Triển khai hiệu quả AI trong doanh nghiệp (Phần 3)

NHỮNG CÔNG TY ỨNG DỤNG AI VÀO DOANH NGHIỆP HIỆU QUẢ 

Case Study – Estée Lauder xây dựng quy trình phát triển GPT có thể nhân rộng

“GPT Lab” của Estée Lauder gồm các thành viên đến từ nhiều bộ phận:

  • Người dùng doanh nghiệp
  • Chuyên gia chuyên môn (SME)
  • Kỹ sư công nghệ

Quy trình 5 bước của họ:



1. Thiết kế – Người dùng xác định mục tiêu, phạm vi, đối tượng qua bản mô tả 2 trang
2. Chuẩn bị – SME thu thập dữ liệu phù hợp, đảm bảo theo best practice
3. Xây dựng & kiểm thử – Kỹ sư phát triển GPT, tích hợp dữ liệu, kiểm tra độ chính xác
4. Triển khai – Toàn nhóm đưa GPT vào hoạt động và tạo hướng dẫn sử dụng
5. Mở rộng – Tối ưu hóa dựa trên phản hồi người dùng

“Thiết kế đúng trường hợp sử dụng là phải đặt đúng câu hỏi,”
Charmaine Pek, Giám đốc triển khai ChatGPT Enterprise

🔗 Tìm hiểu thêm về GPT Lab tại Estée Lauder

Thu thập và ưu tiên hóa các trường hợp sử dụng (Gathering and Prioritizing Use Cases)

Khi các nhóm đã hiểu rõ các trường hợp sử dụng cốt lõi và bắt đầu xác định các vấn đề cần giải quyết bằng AI, thì số lượng trường hợp sử dụng sẽ tăng lên rất nhanh.

Lúc này, thách thức sẽ chuyển từ việc khám phá sang ưu tiên hóa. Các câu hỏi bạn cần đặt ra bao gồm:

  • Trường hợp sử dụng nào có thể được mở rộng để tác động đến toàn bộ nhân viên?
  • Trường hợp sử dụng nào giúp tiết kiệm chi phí rõ rệt ngay bây giờ?
  • Trường hợp nào có thể mở ra sản phẩm hoặc dòng doanh thu mới?

Để giúp khách hàng doanh nghiệp xử lý khâu ưu tiên hóa, các nhóm thành công của chúng tôi thường sử dụng Khung Tác động/Nỗ lực (Impact/Effort Framework) — một lưới đơn giản chia các trường hợp sử dụng thành 4 nhóm dựa trên:

  • Giá trị (tác động) mang lại cho tổ chức
  • Nỗ lực cần thiết để triển khai

 Khung Ưu tiên: Tác động / Nỗ lực

🟢 Tập trung ROI cao

Những trường hợp sử dụng có tác động mạnh, nhưng cần ít công sức — thường là nơi lý tưởng để bắt đầu và tạo đà triển khai.

🟡 Tự phục vụ (Self-service)

Các dự án có mức độ nỗ lực thấp mà người dùng cá nhân có thể tự triển khai để hỗ trợ công việc hàng ngày.
Nhiều trong số đó bắt đầu là giải pháp cho từng cá nhân, nhưng dần trở thành giá trị chung cho cả nhóm.

🔵 Tác động cao / Nỗ lực cao

Thường là các dự án mang tính cách mạng, như các trợ lý GPT tùy chỉnh cho toàn bộ quy trình.
Những trường hợp này cần nhiều thời gian, kế hoạch và tài nguyên hơn — nhưng có thể là “game-changer”.

🔴 Nỗ lực cao / Tác động thấp

Có thể gác lại tạm thời. Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng của AI, có thể những trường hợp này sẽ trở nên khả thi hơn trong tương lai gần.

Một số ví dụ thực tế:

🔹 Tập trung ROI cao:

Tinder đã xây dựng một GPT giúp mọi thành viên trong nhóm sản phẩm có thể truy cập giao diện dòng lệnh (CLI) mà không cần viết mã.
→ Kết quả: gia tăng năng lực kỹ thuật và khả năng thử nghiệm của cả nhóm.

🔹 Tự phục vụ:

Các cố vấn tài chính tại Morgan Stanley dùng AI như trợ lý siêu cấp để:

  • Tóm tắt phân tích thị trường
  • Tạo báo cáo nghiên cứu nhanh chóng

→ Tiết kiệm thời gian cho mỗi cá nhân, nhưng hiệu quả tích lũy lớn.

🔹 Tác động cao / Nỗ lực cao:

Indeed đã xây dựng một hệ thống AI giúp:

  • Giải thích lý do tại sao một vị trí việc làm được đề xuất cho ứng viên
  • Sau nhiều tháng thử nghiệm và tối ưu, hệ thống đã giúp tăng 20% số lượng hồ sơ được nộp

→ Một minh chứng rõ ràng về lợi ích từ đầu tư lớn vào AI.

🔹 Cần bỏ qua:

Ví dụ: xây dựng một trợ lý AI tùy chỉnh để tạo biểu mẫu web, trong khi nhóm bạn đã dùng công cụ tích hợp sẵn, đáng tin cậy.
→ Không nên đầu tư thêm nguồn lực.

📊 Thống kê đáng chú ý:

62% giá trị của AI nằm ở các chức năng kinh doanh cốt lõi.

Do đó, việc đánh giá và ưu tiên hóa các cơ hội ứng dụng AI theo cách này sẽ tăng tốc các "cú hích" chiến lược, thúc đẩy sự quan tâm và đầu tư thêm vào AI.

Hành động cụ thể:

  • Khuyến khích các nhóm áp dụng khung ưu tiên này trong các cuộc họp để xác định các ý tưởng tốt nhất.
  • Với các trường hợp tác động cao nhưng cần nhiều nỗ lực, hãy xem xét triển khai GPT tùy chỉnh để khảo sát khối lượng công việc cần thiết.
  • Lãnh đạo nên bảo trợ và truyền cảm hứng cho các trường hợp sử dụng có ảnh hưởng toàn phòng ban – hỗ trợ từ cấp trên là dấu hiệu then chốt cho thành công.
  • Đánh giá lại điểm số hàng quý — bởi vì các trường hợp “nỗ lực cao” hiện tại có thể trở thành “nỗ lực thấp” nhờ các cải tiến AI sắp tới.

Bước tiếp theo: Lập bản đồ quy trình làm việc theo phòng ban (The Next Move: Department Workflow Mapping)

Hầu hết các nhóm ban đầu sử dụng AI để hỗ trợ các tác vụ riêng lẻ, ví dụ:

  • Chỉnh sửa bài blog
  • Soạn bản tóm tắt chiến dịch
  • Soạn dự thảo chính sách nội bộ

Việc nghĩ đến AI như một công cụ hỗ trợ từng tác vụ cụ thể là điều dễ hiểu – và cũng là một cách khởi đầu hiệu quả.

Tuy nhiên, khi chúng tôi quan sát những người dùng AI thành thạo, chúng tôi thường thấy họ bắt đầu mở rộng việc ứng dụng AI sang toàn bộ chuỗi công việc gồm nhiều bước liên tiếp.

Ví dụ: Một quy trình nhiều bước trong bộ phận Marketing có thể như sau:

  1. Sử dụng Deep Research để nghiên cứu xu hướng thị trường
  2. Phân tích dữ liệu khách hàng để ước tính quy mô cơ hội
  3. Brainstorm chiến lược ra mắt bằng chế độ thoại (voice mode)
  4. Tạo thông điệp truyền thông, tài sản chiến dịch, bản dịch nội dung

Tư duy mới: Nhúng AI từ đầu đến cuối

Giúp nhóm của bạn suy nghĩ về AI như một phần xuyên suốt toàn bộ quy trình công việc – từ giai đoạn khám phá ý tưởng đến thực thi và tối ưu hóa – chính là cách chuẩn bị cho tương lai, nơi mà các tác nhân AI có thể hoàn thành toàn bộ dự án một cách độc lập.

🔄 Ví dụ: Quy trình Marketing ứng dụng AI toàn diện

Bước

Mô tả

1. Deep Research

Phân tích thị trường, tìm hiểu xu hướng và cơ hội

2. Phân tích dữ liệu

Xác định quy mô đối tượng mục tiêu, cơ hội tăng trưởng

3. Brainstorm chiến lược

Lên ý tưởng chiến dịch, xây dựng brief

4. Tạo nội dung

Viết thông điệp, slogan, bài đăng, email và bài blog

5. Tự động hóa bản địa hóa

Dịch nội dung, điều chỉnh phù hợp từng kênh truyền thông và quốc gia


Hành động cụ thể:

  • Khuyến khích những người dùng AI giỏi nhất (power users) trong công ty chia nhỏ quy trình thành các tác vụ cụ thể
  • Xác định các nguyên mẫu ứng dụng AI (primitives) tương ứng cho từng bước
  • Lập bản đồ chuỗi công việc rõ ràng, từng bước một, để nhân viên thấy được toàn bộ quy trình mà AI có thể hỗ trợ hoặc thay thế

👉 Khi các nhóm bắt đầu suy nghĩ theo hướng "AI xuyên quy trình", họ không chỉ cải thiện hiệu suất hiện tại, mà còn mở ra các hình thức làm việc hoàn toàn mới, nơi mà AI có thể chủ động thực hiện dự án từ A đến Z — gần như không cần sự can thiệp của con người ở từng bước.

Bắt đầu ngay hôm nay (Start Today)

AI không giống như phần mềm hay ứng dụng đám mây truyền thống. Để tận dụng tối đa sức mạnh của AI, chúng ta cần một tư duy mới.

Tuy nhiên, từ trải nghiệm làm việc với các khách hàng doanh nghiệp, chúng tôi thấy rằng mọi người – ở mọi lĩnh vực – có thể học cách tư duy này rất nhanh và bắt đầu phát hiện ra những cơ hội ứng dụng AI có tác động lớn ngay trong công việc hằng ngày của họ.

Để khởi động hành trình này, tổ chức của bạn cần thực hiện ba bước:

01. Hiểu AI mang lại giá trị ở đâu (Understand where AI adds value)

  • Xác định những phần trong doanh nghiệp có thể được cải thiện ngay lập tức nhờ ứng dụng AI
  • Tập trung vào các thách thức phổ biến:
    • Công việc lặp lại và tốn thời gian
    • Các nút thắt kỹ năng
    • Sự mơ hồ trong việc ra quyết định

02. Dạy nhân viên các trường hợp sử dụng nền tảng (Teach your employees fundamental use cases)

  • Hướng dẫn đội ngũ hiểu rõ 6 nguyên mẫu sử dụng AI
  • Khuyến khích họ khám phá các ứng dụng phù hợp với vai trò của mình
  • Tổ chức workshop, hackathon, phiên học nhóm để đẩy nhanh tốc độ áp dụng

03. Ưu tiên hóa việc mở rộng các trường hợp sử dụng (Prioritize what to scale)

  • Sử dụng Khung Tác động/Nỗ lực (Impact/Effort Framework) để:
    • Tập trung vào các cơ hội “tác động cao – nỗ lực thấp” trước
    • Xây dựng đà tăng trưởng bằng các chiến thắng nhanh (quick wins)
    • Lên kế hoạch lâu dài cho các trường hợp có tác động chuyển hóa doanh nghiệp

Càng làm việc với AI, nhân viên của bạn sẽ càng có khả năng:

  • Thiết kế lại các tác vụ và quy trình
  • Khám phá những cơ hội mới để cải thiện hiệu suất, độ chính xác và tốc độ
  • Tạo ra giá trị mà trước đây họ không tưởng tượng được

“Chúng tôi đang xem xét lại mọi quy trình trong doanh nghiệp — từ pháp lý, nghiên cứu, sản xuất đến thương mại — và đặt câu hỏi:
Làm sao để thiết kế lại những quy trình này với AI?

Stéphane Bancel, Giám đốc điều hành (CEO), Moderna

Tài nguyên bổ sung (More Resources)

OpenAI là một công ty nghiên cứu và triển khai trí tuệ nhân tạo.
Sứ mệnh của chúng tôi là đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) mang lại lợi ích cho toàn thể nhân loại.

Các tài nguyên bạn có thể khám phá thêm:

🔹 OpenAI for Business

Giải pháp AI doanh nghiệp của OpenAI — bao gồm ChatGPT Enterprise, công cụ GPT tùy chỉnh, khả năng truy cập API mở rộng và bảo mật ở cấp độ doanh nghiệp.

🔹 OpenAI Stories

Tập hợp các câu chuyện khách hàng thực tế — cách các tổ chức trên toàn thế giới đang áp dụng AI để đổi mới, tăng hiệu suất và cải tiến sản phẩm.

🔹 ChatGPT Enterprise

Phiên bản ChatGPT dành cho doanh nghiệp — với khả năng mở rộng, tích hợp, quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ quy định, phù hợp cho các tổ chức lớn.

🔹 OpenAI and Safety

Cam kết về an toàn AI: cách OpenAI xây dựng và triển khai các mô hình AI với quy tắc đạo đức, minh bạch và kiểm soát rủi ro.

🔹 OpenAI API Platform

Nền tảng API để tích hợp các mô hình AI mạnh mẽ (như GPT-4, DALL·E, Whisper...) vào ứng dụng, sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

Xem lại Phần 1                           Xem lại Phần 2

Post a Comment

أحدث أقدم