TẠI SAO DOANH NGHIỆP CẦN ĐẦU TƯ VÀO AI DRIVEN AUTOMATION NGAY HÔM NAY?

Tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo đang trở thành xu hướng chiến lược quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu chi phí. Thông qua việc sử dụng AI, các doanh nghiệp có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, phân tích dữ liệu, và ra quyết định thông minh hơn. Vậy làm thế nào để doanh nghiệp triển khai hiệu quả? Bài viết dưới đây AI FIRST sẽ chia sẻ tới bạn đọc những ứng dụng của AI driven automation trong doanh nghiệp và cách triển khai hiệu quả.

1. AI driven automation là gì?

AI-driven automation (tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo) là quá trình sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa các nhiệm vụ, quy trình hoặc công việc mà trước đây cần sự can thiệp của con người. Thay vì chỉ sử dụng các công cụ tự động hóa truyền thống, AI-driven automation kết hợp khả năng học máy, phân tích dữ liệu và các thuật toán thông minh để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn, tối ưu hóa quy trình và đưa ra quyết định thông minh hơn.

Ví dụ, Chatbots và trợ lý ảo sử dụng AI để trả lời câu hỏi khách hàng hoặc xử lý yêu cầu dịch vụ mà không cần sự can thiệp của nhân viên.

2. Tại sao doanh nghiệp nên ứng dụng AI driven automation

AI Driven Automation không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa quy trình mà còn tạo ra cơ hội phát triển mới, thúc đẩy sự sáng tạo và giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu bền vững. Việc áp dụng AI là một chiến lược dài hạn mà mọi doanh nghiệp cần cân nhắc để duy trì khả năng cạnh tranh trong một thế giới ngày càng số hóa và tự động hóa.

Dưới đây là một số lý do  tại sao doanh nghiệp nên ứng dụng AI Driven Automation:

• Tăng cường hiệu quả và năng suất: AI tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giúp giảm khối lượng công việc của nhân viên và nâng cao năng suất. Nhân viên có thể tập trung vào các công việc sáng tạo và chiến lược.
• Giảm thiểu chi phí vận hành: Tự động hóa các tác vụ giúp tiết kiệm chi phí lao động và tối ưu hóa quy trình. AI còn giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm thiểu lãng phí trong các quy trình sản xuất và dịch vụ.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: AI giúp cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 qua các chatbot và trợ lý ảo, từ đó nâng cao khả năng phản hồi nhanh chóng, cải thiện sự hài lòng và giữ chân khách hàng.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác: AI phân tích lượng lớn dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược chính xác và nhanh chóng.
• Tăng cường khả năng dự báo và lập kế hoạch: AI giúp dự báo xu hướng và nhu cầu, tối ưu hóa các chiến lược marketing và quản lý chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp lập kế hoạch hiệu quả hơn.
• Tăng cường lợi thế cạnh tranh: AI giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và dịch vụ, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh rõ rệt, giúp doanh nghiệp phát triển và duy trì vị thế trên thị trường.

3. Ứng dụng của AI driven automation trong doanh nghiệp

AI-driven automation (tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo) là một xu hướng quan trọng trong việc tối ưu hóa hoạt động của doanh nghiệp. Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật của AI-driven automation trong doanh nghiệp:

3.1. Tự động hóa quy trình doanh nghiệp (BPA)

AI-driven automation trong tự động hóa quy trình doanh nghiệp (BPA) giúp tối ưu hóa các quy trình lặp đi lặp lại, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian. Các công cụ AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ như xử lý đơn hàng, lập báo cáo tài chính, kiểm soát chất lượng sản phẩm, và quản lý chuỗi cung ứng.

Chẳng hạn, AI có thể quét và phân tích hóa đơn, tự động cập nhật vào hệ thống kế toán mà không cần sự can thiệp của nhân viên. Điều này giúp giảm thiểu sai sót, đồng thời tăng tốc quy trình thanh toán và kiểm tra.
Trong khi đó, các phần mềm AI có thể giám sát và phân tích dữ liệu trong thời gian thực, từ đó tự động phát hiện các vấn đề và đưa ra giải pháp sửa chữa mà không cần sự can thiệp của con người. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tăng năng suất lao động và cải thiện chất lượng công việc mà vẫn giảm chi phí vận hành.

3.2. Tự động hóa trong chăm sóc khách hàng

AI-driven automation trong chăm sóc khách hàng là một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất, giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm chi phí vận hành. Các chatbot và trợ lý ảo được trang bị AI có thể tự động xử lý các câu hỏi, yêu cầu từ khách hàng mà không cần nhân viên trực tiếp tham gia. 

Hệ thống AI này có thể phân tích các yêu cầu của khách hàng, trả lời tự động 24/7, và thậm chí đưa ra các giải pháp tức thì cho các vấn đề phổ biến. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Bên cạnh đó, AI có thể phân tích cảm xúc của khách hàng qua các kênh như email, mạng xã hội, từ đó đưa ra phản hồi phù hợp, giúp duy trì mối quan hệ tích cực và tăng khả năng giữ chân khách hàng. Công nghệ này giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng hiệu quả hơn, đồng thời tối ưu hóa nguồn lực mà vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ.

3.3. Tự động hóa trong marketing (Marketing Automation)

Tự động hóa trong marketing sử dụng AI để tối ưu hóa và triển khai các chiến dịch tiếp thị mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. AI có thể tự động tạo ra các chiến lược quảng cáo, email marketing, và các chiến dịch tiếp cận khách hàng dựa trên phân tích hành vi và dữ liệu người dùng. 

Các công cụ marketing automation giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và giảm chi phí bằng cách gửi các thông điệp được cá nhân hóa đến khách hàng vào đúng thời điểm.
Ví dụ, khi khách hàng tương tác với một sản phẩm trên website, AI có thể tự động gửi email nhắc nhở về sản phẩm đó hoặc cung cấp các ưu đãi liên quan, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi. Bên cạnh đó, AI còn có khả năng tối ưu hóa ngân sách quảng cáo bằng cách điều chỉnh chiến lược quảng cáo theo thời gian thực, giúp nâng cao hiệu quả và giảm thiểu chi phí không cần thiết.

3.4. Phân tích dữ liệu khách hàng và cá nhân hóa trải nghiệm

Tự động hóa dựa trên AI giúp doanh nghiệp phân tích và sử dụng dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm của từng người. Bằng cách thu thập và xử lý các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (như lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web, tương tác với các chiến dịch quảng cáo), AI có thể xây dựng hồ sơ khách hàng chi tiết và phân tích sở thích, nhu cầu của họ. Từ đó, doanh nghiệp có thể cung cấp những trải nghiệm và sản phẩm phù hợp nhất với từng khách hàng.

Ví dụ, hệ thống có thể tự động đề xuất các sản phẩm liên quan khi khách hàng truy cập vào website, hoặc gửi các chiến dịch quảng cáo cá nhân hóa trên mạng xã hội. Việc này không chỉ giúp tăng sự hài lòng của khách hàng mà còn thúc đẩy doanh thu thông qua việc tạo ra các đề xuất có giá trị, từ đó xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng.

3.5. Quản lý nhân sự và tuyển dụng 

Trong quản lý nhân sự AI driven automation giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình tuyển dụng và đào tạo, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian. Trong tuyển dụng, AI có thể tự động sàng lọc hàng nghìn hồ sơ ứng viên, phân tích dữ liệu từ các CV và thư xin việc, so sánh với yêu cầu công việc và đề xuất ứng viên phù hợp nhất.
Công nghệ này giúp loại bỏ sự thiên vị và đảm bảo lựa chọn ứng viên dựa trên dữ liệu khách quan. Ngoài ra, AI có thể tối ưu hóa các chiến lược đào tạo nhân viên bằng cách phân tích nhu cầu học hỏi của từng cá nhân, từ đó phát triển các chương trình đào tạo tùy chỉnh.

Các hệ thống AI có thể theo dõi sự tiến bộ của nhân viên trong quá trình học, cung cấp phản hồi tức thì và cải thiện khả năng học tập của nhân viên. Việc ứng dụng AI trong quản lý nhân sự không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng đội ngũ nhân sự, hỗ trợ các nhà lãnh đạo trong việc ra quyết định chiến lược về phát triển con người trong doanh nghiệp.

3.6.Tự động hóa trong sản xuất và chuỗi cung ứng

Trong sản xuất và chuỗi cung ứng, AI-driven automation đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm thiểu lãng phí. AI có thể giám sát và tối ưu hóa quy trình sản xuất theo thời gian thực, phát hiện những điểm nghẽn hoặc lỗi ngay lập tức, từ đó đưa ra giải pháp kịp thời.

Các hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu từ các máy móc, cảm biến và thiết bị IoT để dự đoán nhu cầu bảo trì, giúp giảm thiểu thời gian chết và tiết kiệm chi phí bảo trì. Trong chuỗi cung ứng, AI có thể tối ưu hóa việc quản lý kho, tự động điều chỉnh lượng hàng tồn kho dựa trên dự báo nhu cầu và các yếu tố biến động từ thị trường. AI còn có khả năng phân tích dữ liệu để xác định các nhà cung cấp tốt nhất, tối ưu hóa quá trình vận chuyển và phân phối hàng hóa, từ đó giảm chi phí logistics và nâng cao hiệu quả hoạt động. 

4. Các triển khai AI driven automation hiệu quả cho doanh nghiệp

Lộ trình triển khai AI-driven automation cho doanh nghiệp đòi hỏi một chiến lược rõ ràng và sự chuẩn bị kỹ lưỡng về cả công nghệ và con người. Bằng cách thực hiện các bước dưới đây, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình làm việc, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động.

4.1. Đánh giá và xác định mục tiêu

Trước khi triển khai AI-driven automation, việc đánh giá và xác định mục tiêu rõ ràng là bước đầu tiên và quan trọng. Doanh nghiệp cần thực hiện một cuộc đánh giá toàn diện về các quy trình hiện tại trong các bộ phận chủ chốt như nhân sự, sản xuất, marketing và chuỗi cung ứng. Cụ thể, các bước đánh giá cần bao gồm:

• Xác định các quy trình thủ công và lặp đi lặp lại: Phân tích các hoạt động và công việc mất nhiều thời gian, như xử lý dữ liệu, tạo báo cáo, hoặc các quy trình giao tiếp với khách hàng. Những quy trình này sẽ là ưu tiên đầu tiên cho tự động hóa.
• Xác định các điểm yếu trong quy trình hiện tại: Ví dụ, có thể có tình trạng lỗi thường xuyên trong xử lý đơn hàng, sự chậm trễ trong việc phản hồi khách hàng, hay quy trình quản lý tồn kho thiếu chính xác. AI có thể giúp cải thiện các vấn đề này bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa quy trình.
• Đánh giá hiệu quả của các quy trình hiện tại: Kiểm tra xem các quy trình hiện tại có đạt được mục tiêu kinh doanh hay không (ví dụ, tăng trưởng doanh thu, giảm chi phí, cải thiện dịch vụ khách hàng). Nếu không, AI-driven automation có thể giúp cải thiện những điểm yếu đó.
• Xác định mục tiêu cụ thể: Cần phải có mục tiêu rõ ràng trước khi triển khai AI. Mục tiêu có thể là giảm chi phí, tăng năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hoặc tối ưu hóa quy trình. Việc xác định mục tiêu giúp doanh nghiệp lựa chọn giải pháp AI phù hợp và xây dựng lộ trình triển khai hiệu quả.

Thông qua quá trình đánh giá này, doanh nghiệp sẽ hiểu rõ hơn về các quy trình nào cần tự động hóa, từ đó giúp họ xây dựng một chiến lược triển khai AI rõ ràng và mạch lạc.

4.2. Chuẩn bị dữ liệu và hạ tầng công nghệ

Để tự động hóa dựa trên AI hiệu quả, doanh nghiệp cần chuẩn bị dữ liệu và làm sạch dữ liệu. Với bước làm sạch dữ liệu, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng hệ thống AI sẽ hoạt động chính xác và hiệu quả, giúp tối ưu hóa các quy trình tự động hóa và mang lại lợi ích lâu dài cho doanh nghiệp. Các bước chi tiết trong giai đoạn này bao gồm:

• Thu thập dữ liệu: Dữ liệu phải được thu thập từ các hệ thống quản lý hiện có (CRM, ERP, phần mềm quản lý sản xuất, v.v.). Các dữ liệu này sẽ cung cấp nền tảng cho AI để học hỏi và tối ưu hóa các quy trình. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập đầy đủ và liên tục.
• Làm sạch dữ liệu: Đây là bước quan trọng giúp đảm bảo chất lượng dữ liệu. Dữ liệu thu thập được thường chứa các lỗi như thiếu thông tin, thông tin bị trùng lặp hoặc không chính xác, định dạng không đồng nhất, hoặc các giá trị ngoài phạm vi. Các công việc trong bước làm sạch bao gồm: loại bỏ các giá trị thiếu, xử lý dữ liệu trùng lặp, đồng bộ hóa định dạng, xử lý outliers (giá trị ngoại lai)...
• Xây dựng hạ tầng công nghệ mạnh mẽ: Các nền tảng công nghệ có thể là các hệ thống cloud hoặc on-premises, giúp doanh nghiệp dễ dàng lưu trữ và truy xuất dữ liệu khi cần thiết. Việc lựa chọn nền tảng phù hợp sẽ đảm bảo khả năng mở rộng và khả năng đáp ứng các yêu cầu về tốc độ và dung lượng xử lý.
• Đảm bảo tính bảo mật và tuân thủ quy định: Một vấn đề quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu là bảo mật và sự tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân (như GDPR, CCPA). Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng và nhân viên được bảo vệ một cách an toàn, tránh bị rò rỉ hoặc lạm dụng.
• Đảm bảo khả năng tương thích và mở rộng: Dữ liệu và hạ tầng công nghệ phải có khả năng tích hợp với các hệ thống khác trong doanh nghiệp và khả năng mở rộng khi nhu cầu sử dụng AI tăng lên. Hệ thống dữ liệu cần phải linh hoạt để hỗ trợ việc triển khai các công cụ AI trong tương lai, đồng thời hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phân tích và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.

4.3. Nghiên cứu và lựa chọn công nghệ AI phù hợp

Khi doanh nghiệp đã xác định được các quy trình cần tự động hóa, bước tiếp theo là nghiên cứu và lựa chọn công nghệ AI phù hợp. Quy trình này bao gồm các bước sau:

• Xác định loại công nghệ AI phù hợp: Tùy vào mục đích và yêu cầu cụ thể của doanh nghiệp, có thể chọn các công nghệ AI khác nhau. Các giải pháp có thể bao gồm:

  • Chatbot và trợ lý ảo để hỗ trợ chăm sóc khách hàng tự động.

  • Hệ thống phân tích dữ liệu (Predictive Analytics) để dự báo và phân tích xu hướng thị trường.

  • Machine Learning (học máy) để tối ưu hóa các quy trình dựa trên dữ liệu đầu vào.

  • Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để tự động phân tích và tạo nội dung hoặc tương tác với khách hàng qua email, mạng xã hội.

• Đánh giá tính khả thi của các giải pháp AI: Sau khi chọn lựa các công nghệ AI tiềm năng, doanh nghiệp cần đánh giá xem chúng có thể tích hợp được với các hệ thống hiện tại hay không (CRM, ERP, phần mềm quản lý sản xuất, v.v.). Việc lựa chọn một công nghệ dễ dàng tích hợp với hệ thống hiện tại giúp tiết kiệm chi phí và thời gian.
• Xem xét chi phí và hiệu quả đầu tư: Đầu tư vào AI cần được tính toán kỹ lưỡng về chi phí và lợi ích. Doanh nghiệp cần phải tính toán chi phí đầu tư ban đầu và chi phí duy trì công nghệ AI, so với lợi ích mang lại (tiết kiệm chi phí, tăng năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng). Ngoài ra, cần đảm bảo công nghệ được chọn có khả năng mở rộng khi doanh nghiệp phát triển.
• Lựa chọn giải pháp AI phù hợp với quy mô doanh nghiệp: Một số công nghệ AI có thể đắt đỏ và phức tạp đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, trong khi các giải pháp đơn giản hơn lại thích hợp cho các doanh nghiệp nhỏ. Doanh nghiệp cần lựa chọn giải pháp AI sao cho phù hợp với ngân sách và quy mô hoạt động của mình.

4.4. Đào tạo và phát triển đội ngũ nhân sự

Việc đào tạo đội ngũ nhân sự là bước quan trọng giúp đảm bảo rằng mọi người trong tổ chức đều hiểu và áp dụng hiệu quả công nghệ mới. Đầu tiên, doanh nghiệp cần tổ chức các buổi đào tạo cơ bản về AI và các công cụ tự động hóa. Những buổi đào tạo này không chỉ giúp nhân viên hiểu về các khái niệm cơ bản của AI mà còn giúp họ nhận thức được các lợi ích của việc ứng dụng AI trong công việc hàng ngày, như tăng năng suất, giảm thiểu lỗi và tiết kiệm thời gian.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần cung cấp các khóa đào tạo chuyên sâu cho các nhóm nhân sự chịu trách nhiệm triển khai AI-driven automation, chẳng hạn như đội ngũ IT, nhân viên vận hành, hay các nhà quản lý. Đào tạo này cần bao gồm các kỹ năng như cách sử dụng các công cụ AI, cách giám sát và duy trì hệ thống tự động, cũng như các phương pháp xử lý sự cố khi hệ thống gặp trục trặc.

4.5. Thử nghiệm và triển khai thí điểm

Trước khi triển khai AI-driven automation trên quy mô lớn, doanh nghiệp cần thực hiện các dự án thí điểm để kiểm tra tính khả thi và hiệu quả của các giải pháp AI trong môi trường thực tế. Giai đoạn thử nghiệm này rất quan trọng vì nó giúp doanh nghiệp nhận diện những vấn đề tiềm ẩn mà có thể không nhìn thấy trong giai đoạn nghiên cứu hoặc thử nghiệm ban đầu. 

Các quy trình được chọn để tự động hóa sẽ được áp dụng trong một phạm vi nhỏ, với một nhóm nhân viên hoặc một bộ phận cụ thể để giám sát và đánh giá kết quả.

Trong giai đoạn này, doanh nghiệp cần thiết lập các tiêu chí rõ ràng để đo lường hiệu quả của AI-driven automation, như mức độ tiết kiệm thời gian, tăng năng suất, giảm lỗi và chi phí vận hành. Cùng với đó, việc giám sát chặt chẽ quá trình triển khai thí điểm là cần thiết để đảm bảo rằng hệ thống AI hoạt động đúng như kỳ vọng và không gây ra sự cố.

4.6. Tối ưu hóa và mở rộng triển khai

Sau khi thử nghiệm thành công, doanh nghiệp có thể bắt đầu mở rộng quy mô triển khai AI-driven automation cho các bộ phận hoặc quy trình khác trong tổ chức. Đây là giai đoạn quan trọng để đảm bảo rằng tất cả các bộ phận trong doanh nghiệp đều được hưởng lợi từ các cải tiến mà AI mang lại. Việc mở rộng có thể bắt đầu từ các bộ phận có nhu cầu tự động hóa cấp thiết nhất, sau đó dần dần triển khai sang các bộ phận còn lại.

Quá trình mở rộng này không chỉ là việc triển khai AI ở các bộ phận mới mà còn bao gồm việc tối ưu hóa các quy trình đã tự động hóa trong giai đoạn thử nghiệm. Doanh nghiệp cần thường xuyên đánh giá lại hiệu quả của các hệ thống AI, điều chỉnh thuật toán và quy trình làm việc nếu cần thiết để duy trì hiệu suất cao. 

Cập nhật dữ liệu đầu vào cũng là một yếu tố quan trọng, vì AI cần được "huấn luyện" liên tục với dữ liệu mới để đảm bảo các quyết định và dự báo luôn chính xác và phù hợp với tình hình thực tế. Đồng thời, doanh nghiệp nên xây dựng các cơ chế giám sát và bảo trì định kỳ để đảm bảo hệ thống AI hoạt động ổn định và không gặp phải sự cố không lường trước.

5. Thách thức khi doanh nghiệp ứng dụng AI driven automation

Mặc dù AI-driven automation mang lại rất nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nhưng việc triển khai và ứng dụng công nghệ này cũng đặt ra một số thách thức lớn. Dưới đây là những thách thức phổ biến mà doanh nghiệp phải đối mặt khi triển khai AI-driven automation:

• Thiếu dữ liệu chất lượng: AI phụ thuộc vào dữ liệu để "học" và đưa ra các quyết định chính xác. Nếu dữ liệu doanh nghiệp đang có không đầy đủ, không chính xác hoặc bị nhiễu, hệ thống AI có thể đưa ra những quyết định sai hoặc không hiệu quả. Dữ liệu không được chuẩn hóa hoặc làm sạch đúng cách có thể khiến hệ thống hoạt động kém, dẫn đến kết quả không như mong đợi.
• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Chi phí đầu tư ban đầu có thể khá cao, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, khiến họ gặp khó khăn trong việc triển khai công nghệ này nếu không có nguồn vốn lớn hoặc ngân sách hạn chế.
• Thiếu nhân sự có kỹ năng chuyên môn: Khi doanh nghiệp chuyển hướng sang AI-driven automation và mô hình dựa trên dữ liệu, một trong những rào cản lớn là thiếu kỹ năng trong tổ chức. Sự thiếu hụt này thể hiện rõ khi nhân viên không có đủ kiến thức và kỹ năng để làm việc trong môi trường dữ liệu hóa
• Khả năng thích ứng với thay đổi: Việc triển khai AI-driven automation đòi hỏi doanh nghiệp phải thay đổi cách thức hoạt động và quy trình làm việc. Việc chuyển đổi sang một hệ thống tự động hóa có thể khiến đội ngũ cảm thấy không thoải mái và gặp khó khăn trong việc thích nghi với công nghệ mới.
• Thiếu sự hỗ trợ từ ban lãnh đạo: AI-driven automation là một giải pháp dài hạn, đòi hỏi sự cam kết và lãnh đạo mạnh mẽ từ ban giám đốc. Nếu không có sự hỗ trợ và đồng thuận từ ban lãnh đạo, việc triển khai công nghệ có thể thiếu sự thúc đẩy cần thiết, dẫn đến thiếu hiệu quả và không đạt được mục tiêu đã đề ra.
• Khó khăn trong việc tích hợp: Nhiều doanh nghiệp đã sử dụng các hệ thống phần mềm hoặc công nghệ cũ trong hoạt động hàng ngày. Việc tích hợp AI-driven automation vào các hệ thống này có thể gặp khó khăn, đòi hỏi phải sửa đổi, nâng cấp hoặc thay thế hoàn toàn các hệ thống hiện có.

Có thể thấy rằng, Việc ứng dụng AI-driven automation sẽ mang lại cơ hội lớn để doanh nghiệp cải thiện năng suất, tối ưu hóa quy trình và phát triển bền vững trong một thế giới ngày càng số hóa và tự động hóa. Hy vọng bài viết trên mà AI FIRST chia sẻ sẽ đem lại thông tin hữu ích cho bạn đọc! Hãy bắt đầu ứng dụng AI-driven automation ngay hôm nay để giúp doanh nghiệp của bạn nâng cao vị thế cạnh tranh.