AI tự động hóa: Chiến lược cho SMEs 2025.

1. Tự động hóa tác vụ đơn lẻ:

Tự động hóa tác vụ đơn lẻ tập trung vào việc tối ưu hóa một bước cụ thể trong một quy trình lớn hơn. Ví dụ điển hình là việc tự động tạo và gửi báo cáo hàng tuần. Thay vì nhân viên phải thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, định dạng và gửi báo cáo thủ công, một công cụ tự động hóa có thể được cấu hình để thực hiện tất cả các bước này một cách tự động. Một ví dụ khác là việc tự động nhập dữ liệu từ bảng tính vào hệ thống CRM. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, giảm thiểu sai sót và giải phóng nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn.

2. Tự động hóa quy trình end-to-end:

Tự động hóa quy trình end-to-end tiến một bước xa hơn bằng cách sử dụng AI để điều phối toàn bộ chuỗi công việc từ đầu đến cuối. Điều này bao gồm việc liên kết nhiều hệ thống khác nhau (ví dụ: ERP, CRM, HRM) và đưa ra các quyết định thông minh ở các bước khác nhau trong quy trình. Ví dụ, trong quy trình xử lý đơn hàng, AI có thể tự động kiểm tra tồn kho, tạo đơn hàng, gửi thông báo cho khách hàng, và lên lịch giao hàng. Sự can thiệp của con người được giảm thiểu tối đa, giúp tăng tính liên tục và đồng bộ của quy trình. Điều này đặc biệt hữu ích trong các quy trình phức tạp, đòi hỏi sự phối hợp giữa nhiều bộ phận và hệ thống khác nhau.

3. Vai trò của AI trong việc ‘kết nối các mảnh ghép’:

AI đóng vai trò quan trọng trong việc ‘kết nối các mảnh ghép’ trong tự động hóa quy trình. Trong khi RPA (Robotic Process Automation) chỉ có thể thực hiện các tác vụ được lập trình sẵn, AI có khả năng xử lý các trường hợp ngoại lệ, dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: văn bản tự do, hình ảnh) và đưa ra các quyết định linh hoạt để đảm bảo quy trình diễn ra thông suốt. Ví dụ, nếu một đơn hàng bị lỗi, AI có thể tự động xác định nguyên nhân gây ra lỗi và đưa ra các giải pháp khắc phục. AI cũng có thể học hỏi từ các tình huống trước đây và cải thiện khả năng xử lý các trường hợp ngoại lệ trong tương lai. Điều này giúp vượt qua những hạn chế của RPA và tạo ra các quy trình tự động hóa thông minh hơn, linh hoạt hơn.

1. Zapier AI:

Zapier AI là một nền tảng tự động hóa mạnh mẽ, tích hợp AI vào hơn 6000 ứng dụng web. Nó cho phép người dùng tự động hóa các luồng công việc đa nhiệm phức tạp thông qua các ‘Zaps’ thông minh. Điểm mạnh của Zapier AI là khả năng kết nối API mạnh mẽ và giao diện dễ sử dụng, cho phép người dùng tạo ra các quy trình tự động hóa phức tạp mà không cần có kiến thức lập trình chuyên sâu. Zapier AI đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) muốn tự động hóa các tác vụ marketing, bán hàng, và chăm sóc khách hàng.

2. Make.com (trước đây là Integromat):

Make.com là một nền tảng tự động hóa trực quan, mạnh mẽ với giao diện kéo thả. Nó cho phép người dùng tạo ra các kịch bản phức tạp liên kết hàng trăm ứng dụng khác nhau. Make.com đang tích hợp AI ngày càng sâu rộng vào nền tảng của mình, cung cấp các tính năng phân tích và ra quyết định dựa trên AI. Ví dụ, Make.com có thể được sử dụng để tự động phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau và đưa ra các khuyến nghị về cách cải thiện hiệu quả kinh doanh. Nền tảng này phù hợp với cả doanh nghiệp nhỏ và lớn, đặc biệt là các doanh nghiệp có nhu cầu tự động hóa các quy trình phức tạp, liên kết nhiều hệ thống khác nhau.

3. Microsoft Power Automate with Copilot/AI Builder:

Microsoft Power Automate là một nền tảng tự động hóa tích hợp chặt chẽ với hệ sinh thái Microsoft (Office 365, Dynamics 365). Với sự ra mắt của Copilot và AI Builder, Power Automate đang trở nên mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Copilot giúp người dùng tạo các flow tự động bằng ngôn ngữ tự nhiên, trong khi AI Builder cung cấp các mô hình AI có sẵn (ví dụ: nhận dạng biểu mẫu, dự đoán). Điều này cho phép người dùng tự động hóa các tác vụ phức tạp mà không cần có kiến thức chuyên sâu về AI. Power Automate đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp đã sử dụng các sản phẩm của Microsoft, vì nó tích hợp liền mạch với các ứng dụng này.

4. UiPath Automation Cloud with AI:

UiPath là một trong những công ty dẫn đầu thị trường RPA, và họ đang tích hợp mạnh mẽ AI vào nền tảng của mình với các module như Intelligent Document Processing (IDP), AI Computer Vision để xử lý tài liệu phức tạp, và AI Center để quản lý các mô hình ML. UiPath Automation Cloud with AI cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình phức tạp, đòi hỏi sự xử lý dữ liệu phi cấu trúc và ra quyết định thông minh. Nền tảng này đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp lớn (Enterprise) có nhu cầu tự động hóa các quy trình quan trọng, chẳng hạn như xử lý hóa đơn, quản lý hợp đồng, và tuân thủ quy định.

5. Các nền tảng mới nổi khác:

Ngoài các nền tảng kể trên, còn có nhiều nền tảng mới nổi khác chuyên biệt về AI Conversational và AI Agent, chẳng hạn như Kore.ai và Amelia. Các nền tảng này tập trung vào việc xây dựng các chatbot và trợ lý ảo thông minh, có khả năng tương tác với khách hàng và nhân viên một cách tự nhiên. Các nền tảng này đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp muốn cải thiện trải nghiệm khách hàng và tự động hóa các tác vụ hỗ trợ.

1. Đối với Doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs):

• Ưu tiên: Dễ triển khai, chi phí thấp, linh hoạt, khả năng tích hợp nhanh với các công cụ phổ biến.
• Giải pháp phù hợp: Zapier AI, Make.com, Microsoft Power Automate Basic.
• Hiệu quả: Nhanh chóng thấy được ROI thông qua việc tự động hóa các tác vụ hành chính, marketing cơ bản. Ví dụ, một doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng Zapier AI để tự động gửi email marketing đến khách hàng tiềm năng, hoặc sử dụng Make.com để tự động cập nhật thông tin khách hàng từ các nguồn khác nhau vào hệ thống CRM.

2. Đối với Doanh nghiệp lớn (Enterprise):

• Yêu cầu: Tích hợp sâu rộng với hệ thống kế thừa, bảo mật cao, khả năng mở rộng lớn, quản lý phức tạp và tuân thủ quy định.
• Giải pháp phù hợp: UiPath Automation Cloud with AI, Microsoft Power Automate Enterprise, Blue Prism.
• Hiệu quả: Tối ưu hóa toàn bộ chuỗi giá trị, tạo ra lợi thế cạnh tranh chiến lược, nhưng đòi hỏi đầu tư ban đầu và thời gian triển khai dài hơn. Ví dụ, một doanh nghiệp lớn có thể sử dụng UiPath Automation Cloud with AI để tự động hóa quy trình xử lý hóa đơn, từ việc nhận hóa đơn đến việc thanh toán cho nhà cung cấp. Quy trình này có thể liên quan đến nhiều hệ thống khác nhau (ERP, hệ thống quản lý tài chính, hệ thống ngân hàng) và đòi hỏi sự tuân thủ nghiêm ngặt các quy định.

1. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng:

Các công ty E-commerce lớn tại Việt Nam đang sử dụng AI để dự báo nhu cầu thị trường, tự động hóa quy trình đặt hàng, quản lý kho thông minh và tối ưu hóa tuyến đường giao hàng. Điều này giúp họ giảm thiểu chi phí và thời gian giao hàng, đồng thời cải thiện trải nghiệm khách hàng. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, dữ liệu thời tiết, và dữ liệu sự kiện để dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai. Dựa trên dự đoán này, AI có thể tự động điều chỉnh lượng hàng tồn kho và lên kế hoạch giao hàng hiệu quả nhất.

2. Quản lý quan hệ khách hàng (CRM):

Các ngân hàng và công ty viễn thông đang sử dụng chatbot AI để giải đáp thắc mắc của khách hàng 24/7, AI để phân tích sentiment khách hàng từ phản hồi, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tự động hóa chiến dịch marketing. Điều này giúp họ cải thiện sự hài lòng của khách hàng, tăng doanh số bán hàng và giảm chi phí hỗ trợ. Ví dụ, chatbot AI có thể tự động trả lời các câu hỏi thường gặp về sản phẩm và dịch vụ, trong khi AI phân tích sentiment có thể giúp xác định những khách hàng đang không hài lòng và cần được hỗ trợ đặc biệt.

3. Dịch vụ IT và Helpdesk:

Các tập đoàn công nghệ đang sử dụng AI để tự động hóa phân loại và định tuyến ticket support, AI để cung cấp giải pháp cho các vấn đề thường gặp và giảm tải cho nhân viên IT. Điều này giúp họ giảm thời gian giải quyết vấn đề, cải thiện hiệu quả làm việc của nhân viên IT và tăng sự hài lòng của người dùng. Ví dụ, AI có thể phân tích nội dung của ticket support để xác định vấn đề và tự động chuyển ticket đến bộ phận chuyên trách. AI cũng có thể cung cấp các giải pháp tự động cho các vấn đề thường gặp, giúp người dùng tự giải quyết vấn đề mà không cần sự can thiệp của nhân viên IT.

4. Ngành tài chính:

Các ngân hàng và công ty bảo hiểm đang sử dụng AI để phát hiện gian lận trong giao dịch, tự động hóa xử lý hồ sơ vay, kiểm tra tuân thủ và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Điều này giúp họ giảm thiểu rủi ro, cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng lợi nhuận. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu giao dịch để phát hiện các giao dịch bất thường có thể là gian lận. AI cũng có thể tự động kiểm tra tính hợp lệ của hồ sơ vay và đưa ra quyết định phê duyệt dựa trên các tiêu chí đã định.

1. Thay thế các công việc lặp lại:

AI tự động hóa có khả năng thay thế các công việc lặp đi lặp lại, có tính chất hành chính, nhập liệu và chăm sóc khách hàng cơ bản. Điều này có thể dẫn đến sự thay đổi trong cơ cấu lao động và yêu cầu người lao động phải trang bị các kỹ năng mới để thích ứng với thị trường lao động đang thay đổi.

2. Tạo ra các công việc mới:

Mặt khác, AI tự động hóa cũng tạo ra các công việc mới, chẳng hạn như chuyên gia triển khai AI, kỹ sư Prompt Engineering, AI Trainer, quản lý hệ thống AI và phân tích dữ liệu AI. Các công việc này đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về AI và khả năng làm việc với các công nghệ mới.

3. Các kỹ năng mới cần thiết cho nguồn nhân lực:

• Kỹ năng quản lý và giám sát AI: Người lao động cần có khả năng quản lý và giám sát các hệ thống AI để đảm bảo chúng hoạt động hiệu quả và tuân thủ các quy định.
• Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề phức tạp: Người lao động cần có khả năng tư duy phản biện và giải quyết các vấn đề phức tạp mà AI chưa thể xử lý được.
• Sáng tạo và đổi mới: Người lao động cần có khả năng sáng tạo và đổi mới để tìm ra các ứng dụng mới của AI và tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới.
• Kỹ năng giao tiếp và hợp tác: Người lao động cần có khả năng giao tiếp và hợp tác hiệu quả với cả con người và AI.
• Kỹ năng phân tích và đánh giá kết quả từ AI: Người lao động cần có khả năng phân tích và đánh giá kết quả do AI tạo ra để đưa ra các quyết định chính xác.

1. Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư:

• Thách thức: Nguy cơ rò rỉ thông tin, lạm dụng dữ liệu.
• Giải pháp: Lựa chọn nền tảng có chứng nhận bảo mật, mã hóa dữ liệu, tuân thủ các quy định pháp lý (GDPR, nghị định của Việt Nam về bảo vệ dữ liệu cá nhân).

2. Tích hợp hệ thống phức tạp và kế thừa:

• Thách thức: Khó khăn khi kết nối AI với các hệ thống cũ, thiếu API.
• Giải pháp: Lộ trình triển khai theo từng giai đoạn, sử dụng các công cụ tích hợp (API Gateway, ESB), hoặc các giải pháp low-code/no-code.

3. Quản lý thay đổi trong tổ chức (Change Management):

• Thách thức: Sự kháng cự từ nhân viên, lo sợ mất việc, thiếu hiểu biết.
• Giải pháp: Truyền thông minh bạch về lợi ích của AI, đào tạo nhân sự về kỹ năng mới, khuyến khích sự tham gia của nhân viên vào quá trình triển khai.

4. Thiếu hụt nhân lực có chuyên môn về AI:

• Thách thức: Khó tìm kiếm và giữ chân nhân tài AI.
• Giải pháp: Đầu tư vào đào tạo nội bộ, hợp tác với các trường đại học, thuê ngoài dịch vụ tư vấn và triển khai từ các công ty chuyên nghiệp.