Giải pháp AI giúp tự động hóa doanh nghiệp bằng cách kết nối dữ liệu, workflow và công nghệ, hỗ trợ giảm thao tác lặp lại và tối ưu quy trình vận hành.
Tự động hóa không phải câu chuyện mới trong doanh nghiệp. Phần mềm đã được sử dụng từ lâu để xử lý những công việc có quy tắc rõ ràng, chuyển dữ liệu giữa các hệ thống hoặc giảm bớt những thao tác thủ công. Sự phát triển của AI đang mở rộng phạm vi này sang những công việc liên quan nhiều hơn đến ngôn ngữ, tài liệu, hình ảnh và lượng thông tin lớn.
Doanh nghiệp nhờ đó có thêm nhiều lựa chọn để tự động hóa. Một công cụ có thể hỗ trợ xử lý tài liệu, một hệ thống khác tổng hợp thông tin, trong khi AI được đưa vào một số bước trong quy trình vận hành. Tuy nhiên, nếu mỗi ứng dụng chỉ giải quyết một tác vụ độc lập, con người vẫn phải kết nối kết quả giữa nhiều công cụ.
Vì vậy, giải pháp AI giúp tự động hóa doanh nghiệp cần được nhìn rộng hơn khả năng thay thế một vài thao tác thủ công. Giá trị của AI còn nằm ở cách công nghệ được kết nối với dữ liệu, hệ thống và workflow để hỗ trợ toàn bộ dòng công việc, đồng thời giữ con người ở những vị trí cần chuyên môn, đánh giá và ra quyết định.
AI mở rộng tự động hóa từ những tác vụ có quy tắc đến xử lý thông tin
Tự động hóa truyền thống phù hợp với những tác vụ có đầu vào và quy tắc xử lý tương đối rõ. Khi điều kiện A xảy ra, hệ thống thực hiện hành động B. Cách tiếp cận này vẫn có giá trị và không phải mọi quy trình đều cần AI.
Điểm khác biệt xuất hiện khi doanh nghiệp cần xử lý những đầu vào khó chuẩn hóa hơn như văn bản, tài liệu, hình ảnh hoặc các yêu cầu được diễn đạt bằng ngôn ngữ tự nhiên. AI có thể bổ sung khả năng xử lý những dạng thông tin này để mở rộng phạm vi của tự động hóa.
Chẳng hạn, thay vì yêu cầu con người đọc toàn bộ một tập tài liệu trước khi chuyển thông tin sang bước tiếp theo, AI có thể hỗ trợ trích xuất hoặc tổng hợp những nội dung phù hợp. Công nghệ lúc này tham gia vào phần công việc trước đây khó xử lý chỉ bằng các quy tắc cố định.
Tuy nhiên, AI tự động hóa doanh nghiệp không có nghĩa mọi tác vụ đều nên chuyển cho AI. Một bước có quy tắc đơn giản có thể vẫn được xử lý hiệu quả bằng tự động hóa thông thường, trong khi AI phù hợp hơn với những bước cần khai thác hoặc xử lý thông tin.
Điều doanh nghiệp cần xác định vì thế không phải “AI có thể làm được bao nhiêu việc”, mà là AI nên xuất hiện ở đâu để toàn bộ quy trình vận hành tốt hơn.
Tự động hóa quy trình bằng AI cần kết nối dữ liệu và workflow
Một tác vụ được tự động hóa chưa đồng nghĩa một quy trình đã được tự động hóa. Công việc thực tế thường bao gồm nhiều bước nối tiếp nhau, sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn và có sự tham gia của nhiều người hoặc hệ thống.
Nếu AI chỉ hoạt động tại một điểm, kết quả có thể vẫn cần được chuyển thủ công sang bước tiếp theo. Doanh nghiệp giảm được thao tác ở một vị trí nhưng lại tạo ra khoảng trống giữa các công cụ.
Dữ liệu cần đi cùng dòng công việc
AI cần thông tin để xử lý nhiệm vụ. Nếu dữ liệu nằm rải rác trong tài liệu, phần mềm nghiệp vụ hoặc nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau, người dùng có thể phải tìm kiếm và đưa dữ liệu vào công cụ trước khi AI bắt đầu hoạt động.
Giải pháp AI workflow cần tính đến cách dữ liệu được đưa đến từng bước. Đầu ra của một tác vụ có thể trở thành đầu vào của tác vụ tiếp theo, thay vì yêu cầu con người liên tục sao chép hoặc chuyển thông tin giữa các hệ thống.
Khả năng kết nối này đồng thời cần đi cùng cách quản lý dữ liệu phù hợp. Tự động hóa không đồng nghĩa mọi ứng dụng đều có thể tiếp cận mọi thông tin. Quyền sử dụng dữ liệu vẫn cần được xác định theo người dùng và bối cảnh nghiệp vụ.
Workflow cần xác định rõ vai trò của AI và con người
Một workflow có thể bao gồm bước được tự động hóa hoàn toàn, bước có AI hỗ trợ và bước cần con người xử lý. Việc phân biệt rõ các vai trò này giúp doanh nghiệp tránh đưa AI vào những vị trí không cần thiết.
AI có thể hỗ trợ tổng hợp thông tin hoặc xử lý một số công việc lặp lại, trong khi con người kiểm tra kết quả và đưa ra quyết định ở những điểm phù hợp. Workflow nhờ đó được thiết kế dựa trên cách công việc thực sự vận hành thay vì mục tiêu loại bỏ càng nhiều thao tác của con người càng tốt.
Đây là nền tảng để tự động hóa bằng AI giữ được tính thực tế khi triển khai ở quy mô doanh nghiệp.
Nền tảng tự động hóa AI giúp nhiều workflow phát triển trên năng lực chung
Khi doanh nghiệp mới tự động hóa một vài quy trình, việc sử dụng những công cụ riêng có thể đáp ứng tốt nhu cầu. Nhưng khi số lượng workflow tăng, cách triển khai rời rạc bắt đầu tạo ra những vấn đề mới.
Mỗi bộ phận có thể lựa chọn một hệ thống khác nhau, kết nối với dữ liệu theo cách riêng và sử dụng những năng lực AI riêng biệt. Khi xuất hiện workflow mới, doanh nghiệp tiếp tục phải giải quyết những vấn đề tương tự về tích hợp, dữ liệu và hạ tầng.
Nền tảng tự động hóa AI tạo ra hướng tiếp cận khác bằng cách tổ chức những năng lực có thể sử dụng chung. AI, dữ liệu và các thành phần công nghệ phù hợp có thể trở thành lớp nền để nhiều workflow cùng phát triển.
Điều này không có nghĩa mọi quy trình phải giống nhau. Bộ phận vận hành có cách làm việc khác nhân sự, trong khi những nghiệp vụ chuyên ngành lại có dữ liệu và yêu cầu riêng. Nền tảng chung tạo khả năng kế thừa ở lớp công nghệ, còn workflow phía trên vẫn được thiết kế theo từng vấn đề.
AI Automation Platform nhờ đó không chỉ giúp doanh nghiệp tạo thêm các luồng tự động hóa. Giá trị còn nằm ở việc hạn chế tình trạng mỗi nhu cầu mới lại hình thành một hệ thống hoàn toàn độc lập.
Khi một workflow mới xuất hiện, doanh nghiệp có thể xem xét những năng lực nào đã tồn tại và phần nào thực sự cần phát triển thêm. Tự động hóa từ đó trở thành năng lực có khả năng tích lũy thay vì tập hợp những dự án riêng lẻ.
Hiệu quả tự động hóa cần được đo bằng cách toàn bộ quy trình được cải thiện
Một trong những cách dễ khiến doanh nghiệp đánh giá sai hiệu quả của AI là chỉ nhìn vào thời gian thực hiện một tác vụ. Một bước có thể nhanh hơn đáng kể nhưng toàn bộ quy trình chưa chắc được cải thiện nếu người dùng phải dành thêm thời gian kiểm tra, chuyển dữ liệu hoặc xử lý lỗi ở những bước sau.
AI tối ưu quy trình cần được đánh giá ở phạm vi rộng hơn. Doanh nghiệp cần xem xét dòng công việc từ đầu đến cuối, xác định điểm nghẽn nằm ở đâu và AI đang thay đổi trải nghiệm của người thực hiện công việc như thế nào.
Điều này đặc biệt quan trọng khi tự động hóa liên quan đến những nghiệp vụ cần chuyên môn. AI có thể giúp xử lý lượng thông tin lớn nhưng kết quả của công nghệ không mặc nhiên thay thế đánh giá của người có chuyên môn.
Do đó, con người vẫn là một thành phần của thiết kế tự động hóa. Một workflow tốt cần giúp người dùng giảm những thao tác không cần thiết, tiếp cận thông tin thuận tiện hơn và tập trung nhiều hơn vào những công việc cần tư duy, kinh nghiệm hoặc trách nhiệm.
Góc nhìn này cũng giúp doanh nghiệp tránh chạy theo mức độ tự động hóa như một mục tiêu độc lập. Quy trình không nhất thiết tốt hơn chỉ vì có ít sự tham gia của con người hơn. Giá trị thực sự nằm ở việc công nghệ và con người được phân bổ vào đúng phần việc.
Khi AI được đặt đúng vị trí, tự động hóa có thể trở thành cách tổ chức lại công việc thay vì đơn thuần thay thế thao tác. Đây là bước quan trọng để doanh nghiệp chuyển từ ứng dụng công cụ AI sang phát triển năng lực vận hành có AI hỗ trợ.
Trivita AI tiếp cận tự động hóa từ bài toán và bối cảnh sử dụng
Trivita AI tiếp cận việc phát triển AI theo hướng bắt đầu từ bài toán, dữ liệu và môi trường sử dụng. Thay vì đưa AI vào một quy trình chỉ vì công nghệ có khả năng thực hiện tác vụ đó, vai trò của AI cần được xác định dựa trên vấn đề thực tế mà người dùng đang gặp phải.
Ở lớp nền tảng, các năng lực liên quan đến ngôn ngữ, thị giác máy tính, học máy, dữ liệu và hạ tầng AI tạo cơ sở để phát triển những giải pháp khác nhau. Những thành phần có khả năng kế thừa có thể được tổ chức thành lớp năng lực chung, trong khi từng workflow tiếp tục được chuyên biệt hóa theo nghiệp vụ.
Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng khi AI đi vào các lĩnh vực có tri thức chuyên môn. Một quy trình trong y tế không thể được thiết kế giống quy trình pháp lý chỉ vì cả hai đều có thể sử dụng AI. Dữ liệu, người dùng, cách kiểm tra kết quả và vai trò của chuyên gia đều khác nhau.
Định hướng đó được thể hiện qua hệ sinh thái Trivita AI với MedVita dành cho y tế đang được triển khai, VitaLaw dành cho pháp lý đang trong quá trình phát triển và EdVita là định hướng dành cho giáo dục. Năng lực công nghệ tạo lớp nền, còn cách ứng dụng AI tiếp tục được phát triển theo đặc thù của từng lĩnh vực.
Với cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm, mục tiêu của tự động hóa không phải loại con người khỏi quy trình. Công nghệ được phát triển để hỗ trợ xử lý những phần việc phù hợp, kết nối thông tin và giảm những thao tác không cần thiết, từ đó tạo điều kiện để con người tập trung hơn vào chuyên môn và các quyết định có giá trị.
Tự động hóa bằng AI tạo giá trị khi cải thiện được toàn bộ dòng công việc
Giải pháp AI giúp tự động hóa doanh nghiệp không nên được hiểu đơn giản là sử dụng AI để thực hiện càng nhiều công việc thay con người càng tốt, mà là tổ chức lại cách dữ liệu, hệ thống, workflow và con người phối hợp trong toàn bộ quy trình. Khi những năng lực AI có thể dùng chung được xây dựng thành lớp nền, các workflow mới có điều kiện kế thừa những gì đã có thay vì tiếp tục hình thành các công cụ rời rạc, đồng thời từng quy trình vẫn có thể được chuyên biệt theo nhu cầu thực tế. Đây cũng là hướng Trivita AI tiếp cận tự động hóa, trong đó AI đảm nhận những phần việc phù hợp để hỗ trợ con người làm việc hiệu quả hơn, còn chuyên môn, đánh giá và quyết định của con người vẫn giữ vai trò trung tâm.
