Trong kỷ nguyên số hóa ngày nay, các doanh nghiệp luôn tìm kiếm những phương pháp để tối ưu hóa hiệu quả. AI Workflow hay quy trình làm việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, nổi lên như một giải pháp đột phá, giúp các tổ chức tự động hóa quy trình phức tạp và đạt được lợi thế cạnh tranh. Bài viết này, HVMO sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện về AI Workflow, từ định nghĩa, lợi ích, thách thức đến các ứng dụng thực tế.

AI Workflow là gì?

AI Workflow (quy trình làm việc AI) là quy trình làm việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để đơn giản hóa các nhiệm vụ và hoạt động trong một tổ chức. 

Thay vì dựa vào sự can thiệp của con người và quy trình thủ công, AI Workflow tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giải phóng nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn.

AI Workflow không chỉ là tự động hóa đơn thuần, mà còn là sự kết hợp giữa tự động hóa và trí tuệ nhân tạo. Các công cụ AI như Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Chatbots, Optical Character Recognition (OCR) được sử dụng để phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình.

Ví dụ: Hãy tưởng tượng bạn muốn xây dựng một hệ thống AI để phân loại Email spam. AI Workflow của bạn có thể bao gồm các bước sau:

• Xác định vấn đề: Xác định rõ mục tiêu của mô hình AI là phân loại Email spam.
• Thu thập, xử lý dữ liệu: Thu thập dữ liệu Email, gắn nhãn và làm sạch dữ liệu.
• Huấn luyện mô hình: Ứng dụng dữ liệu đã qua xử lý để huấn luyện cho mô hình AI.
• Đánh giá và cải thiện: Kiểm tra hiệu suất của mô hình và điều chỉnh (nếu cần).
• Triển khai: Tích hợp mô hình vào ứng dụng Email.
• Giám sát và bảo trì: Theo dõi hiệu suất của mô hình và cập nhật khi cần thiết.

Tổng hợp 4 loại AI Workflow Automation

Có 4 loại AI Workflow Automation khác nhau, tùy thuộc vào mục tiêu và ứng dụng cụ thể của doanh nghiệp. Cụ thể:

• Automated Cognition (Tự động hóa nhận thức): Kết hợp tự động hóa quy trình với AI trí tuệ nhân tạo để cải thiện kết quả kinh doanh. Các công cụ Cognitive Automation mô phỏng quá trình tư duy của con người, cho phép tự động hóa việc thu thập dữ liệu, ra quyết định và mở rộng quy mô.

Ví dụ: Một ngân hàng sử dụng AI để xử lý các yêu cầu vay vốn. Hệ thống AI thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích lịch sử tín dụng của khách hàng và tự động ra quyết định về việc phê duyệt khoản vay, giảm thiểu thời gian xử lý từ vài ngày xuống chỉ còn vài phút.

• Automation based on rules (Tự động hóa dựa trên quy tắc): Sử dụng các quy tắc do con người tạo ra để lưu trữ, sắp xếp, thao tác dữ liệu, mô phỏng trí thông minh của con người. Các công nghệ RPA (Robotic Process Automation) có thể tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại trong nhiều ngành, đạt được hiệu quả cao trong công việc.

Ví dụ: Một công ty bảo hiểm sử dụng RPA để xử lý yêu cầu bồi thường. Khi khách hàng gửi yêu cầu, hệ thống tự động kiểm tra thông tin, đối chiếu với hồ sơ hợp đồng và phê duyệt khoản thanh toán mà không cần sự can thiệp của con người.

• Automation of predictive analytics (Tự động hóa phân tích dự đoán): Sử dụng dữ liệu và các kỹ thuật thống kê, sau đó áp dụng Machine Learning để dự đoán kết quả trong tương lai. AI và ML kết hợp để phân tích lượng lớn dữ liệu, giúp doanh nghiệp dự báo doanh số, tăng năng suất, mở rộng cơ sở khách hàng.

Ví dụ: Một nền tảng thương mại điện tử sử dụng AI để dự đoán nhu cầu mua sắm của khách hàng. Dựa vào dữ liệu lịch sử, AI có thể xác định sản phẩm nào có khả năng bán chạy trong thời gian tới và gợi ý chương trình khuyến mãi phù hợp để tối ưu doanh thu.

• Conversational Automation (Tự động hóa hội thoại): Cho phép người dùng nhanh chóng nhận được sự hỗ trợ và phản hồi mà họ yêu cầu thông qua giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên.  Conversational RPA (Robotic Process Automation) cho phép tự động hóa quy trình làm việc cho trải nghiệm người dùng đa kênh liền mạch thông qua giao diện Conversational AI Platform.

Ví dụ: Một hãng hàng không sử dụng chatbot AI để hỗ trợ khách hàng đặt vé, thay đổi chuyến bay hoặc giải đáp thắc mắc về hành lý. Chatbot này có thể xử lý hàng nghìn yêu cầu mỗi ngày mà không cần nhân viên can thiệp, giúp tiết kiệm chi phí và tăng sự hài lòng của khách hàng.

6 lợi ích nổi bật của AI Workflow

Việc triển khai AI Workflow mang lại 6 lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm:

• Tăng năng suất và hiệu quả: AI Workflow giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giảm thiểu sai sót của con người và tăng tốc độ xử lý. 

Ví dụ, doanh nghiệp có thể trả lời khách hàng nhanh chóng, chính xác hơn bằng cách sử dụng các công cụ AI Workflow để tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng.

• Nâng cao phân tích dữ liệu: AI Workflow có thể phân tích dữ liệu trong thời gian thực, cung cấp thông tin kịp thời, cải thiện kết quả kinh doanh và tăng lợi nhuận. 

Ví dụ: Một công ty bán lẻ sử dụng AI để theo dõi xu hướng mua sắm và điều chỉnh chiến lược Marketing theo dữ liệu khách hàng, tăng hiệu quả chiến dịch quảng cáo.

• Tiết kiệm chi phí: Các nền tảng AI Workflow thường ít tốn kém hơn so với việc thuê một đội ngũ nhân viên để xử lý các công việc thủ công. Ngoài ra, AI Workflow giúp giảm thiểu sai sót, tiết kiệm chi phí sửa lỗi. 

Ví dụ: Một công ty bảo hiểm sử dụng AI để xử lý yêu cầu bồi thường, giúp cắt giảm nhân sự cho các nhiệm vụ lặp lại và giảm chi phí sai sót trong quy trình.

• Tăng tốc thời gian đưa sản phẩm ra thị trường: AI Workflow Automation giúp doanh nghiệp kiểm tra và phát hành sản phẩm nhanh hơn đối thủ cạnh tranh. Đồng thời, thích ứng nhanh chóng với những thay đổi thị trường.

Ví dụ: Một công ty phần mềm ứng dụng AI để tự động kiểm tra lỗi và tối ưu mã nguồn, rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm từ vài tháng xuống chỉ còn vài tuần.

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: AI Workflow giúp cá nhân hóa dịch vụ và giải quyết vấn đề nhanh chóng, tăng cường sự hài lòng của khách hàng. 

Ví dụ: Một ngân hàng triển khai chatbot AI hỗ trợ khách hàng 24/7, giúp giải quyết yêu cầu giao dịch tức thì mà không cần chờ đợi nhân viên hỗ trợ.

• Hỗ trợ đưa ra quyết định nhanh chóng và thông minh hơn: AI bots nhanh chóng thu thập dữ liệu và truy xuất thông tin được yêu cầu. Đồng thời, các công cụ xử lý tài liệu thông minh (IDP) có thể quét các đoạn thông tin chứa dữ liệu phi cấu trúc. Bao gồm: hình ảnh, chữ viết tay, tệp PDF. Sau đó, chúng diễn giải, phiên âm, lập chỉ mục và định dạng dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác. 

Ví dụ: Một bệnh viện sử dụng AI để phân tích hồ sơ bệnh án và đề xuất phương pháp điều trị tối ưu, giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác hơn.

Top 7 ứng dụng của AI Workflow

AI Workflow có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực và phòng ban khác nhau của doanh nghiệp. Chẳng hạn:

• Customer service (Dịch vụ khách hàng): Tự động hóa việc trả lời câu hỏi, tạo và đóng ticket, giải quyết vấn đề và xử lý đơn hàng. Chatbot AI có thể cung cấp hỗ trợ 24/7, giảm thời gian phản hồi, cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

• Data management (Quản lý dữ liệu): Tự động hóa việc trích xuất dữ liệu từ tài liệu và nhập vào bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu. AI Workflow cũng có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ như: tính toán, phân tích dữ liệu lớn, tạo báo cáo.
• Supply chain activities (Hoạt động chuỗi cung ứng): Tự động hóa việc thực hiện đơn hàng, quản lý hàng tồn kho, theo dõi lô hàng và tạo tài liệu.
• Sales and Marketing (Bán hàng và tiếp thị): Tự động hóa việc tạo nội dung, trả lời câu hỏi của khách hàng, theo dõi khách hàng tiềm năng, phân tích hiệu quả chiến dịch. AI có thể giúp tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu và gửi Email bán hàng được cá nhân hóa.

• Accounts (Kế toán): Tự động hóa việc theo dõi chi phí, tạo và xử lý hóa đơn, đánh dấu trạng thái thanh toán.
• Human Resources (Nhân sự): AI có thể giúp các tổ chức cải thiện cách tìm kiếm và thuê nhân viên. Doanh nghiệp có thể sử dụng phần mềm giải pháp AI để quét sơ yếu lý lịch để tìm ứng viên phù hợp và tự động lên lịch các cuộc gọi giới thiệu với ứng viên. Họ cũng có thể sử dụng AI workflows để giới thiệu và thiết lập đào tạo cho nhân viên.\

• Financial reporting (Báo cáo tài chính): Doanh nghiệp có thể tự động hóa các hoạt động lập hóa đơn và thanh toán. Họ cũng có thể sử dụng AI để xác định các trường hợp gian lận hoặc quản lý tài chính sai sót.

7 thách thức của AI Workflow

AI Workflow mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, tuy nhiên, bên cạnh đó cũng tồn tại 7 thách thức cần lưu ý như:

• Việc thu thập dữ liệu để đào tạo các hệ thống AI có thể gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ như chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu không đầy đủ hoặc thiên vị từ các nguồn công khai có thể ảnh hưởng đến tính chính xác của thuật toán.

• Việc triển khai các giải pháp AI đòi hỏi chuyên môn, nhưng việc tìm kiếm các chuyên gia có kỹ năng cần thiết có thể rất khó khăn.
• Việc tích hợp các ứng dụng SaaS với các công cụ AI Workflow gây ra nhiều thách thức. Điều quan trọng là chọn một giải pháp AI Workflow tương thích với phần lớn phần mềm doanh nghiệp.

• Tự động hóa thay thế công việc của con người có thể dẫn đến nguy cơ mất việc làm trong một số ngành nghề.
• Triển khai AI đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu lớn cho cơ sở hạ tầng và phần mềm.

• AI vẫn thiếu khả năng linh hoạt và suy luận sâu sắc như con người trong các tình huống không quen thuộc.

>>> Xem thêm: Kiến thức về AI 2025

7 cách chọn công cụ AI Workflow phù hợp

Việc lựa chọn công cụ AI Workflow phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo thành công của dự án. Dưới đây là 7 yếu tố cần xem xét:

• Xác định các nhiệm vụ cần tự động hóa và loại bỏ những nhiệm vụ dư thừa. 

• Đánh giá kỹ lưỡng các khả năng của công cụ AI Workflow. Ưu tiên các công cụ low-code hoặc no-code để cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật phát triển quy trình làm việc một cách hiệu quả. Tìm kiếm một sản phẩm có trình chỉnh sửa trực quan với chức năng kéo và thả.
• Đảm bảo middleware hoặc API do công cụ AI cung cấp tạo điều kiện tích hợp với các giải pháp hiện có trong công ty của bạn.

• Đảm bảo công cụ bạn chọn dễ sử dụng. Quy trình làm việc phải đơn giản để chủ sở hữu quy trình tạo, kiểm tra và thực hiện.
• Chọn một công cụ có giao diện thân thiện và có các hướng dẫn tích hợp.

• Xem xét khả năng mở rộng của công cụ trong khi quyết định ngân sách. Giải pháp AI Workflow Automation của bạn sẽ hỗ trợ các chức năng kinh doanh dài hạn trong một ngân sách.
• Kiểm tra giải pháp có tương thích với các hệ thống hiện có của bạn hay không.

Tổng hợp 6 công cụ AI Workflow phổ biến hiện nay

Hiện nay, có 6 công cụ AI Workflow phổ biến trên thị trường, mỗi công cụ có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

• IBM Watsonx Orchestrate: Giúp các tổ chức tạo trợ lý và tác nhân AI được cá nhân hóa để tự động hóa và tăng tốc công việc. Chúng sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và chạy các tác vụ.
• Pipefy: Một nền tảng tự động hóa no-code cung cấp các khả năng AI để giúp các doanh nghiệp hợp lý hóa các hoạt động trên các bộ phận và bảo tồn tài nguyên CNTT.
• ClickUp: Cung cấp hơn 100 loại quy trình tự động hóa có thể được tích hợp vào các quy trình hàng ngày của bạn để tăng năng suất.
• N8n: Một nguồn mở đột phá trong lĩnh vực công cụ tự động hóa quy trình làm việc.
• Albato: Cung cấp một giải pháp liền mạch không cần mã cho các doanh nghiệp.
• Pabbly Connect: Cho phép người dùng thiết kế các quy trình làm việc tự động vô hạn phù hợp với các nhu cầu cụ thể.

AI Workflow là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả, giảm chi phí, nâng cao năng suất. Tuy nhiên, việc triển khai tự động hóa quy trình làm việc AI đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng và lựa chọn công cụ phù hợp. 

Theo đó, các doanh nghiệp cần hiểu rõ lợi ích, thách thức, ứng dụng của AI Workflow Automation để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này và đạt được lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số.

Học Viện Marketing Online

Khóa học truyền nghề AI/ Youtube/ TikTok và Marketing chất lượng cao cho Doanh nghiệp/ Cá nhân

Hotline/Zalo: 0878 779 111

Trụ sở 1: CT5- X2 KĐT Linh Đàm- Hoàng Mai- Hà Nội

Trụ sở 2: 67 Nam Dư- Hoàng Mai- Hà Nội

Website: https://hocvienmarketingonline.com/

Youtube: https://www.youtube.com/c/H%E1%BB%8DcVi%E1%BB%87nMarketingOnlineNo1

Fanpage: https://www.facebook.com/HocVienMarketingOnline89?locale=vi_VN