Mọi doanh nghiệp đều phải chịu một khoản thuế ẩn: thời gian lãng phí khi tìm kiếm câu trả lời mà lẽ ra phải có ngay lập tức. Bạn có hàng terabyte dữ liệu, vô số tài liệu và một tệp tin quan trọng mà ai cũng khẳng định là tồn tại nhưng không ai tìm thấy. Trong khi đó, nhóm của bạn lãng phí cả buổi chiều để tìm kiếm thông tin mà lẽ ra chỉ mất vài giây để tìm ra.
Các nền tảng tìm kiếm doanh nghiệp dựa trên trí tuệ nhân tạo giải quyết tình trạng phân tán công việc bằng cách hiểu rõ những gì người dùng đang tìm kiếm.
Điều này là do Trí tuệ nhân tạo bối cảnh hiểu rõ toàn bộ hoạt động kinh doanh của bạn—dữ liệu, quy trình làm việc và công cụ của bạn. Nó có thể cung cấp các kết quả thông minh mà các nhóm của bạn có thể tin tưởng tuyệt đối.
Dưới đây là 10 trường hợp sử dụng AI trong tìm kiếm doanh nghiệp thực tế giúp giải quyết các vấn đề thực tế. Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách ClickUp giúp quản lý kiến thức doanh nghiệp trở nên dễ dàng. 🌟
⭐ Tính năng mẫu
Khi câu trả lời nằm rải rác trong email, tài liệu và phiếu yêu cầu, khách hàng phải chờ đợi. Mẫu Cơ sở Kiến thức ClickUp tập hợp các hướng dẫn này vào một nơi duy nhất, biến các giải pháp lặp lại và câu hỏi thường gặp thành một thư viện dễ tìm kiếm, chia sẻ và cập nhật.
Tại sao AI đang thay đổi tìm kiếm doanh nghiệp?
Tìm kiếm doanh nghiệp truyền thống giống như việc hét câu hỏi vào hư không. Bạn gõ "báo cáo ngân sách" và nhận được 500 tài liệu ngẫu nhiên chứa những từ đó.
AI thay đổi hoàn toàn điều này. 🤖
Lợi ích của tìm kiếm doanh nghiệp được hỗ trợ bởi AI
- Ra quyết định nhanh hơn: Tìm chính xác dữ liệu bạn cần trong vài giây thay vì mất hàng giờ lục lọi các thư mục và hỏi đồng nghiệp nơi lưu trữ thông tin.
- Giảm công việc trùng lặp: Phát hiện ra rằng ai đó đã tạo ra bản trình bày mà bạn đang xây dựng, giúp tiết kiệm hàng ngày nỗ lực không cần thiết.
- Hợp tác tốt hơn: Kết nối với đồng nghiệp đang làm công việc trên các dự án tương tự mà bạn thậm chí không biết tồn tại, dẫn đến việc chia sẻ tài nguyên và kết quả tốt hơn.
- Nâng cao năng suất: Dành thời gian để suy nghĩ và sáng tạo thay vì phải mò mẫm trong hệ thống thông tin của công ty.
- Nâng cao khả năng lưu trữ kiến thức: Ghi lại kiến thức chuyên môn của nhân viên kỳ cựu trước khi họ nghỉ hưu, giúp các thông tin này có thể tìm kiếm được cho các nhóm tương lai.
🧠 Thú vị: Một trong những hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp đầu tiên là IBM STAIRS vào những năm 1960. Hệ thống này chạy trên máy chủ chính và cho phép các nhà nghiên cứu lọc qua các kho lưu trữ văn bản pháp lý và chính phủ khổng lồ, lâu trước khi Google ra đời.
AI cải thiện độ chính xác của tìm kiếm doanh nghiệp như thế nào?
AI hiểu được các từ đồng nghĩa và ngữ cảnh mà các công cụ tìm kiếm truyền thống bỏ qua. Khi ai đó tìm kiếm "chỉ số trải nghiệm khách hàng tùy chỉnh " , AI nhận ra rằng điều này kết nối với "điểm hài lòng của khách hàng" hoặc "dữ liệu trải nghiệm người dùng" trong các tài liệu khác nhau.
Các thuật toán học máy phân tích các mẫu tìm kiếm và hành vi người dùng để liên tục tối ưu hóa kết quả.
Các kỹ thuật AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu (deep learning) cho phép thực hiện các truy vấn dạng cuộc hội thoại. Ví dụ, bạn có thể đặt câu hỏi như: ‘Các chiến dịch tiếp thị nào hoạt động hiệu quả nhất trong mùa lễ hội?’
Ngoài ra, các công cụ tìm kiếm AI có khả năng hiểu ý định đằng sau câu hỏi của bạn và hiển thị thông tin liên quan từ nhiều hệ thống khác nhau. Nó cũng nhận biết bộ phận và mức độ bảo mật của bạn, hiển thị thông tin mà bạn có thể truy cập và sử dụng cho vai trò cụ thể của mình.
Việc tìm kiếm thông tin trong kho kiến thức và kinh nghiệm chung của tổ chức, cũng như nắm bắt toàn bộ bối cảnh của các dự án trở nên vô cùng đơn giản, trực quan và dễ tiếp cận.
Tìm kiếm doanh nghiệp bằng AI so với tìm kiếm truyền thống
Dưới đây là so sánh nhanh để xem hai phương pháp này so sánh như thế nào:
| Danh mục | Tìm kiếm truyền thống | Tìm kiếm doanh nghiệp bằng AI |
| Phương pháp tìm kiếm | Tìm kiếm dựa trên từ khóa tìm kiếm các từ hoặc cụm từ chính xác. | Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và hiểu biết về tìm kiếm ngữ nghĩa để nắm bắt ý định. |
| Chất lượng kết quả | Trả về danh sách dài, thường không liên quan. | Cung cấp dữ liệu trực tiếp, liên quan và được tùy chỉnh theo truy vấn. |
| Phạm vi dữ liệu | Giới hạn trong một nền tảng hoặc silo tại một thời điểm. | Tìm kiếm đồng thời trên nhiều công cụ, ứng dụng và cơ sở dữ liệu. |
| Nhận thức ngữ cảnh | Không hiểu ý nghĩa hoặc mối quan hệ | Nhận diện từ đồng nghĩa, khái niệm liên quan và ngữ cảnh đằng sau các truy vấn. |
| Khả năng học hỏi | Kết quả tĩnh; không cải thiện theo thời gian sử dụng. | Học hỏi từ hành vi của người dùng và thích ứng theo thời gian. |
| Hợp tác | Hỗ trợ ít hoặc không có cho các quy trình làm việc của nhóm. | Hiển thị kiến thức chung, cập nhật dự án và nội dung dành riêng cho nhóm. |
| Thời gian trả lời | Chậm hơn; người dùng phải lọc kết quả một cách thủ công. | Nhanh hơn; cung cấp nội dung phù hợp nhất ngay từ đầu. |
| Trải nghiệm người dùng | Cơ bản và giao dịch | Cá nhân hóa, trực quan và tương tác |
| Tác động đến kinh doanh | Thời gian lãng phí, kiến thức phân tán và năng suất thấp | Quyết định dựa trên thông tin, giảm thời gian tìm kiếm và nâng cao hiệu quả. |
🧠 Thú vị: Tìm kiếm doanh nghiệp thậm chí đã được sử dụng ở những nơi không ngờ tới. BBC đã xây dựng hệ thống nội bộ để giúp các nhà báo truy xuất ngay lập tức hàng thập kỷ bản ghi âm phát sóng, giúp đẩy nhanh quá trình sản xuất tin tức.
Các trường hợp sử dụng khóa của tìm kiếm doanh nghiệp bằng AI
Phần mềm tìm kiếm doanh nghiệp AI thay đổi cách các nhóm truy cập thông tin trên mọi bộ phận.
Các ứng dụng thực tiễn này cho thấy cách các tổ chức giải quyết các vấn đề thực tế và cải thiện quy trình làm việc hàng ngày thông qua khả năng tìm kiếm thông minh. 🧑💻
1. Nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng
🚩 Vấn đề: Nhân viên dịch vụ khách hàng đang phải quản lý ba màn hình trong khi một khách hàng bực bội giải thích vấn đề của họ lần thứ hai. Nhân viên biết câu trả lời nằm đâu đó trong hệ thống, nhưng việc tìm kiếm nó đòi hỏi phải lướt qua các tài liệu hướng dẫn sản phẩm, tài liệu chính sách và ghi chú trường hợp trước đó trong khi khách hàng phải chờ đợi.
✅ Giải pháp: Tìm kiếm doanh nghiệp bằng AI thay đổi tình hình này. Các nhân viên hỗ trợ khách hàng có thể truy cập ngay lập tức vào thông tin chi tiết về khách hàng tùy chỉnh:
- Lịch sử tương tác hoàn thành: Các cuộc gọi trước đây, cuộc hội thoại trò chuyện và trao đổi email đều được hiển thị trong một chế độ xem duy nhất.
- Khớp vấn đề theo ngữ cảnh: Các trường hợp đã được giải quyết tương tự sẽ tự động hiển thị dựa trên mô tả vấn đề.
- Gợi ý tài nguyên thông minh: Các chính sách, quy trình và mức độ ủy quyền liên quan sẽ hiển thị mà không cần tìm kiếm thủ công.
- Tính hiển thị xuyên bộ phận: Các ghi chú hỗ trợ kỹ thuật, điều chỉnh hóa đơn và thay đổi tài khoản được kết nối một cách liền mạch.
Tìm kiếm truyền thống xử lý mọi truy vấn như một cuộc tra cứu cơ sở dữ liệu thông thường, nhưng tìm kiếm AI hiểu được bối cảnh và tính cấp thiết mà dịch vụ khách hàng yêu cầu.
📌 Ví dụ: Nhóm dịch vụ khách hàng của một nền tảng đặt phòng khách sạn (Booking.com) có thể sử dụng tìm kiếm AI để truy cập ngay lập tức vào thông tin liên lạc của chủ nhà, chi tiết đặt phòng và các tiền lệ giải quyết vấn đề. Khi khách báo cáo các vấn đề về tài sản, các trợ lý AI sẽ tìm kiếm các chính sách của chủ nhà, các trường hợp giải quyết tương tự và hướng dẫn bồi thường phù hợp chỉ trong vài giây.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Quản lý quyền truy cập một cách cẩn thận. Tìm kiếm sẽ vô dụng nếu nó tiết lộ dữ liệu nhạy cảm, nhưng nó cũng vô dụng nếu người dùng liên tục nhận được kết quả "truy cập bị từ chối". Công việc với bộ phận CNTT để cân bằng giữa hiển thị và bảo mật dữ liệu ở cấp độ chỉ mục.
2. Phân tích dữ liệu tài chính và tuân thủ quy định
🚩 Vấn đề: Các nhóm tài chính phải đối mặt với áp lực thời hạn không thể đáp ứng hàng tháng. Yêu cầu tuân thủ quy định đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối trong khi các nhà lãnh đạo cần báo cáo ngay lập tức. Các nhà phân tích phải dành hàng giờ để tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu tuân thủ và bảng tính ngân sách thay vì cung cấp những thông tin có giá trị cho ban lãnh đạo.
✅ Giải pháp: Công cụ tìm kiếm doanh nghiệp hiểu các mối quan hệ tài chính và kết nối quy định, giúp tiết kiệm hàng giờ công việc thủ công:
- Phân tích biến động tích hợp: Phân bổ ngân sách, chi phí thực tế và giải thích của các bộ phận được kết nối tự động
- nhận diện các yêu cầu tuân thủ và hạn chót nộp hồ sơ:* Một số truy vấn tìm kiếm sẽ tự động hiển thị các yêu cầu tuân thủ liên quan và hạn chót nộp
- Xác định xu hướng lịch sử: Dữ liệu nội bộ và ghi chú giải thích từ các kỳ trước được hiển thị cùng với các số liệu hiện tại
- Bối cảnh đa hàm: Các cuộc thảo luận qua email, quy trình phê duyệt và quyết định chiến lược được liên kết với dữ liệu tài chính
Chế độ xem toàn diện này giúp tránh những tình huống khó xử khi các nhà lãnh đạo đặt câu hỏi tiếp theo trong các buổi trình bày trước ban giám đốc, từ đó lộ ra những thông tin còn thiếu sót.
📌 Ví dụ: Các nhóm tài chính tại một cửa hàng bán lẻ (như Walmart) có thể sử dụng khả năng tìm kiếm AI tiên tiến để xác định nguyên nhân chênh lệch ngân sách trong các hoạt động bán lẻ quy mô lớn của họ. Ở phía đối diện, khi chuẩn bị cho các cuộc gọi với nhà đầu tư, các nhà phân tích tìm kiếm dữ liệu hiệu suất cửa hàng cụ thể và ngay lập tức tìm thấy báo cáo của quản lý khu vực, sự gián đoạn trong chuỗi cung ứng và phân tích xu hướng mùa vụ giải thích sự biến động doanh thu.
3. Tìm kiếm doanh nghiệp với Google AI
🚩 Vấn đề: Hầu hết các hệ thống tìm kiếm đều coi các công ty như các cơ sở dữ liệu chung chung, nhưng Google Cloud Search hiểu rằng các vai trò khác nhau cần thông tin khác nhau từ cùng một từ khóa tìm kiếm.
✅ Giải pháp: Hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp AI tốt sẽ thích ứng với các mô hình tổ chức và phong cách công việc cá nhân:
- Lọc kết quả theo vai trò: Đội ngũ tiếp thị xem tài sản sáng tạo trong khi đội ngũ tài chính xem dữ liệu ngân sách cho cùng một truy vấn
- Trí tuệ đa nền tảng: Các cuộc thảo luận trên Gmail, tài liệu trên Drive và sự kiện trên Calendar được kết nối một cách liền mạch
- Thuật toán học máy: Kết quả tìm kiếm được cải thiện dựa trên hành vi của người dùng và các mẫu tìm kiếm thông tin thành công
- Nhận thức về quyền truy cập: Kết quả tuân thủ các quy tắc kiểm soát truy cập đồng thời đề xuất các liên hệ liên quan cho thông tin bị hạn chế
Công nghệ học máy của Google nhận diện các mối quan hệ thông tin mà con người bỏ qua, tạo ra thông tin dự án toàn diện mà các công cụ tìm kiếm truyền thống không thể đạt được.
📌 Ví dụ: Đối với Shop Global, công ty thương mại điện tử hàng đầu của Thái Lan thuộc Tập đoàn Saha, Google Cloud cho phép khách hàng sử dụng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên như ‘Hãy cho tôi xem những món đồ phong cách cho bữa tiệc độc thân’ và cung cấp kết quả chính xác trong vòng 1-2 phút. Giải pháp này hỗ trợ cả tìm kiếm bằng tiếng Thái và tiếng Anh, và đã xử lý thành công 150.000 lượt truy cập trong sự kiện Saha Group Fair ’25.
🔍 Bạn có biết? Khi Google ra mắt thiết bị tìm kiếm (Search Appliance) vào năm 2002, nó trông giống như một tủ lạnh mini màu vàng tươi đặt trong phòng máy chủ của văn phòng. Thiết bị này cho phép các công ty thực hiện tìm kiếm "giống Google" trong mạng riêng tư của họ cho đến khi nó bị ngừng sản xuất vào năm 2018.
4. Tuân thủ và nghiên cứu pháp lý
🚩 Vấn đề: Nghiên cứu pháp lý truyền thống đòi hỏi các luật sư phải dành hàng tuần để đọc qua hàng trăm tiền lệ vụ án và ví dụ hợp đồng. Các đối tác tính phí khách hàng hàng nghìn đô la cho công việc nghiên cứu mà AI có thể hoàn thành trong vài phút với độ chính xác cao.
✅ Giải pháp: Tìm kiếm AI thông minh hiểu:
- Nhận diện mẫu tiền lệ: Các trường hợp tương tự và phán quyết liên quan được hiển thị dựa trên nguyên tắc pháp lý thay vì khớp từ khóa
- Bản đồ mối quan hệ điều khoản: Tìm kiếm hợp đồng tự động hiểu phân cấp, tham chiếu chéo và các điều khoản liên quan
- Thông tin pháp lý theo khu vực: Kết quả bao gồm các biến thể liên quan trong các hệ thống pháp lý và tòa án khác nhau
- Tích hợp kiến thức nội bộ: Chuyên môn của công ty, các đối số trước đây và chiến lược thành công được kết nối với nghiên cứu pháp lý bên ngoài
📌 Ví dụ: Khi các công ty luật xử lý các cuộc đàm phán sáp nhập phức tạp, các luật sư cần tham khảo nhanh chóng các cấu trúc giao dịch tương tự, tiền lệ pháp lý và chuyên môn nội bộ. Tìm kiếm AI giúp họ tìm thấy các điều khoản hợp đồng liên quan từ các giao dịch trước đó, yêu cầu nộp hồ sơ SEC và các đồng nghiệp đã tham gia vào các công việc tương tự trong các lĩnh vực thực hành khác nhau.
5. Quản lý kiến thức nhân sự
🚩 Vấn đề: Các bộ phận nhân sự phải trả lời những câu hỏi tương tự hàng ngày trong khi nhân viên gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin chính sách cơ bản bị chôn vùi trong tài liệu dày đặc. Các cập nhật quan trọng bị lạc trong các thông báo email mà không ai đọc, gây ra sự bực bội cho tất cả những người liên quan.
✅ Giải pháp: Một công cụ tìm kiếm nội bộ được hỗ trợ bởi AI đảm bảo:
- Nhân viên có thể đặt câu hỏi trong cuộc hội thoại thay vì phải đoán chính sách đúng
- Các câu trả lời phản ánh tình huống cá nhân của nhân viên, thời gian làm việc, địa điểm và lựa chọn phúc lợi
- Các thay đổi và làm rõ gần đây được hiển thị cùng với thông tin chính sách tiêu chuẩn
📌 Ví dụ: Các công ty đa quốc gia lớn thường gặp khó khăn khi nhân viên liên tục đặt những câu hỏi tương tự về chính sách. Với các cơ sở kiến thức được hỗ trợ bởi AI như ClickUp, nhân viên có thể đặt các câu hỏi theo phong cách cuộc hội thoại như “Tôi có thể làm việc từ xa khi đi công tác quốc tế không?” và nhận được câu trả lời cá nhân hóa dựa trên cấp bậc công việc, chính sách bộ phận và luật lao động địa phương.
6. Thông tin bán hàng và quản lý khách hàng tiềm năng
🚩 Vấn đề: Nhân viên bán hàng phải xử lý nghiên cứu khách hàng tiềm năng, thu thập thông tin cạnh tranh và lịch sử mối quan hệ khách hàng trong khi cố gắng chốt đơn hàng dưới áp lực. Những nhân viên xuất sắc nhất phát triển kiến thức chuyên sâu về tài khoản, nhưng chuyên môn này không thể truyền đạt cho các thành viên mới bắt đầu từ con số 0.
✅ Giải pháp: Tìm kiếm AI giúp phổ cập thông tin bán hàng cho toàn bộ nhóm:
- Lịch sử mối quan hệ hoàn thành, vị thế cạnh tranh và chiến lược giao dịch thành công từ các tài khoản tương tự
- Các tài nguyên liên quan sẽ hiển thị dựa trên vị trí của khách hàng tiềm năng trong chu kỳ bán hàng
- Các cập nhật mới nhất, thay đổi về giá cả và kết quả cạnh tranh (thắng/thua) được hiển thị tự động
- Các thành viên trong nhóm có kinh nghiệm quản lý tài khoản liên quan và các mẫu giao dịch thành công
📌 Ví dụ: Các nhóm bán hàng phần mềm doanh nghiệp thường mất đơn hàng vì thiếu thông tin đầy đủ về khách hàng trong quá trình đàm phán. Tìm kiếm AI giúp nhân viên bán hàng nhanh chóng truy cập các tương tác trước đây với khách hàng, phân tích cạnh tranh và chiến lược giao dịch thành công từ các tài khoản tương tự trước các cuộc họp bán hàng quan trọng.
7. Hỗ trợ công nghệ thông tin và khắc phục sự cố
🚩 Vấn đề: Bộ phận hỗ trợ CNTT phải đối mặt với áp lực đặc biệt, nơi mỗi vấn đề kỹ thuật đều được coi là cấp bách, trong khi các giải pháp yêu cầu chẩn đoán chính xác. Kỹ thuật viên phải tìm kiếm qua tài liệu, phiếu hỗ trợ trước đó và nhật ký hệ thống, trong khi nhân viên đang chờ đợi giải quyết vấn đề.
✅ Giải pháp: Các tính năng của công cụ tìm kiếm nội bộ AI bao gồm:
- Hướng dẫn cụ thể cho cấu hình: Các bước khắc phục sự cố sẽ hiển thị dựa trên cấu hình phần cứng và phần mềm cụ thể
- Học từ các giải pháp thành công: Các giải pháp thành công được đánh giá cao hơn, trong khi các giải pháp thất bại sẽ tự động bị hạ cấp
- Phân tích nguyên nhân gốc rễ: Hệ thống kết nối các sự cố liên quan, mối quan hệ phụ thuộc và các vấn đề ở giai đoạn trước có thể gây ra sự cố
- Tích hợp nhà cung cấp: Thông tin hỗ trợ, thông tin bảo hành và hướng dẫn của nhà sản xuất được hiển thị cùng với tài liệu quy trình nội bộ
📌 Ví dụ: Khi nhân viên báo cáo sự cố phần mềm hoặc vấn đề kết nối mạng, kỹ thuật viên IT có thể tìm kiếm thông báo lỗi cụ thể. Họ ngay lập tức tìm thấy các bước khắc phục sự cố đã thành công trong các tình huống tương tự, các bản cập nhật phần mềm gần đây có thể gây xung đột và tài liệu hỗ trợ từ nhà cung cấp.
8. Quản lý tài sản tiếp thị
🚩 Vấn đề: Các đội marketing tạo ra hàng nghìn tài sản phân tán trên các nền tảng, thư mục và ổ đĩa của nhóm. Việc tìm kiếm hình ảnh, video clip hoặc mẫu chiến dịch phù hợp làm giảm năng suất sáng tạo khi các nhóm phải tái tạo công việc đã có thay vì tìm kiếm nó.
✅ Giải pháp: Tìm kiếm AI giúp các tài sản tiếp thị thực sự dễ dàng tìm kiếm thông qua:
- Nhận diện nội dung hình ảnh: Hình ảnh và video trở nên có thể tìm kiếm thông qua phân tích AI về các yếu tố hình ảnh và thành phần thương hiệu
- Tích hợp hiệu suất: Các tài sản có hiệu suất cao được hiển thị nổi bật dựa trên các chỉ số tương tác và thành công của chiến dịch
- Học tập mẫu sử dụng: Các kết hợp sáng tạo thành công và sở thích theo mùa ảnh hưởng đến đề xuất tìm kiếm
📌 Ví dụ: Các thương hiệu toàn cầu như Nike tạo ra hàng nghìn tài sản chiến dịch trên các khu vực và thể loại thể thao khác nhau.
Các nhóm marketing có thể tìm kiếm các chủ đề hình ảnh cụ thể hoặc nội dung liên quan đến vận động viên, và tìm thấy hình ảnh độ phân giải cao, clip video, và tài liệu tuân thủ thương hiệu từ các chiến dịch thành công trước đó mà không cần tạo lại nội dung.
📮 ClickUp Insight: 28% nhân viên thích giữ ý kiến cho riêng mình hoặc không cảm thấy an toàn khi chia sẻ quan điểm trong các cuộc họp. Nhưng không phải tất cả ý tưởng tuyệt vời đều được chia sẻ công khai trong các cuộc họp—đôi khi, sự sáng tạo thực sự lại ẩn mình trong một bình luận công việc hoặc một tệp tin bị lãng quên.
Hãy tưởng tượng một thành viên trong nhóm đã đề xuất một cải tiến quy trình trong một bình luận cách đây vài tháng, hoặc chia sẻ một giải pháp độc đáo trong một tài liệu mà chưa bao giờ được đưa ra thảo luận trong cuộc họp.
Với ClickUp Brain’s Enterprise Search, bạn có thể nhanh chóng truy cập các đóng góp này — bất kể chúng nằm ở đâu trong không gian làm việc của bạn. Điều này có nghĩa là mọi ý tưởng, dù được nói ra hay viết xuống, đều có thể truy cập và thực hiện được — đảm bảo nhóm của bạn không bao giờ bỏ lỡ những ý tưởng tốt nhất.
9. Quản lý dự án và hợp tác
🚩 Vấn đề: Thông tin dự án thường bị phân tán trong các chuỗi email, tin nhắn trò chuyện, tài liệu chia sẻ và công cụ quản lý dự án. Các thành viên trong nhóm lãng phí thời gian để tái tạo các quyết định và tìm kiếm bối cảnh tồn tại đâu đó trong không gian làm việc kỹ thuật số của họ.
✅ Giải pháp: Tìm kiếm AI kết nối các cuộc hội thoại dự án bất kể chúng diễn ra ở đâu:
- xây dựng bối cảnh theo thời gian: *Các quyết định, cuộc thảo luận và thay đổi xuất hiện theo thứ tự dòng thời gian trên các nền tảng khác nhau
- Xác định chuyên gia: Các thành viên trong nhóm đã giải quyết các vấn đề tương tự và các nghiên cứu trường hợp nội bộ liên quan sẽ được hiển thị tự động
- Bảo tồn lý do ra quyết định: Ghi chú cuộc họp, phê duyệt email và các cuộc thảo luận không chính thức được liên kết với các quyết định chính thức của dự án
- Học tập xuyên dự án: Các phương pháp thành công và những sai lầm phổ biến từ các dự án tương tự cung cấp thông tin hữu ích cho công việc hiện tại
📌 Ví dụ: Các nhóm kỹ thuật tại các công ty (như Tesla) thực hiện công việc phát triển xe hơi phức tạp, với thông tin được phân tán khắp các email, tài liệu thiết kế và ghi chú cuộc họp.
Các nhà quản lý dự án có thể tìm kiếm các quyết định kỹ thuật cụ thể và truy cập lịch sử thảo luận đầy đủ, lý do phê duyệt, cũng như các lựa chọn kỹ thuật liên quan trên tất cả các kênh giao tiếp.
10. Thông tin nghiên cứu và phát triển
🚩 Vấn đề: Các nhóm R&D phải đối mặt với khối lượng lớn tài liệu khoa học, cơ sở dữ liệu bằng sáng chế và nghiên cứu nội bộ trong khi phải cạnh tranh với các phát triển của đối thủ. Việc bỏ qua các công việc nghiên cứu liên quan hoặc không chú ý đến thông tin tình báo cạnh tranh có thể làm hỏng hàng năm đầu tư nghiên cứu và hàng triệu đô la chi phí phát triển.
✅ Giải pháp: Ở đây, các công cụ tìm kiếm dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiểu:
- Các nghiên cứu từ các trường khác nhau chia sẻ thách thức hoặc phương pháp luận sẽ được hiển thị tự động
- Các đơn đăng ký bằng sáng chế, công bố học thuật và các xu hướng phát triển trong ngành được hiển thị cùng với nghiên cứu nội bộ
- Các phương pháp thử nghiệm thành công và kỹ thuật nghiên cứu từ các dự án trước đây cung cấp cơ sở cho các sáng kiến mới.
- Các chuyên gia nội bộ và tiềm năng hợp tác bên ngoài trở nên hiển thị thông qua phân tích trùng lặp nghiên cứu.
📌 Ví dụ: Các công ty dược phẩm (như Johnson & Johnson) có nhiều nhà nghiên cứu đang thực hiện công việc trên các mục tiêu phân tử tương tự trong các lĩnh vực điều trị khác nhau.
Các nhà khoa học có thể tìm kiếm các hợp chất cụ thể hoặc phương pháp nghiên cứu và phát hiện các dự án nội bộ liên quan, tài liệu đã công bố và các cơ hội hợp tác tiềm năng mà họ có thể đã bỏ lỡ.
Cách ClickUp Hỗ Trợ Tìm Kiếm Doanh Nghiệp Bằng Trí Tuệ Nhân Tạo
Tìm kiếm AI doanh nghiệp hoạt động hiệu quả nhất khi được tích hợp trực tiếp vào các công việc hàng ngày, tài liệu sản phẩm và cuộc hội thoại.
ClickUp tích hợp tìm kiếm AI vào mọi khía cạnh của công việc, giúp các nhóm trong các ngành khác nhau tìm kiếm câu trả lời và thực hiện hành động mà không cần rời khỏi không gian làm việc của mình. Nói cách khác, nó loại bỏ sự phân tán công việc không cần thiết bằng cách tập trung tất cả công việc của bạn trên một nền tảng duy nhất.
Hãy cùng tìm hiểu chi tiết! 👀
Tìm kiếm mọi ngóc ngách trong công việc
ClickUp Enterprise Search kết nối với các công việc, tài liệu, bình luận và ứng dụng như Google Drive, Jira, Figma và GitHub. Tính năng Tìm kiếm Kết nối cho phép bạn tìm kiếm tệp tin, cuộc hội thoại và cập nhật dự án trên tất cả các công cụ này theo thời gian thực, trực tiếp từ ClickUp. Điều này có nghĩa là bạn có thể nhanh chóng tìm thấy một vé Jira, một thiết kế Figma hoặc một tài liệu Google Drive — mà không cần rời khỏi không gian làm việc của mình.
Ví dụ: Một chuyên viên tuân thủ y tế đang chuẩn bị cho một cuộc kiểm toán nội bộ có thể tìm kiếm "hồ sơ đào tạo HIPAA" và ngay lập tức hiển thị các bản xác nhận chính sách đã ký lưu trữ trong ClickUp Tài liệu, các vé Jira liên quan đến cập nhật hệ thống và bình luận công việc từ bộ phận CNTT.
Tất cả kết quả được hiển thị cùng nhau trong ClickUp, liên kết trở lại nguồn gốc của chúng. 🔗
Nhận được các câu trả lời chi tiết và phù hợp với ngữ cảnh cho các câu hỏi.
ClickUp Brain vượt xa việc khớp từ khóa và cung cấp tóm tắt nội dung trên toàn bộ không gian làm việc.
✅ Thử gợi ý này: Tóm tắt các rào cản cho việc ra mắt quý 4 trong các công việc kỹ thuật, thiết kế và tiếp thị.
Ví dụ, một quản lý tiếp thị sản phẩm đang triển khai một sản phẩm SaaS có thể hỏi: “Điều gì đang cản trở việc phát hành quý 4?” ClickUp Brain sẽ trả lời với một bản tóm tắt về các công việc thiết kế quá hạn, các bản sửa lỗi đang chờ xử lý được ghi lại trên GitHub và nội dung chiến dịch chưa được phê duyệt trong tài liệu. Quản lý sẽ tham gia cuộc họp triển khai đã nắm rõ các điểm tắc nghẽn cụ thể.
Phân tích dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau.
Với Brain Max, bạn có thể tạm biệt sự lan rộng của AI.
ClickUp Brain MAX là một công cụ hỗ trợ trên desktop giúp tích hợp nhiều mô hình AI và nguồn dữ liệu vào một nền tảng duy nhất. Thay vì phải chuyển đổi giữa ChatGPT, Gemini, Claude và các ổ đĩa hoặc phiếu yêu cầu khác nhau, các nhóm có thể thực hiện các truy vấn dài trực tiếp trong ClickUp.
✅ Thử gợi ý này: Phân tích các khiếu nại về việc giao hàng chậm trễ từ tài liệu Docs, các vấn đề trên Jira và biểu mẫu phản hồi trên Google Drive. Danh sách công việc các chủ đề lặp lại theo tần suất.
Ví dụ, một người quản lý vận hành thương mại điện tử có thể yêu cầu: 'Hiển thị xu hướng khiếu nại của khách hàng về việc giao hàng chậm trễ trong ba tháng qua.'
Brain MAX tìm kiếm trong các tài liệu có nhật ký vé, các vấn đề Jira do bộ phận logistics tạo ra và các biểu mẫu ClickUp có phản hồi, sau đó nhấn mạnh các nguyên nhân lặp lại như tắc nghẽn kho hàng và chậm trễ của nhà vận chuyển. Công cụ này loại bỏ sự phân tán của AI, cung cấp các thông tin có cấu trúc ngay tại nơi nhóm đã công việc.
Thực hiện tìm kiếm bằng giọng nói
Chức năng "Talk to Văn bản" trong ClickUp cho phép thực hiện các truy vấn mà không cần dùng tay. Đây là cách thức hoạt động:
Ví dụ: Một giám đốc bán hàng ngoài hiện trường di chuyển giữa các cuộc gặp khách hàng có thể nói, “Hãy cho tôi xem các tài khoản doanh nghiệp nào đã chuyển sang giai đoạn ký hợp đồng trong tháng này,” và nhận được cập nhật trực tiếp trong ClickUp. Kết quả bao gồm các công việc từ quy trình, ghi chú từ cuộc gọi khách hàng và các đề xuất liên kết từ Google Drive.
Xem video này để tìm hiểu thêm:
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Khuyến khích các nhóm xem tìm kiếm như một bộ nhớ chia sẻ. Hướng dẫn họ thêm thẻ, cập nhật tiêu đề và đóng góp câu hỏi thường gặp để hệ thống liên tục được cải thiện. Hệ thống tìm kiếm chỉ thông minh như những người cung cấp dữ liệu cho nó.
Giữ cho kiến thức tùy chỉnh của khách hàng luôn chính xác và dễ tiếp cận.
Mẫu Cơ sở Kiến thức ClickUp tổ chức các câu hỏi thường gặp (FAQ), hướng dẫn khắc phục sự cố và hướng dẫn sử dụng tính năng thành một trung tâm tìm kiếm.
Đội ngũ hỗ trợ FinTech có thể lưu trữ các hướng dẫn chi tiết về thiết lập tài khoản, kiểm tra bảo mật và giải quyết lỗi. Trong quá trình trò chuyện hỗ trợ, nhân viên có thể nhập "đặt lại xác thực hai yếu tố" vào Tìm kiếm Doanh nghiệp và hiển thị hướng dẫn trực tiếp từ mẫu.
Họ chia sẻ các bước ngay lập tức, giảm thời gian phản hồi và nâng cao niềm tin của khách hàng thông qua AI trong quản lý kiến thức doanh nghiệp.
Một người dùng ClickUp chia sẻ:
ClickUp đã trở thành một giải pháp toàn diện, đúng với mục tiêu của nó, nơi chúng tôi có thể quản lý gần như mọi khía cạnh của các hoạt động kinh doanh. Điều này bao gồm các dự án thiết kế website, khách hàng tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO), quản lý mạng xã hội và quản lý kinh doanh cho hai công ty liên kết khác.
ClickUp đã trở thành một giải pháp toàn diện, đúng với mục tiêu của nó, nơi chúng tôi có thể quản lý gần như mọi khía cạnh của các hoạt động kinh doanh. Điều này bao gồm các dự án thiết kế website, khách hàng tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO), quản lý mạng xã hội và quản lý kinh doanh cho hai công ty liên kết khác.
Xây dựng một hệ thống tham chiếu nội bộ có khả năng mở rộng
Mẫu Wiki ClickUp lưu trữ các chính sách và quy trình nội bộ trong một không gian duy nhất và được cập nhật theo sự thay đổi của hoạt động kinh doanh. Khi ban lãnh đạo cập nhật tiêu chuẩn an toàn hoặc chuyển giao trách nhiệm cho một bộ phận mới, wiki sẽ phản ánh những thay đổi đó ngay lập tức.
Trong một công ty sản xuất, một nhân viên an toàn tìm kiếm "danh sách kiểm tra thiết bị" sẽ truy xuất quy trình từng bước mới nhất, các công việc liên quan cho mỗi chu kỳ kiểm tra và thông tin liên hệ của người chịu trách nhiệm. Nhân viên mới có thể hòa nhập nhanh hơn vì Tìm kiếm Doanh nghiệp cung cấp chính xác chính sách hoặc quy trình làm việc mà họ cần mà không cần phải nhờ đồng nghiệp hỗ trợ.
🧠 Thú vị: Trong thập niên 1970, các hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp được xây dựng trên nền tảng kết hợp giữa phim microfilm và máy chủ chính , cho phép nhân viên chính phủ tìm kiếm các cuộn phim thông qua chỉ mục máy tính. Mặc dù quá trình này diễn ra rất chậm chạp, nhưng nó đã là một bước đột phá vào thời điểm đó.
Những thách thức phổ biến trong tìm kiếm doanh nghiệp bằng AI và cách giải quyết chúng
Tìm kiếm doanh nghiệp bằng AI có thể thay đổi cách tiếp cận kiến thức, nhưng nó cũng mang lại những thách thức mà các tổ chức cần quản lý một cách cẩn thận.
⚠️ Thách thức #1: Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm
Các giải pháp tìm kiếm doanh nghiệp thường truy cập vào mọi tệp tin, tin nhắn và hồ sơ dự án, điều này làm tăng nguy cơ lộ thông tin bí mật. Ví dụ, đội ngũ pháp lý không muốn các bản thảo hợp đồng xuất hiện trong kết quả tìm kiếm chung.
🟢 Giải pháp: Giải pháp nằm ở việc áp dụng các biện pháp kiểm soát truy cập mạnh mẽ và tiêu chuẩn tuân thủ.
Các doanh nghiệp cần quyền truy cập dựa trên vai trò, mã hóa và nhật ký kiểm tra để bảo vệ tài liệu nhạy cảm. ClickUp hỗ trợ điều này thông qua tuân thủ SOC 2, quyền truy cập chi tiết và xác thực hai yếu tố, mang lại cho doanh nghiệp nền tảng an toàn hơn cho việc khám phá dựa trên AI.
⚠️ Thách thức #2: Duy trì độ tin cậy của kết quả
Các công cụ AI có thể tóm tắt nhanh chóng, nhưng nếu chúng lấy dữ liệu từ các tài liệu lỗi thời, các nhóm sẽ mất niềm tin vào kết quả. Một quản lý kỹ thuật không muốn các ghi chú sprint cũ ảnh hưởng đến các ưu tiên hiện tại.
🟢 Giải pháp: Kết nối tìm kiếm với tài liệu động và quy trình làm việc đang hoạt động giúp tránh được tình trạng này. Thay vì quét các tệp tải lên tĩnh, kết quả tìm kiếm luôn được kết nối với các dự án hiện tại. Trong ClickUp, tìm kiếm được tích hợp trực tiếp vào các công việc và tài liệu, do đó các cập nhật mới nhất luôn hiển thị trước tiên.
⚠️ Thách thức #3: Xử lý ngôn ngữ chuyên ngành
Các mô hình AI chung thường gặp khó khăn với các từ viết tắt và thuật ngữ chuyên ngành. Trong lĩnh vực y tế, đối tượng/kỳ/phiên bản 'RA' có thể có nghĩa là viêm khớp dạng thấp hoặc các vấn đề liên quan đến quy định, phụ thuộc vào ngữ cảnh.
🟢 Giải pháp: Các tổ chức thường đào tạo các mô hình tùy chỉnh hoặc cung cấp các từ điển thuật ngữ phản ánh ngôn ngữ nội bộ. Kết hợp AI với tài liệu tham khảo đã được xác minh, như wiki công ty hoặc cơ sở kiến thức, giúp kết quả tìm kiếm phù hợp với cách làm việc thực tế của nhóm.
⚠️ Thách thức #4: Tăng cường việc áp dụng AI trong nội bộ nhân viên
Ngay cả hệ thống tìm kiếm AI tiên tiến nhất cũng sẽ không hiệu quả nếu nó chỉ giống như một nền tảng khác. Nhân viên không muốn rời khỏi các công cụ hàng ngày của họ để tìm kiếm câu trả lời.
🟢 Giải pháp: Cách tiếp cận hiệu quả nhất là tích hợp tìm kiếm AI vào các hệ thống cốt lõi đang được sử dụng - quản lý công việc, công cụ tài liệu hoặc trung tâm giao tiếp. Như vậy, việc áp dụng sẽ diễn ra một cách tự nhiên vì tính năng tìm kiếm được tích hợp trực tiếp vào các quy trình làm việc hiện có.
Xu hướng tương lai của tìm kiếm doanh nghiệp được hỗ trợ bởi AI
Sóng tiếp theo của tìm kiếm AI trong môi trường làm việc sẽ hướng tới độ chính xác, tích hợp và tương tác tự nhiên. Dưới đây là một số xu hướng đáng chú ý:
- Tùy chỉnh theo vai trò: Điều này có nghĩa là cùng một truy vấn sẽ trả về kết quả khác nhau tùy thuộc vào người hỏi. Một nhà phân tích tài chính và một trưởng bộ phận tiếp thị đều có thể nhập "Dự báo quý 4" và nhận được kết quả được tùy chỉnh theo chức năng của họ
- Tích hợp đa mô hình: Thay vì phụ thuộc vào một nhà cung cấp AI duy nhất, tìm kiếm doanh nghiệp sẽ kết hợp các thế mạnh từ các mô hình khác nhau: suy luận từ mô hình này, tóm tắt từ mô hình khác và hiểu ngôn ngữ từ mô hình thứ ba
- đầu vào giọng nói và cuộc hội thoại*: Nhóm bán hàng có thể yêu cầu cập nhật thông tin tài khoản khi đang di chuyển, và người phụ trách dự án có thể ghi chép nội dung cuộc họp bằng giọng nói, trực tiếp nhập vào hệ thống tìm kiếm
ví dụ, các nhóm sử dụng ClickUp Talk to Văn bản có thể viết nhiều hơn 400% mà không cần gõ phím và tiết kiệm lên đến 1 giờ mỗi ngày. * Xu hướng hiện nay là hướng tới việc truy cập kiến thức một cách liền mạch và bảo mật ở bất kỳ đâu công việc diễn ra.
Từ Tìm kiếm đến Hành động với ClickUp
Tìm kiếm doanh nghiệp được hỗ trợ bởi AI ngày càng trở nên thông minh hơn, nhưng giá trị thực sự của nó chỉ được thể hiện khi kết quả giúp công việc tiến triển. Các nhóm mong muốn có câu trả lời bảo mật, thông tin nhanh chóng và các công cụ phù hợp với cách họ đã hợp tác.
ClickUp mang kết nối đó vào cuộc sống.
Tìm kiếm doanh nghiệp hiển thị các công việc và tài liệu đang hoạt động, do đó kết quả phản ánh các dự án hiện tại thay vì các tệp đã bị lãng quên. ClickUp Brain và Brain MAX giúp lãnh đạo và nhóm khai thác ý nghĩa từ lượng kiến thức khổng lồ mà không cần chuyển đổi giữa các ứng dụng.
Talk to Text đi một bước xa hơn nữa, biến những ý tưởng nhanh chóng và cập nhật từ trường thành các bản ghi có thể tìm kiếm, giúp nhóm tiết kiệm hàng giờ mỗi tuần. Thêm các tài nguyên có cấu trúc thông qua mẫu, và AI bắt đầu sử dụng ngôn ngữ tương tự như tổ chức của bạn.
Tại sao phải chờ đợi? Đăng ký ClickUp ngay hôm nay! 📋