Trước đây, việc dự báo kết quả kinh doanh đòi hỏi một nhóm khoa học dữ liệu, nhiều tháng phát triển mô hình và cả sự may mắn.
Tuy nhiên, theo McKinsey, hiện nay 78% tổ chức đã áp dụng AI trong ít nhất một hàm kinh doanh, và thời gian cần thiết để có được thông tin chi tiết đã rút ngắn từ vài tháng xuống gần như ngay lập tức.
Với sự thay đổi đó, áp lực phải triển khai các mô hình dự đoán một cách nhanh chóng chưa bao giờ cao đến thế.
IBM Watsonx tối ưu hóa quy trình xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán thành một quy trình làm việc thống nhất dựa trên trình duyệt mà nhóm phát triển của bạn có thể thực hiện chỉ trong vài phút. Tuy nhiên, tốc độ thôi là chưa đủ. Nếu các dự đoán mà các mô hình này tạo ra không được kết nối với các quy trình làm việc của ban lãnh đạo mà chúng tác động đến, thì chúng sẽ không mang lại tác động thực sự.
Hướng dẫn này bao quát mọi giai đoạn, từ việc tải lên bộ dữ liệu đầu tiên và huấn luyện mô hình cho đến việc triển khai nó dưới dạng API trực tuyến, và quan trọng nhất là kết nối các thông tin chi tiết mà mô hình tạo ra với các quy trình làm việc của lãnh đạo trong các công cụ như ClickUp. 🔨
Bạn sẽ học cách xây dựng mô hình trong Watsonx cũng như cách triển khai kết quả của mô hình để các dự đoán có thể dẫn đến hành động cụ thể trong nhóm của bạn.
Bạn sẽ học cách xây dựng mô hình trong Watsonx cũng như cách triển khai kết quả của mô hình để các dự đoán có thể dẫn đến hành động cụ thể trong nhóm của bạn.
IBM Watsonx là gì và nó hỗ trợ phân tích dự đoán như thế nào?
Việc triển khai các mô hình AI cho kinh doanh của bạn có thể đồng nghĩa với việc huấn luyện mô hình ở một nơi, quản lý dữ liệu ở một nơi khác và xử lý các vấn đề về quản trị hoặc tuân thủ ở một công cụ khác.
IBM Watsonx là nền tảng AI và dữ liệu dành cho doanh nghiệp của IBM — được thiết kế để giải quyết khía cạnh kỹ thuật của sự phân mảnh này. Về cơ bản, đây là một bộ sản phẩm AI để xây dựng, huấn luyện và vận hành AI trong kinh doanh, mà không khiến mọi thứ trở nên rời rạc hay mang tính thử nghiệm.
Nền tảng này giải quyết vấn đề quy trình làm việc rời rạc bằng cách cung cấp một không gian làm việc dự án duy nhất. Bạn có thể tải lên dữ liệu, chạy các thử nghiệm và cấu hình các công cụ giám sát mà không cần rời khỏi môi trường.
Bộ công cụ Watsonx bao gồm ba thành phần chính:
- Watsonx.ai: Xây dựng và huấn luyện các mô hình dự đoán bằng AutoAI hoặc sổ tay tùy chỉnh
- Watsonx. data: Kết nối và chuẩn bị dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong kiến trúc lakehouse
- Quản trị Watsonx: Theo dõi hiệu suất mô hình và áp dụng các quy tắc công bằng
Đối với phân tích dự đoán cụ thể, watsonx.ai là giao diện chính mà bạn sẽ sử dụng. Nó bao gồm AutoAI, một công cụ xây dựng thí nghiệm không cần mã (no-code) tự động lựa chọn thuật toán và xếp hạng các mô hình ứng viên.
Phần còn lại của hướng dẫn này tập trung vào quy trình làm việc của AutoAI trong watsonx.ai. Đây là con đường nhanh nhất để triển khai một mô hình dự đoán hoạt động.
Hướng dẫn từng bước để xây dựng mô hình dự đoán trong Watsonx
Hướng dẫn này giả định rằng bạn đã có tài khoản IBM Cloud và đã tạo dự án Watsonx. Toàn bộ luồng có thể được hoàn thành trực tiếp trên trình duyệt mà không cần thiết lập môi trường cục bộ. Dưới đây là cách thực hiện:
Bước 1: Chuẩn bị và tải lên dữ liệu của bạn
Bắt đầu bằng cách sắp xếp dữ liệu của bạn thành định dạng bảng, chẳng hạn như tệp CSV. Tệp này phải có một cột mục tiêu được xác định rõ ràng, chỉ định chính xác điều bạn muốn dự đoán. Nó cũng cần các cột tính năng, là các đầu vào mà mô hình học từ đó.
Để tải lên dữ liệu của bạn, hãy truy cập vào dự án Watsonx của bạn và mở tab Tài sản. Từ đó, bạn có thể tải lên tệp CSV trực tiếp hoặc kết nối với nguồn dữ liệu thông qua watsonx.data.
Hãy lưu ý một số vấn đề dữ liệu thường gặp trước khi bắt đầu:
- Giá trị thiếu: Làm sạch các khoảng trống lớn trong các cột quan trọng trước khi tải lên để đảm bảo độ chính xác cao
- Loại cột mục tiêu: Đảm bảo các mục tiêu phân loại là loại danh mục và các mục tiêu hồi quy là số.
Bước 2: Huấn luyện mô hình dự đoán với AutoAI
Đây là nơi bắt đầu quá trình huấn luyện mô hình. Từ không gian làm việc của dự án, hãy nhấp vào ‘Tạo thử nghiệm AutoAI mới’.
Chọn tập dữ liệu đã tải lên và chọn cột mục tiêu. Từ đó, bạn có thể cấu hình loại thí nghiệm và các cài đặt tùy chọn, chẳng hạn như cách phân chia dữ liệu giữa tập huấn luyện và tập kiểm thử.
Chạy thử nghiệm để AutoAI tự động tạo bảng xếp hạng các mô hình. Bảng xếp hạng này xếp hạng các mô hình ứng viên theo chỉ số bạn chọn, chẳng hạn như độ chính xác hoặc điểm F1.
Mỗi hàng trên bảng xếp hạng đại diện cho một sự kết hợp duy nhất giữa các thuật toán học máy và kỹ thuật xử lý tính năng. Quy trình xếp hạng cao nhất thường là quy trình mà AutoAI đề xuất cho bộ dữ liệu cụ thể của bạn.
Đừng cho rằng đường ống (pipeline) xếp hạng cao nhất tự động là lựa chọn đúng đắn. Bạn nên so sánh hai hoặc ba đường ống hàng đầu thay vì chọn ngay đường ống đầu tiên mà không suy nghĩ kỹ. Bạn có thể nhấp vào bất kỳ đường ống nào để kiểm tra các tính năng nào quan trọng nhất hoặc cách mô hình mắc lỗi thông qua ma trận nhầm lẫn.
Bước 3: Triển khai mô hình dự đoán của bạn
Sau khi chọn được một quy trình làm việc hiệu quả, hãy lưu nó dưới dạng mô hình trong dự án của bạn. Tiếp theo, bạn phải triển khai mô hình đã lưu này lên không gian triển khai. Không gian triển khai là một môi trường riêng biệt được thiết kế đặc biệt dành cho khối lượng công việc sản xuất.
Bạn có thể chọn giữa triển khai trực tuyến và triển khai theo lô. Triển khai trực tuyến cung cấp cho bạn một API REST thời gian thực để thực hiện các dự đoán theo yêu cầu. Triển khai theo lô đánh giá các tập dữ liệu lớn theo lịch trình đã định.
Sử dụng tab kiểm thử tích hợp sẵn để gửi một mẫu dữ liệu đầu vào. Điều này cho phép bạn xác minh kết quả dự đoán trước khi tích hợp với các hệ thống phía sau. Quá trình triển khai sẽ tạo ra một điểm cuối API và một URL đánh giá để các ứng dụng bên ngoài có thể gọi.
Bước 4: Theo dõi và đánh giá hiệu suất mô hình
Một mô hình được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử có thể suy giảm theo thời gian khi các mẫu trong thế giới thực thay đổi. Sự suy giảm này được gọi là drift, và nó có thể âm thầm làm giảm chất lượng mô hình theo thời gian.
Để liên tục theo dõi hiệu suất của mô hình trong môi trường thực tế và phát hiện các vấn đề trước khi chúng trở thành sự cố, hãy kích hoạt tính năng giám sát thông qua thành phần Watson OpenScale, sau đó liên kết triển khai của bạn với công cụ giám sát và cấu hình các ngưỡng chất lượng cho độ chính xác và độ chính xác.
Nếu dự đoán của bạn liên quan đến các thuộc tính nhạy cảm, hãy đảm bảo bạn đã cấu hình các công cụ giám sát công bằng để đảm bảo tính khách quan.
Hệ thống có thể tạo ra các giải thích cho từng dự đoán, chỉ ra chính xác các tính năng nào đã dẫn đến kết quả cụ thể đó. Từ đó, bạn có thể cài đặt lịch trình hàng tháng để xem xét các bảng điều khiển theo dõi này và huấn luyện lại mô hình nếu chất lượng giảm sút.
Trước khi kết thúc phần này, điều quan trọng là phải hiểu rằng mỗi bước trong quy trình này đều liên quan đến những người khác nhau. Nếu không có hệ thống đang theo dõi quá trình thực thi, quy trình có thể nhanh chóng bị chậm lại và mất kiểm soát.
- Chuyên viên phân tích dữ liệu có trách nhiệm làm sạch và xác thực tập dữ liệu trước khi tải lên
- Một kỹ sư học máy chạy thí nghiệm AutoAI và so sánh các đường ống hàng đầu
- Cùng một kỹ sư (hoặc chuyên gia ML Ops) sẽ chịu trách nhiệm triển khai mô hình và thiết lập API
- Một nhà khoa học dữ liệu hoặc trưởng nhóm AI sẽ theo dõi hiệu suất, xem xét các báo cáo về sự thay đổi mô hình và quyết định khi nào cần huấn luyện lại.
Nếu không có phương pháp quản lý có hệ thống, bạn sẽ nhanh chóng phải dựa vào những ghi chú rời rạc, tin nhắn trên Slack, email hoặc trí nhớ, và đó chính là kết quả dẫn đến sự chậm trễ và bỏ sót các bước. Do đó, việc quản lý công việc trở nên vô cùng quan trọng.
Thay vì để các bước này diễn ra riêng lẻ, nhiệm vụ ClickUp cung cấp một hệ thống nơi:
- Mỗi bước đều trở thành một công việc có thể theo dõi
- Mỗi công việc được giao cho đúng người
- Tiến độ được hiển thị rõ ràng trên toàn bộ quy trình làm việc
Không chỉ có vậy. Mỗi công việc còn được hỗ trợ bởi bối cảnh và dữ liệu có cấu trúc giúp đảm bảo quá trình thực thi.
- Trường Tùy chỉnh có thể thu thập dữ liệu có cấu trúc như phiên bản mô hình, nguồn tập dữ liệu, chỉ số đánh giá, loại triển khai hoặc tần suất huấn luyện lại
- ClickUp Docs có thể lưu trữ tài liệu hỗ trợ như hướng dẫn chuẩn bị dữ liệu, giả định mô hình, ghi chú thí nghiệm hoặc hướng dẫn triển khai
Vì vậy, thay vì các công việc chỉ là những việc cần làm mơ hồ, chúng trở thành các đơn vị công việc được đặt trong bối cảnh cụ thể, rõ ràng, đã được phân công và sẵn sàng để thực hiện.
Tuy nhiên, việc này không chỉ dừng lại ở việc đang theo dõi các công việc; những công việc này không phải là các hành động một lần. Chúng là các quy trình làm việc liên tục đòi hỏi một mức độ nhất định của các thao tác thủ công lặp đi lặp lại.
Ví dụ:
- Nếu độ chính xác của mô hình giảm xuống dưới ngưỡng của bạn, cần chỉ định một người để huấn luyện lại
- Nếu OpenScale phát hiện sự thay đổi, cảnh báo đó cần được chuyển thành một công việc với người chịu trách nhiệm rõ ràng
- Nếu việc triển khai gặp sự cố trong quá trình thử nghiệm, sự cố đó cần được ghi lại, phân công và giải quyết nhanh chóng
ClickUp Tự động hóa tiến thêm một bước nữa bằng cách loại bỏ việc chuyển giao thủ công giữa các quy trình làm việc này thông qua việc kích hoạt các hành động tự động dựa trên các điều kiện đã định sẵn.
Nếu có bộ dữ liệu mới được tải lên, một công việc xác thực sẽ tự động được tạo ra và giao cho chuyên viên phân tích dữ liệu. Khi công việc này được đánh dấu là ‘Sẵn sàng’, một công việc huấn luyện mô hình sẽ tự động được giao cho kỹ sư học máy. Khi quá trình huấn luyện hoàn thành, một công việc triển khai sẽ được kích hoạt cho chuyên gia vận hành học máy.
Nhờ đó, mỗi bước sẽ tự động chuyển sang bước tiếp theo mà không cần can thiệp thủ công. Các công việc được tự động tạo ra, phân công và bổ sung thông tin bối cảnh, giúp toàn bộ luồng làm việc diễn ra liên tục mà không bị gián đoạn.
Các trường hợp sử dụng phân tích dự đoán cho các nhóm
Dưới đây là những cách phổ biến nhất mà các nhóm đang sử dụng phân tích dự đoán:
- Dự báo nhu cầu : Dự báo nhu cầu sản phẩm của bạn trong quý tới để nhóm vận hành có thể dự trữ hàng sớm và tránh tình trạng thiếu hụt
- Dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ : Đánh giá khách hàng hiện tại dựa trên khả năng họ sẽ rời bỏ và chuyển các tài khoản có rủi ro cao sang quy trình giữ chân khách hàng
- Đánh giá rủi ro dự án : Đánh dấu các dự án có khả năng không đáp ứng được thời hạn dựa trên các mẫu lịch sử, chẳng hạn như thay đổi phạm vi
- Dự báo quy trình bán hàng : Dự đoán các giao dịch có khả năng được chốt và cung cấp cho nhóm doanh thu của bạn một dự báo đáng tin cậy
- Dự đoán sự cố CNTT : Xác định các thành phần hạ tầng có khả năng gặp sự cố dựa trên các mẫu nhật ký
Trong tất cả những điều này, ghi chú quan trọng là giá trị của các dự đoán này chỉ thực sự được nhân lên khi kết quả đầu ra được tích hợp trực tiếp vào các công cụ mà nhóm của bạn đã sử dụng để thực thi các quyết định bị ảnh hưởng bởi chúng.
🎯 Gợi ý của chúng tôi: Tích hợp những thông tin chi tiết đó vào một Không gian Làm việc AI tích hợp như ClickUp.
Với ClickUp, bạn không chỉ quản lý các quy trình đào tạo mô hình. Bạn còn điều hành các hoạt động hàng ngày tại cùng một nơi, nhờ đó các dự đoán có thể trực tiếp kích hoạt các công việc thực tế trên các nhóm.
- Đối với tiếp thị, dự đoán phân khúc có ý định mua hàng cao có thể tự động tạo các công việc chiến dịch
- Đối với bộ phận bán hàng, kết quả đánh giá điểm tiềm năng khách hàng có thể được chuyển đổi thành các công việc tiếp cận khách hàng được ưu tiên
- Đối với hoạt động, các dự báo rủi ro (như tỷ lệ rời bỏ hoặc sự cố) có thể kích hoạt các biện pháp theo dõi hoặc can thiệp
Mỗi nhóm có thể cấu trúc quy trình làm việc riêng của mình bên trong nhiệm vụ ClickUp, giống như cách nhóm ML của bạn thực hiện cho việc huấn luyện và triển khai. Đó là cùng một hệ thống, chỉ khác nhau về trường hợp sử dụng.
Và không chỉ dừng lại ở việc thực thi. Với ClickUp Bảng điều khiển, bạn có thể:
- Hình dung các thông tin chi tiết dự đoán (ví dụ: phân khúc rủi ro cao so với phân khúc rủi ro thấp)
- Theo dõi tiến độ thực hiện các công việc được tạo ra từ những thông tin chi tiết đó trên các nhóm khác nhau
- Giám sát khối lượng công việc giữa các nhóm
- Xem cách các dự đoán thực sự được chuyển hóa thành kết quả
Tất cả những việc cần làm là chọn tiện ích ưa thích của mình, dù đó là biểu đồ cột, biểu đồ tròn, biểu đồ đường hay công cụ theo dõi tiến độ. Nhờ vậy, mô hình của bạn sẽ không bị giới hạn trong một công cụ, và quá trình triển khai cũng không nằm ở một công cụ khác; mọi thứ đều được kết nối và quản lý tại một nơi duy nhất.
Những thông tin chi tiết của bạn không chỉ cung cấp cơ sở cho các quyết định; chúng còn kích hoạt các quyết định đó, được phân công, đang được theo dõi và thực sự hoàn thành.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bạn có thể sử dụng ClickUp Brain làm trợ lý AI tích hợp sẵn trên toàn bộ không gian làm việc của mình.
Đây không phải là một công cụ riêng biệt; đây là lớp trí tuệ nhân tạo bên trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn, có nghĩa là nó đã có sẵn bối cảnh cho các công việc, dữ liệu và quy trình làm việc của bạn.
Vì vậy, thay vì chỉ đang theo dõi các công việc, bạn sẽ có một trợ lý AI làm việc cùng bạn, giúp bạn hiểu rõ tình hình và xử lý nhanh chóng những việc cần làm tiếp theo.
Ví dụ: bạn có thể đề cập đến Brain trong phần bình luận của công việc, giống như khi bạn đề cập đến một đồng nghiệp, và hỏi:
- ‘Tóm tắt báo cáo thay đổi mới nhất và chỉ ra những điểm cần chú ý.’
- ‘Hiệu suất mô hình của chúng ta đã thay đổi như thế nào trong 30 ngày qua?’
Nó sẽ lấy dữ liệu từ không gian làm việc của bạn và cung cấp cho bạn câu trả lời rõ ràng, tức thì. Nó cũng có thể tạo ra công việc cho bạn. Bạn có thể yêu cầu nó:
- Viết một bản cập nhật ngắn gọn cho các bên liên quan để giải thích lý do tại sao mô hình được triển khai lại
- Lập kế hoạch huấn luyện lại dựa trên sự sụt giảm hiệu suất gần đây
- Tạo danh sách kiểm tra để xác thực bộ dữ liệu mới trước khi huấn luyện
Vì ClickUp cung cấp Không gian Làm việc tích hợp, nhóm của bạn cũng không cần phải sử dụng nhiều công cụ riêng biệt cho việc giao tiếp và thực thi.
Tất cả các cuộc hội thoại của bạn đều có thể diễn ra trực tiếp trong ClickUp Chat, dù là thảo luận về sự sụt giảm độ chính xác của mô hình, xem xét cảnh báo lệch hướng đã được đánh dấu, hay quyết định các bước tiếp theo sau khi triển khai không thành công.
Nhưng quan trọng hơn, những cuộc hội thoại đó không chỉ dừng lại ở đó.
Để đảm bảo các cuộc thảo luận dẫn đến hành động, hãy sử dụng tính năng Gán bình luận. Trong bất kỳ cuộc hội thoại nào, bạn có thể gán một tin nhắn cho một thành viên cụ thể trong nhóm, biến nó thành một mục hành động rõ ràng ngay lập tức.
Vì vậy, thay vì các cuộc hội thoại bị chìm vào quên lãng hoặc kết thúc bằng câu “chúng ta nên làm việc này”, chúng sẽ trở thành các công việc thực sự được thực hiện và theo dõi từ đầu đến cuối, tất cả đều trong ClickUp Chat.
🎥 Để hiểu rõ hơn về bức tranh tổng quan về các ứng dụng AI trong kinh doanh, hãy xem video tổng quan về các trường hợp sử dụng AI trong thực tế này, nơi minh họa cách các tổ chức đang áp dụng trí tuệ nhân tạo trong các hàm và ngành nghề khác nhau. ✨
Giới hạn khi sử dụng IBM Watsonx cho phân tích dự đoán
Mọi công cụ đều có những ưu và nhược điểm, và Watsonx cũng không phải là ngoại lệ. Đúng là nó rất mạnh mẽ, nhưng hãy cân nhắc những giới hạn sau đây trước khi commit với nền tảng này:
- Độ khó: Việc cấu hình không gian triển khai và các công cụ giám sát quản trị vẫn đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm nền tảng đám mây, do đó có thể không phù hợp nếu nhóm của bạn chưa có nhiều kinh nghiệm với các công cụ hoặc hạ tầng đám mây.
- Quản lý dữ liệu thủ công : Nền tảng này không tự động hóa phần khó nhất trong việc làm sạch và cấu trúc dữ liệu thô, điều này có nghĩa là nhóm của bạn vẫn phải xử lý một lượng lớn công việc chuẩn bị dữ liệu thủ công trước khi có thể thu được kết quả đáng tin cậy
- Chi phí tính toán: Các thí nghiệm đào tạo và việc lưu trữ các triển khai trực tiếp trên IBM Watsonx được tính phí dựa trên mức sử dụng, do đó, đối với các khối lượng công việc đang phát triển, tài nguyên đám mây có thể bị tiêu thụ nhanh chóng khi bạn mở rộng quy mô, dẫn đến chi phí cao hơn
- Tích hợp quy trình làm việc: Để thực hiện các dự đoán, cần kết nối với các công cụ quản lý dự án bên ngoài
- Độ phức tạp trong quản trị : Việc cấu hình các công cụ giám sát tính công bằng và sự thay đổi mô hình bao gồm nhiều bước, điều này có thể gây khó khăn cho các nhóm nhỏ.
Những giới hạn này chỉ đơn giản là nhấn mạnh những điểm mà các công cụ bổ trợ cần phải bước vào. Điều này đặc biệt đúng ở giai đoạn thực thi trong quy trình dự đoán.
📮 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 tại công việc. Ba rào cản chính là gì? Thiếu sự tích hợp liền mạch, khoảng trống kiến thức hoặc lo ngại về bảo mật.
Nhưng nếu AI đã được tích hợp sẵn vào không gian làm việc của bạn và đã được bảo mật thì sao? ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp sẵn của ClickUp, biến điều này thành hiện thực. Nó hiểu các yêu cầu bằng ngôn ngữ thông thường, giải quyết cả ba mối lo ngại về việc áp dụng AI đồng thời kết nối các 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!
Các công cụ AI thay thế cho phân tích dự đoán
Watsonx không phải là lựa chọn duy nhất trên thị trường cho mô hình dự đoán. Tùy thuộc vào trình độ kỹ thuật của bạn, các nền tảng khác có thể phù hợp hơn với hệ thống của bạn. Bảng dưới đây so sánh các nền tảng này một cách tổng quan.
| Công cụ | Phù hợp nhất cho | Điểm khác biệt chính |
| IBM Watsonx | Các nhóm doanh nghiệp cần AI được quản lý và có thể kiểm toán | AutoAI + quản trị tích hợp và giám sát sự thay đổi |
| Google Vertex AI | Các nhóm đã sử dụng Google Cloud | Tích hợp chặt chẽ với BigQuery và các dịch vụ của GCP |
| Azure Machine Learning | Các tổ chức trong hệ sinh thái Microsoft | Kết nối tích hợp sẵn với Power BI và Azure DevOps |
| Amazon SageMaker | Các nhóm chuyên về AWS với nguồn lực kỹ thuật học máy | Thư viện thuật toán đa dạng và môi trường notebook linh hoạt |
| DataRobot | Các nhà phân tích kinh doanh muốn có một hệ thống ML hoàn toàn tự động hóa | Tự động hóa từ đầu đến cuối với các cài đặt mặc định có khả năng giải thích cao |
| ClickUp Brain | Các nhóm cần các thông tin chi tiết được hỗ trợ bởi AI được tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc của dự án | Trí tuệ nhân tạo (AI) nhận biết ngữ cảnh hoạt động trên các công việc, tài liệu và bảng điều khiển mà không cần chuyển đổi công cụ |
📮 ClickUp Insight: Việc chuyển đổi ngữ cảnh đang âm thầm làm giảm năng suất của nhóm bạn. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy 42% sự gián đoạn trong công việc xuất phát từ việc phải chuyển đổi giữa các nền tảng, quản lý email và di chuyển giữa các cuộc họp. Làm thế nào nếu bạn có thể loại bỏ những sự gián đoạn tốn kém này?
ClickUp kết hợp các quy trình làm việc (và trò chuyện) của bạn trên một nền tảng duy nhất, được tối ưu hóa. Khởi chạy và quản lý các công việc của bạn từ các kênh trò chuyện, tài liệu, Bảng trắng và hơn thế nữa — trong khi các tính năng được hỗ trợ bởi AI giúp duy trì kết nối bối cảnh, có thể tìm kiếm và dễ quản lý!
Đừng chỉ dự đoán, hãy thực thi với ClickUp
Việc sử dụng IBM Watsonx cho phân tích dự đoán tuân theo một lộ trình rõ ràng từ chuẩn bị dữ liệu đến giám sát sự thay đổi, nhưng đó chỉ là phần đơn giản nhất. Công việc thực sự nằm ở việc đảm bảo rằng những dự đoán đó thực sự thay đổi cách làm việc của nhóm bạn.
Các dự đoán nằm trên bảng điều khiển mà không ai kiểm tra chỉ là sự lãng phí tài nguyên tính toán, và các nhóm thực sự thu được giá trị sẽ kết nối trực tiếp kết quả mô hình của họ với quy trình thực thi thông qua các cảnh báo tự động hóa và các công việc được ưu tiên lại.
Nếu bạn muốn có một không gian làm việc nơi các thông tin chi tiết từ AI, việc thực hiện dự án và giao tiếp trong nhóm đã được tích hợp sẵn, hãy bắt đầu sử dụng ClickUp miễn phí ngay hôm nay. ✨
Câu hỏi thường gặp
Đây là nền tảng dữ liệu và AI dành cho doanh nghiệp, giúp xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy. Các nhóm sử dụng nền tảng này để quản lý kho dữ liệu (data lakehouse) và giám sát việc quản trị AI từ một môi trường đám mây duy nhất.
AutoAI là một công cụ không cần viết mã, tự động phân tích dữ liệu bảng của bạn để lựa chọn ra các thuật toán học máy phù hợp nhất. Công cụ này tạo ra các tính năng và xếp hạng các mô hình ứng viên trên bảng xếp hạng, giúp bạn triển khai tùy chọn chính xác nhất.
Nền tảng này yêu cầu người dùng phải có kiến thức vững chắc về các khái niệm đám mây để cấu hình không gian triển khai và các công cụ giám sát quản trị. Ngoài ra, nền tảng này không tự động hóa quy trình thủ công trong việc làm sạch và cấu trúc dữ liệu thô trước khi tải lên.