Hệ thống cũ của bạn đã đạt đến giới hạn, và bạn hiểu rõ điều đó hơn ai hết.
Chúng chậm chạp, không thể xử lý luồng dữ liệu khổng lồ đang đổ về ngày nay và chắc chắn không được thiết kế để tích hợp với AI.
Nói thì dễ hơn làm. Bạn phải di chuyển mọi thứ—những dữ liệu và quy trình quan trọng trong nhiều năm—mà không gây gián đoạn cho hoạt động của bạn.
Trong bài viết này, chúng tôi chia sẻ về bộ công cụ AI phù hợp cho các nhóm đang chuyển đổi từ các công cụ cũ. Chúng tôi sẽ giới thiệu các kiến thức cơ bản và cách xây dựng bộ công cụ công nghệ.
Thách thức khi chuyển đổi khỏi các hệ thống cũ
Các hệ thống cũ có thể đã từng được coi là "nhanh" cách đây một thập kỷ. Nhưng ngày nay, chúng đồng nghĩa với hiệu suất chậm chạp, quy trình làm việc bị gián đoạn, hiệu quả giảm sút, dữ liệu bị phân mảnh và trải nghiệm người dùng kém.
Mặc dù việc chuyển đổi khỏi chúng là quyết định đúng đắn, nhưng quá trình chuyển đổi lại gặp phải nhiều thách thức quan trọng:
- Nhóm của bạn đã quen với cách làm việc truyền thống.
- Tiềm ẩn rủi ro gián đoạn các dự án đang triển khai
- Vấn đề tương thích với các hệ thống AI hiện đại
- Sợ hãi về sự sụt giảm năng suất trong quá trình chuyển đổi
- Sự kháng cự văn hóa đối với các quy trình làm việc mới
Tuy nhiên, đừng để điều đó cản trở bạn chuyển sang sử dụng các công cụ AI. Hãy xem đây là cơ hội tuyệt vời để hiện đại hóa hoạt động, bảo mật hệ thống và tăng cường tính linh hoạt.
Thực tế, các công cụ AI phù hợp sẽ đơn giản hóa quá trình chuyển đổi. Chúng không bắt buộc nhóm của bạn phải xây dựng lại mọi thứ.
Chỉ cần kết nối và sử dụng các quy trình làm việc hiện có, kết nối các nguồn dữ liệu cũ, tự động hóa các công việc thủ công và tạo ra tầm nhìn thống nhất giữa các bộ phận.
Các ví dụ thực tế về quá trình chuyển đổi từ công cụ cũ sang AI
Hãy cùng tìm hiểu cách một số doanh nghiệp trong các ngành khác nhau đã thành công trong việc chuyển đổi từ hệ thống cũ sang các bộ công cụ AI hiện đại:
1. Xây dựng: CEMEX
CEMEX, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực vật liệu xây dựng, đã thành lập một cơ quan tiếp thị nội bộ, CEMEX Content Studio. Tuy nhiên, nhóm tiếp thị của họ bị cản trở bởi các công cụ không kết nối, việc chuyển giao thủ công và thiếu quy trình tiêu chuẩn cho các yêu cầu dự án.
Để giải quyết vấn đề này, toàn bộ nhóm tiếp thị 50 người của CEMEX đã chuyển sang sử dụng bộ công cụ AI tích hợp của ClickUp. Họ đã tự động hóa quy trình tiếp nhận dự án, kết nối các công việc liên chức năng và triển khai bảng điều khiển thời gian thực để có cái nhìn toàn diện về dự án.
🎯 Kết quả: Giảm 15% thời gian đưa sản phẩm ra thị trường; Thời gian bàn giao dự án được rút ngắn từ hàng giờ xuống còn vài giây.
Dưới đây là chia sẻ của Oscar Aguilar, Quản lý Dự án Tiếp thị của CEMEX:
“Điều này thật tuyệt vời, vì toàn bộ nhóm đều theo dõi các công việc hàng ngày của mình trên ClickUp,” Oscar chia sẻ. “Trước khi có tự động hóa, mỗi khi một biên tập viên hoàn thành một công việc, chúng tôi phải thông báo thủ công lên cấp trên rằng nội dung đã sẵn sàng. Quá trình đó có thể mất tới 36 giờ.”
“Điều này thật tuyệt vời, vì toàn bộ nhóm đều theo dõi các công việc hàng ngày của mình trên ClickUp,” Oscar chia sẻ. “Trước khi có tự động hóa, mỗi khi một biên tập viên hoàn thành một công việc, chúng tôi phải thông báo thủ công lên cấp trên rằng nội dung đã sẵn sàng. Quá trình đó có thể mất tới 36 giờ.”
2. Bán lẻ: McDonald’s
Một ví dụ nổi bật và dễ hiển thị nhất về quá trình chuyển đổi từ công nghệ cũ sang AI là việc hiện đại hóa menu và hệ thống đơn đặt hàng của McDonald’s.
Với AI được tích hợp vào cả ứng dụng di động và kiosk trong cửa hàng, McDonald’s có thể phân tích cách khách hàng tương tác với menu của họ – nơi họ nhấp chuột, những gì họ dừng lại và cách họ điều hướng qua quy trình đơn đặt hàng.
Họ đã sử dụng những thông tin này để tối ưu hóa bố cục, cải thiện vị trí sản phẩm và đề xuất các tiện ích bổ sung liên quan, giúp trải nghiệm đơn đặt hàng trở nên nhanh chóng và trực quan hơn nhiều.
🎯 Kết quả: Tăng 20% khối lượng đơn đặt hàng kỹ thuật số
3. Y tế: Bệnh viện Cleveland Clinic
Bệnh viện Cleveland Clinic đã thành công trong việc mở rộng dịch vụ y tế từ xa bằng cách hiện đại hóa hệ thống máy tính lỗi thời thông qua việc tích hợp AI.
Họ đã triển khai các công cụ được điều khiển bởi AI để tích hợp và thống nhất dữ liệu bệnh nhân phân tán trên các hệ thống cũ. Điều này có nghĩa là các nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể xem các hồ sơ bệnh nhân toàn diện một cách đáng tin cậy và tức thì trong bất kỳ cuộc hẹn trực tuyến nào.
🎯 Kết quả: Tăng 25% tỷ lệ áp dụng dịch vụ y tế từ xa
Hệ thống AI là gì – và tại sao nó quan trọng trong quá trình chuyển đổi?
Khi chuyển đổi khỏi các hệ thống cũ, dễ dàng bị lạc trong biển công nghệ AI mới nổi.
Bạn không cần phải sử dụng mọi công cụ AI có sẵn, mà chỉ cần một số công cụ hoạt động tốt cùng nhau để hỗ trợ hoạt động kinh doanh và đạt được mục tiêu kinh doanh của bạn.
Giới thiệu: Bộ công cụ AI.
Bộ công cụ AI là bộ sưu tập các công cụ được hỗ trợ bởi AI được thiết kế cẩn thận, hoạt động cùng nhau để tự động hóa công việc, phân tích dữ liệu, tạo nội dung và đơn giản hóa giao tiếp.
Hiểu rõ các lớp của bộ công cụ AI
Một bộ công cụ AI bao gồm các lớp khác nhau, tương tự như một chiếc sandwich. Mỗi lớp chứa các công cụ và khung làm việc thực hiện các hàm quan trọng.
Ba lớp chính của một bộ công cụ AI là:
- Lớp dữ liệu: Bao gồm cơ sở dữ liệu, tệp tin, hồ sơ khách hàng, thông tin sản phẩm—bất kỳ dữ liệu nào tổ chức của bạn đã tạo ra hoặc thu thập trong nhiều năm qua. Các đường ống dữ liệu, nguồn dữ liệu và tích hợp là các thành phần không thể thiếu của lớp này.
- Lớp trí tuệ: Bao gồm các mô hình AI và hệ thống học máy chuyển đổi dữ liệu từ lớp đầu tiên thành logic dự đoán. Chúng phân tích ngữ cảnh, nhận diện mẫu và tạo ra thông tin, quyết định hoặc nội dung. Tự động hóa, phân tích dự đoán, phát triển mô hình và tích hợp AI diễn ra ở lớp này.
- Lớp ứng dụng: Cho phép người dùng cuối và các hệ thống khác tương tác với trí tuệ được tạo ra ở lớp thứ hai. Vì vậy, bạn có các trợ lý AI, công cụ tạo nội dung, tự động hóa quy trình làm việc, bảng điều khiển, giao diện trò chuyện, plugin và bất kỳ ứng dụng tùy chỉnh nào mà nhóm của bạn phụ thuộc vào.
🧠 Thú vị: Cuộc khủng hoảng Y2K là một cơn hoảng loạn toàn cầu. Mọi người lo sợ rằng khi năm 2000 đến, hệ thống sẽ đọc ‘00’ là 1900. Điều này là do các lập trình viên tiết kiệm bộ nhớ bằng cách chỉ ghi lại hai chữ số cuối cùng của năm (ví dụ: 1998 được lưu trữ chỉ với 98).
Thay vì phải viết lại hàng tỷ dòng mã để lưu trữ bốn chữ số (1998 > 1998), điều này sẽ tốn kém, các công ty đã tìm ra một giải pháp nhanh chóng: Windowing. Họ chọn một năm cắt ngang (ví dụ: 1950) và cài đặt hệ thống với quy tắc đơn giản: Nếu năm hai chữ số là 50 trở lên, giả định thế kỷ là 20. Ngược lại, giả định thế kỷ là 21.
Mặc dù điều này hoạt động tạm thời, nhưng điều đó cũng có nghĩa là khi năm 2050 đến, hệ thống sẽ đọc nó là 1950!
Sự khác biệt giữa bộ công cụ AI và bộ công cụ phần mềm truyền thống
Dưới đây là sự khác biệt giữa các bộ công cụ AI và các bộ công cụ phần mềm truyền thống:
| Aspect | Bộ công cụ AI | Bộ công cụ phần mềm truyền thống |
| Hàm chính | Học từ dữ liệu, thích ứng, đưa ra dự đoán, tự động hóa quyết định | Tuân thủ các quy tắc cố định do nhà phát triển viết. |
| Các thành phần chính | Kho dữ liệu, đường ống dữ liệu, khung máy học, công cụ GenAI | Cơ sở dữ liệu có cấu trúc, hệ thống dựa trên quy tắc, máy chủ SQL, phần mềm COTS |
| Sử dụng dữ liệu | Liên tục xử lý dữ liệu thời gian thực | Sử dụng dữ liệu tĩnh làm đầu vào |
| Sự phát triển theo thời gian | Cải thiện liên tục khi các mô hình học hỏi. | Không thay đổi trừ khi các nhà phát triển thực hiện nâng cấp thủ công. |
| Xử lý độ phức tạp | Quản lý các quy trình làm việc đa bước và động. | Xử lý các quy trình làm việc tuyến tính, dựa trên quy tắc. |
| Khả năng mở rộng | Mở rộng quy mô khi dữ liệu và nhu cầu sử dụng tăng lên | Mở rộng quy mô thông qua hạ tầng cơ sở |
Lợi ích của việc áp dụng bộ công cụ AI mô-đun
Trong một bộ công cụ AI mô-đun, bạn kết hợp các thành phần độc lập (hoặc công cụ AI) thay vì phụ thuộc vào một hệ thống cứng nhắc.
Đây là một hệ thống có khả năng mở rộng cao, cho phép bạn thay thế, nâng cấp hoặc hạ cấp các công cụ mà không cần xây dựng lại từ đầu. Ngoài ra, nếu một công cụ trở nên quá đắt đỏ hoặc có giới hạn, bạn có thể thay thế chỉ thành phần đó mà không làm gián đoạn toàn bộ quá trình thiết lập AI của mình.
📮 ClickUp Insight: Trong khi 35% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng AI cho các công việc cơ bản, các tính năng nâng cao như tự động hóa (12%) và tối ưu hóa (10%) vẫn còn nằm ngoài tầm với của nhiều người.
Hầu hết các nhóm đều cảm thấy bị mắc kẹt ở "mức độ cơ bản của AI" vì các ứng dụng của họ chỉ xử lý các công việc bề mặt. Một công cụ tạo nội dung, một công cụ đề xuất phân công công việc, một công cụ tóm tắt ghi chú—nhưng không có công cụ nào chia sẻ ngữ cảnh hoặc làm việc cùng nhau.
Khi AI hoạt động trong các vùng riêng lẻ như vậy, nó tạo ra kết quả đầu ra, nhưng không tạo ra kết quả đầu ra. Đó là lý do tại sao các quy trình làm việc thống nhất lại quan trọng.
ClickUp Brain thay đổi điều đó bằng cách khai thác ngữ cảnh công việc, nội dung và quy trình của bạn — giúp bạn thực hiện tự động hóa nâng cao và quy trình làm việc linh hoạt một cách dễ dàng, thông qua trí tuệ nhân tạo thông minh tích hợp sẵn. Đây là AI hiểu công việc của bạn, không chỉ dựa vào các lệnh đầu vào.
Dấu hiệu cho thấy hệ thống cũ của bạn cần nâng cấp lên AI
Không phải hệ thống cũ nào cũng cần nâng cấp AI ngay lập tức. Một số công cụ vẫn hoạt động hiệu quả, và việc áp dụng AI vào những nơi không phù hợp có thể tạo ra nhiều phức tạp hơn là giá trị.
Nói cách khác, hãy cùng điểm qua những dấu hiệu rõ ràng cho thấy bạn cần chuyển sang hệ thống AI:
Các lần chuyển giao dữ liệu thường xuyên và quy trình làm việc không liên kết
Đây là triệu chứng điển hình: thông tin thường xuyên bị tắc nghẽn hoặc yêu cầu chuyển đổi thủ công giữa các hệ thống khác nhau. Bạn dành quá nhiều thời gian để di chuyển dữ liệu thay vì thực sự sử dụng nó.
Báo cáo chậm trễ hoặc thiếu thông tin thời gian thực
Bạn phải chờ hàng giờ hoặc thậm chí hàng ngày để các báo cáo cơ bản được tạo ra. Các quyết định quan trọng của bạn luôn dựa trên thông tin cũ, vì hệ thống của bạn không đủ nhanh để xử lý khối lượng dữ liệu đầu vào một cách nhanh chóng.
Hợp tác giới hạn giữa các bộ phận
Marketing có bộ công cụ riêng, bán hàng có bộ công cụ riêng, vận hành có bộ công cụ riêng—và không có sự kết nối thông tin giữa chúng. Nếu không có chế độ xem chung về dữ liệu quan trọng, bạn sẽ mất bối cảnh hoặc phải làm lại công việc.
Quyết định thủ công mà không có thông tin dự đoán
Nếu các nhà phân tích của bạn phải mất hàng tuần để làm sạch dữ liệu, đối chiếu bảng tính hoặc xác định xu hướng một cách thủ công, hệ thống của bạn không hỗ trợ hoạt động kinh doanh—nó đang làm chậm quá trình đó.
Các bộ công cụ AI hiện đại nâng cao khả năng ra quyết định bằng cách tích hợp dự báo, phát hiện bất thường và đề xuất tự động hóa.
Chi phí bảo trì cao hoặc các tích hợp lỗi thời
Bạn đang phải chi trả liên tục cho các bản sửa lỗi tùy chỉnh, giờ hỗ trợ hoặc chuyên gia chuyên môn chỉ để duy trì hoạt động của hệ thống. Hơn nữa, các công cụ của bạn gặp khó khăn trong việc tích hợp với các ứng dụng mới hoặc bị lỗi mỗi khi có bản cập nhật.
Chi phí liên tục cho việc vá lỗi, bảo trì và cài đặt tích hợp thủ công là không bền vững về mặt tài chính.
🧠 Thú vị: Hệ thống Quản lý Hợp đồng Tự động hóa (MOCAS), được Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ triển khai lần đầu vào năm 1958, là một trong những phần mềm hoạt động lâu đời nhất trên thế giới. Hệ thống này vẫn đang hoạt động cho đến ngày nay và chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu liên quan đến các hợp đồng quốc phòng trị giá $1,2 nghìn tỷ.
Cách xây dựng bộ công cụ AI cho quá trình chuyển đổi
Để chuyển đổi từ các công cụ cũ sang bộ công cụ AI, cần có một phương pháp tiếp cận có cấu trúc.
Điều này đòi hỏi việc đánh giá các hệ thống quan trọng, xác định mục tiêu AI rõ ràng, chuẩn bị cho việc hiện đại hóa dữ liệu, áp dụng các công nghệ AI phù hợp và theo dõi cẩn thận toàn bộ quá trình chuyển đổi.
Hãy cùng tìm hiểu chi tiết từng bước trong quá trình này.
Bước 1: Kiểm tra hệ thống cũ của bạn
Bắt đầu bằng cách đánh giá cách các hệ thống cũ của bạn xử lý công việc hàng ngày.
Phân chia hệ sinh thái hiện tại của bạn thành ba phần:
- Công cụ: Xác định chức năng của từng ứng dụng cũ, các nhóm nào đang sử dụng nó và liệu có nhiều nhóm đang sử dụng các công cụ khác nhau để thực hiện cùng một công việc hay không. Ghi chép tuổi đời của công cụ, chi phí tổng thể và mức độ kết nối với các API hiện đại.
- Quy trình làm việc: Hãy chú ý đến các bước chuyển giao thủ công, thời gian hoàn thành quy trình, tỷ lệ lỗi và các điểm gây cản trở thường gặp. Số lượng nút thắt cổ chai và công việc thủ công càng nhiều, nhu cầu tự động hóa nhanh chóng càng cao.
- Dữ liệu: Hiểu cách doanh nghiệp của bạn hiện đang lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu của bạn có nhất quán giữa các công cụ và cơ sở dữ liệu không? Dữ liệu đó có chỉ được truy cập bởi một nhóm (ví dụ: dữ liệu kế toán mà nhóm bán hàng không thể xem) không? Cuối cùng, ghi chú tất cả các yêu cầu về bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định mà hệ thống cũ của bạn không đáp ứng được.
🎥 Bonus: Xem video ngắn này để tìm hiểu sáu chiến lược lập bản đồ quy trình khác nhau và cách sử dụng ClickUp cho từng chiến lược:
Bước 2: Xác định mục tiêu AI của bạn
Dựa trên kết quả kiểm tra, lập danh sách các vấn đề bạn đã phát hiện trong các quy trình làm việc hiện tại của mình.
Nhóm chúng lại thành các danh mục phù hợp. Có thể là: báo cáo và phân tích, giao tiếp nhóm, quản lý dự án, v.v.
Đặt ra các mục tiêu rõ ràng, có thể đo lường cho từng hạng mục. Nói cách khác, bạn muốn đạt được sự cải thiện nào khi áp dụng tự động hóa hoặc trí tuệ nhân tạo vào phần đó của quy trình làm việc?
Nếu báo cáo và phân tích là một danh mục, bạn có thể đặt mục tiêu AI như: Giảm thời gian tạo báo cáo xuống dưới 10 phút hoặc Các bảng điều khiển phải tự động cập nhật mỗi 15 phút. Tương tự, đối với giao tiếp trong nhóm, bạn có thể đặt mục tiêu như: Giảm 50% thời gian tìm kiếm thông tin.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Việc cố gắng thực hiện một cuộc cải tổ toàn diện ngay từ đầu có thể dẫn đến sự混亂 và việc áp dụng bị đình trệ. Hãy bắt đầu với những việc dễ dàng nhất. Xác định 1-2 lĩnh vực gây ra nhiều phiền toái nhất cho nhóm của bạn. Đây chính là các quy trình thử nghiệm của bạn – những khu vực đầu tiên mà bạn sẽ áp dụng AI và tự động hóa để thực hiện quá trình chuyển đổi dần dần.
Bước 3: Chuẩn bị dữ liệu cho quá trình chuyển đổi
Sau khi xác định những gì cần thay đổi trong hệ thống hiện tại của bạn, đã đến lúc phân loại, làm sạch và cấu trúc dữ liệu của bạn.
Dưới đây là quy trình từng bước:
| Bước | Các bước thực hiện |
|---|---|
| Thu thập | Tìm kiếm tất cả dữ liệu phân tán trên các hệ thống cũ, bao gồm bảng tính, cơ sở dữ liệu, ổ đĩa chia sẻ, tệp đính kèm email, báo cáo xuất khẩu, hồ sơ khách hàng và nhiều hơn nữa. |
| Phân loại | Phân loại dữ liệu vào các nhóm rõ ràng như khách hàng, tài chính, pháp lý hoặc tiếp thị, và chia nhỏ từng nhóm theo loại, chẳng hạn như báo cáo, hợp đồng, bản tóm tắt dự án hoặc tài sản sáng tạo. |
| Loại bỏ rác | Loại bỏ các bản sao trùng lặp, phiên bản cũ, tài liệu không cần thiết và tệp tin không sử dụng trong khi chỉ lưu trữ những gì vẫn còn quan trọng cho việc tham khảo lâu dài. |
| Tiêu chuẩn hóa | Sửa chữa tên tệp không nhất quán, cập nhật các trường thông tin lỗi thời hoặc thiếu sót, và tạo các định dạng chuẩn để cấu trúc các tài liệu quan trọng trên toàn bộ các nhóm. |
Các tệp tin của bạn hiện đã được sắp xếp gọn gàng và sẵn sàng để bắt đầu quá trình di chuyển.
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Sử dụng nhiệm vụ ClickUp để quản lý và theo dõi mọi dữ liệu bạn sở hữu. Đây là cách thực hiện:
- Tạo danh sách công việc chính với các công việc cho từng danh mục dữ liệu: Thêm các công việc cấp cao như Tài chính, Pháp lý, Tiếp thị, Bán hàng và Sản phẩm
- Phân chia từng danh mục thành các công việc con: Thêm các công việc con cho các tài sản cụ thể như bảng tính, thư mục, báo cáo, tệp xuất, ổ đĩa chia sẻ hoặc hồ sơ khách hàng.
- Sử dụng Trường Tùy chỉnh để theo dõi các chi tiết quan trọng: Thêm các trường cho nguồn dữ liệu, địa điểm, chủ sở hữu và trạng thái xem xét để giữ mọi thứ gọn gàng và có tổ chức.
- Giao công việc và ngày đáo hạn: Đảm bảo mọi công việc và công việc con đều có trách nhiệm bằng cách giao cho các thành viên trong nhóm và đặt ngày đáo hạn.
- Xây dựng quy trình làm sạch với các trạng thái: Tạo các trạng thái như Đã tìm thấy, Đã phân loại, Đã làm sạch, Đã chuẩn hóa và Sẵn sàng xuất, để mỗi tài sản di chuyển qua cùng một chu kỳ sống.
- Sử dụng bình luận công việc để cập nhật: Ghi lại quyết định, quan sát hoặc các rào cản trong công việc để tiến độ luôn được hiển thị.
- Xem tiến độ trong chế độ xem Danh sách công việc hoặc Bảng: Theo dõi tất cả công việc từ giai đoạn khám phá đến dọn dẹp tại một nơi duy nhất và nhanh chóng xác định những công việc cần ưu tiên.
Bước 4: Tích hợp chức năng AI và tự động hóa
Khi đánh giá các công cụ AI, hãy xem xét các quy trình thử nghiệm của bạn. Đừng quên lập kế hoạch cho các quy trình khác mà bạn sẽ chuyển đổi sau này.
Điều quan trọng là phải tránh nợ kỹ thuật, xảy ra khi bạn đầu tư vào các giải pháp tạm thời hoặc chưa hoàn thiện. Tuy nhiên, dưới đây là một số khả năng AI cơ bản đáng xem xét cho bộ công cụ công nghệ hiện đại của bạn:
- Định tuyến công việc thông minh: Sử dụng AI để tự động phân công công việc dựa trên mức độ ưu tiên, sức chứa của nhóm, khối lượng công việc cá nhân và trình độ kỹ năng.
- Trợ lý AI tạo sinh: Tạo nội dung nhanh hơn với các mô hình AI tạo sinh. Soạn thảo email nhanh chóng, tạo tài sản sáng tạo cho marketing, brainstorm ý tưởng và viết tài liệu kỹ thuật.
- Trợ lý AI: Các công cụ này được tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc của bạn, hướng dẫn các thành viên trong nhóm ở từng bước và đề xuất các hành động tiếp theo. Ví dụ, GitHub Copilot hỗ trợ phân tích mã nguồn bằng cách tự động kiểm tra mã, phát hiện lỗi và đề xuất mã nguồn tốt hơn.
- Nhận diện hình ảnh: Sử dụng AI để tự động đọc văn bản trong hình ảnh, nhận diện đối tượng, trích xuất thông tin từ tệp đã quét và phân loại tài sản hình ảnh.
Chọn một nền tảng thân thiện với người dùng cung cấp nhiều khả năng AI trong một nền tảng duy nhất. Điều này giúp tiết kiệm chi phí và giảm thiểu thời gian học tập cho nhóm của bạn.
Lấy ví dụ về ClickUp Brain. Nó tích hợp nhiều tác vụ AI vào một hệ thống duy nhất, giúp bạn không cần sử dụng các công cụ riêng lẻ để xây dựng quy trình di chuyển của mình.
Với Brain, bạn có thể:
- Soạn thảo và chỉnh sửa tài liệu vận hành: Tạo các quy trình tiêu chuẩn (SOPs), hướng dẫn quy trình, ghi chú di chuyển, giải thích kỹ thuật và nhật ký thay đổi mà không cần bắt đầu từ đầu.
- Tăng tốc quá trình kiểm toán và nghiên cứu trong quá trình nâng cấp hệ thống: Phân tích các khái niệm phức tạp, so sánh khả năng của hệ thống, tóm tắt tài liệu dài và thu thập thông tin từ nhiều nguồn một cách nhanh chóng.
- Tạo tóm tắt nhanh chóng từ thông tin cũ: Chuyển đổi các phiếu yêu cầu dài dòng, tài liệu lịch sử, chuỗi email, bản ghi yêu cầu hoặc biên bản cuộc họp thành các tóm tắt ngắn gọn, nhấn mạnh các quyết định và bước tiếp theo.
- Hỏi các câu hỏi liên quan đến công việc trong nỗ lực hiện đại hóa của bạn: Tra cứu các công việc cần hoàn thành trong sprint, các rào cản di chuyển đang mở, yêu cầu hệ thống, các bản cập nhật gần đây hoặc các phụ thuộc trực tiếp từ bối cảnh không gian làm việc của bạn.
Điều này giúp nhóm của bạn tiến hành các bước dọn dẹp, chuẩn bị và chuyển đổi nhanh chóng hơn mà không cần thêm các công cụ AI rời rạc vào hệ thống công nghệ phức tạp hiện có.
Kết hợp với ClickUp Automations để xử lý các công việc quản trị viên lặp đi lặp lại bằng công nghệ AI Agentic mạnh mẽ. Thiết lập các quy trình tự động hóa, ví dụ: “Khi một công việc được chuyển sang trạng thái ‘Đã nộp’, tự động thêm người đánh giá và thông báo cho họ.”
Các Trợ lý AI của ClickUp đưa tích hợp AI và tự động hóa lên một tầm cao mới. Chúng liên tục theo dõi không gian làm việc của bạn, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và điều chỉnh hành động để đảm bảo sự liên tục của hoạt động kinh doanh ngay cả khi bạn không có mặt.
Bước 5: Xây dựng không gian làm việc thống nhất để kết nối mọi thứ lại với nhau
Tình trạng phân tán công việc là có thật, và đây là một trong những nguyên nhân chính khiến các nhóm không thể tận dụng được lợi ích từ các khoản đầu tư vào AI của mình.
Nếu các thành viên trong nhóm của bạn vẫn phải chuyển đổi giữa năm nền tảng chỉ để hoàn thành một công việc hoặc tìm kiếm một tệp tin, hệ thống AI của bạn chưa đủ hiệu quả. Để tận dụng tối đa nỗ lực hiện đại hóa, hãy đảm bảo tích hợp mượt mà giữa tất cả các thành phần của hệ thống AI và các hệ thống hiện có.
Tìm kiếm các công cụ AI bản địa đám mây có thể tích hợp trực tiếp vào các hệ thống lõi của bộ công cụ công nghệ hiện tại của bạn, như phần mềm CRM hoặc nền tảng tiếp thị. Đồng thời, ưu tiên hỗ trợ API mạnh mẽ, tích hợp bản địa và tự động hóa không cần mã nguồn, vì chúng giúp giảm thiểu gián đoạn và phức tạp trong quá trình chuyển đổi.
ClickUp BrainGPT được thiết kế để giải quyết vấn đề này. Ứng dụng AI đa năng này tích hợp tất cả các công việc, tài liệu, mục tiêu, Bảng trắng, bảng điều khiển, dự án, AI và ứng dụng bên ngoài vào một nền tảng kết nối duy nhất.
Với ClickUp Enterprise AI Search, bạn có thể nhanh chóng tìm kiếm tệp tin, công việc hoặc thông tin trên toàn bộ không gian làm việc tích hợp của mình, bao gồm ClickUp và các dịch vụ ứng dụng của bên thứ ba được tích hợp.
👀 Bạn có biết: ClickUp cung cấp hơn 1.000 tích hợp gốc để hỗ trợ đa nền tảng mạnh mẽ. Chỉ cần lựa chọn các công cụ bạn muốn sử dụng cho công việc, chuyển đổi chúng và kết nối với Không gian Làm việc ClickUp của bạn chỉ trong nháy mắt.
Không cần thuê lập trình viên hoặc thay đổi mã nguồn cũ trong hệ thống hiện tại của bạn.
Bước 6: Đo lường tiến độ và mở rộng quy mô di chuyển
Theo dõi các mục tiêu đo lường được mà bạn đã xác định trước đó (ở Bước 2) để đánh giá hiệu quả hoạt động của nền tảng AI của bạn.
So sánh các số liệu mới của bạn với mức cơ sở của hệ thống cũ để xác định nơi có sự cải thiện mạnh mẽ nhất và nơi cần điều chỉnh.
Tiếp theo, đảm bảo dự án thử nghiệm của bạn hoạt động ổn định. Từ từ chuyển đổi thêm các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp sang các hệ thống thông minh mới được xây dựng. Điều này tạo tiền đề cho quá trình chuyển đổi số toàn diện.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Chuyển đổi từ báo cáo dựa trên bảng tính lộn xộn sang giám sát hiệu suất tự động hóa với bảng điều khiển ClickUp.
Theo dõi các chỉ số quan trọng một cách trực quan thông qua các tiện ích trên bảng điều khiển, chẳng hạn như thanh tiến độ cho tỷ lệ hoàn thành, bản đồ nhiệt cho các điểm tắc nghẽn trong quy trình làm việc, biểu đồ tròn cho phân phối khối lượng công việc và biểu đồ tốc độ cho khả năng dự đoán của dự án.
AI Cards tích hợp phân tích nâng cao dựa trên trí tuệ nhân tạo trực tiếp vào bảng điều khiển — tóm tắt động, dự đoán và hành động từ dữ liệu thời gian thực. Ví dụ, một thẻ AI có thể tạo ra một bản cập nhật ngắn gọn cho cấp trên, giải thích trạng thái tổng thể của các sáng kiến chuyển đổi của bạn, tiến độ chính và bất kỳ rủi ro nào cần chú ý ngay lập tức.
📚 Đọc thêm: Cách tạo danh sách kiểm tra quản lý thay đổi
Ví dụ về các bộ công cụ AI cho các nhóm chuyển đổi từ các công cụ cũ
Xem các ví dụ về bộ công cụ AI dưới đây để có ý tưởng về cách hợp nhất các công cụ AI khác nhau và tối đa hóa giá trị của chúng cho nhóm của bạn:
1. Đối với các đội ngũ hỗ trợ khách hàng
Nhiệm vụ ClickUp + Brain → Chuyển các yêu cầu nâng cấp đến người chịu trách nhiệm phù hợp, tự động gắn thẻ các vấn đề, tóm tắt các chủ đề dài, đề xuất phản hồi, tạo các công việc theo dõi.
Zendesk → Quản lý vé hỗ trợ, đang theo dõi lịch sử khách hàng, thu thập đánh giá CSAT, hộp thư đến đa kênh
Bảng điều khiển ClickUp → Cảnh báo churn, đánh giá sức khỏe, phân tích cảm xúc khách hàng, phân tích xu hướng sử dụng, thông tin về NPS
Gong → Phân tích tự động bản ghi cuộc gọi, đánh dấu các cuộc gọi của khách hàng giận dữ, xác định các khiếu nại sản phẩm phổ biến và đánh giá tự động mức độ đồng cảm của nhân viên.
2. Đối với các nhóm phát triển phần mềm
ClickUp Nhiệm vụ + Brain → Ưu tiên báo cáo lỗi, tóm tắt các chủ đề thảo luận đánh giá mã nguồn dài, tự động hóa quá trình tạo/lập công việc từ nhật ký lỗi, tạo bản cập nhật trạng thái dự án.
GitHub Copilot → Tự động hoàn thành mã, đề xuất cách triển khai, tạo bài kiểm tra đơn vị, tái cấu trúc hàm, giải thích mã cũ.
Datadog → Theo dõi hiệu suất ứng dụng, phát hiện lỗi hệ thống bất thường, phân tích nguyên nhân gốc rễ, theo dõi việc sử dụng tài nguyên máy chủ.
ClickUp Docs → Tạo yêu cầu sản phẩm, thông số kỹ thuật, tài liệu API, ghi chú phát hành
3. Đối với các nhóm tài chính
Nhiệm vụ ClickUp + Brain → Tự động hóa việc tiếp nhận yêu cầu ngân sách, tóm tắt các báo cáo tài chính phức tạp, đang theo dõi các yêu cầu kiểm toán, tạo bản cập nhật tài chính hàng tuần.
QuickBooks → Ghi chép giao dịch, phân loại chi phí, đối chiếu dữ liệu ngân hàng, tạo báo cáo lợi nhuận và lỗ, quản lý hóa đơn.
Anaplan → Xây dựng mô hình tài chính, tạo dự báo đa kịch bản, đồng bộ hóa các yếu tố quyết định ngân sách giữa các nhóm, tổng hợp kế hoạch theo đơn vị.
Tipalti → Nhận diện hóa đơn bằng công nghệ OCR, xử lý thanh toán đa tiền tệ, kiểm tra danh sách trừng phạt, cảnh báo về hóa đơn trùng lặp hoặc đáng ngờ.
4. Đối với các nhóm marketing và bán hàng
ClickUp Nhiệm vụ + Brain → Tạo bản tóm tắt chiến dịch, soạn thảo email theo dõi, ưu tiên khách hàng tiềm năng bằng ghi chú, tóm tắt cuộc gọi khám phá, tạo danh sách công việc từ bản tóm tắt cuộc họp,
ClickUp Docs → Ghi chép hướng dẫn thương hiệu, duy trì khung thông điệp, lưu trữ tài liệu về nhân vật người dùng.
HubSpot → Thu thập khách hàng tiềm năng, theo dõi giai đoạn giao dịch, gửi chuỗi email tự động hóa, ghi lại số lần mở email, đánh giá khách hàng tiềm năng
Canva → Thiết kế nội dung sáng tạo cho mạng xã hội, tạo biến thể quảng cáo, xây dựng bộ tài liệu bán hàng.
Những sai lầm thường gặp khi chuyển đổi sang bộ công cụ AI
Hãy cùng xem xét những thách thức phổ biến mà nhiều tổ chức gặp phải khi chuyển đổi từ các ứng dụng cũ, cùng với các giải pháp thực tiễn:
| Những sai lầm thường gặp | Giải pháp |
| Không thực hiện kiểm tra sâu rộng trên các hệ thống cũ | Vẽ bản đồ trực quan cho tất cả các ứng dụng, quy trình làm việc và cơ sở dữ liệu cũ của bạn. Điều này giúp bạn xác định chính xác các lỗ hổng và định nghĩa các mục tiêu AI cụ thể, có thể đo lường được để bắt đầu. |
| Cố gắng nâng cấp mọi thứ cùng một lúc | Bắt đầu với 1–2 quy trình có tác động lớn. Chứng minh giá trị, hoàn thiện quy trình và mở rộng dần dần. |
| Thêm quá nhiều công cụ AI cùng một lúc | Ưu tiên việc hợp nhất công cụ và chọn phần mềm cung cấp nhiều khả năng AI trong một nền tảng duy nhất. Điều này giúp tránh trùng lặp tính năng và sự mở rộng không kiểm soát của AI. |
| Không thu thập phản hồi trong các đợt thử nghiệm ban đầu | Thiết lập các cuộc họp định kỳ với người dùng đang thử nghiệm các quy trình làm việc mới để nâng cao việc áp dụng sản phẩm. Chỉ mở rộng quy mô chuyển đổi khi tất cả mọi người đã quen thuộc với việc sử dụng nó. |
Lợi ích của việc chuyển đổi sang bộ công cụ AI tích hợp
Dưới đây là một số lợi ích chiến lược không thể phủ nhận mà bộ công cụ AI mang lại:
- Khả năng thích ứng linh hoạt: Tính mô-đun của bộ công cụ AI cho phép bạn nhanh chóng thích ứng với sự thay đổi của thị trường. Bạn có thể thử nghiệm và triển khai các tính năng AI mới trong vài ngày mà vẫn giữ nguyên logic kinh doanh.
- Nâng cao năng suất: AI tự động hóa các công việc có khối lượng lớn, phức tạp và lặp đi lặp lại, giúp các thành viên trong nhóm tập trung vào công việc chiến lược không thể tự động hóa.
- Giảm thiểu rủi ro chủ động: Các nền tảng phân tích và dữ liệu được hỗ trợ bởi AI giúp theo dõi liên tục các quy trình làm việc để phát hiện các bất thường nhỏ, gửi cảnh báo tức thì và kích hoạt các hành động phòng ngừa tự động hóa để giảm thiểu rủi ro.
- Quyết định tốt hơn: Lãnh đạo và quản lý nhận được thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu theo thời gian thực về các dự án doanh nghiệp của họ. Điều này giúp giảm sự phụ thuộc vào直觉 và báo cáo chậm trễ.
- Hợp tác nhóm mạnh mẽ hơn: Tích hợp AI giúp phá vỡ rào cản giữa các bộ phận bằng cách cung cấp chế độ xem thống nhất về dữ liệu và đảm bảo mọi người cùng hướng tới mục tiêu chung.
👀 Bạn có biết: Nguyên tắc “Những nghịch lý của tự động hóa ” cho rằng, càng hệ thống tự động hóa hoạt động tốt, người vận hành con người càng ít chuẩn bị cho những trường hợp hiếm hoi khi hệ thống gặp sự cố.
Bằng cách loại bỏ con người khỏi các công việc lặp đi lặp lại, tự động hóa đảm bảo rằng khi một lỗi nghiêm trọng, không lặp lại cuối cùng xảy ra, người được gọi đến để khắc phục nó đã mất đi những kỹ năng vận hành quan trọng cần thiết để can thiệp thành công.
Chuyển đổi quy trình hiện đại hóa của bạn từ hỗn loạn sang rõ ràng với ClickUp
Chuyển đổi số là yêu cầu cơ bản đối với bất kỳ doanh nghiệp kinh doanh nào ngày nay.
Đối với các doanh nghiệp quy mô trung bình và lớn, điều này không chỉ có nghĩa là từ bỏ các hệ thống dựa trên giấy tờ mà còn tích hợp hoàn toàn AI để đạt được các kết quả kinh doanh mong muốn.
ClickUp, ứng dụng toàn diện cho công việc, hoạt động như nền tảng AI hiện đại của bạn. Nó cung cấp tích hợp AI đầy đủ—bao gồm AI Tạo sinh, AI Tự động và AI Đối thoại—để hỗ trợ toàn bộ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
ClickUp Brain, tự động hóa và Converged AI Workspace kết hợp tạo thành một hệ thống liền mạch, thông minh để đẩy nhanh quá trình hiện đại hóa của bạn.
Sẵn sàng chuyển đổi từ hệ thống cũ và xây dựng bộ công cụ tương lai? Đăng ký ClickUp để bắt đầu.
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
Hệ thống AI là thiết lập phân lớp của các hệ thống dữ liệu, mô hình AI và ứng dụng, cùng nhau tự động hóa quy trình làm việc, cung cấp hỗ trợ thông minh và nâng cao năng suất. Trong quá trình chuyển đổi từ các hệ thống cũ, một hệ thống AI được thiết lập tốt giúp mở rộng quy trình làm việc một cách dễ dàng, giảm thiểu gián đoạn, hỗ trợ đa nền tảng và duy trì logic kinh doanh.
Hiện đại hóa hệ thống cũ bắt đầu bằng việc xác định các vấn đề cụ thể mà hệ thống cũ của bạn gây ra, sau đó ghép từng vấn đề với một khả năng AI có thể giải quyết nó. Chọn các công cụ tích hợp với hệ sinh thái hiện có của bạn, hỗ trợ khả năng mở rộng trong tương lai và cung cấp nhiều khả năng trong một nền tảng duy nhất để bộ công cụ của bạn luôn tập trung, đơn giản và dễ bảo trì.
Những thách thức lớn nhất bao gồm bỏ qua việc kiểm tra kỹ lưỡng hệ thống cũ, cố gắng nâng cấp mọi thứ cùng một lúc, thêm quá nhiều công cụ AI có tính năng trùng lặp và không thu thập phản hồi trong quá trình thử nghiệm.
ClickUp cung cấp tích hợp AI mạnh mẽ đồng thời tập trung giao tiếp, công việc và tài liệu vào một nền tảng duy nhất. ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp sẵn, cung cấp các tính năng như định tuyến công việc thông minh, hỗ trợ AI tạo nội dung, tóm tắt văn bản và quản lý kiến thức. ClickUp Automations tự động hóa các tác vụ quản trị viên lặp đi lặp lại như tạo công việc, phân công công việc, chia sẻ cập nhật tiến độ và soạn thảo báo cáo hàng tuần.
Đảm bảo bảo mật dữ liệu trong quá trình chuyển đổi là việc cần làm đối với các ngành công nghiệp chịu sự quản lý chặt chẽ. Việc cần làm trước tiên là phân loại dữ liệu theo mức độ nhạy cảm và xác định các biện pháp kiểm soát truy cập phù hợp trước khi di chuyển bất kỳ dữ liệu nào. Sử dụng các tích hợp an toàn, mã hóa và quyền truy cập dựa trên vai trò khi kết nối các công cụ AI mới. Cuối cùng, kiểm tra tất cả chính sách AI của bên thứ ba và theo dõi ai truy cập vào dữ liệu nào.