Cách Triển Khai AI Trong Quy Trình Hiện Tại

Triển khai AI trong các quy trình hiện có phần lớn là công việc quy trình.

Phần khó không phải là tìm mô hình, chatbot hay công cụ tự động hóa. Phần khó là quyết định AI thuộc về đâu trong quy trình đã có người, dữ liệu, phê duyệt, kỳ vọng khách hàng và các mode thất bại.

Nếu bạn thêm AI mà không lập bản đồ quy trình, nó sẽ khuếch đại sự nhầm lẫn. Nếu bạn thêm AI sau khi quy trình rõ ràng, nó có thể loại bỏ công việc lặp lại, tăng tốc quyết định, cải thiện định tuyến, soạn thảo nội dung hữu ích, phát hiện ngoại lệ và cung cấp ngữ cảnh tốt hơn cho nhóm.

Câu trả lời ngắn gọn

Để triển khai AI trong các quy trình hiện có:

1. Chọn một quy trình đã xảy ra thường xuyên.
2. Lập bản đồ kích hoạt hiện tại, dữ liệu, chủ sở hữu, điểm quyết định, bàn giao và chỉ số thành công.
3. Chọn một công việc AI: phân loại, trích xuất, tóm tắt, soạn thảo, đề xuất, định tuyến hoặc giám sát.
4. Xác định chính xác các đầu vào AI có thể sử dụng và định dạng đầu ra nó phải trả về.
5. Kiểm thử bước AI với các ví dụ lịch sử trước khi nó ảnh hưởng đến công việc trực tiếp.
6. Chạy chế độ bóng để AI tạo đề xuất trong khi con người vẫn thực hiện công việc thực.
7. Thêm xem xét của con người cho các hành động rủi ro, không chắc chắn hoặc hướng đến khách hàng.
8. Ghi nhật ký đầu vào, đầu ra, lỗi, ghi đè và kết quả kinh doanh.
9. Chỉ tự động hóa phần ít rủi ro trước.
10. Xem xét độ chính xác, chi phí, độ trễ, áp dụng và phản hồi người dùng trước khi mở rộng.

Bước 1: Chọn đúng quy trình

Quy trình AI đầu tiên không nên là quy trình quan trọng nhất, có quy định nhiều nhất hoặc nhạy cảm nhất về mặt chính trị của bạn.

Chọn quy trình với những đặc điểm sau:

Quy trình đầu tiên tốt bao gồm:

Tránh các dự án đầu tiên khi AI trực tiếp thay đổi giá, hoàn tiền, quyền hạn, vị trí pháp lý, yêu cầu y tế, quyết định tuyển dụng, quyết định tín dụng hoặc kết quả khách hàng rủi ro cao.

Bước 2: Lập bản đồ quy trình hiện tại trước khi thêm AI

Viết quy trình hiện có trong chi tiết hoạt động.

Bước 3: Chọn một công việc AI

Đừng yêu cầu một bước AI phân loại, tóm tắt, soạn thảo, phê duyệt, gửi và cập nhật bản ghi cùng một lúc. Điều đó tạo ra quy trình mà không ai có thể gỡ lỗi.

Bước 4: Xác định đầu vào và ranh giới dữ liệu

Xác định trước khi triển khai:

Đối với các nhóm Shopify và Brevo, Tajo có thể giúp bằng cách giữ dữ liệu khách hàng, đơn hàng, sản phẩm, loyalty, đồng ý, phân đoạn và chiến dịch đồng bộ — làm cho quy trình được hỗ trợ bởi AI an toàn hơn vì prompt hoặc tự động hóa bắt đầu từ bản ghi hiện tại thay vì xuất lỗi thời.

Bước 5: Thiết kế hợp đồng đầu ra AI

Hợp đồng đầu ra xấu: “Phân tích khách hàng này và cho chúng tôi biết phải làm gì.”

Hợp đồng đầu ra tốt hơn:

{
  "summary": "Ngữ cảnh khách hàng một câu",
  "recommended_segment": "new | repeat | vip | churn_risk | unknown",
  "confidence": "low | medium | high",
  "reason": "Giải thích ngắn",
  "requires_review": true,
  "missing_fields": ["field_name"]
}

Đầu ra có cấu trúc làm cho tự động hóa dễ kiểm thử, định tuyến, ghi nhật ký và xem xét hơn.

Bước 6: Xây dựng bộ đánh giá trước khi ra mắt

Bộ đánh giá là các kiểm thử có thể lặp lại kiểm tra xem bước AI có đủ tốt không.

Bắt đầu với bộ đánh giá đơn giản:

Đo lường: độ chính xác, tuân thủ định dạng, hành vi dữ liệu bị thiếu, tỷ lệ leo thang, chỉnh sửa của người xem xét, độ trễ và chi phí.

Bước 7: Chạy chế độ bóng

Chế độ bóng có nghĩa là AI chạy bên cạnh quy trình hiện có mà không đưa ra quyết định cuối cùng.

Ví dụ:

• AI phân loại phiếu, nhưng trưởng bộ phận hỗ trợ vẫn định tuyến chúng.
• AI soạn thảo tóm tắt chiến dịch, nhưng marketer vẫn viết phiên bản cuối cùng.
• AI đề xuất phân đoạn, nhưng người quản lý vòng đời vẫn phê duyệt đăng ký.

Chế độ bóng giúp trả lời bốn câu hỏi:

Bước 8: Thêm xem xét của con người khi rủi ro tồn tại

Sử dụng phê duyệt của con người khi đầu ra AI ảnh hưởng đến: tin nhắn hướng đến khách hàng, hoàn tiền/tín dụng/giá, quyền truy cập tài khoản hoặc quyền hạn, yêu cầu tuân thủ hoặc pháp lý, dữ liệu khách hàng nhạy cảm, quyết định y tế/tài chính/an toàn/tuyển dụng, khách hàng giá trị cao và trường hợp dữ liệu thiếu tin cậy thấp hoặc xung đột.

Bước 9: Kết nối AI với tự động hóa cẩn thận

Chỉ sau bộ đánh giá và chế độ bóng mới nên AI bắt đầu kích hoạt tự động hóa.

Bước 10: Ra mắt theo giai đoạn

Bước 11: Đo lường tác động kinh doanh

Tính năng Tajo hỗ trợ

Tajo giúp khi quy trình AI phụ thuộc vào dữ liệu ecommerce, marketing và tương tác khách hàng hiện tại.

Đối với các nhóm Shopify và Brevo, điều đó thường có nghĩa là: danh tính và đồng ý của khách hàng, lịch sử đơn hàng, ngữ cảnh sản phẩm, trạng thái loyalty, quy tắc VIP, thành viên phân đoạn, tương tác chiến dịch, trạng thái ngăn chặn và hủy đăng ký, giai đoạn vòng đời.

Tajo có thể hỗ trợ triển khai AI bằng cách giúp các nhóm giữ dữ liệu Shopify và Brevo đồng bộ để quy trình marketing, vòng đời, hỗ trợ và được hỗ trợ bởi AI sử dụng ngữ cảnh khách hàng sạch hơn.

Kết luận

Cách an toàn nhất để triển khai AI trong các quy trình hiện có là giữ quy trình kiểm soát.

Lập bản đồ quy trình hiện tại, chọn một công việc AI, định nghĩa dữ liệu, xây dựng hợp đồng đầu ra, kiểm thử với bộ đánh giá, chạy chế độ bóng, thêm xem xét của con người, kết nối tự động hóa cẩn thận và đo lường tác động kinh doanh. Sau đó mở rộng.

AI nên làm cho quy trình đã biết nhanh hơn, rõ ràng hơn và dễ vận hành hơn. Nó không nên biến quy trình không rõ ràng thành hộp đen tự động.

Bài viết liên quan

• Bộ công cụ AI tối ưu cho doanh nghiệp nhỏ
• Cách chọn đúng công cụ AI cho doanh nghiệp
• Hướng dẫn toàn diện sử dụng công cụ AI cho doanh nghiệp