AI Native so với AI Powered: Ý nghĩa đối với công việc

Hầu hết các nhà cung cấp phần mềm chỉ cần gắn nhãn ‘AI-powered’ lên trang sản phẩm của họ là coi như xong. Nhưng có một sự khác biệt rất lớn giữa một công cụ có các tính năng AI và một công cụ được xây dựng dựa trên AI ngay từ đầu. Khoảng cách đó quyết định trực tiếp mức độ giá trị mà nhóm của bạn thu được từ nó.

Bài viết này phân tích chi tiết ý nghĩa của "AI-native" so với "AI-powered". Bạn sẽ hiểu cách kiến trúc nền tảng định hình mọi khía cạnh, từ luồng dữ liệu đến quá trình ra quyết định.

Chúng ta cũng sẽ khám phá cách ClickUp, Không gian Làm việc AI hội tụ đầu tiên trên thế giới, trở thành nền tảng AI-native hoàn hảo dành cho bạn! 🤩

"AI-Powered" có nghĩa là gì?

Một sản phẩm được hỗ trợ bởi AI là sản phẩm được xây dựng ban đầu mà không có AI, sau đó các tính năng AI được tích hợp thêm vào kiến trúc hiện có của nó. Điều này có nghĩa là lớp AI nằm bên ngoài động cơ quy trình làm việc cốt lõi của sản phẩm.

Có lẽ bạn đã thấy điều này trong các công cụ làm việc của mình rồi. Công cụ theo dõi dự án có thể tóm tắt tài liệu và ứng dụng trò chuyện có thể đề xuất các câu trả lời. Nhưng không có tính năng AI nào trong số đó giao tiếp với nhau hoặc chia sẻ bối cảnh trên toàn nền tảng.

Đó chính là dấu hiệu đặc trưng của một công cụ được hỗ trợ bởi AI (thỉnh thoảng còn được gọi là công cụ tích hợp AI). Mỗi tính năng đều xử lý tốt một tác vụ riêng lẻ, nhưng AI không thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh về công việc của bạn.

Điều này gây ra sự bực bội cho các nhóm. Công việc của bạn nằm trong một công cụ, tài liệu trong một công cụ khác và các cuộc hội thoại lại ở một công cụ thứ ba; đó chính là tình trạng phân mảnh công việc. Khi AI được tích hợp vào thiết lập phân mảnh đó, nó chỉ có thể truy cập dữ liệu bên trong một tính năng tại một thời điểm, thường bằng cách gửi dữ liệu đó đến các mô hình bên ngoài thông qua các cuộc gọi API.

Điều gì tạo nên một nền tảng AI-native?

Một nền tảng AI-native là nền tảng mà AI đã được tích hợp vào kiến trúc hệ thống, mô hình dữ liệu và quy trình ra quyết định ngay từ ngày đầu tiên.

Ba đặc điểm kiến trúc phân biệt hệ thống AI-native với hệ thống AI-powered:

AI-Native so với AI-Powered: Những điểm khác biệt chính

Sự khác biệt giữa hai phương pháp này thể hiện qua ba khía cạnh: cách dữ liệu được xử lý, cách ra quyết định và cách hệ thống phát triển.

1. Luồng dữ liệu qua từng hệ thống như thế nào

Các công cụ được hỗ trợ bởi AI

Trong các công cụ được hỗ trợ bởi AI, dữ liệu được lưu trữ trong các công cụ không kết nối với nhau. Khi AI cần thông tin, nó sẽ truy vấn từng nguồn một thông qua lớp trung gian, gây ra độ trễ và các điểm mù.

Các công cụ tích hợp sẵn AI

Tại đây, tất cả dữ liệu công việc được tích hợp vào một lớp kết nối duy nhất. AI không cần phải ‘lấy’ bối cảnh vì nó đã có sẵn. Đó là lý do tại sao một không gian làm việc AI-native có thể soạn thảo bản cập nhật trạng thái bằng cách kết hợp tiến độ công việc, các chỉnh sửa tài liệu gần đây và các chuỗi trò chuyện cùng một lúc.

2. Cách thức ra quyết định

Các công cụ được hỗ trợ bởi AI

Với các công cụ được hỗ trợ bởi AI, AI đưa ra đề xuất và bạn là người quyết định. Mỗi hành động đều yêu cầu một cú nhấp chuột, một xác nhận, một bước thực hiện thủ công. Điều này không thành vấn đề đối với những đề xuất đơn giản như sửa lỗi ngữ pháp, nhưng lại trở thành điểm nghẽn đối với các quy trình làm việc phức tạp.

Các công cụ tích hợp sẵn AI

Hệ thống AI-native đảo ngược điều này. AI có thể được tin tưởng để thực thi vì nó có đầy đủ bối cảnh và các cơ chế kiểm soát tích hợp sẵn trong hệ thống, như phân loại công việc, phân công lại công việc dựa trên sức chứa, và khởi động các quy trình tự động hóa " " mà không cần chờ phê duyệt ở từng bước.

Điều này không có nghĩa là con người bị loại khỏi quy trình. Điều này có nghĩa là mô hình mặc định chuyển từ “con người thực hiện, AI đề xuất” sang “AI thực hiện, con người giám sát.”

🚀 Lợi thế của ClickUp: Triển khai ClickUp Super Agents để hoạt động như những đồng đội tích hợp AI sẵn có, có thể thực thi các quy trình làm việc từ đầu đến cuối với đầy đủ bối cảnh của không gian làm việc của bạn.

Tạo Super Agent ClickUp đầu tiên của bạn

AI có khả năng tự chủ có thể:

• Thực thi các quy trình làm việc nhiều bước, không chỉ đơn thuần là các lệnh đơn lẻ
• Thích ứng dựa trên ngữ cảnh, bộ nhớ và các tương tác trước đây
• Hợp tác với con người trong khi hoạt động độc lập
• Giảm bớt gánh nặng phối hợp trong các quy trình phức tạp

Ví dụ, một Siêu đại lý Quản lý Quy trình Bán hàng theo dõi các giao dịch qua các giai đoạn. Khi có tiến độ trong giao dịch, nó sẽ cập nhật công việc, soạn thảo các bước theo dõi, lên lịch các bước tiếp theo và đánh dấu các rủi ro. Nó chỉ yêu cầu sự can thiệp của con người khi cần phê duyệt.

Hướng dẫn về Super Agent của bạn:

Cách nền tảng này mở rộng quy mô theo thời gian

Các công cụ được hỗ trợ bởi AI

Các công cụ được hỗ trợ bởi AI tích lũy nợ kỹ thuật với mỗi tính năng AI mới. Mỗi tính năng đều cần đường ống dữ liệu riêng, quy trình bảo trì riêng và cấu trúc kết nối riêng. Càng thêm nhiều tính năng, hệ thống càng trở nên dễ bị hỏng. Tính hữu ích của AI đạt đến mức bão hòa vì nó không bao giờ có thể học hỏi từ bức tranh toàn cảnh — điều mà chúng tôi gọi là sự lan rộng của bối cảnh.

Các công cụ tích hợp sẵn AI

Các nền tảng AI-native hoạt động theo cách khác biệt. Các tính năng mới được tích hợp vào lớp trí tuệ hiện có vì mô hình dữ liệu, quyền truy cập và cơ sở hạ tầng điều phối đã sẵn sàng. Điều này mang lại lợi ích ngày càng lớn theo thời gian, giúp bạn tránh tình trạng thông tin bị cô lập. Mỗi công việc mà nhóm của bạn thực hiện trong hệ thống AI-native đều giúp AI trở nên thông minh hơn.

Tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp:

Tại sao kiến trúc lại quan trọng hơn các nhãn AI

Khi bạn sử dụng nhiều công cụ được hỗ trợ bởi AI, bạn sẽ gặp phải tình trạng "AI sprawl". Điều này có nghĩa là có sự gia tăng không kiểm soát của các công cụ, mô hình và nền tảng AI mà không có bối cảnh chung, sự giám sát hoặc chiến lược. Mỗi công cụ hoạt động tốt khi đứng riêng lẻ nhưng không thể chia sẻ bối cảnh với các công cụ khác. Và đó chính là lỗ hổng trong kiến trúc.

Khoảng cách này thể hiện rõ trong công việc hàng ngày:

Cách ClickUp hoạt động như một không gian làm việc tích hợp sẵn AI

ClickUp là một không gian làm việc tích hợp AI, nơi các công việc, nguồn kiến thức, cuộc hội thoại và tự động hóa đều được kết nối thông qua AI.

Hãy cùng khám phá cách phần mềm hội tụ này hỗ trợ:

Hiểu công việc ngay lập tức

ClickUp Brain đóng vai trò là lớp trí tuệ trung tâm trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn. Nó kết nối các công việc, tài liệu, thành viên và cuộc hội thoại của bạn. Nhờ đó, thay vì phải tìm kiếm, bạn chỉ cần đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nó được tích hợp sâu vào quy trình làm việc của bạn và có thể truy cập bối cảnh thời gian thực từ khắp Không gian Làm việc.

Việc cần làm:

Ví dụ, một quản lý sản phẩm đang chuẩn bị cho buổi đánh giá sprint có thể đơn giản yêu cầu: Tóm tắt tiến độ sprint, các rào cản và các công việc đang chờ xử lý.

Công việc liền mạch trên các công cụ

ClickUp Brain MAX nâng tầm trải nghiệm bằng cách trở thành trung tâm điều khiển AI của bạn trên các công cụ, ứng dụng và web. Nó được thiết kế để loại bỏ tình trạng phân tán AI, nghĩa là bạn không còn phải chuyển đổi giữa ChatGPT, tài liệu và các tab tìm kiếm nữa.

Nó hoạt động như một trợ lý AI trên máy tính để bàn, kết nối không gian làm việc của bạn với các công cụ bên ngoài và nguồn kiến thức.

Công cụ AI này cung cấp:

Từ chối nhiều gói đăng ký AI:

Biến quyết định thành hành động

Các tính năng tự động hóa của ClickUp đảm bảo rằng một khi quyết định được đưa ra, công việc sẽ tự động tiến triển. Các tính năng này có thể dựa trên quy tắc hoặc được tích hợp AI, giúp quy trình làm việc thích ứng linh hoạt theo sự thay đổi của công việc.

Cách thức hoạt động:

Ví dụ, khi nhóm bán hàng chốt được một giao dịch, tự động hóa sẽ ngay lập tức tạo một công việc onboarding mới, giao công việc đó cho bộ phận hỗ trợ khách hàng và đặt thời hạn hoàn thành.

Dưới đây là chia sẻ của một người dùng về việc tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp bằng ClickUp Super Agents:

Tôi đang đạt được thành công với chúng. Đơn giản nhưng hiệu quả. Trong danh sách công việc kèm lịch trình của chúng tôi, có một công việc mang tên “Báo cáo tình hình hàng tuần”. Trong công việc này, người quản lý dự án (PM) sẽ thêm một bình luận mô tả trạng thái, các thành tựu đáng kể (vì có thể có hàng trăm công việc được hoàn thành hoặc cột mốc quan trọng), cùng với bất kỳ rủi ro hoặc vấn đề nào. Tôi sẽ yêu cầu siêu trợ lý (superagent) xem xét những nội dung này, đưa ra đề xuất về định dạng, sau đó sao chép trạng thái mới nhất và chèn vào tài liệu dùng cho báo cáo tình hình hàng tuần của chúng tôi.

Xây dựng quy trình làm việc AI-native của bạn với ClickUp

Hiện nay, phần lớn các nhóm vẫn đang hoạt động theo mô hình AI-powered. Mặc dù mô hình này hữu ích, nhưng nó phụ thuộc rất nhiều vào con người để kết nối bối cảnh, đưa ra quyết định và thúc đẩy công việc tiến triển.

Công việc bản địa AI mang lại trải nghiệm khác biệt và ClickUp biến sự chuyển đổi này thành hiện thực. Với ClickUp Brain, nhóm của bạn sẽ vượt qua giới hạn của việc tìm kiếm để truy cập ngay lập tức vào bối cảnh liên quan giữa các công việc, tài liệu và cuộc trò chuyện. ClickUp Brain MAX loại bỏ tình trạng phân tán công cụ bằng cách tích hợp tính năng Chuyển giọng nói thành văn bản và nhiều mô hình AI vào một không gian làm việc duy nhất. Và với ClickUp Tự động hóa, các quyết định sẽ tự động kích hoạt hành động.

Vậy, bạn còn chần chừ gì nữa? Đăng ký ClickUp miễn phí ngay hôm nay! ✅

Câu hỏi thường gặp về AI native và AI-powered

“AI-driven” có phải là “AI-powered” không?

Hai thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng "AI-driven" thường ngụ ý rằng AI đóng vai trò quan trọng hơn trong quá trình ra quyết định, trong khi "AI-powered" chỉ đơn giản có nghĩa là AI được tích hợp ở đâu đó trong sản phẩm.

Sự khác biệt giữa AI-enabled và AI-powered là gì?

"AI-enabled" và "AI-powered" về cơ bản có nghĩa tương tự nhau: một sản phẩm ban đầu không được xây dựng dựa trên AI nhưng hiện nay đã tích hợp các tính năng AI. Sự khác biệt chủ yếu nằm ở ngôn ngữ tiếp thị. Vì vậy, điều quan trọng hơn là công cụ đó cung cấp AI hỗ trợ (do con người điều khiển, được AI hỗ trợ) hay thực sự là AI-native.

Một nền tảng có thể phát triển từ AI-powered thành AI-native không?

Về mặt lý thuyết thì có, nhưng điều này đòi hỏi phải xây dựng lại mô hình dữ liệu và kiến trúc từ đầu, chứ không chỉ đơn thuần là thêm các tính năng AI. Hầu hết các nền tảng bắt đầu mà không có AI làm cốt lõi đều phải đối mặt với gánh nặng kỹ thuật đáng kể khi cố gắng thực hiện sự chuyển đổi này.

"AI-native" có nghĩa là mọi tính năng đều tự động chạy trên AI không?

Không. "AI-native" có nghĩa là kiến trúc nền tảng cho phép AI truy cập vào tất cả dữ liệu công việc của bạn và khả năng hoạt động trên toàn hệ thống. Các tính năng riêng lẻ có thể sử dụng AI hoặc không. Tuy nhiên, điều quan trọng cần ghi chú là liệu AI có thể hoạt động ở bất kỳ đâu trong sản phẩm hay không, bởi vì nền tảng đã hỗ trợ điều đó.