Lời hứa về công việc ưu tiên AI nghe có vẻ đơn giản: ra quyết định nhanh hơn, giảm bớt công việc lặt vặt, hợp tác thông minh hơn. Nhưng đối với phần lớn các nhóm, thực tế lại hoàn toàn khác xa so với những gì được hứa hẹn. Khảo sát về mức độ trưởng thành AI của chúng tôi cho thấy chỉ 12% nhân viên trí thức đã tích hợp AI hoàn toàn vào quy trình công việc của họ, và 38% không sử dụng AI chút nào. Khoảng cách giữa tham vọng và thực thi chính là vấn đề về bộ công cụ.
Xây dựng một nhóm thực sự ưu tiên AI có nghĩa là vượt ra ngoài các công cụ riêng lẻ và đặt câu hỏi về loại nền tảng nào hỗ trợ cách làm việc của nhóm, ở mọi cấp độ, xuyên suốt mọi quy trình công việc.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu bộ công cụ AI nào phù hợp nhất cho các nhóm ưu tiên AI. Ngoài ra, chúng ta cũng sẽ xem xét cách ClickUp phù hợp với bức tranh đó như một Không gian Làm việc AI tích hợp được thiết kế theo cách bạn hoạt động.
Khung công nghệ AI là gì?
Bộ công nghệ AI là sự kết hợp của các công cụ, nền tảng và hệ thống mà một nhóm sử dụng để tích hợp AI vào công việc hàng ngày của họ. Hãy xem nó như nền tảng quyết định mức độ hiệu quả mà AI có thể hoạt động bên trong tổ chức của bạn.
Thông thường, nó bao gồm các mô hình AI hoặc trợ lý mà nhóm của bạn tương tác, các nền tảng nơi công việc được hoàn thành, và các tích hợp kết nối tất cả lại với nhau.
Một bộ công cụ công nghệ mạnh mẽ giúp AI trở nên hữu ích trong bối cảnh thực tế, nơi các công việc, cuộc hội thoại và quyết định đã diễn ra. Ngược lại, một bộ công cụ yếu kém sẽ khiến AI chỉ là một công cụ độc lập, mà người dùng phải nhớ mở trong một tab riêng biệt.
🧠 Thông tin thú vị: Mặc dù chúng ta thường nghĩ AI là công nghệ tương lai, khái niệm này đã có từ hàng nghìn năm trước. Trong thần thoại Hy Lạp, vị thần Hephaestus được cho là đã tạo ra những robot bằng vàng để giúp ông di chuyển.
Các lớp cơ bản của một bộ công nghệ AI hiện đại
Một bộ công nghệ AI hiện đại được tổ chức thành năm lớp riêng biệt, mỗi lớp chịu trách nhiệm cho một giai đoạn cụ thể trong vòng đời của AI. Hiểu rõ kiến trúc phân lớp này giúp bạn xác định các lỗ hổng, tránh sử dụng các công cụ trùng lặp và xây dựng một hệ thống có khả năng mở rộng.
Mỗi lớp phụ thuộc vào các lớp khác; một điểm yếu ở một lớp có thể làm suy yếu toàn bộ hệ thống.
Lớp dữ liệu
Lớp dữ liệu là nền tảng của hệ thống của bạn. Nó xử lý việc thu thập, lưu trữ, chuyển đổi và công trình tính năng cho dữ liệu thô của mọi mô hình AI. Các thành phần chính bao gồm hồ dữ liệu cho dữ liệu thô, kho dữ liệu cho dữ liệu có cấu trúc và kho tính năng cho các đầu vào mô hình có thể tái sử dụng.
Một sai lầm phổ biến là có các nguồn dữ liệu bị phân mảnh với định dạng không nhất quán, điều này khiến việc tái tạo thí nghiệm hoặc khắc phục vấn đề sản xuất trở nên gần như bất khả thi.
🧠 Thông tin thú vị: Năm 1958, John McCarthy đã phát triển LISP, một ngôn ngữ lập trình sau này trở thành một trong những ngôn ngữ quan trọng nhất cho nghiên cứu AI. Nó đã trở thành công cụ quan trọng trong nhiều thập kỷ và ảnh hưởng đến các ngôn ngữ sau này được thiết kế cho công việc AI biểu tượng.
Lớp mô hình hóa
Đây là nơi các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư machine learning xây dựng, đào tạo và kiểm định mô hình. Lớp mô hình hóa bao gồm các công cụ machine learning như PyTorch hoặc TensorFlow, công cụ theo dõi thí nghiệm và kho lưu trữ mô hình để quản lý phiên bản và lưu trữ các mô hình đã được đào tạo.
Các nhóm ưu tiên AI thực hiện hàng trăm thí nghiệm, và nếu không có hệ thống đang theo dõi phù hợp, bạn có thể dễ dàng mất đi mô hình hoạt động tốt nhất hoặc lặp lại công việc.
Lớp hạ tầng
Lớp hạ tầng cung cấp sức mạnh cơ bản để đào tạo và triển khai mô hình ở quy mô lớn. Điều này bao gồm các dịch vụ điện toán đám mây như cụm GPU, quản lý container với Kubernetes và các công cụ quản lý quy trình làm việc như Airflow hoặc Kubeflow.
Thách thức chính ở đây là cân bằng giữa chi phí và hiệu suất. Việc cung cấp quá mức sẽ làm hao hụt ngân sách, trong khi cung cấp không đủ sẽ làm chậm tốc độ lặp lại của nhóm.
Lớp dịch vụ
Lớp phục vụ là phần cung cấp dự đoán của mô hình cho người dùng hoặc các hệ thống khác. Nó bao gồm các khung làm việc phục vụ mô hình, cổng API và các công cụ cho cả suy luận thời gian thực và theo lô.
Ngoài ra, việc thiết lập không phải là một lần duy nhất; bạn cần các cơ chế như triển khai canary và thử nghiệm A/B để cập nhật mô hình trong môi trường sản xuất một cách an toàn mà không gây gián đoạn.
🔍 Bạn có biết? Một cuộc khảo sát với hơn 1.200 chuyên gia cho thấy 95% hiện đang sử dụng AI trong công việc hoặc tại nhà. Hầu hết báo cáo về sự gia tăng năng suất ổn định và 76% thậm chí tự chi trả cho các công cụ này.
Lớp giám sát và phản hồi
Khi mô hình đã được triển khai, công việc của nó mới chỉ bắt đầu.
Lớp giám sát theo dõi hiệu suất mô hình, phát hiện sự thay đổi dữ liệu và cung cấp cảnh báo khi có sự cố xảy ra. Nó cũng bao gồm các đường ống phản hồi chuyển các chỉnh sửa của người dùng hoặc dữ liệu mới trở lại hệ thống, cho phép các mô hình của bạn học hỏi và cải thiện liên tục theo thời gian.
Các khung công tác và công cụ AI hỗ trợ các nhóm ưu tiên AI
Thị trường tràn ngập các công cụ AI, và gần như không thể phân biệt được đâu là công cụ sẵn sàng cho sản xuất và đâu chỉ là xu hướng nhất thời. Nhóm lãng phí hàng giờ để đánh giá hàng chục lựa chọn, thường chọn một công cụ không phù hợp và gây ra nợ kỹ thuật trong tương lai.
Dưới đây là một số công cụ đang được các nhóm AI-first hàng đầu hiện nay sử dụng:
Xử lý dữ liệu và công trình tính năng
- Apache Spark xử lý dữ liệu quy mô lớn cho các nhóm làm việc với tập dữ liệu có khối lượng lớn và được phân phối.
- dbt chuyển đổi dữ liệu thô thành các mô hình sạch, có cấu trúc, sẵn sàng cho phân tích và học máy.
- Feast và Tecton quản lý kho tính năng, giúp dễ dàng chia sẻ và tái sử dụng tính năng giữa các mô hình khác nhau.
🧠 Thông tin thú vị: Năm 1966, chính phủ Hoa Kỳ tài trợ cho một dự án AI nhằm tự động dịch tiếng Nga sang tiếng Anh. Sau gần một thập kỷ công việc, hệ thống này thất bại thảm hại đến mức nguồn tài trợ bị cắt đột ngột. Sự cố này đã kích hoạt mùa đông AI đầu tiên và dạy cho các nhà nghiên cứu rằng việc hiểu ngôn ngữ phức tạp hơn nhiều so với dự đoán.
Phát triển mô hình
- PyTorch và TensorFlow là các khung công tác hàng đầu để xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu quy mô lớn.
- Hugging Face Transformers cung cấp một thư viện các mô hình NLP đã được huấn luyện sẵn mà các nhóm có thể tinh chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
- scikit-learn vẫn là lựa chọn đáng tin cậy cho các công việc học máy truyền thống như phân loại, hồi quy và phân cụm.
Theo dõi thí nghiệm
- MLflow cho phép các nhóm ghi lại, so sánh và tái tạo các thí nghiệm trong suốt vòng đời phát triển mô hình.
- Weights & Biases cung cấp các biểu đồ trực quan phong phú và tính năng hợp tác để theo dõi hiệu suất mô hình theo thời gian.
- Neptune được thiết kế cho các nhóm cần dữ liệu metadata chi tiết về thí nghiệm và lịch sử thí nghiệm lâu dài.
Quản lý
- Apache Airflow được sử dụng rộng rãi để lập lịch và quản lý các đường ống dữ liệu và machine learning phức tạp trong môi trường sản xuất.
- Kubeflow được thiết kế cho các nhóm triển khai các quy trình làm việc machine learning trên Kubernetes ở quy mô lớn.
- Prefect và Dagster cung cấp các phương pháp điều phối quy trình làm việc hiện đại hơn với khả năng quan sát và xử lý lỗi được tích hợp sẵn.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Biến việc điều phối quy trình làm việc thành lợi thế cạnh tranh với ClickUp Super Agents. Đây là các trợ lý AI hoạt động trong không gian làm việc của bạn, điều phối các quy trình phức tạp xuyên suốt các công việc, tài liệu, trò chuyện và công cụ kết nối với ngữ cảnh thực tế và khả năng tự chủ.
Ví dụ, bạn có thể tự động hóa việc onboarding khách hàng mới với Super Agents. Nó có thể:
- Quét không gian làm việc của bạn để tìm các bản ghi khách hàng mới.
- Tạo các mẫu dự án phù hợp trong ClickUp
- Giao các công việc onboarding cho các thành viên nhóm phù hợp dựa trên vai trò và SLA.
- Tạo email chào mừng được tùy chỉnh theo ngành nghề của khách hàng.
- Chia sẻ tóm tắt trong nhóm trò chuyện của bạn
Tất cả các quy trình này diễn ra đúng tiến độ và tự động điều chỉnh khi gặp ngoại lệ mà không cần ai phải theo dõi từng bước.
Dưới đây là cách tạo Super Agent đầu tiên của bạn trong ClickUp:
Phục vụ mô hình
- TensorFlow Serving và TorchServe được thiết kế chuyên biệt để triển khai các mô hình học sâu dưới dạng các API có khả năng mở rộng và độ trễ thấp.
- Seldon Core cung cấp một lớp phục vụ linh hoạt cho các nhóm quản lý nhiều mô hình trên các khung công tác khác nhau.
- BentoML đơn giản hóa quá trình đóng gói và triển khai mô hình, giúp việc chuyển từ giai đoạn phát triển sang sản xuất trở nên dễ dàng hơn.
Giám sát
- Evidently AI, Arize và WhyLabs phát hiện sự thay đổi mô hình và các vấn đề về chất lượng dữ liệu, cảnh báo khi hiệu suất mô hình bắt đầu suy giảm trong môi trường sản xuất.
- Prometheus và Grafana cung cấp khả năng quan sát hệ thống, giúp các nhóm hiển thị tình trạng hạ tầng cùng với hiệu suất mô hình.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Xây dựng trung tâm điều khiển trực tiếp theo dõi mục tiêu, khối lượng công việc, doanh thu, thời gian chu kỳ và rủi ro giao hàng tại một nơi duy nhất với Bảng điều khiển ClickUp. Sau đó, tích hợp Thẻ AI để tự động hiển thị thông tin, phát hiện sự cố bất thường và đề xuất các bước tiếp theo trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng.
Bạn có thể thêm một:
- Thẻ AI StandUp: Tóm tắt các hoạt động gần đây từ các công việc và dự án được lựa chọn trong khoảng thời gian đã chọn.
- Thẻ Báo Cáo Hàng Ngày của Đội AI: Nhận tóm tắt công việc của nhiều người hoặc nhiều nhóm để xem mỗi nhóm đã làm gì.
- Thẻ Tóm tắt Điều hành AI: Tạo một bản tóm tắt trạng thái ngắn gọn cho ban lãnh đạo, nhấn mạnh những gì đang tiến triển tốt + những gì cần chú ý.
- Thẻ Cập nhật Dự án AI: Tự động tạo báo cáo tiến độ tổng quan cho một không gian, thư mục hoặc danh sách cụ thể.
- Thẻ Trí tuệ Nhân tạo: Tùy chỉnh lời nhắc của riêng bạn để hiển thị thông tin tùy chỉnh hoặc thực hiện các công việc báo cáo đặc biệt.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
- OpenAI ChatGPT được sử dụng rộng rãi cho việc tạo nội dung, hỗ trợ lập trình và các công việc suy luận trong các nhóm doanh nghiệp.
- Anthropic Claude xử lý các tài liệu dài và phức tạp cùng các hướng dẫn tinh tế, khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các quy trình làm việc đòi hỏi nhiều nghiên cứu.
- Google Gemini cung cấp khả năng đa phương thức, cho phép các nhóm làm việc trên văn bản, hình ảnh và dữ liệu trong một giao diện duy nhất.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Hầu hết các nhóm đang bị ngập trong các công cụ AI không kết nối: một công cụ cho việc viết, một cho ghi chú, một cho báo cáo và một cho tự động hóa. Bối cảnh bị mất, và bảo mật trở thành một dấu hỏi.
ClickUp Brain MAX tích hợp mọi thứ vào một ứng dụng AI siêu việt duy nhất, được tích hợp trực tiếp vào công việc của bạn.
Nhóm của bạn sẽ có một hệ thống AI duy nhất có khả năng hiểu các công việc, tài liệu, cuộc trò chuyện, bảng điều khiển và quy trình làm việc trong bối cảnh thực tế. Nó có thể trả lời các câu hỏi về dự án, tạo nội dung từ dữ liệu thời gian thực, lập kế hoạch hành động, tóm tắt các cập nhật và kích hoạt các bước tiếp theo mà không gây ra sự phình to của AI. Bạn cũng có thể chuyển đổi linh hoạt giữa ChatGPT, Claude và Gemini cho các công việc của mình.
Công cụ tự động hóa và quản lý quy trình làm việc
- Zapier kết nối các ứng dụng và kích hoạt các quy trình tự động hóa mà không cần sự hỗ trợ của kỹ sư.
- Make cung cấp tự động hóa linh hoạt hơn cho các nhóm cần logic quy trình làm việc phức tạp, nhiều bước.
- n8n là một công cụ tự động hóa mã nguồn mở cho phép các nhóm kỹ thuật kiểm soát hoàn toàn cách các quy trình làm việc được xây dựng và triển khai.
Các nền tảng năng suất được hỗ trợ bởi AI
- ClickUp kết hợp các công việc, tài liệu, trò chuyện và AI trong một không gian làm việc tích hợp, giúp các nhóm không phải liên tục chuyển đổi giữa các công cụ để hoàn thành công việc.
- Notion AI bổ sung khả năng viết và tóm tắt trên nền tảng tài liệu và cơ sở dữ liệu hiện có của Notion.
- Microsoft Copilot được tích hợp sẵn trong bộ ứng dụng Microsoft 365, rất hữu ích cho các nhóm đã thực hiện công việc với Word, Excel và Teams một cách thường xuyên.
Quản lý kiến thức và tìm kiếm AI
- Glean thu thập thông tin từ các ứng dụng kết nối trong toàn công ty và hiển thị theo yêu cầu thông qua công cụ tìm kiếm doanh nghiệp.
- Guru giúp các nhóm xây dựng và duy trì một cơ sở kiến thức trung tâm luôn chính xác và dễ truy cập trên toàn tổ chức.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Khi các nhóm thảo luận về quản lý kiến thức, vấn đề là thông tin đúng đắn không xuất hiện khi các quyết định đang được đưa ra.
ClickUp Docs giải quyết vấn đề này ngay từ gốc bằng cách cho phép các nhóm ghi chép và cập nhật kiến thức ngay trong luồng công việc.
Bộ phận vận hành điều chỉnh danh sách kiểm tra mua sắm trong quá trình onboarding nhà cung cấp trực tiếp. Bộ phận tài chính thêm giới hạn phê duyệt mới trực tiếp trong cùng tài liệu và liên kết nó với công việc đang chạy. Bộ phận pháp lý làm rõ một trường hợp ngoại lệ trong phần bình luận khi xem xét. Tài liệu phản ánh cách quy trình hoạt động hiện tại, vì nó đã phát triển song song với công việc.
Điều đó giải quyết vấn đề kiến thức lỗi thời. Nó cũng tạo ra một vấn đề mới.
Khi kiến thức được phân tán trên các tài liệu, công việc và bình luận, thách thức trở thành việc tìm ra câu trả lời đúng một cách nhanh chóng. ClickUp Enterprise Search giải quyết vấn đề này.
Khi ai đó hỏi về quy trình phê duyệt nhà cung cấp cho các hợp đồng trị giá trên $10M, Enterprise Search sẽ hiển thị phiên bản mới nhất của tài liệu, công việc phê duyệt liên quan và bình luận nơi bộ phận pháp lý đã phê duyệt. Không ai cần phải nhớ nơi lưu trữ tài liệu hay công cụ nào cần kiểm tra.
Cách chọn bộ công cụ AI phù hợp cho nhóm của bạn
Bạn đã nắm rõ các lớp công nghệ và đã xem qua các công cụ, nhưng lại bị choáng ngợp bởi quá nhiều lựa chọn. Nếu không có khung quyết định rõ ràng, các nhóm thường chọn công cụ dựa trên xu hướng phổ biến hoặc rơi vào tình trạng phân tích quá mức, dẫn đến việc không thể đưa ra quyết định nào cả.
Không có bộ công cụ "tốt nhất" chung cho tất cả; lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu, hạn chế và mức độ trưởng thành của nhóm. Dưới đây là cách đưa ra quyết định đúng đắn:
Bắt đầu với mục tiêu kinh doanh của bạn
Trước khi đánh giá bất kỳ công cụ nào, hãy xác định rõ việc AI cần làm cho tổ chức của bạn. Các nhóm bỏ qua bước này thường kết thúc với những công cụ ấn tượng nhưng lại giải quyết sai vấn đề.
Khi đã xác định rõ mục tiêu, hãy để nó định hướng cho các ưu tiên của bạn:
- Nếu độ trễ thấp là yếu tố quan trọng nhất, hạ tầng phục vụ và công cụ triển khai tại biên nên được ưu tiên hàng đầu.
- Nếu ưu tiên hàng đầu là thử nghiệm nhanh chóng, thì khả năng tính toán linh hoạt và hệ thống theo dõi thử nghiệm mạnh mẽ là điều không thể thiếu.
- Nếu bạn hoạt động trong ngành có quy định chặt chẽ, việc theo dõi nguồn gốc dữ liệu, khả năng kiểm toán và các tùy chọn triển khai tại chỗ cần được ưu tiên hàng đầu.
- Nếu mục tiêu là nâng cao năng suất nội bộ, một không gian làm việc tích hợp AI như ClickUp sẽ mang lại giá trị cao hơn so với việc sử dụng các giải pháp riêng lẻ không liên kết.
🔍 Bạn có biết? Trong khi phần lớn thế giới vẫn đang dùng thử AI, các nhóm ưu tiên AI đã chính thức vượt qua giai đoạn dùng thử. Hơn 40% các thí nghiệm AI trong các tổ chức hàng đầu đã được triển khai vào sản xuất quy mô lớn.
Đánh giá mức độ tích hợp của nó với những gì bạn đã có.
Hệ thống AI của bạn không tồn tại độc lập. Nó cần kết nối mượt mà với kho dữ liệu hiện có, các đường ống CI/CD và ứng dụng kinh doanh của bạn. Trước khi quyết định sử dụng bất kỳ công cụ nào, hãy tự hỏi:
- Nó có hỗ trợ nhà cung cấp đám mây của bạn mà không yêu cầu các kết nối tùy chỉnh không?
- Liệu nó có thể mở rộng khi khối lượng dữ liệu và kích thước nhóm của bạn tăng lên?
- Sẽ cần bao nhiêu nỗ lực kỹ thuật để duy trì các tích hợp theo thời gian?
- Nó có tương thích tốt với các công cụ mà nhóm của bạn đã sử dụng hàng ngày không?
Một công cụ có ít tính năng hơn nhưng có khả năng tương tác mạnh mẽ sẽ hầu như luôn vượt trội hơn so với một giải pháp tốt nhất trong từng lĩnh vực gây ra các vấn đề tích hợp.
Cân bằng chi phí, bảo mật và khả năng của nhóm.
Mỗi quyết định về bộ công cụ đều liên quan đến những sự đánh đổi thực tế, và ba trong số đó thường khiến các nhóm bất ngờ:
- Chi phí: Việc sử dụng điện toán đám mây để đào tạo các mô hình lớn có thể trở nên đắt đỏ nhanh chóng khi quy mô sử dụng tăng lên. Hãy tích hợp giám sát chi phí ngay từ đầu thay vì coi đó là một việc làm sau này.
- Bảo mật: Hệ thống của bạn sẽ xử lý dữ liệu nhạy cảm, vì vậy hãy đánh giá các tiêu chuẩn mã hóa, kiểm soát truy cập và chứng nhận tuân thủ trước khi commit.
- Khả năng của nhóm: Công cụ tốt nhất cũng vô dụng nếu không ai trong nhóm của bạn biết cách sử dụng nó. Hãy thực tế về thời gian đào tạo, tài liệu hướng dẫn có sẵn và loại hỗ trợ liên tục mà nhà cung cấp cung cấp.
Hãy suy nghĩ theo từng lớp, không phải từng công cụ riêng lẻ.
Các bộ công cụ AI hiệu quả nhất là hệ thống phân lớp, nơi luồng dữ liệu được truyền tải một cách trơn tru từ giai đoạn thu thập đến giám sát, với mỗi lớp tương tác với lớp tiếp theo. Khi đánh giá một công cụ mới, hãy tự hỏi:
- Việc cần làm để mạnh mẽ các lớp xung quanh là gì?
- Có ai là người chịu trách nhiệm chính cho lớp này trong stack của nhóm bạn không?
- Liệu có thể thay thế nó mà không làm ảnh hưởng đến các hệ thống phía sau?
- Nó có tạo ra một nguồn thông tin duy nhất hay lại tạo ra một silo khác?
🔍 Bạn có biết? Mặc dù 88% doanh nghiệp hiện nay sử dụng AI, chỉ 6% tổ chức được coi là 'những đơn vị hoạt động xuất sắc'. Những nhóm này đạt được lợi nhuận hơn $10,30 cho mỗi đô la đầu tư vào AI, gấp gần ba lần so với mức trung bình.
Những sai lầm phổ biến khi sử dụng bộ công cụ AI và cách tránh chúng
Ngay cả các nhóm có nguồn lực dồi dào cũng thường mắc sai lầm này. Dưới đây là những sai lầm phổ biến nhất khi chọn bộ công cụ AI và việc cần làm để khắc phục:
| Lỗi | Tại sao lại như vậy? | Cách tránh điều đó |
| Xây dựng trước khi xác thực | Các nhóm thường vội vàng triển khai hạ tầng phức tạp trước khi xác nhận rằng trường hợp sử dụng thực sự mang lại giá trị. | Bắt đầu với một dự án thử nghiệm tập trung, xác minh tác động, sau đó mở rộng nền tảng xung quanh các trường hợp sử dụng đã được chứng minh. |
| Bỏ qua chất lượng dữ liệu | Các nhóm đầu tư mạnh vào các mô hình, nhưng lại bỏ qua chất lượng dữ liệu đầu vào cho chúng. | Xem cơ sở hạ tầng dữ liệu là ưu tiên hàng đầu trước khi đầu tư vào phát triển mô hình. |
| Đánh giá thấp độ phức tạp của việc tích hợp | Các công cụ được đánh giá độc lập mà không xem xét cách chúng kết nối với hệ thống tổng thể. | Xác định toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu và quy trình làm việc trước khi commit với bất kỳ công cụ mới nào. |
| Tối ưu hóa tính năng thay vì độ phù hợp | Các nhóm thường tìm kiếm công cụ kỹ thuật ấn tượng nhất thay vì công cụ phù hợp với quy trình làm việc của họ. | Ưu tiên các công cụ tích hợp mượt mà với cách làm việc hiện tại của nhóm. |
| Bỏ qua việc giám sát | Các mô hình được triển khai nhưng không bao giờ được theo dõi về sự thay đổi hoặc suy giảm theo thời gian. | Tích hợp giám sát vào hệ thống của bạn ngay từ ngày đầu tiên, không phải là một suy nghĩ sau này. |
| Bỏ qua việc áp dụng | Hệ thống này được thiết kế cho các kỹ sư nhưng chưa bao giờ được thiết kế để toàn bộ nhóm sử dụng. | Chọn các công cụ có giao diện thân thiện và đầu tư vào quá trình đào tạo để việc áp dụng công nghệ lan rộng ngoài nhóm người dùng kỹ thuật. |
📮 ClickUp Insight: Các nhóm hoạt động kém hiệu quả có khả năng sử dụng 15 công cụ trở lên cao gấp 4 lần, trong khi các nhóm hoạt động hiệu quả duy trì hiệu suất bằng cách giới hạn bộ công cụ của họ xuống còn 9 nền tảng hoặc ít hơn. Nhưng còn việc sử dụng một nền tảng duy nhất thì sao?
Với vai trò là ứng dụng toàn diện cho công việc, ClickUp tích hợp các công việc, dự án, tài liệu, wiki, trò chuyện và cuộc gọi 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? 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 xử lý phần còn lại.
Ví dụ về bộ công cụ AI thực tế từ các công ty hàng đầu
Thật khó để hình dung cách các lớp và công cụ này hoạt động cùng nhau nếu không thấy chúng được áp dụng trong thực tế. Mặc dù chi tiết cụ thể luôn thay đổi, việc phân tích kiến trúc của các công ty AI-first nổi tiếng sẽ tiết lộ những mẫu chung và ưu tiên. Dưới đây là một số ví dụ:
- Spotify: Ông lớn trong lĩnh vực streaming âm nhạc sử dụng kho tính năng dựa trên Feast, TensorFlow cho các mô hình đề xuất và Kubeflow cho việc điều phối pipeline. Điểm mấu chốt của họ là đầu tư mạnh vào việc tái sử dụng tính năng, cho phép các nhóm khác nhau xây dựng mô hình mà không cần tái thiết kế các đầu vào dữ liệu giống nhau.
- Uber: Để quản lý ML quy mô lớn, Uber đã xây dựng nền tảng nội bộ riêng có tên Michelangelo. Nền tảng này tiêu chuẩn hóa toàn bộ chu trình ML từ đầu đến cuối, cho phép hàng trăm kỹ sư phát triển và triển khai mô hình sử dụng bộ quy trình làm việc nhất quán.
- Airbnb: Nền tảng Bighead của họ tích hợp chặt chẽ việc thử nghiệm machine learning với các chỉ số kinh doanh. Nền tảng này tập trung vào việc theo dõi thử nghiệm và tích hợp A/B testing, đảm bảo rằng mỗi mô hình đều được đánh giá dựa trên tác động của nó đối với sản phẩm.
- Netflix: Là tiên phong trong lĩnh vực đề xuất quy mô lớn, Netflix sử dụng Metaflow để điều phối quy trình làm việc và đã xây dựng hạ tầng phục vụ tùy chỉnh tối ưu hóa cho hiệu suất. Họ ưu tiên trải nghiệm của nhà phát triển, giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng đưa ý tưởng của mình vào sản xuất.
🔍 Bạn có biết? Kể từ cuối năm 2022, chi phí để vận hành một mô hình AI ở mức độ của GPT-3.5 đã giảm hơn 280 lần. Đối với các nhóm đã sử dụng AI, điều này có nghĩa là bạn có thể thực hiện các việc cần làm từng tốn kém một khoản tiền khổng lồ chỉ hai năm trước đây với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ.
Làm thế nào ClickUp thay thế bộ công cụ AI của bạn
ClickUp kết hợp thực thi, trí tuệ và tự động hóa vào một không gian làm việc kết nối, giúp các nhóm ưu tiên AI tập trung vào việc triển khai sản phẩm thay vì phải ghép nối các công cụ lại với nhau.
Các nhóm giảm thiểu sự phình to của SaaS vì công việc, quyết định và hỗ trợ AI đều được thực hiện trong một hệ thống duy nhất. Việc chuyển đổi ngữ cảnh cũng giảm đi vì mọi hành động đều diễn ra tại nơi công việc đã tồn tại.
Hãy cùng tìm hiểu cách ClickUp thay thế bộ công cụ AI của bạn. 👀
Tạo và di chuyển công việc nhanh hơn
ClickUp Brain thay thế các công cụ AI phân tán tạo nội dung mà không hiểu rõ quá trình thực thi thực tế. Nó đọc các công việc trực tiếp, tài liệu, bình luận, trường dữ liệu và lịch sử trong Không gian Làm việc ClickUp để cung cấp AI bối cảnh.
Giả sử một quản lý sản phẩm thực hiện một thí nghiệm A/B và cần chuyển đổi kết quả thành công việc sẵn sàng triển khai. Họ có thể sử dụng ClickUp Brain để:
- Tạo tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) dựa trên kết quả thí nghiệm, lỗi liên quan và các quyết định trước đó.
- Tự động viết mô tả công việc cho bộ phận kỹ thuật dựa trên tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) và tiêu chí chấp nhận.
- Tổng kết kết quả của sprint và xác định các phụ thuộc chưa được giải quyết trong quá trình lập kế hoạch.
- Trả lời các câu hỏi về quy trình làm việc dựa trên trạng thái hiện tại của công việc và quyền sở hữu.
📌 Thử prompt này: Tạo tài liệu yêu cầu sản phẩm (PRD) cho thí nghiệm thanh toán dựa trên kết quả từ sprint trước và liên kết các công việc kỹ thuật cần thiết.
Tối ưu hóa quy trình làm việc AI
Khi công việc đã được thực hiện, tự động hóa quy trình làm việc giúp nó tiếp tục diễn ra suôn sẻ.
ClickUp Tự động hóa quản lý các quy trình làm việc dựa trên sự kiện kích hoạt liên kết với các sự kiện thực thi thực tế. Ví dụ, một nhóm machine learning triển khai một thí nghiệm mới vào hệ thống giám sát sản xuất.
- Khi một cảnh báo Datadog được kích hoạt, một quy trình tự động hóa sẽ tạo ra một công việc lỗi và giao cho kỹ sư trực ca.
- Khi bản sửa lỗi được hợp nhất, hệ thống tự động hóa sẽ chuyển công việc sang bộ phận Kiểm thử Chất lượng (QA) và cập nhật trạng thái thành ‘Đang kiểm thử’.
- Khi QA phê duyệt, tự động hóa sẽ chỉ định chủ sở hữu bản phát hành và cập nhật trạng thái thành ‘Sẵn sàng triển khai’.
- Khi quá trình triển khai hoàn thành, hệ thống tự động hóa sẽ hiển thị kết quả và đóng quy trình.
Các nhóm quản lý việc huấn luyện lại mô hình, kiểm tra và triển khai bằng các quy tắc hiển thị trong Không gian Làm việc.
Một người dùng thực tế chia sẻ trải nghiệm sử dụng ClickUp cho việc thực thi:
ClickUp cực kỳ linh hoạt và hoạt động tốt như một hệ thống thực thi duy nhất cho các nhóm. Tại GobbleCube, chúng tôi sử dụng nó để quản lý GTM, CSM, sản phẩm, tự động hóa và các hoạt động nội bộ trong một nền tảng duy nhất. Điểm mạnh lớn nhất là tính tùy biến cao của mọi thứ. Các Trường Tùy chỉnh, phân cấp công việc, phụ thuộc, tự động hóa và chế độ xem cho phép chúng tôi mô phỏng các quy trình làm việc thực tế của doanh nghiệp thay vì bị ép vào một cấu trúc cứng nhắc. Sau khi được cài đặt đúng cách, nó thay thế nhiều công cụ và giảm bớt rất nhiều công việc phối hợp thủ công.
ClickUp cực kỳ linh hoạt và hoạt động tốt như một hệ thống thực thi duy nhất cho các nhóm. Tại GobbleCube, chúng tôi sử dụng nó để quản lý GTM, CSM, sản phẩm, tự động hóa và các hoạt động nội bộ trong một nền tảng duy nhất. Điểm mạnh lớn nhất là tính tùy biến cao của mọi thứ. Các Trường Tùy chỉnh, phân cấp công việc, phụ thuộc, tự động hóa và chế độ xem cho phép chúng tôi mô phỏng các quy trình làm việc thực tế của doanh nghiệp thay vì bị ép vào một cấu trúc cứng nhắc. Sau khi được thiết lập đúng cách, nó thay thế nhiều công cụ và giảm bớt rất nhiều công việc phối hợp thủ công.
Ghi lại quyết định trong cuộc họp ngay lập tức
Các cuộc họp thường quyết định nhiều hơn các tài liệu. ClickUp AI Notetaker đảm bảo rằng những quyết định đó được chuyển thành công việc.
Giả sử một cuộc đánh giá mô hình hàng tuần phát hiện ra các vấn đề về hiệu suất. AI Notetaker ghi lại cuộc họp, tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn và trích xuất các mục cần thực hiện. Bạn có thể chuyển đổi những mục này thành các nhiệm vụ ClickUp liên kết với dự án liên quan.
Chủ sở hữu nhận nhiệm vụ ngay lập tức, và công việc trong tương lai có thể truy vết trở lại quyết định ban đầu mà không cần tìm kiếm trong bản ghi chép.
Tập trung các tín hiệu từ tất cả các công cụ
Thay thế bộ công cụ AI không yêu cầu phải từ bỏ các hệ thống hiện có. Tích hợp ClickUp kéo các tín hiệu vào một lớp thực thi duy nhất.
Ví dụ, bạn có thể:
- Đồng bộ hóa các vấn đề trên GitHub vào các nhiệm vụ ClickUp liên kết với các cột mốc phát hành.
- Kích hoạt các quy trình làm việc từ cảnh báo Datadog hoặc các nền tảng thử nghiệm.
- Gắn kết quả thí nghiệm trực tiếp vào các công việc đánh giá.
Các nhóm làm việc từ một không gian làm việc duy nhất, trong khi các công cụ cung cấp dữ liệu có cấu trúc vào công việc đang diễn ra.
Tăng tốc với năng suất tập trung vào giọng nói
Tốc độ là yếu tố quan trọng khi ý tưởng nảy sinh giữa chừng công việc. ClickUp Talk to Text trong Brain MAX cho phép tăng năng suất làm việc dựa trên giọng nói, giúp bạn làm việc nhanh gấp 4 lần.
Giả sử một kỹ sư chính hoàn thành việc gỡ lỗi và muốn ghi lại bối cảnh nhanh chóng. Họ đọc to bản cập nhật, Brain MAX chuyển đổi thành văn bản và cấu trúc nội dung, giúp bạn cập nhật công việc ngay lập tức.
Nhập liệu bằng giọng nói loại bỏ rào cản và đẩy nhanh quá trình thực thi từ giai đoạn kế hoạch đến triển khai.
Xem video này để hiểu cách trợ lý chuyển đổi giọng nói thành văn bản này hoạt động:
🔍 Bạn có biết? Mặc dù 62% người cho rằng các trợ lý AI hiện đang bị thổi phồng quá mức, lý do chính là thiếu bối cảnh. Khoảng 30% người dùng cảm thấy thất vọng với các "đoán mò tự tin" nghe có vẻ chắc chắn nhưng lại sai sự thật vì chúng không được tích hợp vào không gian làm việc thực tế của nhóm.
Thiết kế cho sự phát triển với ClickUp
Xây dựng một nhóm ưu tiên AI bắt đầu từ ý định. Mỗi lớp trong hệ thống của bạn, từ dữ liệu và mô hình đến giám sát và tự động hóa, đều ảnh hưởng đến tốc độ di chuyển của nhóm và khả năng mở rộng một cách tự tin. Khi các lớp này kết nối một cách trơn tru, AI sẽ được tích hợp vào quá trình thực thi thay vì chỉ đứng ngoài lề.
ClickUp tập trung vào lớp thực thi. Với các tính năng như Tasks, Tài liệu, AI Agents, Tự động hóa, Enterprise Search và ClickUp Brain được tích hợp trong một Không gian Làm việc thống nhất, các dự án AI của bạn luôn gắn liền với công việc thực tế. Các thí nghiệm kết nối với quá trình triển khai. Giám sát kết nối với quyền sở hữu. Quyết định kết nối với bối cảnh được ghi chép.
Các nhóm có thể điều phối quy trình làm việc, phát hiện thông tin, thu thập kiến thức và thúc đẩy dự án tiến triển trong một môi trường duy nhất được thiết kế cho quy mô. AI trở thành một phần của hoạt động hàng ngày, hỗ trợ lập kế hoạch, triển khai, đánh giá và tối ưu hóa mà không làm mất đi bối cảnh trong quá trình đó.
Tập trung công việc AI của bạn trên ClickUp và tạo ra một bộ công cụ được thiết kế phù hợp với cách hoạt động của nhóm. Đăng ký ClickUp ngay hôm nay!
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
1. Sự khác biệt giữa bộ công nghệ AI và bộ công nghệ machine learning là gì?
Hệ thống công nghệ AI là một danh mục rộng bao gồm học máy, AI tạo sinh và các phương pháp khác. Trong khi đó, hệ thống công nghệ học máy đề cập cụ thể đến các công cụ để đào tạo và triển khai mô hình học máy, mặc dù hai thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau.
2. Các nhóm không chuyên về công nghệ làm việc cùng với bộ công cụ AI như thế nào?
Các nhóm không chuyên về kỹ thuật tương tác với kết quả đầu ra của AI như bảng điều khiển và cung cấp phản hồi để cải thiện mô hình. Một không gian làm việc thống nhất như ClickUp giúp họ hiển thị trạng thái dự án mà không cần phải điều hướng qua quy trình làm việc phức tạp của hạ tầng ML.
3. Các công ty ưu tiên AI nên tự phát triển hay mua các thành phần của bộ công cụ AI?
Hầu hết các công ty AI-first đều áp dụng phương pháp tiếp cận kết hợp. Họ sử dụng dịch vụ quản lý cho hạ tầng cơ sở thông dụng và chỉ phát triển công cụ tùy chỉnh ở những nơi tạo ra lợi thế cạnh tranh độc đáo.
4. Điều gì sẽ xảy ra khi bộ công cụ AI của bạn không tích hợp với các công cụ quản lý dự án?
Bạn tạo ra hai nguồn thông tin chính cho việc phát triển mô hình và trạng thái dự án, điều này dẫn đến sự hiểu lầm và chậm trễ. Không gian làm việc tích hợp của ClickUp đảm bảo rằng tiến độ kỹ thuật và các công việc dự án luôn được đồng bộ hóa.