Những thách thức phổ biến trong việc áp dụng AI và cách vượt qua chúng

Các doanh nghiệp không còn chỉ thử nghiệm AI nữa. Họ đang đua nhau triển khai AI, thường không nhận ra rằng có bao nhiêu thách thức trong việc áp dụng AI đang rình rập ngay trước mắt.

Khoảng cách giữa việc áp dụng và giá trị thực tế thường phụ thuộc vào việc thực thi. Hệ thống không phù hợp, nhóm nhân viên chưa được đào tạo và mục tiêu không rõ ràng là những yếu tố nhanh chóng cộng dồn lại.

Tầm quan trọng của AI trong môi trường làm việc hiện đại không chỉ nằm ở việc sử dụng các công cụ mới. Mà còn là xây dựng một phương pháp làm việc thông minh hơn, có thể mở rộng cùng với quy mô kinh doanh của bạn. Và trước khi điều đó xảy ra, bạn cần phải dọn sạch các chướng ngại vật.

Hãy phân tích những yếu tố cản trở nhóm và những việc cần làm để tiến lên phía trước với sự tự tin.

Hiểu rõ thách thức trong việc áp dụng AI

Bạn đã có công cụ. Bạn đã có tham vọng. Nhưng đâu đó giữa giai đoạn thử nghiệm và triển khai toàn diện, mọi thứ bắt đầu gặp trục trặc.

Đây chính là nơi phần lớn thách thức trong việc áp dụng AI xuất hiện, không phải ở công nghệ, mà ở giai đoạn thực thi phức tạp và thiếu nhất quán.

Có thể các nhóm của bạn đang làm việc riêng lẻ. Hoặc hệ thống cũ của bạn không thể đồng bộ với lớp AI mới. Có thể không ai biết chính xác thành công được đo lường như thế nào.

Một số điểm mâu thuẫn thường xuất hiện trên toàn bảng:

Sự thật là, các hệ thống AI không hoạt động riêng lẻ. Bạn cần dữ liệu được kết nối, các nhóm được đào tạo và quy trình công việc tạo ra không gian cho tự động hóa thông minh.

Tuy nhiên, nhiều tổ chức vẫn tiếp tục tiến lên mà không cài đặt những nền tảng đó. Kết quả là gì? Kiệt sức, tiến độ bị phân mảnh và đà phát triển bị đình trệ.

Vậy chính xác thì điều gì cản trở việc áp dụng thành công và bạn có thể làm gì để khắc phục?

1. Sự kháng cự đối với thay đổi trong nhóm

Một trong những thách thức trong việc áp dụng AI thường bị bỏ qua nhất không phải là kỹ thuật. Đó là con người, bất chấp những con số về tỷ lệ áp dụng ngày càng tăng ( xem thống kê AI mới nhất ).

Khi AI được giới thiệu vào quy trình làm việc của một nhóm, nó thường kích hoạt sự phản kháng thầm lặng. Không phải vì mọi người sợ công nghệ mà vì họ không được tham gia vào quá trình này. Khi các công cụ xuất hiện mà không có lời giải thích, đào tạo hoặc bối cảnh, việc áp dụng trở thành một trò chơi đoán mò.

Bạn có thể thấy sự đồng ý lịch sự trong các cuộc họp. Nhưng đằng sau đó, các nhóm vẫn tiếp tục sử dụng các phương pháp cũ, né tránh các công cụ mới hoặc sao chép công việc thủ công. Sự kháng cự này không giống như phản đối, mà giống như năng suất đang giảm sút.

Trên thực tế, sự kháng cự trông như thế nào?

Một nhóm thành công khách hàng được yêu cầu sử dụng trợ lý AI mới để tóm tắt các phiếu hỗ trợ. Trên giấy tờ, đây là một cách tiết kiệm thời gian. Trong thực tế, các nhân viên vẫn viết tóm tắt bằng tay.

Tại sao? Bởi vì họ không chắc liệu bản tóm tắt AI có bao gồm ngôn ngữ tuân thủ hay nắm bắt được các chi tiết quan trọng hay không.

Trong phát triển sản phẩm, một nhóm nhận được các đề xuất công việc tồn đọng hàng tuần được hỗ trợ bởi mô hình AI. Nhưng trưởng nhóm luôn bỏ qua chúng, cho rằng sử dụng bản năng sẽ nhanh hơn. Các kết quả AI không được sử dụng không phải vì chúng không tốt, mà vì không ai giải thích cách chúng được tạo ra.

Mô hình này xuất hiện ở tất cả các vai trò:

Theo thời gian, sự kháng cự thụ động này sẽ phát triển thành thất bại trong việc áp dụng.

Thay đổi cách tiếp cận trước khi triển khai công cụ

Chỉ nói với mọi người rằng AI sẽ giúp ích là không đủ. Bạn phải cho họ thấy AI hỗ trợ mục tiêu của họ như thế nào và AI phù hợp với quy trình của họ ở đâu.

Các nhóm sẽ áp dụng những gì họ tin tưởng. Và niềm tin được xây dựng thông qua sự rõ ràng, hiệu suất và tính phù hợp.

2. Mối quan tâm về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Dù hệ thống AI của bạn có mạnh mẽ đến đâu, chúng chỉ đáng tin cậy như dữ liệu mà chúng dựa vào. Và đối với nhiều tổ chức, niềm tin đó rất mong manh.

Cho dù bạn đang xử lý hồ sơ khách hàng nhạy cảm, logic kinh doanh nội bộ hay tích hợp dữ liệu của bên thứ ba, yếu tố rủi ro là có thật. Một sai lầm trong xử lý dữ liệu có thể không chỉ gây rủi ro cho dự án của bạn mà còn cho toàn bộ thương hiệu của bạn.

Đối với các nhà lãnh đạo, thách thức là cân bằng tốc độ triển khai AI với trách nhiệm bảo mật dữ liệu, tuân thủ và các rào cản đạo đức. Khi sự cân bằng đó bị phá vỡ, niềm tin sẽ bị mất ở cả hai phía, cả nội bộ và bên ngoài.

Tại sao các lo ngại về dữ liệu cản trở việc áp dụng AI?

Ngay cả những nhóm tiên tiến nhất về AI cũng lùi bước khi cảm thấy rủi ro bảo mật không được quản lý. Đó không phải là do do dự mà là bản năng tự bảo vệ.

Khi những vấn đề này không được giải quyết sớm, các nhóm sẽ từ bỏ hoàn toàn. Bạn sẽ nghe những câu như "Chúng tôi sẽ không sử dụng tính năng đó cho đến khi bộ phận bảo mật chấp thuận" hoặc "Chúng tôi không thể mạo hiểm để dữ liệu nhạy cảm bị lộ ra mô hình hộp đen".

Xây dựng các rào cản bảo vệ trước khi mở rộng quy mô

Bảo mật và quyền riêng tư không phải là những vấn đề phụ, mà là những yếu tố thúc đẩy việc áp dụng. Khi các nhóm biết hệ thống an toàn, họ sẽ sẵn sàng tích hợp hệ thống vào các quy trình công việc quan trọng hơn.

Dưới đây là cách loại bỏ sự do dự trước khi nó trở thành sự phản đối:

Xây dựng niềm tin thông qua sự minh bạch

Mọi người không cần biết từng chi tiết kỹ thuật, nhưng họ cần biết rằng AI mà họ đang sử dụng không gây rủi ro cho hoạt động kinh doanh.

Điều này đặc biệt quan trọng khi đưa các nhóm mới vào quy trình làm việc AI nhạy cảm.

Khi bảo mật dữ liệu được hiển thị và chủ động, niềm tin trở thành điều bắt buộc chứ không phải là tùy chọn. Đó là khi các nhóm bắt đầu sử dụng AI ở những nơi quan trọng nhất.

3. Chi phí triển khai cao & sự không chắc chắn về ROI

Một trong những cách nhanh nhất khiến một dự án AI mất đà là khi lãnh đạo bắt đầu đặt câu hỏi,

"Chúng ta thực sự nhận được gì từ điều này?"

Không giống như các công cụ truyền thống với các kết quả cố định, việc triển khai AI thường liên quan đến các biến số không xác định: dòng thời gian đào tạo, điều chỉnh mô hình, chi phí tích hợp và hoạt động dữ liệu liên tục. Tất cả những điều này khiến việc lập ngân sách trở nên khó khăn và dự đoán ROI trở nên mơ hồ. Đặc biệt là nếu bạn đang cố gắng mở rộng quy mô nhanh chóng.

Những gì bắt đầu như một dự án thử nghiệm đầy hứa hẹn có thể nhanh chóng bị đình trệ khi chi phí vượt quá ngân sách hoặc khi các nhóm không thể liên kết kết quả AI với tác động kinh doanh thực tế.

Tại sao chi tiêu cho AI lại cảm thấy rủi ro?

Việc triển khai AI có xu hướng làm mờ ranh giới giữa R&D và sản xuất. Bạn không chỉ mua một công cụ, mà còn đầu tư vào cơ sở hạ tầng, quản lý thay đổi, làm sạch dữ liệu và lặp lại liên tục.

Nhưng các nhà lãnh đạo tài chính không chấp thuận "thử nghiệm". Họ muốn kết quả cụ thể.

Sự thiếu kết nối này chính là nguyên nhân khiến các nhà quản lý ngân sách phản đối và làm chậm quá trình áp dụng AI trong các bộ phận.

Định hình lại ROI xoay quanh các kết quả chiến lược

Nếu bạn chỉ đo lường thành công của AI bằng số giờ tiết kiệm được hoặc số phiếu yêu cầu đã đóng, bạn đang đánh giá thấp giá trị của nó. Các trường hợp sử dụng AI có tác động lớn thường cho thấy lợi nhuận thông qua chất lượng quyết định, phân bổ nguồn lực và ít ưu tiên bị bỏ qua hơn.

Thay đổi cuộc hội thoại về ROI với:

Khi các bên liên quan thấy AI đóng góp vào các mục tiêu chiến lược chứ không chỉ là các chỉ số hiệu quả. Đầu tư sẽ trở nên dễ bảo vệ hơn.

Thiết kế cho sự bền vững, không phải tốc độ

Thật hấp dẫn khi đầu tư toàn bộ vào AI với các khoản đầu tư ban đầu lớn vào các mô hình tùy chỉnh hoặc nền tảng của bên thứ ba. Tuy nhiên, nhiều tổ chức đã chi tiêu quá mức trước khi xác nhận các yếu tố cơ bản.

Thay vào đó:

AI không nhất thiết phải là một canh bạc tài chính. Khi triển khai được thực hiện theo từng giai đoạn, kết quả được xác định rõ ràng và tiến độ được hiển thị, lợi nhuận sẽ tự nói lên tất cả.

4. Thiếu chuyên môn kỹ thuật & đào tạo

Ngay cả chiến lược AI tinh vi nhất cũng sẽ sụp đổ nếu không có kiến thức nội bộ để hỗ trợ.

Khi các công ty vội vàng triển khai AI mà không trang bị cho nhóm của mình các kỹ năng sử dụng, đánh giá hoặc khắc phục sự cố, kết quả không phải là sự đổi mới mà là sự nhầm lẫn. Các công cụ không được sử dụng. Các mô hình hoạt động không thể dự đoán. Niềm tin bị xói mòn.

Và điều tồi tệ nhất? Nó thường không thể nhìn thấy cho đến khi đã quá muộn.

Tại sao AI thất bại nếu không có kiến thức nội bộ?

Áp dụng AI không phải là việc cắm và chạy. Ngay cả những công cụ có giao diện thân thiện với người dùng cũng cần dựa trên sự hiểu biết cơ bản. Chẳng hạn như cách AI ra quyết định, cách nó học hỏi từ các đầu vào và điểm mù của nó.

Nếu không có cơ sở đó, các nhóm sẽ mặc định thực hiện một trong hai điều sau:

Cả hai hành vi này đều tiềm ẩn rủi ro. Trong một nhóm bán hàng, một nhân viên có thể làm theo đề xuất chấm điểm khách hàng tiềm năng của AI mà không hiểu dữ liệu đầu vào, dẫn đến lãng phí nỗ lực. Trong tiếp thị, nội dung do AI tạo ra có thể được đăng trực tiếp mà không qua con người xem xét, khiến thương hiệu gặp phải các vấn đề về tuân thủ hoặc giọng điệu.

Bạn không thể thuê ngoài sự tin tưởng. Các nhóm cần biết hệ thống đang làm gì và tại sao.

Khoảng cách đào tạo trong thực tế như thế nào?

Bạn sẽ nhanh chóng nhận thấy những dấu hiệu tích cực:

Trong một số trường hợp, các công cụ AI thậm chí còn tạo ra công việc mới. Thay vì đẩy nhanh tiến độ công việc, chúng tạo ra nhiều điểm kiểm tra, thao tác thủ công và sửa lỗi hơn — tất cả chỉ vì các nhóm không được đào tạo hiệu quả.

Làm thế nào để nâng cao kỹ năng của các nhóm mà không làm chậm đà phát triển?

Bạn không cần mọi nhân viên đều là nhà khoa học dữ liệu, nhưng bạn cần toàn bộ lực lượng lao động của mình thành thạo các chức năng.

Dưới đây là cách thực hiện:

Khi đào tạo trở thành một phần của chiến lược áp dụng, các nhóm sẽ không còn e ngại công cụ này và sử dụng nó một cách có chủ đích.

5. Các vấn đề tích hợp giữa các hệ thống

Ngay cả công cụ AI tốt nhất cũng không thể phát huy hiệu quả nếu bị tách biệt khỏi hệ thống công nghệ hiện có của bạn. Tích hợp là quá trình đảm bảo dữ liệu, quy trình làm việc và kết quả có thể di chuyển tự do giữa các hệ thống mà không bị trì hoãn hoặc biến dạng.

Nhiều nhóm phát hiện ra điều này sau khi triển khai, khi họ nhận ra rằng công cụ AI của họ không thể truy cập các tài liệu quan trọng, lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu khách hàng hoặc đồng bộ với dòng thời gian của dự án. Lúc đó, giải pháp tưởng chừng như mạnh mẽ đã trở thành một ứng dụng rời rạc khác trong một hệ thống vốn đã quá tải.

Tại sao những thách thức về tích hợp lại cản trở việc áp dụng?

Hệ thống AI không chỉ dựa vào dữ liệu sạch, mà còn cần bối cảnh. Nếu CRM của bạn không kết nối với nền tảng hỗ trợ hoặc các công cụ nội bộ của bạn không cung cấp dữ liệu cho mô hình AI, thì hệ thống sẽ chỉ làm việc với thông tin không đầy đủ. Điều này dẫn đến các đề xuất sai lầm và mất lòng tin.

Các dấu hiệu phổ biến bao gồm:

Ngay cả khi công cụ hoạt động hoàn hảo khi sử dụng riêng lẻ, việc thiếu tích hợp sẽ biến nó thành trở ngại thay vì động lực thúc đẩy.

Tại sao các hệ thống cũ làm chậm mọi thứ?

Các hệ thống cũ không được xây dựng với AI. Chúng cứng nhắc, giới hạn về khả năng tương tác và thường bị đóng cửa với các nền tảng hiện đại.

Điều này tạo ra các vấn đề như:

Thay vì trải nghiệm liền mạch, bạn lại gặp phải các giải pháp thay thế, sự chậm trễ và kết quả không đáng tin cậy. Theo thời gian, điều này làm suy giảm niềm tin của nhóm vào AI và dự án.

Xây dựng để kết nối, không phức tạp

Tích hợp không nhất thiết phải là những cuộc cải tổ tốn kém hoặc di chuyển toàn bộ nền tảng. Mục tiêu là đảm bảo AI có thể tương tác với hệ thống của bạn theo cách hỗ trợ công việc hàng ngày.

Dưới đây là cách tiếp cận:

Việc áp dụng trở nên tự nhiên khi giải pháp AI của bạn phù hợp với hệ sinh thái hiện có thay vì chỉ tồn tại bên lề. Và đó là khi các nhóm bắt đầu sử dụng AI như một công cụ hữu ích, không phải là một thử nghiệm.

6. Đo lường thành công và quy mô

Một trong những thách thức trong việc áp dụng AI thường bị bỏ qua nhất xảy ra sau khi triển khai — khi mọi người đều mong đợi kết quả nhưng không ai biết cách đo lường chúng.

Các nhà lãnh đạo muốn biết AI có hoạt động hiệu quả hay không. Nhưng "hoạt động hiệu quả" có thể có hàng trăm nghĩa khác nhau: kết quả nhanh hơn, quyết định tốt hơn, độ chính xác cao hơn và ROI cải thiện. Và nếu không có các chỉ số hiệu suất rõ ràng, AI sẽ chỉ tồn tại trong hệ thống, tạo ra hoạt động nhưng không phải lúc nào cũng mang lại tác động.

Tại sao thành công của AI khó định nghĩa?

AI không tuân theo các quy tắc phần mềm truyền thống. Thành công không chỉ phụ thuộc vào việc công cụ có được sử dụng hay không, mà còn phụ thuộc vào việc kết quả có đáng tin cậy, có thể thực hiện được và gắn liền với kết quả có ý nghĩa hay không.

Các vấn đề thường gặp bao gồm:

Điều này tạo ra một cảm giác sai lầm về đà phát triển khi các mô hình đang hoạt động, nhưng tiến độ lại thụ động.

Đặt chỉ số trước khi mở rộng quy mô

Bạn không thể mở rộng quy mô những gì chưa được xác nhận. Trước khi mở rộng AI sang các bộ phận hoặc trường hợp sử dụng mới, hãy xác định thành công là như thế nào trong lần triển khai đầu tiên.

Xem xét:

Sử dụng những điều này để xây dựng nền tảng cơ bản trước khi mở rộng hệ thống. Mở rộng quy mô mà không có sự xác thực chỉ làm gia tăng sự nhiễu loạn.

Theo dõi những điều quan trọng hơn những điều có thể đo lường được

Nhiều tổ chức rơi vào bẫy theo dõi các chỉ số dựa trên khối lượng: số lượng công việc được tự động hóa, thời gian tiết kiệm được cho mỗi hành động và số lượng truy vấn được xử lý.

Đó là điểm khởi đầu nhưng không phải là đích đến.

Thay vào đó, hãy xây dựng hệ thống đo lường của bạn xung quanh:

Các tín hiệu này cho thấy AI đang được tích hợp chứ không chỉ đơn thuần là được truy cập.

Đừng mở rộng quy mô dựa trên giả định

Một chương trình thử nghiệm thành công ở một bộ phận có thể thất bại ở bộ phận khác. AI không phải là giải pháp chung cho tất cả, nó cần bối cảnh cụ thể.

Trước khi mở rộng quy mô, hãy tự hỏi:

Ví dụ, AI tạo ra nội dung có thể tăng tốc độ tạo/lập nội dung trong tiếp thị, nhưng lại phá vỡ quy trình pháp lý nếu không tuân thủ giọng điệu thương hiệu hoặc ngôn ngữ quy định. Thành công trong một lĩnh vực không đảm bảo khả năng mở rộng quy mô trong các lĩnh vực khác.

7. Chất lượng dữ liệu không nhất quán và quyền truy cập

Hệ thống AI không thể vượt qua dữ liệu mà chúng được đào tạo. Và khi dữ liệu không đầy đủ, lỗi thời hoặc được lưu trữ trong các kho dữ liệu rời rạc, ngay cả các thuật toán tốt nhất cũng không thể phát huy hết khả năng.

Nhiều thách thức trong việc áp dụng AI không xuất phát từ chính các công cụ, mà từ sự phức tạp và thiếu nhất quán của dữ liệu đầu vào.

Tại sao dữ liệu không nhất quán lại cản trở hiệu suất AI?

Thật dễ dàng để cho rằng doanh nghiệp của bạn có "rất nhiều dữ liệu" cho đến khi mô hình AI cần đến chúng. Đó là khi các vấn đề xuất hiện:

Kết quả? Các mô hình AI gặp khó khăn trong việc đào tạo chính xác, kết quả đầu ra cảm thấy chung chung hoặc không liên quan, và niềm tin vào hệ thống bị suy giảm.

Chất lượng dữ liệu bị suy giảm trong thực tế như thế nào?

Bạn sẽ bắt đầu nhận thấy những dấu hiệu như:

Tệ hơn nữa, các nhóm có thể ngừng sử dụng AI hoàn toàn không phải vì nó sai, mà vì họ không tin tưởng vào các đầu vào mà nó được xây dựng dựa trên.

Làm thế nào để cải thiện sự sẵn sàng của dữ liệu trước khi triển khai?

Bạn không cần dữ liệu hoàn hảo để bắt đầu, nhưng bạn cần có cấu trúc. Tập trung vào các bước cơ bản sau:

8. Thiếu quản trị và trách nhiệm giải trình về AI

Khi AI ngày càng được tích hợp vào các hàm kinh doanh cốt lõi, câu hỏi chuyển sang

Chúng ta có thể sử dụng mô hình này không?

đến, Ai chịu trách nhiệm khi hệ thống gặp sự cố?

Đây chính là nơi các lỗ hổng trong quản trị bắt đầu lộ ra.

Nếu không có trách nhiệm rõ ràng, ngay cả các hệ thống AI được đào tạo tốt cũng có thể kích hoạt các rủi ro ở các khâu sau như kết quả không được kiểm tra, quyết định thiên vị hoặc hậu quả không mong muốn mà không ai có thể lường trước được cho đến khi quá muộn.

Tại sao quản trị AI lại quan trọng hơn bạn nghĩ?

Hầu hết các nhóm đều cho rằng nếu một mô hình hoạt động tốt về mặt kỹ thuật thì nó đã sẵn sàng để triển khai. Tuy nhiên, thành công của AI trong doanh nghiệp phụ thuộc vào sự giám sát, tính minh bạch và các lộ trình nâng cấp không kém gì so với độ chính xác.

Khi quản trị thiếu sót:

Điều này không chỉ làm chậm quá trình áp dụng AI. Nó tạo ra rủi ro gia tăng theo quy mô hệ thống.

Trên thực tế, sự thiếu vắng quản trị trông như thế nào?

Bạn sẽ thấy các dấu hiệu cảnh báo như:

Ví dụ: Một công cụ AI tạo ra đề xuất phạm vi lương dựa trên dữ liệu tuyển dụng trước đó. Tuy nhiên, dữ liệu phản ánh những thành kiến cũ. Nếu không có quy trình quản trị, công cụ này sẽ củng cố sự bất bình đẳng và không ai phát hiện ra cho đến khi bộ phận nhân sự đưa nó vào sử dụng.

Làm thế nào để xây dựng quản trị vào kế hoạch áp dụng của bạn?

Bạn không cần một nhóm công tác pháp lý để làm việc này. Nhưng bạn cần một cấu trúc đảm bảo rằng đúng người sẽ xem xét đúng việc vào đúng thời điểm.

Bắt đầu tại đây:

Quản trị không phải là việc tạo ra rào cản. Đó là việc tạo điều kiện cho việc áp dụng AI an toàn và tự tin trên quy mô lớn mà không để trách nhiệm bị hiểu sai.

ClickUp hỗ trợ quy trình làm việc dựa trên AI như thế nào?

Việc áp dụng AI sẽ thất bại khi những hiểu biết sâu sắc không được chuyển thành hành động. Đó là nơi mà hầu hết các nhóm gặp trở ngại vì công nghệ không được tích hợp vào cách thức làm việc hiện tại của nhóm.

ClickUp thu hẹp khoảng cách đó. Nó không chỉ cắm AI vào quy trình làm việc của bạn. Nó định hình lại quy trình làm việc để AI phù hợp một cách tự nhiên, nâng cao cách thức nắm bắt, phân công, sắp xếp thứ tự ưu tiên và hoàn thành công việc.

Biến ý tưởng rời rạc thành chiến lược hành động cụ thể

Giai đoạn đầu của việc áp dụng AI không chỉ liên quan đến mô hình hay dữ liệu. Giai đoạn này liên quan đến việc nhanh chóng hiểu được sự phức tạp. Đó là điểm mạnh của ClickUp Brain. Nó biến các cuộc hội thoại thô, ý tưởng chưa hoàn chỉnh và tài liệu rời rạc thành công việc có cấu trúc và có thể thực hiện được trong vài giây.

Thay vì bắt đầu lại từ đầu mỗi khi có dự án mới, các nhóm sử dụng ClickUp Brain để:

Giả sử nhóm của bạn tổ chức một cuộc gọi khởi động để khám phá cách AI tạo ra nội dung có thể hỗ trợ thành công của khách hàng. ClickUp Brain có thể:

Không còn phải chạy theo. Không còn mất ý tưởng trong các chủ đề trò chuyện. Chỉ cần chuyển đổi ý tưởng thành hành động được theo dõi và đo lường một cách liền mạch.

Và vì nó được tích hợp sẵn trong không gian làm việc của bạn chứ không phải là một phần bổ sung, nên trải nghiệm sẽ luôn nhanh chóng, phù hợp với bối cảnh và như thể là một phần của hệ thống.

Đừng để mất quyết định vì những cuộc họp bị quên

Mọi quyết định dựa trên AI đều bắt đầu từ một cuộc hội thoại. Nhưng khi những cuộc hội thoại đó không được ghi lại, các nhóm sẽ phải đoán việc cần làm tiếp theo. Đó là lúc ClickUp AI Notetaker bước vào.

Nó tự động ghi lại các cuộc họp, tạo bản tóm tắt và nêu bật các mục hành động. Sau đó, liên kết chúng trực tiếp với các công việc hoặc mục tiêu có liên quan. Không cần theo dõi thủ công hoặc lo lắng về việc quên các quyết định quan trọng.

Điều này mang lại cho các nhóm:

Tự động hóa các hành động lặp đi lặp lại mà không cần thiết kế quá phức tạp

Nhiều đề xuất AI bị mắc kẹt trong bảng điều khiển vì không ai thực hiện chúng. Tự động hóa ClickUp đảm bảo rằng một khi quyết định được đưa ra, hệ thống sẽ biết cách thực hiện mà không cần ai thúc đẩy.

Bạn có thể thiết lập các tự động hóa để:

Điều này giúp loại bỏ chi phí phát sinh từ việc phối hợp thường ngày và cho phép các nhóm của bạn tập trung vào công việc có giá trị gia tăng.

Tự động hóa AI có vẻ như là một mục tiêu khó đạt được. Nhưng nếu bạn hiểu những kiến thức cơ bản, nó có thể giúp tăng năng suất của bạn lên rất nhiều. Dưới đây là hướng dẫn để giúp bạn 👇

Lập kế hoạch, lên lịch và điều chỉnh trong một lịch trực quan

AI hoạt động hiệu quả nhất khi các nhóm có thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh và điều chỉnh nhanh chóng. Đó là lúc Lịch ClickUp phát huy tác dụng, cung cấp cho bạn chế độ xem thời gian thực về mọi thứ đang diễn ra.

Từ việc khởi động chiến dịch đến các cột mốc sản phẩm, bạn có thể lập kế hoạch, kéo và thả để sắp xếp lại lịch trình, đồng bộ hóa trên các nền tảng như Lịch Google — tất cả từ một nơi. Khi AI tạo ra các công việc mới hoặc thay đổi dòng thời gian, bạn sẽ ngay lập tức thấy được điều đó ảnh hưởng đến lộ trình của mình như thế nào.

Với chế độ xem được mã hóa bằng màu sắc, bộ lọc và khả năng hiển thị trên toàn nhóm, Lịch ClickUp giúp bạn:

Duy trì sự hợp tác trong luồng công việc

Những thông tin về AI thường đặt ra nhiều câu hỏi, và điều đó là tốt. Tuy nhiên, việc chuyển đổi giữa các công cụ để làm rõ bối cảnh gây ra sự chậm trễ.

Trò chuyện ClickUp đưa các cuộc hội thoại đó trực tiếp vào chế độ xem nhiệm vụ. Các nhóm có thể phản hồi kết quả do AI tạo ra, đánh dấu những điểm không nhất quán hoặc brainstorming các bước tiếp theo, tất cả đều trong không gian làm việc.

Kết quả? Ít hiểu lầm hơn, phối hợp nhanh hơn và không cần thêm cuộc họp.

Thực hiện nhanh chóng với các công việc rõ ràng và các mẫu có thể lặp lại

Cuối cùng, AI chỉ có giá trị nếu nó thúc đẩy hành động. Nhiệm vụ ClickUp mang lại cấu trúc cho hành động đó. Cho dù đó là rủi ro được đánh dấu, thông tin mới hay đề xuất từ ClickUp Brain. Nhiệm vụ có thể được chia nhỏ, phân công và theo dõi với khả năng hiển thị đầy đủ.

Và khi bạn tìm thấy một luồng công việc hiệu quả? Sử dụng các mẫu ClickUp để nhân rộng nó. Cho dù bạn đang triển khai các công cụ AI mới, khởi chạy các chiến dịch hay xem xét các phiếu QA, bạn đều có thể xây dựng tính lặp lại trong quy trình áp dụng của mình.

Biến ý định AI thành tác động thực tế

Áp dụng thành công trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn thuần là sử dụng các công cụ AI. Nó đang thay đổi cách các nhóm của bạn giải quyết các vấn đề phức tạp, giảm bớt các công việc lặp đi lặp lại và biến dữ liệu lịch sử thành hành động sẵn sàng cho tương lai.

Cho dù bạn đang khởi động các dự án AI, điều hướng triển khai AI hay khám phá các trường hợp sử dụng Gen AI, việc điều chỉnh quy trình làm việc với các công cụ phù hợp sẽ mở ra tiềm năng của AI. Từ các quyết định thông minh hơn đến thực thi nhanh hơn, công nghệ AI trở thành nhân tố nhân rộng khi được kết hợp với các hệ thống phù hợp.

ClickUp giúp bạn thực hiện điều đó bằng cách kết nối dữ liệu, nhiệm vụ và cuộc hội thoại vào một không gian làm việc thông minh được xây dựng để mở rộng quy mô, mang lại kết quả thực sự cho các sáng kiến trí tuệ nhân tạo của bạn.

Sẵn sàng thu hẹp khoảng cách giữa tham vọng AI và thực thi? Hãy dùng thử ClickUp ngay hôm nay.