AI Automation thay đổi tổ chức qua 3 tầng: Cá Nhân > Team > Hệ thống

Tầm 2 năm trước, nội bộ team EGANY của tôi vẫn còn cảnh:

Bạn làm Content ngồi chờ bạn Designer. Designer ngồi chờ brief từ Marketing. CS lục tài liệu 15 phút mới trả lời được 1 câu hỏi khách hàng. Dev gõ code boilerplate mệt nghỉ. Manager họp xong thì.. quên mất action item là gì để dí tiếp…v.v…

Quen thuộc quá đúng không? Chắc công ty nào cũng có vài cảnh như vậy.

Rồi team tôi bắt đầu ứng dụng AI vào công việc hàng ngày. Không phải kiểu bước tiến nhảy vọt hay chuyển đổi số toàn diện gì đâu. Chỉ là.. từng thói quen nhỏ, từng workflow nhỏ, tích lũy.. tích lũy dần...

Hơn 1 năm sau, nhìn lại thì thấy công ty đã thay đổi khá nhiều. Và tôi nhận ra những thay đổi đó đi qua 3 tầng rõ ràng (xem từ dưới lên nhe):

Mỗi tầng xây trên nền tảng của tầng trước. Không có tầng 1 vững thì tầng 2, tầng 3 chỉ là lý thuyết.

Để tôi đi chi tiết từng tầng, kèm ví dụ thực tế từ team EGANY.

Tầng 1: Từng cá nhân thay đổi thói quen ứng dụng AI Automation từ những việc nhỏ nhất

Trước khi nói chuyện workflow hay hệ thống gì, điều đầu tiên cần thay đổi là mindset và thói quen ứng dụng AI Automation của từng người trong tổ chức.

Cách tiếp cận từ dưới lên này đặc biệt hữu ích trong thời đại AI thay đổi nhanh như chong chóng bây giờ. Vì nếu cứ đợi sếp hoặc chuyên gia trong công ty đi học, xong lại thử sai, xong lại rút ra kinh nghiệm, rồi tối ưu và đóng gói lại cho dễ hiểu để.. training cho từng team một thì ít nhất cũng phải 6-12 tháng.

Không phải cứ muốn hỗ trợ khách hàng nhanh chóng hơn là phải xây hệ thống AI khủng khiếp, knowledge base xịn xò, rồi dựng vector database lên đủ kiểu, tích hợp vào từng kênh chat một.

—> chắc tới mùa quýt luôn cũng không xong một việc, và việc còn thắt cổ chai ở ông sếp / ông chuyên gia trong công ty được giao nhiệm vụ này.

Ví dụ cho trường hợp này:
- Nếu bạn Customer Service biết dùng NotebookLM cơ bản thôi, upload tài liệu của công ty vào rồi.. hỏi. Trả lời chính xác không hề bịa luôn. Cứ thế mở 2 tab ra, một bên chat với khách hàng, 1 bên tra cứu hỏi đáp với NotebookLM là xong.

Gần như 80% thời gian nhọc nhằn nhất đã giải quyết được ngay trong ngày/tuần đầu tiên mà không cần phải nhờ ông sếp ông chuyên gia công nghệ nào.

Chưa kể nhiều trường hợp, sếp biết rất nhiều về AI lại có trải nghiệm vài tháng trời, nhưng khi nói chuyện với nhân sự thì “Cái này dễ mà, Gemini Nano Chuối là xong, sao em không làm được”.

Ra cafe nói chuyện có 1 vài từ khóa đơn giản thôi nhưng cả team không ai hiểu ai hết, phải chờ vài tháng (mà phải tích cực tìm hiểu vọc vạch) thì mới hiểu nhau đang nói gì.

Thực tế thì.. sếp đã biết có thứ Nano Chuối tồn tại > rồi còn biết nó có thể tạo được ảnh minh họa dạng này > và còn để tối ưu độ chính xác thì sếp còn có kinh nghiệm thử sai không dưới chục lần > nên sếp thấy nó dễ.

Rất nhiều thứ dễ vậy, nhưng không làm thì tuyệt đối không thể thấu hiểu được những gì người đã làm nói được. Đây cũng chính là nút thắt trong việc hình thành thói quen ứng dụng từ những thứ nhỏ nhất, mỗi ngày một chút để dần có tư duy “khi đụng chuyện này … thì mình sẽ …”, kiểu kiểu vậy.

Chưa kể sếp hoặc chuyên gia IT của công ty cũng không phải là người trực tiếp vận hành chi tiết nghiệp vụ từng phòng ban mỗi ngày, không thể hiểu sâu sát & có động lực đủ lớn để áp dụng nó.

Nỗ lực cỡ nào cũng rất dễ gãy, giờ kêu tôi bỏ hết thời gian mỗi ngày chỉ để ngồi làm việc với HR & Sales Admin từng việc để hỗ trợ họ ứng dụng từng chút một suốt 3 tháng trời thì chắc tôi trầm cảm luôn. Còn bao nhiêu việc phải làm

Đó là lý do vì sao tôi tạo ra chương trình AI Automation Bootcamp, workshop mỗi tuần với những chủ đề cực kỳ đơn giản nhưng.. phải giá trị và thực tế.

—> mục tiêu ban đầu cũng là để cho từng thành viên trong team EGANY tôi có thói quen học là làm được luôn trong 60p, đơn giản hiệu quả, sau 4 tuần là mọi thứ thay đổi rõ rệt luôn.

Giờ ngồi tâm sự trà đá lề đường hay bàn về AI thì cả team kiểu như.. có tiếng nói chung, dễ hiểu nhau hơn trước rất nhiều. Mọi kế hoạch dự định triển khai cũng lẹ làng hơn vì ai cũng đã có thói quen ứng dụng AI Automation mỗi ngày rồi.

Tầng 2: Team, phá bỏ ranh giới và workflow mới

Khi từng cá nhân đã có thói quen dùng AI, bước tiếp theo là thay đổi cách team làm việc với nhau.

Phá bỏ ranh giới phòng ban, mỗi nhân sự là một Team

Trường hợp của Mrs.Như team MKT là ví dụ rõ nhất

Trước đây, một bạn Content chỉ biết viết. Cần hình thì đợi Designer. Cần data thì đợi Marketing. Cần đăng bài thì đợi Social.

Bây giờ, nhờ AI, bạn Content có thể kiêm luôn vai trò trợ lý, thiết kế hình ảnh (Visual, Carousel, Infographic), và phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra quyết định Marketing “chạm” đúng mục tiêu ngay lập tức.

Một người làm được việc của cả một team nhỏ. Không phải vì “siêu nhân”, mà vì có AI hỗ trợ những phần không phải chuyên môn chính cũng rất là 5-7 điểm.

Product Leader cũng có thể độc lập tác chiến

Không còn cảnh đợi Dev, chờ Marketing.

Bạn Tú làm Product team mình giờ đây có thể tự tay dựng Landing Page, thiết lập luồng đăng ký, tự vận hành, thậm chí là “Sales” luôn cho sản phẩm mình tạo ra mà ít phụ thuộc vào các team khác. Các buổi workshop ExpertOS hoặc thứ 5 tuần rồi là một ví dụ điển hình, bạn solo luôn từ A-Z.

Trước đây Mr.Tú mất nhiều thời gian cấu hình thủ công, dễ gặp lỗi logic. Giờ AI hỗ trợ kiểm tra logic, tiết kiệm khoảng 40% thời gian setup. Xây dựng checklist quy trình cũng siêu nhanh và cực kỳ chi tiết, bao quát được nhiều kịch bản khác nhau.

Lập trình viên cũng nhàn hơn

(dù team mình chưa áp dụng nhiều lắm)

AI hỗ trợ Dev gánh cả Front-end lẫn Back-end, tự viết kịch bản test (UAT) và fix bug thần tốc.

Cụ thể: Giảm 70-80% việc gõ code thủ công, chỉ tập trung vào kiểm soát logic. Mở nhiều Session, code nhiều tính năng song song mà không lẫn lộn ngữ cảnh.

Một nhân sự kỹ thuật giờ đây có năng suất bằng cả một đội ngũ truyền thống. Thấy vậy chứ coi bộ hơi phóng đại.. nhưng so với năm ngoái thì đúng là khác biệt rõ rệt.

Hệ thống Support “tự vận hành” dựa trên tri thức nội bộ

Thay vì nhân viên phải lục lọi tài liệu, Thảo tự dùng nhanh NotebookLM để làm Knowledge Base cho các dự án chính tại EGANY để hỗ trợ trả lời khách hàng chính xác và nhanh chóng hơn.

Trước: Thảo phải “lục lọi” tài liệu để trả lời, thường xuyên quá tải với câu hỏi lặp lại.

Sau: AI Bot (trained từ KB) phản hồi 24/7. Team CS giờ đây chỉ tập trung vào những ca khó và mang tính chiến lược.

Quyết định dựa trên dữ liệu “sạch”

Việc nhập liệu, phân loại và tổng hợp data khách hàng từ nhiều nguồn không còn là nỗi ác mộng.

Automation và AI giúp xử lý dữ liệu thô giúp team Marketing có ngay báo cáo sạch để dễ dàng nhìn thấy cơ hội từ những con số thực, thay vì đoán mò.

--> Cái này quan trọng lắm. Hồi trước data chồng chéo, sai sót, mất cả ngày để đối soát. Giờ automation khâu nhập liệu và phân loại, data luôn “sạch”, sẵn sàng khai thác.

Họp để ra quyết định, không phải để ghi chép

Mọi cuộc họp đều được AI Recap (đơn giản xài Fireflies miễn phí thôi là đủ) và trích xuất Task tự động. Sau này thì tự chế bộ skill để xử lý file audio và làm báo cáo sau.

Nhân viên dành toàn bộ tâm trí để phản biện và thảo luận, thay vì cắm cúi ghi chép rồi sau đó lại quên mất mình cần làm gì.

Tầng 3: Hệ thống, tổ chức tự vận hành

Khi cá nhân và team đã vận hành tốt với AI, bước cuối cùng là nâng lên tầm hệ thống.

Sự chủ động trong vận hành hệ thống

Không cần đợi IT hay team Data hỗ trợ, bà Quỳnh nhà tôi tự dùng AI để xây dựng Dashboard báo cáo hoặc thiết lập các luồng Automation cho riêng mình.

Trường hợp Ms.Quỳnh, CPO tại EGANY:

- Tự động hóa workflow, checklist, tool: Giảm ~25% Effort nhân sự

- Hệ thống Lark Base đồng bộ cho vận hành khóa học: Giảm Effort ít nhất x5 lần, cái này do bả làm luôn cho cả team xài nên x5 là còn ít.

- Tạo dashboard báo cáo tự động: Ra quyết định nhanh dựa trên data

Giải phóng lãnh đạo khỏi “bẫy” việc không tên

Khi đội ngũ đã biết dùng AI để tự giải quyết vấn đề và vận hành quy trình, tôi và các Manager có thêm không gian để thở và thời gian để tập trung vào những chiến lược tăng trưởng dài hạn cho doanh nghiệp.

--> Thật ra nói vậy thôi.. vẫn còn nhiều việc “không tên” lắm. Nhưng so với trước thì đỡ hơn nhiều :))

Sơ đồ tổ chức mới: Người thật + AI Agent

Đây là cách tôi hình dung sơ đồ tổ chức EGANY hiện tại:

Mỗi vị trí người thật đều có AI Agent như đồng nghiệp số bên cạnh. Không phải thay thế, mà là khuếch đại năng lực của mấy người này.

Tương lai: Đội quân AI Agent trên các kênh chat

Đây là hướng chúng tôi đang triển khai dần, hiện đang giai đoạn khởi tạo, nếu anh chị em có quan sát và tham gia EGANY Group trên Telegram mấy ngày nay cũng đã trải nghiệm thử và thấy.. phê ra sao.

Nguyên đội quân của bé Tiểu Hồ làm Leader, Mễ Mễ chiêm tinh, Tiểu La thiết kế, Tiểu Ngôn viết bài, Tiểu Claw trả lời thông tin hệ thống

Ý tưởng: AI Agent được gắn vào các kênh chat (Telegram, Lark, Zalo...) để có thể ra lệnh luôn từ các group làm việc mà không cần mở công cụ.

Ví dụ:

- Trong group Lark của team Marketing, gõ “@ContentAgent viết draft bài về chủ đề X” là có bản nháp

- Trong group Telegram cá nhân, gõ “@TaskAgent nhắc tôi họp lúc 3h” là có reminder

- Trong group Zalo với khách hàng, “@SupportBot tra cứu tình trạng đơn hàng” là có câu trả lời

Workflow trước đó:

Người > Mở tool > Prompt AI > Copy kết quả > Dán vào chat

Workflow hiện tại & tương lai:

Người > Gõ trong chat > AI Agent trả lời > Xong

Đơn giản hơn, nhanh hơn, ít bước hơn.

Tất nhiên còn nhiều thứ cần hoàn thiện.
Đây mới là giai đoạn đầu, chưa biết kết quả thế nào :3

Tại sao không thể “nhảy cóc”?

Tôi muốn nhấn mạnh một điều: Tất cả những gì tôi kể ở trên không đến trong 1 ngày 1 giờ.

EGANY mất hơn 1 năm để đi qua 3 tầng này. Và vẫn đang tiếp tục học, tiếp tục điều chỉnh.

Nhảy cóc thì không gãy chân cũng lọi giò

Vì năng lực tiếp nhận của đội ngủ quan trọng hơn công nghệ rất nhiều.

Kể cả giờ có đội mạnh đến chuyển giao hết quy trình, workflow, AI Agent cho bạn.. thì chính bạn và đội ngũ cũng không đủ năng lực tiếp nhận nếu chưa có nền tảng.

Giống như đưa xe hơi cho người chưa biết lái giống tôi. Xe xịn, nhưng tôi không có chạy được, còn cố gắn nữa có khi.. gây tai nạn luôn.

Nền tảng đó là gì?

- Thói quen dùng AI hàng ngày, nhỏ thôi nhưng phải làm được thật.

- Tư duy thẩm định (ở đây là AI) thay vì nhận task làm như trước.

- Thoải mái với việc AI làm thô, còn mình kiểm tra.

- Hiểu rõ workflow của chính mình trước khi tự động hóa.

Vậy giờ bắt đầu từ đâu?

Vẫn câu nói cũ, bắt đầu từ những việc nhỏ nhất.

Dùng AI viết 1 email.
Dùng AI tóm tắt 1 tài liệu.
Dùng AI brainstorm 1 ý tưởng.

Dễ mà, làm ngay đi, đừng có chỉ xem rồi nghĩ là.. mình đã làm được. Làm đi rồi sẽ thấu ^^.

Rồi từ từ mới có năng lực thật sự để tiếp nhận chuyển giao kiến thức và công nghệ từ người khác. Cũng như tự nâng cấp năng lực của bản thân mà không quá lo ngại AI thay đổi từng giờ.

Tiện tay.. tiện tay..

Các thay đổi tôi liệt kê ở trên là những gì EGANY đã trải qua. Không phải công ty nào cũng có cùng điều kiện, cùng ngành nghề, cùng quy mô.

Nhưng nếu có một điều tôi muốn chia sẻ với mọi người chân thành là:

AI Automation không bắt đầu từ công nghệ.
Nó bắt đầu từ thói quen nhỏ nhất của từng người trong tổ chức.

#voquoccuong #EGANY #sharing

Nội dung được hỗ trợ từ:

- Case study nội bộ EGANY Tech JSC (2024-2025)

- Infographic: Mrs.Như (Content Marketing), Mrs.Thảo (Customer Service), Mr.Tú (Product Owner), Ms.Quỳnh (CPO), Team Dev

- Dùng Gemini và Napkin AI để vẽ lại các chỗ nhiều chữ hoặc cần hình mô phỏng