Mùi "phần mềm mới" thường biến mất ngay khi quy trình làm việc không đáp ứng kỳ vọng. Điều này xảy ra với hầu hết mọi người - thực tế, nó xảy ra với gần 60% các nhóm, cho thấy rằng các phương pháp đánh giá truyền thống không mang lại kết quả.
Bạn cần một cách để phát hiện rủi ro sớm enough để hành động. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ khám phá cách đánh giá phần mềm bằng AI để phát hiện rủi ro vận hành và các rào cản triển khai trước khi bạn bị ràng buộc. Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn khung làm việc để đánh giá công cụ và phát hiện rủi ro ẩn, đồng thời giải thích cách tổ chức quá trình đánh giá trong ClickUp. 🔍
Đánh giá phần mềm bằng AI có nghĩa là gì?
Đánh giá phần mềm bằng AI có nghĩa là sử dụng AI như một lớp nghiên cứu và ra quyết định trong quá trình mua sắm. Thay vì phải kiểm tra thủ công các trang web của nhà cung cấp, đánh giá, tài liệu và demo, nhóm của bạn có thể sử dụng AI để so sánh các tùy chọn một cách nhất quán và kiểm tra tính xác thực của các tuyên bố từ nhà cung cấp ngay từ sớm.
Điều này đặc biệt quan trọng khi quá trình đánh giá trải rộng trên nhiều công cụ và ý kiến khác nhau. AI tổng hợp các thông tin đầu vào thành một chế độ xem tổng quan duy nhất và làm nổi bật các lỗ hổng hoặc sự không nhất quán mà dễ bị bỏ qua khi kiểm tra thủ công. Nó cũng tinh chỉnh các câu hỏi cụ thể về khả năng của AI và phần mềm nói chung để nhận được câu trả lời rõ ràng từ nhà cung cấp.
Sự khác biệt trở nên rõ ràng hơn khi so sánh phương pháp đánh giá phần mềm truyền thống với phương pháp được hỗ trợ bởi AI.
Đánh giá phần mềm truyền thống so với đánh giá có sự hỗ trợ của AI
Đánh giá phần mềm truyền thống thường khiến bạn phải ghép nối danh sách rút gọn từ các trang web của nhà cung cấp và các đánh giá mâu thuẫn. Bạn cuối cùng lại quay trở lại với những câu hỏi cơ bản, kiểm tra lại chi tiết ngay khi đang cố gắng đưa ra quyết định.
Đó là lý do tại sao 83% người mua cuối cùng phải thay đổi danh sách nhà cung cấp ban đầu của họ giữa chừng – một dấu hiệu rõ ràng cho thấy quyết định ban đầu của bạn có thể không ổn định như thế nào khi thông tin đầu vào bị phân mảnh. Bạn có thể tránh việc phải làm lại bằng cách sử dụng AI để tổng hợp thông tin ngay từ đầu, đảm bảo áp dụng các tiêu chí nghiêm ngặt nhất quán cho mọi công cụ ngay từ bước đầu tiên.
| Đánh giá truyền thống | Đánh giá có sự hỗ trợ của AI |
|---|---|
| So sánh tính năng qua các tab và bảng tính | Tạo so sánh song song từ một lệnh duy nhất |
| Đọc các đánh giá riêng lẻ | Tổng hợp cảm xúc và các chủ đề lặp lại từ các nguồn khác nhau |
| Soạn thảo câu hỏi RFP thủ công | Tạo bảng câu hỏi cho nhà cung cấp dựa trên các tiêu chí đã được xác định. |
| Đang chờ cuộc gọi bán hàng để làm rõ các thông tin cơ bản | Truy vấn trực tiếp tài liệu công khai và cơ sở kiến thức. |
Với sự phân biệt đó, việc xác định chính xác nơi AI đóng vai trò quan trọng nhất trong suốt chu kỳ đánh giá trở nên dễ dàng hơn.
Vị trí của AI trong chu kỳ đánh giá
AI hữu ích nhất trong giai đoạn khám phá, so sánh và xác minh, khi dữ liệu đầu vào có khối lượng lớn và dễ bị hiểu nhầm. Nó đặc biệt hữu ích trong giai đoạn khám phá và so sánh khi bạn đang xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và cố gắng kiểm tra tính hợp lý của các giả định ban đầu.
Ban đầu, AI giúp làm rõ các vấn đề và tiêu chí đánh giá. Sau đó, nó chuyển sang vai trò của một nhà chiến lược, tổng hợp kết quả và truyền đạt quyết định cho các bên liên quan.
AI hoạt động tốt nhất như một lớp tổng hợp ban đầu. Các quyết định cuối cùng vẫn yêu cầu xác minh các tuyên bố quan trọng trong tài liệu, hợp đồng và dùng thử.
📮 ClickUp Insight: 88% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng AI cho các công việc cá nhân, nhưng hơn 50% lại e ngại sử dụng nó trong công việc. Ba rào cản chính? Thiếu tích hợp mượt mà, khoảng trống kiến thức hoặc lo ngại về bảo mật. Nhưng nếu AI được tích hợp sẵn vào không gian làm việc của bạn và đã được bảo mật? ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp sẵn của ClickUp, biến điều này thành hiện thực. Nó hiểu các lệnh bằng ngôn ngữ thông thường, giải quyết cả ba lo ngại về việc áp dụng AI đồng thời kết nối cuộc trò chuyện, công việc, tài liệu và kiến thức của bạn trên toàn bộ không gian làm việc. Tìm câu trả lời và thông tin chi tiết chỉ với một cú nhấp chuột!
Tại sao nên sử dụng AI để đánh giá phần mềm?
AI giúp giảm thiểu thời gian nghiên cứu và áp dụng một tiêu chí đánh giá nhất quán cho các công cụ, giúp việc so sánh và bảo vệ kết quả đánh giá trở nên dễ dàng hơn. Tác động của nó thể hiện qua một số cách thực tiễn:
- Tốc độ: Giảm thời gian nghiên cứu thủ công từ vài ngày đến vài tuần bằng cách thực hiện truy vấn trên nhiều nguồn dữ liệu cùng lúc.
- Phạm vi: Phát hiện các công cụ ít được biết đến và các dấu hiệu cảnh báo sớm dễ bị bỏ qua trong quá trình đánh giá thủ công.
- Tính nhất quán: Đánh giá mọi tùy chọn dựa trên cùng một tiêu chí thay vì thay đổi tiêu chuẩn giữa chừng.
- Tài liệu: Tạo các tóm tắt rõ ràng và chế độ xem so sánh mà các bên liên quan có thể xem xét và phản biện.
🔍 Bạn có biết? Sự chuyển đổi từ Chatbots sang AI Agents (hệ thống có thể lập kế hoạch và thực hiện các công việc đa bước) được dự đoán sẽ tăng hiệu quả mua sắm và phần mềm từ 25% đến 40%.
🔍 Bạn có biết? Sự chuyển đổi từ Chatbots sang AI Agents (hệ thống có thể lập kế hoạch và thực hiện các công việc đa bước) được dự đoán sẽ tăng hiệu quả mua sắm và phần mềm từ 25% đến 40%.
Tại sao việc đánh giá phần mềm AI đòi hỏi những câu hỏi mới
Khi đánh giá các công cụ được điều khiển bởi AI, các tính năng truyền thống và danh sách kiểm tra tuân thủ chỉ cho thấy một phần của bức tranh. Các tiêu chí tiêu chuẩn thường tập trung vào việc cần làm của một công cụ, nhưng AI mang lại sự biến đổi và rủi ro mà các khung làm việc cũ không thể nắm bắt được.
Nó thay đổi các câu hỏi bạn cần ưu tiên:
- Độ mờ của mô hình: Hiểu cách các kết quả được tạo ra khi quá trình suy luận không hoàn toàn được hiển thị.
- Xử lý dữ liệu: Làm rõ cách dữ liệu của công ty được lưu trữ, tái sử dụng hoặc sử dụng cho việc đào tạo.
- Biến động kết quả: Kiểm tra tính nhất quán khi cùng một lệnh đầu vào cho ra kết quả khác nhau.
- Lặp lại nhanh chóng: Xem xét sự thay đổi trong hành vi giữa các phiên bản demo, dùng thử và sử dụng thực tế.
- Độ sâu tích hợp: Xác nhận rằng các khả năng AI hỗ trợ các quy trình làm việc thực tế, không chỉ là các tính năng riêng lẻ.
Nói một cách đơn giản, việc đánh giá phần mềm AI không dựa nhiều vào các kiểm tra bề mặt mà tập trung vào các câu hỏi về hành vi, kiểm soát và sự phù hợp lâu dài.
13 câu hỏi cần đặt ra khi đánh giá phần mềm AI
Sử dụng các câu hỏi này như một bảng câu hỏi chia sẻ cho nhà cung cấp AI để bạn có thể so sánh câu trả lời song song, không phải sau khi triển khai.
| Câu hỏi cần đặt ra | Một câu trả lời mạnh mẽ nghe như thế nào |
|---|---|
| 1) Dữ liệu nào AI tiếp xúc và dữ liệu đó được lưu trữ ở đâu? | “Dưới đây là các dữ liệu đầu vào mà chúng tôi truy cập, nơi chúng tôi lưu trữ chúng (các tùy chọn khu vực), cách chúng tôi mã hóa chúng và thời gian chúng tôi lưu trữ chúng.” |
| 2) Có bất kỳ dữ liệu nào của chúng ta được sử dụng để đào tạo, hiện tại hay trong tương lai? | “Không mặc định. Việc đào tạo là tùy chọn, và hợp đồng/DPA phản ánh điều đó.” |
| 3) Ai tại nhà cung cấp có thể truy cập dữ liệu của chúng tôi? | “Quyền truy cập được phân quyền theo vai trò, được kiểm tra và giới hạn cho các hàm cụ thể. Dưới đây là cách chúng tôi ghi lại và kiểm tra quyền truy cập.” |
| 4) Các mô hình nào hỗ trợ tính năng này, và liệu các phiên bản có thay đổi mà không thông báo? | “Đây là các mô hình chúng tôi sử dụng, cách chúng tôi quản lý phiên bản và cách chúng tôi thông báo cho bạn khi có sự thay đổi trong hành vi.” |
| 5) Điều gì xảy ra khi AI không chắc chắn? | “Chúng tôi xác định các tín hiệu tin cậy, yêu cầu làm rõ hoặc chuyển sang phương án an toàn thay vì phỏng đoán.” |
| 6) Nếu chúng ta chạy cùng một lệnh hai lần, liệu chúng ta có nên mong đợi kết quả giống nhau không? | “Đây là sự khác biệt giữa các yếu tố xác định và biến đổi, và cách cấu hình để đảm bảo tính nhất quán khi cần thiết.” |
| 7) Những giới hạn thực tế là gì? | “Đây là những giới hạn thực tế (kích thước tài liệu/độ sâu lịch sử). Đây là việc cần làm khi ngữ cảnh bị cắt ngắn.” |
| 8) Chúng ta có thể xem lý do tại sao AI đưa ra đề xuất hoặc thực hiện hành động đó không? | “Bạn có thể kiểm tra đầu vào, đầu ra và lý do tại sao nó đề xuất X. Các hành động có nhật ký kiểm tra.” |
| 9) Những quy trình phê duyệt nào được thực hiện trước khi phần mềm thực hiện hành động? | “Các hành động có rủi ro cao cần được xem xét, việc phê duyệt có thể dựa trên vai trò và có quy trình nâng cấp.” |
| 10) Mức độ tùy chỉnh của phần mềm này như thế nào đối với các nhóm và vai trò khác nhau? | “Bạn có thể tiêu chuẩn hóa các mẫu/khuôn mẫu, hạn chế người có thể thay đổi chúng và tùy chỉnh kết quả theo từng vai trò.” |
| 11) Nó có tích hợp vào quy trình làm việc thực tế hay chỉ đơn giản là 'kết nối'? | “Chúng tôi hỗ trợ đồng bộ hai chiều và các tác vụ/kích hoạt thực tế. Dưới đây là cách xử lý sự cố và cách chúng tôi theo dõi nó.” |
| 12) Nếu chúng ta hạ cấp hoặc hủy dịch vụ, những gì sẽ bị ảnh hưởng và những gì có thể xuất ra? | “Đây chính xác là những gì bạn giữ lại, những gì bạn có thể xuất ra và cách chúng tôi xóa dữ liệu theo yêu cầu.” |
| 13) Việc cần làm để theo dõi chất lượng theo thời gian là gì? | “Chúng tôi đang theo dõi sự thay đổi và sự cố, thực hiện đánh giá, công bố ghi chú phát hành và có quy trình nâng cấp và hỗ trợ rõ ràng.” |
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Hãy xem xét việc tập trung các câu trả lời cho những câu hỏi này vào một bảng câu hỏi chia sẻ cho nhà cung cấp AI để nhận diện các mẫu và sự đánh đổi. Nhóm của bạn có thể tái sử dụng chúng trong các đánh giá khác nhau thay vì phải bắt đầu lại từ đầu mỗi lần, từ đó cải thiện quản lý quy trình làm việc.
Bảng điều khiển mẫu bảng câu hỏi ClickUp hiển thị tóm tắt AI, phân phối công việc, hiệu quả kênh và phân tích phản hồi.
Bạn có thể sử dụng mẫu bảng câu hỏi ClickUp để cung cấp cho nhóm của mình một nơi duy nhất, có cấu trúc để thu thập phản hồi từ nhà cung cấp và so sánh các công cụ song song. Nó cũng cho phép bạn tùy chỉnh các trường và chỉ định chủ sở hữu, giúp bạn có thể tái sử dụng cùng một khung làm việc cho các lần mua sắm trong tương lai mà không cần xây dựng lại quy trình từ đầu.
Bước bằng bước: Cách đánh giá phần mềm bằng AI
Các giai đoạn dưới đây cho thấy cách nhóm của bạn có thể sử dụng AI để cấu trúc quá trình đánh giá phần mềm, giúp các quyết định dễ dàng theo dõi và xem xét lại sau này.
Giai đoạn 1: Xác định nhu cầu phần mềm của bạn với AI (nhận thức vấn đề)
Hầu hết các đánh giá đều thất bại trước khi bạn thậm chí còn chưa xem demo. Đây là một cạm bẫy phổ biến: bạn vội vàng so sánh mà không trước tiên thống nhất về vấn đề thực sự cần giải quyết. AI đặc biệt hữu ích ở đây vì nó buộc phải làm rõ vấn đề ngay từ đầu.
Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đang làm việc tại một công ty marketing và đang tìm kiếm một công cụ quản lý dự án với mục tiêu mơ hồ như cải thiện sự hợp tác. AI giúp làm rõ ý định đó bằng cách yêu cầu bạn cung cấp chi tiết về quy trình làm việc, kích thước nhóm và hệ thống công nghệ hiện có, từ đó biến những ý tưởng chung chung thành các yêu cầu cụ thể.
Hãy thử sử dụng AI để tìm hiểu các câu hỏi như:
- Những điểm nghẽn cụ thể nào mà nhóm của tôi đang gặp phải hiện nay?
- Những tính năng nào là 'cần thiết' so với 'tùy chọn' cho ngành của chúng ta?
- Các nhóm có kích thước như chúng ta thường sử dụng công cụ nào cho việc này?
- Phạm vi ngân sách nào là hợp lý cho các yêu cầu này?
Khi các câu trả lời này được hình thành, bạn sẽ ít có khả năng theo đuổi các tính năng ấn tượng nhưng không giải quyết được nhu cầu thực tế. Bạn có thể ghi lại tất cả những điều này trong ClickUp Docs, nơi các yêu cầu được lưu trữ như một tài liệu được chia sẻ thay vì một danh sách kiểm tra một lần.
Khi có dữ liệu mới được nhập vào, tài liệu sẽ được cập nhật:
- Những lo ngại của các bên liên quan trở thành các ràng buộc rõ ràng.
- Các danh mục phần mềm mới được xác định được ghi nhận trước khi bắt đầu so sánh.
Vì các tài liệu nằm trong cùng không gian làm việc với các công việc đánh giá, bối cảnh không bị thay đổi. Khi chuyển sang giai đoạn nghiên cứu hoặc demo, bạn có thể liên kết các hoạt động của mình trực tiếp với các yêu cầu đã được xác thực trước đó.
📌 Kết quả: Quy trình đánh giá được xác định rõ ràng, giúp bước tiếp theo trở nên tập trung hơn.
Giai đoạn 2: Khám phá các tùy chọn phần mềm với AI (nhận thức về giải pháp)
Khi yêu cầu đã được cài đặt, vấn đề thay đổi. Câu hỏi chuyển trọng tâm từ "chúng ta cần gì" sang "điều gì thực tế phù hợp". Quá trình đánh giá cũng chậm lại ở đây, trong khi mở rộng phạm vi tìm kiếm và làm mờ các lựa chọn với nhau.
AI giúp kiểm soát sự phức tạp bằng cách ánh xạ các tùy chọn trực tiếp với các tiêu chí như ngành nghề, kích thước nhóm, phạm vi ngân sách và quy trình làm việc chính, trước khi đi sâu vào chi tiết.
Ở giai đoạn này, các yêu cầu của bạn có thể trông như sau:
- Các công cụ phần mềm nào phù hợp với các yêu cầu này?
- Các lựa chọn đáng tin cậy thay thế cho [Tên công cụ] cho một nhóm có kích thước như của chúng tôi là gì??
- Các công cụ nào phù hợp với các cơ quan so với các nhóm doanh nghiệp?
- Những tùy chọn nào có thể hỗ trợ sự phát triển mà không cần thay đổi lớn?
Để quản lý hiệu quả, bạn có thể theo dõi từng ứng viên như một mục riêng biệt trong Nhiệm vụ ClickUp. Mỗi công cụ sẽ có một công việc riêng với người phụ trách, liên kết đến tài liệu nghiên cứu, ghi chú từ kết quả AI và các bước tiếp theo rõ ràng. Khi các tùy chọn tiến triển hoặc bị loại bỏ, danh sách công việc sẽ được cập nhật tại một nơi duy nhất mà không cần phải tìm kiếm thông tin trong các cuộc hội thoại khác nhau.
📌 Kết quả: Kết quả là danh sách rút gọn các tùy chọn khả thi, mỗi tùy chọn có quyền sở hữu và lịch sử riêng, sẵn sàng cho so sánh chi tiết hơn.
Giai đoạn 3: So sánh tính năng và giá cả với AI (giai đoạn xem xét)
Danh sách rút gọn tạo ra một vấn đề mới: mệt mỏi khi so sánh. Các tính năng không khớp nhau một cách rõ ràng, các mức giá che giấu các hạn chế, và các danh mục nhà cung cấp không phù hợp với cách các nhóm làm việc.
Bạn có thể sử dụng AI để chuẩn hóa sự khác biệt giữa các công cụ bằng cách ánh xạ các tính năng với yêu cầu cụ thể của chúng, tóm tắt các gói giá theo cách dễ hiểu và phát hiện các hạn chế chỉ xuất hiện khi sử dụng quy mô lớn. Nó giúp phát hiện các vấn đề như giới hạn tự động hóa hoặc giá cả của các tiện ích bổ sung, giúp bạn tiết kiệm thời gian.
Lúc này, bạn nên đặt câu hỏi:
- Các tính năng nào được bao gồm ở từng mức giá?
- Các gói miễn phí hoặc gói cơ bản có giới hạn gì?
- Những tính năng nào có chi phí thêm hoặc không mở rộng tốt?
- Các công cụ trùng lặp ở đâu và khác biệt như thế nào theo cách có ý nghĩa?
Khi các thông tin đầu vào đã sẵn sàng, hãy tạo bảng so sánh song song trong ClickUp tài liệu, dựa trên yêu cầu ban đầu của họ thay vì các danh mục tiếp thị của nhà cung cấp.
Sử dụng ClickUp Brain, bạn có thể tạo ra các tóm tắt ưu nhược điểm ngắn gọn trực tiếp từ bảng so sánh. Điều này giúp việc diễn giải dựa trên nguồn tài liệu gốc, tránh việc lạc sang các ghi chú hoặc cuộc hội thoại riêng biệt.
📌 Kết quả: Quyết định của bạn được đưa ra dựa trên các sự đánh đổi được ghi chép rõ ràng, không dựa vào直觉. Việc chỉ ra chính xác lý do tại sao một lựa chọn được ưu tiên và lựa chọn khác không còn dễ dàng hơn, với lý do được ghi lại cùng với so sánh.
Giai đoạn 4: Đánh giá tích hợp và sự phù hợp của quy trình làm việc với AI
Hai công cụ có thể trông giống nhau trên giấy, nhưng lại hoạt động rất khác nhau trong hệ thống hiện tại của bạn. Do đó, việc xác định liệu công cụ mới có giúp đơn giản hóa công việc hay gây thêm gánh nặng là vô cùng quan trọng.
AI sẽ đối chiếu từng công cụ được lựa chọn với thiết lập hiện tại của bạn. Ngoài việc chỉ hỏi các tích hợp hiện có, bạn có thể kiểm tra thực tế cách luồng công việc thực sự diễn ra. Ví dụ: Điều gì xảy ra khi một khách hàng tiềm năng được thêm vào CRM hoặc một phiếu hỗ trợ được tạo ra?
Các câu hỏi ở giai đoạn này có thể như sau:
- Những vấn đề gì có thể phát sinh khi công cụ này tương tác với các hệ thống hiện có của chúng ta?
- Những quy trình chuyển giao nào yêu cầu sự can thiệp của con người?
- Ở đâu các quy trình tự động hóa thất bại một cách im lặng hoặc chỉ đồng bộ một chiều?
- Công cụ này có làm giảm sự phối hợp hay phân phối lại nó không?
Nó nhấn mạnh các vấn đề như thiếu các kích hoạt hoặc tích hợp trông có vẻ hoàn thành nhưng vẫn gây ra sự cố. ClickUp là một lựa chọn mạnh mẽ trong trường hợp này, vì các tích hợp và tự động hóa hoạt động trong cùng một hệ thống.
ClickUp Integrations kết nối hơn 1.000 công cụ, bao gồm Slack, HubSpot và GitHub, để mở rộng khả năng hiển thị. Họ cũng hỗ trợ tạo công việc, cập nhật trạng thái, phân công công việc và kích hoạt các bước theo dõi trong không gian làm việc nơi công việc đã được thực hiện.
Sử dụng ClickUp tự động hóa, bạn có thể kiểm tra xem các quy trình định kỳ có hoạt động ổn định mà không cần giám sát hay không. Chúng có thể bỏ qua việc kết nối các công cụ bên ngoài và định nghĩa hành vi một lần, cho phép áp dụng trên các không gian, danh sách công việc và quy trình làm việc.
📌 Kết quả: Đến cuối giai đoạn này, sự khác biệt sẽ trở nên rõ ràng hơn.
- Một số công cụ có khả năng kết nối rộng rãi nhưng vẫn yêu cầu con người phải phối hợp công việc.
- Các bên khác tích hợp sự phối hợp đó vào chính quy trình làm việc.
Sự hiểu biết này thường được ưu tiên hơn tính năng tương đương khi đưa ra quyết định cuối cùng.
Giai đoạn 5: Xác thực việc sử dụng trong thực tế với AI (giai đoạn ra quyết định)
Ngày nay, quyết định hiếm khi phụ thuộc vào việc thiếu tính năng hoặc giá cả không rõ ràng. Điều khó trả lời hơn là liệu công cụ có tiếp tục hoạt động hiệu quả sau khi sự mới mẻ phai nhạt và việc sử dụng thực tế bắt đầu.
AI trở nên hữu ích ở đây với vai trò là công cụ phát hiện mẫu thay vì nhà nghiên cứu. AI có thể tóm tắt các chủ đề lặp lại từ các nguồn đánh giá bạn cung cấp (G2, tài liệu, diễn đàn), sau đó giúp bạn kiểm tra xem các vấn đề có tập trung theo kích thước nhóm hay trường hợp sử dụng hay không.
Các câu hỏi phổ biến ở giai đoạn này bao gồm:
- Những vấn đề nào mà người dùng báo cáo sau vài tháng đầu tiên?
- Những quy trình làm việc nào gặp khó khăn khi số lượng người dùng tăng lên?
- Những chủ đề nào lặp lại trên các trang đánh giá như G2 và Reddit?
- Những loại nhóm nào hối hận vì đã chọn công cụ?
AI có thể phân biệt giữa sự cản trở trong quá trình onboarding và giới hạn cấu trúc, hoặc chỉ ra liệu các khiếu nại có tập trung vào các kích thước nhóm, ngành nghề hoặc trường hợp sử dụng cụ thể nào không. Bối cảnh đó giúp quyết định liệu vấn đề là một sự đánh đổi có thể quản lý được hay một sự không phù hợp cơ bản.
Khi thông tin tích lũy, bạn có thể hiển thị dữ liệu trên bảng điều khiển ClickUp — đang theo dõi rủi ro, câu hỏi chưa giải quyết, lo ngại về triển khai và mô hình đánh giá của người dùng trong một nơi duy nhất. Các bên liên quan của bạn có thể nhìn thấy những dấu hiệu tương tự: khiếu nại lặp lại, rủi ro triển khai, phụ thuộc và khoảng trống chưa được giải quyết.
📌 Kết quả: Giai đoạn này giúp làm rõ nơi ma sát có thể xuất hiện, ai sẽ cảm nhận nó đầu tiên và liệu tổ chức của bạn có sẵn sàng đối phó với nó hay không.
Giai đoạn 6: Quyết định cuối cùng và sự đồng thuận với AI
Tính đến thời điểm này, công việc đánh giá đã hoàn thành phần lớn, nhưng ngay cả khi lựa chọn phù hợp đã rõ ràng, quyết định vẫn có thể bị trì hoãn nếu nhóm của bạn không thể chứng minh cách triển khai sẽ hoạt động như thế nào trong thực tế.
Bạn có thể sử dụng AI để tổng hợp tất cả kiến thức đã học cho đến nay thành các kết quả sẵn sàng cho quyết định. Điều này bao gồm các bản tóm tắt điều hành so sánh các tùy chọn cuối cùng, các tuyên bố rõ ràng về các sự đánh đổi được chấp nhận và các kế hoạch triển khai dự đoán các rào cản.
Bạn có thể mong đợi AI trả lời các câu hỏi như:
- Tùy chọn nào phù hợp nhất với mục tiêu và ngân sách của chúng ta, dựa trên những gì chúng ta đã học được?
- Chúng ta đang chấp nhận những thỏa hiệp nào một cách có ý thức?
- Một kế hoạch triển khai thực tế trong 30, 60 hoặc 90 ngày đầu tiên sẽ trông như thế nào?
- Việc cần làm để giải thích quyết định này cho ban lãnh đạo một cách thuyết phục và chịu được sự kiểm tra?
Vì ClickUp Brain có quyền truy cập vào toàn bộ bối cảnh đánh giá—Tài liệu, so sánh, công việc, phản hồi và rủi ro—nó có thể tạo ra các bản tóm tắt và danh sách kiểm tra triển khai, loại bỏ nhu cầu sử dụng các mẫu đánh giá chung chung. Bạn có thể sử dụng nó để soạn thảo các bản ghi nhớ dành cho lãnh đạo, tạo kế hoạch onboarding và thống nhất các chủ sở hữu xung quanh các chỉ số thành công mà không cần xuất bối cảnh sang các công cụ riêng biệt.
📌 Kết quả: Khi các tài liệu này được chia sẻ, cuộc hội thoại sẽ thay đổi. Các bên liên quan sẽ xem xét cùng một bằng chứng, giả định và rủi ro tại một nơi duy nhất. Các câu hỏi trở nên cụ thể hơn, và sự đồng thuận thường đến một cách tự nhiên hơn.
Những điều cần kiểm tra trong phiên bản dùng thử để không bị đánh lừa bởi các bản demo
Trong các dùng thử, hãy kiểm tra quy trình làm việc, không phải tính năng:
- Thực hiện một quy trình làm việc thực tế từ đầu đến cuối (tiếp nhận → chuyển giao → phê duyệt → báo cáo)
- Kiểm tra quyền truy cập với các vai trò thực tế (quản trị viên, quản lý, người đóng góp, khách)
- Đo lường thời gian thiết lập và các điểm thất bại (nơi người dùng gặp khó khăn)
- Gây ra ngoại lệ (ngắt kết nối, trường dữ liệu thiếu, phê duyệt chậm trễ)
- Hỏi: Điều gì sẽ xảy ra khi mở rộng số lượng người dùng, dự án hoặc tự động hóa?
Những sai lầm thường gặp khi đánh giá phần mềm bằng AI
AI có thể nâng cao quá trình đánh giá phần mềm, nhưng chỉ khi được sử dụng một cách có kỷ luật. Tránh những sai lầm sau:
- Không xác minh kết quả của AI: AI có thể hiểu sai các tính năng, giá cả hoặc giới hạn, khiến việc xác minh trở nên quan trọng.
- Bỏ qua giai đoạn xác định yêu cầu: So sánh các công cụ mà không có yêu cầu rõ ràng sẽ dẫn đến việc theo đuổi tính năng thay vì giải quyết vấn đề.
- Bỏ qua độ sâu tích hợp: Các tích hợp được tuyên bố có thể chỉ đồng bộ hóa dữ liệu, không hỗ trợ quản lý quy trình làm việc liên tục.
- Bỏ qua các câu hỏi về bảo mật dữ liệu: Các chính sách truy cập, lưu trữ hoặc tái sử dụng dữ liệu không rõ ràng có thể gây ra rủi ro tuân thủ trong tương lai.
- Đánh giá độc lập: Loại trừ người dùng cuối từ sớm thường dẫn đến sự cản trở trong việc áp dụng sau này.
- Nhầm lẫn giữa tính năng AI và khả năng AI: Một chatbot được tích hợp thêm không mang lại giá trị tương tự như AI được tích hợp vào các quy trình làm việc cốt lõi.
Các thực hành tốt nhất cho việc đánh giá phần mềm dựa trên AI
Đánh giá phần mềm dựa trên AI hoạt động hiệu quả nhất khi bạn áp dụng nó một cách có hệ thống trong các quyết định bằng cách sử dụng các phương pháp sau:
Những thực hành tốt nhất này dễ dàng triển khai khi bạn có một nền tảng trung tâm như ClickUp để quản lý chúng.
- Hỏi các câu hỏi ngày càng cụ thể: Bắt đầu với định nghĩa vấn đề, sau đó thu hẹp câu hỏi khi các yêu cầu, hạn chế và sự đánh đổi trở nên rõ ràng hơn.
- Kiểm tra lại kết quả của AI với dữ liệu thực tế: Xác minh các tính năng, giá cả và giới hạn so với tài liệu của nhà cung cấp và các nguồn đánh giá đáng tin cậy.
- Tập trung ghi chú, quyết định và phê duyệt: Giữ các yêu cầu, kết quả, rủi ro và phê duyệt trong một không gian làm việc được chia sẻ để tránh tình trạng thông tin bị phân mảnh.
- Đánh giá công cụ dựa trên quy trình làm việc: Tập trung vào cách công việc di chuyển từ đầu đến cuối thay vì so sánh các tính năng riêng lẻ.
Sử dụng ClickUp để triển khai quyết định phần mềm
Đánh giá phần mềm không thất bại vì thiếu thông tin. Nó thất bại vì các quyết định của bạn bị phân tán qua các công cụ, cuộc hội thoại và tài liệu không được thiết kế để hoạt động cùng nhau.
ClickUp tích hợp quy trình đánh giá vào một không gian làm việc duy nhất, nơi yêu cầu, nghiên cứu, so sánh và phê duyệt được kết nối chặt chẽ. Bạn có thể ghi chép nhu cầu trong ClickUp Docs, theo dõi nhà cung cấp dưới dạng công việc, tóm tắt kết quả trong ClickUp Brain và hiển thị cho lãnh đạo tầm nhìn thời gian thực qua Bảng điều khiển mà không gây ra sự phức tạp của hệ thống SaaS.
Vì quá trình đánh giá diễn ra song song với việc triển khai, lý do đằng sau chúng cũng vẫn hiển thị và có thể kiểm tra được, ngay cả khi nhóm của bạn thay đổi hoặc các công cụ cần được đánh giá lại. Quá trình mua sắm ban đầu trở thành một phần của cách tổ chức của bạn đưa ra quyết định.
Nếu nhóm của bạn đã sử dụng AI để đánh giá phần mềm, ClickUp giúp biến những thông tin đó thành hành động mà không cần thêm hệ thống quản lý khác.
Bắt đầu sử dụng ClickUp miễn phí và tập trung các quyết định phần mềm của bạn. ✨
Câu hỏi thường gặp
Đúng vậy, khi độ chính xác đòi hỏi việc phát hiện các mẫu, sự không nhất quán và thông tin thiếu sót từ nhiều nguồn, AI có thể giúp đánh giá phần mềm. Nó có thể so sánh các tính năng, tóm tắt các đánh giá và kiểm tra độ tin cậy của các tuyên bố từ nhà cung cấp trên quy mô lớn, điều này làm cho việc đánh giá ở giai đoạn đầu và giữa trở nên đáng tin cậy hơn.
Sự thiên vị có thể xuất hiện do các yêu cầu mơ hồ hoặc kết quả đầu ra không chính xác. Sử dụng các yêu cầu được định nghĩa rõ ràng, đặt câu hỏi so sánh và xác minh các tuyên bố dựa trên các nguồn chính thức như tài liệu và phiên bản dùng thử.
Không, AI có thể thu hẹp các lựa chọn và chuẩn bị các câu hỏi demo sắc bén hơn, nhưng nó không thể thay thế việc sử dụng thực tế. Các phiên demo và dùng thử vẫn cần thiết để kiểm tra quy trình làm việc, tính thân thiện với người dùng và sự chấp nhận của nhóm trong điều kiện thực tế.
Các nhóm làm việc hiệu quả ghi chép các quyết định về phần mềm bằng cách tập trung các yêu cầu, so sánh và lý do cuối cùng trong một không gian làm việc chia sẻ. Điều này giúp duy trì bối cảnh và tránh tranh luận lặp lại khi xem xét lại các công cụ sau này.
Khi đánh giá các câu trả lời của phần mềm AI, hãy lưu ý đến các tuyên bố mơ hồ, giải thích không nhất quán và thiếu thông tin chi tiết về cách xử lý dữ liệu hoặc hành vi của mô hình.