Thử nghiệm AI không còn là thách thức đối với các tổ chức doanh nghiệp. Câu hỏi thực sự là làm thế nào để biến các dự án thử nghiệm AI riêng lẻ thành quy trình tự động hóa có thể mở rộng, được quản lý chặt chẽ và mang lại tác động kinh doanh có thể đo lường được.
Các quy trình làm việc AI chỉ tạo ra giá trị khi được xây dựng trên nền tảng kiến trúc phù hợp. Một tính năng AI đơn lẻ được tích hợp trong ứng dụng SaaS có thể cải thiện một tác vụ. Nhưng tự động hóa AI cấp doanh nghiệp phải hỗ trợ các quy trình kinh doanh liên hệ giữa các hệ thống, hoạt động trong khuôn khổ quản trị và có khả năng mở rộng đáng tin cậy trên các hệ thống ERP, CRM, thương mại điện tử và CNTT.
Đối với các nhà lãnh đạo CNTT chịu trách nhiệm về chiến lược tích hợp, lộ trình tự động hóa và các quyết định nền tảng dài hạn, hướng dẫn này làm rõ quy trình làm việc AI thực sự là gì, chúng khác với tự động hóa quy trình làm việc truyền thống và các công cụ AI độc lập như thế nào, cách đánh giá các nền tảng doanh nghiệp và tại sao điều phối và tích hợp cuối cùng lại quyết định sự thành công.
Quy trình làm việc AI như các quy trình doanh nghiệp được điều phối và hướng theo sự kiện
Ở cấp độ kiến trúc, quy trình làm việc AI là một quy trình kinh doanh được điều phối từ đầu đến cuối, sử dụng các mô hình AI cùng với các quy tắc, API và các đường dẫn dữ liệu có cấu trúc để đưa ra quyết định hoặc hoàn thành nhiệm vụ trên nhiều hệ thống với sự quản trị và can thiệp thủ công tối thiểu.
Đây không phải là việc tích hợp AI vào một ứng dụng duy nhất. Quy trình làm việc của AI được điều khiển bởi sự kiện. Nó phản hồi các sự kiện kinh doanh (một đơn đặt hàng, một hóa đơn đã nhận, một yêu cầu hỗ trợ được tạo) và phối hợp các hành động trên các hệ thống ghi nhận dữ liệu bằng cách sử dụng API, SLA đã định nghĩa và các quy tắc bảo vệ chính sách.
Trong môi trường doanh nghiệp, tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) phụ thuộc vào sự tích hợp đáng tin cậy, quyền sở hữu dữ liệu rõ ràng và luồng dữ liệu có thể quan sát được. Nếu thiếu nền tảng đó, việc sử dụng AI trong các quy trình kinh doanh sẽ dẫn đến sự phân mảnh thay vì tối ưu hóa.
Các thành phần cốt lõi của quy trình làm việc AI
Các quy trình làm việc AI trong doanh nghiệp thường bao gồm:
- Các sự kiện kích hoạt liên quan đến hệ thống ghi nhận dữ liệu.
- Các lớp tích hợp di chuyển dữ liệu giữa các ứng dụng.
- Các mô hình AI phân loại, dự đoán, tạo ra hoặc trích xuất thông tin chi tiết.
- Các quy tắc nghiệp vụ và logic xác thực
- Xử lý ngoại lệ và các bước có sự tham gia của con người
- Giám sát, ghi nhật ký và theo dõi kiểm toán
Khác với tự động hóa quy trình công việc đơn giản , quy trình công việc AI kết hợp logic xác định với khả năng AI xác suất. Chúng phải tính đến ngưỡng độ tin cậy của mô hình, các đường dẫn dự phòng và giám sát hoạt động.
Quy trình làm việc AI so với tự động hóa dựa trên quy tắc
Tự động hóa quy trình làm việc truyền thống tuân theo các quy tắc đã được định sẵn: nếu X xảy ra, hãy làm Y. Cách tiếp cận này hoạt động tốt đối với các quy trình có cấu trúc và dễ dự đoán.
Tự động hóa AI mở rộng logic đó bằng cách đưa trí thông minh vào các điểm quyết định. Ví dụ, thay vì chỉ định tuyến yêu cầu dựa trên từ khóa, các mô hình AI có thể diễn giải ngôn ngữ tự nhiên, phân loại ý định và ưu tiên dựa trên ngữ cảnh.
Tuy nhiên, các thành phần dựa trên quy tắc và được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo không loại trừ lẫn nhau. Các quy trình tự động hóa hoàn thiện kết hợp cả hai. Các quy tắc xác định đảm bảo tuân thủ và thiết lập các rào cản, trong khi trí tuệ nhân tạo xử lý sự mơ hồ và phức tạp.
Quy trình làm việc của AI so với các tác nhân AI
Các tác nhân AI có thể tự thực hiện các nhiệm vụ như soạn thảo câu trả lời hoặc truy xuất thông tin. Nhưng nếu không có sự phối hợp, các tác nhân sẽ hoạt động một cách riêng lẻ.
Quy trình làm việc AI điều phối một hoặc nhiều tác nhân trong các quy trình kinh doanh có cấu trúc. Nó đảm bảo đầu ra được xác thực, các hành động được ghi lại, dữ liệu được ghi trở lại hệ thống lưu trữ và các quy trình làm việc tiếp theo được kích hoạt.
Các tác nhân độc lập có thể tự động hóa các tác vụ. Các quy trình làm việc AI được điều phối sẽ tự động hóa kết quả.
Những lợi ích chính của việc tự động hóa quy trình làm việc bằng AI đối với doanh nghiệp
Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI chỉ mang lại giá trị khi các luồng dữ liệu được kết nối và quản lý. Khi độ sâu tích hợp và sự hoàn thiện kiến trúc được thiết lập, lợi ích sẽ vượt xa việc chỉ tăng năng suất mà còn tác động đến hoạt động vận hành có thể đo lường được.
Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, khối lượng lớn
Các doanh nghiệp phải chịu chi phí vận hành đáng kể từ các công việc lặp đi lặp lại như phân loại hóa đơn, xử lý yêu cầu hỗ trợ, xác nhận đơn hàng và tạo báo cáo.
Tự động hóa bằng AI có thể tự động hóa các quy trình này trên quy mô lớn bằng cách kết hợp phân loại dựa trên AI với tự động hóa quy trình làm việc có cấu trúc. Kết quả là giảm thiểu thao tác thủ công, rút ngắn thời gian chu kỳ và cải thiện khả năng tuân thủ SLA trong các quy trình kinh doanh.
Nâng cao khả năng ra quyết định bằng trí tuệ nhân tạo tích hợp
Việc tích hợp các mô hình AI vào quy trình làm việc tự động cho phép đưa ra quyết định trong thời gian thực. Chấm điểm dự đoán, phát hiện bất thường và định tuyến thông minh giúp các nhóm tối ưu hóa kết quả thay vì chỉ đơn thuần thực hiện nhiệm vụ.
Đối với các nhà lãnh đạo CNTT, điều này có nghĩa là chuyển từ tự động hóa tĩnh sang tự động hóa quy trình thích ứng, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, có khả năng phát triển theo các mẫu dữ liệu.
Tăng khả năng mở rộng mà không cần tăng số lượng nhân viên
Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI được thiết kế tốt cho phép các tổ chức xử lý khối lượng giao dịch lớn hơn mà không cần tăng số lượng nhân viên tương ứng.
Thay vì bổ sung nguồn lực để quản lý sự tăng trưởng, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng lực thông qua định tuyến thông minh, xử lý ngoại lệ tự động và cân bằng tải động trên các hệ thống.
Giảm thiểu rủi ro vận hành và sai sót của con người
Các công cụ tự động hóa riêng lẻ làm tăng rủi ro. Tự động hóa AI được quản lý, tích hợp trong các nền tảng tự động hóa quy trình làm việc tập trung, cải thiện khả năng hiển thị và tính nhất quán.
Bằng cách chuẩn hóa các quy trình làm việc tự động và thực thi các biện pháp kiểm soát, các tổ chức giảm thiểu rủi ro tuân thủ, hạn chế lỗi do con người và duy trì khả năng kiểm toán trên toàn bộ quy trình kinh doanh.
Các trường hợp sử dụng quy trình làm việc AI trong hoạt động kinh doanh
Các quy trình AI hiệu quả nhất trải rộng trên nhiều hệ thống và chức năng. Chúng không phải là những thủ thuật tăng năng suất riêng lẻ mà là các quy trình được điều phối bài bản, kết nối các nền tảng ERP, CRM, thương mại điện tử và hỗ trợ.
Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI trong lĩnh vực tài chính và báo cáo
Các nhóm tài chính sử dụng tự động hóa AI để phân loại hóa đơn, phát hiện các bất thường và tạo báo cáo. Một quy trình làm việc hoàn chỉnh có thể trích xuất dữ liệu từ tài liệu, xác thực dữ liệu đó với hồ sơ ERP, đánh dấu các điểm không phù hợp và tự động cập nhật bảng điều khiển.
Nếu không có sự tích hợp sâu rộng, các quy trình này sẽ bị đình trệ ở giai đoạn xử lý tài liệu. Với sự điều phối, chúng tối ưu hóa toàn bộ vòng đời tài chính.
Điều phối chuỗi cung ứng và thực hiện đơn hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo
Hoạt động chuỗi cung ứng được hưởng lợi từ việc dự báo, phát hiện ngoại lệ và dự đoán nhu cầu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.
Thiết kế tự động hóa quy trình làm việc hoàn thiện kết nối các hệ thống thương mại điện tử, nền tảng quản lý kho và hệ thống ERP. Khi AI phát hiện rủi ro trong quá trình giao hàng, quy trình làm việc có thể tự động định tuyến lại, thông báo cho các bên liên quan và cập nhật hệ thống trong thời gian thực.
Tự động hóa quy trình dịch vụ khách hàng và CRM
Quy trình chăm sóc khách hàng thường bắt đầu bằng các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các công cụ AI có thể diễn giải câu hỏi, đề xuất câu trả lời và phân loại cảm xúc.
Nhưng tự động hóa AI thực sự còn tiến xa hơn thế. Nó cập nhật hồ sơ CRM, kích hoạt các tác vụ theo dõi, điều chỉnh trạng thái tài khoản và đồng bộ hóa dữ liệu trên các hệ thống hỗ trợ và thanh toán.
Tự động hóa quản lý CNTT và dịch vụ
Trong môi trường CNTT, các quy trình phân loại, ưu tiên và khắc phục sự cố được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo giúp cải thiện thời gian phản hồi.
Khi được tích hợp với các công cụ giám sát và nền tảng ITSM, quy trình làm việc tự động có thể leo thang vấn đề, tạo phiếu yêu cầu, thông báo cho các nhóm và theo dõi số liệu giải quyết vấn đề một cách nhất quán.
Các loại tự động hóa quy trình làm việc bằng AI và các công nghệ hỗ trợ
Các loại quy trình làm việc AI khác nhau dựa trên các khả năng khác nhau, nhưng tất cả đều phụ thuộc vào sự phối hợp để kết nối trí tuệ với việc thực thi.
Quy trình làm việc dựa trên dự đoán và phân tích dữ liệu
Các quy trình này sử dụng mô hình AI để đánh giá rủi ro, dự báo nhu cầu hoặc phát hiện các bất thường. Lớp tự động hóa quy trình đảm bảo các dự đoán kích hoạt hành động trên toàn hệ thống.
Quy trình làm việc được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo tạo sinh
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể soạn thảo email, tóm tắt tài liệu hoặc tạo nội dung từ các lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Trong môi trường doanh nghiệp, các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo tạo sinh phải bao gồm các bước xác thực, thực thi chính sách và tích hợp trở lại vào các hệ thống cốt lõi để tránh tình trạng đầu ra bị phân tán.
Quy trình xử lý tài liệu và dữ liệu thông minh
Các công cụ AI trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ hóa đơn, hợp đồng và biểu mẫu. Sử dụng AI trong bối cảnh này giúp tăng tốc quá trình tiếp nhận dữ liệu, nhưng việc tích hợp đảm bảo dữ liệu được trích xuất sẽ được chuyển vào hệ thống ERP và các quy trình làm việc tự động tiếp theo.
Quy trình làm việc dựa trên sự kiện và được điều phối bởi API
Tự động hóa AI dựa trên sự kiện phản hồi các tác nhân kích hoạt hệ thống theo thời gian thực. API di chuyển dữ liệu giữa các ứng dụng, trong khi các nền tảng điều phối phối hợp logic và xử lý ngoại lệ.
Danh mục này đại diện cho xương sống của quá trình tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp.
Các giải pháp quy trình làm việc AI và nền tảng tự động hóa cần xem xét
Việc tìm kiếm các công cụ tự động hóa quy trình làm việc tốt nhất và phần mềm tự động hóa AI thường tạo ra các bài viết dạng danh sách dài. Đối với các nhà lãnh đạo CNTT doanh nghiệp, câu hỏi đánh giá thực sự là về sự phù hợp về kiến trúc.
Các công cụ quy trình làm việc AI gọn nhẹ hỗ trợ năng suất cá nhân và nhóm
Các công cụ tự động hóa này tập trung vào các tác vụ riêng lẻ như tóm tắt ghi chú hoặc soạn thảo email.
Chúng có thể tự động hóa hiệu quả các quy trình công việc nhỏ nhưng hiếm khi phù hợp với các quy trình kinh doanh quan trọng, liên hệ nhiều hệ thống.
Các công cụ xây dựng quy trình làm việc AI và nền tảng mã nguồn thấp
Các công cụ AI ít lập trình cho phép các bộ phận xây dựng quy trình làm việc tự động một cách nhanh chóng.
Mặc dù chúng thúc đẩy sự đổi mới, nhưng chúng cũng tiềm ẩn nguy cơ về CNTT ngầm và logic phân mảnh nếu không được kết nối với các lớp quản trị và tích hợp tập trung.
Nền tảng tự động hóa doanh nghiệp với khả năng điều phối bằng trí tuệ nhân tạo
Các nền tảng tự động hóa quy trình làm việc cấp doanh nghiệp đóng vai trò là xương sống tích hợp. Chúng kết nối các dịch vụ ERP, CRM, thương mại điện tử, ITSM và AI trong các quy trình làm việc được quản lý và hướng sự kiện.
Celigo thuộc nhóm này. Nó cung cấp khả năng tích hợp sâu rộng giữa các hệ thống cốt lõi, giám sát và quan sát tập trung, cùng với khả năng điều phối có cấu trúc cho phép các nhóm tích hợp các mô hình hoặc tác nhân AI khác nhau mà không cần xây dựng lại cơ sở hạ tầng.
Thay vì tự đóng vai trò là một mô hình AI, Celigo cho phép các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI hoạt động đáng tin cậy trong môi trường doanh nghiệp phức tạp.
Làm thế nào để đánh giá các công cụ tự động hóa quy trình làm việc tốt nhất cho nhu cầu doanh nghiệp?
Các phó chủ tịch phụ trách CNTT nên dựa vào các tiêu chí sau để đánh giá:
- Độ sâu tích hợp trên các hệ thống quan trọng
- Quản trị, khả năng kiểm toán và các biện pháp kiểm soát an ninh
- Khả năng quan sát và giám sát tập trung
- Khả năng mở rộng dưới khối lượng công việc sản xuất
- Tính linh hoạt để hỗ trợ các công cụ và mô hình AI đang phát triển.
Mục tiêu không chỉ đơn thuần là tự động hóa các tác vụ, mà là tối ưu hóa các quy trình kinh doanh một cách bền vững.
Những thách thức trong việc triển khai tự động hóa quy trình làm việc bằng AI trên quy mô lớn
Việc mở rộng quy mô tự động hóa AI sẽ tiềm ẩn rủi ro về kiến trúc nếu không được thực hiện thông qua cơ chế điều phối tập trung.
Độ phức tạp của việc tích hợp giữa các hệ thống cũ và hệ thống đám mây
Các công cụ tự động hóa quy trình làm việc rời rạc tạo ra sự tích hợp dễ bị lỗi và logic trùng lặp.
Lớp điều phối thống nhất giúp đơn giản hóa cách các mô hình AI tương tác với các hệ thống ghi nhận dữ liệu và đảm bảo tính nhất quán trong toàn bộ quy trình làm việc tự động.
Các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu và độ tin cậy của mô hình
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các quy trình kinh doanh dẫn đến hành vi mang tính xác suất. Chất lượng dữ liệu kém làm giảm độ tin cậy và làm suy yếu lòng tin.
Các doanh nghiệp phải triển khai cơ chế xác thực, logic dự phòng và giám sát để duy trì hiệu suất.
Quản trị, giám sát và tuân thủ
Việc vận hành nhiều công cụ tự động hóa AI mà không có sự giám sát tập trung sẽ dẫn đến các quy tắc mâu thuẫn và các quyết định khó kiểm toán.
Tự động hóa quy trình làm việc được quản lý đảm bảo các chính sách được thực thi nhất quán và tất cả các quy trình làm việc tự động đều có thể quan sát được.
Sự sẵn sàng của tổ chức và nâng cao kỹ năng
Các sáng kiến về quy trình làm việc dựa trên AI đòi hỏi sự phối hợp giữa các bộ phận chức năng. Các nhóm phải hiểu cách tối ưu hóa quy trình, thiết kế lại các tác vụ lặp đi lặp lại và vận hành các hệ thống hỗ trợ AI một cách có trách nhiệm.
Celigo giúp tự động hóa quy trình làm việc AI có khả năng mở rộng như thế nào?
Celigo đóng vai trò là lớp tích hợp và điều phối kết nối ERP, CRM, thương mại điện tử, hỗ trợ, nền tảng dữ liệu và dịch vụ AI.
Các quy trình làm việc AI được xây dựng trên Celigo hoạt động dựa trên sự kiện và có khả năng xử lý ngoại lệ. Khi các sự kiện kinh doanh xảy ra – đơn đặt hàng, hóa đơn, yêu cầu hỗ trợ – các quy trình làm việc sẽ phối hợp hành động trên các hệ thống đồng thời áp dụng các biện pháp bảo vệ và logic xác thực.
Hệ thống giám sát tập trung, cảnh báo và nhật ký kiểm toán cung cấp khả năng tự động hóa được quản lý trong thời gian thực. Các mô hình có sự tham gia của con người đảm bảo rằng các quyết định của AI có thể được xem xét lại khi cần thiết.
Nhờ nền tảng tích hợp ổn định, các tổ chức có thể tích hợp hoặc thay thế các mô hình AI mà không cần phải xây dựng lại nền tảng. Kiến trúc sẵn sàng cho tương lai này hỗ trợ khả năng mở rộng, khả năng quan sát và tính ổn định lâu dài – những ưu tiên quan trọng nhất đối với một Phó Chủ tịch CNTT.
Tự động hóa quy trình AI thành công phụ thuộc vào sự tích hợp đáng tin cậy và việc di chuyển dữ liệu có cấu trúc. Celigo cung cấp nền tảng đó.
Tương lai của tự động hóa quy trình làm việc bằng AI trong doanh nghiệp
Tương lai của tự động hóa AI sẽ tập trung vào điều phối tác nhân, quản trị có sự tham gia của con người và siêu tự động hóa.
Các tác nhân AI sẽ trở nên có năng lực hơn, nhưng chúng sẽ ngày càng phụ thuộc vào các lớp tích hợp và điều phối để hoạt động an toàn trong phạm vi các ràng buộc của doanh nghiệp.
Quản trị và khả năng quan sát sẽ phát triển để bao gồm việc thực thi chính sách, khả năng giải thích và giám sát tập trung trên toàn bộ quy trình làm việc tự động. Các tổ chức đầu tư ngay bây giờ vào các nền tảng tự động hóa quy trình làm việc được kết nối và quản trị sẽ áp dụng các khả năng AI mới nhanh hơn, mà không cần phải xây dựng lại kiến trúc của họ mỗi khi một mô hình hoặc khả năng mới xuất hiện.
Sự chuẩn bị về mặt kiến trúc, chứ không chỉ riêng việc thử nghiệm, sẽ quyết định thành công lâu dài.
