Hầu hết mọi người đều cho rằng họ phải lựa chọn giữa việc sử dụng các công cụ AI mạnh mẽ hoặc giữ dữ liệu của mình riêng tư. Nhưng thực tế, bạn hoàn toàn có thể có cả hai. Chạy AI tại chỗ có nghĩa là dữ liệu sẽ không bao giờ rời khỏi thiết bị của bạn. Bạn vẫn duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với thông tin của mình đồng thời vẫn có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại nhất.
Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng AI cục bộ để đảm bảo quy trình làm việc bảo mật thông qua các công cụ như Ollama. Bạn sẽ học cách lựa chọn các mô hình mã nguồn mở phù hợp với thông số kỹ thuật phần cứng cụ thể của mình. Đồng thời, bạn cũng sẽ xây dựng các quy trình tự động hóa để xử lý tài liệu riêng tư ngay tại địa phương.
Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu về việc tập trung các quy trình làm việc trong một không gian thống nhất như ClickUp. 😎
AI cục bộ là gì?
AI cục bộ có nghĩa là bạn chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hoàn toàn trên phần cứng của riêng mình — như máy tính xách tay hoặc máy chủ tại chỗ — thay vì gửi dữ liệu đến các dịch vụ đám mây bên ngoài. Điều này phù hợp với bất kỳ nhóm nào xử lý thông tin nhạy cảm, từ các bộ phận kỹ thuật và thiết kế sản phẩm đến các bộ phận pháp lý và tài chính.
Với hầu hết các công cụ AI dựa trên đám mây, các lệnh, tài liệu và dữ liệu của bạn sẽ được truyền đến các máy chủ của bên thứ ba. Bạn sẽ mất quyền kiểm soát cách thông tin đó được xử lý, lưu trữ hoặc sử dụng.
Ngược lại, AI cục bộ giúp dữ liệu của bạn luôn nằm trong môi trường của chính bạn. Bạn vẫn hoàn toàn kiểm soát được vấn đề bảo mật và bảo vệ dữ liệu cho các quy trình làm việc của mình.
Tất nhiên, điều này cũng có mặt trái. Việc cài đặt AI cục bộ đòi hỏi nhiều nỗ lực kỹ thuật hơn và khoản đầu tư ban đầu vào phần cứng. Tuy nhiên, nó giúp loại bỏ hoàn toàn sự phụ thuộc của bạn vào các nhà cung cấp bên ngoài. Với tính năng suy luận trên thiết bị, thông tin của bạn sẽ được lưu trữ chính xác tại nơi bạn mong muốn.
Tại sao AI cục bộ lại quan trọng đối với các quy trình làm việc bảo mật của nhóm
🔎 Bạn có biết? Chỉ 1 trong 10 người tiêu dùng sẵn sàng chia sẻ thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như dữ liệu tài chính, thông tin liên lạc hoặc dữ liệu sinh trắc học, với các hệ thống được điều khiển bởi AI.
Sự do dự này phản ánh một thực tế ngày càng rõ rệt đối với các nhóm B2B. Với AI dựa trên đám mây, về cơ bản, bạn đang giao tài sản trí tuệ của công ty mình cho một bên thứ ba. Đối với các nhóm pháp lý, tài chính hoặc nhân sự, điều này tạo ra một rủi ro pháp lý rất lớn.
AI cục bộ thay đổi tình hình này bằng cách chuyển AI sang phần cứng của chính bạn. Dưới đây là lý do tại sao điều này lại quan trọng đối với các hoạt động hàng ngày của bạn:
- Loại bỏ rò rỉ dữ liệu: Ngăn chặn việc mã nguồn độc quyền hoặc các hợp đồng khách hàng riêng tư bị sử dụng để huấn luyện một mô hình công khai mà đối thủ cạnh tranh của bạn có thể tận dụng
- Tuân thủ các quy định pháp lý: Luôn tuân thủ các quy định của GDPR hoặc HIPAA vì dữ liệu nhạy cảm sẽ không bao giờ vượt qua biên giới quốc tế hay được lưu trữ trên máy chủ của bên thứ ba
- Loại bỏ sự phụ thuộc vào internet: Thực hiện các công việc phân tích dữ liệu phức tạp hoặc soạn thảo tài liệu trong trường hợp mất kết nối hoặc trong các môi trường bảo mật cao nơi việc truy cập đám mây bị hạn chế
- Quản lý chi phí một cách dự đoán được: Tránh các khoản phí API ngày càng tăng khi nhóm của bạn mở rộng quy mô, vì chi phí duy nhất của bạn chính là phần cứng mà bạn đã sở hữu
Bằng cách tích hợp AI cục bộ với các công cụ hiện có của bạn, bạn có thể tự động hóa công việc mà không làm ảnh hưởng đến bảo mật.
⚠️ Tuy nhiên, cần lưu ý rằng vấn đề này có thể trở nên nghiêm trọng hơn. Nhóm của bạn có thể muốn áp dụng nhiều công cụ AI, dẫn đến tình trạng “AI sprawl” — sự gia tăng tràn lan của các công cụ AI mà không có sự giám sát hoặc chiến lược cụ thể. Điều này có thể dẫn đến lãng phí tài chính, trùng lặp nỗ lực và các rủi ro bảo mật.
Cuối cùng, điều này sẽ mở rộng mô hình mối đe dọa bảo mật của bạn và khiến việc theo dõi công việc trở nên khó khăn hơn.
📮ClickUp Insight: Các nhóm có hiệu suất thấp có khả năng phải sử dụng hơn 15 công cụ cùng lúc cao gấp 4 lần, trong khi các nhóm có hiệu suất cao duy trì hiệu quả bằng cách giới hạn bộ công cụ của họ ở mức 9 nền tảng trở xuống. Nhưng sao không thử sử dụng chỉ một nền tảng duy nhất? Với tư cách là ứng dụng "tất cả trong một" cho công việc, ClickUp tập hợp các công việc, dự án, tài liệu, wiki, trò chuyện và cuộc gọi của bạn trên một nền tảng duy nhất, kèm theo các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI. Sẵn sàng làm việc thông minh hơn chưa? ClickUp phù hợp với mọi nhóm, giúp công việc được hiển thị và cho phép bạn tập trung vào những điều quan trọng trong khi AI lo phần còn lại.
Việc cần làm để chạy AI cục bộ là gì?
Bạn không cần một siêu máy tính chuyên dụng để chạy AI tại chỗ. Những thay đổi gần đây trong cách xây dựng mô hình cho phép bạn bắt đầu với phần cứng mà bạn đã có. Việc cần làm là phần cứng đó phải đáp ứng một số tiêu chí cụ thể.
Yêu cầu về phần cứng
Phần cứng của bạn quyết định kích thước và tốc độ của các mô hình AI mà bạn có thể sử dụng. Trong khi một máy tính mạnh mẽ cho phép bạn chạy các mô hình suy luận phức tạp hơn, thì các mô hình nhỏ hơn cũng đã trở nên đáng ngạc nhiên về khả năng xử lý.
- GPU có VRAM: Một thẻ NVIDIA chuyên dụng có ít nhất 12GB VRAM hiện là lựa chọn tối ưu cho hầu hết các nhóm. Nó cho phép bạn chạy các mô hình có kích thước trung bình như Llama 3.3 (8B) hoặc Mistral Small với tốc độ cao
- Bộ nhớ RAM hệ thống: Nếu bạn không có GPU cao cấp, bộ nhớ RAM của máy tính sẽ đảm nhận công việc này. 32GB sẽ cung cấp cho bạn đủ dung lượng để chạy mô hình trong khi vẫn giữ trình duyệt và các công cụ quản lý dự án mở
- Bộ nhớ thống nhất (dành cho người dùng Mac): Nếu bạn đang sử dụng máy Mac có chip dòng M (M2, M3 hoặc M4), bộ nhớ RAM và bộ nhớ GPU của bạn được chia sẻ chung. Điều này giúp máy Mac đặc biệt hiệu quả khi chạy AI cục bộ vì mô hình có thể truy cập toàn bộ dung lượng bộ nhớ
- Lưu trữ tốc độ cao: Các mô hình là các tệp có dung lượng lớn, thường có phạm vi từ 5GB đến 50GB. Việc sử dụng ổ SSD NVMe là điều cần thiết để tránh thời gian chờ lâu khi tải mô hình mới
🔎 Bạn có biết không? Chi phí lắp ráp một chiếc PC hiện nay đắt hơn đáng kể so với chỉ vài tháng trước. Trước đây, một bộ bộ nhớ DDR5 32GB có giá dưới 130 USD, nhưng hiện nay, những bộ bộ nhớ tương tự đã tăng vọt lên hơn 400 USD. Sự thay đổi này đã khiến 32GB trở thành mức tối thiểu mới cho bất kỳ công việc AI cục bộ nghiêm túc nào, vì bạn cần đủ dung lượng để chạy các mô hình mà không làm giảm hiệu suất hệ thống.
Yêu cầu phần mềm
Phần mềm đóng vai trò là cầu nối giữa phần cứng của bạn và AI. Bạn không còn cần phải là nhà phát triển để triển khai điều này.
- Hệ điều hành: Mặc dù Linux là môi trường gốc dành cho AI, nhưng Windows và macOS hiện nay cũng có khả năng tương đương. Người dùng Windows có thể sử dụng WSL2 để tạo môi trường tương tự Linux, dù hiện nay nhiều công cụ đã có thể chạy trực tiếp trên Windows
- Quản trị viên mô hình: Các công cụ như Ollama hoặc LM Studio là điểm khởi đầu đơn giản nhất. Chúng tự động xử lý quá trình lượng tử hóa — nén mô hình để nó vừa với phần cứng của bạn
- Trình điều khiển: Bạn sẽ cần các trình điều khiển mới nhất cho phần cứng của mình, chẳng hạn như trình điều khiển CUDA mới nhất dành cho thẻ NVIDIA. Hầu hết các trình thiết lập hiện đại sẽ tự động kiểm tra điều này cho bạn trong quá trình thiết lập
Các tùy chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở
Chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ của các mô hình có trọng số mở mà bạn có thể tải xuống miễn phí. Những mô hình này được phát triển bởi các công ty như Meta (Llama), Mistral và Alibaba (Qwen). Khác với các hệ thống đã đóng, các mô hình này cho phép bạn thấy chính xác cách chúng hoạt động và dữ liệu của bạn được xử lý ở đâu.
Khi lựa chọn một mô hình ngôn ngữ lớn, hãy xem xét giấy phép phần mềm. Hầu hết các mô hình này sử dụng giấy phép Apache 2.0 hoặc MIT, cho phép bạn sử dụng chúng cho các hoạt động kinh doanh mà không cần trả phí đăng ký hàng tháng. Vì các mô hình này được triển khai trên phần cứng của bạn, chúng tích hợp trực tiếp vào các quy trình làm việc riêng tư của bạn.
Ví dụ, bạn có thể sử dụng mô hình cục bộ để soạn thảo email nội bộ, tóm tắt biên bản cuộc họp hoặc phân tích các bộ dữ liệu độc quyền. Điều này giúp giữ các chi tiết dự án nhạy cảm nhất và các ghi chú chiến lược của bạn trên máy tính của bạn.
🧠 Thông tin thú vị: Các chip dòng M của Apple mang lại lợi thế kiến trúc độc đáo cho các nhóm làm việc chú trọng đến bảo mật. Bộ nhớ thống nhất (Unified Memory) trên Mac cho phép AI sử dụng toàn bộ dung lượng RAM hệ thống như thể đó là bộ nhớ đồ họa chuyên dụng.
Điều này có nghĩa là một chiếc MacBook được trang bị 128GB RAM có thể chạy các mô hình khổng lồ và cực kỳ phức tạp, vốn thường đòi hỏi phần cứng chuyên dụng dành cho Enterprise với chi phí lên tới hơn 10.000 USD.
Các mô hình AI cục bộ tốt nhất cho quy trình làm việc nhóm
Để tìm được mô hình phù hợp, hãy so sánh các điểm mạnh của mô hình với các công việc của nhóm và khả năng phần cứng của bạn.
Các mô hình đa năng
Đây chính là những công cụ chủ chốt trong thiết lập cục bộ của bạn. Hãy sử dụng chúng để soạn thảo email, tóm tắt các cập nhật dự án hoặc đưa ra những ý tưởng sáng tạo.
- Llama 4 Scout (17B): Có tính năng cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token, cho phép bạn xử lý hàng nghìn trang văn bản cùng một lúc
- Mistral Small 4: Sử dụng kiến trúc "hỗn hợp chuyên gia", có nghĩa là mô hình này chỉ kích hoạt một phần nhỏ các tham số của mình cho mỗi công việc
- Qwen 3.5 (7B): Luôn mang lại hiệu suất vượt trội nếu nhóm của bạn xử lý tài liệu kỹ thuật bằng nhiều ngôn ngữ
Các mô hình dành cho suy luận và sử dụng công cụ
Hãy sử dụng các tính năng này khi bạn cần các tác nhân LLM giải quyết các vấn đề nhiều bước, tuân theo logic phức tạp hoặc hoạt động như một tác nhân tự chủ trong các quy trình làm việc của bạn.
- Llama 4 Maverick: Đây là mô hình đa phương thức ngay từ đầu. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các nhóm cần phân tích các biểu đồ phức tạp hoặc bảng tính tài chính, nơi bối cảnh hình ảnh quan trọng không kém gì văn bản
- Phi-4 (14B): Được tối ưu hóa cho các lĩnh vực STEM và suy luận logic. Sử dụng mô hình này cho việc xác thực dữ liệu hoặc các công việc toán học phức tạp thường đòi hỏi các mô hình lớn hơn và đắt đỏ hơn.
- DeepSeek-R1: Hiển thị chuỗi suy luận nội bộ, giúp bạn xác minh logic của hệ thống trong các phân tích có tính chất quan trọng. Lý tưởng cho nghiên cứu chuyên sâu và lập kế hoạch chiến lược
Các mô hình dành riêng cho từng công việc
Đôi khi, một công cụ chuyên dụng sẽ hiệu quả hơn một trợ lý đa năng. Các mô hình này được tối ưu hóa cho một phần cụ thể trong quy trình làm việc của bạn.
- Qwen 3-Coder-Next: Hiểu được logic ở quy mô kho lưu trữ, cho phép nó đề xuất các bản sửa lỗi hoặc tái cấu trúc mã trên nhiều tệp. Tất cả đều tuân thủ các hướng dẫn phong cách cụ thể của nhóm bạn
- Voxtral Mini: Nhận diện các giọng nói khác nhau trong bản ghi âm và chuyển đổi bản ghi âm cuộc họp riêng tư thành văn bản có thể tìm kiếm. Hoạt động hoàn toàn ngoại tuyến, rất hữu ích để tránh rò rỉ dữ liệu
- Nomic Embed v1.5: Chuyển đổi các tài liệu riêng tư của bạn thành dữ liệu toán học để thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa. Điều này cho phép bạn tìm kiếm trong cơ sở kiến thức nội bộ của nhóm dựa trên ý nghĩa thay vì chỉ dựa vào từ khóa.
Các công cụ phổ biến để chạy AI cục bộ
Bạn không còn cần phải là kỹ sư phần mềm để chạy các mô hình trên máy tính của mình. Hiện nay, có nhiều ứng dụng thân thiện với người dùng có thể tự động xử lý các thiết lập kỹ thuật cho bạn chỉ trong vài phút.
Ollama và OpenWebUI
Ollama là lựa chọn phù hợp nếu bạn cần tốc độ và tính linh hoạt. Ứng dụng này chạy ngầm và quản lý thư viện mô hình của bạn thông qua một giao diện đơn giản.
Mặc dù ban đầu đây chỉ là một công cụ cơ bản, nhưng hầu hết mọi người đều kết hợp nó với OpenWebUI. Điều này mang lại trải nghiệm trò chuyện chuyên nghiệp ngay trong trình duyệt của bạn, với giao diện và cảm giác tương tự như các công cụ dựa trên đám mây mà bạn đã quen thuộc. Nó cũng tạo ra một cầu nối cục bộ để các ứng dụng khác trên máy tính của bạn có thể giao tiếp bảo mật với các mô hình AI của bạn.
LM Studio
Nếu bạn ưa chuộng ứng dụng máy tính để bàn truyền thống, LM Studio là một lựa chọn tuyệt vời. Ứng dụng này hoạt động như một cửa hàng ứng dụng dành cho AI. Bạn có thể sử dụng nó để tìm kiếm, tải xuống và trò chuyện với một mô hình mới chỉ với vài cú nhấp chuột.
Ứng dụng này tích hợp tính năng phát hiện phần cứng, do đó nó sẽ tự động cấu hình các cài đặt phù hợp với GPU hoặc RAM cụ thể của bạn. Điều này khiến ứng dụng trở thành điểm khởi đầu lý tưởng nếu bạn muốn thử nghiệm các mô hình khác nhau mà không cần phải viết một dòng mã nào.
GPT4All
Đối với các nhóm chỉ tập trung vào bảo mật và phân tích tài liệu, GPT4All là một giải pháp đáng tin cậy và đơn giản. Giải pháp này hoạt động trên hầu hết mọi máy tính, kể cả những máy tính xách tay cũ có thể không có card đồ họa chuyên dụng.
Tính năng hữu ích nhất của ứng dụng này là khả năng trò chuyện trực tiếp với các tệp tin cục bộ của bạn. Bạn có thể chỉ định cho ứng dụng một thư mục trên ổ cứng, và AI sẽ trả lời các câu hỏi liên quan đến những tài liệu cụ thể đó. Tất cả đều được thực hiện mà không cần tải chúng lên máy chủ của bên thứ ba.
Cách cài đặt AI cục bộ để đảm bảo quy trình làm việc bảo mật
Hướng dẫn này sử dụng Ollama vì đây là công cụ được hỗ trợ rộng rãi để xây dựng các quy trình làm việc AI cục bộ bảo mật.
Bước 1: Cài đặt Ollama
Tải xuống trình cài đặt từ trang web chính thức dành cho hệ điều hành cụ thể của bạn. Trong khi các phiên bản Windows trước đây yêu cầu thiết lập thủ công hệ thống con Linux, phiên bản hiện tại được cài đặt như một ứng dụng gốc.
Quá trình cài đặt chỉ mất vài phút. Sau khi cài đặt hoàn tất, hãy mở terminal hoặc lệnh prompt và nhập ollama --version để xác nhận rằng nó đã sẵn sàng hoạt động.
Bước 2: Tải xuống và chạy mô hình
Để bắt đầu sử dụng một mô hình AI, bạn cần tải các tham số (weights) của mô hình đó về máy của mình. Đối với lần thử nghiệm đầu tiên, hãy thử một mô hình nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ như Llama 3.2 (3B) hoặc phiên bản mới nhất của Mistral.
Sử dụng lệnh ollama run llama3.2 để bắt đầu tải xuống.
Phụ thuộc vào tốc độ internet của bạn, quá trình này thường mất vài phút. Sau khi tải xuống hoàn tất, bạn có thể nhập lệnh trực tiếp vào terminal để nhận phản hồi ngay lập tức từ mô hình trên ổ cứng của bạn.
Bước 3: Kết nối với công cụ quy trình làm việc của bạn
Giá trị thực sự của AI cục bộ nằm ở việc tích hợp nó vào các công việc hàng ngày của bạn. Khi Ollama đang chạy, nó sẽ tự động khởi động một máy chủ cục bộ tại http://localhost:11434. Điều này tạo ra một cầu nối bảo mật để các ứng dụng khác có thể tương tác với mô hình của bạn.
Vì máy chủ này tương thích với các giao thức tiêu chuẩn của OpenAI, bạn có thể kết nối nó với các nền tảng tự động hóa hoặc các skript nội bộ chỉ bằng cách thay đổi địa chỉ API. Ví dụ, bạn có thể chỉ định địa chỉ này cho một công cụ tìm kiếm tài liệu cục bộ. Điều này cho phép công cụ đó tóm tắt các tệp riêng tư mà không bao giờ gửi văn bản đó lên đám mây.
Các thực hành tốt nhất về bảo mật cho quy trình làm việc AI cục bộ
Việc chạy AI tại chỗ là một bước tiến quan trọng đối với bảo mật. Tuy nhiên, việc lưu trữ dữ liệu tại chỗ đồng nghĩa với việc bạn phải chịu trách nhiệm bảo vệ dữ liệu đó. Mặc dù bạn đã loại bỏ rủi ro vi phạm bảo mật từ bên thứ ba trên đám mây, bạn vẫn cần đảm bảo an toàn cho phần cứng của mình cũng như cách thức nhóm của bạn tương tác với các mô hình.
Hãy tuân thủ các nguyên tắc tốt nhất sau đây:
- Cách ly mạng: Hạn chế quyền truy cập API vào các mạng nội bộ đáng tin cậy để máy chủ AI của bạn không thể bị truy cập từ internet công cộng
- Xác thực đầu vào: Làm sạch toàn bộ dữ liệu trước khi gửi đến mô hình. Điều này giúp ngăn chặn các lệnh độc hại ẩn trong tài liệu hoặc email
- Kiểm soát truy cập: Triển khai xác thực trên điểm cuối AI của bạn để đảm bảo chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể kích hoạt các hành động của mô hình
- Ghi nhật ký kiểm toán: Lưu giữ bản ghi về tất cả các tương tác với mô hình để hỗ trợ việc tuân thủ quy định và các cuộc điều tra về bảo mật
- Cách ly container: Chạy các mô hình của bạn trong các môi trường được cách ly như Docker. Điều này giúp ngăn chặn các vụ xâm nhập tiềm ẩn ảnh hưởng đến các tệp hệ thống cốt lõi của bạn
- Cập nhật thường xuyên: Cài đặt các bản vá mới nhất cho các công cụ như Ollama để luôn được bảo vệ trước các lỗ hổng bảo mật mới được phát hiện
- Giới hạn tốc độ: Để ngăn chặn một người dùng hoặc tập lệnh duy nhất làm quá tải máy chủ của bạn bằng các yêu cầu, hãy triển khai tính năng giới hạn tốc độ để kiểm soát số lượng truy vấn có thể được thực hiện trong một kỳ nhất định
🔎 Bạn có biết? Các cuộc tấn công thông qua lời nhắc (prompt) không còn là mối đe dọa mang tính lý thuyết nữa. Một cuộc khảo sát gần đây của Gartner cho thấy 32% tổ chức đã phải đối mặt với các cuộc tấn công độc hại thông qua lời nhắc nhắm vào các ứng dụng AI trong năm qua. Những cuộc tấn công này có thể thao túng mô hình cục bộ của bạn để tạo ra kết quả thiên vị hoặc trái phép.
Cách xây dựng quy trình làm việc AI bảo mật cho nhóm của bạn
Khi máy chủ cục bộ của bạn đã hoạt động, bạn có thể tích hợp nó vào công việc hàng ngày. Điều này biến một công cụ đơn giản thành một công cụ tăng cường năng suất riêng tư. Việc cần làm là tích hợp nó thông qua công nghệ Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Quy trình này kết nối AI cục bộ của bạn với cơ sở dữ liệu riêng tư chứa các tệp của chính bạn. Bạn có thể trả lời các câu hỏi dựa trên bối cảnh cụ thể của công ty mà không cần tải lên dù chỉ một byte dữ liệu lên đám mây.
Bạn cũng có thể thiết kế các quy trình làm việc có sự tham gia của con người (human-in-the-loop), trong đó công việc của AI sẽ được các thành viên trong nhóm con người kiểm tra lại. Điều này đảm bảo độ chính xác đồng thời giúp tăng tốc đáng kể hiệu suất công việc của bạn.
Dưới đây là một số ví dụ thực tế:
- Phân tích tài liệu: Tóm tắt các báo cáo nội bộ hoặc phản hồi của khách hàng để trích xuất những thông tin quan trọng ngay lập tức
- Tạo bản nháp: Tạo các phiên bản đầu tiên của email hoặc bản cập nhật dự án để các thành viên trong nhóm chỉnh sửa
- Phân loại dữ liệu: Tự động phân loại các công việc đến dựa trên nội dung cụ thể của yêu cầu
- Chuẩn bị cho cuộc họp: Lập danh sách các nội dung thảo luận bằng cách phân tích các tệp dự án liên quan được lưu trữ trên ổ đĩa cục bộ của bạn
- Kiểm tra mã: Nhận phản hồi về mã nguồn độc quyền mà không cần tiết lộ tài sản trí tuệ của bạn cho bên thứ ba
📮ClickUp Insight: Khảo sát về mức độ trưởng thành của AI do chúng tôi thực hiện cho thấy việc tiếp cận AI tại nơi làm việc vẫn còn giới hạn — 36% người được hỏi hoàn toàn không có quyền truy cập, và chỉ 14% cho biết phần lớn nhân viên thực sự có thể thử nghiệm công nghệ này. Khi AI bị giới hạn bởi các quyền truy cập, công cụ bổ sung hoặc các thiết lập phức tạp, các nhóm thậm chí không có cơ hội thử nghiệm nó trong công việc thực tế hàng ngày.
ClickUp Brain loại bỏ mọi rào cản bằng cách tích hợp AI trực tiếp vào không gian làm việc mà bạn đang sử dụng. Bạn có thể truy cập nhiều mô hình AI, tạo hình ảnh, viết hoặc gỡ lỗi mã nguồn, tìm kiếm trên web, tóm tắt tài liệu và nhiều hơn nữa — mà không cần chuyển đổi công cụ hay mất tập trung.
Đây là đối tác AI tích hợp sẵn của bạn, dễ sử dụng và phù hợp với mọi thành viên trong nhóm.
Giới hạn khi sử dụng AI cục bộ cho các quy trình làm việc AI
AI cục bộ là một công cụ mạnh mẽ, nhưng không phải là giải pháp thần kỳ cho mọi vấn đề. Hiểu rõ những hạn chế của nó sẽ giúp bạn quyết định khi nào nên xử lý công việc trên phần cứng của chính mình và khi nào nên sử dụng đám mây. Đối với một số nhóm, những đánh đổi về mặt kỹ thuật và tài chính có thể lớn hơn lợi ích về bảo mật.
- Giới hạn khả năng: Các mô hình độc quyền hàng đầu vẫn có lợi thế nhẹ về khả năng suy luận phức tạp và sự tinh tế trong sáng tạo so với các phiên bản mã nguồn mở
- Đầu tư vào phần cứng: Để đạt được hiệu suất cao khi xử lý các mô hình lớn, cần phải có các GPU đắt tiền với dung lượng VRAM lớn. Điều này có thể gây ra chi phí ban đầu cao đối với các nhóm nhỏ
- Chi phí bảo trì: Bạn phải tự chịu trách nhiệm về tất cả các bản cập nhật phần mềm, khắc phục sự cố phần cứng và cài đặt bản vá bảo mật mà không có đội ngũ hỗ trợ từ nhà cung cấp
- Kiến thức kỹ thuật: Việc tối ưu hóa môi trường cục bộ đòi hỏi kiến thức thực tế về lượng tử hóa mô hình và cấu hình máy chủ
- Quản lý an toàn: Không giống như các dịch vụ đám mây, các mô hình cục bộ không được tích hợp sẵn tính năng kiểm duyệt. Bạn phải tự triển khai các bộ lọc nội dung và các biện pháp bảo vệ của riêng mình
- Tiêu thụ điện năng: Việc chạy các mô hình AI quy mô lớn trên máy chủ hoặc máy trạm của riêng bạn có thể làm tăng đáng kể lượng điện tiêu thụ và nhu cầu làm mát
Nhiều nhóm áp dụng phương pháp kết hợp: sử dụng AI cục bộ cho dữ liệu nhạy cảm và AI trên đám mây cho các công việc ít nhạy cảm hơn nhưng đòi hỏi hiệu suất tối đa. Dưới đây là tổng quan nhanh về sự so sánh giữa hai phương pháp này:
| Yếu tố | Trí tuệ nhân tạo cục bộ | AI trên đám mây |
|---|---|---|
| Bảo mật dữ liệu | Kiểm soát hoàn toàn | Dữ liệu được gửi đến nhà cung cấp |
| Độ phức tạp trong quá trình thiết lập | Cao hơn | Giảm |
| Chi phí thường xuyên | Phần cứng + điện năng | Phí tính theo token |
| Khả năng của mô hình | Tốt, đang cải thiện | Công nghệ tiên tiến nhất |
| Bảo trì | Tự quản lý | Do nhà cung cấp quản lý |
Cách ClickUp hỗ trợ các quy trình làm việc bảo mật được hỗ trợ bởi AI
Hiện nay, hầu hết các nhóm đều phải đối mặt với một sự đánh đổi: sử dụng AI đám mây mạnh mẽ nhưng lo lắng về nơi dữ liệu của bạn sẽ đi đến, hoặc thiết lập các mô hình tại chỗ và đối mặt với các chi phí vận hành liên tục. ClickUp giúp bạn vượt qua tình huống khó xử đó bằng cách hoạt động như một không gian làm việc AI tích hợp — nơi AI đã được tích hợp sẵn ngay trong hệ thống mà công việc của bạn đang diễn ra.
ClickUp Brain là lớp AI được tích hợp trực tiếp vào không gian làm việc của ClickUp, được thiết kế để hiểu các công việc, tài liệu và giao tiếp trong nhóm của bạn tại một nơi duy nhất. Nó cung cấp hỗ trợ AI với bối cảnh đầy đủ — không cần công cụ riêng biệt, không cần tích hợp phức tạp.
Đối với các nhóm mong muốn xây dựng các quy trình làm việc AI bảo mật, sự kết hợp giữa bối cảnh và khả năng kiểm soát chính là yếu tố phân biệt giữa việc thử nghiệm và việc áp dụng thực tế.
🌟 ClickUp cũng tuân thủ SOC 2 và các tiêu chuẩn ISO 42001 về quản lý AI có trách nhiệm. Điều này đảm bảo dữ liệu của bạn sẽ không bao giờ được sử dụng để huấn luyện các mô hình của bên thứ ba, giúp bạn tự động hóa công việc với mức độ tin cậy tương tự như khi thiết lập tại chỗ.
Truy cập các quy trình làm việc tìm kiếm và tự động hóa với ClickUp Brain
Khi dữ liệu của bạn đã được bảo mật trong không gian làm việc, ClickUp Brain sẽ trích xuất giá trị từ các công việc và tài liệu của bạn theo thời gian thực.
Vì AI được tích hợp sẵn, nên nó tránh được khoảng trống về bối cảnh khiến các thiết lập cục bộ bị chậm lại. Bạn có thể đặt những câu hỏi yêu cầu chế độ xem toàn diện về lịch sử dự án của bạn để nhận được câu trả lời chính xác:
- Xác định các quyết định cuối cùng từ một bản tóm tắt kỹ thuật dài mà không cần phải cuộn qua các phiên bản
- Soạn thảo các bản cập nhật cho các bên liên quan dựa trên các bình luận về công việc và các thay đổi về trạng thái
ClickUp Brain tạo ra các câu trả lời dựa trên dữ liệu trong không gian làm việc của bạn bằng cách phân tích nội dung cụ thể trong các tài liệu, công việc và trò chuyện. Điều này đảm bảo rằng khi dự án của bạn phát triển, AI luôn có bối cảnh mới nhất.
Điều này giúp nhóm của bạn phát triển các phân tích sâu hơn mà không cần phải giải thích lại thủ công lịch sử dự án hoặc di chuyển dữ liệu giữa các công cụ không kết nối với nhau.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Bạn có thể mở rộng bối cảnh không gian làm việc của mình hơn nữa bằng cách sử dụng Enterprise AI Search để trích xuất thông tin từ tất cả các công cụ bên ngoài của bạn.
Ví dụ, hãy đặt một câu hỏi sâu sắc như “Hãy hiển thị cho tôi tất cả các giao dịch đang mở trong quy trình”, và ClickUp Brain sẽ tìm kiếm trên các ứng dụng được kết nối của bạn, bao gồm Slack, Google Drive và Gmail, để cung cấp câu trả lời đáng tin cậy theo thời gian thực kèm theo nguồn tham khảo.
Điều này biến dữ liệu phân tán trên nhiều nền tảng thành một lớp thông tin thống nhất và có thể tìm kiếm, nơi bạn có thể tìm thấy bất kỳ tệp, tin nhắn hoặc công việc nào mà không cần rời khỏi không gian làm việc của mình.
Quản lý công việc một cách thông minh nhờ tự động hóa và AI
ClickUp Brain không chỉ hỗ trợ một cách thụ động—nó còn hoạt động tích cực trong hệ thống công việc của bạn. Nó có thể:
- Tạo công việc từ ghi chú cuộc họp hoặc tài liệu Docs
- Chia các sản phẩm đầu ra lớn thành các công việc con
- Đề xuất chủ sở hữu công việc dựa trên hoạt động trong quá khứ
- Đề xuất thời hạn dựa trên bối cảnh dự án
Nó cũng có thể cập nhật trạng thái công việc, tóm tắt các chủ đề bình luận dài thành các bước tiếp theo rõ ràng, và đánh dấu các rào cản trước khi chúng làm chậm quá trình thực thi.
Khi kết hợp với ClickUp tự động hóa, hệ thống này sẽ trở thành một hệ thống vòng kín: AI có thể kích hoạt các quy trình làm việc (như phân công công việc, thông báo cho các bên liên quan hoặc cập nhật mức độ ưu tiên) dựa trên những thay đổi trong không gian làm việc của bạn.
Ví dụ: khi một tài liệu (Doc) được hoàn tất, các công việc có thể được tự động tạo ra và phân công mà không cần ai phải chuyển dữ liệu thủ công giữa các công cụ.
💟 Phần thưởng: Biến ClickUp Brain MAX thành “bộ nhớ quyết định” của bạn.
Sử dụng nó để:
- Tóm tắt các chủ đề bình luận dài thành các quyết định rõ ràng và các bước tiếp theo
- Cập nhật tài liệu với nội dung “điều gì đã thay đổi và tại sao” sau các cột mốc quan trọng
- Tạo nhật ký quyết định hàng tuần từ các công việc, cuộc họp và các bản cập nhật
Theo thời gian, điều này tạo ra một lớp kiến thức tổ chức sống động mà Brain MAX có thể tham chiếu. Vì vậy, thay vì trả lời các yêu cầu một cách độc lập, hệ thống bắt đầu phản hồi với sự hiểu biết về các quyết định, ưu tiên và mô hình trong quá khứ.
Đó chính là lúc AI chuyển từ việc chỉ đơn thuần hữu ích sang trở nên đáng tin cậy—đặc biệt trong các quy trình làm việc AI bảo mật, nơi bối cảnh và khả năng truy vết đóng vai trò quan trọng.
Đạt được khả năng thực thi bảo mật, nhận biết ngữ cảnh trên quy mô lớn với Super Agents
Các Super Agents của ClickUp đưa ClickUp Brain tiến thêm một bước nữa — từ việc hỗ trợ công việc đến chủ động thúc đẩy công việc. Các Super Agents này có thể được cấu hình để giám sát quy trình làm việc, thực hiện các hành động và điều phối các công việc trên toàn bộ Không gian Làm việc ClickUp của bạn dựa trên các quy tắc được xác định trước và bối cảnh thời gian thực.
Ví dụ, một Super Agent có thể:
- Theo dõi các yêu cầu hoặc tài liệu (Docs) đến và tự động chuyển đổi chúng thành các công việc có cấu trúc kèm theo người chịu trách nhiệm và thời hạn hoàn thành
- Theo dõi tiến độ dự án và phát hiện các rủi ro hoặc sự chậm trễ trước khi chúng trở nên nghiêm trọng
- Kích hoạt các quy trình tự động hóa nhiều bước khi các điều kiện được đáp ứng — chẳng hạn như thông báo cho các bên liên quan, cập nhật mức độ ưu tiên hoặc tạo các công việc theo dõi
Các tác nhân này hoạt động hoàn toàn trong Không gian Làm việc ClickUp thống nhất, với khả năng nắm bắt đầy đủ các công việc, tài liệu (Docs) và cấu trúc quyền truy cập của bạn. Điều đó có nghĩa là:
- Bạn không cần phải xuất dữ liệu sang các hệ thống AI bên ngoài hoặc các công cụ điều phối
- Họ chỉ truy cập vào dữ liệu mà họ được phép xem
- Họ hoạt động trong cùng phạm vi quyền truy cập như nhóm của bạn
Tìm hiểu thêm về công việc với Super Agents:
Tận dụng sự hỗ trợ của AI ngay trong các tài liệu của bạn
Với ClickUp Docs, tính năng hỗ trợ AI được tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc tài liệu của bạn. Các nhóm có thể soạn thảo bản tóm tắt dự án, tóm tắt các báo cáo dài, trích xuất các mục cần thực hiện hoặc chỉnh sửa nội dung cho các đối tượng khác nhau — tất cả đều được thực hiện ngay trên nền tảng mà không cần phải rời khỏi nền tảng.
Điều này rất quan trọng đối với các quy trình làm việc AI bảo mật vì một trong những rủi ro lớn nhất xuất phát từ việc sao chép và dán thông tin nhạy cảm vào các công cụ bên ngoài. Trong ClickUp, bạn có thể giảm thiểu việc di chuyển dữ liệu và duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với quyền truy cập thông qua tính năng Quyền truy cập.
Kết luận cuối cùng: Xây dựng hệ thống AI riêng tư của bạn
Trí tuệ nhân tạo tại chỗ tận dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo đồng thời duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với bảo mật và tuân thủ dữ liệu. Tuy nhiên, con đường này đòi hỏi một khoản đầu tư đáng kể vào phần cứng, thiết lập kỹ thuật và bảo trì liên tục.
Các biện pháp bảo mật vẫn là yếu tố then chốt dù bạn sử dụng AI tại chỗ hay trên đám mây. Chiến lược hiệu quả nhất thường là kết hợp cả hai: sử dụng AI tại chỗ cho các hoạt động nhạy cảm nhất, đồng thời tận dụng các giải pháp được quản lý và bảo mật để đảm bảo năng suất hàng ngày.
Việc cân nhắc các yếu tố đánh đổi là rất quan trọng — đối với nhiều nhóm, chi phí phát sinh từ giải pháp tự triển khai có thể không phải là lựa chọn phù hợp.
Đối với những ai mong muốn có được năng suất AI mạnh mẽ mà không phải gánh nặng về hạ tầng, các giải pháp được quản lý như ClickUp Brain mang đến một lựa chọn cân bằng hấp dẫn. Giải pháp này cung cấp mức độ bảo mật cấp doanh nghiệp mà không đòi hỏi bất kỳ sự phức tạp nào trong quá trình thiết lập.
Bắt đầu sử dụng ClickUp miễn phí và khám phá các quy trình làm việc bảo mật, được hỗ trợ bởi AI và phù hợp với ngữ cảnh cho nhóm của bạn.
Câu hỏi thường gặp
Sự khác biệt giữa AI cục bộ và AI dựa trên đám mây đối với quy trình làm việc của nhóm là gì?
AI cục bộ hoạt động hoàn toàn trên phần cứng của chính bạn, đảm bảo dữ liệu không bao giờ rời khỏi mạng nội bộ của bạn, trong khi AI dựa trên đám mây gửi các lệnh đến máy chủ của bên thứ ba để xử lý. Thiết lập cục bộ mang lại quyền kiểm soát dữ liệu hoàn toàn và khả năng truy cập ngoại tuyến, trong khi các dịch vụ đám mây cung cấp sức mạnh tính toán cao hơn và sự tiện lợi trong sử dụng, nhưng đổi lại là mất đi quyền kiểm soát trực tiếp đối với dữ liệu.
Làm thế nào để các nhóm có thể sử dụng các mô hình AI cục bộ với dữ liệu dự án bí mật?
Các nhóm có thể sử dụng AI cục bộ để xử lý tài liệu nhạy cảm, mã nguồn độc quyền và hồ sơ tài chính bằng cách chỉ định mô hình truy cập vào các thư mục riêng tư tại chỗ. Vì quá trình suy luận diễn ra ngay trên thiết bị, bạn có thể thực hiện các công việc như tóm tắt tự động, trích xuất dữ liệu và tìm kiếm kiến thức nội bộ mà không phải đối mặt với rủi ro tiếp xúc với các bộ dữ liệu huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) công khai.
Các mô hình AI cục bộ có khả năng xử lý các công việc tốt như ChatGPT không?
Nhiều mô hình nguồn mở cục bộ, chẳng hạn như Llama 3 và Mistral, hiện đã có khả năng xử lý các công việc thường ngày như soạn thảo, lập trình và tóm tắt một cách hiệu quả. Trong khi các mô hình đám mây hàng đầu như GPT-4o vẫn dẫn đầu trong lĩnh vực suy luận cực kỳ phức tạp, các mô hình cục bộ lại mang lại hiệu suất tương đương cho 90% các hoạt động kinh doanh hàng ngày với mức độ bảo mật cao hơn đáng kể.
Những ưu nhược điểm khi chạy AI tại chỗ so với việc sử dụng các dịch vụ AI trên đám mây là gì?
Sự đánh đổi chính là lựa chọn giữa bảo mật dữ liệu tuyệt đối khi sử dụng AI cục bộ và khả năng mở rộng không cần bảo trì của AI trên đám mây. Việc triển khai AI cục bộ đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu vào phần cứng và chuyên môn kỹ thuật, nhưng loại bỏ các khoản phí API định kỳ và rủi ro rò rỉ dữ liệu. AI trên đám mây triển khai nhanh hơn nhưng đi kèm với chi phí đăng ký liên tục và sự phụ thuộc vào dữ liệu từ bên thứ ba.