Gần đây, mọi người rất thích Minecraft, game thế giới mở dạng sandbox, về cơ bản là những khối LEGO ảo. Nhưng khả năng xây dựng bất cứ thứ gì bạn muốn lại khiến việc bắt đầu chơi trở nên khó khăn một cách kỳ lạ.
Các AI agent cũng gặp vấn đề tương tự. Ý tưởng về phần mềm có thể nhận mục tiêu, đưa ra quyết định và thực hiện công việc thay mặt bạn thực sự rất hấp dẫn. Nhưng việc tìm ra những trường hợp sử dụng AI agent nào thực sự đáng để xây dựng lại là điều mà hầu hết các nhóm đều gặp khó khăn.
Để giúp thu hẹp khoảng cách đó và giúp bạn bắt đầu xây dựng, bài viết sẽ hướng dẫn bạn qua các ví dụ thực tế về các AI agent đảm nhận những công việc phức tạp, nhiều bước làm chậm tiến độ của các nhóm – và cách tự xây dựng một thứ tương tự.
8 trường hợp sử dụng và ví dụ AI agent trong môi trường làm việc
Không phải mọi workflow đều cần AI agent, nhưng khi bạn tìm thấy một quy trình cần đến chúng, đột nhiên bạn sẽ có nhiều thời gian hơn để dành cho những công việc thực sự cần đến con người. Dưới đây là 8 ví dụ về AI agent đang thực hiện những công việc thực tế trong lĩnh vực tiếp thị, bán hàng và hỗ trợ khách hàng.
Phân loại yêu cầu hỗ trợ
Phù hợp nhất cho: Hỗ trợ khách hàng
Các nhóm hỗ trợ xử lý số lượng yêu cầu lớn thường dành một lượng thời gian đáng kể cho những công việc diễn ra trước khi họ thực sự có thể giúp đỡ khách hàng - như thu thập ngữ cảnh, đối chiếu các vấn đề trước đó và tìm kiếm tài liệu phù hợp. AI agent có thể xử lý tất cả những việc đó một cách tự động.
ClickUp xử lý khoảng 5.000 yêu cầu mỗi tháng, mỗi yêu cầu khoảng 15 phút nghiên cứu thủ công trước khi nhân viên có thể phản hồi. Sử dụng Zapier, họ đã kết nối hệ thống hỗ trợ của mình thông qua Zapier MCP, hệ thống này lấy toàn bộ ngữ cảnh yêu cầu từ Zendesk và đối chiếu với cơ sở kiến thức nội bộ và các yêu cầu trước đó. AI của Zapier sau đó sẽ lấy ngữ cảnh đó, phân loại vấn đề và liên kết nó với tài liệu liên quan và đường dẫn phản hồi được đề xuất. Khi nhân viên mở yêu cầu hỗ trợ, quá trình nghiên cứu đã hoàn tất.
Dịch vụ khách hàng cá nhân hóa trên quy mô lớn
Phù hợp nhất cho: Hỗ trợ khách hàng
Việc xử lý dịch vụ khách hàng trên nhiều địa điểm - mỗi địa điểm có hộp thư đến riêng, số lượng yêu cầu hỗ trợ riêng và tỷ lệ khách hàng cao cấp và khách hàng thông thường riêng - là một thách thức vận hành càng trở nên phức tạp hơn khi bạn cố gắng quản lý thủ công. Một AI agent có thể mang lại sự nhất quán và cá nhân hóa cho toàn bộ quy trình cùng một lúc.
Phân tích cảm xúc khách hàng
Phù hợp nhất cho: Hỗ trợ khách hàng
Phản hồi của khách hàng hiếm khi thiếu. Vấn đề là chúng thường nằm rải rác trên các phiếu hỗ trợ, đánh giá, trò chuyện trực tuyến và mạng xã hội - không có cách nào dễ dàng để thấy được toàn cảnh.
Một AI agent có thể giám sát tất cả các kênh đó cùng lúc, phân tích cảm xúc và tự động chuyển những tín hiệu phù hợp đến đúng nhóm. Ví dụ, một lượng lớn phản hồi tiêu cực từ các tài khoản có giá trị cao sẽ tự động được chuyển đến những trưởng nhóm trải nghiệm khách hàng trước khi nó trở thành nguy cơ khách hàng rời bỏ. Hoặc phản hồi tích cực mà lẽ ra sẽ bị chôn vùi sẽ được gắn cờ để nhóm tiếp thị biến thành bằng chứng trên mạng xã hội.
Thay vì ai đó phải tự mình xem xét hàng trăm tin nhắn mỗi tuần, nhóm sẽ nhận được bản tóm tắt hàng ngày về những gì thực sự quan trọng.
Giám sát nguy cơ khách hàng rời bỏ
Phù hợp nhất cho: Hỗ trợ khách hàng
Đến khi khách hàng rõ ràng báo cáo sự không hài lòng, cửa sổ giữ chân khách hàng thường đã sắp đóng lại. Một AI agent có thể thay đổi hoàn toàn động lực đó: Liên tục giám sát các tín hiệu trên CRM, công cụ hỗ trợ và nền tảng sức khỏe khách hàng của bạn, để nhóm hỗ trợ khách hàng của bạn làm việc dựa trên bức tranh trực tiếp về sức khỏe tài khoản thay vì chỉ phát hiện ra vấn đề trong một cuộc gọi hàng quý.
Tự động hóa quy trình nội dung
Phù hợp nhất cho: Marketing
Mở rộng quy mô sản xuất nội dung mà không cần tăng nhân sự là một trong những vấn đề dai dẳng nhất trong marketing. Một AI agent có thể đảm nhận những phần công việc tốn nhiều thời gian nghiên cứu và lặp đi lặp lại trong quy trình – những công việc cần thiết nhưng không yêu cầu con người phải thực hiện từ đầu mỗi lần.
Đề xuất sản phẩm động
Phù hợp nhất cho: Marketing
Bán sản phẩm với nhiều biến số có nghĩa là luôn có cơ hội để cải thiện logic đối sánh. Bạn có thể sử dụng hệ thống AI để quản lý workflow tương tự cho bất kỳ danh mục sản phẩm nào có sự biến đổi đáng kể. Ví dụ: chăm sóc da, thực phẩm chức năng, gói phần mềm và gói bảo hiểm. Bất cứ khi nào khách hàng trả lời câu hỏi để nhận được đề xuất, hệ thống AI có thể kết nối giữa những gì bài trắc nghiệm dự đoán và những gì dữ liệu thực tế hiển thị.
Tạo khách hàng tiềm năng trên quy mô lớn
Phù hợp nhất cho: Bán hàng
Hầu hết các đội ngũ bán hàng đều có hình dung rõ ràng về khách hàng lý tưởng của họ. Phần khó hơn là tìm kiếm số lượng lớn khách hàng tiềm năng mà không cần một nhóm nghiên cứu viên thực hiện thủ công.
Theo dõi cuộc gọi bán hàng
Phù hợp nhất cho: Bán hàng
Khoảng thời gian giữa cuộc gọi bán hàng và cuộc gọi theo dõi rất ngắn. Và giữa các cuộc họp liên tiếp, CRM bị chậm 3 ngày và danh sách việc cần làm trong đầu ngày càng dài ra, mọi thứ dễ bị bỏ sót. NisonCo đã sử dụng Zapier để xây dựng một hệ thống tự động xem xét bản ghi cuộc gọi, xác định các mục hành động và cam kết chính, ghi lại chi tiết khách hàng tiềm năng vào CRM, gửi thông báo Slack cho nhóm và gửi email theo dõi đã soạn thảo vào Gmail sẵn sàng để xem xét và gửi. Không có gì bị bỏ sót, và công việc duy nhất của nhân viên là nhấn nút gửi.
Góc nhìn chuyên gia từ TTC Việt Nam
Dưới góc độ kỹ thuật hạ tầng mạng và giải pháp tích hợp hệ thống, các chuyên gia tại TTC Việt Nam nhận định rằng việc triển khai AI agent không chỉ đơn thuần là vấn đề phần mềm mà còn đòi hỏi sự đồng bộ về hạ tầng dữ liệu. Để AI agent hoạt động ổn định, doanh nghiệp cần đảm bảo hệ thống mạng có độ trễ thấp và tính bảo mật cao, đặc biệt khi các agent này cần truy xuất dữ liệu từ nhiều nguồn (Cloud, CRM, Local Server). Việc chuẩn hóa luồng dữ liệu đầu vào là chìa khóa giúp AI đưa ra các quyết định chính xác, tránh hiện tượng "ảo giác" hay sai lệch thông tin trong vận hành thực tế.
Những phương pháp tốt nhất để sử dụng AI agent
AI agent có rất nhiều tiềm năng, nhưng chúng cũng có rất nhiều khả năng gặp trục trặc. Dưới đây là những trở ngại mà các nhóm thường gặp phải nhất - và cách suy nghĩ thấu đáo chúng như một người đã xây dựng (và gỡ lỗi) một vài agent rồi.
Biết loại công việc nào nên giao cho agent
Nếu bạn đang đối mặt với một trang giấy trắng, đừng bắt đầu bằng việc chọn một công cụ để tự động hóa. Hãy bắt đầu bằng cách tìm kiếm một mô hình trong công việc hàng ngày của bạn với các đặc điểm:
- Các nhiệm vụ bạn thực hiện thủ công, lặp đi lặp lại.
- Công việc liên quan đến phân tích, tóm tắt, phân loại hoặc sắp xếp thông tin.
- Các quy trình mà "đầu vào" nằm rải rác ở nhiều nơi (email + CRM + Slack + tài liệu).
Hãy bắt đầu với các workflow có rủi ro thấp!
Việc cảm thấy choáng ngợp và ngần ngại khi bắt đầu là điều bình thường. Mọi người cũng rất e ngại khi nghĩ đến việc trao quyền cho một agent mới đăng bất cứ thứ gì nó muốn lên kênh #general của công ty trên Slack dưới tên mình. Cách nhanh nhất để xây dựng lòng tin là bắt đầu với các workflow ít rủi ro, ví dụ như:
- Một công cụ tóm tắt tài liệu lấy thông tin từ một nguồn đáng tin cậy.
- Một công cụ nghiên cứu quét một tập hợp các trang web hoặc ghi chú nội bộ cụ thể.
- Một công cụ "phân loại hộp thư đến" soạn thảo phản hồi nhưng không gửi chúng.
Sử dụng prompt hiệu quả
Nếu agent của bạn gần như làm những gì bạn muốn, thường thì nó cần hướng dẫn rõ ràng hơn:
- Giả định không có ngữ cảnh: Định nghĩa các từ viết tắt, giải thích trường hợp ngoại lệ.
- Xác định đầu ra: Làm rõ độ dài, giọng điệu, định dạng.
- Giữ cho nội dung ngắn gọn: Ít từ đồng nghĩa với ít sự mơ hồ.
- Xác định vai trò: Giao vai trò chuyên gia cho agent để định hình tư duy.
- Cấu trúc yêu cầu: Theo thứ tự Vai trò → Nhiệm vụ → Các bước → Kết quả.
- Lặp lại quy trình: Tinh chỉnh dựa trên phản hồi.
Để được tư vấn chuyên sâu về các giải pháp hạ tầng mạng và tích hợp hệ thống cho doanh nghiệp, hãy liên hệ ngay với TTC Việt Nam (ttcvn.net) để nhận hỗ trợ tốt nhất.
