AI & Automation

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp: 15 việc làm được ngay

15 việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp vừa và nhỏ, chia theo bán hàng, marketing, kế toán, nhân sự, vận hành: cần chuẩn bị gì, mức độ triển khai, nên bắt đầu từ việc nào và lưu ý về dữ liệu.

10/11/202616 phút đọcDTCSoft
Nhân viên văn phòng làm việc trên laptop, ứng dụng AI trong doanh nghiệp vừa và nhỏ

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp vừa và nhỏ không cần bắt đầu bằng một dự án lớn. Có những việc làm được ngay trong tuần này với công cụ AI phổ biến, như soạn nháp email, tóm tắt cuộc họp, dịch tài liệu; và có những việc cần kết nối với dữ liệu của doanh nghiệp, như chatbot trả lời khách, đọc hóa đơn tự động hay trợ lý tra cứu quy trình nội bộ. Cách hiệu quả nhất là chọn một hai việc lặp lại nhiều, dễ kiểm tra kết quả, làm thử rồi mới mở rộng.

Bài này liệt kê 15 việc cụ thể, chia theo 5 bộ phận: bán hàng và chăm sóc khách hàng, marketing, kế toán và hành chính, nhân sự và nội bộ, quản lý và vận hành. Mỗi việc có mô tả ngắn, cần chuẩn bị gì và mức độ triển khai. Cuối bài là cách chọn việc để bắt đầu và những lưu ý về dữ liệu.

15 việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp chia theo 5 bộ phận: bán hàng và chăm sóc khách hàng, marketing, kế toán và hành chính, nhân sự, quản lý và vận hành
15 việc ứng dụng AI chia theo 5 bộ phận, mỗi bộ phận 3 việc có thể bắt đầu.

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp là gì, khác gì phần mềm thông thường?

Phần mềm thông thường làm theo quy tắc được viết sẵn: nếu đơn quá hạn thì gửi nhắc, nếu tồn kho dưới mức thì báo. AI, cụ thể là các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay, xử lý được những thứ khó viết thành quy tắc: hiểu câu hỏi viết theo nhiều kiểu khác nhau, đọc một tờ hóa đơn chưa từng thấy mẫu, tóm tắt một cuộc trò chuyện dài, viết nháp một email theo giọng của công ty.

Vì vậy ứng dụng AI trong doanh nghiệp thường rơi vào ba nhóm việc:

  • Đọc và hiểu: tin nhắn, email, tài liệu, hóa đơn, hợp đồng, đánh giá của khách.
  • Viết và biến đổi: soạn nháp, tóm tắt, dịch, chuyển giọng văn, trích thông tin thành bảng.
  • Trả lời và hành động: trả lời câu hỏi dựa trên tài liệu của doanh nghiệp, hoặc thực hiện một chuỗi bước trong phần mềm khác.

Điểm cần nhớ: AI có thể trả lời sai một cách rất tự tin. Với mọi việc trong danh sách dưới đây, câu hỏi quan trọng không phải “AI làm được không” mà là “ai kiểm tra kết quả và kiểm tra thế nào”.

Bán hàng và chăm sóc khách hàng

1. Trả lời câu hỏi thường gặp của khách bằng chatbot AI

Phần lớn tin nhắn của khách lặp lại: giá bao nhiêu, còn hàng không, giao mất bao lâu, đổi trả thế nào. Chatbot AI đọc tài liệu của doanh nghiệp (bảng giá, chính sách, câu hỏi thường gặp) và trả lời bằng lời tự nhiên, kể cả khi khách hỏi theo cách chưa có trong kịch bản. Khác biệt với chatbot bấm nút theo kịch bản được phân tích trong bài chatbot AI cho doanh nghiệp.

Cần chuẩn bị: bộ tài liệu trả lời chuẩn, được cập nhật; quy tắc khi nào chuyển cho người thật. Mức độ: cần kết nối với kênh chat và kho kiến thức, thường dùng kỹ thuật RAG để chatbot trả lời dựa trên tài liệu thay vì tự đoán.

2. Gợi ý câu trả lời và tóm tắt hội thoại cho nhân viên

Không phải doanh nghiệp nào cũng muốn để AI tự trả lời khách. Cách an toàn hơn là để AI gợi ý câu trả lời, nhân viên đọc, sửa rồi mới gửi. Khi một khách đã trao đổi qua nhiều ngày, AI tóm tắt lại lịch sử để người tiếp nhận nắm ngay khách cần gì.

Cần chuẩn bị: mẫu câu trả lời chuẩn, giọng văn mong muốn. Mức độ: thấp nếu phần mềm chat đang dùng đã có sẵn tính năng này. Ví dụ OmniBee, inbox đa kênh do DTCSoft phát triển, có trợ lý AI gợi ý câu trả lời cho nhân viên, tóm tắt cuộc trò chuyện dài và trả lời câu hỏi thường gặp ngoài giờ dựa trên kho kiến thức của doanh nghiệp (xem bài giới thiệu OmniBee).

3. Phân loại tin nhắn, yêu cầu và chuyển đúng người

Tin nhắn đến được AI đọc và gắn nhãn: hỏi giá, khiếu nại, hỏi bảo hành, muốn đặt lịch. Khiếu nại được đẩy lên đầu và chuyển cho người phụ trách; câu hỏi đơn giản để chatbot hoặc nhân viên mới xử lý. Việc này giảm tình trạng tin quan trọng bị chìm giữa hàng trăm tin hỏi giá.

Cần chuẩn bị: danh sách nhãn rõ ràng, ai phụ trách nhãn nào. Mức độ: trung bình, cần kết nối với hệ thống chat hoặc email. Các giải pháp dạng này nằm trong nhóm chăm sóc khách hàng bằng AI.

Marketing

4. Soạn nháp nội dung: bài đăng, mô tả sản phẩm, email

Đây là việc dễ bắt đầu nhất. Nhân viên đưa cho AI thông tin sản phẩm, đối tượng khách và giọng văn, AI viết vài phương án để chọn và sửa. Với cửa hàng có nhiều mã hàng, AI viết nháp mô tả hàng loạt từ bảng thông số.

Cần chuẩn bị: một trang hướng dẫn giọng văn của thương hiệu, vài bài mẫu đạt chuẩn. Mức độ: thấp, dùng được ngay với công cụ AI phổ biến. Lưu ý: người duyệt phải kiểm tra thông tin sản phẩm, giá, cam kết; AI có thể tự thêm tính năng không có thật.

5. Dịch và chuyển đổi nội dung cho nhiều kênh

Một bài viết dài được AI rút thành bài đăng mạng xã hội, kịch bản video ngắn, email gửi khách; tài liệu sản phẩm được dịch sang tiếng Anh cho khách nước ngoài. Chất lượng dịch của AI hiện nay đủ tốt cho bản nháp, nhưng tài liệu có giá trị pháp lý hoặc kỹ thuật vẫn cần người thạo ngôn ngữ đọc lại.

Cần chuẩn bị: bảng thuật ngữ của ngành và của công ty để dịch thống nhất. Mức độ: thấp.

6. Phân tích phản hồi của khách từ đánh giá, bình luận, tin nhắn

Đọc tay vài trăm đánh giá để biết khách phàn nàn gì nhiều nhất là việc không ai muốn làm. AI đọc toàn bộ, gom thành nhóm chủ đề (giao hàng chậm, đóng gói, thái độ nhân viên, chất lượng) và trích vài câu tiêu biểu cho từng nhóm. Kết quả giúp marketing và vận hành biết nên sửa gì trước.

Cần chuẩn bị: xuất được dữ liệu đánh giá, bình luận ra file; bỏ thông tin cá nhân của khách trước khi đưa vào công cụ AI. Mức độ: thấp nếu làm thủ công theo đợt, trung bình nếu muốn tự động hằng tuần.

Nhóm làm việc quanh bàn với laptop, sổ ghi chép khi bàn cách dùng AI cho công việc
Chọn việc ứng dụng AI nên bắt đầu từ người trực tiếp làm việc lặp lại hằng ngày.

Kế toán và hành chính

7. Đọc hóa đơn, chứng từ và nhập liệu tự động

Kế toán mất nhiều giờ gõ lại thông tin từ hóa đơn, phiếu chi, sao kê. Document AI đọc ảnh chụp hoặc file PDF, trích ra các trường cần thiết (mã số thuế, ngày, số tiền, mặt hàng) và đưa vào phần mềm kế toán hoặc bảng tính để người kiểm tra duyệt. Cách hoạt động và giới hạn được giải thích trong bài Document AI đọc hóa đơn, chứng từ.

Cần chuẩn bị: các mẫu chứng từ hay gặp, danh sách trường cần lấy, quy trình duyệt. Mức độ: trung bình đến cao tùy số mẫu chứng từ và mức tích hợp. Xem thêm giải pháp Document AI.

8. Trích thông tin từ hợp đồng, hồ sơ

Từ một hợp đồng dài, AI lấy ra bên ký, giá trị, thời hạn, điều khoản thanh toán, điều khoản phạt, và đánh dấu những điều khoản khác với mẫu chuẩn của công ty. Người phụ trách pháp lý vẫn đọc và quyết định, nhưng không phải bắt đầu từ trang đầu tiên.

Cần chuẩn bị: danh sách thông tin cần trích; quy định ai được đưa hợp đồng vào công cụ nào. Mức độ: thấp nếu làm từng file với công cụ được phép dùng, cao hơn nếu muốn xử lý hàng loạt và lưu vào hệ thống.

9. Soạn thảo và rà soát văn bản hành chính

Thông báo nội bộ, công văn, biên bản, email trả lời đối tác: AI soạn nháp theo mẫu, kiểm tra lỗi chính tả, chỉnh câu cho rõ ràng và lịch sự hơn. Đây là việc nhân viên văn phòng có thể tự làm mỗi ngày nếu được hướng dẫn cách viết yêu cầu cho AI.

Cần chuẩn bị: bộ mẫu văn bản chuẩn của công ty. Mức độ: thấp.

Nhân sự và nội bộ

10. Trợ lý hỏi đáp quy trình, chính sách nội bộ

“Nghỉ phép cần báo trước mấy ngày?”, “Mẫu đề nghị tạm ứng ở đâu?”, “Quy trình nhập hàng trả lại làm thế nào?”. Những câu này thường được hỏi đi hỏi lại với trưởng phòng hoặc nhân sự. Trợ lý AI nội bộ đọc sổ tay nhân viên, quy trình, biểu mẫu và trả lời kèm đường dẫn đến tài liệu gốc để người hỏi tự kiểm tra.

Cần chuẩn bị: tài liệu quy trình được viết ra và còn đúng (đây thường là phần tốn công nhất); phân quyền ai được xem tài liệu nào. Mức độ: trung bình, dựa trên kỹ thuật RAG.

11. Soạn mô tả công việc và sàng lọc sơ bộ hồ sơ ứng viên

AI viết nháp mô tả công việc từ vài gạch đầu dòng, gợi ý câu hỏi phỏng vấn, và so hồ sơ ứng viên với yêu cầu để tóm tắt điểm phù hợp, điểm còn thiếu. Quyết định chọn hay loại phải do người làm, vì AI có thể đánh giá lệch theo cách viết hồ sơ chứ không theo năng lực thật.

Cần chuẩn bị: tiêu chí tuyển dụng rõ ràng; quy định xử lý dữ liệu cá nhân của ứng viên. Mức độ: thấp đến trung bình.

12. Tài liệu đào tạo và hướng dẫn nhân viên mới

Từ quy trình viết tay hoặc bản ghi buổi hướng dẫn, AI chuyển thành tài liệu từng bước, danh sách việc cần làm trong tuần đầu, bộ câu hỏi kiểm tra sau đào tạo. Người có chuyên môn chỉ cần đọc và sửa thay vì viết từ đầu.

Cần chuẩn bị: người có chuyên môn dành thời gian duyệt. Mức độ: thấp.

Quản lý và vận hành

13. Ghi biên bản họp và theo dõi việc cần làm

Bản ghi âm cuộc họp được chuyển thành văn bản, AI tóm tắt các quyết định, việc cần làm, ai phụ trách và hạn chót. Nhiều công cụ họp trực tuyến đã có sẵn tính năng này. Nên thông báo cho người tham gia trước khi ghi âm, và không đưa nội dung họp nhạy cảm vào công cụ chưa được công ty cho phép.

Mức độ: thấp.

14. Hỏi dữ liệu và tóm tắt báo cáo

Thay vì chờ người lập báo cáo, quản lý hỏi trực tiếp: “Tháng này chi nhánh nào doanh thu giảm so với tháng trước?”, “Nhóm hàng nào tồn lâu nhất?”. AI chuyển câu hỏi thành truy vấn dữ liệu và viết vài dòng nhận xét. Để làm được, số liệu phải nằm ở một nơi và sạch; nếu đội đang tổng hợp Excel bằng tay mỗi cuối tháng, bước trước tiên là tự động hóa báo cáo.

Cần chuẩn bị: dữ liệu tập trung, định nghĩa chỉ số thống nhất. Mức độ: trung bình đến cao.

15. Tự động hóa quy trình nhiều bước với AI agent

Đây là bước xa nhất trong danh sách. AI agent không chỉ trả lời mà thực hiện một chuỗi việc: đọc email đặt hàng, kiểm tra tồn kho, tạo đơn trong phần mềm bán hàng, gửi xác nhận cho khách, và dừng lại hỏi người khi gặp trường hợp bất thường. Bài AI agent là gì giải thích cách hoạt động; với các bước lặp lại theo quy tắc cố định, RPA và workflow automation thường đơn giản và ổn định hơn.

Cần chuẩn bị: quy trình được mô tả rõ, phần mềm đang dùng có cổng kết nối (API). Mức độ: cao, nên làm sau khi đã có kinh nghiệm với các việc đơn giản hơn.

Bảng tổng hợp 15 việc

# Việc Bộ phận Bắt đầu bằng
1 Chatbot trả lời câu hỏi thường gặp Bán hàng, CSKH Kết nối kênh chat với kho kiến thức
2 Gợi ý câu trả lời, tóm tắt hội thoại Bán hàng, CSKH Tính năng AI trong phần mềm chat
3 Phân loại tin nhắn, chuyển đúng người Bán hàng, CSKH Kết nối hệ thống chat, email
4 Soạn nháp nội dung Marketing Công cụ AI phổ biến
5 Dịch, chuyển đổi nội dung Marketing Công cụ AI phổ biến
6 Phân tích phản hồi khách Marketing Công cụ AI phổ biến, sau đó tự động
7 Đọc hóa đơn, chứng từ Kế toán Giải pháp Document AI
8 Trích thông tin hợp đồng Hành chính, pháp chế Công cụ được phép dùng, sau đó tích hợp
9 Soạn, rà soát văn bản Hành chính Công cụ AI phổ biến
10 Trợ lý hỏi đáp nội bộ Nhân sự, toàn công ty Kho tài liệu nội bộ + RAG
11 Mô tả công việc, sàng lọc sơ bộ Nhân sự Công cụ AI phổ biến
12 Tài liệu đào tạo Nhân sự Công cụ AI phổ biến
13 Biên bản họp Quản lý Tính năng trong công cụ họp
14 Hỏi dữ liệu, tóm tắt báo cáo Quản lý Dữ liệu tập trung trước
15 Quy trình nhiều bước với AI agent Vận hành Dự án tích hợp

Nên bắt đầu ứng dụng AI từ việc nào?

Đừng chọn việc “nghe hay nhất”. Hãy xếp các việc ứng viên theo hai câu hỏi: việc này mang lại bao nhiêu giá trị cho chính doanh nghiệp bạn (tiết kiệm thời gian của ai, giảm sai sót gì, khách được phục vụ nhanh hơn ra sao), và cần bao nhiêu công sức để triển khai (dữ liệu đã sẵn chưa, có phải kết nối phần mềm không, ai duyệt kết quả).

Ma trận chọn việc ứng dụng AI theo giá trị với doanh nghiệp và công sức triển khai
Xếp các việc ứng viên theo giá trị và công sức để chọn việc làm trước.

Vị trí của mỗi việc trên ma trận khác nhau giữa các doanh nghiệp. Một cửa hàng nhận hàng trăm tin nhắn mỗi ngày sẽ thấy chatbot đáng làm sớm; một công ty dịch vụ ít khách nhưng nhiều hồ sơ lại nên bắt đầu từ đọc chứng từ, hợp đồng. Bài dấu hiệu quy trình cần được tự động hóa có thể giúp bạn nhận ra việc nào đang tốn công nhất.

Lộ trình 5 bước cho lần đầu

  1. Liệt kê việc lặp lại: mỗi bộ phận ghi ra những việc làm đi làm lại hằng ngày, hằng tuần, tốn thời gian và ít cần sáng tạo.
  2. Chọn một hai việc ở ô “làm ngay”: giá trị rõ, dữ liệu sẵn, dễ kiểm tra đúng sai.
  3. Làm thử có đo lường: ghi lại thời gian, số lỗi trước và sau trong vài tuần, do chính người làm việc đó đánh giá.
  4. Viết quy định dùng AI: công cụ nào được dùng, dữ liệu nào không được đưa vào, ai duyệt kết quả trước khi gửi ra ngoài.
  5. Mở rộng hoặc đầu tư: khi đã thấy giá trị, mới tính đến các việc cần tích hợp hoặc xây riêng như chatbot trên dữ liệu doanh nghiệp, đọc chứng từ tự động, AI agent.

Những lưu ý khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp

Dữ liệu và bảo mật

Rủi ro phổ biến nhất không đến từ hacker mà từ nhân viên dán dữ liệu khách hàng, hợp đồng, bảng lương vào một công cụ AI miễn phí dùng tài khoản cá nhân. Tùy điều khoản của từng công cụ, dữ liệu đó có thể được lưu lại hoặc dùng để cải thiện mô hình. Doanh nghiệp nên quy định rõ loại dữ liệu nào được đưa vào công cụ nào, ưu tiên gói dành cho doanh nghiệp có cam kết không dùng dữ liệu để huấn luyện, và tuân thủ quy định hiện hành về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Chi tiết trong bài bảo mật dữ liệu khi doanh nghiệp dùng AI.

AI có thể sai, nên luôn có người kiểm tra

Mô hình ngôn ngữ có thể đưa ra thông tin nghe rất hợp lý nhưng không đúng. Với nội dung gửi khách, số liệu tài chính, điều khoản hợp đồng, quyết định nhân sự, hãy thiết kế bước người duyệt ngay từ đầu. Khi AI trả lời dựa trên tài liệu, yêu cầu nó trích nguồn để người đọc tự kiểm tra.

Dữ liệu và quy trình phải có trước

AI không sửa được một quy trình chưa rõ ràng. Nếu chính sách đổi trả mỗi người hiểu một kiểu, chatbot cũng sẽ trả lời mỗi lúc một kiểu. Phần lớn công sức của các dự án AI nằm ở việc gom, làm sạch và viết lại tài liệu, chứ không nằm ở mô hình.

Nói rõ với nhân viên về mục đích

Nhân viên sẽ dùng AI tốt hơn khi hiểu rằng mục tiêu là bớt việc lặp lại để làm việc có giá trị hơn. Hướng dẫn cách viết yêu cầu cho AI, chia sẻ mẫu dùng tốt giữa các phòng ban, và lắng nghe phản hồi từ người dùng hằng ngày.

Khi nào cần đơn vị triển khai AI?

Các việc như soạn nháp, dịch, tóm tắt họp, rà soát văn bản thì doanh nghiệp tự làm được với công cụ có sẵn và một quy định sử dụng rõ ràng. Nên tìm đơn vị triển khai khi:

  • AI cần đọc dữ liệu riêng của doanh nghiệp (tài liệu nội bộ, lịch sử khách hàng, chứng từ) và trả lời có kiểm soát.
  • AI cần kết nối với phần mềm đang dùng: CRM, phần mềm bán hàng, kế toán, kênh chat như Zalo OA, Facebook.
  • Dữ liệu nhạy cảm, cần kiểm soát nơi lưu trữ và quyền truy cập.
  • Muốn tự động hóa cả quy trình nhiều bước, không chỉ một thao tác.

DTCSoft tư vấn và xây dựng giải pháp AI theo quy trình của từng doanh nghiệp: chatbot và trợ lý trên dữ liệu riêng, đọc chứng từ tự động, tự động hóa quy trình và kết nối với hệ thống đang dùng. Tìm hiểu dịch vụ tư vấn và triển khai AI, tự động hóa cho doanh nghiệp, hoặc đăng ký phân tích quy trình miễn phí để cùng xác định việc nào nên làm trước.

Câu hỏi thường gặp

Doanh nghiệp nhỏ không có đội IT có ứng dụng AI được không?

Được. Các việc như soạn nháp nội dung, dịch, tóm tắt cuộc họp, rà soát văn bản chỉ cần công cụ AI phổ biến và hướng dẫn cho nhân viên. Khi cần kết nối AI với dữ liệu và phần mềm của doanh nghiệp thì nên có đơn vị kỹ thuật hỗ trợ.

Dùng công cụ AI miễn phí cho công việc có an toàn không?

Phụ thuộc vào dữ liệu bạn đưa vào và điều khoản của công cụ. Với nội dung công khai thì rủi ro thấp. Với dữ liệu khách hàng, tài chính, hợp đồng, nên dùng gói doanh nghiệp có cam kết về dữ liệu và có quy định nội bộ rõ ràng. Xem thêm bài bảo mật dữ liệu khi dùng AI.

AI có thay thế nhân viên không?

Với doanh nghiệp vừa và nhỏ, AI thường thay một phần công việc lặp lại chứ không thay cả vị trí. Người vẫn cần duyệt kết quả, xử lý trường hợp đặc biệt và chịu trách nhiệm với khách hàng.

Nên bắt đầu ứng dụng AI ở bộ phận nào?

Ở bộ phận có nhiều việc lặp lại và dễ kiểm tra kết quả nhất, thường là chăm sóc khách hàng (câu hỏi thường gặp), kế toán (nhập chứng từ) hoặc marketing (soạn nháp nội dung). Hãy chọn theo mức tốn công thực tế ở doanh nghiệp bạn.

Triển khai AI mất bao lâu?

Việc dùng công cụ có sẵn có thể bắt đầu ngay trong tuần. Dự án kết nối dữ liệu và phần mềm thì thời gian phụ thuộc vào mức độ sẵn sàng của tài liệu, số hệ thống cần kết nối và yêu cầu bảo mật, nên cần khảo sát trước khi ước tính.

Liên quan

Giải pháp liên quan

Đọc tiếp

Bài viết khác

Có một bài toán cần giải quyết?

Mô tả ngắn gọn nhu cầu — chuyên gia giải pháp của DTCSoft phản hồi trong 24 giờ làm việc.

Zalo