Bạn đã bao giờ xem xét sự khác biệt giữa công cụ và hệ thống chưa?
Công cụ là những thứ chúng ta sử dụng khi làm việc. Tương tự, hệ thống làm cho công việc hiệu quả hơn.
Một số người có thể hình dung rằng một hệ thống chỉ đơn thuần là một công cụ phức tạp hơn.
Tuy nhiên, nếu chúng ta phân loại công việc thành hai loại—công việc lặp đi lặp lại và công việc dựa trên luồng—sự khác biệt giữa công cụ và hệ thống trở nên rõ ràng đáng kể.
Lặp lại và Luồng
Công việc lặp đi lặp lại là quá trình dần dần tạo ra một sản phẩm bàn giao thông qua thử và sai, thích ứng linh hoạt trong quá trình thực hiện.
Đối với công việc lặp đi lặp lại, một bộ công cụ cho phép bạn chọn đúng công cụ cho các tác vụ cụ thể là rất hữu ích.
Mặt khác, công việc dựa trên luồng liên quan đến việc tiến hành qua các giai đoạn, tạo ra sản phẩm bàn giao ở giai đoạn cuối cùng.
Đối với công việc dựa trên luồng, việc có một hệ thống để hướng dẫn công việc theo luồng sẽ cải thiện đáng kể năng suất và chất lượng.
Chuyển đổi công việc dựa trên luồng và hệ thống hóa
Phần lớn công việc do con người thực hiện là công việc lặp đi lặp lại hoặc một thành phần của quy trình dựa trên luồng đã được hệ thống hóa.
Việc chuyển đổi công việc lặp đi lặp lại thành công việc dựa trên luồng, và sau đó hệ thống hóa nó, đóng góp đáng kể vào việc cải thiện năng suất và chất lượng.
Cuộc cách mạng công nghiệp và Cuộc cách mạng CNTT
Cuộc cách mạng công nghiệp và Cuộc cách mạng CNTT là những ví dụ điển hình về việc tăng năng suất và chất lượng đáng kể thông qua việc chuyển đổi công việc lặp đi lặp lại thành công việc dựa trên luồng và sau đó là hệ thống hóa.
Trước Cách mạng công nghiệp, sản xuất được thực hiện như công việc lặp đi lặp lại, nơi con người khéo léo sử dụng công cụ, tự do thay đổi cách bố trí và quy trình mỗi lần.
Xử lý thông tin trước Cách mạng CNTT cũng là công việc lặp đi lặp lại, với con người sử dụng công cụ và tiến hành theo cách không tiêu chuẩn hóa.
Bằng cách hệ thống hóa các quy trình này, giống như dây chuyền sản xuất nhà máy và hệ thống CNTT kinh doanh, năng suất và chất lượng đã được nâng cao.
Tuy nhiên, không chỉ hệ thống hóa, mà việc chuyển đổi dựa trên luồng của công việc lặp đi lặp lại đó là cực kỳ quan trọng. Chính xác là vì chuyển đổi dựa trên luồng đã đạt được nên hệ thống hóa mới trở nên khả thi.
Cuộc cách mạng AI tạo sinh
Khi đặt mục tiêu cải thiện năng suất và chất lượng bằng cách sử dụng AI tạo sinh trong kinh doanh, việc chỉ đơn thuần sử dụng AI như một công cụ sẽ không mang lại giá trị thực sự.
Mục tiêu chính là chuyển đổi công việc lặp đi lặp lại thành công việc dựa trên luồng, và sau đó là hệ thống hóa công việc dựa trên luồng đó.
AI tạo sinh, có khả năng thích ứng linh hoạt, có thể xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại. Tuy nhiên, dù được thực hiện bởi con người hay AI tạo sinh, năng suất và chất lượng của công việc lặp đi lặp lại đều có giới hạn.
Đây là lý do tại sao việc hướng tới chuyển đổi dựa trên luồng và hệ thống hóa là rất quan trọng.
Có thể có ý kiến cho rằng nếu việc chuyển đổi dựa trên luồng có thể cải thiện năng suất và chất lượng ngay cả với người lao động, thì những sáng kiến như vậy đã có thể được thực hiện trước khi AI tạo sinh ra đời.
Tuy nhiên, chuyển đổi dựa trên luồng dựa trên người lao động thực sự là một vấn đề rất khó khăn. Người lao động không thể ngay lập tức thích nghi với những thay đổi trong phân công nhiệm vụ hoặc nội dung công việc.
Mặt khác, khi người thực hiện công việc là AI tạo sinh, việc cấu hình lại các phân công và nội dung nhiệm vụ thông qua thử và sai là điều dễ dàng.
Không giống như con người, AI tạo sinh có thể quên các bước trước đó, đọc và hiểu ngay lập tức các quy trình mới, và làm việc dựa trên chúng.
Do đó, cách tiếp cận chính để tận dụng AI tạo sinh trong kinh doanh sẽ là chuyển đổi công việc lặp đi lặp lại thành công việc dựa trên luồng và sau đó là hệ thống hóa.
Cải thiện hiệu quả kinh doanh bằng cách sử dụng AI tạo sinh
Hãy xem xét một ví dụ về việc cải thiện hiệu quả kinh doanh bằng cách sử dụng AI tạo sinh.
Ví dụ, hãy xem xét nhiệm vụ trả lời các câu hỏi của nhân viên về quy định của công ty.
Bằng cách sử dụng AI tạo sinh, người ta có thể tìm kiếm các quy định của công ty và soạn thảo câu trả lời.
Tuy nhiên, có khả năng AI tạo sinh có thể tham chiếu các quy định đã lỗi thời hoặc nhầm lẫn tưởng tượng và đưa ra các câu trả lời không được nêu rõ trong quy định.
Hơn nữa, các yêu cầu đến dưới nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như email, công cụ nhắn tin, cuộc gọi điện thoại hoặc giao tiếp bằng lời nói.
Do đó, nhân viên xử lý yêu cầu vẫn cần tiếp nhận chúng như trước đây.
Có thể hình dung rằng hiệu quả có thể được cải thiện bằng cách trả lời các câu hỏi có thể được giải quyết ngay tại chỗ, và đối với những câu hỏi yêu cầu xác minh quy định, nhập nội dung yêu cầu vào AI tạo sinh để tạo bản nháp câu trả lời.
Ngoài ra, đối với các câu hỏi thường gặp, cần phải đăng chúng trên trang chủ nội bộ của công ty dưới dạng Câu hỏi thường gặp (FAQ).
AI tạo sinh cũng có thể được sử dụng để nhập các câu hỏi và câu trả lời điển hình và tạo các bản nháp có dấu đầu dòng để xuất bản lên trang web.
Hơn nữa, khi cần sửa đổi quy định, AI tạo sinh có thể được sử dụng để soạn thảo các đề xuất.
Những ứng dụng như vậy có thể làm cho một tỷ lệ nhất định các tác vụ xử lý yêu cầu trở nên hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, điều này chỉ đơn thuần để lại việc xử lý yêu cầu như một công việc lặp đi lặp lại và sử dụng AI tạo sinh như một công cụ.
Do đó, những cải thiện về hiệu quả là rất hạn chế.
Chuyển đổi công việc dựa trên luồng
Để tối đa hóa hiệu quả của tác vụ xử lý yêu cầu được đưa ra làm ví dụ, tác vụ này phải được chuyển đổi thành một luồng.
Để làm được điều này, các tác vụ do người phụ trách thực hiện khi xử lý yêu cầu cần được chi tiết hóa và chuẩn hóa.
- Tiếp nhận yêu cầu qua nhiều kênh khác nhau.
- Nếu yêu cầu giống với yêu cầu đã được trả lời trước đó và không có thay đổi nào đối với các quy tắc liên quan, hãy cung cấp câu trả lời tương tự.
- Đối với các yêu cầu mới hoặc các yêu cầu liên quan đến thay đổi quy tắc, hãy xác nhận các quy tắc và soạn thảo câu trả lời.
- Kiểm tra xem bản nháp câu trả lời có tham chiếu đến các quy tắc lỗi thời hoặc bao gồm thông tin không được nêu rõ trong quy tắc hay không.
- Kiểm tra xem có cần phê duyệt trước khi trả lời hay không và xin phê duyệt nếu cần.
- Phản hồi qua kênh mà yêu cầu đã được nhận.
- Đăng ký nội dung yêu cầu, kết quả phê duyệt và kết quả trả lời vào dữ liệu lịch sử yêu cầu.
- Thường xuyên kiểm tra dữ liệu lịch sử yêu cầu và tạo bản nháp để cập nhật các câu hỏi và câu trả lời thường gặp.
- Cập nhật trang chủ nội bộ của công ty sau khi được phê duyệt.
- Cập nhật dữ liệu quy tắc được tham chiếu khi các quy tắc được cập nhật.
- Đồng thời, ghi lại trong dữ liệu lịch sử yêu cầu trước đây rằng các câu trả lời liên quan và các cập nhật quy tắc đã xảy ra.
- Xác nhận xem các câu hỏi và câu trả lời thường gặp có cần xem xét lại do thay đổi quy tắc hay không và cập nhật nếu cần.
Bằng cách xác định rõ ràng các chi tiết của các tác vụ được thực hiện, như mô tả ở trên, các tác vụ này có thể được kết nối, biến công việc lặp đi lặp lại linh hoạt thành một quy trình dựa trên luồng rõ ràng hơn.
Ví dụ về hệ thống hóa
Bằng cách tạo ra quy trình làm việc này, con đường dẫn đến việc hệ thống hóa trở nên rõ ràng.
Để hệ thống hóa, nếu việc hy sinh một số tiện ích cho nhân viên là chấp nhận được, một lựa chọn là hợp nhất các kênh tiếp nhận yêu cầu.
Ngược lại, nếu ưu tiên sự tiện lợi của nhân viên, hệ thống nên duy trì khả năng nhận yêu cầu qua tất cả các kênh.
Về cơ bản, hệ thống nên trực tiếp nhận yêu cầu. Chỉ đối với các yêu cầu bằng lời nói, người phụ trách mới nên nhập chúng vào hệ thống.
Sau khi một yêu cầu được nhận, hệ thống CNTT và AI tạo sinh nên thực hiện càng nhiều công việc tiếp theo càng tốt, theo luồng. Ban đầu, các kiểm tra và phê duyệt của con người nên được lồng ghép khắp hệ thống, và người vận hành con người có thể thực hiện các chỉnh sửa.
Sau đó, khi hệ thống được sử dụng để xử lý yêu cầu, nếu AI tạo sinh mắc lỗi, các hướng dẫn cho AI tạo sinh nên được cập nhật với các cảnh báo, điểm cần kiểm tra, ví dụ về lỗi và ví dụ đúng để ngăn ngừa tái diễn.
Điều này cho phép giảm lỗi của AI tạo sinh. Quá trình cập nhật hướng dẫn cho AI tạo sinh có thể được thực hiện hiệu quả hơn nữa nếu nó được chuyển đổi thành một tác vụ dựa trên luồng thay vì tác vụ lặp đi lặp lại.
Bằng cách này, thông qua việc hệ thống hóa công việc dựa trên luồng, ngay cả những tác vụ dường như đòi hỏi sự can thiệp của con người cũng có thể được thay thế bằng một hệ thống tập trung vào AI tạo sinh.
Những hiểu lầm thường gặp
Nhiều người cho rằng ứng dụng AI tạo sinh trong kinh doanh hiện tại không thực sự hiệu quả, hoặc còn quá sớm.
Tuy nhiên, một số lượng đáng kể những người này thường rơi vào hai kiểu hiểu lầm.
Hiểu lầm thứ nhất phát sinh từ việc tập trung vào việc sử dụng AI tạo sinh như một công cụ.
Như đã chứng minh ở đây, việc tận dụng AI tạo sinh làm công cụ cho các tác vụ lặp đi lặp lại không làm tăng đáng kể hiệu quả kinh doanh. Trải nghiệm hoặc nghe về điều này dẫn đến hiểu lầm này.
Hiểu lầm thứ hai xuất phát từ việc tập trung vào việc yêu cầu AI tạo sinh thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại.
Thực tế, việc cố gắng bắt AI tạo sinh hiện tại thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại không hiệu quả. Do đó, AI tạo sinh không thể hoàn toàn đảm nhận các nhiệm vụ do con người thực hiện, và việc chỉ tập trung vào điểm này dẫn đến sự hiểu lầm.
Cuối cùng
Như đã thảo luận ở đây, bằng cách chuyển đổi công việc lặp đi lặp lại thành công việc dựa trên luồng và hệ thống hóa nó, chúng ta có thể kỳ vọng đạt được hiệu quả cao hơn so với việc chỉ sử dụng các công cụ đơn thuần.
Hơn nữa, ngay cả khi công việc lặp đi lặp lại không thể được xử lý hoàn toàn, nhiều tác vụ riêng lẻ trong một quy trình dựa trên luồng có thể được quản lý bởi AI tạo sinh hiện tại. Ngay cả khi ban đầu có nhiều lỗi, việc cải tiến liên tục có thể đạt được bằng cách cập nhật các hướng dẫn.
Ngoài ra, các tác vụ có thể được chia nhỏ khi cần, tách biệt việc soạn thảo khỏi việc kiểm tra, hoặc triển khai kiểm tra đa giai đoạn.
Nếu việc hệ thống hóa có thể đạt được theo cách này, thì các cải tiến sẽ tiến triển theo từng tác vụ, và các hoạt động sẽ trở nên hiệu quả hơn theo thời gian.
Đây là một cách làm việc cho phép cải thiện liên tục chính cơ chế, tương tự như sản xuất trong nhà máy và triển khai hệ thống CNTT.
Để tận dụng AI tạo sinh, cần có sự thay đổi trong tư duy: thay vì chỉ cải thiện các tác vụ lặp đi lặp lại của riêng bạn, bạn cần khách quan chuyển đổi công việc của mình thành các quy trình dựa trên luồng và hệ thống hóa chúng.