Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI đang chuyển đổi doanh nghiệp như thế nào vào năm 2025

Việc điều hành một doanh nghiệp đòi hỏi sự tập trung hoàn toàn của bạn. Bạn không nên phải dành hàng giờ để theo dõi các bản cập nhật, di chuyển dữ liệu giữa các công cụ hoặc trả lời cùng một câu hỏi hai lần.

Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI sẽ giải quyết được vấn đề đó và biến nó thành động lực. Hãy nghĩ ít hơn về việc quản lý các tác vụ và nhiều hơn về các quy trình làm việc tự quản lý.

Từ việc định tuyến khách hàng tiềm năng đến nộp báo cáo và giải quyết yêu cầu, các tác nhân AI doanh nghiệp đang âm thầm trở thành đồng đội mà hầu hết các nhóm đều tin cậy.

Vậy chính xác thì điều gì khiến nó hoạt động — và nó giúp ích ở đâu? Chúng ta hãy cùng tìm hiểu.

Tự động hóa quy trình làm việc AI là gì?

Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI định nghĩa lại hiệu quả kinh doanh bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và cho phép ra quyết định theo thời gian thực.

Quy trình làm việc do AI điều khiển sử dụng các tác nhân AI để học hỏi từ các mẫu lịch sử và xử lý dữ liệu phi cấu trúc theo cách tương thích với các ứng dụng cũ hiện có, tối ưu hóa các hoạt động lặp đi lặp lại.

Gartner dự đoán rằng đến năm 2026, 20% các tổ chức sẽ sử dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ quản lý, khiến đây trở thành khoản đầu tư quan trọng cho sự tồn tại của doanh nghiệp.

Bằng cách loại bỏ tình trạng kém hiệu quả trong việc tạo khách hàng tiềm năng , tuyển dụng nhân sự và theo dõi hiệu suất, AI giúp giảm chi phí hoạt động đồng thời tăng năng suất.

Ví dụ, tại Botpress , chúng tôi sử dụng một bot có tên là Gordon để xử lý lịch trình demo. Nó theo dõi Hubspot và chia sẻ thông tin của khách hàng tiềm năng với các hành động khác trực tiếp như một chatbot doanh nghiệp giúp tiết kiệm thời gian cho nhóm bán hàng của chúng tôi mỗi tuần.

Các khái niệm chính trong tự động hóa quy trình làm việc

Tự động hóa quy trình làm việc AI hoạt động như thế nào

Tự động hóa quy trình làm việc AI bắt đầu ngay khi kích hoạt sự kiện — có thể là khách hàng tiềm năng trong CRM của bạn hoặc webhook từ một hình thức.

Trigger mang theo một loạt thông tin, có thể được gọi chung là payload sự kiện của nó. Payload chảy đến một tác nhân AI, tác nhân này sẽ diễn giải ngữ cảnh của yêu cầu và điều khiển công cụ phù hợp cho kết quả cuối cùng. Sau mỗi hành động, nó sẽ kiểm tra trạng thái mới và lặp lại chu kỳ cho đến khi công việc hoàn tất và kết quả được chuyển giao.

Hãy cùng phân tích những gì xảy ra từ lúc truy vấn nhập vào hệ thống cho đến khi bạn nhận được phản hồi.

Quy trình làm việc bắt đầu bằng một kích hoạt thực tế

Điều đầu tiên xảy ra trước mọi thứ khác là có điều gì đó thay đổi. Bộ thay đổi này có thể được gọi là tác nhân kích hoạt thực tế, có thể là bất kỳ hình thức tương tác nào với hệ thống.

Bộ kích hoạt mang thông tin ban đầu từ sự kiện đó và thông báo cho hệ thống, “ Này, đã đến lúc bắt đầu”. 

Sau khi đăng ký, thông tin này sẽ có sẵn cho tác nhân AI và sẽ tiếp quản toàn bộ quá trình quản lý.

Một tác nhân AI đọc dữ liệu đầu vào và tìm ra bước tiếp theo

Sau đó, tác nhân AI sẽ đọc thông tin đó, có thể là văn bản thuần túy hoặc dữ liệu có cấu trúc, và quyết định việc cần làm tiếp theo.

Đây là nơi mà một LLM hoặc một mô hình phân loại ý định sẽ được sử dụng.

Trong một số hệ thống, đây là trình lập kế hoạch dựa trên lời nhắc, có thể hiểu trực tiếp thành một điều đơn giản như sau: 

“ Này, người dùng đang nói, 'Tôi có thể lên lịch lại phiên của mình không? ' — hệ thống nên làm gì?”

Và từ đó đưa ra kế hoạch để xử lý truy vấn.

Hành động được thực hiện thông qua một công cụ hoặc API được kết nối

Khi nhiệm vụ đã được hiểu, hệ thống sẽ chọn công cụ có thể thực hiện nhiệm vụ đó.

Đây có thể là một lệnh gọi API, một lệnh gọi đến cơ sở dữ liệu, tra cứu trên internet hoặc thậm chí là một lệnh cơ bản như áp dụng phép tính toán học vào dữ liệu đã nhận.

Tác nhân sẽ định dạng yêu cầu với dữ liệu chính xác và chuyển nó tới công cụ để nhận nhiệm vụ phụ mong muốn.

Kết quả được chuyển sang bước tiếp theo nếu cần

Khi công cụ chạy và có kết quả đầu ra, tác nhân sẽ sử dụng kết quả đó để xác định hành động tiếp theo.

Nếu còn nhiều bước nữa, quy trình làm việc sẽ tiếp tục, truyền dữ liệu và đánh giá lại trạng thái để đạt được kết quả cuối cùng.

Vòng lặp đó sẽ tiếp tục chạy cho đến khi toàn bộ công việc hoàn tất, cho dù đó là bản cập nhật một bước hay quy trình nhiều bước trải dài trên nhiều hệ thống.

Lợi ích chính của Tự động hóa quy trình làm việc AI

Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI giúp các quy trình thông minh hơn, nhanh hơn và tự tối ưu hóa. Các doanh nghiệp không còn phải xử lý các quy trình làm việc cứng nhắc bị gián đoạn khi điều kiện thay đổi.

Nếu bạn đã từng dành nửa ngày để cập nhật bảng thông tin hoặc chuyển tiếp Slack những lợi ích này sẽ mang lại hiệu quả rõ rệt.

Các trường hợp sử dụng hàng đầu của Tự động hóa quy trình làm việc AI

1. Tự động trích xuất dữ liệu từ các tài liệu phức tạp

Hầu hết các nhóm làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu này, đôi khi được viết tay hoặc dưới dạng tài liệu in, thường không tuân theo bất kỳ quy tắc chung nào.

Tự động hóa quy trình làm việc giúp trích xuất giá trị từ chúng một cách hiệu quả và ở quy mô lớn.

Quy trình làm việc được hỗ trợ bởi lập chỉ mục tài liệu AI đảm bảo rằng mọi tệp đều được đọc và lưu trữ theo cách có cấu trúc bên trong cơ sở dữ liệu vector .

Khi kết hợp với công nghệ tăng cường truy xuất , dữ liệu được trích xuất từ tài liệu có thể được tác nhân AI quản lý quy trình làm việc sử dụng trực tiếp để trả lời truy vấn hoặc kích hoạt hành động.

2. Đơn giản hóa việc tiếp nhận khách hàng trên nhiều kênh

Quá trình tiếp nhận khách hàng không chỉ đơn thuần là thu thập thông tin mà còn là một loạt các hành động cần được thực hiện nhanh chóng và đồng bộ.

Khách hàng tiềm năng đến từ nhiều kênh khác nhau và mỗi kênh cần được nắm bắt và đánh giá trong CRM. Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI kết nối các bước này.

Ngay khi khách hàng tiềm năng nhập vào hệ thống, chatbot tạo khách hàng tiềm năng sẽ trích xuất các thông tin chi tiết quan trọng, kiểm tra tính đầy đủ và kích hoạt các hành động tiếp theo.

Điều này giúp cho quá trình gia nhập diễn ra nhanh chóng và hiệu quả mà không cần phải kiểm tra thủ công.

3. Tạo nội dung kinh doanh với đầu vào tối thiểu

Các nhóm ngày nay tạo ra luồng nội dung hoạt động liên tục — loại nội dung cần thiết cho hoạt động tiếp thị nhưng hiếm khi được tối ưu hóa để tái sử dụng.

Do nội dung nằm trên nhiều nền tảng khác nhau nên việc hợp nhất các tài liệu như vậy có thể rất khó khăn.

Quy trình tiếp thị chatbot hiện đại khai thác dữ liệu thô, ghép chúng lại với nhau và tự động biến chúng thành nội dung hữu ích. 

Chỉ cần một thông tin đầu vào hoặc kích hoạt nhỏ, một chatbot RAG được xây dựng tốt có thể định dạng bản tóm tắt hoặc bản nháp đầy đủ mà không cần phải tìm nguồn hoặc định dạng thủ công.

4. Quản lý hoạt động nhân sự với các tác nhân AI

Các nhóm nhân sự phải xử lý một luồng yêu cầu liên tục — từ các câu hỏi về chính sách đến phê duyệt và nhiệm vụ hướng dẫn. Những yêu cầu này không phức tạp, nhưng chúng làm gián đoạn công việc thực tế và nhanh chóng tích tụ.

Một chatbot HR có thể xử lý trực tiếp những tương tác này, trả lời các câu hỏi, thu thập thông tin đầu vào và hướng dẫn nhân viên thực hiện quy trình công việc nội bộ.

Nó kết nối với các công cụ mà nhóm của bạn đang sử dụng và giúp mọi thứ tiếp tục hoạt động mà không tạo ra hàng đợi khác.

5. Xử lý hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot AI

Hầu hết các yêu cầu hỗ trợ đều tuân theo một khuôn mẫu. Người dùng cần xử lý nhanh chóng một cái gì đó — có thể là bản cập nhật, bản sửa lỗi hoặc chỉ là hướng dẫn. Và hơn hết, họ mong đợi phản hồi nhanh chóng.

Một chatbot dịch vụ khách hàng có thể quản lý những tương tác đó mà không chậm trễ. Nó giữ cuộc trò chuyện, tạo hoặc cập nhật phiếu ở chế độ nền và duy trì mọi thứ diễn ra.

Loại phiếu AI này giúp các nhóm có không gian để tập trung vào các trường hợp có tác động cao. Với các tính năng như con người trong vòng lặp , một nhân viên hỗ trợ có thể can thiệp khi cần, trong khi các vấn đề thường lệ tự động được giải quyết.

Top 5 công cụ tự động hóa quy trình làm việc AI

1. Làm

Tốt nhất cho: Các nhóm xây dựng các hoạt động tự động hóa trực quan lớn liên quan đến nhiều công cụ và các bước AI thỉnh thoảng

Make là một nền tảng tự động hóa trực quan, nơi bạn thiết kế quy trình làm việc bằng cách kết nối trực quan các ứng dụng và xác định logic giữa chúng.

Nó phổ biến trong các quy trình vận hành — như đồng bộ hóa dữ liệu giữa CRM và bảng tính — nhưng nó cũng hỗ trợ AI đàm thoại .

Make cũng hỗ trợ phân tích tệp và thêm nội dung vào kho lưu trữ vector, giúp ích cho các nhóm chạy quy trình công việc AI như trích xuất tài liệu hoặc truy xuất dựa trên RAG.

Phương pháp này đặc biệt phù hợp với các nhóm muốn xem mọi thứ khớp với nhau như thế nào, từng bước một.

Các tính năng chính:

• Trình xây dựng trực quan với logic phân nhánh không giới hạn và xử lý lỗi
• OpenAI hỗ trợ cho việc hoàn thành, tóm tắt, phân tích tệp và RAG
• Tích hợp gốc với các ứng dụng như Notion , Slack , Không gian làm việc của Google, HubSpot
• Thực hiện theo lịch trình hoặc theo kích hoạt với lịch sử phiên bản đầy đủ

Nhược điểm:

• Đường cong học tập dốc hơn cho quy trình làm việc rất lớn
• Các trường hợp sử dụng AI đòi hỏi một số hiểu biết về lời nhắc và lưu trữ vector

2. Botpress

Tốt nhất cho: Tự động hóa quy trình làm việc dựa trên trò chuyện bằng cách sử dụng các nút AI quản lý toàn bộ quy trình làm việc

Botpress là trình xây dựng quy trình làm việc trực quan để xây dựng các tác nhân AI . 

Nền tảng này cung cấp cho bạn những công cụ tuyệt vời để tìm hiểu chi tiết về cách các luồng công việc tương tác và hoạt động với nhau, vượt xa các thẻ bề mặt mà các nền tảng khác sử dụng.

Trình xây dựng dựa trên canvas cho phép bạn kiểm soát các biến số và ngữ cảnh quan trọng khi chúng di chuyển giữa các tích hợp và nền tảng.

Nó hoạt động tốt ngay cả khi bạn không hiểu đầy đủ cách các công cụ kết nối. Khi bạn liên kết chúng và cấp quyền, Autonomous Node có thể quản lý luồng.

Nếu nhóm của bạn đang làm việc với quy trình làm việc lộn xộn không thể chuyển đổi tốt trên các nền tảng khác, Botpress có thể kết nối với các công cụ như Zapier hoặc Make để giúp mang lại cấu trúc cho nó.

Các tính năng chính:

• Luồng từng bước với các biến có phạm vi cho mỗi nút
• Cơ sở tri thức tích hợp để truy xuất tài liệu và dựa trên URL
• Hỗ trợ công cụ bên ngoài thông qua API, trình kích hoạt và Zapier /Thực hiện tích hợp
• Bộ nhớ và đầu vào được tách biệt để ngăn chặn sự trôi dạt ngữ cảnh

Nhược điểm: Thiết kế với logic có phạm vi đòi hỏi phải học trước một số điều

3. N8n

Tốt nhất cho: Các nhóm muốn có một công cụ quy trình làm việc linh hoạt, thân thiện với nhà phát triển với khả năng kiểm soát nguồn mở

n8n được xây dựng cho những người dùng muốn kiểm soát hoàn toàn cách thức hoạt động của quy trình công việc và nơi chúng chạy.

Nó có thể tự lưu trữ, có thể mở rộng bằng mã và không khóa bạn vào các mẫu được xác định trước. Nếu bạn đã từng muốn Zapier nhưng với sự linh hoạt theo phong cách Git, đây chính là nó.

Quy trình làm việc được xây dựng trực quan nhưng hỗ trợ JavaScript tùy chỉnh ở mọi bước.

Nó xử lý phân nhánh, thử lại, điều kiện và webhook theo cách gốc và tương thích tốt với các API tùy chỉnh và hệ thống nội bộ.

Các tính năng chính:

• Trình xây dựng quy trình làm việc trực quan với logic dựa trên nút
• Mã nguồn mở với tùy chọn tự lưu trữ và đám mây
• Hoạt động tốt với webhooks và các công việc chạy dài

Nhược điểm:

• Yêu cầu thiết lập nhiều hơn so với các công cụ lưu trữ
• Không dành cho người dùng không am hiểu kỹ thuật hoặc các trường hợp sử dụng bắt đầu nhanh

4. Zapier

Tốt nhất cho: Các nhóm không chuyên về kỹ thuật đang tìm kiếm sự tự động hóa nhanh chóng giữa các công cụ SaaS phổ biến

Zapier được xây dựng để có tốc độ và sự đơn giản. Bạn chọn một trình kích hoạt, xác định điều gì xảy ra tiếp theo và nó sẽ xử lý phần còn lại ở chế độ nền.

Dành cho các nhóm chỉ muốn một thứ gì đó hoạt động mà không cần phải suy nghĩ kỹ về logic phân nhánh hay cơ sở hạ tầng.

Nó tỏa sáng khi bạn làm việc với các công cụ đã có trong hệ sinh thái của nó. Cho dù bạn đang gửi khách hàng tiềm năng từ biểu mẫu đến CRM hay di chuyển các bản cập nhật giữa Slack Và Google Sheets , quá trình thiết lập chỉ mất vài phút và chạy ổn định ở chế độ nền.

Nó không được xây dựng để tùy chỉnh sâu, nhưng đó là vấn đề. Nếu quy trình làm việc của bạn rõ ràng và không cần nhiều điều kiện, Zapier đưa bạn đến đích nhanh hơn bất cứ điều gì khác.

Các tính năng chính:

• Hơn 6.000 tích hợp ứng dụng, bao gồm Google Workspace, Slack và Salesforce
• Trình chỉnh sửa trực quan thân thiện với người dùng với thư viện các mẫu dựng sẵn

Nhược điểm:

• Chi phí có thể tăng lên khi sử dụng nhiều tác vụ hơn và các tính năng cao cấp
• Tùy chỉnh hạn chế cho các quy trình làm việc phức tạp hoặc rất cụ thể

5. Aisera

Tốt nhất cho: Các nhóm doanh nghiệp đang tự động hóa quy trình làm việc nội bộ trên toàn bộ CNTT, HR và hỗ trợ khách hàng

Aisera tập trung vào tự động hóa quy mô lớn được hỗ trợ bởi AI theo từng lĩnh vực cụ thể.

Giải pháp này được xây dựng để giúp các nhóm quản lý các hoạt động khối lượng lớn — từ giải quyết các yêu cầu về CNTT đến tuyển dụng nhân viên hoặc phản hồi yêu cầu của khách hàng.

Điều làm cho Aisera trở nên khác biệt là cách AI của nó được áp dụng trong toàn bộ quy trình làm việc. Các mô hình ngôn ngữ tự nhiên của nó — được phát triển trước GPT kỷ nguyên — đã cung cấp các trường hợp sử dụng hỗ trợ doanh nghiệp trong nhiều năm và hiện được bổ sung thêm LLMs khi cần thiết.

Mặc dù không nhắm đến các công ty khởi nghiệp hoặc nhà phát triển độc lập, Aisera rất phù hợp với các nhóm lớn muốn có hệ thống tự động hóa đáng tin cậy, hỗ trợ bởi AI mà không cần phải xây dựng từ đầu.

Các tính năng chính:

• Các mô hình ngôn ngữ được đào tạo theo miền để tự động hóa chính xác, nhận biết ngữ cảnh
• Tích hợp với các nền tảng như ServiceNow, Salesforce và Workday

Nhược điểm:

• Việc thiết lập có thể phức tạp tùy thuộc vào hệ thống và nguồn dữ liệu của bạn
• Phù hợp nhất cho các trường hợp sử dụng quy mô lớn — quá mức cần thiết cho các nhóm nhỏ hơn

Tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn với AI Automation

Hầu hết các nhóm đều gặp phải cùng một vấn đề: họ biết những gì cần phải tự động hóa, nhưng các công cụ họ thử lại không phù hợp với cách hệ thống của họ hoạt động.

Botpress cung cấp cho bạn cách xây dựng xung quanh quy trình thực tế của bạn, không phải mẫu của người khác. Bạn kiểm soát cách logic chạy, những gì bot làm và cách nó kết nối với các công cụ mà nhóm của bạn đã sử dụng hàng ngày.

Nếu bạn từng nói " Điều này phải tự động ", thì đây chính là lúc bạn bắt đầu.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay — hoàn toàn miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Cần có những nguồn lực nội bộ hoặc thành viên nhóm nào để thiết lập quy trình làm việc AI?

Để thiết lập quy trình làm việc AI, bạn thường cần một người hiểu rõ hoạt động của mình (như người quản lý hoạt động hoặc quy trình), một người am hiểu về API hoặc tích hợp (như trưởng nhóm kỹ thuật hoặc kỹ sư hệ thống), và tùy chọn là một chuyên gia AI/tự động hóa. Tuy nhiên, nhiều nền tảng như Botpress giảm nhu cầu viết mã, do đó một nhóm chức năng nhỏ thường có thể xử lý được.

2. Quy trình làm việc AI có thể được triển khai mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh đang diễn ra không?

Có, quy trình làm việc AI có thể được triển khai mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh đang diễn ra. Hầu hết các nền tảng đều hỗ trợ triển khai theo từng giai đoạn và hoạt động như lớp phủ cho hệ thống hiện tại của bạn, cho phép bạn thử nghiệm và triển khai từng bước mà không gây ra thời gian ngừng hoạt động.

3. Làm thế nào để tôi chuyển từ quy trình tự động hóa truyền thống sang quy trình làm việc do AI điều khiển?

Để chuyển đổi từ quy trình tự động hóa truyền thống sang quy trình làm việc dựa trên AI, hãy bắt đầu bằng cách lập bản đồ các quy trình dựa trên quy tắc xử lý các tác vụ lặp lại và có thể được hưởng lợi từ tính linh hoạt hoặc hiểu biết về ngữ cảnh. Sau đó, dần dần áp dụng các tác nhân hoặc logic AI, thường bắt đầu bằng phương pháp kết hợp trước khi thay thế hoàn toàn logic dựa trên quy tắc.

4. Chi phí ban đầu và chi phí liên tục liên quan đến tự động hóa quy trình làm việc bằng AI là gì?

Chi phí ban đầu cho tự động hóa quy trình làm việc AI phụ thuộc vào nền tảng (một số cung cấp gói miễn phí) và việc bạn có cần phát triển tùy chỉnh hay không. Chi phí liên tục thường bao gồm phí đăng ký nền tảng, bất kỳ chi phí tính toán nào (cho các lệnh gọi API hoặc LLMs ), và các bản cập nhật hoặc bảo trì thường xuyên, đặc biệt là khi quy trình làm việc mở rộng.

5. Điều gì xảy ra nếu quy trình làm việc của AI đưa ra quyết định sai?

Nếu quy trình làm việc AI đưa ra quyết định sai, hầu hết các nền tảng đều cho phép bạn xác định cơ chế dự phòng và ghi đè logic theo cách thủ công. Bạn cũng có thể đào tạo lại hoặc tinh chỉnh hành vi của tác nhân theo thời gian bằng cách sử dụng phản hồi và dữ liệu lịch sử để giảm thiểu lỗi trong tương lai.