Chatbot thường là bước đầu tiên khi doanh nghiệp thử nghiệm trí tuệ nhân tạo. Hệ thống có thể trả lời câu hỏi thường gặp, hỗ trợ tìm tài liệu hoặc gợi ý nội dung cho nhân viên. Khi nhu cầu tăng lên, doanh nghiệp bắt đầu nghĩ đến việc sử dụng nhiều AI Agent để xử lý các nhóm công việc khác nhau.
Khái niệm đội ngũ AI Agent không nhất thiết có nghĩa là doanh nghiệp phải tạo ra nhiều chương trình phức tạp. Cách hiểu thực tế hơn là chia công việc thành các vai trò riêng. Một Agent phụ trách tiếp nhận yêu cầu, Agent khác hỗ trợ tra cứu, một Agent chuẩn bị bản nháp và một quy trình điều phối quyết định khi nào cần chuyển cho nhân viên. Việc chia vai trò chỉ có ý nghĩa nếu mỗi Agent có nhiệm vụ và giới hạn rõ ràng.
Tại sao chatbot hiện tại chưa đủ?
Chatbot phù hợp với những câu hỏi có phạm vi tương đối hẹp. Người dùng hỏi, hệ thống trả lời. Nhưng nhiều công việc trong doanh nghiệp không kết thúc ở một câu trả lời. Một yêu cầu của khách hàng có thể cần tra cứu đơn hàng, đối chiếu chính sách, kiểm tra tình trạng xử lý và ghi nhận kết quả vào hệ thống.
Nếu dồn tất cả công việc vào một chatbot, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc kiểm soát quyền hạn và tìm nguyên nhân khi kết quả sai. Hệ thống có thể trả lời được nhiều nội dung nhưng không rõ phần nào đã được xử lý, phần nào còn thiếu dữ liệu và lúc nào cần chuyển cho người phụ trách.
Việc tổ chức thành các Agent hoặc vai trò riêng giúp doanh nghiệp mô tả quy trình rõ hơn. Tuy nhiên, đây không phải cách để tự động hóa mọi công việc một lần. Mỗi vai trò mới đều cần dữ liệu, hướng dẫn, quyền truy cập và cách đánh giá riêng.
Chuẩn bị quy trình trước khi chuẩn bị công nghệ
Doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc ghi lại một quy trình đang vận hành. Bản mô tả cần cho biết yêu cầu đến từ đâu, ai tiếp nhận, thông tin nào được kiểm tra, quyết định nào được đưa ra và kết quả cuối cùng được lưu ở đâu. Các trường hợp ngoại lệ cũng cần được ghi nhận, vì đây thường là nguyên nhân khiến quy trình tự động hóa gặp lỗi.
Một quy trình chưa thống nhất sẽ khó giao cho AI Agent. Nếu hai phòng ban sử dụng hai cách gọi khác nhau cho cùng một loại yêu cầu, hoặc mỗi người có cách xử lý riêng, hệ thống sẽ không có đủ cơ sở để đưa ra kết quả ổn định. Trước khi xây dựng, doanh nghiệp có thể cần thống nhất biểu mẫu, thuật ngữ và tiêu chí chuyển việc.
Việc chia vai trò cũng nên dựa trên công việc thật. Không cần tạo một Agent cho mỗi phòng ban nếu các nhiệm vụ không khác nhau đáng kể. Ngược lại, một bộ phận có thể cần nhiều vai trò nếu công việc gồm các bước độc lập và có yêu cầu quyền truy cập khác nhau.
Dữ liệu và tài liệu cần được sắp xếp
AI Agent thường cần đọc tài liệu, tra cứu thông tin hoặc sử dụng dữ liệu từ các hệ thống khác. Vì vậy, doanh nghiệp cần biết tài liệu nào là nguồn chính thức, tài liệu nào đã hết hiệu lực và ai chịu trách nhiệm cập nhật. Những bản hướng dẫn cũ nhưng vẫn được lưu trong thư mục chung có thể làm giảm độ tin cậy của câu trả lời.
Không phải dữ liệu nào cũng nên đưa vào cùng một nơi. Doanh nghiệp cần phân loại theo mức độ nhạy cảm và quy định ai được sử dụng. Thông tin khách hàng, dữ liệu nhân sự, hợp đồng hoặc nội dung nội bộ có thể yêu cầu cách quản lý khác với tài liệu giới thiệu sản phẩm.
Bên cạnh nội dung, doanh nghiệp nên chuẩn bị các ví dụ đầu vào và đầu ra. Một bộ ví dụ thực tế giúp đội triển khai hiểu nhân viên đang gặp vấn đề gì, đồng thời tạo cơ sở để kiểm tra hệ thống sau này. Những ví dụ này không cần phải hoàn hảo, nhưng nên bao gồm cả trường hợp thông thường và tình huống thiếu dữ liệu.
Phân quyền và điểm kiểm soát
Đội ngũ AI Agent cần có quy định về việc Agent nào được đọc dữ liệu nào và được thực hiện thao tác gì. Agent được phép soạn bản nháp không nhất thiết được phép gửi email. Agent có thể tra cứu thông tin đơn hàng nhưng chưa chắc được cập nhật trạng thái. Cách phân quyền này giúp giảm rủi ro khi hệ thống xử lý nhầm.
Doanh nghiệp cũng cần xác định những điểm phải có người duyệt. Các nội dung gửi cho khách hàng, thay đổi dữ liệu quan trọng hoặc quyết định ảnh hưởng đến quyền lợi của người dùng nên có bước kiểm tra phù hợp. Con người không cần xem lại mọi thao tác nhỏ, nhưng cần biết lúc nào hệ thống dừng lại để yêu cầu xác nhận.
Trong quá trình vận hành, cần lưu lại lịch sử xử lý ở mức phù hợp. Khi xảy ra lỗi, người phụ trách phải có khả năng xem hệ thống đã nhận dữ liệu gì, sử dụng nguồn nào và tạo ra kết quả ra sao. Đây là điều kiện để sửa quy trình, cập nhật hướng dẫn hoặc thu hẹp quyền hạn khi cần.
Đội ngũ trong doanh nghiệp cũng phải thay đổi
Triển khai nhiều Agent không chỉ là việc của kỹ thuật. Nhân viên nghiệp vụ cần biết cách giao việc, kiểm tra kết quả và phản hồi khi hệ thống xử lý chưa đúng. Người quản lý cần theo dõi xem AI đang giúp giảm công việc nào, đồng thời tạo ra loại công việc kiểm tra nào.
Doanh nghiệp nên chỉ định người chịu trách nhiệm vận hành. Người này có thể phối hợp với các bộ phận để cập nhật tài liệu, thu thập lỗi và đề xuất thay đổi. Nếu không có người phụ trách, hệ thống dễ bị bỏ quên khi quy trình hoặc chính sách thay đổi.
Nên mở rộng theo từng giai đoạn
Doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng một chatbot hoặc một Agent cho một quy trình cụ thể. Sau khi có kết quả và phản hồi từ người dùng, doanh nghiệp mới quyết định có nên thêm vai trò khác hay không. Cách làm từng bước giúp phát hiện sớm những vấn đề về dữ liệu, quyền hạn và thói quen sử dụng.
Chuyển từ chatbot sang đội ngũ AI Agent là một quá trình tổ chức lại công việc, không chỉ là nâng cấp phần mềm. Nếu quy trình đã rõ, dữ liệu được quản lý và quyền hạn được kiểm soát, doanh nghiệp sẽ có cơ sở tốt hơn để mở rộng.
Để tìm hiểu thêm về việc chuẩn bị và triển khai AI Agent theo nhu cầu thực tế, doanh nghiệp có thể tham khảo dịch vụ cài đặt AI Agent. Khi trao đổi, nên đưa ra một quy trình cụ thể, các loại dữ liệu cần dùng và mức độ tự động hóa mong muốn. Những thông tin này quan trọng hơn việc chọn số lượng Agent ngay từ đầu.
