Mỗi nhóm đều có câu hỏi dai dẳng: ‘Liệu chúng ta có đang đưa ra quyết định đúng đắn?’
Và phần lớn thời gian, câu trả lời bị ẩn trong mười công cụ khác nhau, một tá tài liệu và hàng trăm tin nhắn.
Trí tuệ nhân tạo kết hợp các yếu tố này để giúp bạn đưa ra quyết định một cách tự tin. Nó cho bạn thấy những gì đã xảy ra, làm nổi bật những điều quan trọng và chỉ ra những sự đánh đổi mà không ai có đủ thời gian để đang theo dõi thủ công.
Bài viết này sẽ đi sâu vào cách các nhóm thực sự sử dụng hệ thống AI để đưa ra các quyết định phức tạp nhanh hơn, thông minh hơn và với ít rào cản hơn. Chúng ta cũng sẽ xem xét cách ClickUp đi một bước xa hơn bằng cách đảm bảo mọi thứ và mọi người đều đồng bộ.
Hãy bắt đầu ngay! 🤩
Quyết định thực sự có nghĩa là gì trong các nhóm hiện đại?
Quyết định trong các nhóm hiện đại là một quá trình liên tục của việc thu thập thông tin, đánh giá các lựa chọn và cam kết với một hướng đi, thường trong điều kiện thông tin không đầy đủ và áp lực thời gian thực.
Chất lượng quyết định của bạn được xác định ít bởi kết quả hoàn hảo và nhiều hơn bởi liệu quy trình có rõ ràng, có cơ sở và có thể lặp lại hay không. Dưới đây là cách ra quyết định hiện đại được áp dụng trong thực tế:
- Đóng góp hợp tác với quyền sở hữu rõ ràng: Các quan điểm từ những người trực tiếp tham gia công việc định hình quyết định, trong khi trách nhiệm cuối cùng cho quyết định vẫn được xác định rõ ràng.
- Quyết định dựa trên bằng chứng: Dữ liệu và chỉ số được sử dụng để kiểm tra giả định và giảm thiểu điểm mù, mà không thay thế kinh nghiệm hoặc直觉.
- Quy trình làm việc văn bản, không đồng bộ: Các quyết định được ghi chép lại để bối cảnh, sự đánh đổi và lý do được hiển thị rõ ràng ngoài các cuộc họp trực tiếp.
- Ưu tiên hành động: Các nhóm ưu tiên các quyết định nhỏ, có thể đảo ngược và quá trình lặp lại thay vì chờ đợi sự chắc chắn hoàn toàn.
- Cam kết sau tranh luận: Sự bất đồng được nêu ra sớm, nhưng việc thực thi không bị cản trở một khi quyết định đã được đưa ra.
- Khung quyết định rõ ràng: Các mô hình như consensus-with-fallback, RACI, rapid framework và kỹ thuật nhóm danh nghĩa giúp làm rõ vai trò và ngăn chặn tình trạng bế tắc.
⚡ Mẫu lưu trữ: Xác định vai trò và trách nhiệm, giao nhiệm vụ ClickUp và xác định quyền sở hữu, đồng thời cải thiện giao tiếp và trách nhiệm với Mẫu Ma trận RACI ClickUp. Nhờ đó, bạn luôn nắm bắt được tiến độ dự án và đảm bảo mọi người đều hiểu rõ phần việc của mình trong quy trình.
Vị trí của AI trong quy trình ra quyết định
Khi cấu trúc ra quyết định đã rõ ràng, vai trò của AI trở nên dễ dàng hơn để xác định.
Trong khi mục tiêu, giá trị hoặc mức độ rủi ro chấp nhận được phụ thuộc vào trí tuệ con người, các mô hình AI hoạt động trong các khung quyết định hiện có để cải thiện tốc độ và độ tin cậy mà các nhóm có thể hiểu rõ tình huống trước khi commit đến hành động.
Nói cách khác, AI hoạt động như một 'bộ khuếch đại nhận thức'. Nó xử lý lượng lớn thông tin, kết nối các tín hiệu giữa các hệ thống và phát hiện các mẫu khó nhận biết bằng tay.
Khi được sử dụng hiệu quả, AI cho phép chuyên môn của con người phát huy tác dụng khi đánh giá các lựa chọn và hậu quả thay vì chỉ tập trung vào việc thu thập thông tin bối cảnh.
Dưới đây là cách tận dụng khả năng của AI để hỗ trợ hiệu quả quá trình ra quyết định:
- Tăng tốc quá trình phân tích: Tổng hợp các tín hiệu từ các chỉ số, dữ liệu khách hàng và hoạt động để rút ngắn khoảng cách giữa sự kiện và sự hiểu biết.
- Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào: Xác định xu hướng, sự bất thường và mối quan hệ giữa dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, tự động hóa phân tích dữ liệu.
- Hỗ trợ đánh giá rủi ro: Sử dụng dữ liệu lịch sử và phân tích kịch bản để giúp các nhóm kiểm tra các giả định trước khi cam kết nguồn lực.
- Tiêu chuẩn hóa các quyết định lặp lại: Áp dụng các tiêu chí nhất quán cho các quyết định thường xuyên, giảm thiểu sự biến động đồng thời cho phép con người can thiệp khi cần thiết.
- Bảo tồn bối cảnh tổ chức: Giữ lại các tình huống ra quyết định của con người trong quá khứ, kết quả và bài học kinh nghiệm để các nhóm có thể xây dựng trên kinh nghiệm trước đó.
📖 Xem thêm: Cách sử dụng ClickUp cho nhật ký quyết định
Các loại quyết định mà AI có thể hỗ trợ hiệu quả
Các thuật toán AI mang lại giá trị lớn nhất trong các quyết định có nhiều yếu tố thay đổi.
Khi dữ liệu đầu vào đến từ các hệ thống khác nhau, tín hiệu thay đổi theo thời gian và kết quả không thể dự đoán chính xác, các nhóm cần sự hỗ trợ để xác định những yếu tố quan trọng nhất. Đó chính là lúc khả năng của AI phát huy tác dụng một cách tự nhiên. Nó cũng hữu ích trong các quyết định không thể quy về các quy tắc cố định và yêu cầu đánh giá liên tục khi điều kiện thay đổi.
Dưới đây là cách ra quyết định có sự hỗ trợ của AI hoạt động trong các loại quyết định thực tế khác nhau:
Quyết định chiến lược
Đây là những quyết định chiến lược quan trọng: ưu tiên gì, đầu tư vào đâu, thị trường nào quan trọng và cách lộ trình phù hợp với kết quả dài hạn. Các quyết định chiến lược được hưởng lợi từ AI theo cách vượt xa việc báo cáo dữ liệu đơn thuần:
- Phân tích đa yếu tố: Kết hợp dữ liệu hiệu suất nội bộ, tín hiệu thị trường bên ngoài và mô hình xu hướng để xác định các sự đánh đổi không rõ ràng khi xem xét riêng lẻ.
- Mô phỏng kịch bản: Mô phỏng tác động của việc điều chỉnh đầu tư hoặc trì hoãn các sáng kiến để các nhóm có thể đánh giá kết quả trước khi commit.
- Theo dõi liên tục: Theo dõi hoạt động của đối thủ cạnh tranh, các tín hiệu vĩ mô và tỷ lệ hài lòng của khách hàng cùng với cảm xúc của họ để phát hiện sớm các rủi ro và cơ hội tiềm ẩn.
🧠 Thú vị: Ahoona là một nền tảng ra quyết định trực tuyến, xuất phát từ sáng kiến I-Corps của Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ, thu thập ý kiến từ cộng đồng để giúp cá nhân và nhóm đưa ra quyết định có căn cứ hơn. Nó hoạt động như một "mạng xã hội ra quyết định".
Quyết định vận hành
Những hoạt động này diễn ra hàng ngày và giúp tổ chức vận hành trơn tru. Giá trị của AI ở đây không nằm ở sự sáng tạo mà ở độ chính xác trong điều kiện không chắc chắn:
- Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên: Các mô hình dự đoán có thể đề xuất cách phân bổ nhân lực và vốn giữa các nhóm và dự án sao cho giảm thiểu lãng phí và giải quyết các điểm nghẽn.
- Lập lịch động: Thay vì các dòng thời gian tĩnh, công nghệ AI cân bằng các yếu tố phụ thuộc, tín hiệu sức chứa và dữ liệu hiệu suất thời gian thực để điều chỉnh kế hoạch khi công việc diễn ra.
- Theo dõi thời gian thực và cảnh báo: Đối với các hoạt động cần điều chỉnh liên tục (chuỗi cung ứng, mức độ dịch vụ, kế hoạch ca làm việc), AI tạo sinh hiển thị những nơi hiệu suất đang suy giảm và đề xuất các bước khắc phục.
Quyết định về sản phẩm
Lựa chọn sản phẩm thường nằm giữa chiến lược và hoạt động. Và AI hỗ trợ các quyết định sản phẩm đòi hỏi phải phân tích nhiều tín hiệu yếu hoặc gián tiếp cùng một lúc.
- Ưu tiên tính năng: Tích hợp các tín hiệu sử dụng, tác động doanh thu, chỉ số churn và xu hướng thị trường bên ngoài để xác định những tính năng nào mang lại giá trị.
- Lộ trình thời gian và thứ tự thực hiện: Xác định các mối quan hệ phụ thuộc và khoảng thời gian cơ hội, giúp bạn tránh bỏ lỡ các khoảng thời gian quan trọng có thể làm chậm tiến độ.
- Tập trung vào quá trình lặp lại: Giúp các nhóm quyết định những gì, khi nào và cách thức các thử nghiệm nhỏ nên phát triển theo thời gian bằng cách phân tích liên tục dữ liệu thử nghiệm (ví dụ: kết quả A/B và các chỉ số tương tác).
🔍 Bạn có biết? Việc chính thức hóa Hệ thống Hỗ trợ Quyết định (DSS) trong thập niên 1970 và 1980 là một bước ngoặt quan trọng, trực tiếp dẫn đến việc ra quyết định dựa trên AI hiện đại. Điều này đánh dấu sự chuyển đổi từ xử lý giao dịch đơn giản sang phân tích dựa trên mô hình tương tác.
Quyết định đưa sản phẩm ra thị trường
Đây là nơi sản phẩm, thương hiệu và khách hàng giao thoa, và cũng là nơi sự không chắc chắn về hành vi của khách hàng và hiệu quả của kênh tiếp thị cao nhất:
- Thông tin về tin nhắn và phân đoạn: Phân tích các mẫu hành vi và dữ liệu phản hồi để xác định những tin nhắn nào phù hợp với các đối tượng cụ thể, sử dụng các thuật toán học máy.
- Ưu tiên thử nghiệm kênh: Đánh giá hiệu suất lịch sử và thời gian thực để xác định các kênh có khả năng mang lại lợi nhuận cao nhất.
- Dự báo hiệu suất: Dự đoán tác động của các thay đổi về giá cả, thời gian hoặc chiến lược tiếp thị đối với dự án thu hút và giữ chân khách hàng trước khi triển khai.
Cách các nhóm thực sự sử dụng AI trong quá trình ra quyết định
Quyết định thất bại vì thông tin bị phân tán, bối cảnh bị phân mảnh và quá nhiều thời gian được dành để tìm hiểu lý do đằng sau một quyết định. AI được áp dụng để giảm bớt sự cản trở đó.
Tuy nhiên, vấn đề là các nhóm thường áp dụng AI theo cách tương tự như khi họ áp dụng các công cụ khác. Một trợ lý AI cho phân tích dữ liệu, một cho nghiên cứu và một cho viết lách. Mỗi công cụ đều hỗ trợ riêng lẻ, nhưng không cái nào nhìn thấy bức tranh toàn cảnh của công việc.
Dưới đây là cách một người dùng Reddit giải thích điều này một cách chính xác:
Hiện nay, hãy cùng xem xét một số cách mà các nhóm sử dụng AI trong quá trình ra quyết định ngày nay.
P.S. Chúng tôi cũng sẽ hướng dẫn bạn cách các công cụ ClickUp giúp mỗi bước trở nên nhanh chóng hơn, rõ ràng hơn và dễ thực hiện hơn.
Tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau
Trước khi đưa ra quyết định, bạn cần tổng hợp các thông tin phân tán. Điều này bao gồm các cập nhật từ các hàm khác nhau, chỉ số trên bảng điều khiển, bình luận trong các tài liệu và bối cảnh ẩn trong các công việc hoặc chủ đề trên Slack. AI loại bỏ ngay lập tức các rào cản.
Sử dụng các công cụ AI như ClickUp Brain, bạn có thể tóm tắt hoạt động công việc, tài liệu, bình luận và cập nhật dự án thành một bản tóm tắt thống nhất. Là một hệ thống AI nhận thức ngữ cảnh, nó phản ánh trạng thái hiện tại của công việc, không phải là giả định hoặc tóm tắt sau khi sự việc đã xảy ra. Điều này đặc biệt hữu ích trước các buổi đánh giá, phiên lập kế hoạch hoặc phê duyệt không đồng bộ.
📌 Ví dụ: Trước một cuộc họp chiến lược tiếp thị liên chức năng, người chịu trách nhiệm ra quyết định cần xác nhận liệu Tính năng X đã sẵn sàng để được đặt vào vị trí trong chiến dịch sắp tới hay chưa. Họ yêu cầu ClickUp Brain tổng hợp một bản tóm tắt về tất cả các hoạt động gần đây liên quan đến Tính năng X.
ClickUp Brain sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có thể hành động và tổng hợp các cập nhật tiến độ, câu hỏi mở, quyết định gần đây và các chủ đề thảo luận quan trọng vào một bản tóm tắt duy nhất.
🤩 Thử các gợi ý sau:
- Tổng hợp trạng thái hiện tại, rủi ro và các câu hỏi còn mở cho việc ra mắt Tính năng X quý 3 dựa trên các công việc, bình luận và tài liệu.
- Tạo bản tóm tắt quyết định từ dự án này, nhấn mạnh các rào cản, phụ thuộc và những thay đổi gần đây.
- Tổng hợp tiến độ kỹ thuật, phản hồi của khách hàng và các vấn đề chưa được giải quyết liên quan đến sáng kiến này.
- Điều gì đã thay đổi trong hai tuần qua ảnh hưởng đến quyết định này?
Nhấn mạnh các rủi ro, giả định và yếu tố chưa biết
Trước khi đưa ra các quyết định quan trọng, vấn đề nằm ở việc xác định các giả định ngầm, rủi ro chưa được giải quyết và các câu hỏi còn mở, những yếu tố này vẫn ảnh hưởng đến kết quả nhưng chưa được xem xét một cách rõ ràng.
Dưới đây là những việc bạn có thể yêu cầu AI thực hiện:
- Xem xét lại các vấn đề đã được thừa nhận nhưng chưa được giải quyết.
- Phát hiện các giả định ẩn chứa trong các kế hoạch hoặc quyết định trước đó.
- Xác định khoảng cách giữa những gì được ghi chép và những gì thực sự diễn ra.
ClickUp BrainGPT là lựa chọn hoàn hảo cho trường hợp này. Đây là một trợ lý desktop được hỗ trợ bởi AI, giúp các nhóm phân tích công việc của họ trên nhiều công cụ khác nhau, không chỉ giới hạn trong ClickUp. Tính năng Enterprise Search của nó giúp phát hiện rủi ro và sự không chắc chắn vì nó hoạt động trên cả bối cảnh nội bộ và ngoại vi.
📌 Ví dụ: Trước khi quyết định thực hiện một cuộc di chuyển nền tảng lớn, một nhà lãnh đạo kỹ thuật muốn hiểu những rủi ro có thể xảy ra dựa trên những gì tổ chức đã học được. Họ yêu cầu BrainGPT tìm kiếm trên ClickUp, GitHub và tài liệu nội bộ để tìm các cuộc thảo luận trước đây về việc di chuyển liên quan đến các dự án tương tự.
BrainGPT phát hiện các sự cố trước đây, các vấn đề về hiệu suất chưa được giải quyết được nêu ra trong lần triển khai trước đó, và các giả định được ghi chép cách đây vài tháng nhưng hiện không còn phù hợp do mức lưu lượng truy cập hiện tại.
🤩 Thử các gợi ý sau:
- Tìm kiếm trên ClickUp, GitHub và tài liệu về bất kỳ rủi ro, sự cố hoặc vấn đề nào được đề cập liên quan đến việc di chuyển nền tảng trong 18 tháng qua. Tóm tắt những vấn đề đã được báo cáo và liệu chúng đã được giải quyết hay chưa.
- Xem lại các kế hoạch và tài liệu quyết định trước đây cho quá trình di chuyển này và lập danh sách các giả định chính được đưa ra. Đánh dấu bất kỳ giả định nào có thể không còn hợp lệ dựa trên lưu lượng truy cập hoặc sử dụng hiện tại.
- Tìm kiếm các quyết định trước đây liên quan đến sáng kiến này và trích xuất các giả định đã được chấp nhận mà không có dữ liệu hoặc theo dõi.
- Xác định các câu hỏi mở liên quan đến dự án này xuất hiện trong bình luận, vấn đề hoặc tài liệu nhưng chưa được giải quyết hoặc Đã đóng.
So sánh các tùy chọn song song
Nhiều quyết định bị trì hoãn vì các phương án không được đánh giá một cách nhất quán. Các bên liên quan khác nhau đưa ra lập luận từ các góc độ khác nhau, và các sự đánh đổi vẫn còn mơ hồ. Đây là lúc AI có thể tạo ra cấu trúc: mục tiêu là đảm bảo mọi phương án đều được xem xét thông qua các mô hình tư duy, tiêu chí hoặc mức độ chi tiết giống nhau.
Các công cụ như ClickUp AI Cards cung cấp một bề mặt chung, có cấu trúc để đánh giá các phương án dựa trên các tiêu chí nhất quán. Bạn có thể thêm thẻ vào các bảng điều khiển ClickUp tùy chỉnh, cấu hình các nhóm, cá nhân hoặc địa điểm cần phân tích, và tạo ra các so sánh có cấu trúc từ không gian làm việc của mình. Kết quả có thể được cập nhật, chỉnh sửa hoặc sử dụng để tạo công việc, tài liệu hoặc các lời nhắc theo dõi.
📌 Ví dụ: Một nhóm sản phẩm phải lựa chọn giữa ba chiến lược triển khai tính năng cho phần mềm phân tích dự đoán tiếp theo của họ. Sử dụng AI Brain Card, họ thực hiện một lệnh so sánh dựa trên tác động, nỗ lực, chi phí và thời gian. Nó tạo ra một bảng rõ ràng hiển thị từng tùy chọn bên cạnh nhau.
Tiếp theo, thẻ tóm tắt AI (AI Executive Summary Card) tóm tắt các điểm khác biệt chính thành một bản tóm tắt ngắn gọn, nhấn mạnh nơi các lựa chọn phân kỳ và các yếu tố quan trọng nhất. Trong khi thẻ cập nhật dự án AI (AI Project Update Card) tóm tắt tiến độ hiện tại, các câu hỏi mở và hạn chế, thẻ StandUp AI (AI StandUp Card) thu thập ý kiến từ kỹ thuật, thiết kế và tiếp thị để bao quát tất cả các góc nhìn.
📮 ClickUp Insight: Gần một phần ba nhân viên (29%) tạm dừng công việc của mình trong khi chờ đợi quyết định, rơi vào tình trạng không chắc chắn, không biết khi nào hoặc làm thế nào để tiếp tục.
Một tình trạng bế tắc về năng suất mà không ai muốn rơi vào. 💤
Với AI Cards của ClickUp, mỗi công việc đều đi kèm với một tóm tắt quyết định rõ ràng và có ngữ cảnh. Ngay lập tức xem những gì đang cản trở tiến độ, ai là người liên quan và các bước tiếp theo — vì vậy ngay cả khi bạn không phải là người ra quyết định, bạn sẽ không bao giờ bị bỏ lại trong bóng tối.
Giải thích lý do cho các bên liên quan
Quyết định không kết thúc khi được đưa ra; chúng cần được truyền đạt rõ ràng đến ban lãnh đạo, các nhóm đa chức năng hoặc đối tác bên ngoài.
ClickUp Super Agents hoạt động như những đồng nghiệp được hỗ trợ bởi AI, luôn hiện diện ngay trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn, thu thập thông tin từ các công việc, tài liệu, cuộc trò chuyện và lịch trình, giúp công việc của họ không chỉ là kết quả đầu ra mà còn có khả năng theo dõi và đánh giá kết quả.
Bạn có thể giao công việc cho họ, @đề cập đến họ trong các cuộc hội thoại hoặc kích hoạt họ theo lịch trình để xử lý báo cáo, tóm tắt và phối hợp quy trình làm việc, đồng thời lưu trữ bối cảnh và ký ức giúp việc theo dõi và xây dựng câu chuyện cho các bên liên quan trở nên dễ dàng hơn để lập kế hoạch và bảo vệ.
Nền tảng cung cấp các công cụ sẵn sàng sử dụng, được thiết kế để đánh giá các lựa chọn, phân tích các yếu tố rủi ro và tạo ra các giải thích có cấu trúc cho các quyết định. Nó lý tưởng để tóm tắt lý do tại sao một lựa chọn được đưa ra, các sự đánh đổi đã được xem xét và các giả định cơ bản của quyết định.
📌 Ví dụ: Một nhà lãnh đạo marketing cần thuyết phục ban lãnh đạo về việc thay đổi chiến lược chiến dịch. Sử dụng Trợ lý AI Lý luận, họ nhập dữ liệu hiệu suất chiến dịch, phân bổ ngân sách và phản hồi của khách hàng.
Với tư cách là một hệ thống AI có quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực, nó tạo ra một bản tóm tắt có cấu trúc, nhấn mạnh vào tỷ suất hoàn vốn (ROI) dự kiến, sự đánh đổi giữa các kênh và các giả định chính đằng sau mỗi lựa chọn. Người lãnh đạo chia sẻ bản tóm tắt này trong buổi đánh giá với các bên liên quan, giúp nhóm tập trung vào thảo luận và thống nhất thay vì phải chuẩn bị dữ liệu và slide một cách thủ công.
🔍 Bạn có biết? Năm 1958, nhà nghiên cứu Hans Peter Luhn của IBM đã công bố một bài báo mang tính tiên phong có tiêu đề Hệ thống Trí tuệ Kinh doanh. Ông định nghĩa trí tuệ kinh doanh là khả năng nhận thức các mối quan hệ giữa các sự kiện được trình bày để hướng dẫn hành động hướng tới mục tiêu mong muốn.
Tự động hóa quá trình chuẩn bị và thực hiện quyết định
Ngoài việc hỗ trợ các đội ngũ hỗ trợ trong quá trình ra quyết định, AI còn giúp giảm bớt công việc liên quan đến quyết định. Các đội ngũ hỗ trợ ngày càng phụ thuộc vào tự động hóa để đảm bảo các quyết định không bị trì hoãn, bị lãng quên hoặc để lại những vấn đề khiến việc thực thi bị chậm trễ.
Trong thực tế, AI được sử dụng ở đây để:
- Kích hoạt công việc chuẩn bị khi các cột mốc thời gian ra quyết định sắp đến.
- Tạo hoặc cập nhật các sản phẩm đầu ra dựa trên các quyết định.
- Thông báo cho đúng người và ghi chép kết quả mà không cần sao chép thủ công hoặc theo dõi.
- Giữ các công việc và nhắc nhở sau khi ra quyết định liên kết với công việc thực tế.
ClickUp Tự động hóa xử lý các bước lặp lại, có thể dự đoán được trong quá trình ra quyết định. Bạn định nghĩa các điều kiện kích hoạt (ví dụ: thay đổi trạng thái công việc, ngày đáo hạn đánh giá sắp đến, hoặc cập nhật Trường Tùy chỉnh), và hệ thống sẽ tự động thực hiện các hành động như tạo công việc, cập nhật trường, thông báo cho nhóm hoặc chuyển công việc sang giai đoạn tiếp theo.
Tự động hóa giúp công việc diễn ra suôn sẻ mà không cần ai phải nhớ các bước lặp đi lặp lại xung quanh chu kỳ ra quyết định.
📌 Ví dụ: Một nhóm vận hành bệnh viện đang xem xét việc áp dụng hệ thống đặt lịch khám bệnh mới. Thay vì thu thập ý kiến từ bác sĩ, y tá và quản trị viên một cách thủ công, họ cấu hình ClickUp tự động hóa để xử lý việc chuẩn bị và thực hiện quyết định.
Khi trạng thái của một công việc chuyển sang 'Sẵn sàng để xem xét' trong danh sách dự án, hệ thống tự động tạo ra một bản tóm tắt quyết định kèm theo các liên kết đến dữ liệu quy trình làm việc của bệnh nhân, phản hồi của nhân viên và các yêu cầu quy định.
Khi các cột mốc quan trọng trong quá trình ra quyết định được đạt được, trợ lý ảo sẽ đăng một bản tóm tắt bối cảnh trong kênh của nhóm. Sau khi quyết định được đưa ra, trợ lý ảo tự động tạo các công việc theo dõi, phân công các phiên đào tạo, các bước triển khai phần mềm và kiểm tra tuân thủ với ngày đáo hạn và người chịu trách nhiệm.
Các phương pháp tốt nhất khi sử dụng AI trong ra quyết định
AI phát huy hiệu quả nhất khi hỗ trợ con người trong quá trình ra quyết định thay vì thay thế họ. Sử dụng AI một cách chiến lược và có trách nhiệm giúp các nhóm đưa ra quyết định nhanh chóng, rõ ràng và thống nhất hơn:
- Xác định mục tiêu ra quyết định một cách rõ ràng: Xác định rõ ràng mục tiêu bạn đang cố gắng đạt được và hình dung thành công trông như thế nào trước khi áp dụng AI.
- Đảm bảo dữ liệu đầu vào chất lượng cao: Cung cấp cho AI dữ liệu chính xác, khách quan và liên quan để kết quả đầu ra có ý nghĩa và đáng tin cậy.
- Ghi chú lý do và các trường hợp ngoại lệ: Khi bạn chấp nhận hoặc từ chối đề xuất của AI, hãy ghi lại lý do để cải thiện các quyết định trong tương lai.
- Đào tạo nhóm về kiến thức AI: Đảm bảo người dùng hiểu rõ AI có thể làm gì và không thể làm gì, cũng như cách diễn giải kết quả đầu ra của nó.
🔍 Bạn có biết? Nhà kinh tế học Herbert A. Simon, người sau này đoạt giải Nobel, đã lập luận rằng việc ra quyết định trong thực tế là việc đưa ra một lựa chọn "đủ tốt" dựa trên giới hạn thông tin.
Những sai lầm phổ biến mà các nhóm thường mắc phải khi sử dụng AI và ra quyết định
Ngay cả những nhóm nhiệt tình áp dụng AI cũng có thể rơi vào những bẫy dễ dự đoán, làm giảm chất lượng quyết định hoặc dẫn đến những hậu quả không mong muốn. Dưới đây là một số sai lầm phổ biến cần tránh:
| Lỗi | Giải pháp |
| Các yêu cầu mơ hồ dẫn đến kết quả AI không chính xác hoặc không hữu ích. | Sử dụng các lời nhắc có cấu trúc: Vai trò + Công việc + Bối cảnh + Định dạng (ví dụ: “Với vai trò là quản lý dự án, phân tích dữ liệu bán hàng quý 1 để xác định xu hướng, bao gồm thị trường Mumbai, trình bày dưới dạng các điểm chính”). Hãy để AI đặt các câu hỏi làm rõ trước tiên. |
| Cung cấp quá nhiều hoặc quá ít thông tin bối cảnh, dẫn đến kết quả chung chung hoặc mơ hồ. | Chỉ cung cấp những thông tin cần thiết: trình bày bối cảnh với các sự kiện, dữ liệu và hạn chế quan trọng; chia nhỏ thông tin lớn và thử nghiệm lặp đi lặp lại. |
| Sự phụ thuộc quá mức vào AI mà không có sự giám sát của con người, làm suy yếu khả năng tư duy phê phán. | Luôn kiểm tra kết quả đầu ra để phát hiện các sai lệch hoặc thiên vị; sử dụng AI để bổ sung, không thay thế, các quyết định. Kết hợp với sự hướng dẫn và chuyên môn trong lĩnh vực. |
| Bỏ qua chất lượng dữ liệu, thiên vị hoặc quản trị, làm trầm trọng thêm tình trạng "dữ liệu rác vào, kết quả rác ra". | Kiểm tra dữ liệu đào tạo về tính mới mẻ và công bằng; triển khai các biện pháp quản trị như kiểm tra thiên vị và đánh giá đạo đức trước khi triển khai. |
| Tự động hóa các quy trình bị lỗi hoặc theo đuổi những "thành công nhanh chóng" mà không có chiến lược. | Áp dụng AI vào các trường hợp sử dụng có tác động lớn phù hợp với mục tiêu kinh doanh; triển khai thử nghiệm quy mô nhỏ, đo lường ROI và tối ưu hóa quy trình làm việc trước tiên. |
| Tin tưởng mù quáng vào các xác nhận của AI, đặc biệt là những xác nhận sai lệch (sự an ủi sai lầm). | Kiểm tra chéo lời khuyên của AI với nhiều nguồn khác nhau; trì hoãn việc tích hợp để có thời gian suy xét trong các quyết định nhạy cảm về thời gian. |
Những giới hạn thực sự của AI trong ra quyết định
Bạn có thể sử dụng AI cho phân tích dữ liệu và nhận diện mẫu, nhưng nó có những giới hạn nội tại mà các nhóm cần hiểu rõ trước khi dựa vào nó cho các quyết định quan trọng:
- Thiếu phán đoán đạo đức và bối cảnh: Nó không hiểu về đạo đức, sự đồng cảm hoặc tác động xã hội theo nghĩa con người.
- Kế thừa và khuếch đại sự thiên vị: AI phản ánh các thiên vị có trong dữ liệu đào tạo của nó, điều này có thể dẫn đến kết quả không công bằng.
- Cung cấp tính minh bạch giới hạn: Các mô hình phức tạp thường không tiết lộ cách chúng đưa ra kết luận, khiến việc chịu trách nhiệm trở nên khó khăn.
- Phụ thuộc vào chất lượng và phạm vi dữ liệu: Nếu không có dữ liệu cập nhật và toàn diện, các phân tích của AI có thể dẫn đến kết quả sai lệch.
- Khó khăn trong các tình huống mới lạ hoặc mơ hồ: Các mô hình dự đoán AI hoạt động kém hiệu quả khi các mẫu thay đổi hoặc điều kiện bất ngờ xảy ra.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Thiết kế bảng câu hỏi đánh giá 360 độ để ghi nhận cách ra quyết định, không chỉ kết quả. Bao gồm các câu hỏi về tần suất sử dụng dữ liệu, thông tin từ AI hoặc lý do được ghi chép để lãnh đạo có thể thấy AI đang ảnh hưởng đến quyết định như thế nào.
Nơi Quyết Định Thực Sự Được Thực Hiện (và Tại Sao Các Nhóm Sử Dụng ClickUp)
Quyết định tốt phụ thuộc vào việc nắm bắt toàn bộ bức tranh, bao gồm những gì đã được thảo luận, những gì đang diễn ra, ai chịu trách nhiệm và những gì sẽ xảy ra tiếp theo. ClickUp duy trì kết nối của bối cảnh đó, giúp các nhóm không phải ghép nối thủ công.
Dưới đây là cách ClickUp cung cấp toàn bộ bối cảnh:
Ghi lại các quyết định ngay khi chúng được đưa ra (không phải sau khi sự việc đã xảy ra)
Hầu hết các quyết định quan trọng không bắt đầu từ các tài liệu. Chúng diễn ra trong các cuộc họp, đánh giá và các cuộc hội thoại diễn ra nhanh chóng, sau đó bị lạc trong các ghi chú cá nhân hoặc các chuỗi trò chuyện rời rạc.
Đây chính là nơi ClickUp AI Notetaker lấp đầy khoảng trống.
Khi các cuộc họp diễn ra bên trong hoặc song song với quy trình làm việc của ClickUp, AI Notetaker có thể tự động ghi lại:
- Quyết định đã được đưa ra
- Tại sao quyết định này được đưa ra
- Ai chịu trách nhiệm theo dõi?
- Các hành động đã được thống nhất là gì?
Các quyết định này được tóm tắt, ghi thời gian và lưu trữ trực tiếp trong ClickUp Docs hoặc đính kèm vào công việc, tính năng hoặc dự án liên quan. Không ai cần phải nhớ "ghi chép lại sau", và không có thông tin nào bị mất giữa cuộc hội thoại và việc thực hiện.
Thay vì phải lục lọi lịch trình hoặc xem lại bản ghi âm, các nhóm có thể mở công việc và xem ngay lập tức quá trình ra quyết định.
🔍 Bạn có biết? Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) ban đầu vào giữa những năm 1950, điển hình là Logic Theorist (1956), chủ yếu tập trung vào mô phỏng các quá trình nhận thức của con người và chứng minh các định lý toán học, thay vì ứng dụng thương mại hoặc tự động hóa kinh doanh.
Kết nối quyết định với bối cảnh công việc
Sau khi được ghi chép, các quyết định trong ClickUp không bị tách biệt. Chúng kết nối trực tiếp với các công việc, tính năng, vấn đề và kế hoạch thực thi:
- Các quyết định được ghi chép trong ClickUp Docs có thể được liên kết với các nhiệm vụ ClickUp đại diện cho giai đoạn tiếp theo của công việc.
- Các Trường Tùy chỉnh và trạng thái của ClickUp giúp duy trì bối cảnh quyết định hiển thị trong danh sách công việc, bảng và bảng điều khiển.
- Các bình luận và ClickUp Chat cho thấy cách một quyết định phát triển theo thời gian và giúp bạn truyền đạt những thành công và bài học kinh nghiệm đến ban lãnh đạo.
Điều này có nghĩa là bối cảnh luôn gắn liền với công việc, và các nhóm có thể xem lại những quyết định đã được đưa ra mà không cần quay lại các ghi chú rời rạc hoặc các công cụ quản lý không liên kết.
Dưới đây là chia sẻ của Morey Graham, Giám đốc Dự án Dịch vụ Cựu sinh viên và Nhà tài trợ, Đại học Wake Forest, về việc sử dụng nền tảng này:
Trước khi sử dụng ClickUp, các nhóm làm việc trên các nền tảng riêng biệt, tạo ra các "hộp đen" công việc khiến việc cập nhật tiến độ và thông tin công việc trở nên khó khăn. Về báo cáo dữ liệu, các nhà lãnh đạo của chúng tôi gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các báo cáo chính xác cần thiết để đưa ra các quyết định kinh doanh mạnh mẽ cho tổ chức. Phần khó chịu nhất là chúng tôi đã lãng phí nỗ lực làm việc trùng lặp do thiếu sự hiển thị về dự án giữa các nhóm.
Trước khi sử dụng ClickUp, các nhóm làm việc trên các nền tảng riêng biệt, tạo ra các "hộp đen" công việc khiến việc cập nhật tiến độ và thông tin công việc trở nên khó khăn. Về báo cáo dữ liệu, các nhà lãnh đạo của chúng tôi gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các báo cáo chính xác cần thiết để đưa ra các quyết định kinh doanh mạnh mẽ cho tổ chức. Phần khó chịu nhất là chúng tôi đã lãng phí nỗ lực làm việc trùng lặp do thiếu sự hiển thị về dự án giữa các nhóm.
Làm cho các quyết định có thể tìm kiếm được, không chỉ lưu trữ.
Vì các quyết định được lưu trữ trong các công việc, tài liệu, bình luận và tóm tắt cuộc họp, chúng trở nên có thể tìm kiếm thông qua ClickUp Brain.
Các nhóm có thể đặt câu hỏi như:
- “Tại sao chúng ta lại chọn phương pháp này?”
- “Quyết định nào đã được đưa ra về tính năng này trong quý trước?”
- “Những giả định nào đã được phê duyệt ở đây?”
ClickUp Brain trích xuất thông tin từ bối cảnh làm việc trực tiếp, bao gồm tài liệu, lịch sử công việc, bình luận và tóm tắt cuộc họp, thay vì dựa vào báo cáo tĩnh hoặc trí nhớ. Điều này biến lịch sử ra quyết định thành một hệ thống hoạt động mà các nhóm có thể truy vấn, chứ không phải là một kho lưu trữ thụ động mà không ai xem lại.
🌼 Bonus: Tạo cấu trúc cho các quyết định phức tạp với các mẫu có sẵn.
Không phải mọi quyết định đều nhanh chóng. Khi các nhóm cần phân tích sâu hơn, các mẫu ClickUp cung cấp cấu trúc và sự rõ ràng mà không làm chậm quá trình thực thi.
Với mẫu tài liệu khung ra quyết định ClickUp, bạn sẽ có một cấu trúc rõ ràng để xử lý các quyết định thay vì tranh luận vòng vo. Bạn có thể liệt kê mọi lựa chọn, đánh giá ưu nhược điểm dựa trên cùng tiêu chí và xác định những ý tưởng nào xứng đáng được ưu tiên trước khi tiến hành bất kỳ bước nào tiếp theo.
Mẫu này đi kèm với ClickUp Statuses Tùy chỉnh để theo dõi từng giai đoạn của quyết định (từ đề xuất đến phê duyệt), Trường Tùy chỉnh để ghi lại các thông tin quan trọng và các yếu tố cần cân nhắc. Khi công việc phát triển, các quyết định của bạn vẫn được hiển thị, có thể theo dõi và dễ dàng tra cứu.
Đối với các quyết định phức tạp, nơi nhiều hướng đi và kết quả có ý nghĩa, mẫu Cây Quyết Định ClickUp cho phép các nhóm trực quan hóa quyết định trong định dạng Bảng trắng có cấu trúc. Mẫu ra quyết định này biến logic trừu tượng thành thứ cụ thể, hiển thị:
- Các kết quả có thể xảy ra và mối quan hệ phụ thuộc giữa chúng
- Các tiêu chí quan trọng tại từng nhánh
- Các điểm ra quyết định hướng dẫn các bước tiếp theo
Quyết định trở nên minh bạch và dễ dàng hơn cho mọi người theo dõi vì quá trình suy luận được trình bày rõ ràng trong môi trường mà nhóm đã hợp tác.
Đơn giản hóa các quyết định phức tạp với ClickUp
Quyết định chỉ tốt như bối cảnh, sự rõ ràng và việc thực hiện sau đó. AI có thể giúp bạn kết nối các điểm, phát hiện rủi ro ẩn và tổ chức các tùy chọn phức tạp, nhưng nó hoạt động tốt nhất khi được tích hợp trực tiếp vào công việc, không tách biệt trong một hệ thống riêng lẻ.
Với ClickUp, bạn có một không gian làm việc tích hợp nơi các công việc, tài liệu, cập nhật và quá trình ra quyết định đều được quản lý cùng nhau.
Từ việc tóm tắt các đầu vào phân tán bằng ClickUp Brain, so sánh các tùy chọn với AI Cards, phân tích logic với Super Agents, đến tự động hóa các bước theo dõi với Autopilot Agents, mọi khía cạnh của quy trình ra quyết định của bạn đều được kết nối, hiển thị và có thể thực thi.
Đăng ký ClickUp ngay hôm nay hoàn toàn miễn phí! ✅
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
AI có thể hỗ trợ và cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu, nhận diện mô hình, dự đoán kết quả và đề xuất các phương án. Tuy nhiên, nó không thể thay thế phán đoán của con người hay trách nhiệm. Trong hầu hết các tình huống thực tế, các doanh nghiệp sử dụng AI để tăng cường quá trình ra quyết định thay vì giao toàn quyền cho nó.
Các quyết định liên quan đến nhiều yếu tố đầu vào, sự không chắc chắn hoặc các lựa chọn phức tạp sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ sự hỗ trợ của AI. Ví dụ bao gồm các quyết định vận hành như phân bổ tài nguyên, các quyết định chiến thuật như điều chỉnh chiến dịch, và các quyết định chiến lược như thâm nhập thị trường hoặc ưu tiên đầu tư. Trong những tình huống này, AI có thể phát hiện các xu hướng và kịch bản mà phân tích của con người có thể bỏ qua.
Các nhóm tránh phụ thuộc quá mức bằng cách giữ con người trong quá trình: xác minh kết quả của AI so với chuyên môn lĩnh vực, đặt ra giới hạn rõ ràng về thời điểm các đề xuất của AI phải được xem xét, và coi AI như một nguồn đầu vào. Xây dựng các điểm kiểm tra quan trọng và yêu cầu giải thích cho các quyết định giúp duy trì sự giám sát của con người.
AI có thể đáng tin cậy như một phần của quy trình tổng thể, đặc biệt khi các mô hình có thể giải thích được và kết hợp với sự hiểu biết của con người. Sự minh bạch và hiểu biết về cách AI đưa ra đề xuất (ví dụ: mô hình có thể giải thích được) giúp tăng cường niềm tin, nhưng con người vẫn phải đánh giá tính phù hợp trong bối cảnh cụ thể.
Ghi chép quyết định bằng cách ghi lại các đầu vào, tiêu chí, giả định và lý do, bao gồm cả những thông tin AI nào đã được sử dụng và tại sao. Điều này tạo ra một chuỗi quyết định để đảm bảo trách nhiệm, giúp các nhóm xem lại các quyết định trong quá khứ và hỗ trợ quá trình học tập theo thời gian. Kết nối các tài liệu quyết định với các công việc và kết quả để công việc và lý do luôn được liên kết.
AI "tốt nhất" cho việc ra quyết định phụ thuộc vào bối cảnh của nhóm bạn. ClickUp Brain hoạt động hiệu quả cho các nhóm hiện đại bằng cách kết hợp trí tuệ không gian làm việc với sức mạnh tự chủ. Nó thu thập thông tin thời gian thực từ các công việc, tài liệu và cuộc trò chuyện. Ngoài ra, nó tự động tạo kế hoạch dự án, ưu tiên rủi ro và kích hoạt các Trợ lý Tự động để thực hiện các công việc như phân công công việc, giúp tiết kiệm hàng giờ cho việc ra quyết định.