Tự động hóa thông minh là gì?

Tự động hóa thông minh đã vượt ra khỏi các quy trình cơ học. Những gì trước đây đòi hỏi một tập lệnh hoặc API tùy chỉnh giờ đây được vận hành thông qua các tác nhân AI có khả năng hiểu cấu trúc và điều chỉnh khi cần thiết.

Gartner ước tính rằng đến năm 2028, 33% phần mềm doanh nghiệp sẽ bao gồm AI tác nhân hỗ trợ một số hình thức tự động hóa, tăng từ mức dưới 1% vào năm 2024.

Tự động hóa truyền thống chỉ hiệu quả khi mọi bước diễn ra chính xác như mong đợi. Một đơn đặt hàng với bố cục mới hoặc phê duyệt muộn có thể làm gián đoạn quy trình. Tự động hóa thông minh (IA) giúp quy trình làm việc luôn vận hành bằng cách thích ứng tức thời.

IA kết nối với ERP, CRM hoặc các công cụ quy trình làm việc đang được sử dụng, đọc thông tin đưa vào, quyết định việc cần làm tiếp theo, chờ khi cần thiết và tự động tiếp tục.

Bài viết này xem xét cách thức hoạt động của tự động hóa thông minh trong các hoạt động thực tế, các lĩnh vực mà nó mang lại lợi nhuận nhanh nhất và các phương pháp thử nghiệm mà không cần thay thế các hệ thống đã có.

Tự động hóa thông minh là gì?

Tự động hóa thông minh, còn được gọi là tự động hóa quy trình thông minh , kết hợp trí tuệ nhân tạo với tự động hóa quy trình bằng robot và các công cụ liên quan để chạy các quy trình làm việc phức tạp.

Nó sử dụng các công nghệ như máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đọc thông tin, diễn giải và xử lý thông tin bên trong các hệ thống kinh doanh.

Không giống như tự động hóa từng bước cố định, nó có thể thích ứng trong khi chạy. Nó theo dõi những gì đã xảy ra, thay đổi hành động tiếp theo khi dữ liệu đầu vào khác với kỳ vọng và tiếp tục cho đến khi tác vụ hoàn thành.

Ví dụ, một tác nhân AI trong dịch vụ khách hàng có thể:

• Kéo tài khoản của khách hàng khỏi CRM
  
• Kiểm tra tình trạng giao hàng trực tiếp trong hệ thống hậu cần
  
• Chuyển đến nhóm phù hợp nếu phát hiện sự chậm trễ
  
• Gửi bản cập nhật sau khi sự cố được giải quyết

Tất cả diễn ra như một quá trình liên tục, không dừng lại để chờ hướng dẫn mới.

Các loại tự động hóa thông minh khác nhau

Tự động hóa thông minh có thể được triển khai ở nhiều quy mô khác nhau tùy theo nhu cầu. Bảng dưới đây thể hiện các loại hình tự động hóa thông minh chính:

Lợi ích chính của tự động hóa thông minh

Công việc vẫn tiếp tục diễn ra ngay cả khi mọi người bận rộn

Trong hầu hết các doanh nghiệp, đơn hàng, hóa đơn hoặc phê duyệt thường không được xử lý vì có người bị ốm hoặc bận nhiều việc khác.

Tự động hóa thông minh giữ quy trình mở và tiếp tục xử lý ngay khi phần bị thiếu được đáp ứng. Điều này đồng nghĩa với việc giảm thiểu các tác vụ "bị kẹt" và khách hàng nhận được những gì họ cần nhanh hơn.

Giảm chi phí chung từ việc làm lại liên tục

Mỗi lần nhân viên nhập lại dữ liệu hoặc sửa lỗi đều làm tăng chi phí. IA duy trì tính nhất quán của hồ sơ, vì vậy nếu khách hàng cập nhật một trường giữa chừng, phần còn lại của quy trình vẫn tiếp tục mà không cần chỉnh sửa lại.

Việc chuyển giao chính xác hơn giữa các đội

Các phòng ban thường làm việc trên các phiên bản khác nhau của cùng một dữ liệu. IA kiểm tra các giá trị mới nhất trước khi hành động, do đó việc bàn giao diễn ra trôi chảy.

Quá trình này có thể được theo dõi và hiểu rõ hơn thông qua các số liệu đơn giản như thời gian dành cho mỗi truy vấn trên mỗi tác vụ và mức độ hài lòng của nhân viên và khách hàng với giải pháp.

Làm thế nào để triển khai tự động hóa thông minh?

Kết quả tốt nhất đến từ việc triển khai tự động hóa thông minh theo từng giai đoạn nhỏ, có mục tiêu trước khi mở rộng trên toàn doanh nghiệp.

Bước 1: Xác định một quá trình có ma sát rõ ràng

Hãy tìm những quy trình làm việc gây ra sự chậm trễ thường xuyên hoặc phải làm lại thủ công. Ví dụ bao gồm:

• Xử lý hóa đơn với dữ liệu thường xuyên không khớp
• Việc phê duyệt đơn đặt hàng bị đình trệ tại các điểm nghẽn
• Nhiều cuộc hẹn không được đặt do nhân viên không có mặt
• Sự leo thang của khách hàng chuyển qua lại giữa các phòng ban

Bước 2: Đưa IA vào các hệ thống hiện có

Duy trì các nền tảng ERP, CRM và RPA. Phần mềm và công cụ tự động hóa thông minh có thể tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc như một bộ điều khiển.

Điều này giúp tránh nguy cơ thay thế hoàn toàn các hệ thống cốt lõi. Một số công cụ tự động hóa thông minh phổ biến có thể giúp triển khai một chương trình thí điểm hiệu quả là: Botpress , Langchain, Autogen, CrewAI và Make.

Bước 3: Chạy thử nghiệm có kiểm soát

Bắt đầu từ quy mô nhỏ. Kiểm tra tính năng tự động hóa trên quy trình làm việc hạn chế và theo dõi kết quả.

‍

Một ví dụ thí điểm có thể đề cập đến vấn đề như xử lý hóa đơn trong tài chính. Hãy chạy IA song song với quy trình hiện tại của bạn trong một tháng.

Theo dõi số lượng hóa đơn được thanh toán tự động, số lượng vẫn cần phải được kiểm tra thủ công và điều đó ảnh hưởng thế nào đến thời gian thanh toán.

Bước 4: Mở rộng sang các quy trình làm việc được kết nối

Khi chương trình thí điểm thành công, hãy mở rộng quy mô thành các quy trình trải rộng trên nhiều hệ thống. Ở giai đoạn này, tự động hóa xử lý các sự chậm trễ của con người, các ngoại lệ và các đầu vào đa dạng với ít sự giám sát.

Việc triển khai theo từng giai đoạn này giúp kiểm soát chi phí. Việc sử dụng các hệ thống kết nối và mở rộng quy mô theo các môi trường đang thay đổi, trong khi kết quả thí điểm cung cấp bằng chứng cho việc đầu tư thêm.

Top 5 công cụ tự động hóa thông minh

1. Botpress

Phù hợp nhất cho : Các nhóm xây dựng quy trình tự động hóa luôn hoạt động giữa các bước và tiếp tục khi có thông tin đầu vào mới, ngay cả khi quy trình làm việc đã được kích hoạt trước đó.

Giá cả:

• Gói miễn phí: Bao gồm trình xây dựng cốt lõi, 1 bot và khoản tín dụng AI trị giá 5 đô la
• Plus : $89/tháng — kiểm tra luồng, định tuyến, chuyển giao của con người
• Nhóm: $495/tháng — SSO, cộng tác, theo dõi sử dụng chung

Botpress là một nền tảng để xây dựng các tác nhân AI hoạt động trên nhiều hệ thống. Mỗi tác nhân hoạt động như một luồng có cấu trúc, có thể tiếp tục từ bất kỳ điểm nào bằng cách tự đánh giá tác vụ dựa trên trạng thái hiện tại của nó.

Các tác nhân được xây dựng bằng trình soạn thảo trực quan hoặc thông qua mã. Mỗi bước trong quy trình thực hiện một thao tác cụ thể — phân tích cú pháp tin nhắn, gọi API bên ngoài, xử lý tài liệu, chờ dữ liệu đầu vào của con người hoặc gửi kết quả xuống phía dưới.

Tác nhân di chuyển về phía trước dựa trên dữ liệu hiện tại và duy trì ngữ cảnh thực thi trong suốt quá trình. Thiết lập kéo và thả dễ dàng có thể kiểm tra lời nhắc, thay đổi điều kiện hoặc cập nhật logic công cụ trong khi vẫn giữ cho phần còn lại của quy trình làm việc ổn định.

Tác nhân theo dõi vị trí tác vụ đang dừng lại để có thể tiếp tục sau mà không cần phải khởi động lại. Nếu thiếu giá trị bắt buộc giữa chừng, tác nhân có thể yêu cầu trực tiếp từ người dùng và tiếp tục sau khi được cung cấp.

Các tính năng chính:

• Quy trình làm việc giữ nguyên trạng thái và tiếp tục sau khi bị trì hoãn hoặc nhập một phần
• Khả năng tích hợp để yêu cầu dữ liệu bị thiếu giữa chừng
• Hỗ trợ tệp và bảng có cấu trúc cho các quyết định dựa trên kiến thức
• Các lệnh gọi API bên ngoài và các hành động công cụ bên trong luồng tác nhân

2. Chuỗi Lang

Phù hợp nhất cho: Các nhóm xây dựng tác nhân AI cần kiểm soát hoàn toàn logic, cách sử dụng công cụ và hành vi thực thi, được viết trực tiếp bằng mã.

Giá cả:

• Nhà phát triển: Miễn phí – 1 chỗ ngồi, 5.000 dấu vết/tháng, quản lý nhanh chóng, công cụ theo dõi cơ bản
• Plus : $39/tháng cho mỗi chỗ ngồi – tính năng nhóm, giới hạn theo dõi cao hơn, triển khai phát triển LangGraph
• Doanh nghiệp: Tùy chỉnh – thiết lập tự lưu trữ hoặc kết hợp, SSO, hỗ trợ và mở rộng quy mô sử dụng

LangChain là một framework Python dùng để xây dựng các tác nhân chạy logic dựa trên những gì chúng quan sát được trong thời gian chạy. Thay vì tuân theo các bước được xác định trước, hệ thống sẽ đánh giá ngữ cảnh, quyết định công cụ nào cần gọi và tiếp tục lặp lại cho đến khi tác vụ hoàn tất hoặc đáp ứng điều kiện dừng.

Bằng cách sử dụng khuôn khổ này, người dùng xác định cách thức các tác nhân suy luận, những công cụ họ có thể sử dụng và cách định tuyến các quyết định dựa trên kết quả trung gian. Tác nhân không giả định một đầu vào duy nhất hay một kết quả cố định — nó hoạt động hướng tới mục tiêu bằng cách tương tác với các hệ thống bên ngoài và từng bước tinh chỉnh kế hoạch của mình.

LangChain hoạt động hiệu quả nhất khi tự động hóa yêu cầu logic linh hoạt. Một luồng có thể cần quyết định cơ sở dữ liệu nào cần truy vấn, trích xuất dữ liệu đầu vào phi cấu trúc từ một tài liệu, sau đó chạy lại nhiều lần nếu kết quả không đạt đến một ngưỡng nhất định. 

Vì ưu tiên mã nguồn, nó không phù hợp cho việc tạo mẫu nhanh. Tuy nhiên, nó cung cấp khả năng kiểm soát hoàn toàn việc lựa chọn công cụ và hành vi API, điều cần thiết trong tự động hóa phức tạp và rủi ro cao.

Các tính năng chính:

• Logic tác nhân được xác định trong mã với toàn quyền kiểm soát việc lập kế hoạch và thử lại
• Sử dụng công cụ và hành vi bộ nhớ thích ứng khi chạy
• Hỗ trợ cho các đầu ra có cấu trúc, lời nhắc tùy chỉnh và chuỗi công cụ
• Tích hợp gốc với các mô hình ngôn ngữ, kho lưu trữ vector và API

3. Phi hành đoànAI

Phù hợp nhất cho: Các nhóm xây dựng quy trình tự động hóa xung quanh nhiều tác nhân AI đảm nhiệm các vai trò khác nhau và phối hợp các nhiệm vụ thông qua các bước đàm thoại rõ ràng.

Giá cả: 

• Miễn phí: $0/tháng – 50 lần thực hiện, 1 phi hành đoàn trực tiếp, 1 chỗ ngồi
• Cơ bản: $99/tháng – 100 lần thực hiện, 2 phi hành đoàn trực tiếp, 5 chỗ ngồi
• Tiêu chuẩn: 500 đô la/tháng – 1.000 lần thực hiện, 2 phi hành đoàn trực tiếp, số lượng ghế không giới hạn, 2 giờ hướng dẫn

CrewAI là một framework Python dùng để xây dựng quy trình làm việc dựa trên nhiều tác nhân. Mỗi tác nhân được giao một vai trò và trách nhiệm — chẳng hạn như nhà nghiên cứu, người viết, người đánh giá hoặc người kiểm soát — và các tác nhân đó sẽ cùng nhau hoàn thành quy trình.

Mô hình "phi hành đoàn" này đơn giản hóa logic. Thay vì viết một tác nhân phức tạp xử lý mọi công cụ và điều kiện, người dùng có thể định nghĩa một phi hành đoàn phân chia công việc. Mỗi tác nhân có bộ nhớ riêng, công cụ riêng và một cách thức giao tiếp được xác định rõ ràng với các tác nhân khác trong hệ thống.

CrewAI xử lý việc sắp xếp và giao tiếp. Khi luồng bắt đầu, các tác nhân sẽ chuyển giao nhiệm vụ cho nhau cho đến khi đạt được mục tiêu. Quy trình minh bạch và các giao dịch có thể đọc được, giúp ích khi gỡ lỗi hoặc thêm các bước mới.

Rất dễ để bắt đầu. Các vai trò được định nghĩa trong tệp cấu hình, các công cụ chỉ là các hàm Python, và mô hình phối hợp giúp việc tự động hóa phức tạp trở nên nhẹ nhàng hơn — đặc biệt là khi mọi thứ thay đổi giữa chừng.

Các tính năng chính: 

• Vai trò của tác nhân được xác định theo nhiệm vụ, quyền truy cập công cụ và quy tắc giao tiếp
• Chạy như một phi hành đoàn với trạng thái được chuyển giữa các tác nhân, không phải là một chuỗi duy nhất
• Cấu trúc cấu hình rõ ràng để xác định trách nhiệm và logic luồng

4. Tự động tạo

Phù hợp nhất cho: Các nhóm xây dựng quy trình tự động hóa trong đó các tác nhân cần trao đổi thông tin giữa chừng và điều chỉnh hành vi dựa trên tương tác qua lại.

AutoGen là một khuôn khổ đa tác nhân được xây dựng xung quanh cuộc trò chuyện — không chỉ giữa người dùng và mô hình, mà còn giữa chính các tác nhân.

Phương pháp này hoạt động hiệu quả nhất khi tự động hóa yêu cầu các tác nhân xác minh kết quả, kiểm tra lại các giả định hoặc quyết định công cụ hoặc hành động nào có ý nghĩa tiếp theo.

Tương tự như CrewAI, Autogen cho phép người dùng tạo nhóm tác nhân, xác định vai trò và thiết lập cách thức tương tác. Các tác nhân có thể phản hồi lẫn nhau bằng kế hoạch, mã, kết quả trung gian hoặc các câu hỏi tiếp theo.

Thiết lập này hữu ích khi câu trả lời đúng không được biết trước — chẳng hạn như lựa chọn giữa các API, sửa lỗi thực thi hoặc viết lại kế hoạch hành động bị lỗi. AutoGen xử lý tất cả những điều này thông qua việc truyền thông điệp thay vì các quy tắc cố định.

Các tính năng chính:

• Giao tiếp giữa các tác nhân thông qua vòng lặp tin nhắn
• Lập kế hoạch và xác minh được xử lý bên trong các chuỗi hội thoại
• Hỗ trợ thực thi mã, gọi công cụ và chèn ngữ cảnh
• Tốt cho việc tự động hóa khi cần theo dõi trong thời gian chạy

5. Làm

Phù hợp nhất cho: Các nhóm xây dựng quy trình tự động hóa có cấu trúc với các lệnh gọi công cụ, đường dẫn phân nhánh và khả năng hiển thị rõ ràng về cách dữ liệu di chuyển giữa các bước.

Giá cả: 

• Nguồn mở: Miễn phí – bao gồm toàn bộ khuôn khổ, giấy phép Apache 2.0
• Phiên bản Pro: Miễn phí – lên đến 1.000 cuộc trò chuyện/tháng với Rasa Pro
• Tăng trưởng: Từ 35.000 đô la/năm – bao gồm Rasa Studio, hỗ trợ và thương mại

Make là một nền tảng tự động hóa không cần mã nguồn, được xây dựng dựa trên các kịch bản trực quan. Mỗi kịch bản bao gồm các mô-đun được kết nối trên một khung vẽ (canvas), trong đó mỗi mô-đun thực hiện một tác vụ duy nhất — gửi dữ liệu, chuyển đổi nội dung, kích hoạt dịch vụ hoặc gọi mô hình AI.

Điều khiến Make trở nên phù hợp với tự động hóa thông minh là khả năng quản lý các luồng không theo một đường dẫn cố định. Các kịch bản có thể tạm dừng, phân nhánh, thử lại hoặc chờ đầu vào mà không cần loại bỏ các bước trước đó. Đầu vào có thể không đầy đủ, đến không đúng thứ tự hoặc thay đổi giữa chừng.

Giao diện hiển thị rõ ràng việc di chuyển dữ liệu và thực hiện từng bước. Lỗi có thể được theo dõi, dữ liệu đầu vào được hiển thị tại mỗi điểm và logic vẫn có thể chỉnh sửa ngay cả sau khi triển khai. Các kịch bản có thể trở nên phức tạp hơn mà không bị mờ đục.

Make tích hợp với nhiều hệ thống bên ngoài và hỗ trợ các tiện ích mở rộng thông qua các mô-đun tùy chỉnh. Nó phù hợp với các quy trình làm việc đòi hỏi khả năng kiểm soát, tính linh hoạt và khả năng truy xuất nguồn gốc trên nhiều công cụ.

Các tính năng chính:

• Trình xây dựng trực quan với tính năng phân nhánh, lập lịch và thử lại
• Xem dữ liệu nào đã được di chuyển đến đâu
• Xử lý lỗi tích hợp cho các đầu vào không ổn định hoặc ở giai đoạn cuối

Các thành phần chính của tự động hóa thông minh

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Tự động hóa quy trình bằng robot là lớp thực thi mô phỏng các hành động của con người trong giao diện kỹ thuật số — nhấp vào nút, mở tệp, nhập dữ liệu hoặc sao chép giá trị giữa các hệ thống. 

Nhiều hệ thống cũ hơn — hoặc những hệ thống chỉ được thiết kế để con người sử dụng thông qua màn hình — không có khả năng này. Trong những trường hợp đó, RPA hoạt động bằng cách vận hành phần mềm theo cách tương tự như con người, nhấp vào menu và điền vào các trường để tác vụ vẫn có thể được hoàn thành.

Mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs )

Khi tự động hóa thông minh cần hiểu hướng dẫn, tính toán các bước tiếp theo hoặc giải thích kết quả, các mô hình ngôn ngữ lớn là thành phần giúp thực hiện điều đó. Chúng bổ sung khả năng suy luận thông qua một quy trình và truyền đạt kết quả bằng ngôn ngữ rõ ràng.

Về mặt thực tế, LLMs có thể chịu trách nhiệm cho những vai trò cụ thể sau trong một quy trình:

• Hiểu và chia nhỏ yêu cầu thành các bước nhỏ hơn
  
• Lấy dữ liệu hoặc ngữ cảnh phù hợp cho từng bước
  
• Quyết định công cụ hoặc hệ thống nào sẽ sử dụng tiếp theo
  
• Tạo ra các phản hồi hoặc tóm tắt rõ ràng, dễ đọc khi cần

Việc tìm ra LLMs tốt nhất phụ thuộc vào cách thiết lập — các yếu tố như quyền riêng tư dữ liệu, tùy chọn tích hợp và độ phức tạp của quy trình làm việc đều ảnh hưởng đến mô hình nào sẽ hoạt động tốt nhất trong một môi trường nhất định.

Học máy (ML)

Các mô hình học máy trong quy trình tự động hóa thông minh xử lý các tác vụ cụ thể hơn, dựa trên dữ liệu, giúp cải thiện cách thức hoạt động của tự động hóa. Chúng thường hoạt động ngầm để:

• Dự đoán kết quả của một quá trình hoặc phân loại dữ liệu đầu vào
  
• Phát hiện các bất thường khi một quá trình bắt đầu đi chệch khỏi bình thường
  
• Theo dõi hiệu suất hệ thống theo thời gian để duy trì độ chính xác và hiệu quả

Các mô hình ML có thể không liên quan LLMs hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung. Vai trò của chúng là cung cấp cho hệ thống tự động hóa khả năng nhận thức và ra quyết định tốt hơn thông qua các con số để có thể phản ứng phù hợp theo thời gian thực.

Xử lý tài liệu thông minh (IDP)

Xử lý tài liệu thông minh là cách AI đọc các tệp phi cấu trúc — từ biểu mẫu được quét đến ghi chú viết tay — và chuyển đổi chúng thành dữ liệu mà hệ thống tự động hóa có thể sử dụng.

Bước IDP từ trước đến nay là một trong những phần tốn nhiều tài nguyên nhất của tự động hóa thông minh, với mỗi giai đoạn phân tích đều có độ phức tạp và chi phí riêng.

Để hiểu rõ hơn về cách phân tích cú pháp tài liệu đã thay đổi như thế nào, sau đây là so sánh nhanh giữa những gì điển hình vào năm 2019 và những gì là tiêu chuẩn vào năm 2025 bằng cách sử dụng LLM -phương pháp dựa trên:

‍

Chi phí phân tích cú pháp và hỗ trợ định dạng dựa trên các điểm chuẩn gần đây từ LlamaIndex , đã được thử nghiệm LLM -hiểu tài liệu dựa trên các dữ liệu đầu vào được quét, các tệp có bố cục phong phú và các trường hợp sử dụng truy xuất.

Tích hợp API và Thực thi Công cụ

API cho phép các phần mềm khác nhau trao đổi thông tin trực tiếp. Trong tự động hóa thông minh, chúng được sử dụng để thực hiện các hành động như gửi biểu mẫu, lên lịch sự kiện, tạo phiếu hoặc cập nhật hồ sơ.

Quá trình tự động hóa quyết định cần làm gì — thường dựa trên các tài liệu đã phân tích cú pháp hoặc các bước do RPA xác định — và sau đó gọi API phù hợp để hoàn thành tác vụ. Khi hành động được thực hiện, quy trình sẽ tiếp tục mà không cần sự can thiệp của con người.

Cho dù nhiệm vụ đơn giản hay năng động, ý tưởng cốt lõi vẫn như nhau: khi tự động hóa biết điều gì sẽ xảy ra, nó cần có cách để hành động và API cung cấp một cách an toàn và bảo mật để thực hiện điều đó, đồng thời lưu giữ hồ sơ để xem xét trong tương lai. 

Ủy quyền và Bảo mật (OAuth, MCP)

Hệ thống tự động hóa hoạt động trên các tài khoản thực, truy cập các công cụ nhạy cảm, thực hiện cập nhật trong môi trường trực tiếp và quan trọng nhất là thể hiện tính chính trực thay mặt cho chủ sở hữu.

Điều đó có nghĩa là mỗi bước đều cần có mức độ truy cập phù hợp và quan trọng hơn, tác nhân cần biết ai (hoặc cái gì) đã làm gì.

• OAuth (quyền truy cập do người dùng cấp): Được sử dụng khi tự động hóa cần hành động thay mặt con người. Nó cung cấp các mã thông báo có giới hạn thời gian gắn với quyền của người dùng.
  
• Giao thức ngữ cảnh mô hình - danh tính dịch vụ theo kiểu (máy với máy): Một cách để các máy xác thực trực tiếp với nhau, giống như thẻ kỹ thuật số, mà không cần sự can thiệp của con người. 

Thiết lập chính xác phụ thuộc vào môi trường và yêu cầu tuân thủ.

Sự khác biệt giữa tự động hóa thông minh và RPA là gì?

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) được xây dựng để đảm bảo tính lặp lại. Nó tuân theo các quy tắc đã thiết lập để tự động hóa các tác vụ như sao chép dữ liệu giữa các trường, di chuyển tệp hoặc điền biểu mẫu. Các bot này hoạt động tốt khi các bước luôn giống nhau và dữ liệu đầu vào có thể dự đoán được.

Tự động hóa thông minh (IA), thay vì tuân theo các tập lệnh cố định, sử dụng AI để phản hồi một cách linh hoạt, lựa chọn hành động dựa trên ngữ cảnh, xử lý các trường hợp ngoại lệ và phối hợp các công cụ trong nhiều bước.

Hãy tưởng tượng việc xử lý hóa đơn thông qua chatbot lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp .

• Bot RPA lấy tổng số từ các trường cố định và đưa vào hệ thống. Nếu định dạng thay đổi, hệ thống sẽ bị lỗi.
  
• Hệ thống IA sẽ đọc tài liệu, hiểu nội dung, đánh dấu các trường hợp ngoại lệ và chọn nơi chuyển đến — ngay cả khi bố cục mới.

Sự khác biệt cốt lõi: RPA hoàn thành các nhiệm vụ đã được lập kế hoạch. IA tìm ra cách hoàn thành chúng trong khi đang chạy.

Thêm tự động hóa AI vào các tác vụ hàng ngày

Hầu hết các doanh nghiệp đều đã có những quy trình lặp lại — phê duyệt đơn hàng, cập nhật hồ sơ, di chuyển tệp. Vấn đề là những quy trình đó chỉ hiệu quả khi mọi bước đều diễn ra chính xác như kế hoạch.

Các tác nhân AI giúp quy trình làm việc này linh hoạt hơn. Chúng có thể chờ thông tin bị thiếu, tiếp tục xử lý khi có thay đổi và duy trì quy trình thay vì bắt nhóm của bạn phải làm lại từ đầu.

Bạn không cần phải thay thế những gì bạn đã có. AI sẽ hoạt động trên các công cụ hiện tại của bạn, chỉ can thiệp khi cần thiết trong khi phần còn lại của quy trình vẫn diễn ra suôn sẻ.

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