Lúc 2 giờ 3 phút sáng thứ Sáu, các máy chủ của một công ty dịch vụ tài chính toàn cầu đang âm thầm xử lý hàng triệu giao dịch. Bỗng nhiên, một mẫu gian lận mới xuất hiện.
Nhưng trước khi bất kỳ khoản tiền nào bị mất, hệ thống phát hiện gian lận được hỗ trợ bởi AI của công ty sẽ phát hiện ra sự bất thường. Hệ thống cũng điều chỉnh logic của mình và sau đó khối hóa mối đe dọa. Không có chuyên gia phân tích nào được trang. Hệ thống học hỏi, hành động và bảo vệ tài sản của khách hàng, tất cả đều diễn ra theo thời gian thực.
Đây chính là cam kết của Live Intelligence. Và nó đang dần trở thành hiện thực trong kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ.
Live Intelligence là gì?
Live Intelligence là sự kết hợp của ba khả năng cốt lõi:
- Xử lý dữ liệu thời gian thực: Hệ thống không bao giờ ngừng hoạt động, liên tục thu thập và phân tích dữ liệu được truyền vào.
- Quyết định tự động: Các tác nhân AI thực thi các kế hoạch nhiều bước bằng cách kích hoạt các quy trình làm việc và giải quyết vấn đề mà không cần chờ đợi đầu vào từ con người.
- Học tập liên tục: Các mô hình AI cải thiện qua từng tương tác, vòng phản hồi và điểm dữ liệu mới.
🧠 Thông tin thú vị: Mặc dù “Live Intelligence” chưa phải là tiêu chuẩn ngành, nhưng nó đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn mới cho các tổ chức muốn chuyển đổi từ tự động hóa tĩnh, phản ứng sang lực lượng lao động kỹ thuật số chủ động, tự cải thiện.
Thị trường AI tác nhân được dự báo sẽ tăng trưởng mạnh mẽ từ $5,25 tỷ vào năm 2024 lên $199,05 tỷ vào năm 2034, và 72% doanh nghiệp đã triển khai các hệ thống này trong ít nhất một hàm.
Nhưng điều này trông như thế nào trong thực tế? Và làm thế nào các nhà lãnh đạo kinh doanh và kỹ thuật có thể tận dụng Live Intelligence để đạt được kết quả thực tế?
Các thành phần chính của Live Intelligence
Hãy bắt đầu bằng cách tìm hiểu cách Live Intelligence hoạt động:
Xử lý thời gian thực
Các hệ thống AI truyền thống giống như nhân viên ca đêm, họ đến làm việc, xử lý công việc tồn đọng và ra về. Ngược lại, Live Intelligence luôn hoạt động liên tục.
Ví dụ, Live Intelligence Agent của ClickUp được thiết kế để theo dõi toàn bộ Không gian Làm việc ClickUp của bạn — Tasks, Docs, Chat và Integrations — xử lý các cập nhật ngay khi chúng xảy ra. Trong bối cảnh quản lý dự án, điều này có nghĩa là khi một mục mới được thêm vào tài liệu yêu cầu dự án, agent có thể ngay lập tức cập nhật các công việc liên quan, thông báo cho các bên liên quan và thậm chí đề xuất các bước tiếp theo, trước khi ai đó yêu cầu.
Đây là trợ lý luôn sẵn sàng của bạn cho kiến thức động, giúp nhóm của bạn không phải dành 60% thời gian để tìm kiếm, dán và cập nhật thông tin từ các hệ thống không kết nối.
Các công nghệ như Apache Kafka xử lý hàng triệu tin nhắn mỗi giây với độ trễ ở mức mili giây, trong khi Apache Flink cung cấp thông tin và hành động ngay lập tức, xử lý hàng triệu sự kiện trong một giây. Mô hình xử lý liên tục này thay đổi cơ bản những gì AI có thể làm: thay vì mô tả những gì đã xảy ra, nó định hình những gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Hành động tự động
Nhưng Live Intelligence không chỉ dừng lại ở việc truy cập nhanh chóng vào dữ liệu thời gian thực. Các tác nhân AI phân loại, phân công và điều phối công việc khi kinh doanh của bạn phát triển.
Trí tuệ Thời gian Thực trong ClickUp không chỉ quét Không gian Làm việc ClickUp của bạn để tìm kiếm cập nhật; nó còn đưa ra quyết định và thực thi công việc dựa trên kiến thức thời gian thực đó. Nó tận dụng các API và khung làm việc phối hợp để thực thi các kế hoạch nhiều bước, phối hợp với các tác nhân khác và duy trì mọi tài liệu và dự án luôn được cập nhật.
Hành vi tự chủ, hướng đến mục tiêu này là nền tảng của AI đại lý.
Học tập liên tục
Trong thế giới cũ, các mô hình AI là tĩnh – được đào tạo một lần rồi để mặc cho tự phát triển. Nhưng các hệ thống Live Intelligence có khả năng tự cải thiện. Chúng sử dụng học tăng cường và vòng lặp phản hồi để tinh chỉnh hiệu suất, thường không cần đào tạo lại thủ công.
Trong ClickUp, điều này được thể hiện qua "Bộ nhớ tổ chức vĩnh viễn", giúp mọi quyết định và cập nhật được ghi lại, từ đó簡化 quá trình onboarding và hợp tác. Điều này cũng có nghĩa là kiến thức, bối cảnh và các thực hành tốt nhất của tổ chức luôn được cập nhật, không bao giờ bị lạc trong sự quá tải của ứng dụng hoặc sự lan rộng của công việc.
Sự khác biệt giữa Live Intelligence và AI truyền thống
Để hiểu rõ sự đột phá này, hãy so sánh Live Intelligence với AI truyền thống:
| Trí tuệ nhân tạo truyền thống | Live Intelligence |
| Xử lý theo lô trên dữ liệu lịch sử — phân tích những gì đã xảy ra. | Xử lý dữ liệu truyền trực tiếp thời gian thực — thực hiện hành động dựa trên những gì đang xảy ra ngay lúc này. |
| Yêu cầu hướng dẫn cụ thể cho từng công việc. | Hành vi tự động hướng đến mục tiêu — xác định các bước cần thực hiện. |
| Các mô hình tĩnh yêu cầu cập nhật thủ công và đào tạo lại. | Tự cải thiện thông qua các vòng lặp học tập liên tục. |
| Tập trung vào một công việc duy nhất — một mô hình, một công việc. | Tích hợp đa hệ thống — điều phối giữa các nền tảng |
📌 Ví dụ: Một chatbot truyền thống so sánh câu hỏi của bạn với cơ sở dữ liệu các phản hồi được lập trình sẵn. Nếu câu hỏi của bạn không phù hợp với mẫu có sẵn, bạn sẽ gặp khó khăn. Một Trợ lý Dịch vụ Khách hàng Live Intelligence sẽ tìm kiếm tài liệu sản phẩm hiện tại, kiểm tra lịch sử tài khoản của bạn trên các hệ thống, thực hiện hoàn tiền nếu cần thiết, cập nhật CRM và học hỏi từ tương tác để xử lý các trường hợp tương tự tốt hơn lần sau (đồng thời duy trì ngữ cảnh trong suốt cuộc hội thoại).
Ứng dụng thực tế và giá trị
Dưới đây là một số ứng dụng thực tế và chỉ số ROI cho thấy tác động thực tế và giá trị thực tiễn của Live Intelligence:
Các trường hợp sử dụng khóa trong ngành
Dịch vụ tài chính
Trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, việc truy cập Live Intelligence có thể tạo ra sự khác biệt giữa việc tiết kiệm hàng triệu đô la - hoặc mất hàng triệu đô la do thông tin chậm trễ, cơ hội bị bỏ lỡ và quyết định thiếu thông tin. Với Live Intelligence Agent, hệ thống xử lý được hỗ trợ bởi AI luôn được cập nhật liên tục để nhận diện các thủ đoạn lừa đảo mới và đang phát triển. Điều này có nghĩa là hệ thống thích ứng theo thời gian thực, bảo vệ người dùng khỏi các mối đe dọa mới nhất - ngay cả những mối đe dọa mà nó chưa từng gặp trước đây - đồng thời để lại một bản ghi kiểm toán vĩnh viễn.
Các cảnh báo lừa đảo được hỗ trợ bởi AI của PayPal cho các giao dịch thanh toán giữa bạn bè và gia đình là một ví dụ điển hình về Live Intelligence trong hành động.
Khi người dùng thực hiện giao dịch thanh toán, các mô hình AI tiên tiến phân tích hàng tỷ điểm dữ liệu để ngay lập tức phát hiện các giao dịch gian lận tiềm ẩn. Nếu một giao dịch có dấu hiệu đáng ngờ, hệ thống sẽ kích hoạt các cảnh báo động, nhạy cảm với ngữ cảnh trước khi tiền được chuyển. Đối với các giao dịch có rủi ro cao, hệ thống tự động từ chối thanh toán để ngăn chặn tổn thất. Đối với các trường hợp không rõ ràng, hệ thống áp dụng các biện pháp ngăn chặn bổ sung, như cảnh báo nghiêm ngặt hơn, để ngăn chặn hành vi rủi ro.
Y tế
Live Intelligence trong hoạt động y tế giúp các nhóm xác định các điểm nghẽn trong lịch trình, quản lý yêu cầu bồi thường hiệu quả hơn, đang theo dõi hàng tồn kho và phối hợp giữa các bộ phận — để toàn bộ hệ thống hoạt động trơn tru hơn, chi phí được kiểm soát và nhân viên có thể tập trung nhiều hơn vào chăm sóc bệnh nhân, không phải giấy tờ.
AGS Health là nhà cung cấp hơn 500 đại lý kỹ thuật số trong các ứng dụng quản lý chu kỳ doanh thu, thay đổi cách các tổ chức y tế xử lý thế giới phức tạp của các yêu cầu bảo hiểm và thanh toán.
Các hệ thống như Hệ thống Xác định Đủ Điều kiện, Hệ thống Từ Chối và Hệ thống Kháng Cáo đã giảm số điểm tiếp xúc với khách hàng, với kết quả là xử lý yêu cầu nhanh hơn, tăng năng suất 15% và tiết kiệm hàng năm trong phạm vi từ $72.000 đến $194.000.
Dịch vụ khách hàng
Với Live Intelligence cho các vai trò tiếp xúc trực tiếp với khách hàng, các nhóm có thể truy cập mọi cuộc hội thoại, tài liệu, tài sản và phản hồi của khách hàng ngay trong tầm tay. Tạo ấn tượng với khách hàng bằng sự minh bạch, tốc độ và kiến thức thời gian thực về bối cảnh luôn được cập nhật, mà không cần bất kỳ cập nhật thủ công nào.
Việc triển khai tự động hệ thống dịch vụ khách hàng tự động Agentforce của Salesforce đã tạo ra một bài kiểm tra thực tế về khả năng hoạt động tự động của dịch vụ khách hàng. Hệ thống hiện giải quyết khoảng 85% các truy vấn của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người và đã giảm thời gian phản hồi xuống 65% cho 9 trên 10 người dùng kể từ tháng 1 năm 2025.
Quản lý chuỗi cung ứng và logistics
Trong lĩnh vực chuỗi cung ứng và logistics, Live Intelligence giúp các hoạt động diễn ra với tốc độ của nhu cầu. Nó cung cấp cho nhóm khả năng hiển thị thời gian thực các chỉ số như mức tồn kho, hiệu suất của nhà vận chuyển và hiệu quả tuyến đường — vì vậy khi một lô hàng bị kẹt tại hải quan tùy chỉnh hoặc một chiếc xe tải hỏng hóc, họ có thể phản ứng ngay lập tức.
Kết quả: Giảm thiểu tình trạng hết hàng, giao hàng nhanh hơn.
Thuật toán tối ưu hóa kho hàng được hỗ trợ bởi AI của DHL , IDEA, phân tích hàng nghìn điểm dữ liệu thời gian thực bên trong các trung tâm hoàn thiện đơn đặt hàng của DHL – chẳng hạn như hồ sơ đơn đặt hàng, mẫu chọn hàng và tình trạng sẵn có của thiết bị dựa trên tình hình thực tế trong giờ đó, chứ không phải quý trước. Trong một lần triển khai, DHL báo cáo rằng IDEA đã giúp giảm khoảng cách di chuyển của nhân viên lên đến 50%, đồng thời tăng năng suất tổng thể lên 30%.
Yêu cầu kỹ thuật và kiến trúc
Xây dựng Live Intelligence đòi hỏi một bộ công nghệ hiện đại, sẵn sàng cho các tác nhân:
Hạ tầng cơ bản
- Nền tảng Dữ liệu Truyền trực tiếp: Các nền tảng như Kafka, Kinesis và Flink cho phép thu thập và xử lý dữ liệu thời gian thực.
- Cơ sở dữ liệu véc-tơ: Các cơ sở dữ liệu truyền thống có thể cho bạn biết "khách hàng ID 12345" là ai—nhưng chúng không thể tìm thấy 10 trường hợp tranh chấp hóa đơn tương tự được mô tả bằng ngôn ngữ hoàn toàn khác nhau. Các cơ sở dữ liệu véc-tơ như Pinecone và Weaviate giải quyết vấn đề này bằng cách lưu trữ ngữ cảnh dưới dạng nhúng ngữ nghĩa, cho phép các tác nhân ghi nhớ và hành động dựa trên hàng nghìn tương tác trước đó với trí nhớ tương tự con người.
- Mô hình cơ sở: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-5 và Claude đóng vai trò là động cơ suy luận, giải thích hướng dẫn, hiểu bối cảnh và xác định các bước tiếp theo.
- Khung làm việc điều phối: Quản lý các quy trình làm việc đa bước trên nhiều hệ thống đòi hỏi sự phối hợp. Các khung làm việc điều phối như Apache Airflow, Temporal hoặc các nền tảng AI có khả năng tự chủ chuyên biệt như LangChain đảm nhận vai trò điều phối — đảm bảo rằng khi một bước thất bại, hệ thống sẽ tự động thử lại một cách thông minh, hoàn tác các thay đổi một phần hoặc chuyển giao cho con người thay vì để quy trình ở trạng thái bị gián đoạn.
Phương pháp tích hợp
Hầu hết các tổ chức đã có hệ thống quản lý dữ liệu khách hàng, hàng tồn kho, đơn đặt hàng và thanh toán. Live Intelligence cần thực hiện công việc tích hợp với các hệ thống hiện có này.
Một agent hỗ trợ việc đổi trả cần kiểm tra trạng thái đơn đặt hàng trong hệ thống thương mại điện tử của bạn, xác minh phạm vi bảo hành trong cơ sở dữ liệu sản phẩm, khởi tạo quy trình đổi trả trong hệ thống quản lý kho hàng và có thể xử lý vấn đề hoàn tiền thông qua cổng thanh toán của bạn. Mỗi thao tác này được thực hiện thông qua các cuộc gọi API — các yêu cầu có cấu trúc kích hoạt hành động và truy xuất thông tin từ các hệ thống này.
Các giải pháp middleware như MuleSoft hoặc Dell Boomi nằm giữa agent và hệ thống cũ của bạn, dịch các yêu cầu và xử lý xác thực, thử lại và xử lý lỗi. Các nền tảng hiện đại như ClickUp Brain, Microsoft Copilot Studio và Salesforce Agentforce cung cấp các kết nối sẵn có cho các hệ thống doanh nghiệp phổ biến — bạn chỉ cần cấu hình các hệ thống mà agent có thể truy cập thay vì viết mã tích hợp từ đầu.
🔎 Bạn có biết? Một ứng dụng AI siêu ứng dụng trên desktop có thể tương tác với ClickUp và tất cả các ứng dụng kết nối của bạn có thể nghe có vẻ tương lai—nhưng nó đã tồn tại. Hãy gặp ClickUp Brain MAX: một trung tâm điều khiển AI an toàn, cho phép bạn tìm kiếm, tóm tắt, thực hiện hành động và tự động hóa một cách thông minh trên toàn bộ không gian làm việc và hệ thống công nghệ của bạn theo thời gian thực. Đó là cách Live Intelligence trở thành thứ mà nhóm của bạn có thể sử dụng ngay hôm nay chứ không chỉ lên kế hoạch cho tương lai!
Các thách thức triển khai cần xem xét
Không có sự chuyển đổi nào mà không gặp khó khăn. Hành trình triển khai Live Intelligence đầy rẫy những thách thức thực tế của AI:
- Chất lượng dữ liệu: Khi dữ liệu khách hàng của bạn được lưu trữ trong Salesforce, lịch sử giao dịch trong hệ thống ERP cũ, và các phiếu hỗ trợ phân tán trên ba hệ thống khác nhau với tên trường không nhất quán và bản ghi trùng lặp, các nhân viên hỗ trợ không thể đưa ra quyết định đáng tin cậy. Không có gì ngạc nhiên khi 84% Giám đốc Tiếp thị (CMO) cho rằng các hệ thống phân mảnh cản trở việc áp dụng AI.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Hãy xem xét việc tập trung kiến thức tổ chức của bạn vào một không gian làm việc AI tích hợp như Không gian Làm việc ClickUp, nơi kết hợp các công việc, tài liệu, dự án và cuộc hội thoại của bạn lại với nhau, và trang bị cho các tác nhân của bạn với AI bối cảnh.
- Chi phí: Đầu tư ban đầu cao là điều phổ biến, tuy nhiên, 92% người dùng sớm của Gen-AI báo cáo lợi nhuận tích cực. Điểm khóa là bắt đầu với các dự án thử nghiệm tập trung và mở rộng những gì công việc.
- Khoảng cách về nhân lực: 62% doanh nghiệp thiếu chuyên môn AI cần thiết để xây dựng và quản lý các hệ thống này, trong khi 41% gặp khó khăn trong việc tuyển dụng nhân viên có kỹ năng AI. Các phiên đào tạo nội bộ và chương trình chứng nhận sản phẩm có thể giúp thu hẹp khoảng cách này, nhưng thách thức này là vấn đề chung của toàn ngành.
- Quản trị: Cân bằng giữa tính tự chủ của các tác nhân và sự giám sát là điều quan trọng. Nếu không có hệ thống quản trị mạnh mẽ, các tác nhân tự chủ có thể gây ra rủi ro như rò rỉ dữ liệu hoặc các hành động không được ủy quyền.
Gartner dự đoán 40% dự án AI có khả năng tự chủ sẽ thất bại vào năm 2027 do lợi nhuận không rõ ràng và kế hoạch không đầy đủ. Bài học: Đầu tư vào kế hoạch, quản trị và nhân lực ngay từ ngày đầu tiên.
Bắt đầu với Live Intelligence
Bắt đầu với Live Intelligence không yêu cầu phải cải tổ hoàn toàn hạ tầng hoặc nhóm AI quy mô lớn.
Câu hỏi đánh giá
Trước khi đầu tư vào Live Intelligence, hãy trả lời thành thật bốn câu hỏi sau:
- Những vấn đề nào thực sự cần giải pháp tự động thời gian thực?Hãy bỏ qua những mục tiêu mơ hồ như “tăng hiệu quả”. Hãy tập trung vào các quy trình làm việc nơi sự chậm trễ gây thiệt hại về tài chính hoặc ảnh hưởng đến khách hàng – như phát hiện gian lận, cân bằng kho hàng theo thời gian thực hoặc hỗ trợ khách hàng trong các tình huống cấp bách. Trường hợp kinh doanh của bạn nên định lượng giá trị của hành động thời gian thực so với xử lý theo lô hoặc can thiệp của con người.
- Dữ liệu của bạn đã sẵn sàng cho việc truyền dữ liệu liên tục chưa? Live Intelligence cần dữ liệu liên tục, không phải xuất dữ liệu theo lô hàng đêm. Kiểm tra xem các hệ thống có thể phát sự kiện thời gian thực, thống nhất định dạng và tích hợp qua API hay không. Nếu không, hãy lập kế hoạch cho phần mềm trung gian hoặc nâng cấp trước khi thêm các tác nhân vào hệ thống.
- Bạn có sự ủng hộ từ ban lãnh đạo (và ngân sách)?Việc tích hợp Live Intelligence vào hệ thống của bạn là một cam kết lâu dài. Các nhà tài trợ cần hiểu rằng các chỉ số ban đầu có thể chậm trễ — và cam kết chi trả không chỉ phần mềm, mà còn chi phí tích hợp, chi phí suy luận và nhân lực AI cần thiết để tối ưu hóa và duy trì hệ thống.
- Bạn có mức độ chấp nhận rủi ro như thế nào đối với các quyết định tự động? Một đề xuất sản phẩm kém có thể làm phiền khách hàng. Một giao dịch sai lầm có thể gây thiệt hại hàng triệu đô la. Hãy xác định ngưỡng, quy trình nâng cấp và quy tắc hoàn nguyên trước khi triển khai. Nếu rủi ro cao, hãy bắt đầu với các tác nhân tư vấn đề xuất hành động để con người phê duyệt thay vì các tác nhân hoàn toàn tự động.
Phương pháp triển khai
Các nền tảng AI nhận thức ngữ cảnh như ClickUp Brain và ClickUp Ambient AI Agents minh họa cách trí tuệ thời gian thực có thể hoạt động ngay tại nơi công việc diễn ra — kết nối các tác vụ, dữ liệu và quyết định trong một vòng phản hồi liên tục.
Dưới đây là cách bạn có thể triển khai phương pháp tiếp cận theo giai đoạn để đưa Live Intelligence vào không gian làm việc của mình:
Giai đoạn 1 (1-2 tháng): Đánh giá sự sẵn sàng và xác định các trường hợp sử dụng thử nghiệm.
Bản đồ luồng dữ liệu hiện tại của bạn và xác định các lỗ hổng trong tích hợp. Chọn một trường hợp thử nghiệm có các chỉ số thành công rõ ràng, phạm vi quản lý được và giá trị kinh doanh thực tế — nhưng không phải là các hoạt động quan trọng đối với nhiệm vụ, nơi thất bại có thể gây ra khủng hoảng. Các ví dụ có thể bao gồm phòng chống gian lận, định tuyến khách hàng tiềm năng hoặc phân loại dịch vụ.
💡 Mẹo hay: Các phi công giỏi có:
- Quyết định thường xuyên (để bạn có thể tích lũy dữ liệu đào tạo nhanh chóng)
- Kết quả đo lường được (để bạn có thể chứng minh ROI), và
- Sự dung thứ đối với sự không hoàn hảo (để những sai lầm ban đầu không làm hỏng dự án)
Ghi chép các tiêu chuẩn hiệu suất hiện tại để bạn có thể đo lường sự cải thiện một cách đối tượng.
🦄 ClickUp Hack: Thay vì xây dựng một hệ thống kiến thức trực tuyến tùy chỉnh từ đầu, hãy thử ClickUp Brain, trợ lý AI bối cảnh nhất thế giới. Nó cung cấp câu trả lời tức thì, giàu bối cảnh bằng cách tìm kiếm qua các nhiệm vụ ClickUp, tài liệu, trò chuyện và công cụ ClickUp của bạn trong thời gian thực. Nó cho bạn một ví dụ công việc về cách Live Intelligence hoạt động trong môi trường sản xuất trong khi bạn đang lập kế hoạch triển khai tùy chỉnh của mình.
Giai đoạn 2 (3-6 tháng): Xây dựng và thử nghiệm phiên bản thử nghiệm tập trung với các chỉ số đo lường rõ ràng.
Bắt đầu triển khai thử nghiệm với mức độ tự chủ thận trọng — yêu cầu sự phê duyệt của con người đối với các hành động của hệ thống trong quá trình học tập. Theo dõi cả các chỉ số hiệu suất (độ chính xác, độ trễ, thông lượng) và các chỉ số vận hành (tỷ lệ nâng cấp, tần suất can thiệp, mẫu lỗi).
Trong tháng đầu tiên, kết quả có thể chưa đạt như kỳ vọng khi hệ thống đang tích lũy dữ liệu đào tạo. Đến tháng thứ ba, bạn sẽ thấy sự cải thiện đáng kể. Nếu đến tháng thứ tư mà vẫn chưa thấy tiến độ, hãy kiểm tra xem vấn đề nằm ở chất lượng dữ liệu, lựa chọn mô hình hay sự phù hợp với trường hợp sử dụng.
🦄 ClickUp Hack: Các tác nhân Live Intelligence của ClickUp không yêu cầu kiến thức lập trình để xây dựng. Bạn có thể tạo và triển khai tác nhân trực tiếp từ công cụ Agents Builder không cần mã, sử dụng giao diện trực quan cho phép bạn:
- Chọn một sự kiện kích hoạt (ví dụ: công việc mới được tạo, trạng thái thay đổi, tin nhắn đến)
- Xác định hành vi của agent bằng cách cung cấp cho agent một bộ hướng dẫn và công cụ: Phân tích hoặc tóm tắt nội dung công việc Giao công việc, thay đổi ưu tiên hoặc cập nhật trường dữ liệu Gửi tin nhắn hoặc thông báo Gọi các công cụ bên ngoài thông qua phần mở rộng
- Phân tích hoặc tóm tắt nội dung công việc
- Giao công việc, thay đổi ưu tiên hoặc cập nhật trường dữ liệu.
- Gửi tin nhắn hoặc thông báo
- Gọi các công cụ bên ngoài thông qua phần mở rộng.
- Thêm bối cảnh bằng cách chỉ định các nguồn kiến thức mà agent của bạn nên tham khảo.
- Phân tích hoặc tóm tắt nội dung công việc
- Giao công việc, thay đổi ưu tiên hoặc cập nhật trường dữ liệu.
- Gửi tin nhắn hoặc thông báo
- Gọi các công cụ bên ngoài thông qua phần mở rộng.
Đối với các nhóm mới làm quen với các tác nhân tự động, việc bắt đầu với tự động hóa quy trình làm việc AI trên một nền tảng quen thuộc sẽ giúp giảm thiểu thời gian học tập so với việc xây dựng mọi thứ từ đầu.
Giai đoạn 3 (6-12 tháng): Mở rộng các dự án thử nghiệm thành công sang các bộ phận khác.
Khi dự án thử nghiệm bắt đầu mang lại giá trị, hãy ghi chép lại những gì đã thành công, những gì chưa thành công và những việc bạn sẽ làm khác đi. Tổng hợp những thông tin này thành một tài liệu hướng dẫn cho các nhóm khác. Tạo ra một trung tâm xuất sắc cung cấp hạ tầng, các phương pháp tốt nhất và hỗ trợ, đồng thời cho phép các bộ phận tùy chỉnh thiết lập Live Intelligence theo nhu cầu cụ thể của họ.
🔎 Bạn có biết? Với hơn 1.000 tích hợp gốc, ClickUp kết nối trực tiếp với các hệ thống CRM, ERP và nguồn dữ liệu hiện có — không cần phần mềm trung gian phức tạp. Khung tuân thủ của nó (GDPR, HIPAA, SOC 2, ISO 42001) cung cấp nền tảng quản trị mà các hệ thống suy luận tự động cần.
Yêu cầu cạnh tranh: Kế hoạch chiến lược Live Intelligence của bạn
Live Intelligence đánh dấu bước nhảy vọt từ AI hỗ trợ công việc sang AI thực hiện việc cần làm.
Đến năm 2028, 33% phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp AI có khả năng tự chủ, và ít nhất 15% quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự chủ, tăng từ gần như bằng không hiện nay.
Các đối thủ cạnh tranh của bạn đang hoặc đã bắt đầu xây dựng những khả năng này hoặc đang có kế hoạch cho chiến lược của họ. Cơ hội để tạo ra lợi thế cạnh tranh đang dần thu hẹp.
Các nhóm thành công thường bắt đầu từ những bước nhỏ: chọn các trường hợp sử dụng AI có tác động lớn, đảm bảo sự bảo mật từ ban lãnh đạo và xây dựng nền tảng dữ liệu và quản trị phù hợp. Các nền tảng như ClickUp Brain và Ambient AI Agents cung cấp một cách tiếp cận không cần hạ tầng để học nhanh, triển khai các tác nhân thực tế tự động hóa quy trình làm việc và truy xuất kiến thức theo thời gian thực.
Câu hỏi không phải là liệu bạn có áp dụng Live Intelligence hay không. Mà là liệu bạn có đủ nhanh để biến nó thành lợi thế cạnh tranh trước khi nó trở thành mặc định.
Tại sao phải chờ đợi? Khám phá Live Intelligence với ClickUp ngay hôm nay!