Khi nội dung do AI tạo ra ngày càng gia tăng, chúng ta, con người, cần phải cẩn trọng hơn trong việc kiểm soát những gì được đưa ra. Bởi vì nội dung do AI tạo ra, nơi kết quả của AI bắt đầu xuất hiện trong bản nháp, phiếu yêu cầu, cập nhật và tin nhắn cho khách hàng, đang trở nên phổ biến hơn mức chúng ta mong muốn. Và theo thời gian, thanh tiêu chuẩn chất lượng bắt đầu giảm sút. Mọi người làm việc nhanh hơn, nhưng không ai hoàn toàn chắc chắn về những gì là chính xác, đã được kiểm tra và sẵn sàng để đưa ra.
Quản lý quy trình làm việc bắt đầu bằng việc xem kết quả đầu ra của AI như một công cụ hỗ trợ, với các tiêu chuẩn chất lượng đa tầng để đảm bảo kết quả được xác minh và chính xác với sự thật.
Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách bắt đầu quản lý quy trình làm việc trong nhóm ngay hôm nay, với các thói quen giúp bảo vệ chất lượng đồng thời vẫn cho phép nhóm của bạn làm việc nhanh chóng.
Workslop là gì và tại sao nhóm của bạn nên quan tâm?
Workslop là thuật ngữ chỉ công việc do AI tạo ra trông có vẻ hoàn chỉnh, chuyên nghiệp và chuyên nghiệp trên bề mặt nhưng thiếu nội dung, chiều sâu, độ chính xác hoặc tính hữu ích. Workslop có thể xuất hiện trong các nội dung công việc như email, báo cáo, bản trình chiếu, tóm tắt, đoạn mã hoặc ghi chú cuộc họp. Đây là thuật ngữ được sử dụng để mô tả một vấn đề ngày càng phổ biến trong các môi trường làm việc hiện đại khi áp dụng công cụ AI tạo sinh quy mô lớn để hoàn thành công việc.
Nó giả vờ là tiến độ có ý nghĩa hoặc 'công việc tốt', nhưng không thực sự giúp tiến triển công việc hiện tại. Người nhận thường phải dành nhiều thời gian để giải mã, sửa chữa, làm lại hoặc bổ sung nó, biến một công cụ tiết kiệm thời gian thành một gánh nặng thời gian.
Thuật ngữ này được phát triển từ khái niệm trước đó về ‘AI slop‘ (nội dung AI chất lượng thấp, vô nghĩa tràn ngập các nền tảng xã hội), nhưng được áp dụng cụ thể cho kết quả công việc.
Trong một số trường hợp, workslop là kết quả của việc sử dụng AI một cách cẩu thả và thiếu bối cảnh. Nhóm của bạn đã áp dụng các công cụ AI với mong đợi có được kết quả nhanh hơn, nhưng giờ đây bạn đang bị ngập trong những bản nháp trung bình cần chỉnh sửa nhiều. May mắn thay, có những cách để ngăn chặn điều này.
Làn sóng nội dung AI chất lượng thấp trông có vẻ có năng suất nhưng đòi hỏi nỗ lực lớn của con người để sửa chữa, xác minh hoặc loại bỏ có thể được ngăn chặn bằng các hệ thống thông minh, giàu ngữ cảnh.
📌 Ví dụ: Một số ví dụ rất phổ biến về workslop bao gồm:
- Một báo cáo 10 trang chứa đầy thuật ngữ lặp đi lặp lại, các tuyên bố mơ hồ và không có thông tin hữu ích để áp dụng.
- Một bộ slide có định dạng ấn tượng nhưng chứa dữ liệu không chính xác hoặc phân tích sơ sài.
- Một chuỗi email hoặc tóm tắt sử dụng ngôn ngữ hoa mỹ, tự tin quá mức nhưng không đề cập đến điều gì cụ thể.
- Mã có thể biên dịch được nhưng bỏ sót các trường hợp đặc biệt hoặc thiếu bối cảnh/giải thích phù hợp.
Chi phí năng suất ẩn của AI Workslop
Bạn thấy một thành viên trong nhóm nộp bản nháp của một bài viết chứa đầy các cụm từ chung chung và cần chỉnh sửa đáng kể. Vấn đề rõ ràng là nội dung kém chất lượng, nhưng tác hại thực sự lại khó nhận ra hơn. Các rủi ro về lỗi sự thật, thời gian lãng phí và sự suy giảm chung về chất lượng.
Nợ chất lượng này tạo ra những hậu quả dây chuyền tiếp theo, âm thầm làm suy giảm động lực của nhóm và vô hiệu hóa bất kỳ lợi ích nào được cho là có được từ việc tăng năng suất trong công việc.
Cách hữu ích nhất để hiểu về workslop là coi nó như nợ nhận thức. Ai đó phải trả lại nó.
⚠️ BetterUp Labs đã tiến hành khảo sát 1.150 nhân viên văn phòng toàn thời gian tại Hoa Kỳ và phát hiện 40% trong số họ cho biết đã nhận được nội dung kém chất lượng trong tháng trước. Trong cùng nghiên cứu, các đối tượng tham gia cho biết trung bình mất khoảng 2 giờ để xử lý mỗi đối tượng/kỳ/phiên bản (làm rõ, xác minh, viết lại, làm lại), với ước tính mất $186 mỗi nhân viên mỗi tháng do chi phí giảm năng suất.
Ngoài ra, đây là một số chi phí khác của workslop:
- Đánh giá trở thành công việc chỉnh sửa: Về mặt lý thuyết, người đánh giá bất kỳ sản phẩm đầu ra nào nên kiểm tra chất lượng của nó và hoặc phê duyệt nó hoặc cung cấp phản hồi cụ thể để nâng cao chất lượng tổng thể. Với workslop, người đánh giá phải xác định mục tiêu thực sự, phát hiện những gì còn thiếu, xác minh những gì là đúng (kiểm tra sự thật) và sau đó tái cấu trúc logic để sản phẩm đầu ra có thể sử dụng được.
- Chuyển đổi ngữ cảnh: Một tóm tắt AI mơ hồ kích hoạt các câu hỏi tiếp theo, tìm kiếm nguồn thông tin và các cuộc họp đồng bộ vì kết quả không chứa ngữ cảnh cần thiết. Ai đó mở năm tab, nhắn tin cho hai người, cuộn qua các chủ đề tin nhắn và hỏi: “Chờ đã, chúng ta đã quyết định chọn tùy chọn nào?”
- Sự suy giảm niềm tin: Khi workslop trở nên phổ biến, mọi người đọc kỹ hơn, yêu cầu bằng chứng, đề nghị xác nhận thêm và kiểm tra lại chi tiết mà trước đây được chấp nhận mà không cần suy nghĩ. Sự phòng thủ này là hợp lý, nhưng nó làm chậm mọi thứ. Hợp tác trở nên nặng nề hơn vì niềm tin vào công việc giảm sút, và chi phí phát sinh trở thành mặc định mới.
AI hứa hẹn sẽ tiết kiệm thời gian, nhưng điều đó biến mất khi bạn tính đến gánh nặng nhận thức của việc liên tục đánh giá xem một công việc có thể sử dụng được hay không. Nhóm của bạn dành nhiều năng lượng tinh thần cho kiểm soát chất lượng hơn là cho việc giải quyết vấn đề sáng tạo.
👀 Bạn có biết? Báo cáo AI Slop của Kapwing cho thấy 21% trong số 500 video YouTube Shorts đầu tiên trên một tài khoản mới hoàn toàn được tạo ra bởi AI.
⭐️ Đọc thêm: Nỗi lo về năng suất
Cách các nhà lãnh đạo nhóm có thể giảm thiểu công việc dư thừa
Gartner dự đoán rằng 30% các dự án AI tạo sinh sẽ bị bỏ dở sau giai đoạn thử nghiệm khái niệm do thiếu kiểm soát chất lượng.
Giải pháp là xây dựng thói quen làm việc và các quy tắc làm việc cho nhóm để tận dụng AI một cách hiệu quả như mặc định.
Hãy cùng tìm hiểu:
Đặt ra các tiêu chuẩn chất lượng rõ ràng cho công việc được hỗ trợ bởi AI.
Workslop xảy ra khi mọi người gửi bản nháp mà họ cho là đủ tốt mà không bổ sung bối cảnh, phán đoán của con người và bằng chứng để làm cho nó có thể sử dụng được.
Tạo danh sách kiểm tra sẵn sàng gửi cho kết quả được hỗ trợ bởi AI. Giữ danh sách này trong khoảng 3 đến 5 mục mà nhóm của bạn có thể áp dụng nhanh chóng:
- Mục đích: Quyết định hoặc hành động nào mà điều này nhằm thúc đẩy?
- Đầu vào: Nguồn nào đã được sử dụng (liên kết, ghi chú, vé, dữ liệu)?
- Giả định: Điều gì có thể sai hoặc thiếu sót?
- Chi tiết: Làm rõ chủ sở hữu, ngày hạn, các ràng buộc và các bước tiếp theo.
- Xác minh: Bạn đã xác minh những gì (sự thật, số, yêu cầu, giọng điệu)?
Để tiêu chuẩn hóa danh sách kiểm tra sẵn sàng gửi mà nhóm của bạn có thể tuân theo, hãy sử dụng Mẫu Danh sách Kiểm tra Kiểm soát Chất lượng ClickUp. Nó cung cấp cho bạn một quy trình kiểm soát chất lượng có cấu trúc với các bước rõ ràng, cùng với tính linh hoạt để tùy chỉnh các kiểm tra theo sản phẩm, nhóm hoặc loại phát hành.
Tùy chỉnh với các trạng thái tùy chỉnh của ClickUp như Được phê duyệt, Phê duyệt mới, Đang chờ phê duyệt và Bị từ chối. Ngoài ra, bạn còn có các Trường Tùy chỉnh của ClickUp như Kết quả, Tiến độ, Quan trọng, Quy trình kiểm tra và Nhỏ, để mỗi lần đánh giá thu thập dữ liệu chính xác và dễ dàng kiểm tra.
👀 Bạn có biết: Stack Overflow đã phải chính thức cấm các câu trả lời do AI tạo ra vì số lượng quá lớn, độ chính xác không đáng tin cậy và gây thêm gánh nặng cho các moderator trong việc duy trì tính đáng tin cậy của trang web.
Tích hợp các điểm kiểm tra đánh giá vào quy trình làm việc của nhóm.
Người ta thường bỏ qua bước kiểm tra để tiến hành nhanh chóng, hoặc kiểm tra quá muộn khi việc sửa chữa trở nên khó khăn. Cách tiếp cận tốt hơn là đặt các điểm kiểm tra nhỏ, có thể dự đoán được tại những điểm mà đầu ra chất lượng thấp gây ra tác động tiêu cực lớn nhất cho các bước tiếp theo.
Sử dụng ba điểm kiểm tra tương ứng với cách công việc di chuyển:
- Trước khi chia sẻ ra bên ngoài: Bất kỳ nội dung nào được gửi đến lãnh đạo, khách hàng hoặc các bên liên quan đều phải qua một bước kiểm tra chất lượng do con người thực hiện trước. Điều này giúp ngăn chặn các kết quả được hoàn thiện nhưng mơ hồ trở thành chính thức và lan truyền.
- Trước khi chuyển giao giữa các nhóm: Nếu một nhóm khác phải xử lý (thiết kế, kỹ thuật, pháp lý, vận hành), hãy thêm một điểm kiểm tra để xác nhận bản tóm tắt đã sẵn sàng để ra quyết định (tức là mục tiêu, hạn chế, người chịu trách nhiệm và các bước tiếp theo được nêu rõ).
- Trước khi hoàn thành: Điểm kiểm tra cuối cùng đảm bảo sản phẩm đầu ra có thể sử dụng mà không cần kiểm tra thêm. Nếu nó vẫn kích hoạt các câu hỏi cơ bản, nó vẫn chưa hoàn chỉnh.
Để đảm bảo các điểm kiểm tra đánh giá nhất quán, hãy sử dụng Mẫu Quy Trình Phê Duyệt Dự Án ClickUp. Mẫu này tạo ra một quy trình phê duyệt có cấu trúc, trong đó mỗi yêu cầu được lọc qua các điểm kiểm tra như Tóm tắt Dự án, Tiêu chí Thành công và Kế hoạch Công việc, giúp người đánh giá không bao giờ phải tìm kiếm thông tin bối cảnh. Điều này cũng có nghĩa là mọi tài sản do AI tạo ra đều phải trải qua một loạt các điểm kiểm tra trước khi được xuất bản.
Bạn cũng có thể tùy chỉnh nó để phù hợp với quy trình làm việc của mình bằng cách gán các vai trò như Quản lý Dự án và Người duyệt, và điều chỉnh các trường như Giai đoạn duyệt, dòng thời gian và yêu cầu tài nguyên để quá trình duyệt diễn ra nhanh hơn mà không làm giảm chất lượng.
📚 Đọc thêm: Tự động hóa quy trình làm việc
Khuyến khích tư duy thử nghiệm thay vì sử dụng AI một cách thụ động.
Có sự khác biệt giữa việc sử dụng AI và bị AI sử dụng. Nhiều thành viên trong nhóm hành động như những hành khách, thụ động chấp nhận bất kỳ kết quả nào mà AI cung cấp. Bạn cần đào tạo họ trở thành những người điều khiển, luôn chủ động, hướng dẫn công cụ và đánh giá một cách phê phán kết quả đầu ra.
Tư duy thử nghiệm (pilot mindset) là về việc giám sát tích cực. Điều này có nghĩa là xem AI như một đối tác tạo ra bản nháp ban đầu, chứ không phải là một nút thần kỳ mang lại sản phẩm hoàn chỉnh.
Nói cách khác:
- Hỏi câu hỏi: Luôn hỏi “Vấn đề ở đây là gì?” trước khi hỏi “Điều này có đủ tốt không?” Khả năng cao là nó chưa đủ tốt.
- Áp dụng phương pháp lặp lại: Tích hợp quá trình lặp lại prompt vào quy trình làm việc thay vì chấp nhận bản nháp đầu tiên.
- Định hình hành vi: Với tư cách là người lãnh đạo, nếu bạn chấp nhận workslop, bạn đang gửi tín hiệu rằng điều đó là chấp nhận được. Khi bạn phản hồi cụ thể, bạn đang nâng cao tiêu chuẩn chất lượng cho tất cả mọi người.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Thay vì để nội dung do AI tạo ra lưu hành như bản nháp sơ bộ, hãy cài đặt ClickUp Super Agents để hoạt động như một cổng kiểm soát chất lượng trước khi bất kỳ nội dung nào được đưa vào đánh giá. Super Agents là các trợ lý AI của ClickUp mà bạn có thể tùy chỉnh, bao gồm quyền truy cập và các hành động được phép thực hiện.
Ví dụ: Kích hoạt Super Agent khi công việc chuyển sang trạng thái ‘Đang chờ phê duyệt’ để kiểm tra các thông tin thiếu sót (liên kết nguồn, điều kiện ràng buộc, tiêu chí thành công), tạo bản tóm tắt rõ ràng cho người phê duyệt và nhắc nhở chủ sở hữu bổ sung thông tin thiếu trước khi yêu cầu được chuyển tiếp.
Hệ thống quy trình làm việc ngăn chặn nội dung do AI tạo ra
Dựa vào thói quen cá nhân để ngăn chặn workslop không phải là một chiến lược có thể mở rộng. Bạn cần xây dựng các giải pháp cấu trúc — hệ thống quy trình làm việc khiến việc tạo ra workslop trở nên khó khăn hơn và dễ dàng phát hiện hơn. ✨
Các hệ thống này đóng vai trò là cơ sở hạ tầng hỗ trợ các chiến lược lãnh đạo mà bạn vừa học. Chúng giúp hành vi đúng đắn trở nên dễ dàng.
| Mẫu chuẩn hóa | Chất lượng không đồng đều | Các mẫu câu lệnh và danh sách kiểm tra có sẵn giúp tích hợp các tiêu chuẩn vào các công việc lặp lại. |
| Biểu mẫu đăng ký | Thiếu bối cảnh | Yêu cầu có cấu trúc giúp xác định đối tượng, mục đích và các hạn chế ngay từ đầu. |
| Quản lý phiên bản | Khoảng trống trách nhiệm | Dòng sự kiện kiểm tra đang theo dõi nội dung do AI tạo ra so với nội dung được chỉnh sửa bởi con người. |
| Thư viện lời nhắc | Không cần phải tái phát minh lại bánh xe | Cơ sở kiến thức chia sẻ các mẫu prompt nhất quán để tạo ra kết quả chất lượng. |
📮 ClickUp Insight: Khảo sát về mức độ trưởng thành của AI của chúng tôi chỉ ra một thách thức rõ ràng: 54% các nhóm làm việc trên các hệ thống phân tán, 49% hiếm khi chia sẻ bối cảnh giữa các công cụ và 43% gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin cần thiết.
Khi công việc bị phân mảnh, các công cụ AI của bạn không thể truy cập vào toàn bộ bối cảnh, điều này dẫn đến các câu trả lời không đầy đủ, phản hồi chậm trễ và kết quả thiếu chiều sâu hoặc độ chính xác. Đó chính là hiện tượng "work sprawl" đang diễn ra, và nó khiến các công ty mất hàng triệu đô la do giảm năng suất và lãng phí thời gian.
ClickUp Brain giải quyết vấn đề này bằng cách hoạt động trong một không gian làm việc thống nhất, được hỗ trợ bởi AI, nơi các công việc, tài liệu, trò chuyện và mục tiêu đều được kết nối chặt chẽ. Tính năng Tìm kiếm Doanh nghiệp (Enterprise Search) hiển thị mọi chi tiết ngay lập tức, trong khi các Trợ lý AI (AI Agents) hoạt động trên toàn bộ nền tảng để thu thập bối cảnh, chia sẻ cập nhật và thúc đẩy công việc tiến triển.
Kết quả là AI nhanh hơn, rõ ràng hơn và luôn được cập nhật thông tin, điều mà các công cụ rời rạc đơn giản không thể sánh kịp.
Cách ClickUp giúp các nhóm quản lý công việc
Theo một cuộc khảo sát của Zety, khoảng hai phần ba số nhân viên cho biết họ dành tới sáu giờ hoặc hơn mỗi tuần để sửa chữa lỗi và thiếu sót do nội dung do AI tạo ra gây ra. Đối với nhân viên, điều đó có nghĩa là thời gian giới hạn của bạn bị tiêu tốn vào việc xác minh, viết lại và làm lại thay vì tiến độ công việc.
Một bản nháp mơ hồ, tự tin quá mức có thể gây ra tác động lan rộng khắp toàn bộ quy trình làm việc chỉ trong một lần, dẫn đến việc tổ chức nhiều cuộc họp, trao đổi qua lại và trì hoãn hơn so với yêu cầu của công việc.
Để khắc phục vấn đề này, bạn cần một giải pháp giảm thiểu nguyên nhân gốc rễ: bối cảnh phân tán, tiêu chuẩn không nhất quán và thực thi không đồng bộ.
Giới thiệu ClickUp. Đây là không gian Làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới được thiết kế để loại bỏ nguyên nhân gốc rễ của workslop.
Hãy cùng tìm hiểu cách thực hiện.
Chuyển đổi ngữ cảnh phân tán thành kết quả sẵn sàng để xem xét với ClickUp Brain
Workslop thường không xuất phát từ "viết kém" hay "câu hỏi lười biếng". Nó xuất hiện khi bạn dựa vào AI để tạo ra câu trả lời mà không có bất kỳ bối cảnh cơ bản nào.
Tuy nhiên, điều này không áp dụng cho ClickUp Brain. Khác với các công cụ AI độc lập, ClickUp Brain được tích hợp trực tiếp vào Không gian Làm việc của bạn. Nó thu thập dữ liệu thời gian thực từ các công việc, tài liệu, bình luận, trò chuyện, người dùng và kiến thức công ty trước khi tạo ra bất kỳ nội dung nào. Điều này giúp giảm thiểu các hiện tượng như ảo giác, thuật ngữ mơ hồ hoặc nội dung rời rạc – những đặc điểm điển hình của workslop.
Sử dụng ClickUp Brain để:
- Tự động chuyển đổi công việc thành cập nhật trạng thái: Tạo các bản cập nhật StandUp, cập nhật nhóm và cập nhật dự án dựa trên hoạt động thực tế của các công việc.
- Tạo công việc có cấu trúc từ các đầu vào lộn xộn: Chuyển đổi tin nhắn trò chuyện, bình luận trong tài liệu và ghi chú thành các công việc và công việc con chi tiết, để việc chuyển giao công việc trở nên khả thi.
- Viết trong bối cảnh của công việc hoặc tài liệu: Soạn thảo kế hoạch, mục nhiệm vụ, bản sửa đổi và tóm tắt dựa trên bối cảnh của Không gian Làm việc và tài nguyên của bạn. Điều này giúp kết quả đầu ra dễ dàng kiểm tra hơn và ít có khả năng bỏ sót các yêu cầu quan trọng.
- Hỏi câu hỏi và nhận câu trả lời chính xác mỗi lần: Đề cập @Brain để tóm tắt bối cảnh và trả lời trực tiếp từ nơi diễn ra cuộc hội thoại.
Lưu trữ và tận dụng kiến thức của nhóm với ClickUp Knowledge Management
ClickUp Knowledge Management là nơi lưu trữ và biến tất cả kiến thức thành hành động.
Thay vì phải lục lọi qua các chủ đề thảo luận, bạn có thể xây dựng một trung tâm nội bộ cho các quy trình tiêu chuẩn (SOPs), wiki, bản tóm tắt dự án và ghi chú quyết định, luôn kết nối với hoạt động hàng ngày. Như vậy, khi ai đó sử dụng AI để soạn thảo bản cập nhật, kế hoạch hoặc bản tóm tắt, các đầu vào đã được xây dựng dựa trên những gì nhóm của bạn đã thống nhất.
Trong thực tế, bạn có thể xây dựng cơ sở kiến thức của mình bằng cách sử dụng các mẫu wiki có sẵn, tổ chức mọi thứ trong Docs Hub và lưu trữ các tài nguyên quan trọng dưới dạng wiki đã được xác minh, để mọi người biết nên tin tưởng vào đâu. Khi có câu hỏi nảy sinh trong công việc, bạn có thể sử dụng các câu trả lời AI tức thì, tìm kiếm qua các tài liệu, wiki, công việc và bình luận để hiển thị bối cảnh phù hợp.
Ngăn chặn workslop ngay từ nguồn với ClickUp Biểu mẫu
Rất nhiều công việc thừa thãi được tạo ra trước khi AI thậm chí còn tham gia. Ai đó gửi một yêu cầu mơ hồ, thiếu bối cảnh, tiêu chí thành công không rõ ràng và không có liên kết—và sau đó dựa vào AI để lấp đầy khoảng trống bằng những phỏng đoán tự tin.
ClickUp Forms giải quyết vấn đề này bằng cách chuyển mỗi yêu cầu thành một bài nộp/gửi một chiều, tự động trở thành một công việc tại vị trí phù hợp, với các chi tiết được ghi lại trong các Trường Tùy chỉnh.
Và vì Forms hỗ trợ logic điều kiện, bạn có thể hiển thị chỉ những câu hỏi quan trọng dựa trên câu trả lời của người dùng. Điều đó có nghĩa là nhận được đầu vào tốt hơn mà không cần biểu mẫu dài hơn, và ít phải làm rõ phạm vi, tính cấp bách hoặc yêu cầu sau này.
Tự động hóa quy trình phê duyệt với ClickUp Automations
Workslop tăng đột biến trong các quy trình làm việc yêu cầu nhiều bước phê duyệt vì "kiểm tra" thường là một quá trình theo dõi thủ công. Ai đó chia sẻ một liên kết, thông báo cho người phê duyệt, chờ đợi, theo dõi tiến độ, và khi phản hồi đến, bối cảnh đã thay đổi.
ClickUp tự động hóa giúp bạn tích hợp quy trình phê duyệt trực tiếp vào quy trình làm việc. Điều đó có nghĩa là công việc sẽ được chuyển đến đúng người vào đúng thời điểm mà không cần thêm thông báo.
Bạn có thể cài đặt một quy trình tự động hóa được kích hoạt khi trạng thái của công việc thay đổi (ví dụ: sang Đang chờ phê duyệt), sau đó chuyển công việc cho người phê duyệt, thêm bình luận về nội dung cần xem xét hoặc cập nhật Trường Tùy chỉnh như Giai đoạn phê duyệt để mọi người đều có thể theo dõi tiến độ. Hơn nữa, bạn có thể sử dụng 'Điều kiện' để duy trì quy trình chuyển tiếp gọn gàng, chẳng hạn chỉ kích hoạt cho các yêu cầu có tác động lớn hoặc các loại yêu cầu cụ thể.
Xây dựng Tiêu chuẩn Chống Workslop với ClickUp
Workslop thường lan rộng vì không có nơi chia sẻ để xác định tiêu chuẩn chất lượng, ghi lại bối cảnh và làm rõ bước tiếp theo.
Để quản lý điều này, bạn cần hai yếu tố: một tiêu chuẩn rõ ràng và một quy trình làm việc giúp việc tuân thủ tiêu chuẩn trở nên dễ dàng.
ClickUp giúp bạn thực hiện việc cần làm và nhiều hơn nữa trong một nền tảng duy nhất. Ghi chép mọi thứ tại một nơi, giữ các bước kiểm tra liên kết với công việc thực tế và sử dụng AI trong bối cảnh để tóm tắt các thay đổi, phát hiện các lỗ hổng và hoàn thiện bản nháp trước khi chúng được phê duyệt.
Khi tiêu chuẩn và công việc được thực hiện cùng nhau, chất lượng không còn phụ thuộc vào việc ai nhớ kiểm tra.
Bắt đầu sử dụng ClickUp ngay hôm nay.
Câu hỏi thường gặp về Quản lý Workslop trong các nhóm
Workslop là nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra, đòi hỏi nỗ lực đáng kể của con người để sửa chữa, xác minh hoặc loại bỏ, cuối cùng tạo ra nhiều công việc hơn so với lợi ích mà nó mang lại.
Tìm kiếm các dấu hiệu phổ biến như cách diễn đạt chung chung, lỗi sự thật, cấu trúc câu lặp lại và nội dung kỹ thuật trả lời yêu cầu nhưng thiếu bối cảnh cụ thể hoặc sắc thái mà chuyên gia con người sẽ bao gồm.
Mặc dù các lời nhắc tốt hơn có thể hữu ích, nhưng chúng không đủ. Phòng ngừa thực sự đòi hỏi các hệ thống quy trình làm việc tích hợp bao gồm các tiêu chuẩn chất lượng rõ ràng, các điểm kiểm tra đánh giá chính thức và văn hóa nhóm coi đầu ra của AI là điểm khởi đầu, không phải sản phẩm hoàn chỉnh.
Trách nhiệm được chia sẻ. Cá nhân nên tự kiểm tra công việc được hỗ trợ bởi AI trước khi bài nộp/gửi, nhưng các nhà lãnh đạo phải triển khai các điểm kiểm tra cấu trúc để đảm bảo công việc không đến tay người phê duyệt cuối cùng mà không được kiểm tra.