“Ngày nào cũng phải viết lại từ đầu những văn bản gần như giống hệt nhau”, “Chỉ riêng việc dịch lại tài liệu đã soạn bằng tiếng Nhật sang tiếng Thái và tiếng Anh cũng đã ngốn mất nửa ngày”, “Việc soạn sạch biên bản của những cuộc họp kéo dài đang trở thành gánh nặng cho người phụ trách” — tại hiện trường của các doanh nghiệp Nhật Bản ngành sản xuất và logistics đang kinh doanh tại Thái Lan, những nghiệp vụ lặp đi lặp lại theo khuôn mẫu như vậy đang âm thầm nhưng chắc chắn bào mòn nguồn nhân lực quý giá. Dù mỗi việc chỉ mất vài chục phút, nhưng nếu diễn ra hằng ngày và trải rộng trên nhiều người phụ trách thì tính theo tháng sẽ trở thành một khối lượng giờ công đáng kể. Và điều rắc rối là những nghiệp vụ này mang tính chất “ai cũng làm được, nhưng bắt buộc phải có người làm”, tuy khó tạo ra giá trị gia tăng nhưng lại không thể dừng lại được.

Những năm gần đây, việc ứng dụng Generative AI (AI tạo sinh) vào nghiệp vụ đang lan rộng nhanh chóng như một phương thức xem xét lại tận gốc gánh nặng của các nghiệp vụ khuôn mẫu này. Các mô hình ngôn ngữ lớn, tiêu biểu là Claude, đã có thể đảm nhận những “công việc xử lý ngôn từ” như viết, dịch, tóm tắt, sắp xếp và phân loại văn bản với chất lượng gần với con người. Nếu kết hợp điều này với quy trình công việc, RPA và các hệ thống nội bộ, doanh nghiệp có thể tự động hóa hoặc bán tự động hóa phần lớn những nghiệp vụ vốn phụ thuộc vào sức người: từ soạn thảo văn bản, dịch thuật, tóm tắt, phân tích dữ liệu, trả lời email cho đến lập chứng từ. Với tư cách là một nhà tích hợp IT am hiểu hiện trường sản xuất và logistics tại Thái Lan, TOMAS TECH hỗ trợ triển khai việc tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI không phải theo kiểu “triển khai xong là hết”, mà theo hình thức “bám rễ tại hiện trường và tiếp tục vận hành trong nội bộ doanh nghiệp”. Bài viết này sẽ giải thích một cách hệ thống, từ góc nhìn thực tiễn, về tư duy nền tảng của tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI, các nghiệp vụ cụ thể có thể tự động hóa, cách tiếp cận khi triển khai, hỗ trợ đa ngôn ngữ, nội bộ hóa và duy trì, quy trình triển khai, cho đến vấn đề bảo mật.

Tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI là gì

Tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI là hoạt động đặt Generative AI (mô hình ngôn ngữ lớn) như Claude vào vị trí trung tâm, nhằm tự động hóa hoặc bán tự động hóa những nghiệp vụ khuôn mẫu mà trước nay con người phải làm thủ công — đặc biệt là những nghiệp vụ xử lý “ngôn từ”, “văn bản” và “dữ liệu”. Trong khi tự động hóa hệ thống truyền thống và RPA có thế mạnh ở việc “lặp lại đúng theo trình tự đã định sẵn”, thì Generative AI lại có thế mạnh ở việc “đọc hiểu ngữ cảnh và tạo ra đầu ra bằng ngôn ngữ tự nhiên”. Sự khác biệt này mang tính quyết định. Ví dụ, thao tác “sao chép nội dung từ ô này sang ô kia trên hóa đơn” thuộc lĩnh vực của RPA, nhưng công việc “nắm bắt ý định trong email hỏi đáp của khách hàng và soạn bản nháp thư trả lời phù hợp” thì từ trước đến nay chỉ con người mới làm được. Generative AI đã mở rộng đáng kể phạm vi đối tượng tự động hóa chính nhờ khả năng bước vào “vùng vốn đòi hỏi khả năng phán đoán và năng lực viết lách của con người” này.

Điều quan trọng là: nếu chỉ dùng Generative AI đơn lẻ như một “công cụ chat tiện lợi” thì đó chưa phải là tự động hóa nghiệp vụ. Người phụ trách cứ nghĩ ra điều gì lại mở màn hình chat để hỏi, rồi sao chép câu trả lời và dán vào tài liệu — cách dùng này chỉ dừng lại ở mức một công cụ “tìm kiếm thông minh”, phụ thuộc vào cá nhân và không thể tái lập. Để trở thành tự động hóa nghiệp vụ đúng nghĩa, cần có thiết kế gồm: (1) thiết kế và chuẩn hóa prompt (câu lệnh chỉ thị) sao cho ai sử dụng cũng thu được đầu ra cùng chất lượng, (2) cố định dòng chảy từ đầu vào đến đầu ra thành một quy trình công việc, (3) kết nối với hệ thống nghiệp vụ hiện có và RPA qua API khi cần thiết, và (4) xây dựng cơ chế để AI có thể tham chiếu tài liệu và dữ liệu của chính doanh nghiệp. Tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI chính là công việc thiết kế và triển khai nhằm lắp đặt đúng cách “động cơ” Generative AI vào “khung xe” là nghiệp vụ. TOMAS TECH hỗ trợ trọn gói từ thiết kế, triển khai cho đến khi cơ chế bám rễ.

Những thách thức của hiện trường tại Thái Lan — vì sao lại là tự động hóa, và vì sao là lúc này

Tại hiện trường của các doanh nghiệp Nhật Bản đầu tư vào Thái Lan tồn tại nhiều vấn đề mang tính cơ cấu mà tự động hóa bằng Generative AI đặc biệt phát huy hiệu quả. Nói cách khác, chính những vấn đề này là yếu tố làm tăng hiệu quả đầu tư của việc tự động hóa.

Áp lực giờ công do các nghiệp vụ khuôn mẫu lặp lại

Lập báo cáo ngày, báo cáo tuần, báo cáo tháng; chép số liệu vào biểu mẫu định sẵn; soạn sạch báo cáo; trả lời theo mẫu cho các câu hỏi — những việc này tuy không thể thiếu để vận hành nghiệp vụ nhưng hầu như không đòi hỏi năng lực tư duy hay chuyên môn của người phụ trách. Thế nhưng cũng không thể ngừng lại, và kết quả là “khoảng thời gian đáng lẽ có thể dùng cho những công việc giá trị cao hơn” cứ tiêu tan vào các thao tác lặp đi lặp lại. Nhìn chung, những nghiệp vụ văn bản mang tính khuôn mẫu như vậy được cho là chiếm một tỷ trọng không thể bỏ qua trong quỹ thời gian làm việc của khối văn phòng, và là lĩnh vực còn nhiều dư địa để tự động hóa.

Gánh nặng của việc xử lý đa ngôn ngữ

Tại các doanh nghiệp Nhật Bản ở Thái Lan, hằng ngày cần sử dụng linh hoạt ít nhất ba ngôn ngữ: tiếng Nhật cho trụ sở chính tại Nhật, tiếng Thái cho nhân viên bản địa, và tiếng Anh cho các đối tác toàn cầu. Tài liệu soạn bằng tiếng Nhật phải dịch sang tiếng Thái, rồi còn phải chuẩn bị thêm bản tiếng Anh — riêng công việc dịch thuật này đã tiêu tốn rất nhiều giờ công, hơn nữa chất lượng bản dịch và tính thống nhất thuật ngữ lại thường phụ thuộc vào kỹ năng của người phụ trách. Cũng có trường hợp thuật ngữ chuyên ngành hay cách diễn đạt đặc thù trong nội bộ công ty không được dịch chính xác, dẫn đến sai lệch trong trao đổi thông tin.

Nghiệp vụ phụ thuộc vào cá nhân và trở thành hộp đen

“Bản báo cáo đó chỉ có người ấy mới làm được”, “Việc tiếp khách hàng này phải dựa vào kinh nghiệm và trực giác của nhân viên kỳ cựu” — tình trạng nghiệp vụ bị gắn chặt vào một cá nhân cụ thể là nỗi trăn trở của rất nhiều hiện trường. Nếu người phụ trách nghỉ phép, thuyên chuyển hoặc nghỉ việc, nghiệp vụ sẽ đình trệ và chất lượng trở nên bất ổn định. Bí quyết của những nghiệp vụ phụ thuộc cá nhân cứ nằm trong đầu từng người mà không được văn bản hóa, nên không trở thành tài sản của tổ chức.

Thiếu hụt nhân lực và khó khăn trong tuyển dụng

Trên thị trường lao động Thái Lan, việc tuyển dụng nhân sự biết tiếng Nhật hoặc có kỹ năng chuyên môn đặc thù ngày càng khó khăn qua từng năm. Cách làm truyền thống là tăng người để đáp ứng khối lượng công việc đang tiến gần đến giới hạn, cả về mặt chi phí lẫn mức độ khó của việc tuyển dụng. Để xử lý khối lượng nghiệp vụ ngày một tăng với số nhân sự hạn chế, không còn cách nào khác ngoài nâng cao năng suất của từng người, và đó là lúc tự động hóa bằng Generative AI nổi lên như một lựa chọn thực tế.

Những vấn đề này đan xen vào nhau. Nghiệp vụ khuôn mẫu gây áp lực lên nhân sự, xử lý đa ngôn ngữ càng làm tăng gánh nặng, sự phụ thuộc vào cá nhân làm tăng rủi ro, và thiếu hụt nhân lực khiến toàn bộ tình hình xấu đi. Tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI là một giải pháp có thể xuyên suốt vòng luẩn quẩn này và làm giảm nhẹ đồng thời nhiều vấn đề cùng lúc.

Những nghiệp vụ có thể tự động hóa bằng Generative AI — các ví dụ cụ thể

Vậy trên thực tế, những nghiệp vụ nào có thể trở thành đối tượng của tự động hóa hoặc bán tự động hóa? Ở phần này, chúng tôi sẽ đi vào cụ thể những nghiệp vụ có nhu cầu đặc biệt cao tại hiện trường sản xuất và logistics ở Thái Lan.

Tự động hóa việc soạn thảo văn bản

Báo cáo, đề xuất, sổ tay hướng dẫn, thông báo nội bộ, thư thông tin gửi khách hàng — soạn thảo văn bản kinh doanh là một trong những lĩnh vực Generative AI phát huy sức mạnh nhất. Chỉ cần đưa vào một ghi chú dạng gạch đầu dòng hoặc các ý chính, AI có thể tạo ra bản nháp văn bản với bố cục chỉn chu. Nếu cho AI học phong cách và định dạng của các văn bản trước đây, doanh nghiệp còn có thể nhận được đầu ra giữ được văn phong đặc trưng của mình. Thay vì viết từ đầu, người phụ trách chỉ cần kiểm tra và chỉnh sửa bản nháp do AI tạo ra, nhờ đó rút ngắn đáng kể thời gian soạn thảo.

Tự động hóa dịch thuật

Việc dịch qua lại giữa tiếng Nhật, tiếng Thái và tiếng Anh là gánh nặng thường trực đối với các doanh nghiệp Nhật Bản tại Thái Lan làm việc trong môi trường đa ngôn ngữ. Khác với dịch máy chỉ đơn thuần thay thế từ vựng, Generative AI có thể dịch một cách tự nhiên dựa trên ngữ cảnh và bối cảnh kinh doanh. Hơn nữa, nếu tích hợp bảng thuật ngữ chuyên ngành và quy tắc thống nhất thuật ngữ của công ty vào prompt, doanh nghiệp sẽ có được bản dịch tuân thủ những quy tắc riêng của mình như “tên sản phẩm này phải dịch thế này”, “phòng ban này phải viết thế kia”. Việc dịch tài liệu, dịch email, đa ngôn ngữ hóa sổ tay hướng dẫn nhờ đó được nâng cao hiệu suất đáng kể.

Tự động hóa việc tóm tắt

Biên bản của những cuộc họp dài, báo cáo dày cộm, hàng loạt chuỗi email, hợp đồng và bản đặc tả kỹ thuật — Generative AI có thể trích xuất trong thời gian ngắn những ý chính của các tài liệu mà chỉ riêng việc đọc đã tốn nhiều thời gian. Với các chỉ thị như “Hãy gói gọn trong 3 ý chính”, “Chỉ trích ra các hạng mục ra quyết định và TODO”, “Hãy tóm tắt trong một trang dành cho ban lãnh đạo”, AI có thể tạo ra bản tóm tắt phù hợp với từng mục đích. Ở điểm có thể cắt giảm chính “thời gian đọc” thông tin, cách làm này gắn trực tiếp với việc nâng cao năng suất của cấp quản lý và ban lãnh đạo.

Tự động hóa việc lập biên bản họp

Chuyển âm thanh cuộc họp thành văn bản, rồi để Generative AI định dạng biên bản từ văn bản đó — nếu xây dựng được dòng chảy này, việc lập hồ sơ cuộc họp gần như được tự động hóa hoàn toàn. Có thể trích xuất và cấu trúc hóa các hạng mục như nội dung quyết định, việc còn tồn đọng, người phụ trách, thời hạn, rồi đưa vào biên bản theo định dạng thống nhất. Cũng có thể xử lý xuyên ngôn ngữ, chẳng hạn tổng hợp nội dung cuộc họp diễn ra bằng tiếng Thái hoặc tiếng Anh thành biên bản tiếng Nhật. Việc chia sẻ cho những người liên quan không tham dự cuộc họp cũng trở nên nhanh chóng và chính xác.

Tự động hóa phân tích và sắp xếp dữ liệu

Dữ liệu doanh số, kết quả sản xuất, dữ liệu tồn kho, phần trả lời tự do trong bảng khảo sát — việc nắm bắt xu hướng của dữ liệu số cũng như phân loại, tổng hợp dữ liệu văn bản đều là sở trường của Generative AI. Chỉ cần đưa dữ liệu bảng tính vào cùng chỉ thị như “Hãy sắp xếp những mặt hàng tăng và giảm so với tháng trước”, “Hãy phân loại các câu trả lời tự do này theo nội dung và đưa ra số lượng từng nhóm”, doanh nghiệp có thể giao cho AI phần chuẩn bị nền cho công việc phân tích. Trong khi các xử lý thống kê chuyên sâu vẫn kết hợp với công cụ phân tích dữ liệu, thì việc “sắp xếp thành dạng con người đọc được” và “bình luận gợi ý” do AI đảm nhận sẽ giúp tăng tốc độ của công việc phân tích.

Tự động hóa việc trả lời email và xử lý câu hỏi

Generative AI soạn bản nháp thư trả lời cho các email hỏi đáp từ đối tác hoặc từ nội bộ. Nếu cho AI tham chiếu các trao đổi trước đây và quy định nội bộ, doanh nghiệp sẽ có được phương án trả lời chính xác, sát với nội dung câu hỏi. Đối với những câu hỏi thường gặp, cũng có thể xây dựng thành chatbot dành cho nội bộ, hoặc thành hệ thống AI tự động trả lời các câu hỏi liên quan đến nội quy lao động và quy định nội bộ. Người phụ trách chỉ cần kiểm tra bản nháp do AI soạn rồi gửi đi, hoặc chỉ bổ sung khi cần cho nội dung mà AI đã xử lý ở bước đầu, nhờ đó vừa đảm bảo tốc độ vừa đảm bảo chất lượng.

Tự động hóa việc lập chứng từ và nhập liệu

Dùng AI-OCR để đọc các chứng từ như hóa đơn, phiếu giao hàng, trích xuất dữ liệu cần thiết và tự động hóa việc nhập vào hệ thống — đây là lĩnh vực có nhu cầu đặc biệt cao tại hiện trường sản xuất và logistics. Việc chép tay vừa tốn thời gian vừa là mầm mống của lỗi nhập liệu, nhưng nếu tích hợp khả năng đọc và cấu trúc hóa bằng AI thì có thể giảm được cả giờ công nhập liệu lẫn sai sót. Bằng cách liên kết nội dung đã đọc được với hệ thống lõi hiện có hoặc bảng tính, doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu suất của toàn bộ dòng chảy xử lý chứng từ.

Tự động tạo báo cáo và tài liệu trình bày

Các báo cáo định kỳ theo ngày, theo tuần, theo tháng đều có thể được tạo bán tự động bằng Generative AI, miễn là dữ liệu đã sẵn sàng. Nhập dữ liệu kết quả thực tế vào, rồi tạo ra phần nội dung báo cáo bao gồm cả bình luận về xu hướng và so sánh với kỳ trước theo bố cục đã thiết kế sẵn. Người phụ trách có thể tập trung vào việc kiểm tra số liệu và tinh chỉnh cuối cùng, vai trò dịch chuyển từ “viết báo cáo” sang “đọc báo cáo và ra quyết định”. Báo cáo càng mang tính định kỳ thì hiệu quả của tự động hóa càng được tích lũy lặp đi lặp lại.

Trên đây chỉ là những ví dụ tiêu biểu. TOMAS TECH tiếp nhận tư vấn ngay từ giai đoạn “Không biết nghiệp vụ này có thể xử lý bằng AI được không”, và đề xuất hình thức tự động hóa tối ưu tùy theo bài toán nghiệp vụ của từng khách hàng. Những nghiệp vụ đặc thù riêng của doanh nghiệp mà công cụ có sẵn không đáp ứng nổi lại càng đáng để thiết kế theo đơn đặt hàng riêng.

Các cách tiếp cận để hiện thực hóa tự động hóa

Để hoàn thiện tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI thành một hình thức “dùng được”, cần kết hợp nhiều cách tiếp cận kỹ thuật. Phần này sẽ giải thích những cách tiếp cận chính mà TOMAS TECH sử dụng khi triển khai.

Thiết kế prompt — trái tim của tự động hóa

Chất lượng đầu ra của Generative AI phụ thuộc rất lớn vào cách thiết kế câu lệnh chỉ thị (prompt). Bước đầu tiên của tự động hóa nghiệp vụ là thiết kế những prompt cho phép “ai sử dụng cũng thu được đầu ra cùng chất lượng một cách ổn định”. Một prompt tốt được cấu trúc rõ ràng và bao gồm: vai trò giao cho AI, thông tin tiền đề cần tham chiếu, định dạng đầu ra, các quy tắc phải tuân thủ, những cách diễn đạt cần tránh. TOMAS TECH thiết kế và tinh chỉnh prompt cho từng nghiệp vụ dựa trên dữ liệu nghiệp vụ thực tế của khách hàng, và chuẩn bị thành “bộ prompt dùng được ngay” cho hiện trường. Chính việc chuẩn hóa này là chìa khóa ngăn chặn sự phụ thuộc vào cá nhân và làm cho tự động hóa trở nên có thể tái lập.

Xây dựng quy trình công việc — nối các điểm thành đường

Xây dựng quy trình công việc là việc lắp những prompt đơn lẻ vào dòng chảy của nghiệp vụ. Ví dụ, thiết kế một chuỗi liền mạch như “nhận email → phân loại nội dung → tạo phương án trả lời phù hợp → người phụ trách kiểm tra và gửi đi”, đồng thời phân định rõ ở mỗi bước phần nào do AI đảm nhận và phần nào do con người phán đoán. Thay vì tự động hóa hoàn toàn mọi thứ, nguyên tắc cơ bản là “bán tự động hóa (human-in-the-loop)”, trong đó những phán đoán quan trọng vẫn do con người thực hiện, nhờ đó cân bằng được giữa chất lượng và tốc độ. Việc thiết kế xem tự động hóa đến đâu và con người kiểm tra ở khâu nào, tùy theo tính chất của nghiệp vụ, chính là điểm cốt yếu của một hệ thống tự động hóa vận hành được trong thực tế.

Liên kết hệ thống bằng RPA và API

Bằng cách kết nối Generative AI với các hệ thống và công cụ nghiệp vụ hiện có, phạm vi tự động hóa sẽ được mở rộng nhanh chóng. Thông qua API, hệ thống trao đổi dữ liệu với hệ thống lõi, bảng tính, công cụ chat, hệ thống quản lý tài liệu, v.v., qua đó lồng ghép phần xử lý của AI vào quy trình nghiệp vụ. RPA đảm nhận việc lặp lại các thao tác khuôn mẫu, còn Generative AI đảm nhận những phần cần hiểu ngữ cảnh và tạo văn bản — sự phân chia vai trò này cho phép đưa cả “những nghiệp vụ lặp lại có kèm phán đoán”, vốn khó tự động hóa từ trước đến nay, vào phạm vi tự động hóa. Với tư cách là nhà tích hợp IT, TOMAS TECH có thế mạnh trong việc thiết kế liên kết phù hợp với môi trường hệ thống hiện có của khách hàng.

RAG cho tài liệu nội bộ — trao tri thức của doanh nghiệp cho AI

Generative AI sở hữu kiến thức tổng quát rất phong phú, nhưng đương nhiên không biết những thông tin đặc thù của từng doanh nghiệp — như đặc tả sản phẩm, quy định nội bộ, các tình huống đã xử lý trong quá khứ, sổ tay nghiệp vụ. Ở đây, cơ chế hữu hiệu chính là RAG (sinh nội dung tăng cường bằng truy xuất), tức tìm kiếm tài liệu nội bộ và phản ánh kết quả vào câu trả lời. Với câu hỏi về nội quy lao động, hệ thống tham chiếu văn bản quy định thực tế để trả lời chính xác. Tìm kiếm các trường hợp tương tự trong quá khứ để tham khảo cách xử lý. Nhờ tích hợp RAG, câu trả lời của AI chuyển từ “lý thuyết chung chung” sang “câu trả lời sát với thực tế của doanh nghiệp”, tính thực dụng trong nghiệp vụ nhờ đó tăng lên rõ rệt. Đây cũng là cơ chế biến những bí quyết nội bộ vốn phụ thuộc vào cá nhân thành tài sản mà bất kỳ ai trong tổ chức cũng có thể khai thác.

Hỗ trợ đa ngôn ngữ — vượt qua rào cản tiếng Nhật, tiếng Thái và tiếng Anh

Đối với các doanh nghiệp Nhật Bản tại Thái Lan, xử lý đa ngôn ngữ là chủ đề không thể né tránh. Tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI trở thành phương tiện mạnh mẽ để vượt qua rào cản đa ngôn ngữ này. Quy trình nghiệp vụ và prompt được xây dựng bằng tiếng Nhật vẫn có thể vận hành nguyên vẹn bằng tiếng Thái và tiếng Anh, giúp nhân viên người Nhật và nhân viên bản địa cùng chia sẻ một cơ chế chung.

Đặc biệt quan trọng là việc nhân viên bản địa có thể sử dụng cơ chế tự động hóa bằng tiếng mẹ đẻ của mình. Một cơ chế chỉ được thiết kế bằng tiếng Nhật thì thao tác chắc chắn sẽ dồn về phía nhân viên người Nhật, và việc bám rễ tại địa phương sẽ không tiến triển. Thông qua Generative AI, doanh nghiệp có thể xây dựng một cách tự nhiên phương thức vận hành xuyên ngôn ngữ, chẳng hạn ra chỉ thị bằng tiếng Thái và nhận kết quả bằng tiếng Thái, hoặc nhập bằng tiếng Thái và nhận đầu ra bằng tiếng Nhật. TOMAS TECH có kinh nghiệm thực tế cung cấp đào tạo triển khai AI bằng cả hai ngôn ngữ Nhật và Thái, nên thấu hiểu tầm quan trọng của việc “truyền đạt tới nhân viên bản địa bằng tiếng mẹ đẻ thì kiến thức mới ở lại hiện trường”. Ngay trong khâu thiết kế tự động hóa, chúng tôi cũng lồng ghép phương thức vận hành lấy đa ngôn ngữ làm tiền đề, qua đó thúc đẩy việc ứng dụng trên phạm vi toàn tổ chức.

Về chất lượng dịch thuật cũng vậy, bằng cách tích hợp bảng thuật ngữ và quy tắc nội bộ vào prompt hoặc RAG, doanh nghiệp có thể vận hành đa ngôn ngữ một cách nhất quán, không bị lệch lạc trong cách diễn đạt giữa các ngôn ngữ. Nếu thống nhất trước tên sản phẩm, tên phòng ban, thuật ngữ chuyên ngành và các cách diễn đạt cố định, thì dù xuất ra bằng ngôn ngữ nào, doanh nghiệp cũng có được bản dịch đáng tin cậy mà nội bộ đều hiểu đúng ý nghĩa.

Nội bộ hóa và bám rễ — hướng tới một cơ chế “dùng được lâu dài”

Điểm lớn nhất quyết định thành bại của tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI thực ra không nằm ở bản thân công nghệ, mà nằm ở “sự bám rễ”. Dù có xây dựng được cơ chế tự động hóa xuất sắc đến đâu, nếu hiện trường không còn sử dụng thì khoản đầu tư cũng không thể thu hồi. TOMAS TECH coi trọng việc không dừng lại ở “triển khai xong là hết” chính bởi chúng tôi cho rằng giai đoạn bám rễ mới là giai đoạn tạo ra giá trị.

Triển khai trong nội bộ — từ một số người lan ra toàn thể

Con đường chính thống để bám rễ là khởi đầu ở quy mô nhỏ tại một bộ phận hoặc một nghiệp vụ cụ thể, rồi vừa xác nhận hiệu quả vừa mở rộng ngang sang các bộ phận và nghiệp vụ khác. Bằng cách chia sẻ các trường hợp thành công trong nội bộ và lan tỏa cảm nhận thực tế kiểu “bộ phận kia dùng như thế này nên đỡ vất vả hẳn”, việc ứng dụng tự phát sẽ lan rộng. Chỉ hô hào từ trên xuống thì hiện trường sẽ không chuyển động. Người đã dùng thử và cảm nhận được hiệu quả sẽ trở thành người thúc đẩy tiếp theo — tạo ra vòng tuần hoàn tích cực này chính là điểm mấu chốt của việc triển khai trong nội bộ.

Biến prompt thành tài sản

Những prompt hiệu quả đã được mài giũa tại hiện trường là tài sản quý giá đối với tổ chức. Nếu chỉ để từng cá nhân tự mày mò riêng lẻ, bí quyết đó sẽ không được chia sẻ và rồi mất đi. Bằng cách tập hợp, sắp xếp những prompt hay dùng trong nội bộ và quản lý chúng dưới dạng một “bộ prompt” mà ai cũng có thể tham chiếu và tái sử dụng, bí quyết tự động hóa sẽ trở thành tài sản chung của tổ chức. Việc tận dụng công cụ quản lý tri thức như Notion và xây dựng cách vận hành tích lũy, cập nhật prompt cùng các bảng tra cứu nhanh sẽ trở thành nền tảng hỗ trợ cho việc nội bộ hóa. Ngay trong các khóa đào tạo của TOMAS TECH, chúng tôi cũng áp dụng hình thức để học viên tự tạo “prompt dùng cho nghiệp vụ của mình” rồi mang về, chú trọng việc tạo ra tài sản ở lại với hiện trường.

Quản trị và quy tắc vận hành

Để ứng dụng Generative AI trên toàn công ty, không thể thiếu việc xây dựng các quy tắc vận hành (quản trị) như “được dùng vào việc gì”, “được nhập những thông tin nào”, “kiểm tra đầu ra ra sao”. Nếu mỗi người tự do sử dụng khi chưa có quy tắc, sẽ phát sinh rủi ro như rò rỉ thông tin hay chất lượng không đồng đều. Ngược lại, nếu có hướng dẫn rõ ràng, hiện trường có thể yên tâm sử dụng và việc ứng dụng cũng tiến triển thuận lợi. Song song với việc đưa công nghệ vào, TOMAS TECH cung cấp hỗ trợ bám rễ bao gồm cả việc xây dựng những quy tắc vận hành như vậy và đào tạo nội bộ.

Lợi ích khi triển khai — những gì nằm phía sau việc cắt giảm giờ công

Hiệu quả của tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI không chỉ dừng lại ở việc cắt giảm giờ công một cách trực tiếp. Tất nhiên, bản thân việc rút ngắn thời gian dành cho các nghiệp vụ khuôn mẫu đã là một giá trị lớn. Nếu rút ngắn được đáng kể thời gian dành cho các thao tác như soạn thảo văn bản, dịch thuật, tóm tắt, sắp xếp dữ liệu, doanh nghiệp có thể chuyển phần thời gian đó sang các nghiệp vụ khác.

Tuy nhiên, lợi ích mang tính bản chất hơn nằm ở chỗ có thể dịch chuyển khoảng thời gian được tạo ra sang “những nghiệp vụ có giá trị gia tăng cao”. Bằng cách giao cho AI các công việc lặp lại như trả lời câu hỏi hay nhập liệu, nhân viên có thể tập trung vào những việc chỉ con người mới làm được, như xây dựng quan hệ với khách hàng, hoạch định cải tiến nghiệp vụ, nghiên cứu các sáng kiến mới. Mục tiêu của tự động hóa không đơn thuần là cắt giảm chi phí, mà chính là nâng cao năng suất thông qua việc tái phân bổ nguồn nhân lực.

Thêm vào đó còn có lợi ích về ổn định chất lượng nghiệp vụ. Việc xử lý bởi con người dễ dao động tùy theo tình trạng hôm đó hay kỹ năng của người phụ trách, nhưng nếu tự động hóa bằng prompt và quy trình công việc đã chuẩn hóa, thì dù ai phụ trách cũng thu được đầu ra với chất lượng nhất định. Các lỗi do con người như nhập sai hay dịch không nhất quán cũng giảm đi. Và khi những nghiệp vụ vốn phụ thuộc vào cá nhân được cơ chế hóa, rủi ro đình trệ nghiệp vụ do người phụ trách thuyên chuyển hoặc nghỉ việc cũng được giảm nhẹ. Doanh nghiệp đồng thời thu được nhiều hiệu quả cùng lúc: cắt giảm giờ công, ổn định chất lượng và xóa bỏ sự phụ thuộc vào cá nhân.

Về hình dung cụ thể, chẳng hạn có thể thay thế công việc mà nhân viên tại từng cơ sở phải chép tay lại báo cáo ngày bằng một cơ chế chỉ cần nhập các ý chính là AI sẽ định dạng thành văn bản hoàn chỉnh. Hoặc với công việc dịch tài liệu tiếng Nhật sang tiếng Thái và tiếng Anh, có thể để AI dịch nháp bằng bản dịch đã tích hợp quy tắc thống nhất thuật ngữ, còn người phụ trách chỉ việc kiểm tra. Từng thay thế nhỏ như vậy tích lũy lại sẽ nâng nền năng suất của toàn tổ chức. Mức độ hiệu quả sẽ khác nhau tùy theo nội dung và khối lượng nghiệp vụ, nhưng nghiệp vụ khuôn mẫu càng phát sinh lặp lại thì hiệu quả đầu tư càng có xu hướng cao.

Quy trình triển khai — từ rà soát nghiệp vụ đến khi bám rễ

Để tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI thành công, điều quan trọng là tiến hành theo từng giai đoạn thay vì xây dựng ngay một hệ thống quy mô lớn. Quy trình triển khai mà TOMAS TECH khuyến nghị gồm các bước sau.

Bước 1: Rà soát nghiệp vụ và sắp xếp vấn đề

Trước hết, liệt kê toàn bộ nghiệp vụ hiện tại và trực quan hóa xem đâu là những nghiệp vụ khuôn mẫu lặp lại và đâu là nơi tiêu tốn nhiều giờ công. Không nhất thiết phải tự động hóa tất cả. Nghiệp vụ càng “có tần suất cao”, “có trình tự khuôn mẫu” và “tốn nhiều giờ công” thì hiệu quả tự động hóa càng lớn. Thông qua đợt rà soát này, doanh nghiệp xác định được những nghiệp vụ cần ưu tiên xử lý. TOMAS TECH lắng nghe kỹ lưỡng các bài toán nghiệp vụ của khách hàng và cùng khách hàng xác định những ứng viên tự động hóa sát với thực tế hiện trường.

Bước 2: PoC (thử nghiệm khái niệm)

PoC là việc thử nghiệm ở quy mô nhỏ với một trong những nghiệp vụ đã xác định. Chúng tôi chế thử cơ chế tự động hóa bằng dữ liệu nghiệp vụ thực tế, và kiểm chứng “liệu có thực sự dùng được không”, “hiệu quả đến đâu”, “vấn đề nằm ở chỗ nào”. Bắt đầu từ quy mô nhỏ giúp kiểm chứng hiệu quả trong khi vẫn kiểm soát được rủi ro, đồng thời dễ đạt được sự đồng thuận trong nội bộ. Những hiểu biết thu được ở đây sẽ phát huy tác dụng trong thiết kế khi triển khai chính thức.

Bước 3: Triển khai mở rộng

Sau khi PoC xác nhận được hiệu quả, chúng tôi xây dựng cơ chế một cách chính thức và mở rộng sang các nghiệp vụ, bộ phận mục tiêu. Chúng tôi tiến hành chuẩn hóa prompt, hoàn thiện quy trình công việc, liên kết với hệ thống hiện có, hướng dẫn thao tác, v.v., để hoàn thiện thành hình thức mà hiện trường có thể sử dụng trong công việc hằng ngày. Ở giai đoạn này cũng vậy, cách an toàn là mở rộng dần theo từng bước trong khi xác nhận hiệu quả, thay vì áp dụng đồng loạt toàn công ty ngay lập tức.

Bước 4: Hỗ trợ bám rễ

Sau khi triển khai mới chính là lúc bắt đầu thực sự. Chúng tôi theo dõi xem cơ chế có thực sự được sử dụng hay không, thu thập ý kiến từ hiện trường để liên tục cải thiện, và cập nhật prompt cũng như quy trình công việc. Thông qua việc xây dựng quy tắc vận hành, đào tạo nội bộ và các khóa đào tạo theo dõi tiếp nối, chúng tôi giúp tự động hóa bén rễ vào tổ chức. TOMAS TECH hỗ trợ liên tục việc vận hành và cải tiến sau triển khai, đồng hành cùng khách hàng cho đến khi cơ chế bám rễ thành một hệ thống “dùng được lâu dài”.

Đặc điểm của quy trình “rà soát → PoC → triển khai mở rộng → bám rễ” này là có thể tiến hành một cách chắc chắn trong khi vẫn kiểm chứng được hiệu quả đầu tư. Tránh rủi ro thất bại lớn, đồng thời tích lũy những thành công nhỏ để mở rộng ra toàn công ty — đây chính là con đường thực tế để tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI bén rễ vào hiện trường.

Bảo mật và quản trị dữ liệu

Trong việc ứng dụng Generative AI vào nghiệp vụ, bảo mật và quản trị dữ liệu là chủ đề quan trọng không thể né tránh. Đặc biệt khi xử lý những dữ liệu có tính bảo mật cao như thông tin khách hàng, thông tin giao dịch, thông tin kỹ thuật, thông tin nhân sự, doanh nghiệp cần thiết kế thận trọng việc “thông tin nào, nhập vào AI nào, và nhập như thế nào”.

Điều cơ bản trước hết là làm rõ phạm vi thông tin được phép nhập vào. Thay vì nhập bất kỳ thứ gì vào AI, doanh nghiệp cần quy định các quy tắc xử lý tương ứng với mức độ bảo mật và chia sẻ trong nội bộ. Cũng rất quan trọng việc kiểm tra xem dịch vụ AI đang sử dụng xử lý dữ liệu ra sao — dữ liệu đầu vào có bị dùng để huấn luyện không, có bị lưu trữ không, được xử lý tại khu vực nào — rồi lựa chọn dịch vụ và cấu hình tương xứng với mức độ bảo mật của nghiệp vụ. Tùy theo mục đích sử dụng, chúng tôi cũng có thể thiết kế cấu hình không đưa dữ liệu ra bên ngoài, hoặc một cơ chế nội bộ với quyền truy cập được quản lý chặt chẽ.

Bên cạnh đó, cơ chế kiểm tra đầu ra cũng không thể thiếu. Generative AI rất hữu ích, nhưng đôi khi lại đưa ra thông tin sai một cách nghe có vẻ hợp lý. Với những nghiệp vụ quan trọng, thay vì dùng nguyên đầu ra của AI, doanh nghiệp nên lồng ghép quy trình con người kiểm tra để quản lý cả hai mặt chất lượng và rủi ro. Thiết kế “human-in-the-loop” đã nêu ở trên cũng hợp lý xét từ góc độ bảo mật và chất lượng. Với tư cách là nhà tích hợp IT, TOMAS TECH hỗ trợ thiết kế và triển khai tự động hóa an toàn, dựa trên các yêu cầu bảo mật và chính sách xử lý dữ liệu của khách hàng. Dung hòa được tính tiện lợi của công nghệ với quản trị chính là tiền đề để có một hệ thống tự động hóa mà doanh nghiệp yên tâm sử dụng lâu dài.

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Q1. Hiện trường không có kiến thức về Generative AI hay lập trình thì có triển khai được không?

Có, hoàn toàn được. Ngược lại, chúng tôi hoan nghênh cả những trao đổi ngay từ giai đoạn “chưa biết AI có thể làm được gì”. TOMAS TECH thực hiện trọn gói từ khảo sát bài toán nghiệp vụ, thiết kế, triển khai, hướng dẫn thao tác cho đến hỗ trợ bám rễ. Chúng tôi bàn giao cho nhân viên tại hiện trường những “prompt dùng được ngay” đã hoàn chỉnh cùng với cơ chế vận hành, nên quý vị vẫn có thể ứng dụng dù không có kiến thức chuyên môn. Khi cần, chúng tôi cũng cung cấp khóa đào tạo thực hành cho phép học từ những kiến thức cơ bản về Generative AI.

Q2. Có thể thử nghiệm từ một nghiệp vụ nhỏ được không?

Được. Thực tế chúng tôi còn khuyến nghị như vậy. Thay vì triển khai quy mô lớn ngay từ đầu, cách an toàn và chắc chắn là thực hiện PoC (thử nghiệm nhỏ) với một nghiệp vụ có tần suất cao và dễ nhìn thấy hiệu quả, xác nhận hiệu quả rồi mới mở rộng. Bắt đầu từ quy mô nhỏ giúp kiểm soát rủi ro, đồng thời dễ nhận được sự thấu hiểu từ nội bộ.

Q3. Nhân viên bản địa chỉ nói được tiếng Thái có sử dụng được không?

Có. Generative AI hỗ trợ đa ngôn ngữ, có thể nhập và xuất bằng tiếng Thái. TOMAS TECH xây dựng thiết kế tự động hóa với tiền đề vận hành đa ngôn ngữ, và cũng có thể cung cấp đào tạo bằng cả hai ngôn ngữ Nhật và Thái. Vì chúng tôi coi trọng việc “truyền đạt tới nhân viên bản địa bằng tiếng mẹ đẻ của họ”, nên chúng tôi thúc đẩy việc ứng dụng trên phạm vi toàn tổ chức, bao gồm cả nhân viên bản địa chứ không chỉ nhân viên người Nhật.

Q4. Tôi lo đầu ra của AI có thể sai. Chất lượng có được đảm bảo không?

Mối lo ngại của quý vị là hoàn toàn chính đáng. Generative AI tuy hữu ích nhưng đôi khi cũng đưa ra đầu ra sai. Vì vậy, với những nghiệp vụ quan trọng, chúng tôi thiết kế dựa trên nguyên tắc “bán tự động hóa (human-in-the-loop)”, trong đó con người kiểm tra đầu ra của AI. Bằng cách ổn định chất lượng đầu ra nhờ prompt đã chuẩn hóa, đồng thời để con người đảm nhận phán đoán và kiểm tra cuối cùng, chúng tôi đảm bảo được cả chất lượng lẫn tốc độ.

Q5. Nhập thông tin mật của công ty vào có an toàn không?

Việc xử lý thông tin mật được xem xét thận trọng ngay từ giai đoạn thiết kế. Chúng tôi quy định phạm vi thông tin được phép nhập, kiểm tra chính sách xử lý dữ liệu của dịch vụ sử dụng, và khi cần sẽ thiết kế cấu hình không đưa dữ liệu ra bên ngoài hoặc cơ chế có quản lý quyền truy cập. Thiết kế một hệ thống tự động hóa an toàn phù hợp với yêu cầu bảo mật cũng chính là vai trò của TOMAS TECH với tư cách nhà tích hợp IT.

Q6. Có thể liên kết với hệ thống lõi và các công cụ hiện có không?

Có thể. Thông qua API hoặc RPA, hệ thống có thể liên kết với hệ thống lõi, bảng tính, công cụ chat, hệ thống quản lý tài liệu, v.v. Với tư cách là nhà tích hợp IT, TOMAS TECH có thế mạnh trong việc thiết kế liên kết phù hợp với môi trường hệ thống hiện có của khách hàng. Chúng tôi triển khai tự động hóa theo hình thức lồng ghép một cách trơn tru vào quy trình nghiệp vụ hiện có.

Q7. Mất bao lâu để triển khai xong?

Điều này khác nhau tùy theo quy mô và độ phức tạp của nghiệp vụ mục tiêu. Nếu là một PoC nhỏ thì có thể xác nhận hiệu quả trong thời gian ngắn, và thông thường sẽ mở rộng dần theo từng giai đoạn từ đó. Trước hết, chúng tôi bắt tay vào những nghiệp vụ có mức ưu tiên cao thông qua việc rà soát nghiệp vụ và khảo sát nhu cầu. Lịch trình cụ thể sẽ được chúng tôi đề xuất sau khi lắng nghe tình hình của quý khách hàng.

Q8. Chúng tôi có thể chỉ nhờ tổ chức đào tạo thôi được không?

Có. TOMAS TECH cũng cung cấp khóa đào tạo thực hành với mục tiêu là quý vị có thể bắt đầu sử dụng Generative AI “Claude” vào công việc thực tế ngay từ ngày hôm sau. Chúng tôi nhận trước dữ liệu thực tế như chứng từ, báo cáo ngày của quý công ty để tùy chỉnh bài tập, và tiến hành khóa học lấy thực hành làm trọng tâm. Học viên có thể hoàn thành “prompt dùng cho nghiệp vụ của mình” ngay trong khóa học và mang về. Quý vị cũng có thể bắt đầu từ đào tạo, sau đó mới tiến tới tự động hóa một cách chính thức.

Tổng kết — thoát khỏi nghiệp vụ khuôn mẫu, hướng tới công việc chỉ con người mới làm được

Tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI là hoạt động tự động hóa hoặc bán tự động hóa những “nghiệp vụ khuôn mẫu lặp lại” như soạn thảo văn bản, dịch thuật, tóm tắt, phân tích dữ liệu, trả lời email, lập chứng từ, biên bản họp và báo cáo, thông qua Generative AI như Claude kết hợp với quy trình công việc, RPA và liên kết hệ thống. Đây là giải pháp thực tế mang lại đồng thời nhiều hiệu quả đối với các vấn đề mà hiện trường sản xuất và logistics tại Thái Lan đang gặp phải: áp lực giờ công do nghiệp vụ khuôn mẫu, gánh nặng xử lý đa ngôn ngữ, sự phụ thuộc vào cá nhân và thiếu hụt nhân lực.

Chìa khóa của thành công nằm ở việc chuẩn hóa prompt và thiết kế quy trình công việc để tạo ra hình thức “ai dùng cũng tái lập được”, ở việc lấy vận hành đa ngôn ngữ làm tiền đề để “tất cả mọi người, bao gồm cả nhân viên bản địa, đều dùng được”, và ở việc đồng hành cho đến khi nội bộ hóa và bám rễ chứ không dừng ở “triển khai xong là hết”. Cắt giảm giờ công, dịch chuyển khoảng thời gian được tạo ra sang những nghiệp vụ có giá trị gia tăng cao, ổn định chất lượng nghiệp vụ và xóa bỏ sự phụ thuộc vào cá nhân — điều mà tự động hóa nghiệp vụ bằng Generative AI mang lại không đơn thuần là nâng cao hiệu suất, mà là nâng cao năng suất của toàn tổ chức thông qua việc tái phân bổ nguồn nhân lực.

Với tư cách là nhà tích hợp IT am hiểu hiện trường nhà máy và logistics, TOMAS TECH cung cấp trọn gói từ khảo sát bài toán nghiệp vụ, thiết kế và phát triển hệ thống AI, hỗ trợ đa ngôn ngữ, triển khai và hướng dẫn thao tác, cho đến hỗ trợ bám rễ. Chúng tôi hoan nghênh cả những trao đổi ngay từ giai đoạn “Không biết nghiệp vụ này có thể xử lý bằng AI được không”. Những bài toán đặc thù riêng của doanh nghiệp mà công cụ có sẵn không giải quyết được lại càng đáng để thiết kế theo đơn đặt hàng riêng. Trước hết, xin quý vị hãy chia sẻ với chúng tôi những vấn đề tại hiện trường. Chúng tôi sẽ đề xuất cách ứng dụng Generative AI thực sự hiệu quả cho nghiệp vụ của quý khách hàng.

Mọi tư vấn và liên hệ, xin vui lòng gửi tới https://tomastc.com/vn/contact/.