McKinsey cho biết AI cá nhân hóa có thể giảm chi phí phục vụ xuống 30% đồng thời tăng doanh thu lên 8%. Tuy nhiên, những số này có vẻ khó đạt được khi bạn vẫn đang phải đồng bộ hóa dữ liệu thủ công.
Một công cụ cá nhân hóa AI sẽ xử lý bối cảnh đó cho bạn. Nó nhận diện ý định của bạn và tự động đồng bộ hóa logic trên toàn bộ hệ thống của bạn. Bạn không còn phải quản lý cơ sở dữ liệu mà thay vào đó sử dụng một hệ thống có khả năng dự đoán bước tiếp theo của bạn.
Dưới đây là cách các công cụ này vượt qua mức độ tự động hóa cơ bản. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách ClickUp giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu bằng cách tích hợp trí tuệ này trực tiếp vào không gian làm việc của bạn. 🤩
Trình cá nhân hóa AI là gì?
Một công cụ cá nhân hóa AI là một lớp xử lý nằm giữa dữ liệu thô của bạn và giao diện người dùng. Trong khi tự động hóa tiêu chuẩn tuân theo một tập hợp các quy tắc "nếu điều này, thì điều kia", công cụ này hoạt động khác biệt. Nó sử dụng học máy để phân tích hành vi, dữ liệu lịch sử và ý định thời gian thực.
Ví dụ, một bộ lọc tĩnh sẽ hiển thị cho bạn 'các công việc tiếp thị' vì bạn đã nhấp vào nút. Nhưng một công cụ cá nhân hóa sẽ hiển thị một bản tóm tắt cụ thể vì nó biết thời hạn của bạn là trong hai giờ.
Quy trình này hoạt động bằng cách liên tục thực hiện chu kỳ qua ba giai đoạn:
- Tổng hợp dữ liệu: Thu thập dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ mọi ngóc ngách của không gian làm việc của bạn, như email, công việc hoặc trò chuyện.
- Phân tích bối cảnh: Giải mã ý nghĩa của những thông tin đó đối với dự án hiện tại của bạn.
- Giao hàng chủ động: Hiển thị thông tin phù hợp nhất hoặc bước tiếp theo mà không cần bạn phải yêu cầu.
Nói một cách đơn giản, một công cụ AI cá nhân hóa biến một cơ sở dữ liệu thụ động thành một thành phần tích cực trong quy trình làm việc của bạn.
Lợi ích chính của các công cụ cá nhân hóa AI
Các công cụ cá nhân hóa AI đảm bảo rằng các công cụ của bạn cuối cùng sẽ hiểu được ý định đằng sau công việc của bạn. Dưới đây là những gì bạn có thể mong đợi khi hệ thống của bạn bắt đầu hoạt động cùng bạn thay vì chống lại bạn.
Các đề xuất thông minh giúp tăng cường tương tác.
Phần mềm cũ có khả năng ghi nhớ hạn chế. Nó hiển thị các tệp dựa trên những gì bạn đã nhấp vào ngày hôm qua, bất kể ưu tiên hiện tại của bạn là gì. Điều này buộc bạn phải lãng phí một giờ đầu tiên trong ngày chỉ để tìm lại dữ liệu của chính mình.
Các công cụ hiện đại sử dụng mô hình dự đoán ý định để phân tích các cửa sổ hoạt động, đề cập và thời hạn cấp bách của bạn.
Khi bạn bắt đầu một bản tóm tắt chiến dịch mới, công cụ sẽ sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa để xác định dữ liệu hiệu suất mà bạn cần. Các tác nhân sẽ học hỏi bối cảnh công việc của bạn và tự động đặt các tài nguyên cần thiết ở vị trí đầu tiên trong Không gian Làm việc của bạn.
Trải nghiệm thời gian thực trên mọi kênh.
Bạn có thể dành nửa ngày để chuyển đổi giữa các ứng dụng của mình.
Tuy nhiên, việc chuyển đổi ngữ cảnh, kết quả của điều này, là một yếu tố gây mất năng suất đáng kể. Điều này xảy ra vì các công cụ phân mảnh hoạt động độc lập, buộc phải đoán xem điều gì đang xảy ra trong phần còn lại của hệ thống của bạn. Các công cụ cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI hoạt động như một lớp dữ liệu thống nhất, hứa hẹn giải quyết vấn đề xác định danh tính.
Đây là cách nó hoạt động: nếu khách hàng gửi phản hồi khẩn cấp qua biểu mẫu bên ngoài, hệ thống sẽ bắt đầu xử lý. Nó phân tích ý định và tự động điều chỉnh mức độ ưu tiên của công việc liên quan trên bảng dự án của bạn theo thời gian thực. Hệ thống, qua đó, thực hiện hai việc cho bạn: đồng bộ hóa dữ liệu trên mọi kênh và loại bỏ tình trạng công việc lan rộng.
Xem mẫu quy trình làm việc tại đây:
Giảm thiểu công việc thủ công thông qua tự động hóa thông minh.
Rào cản chính trong bất kỳ nhóm đang phát triển nào là "nợ bối cảnh" – việc trả lời các câu hỏi lặp đi lặp lại hoặc giải thích quy trình cho ai đó.
Để đối phó với điều này, các công cụ cá nhân hóa sử dụng nhận dạng mẫu để phát hiện các bất thường trong một công việc cụ thể dựa trên các tham số độc đáo của dự án. Điều này cho phép nhóm của bạn duy trì hiệu suất cao mà không cần giám sát liên tục.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Mã hóa logic quyết định vào quy trình làm việc thay vì lặp lại thủ công. ClickUp Automations với trình tạo AI cho phép bạn mô tả những gì muốn tự động hóa bằng ngôn ngữ thông thường và tạo quy trình làm việc. Vì vậy, khi một công việc đáp ứng điều kiện cụ thể, chẳng hạn như thiếu thông tin, quy trình tự động sẽ áp dụng các bước phù hợp mà không cần ai phải giải thích quy trình.
Khi được sử dụng theo cách này, tự động hóa bắt đầu tích lũy kiến thức tổ chức. Hệ thống đảm bảo tính nhất quán khi quy mô công việc mở rộng, do đó việc thực thi vẫn duy trì chất lượng cao mà không cần những nhân viên giàu kinh nghiệm nhất phải giám sát liên tục.
Tăng cường sự đồng bộ của nhóm với dữ liệu khách hàng thống nhất.
Một điểm gây cản trở phổ biến trong quá trình chuyển giao dự án là việc mất đi bối cảnh.
Khi một khách hàng tiềm năng chuyển sang bộ phận khác, các vấn đề cụ thể và sở thích mà họ đã chia sẻ trước đó sẽ bị loại bỏ. Điều này khiến nhóm mới phải bắt đầu từ đầu. Sự thiếu liên tục này làm gián đoạn trải nghiệm khách hàng và khiến nhóm của bạn bối rối.
Các công cụ cá nhân hóa AI sử dụng quản lý dữ liệu để duy trì hồ sơ khách hàng cập nhật xuyên suốt các bộ phận. Điều này đặc biệt hữu ích khi dữ liệu zero-party (thông tin mà khách hàng chủ động chia sẻ với bạn) là yếu tố chính thúc đẩy sự tăng trưởng.
Nền tảng cá nhân hóa lưu trữ mọi tương tác, và nhóm của bạn sẽ có một nguồn thông tin duy nhất. Mọi người làm việc trong quy trình làm việc cá nhân hóa, đảm bảo quá trình chuyển đổi mượt mà mà không cần các cuộc họp lặp lại.
📮 ClickUp Insight: Hơn một nửa số nhân viên (57%) lãng phí thời gian tìm kiếm trong các tài liệu nội bộ hoặc cơ sở kiến thức của công ty để tìm thông tin liên quan đến công việc. Và khi họ không thể tìm thấy? 1 trong 6 người phải sử dụng các giải pháp cá nhân - lục lọi qua email cũ, ghi chú hoặc ảnh chụp màn hình chỉ để ghép nối các thông tin lại với nhau.
ClickUp Brain loại bỏ việc tìm kiếm bằng cách cung cấp câu trả lời tức thì, được hỗ trợ bởi AI, lấy từ toàn bộ không gian làm việc của bạn và các ứng dụng bên thứ ba tích hợp, giúp bạn có được những gì bạn cần - mà không cần phải mất công.
Ứng dụng cá nhân hóa AI trong Marketing
Trong khi hạ tầng phía sau xử lý dữ liệu, tác động thực sự thể hiện qua cách bạn tương tác với đối tượng khách hàng của mình.
Trong lĩnh vực tiếp thị, cá nhân hóa đã vượt xa việc chỉ thay đổi tên đầu tiên trong email. Hiện nay, nó tập trung vào việc tùy chỉnh toàn bộ hành trình của khách hàng dựa trên ý định thời gian thực.
Gợi ý sản phẩm cá nhân hóa
Các tiện ích đề xuất tiêu chuẩn thường có cảm giác như một tính năng phụ. Chúng hiển thị các mục chung chung "thường được mua cùng nhau" mà thực tế không phù hợp với nhu cầu hiện tại của bạn.
Các công cụ cá nhân hóa AI sử dụng lọc cộng tác và học sâu để phân tích các phiên hiện tại của khách hàng cùng với sở thích lâu dài của họ.
Nếu ai đó đang duyệt các thiết bị máy ảnh cao cấp, hệ thống của bạn sẽ không chỉ đề xuất một ống kính ngẫu nhiên. Nó sẽ xác định cụ thể loại ngàm và độ dài tiêu cự mà họ đã từng tìm hiểu trước đó để đề xuất một tiện ích bổ sung tương thích và có giá trị cao.
Netflix sử dụng chiến lược này để giữ chân người xem. Các thuật toán của họ không chỉ xem xét chương trình bạn đã xem gần đây mà còn phân tích cách bạn tương tác với trang chủ, thông báo và thậm chí cả điều khiển từ xa của TV. Điều này biến một danh mục khổng lồ, khó quản lý thành một bộ sưu tập được chọn lọc, với lựa chọn tốt nhất thường xuất hiện ở đầu màn hình.
Chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI
Chúng ta đều đã từng gặp phải các chatbot AI chỉ có thể trả lời năm câu hỏi đã được cài đặt sẵn trước khi bị kẹt trong vòng lặp. Các công cụ cá nhân hóa nội dung AI sử dụng khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên để duy trì ngữ cảnh của cuộc hội thoại.
Các hệ thống này không ép buộc người dùng đi theo một cây quyết định cứng nhắc. Thay vào đó, chúng có thể xử lý các truy vấn phức tạp, nhiều phần như: ‘Tôi cần nâng cấp kế hoạch của mình, nhưng chỉ khi kế hoạch đó bao gồm các gói dành cho nhóm mà tôi đã thảo luận với bộ phận bán hàng tuần trước.’
Quyền truy cập vào hồ sơ khách hàng thống nhất giúp các hệ thống này cung cấp các trải nghiệm này. Nó cũng cho phép chúng hoạt động mà không cần sự can thiệp của nhân viên con người.
Dưới đây là một ví dụ về trợ lý được hỗ trợ bởi AI từ ClickUp:
Klarna là một ví dụ điển hình về việc áp dụng công nghệ này trên quy mô lớn. Trợ lý AI của Klarna xử lý hai phần ba số cuộc trò chuyện dịch vụ khách hàng, tương đương với công việc của 700 nhân viên toàn thời gian. Nó không chỉ sao chép các bài viết hỗ trợ; nó tận dụng dữ liệu khách hàng theo thời gian thực để giải quyết các truy vấn tài chính cụ thể, như quản lý hoàn tiền hoặc tranh chấp, trong hơn 35 ngôn ngữ. Nó đã giảm thời gian giải quyết trung bình từ 11 phút xuống dưới 2 phút.
Nội dung và thông điệp động
Các trang web chung chung cố gắng nói chuyện với tất cả mọi người cùng một lúc, điều này thường có nghĩa là họ cuối cùng không nói chuyện với ai cả.
Nội dung và thông điệp động cho phép trang web điều chỉnh dựa trên người xem. Thay vì một bố cục chung có kích thước giống nhau cho tất cả, công cụ tùy chỉnh khách hàng thay thế các yếu tố theo thời gian thực dựa trên ngành nghề của người truy cập.
Ví dụ, một người truy cập từ bài viết về mở rộng nhóm sẽ thấy một bài viết về số lượng nhân viên và sự phát triển. Hoặc, khi ai đó tìm kiếm về theo dõi khối lượng công việc, họ sẽ thấy chế độ xem của bảng điều khiển. Điều này đảm bảo rằng điều đầu tiên khách hàng của bạn đọc là câu trả lời cụ thể cho vấn đề của họ.
Amazon sử dụng công nghệ này để đảm bảo rằng không hai người mua sắm nào nhìn thấy trang chủ giống nhau. Hệ thống của họ phân tích các giao dịch mua hàng trước đây và hành vi duyệt web hiện tại của bạn để tạo ra một giao diện cửa hàng được tùy chỉnh theo sở thích cụ thể của bạn. Nếu bạn là người đam mê chăm sóc da, bạn có thể thấy các sản phẩm mới ra mắt và kem chống nắng theo mùa; nếu bạn là quản lý văn phòng, bạn sẽ thấy các mặt hàng mua sỉ. Nói một cách đơn giản, nó đảm bảo rằng điều đầu tiên bạn thấy là giải pháp cụ thể đã đưa bạn đến đó.
Cá nhân hóa dự đoán và mục tiêu
Hỗ trợ tốt nhất là loại hỗ trợ xảy ra trước khi bạn nhận ra mình đang gặp khó khăn.
Thông thường, chúng ta chỉ chờ đến khi người dùng hủy đăng ký hoặc ngừng phản hồi mới cố gắng lấy lại họ. Đến lúc đó, mối quan hệ thường đã kết thúc.
Cá nhân hóa dự đoán phát hiện những dấu hiệu nhỏ cho thấy bạn đang mất hứng thú. Nếu một công cụ AI cá nhân hóa dự đoán nhận thấy bạn đăng nhập ít thường xuyên hơn, nó có thể kích hoạt một thông báo nhắc nhở để vượt qua rào cản.
Starbucks sử dụng công nghệ này để đảm bảo khách hàng của họ không gặp bất kỳ trở ngại nào trong thói quen buổi sáng của mình. Hệ thống cá nhân hóa dựa trên học máy của họ sử dụng công nghệ thị giác máy tính và trí tuệ không gian 3D để đang theo dõi hàng tồn kho theo thời gian thực. Hệ thống này xác định các mục có lượng tồn kho thấp trước khi chúng hết hàng, cho phép thời gian để bổ sung hàng. Đây là một phương pháp chủ động giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng trước khi chúng trở thành lý do khiến khách hàng rời đi không hài lòng.
Các thách thức phổ biến trong cá nhân hóa AI
Mặc dù lợi ích là rõ ràng, việc xây dựng một hệ thống mang lại cảm giác hữu ích thay vì xâm phạm lại đặt ra những thách thức riêng. Dưới đây là những sai lầm phổ biến mà bạn cần lưu ý.
Quan ngại về bảo mật dữ liệu và niềm tin của khách hàng
Càng hiểu rõ về bạn, hệ thống càng hoạt động hiệu quả hơn, nhưng điều đó tạo ra một mâu thuẫn tự nhiên về bảo mật. Đối với nhóm của bạn, rào cản lớn nhất có thể là việc AI truy cập vào các cuộc trò chuyện nhạy cảm hoặc dữ liệu nội bộ.
Xây dựng niềm tin đòi hỏi phải chuyển từ việc thu thập dữ liệu một cách mờ ám sang mô hình minh bạch.
Bạn cần đảm bảo rằng hệ thống của mình tuân thủ các quy trình xác thực danh tính nghiêm ngặt và chính sách quản trị dữ liệu. Hệ thống sẽ hạn chế truy cập vào thông tin mà nó không có quyền truy cập rõ ràng. Nếu thiếu các rào cản này, những nỗ lực tốt đẹp của bạn có thể nhanh chóng trở nên quá đà.
Chi phí triển khai và yêu cầu về tài nguyên
Chuyển đổi từ phần mềm tiêu chuẩn sang công cụ được điều khiển bởi AI đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu đáng kể về thời gian và tài nguyên kỹ thuật. Nó cũng yêu cầu bạn phải làm sạch dữ liệu và đảm bảo các công cụ của bạn có thể giao tiếp với nhau. Nếu dữ liệu phân mảnh của tổ chức bạn không thể được phân tích hiệu quả bởi AI, điều này có thể dẫn đến một kỳ dài để dọn dẹp nợ dữ liệu.
Bạn cần tính toán thời gian mà nhóm của bạn sẽ dành để đào tạo các mô hình. Đồng thời, cần có nguồn lực để tinh chỉnh kết quả trước khi hệ thống bắt đầu mang lại lợi nhuận đầu tư (ROI) như cam kết.
🧠 Bạn có biết: Nhân viên dành 21% thời gian làm việc của họ cho các công việc trùng lặp và tái tạo thông tin.
Quá trình cá nhân hóa quá mức và mệt mỏi với thông điệp
Có một ranh giới mong manh giữa việc chủ động và gây phiền toái.
Quá trình cá nhân hóa quá mức xảy ra khi hệ thống kích hoạt quá nhiều thông báo tự động hóa một cách gượng ép. Nếu mọi thay đổi nhỏ trong hành vi của bạn đều kích hoạt một thông báo mới, hệ thống sẽ trở thành một nguồn gây phiền nhiễu khác.
Tránh tình trạng mệt mỏi với thông điệp có nghĩa là tinh chỉnh khả năng nhận thức môi trường của công cụ để nó chỉ can thiệp khi có thể cung cấp bối cảnh có giá trị cao. Đây là sự khác biệt giữa hai phương pháp:
| Tần suất | Chỉ can thiệp khi phát hiện một cột mốc quan trọng hoặc rào cản có giá trị cao cụ thể. | Gửi thông báo cho mỗi lần chỉnh sửa nhỏ hoặc mở tệp. |
| Bối cảnh | Hiển thị thông tin liên quan đến công việc đang thực hiện và hạn chót ngay lập tức của bạn. | Đề xuất các mục dựa trên thói quen cũ không còn phù hợp với dự án hiện tại của bạn. |
| Phân phối | Hoạt động im lặng ở chế độ nền cho đến khi cần có câu trả lời. | Sử dụng các cửa sổ pop-up gây phiền nhiễu hoặc đề cập đến các cập nhật có mức độ ưu tiên thấp. |
| Kiểm soát của người dùng | Cho phép bạn dễ dàng điều chỉnh hoặc tắt các tác nhân kích hoạt và đề xuất cụ thể. | Hoạt động như một "hộp đen" mà không có cách nào để giảm bớt tiếng ồn tự động hóa. |
Mục tiêu là duy trì sự hỗ trợ một cách tinh tế ở hậu trường mà không liên tục yêu cầu sự chú ý của bạn cho mỗi cập nhật nhỏ. Cài đặt chính xác giúp công cụ cảm giác như một phần mở rộng của quy trình làm việc của bạn, chỉ can thiệp để hiển thị tài nguyên khi cần thiết.
Lợi thế của ClickUp: ClickUp Brain MAX định nghĩa lại khái niệm cá nhân hóa. Đây là một không gian làm việc AI độc lập, hoạt động trên cả máy tính để bàn và trình duyệt, được thiết kế để đồng hành cùng bạn trong mọi công việc.
Với Talk to Text , bạn có thể nói một cách tự nhiên và xem Brain Max chuyển đổi suy nghĩ thô thành các công việc có cấu trúc, tóm tắt sạch sẽ, bản nháp hoặc kế hoạch hành động chỉ trong vài giây. Chỉ cần ghi lại → làm rõ → thực hiện.
Nó lấy dữ liệu từ bối cảnh thực tế của ClickUp, kết nối với nhiều mô hình AI và có thể tìm kiếm trên web khi cần thiết, giúp bạn không phải chuyển đổi giữa ChatGPT, trình quản lý công việc và mười lăm tab mở. Với tư cách là phần mở rộng Chrome và ứng dụng đồng hành trên desktop, nó hoạt động trên quy trình công việc của bạn, không nằm ngoài quy trình đó.
Kết quả mang lại sự khác biệt: thay vì phải sử dụng nhiều công cụ khác nhau, bạn sẽ làm việc từ một trung tâm điều khiển AI duy nhất, nơi ghi nhớ công việc của bạn, tuân thủ quyền truy cập và biến ý tưởng thành hành động ngay lập tức.
Các thực hành tốt nhất cho cá nhân hóa AI
Để vượt qua mức độ tự động hóa cơ bản và xây dựng một hệ thống trực quan, hãy ưu tiên chất lượng dữ liệu hơn số lượng. Đặt các rào cản phù hợp ngay từ ngày đầu tiên:
- Xây dựng nền tảng dữ liệu đầu tiên mạnh mẽ: Làm sạch dữ liệu nội bộ của bạn trước khi sử dụng AI.
- Chọn bộ công cụ tương thích: Tích hợp với không gian làm việc AI tích hợp để làm việc với các tương tác khách hàng chính xác và thời gian thực.
- Đặt mục tiêu hướng đến kết quả trước khi triển khai: Xác định chính xác những gì bạn muốn AI giải quyết.
- Thử nghiệm sớm và điều chỉnh dựa trên kết quả: Bắt đầu với một dự án thử nghiệm nhỏ để phát hiện các đề xuất không phù hợp trước khi tiến hành cải tổ toàn bộ hệ thống.
- Giữ tính minh bạch với khách hàng: Giải thích rõ ràng cách thức và lý do bạn sử dụng dữ liệu cá nhân để khách hàng có thể tin tưởng vào hệ thống.
Cách ClickUp Brain cung cấp khả năng cá nhân hóa dựa trên AI
Sự khác biệt giữa việc bạn quản lý phần mềm và phần mềm cuối cùng quản lý công việc cho bạn là gì? Sở hữu một không gian làm việc AI tích hợp, giống như ClickUp!
Trong ClickUp, AI không được tích hợp riêng biệt. Nó được tích hợp xuyên suốt các công việc, tài liệu, trò chuyện, bảng điều khiển và tìm kiếm.
Điều đó có nghĩa là cá nhân hóa không diễn ra ở một nơi duy nhất. Nó là luồng tích hợp xuyên suốt toàn bộ hệ thống.
Trí tuệ nhận thức bối cảnh hiểu rõ công việc thực tế của bạn.
Hầu hết các công cụ AI cá nhân hóa dựa trên các lệnh. ClickUp Brain cá nhân hóa dựa trên ngữ cảnh.
Vì các công việc, tài liệu, bình luận, dòng thời gian và bảng điều khiển đã được kết nối, Brain hiểu được mối quan hệ giữa các dự án, chủ sở hữu, hạn chót và các quyết định trước đây. Khi bạn đặt câu hỏi như:
- “Điều gì đang cản trở việc ra mắt này?”
- “Những tài khoản nào đang gặp rủi ro?”
- “Điều gì đã thay đổi trong tuần này?”
Nó lấy dữ liệu từ không gian làm việc trực tiếp, không phải từ bản tóm tắt tĩnh. Đó chính là nơi cá nhân hóa bắt đầu. Không phải với các phản hồi chung chung, mà là với các câu trả lời được hình thành dựa trên ưu tiên thực tế, ngôn ngữ và lịch sử quy trình làm việc của nhóm của bạn.
Các Super Agents có khả năng ghi nhớ, thích ứng và thúc đẩy công việc tiến triển.
Không gian Làm việc ClickUp tích hợp cũng bao gồm các Super Agents hoạt động trong không gian làm việc của bạn với đầy đủ ngữ cảnh và quyền truy cập được quản lý. Đây không phải là các bot chỉ thực hiện theo lệnh và quên đi. Chúng kế thừa:
- Bộ nhớ không gian làm việc
- Kiểm soát truy cập
- Quyết định lịch sử
- Ngôn ngữ và mẫu riêng cho từng nhóm
Bạn có thể @đề cập đến một trợ lý để tạo ra một bản tóm tắt tính năng có cấu trúc từ một ý tưởng lộn xộn. Hoặc yêu cầu nó tóm tắt các rủi ro trong sprint dựa trên sự di chuyển của backlog. Hoặc nhờ nó soạn thảo ghi chú phát hành từ các công việc đã hoàn thành. Vì trợ lý hoạt động bên trong hệ thống ghi chép thực tế của bạn, nó nhớ các chủ đề trước đó, các quyết định trước đây và cách nhóm của bạn thường tổ chức công việc.
Sự liên tục đó chính là yếu tố làm cho cá nhân hóa trở nên bền vững, không phải là thứ có thể vứt bỏ.
Từ các bảng điều khiển tĩnh đến một hệ thống có khả năng suy luận cùng bạn.
Trong ClickUp, nếu một cột mốc bị trễ, bạn không cần phải xem qua năm báo cáo để hiểu lý do. Bạn chỉ cần hỏi AI.
Brain phân tích các yếu tố như phụ thuộc, phân phối khối lượng công việc, công việc quá hạn, ưu tiên thay đổi và hoạt động gần đây để giải thích những gì đang xảy ra và nơi áp lực đang gia tăng. Bảng điều khiển không còn là một bản chụp nhanh mà bắt đầu trở thành một lớp quyết định.
Đó là sự thay đổi. Báo cáo của bạn không tách biệt với việc thực thi.
Hệ thống này được vận hành bởi cùng một nền tảng xử lý công việc. Thông tin được truyền tải liền mạch từ công việc đến tài liệu và bảng điều khiển mà không bị gián đoạn, và cá nhân hóa không phải là thứ bạn cài đặt một lần rồi quên đi. Nó xuất hiện một cách tự nhiên vì hệ thống hiểu cách nhóm của bạn thực sự hoạt động.
Xem quy trình làm việc hoạt động tại đây:
Các xu hướng cá nhân hóa AI đáng chú ý
Các xu hướng gần đây đang định hình tương lai của cá nhân hóa bao gồm:
- Trí tuệ nhân tạo cá nhân hóa cao cấp: Vượt qua các mẫu chung chung để chuyển sang các công cụ cá nhân hóa tạo ra nội dung và trải nghiệm độc đáo theo thời gian thực.
- Tùy chỉnh ưu tiên bảo mật: Sử dụng thông tin cụ thể mà khách hàng của bạn đã chủ động chia sẻ trong không gian làm việc của bạn để cung cấp các phím tắt có giá trị cao.
- Trí tuệ nhân tạo tự chủ (Agentic AI): Chuyển sang các "siêu đại lý" có khả năng tự động phân công lại công việc, cập nhật lịch trình và thông báo cho các bên liên quan để duy trì đà phát triển.
- Không gian làm việc tích hợp: Lựa chọn một nền tảng thống nhất nơi AI có khả năng hiển thị đa chức năng, loại bỏ nhu cầu sao chép và dán dữ liệu giữa các công cụ.
🔎 Bạn có biết: 47% nhân viên làm việc trực tuyến gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin cần thiết để thực hiện công việc một cách hiệu quả. Do đó, việc tập trung kiến thức trong một không gian làm việc được hỗ trợ bởi AI đang trở thành một yêu cầu thiết yếu để đáp ứng các mốc thời gian.
Triển khai cá nhân hóa dựa trên AI trong Không gian Làm việc của bạn
Sự khác biệt giữa việc giảm chi phí và một lần triển khai phần mềm thất bại khác chính là bối cảnh.
AI chỉ có thể cá nhân hóa trải nghiệm của bạn nếu nó có chế độ xem toàn diện về dữ liệu của bạn, bao gồm giọng điệu thương hiệu cụ thể của nhóm bạn và logic dự án lịch sử.
Bằng cách chuyển công việc của bạn sang môi trường tích hợp, bạn sẽ thay thế việc đồng bộ hóa thủ công bằng ClickUp Brain. Nó đảm bảo rằng mọi công việc bạn giao và mọi tài liệu bạn tạo đều được tự động tích hợp vào trí tuệ tập thể của không gian làm việc của bạn.
Bắt đầu sử dụng ClickUp miễn phí và đừng để các công cụ rời rạc giới hạn sức chứa của nhóm bạn.
Câu hỏi thường gặp
Tự động hóa cơ bản tuân theo các quy tắc cố định và kích hoạt cùng một hành động mỗi khi điều kiện được đáp ứng. Tùy chỉnh AI điều chỉnh các hành động đó dựa trên ngữ cảnh, thời gian và hành vi trong quá khứ. Thay vì yêu cầu bạn định nghĩa mọi trường hợp đặc biệt, nó tự điều chỉnh khi công việc phát triển.
Các nền tảng hiện đại như ClickUp tích hợp AI một cách bản địa vào quy trình làm việc, giúp bạn tận hưởng lợi ích của cá nhân hóa mà không cần xây dựng hoặc duy trì các mô hình tùy chỉnh.
Các công cụ đề xuất nội dung dựa trên các lần nhấp chuột trước đó hoặc sự tương đồng. Tính năng cá nhân hóa AI hoạt động trong quy trình làm việc của bạn và phản hồi dựa trên ý định, mức độ cấp bách và trạng thái công việc của bạn. Nó cũng giúp định hình những gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Đúng vậy, bởi vì khi ít người phải xử lý nhiều trách nhiệm hơn, việc giải thích lặp đi lặp lại và phối hợp thủ công sẽ nhanh chóng tích tụ. Cá nhân hóa giúp tích hợp phán đoán vào hệ thống từ sớm, trước khi quy mô khiến những khoảng trống đó trở thành điểm nghẽn.