MỤC TIÊU BUỔI WEBINAR
- Tập trung vào ứng dụng AI thực tế trong doanh nghiệp thông qua case study cấp độ M2 và M3.
- Giúp người tham dự hiểu rõ hơn cách tạo AI Assistant cá nhân, xây dựng quy trình AI tự động, và điều kiện để nâng cấp lên AI theo dữ liệu (M4).
- Người tham dự hiểu rõ tầm quan trọng của dữ liệu trong vận hành doanh nghiệp
NỘI DUNG CHÍNH
1. Mô hình trưởng thành AI – Nhắc lại 6 cấp độ
- M0: Chưa dùng AI
- M1: Dùng rời rạc, tự phát
- M2: Dùng AI hỗ trợ công việc lặp lại cá nhân (custom GPT)
- M3: AI quy trình hóa theo nhóm, không cần canh
- M4: AI vận hành theo dữ liệu nội bộ chuẩn hóa
- M5: AI tham gia vào ra quyết định, trở thành phần cốt lõi
2. Case study M2 – AI hỗ trợ cá nhân với custom GPT
- Custom GPT là phiên bản cá nhân hóa của ChatGPT, giúp AI hiểu logic công việc rõ hơn và dễ chia sẻ trong nhóm làm việc.
- Có thể dùng GPT có sẵn trên Store hoặc tự tạo theo nhu cầu – ví dụ: GPT cho sale, marketing, hỗ trợ chăm sóc khách hàng.
- Case thực tế tại SlimCRM: Dùng GPT để viết nội dung, phân loại email, báo cáo tự động → tiết kiệm thời gian, tăng hiệu quả cá nhân.
3. Case study M3 – Tự động hóa nhóm với AI Agent
- Các AI agent như:
- AI Marketing: Lên content từ Google Sheet, tự viết & đăng bài
- AI CSKH: Gửi email chăm sóc khách tự động
- AI Lập trình: Xử lý yêu cầu dev cơ bản
- …
- M3 là khi doanh nghiệp thiết kế quy trình tự động hóa có đầu – giữa – cuối, giao cho AI tự chạy mà không cần canh.
- Ví dụ: AI viết bài, lên lịch đăng, chăm sóc khách hàng qua email, lấy dữ liệu từ Google Sheets để hành động.
- Các "nhân viên AI" như AI Marketing, AI Support… đang được SlimCRM vận hành thực tế mỗi ngày.
4. Bước chuyển từ M3 → M4: Dữ liệu là chìa khóa
- Để lên M4 cần:
- Quy trình AI hóa đang vận hành ổn định
- Chuẩn hóa dữ liệu theo từng bộ phận
- Có tư duy hệ thống – dữ liệu sống
- Nhấn mạnh: Nếu mỗi bộ phận lưu dữ liệu 1 kiểu, AI không thể vận hành hiệu quả.
5. Vai trò của dữ liệu – Góc nhìn chiến lược
- Dữ liệu là lợi thế cạnh tranh cốt lõi, không phải AI.
- 4 tiêu chí dữ liệu phải đạt: Đúng – Đủ – Sạch – Sống
- Tránh nhảy vội vào AI khi chưa có dữ liệu nền tảng.
- Nguyên tắc: vận hành tinh gọn, ưu tiên AI thực thi hiệu quả thay vì chạy theo công nghệ mới liên tục.
KIẾN THỨC QUAN TRỌNG RÚT RA
- Custom GPT = "trợ lý cá nhân AI" cho từng nhiệm vụ lặp lại → giúp tiết kiệm thời gian, giữ logic nhất quán.
- AI agent = "nhân viên AI" có thể giao việc và chạy liên tục → giải phóng sức người.
- Muốn đi xa hơn với AI (M4+) → phải làm chủ dữ liệu. Không có dữ liệu sạch = không có AI hiệu quả.
- Tư duy hệ thống và quy trình hóa là nền tảng để AI đi vào vận hành thực tế.
Ngoài ra, đừng quên quét QR để tham gia Cộng đồng AI in Action – nơi chia sẻ case study và kinh nghiệm thực chiến.
SlimCRM – Nền tảng CRM & Tự động hóa dành cho doanh nghiệp Việt.
Đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình ứng dụng AI – tối ưu vận hành – tăng trưởng bền vững
Top
