp Brain sẽ chuyển lời nói của bạn thành văn bản theo thời gian thực, giúp bạn duy trì luồng ý tưởng mà không bị gián đoạn.
ClickUp Brain ngay lập tức chuyển ghi chú giọng nói và Clip thành văn bản để mọi người có thể nhanh chóng quét nội dung để tìm chi tiết quan trọng.
Tại sao phải đào tạo mô hình AI khi bạn đã có ClickUp?
Xây dựng mô hình AI tùy chỉnh có thể mở ra những hiểu biết sâu sắc, nhưng cũng cần thời gian, nguồn lực và chuyên môn kỹ thuật. ClickUp Brain mang đến cho bạn những lợi ích của hiệu quả dựa trên AI mà không có sự phức tạp.
Cho dù bạn đang trả lời các câu hỏi hàng ngày, tóm tắt các tài liệu chi tiết hay tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, mọi việc sẽ được hoàn thành nhanh hơn gấp 10 lần. Và tiết kiệm thời gian không phải là mục đích của việc sử dụng AI sao?
Không cần phải mất thời gian đào tạo mô hình của riêng bạn. Bắt đầu sử dụng ClickUp miễn phí ngay hôm nay và để AI làm việc cho bạn, không phải ngược lại.