Doanh nghiệp thường bắt đầu AI ở những việc có nhiều thao tác lặp lại. Cách chọn này dễ hiểu nhưng chưa đủ: một quy trình có thể lặp lại nhiều mà dữ liệu đầu vào còn lộn xộn, quy tắc chưa ổn định hoặc một sai sót nhỏ đã gây hậu quả lớn. Điểm khởi đầu thực tế hơn là nơi nhân viên mất thời gian tìm tài liệu, đối chiếu thông tin và giải thích căn cứ trước khi đưa ra một quyết định.
Nhìn vào quãng đường trước quyết định
Một nhân viên bán hàng phải kiểm tra bảng giá, lịch sử giao dịch và điều kiện hợp đồng trước khi trả lời khách. Một chuyên viên nhân sự cần tìm chính sách, xem hồ sơ và xác nhận ngoại lệ trước khi hướng dẫn quản lý. AI có thể giúp tìm nguồn đã được phê duyệt, tóm tắt phần liên quan, đối chiếu với dữ liệu đầu vào và nêu rõ điều còn thiếu. Người sử dụng vẫn là người chịu trách nhiệm cho quyết định, nhưng không phải bắt đầu từ một thư mục khó tìm hoặc trí nhớ cá nhân.
Thử trên một quyết định hẹp
Hãy chọn một quyết định diễn ra đủ thường xuyên, có nguồn thông tin chính thức và có người chịu trách nhiệm chuyên môn: ví dụ, các điều kiện cần xác nhận trước khi trả lời yêu cầu gia hạn hợp đồng. Đầu ra của AI cần cho biết nó dựa vào nguồn nào, điều kiện nào đã khớp và trường hợp nào phải chuyển cho người phụ trách. Sau vài tuần, nhóm nên đo thời gian tìm thông tin, số lần phải hỏi lại và các ngoại lệ lặp lại. Kết quả có thể là mở rộng hỗ trợ AI, cập nhật nguồn dữ liệu, hoặc đơn giản là sửa biểu mẫu đầu vào. Cả ba đều giúp tổ chức xây nền cho tự động hóa có kiểm soát.
