Sau khi bài viết đầu tiên “Khoảng cách Kỳ vọng vs. Thực tế” được chia sẻ, mình nhận được khá nhiều tin nhắn từ anh/chị doanh nghiệp hỏi:
“Nếu AI chưa thể thay con người hoàn toàn, vậy doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu để vẫn tạo được kết quả rõ ràng?”
Đây là một câu hỏi rất hay — vì triển khai AI không nên bắt đầu từ điều lớn lao nhất, mà từ điều chắc chắn nhất. Một dự án AI Agent thành công thường không nằm ở việc AI thông minh tới đâu, mà ở việc doanh nghiệp chọn đúng bài toán đầu tiên.
Mình thường dùng một checklist nhỏ để cùng doanh nghiệp xác định “điểm rơi” phù hợp cho AI Agent. Đó là 4 tiêu chí: Tần suất cao – Quy tắc rõ – Dữ liệu sẵn – Rủi ro thấp.
Đây là nhóm kịch bản chiếm phần lớn thời gian của đội CS hoặc Sales.
Ví dụ:
Những tác vụ này lặp đi lặp lại nhưng lại rất quan trọng cho trải nghiệm khách hàng. Đó chính là “mảnh đất màu mỡ” để AI phát huy tác dụng đầu tiên.
AI cần học từ các quy tắc hoặc câu trả lời có chuẩn mực rõ ràng. Ví dụ:
“Khi khách hàng hỏi về tình trạng đơn hàng → AI tra OMS → trả về trạng thái + thời gian dự kiến giao.”
Đây là dạng quy trình mà AI có thể tự động hóa gần như hoàn toàn, không cần phán đoán cảm tính. Còn những tình huống cần suy luận, thương lượng, hay xử lý cảm xúc thì hãy để con người đảm nhận trước.
AI chỉ thông minh bằng dữ liệu mà nó được học.
Trước khi nghĩ tới AI, doanh nghiệp nên tự hỏi:
“Thông tin về sản phẩm, chính sách, quy trình có đang được lưu trữ rõ ràng, cập nhật thường xuyên không?”
Ở Filum.ai, chúng mình phân loại dữ liệu huấn luyện thành hai nhóm:
Nếu dữ liệu đủ rõ và đáng tin, AI sẽ phản hồi chuẩn xác.
Nếu dữ liệu nhiễu hoặc thiếu cập nhật, AI sẽ dễ… “nói bậy”.
Không có AI nào hoàn hảo ở lần đầu tiên. Vì vậy, doanh nghiệp nên chọn những kịch bản mà nếu AI trả lời sai, hậu quả không quá nghiêm trọng. Ví dụ: hướng dẫn thanh toán, báo giá sơ bộ, giới thiệu sản phẩm, gợi ý tính năng.
Ngược lại, các nghiệp vụ liên quan đến chính sách tài chính, cam kết pháp lý hoặc tư vấn chuyên sâu nên giữ lại cho con người xử lý.
Dưới đây là danh sách 10 kịch bản thực tế mình thấy đem lại hiệu quả cao nhất trong giai đoạn đầu:
Sales:
Customer Service (CS)
Những bài toán này vừa đủ đơn giản để AI học tốt, vừa đủ giá trị để doanh nghiệp thấy hiệu quả ngay. Chỉ cần cải thiện 30–50% khối lượng công việc lặp lại, đội CS/Sales đã có thêm hàng chục giờ mỗi tuần cho những tác vụ giá trị cao hơn.
Công thức mà Filum.ai thường áp dụng là:
Crawl → Walk → Run. Bắt đầu từ “bò chậm” với một vài kịch bản đơn giản, đo hiệu quả, tối ưu, rồi mới mở rộng ra hàng trăm tình huống khác.
Mỗi giai đoạn kéo dài khoảng 2–4 tuần, với bộ chỉ số đo lường cụ thể:
Nhờ đó, doanh nghiệp vừa học được cách vận hành với AI, vừa liên tục nâng cấp “trí tuệ doanh nghiệp” theo thời gian.
AI không phải phép màu, mà là một tiến trình học – cả của máy và của người. Bắt đầu nhỏ, nhưng bắt đầu đúng, sẽ giúp doanh nghiệp nhìn thấy giá trị thật và duy trì động lực lâu dài.
Trong bài tiếp theo, mình sẽ chia sẻ sâu hơn về Nguồn dữ liệu & Huấn luyện tri thức – “nhiên liệu” để AI vận hành hiệu quả và trung thực với thương hiệu.
#FilumAI #AIforBusiness #AIChatAgent #CustomerExperience #PhucTran #DigitalTransformation #AIImplementation
