Thường được sử dụng thay thế cho nhau, AI và tự động hóa là hai lực lượng riêng biệt đang định hình lại các ngành công nghiệp.
Mặc dù có một số điểm chia sẻ, hàm của chúng khác biệt đáng kể.
Tự động hóa được thiết kế để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại dựa trên các quy tắc đã được định sẵn, giúp giảm bớt nỗ lực của con người trong các quy trình làm việc thường xuyên.
Ngược lại, trí tuệ nhân tạo tập trung vào các công việc phức tạp đòi hỏi khả năng ra quyết định và mô phỏng trí tuệ con người. AI hỗ trợ người dùng bằng cách phân tích dữ liệu phức tạp và cung cấp những thông tin sâu sắc giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh.
Hãy phân tích chi tiết hơn về tranh luận giữa AI và tự động hóa và xem mỗi công nghệ có thể giúp thực hiện các công việc hiệu quả hơn như thế nào trong môi trường kinh doanh. Chúng ta cũng sẽ đề cập đến cách tích hợp AI với tự động hóa.
Tự động hóa là gì?
Bạn đang quản lý một nhóm ngày càng phát triển, và mỗi tuần bạn phải mất thời gian để phân công công việc thủ công, kiểm tra ai đang quá tải, nhắc nhở mọi người về hạn chót và gửi email cập nhật trạng thái cho các bên liên quan.
Điều này tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra lỗi do con người.
Đây chính là lúc tự động hóa phát huy tác dụng. Với các công cụ tự động hóa xử lý các công việc lặp đi lặp lại, bạn có thể tối ưu hóa các quy trình kinh doanh như phân công công việc, lập lịch trình và báo cáo mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Tại cốt lõi, tự động hóa dựa trên các quy tắc được định sẵn để quản lý quy trình làm việc một cách hiệu quả, cho phép các nhóm tập trung vào các công việc phức tạp đòi hỏi sự phán đoán của con người thay vì phụ thuộc vào các quy trình tự động.
Các trường hợp sử dụng phổ biến của tự động hóa
Theo Gartner, 80% các nhà điều hành tin rằng tự động hóa có thể áp dụng cho bất kỳ quyết định kinh doanh nào.
Từ hoạt động kinh doanh đến các quy trình làm việc hướng đến khách hàng, đây là một số cách bạn có thể sử dụng công cụ tự động hóa để giảm bớt nỗ lực và tiết kiệm thời gian:
| Trường hợp sử dụng | Tự động hóa làm gì?* | Tại sao điều này quan trọng? |
|---|---|---|
| 📊 Mục nhập dữ liệu | Tích hợp dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc vào hệ thống trung tâm | Giảm thiểu lỗi thủ công và giúp các nhóm tập trung vào phân tích |
| 📄 Xử lý hóa đơn | Xử lý hóa đơn, xác minh số tiền và kích hoạt thanh toán dựa trên quy tắc | Đảm bảo tuân thủ và đẩy nhanh chu kỳ thanh toán |
| 👩💻 Quy trình onboarding nhân viên | Tự động hóa quá trình thiết lập tài khoản, truy cập công cụ và quy trình đào tạo | Miễn phí nhóm IT/HR và mang lại trải nghiệm onboarding mượt mà |
| 🎧 Quản lý dịch vụ khách hàng tùy chỉnh | Xử lý vé hỗ trợ, giải đáp câu hỏi thường gặp và chuyển tiếp các vấn đề phức tạp | Giảm thời gian phản hồi và giúp nhân viên con người tập trung vào công việc có giá trị cao |
| 📧 Tổ chức email | Tự động phân loại, theo dõi và lưu trữ email | Giữ hộp thư đến gọn gàng và giúp các nhóm luôn cập nhật thông tin liên lạc |
👋🏾 Vậy cảm giác như thế nào khi đưa công việc của bạn vào chế độ tự động với các công cụ tự động hóa thông minh? Dưới đây là một ví dụ.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bạn đang gặp khó khăn trong việc theo dõi các công việc và cập nhật khi làm quản lý dự án? "Cách tối ưu hóa quản lý dự án với tự động hóa" sẽ hướng dẫn bạn cách loại bỏ công việc lặp đi lặp lại và lấy lại sự tập trung bằng các chiến lược tự động hóa đơn giản, thông minh có thể mở rộng quy mô.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Giả sử bạn là một quản lý sản phẩm đang giám sát nhiều chu kỳ sprint nhưng gặp khó khăn trong việc xác định những tính năng nào có thể gây trì hoãn.
Thay vì phải kiểm tra thủ công từng phiếu yêu cầu hoặc dựa vào hunches của nhóm, công cụ AI có thể phân tích dữ liệu từ các sprint dán, phát hiện các mô hình tắc nghẽn và đánh dấu các câu chuyện người dùng có rủi ro cao cho bạn.
Đây là cách trí tuệ nhân tạo hoạt động: nó cho phép máy móc bắt chước các hàm nhận thức của con người, như học hỏi từ dữ liệu phức tạp, nhận diện rủi ro và hỗ trợ ra quyết định.
Khác với các công cụ tự động hóa truyền thống, vốn tuân theo các quy tắc đã được định sẵn, các hệ thống AI có khả năng thích ứng động thông qua học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
🧠 Mẹo bổ sung: Trong bài viết "Cách sử dụng AI để tự động hóa công việc", bạn sẽ học cách áp dụng kiến thức này vào thực tế bằng cách sử dụng công nghệ AI để loại bỏ công việc lặp đi lặp lại và nâng cao năng suất của nhóm.
Các trường hợp sử dụng phổ biến của AI
AI hiện đã được tích hợp vào lõi của cách thức hoạt động của các doanh nghiệp kinh doanh hiện đại.
Nó có thể tóm tắt một chủ đề trò chuyện, giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và thậm chí chẩn đoán sự khởi phát của ung thư, nhờ vào các trường hợp sử dụng đa dạng của nó.
Vậy, làm thế nào để tận dụng công cụ đa năng này một cách tối đa? Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến:
| Trường hợp sử dụng | Cách thức công việc | Tại sao điều này quan trọng? |
|---|---|---|
| 💬 Trợ lý ảo & chatbot | Sử dụng NLP để hiểu các truy vấn của người dùng và cung cấp hỗ trợ tức thì, 24/7 | Giảm thời gian chờ đợi và nâng cao sự hài lòng của khách hàng |
| 🕵️ Phát hiện gian lận theo thời gian thực | Phân tích các tập dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu đáng ngờ | Giúp ngăn chặn gian lận và đảm bảo tuân thủ quy định |
| 🏥 Chẩn đoán y tế | Hệ thống tự động quét và phân tích hồ sơ bệnh án để hỗ trợ phát hiện sớm và tự động hóa quy trình | Nâng cao khả năng ra quyết định và giảm bớt khối lượng công việc hành chính |
| 🚗 Xe tự lái | Sử dụng AI (CV, ML, cảm biến) để điều hướng, tránh chướng ngại vật và tối ưu hóa lộ trình | Nâng cao an toàn, hiệu quả và ra quyết định thời gian thực |
| 🛒 Thương mại điện tử cá nhân hóa | Đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi và sở thích của người dùng | Tăng cường tương tác và thúc đẩy chuyển đổi thông qua các trải nghiệm được cá nhân hóa |
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bạn đang bị ngập trong các công việc theo dõi, cập nhật trạng thái hoặc mục nhập không ngừng? 15 Phần mềm Tự động hóa Công việc giới thiệu các công cụ hàng đầu giúp bạn tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, để nhóm của bạn có thể tập trung vào những việc quan trọng nhất.
📮 ClickUp Insight: 88% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng AI cho các công việc cá nhân, nhưng hơn 50% lại e ngại sử dụng nó trong công việc.
Ba rào cản chính? Thiếu tích hợp liền mạch, khoảng trống kiến thức hoặc lo ngại về bảo mật.
Nhưng nếu AI đã được tích hợp sẵn vào không gian làm việc của bạn và đã được bảo mật thì sao?
ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp sẵn của ClickUp, biến điều này thành hiện thực. Nó hiểu các yêu cầu bằng ngôn ngữ thông thường, giải quyết cả ba vấn đề chính khi áp dụng AI đồng thời kết nối các cuộc trò chuyện, tác vụ, tài liệu và kiến thức của bạn trên toàn bộ không gian làm việc. Tìm câu trả lời, tự động hóa công việc lặp đi lặp lại và nhận được thông tin chi tiết chỉ với một công cụ duy nhất!
AI vs. Tự động hóa: Sự khác biệt khóa
Có thể nói rằng không ai trong chúng ta là người lạ với AI hay tự động hóa.
73% các công ty đã tăng đầu tư vào tự động hóa trong năm ngoái, và gần 40% báo cáo giảm chi phí ít nhất 25%.
Mặt khác, chỉ có 42% các doanh nghiệp lớn đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm để triển khai AI một cách tích cực trong hoạt động kinh doanh của họ.
Tự động hóa rõ ràng đang phát triển mạnh mẽ về mặt ứng dụng, nhưng AI có tiềm năng mang lại nhiều lợi ích hơn nhiều.
Để hiểu rõ hơn về cách cả hai thực hiện cam kết của mình, đây là một so sánh nhanh để làm rõ những khác biệt cốt lõi giữa AI và tự động hóa:
| Aspect | Tự động hóa | Trí tuệ nhân tạo (AI)* |
| ➡️ Định nghĩa | Sử dụng công nghệ để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại dựa trên các quy tắc đã được định sẵn | Mô phỏng các hàm nhận thức của con người như học tập, suy luận và ra quyết định |
| ➡️ Loại công việc | Có cấu trúc, dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại | Các công việc không cấu trúc, động và phức tạp |
| ➡️ Khả năng học hỏi | Không tự học; phải được cập nhật thủ công | Học hỏi từ dữ liệu, cải thiện theo thời gian thông qua học máy |
| ➡️ Quyết định | Không thể đưa ra quyết định mà không có sự tham gia của con người | Có khả năng đưa ra quyết định độc lập dựa trên phân tích thời gian thực |
| ➡️ Sự can thiệp của con người | Yêu cầu sự giám sát thường xuyên của con người | Hoạt động với sự can thiệp tối thiểu hoặc không cần sự can thiệp của con người |
| ➡️ Ví dụ | Mục nhập, xử lý hóa đơn, lập lịch trình | Có khả năng đưa ra quyết định độc lập dựa trên phân tích thời gian thực |
| ➡️ Công nghệ | Macros, kịch bản, công cụ tự động hóa, hệ thống quản lý quy trình làm việc | Các trợ lý AI, động cơ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nền tảng tự động hóa thông minh |
| ➡️ Kết quả | Nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm thiểu lỗi của con người | Thêm trí tuệ vào hệ thống, cho phép thích ứng và tự động hóa quy trình |
💟 Bonus: Muốn kết hợp những ưu điểm tốt nhất của AI và tự động hóa chỉ với một ứng dụng? Brain MAX là nền tảng tự động hóa AI tất cả trong một, cho phép bạn tối ưu hóa và thực thi quy trình làm việc từ một ứng dụng máy tính duy nhất bằng các lệnh giọng nói đơn giản.
Với tích hợp sâu rộng trên email, lịch, tài liệu, CRM và công cụ quản lý dự án, Brain MAX liên tục đồng bộ và hiểu bối cảnh công việc thời gian thực của bạn — vì vậy mọi đề xuất tự động hóa và AI đều được tùy chỉnh theo nhu cầu thực tế của bạn. Chỉ cần nói tự nhiên để kích hoạt tự động hóa, tạo công việc, cập nhật hồ sơ hoặc khởi chạy các quy trình làm việc phức tạp, đa bước trải dài trên nhiều ứng dụng.
Brain MAX cung cấp cho bạn quyền truy cập vào nhiều mô hình AI hàng đầu (như GPT, Claude và Gemini) để thực hiện các công việc như suy luận nâng cao, tạo nội dung và phân tích dữ liệu, tất cả từ một giao diện duy nhất. Bạn có thể tự động phân công công việc, đặt nhắc nhở, cập nhật trạng thái và truy xuất tệp hoặc phân tích dữ liệu ngay lập tức, với mọi thao tác đều tuân thủ quyền truy cập và bảo mật của không gian làm việc của bạn.
Nơi AI và Tự động hóa giao thoa
Mặc dù có sự khác biệt, AI và tự động hóa công việc hiệu quả nhất khi là một nhóm: một bên suy nghĩ, bên kia thực hiện.
Dưới đây là cách hai công nghệ này bổ sung cho nhau trong các trường hợp sử dụng thực tế:
✅ AI phân tích các phiếu yêu cầu IT để hiểu bối cảnh, mức độ khẩn cấp và nội dung bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên → tự động hóa sau đó chuyển chúng đến nhân viên phù hợp hoặc giải quyết các yêu cầu thường xuyên như đặt lại mật khẩu
✅ AI phát hiện các bất thường trong dữ liệu tài chính bằng phân tích dự đoán → tự động hóa kích hoạt cảnh báo, tạm dừng các giao dịch đáng ngờ hoặc khởi động quá trình kiểm tra thủ công
✅ AI hiểu các truy vấn của người dùng trong các chatbot tự phục vụ và xác định ý định. → Tự động hóa thực hiện các tác vụ như cập nhật hồ sơ, đặt lại quyền truy cập hoặc tạo tài liệu
✅ AI theo dõi dữ liệu dự án và dự đoán các trì hoãn tiềm ẩn hoặc xung đột tài nguyên → công cụ tự động hóa điều chỉnh lịch trình công việc hoặc thông báo cho người quản lý nhóm trong thời gian thực
✅ AI xác định khoảng trống kỹ năng hoặc xu hướng hiệu suất trong dữ liệu nhân viên → tự động hóa khởi động quy trình onboarding, mô-đun đào tạo hoặc điều chuyển công việc
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bạn đang gặp khó khăn trong việc tập trung do những thông báo liên tục và lịch trình dày đặc? Bài viết "Cách Tăng Cường Năng Suất Công Việc" chia sẻ 10 chiến lược đơn giản giúp bạn loại bỏ những phiền nhiễu, lấy lại thời gian và thực sự hoàn thành công việc.
Ví dụ thực tế
Các công ty này là minh chứng cho sức mạnh thực sự của AI và tự động hóa khi hoạt động cùng nhau trong công việc.
FedEx: Nhà lãnh đạo toàn cầu trong lĩnh vực logistics, quản lý việc phân loại hàng hóa khối lượng lớn và giao hàng cuối cùng trên toàn thế giới
👉🏽 Những thay đổi do tự động hóa mang lại: Tại Trung tâm Thế giới Memphis, FedEx đã lắp đặt các máy quét mã vạch sáu mặt, hệ thống đo kích thước tự động và 11 dặm băng chuyền để hỗ trợ quá trình phân loại. Các công cụ tự động hóa này đảm bảo việc định tuyến gói hàng nhanh hơn và đáng tin cậy hơn
👉🏽 Những thay đổi do AI mang lại: FedEx sử dụng phân tích dự đoán để dự báo trễ chuyến, tối ưu hóa lộ trình và quản lý tải đỉnh một cách thông minh. AI cũng nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp dự báo giao hàng theo thời gian thực
✅ Tác động: Giảm thời gian phân loại, nâng cao độ tin cậy hoạt động và tăng sức chứa để xử lý lượng hàng hóa đột biến với ít nỗ lực của con người
👀 Thông tin thú vị: Dây chuyền lắp ráp của Henry Ford là một trong những bước đột phá đầu tiên trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp. Năm 1913, Ford đã sử dụng băng chuyền để di chuyển xe giữa các trạm, giảm thời gian sản xuất một chiếc Model T từ hơn 12 giờ xuống còn 90 phút!
Heineken: Một công ty sản xuất bia đa quốc gia đang hiện đại hóa hoạt động để nâng cao tính bền vững và năng suất
👉🏽 Những thay đổi do tự động hóa mang lại: Heineken đã triển khai hệ thống tự động hóa dựa trên PLC trong các quy trình đóng chai, dán nhãn và quản lý kho. Điều này cho phép sản xuất ổn định với sự can thiệp tối thiểu của con người
👉🏽 Những thay đổi do AI mang lại: Các mô hình kỹ thuật số được điều khiển bởi AI mô phỏng việc sử dụng năng lượng và tối ưu hóa hiệu quả quy trình. Hệ thống thị giác máy tính giám sát kiểm soát chất lượng theo thời gian thực, nâng cao sản lượng đồng thời giảm thiểu lãng phí
✅ Tác động: Đạt được tiết kiệm năng lượng đáng kể, giảm phát thải carbon và cải thiện tính nhất quán trong hoạt động tại các cơ sở trên toàn cầu
Giới hạn của tự động hóa so với AI
Mặc dù tự động hóa và AI có thể giảm đáng kể nỗ lực của con người, cả hai đều có những giới hạn mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần phải có kế hoạch đối phó, bất chấp tiềm năng tiết kiệm chi phí.
Giới hạn của tự động hóa
Tự động hóa hoạt động hiệu quả nhất trong môi trường có cấu trúc. Tuy nhiên, khi đối mặt với các tình huống không thể dự đoán trước hoặc cần khả năng suy luận linh hoạt, tự động hóa bắt đầu bộc lộ những giới hạn của mình.
1. Không thể đưa ra quyết định
Tự động hóa tuân theo một bộ quy tắc đã được định sẵn và chỉ có thể thực hiện việc cần làm mà nó đã được lập trình. Các công cụ tự động hóa không thể đánh giá bối cảnh hoặc đưa ra quyết định nếu có sự cố bất ngờ xảy ra mà không có sự can thiệp của con người.
2. Lý luận cứng nhắc
Hệ thống định tuyến email dựa trên quy tắc có thể chuyển tiếp các phiếu hỗ trợ dựa trên các từ khóa cụ thể. Tuy nhiên, nếu khách hàng viết bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc gắn nhãn sai cho vấn đề, hệ thống có thể định tuyến sai hoặc bỏ qua phiếu hỗ trợ. Cuối cùng, các công cụ tự động hóa không tự điều chỉnh.
3. Yêu cầu định dạng đầu vào nhất quán
Ví dụ, tự động hóa quy trình tính lương hoạt động rất hiệu quả khi tất cả bảng chấm công được nộp dưới cùng một định dạng. Nếu một nhóm gửi giờ làm việc dưới dạng PDF và nhóm khác dưới dạng bảng tính, hệ thống tự động hóa sẽ gặp trục trặc. Nó thiếu tính linh hoạt để xử lý dữ liệu không cấu trúc theo cách mà AI có thể làm, bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc thị giác máy tính.
Giai hạn của AI
AI mang lại khả năng thích ứng… nhưng với một chi phí.
Điều này đòi hỏi phân tích dữ liệu, chuyên môn và sự tin tưởng vào kết quả đầu ra, những điều không phải lúc nào cũng dễ dàng xác minh.
1. Chi phí cao hơn
Việc triển khai tự động hóa dựa trên AI là một khoản đầu tư tốn kém. Một công ty vừa và nhỏ muốn tự động hóa hỗ trợ khách hàng bằng chatbot AI có thể cần đầu tư vào đào tạo NLP tùy chỉnh, gắn nhãn dữ liệu, hạ tầng kỹ thuật và cập nhật mô hình liên tục, khiến đây trở thành một dự án dài hạn thay vì một giải pháp nhanh chóng.
🧠 Mẹo bổ sung: Trong Hướng dẫn sử dụng Tự động hóa Quy trình AI để Tối đa Năng suất, bạn sẽ khám phá cách kết hợp AI và tự động hóa có thể giảm bớt nỗ lực thủ công, tiết kiệm chi phí và giúp nhóm của bạn tập trung vào các công việc có tác động lớn.
2. Khó giải thích hơn (quyết định "hộp đen")
Trong phân tích rủi ro, mô hình AI có thể từ chối một khoản vay hoặc đánh dấu một giao dịch là có khả năng gian lận dựa trên các mẫu đã học. Tuy nhiên, khi được hỏi “tại sao”, nó thường không thể cung cấp lý do rõ ràng, khiến quyết định trở thành “hộp đen”. Sự thiếu minh bạch này khiến các nhóm trong lĩnh vực tài chính, y tế hoặc nhân sự gặp khó khăn trong việc giải thích các quyết định.
👀 Thông tin thú vị: Một trong những ví dụ sớm nhất về tự động hóa có từ hơn 3.500 năm trước tại Ai Cập cổ đại, nơi các kỹ sư đã phát triển đồng hồ nước đầu tiên trên thế giới. Những thiết bị này đo thời gian bằng cách điều chỉnh luồng nước giữa các bình chứa.
3. Yêu cầu dữ liệu đào tạo
Giả sử một công ty muốn sử dụng AI để dự đoán sự cố thiết bị. Mô hình AI không thể học hỏi hoặc đưa ra dự đoán chính xác mà không có dữ liệu cảm biến lịch sử trong nhiều năm. Khác với công nghệ tự động hóa, AI cần các bộ dữ liệu lớn, sạch và liên quan để học hỏi, điều này có thể khó thu thập hoặc chuẩn bị.
Nếu bạn đã chán ngấy việc lặp đi lặp lại những việc cần làm tương tự và trả lời những câu hỏi giống nhau mãi mãi, hãy để ClickUp Brain tự động hóa lên đến 70% công việc của bạn với hướng dẫn nhanh này:
Cách ClickUp kết hợp AI và tự động hóa
Hệ thống chậm chạp và phân mảnh làm giảm hiệu quả.
Nhiều nhóm vẫn phụ thuộc vào các công cụ rời rạc để quản lý quy trình làm việc, sử dụng một nền tảng cho đang theo dõi dự án, một nền tảng khác cho giao tiếp và một nền tảng khác nữa cho tạo/lập nội dung AI.
Thiết lập phân mảnh này, còn được gọi là Work Sprawl, dẫn đến các công việc trùng lặp, dữ liệu rời rạc và quy trình làm việc sụp đổ khi cần sự linh hoạt.
Tệ hơn nữa, điều này càng làm nổi bật những giới hạn mà chúng ta đã đề cập trước đó: tự động hóa thiếu bối cảnh và AI thiếu khả năng thực thi.
ClickUp giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp các công cụ hợp tác AI và tự động hóa vào một nền tảng duy nhất, nơi các công việc, tài liệu, con người và mục tiêu được kết nối thông qua các quy trình làm việc thông minh, dựa trên quy tắc.
Quản lý các quy trình lặp lại với ClickUp tự động hóa
ClickUp Tự động hóa xử lý các công việc lặp đi lặp lại, chẳng hạn như phân công chủ sở hữu, cập nhật trạng thái, gửi email hoặc khởi tạo quy trình chuyển giao công việc, mà không cần sự giám sát của con người.
Với các mẫu có sẵn và điều kiện động, bạn có thể tự động hóa gần như mọi phần của quy trình kinh doanh, từ quá trình onboarding đến báo cáo.
Ví dụ, thay vì phải gán công việc thủ công mỗi khi một biểu mẫu được gửi, ClickUp Automations có thể tự động tạo công việc, đặt ngày đáo hạn, gán công việc dựa trên tải công việc và thông báo cho người được giao nhiệm vụ. Tất cả những gì bạn cần làm là chuyển đổi cài đặt và định nghĩa điều kiện. 👇🏼
Nhận các đề xuất thông minh, tóm tắt và tự động hóa quy trình làm việc với ClickUp AI
ClickUp Brain mang trí tuệ nhân tạo vào các quy trình làm việc hàng ngày với các tóm tắt theo ngữ cảnh, câu trả lời tức thì và tài liệu được tạo tự động.
Chúng ta đang nói về việc viết các quy trình tiêu chuẩn (SOP), tóm tắt các chủ đề tin nhắn dài hoặc tạo bản cập nhật công việc. ClickUp AI loại bỏ nỗ lực thủ công trong các tác vụ đòi hỏi bối cảnh dữ liệu mới và sự rõ ràng ở từng bước.
Đi xa hơn nữa, nó thậm chí có thể giúp bạn tạo ra một quy trình làm việc tự động hóa từng bước một!
Tạo quy trình làm việc kết hợp với các Trợ lý AI trong ClickUp
Sức mạnh thực sự nằm ở việc kết hợp cả hai: AI xử lý việc phân tích, còn tự động hóa thực hiện hành động.
Với ClickUp’s AI Tự động hóa Builder, bạn có thể thiết kế các quy trình làm việc linh hoạt, trong đó một tác nhân kích hoạt có thể khởi động cả phân tích thông minh và thực thi tự động mà không cần chuyển đổi giữa các công cụ!
Hãy xem đối tượng/kỳ/phiên bản của Autonomous Answers Agent. Nó có thể hiểu các câu hỏi được đăng trong một kênh và trích xuất câu trả lời từ các nguồn tài nguyên trong bản đồ (được xác định thông qua công cụ tự động hóa). Điều này có nghĩa là bạn không bao giờ phải mất thời gian trả lời các câu hỏi lặp đi lặp lại nữa.
Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ tự động để gửi cập nhật hàng tuần hoặc hàng ngày, phân loại vé hỗ trợ và nhiều tính năng khác!
📌 Ví dụ: Cuộc họp kết thúc, và ai đó ghi chú sơ bộ vào một tác vụ →
- ClickUp AI có thể tạo ra bản tóm tắt cuộc họp chuyên nghiệp, xác định các quyết định khóa và soạn thảo các mục theo dõi
- Tự động hóa tiếp theo: phân công nhiệm vụ cho các thành viên phù hợp trong nhóm, đặt thời hạn và gửi nhắc nhở
- Nếu cần nội dung tiếp theo (ví dụ: bản cập nhật nội bộ hoặc quy trình tiêu chuẩn), bạn có thể yêu cầu AI soạn thảo ngay lập tức dựa trên nội dung, và tự động hóa có thể kích hoạt quy trình phê duyệt hoặc luồng xuất bản
Kết quả, trong thiết lập này:
- AI xử lý tải nhận thức: tóm tắt, bối cảnh hóa và tạo ra*
- Tự động hóa đảm bảo thực thi công việc: phân công, cập nhật và thông báo
- ClickUp kết nối cả hai lớp, vì vậy bạn không bao giờ phải di chuyển dữ liệu giữa các công cụ không kết nối = không có gì bị mất giữa giai đoạn ý tưởng và thực thi
Bonus: Cần hỗ trợ cụ thể trong ClickUp? Các đại lý AI được chứng nhận sẵn sàng tự động hóa và tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn — dù là quản lý chiến dịch, thực thi dự án, cung cấp dịch vụ khách hàng, onboarding, giải quyết lỗi hay các sáng kiến chiến lược. Các đại lý được xây dựng sẵn và có thể tùy chỉnh này xử lý các công việc lặp đi lặp lại, cung cấp hỗ trợ thông minh và có thể được điều chỉnh theo nhu cầu riêng của bạn, giúp nhóm của bạn tiết kiệm thời gian và tập trung vào những điều quan trọng nhất.
AI hay tự động hóa? Hãy chọn cả hai với ClickUp
Bạn đã tuyển dụng nhân viên vì những lý do cụ thể: chiến lược, sáng tạo và phát triển.
Các công việc chính thường bị lu mờ bởi các công việc phụ như tổ chức và phân tích dữ liệu.
Bí quyết thực sự để nâng cao hiệu quả hoạt động là kết hợp AI và tự động hóa để tận dụng AI tạo sinh, giúp các nhóm của bạn tập trung vào các công việc cốt lõi.
ClickUp kết hợp cả trí tuệ nhân tạo (AI) và các công cụ tự động hóa mạnh mẽ vào một không gian làm việc duy nhất, kết nối. Nó giúp bạn suy nghĩ thông minh hơn trong các hệ thống kỹ thuật số, hành động nhanh hơn và hoạt động một cách trơn tru. Như Sid Babla, Giám đốc Trung tâm Sức khỏe Sinh viên Đại học Dartmouth, đã ghi chú:
ClickUp giảm bớt nhu cầu sử dụng nhiều phần mềm để quản lý dự án bằng cách cung cấp các tính năng như bình luận và tự động gửi thông báo khi người dùng được gắn thẻ. Ngoài ra, nó tích hợp với các công cụ như Miro và GDrive, loại bỏ nhu cầu sao chép công việc/nội dung trong các hệ thống đó.
ClickUp giảm bớt nhu cầu sử dụng nhiều phần mềm để quản lý dự án bằng cách cung cấp các tính năng như bình luận và tự động gửi thông báo khi người dùng được gắn thẻ. Ngoài ra, nó tích hợp với các công cụ như Miro và GDrive, loại bỏ nhu cầu sao chép công việc/nội dung trong các hệ thống đó.
Bạn đã sẵn sàng đơn giản hóa quy trình làm việc bằng AI và tự động hóa, tránh những phức tạp từ việc sử dụng nhiều nền tảng khác nhau? Đăng ký ClickUp ngay hôm nay!
Câu hỏi thường gặp
Tự động hóa truyền thống sử dụng hệ thống tính toán và hệ thống tự động để xử lý các công việc lặp đi lặp lại và quy trình định kỳ dựa trên các quy tắc đã thiết lập và đầu vào của con người. Trí tuệ nhân tạo (AI), ngược lại, cho phép máy móc học hỏi từ dữ liệu mới, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và thích ứng với các tình huống thay đổi, thường yêu cầu sự giám sát của con người đối với các quyết định phức tạp. Trong khi tự động hóa nâng cao năng suất bằng cách giảm chi phí vận hành, khả năng của AI thúc đẩy chuyển đổi số bằng cách cho phép hệ thống thực hiện các tác vụ trước đây đòi hỏi sự tham gia của con người.
AI có thể được xem là một biểu mẫu nâng cao của tự động hóa. Trong khi tự động hóa truyền thống tập trung vào các quy trình lặp đi lặp lại và công việc thường xuyên, AI cho phép máy móc phân tích dữ liệu mới, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người. Các hệ thống tự động hóa được hỗ trợ bởi AI vượt xa các hành động dựa trên quy tắc đơn giản, mang lại sự linh hoạt và trí tuệ cao hơn.
Tự động hóa đề cập đến các hệ thống tính toán được thiết kế để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại và quy trình thường xuyên với sự can thiệp tối thiểu của con người. Các tác nhân AI, tuy nhiên, là các hệ thống tự động hóa có khả năng AI tiên tiến—chúng có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, học từ dữ liệu mới và đưa ra quyết định, thường yêu cầu sự giám sát của con người trong các tình huống phức tạp. Các tác nhân AI đại diện cho một bước tiến trong chuyển đổi số, cho phép máy móc xử lý các công việc vượt ra ngoài phạm vi của tự động hóa truyền thống.
Tự động hóa đề cập đến các hệ thống tính toán được thiết kế để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại và quy trình thường xuyên với sự can thiệp tối thiểu của con người. Các tác nhân AI, tuy nhiên, là các hệ thống tự động hóa có khả năng AI tiên tiến—chúng có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, học từ dữ liệu mới và đưa ra quyết định, thường yêu cầu sự giám sát của con người trong các tình huống phức tạp. Các tác nhân AI đại diện cho một bước tiến trong chuyển đổi số, cho phép máy móc xử lý các công việc vượt ra ngoài phạm vi của tự động hóa truyền thống.