71% người tiêu dùng mong đợi các công ty cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa. Và 76% cảm thấy thất vọng khi điều này không xảy ra.
Nhưng làm thế nào bạn có thể cung cấp trải nghiệm thời gian thực được tùy chỉnh mà không truy cập ngay lập tức vào dữ liệu khách hàng? Quyết định chậm trễ đồng nghĩa với mất tương tác, mất doanh thu và khách hàng thất vọng.
Thách thức nằm ở việc triển khai trí tuệ nhân tạo với quyền truy cập vào dữ liệu trực tiếp. Các nhà phát triển gặp khó khăn với việc tích hợp, các nhà quản lý dự án phải xoay xở với các quy trình công việc phức tạp, còn các doanh nhân công nghệ thì tìm kiếm các giải pháp có thể mở rộng.
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách thu hẹp khoảng cách – tận dụng những thông tin được AI hỗ trợ để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu vào thời điểm quyết định, chứ không phải sau khi sự việc đã xảy ra.
⏰ Tóm tắt 60 giây
- AI kết hợp với dữ liệu thời gian thực mang lại những thông tin sâu sắc ngay lập tức, không chỉ đơn thuần là xử lý dữ liệu nhanh chóng
- AI thời gian thực đảm bảo các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên thông tin hiện tại, không phải xu hướng trong quá khứ, cho phép định giá động, đề xuất cá nhân hóa, v.v.
- Các trường hợp sử dụng chính bao gồm phòng chống gian lận bằng AI, theo dõi bệnh nhân, tối ưu hóa kho hàng và bảo trì dự đoán
- Việc triển khai AI với dữ liệu thời gian thực đòi hỏi mục tiêu rõ ràng, nguồn dữ liệu phù hợp, mô hình AI được tối ưu hóa, giám sát liên tục và quản lý dự án có cấu trúc
- Các công cụ ClickUp giúp các nhóm theo dõi các chỉ số thời gian thực, tự động hóa quy trình làm việc và hợp lý hóa sự hợp tác, đảm bảo các dự án AI luôn đi đúng hướng
- Các doanh nghiệp sử dụng AI thời gian thực có lợi thế về hiệu quả, tiết kiệm chi phí và giảm rủi ro, cải thiện mọi khía cạnh từ chuỗi cung ứng đến an ninh mạng
Dữ liệu thời gian thực cho AI là gì?
Truy cập dữ liệu thời gian thực cho AI không chỉ đơn thuần là việc truy cập dữ liệu nhanh chóng; đó là việc truy cập dữ liệu chính xác vào đúng thời điểm để thúc đẩy các quyết định thông minh thời gian thực.
Hãy coi đó như việc cung cấp cho AI của bạn một luồng thông tin cập nhật liên tục, cho phép nó thích ứng và phản ứng một cách linh hoạt. Điều này khác xa so với việc triển khai AI truyền thống, vốn dựa vào các bản chụp dữ liệu cũ được chỉ mục và lưu trữ.
Ngày nay, điều quan trọng là nắm bắt nhịp đập của người dùng và kinh doanh của bạn trong thời gian thực.
📌 Lấy Netflix làm ví dụ. Công cụ đề xuất dựa trên AI của Netflix không chờ báo cáo lượng người xem hàng tuần, mà điều chỉnh ngay lập tức dựa trên những gì người dùng đang xem, tạm dừng hoặc bỏ qua.
Sự cá nhân hóa theo thời gian thực này giúp người dùng luôn tham gia, giảm tỷ lệ rời bỏ và tăng tỷ lệ duy trì. Hãy so sánh điều này với truyền hình cáp truyền thống, nơi các quyết định về chương trình dựa trên Nielsen hoặc các xếp hạng khác đã lỗi thời.
Hoặc, hãy tưởng tượng một hệ thống phát hiện gian lận báo hiệu một giao dịch tài chính đáng ngờ dựa trên hành vi của khách hàng trước khi giao dịch hoàn thành hoặc một chatbot dịch vụ khách hàng chủ động cung cấp hỗ trợ dựa trên các tín hiệu bất mãn của người dùng theo thời gian thực.
Đây là những tính năng phân biệt hệ thống thực sự thông minh với hệ thống phản ứng chậm, lỗi thời.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Không phải tất cả dữ liệu đều cần được xử lý theo thời gian thực. Một sai lầm phổ biến là quá tải các mô hình AI với dữ liệu trực tiếp, điều này có thể gây ra vấn đề về độ trễ. Hãy ưu tiên các chỉ số có tác động lớn, như điểm khách hàng rời bỏ ứng dụng hoặc biến động trong hiệu suất quảng cáo, và xử lý dữ liệu ít quan trọng hơn theo các khoảng thời gian đã định.
Tại sao dữ liệu thời gian thực quan trọng đối với AI?
AI phát triển mạnh mẽ nhờ các mẫu, vốn thường rất động, thay đổi theo mỗi tương tác của người dùng, biến động thị trường hoặc thay đổi hoạt động. Dữ liệu tĩnh, lịch sử có thể cung cấp nền tảng, nhưng thông tin thời gian thực cho phép AI thích ứng, học hỏi và đưa ra quyết định nhanh chóng khi cần thiết nhất.
👉🏼 Hãy xem xét mô hình định giá động của Amazon. Gã khổng lồ thương mại điện tử này không chỉ đặt giá dựa trên doanh số bán hàng của ngày hôm qua, mà còn liên tục điều chỉnh giá dựa trên các yếu tố thời gian thực như giá của đối thủ cạnh tranh, mức tồn kho và nhu cầu hiện tại.
Ngoài tốc độ, dữ liệu thời gian thực thường bao gồm bối cảnh. Bối cảnh là yếu tố quan trọng giúp AI hiểu được 'tại sao' hoặc 'ý định' đằng sau dữ liệu.
Ví dụ: biết rằng người dùng vừa nhấp vào một sản phẩm cụ thể là thông tin có giá trị, nhưng biết họ đã làm gì ngay trước khi nhấp (ví dụ: tìm kiếm một thuật ngữ liên quan, so sánh các sản phẩm tương tự hoặc sản phẩm thay thế) sẽ cung cấp bối cảnh phong phú hơn cho AI của bạn để cá nhân hóa trải nghiệm.
Trong các dự án của bạn, phân tích dự đoán dựa trên AI có thể chuyển thành tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo dựa trên dữ liệu người dùng hiện tại, cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi duyệt web thời gian thực hoặc thậm chí dự đoán sự cố thiết bị trước khi chúng xảy ra bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến trong thời gian thực.
Mức độ phản hồi này chỉ có thể đạt được khi sử dụng AI kết hợp với dữ liệu thời gian thực, điều này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể, đặc biệt trong các ngành như y tế, tài chính và logistics – nơi những thông tin thời gian thực có thể giúp chẩn đoán nhanh hơn, ra quyết định đầu tư thông minh hơn hoặc quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả hơn.
👀 Bạn có biết? Hơn 90% nhà quản lý đầu tư đang sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng AI, với 54% đã tích hợp AI vào chiến lược của họ. AI hỗ trợ phân tích dữ liệu tài chính khổng lồ, xác định các mẫu và đưa ra quyết định sáng suốt, từ đó chuyển đổi quản lý đầu tư.
Ví dụ về ứng dụng AI sử dụng dữ liệu thời gian thực
Các công ty sử dụng thuật toán học máy và AI để xử lý dữ liệu thời gian thực sẽ có lợi thế cạnh tranh trong việc cải thiện độ chính xác, tốc độ và trải nghiệm người dùng.
Dưới đây là một số trường hợp ứng dụng AI hiệu quả trong các ngành công nghiệp khác nhau:
1. Dịch vụ tài chính: Phát hiện gian lận thẻ tín dụng của Mastercard
Mỗi giây, hàng triệu giao dịch luồng qua các mạng thanh toán toàn cầu.
💰 Hệ thống phát hiện gian lận dựa trên AI của Mastercard phân tích các giao dịch thời gian thực, đánh dấu các hoạt động đáng ngờ trước khi tiền bị mất.
Không giống như phát hiện gian lận truyền thống dựa trên phân tích sau sự kiện, AI thời gian thực kiểm tra chéo các mẫu mua hàng, vị trí địa lý và dữ liệu thiết bị trong vài mili giây để chấp thuận hoặc từ chối giao dịch.
2. Y tế: Giám sát bệnh nhân theo thời gian thực
Trong bệnh viện, vài giây có thể quyết định sự sống và cái chết. Hệ thống theo dõi bệnh nhân dựa trên AI liên tục phân tích dữ liệu như các dấu hiệu sinh tồn, kết quả xét nghiệm và lịch sử bệnh án để phát hiện các dấu hiệu suy giảm sớm.
Thay vì chờ đợi các y tá kiểm tra định kỳ, các trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI sẽ cảnh báo ngay lập tức cho nhân viên y tế nếu tình trạng của bệnh nhân xấu đi, giúp đẩy nhanh quá trình ra quyết định và can thiệp kịp thời để cứu sống bệnh nhân.
🩺 Philips IntelliVue Guardian là hệ thống được điều khiển bởi AI, theo dõi các chỉ số sinh tồn của bệnh nhân trong thời gian thực tại các khoa nội tổng quát. Các bệnh viện sử dụng hệ thống này để ngăn ngừa việc nhập viện vào phòng chăm sóc đặc biệt (ICU) bằng cách cho phép can thiệp kịp thời.
3. Bán lẻ: Quản lý kho hàng bằng trí tuệ nhân tạo
Hệ thống AI trong bán lẻ theo dõi dữ liệu bán hàng thời gian thực từ hàng nghìn cửa hàng để điều chỉnh động các quyết định sản xuất và bổ sung hàng, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và tính thanh khoản.
Thay vì chờ đợi báo cáo quý, hệ thống tự động bổ sung hàng tồn kho phổ biến trước khi kệ hàng hết hàng, giúp giảm thiểu tình trạng hết hàng và mất doanh thu.
🤖 Amazon sử dụng hơn 8 robot chạy bằng AI như Proteus và Sparrow để quản lý hàng tồn kho trong kho một cách tự động. Những robot này tối ưu hóa lộ trình, đảm bảo lưu trữ/lấy hàng hiệu quả và cải thiện độ chính xác trong việc thực hiện đơn đặt hàng.
4. Sản xuất: Nhà máy thông minh của Siemens
📊 Siemens tận dụng phân tích dự đoán dựa trên AI thời gian thực trong các nhà máy thông minh của mình để phát hiện sự cố thiết bị trước khi chúng xảy ra. Sản phẩm bảo trì dự đoán của họ tích hợp với các nguồn dữ liệu của nhà sản xuất và sử dụng AI để phân tích thông tin.
Cảm biến IoT liên tục truyền dữ liệu về nhiệt độ, rung động, chất làm mát và áp suất, cho phép AI dự đoán nhu cầu bảo trì, kích hoạt can thiệp kịp thời và tránh các sự cố tốn kém. Kết quả? Giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì, tăng hiệu quả và tiết kiệm hàng triệu đô la chi phí sửa chữa.
AI thời gian thực không chỉ là một nâng cấp kỹ thuật, mà còn là một nhu cầu kinh doanh. Cho dù bạn đang phát hiện các mối đe dọa mạng, nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hay cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, sử dụng AI mà không xem xét các đầu vào thời gian thực giống như lái xe bằng gương chiếu hậu.
Khi các ngành công nghiệp tiếp tục áp dụng AI, việc triển khai truy cập dữ liệu thời gian thực sẽ quyết định ai sẽ dẫn đầu thị trường và ai sẽ tụt hậu.
Cách triển khai AI với truy cập dữ liệu thời gian thực
Biến AI thành một công cụ mạnh mẽ thời gian thực đòi hỏi một quy trình rõ ràng và có thể thực hiện được—và sự tin cậy vào các công cụ phù hợp, hiệu quả.
Hiện nay, các nhóm làm việc lãng phí tới 60% thời gian để chuyển đổi giữa các công cụ — tìm kiếm thông tin cập nhật trong Slack, tìm kiếm tài liệu mới nhất trong Drive, đồng bộ tiến độ trong trình theo dõi dự án và kết hợp tất cả lại với nhau theo cách thủ công. Mỗi lần chuyển giao, kiểm tra trạng thái hoặc tệp trùng lặp không chỉ là sự thất thoát năng suất mà còn là sự mất kết nối dữ liệu.
ClickUp thay đổi điều đó. Đây là ứng dụng làm việc toàn diện giúp tập hợp các nhiệm vụ, tài liệu và trò chuyện của bạn vào một nền tảng duy nhất, thời gian thực — để nhóm của bạn làm việc nhanh hơn và AI của bạn trở nên thông minh hơn.
Bởi vì sự thật là: AI chỉ mạnh mẽ như dữ liệu mà nó có thể truy cập—khi nó có thể truy cập được
Trong các công cụ riêng lẻ, AI hoạt động với thông tin lỗi thời hoặc không đầy đủ. Cập nhật dự án trong một công cụ sẽ không được phản ánh trong bản tóm tắt tài liệu, và cuộc hội thoại trong trò chuyện sẽ không ảnh hưởng đến việc sắp xếp thứ tự ưu tiên công việc. Kết quả là gì? Thông tin chi tiết bị phân mảnh và tự động hóa hời hợt.
Nhưng trong ClickUp, nơi công việc, bối cảnh và sự hợp tác của bạn đều tập trung ở một nơi, AI có bối cảnh đầy đủ và thời gian thực về những gì bạn đang muốn đạt được. Điều đó có nghĩa là AI có thể:
- Tự động sắp xếp công việc theo mức độ ưu tiên dựa trên sự thay đổi của các yếu tố phụ thuộc
- Hiển thị tài liệu liên quan trong buổi họp giao công việc
- Tóm tắt các cuộc trò chuyện với nhận thức đầy đủ về dòng thời gian của dự án
Và mỗi hành động sẽ dẫn đến hành động tiếp theo. Bạn càng sử dụng ClickUp Brain, AI gốc của ClickUp, không gian làm việc của bạn càng trở nên thông minh hơn. Đó là sự kết hợp của trí tuệ giúp tăng tốc độ lập kế hoạch, hợp tác và thực thi của các nhóm.
Ngoài việc sở hữu AI mạnh mẽ, ClickUp còn có thể giúp bạn triển khai hệ thống AI và tối ưu hóa hệ thống để hoạt động với dữ liệu thời gian thực. Hãy cùng xem cách thức hoạt động:
Bước 1: Xác định mục tiêu, trường hợp sử dụng và nhu cầu dữ liệu rõ ràng
Trước khi triển khai hệ thống AI, bạn phải biết mình muốn đạt được điều gì. Bạn muốn dự đoán nhu cầu của khách hàng, hợp lý hóa hoạt động hay theo dõi các chỉ số hiệu suất?
Các mục tiêu rõ ràng sẽ hướng dẫn việc thu thập dữ liệu của bạn. Điều chỉnh các mục tiêu AI với các chỉ số hiệu suất chính (KPI) như tăng trưởng doanh thu, hiệu quả hoạt động hoặc duy trì khách hàng.
🔼 ClickUp giúp ích như thế nào: Tính năng Mục tiêu của ClickUp cho phép bạn đặt các mục tiêu có thể đo lường được liên quan đến dự án AI của bạn, chẳng hạn như 'tăng năng suất cá nhân lên 20%'
Bảng điều khiển ClickUp sau đó cung cấp bản tóm tắt thời gian thực về các chỉ số chính, chẳng hạn như năng suất, theo dõi thời gian hoặc phân phối khối lượng công việc, để bạn có thể theo dõi mức độ phù hợp của AI với các mục tiêu đó.
Bước 2: Xác định hoặc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu có thể mở rộng
AI thời gian thực yêu cầu các đường ống dữ liệu nhanh, đáng tin cậy và có thể mở rộng. Điều này có nghĩa là tích hợp các kiến trúc điều khiển bởi sự kiện, điện toán cạnh và cơ sở dữ liệu có độ trễ thấp để xử lý các luồng dữ liệu trực tiếp một cách hiệu quả.
AI cần một luồng dữ liệu trực tiếp ổn định để phát huy tác dụng. Bước này bao gồm xác định vị trí dữ liệu của bạn hoặc nơi dữ liệu di chuyển qua — hệ thống CRM, thiết bị IoT, nền tảng xã hội hoặc hồ dữ liệu — và đảm bảo dữ liệu được nhập vào thiết lập AI của bạn một cách liền mạch.
🔼 ClickUp giúp ích như thế nào: Tích hợp ClickUp kết nối ClickUp với hơn 1.000 công cụ, bao gồm Google Analytics và CRM như HubSpot, giúp dễ dàng lấy luồng dữ liệu trực tiếp vào công cụ.
Tự động hóa của ClickUp sau đó có thể xử lý dữ liệu này, như tự động cập nhật trạng thái nhiệm vụ dựa trên số liệu bán hàng đến, giúp hợp lý hóa quá trình phát triển dự án AI.
Bước 3: Chọn công cụ và cơ sở hạ tầng AI phù hợp
AI của bạn cần một nền tảng vững chắc để xử lý các đầu vào thời gian thực. Điều này có nghĩa là lựa chọn các công cụ SaaS phù hợp để xử lý dữ liệu và cơ sở hạ tầng (đám mây hoặc tại chỗ) hỗ trợ hiệu suất độ trễ thấp.
🔼 ClickUp giúp ích như thế nào: Nhiệm vụ ClickUp đảm bảo nhóm của bạn có thể phân công và theo dõi các nhiệm vụ thiết lập và cơ sở hạ tầng tại một nơi. Đồng thời, các chế độ xem có thể tùy chỉnh (như Biểu đồ Gantt của ClickUp ) giúp dòng thời gian rõ ràng, thúc đẩy sự hợp tác mà không làm bạn quá tải.
📖 Đọc thêm: Các công cụ AI SaaS tốt nhất
📮ClickUp Insight: 18% số người tham gia khảo sát của chúng tôi muốn sử dụng AI để tổ chức cuộc sống của họ thông qua lịch, công việc và nhắc nhở. 15% khác muốn AI xử lý các công việc thường ngày và công việc hành chính. Để làm được điều này, AI cần có khả năng: hiểu mức độ ưu tiên của từng công việc trong quy trình làm việc, thực hiện các bước cần thiết để tạo công việc hoặc điều chỉnh công việc và thiết lập quy trình làm việc tự động.
Hầu hết các công cụ đều có một hoặc hai bước trong số này. Tuy nhiên, ClickUp đã giúp người dùng hợp nhất tới hơn 5 ứng dụng bằng nền tảng của chúng tôi!
Trải nghiệm lập lịch dựa trên AI, nơi các công việc và cuộc họp có thể dễ dàng được phân bổ vào các khoảng trống trong lịch của bạn dựa trên mức độ ưu tiên. Bạn cũng có thể thiết lập các quy tắc tự động hóa tùy chỉnh qua ClickUp Brain để xử lý các công việc thường ngày. Nói lời tạm biệt với công việc bận rộn!
Tích hợp ClickUp với các công cụ như Zapier cho phép bạn kết nối với các nền tảng AI tiên tiến.
Nếu bạn cần AI gốc trong không gian làm việc của mình, ClickUp Brain sẽ phân tích thông tin thời gian thực từ các công việc, tài liệu và cuộc trò chuyện của bạn. Nó có thể làm tất cả mọi thứ — tạo tóm tắt công việc hoặc tài liệu, đề xuất cải tiến cho bài viết của bạn, tạo nội dung (văn bản và hình ảnh), soạn thảo bản cập nhật dự án, v.v., giúp nâng cao năng suất tổng thể của bạn.
📖 Đọc thêm: ChatGPT vs. ClickUp
Bước 4: Xây dựng và thử nghiệm mô hình AI của bạn
Với luồng dữ liệu và các công cụ sẵn sàng, đã đến lúc phát triển mô hình AI của bạn.
Đầu tiên, làm sạch, chuyển đổi và khám phá dữ liệu của bạn bằng các công cụ như pandas, SQL hoặc notebooks. Giai đoạn này là quá trình lặp đi lặp lại và yêu cầu sự hợp tác giữa các kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và chuyên gia lĩnh vực.
Sau đó, chọn thuật toán, huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu đã chọn và điều chỉnh các siêu tham số như tốc độ học, kích thước lô, v.v. Bạn có thể thử nghiệm các phương pháp khác nhau trước khi quyết định chọn một phương pháp.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bạn có thể chọn từ các công cụ như TensorFlow/Keras để học sâu, đặc biệt là cho hình ảnh hoặc chuỗi, PyTorch để nghiên cứu và mô hình học sâu tùy chỉnh, và Hugging Face Transformers để xây dựng mô hình được huấn luyện sẵn cho NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên).
Bắt đầu từ quy mô nhỏ, thử nghiệm với dữ liệu thời gian thực và tinh chỉnh dựa trên kết quả để đảm bảo kết quả chính xác và kịp thời.
🔼 ClickUp giúp ích như thế nào: Sử dụng chuyên môn về Quản lý dự án và AI của ClickUp tại đây. Kết hợp quản lý dự án và AI để chia quá trình phát triển thành các bước, chẳng hạn như 'huấn luyện mô hình' hoặc 'kiểm tra với dữ liệu trực tiếp', và giao chúng cho nhóm của bạn. Tạo các nhiệm vụ liên kết để đánh giá từng mô hình.
Sử dụng Trường Tùy chỉnh để theo dõi các chỉ số hiệu suất như độ chính xác, thời gian đào tạo và rủi ro quá phù hợp, đồng thời ghi lại ưu và nhược điểm của từng phương pháp trong Tài liệu ClickUp được chia sẻ.
Bước 5: Triển khai và giám sát theo thời gian thực
Sau khi thử nghiệm, triển khai AI của bạn vào môi trường thực tế và theo dõi hiệu suất của nó. Giám sát dựa trên AI thời gian thực đảm bảo AI thích ứng với dữ liệu mới và đạt được mục tiêu của bạn mà không bị lệch hướng.
🔼 ClickUp giúp ích như thế nào: Các tính năng Tự động hóa của ClickUp có thể cảnh báo nhóm của bạn về các sự cố bất thường (ví dụ: 'nếu tỷ lệ lỗi > 5%, thông báo cho người quản lý'), trong khi ClickUp Brain cung cấp thông tin cập nhật tức thì về các lỗi, sự cố và phản hồi trong không gian làm việc của bạn. Cuối cùng, bạn có thể ghi lại những kiến thức mới và cập nhật bộ dữ liệu trong Tài liệu được kiểm soát phiên bản.
Kết hợp với nhau, các tính năng ClickUp trên cung cấp một cách đơn giản, hiệu quả để đưa AI thời gian thực vào hoạt động kinh doanh của bạn.
📖 Xem thêm: Podcast về Trí tuệ Nhân tạo để tìm hiểu thêm về AI
Cách ClickUp AI có thể giúp quản lý dữ liệu thời gian thực cho các dự án
Dưới đây là cách ClickUp AI giúp quản lý hiệu quả các đầu vào thời gian thực, giữ cho dự án đi đúng hướng và các nhóm làm việc thống nhất.
1. Thông tin chi tiết tức thì từ dữ liệu dự án trực tiếp
ClickUp Brain lấy thông tin thời gian thực từ các nhiệm vụ đang thực hiện để hiển thị ngay trạng thái dự án. Nó có thể tóm tắt tiến độ, chỉ ra các vấn đề cản trở hoặc đánh dấu các mục quá hạn mà bạn không cần phải tìm kiếm thủ công trong các bản cập nhật.
⚙️ Cách thức hoạt động: Hãy tưởng tượng bạn đang quản lý việc ra mắt một sản phẩm. ClickUp Brain có thể quét các cập nhật công việc trực tiếp — ví dụ: một nhà phát triển vừa đánh dấu một tính năng là "đang tiến hành" hoặc một nhà thiết kế vừa tải lên một tệp mới — và tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn về những gì đang xảy ra. Bạn sẽ có được một bản tóm tắt về ai đang làm việc gì và những nơi có thể xảy ra sự chậm trễ, tất cả đều dựa trên dữ liệu mới nhất.
Điều này loại bỏ độ trễ của báo cáo truyền thống, cho phép bạn phản ứng với thay đổi ngay khi chúng xảy ra thay vì sau khi sự việc đã xảy ra.
2. Tự động hóa cập nhật với các kích hoạt thời gian thực
Dữ liệu dựa trên AI thời gian thực không chỉ để xem mà còn để hành động. ClickUp Brain sử dụng dữ liệu đầu vào trực tiếp để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình làm việc, giúp dự án tiến triển mà không cần giám sát liên tục.
⚙️ Cách thức hoạt động: Thiết lập tự động hóa để khi trạng thái của một công việc thay đổi thành "hoàn thành" trong thời gian thực (ví dụ: bản nháp tiếp thị đã được hoàn thiện), ClickUp Brain sẽ ngay lập tức thông báo cho thành viên tiếp theo trong nhóm (như trình chỉnh sửa) và tạo một công việc con để xem xét.
Tự động hóa gắn liền với dữ liệu trực tiếp giúp giảm thiểu việc kiểm tra thủ công và duy trì đà phát triển, đặc biệt là trong các dự án có nhịp độ nhanh, nơi thời gian là yếu tố quan trọng.
🧠 Thông tin thú vị: 89% nhân viên tin rằng lợi ích lớn nhất của AI là giảm bớt công việc lặp đi lặp lại và có thêm thời gian để giải quyết công việc có ý nghĩa hơn.
3. Câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh dựa trên kiến thức hiện có
ClickUp Brain khai thác dữ liệu thời gian thực trong không gian làm việc của bạn bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để trả lời câu hỏi hoặc cung cấp thông tin chi tiết theo yêu cầu. Nó giống như có một trợ lý dự án luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn.
⚙️ Cách thức hoạt động: Hỏi, "Có tin tức mới nhất nào về chiến dịch quý 1 không?"
ClickUp Brain quét trạng thái công việc hiện tại, nhận xét gần đây và tài liệu đính kèm—có thể một thành viên trong nhóm vừa ghi chú về sự chậm trễ do vấn đề của nhà cung cấp—và đưa ra câu trả lời dựa trên tình hình hiện tại. Không có thông tin cũ hoặc tìm kiếm vô tận.
Điều này đảm bảo các quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu mới nhất, không phải giả định của ngày hôm qua, điều này rất quan trọng đối với các dự án năng động.
Xem video này để biết cách xây dựng cơ sở kiến thức AI cho tổ chức của bạn 👇
4. Hợp tác hiệu quả với dữ liệu thời gian thực
Dữ liệu thời gian thực thúc đẩy sự hợp tác nhóm tốt hơn. ClickUp Brain tích hợp các bản cập nhật trực tiếp vào quy trình công việc được chia sẻ, để mọi người đều có cùng thông tin mà không cần nỗ lực thêm.
⚙️ Cách thức hoạt động: Trong một cuộc trò chuyện nhóm về việc thiết kế lại trang web, ai đó thêm một bình luận hoặc tải lên một bản mô phỏng. ClickUp Brain có thể ngay lập tức chuyển ghi chú giọng nói hoặc video clip từ cuộc thảo luận, tóm tắt chủ đề hoặc chỉ định các mục hành động — bằng cách sử dụng những đóng góp mới nhất. Các thành viên trong nhóm sẽ thấy các cập nhật trong chế độ xem ưa thích của họ (như Kanban hoặc Danh sách) ngay khi chúng xảy ra.
Sự hợp tác luôn diễn ra suôn sẻ và thông tin được cập nhật kịp thời, giảm thiểu sự hiểu lầm trong các dự án có nhiều thay đổi chi tiết.
5. Theo dõi các chỉ số theo thời gian thực
ClickUp Brain kết hợp với Bảng điều khiển của ClickUp để theo dõi các chỉ số dự án khi chúng phát triển, cung cấp cho bạn thông tin trực tiếp về hiệu suất mà không cần làm mới thủ công.
⚙️ Cách thức hoạt động: Thiết lập bảng điều khiển để theo dõi các điểm dữ liệu thời gian thực, chẳng hạn như tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ hoặc số giờ đã ghi lại. ClickUp Brain có thể phân tích dữ liệu từ nguồn cấp dữ liệu trực tiếp này và đánh dấu các xu hướng mới nổi, chẳng hạn như sự gia tăng đột biến trong các nhiệm vụ quá hạn, hoặc đề xuất các điều chỉnh, như phân bổ lại nguồn lực, dựa trên dữ liệu khối lượng công việc hiện tại.
Bạn có thể phát hiện vấn đề và cơ hội ngay lập tức, giúp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và dòng thời gian. Xử lý dữ liệu đầu vào trực tiếp từ không gian làm việc của bạn mang lại thông tin chi tiết tức thì, tăng cường sự hợp tác và theo dõi các chỉ số mà không làm bạn bị sa lầy.
Lợi ích của AI khi kết hợp với dữ liệu thời gian thực
Các doanh nghiệp tận dụng thông tin chi tiết tức thời từ AI sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể bằng cách nâng cao hiệu quả, cải thiện trải nghiệm khách hàng và giảm thiểu rủi ro. Cách thực hiện như sau:
1. Ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn
Quyết định sai lầm được ước tính gây thiệt hại cho các doanh nghiệp ít nhất 3% lợi nhuận, tương đương với khoản lỗ khoảng $300 triệu mỗi năm đối với một công ty có doanh thu $10 tỷ.
AI thời gian thực cho phép các tổ chức duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu, phân tích xu hướng, phát hiện sự cố bất thường và hành động ngay lập tức — điều chỉnh mức tồn kho, phát hiện gian lận hoặc tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị.
2. Nâng cao trải nghiệm khách hàng và cá nhân hóa
Khách hàng mong muốn trải nghiệm tức thì, phù hợp và được cá nhân hóa. Các mô hình AI được huấn luyện dựa trên dữ liệu thời gian thực có thể thích ứng động với hành vi, sở thích và phản hồi của khách hàng, từ đó cung cấp các đề xuất và dịch vụ siêu cá nhân hóa mà không có sự chậm trễ.
🎼 Ví dụ: công cụ đề xuất dựa trên AI của Spotify phân tích thói quen nghe nhạc theo thời gian thực để tạo danh sách phát cá nhân hóa trong khi người dùng vẫn đang sử dụng, từ đó tăng tỷ lệ giữ chân và sự hài lòng của người dùng.
3. Giảm chi phí vận hành và tăng hiệu quả
AI thời gian thực hợp lý hóa quy trình làm việc, giảm thiểu các quy trình thủ công và lỗi, dẫn đến giảm chi phí, tăng năng suất và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
🚢 Ví dụ: PortXchange Synchronizer của cảng Rotterdam tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (tàu, nhà khai thác, dữ liệu công khai, AI) để cung cấp chế độ xem bảng điều khiển thời gian thực.
Quản lý cảng biển liên quan đến vô số quyết định hàng ngày (lập lịch, mực nước, quản lý lưu lượng container, sức chứa của cảng và an toàn). AI được hỗ trợ bởi dữ liệu thời gian thực giúp giảm thiểu lỗi trong môi trường phức tạp này.
4. Lợi thế cạnh tranh thông qua các phân tích dự đoán
Thay vì chỉ đơn thuần phản ứng với xu hướng, các công ty sử dụng AI thời gian thực có thể dự đoán hành vi của khách hàng, sự thay đổi của thị trường và sự kém hiệu quả trong hoạt động trước khi chúng xảy ra. Cách tiếp cận chủ động này cho phép các doanh nghiệp luôn dẫn trước đối thủ cạnh tranh.
🛒 Ví dụ: Chuỗi cung ứng dựa trên AI của Walmart liên tục xác định các mẫu trong dữ liệu bán hàng, dự báo thời tiết và dữ liệu logistics theo thời gian thực để điều chỉnh hàng tồn kho tại hàng nghìn cửa hàng, ngăn ngừa tình trạng hết hàng và tồn kho quá mức.
5. Cải thiện bảo mật và phòng chống gian lận
AI thời gian thực rất quan trọng trong các ngành công nghiệp nơi bảo mật và phát hiện gian lận phải diễn ra ngay lập tức. Các mô hình bảo mật truyền thống phân tích nhật ký sau khi sự cố xảy ra khiến các doanh nghiệp dễ bị tổn hại về tài chính và danh tiếng.
💳 Ví dụ, hệ thống phát hiện gian lận AI của Visa xử lý hàng trăm giao dịch mỗi giây. Hệ thống xem xét 500 thuộc tính khác nhau xung quanh mỗi giao dịch và mỗi giao dịch được gán một điểm rủi ro thời gian thực giúp ngăn chặn gian lận trong các giao dịch mua từ xa.
Các công ty không tích hợp thông tin chi tiết thời gian thực có nguy cơ mất khách hàng, tăng chi phí và tụt hậu so với đối thủ cạnh tranh. Cho dù là tăng cường sự tương tác với khách hàng, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh hay tăng cường bảo mật, AI với khả năng truy cập dữ liệu thời gian thực là chìa khóa để mở ra tốc độ, độ chính xác và thành công lâu dài.
📖 Xem thêm: Các công cụ AI tốt nhất cho chuyên gia CNTT
Tương lai thuộc về AI thời gian thực!
AI được hỗ trợ bởi quyền truy cập dữ liệu thời gian thực là cần thiết cho các doanh nghiệp muốn duy trì khả năng cạnh tranh. Cho dù là nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh hay phát hiện rủi ro ngay lập tức, AI thời gian thực tại nơi làm việc đảm bảo rằng các quyết định được đưa ra với tốc độ kinh doanh. Các công ty vẫn dựa vào thông tin chậm trễ có nguy cơ mất thị phần vào tay các đối thủ nhanh hơn, linh hoạt hơn.
Tuy nhiên, việc triển khai AI thời gian thực không chỉ là vấn đề về các thuật toán AI phù hợp mà còn đòi hỏi sự quản lý dự án, hợp tác và tự động hóa liền mạch. Đây là lúc ClickUp trở nên thiết yếu. Với bảng điều khiển tùy chỉnh để theo dõi thời gian thực, tự động hóa dựa trên AI và quản lý quy trình làm việc, ClickUp đảm bảo nhóm của bạn có thể phát triển, triển khai và mở rộng các giải pháp AI một cách hiệu quả — tất cả trong một nền tảng.
Sẵn sàng hợp lý hóa việc triển khai AI thời gian thực và quản lý các dự án dữ liệu phức tạp một cách dễ dàng? Đăng ký ClickUp miễn phí ngay hôm nay và bắt đầu xây dựng các giải pháp AI hoạt động trong thời gian thực.