Tối ưu hóa quy trình công việc của công ty với Trợ lý AI: Huyền thoại hay Hiện thực?

Một vấn đề

Khi ngày càng nhiều công ty lớn đầu tư vào Trợ lý AI, coi đây là tương lai của hiệu quả hoạt động, một làn sóng hoài nghi ngày càng tăng đang xuất hiện. Mặc dù có sự phấn khích về tiềm năng của những công nghệ này, nhưng nhiều tổ chức đang tìm thấy rằng thực tế thường không đạt được mức độ kỳ vọng. Sự thất vọng này có thể chủ yếu được quy cho hai vấn đề chính: những lời hứa được thổi phồng và bản chất đặc biệt của các vấn đề kinh doanh.

Trong khi AI có thể xuất sắc trong một số nhiệm vụ – như phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình – nhiều tổ chức gặp khó khăn khi cố gắng áp dụng những công cụ này vào quy trình công việc độc đáo của họ. Bài viết của Lexalytics nhấn mạnh những gì xảy ra khi bạn tích hợp AI chỉ để tham gia vào xu hướng AI. Kết quả thường là sự thất vọng và cảm giác rằng công nghệ không đáp ứng được tiềm năng của nó.

Nguyên nhân thất vọng trong việc triển khai AI

Nguyên nhân thất vọng trong việc triển khai AI là đa dạng.

• Một vấn đề đáng kể là nhiều công ty vội vàng áp dụng AI mà không có chiến lược rõ ràng hoặc mục tiêu xác định. Sự thiếu hụt này làm cho việc đo lường thành công hoặc thất bại của các sáng kiến AI trở nên khó khăn. Các công ty có thể sẽ triển khai các công cụ không phù hợp với nhu cầu thực sự của họ, dẫn đến lãng phí tài nguyên và thất vọng. Vậy điều gì xảy ra khi bạn tích hợp AI mà không có kế hoạch và chuẩn bị phù hợp? Chẳng hạn như trường hợp của McDonald’s. Sau ba năm chuẩn bị, vào mùa hè năm 2024, hợp tác với IBM, McDonald’s đã triển khai Trợ lý AI của họ có thể nhận đơn đặt hàng tại quầy. Một mô hình thiết kế kém đã khiến AI không hiểu được khách hàng. Một trong những ví dụ đáng chú ý nhất là hai khách hàng trên TikTok cầu xin AI ngừng thêm McNuggets vào đơn đặt hàng của họ, cuối cùng đã đạt đến 260.
• Chất lượng dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng khác. Hệ thống AI chỉ tốt như dữ liệu được nhập vào chúng. Nếu dữ liệu nhập là lỗi thời, không đầy đủ hoặc bị thiên vị, kết quả sẽ không tránh khỏi là kém. Thật không may, một số tổ chức đôi khi bỏ qua khía cạnh cơ bản này, kỳ vọng AI sẽ thực hiện những điều kỳ diệu mặc dù có những khiếm khuyết trong dữ liệu.
• Thách thức tích hợp cũng đặt ra những chướng ngại vật đáng kể. Việc kết hợp AI vào các hệ thống hiện có có thể phức tạp, thường tiết lộ các vấn đề kỹ thuật và vấn đề tương thích, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp dựa vào hệ thống cũ. Nếu không có kế hoạch và nguồn lực đầy đủ, những thách thức tích hợp này có thể làm hỏng các sáng kiến AI, làm tăng sự thất vọng.

Trường hợp sử dụng Trợ lý AI trong quy trình công việc của công ty

Mặc dù có những chướng ngại vật này, Trợ lý AI có tiềm năng cách mạng hóa hoạt động kinh doanh bằng cách tối ưu hóa quy trình công việc và tăng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực.

Một trong những ứng dụng hấp dẫn nhất của AI nằm trong hỗ trợ khách hàng. Trợ lý AI có thể xử lý các truy vấn thường xuyên, giải phóng nhân viên để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nhân viên có thể chuyển hướng năng lượng của họ vào các trách nhiệm chiến lược hơn. Một trong những trường hợp lớn nhất của việc tích hợp AI vào hỗ trợ khách hàng là Telstra, một công ty viễn thông từ Úc. Telstra đã triển khai Trợ lý AI của họ gọi là Ask Telstra. Dưới đây là kết quả mà công ty đã chia sẻ: 20% ít hơn các cuộc gọi theo dõi, 84% nhân viên cho biết nó đã ảnh hưởng tích cực đến tương tác với khách hàng, 90% nhân viên hiệu quả hơn.

Trong lĩnh vực tự động hóa tiếp thị, AI cũng chứng minh giá trị của mình. Bằng cách phân tích hành vi và sở thích của khách hàng, Trợ lý AI có thể tạo ra các chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa, tăng cường mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi. Đội ngũ của Bayer đã sử dụng AI để dự đoán nhu cầu về thuốc chống cúm, và khi mô hình AI dự đoán sự gia tăng 50% trong các trường hợp cúm, đội ngũ đã sử dụng nó để điều chỉnh chiến lược tiếp thị của họ. Kết quả thật tuyệt vời: tăng 85% tỷ lệ nhấp chuột hàng năm, giảm 33% chi phí nhấp chuột so với năm trước, tăng 2,6 lần lưu lượng truy cập trang web trong dài hạn.

AI cũng có thể tối ưu hóa các quy trình trong nhân sự. Theo Tạp chí Phân tích Quyết định, AI có nhiều lợi ích trong lĩnh vực chính xác, hiệu quả và linh hoạt. Bằng cách tự động hóa các giai đoạn đầu tiên của quy trình tuyển dụng, chẳng hạn như sàng lọc hồ sơ và xác định ứng viên hàng đầu dựa trên các tiêu chí cụ thể, AI tiết kiệm thời gian đáng kể và đảm bảo một quá trình lựa chọn khách quan hơn.

Có lẽ một trong những khía cạnh hấp dẫn nhất của AI là hiệu quả và tiết kiệm chi phí của nó. Trong nhiều kịch bản, AI có thể thực hiện các nhiệm vụ nhanh hơn và với ít lỗi hơn con người, khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp muốn đơn giản hóa quy trình công việc của họ. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, các tổ chức có thể cắt giảm đáng kể chi phí hoạt động trong khi giảm thiểu rủi ro của sai sót con người. Sự kết hợp giữa tốc độ, độ chính xác và tiết kiệm này cho phép các công ty tối ưu hóa quy trình của họ và phân bổ tài nguyên một cách chiến lược hơn.

Lời khuyên cho việc tích hợp Trợ lý AI

Để đảm bảo việc tích hợp Trợ lý AI vào quy trình công việc của công ty thành công, các doanh nghiệp nên áp dụng một số chiến lược quan trọng.

1. Trước hết, điều quan trọng là phải xác định rõ mục tiêu trước khi triển khai. Các tổ chức nên xác định các thách thức cụ thể mà họ muốn AI giải quyết và thiết lập các kết quả đo lường để đánh giá hiệu quả. Sự rõ ràng này giúp việc điều chỉnh cần thiết trong suốt quá trình. Nếu việc tích hợp AI bị phân mảnh, rất khó để so sánh chi phí tích hợp với mức độ sản xuất và quyết định liệu tích hợp có tác động tích cực đến công ty hay không. Đo lường thời gian dành cho các nhiệm vụ khác nhau với và không có AI, số lượng người làm việc trên một nhiệm vụ cụ thể và chất lượng công việc.
2. Một yếu tố quan trọng khác là chất lượng dữ liệu. Đầu tư vào các thực hành quản lý dữ liệu mạnh mẽ là điều cần thiết để đảm bảo thông tin được nhập vào hệ thống AI là chính xác,相关 và không bị thiên vị. Nếu công ty sử dụng giải pháp bên ngoài, đảm bảo rằng không có dữ liệu nhạy cảm và riêng tư nào được nhập vào AI. Sức khỏe dữ liệu AI là một khái niệm mới nổi mà nhiều người chưa biết, vì vậy hãy đảm bảo bạn giáo dục nhân viên của mình về nó. Một bài đọc tuyệt vời về lý do tại sao bạn không nên chia sẻ dữ liệu kinh doanh nhạy cảm với các công cụ AI tạo sinh bởi Micropro.
3. Giống như bất kỳ công nghệ mới nào, điều quan trọng là phải theo dõi các công cụ AI khi chúng được tích hợp. Thu thập phản hồi từ cả nhân viên sử dụng công cụ AI và khách hàng tương tác với mô hình của bạn trong dịch vụ hỗ trợ khách hàng hoặc các kênh tương tác khác. Điều đó cho phép bạn phát hiện ra các lỗi và vấn đề ở giai đoạn đầu, chỉ ảnh hưởng đến một số quy trình hoạt động nhỏ. Công ty cần tạo ra một văn hóa thích ứng và theo dõi chặt chẽ các mô hình AI của họ, đặc biệt là trong giai đoạn đầu của triển khai.

Kết luận

Thay vì xem AI như một giải pháp ma thuật, các doanh nghiệp nên xem nó như một công cụ mạnh mẽ, khi được sử dụng đúng cách, có thể nâng cao hoạt động và thúc đẩy thành công. Câu hỏi là AI có một cơ sở kiến thức về khách hàng và nhu cầu của họ, vì vậy chúng ta hiểu làm thế nào để tiết kiệm thời gian tìm kiếm thông tin cho họ và cung cấp một công cụ hoạt động. Hiện tại, việc triển khai Trợ lý AI trong các trường hợp sử dụng cụ thể là hợp lý, vì cách tiếp cận này cho phép tạo ra giá trị tối đa. Đây hiện là một lĩnh vực đang nhận được đầu tư đáng kể và trong năm tới, điều này chắc chắn sẽ trở thành một xu hướng chính và có thể sẽ phát triển thành điều gì đó thậm chí còn có tác động hơn trong tương lai. Khi nào cuộc đua vàng AI sẽ dừng lại?