Giải thích về quy trình làm việc AI tác nhân: Những gì các doanh nghiệp thực sự triển khai vào năm 2026

Các tác nhân AI đang vượt ra ngoài hộp trò chuyện

Thị trường đang lạm dụng các thuật ngữ tương tự để mô tả công cụ AI, khiến chúng trở nên khó hiểu hơn. Copilot AI, tác nhân, tự động hóa, quy trình làm việc và trợ lý thường được sử dụng lẫn lộn. Không, chúng không giống nhau. Một chatbot thường nhận được một tin nhắn.

Một quy trình làm việc của tác nhân AI cho phép hoàn thành hành động qua nhiều bước. Nó có thể hiểu được một mục tiêu, truy cập mạng lưới công cụ, hoàn thành một quy trình và tạo ra đầu ra để con người xem xét. Đó là lý do tại sao các quy trình làm việc AI dạng tác nhân rất quan trọng. Chúng không chỉ đơn thuần là đưa ra các câu trả lời tốt hơn. Họ nhằm giúp các nhóm thực hiện công việc có giá trị một cách có cấu trúc hơn và ít nhàm chán hơn.

Điều này quan trọng đối với các công ty vì AI đang được áp dụng vào các quy trình. Nhân viên dịch vụ muốn xử lý các vé nhanh hơn. Các nhà phát triển muốn có sự hỗ trợ trong việc xem xét mã nguồn. Bộ phận an ninh muốn quản lý cảnh báo tốt hơn. Nhân viên tiếp thị muốn tạo, cập nhật và xuất bản nội dung nhanh hơn.

Câu hỏi không còn là, "AI có thể viết được không?" Mà là, "AI có thể giúp hoàn thành quy trình làm việc không?"

Từ một gợi ý đến một quy trình hoàn chỉnh: điều gì đã thay đổi vào năm 2026

Mô hình cũ là một đầu vào, một đầu ra

Các ứng dụng AI ban đầu rất cơ bản. Một người sẽ nhập một cái gì đó, nhận phản hồi và sau đó thực hiện phần còn lại bằng tay. Điều này hữu ích cho việc viết, tạo ý tưởng, tóm tắt và chỉnh sửa. Nhưng nó không giúp họ tiết kiệm thời gian khi làm các công việc xung quanh.

Nhân viên tiếp thị vẫn phải xuất nội dung ra công cụ thiết kế. Nhân viên dịch vụ khách hàng vẫn phải tra cứu hệ thống CRM. Người sáng tạo nội dung vẫn phải viết chú thích, xuất và đăng tải video. AI hữu ích, nhưng nó chưa được tích hợp đầy đủ.

Mô hình mới kết nối các bước.

Các đại lý AI mới hiện đang bắt đầu làm việc trên các ứng dụng, tài liệu, dữ liệu và quy trình phê duyệt. Thay vì chỉ tạo ra một kết quả đầu ra, chúng giúp thực hiện một loạt các bước. Đây là nơi mà quy trình công việc AI chủ động xuất hiện. Chúng có thể liên kết các bước bao gồm đầu vào, ngữ cảnh, công cụ, kiểm tra và kết quả đầu ra.

Một quy trình sáng tạo có thể bắt đầu bằng một URL, tạo bản nháp video, chỉnh sửa kịch bản, thêm phụ đề, chỉnh sửa hình ảnh và xuất video cuối cùng. Người dùng vẫn là người chủ động kiểm soát, nhưng công việc không cần phải chuyển qua lại giữa các công cụ.

Các doanh nghiệp hiện nay muốn có kết quả, chứ không chỉ là đầu ra.

Các nhóm làm việc hợp tác không chỉ muốn một bản nháp. Họ muốn một phản hồi cho một phiếu hỗ trợ sẵn sàng để kiểm tra, một video sản phẩm sẵn sàng để chỉnh sửa, một báo cáo sẵn sàng để xuất bản, hoặc một sự cố an ninh sẵn sàng để phân loại.

Đây là sự khác biệt giữa AI như một tính năng so với AI như một quy trình công việc. Với cách tạo nội dung kiểu Pippit, người dùng có thể nhập một gợi ý hoặc liên kết đến sản phẩm, tạo nội dung, chỉnh sửa, xuất video cuối cùng và xuất bản. Đó không chỉ là cách nhanh hơn để tạo nội dung. Đó là việc giảm thiểu các bước chuyển giao giữa các nhà sáng tạo.

Copilot, đại lý, tự động hóa, hay quy trình làm việc? Đây là sự khác biệt đơn giản

Copilot giúp bạn làm việc nhanh hơn

Một copilot giúp người dùng hoàn thành công việc. Nó có thể cung cấp gợi ý văn bản, tóm tắt văn bản, hoàn thiện mã, hoặc hỗ trợ tạo nội dung. Người dùng vẫn giữ quyền kiểm soát. Trợ lý đồng hành đang hỗ trợ, nhưng thường không đảm nhiệm vai trò dẫn đầu. Điều này nhanh chóng nhưng không phải là AI mang tính đại diện.

Tự động hóa hoạt động theo các quy tắc cố định.

Tự động hóa phù hợp với các hành động thông thường. Tự động hóa sẽ gửi email khi một biểu mẫu được gửi. Nó có thể thêm một khách hàng tiềm năng vào giai đoạn trong hệ thống CRM của bạn. Nó có thể đăng một bài tweet đã lên lịch. Vấn đề là tự động hóa thường dựa trên quy tắc. Chúng không nhận biết ngữ cảnh như một tác nhân AI.

Các tác nhân có thể đưa ra các quyết định hạn chế.

Một tác nhân AI có thể hiểu một mục tiêu, hiểu ngữ cảnh, quyết định một bước, và sử dụng công cụ trong giới hạn. Một tác nhân có thể đọc yêu cầu của khách hàng, tra cứu đơn hàng của họ, soạn thảo phản hồi email, và xác định xem vấn đề có cần được nâng cấp hay không. Nhưng điều này không có nghĩa là tác nhân nên được phép hoạt động tự do. Quy trình làm việc của tác nhân AI mạnh mẽ vẫn cần có quyền hạn, quy trình xem xét và ranh giới.

Quy trình làm việc kết nối toàn bộ quy trình.

Một quy trình làm việc kết hợp nhiệm vụ, công cụ, dữ liệu, việc xem xét và kết quả đầu ra. Đó là lý do tại sao quy trình làm việc của AI có khả năng tự thực hiện hữu ích hơn các tính năng AI riêng lẻ. AI không chỉ đưa ra một câu trả lời. Nó còn giúp tiến triển quy trình. Quy trình làm việc không chỉ là một nút bấm với một cái tên. Nó phải giúp người dùng thực hiện một công việc thực tế.

Tại sao các doanh nghiệp quan tâm trước khi mua một công cụ AI khác

Nhãn sai dẫn đến mua sai sản phẩm.

Từ "agent" được sử dụng vì nó nghe có vẻ mang tính tương lai. Tuy nhiên, một số công cụ này chỉ là các hệ thống dựa trên quy tắc cơ bản.

Điều này có thể là một vấn đề đối với các nhóm. Họ có thể mua một công cụ tin rằng họ đang được hỗ trợ bởi AI, nhưng thực tế lại mua một công cụ chỉ có thể tuân theo các quy tắc cứng nhắc.

Khi mua công cụ AI, các nhóm cần xem xét công cụ có thể làm được gì. Nó có thể kết nối các công cụ không? Nó có thể xem xét ngữ cảnh không? Nó có thể kích hoạt hành động không? Nó có thể chuyển lại công việc cho con người khi cần không?

Giá trị thực sự là vận hành

AI hữu ích hơn khi được tích hợp vào công việc. Đối với dịch vụ khách hàng, điều này có thể là phân loại vé nhanh hơn. Trong lĩnh vực tiếp thị, điều này có thể là tạo nội dung nhanh hơn. Trong phát triển phần mềm, điều này có thể là hỗ trợ kiểm tra mã. Trong bảo mật, điều này có thể là tóm tắt cảnh báo.

Ý tưởng không nhất thiết phải là sử dụng AI. Đó là loại bỏ việc chuyển giao và hoàn thành nhiệm vụ. Một quy trình làm việc hiệu quả của tác nhân AI nên giúp bạn hoàn thành công việc, thay vì chỉ làm cho công cụ bạn đang sử dụng trở nên hấp dẫn hơn.

Kiểm soát của con người vẫn rất quan trọng.

Quy trình làm việc của AI không nên là AI tự do hoạt động. Các nhóm cần thực hiện phê duyệt, phân công, kiểm tra và đánh giá. Hệ thống AI càng mạnh mẽ, bạn càng cần kiểm soát nhiều hơn. Điều đó không phải là điều xấu. Đó là cách các công ty sử dụng AI mà không gặp rủi ro.

Các quy trình làm việc AI có tính đại diện trông như thế nào trong các nhóm thực tế

Quy trình làm việc của dịch vụ khách hàng

Trong AI quy trình làm việc dịch vụ khách hàng, nhân viên có thể đọc phiếu hỗ trợ, tra cứu lịch sử đơn hàng, tạo phản hồi, đề xuất chính sách hoàn tiền và chuyển tiếp các phiếu khó xử lý. Nhân viên hỗ trợ con người vẫn sẽ xem xét phản hồi. Lợi ích là tăng hiệu quả và tính nhất quán, không phải thay thế sự phán đoán. Loại quy trình làm việc này cũng có thể thêm ghi chú vào cơ sở dữ liệu quản lý quan hệ khách hàng (CRM), phân phối phiếu và thậm chí làm nổi bật các trường hợp đặc biệt.

Quy trình làm việc sáng tạo và tiếp thị

Đối với các nhóm sáng tạo, AI có thể hỗ trợ quy trình chuyển đổi từ lời nhắc sang sản phẩm. Người dùng có thể gửi URL sản phẩm hoặc lời nhắc, tạo video ngắn, chỉnh sửa chú thích và kịch bản, thêm giọng nói, xuất và đăng sản phẩm.

Đây là một trường hợp mà Pippit phù hợp vì nó hỗ trợ nhập lời nhắc, tạo ra bởi AI, chỉnh sửa, chỉnh sửa nâng cao, xuất và đăng tải. Đây là một ví dụ về quy trình làm việc AI chủ động cho nội dung.

Quy trình làm việc về mã hóa

Ví dụ, trong phát triển phần mềm, một tác nhân AI có thể đọc lỗi, các tệp liên quan và đề xuất thay đổi, chạy kiểm tra, và yêu cầu hợp nhất cuối cùng. Đây không phải là tính năng hoàn thành tự động. Nó hỗ trợ một quy trình phát triển rộng hơn. Nhà phát triển sẽ đưa ra quyết định cuối cùng, nhưng quy trình làm việc có thể loại bỏ các bước đánh giá và kiểm tra lặp lại.

Quy trình làm việc về bảo mật

Đối với bảo mật, một tác nhân có thể xem xét các cảnh báo, kiểm tra nhật ký, đánh giá rủi ro, tóm tắt cảnh báo, và nếu cần, nâng cấp vấn đề. Điều này giúp tránh tình trạng quá tải cảnh báo. Thay vì cân bằng tất cả các cảnh báo, các quy trình làm việc có thể ưu tiên. Các hành động có rủi ro cần được con người phê duyệt.

Quy trình làm việc nội bộ

Các quy trình làm việc AI có thể được sử dụng bởi các đội nhóm nội bộ để tóm tắt cuộc họp, tạo báo cáo, xem xét hóa đơn, quản lý tuyển dụng và kiến thức nội bộ. AI có thể thực hiện nghiên cứu, tạo bản thảo và chuyển đến hành động tiếp theo. Điều này lý tưởng cho một nhiệm vụ thường xuyên.

Cách xác định một quy trình làm việc tự chủ thực sự, không chỉ là thương hiệu AI

Nó bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng

Điểm khởi đầu cho một quy trình làm việc AI tự chủ luôn là một mục tiêu. Điều này có thể là bất cứ điều gì từ đóng một phiếu hỗ trợ đến tạo video sản phẩm hoặc tóm tắt một mối đe dọa an ninh. Các kết quả quá mơ hồ bao gồm “sử dụng AI để tăng năng suất”. Một quy trình làm việc tốt bắt đầu với một nhiệm vụ.

Nó kết nối với công cụ phù hợp.

Quy trình làm việc nên truy cập các công cụ và dữ liệu cần thiết để hoàn thành công việc. Điều này có thể là một hệ thống quản lý quan hệ khách hàng, bàn trợ giúp, kho lưu trữ mã, công cụ thiết kế, danh mục sản phẩm, công cụ chỉnh sửa hoặc công cụ xuất bản. Quyền truy cập cần được kiểm soát. AI chỉ nên sử dụng những gì nó cần.

Nó bao gồm việc xem xét và phê duyệt.

Các quy trình làm việc tốt có các phê duyệt của con người. Một người nào đó có thể xác nhận phản hồi cho khách hàng, phê duyệt thay đổi, kiểm tra mã, xác nhận một báo cáo hoặc quyết định khi nào xuất bản nội dung. Điều này đảm bảo quy trình làm việc chất lượng và giảm thiểu lỗi.

Nó tạo ra một kết quả đo lường được.

Quy trình làm việc của AI thực sự nên mang lại tác động kinh doanh, không chỉ trông hấp dẫn. Các nhóm nên đo lường thời gian tiết kiệm, số lỗi giảm, chất lượng công việc, thời gian xử lý, số bài viết mỗi giờ hoặc số nhiệm vụ mỗi ngày. Nếu không mang lại giá trị, có thể không đáng để mở rộng quy mô.

Tại sao việc tạo AI theo phong cách Pippit phù hợp với sự chuyển biến của quy trình làm việc

Nó chuyển đổi từ ý tưởng thành tài sản hoàn chỉnh.

Các nhóm sáng tạo không chỉ muốn một phản hồi dưới dạng văn bản. Họ cần các tài sản có thể được tạo ra, chỉnh sửa, định dạng, xuất và xuất bản. Pippit thực hiện điều này bằng cách hỗ trợ hành trình người dùng từ lời nhắc hoặc liên kết sản phẩm đến video. Họ có thể chỉnh sửa kịch bản, thêm hình đại diện và/hoặc giọng nói, chỉnh sửa hình ảnh, thêm phụ đề và xuất tài nguyên. Điều này cho thấy cách AI có thể giúp tối ưu hóa quy trình, không chỉ đơn thuần là gợi ý nội dung.

Nó giảm việc chuyển đổi giữa các công cụ.

Các tác giả có thể chuyển từ ứng dụng viết sang trình chỉnh sửa, công cụ phụ đề, trình chỉnh sửa âm thanh, công cụ thiết kế đến công cụ xuất bản. Điều đó gây ra sự cản trở. Tất cả những điều này đều tốn thời gian và làm tăng nguy cơ mắc lỗi. Với quy trình làm việc của tác nhân AI, chúng tôi có thể kết hợp nhiều bước đó lại để tạo và hoàn thiện nội dung trong một quy trình làm việc rõ ràng hơn.

Nó hỗ trợ sản xuất nội dung lặp lại.

Nội dung cần phải có khả năng lặp lại đối với các doanh nghiệp. Quy trình làm việc kiểu Pippit có thể được sử dụng để tạo ra các buổi giới thiệu sản phẩm, quảng cáo nhỏ, bài đăng trên mạng xã hội, video chiến dịch, nội dung giáo dục và video có thương hiệu.

Người dùng có thể chia sẻ và lưu lời nhắc, mẫu, tài sản sản phẩm, chú thích, giọng nói, tùy chọn xuất và nhiều hơn nữa để tạo ra kết quả tương tự. Đây là nơi mà các quy trình công việc AI tự chủ có thể giúp tạo nội dung.

Cách Pippit biến việc tạo video thành một quy trình công việc AI tự chủ

Pippit là một ví dụ hữu ích về cách một quy trình công việc AI tự chủ hoạt động trong việc tạo nội dung thực tế. Thay vì sử dụng các công cụ riêng lẻ cho kịch bản, chỉnh sửa, chú thích, định dạng và xuất bản, người dùng có thể chuyển từ một lời nhắc, liên kết sản phẩm, phương tiện tải lên hoặc tài liệu tới một video hoàn chỉnh bên trong một quy trình công việc kết nối. Điều này giúp khái niệm trở nên dễ hiểu hơn vì AI không chỉ trả lời một câu hỏi. Nó giúp hoàn thành một quy trình sáng tạo thực tế.

1
1. Bắt đầu với một mục tiêu video rõ ràng

Mở \"Pippit\" và nhấp vào \"Trình tạo video\" từ menu bên trái. Bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng. Điều đó có thể là video quảng bá sản phẩm, video xã hội, video giải thích, video chiến dịch hoặc video tiếp thị vi mô. Điều này có thể được thực hiện thông qua lời nhắc văn bản, liên kết sản phẩm, tải lên hình ảnh hoặc video, hoặc tải lên tài liệu. Thay vì yêu cầu AI tạo ra một kịch bản hoặc một ý tưởng, bạn sẽ nói cho Pippit biết phải làm gì và ứng dụng sẽ tổ chức bản nháp đầu tiên của video.

bước 2
1. Chọn chế độ tạo AI phù hợp

Pippit cho phép người dùng lựa chọn các chế độ tạo phù hợp với dự án. Người dùng có thể chọn các chế độ nhanh hơn để tạo bản nháp. Người dùng có thể tìm kiếm các video chân thực hơn và chọn các chế độ tạo khác như “Dreamina Seedance 2.0”.

Họ cũng có thể xác định các biến video như tỷ lệ khung hình, độ dài, ngôn ngữ, nhân vật, giọng nói và loại video. Đây là cách các nhóm có thể tạo video cho TikTok, Instagram, Facebook, YouTube Shorts, quảng cáo trên Facebook và video sản phẩm.

bước 3
1. Thêm thông tin đầu vào phù hợp cho video

Sau đó, cung cấp thông tin đầu vào cho video. Cung cấp một gợi ý, tải lên hình ảnh hoặc video tham chiếu, hoặc nhập liên kết sản phẩm hoặc tài liệu. Ví dụ: bạn có thể sử dụng một gợi ý như: “Tạo video sản phẩm 20 giây cho buổi ra mắt sản phẩm chăm sóc da, với nền trắng sạch, nhạc sáng và phụ đề.” Hình ảnh hoặc video có thể được sử dụng để định hình tông màu, phong cách, diện mạo và câu chuyện.

bước 4
1. Tạo bản nháp đầu tiên của video

Sau khi thiết lập các tham số, nhấp vào Tạo. Pippit tạo bản nháp đầu tiên của video và có thể cung cấp các phiên bản khác nhau. Người dùng có thể chọn phiên bản mà họ thích nhất cho nội dung hoặc chiến dịch của mình.

Khi không phải là phiên bản phù hợp, người dùng có thể chỉnh sửa gợi ý, thay đổi mô hình hoặc phát triển một loạt các lựa chọn thay thế mới. Đây là một trong những ví dụ về quy trình làm việc AI có tính tự chủ. Người dùng kiểm soát, AI tạo bản nháp ban đầu.

bước 5
1. Tinh chỉnh video với Chỉnh sửa nhanh hoặc Chỉnh sửa thêm

Sau khi tạo xong, người dùng có thể xem qua và chỉnh sửa video. Chỉnh sửa nhanh cho phép chỉnh sửa kịch bản, nhân vật ảo, giọng nói, phương tiện, phụ đề và văn bản chèn vào. Chỉnh sửa mở trình chỉnh sửa nâng cao để tinh chỉnh.

Có các tính năng như cắt, chuyển cảnh, hiệu ứng và bộ lọc, phụ đề, nhạc nền, xóa phông nền, giảm nhiễu âm thanh, tốc độ và công cụ thông minh. Đây là lớp xem lại. AI tạo bản nháp ban đầu, nhưng người dùng cần sửa đổi, kiểm tra kỹ và hoàn thiện bản nháp trước khi đăng tải.

bước 6
1. Xuất, tải xuống hoặc đăng tải video đã hoàn thiện

Xuất để lưu video. Người dùng có thể chọn chất lượng và độ phân giải, tải xuống hoặc xuất bản. Pippit cũng đăng trực tiếp lên Instagram, Tik Tok và Facebook, với điều kiện người dùng đã kết nối tài khoản mạng xã hội của họ. Đây là lúc mẫu tác nhân AI trong quy trình làm việc phát huy tác dụng. Một người tiếp tục với ý tưởng đến video mà không cần nhiều công cụ.

Điểm đáng chú ý: AI tác nhân rất hữu ích khi nó thúc đẩy công việc tiến lên.

AI tác nhân đang trở thành quy trình làm việc, thay vì chỉ là chatbot. Các hoạt động, công cụ, quyết định và kết quả có thể được kết nối trong quy trình làm việc của AI tác nhân. Các trường hợp sử dụng tốt nhất là thực tế, giới hạn và liên quan đến quy trình công việc kinh doanh.

Đây là cách các nhóm nên đi mua sắm. Không nên coi AI như một đại lý hoặc người trợ lý. Thay vào đó, hãy xem xét nó dựa trên những gì nó có thể hoàn thành một cách an toàn. Trong chừng mực nó có thể hỗ trợ người dùng làm việc nhanh hơn, không cần bàn giao, đảm bảo chất lượng và kiểm soát, thì nó đang đi đúng hướng.

Kết luận

Các quy trình công việc AI mang tính đại lý không quan tâm đến việc đưa ra tất cả các quyết định của con người. Chúng xoay quanh việc phát triển các hệ thống vượt trội, nơi AI có khả năng hỗ trợ các nhiệm vụ phức tạp, tích hợp công cụ, thiết lập sản phẩm công việc và đẩy nhanh thực thi quy trình với các biện pháp bảo vệ phù hợp.

Vào năm 2026, các công ty nên tìm kiếm nhiều hơn chỉ là chatbot và nên tập trung vào quy trình công việc AI mang tính đại lý để mang lại giá trị. Các hệ thống phù hợp sẽ không chỉ cung cấp câu trả lời. Họ sẽ hỗ trợ người dùng đạt được từ ý định đến kết quả, nhưng vẫn do con người kiểm soát.

Câu hỏi thường gặp

Điều gì làm cho quy trình làm việc AI mang tính "đại lý"?

Một quy trình làm việc AI mang tính đại lý khi nó có thể hiểu nhiệm vụ, tạo kế hoạch và khởi tạo các hành động bằng cách sử dụng các công cụ tích hợp. Nó không chỉ đơn giản đưa ra một giải pháp cho một câu hỏi. Nó có thể kiểm tra ngữ cảnh, đưa ra một số quyết định, và cấu hình bước tiếp theo - mặc dù nó sẽ không kiểm tra công việc quan trọng hoặc rủi ro mà không có sự xem xét của con người.

Khi nào doanh nghiệp nên sử dụng một đại lý AI thay vì tự động hóa cơ bản?

Tự động hóa giản đơn nên được áp dụng trong doanh nghiệp khi quy trình luôn giống nhau, ví dụ như một email xác nhận sau khi một biểu mẫu được gửi. Đại lý AI phù hợp hơn khi nhiệm vụ đòi hỏi một số ngữ cảnh, phán đoán hoặc các bước tiếp theo linh hoạt khác. Ví dụ, trong Pippit, người dùng có thể chuyển đổi thông qua một lời nhắc hoặc liên kết sản phẩm đến một phiên bản nháp video được tạo ra và tinh chỉnh kết quả bằng cách chỉnh sửa, thêm chú thích, và các tùy chọn xuất.

Các công cụ nào nên được kết nối với quy trình công việc AI chủ động?

Các công cụ được sử dụng bởi một nhóm để thực hiện công việc phải được tích hợp với quy trình công việc AI chủ động. Đây có thể bao gồm các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), chương trình hỗ trợ khách hàng, quản lý mã, cơ sở dữ liệu sản phẩm, phần mềm thiết kế, chương trình phân tích và dịch vụ xuất bản. Pippit là một ví dụ về nhóm sáng tạo vì nó kết hợp tạo video bằng AI, chỉnh sửa, phụ đề, xuất video và xuất bản trên mạng xã hội vào một quy trình công việc duy nhất.

Những rủi ro nào mà các nhóm nên kiểm tra trước khi triển khai các tác nhân AI?

Việc sử dụng các tác nhân AI phải được kiểm tra về dữ liệu, quyền truy cập, quyền hạn, phê duyệt và nhật ký kiểm tra của các nhóm. Các công việc nhạy cảm không được phép truy cập, chỉnh sửa, xuất bản, gửi hoặc xử lý leo thang bởi một tác nhân. Pippit cho phép người dùng xem video một cách thủ công, chỉnh sửa kịch bản, xác định phụ đề, và quyết định lúc nào xuất video hoặc xuất bản, điều này rất quan trọng để duy trì quyền kiểm soát.

Doanh nghiệp có thể đo lường liệu quy trình công việc AI chủ động có hoạt động không bằng cách nào?

Trong trường hợp doanh nghiệp, việc đo lường quy trình công việc AI chủ động nên dựa trên công việc đang được thực hiện, không phải các công cụ. Các ví dụ bao gồm phản hồi nhanh hơn, ít lần nhấp chuột hơn, ít chỉnh sửa hơn, chất lượng tốt hơn và hoàn thành nhiều việc hơn. Với các nhóm Pippit, điều này có thể bao gồm việc đẩy nhanh từ ý tưởng hoặc URL sản phẩm đến video cuối cùng mà không cần phải chuyển đổi giữa các công cụ.