Mỗi tuần, đội ngũ bên mình vẫn phải soạn lại cùng một mẫu báo cáo. Mỗi ngày lại trả lời những câu hỏi gần như y hệt nhau. Lúc đầu nghe chỉ là chuyện vặt. Nhưng cộng dồn lại thì ăn mất khá nhiều giờ làm việc. Chính những việc như vậy đang là nơi AI trong doanh nghiệp phát huy tác dụng rõ nhất. Bạn không cần đập đi xây lại cả nhân sự lẫn quy trình. Chỉ cần bắt đầu từ phần đơn giản nhất, rồi mở rộng dần.
Trong bài này, chúng tôi sẽ đi qua vì sao nhiều công ty đang chuyển hướng này. Chúng tôi cũng chia sẻ những việc nên giao cho AI trước, và cách thử nghiệm mà không làm rối hệ thống đang chạy.
Vì sao AI được dùng nhiều trong vận hành
Khi nhắc đến AI, nhiều người chỉ nghĩ đến chatbot trả lời khách trên website. Thực tế phạm vi rộng hơn nhiều. Chúng tôi thấy AI xuất hiện ở đủ mọi khâu, từ việc phân loại email hằng ngày cho đến tổng hợp số liệu cuối tháng. Mỗi nơi nó đi qua đều để lại một chút thời gian được giải phóng cho con người.
Điểm mạnh nhất của AI là làm việc lặp lại đều tay và không mệt. Một người làm cùng một thao tác sau vài giờ rất dễ sai sót. Trong khi đó, hệ thống vẫn giữ được chuẩn như buổi sáng. Doanh nghiệp nào cũng có vài việc tốn thời gian nhưng không đòi hỏi nhiều sáng tạo. Đó chính là chỗ thích hợp nhất để bắt đầu.
AI hiện làm khá tốt việc đọc, sắp xếp và gắn nhãn dữ liệu theo mẫu đã học. Nhờ vậy, con người không phải ngồi phân loại hàng trăm dòng thông tin mỗi ngày. Việc này không thay thế người làm. Nó giúp họ dành sức cho phần việc thật sự cần phán đoán.
AI cũng có thể soạn bản nháp đầu tiên cho email, báo cáo hay kịch bản tư vấn. Đội ngũ chỉ cần đọc lại, chỉnh cho đúng giọng công ty rồi hoàn thiện. Chúng tôi từng thấy một nhóm chăm sóc khách tiết kiệm được gần hai tiếng mỗi ngày nhờ cách làm này. Lý do đơn giản là họ không còn phải viết từ trang trắng mỗi lần.
Những tác vụ lặp lại nên giao cho AI trước
Không nên giao mọi việc cho AI cùng lúc. Hãy chọn những tác vụ rõ ràng, lặp nhiều và không cần phán đoán phức tạp. Khi thấy lợi ích nhanh, cả đội sẽ dễ làm quen hơn. Họ sẽ không bị đẩy vào một công nghệ mới một cách đột ngột.
Với email đến, AI có thể tổng hợp và xếp khách tiềm năng theo mức độ quan tâm. Các yêu cầu gấp được đẩy lên đầu để người phụ trách phản hồi trước. Với những câu hỏi quen thuộc, hệ thống gợi ý sẵn nội dung trả lời. Người nhận chỉ cần xem lại rồi gửi, không phải gõ lại từ đầu. Lịch chăm sóc khách cũng được nhắc đúng hạn, tránh tình trạng bỏ quên khách vì bận việc khác.
Các bản nháp theo mẫu cũng là nơi AI giúp được nhiều. Ví dụ như báo cáo hiệu suất hằng tuần, checklist công việc hay kịch bản tư vấn cơ bản. Bản nháp thường chưa hoàn chỉnh. Phần chốt cuối vẫn phải do người có chuyên môn kiểm tra. Nhưng bắt đầu từ một bản có sẵn đã nhanh hơn rất nhiều so với làm từ đầu.
Một điểm đáng chú ý khác là kết nối dữ liệu. Nhiều công ty đang dùng CRM, form trên website và bảng tính nội bộ song song. Dữ liệu thường bị copy tay qua lại giữa các nơi này. AI có thể liên kết các nguồn đó, để thông tin khách và tiến độ công việc nằm cùng một chỗ. Nhờ vậy, việc ra quyết định sẽ có căn cứ hơn.
Cách bắt đầu mà không làm xáo trộn hệ thống
Nhiều đơn vị ngại áp dụng AI vì sợ đảo lộn cách làm quen thuộc. Thực ra bạn có thể bắt đầu rất nhẹ nhàng. Điều quan trọng là đi từng bước nhỏ, và đo được kết quả sau mỗi giai đoạn thử nghiệm.
Hãy chọn một quy trình nhỏ để thử, chẳng hạn chỉ khâu phân loại email khách trong một tuần. Quy trình đó cần có kết quả đo được và tần suất đủ cao để thấy khác biệt. Nếu muốn hình dung rõ hơn cách triển khai trong thực tế, bạn có thể tham khảo xem thêm các mô hình tự động hóa bằng AI cho marketing và vận hành hằng ngày. Sau đó, hãy chọn cách phù hợp với quy mô của chính mình.
Trước khi bật AI, hãy làm sạch dữ liệu đầu vào. Dữ liệu lộn xộn, mỗi phòng ghi một kiểu, sẽ cho kết quả sai dù công cụ có tốt đến đâu. Bước này hơi tốn thời gian lúc đầu, nhưng đáng làm. Bạn cũng nên xem lại tài liệu về cách tối ưu vận hành và dữ liệu khi ứng dụng AI để có thêm góc nhìn trước khi bắt đầu.
Cũng cần phân quyền truy cập rõ ràng, để thông tin nhạy cảm không bị lộ ra ngoài phạm vi cần thiết. Và trước khi mở rộng sang bộ phận khác, hãy đặt tiêu chí đo cụ thể. Ví dụ như thời gian xử lý một email giảm được bao nhiêu, hoặc cuối ngày còn lại bao nhiêu email chưa phản hồi.
Có một ví dụ mà chúng tôi hay kể lại. Trước đây, việc đọc và phân loại email mỗi buổi sáng chiếm gần một tiếng. Sau khi thử nghiệm, hệ thống tự phân loại ngay khi email đến và gợi ý phản hồi sẵn. Việc gom số liệu làm báo cáo cũng chuyển từ chép tay từng dòng sang tổng hợp gần như tự động theo mẫu có sẵn. Thay đổi không lớn, nhưng đủ để cả đội thấy rõ giá trị.
Kết luận: bắt đầu từ bài toán nhỏ, đo được
AI trong doanh nghiệp phát huy tốt nhất khi được triển khai theo từng bước nhỏ, có số liệu rõ ràng. Đừng dùng vì thấy người khác đang làm. Hãy bắt đầu từ nhu cầu cụ thể của chính công ty bạn. Làm như vậy, giá trị sẽ hiện ra nhanh hơn và dễ đo bằng con số thực tế.
Khi thử nghiệm ban đầu cho kết quả tốt, bạn có thể mở rộng dần sang marketing, sale rồi đến vận hành. Đi từ một phòng ban nhỏ như vậy an toàn hơn nhiều so với đổi cả hệ thống một lần. Nếu công việc lặp lại đang ngốn quá nhiều thời gian của đội bạn, hãy chọn một bài toán nhỏ, dễ đo và lặp nhiều để thử trước. Sau đó, xây lộ trình phù hợp với nguồn lực hiện có.