AI Trong Giải Pháp Tự Động Hóa: Tương Lai Của Doanh Nghiệp

RPA đã tạo nên bước đột phá trong kinh doanh nhưng cần kết hợp với AI để vươn xa hơn. Khám phá cách AI nâng cao hiệu quả tự động hóa, tối ưu nguồn lực và tăng cạnh tranh cho doanh nghiệp trong cuộc đua số.

AI – Làn sóng mới cho tự động hoá

Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt hiện nay, nhu cầu tự động hóa các quy trình và hoạt động kinh doanh ngày càng cao. Các doanh nghiệp không ngừng tìm kiếm giải pháp để nâng cao hiệu quả, tiết kiệm chi phí và tăng cường năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, do yêu cầu của thời đại, nhu cầu tự động hóa mới đòi hỏi giải pháp tiên tiến hơn so với thế hệ trước. Các giải pháp tự động hóa hiện tại thường chỉ có thể xử lý các tác vụ đơn giản và thiếu khả năng thích ứng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh. 

Forrester đã tạo một cuộc khảo sát và cho ra kết quả, có tới 63% doanh nghiệp cho biết các giải pháp tự động hóa hiện tại của họ không thể xử lý các tác vụ phức tạp. Bên cạnh đó, cũng có 58% doanh nghiệp phản hồi rằng các giải pháp tự động hóa hiện tại của họ không thể thích ứng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh kịp thời.

Vì vậy, doanh nghiệp cần hướng đến những công nghệ tiên tiến hơn, có khả năng đáp ứng nhu cầu xử lý tác vụ phức tạp, hỗ trợ ra quyết định và thích ứng được biến đổi thực tế, đồng thời cũng nâng cao hiệu quả và năng suất làm việc. Trong đó, AI (Trí tuệ nhân tạo) nổi lên như xu hướng tất yếu trong tương lai của tự động hóa, hứa hẹn mang đến những giải pháp đột phá và hiệu quả vượt trội. Với xu hướng mới, MarketsandMarkets dự đoán rằng thị trường tự động hóa toàn cầu dự kiến đạt 274,3 tỷ USD vào năm 2026 nhờ vào sự hỗ trợ của AI, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 15,5% trong giai đoạn từ năm 2021 đến năm 2026. 

Nhu cầu cải tiến tự động hóa trong doanh nghiệp 

Bức tranh tự động hóa tại doanh nghiệp ngày nay đã có nhiều biến đổi và cải tiến dựa trên nhu cầu thực tế của thị trường. Doanh nghiệp đang có nhu cầu lớn về giải pháp tự động hóa toàn diện, với năng lực giải quyết những bài toán phức tạp hơn, nhằm đáp ứng mục tiêu tối ưu vận hành, từ đó giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu kinh doanh trong thời đại số.

Nổi bật trong số những nhu cầu mới này là khả năng tự động hóa các tác vụ phức tạp, đòi hỏi nhiều bước xử lý và sự phối hợp của nhiều bộ phận. Các hệ thống tự động hóa cần linh hoạt thích ứng với quy trình làm việc đa dạng, liên kết hiệu quả giữa các khâu, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động chung.

Hơn nữa, yếu tố then chốt trong tự động hóa hiện đại còn là sự hỗ trợ đắc lực cho con người khi phải đưa ra quyết định quan trọng. Các hệ thống tự động hóa thông minh cần cung cấp dữ liệu phân tích chính xác, hỗ trợ đánh giá và đưa ra lựa chọn tối ưu dưới sự giám sát của con người. 

Khả năng học hỏi và thích ứng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh cũng là một nhu cầu thiết yếu. Các giải pháp tự động hóa phải liên tục cập nhật dữ liệu mới, tự động điều chỉnh quy trình hoạt động cho phù hợp với biến động thị trường, nhu cầu khách hàng và các yếu tố khác, đảm bảo hiệu quả hoạt động lâu dài. 

Ngoài quy trình tự động hoá đơn thuần, RPA còn có thể được nâng cao hiệu quả cùng tính năng bằng cách tích hợp cùng nhiều công nghệ khác. Ví dụ, thị giác máy tính (Computer Vision) giúp RPA hoạt động chính xác và hiệu quả hơn, đặc biệt trong các môi trường phức tạp hoặc có nhiều biến đổi bao gồm kiểm tra chất lượng sản phẩm, phát hiện và loại bỏ sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền sản xuất. Thêm vào đó, nhờ công nghệ Natural Language Processing (NLP), việc trả lời tự động không chỉ được giải quyết một cách nhanh chóng và chính xác hơn suốt 24/7 mà còn nhận được nhiều phản hồi tích cực từ khách hàng. 

Mục tiêu hướng đến của tự động hóa hiện đại chính là nâng cao hiệu quả và năng suất làm việc, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, tối ưu hóa nguồn lực và gia tăng lợi nhuận. Nhờ tự động hóa, các hoạt động thủ công và tốn thời gian được giải phóng, tạo điều kiện cho nhân viên tập trung vào những công việc có giá trị cao hơn, thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới trong doanh nghiệp.

Các trường hợp điển hình kết hợp giữa RPA và AI 

Quy trình xử lý hồ sơ

• Phân loại tự động: AI hỗ trợ nhận diện loại đơn từ, hồ sơ dựa trên nội dung, hình ảnh hoặc thông tin được cung cấp.

• Trích xuất dữ liệu chính xác: Tự động trích xuất thông tin quan trọng từ đơn từ, hồ sơ, giảm thiểu sai sót do nhập liệu thủ công.

• Thẩm định và đưa ra quyết định: AI có thể thẩm định hồ sơ dựa trên các quy tắc được cài đặt, đưa ra quyết định tự động hoặc đề xuất cho nhân viên xem xét.

Theo một báo cáo của Forrester Research, 74% doanh nghiệp đã triển khai RPA và AI để tự động hóa quy trình xử lý đơn từ, hồ sơ, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí lên đến 50%.

Quản lý nhân sự

• Tạo tài liệu đào tạo cá nhân hóa: AI tự động điều chỉnh nội dung đào tạo phù hợp với phong cách học tập và lỗ hổng kỹ năng của từng cá nhân. Từ đó, nhân viên sẽ tối đa hóa việc ghi nhớ kiến thức và kế hoạch phát triển.

• Dự đoán hiệu suất dựa trên dữ liệu: Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, AI có thể dự đoán hiệu suất của nhân viên, cho phép can thiệp chủ động và hỗ trợ nhắm mục tiêu cho các cá nhân tiềm năng cao hoặc những người có nguy cơ tụt lại phía sau.

• Mô phỏng các kịch bản chính sách: Đối mặt với tình huống chính sách HR đầy thách thức? AI có thể mô phỏng các phản hồi khác nhau, hỗ trợ đưa ra tầm nhìn chiến lược đúng đắn dựa trên dữ liệu doanh nghiệp.

Bán lẻ và thương mại điện tử 

• Đề xuất sản phẩm cá nhân hóa: AI có thể phân tích lịch sử mua hàng, sở thích cá nhân và xu hướng thị trường để gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng, gia tăng tỷ lệ chuyển đổi.

• Trải nghiệm mua sắm ảo: Trí tuệ nhân tạo có thể xây dựng không gian mua sắm ảo, cho phép khách hàng “thử” sản phẩm qua thực tế ảo (VR) hoặc thực tế tăng cường (AR) trước khi mua hàng.

• Mô hình giá động: Dựa trên dữ liệu thị trường theo thời gian thực, AI có thể đề xuất các mức giá linh hoạt, tối ưu hóa lợi nhuận cho doanh nghiệp và thu hút khách hàng hơn.

Ví dụ điển hình, các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã sử dụng mô hình PPGAN (Mạng đối kháng tạo sinh con trỏ cá nhân hóa) để tạo tiêu đề sản phẩm ngắn gọn, thu hút. Mô hình của họ vượt trội hơn các mô hình thông thường với tỷ lệ nhấp chuột là 5,18% so với 3,53%.

Quản lý chuỗi cung ứng 

• Dự báo nhu cầu: AI có thể dự báo nhu cầu chính xác, giúp doanh nghiệp sản xuất và dự trữ hàng hóa phù hợp, tránh tình trạng thiếu hụt hoặc tồn kho dư thừa.

• Tối ưu hóa vận chuyển: Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển dựa trên các yếu tố như khoảng cách, thời gian, điều kiện giao thông, giúp tiết kiệm chi phí và thời gian giao hàng.

• Phân tích rủi ro gián đoạn: Mô phỏng các tình huống gián đoạn tiềm năng trong chuỗi cung ứng (thiên tai, đình công,…) để đưa ra phương án dự phòng, giảm thiểu tác động tiêu cực đến hoạt động kinh doanh.

Sự kết hợp giữa RPA và AI hứa hẹn mang lại một chuỗi cung ứng thông minh, linh hoạt, thích ứng tốt với những biến động của thị trường và tối ưu hóa hiệu quả cho doanh nghiệp.

Sẵn sàng cho kỷ nguyên AI: Những lưu ý dành cho doanh nghiệp

Xác định cơ hội tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI)

Để tận dụng sức mạnh của AI hiệu quả, doanh nghiệp cần xác định những lĩnh vực mà AI có thể tạo ra tác động lớn nhất. Vậy nên, phân tích các luồng công việc và quy trình hiện có là điều cần thiết để xác định các nhiệm vụ có thể tự động hóa hoặc tăng cường bằng công nghệ AI. Dựa trên dữ liệu hoặc yêu cầu phân tích phức tạp, doanh nghiệp có thể biến chúng thành ứng cử viên lý tưởng cho việc tích hợp AI mà phù hợp với nhu cầu ví dụ như RPA. Cuối cùng sau khi tìm được chiến lược phù hợp, các doanh nghiệp sẽ đưa ra quyết định đầu tư vào cơ sở hạ tầng và nguồn nhân lực cho AI theo một cách hiệu quả nhất.

Nâng cao kỹ năng nhân viên trong thời đại tự động hoá 

Khi AI tiếp tục định hình lại lực lượng lao động, các doanh nghiệp cần tập trung nâng cao kỹ năng và đào tạo lại nhân viên để phát triển trong thời đại tự động hóa. Mặc dù tự động hóa bằng AI có thể thay thế một số chức năng công việc nhất định, nhưng nó cũng tạo ra cơ hội cho nhân viên tham gia vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn.

Doanh nghiệp nên đầu tư vào các chương trình phát triển nhân viên và cung cấp cơ hội học tập có thể trang bị cho lực lượng lao động những kỹ năng cần thiết để thích nghi với bối cảnh đang thay đổi. Thêm vào đó, nhân viên rất cần được hỗ trợ khi họ chuyển đổi sang môi trường làm việc do AI điều khiển. Các hội thảo, tài liệu và cơ hội trải nghiệm thực tế là những phương tiện để giảm bớt lo lắng và xây dựng sự tự tin cho nhân viên khi làm việc cùng với các hệ thống AI.

Vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật

Khi ứng dụng AI ngày càng phổ biến trong mọi lĩnh vực, việc đảm bảo an toàn cho dữ liệu khách hàng và quyền riêng tư của họ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Doanh nghiệp cần thực hiện các biện pháp mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu, tuân thủ các quy định liên quan và đảm bảo minh bạch trong việc thu thập và sử dụng thông tin của khách hàng.

Bằng cách thực hiện các biện pháp bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ và tuân thủ các nguyên tắc bảo mật thông tin, doanh nghiệp có thể xây dựng niềm tin với khách hàng, bảo vệ danh tiếng của họ và tránh được những rủi ro pháp lý và tài chính tiềm ẩn.

Kết luận

Làn sóng ứng dụng AI đang ngày càng mạnh mẽ và những doanh nghiệp chủ động thích nghi sẽ gặt hái được thành công vang dội. Doanh nghiệp cần chủ động nắm bắt cơ hội này và ứng dụng AI một cách hiệu quả để nâng cao năng lực cạnh tranh, gia tăng lợi thế thị trường và bứt phá trong kỷ nguyên tự động hóa. Đồng hành cùng với các doanh nghiệp, akaBot sẵn sàng là giải pháp tiên tiến, tích hợp sức mạnh của RPA và AI, để mở đường cho hành trình chuyển đổi số toàn diện.

Tham Khảo

https://www.linkedin.com/pulse/from-concept-reality-step-by-step-guide-identifying-use-tony-walker

https://www.linkedin.com/pulse/ai-future-work-preparing-your-business-automation-age-yobiapp