Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI đang thay đổi doanh nghiệp vào năm 2025

Vận hành doanh nghiệp đã đủ bận rộn. Bạn không nên phải tốn hàng giờ để theo dõi cập nhật, chuyển dữ liệu giữa các công cụ, hoặc trả lời cùng một câu hỏi nhiều lần.

Tự động hóa quy trình bằng AI biến những công việc lặp lại đó thành động lực. Hãy nghĩ ít hơn về việc quản lý từng nhiệm vụ và nhiều hơn về các quy trình tự vận hành.

Từ phân phối khách hàng tiềm năng đến lập báo cáo và xử lý yêu cầu, tác nhân AI doanh nghiệp đang dần trở thành đồng đội thầm lặng mà nhiều nhóm dựa vào.

Vậy điều gì thực sự làm cho nó hoạt động — và nó hữu ích ở đâu? Hãy cùng tìm hiểu.

Tự động hóa quy trình làm việc bằng AI là gì?

Tự động hóa quy trình bằng AI định nghĩa lại hiệu quả kinh doanh bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại và cho phép ra quyết định theo thời gian thực.

Quy trình do AI điều khiển sử dụng các tác nhân AI để học từ dữ liệu lịch sử và xử lý dữ liệu phi cấu trúc theo cách phù hợp với các ứng dụng cũ hiện có, tối ưu hóa các thao tác lặp lại.

Gartner dự đoán rằng đến năm 2026, 20% tổ chức sẽ sử dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ quản lý, biến nó thành khoản đầu tư sống còn cho doanh nghiệp.

Bằng cách loại bỏ sự kém hiệu quả trong tạo khách hàng tiềm năng, giới thiệu nhân sự mới và giám sát hiệu suất, AI giúp giảm chi phí vận hành đồng thời tăng năng suất.

Ví dụ, tại Botpress, chúng tôi sử dụng một bot tên Gordon để xử lý việc đặt lịch demo. Bot này theo dõi Hubspot và chia sẻ thông tin khách hàng tiềm năng với các hành động khác trực tiếp như một chatbot doanh nghiệp, giúp đội ngũ bán hàng tiết kiệm hàng giờ mỗi tuần.

Các khái niệm chính trong tự động hóa quy trình

Cách tự động hóa quy trình bằng AI hoạt động

Tự động hóa quy trình bằng AI bắt đầu ngay khi có một sự kiện kích hoạt — có thể là một khách hàng tiềm năng trong CRM hoặc một webhook từ biểu mẫu.

Kích hoạt này mang theo nhiều thông tin, gọi chung là payload sự kiện. Payload này được chuyển đến tác nhân AI, tác nhân này sẽ phân tích ngữ cảnh yêu cầu và sử dụng công cụ phù hợp để đạt kết quả cuối cùng. Sau mỗi hành động, nó kiểm tra trạng thái mới và lặp lại quy trình cho đến khi hoàn thành công việc và trả về kết quả.

Hãy cùng phân tích những gì xảy ra từ lúc truy vấn vào hệ thống cho đến khi bạn nhận được phản hồi.

Quy trình bắt đầu bằng một kích hoạt thực tế

Điều đầu tiên xảy ra là có sự thay đổi nào đó. Tập hợp các thay đổi này được gọi là kích hoạt thực tế, có thể là bất kỳ tương tác nào với hệ thống.

Trigger mang thông tin ban đầu từ sự kiện đó và báo cho hệ thống rằng, “Này, đã đến lúc bắt đầu rồi.”

Khi đã được ghi nhận, thông tin này sẽ có sẵn cho tác nhân AI, tác nhân sẽ tiếp quản toàn bộ quá trình quản lý.

Tác nhân AI đọc đầu vào và xác định bước tiếp theo

Tác nhân AI sẽ đọc thông tin đó, có thể là văn bản thuần hoặc dữ liệu có cấu trúc, và quyết định bước tiếp theo.

Đây là lúc mô hình ngôn ngữ lớn hoặc mô hình phân loại ý định tham gia.

Ở một số hệ thống, đây là một trình lập kế hoạch dựa trên prompt, nghĩa là nó chỉ đơn giản chuyển thành:

“Chào, người dùng đang nói, 'Tôi có thể dời lại buổi hẹn của mình không?' — hệ thống nên làm gì?”

Và từ đó, xây dựng kế hoạch xử lý truy vấn.

Hành động được thực hiện qua công cụ hoặc API kết nối

Khi nhiệm vụ đã được hiểu, hệ thống sẽ chọn công cụ phù hợp để thực hiện.

Có thể là gọi API, truy vấn cơ sở dữ liệu, tìm kiếm trên internet, hoặc đơn giản là thực hiện phép tính trên dữ liệu nhận được.

Tác nhân sẽ định dạng yêu cầu với dữ liệu chính xác và chuyển cho công cụ để thực hiện tác vụ phụ cần thiết.

Kết quả được chuyển sang bước tiếp theo nếu cần

Khi công cụ chạy xong và có kết quả, tác nhân sử dụng kết quả đó để xác định hành động tiếp theo.

Nếu còn các bước khác, quy trình sẽ tiếp tục, chuyển dữ liệu và đánh giá lại trạng thái cho đến khi đạt kết quả cuối cùng.

Vòng lặp này tiếp tục cho đến khi hoàn thành toàn bộ công việc, dù chỉ là cập nhật một bước hay quy trình nhiều bước qua nhiều hệ thống.

Lợi ích chính của tự động hóa quy trình bằng AI

Tự động hóa quy trình bằng AI giúp các quy trình thông minh hơn, nhanh hơn và tự tối ưu. Doanh nghiệp không còn phải đối mặt với các quy trình cứng nhắc dễ bị gián đoạn khi điều kiện thay đổi.

Nếu bạn từng dành nửa ngày để cập nhật dashboard hoặc chuyển tiếp chuỗi tin nhắn Slack, bạn sẽ thấy rõ lợi ích này.

Các trường hợp sử dụng hàng đầu của tự động hóa quy trình bằng AI

1. Tự động trích xuất dữ liệu từ tài liệu phức tạp

Hầu hết các nhóm đều làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu này, đôi khi là chữ viết tay hoặc tài liệu in, thường không tuân theo quy tắc chung nào.

Tự động hóa quy trình giúp trích xuất giá trị từ dữ liệu này một cách hiệu quả và ở quy mô lớn.

Quy trình sử dụng AI lập chỉ mục tài liệu đảm bảo mọi tệp đều được đọc và lưu trữ có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu vector.

Khi kết hợp với truy xuất tăng cường sinh nội dung, dữ liệu trích xuất từ tài liệu có thể được tác nhân AI sử dụng trực tiếp để trả lời truy vấn hoặc kích hoạt hành động.

2. Đơn giản hóa quy trình giới thiệu khách hàng trên nhiều kênh

Giới thiệu khách hàng không chỉ là thu thập thông tin — đó là chuỗi hành động cần diễn ra nhanh chóng và đồng bộ.

Khách hàng tiềm năng đến từ nhiều kênh khác nhau, mỗi kênh cần được ghi nhận và đánh giá trong CRM. Tự động hóa quy trình bằng AI kết nối các bước này.

Ngay khi khách hàng tiềm năng vào hệ thống, chatbot tạo khách hàng tiềm năng sẽ trích xuất thông tin chính, kiểm tra tính đầy đủ và kích hoạt các hành động tiếp theo.

Điều này giúp quá trình giới thiệu diễn ra nhanh chóng, linh hoạt mà không cần kiểm tra thủ công.

3. Tạo nội dung kinh doanh với đầu vào tối thiểu

Các nhóm hiện nay liên tục sản xuất nội dung vận hành — loại nội dung quan trọng cho marketing nhưng hiếm khi được tối ưu để tái sử dụng.

Do nội dung nằm rải rác trên nhiều nền tảng, việc tổng hợp các tài liệu này rất khó khăn.

Các quy trình tiếp thị chatbot hiện đại khai thác dữ liệu thô đó, kết nối chúng lại với nhau và tự động biến chúng thành nội dung có thể sử dụng.

Chỉ với một đầu vào nhỏ hoặc kích hoạt, một chatbot RAG được xây dựng tốt có thể tạo bản tóm tắt hoặc bản nháp đầy đủ mà không ai phải đi tìm nguồn hay định dạng thủ công.

4. Quản lý hoạt động nhân sự với tác nhân AI

Các nhóm nhân sự phải xử lý liên tục các yêu cầu — từ câu hỏi về chính sách đến phê duyệt và các nhiệm vụ onboarding. Những việc này không phức tạp, nhưng lại làm gián đoạn công việc thực sự và nhanh chóng tích tụ.

Một chatbot nhân sự có thể xử lý trực tiếp các tương tác này, trả lời câu hỏi, thu thập thông tin và hướng dẫn nhân viên qua các quy trình nội bộ.

Nó tích hợp với các công cụ mà nhóm bạn đã sử dụng, giúp mọi việc diễn ra suôn sẻ mà không tạo thêm hàng đợi mới.

5. Xử lý hỗ trợ khách hàng bằng chatbot AI

Hầu hết các yêu cầu hỗ trợ đều theo một khuôn mẫu. Người dùng cần được giải quyết nhanh — có thể là cập nhật, sửa lỗi hoặc chỉ cần được hướng dẫn. Và trên hết, họ mong đợi phản hồi nhanh chóng.

Một chatbot chăm sóc khách hàng có thể xử lý những tương tác này ngay lập tức. Nó duy trì cuộc trò chuyện, tạo hoặc cập nhật ticket ở phía sau, và đảm bảo mọi thứ luôn vận hành.

Kiểu AI ticketing này giúp các nhóm tập trung vào các trường hợp quan trọng. Với các tính năng như human-in-the-loop, nhân viên hỗ trợ có thể can thiệp khi cần, trong khi các vấn đề thường gặp được giải quyết tự động.

Top 5 công cụ tự động hóa quy trình làm việc bằng AI

1. Make

Phù hợp nhất cho: Nhóm xây dựng các quy trình tự động hóa trực quan lớn, liên quan đến nhiều công cụ và đôi khi có các bước AI

Make là nền tảng tự động hóa trực quan, nơi bạn thiết kế quy trình bằng cách kết nối ứng dụng và xác định logic giữa chúng một cách trực quan.

Nó phổ biến cho các quy trình vận hành — như đồng bộ dữ liệu giữa CRM và bảng tính — nhưng cũng hỗ trợ AI hội thoại.

Make còn hỗ trợ phân tích tệp và thêm nội dung vào vector store, rất hữu ích cho các nhóm vận hành quy trình AI như trích xuất tài liệu hoặc truy xuất dựa trên RAG.

Đặc biệt phù hợp với các nhóm muốn quan sát từng bước cách mọi thứ kết nối với nhau.

Tính năng chính:

• Trình xây dựng trực quan với logic phân nhánh không giới hạn và xử lý lỗi
• Hỗ trợ OpenAI cho hoàn thành, tóm tắt, phân tích tệp và RAG
• Tích hợp gốc với các ứng dụng như Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot
• Thực thi theo lịch hoặc kích hoạt, có lịch sử phiên bản đầy đủ

Hạn chế:

• Đường cong học tập cao hơn với quy trình rất lớn
• Các trường hợp AI cần hiểu về prompt và lưu trữ vector

2. Botpress

‍Phù hợp nhất cho: Tự động hóa quy trình trò chuyện bằng các node AI quản lý toàn bộ quy trình

Botpress là một công cụ xây dựng quy trình trực quan để xây dựng các tác nhân AI.

Nền tảng cung cấp cho bạn các công cụ mạnh để đi sâu vào chi tiết cách các quy trình tương tác và phối hợp với nhau, vượt xa các thẻ bề mặt mà nền tảng khác sử dụng.

Trình xây dựng dạng canvas cho phép bạn kiểm soát các biến và ngữ cảnh chính khi chúng di chuyển giữa các tích hợp và nền tảng.

Nó hoạt động tốt ngay cả khi bạn chưa hiểu rõ cách các công cụ kết nối. Khi đã liên kết và cấp quyền, Autonomous Node có thể quản lý luồng công việc.

Nếu nhóm bạn đang xử lý quy trình phức tạp khó mô tả trên nền tảng khác, Botpress có thể kết nối với các công cụ như Zapier hoặc Make để giúp tổ chức lại.

Tính năng chính:

• Luồng từng bước với biến phạm vi riêng cho mỗi node
• Tích hợp sẵn Knowledge Base để truy xuất tài liệu và URL
• Hỗ trợ công cụ bên ngoài qua API, trigger và tích hợp Zapier/Make
• Bộ nhớ và đầu vào tách biệt để tránh trôi ngữ cảnh

Hạn chế: Thiết kế với logic phạm vi cần học trước một chút

3. N8n

Phù hợp nhất cho: Nhóm muốn công cụ quy trình linh hoạt, thân thiện với lập trình viên và kiểm soát mã nguồn mở

n8n được xây dựng cho người dùng muốn kiểm soát hoàn toàn cách quy trình hoạt động và nơi nó chạy.

Có thể tự host, mở rộng bằng mã và không bị giới hạn bởi các mẫu định sẵn. Nếu bạn từng muốn một Zapier nhưng linh hoạt kiểu Git, đây là lựa chọn.

Quy trình được xây dựng trực quan nhưng hỗ trợ JavaScript tùy chỉnh ở bất kỳ bước nào.

Nó xử lý phân nhánh, thử lại, điều kiện và webhook một cách tự nhiên, đồng thời tương thích tốt với API tùy chỉnh và hệ thống nội bộ.

Tính năng chính:

• Trình xây dựng quy trình trực quan với logic dạng node
• Mã nguồn mở, hỗ trợ tự host và cloud
• Hoạt động tốt với webhook và các tác vụ chạy lâu

Hạn chế:

• Cần thiết lập nhiều hơn so với công cụ cloud
• Không phù hợp cho người không chuyên hoặc trường hợp cần khởi động nhanh

4. Zapier

Phù hợp nhất cho: Nhóm không chuyên muốn tự động hóa nhanh giữa các công cụ SaaS phổ biến

Zapier được xây dựng để nhanh và đơn giản. Bạn chọn trigger, xác định hành động tiếp theo, phần còn lại sẽ được xử lý tự động.

Phù hợp với nhóm chỉ cần mọi thứ hoạt động mà không phải suy nghĩ về logic phân nhánh hay hạ tầng.

Nó phát huy hiệu quả khi bạn làm việc với các công cụ đã nằm trong hệ sinh thái của nó. Dù là gửi lead từ form vào CRM hay chuyển cập nhật giữa Slack và Google Sheets, thiết lập chỉ mất vài phút và chạy ổn định nền.

Không dành cho tùy chỉnh sâu, nhưng đó cũng là mục đích. Nếu quy trình rõ ràng và không cần nhiều điều kiện, Zapier giúp bạn triển khai nhanh hơn bất kỳ công cụ nào khác.

Tính năng chính:

• Hơn 6.000 tích hợp ứng dụng, bao gồm Google Workspace, Slack và Salesforce
• Trình chỉnh sửa trực quan thân thiện với thư viện mẫu dựng sẵn

Hạn chế:

• Chi phí có thể tăng nhanh khi sử dụng nhiều tác vụ hoặc tính năng cao cấp
• Tùy chỉnh hạn chế cho quy trình phức tạp hoặc đặc thù

5. Aisera

Phù hợp nhất cho: Nhóm doanh nghiệp tự động hóa quy trình nội bộ trên IT, HR và hỗ trợ khách hàng

Aisera tập trung vào tự động hóa quy mô lớn với AI chuyên biệt theo lĩnh vực.

Nó được xây dựng để giúp các nhóm quản lý vận hành khối lượng lớn — từ xử lý ticket IT đến onboarding nhân viên hoặc phản hồi yêu cầu khách hàng.

Các mô hình ngôn ngữ tự nhiên của Aisera — được phát triển từ trước thời kỳ GPT — đã phục vụ các trường hợp hỗ trợ doanh nghiệp trong nhiều năm, và hiện nay được bổ sung bởi các LLM lớn hơn khi cần thiết.

Dù không hướng tới startup hay cá nhân, Aisera rất phù hợp với nhóm lớn muốn tự động hóa bằng AI đáng tin cậy mà không phải xây dựng từ đầu.

Tính năng chính:

• Mô hình ngôn ngữ huấn luyện theo lĩnh vực cho tự động hóa chính xác, nhận biết ngữ cảnh
• Tích hợp với các nền tảng như ServiceNow, Salesforce và Workday

Hạn chế:

• Thiết lập có thể phức tạp tùy hệ thống và nguồn dữ liệu
• Phù hợp nhất cho quy mô lớn — quá dư thừa với nhóm nhỏ

Tối ưu quy trình làm việc của bạn với tự động hóa AI

Hầu hết các nhóm đều gặp phải một vấn đề giống nhau: họ biết điều gì cần được tự động hóa, nhưng các công cụ họ thử lại không phù hợp với cách hệ thống của họ vận hành.

Botpress cho phép bạn xây dựng dựa trên quy trình thực tế của mình, không phải mẫu của ai khác. Bạn kiểm soát cách logic vận hành, bot làm gì và kết nối với các công cụ mà nhóm bạn dùng mỗi ngày.

Nếu bạn từng nói, “Cái này nên tự động,” thì đây là nơi bạn bắt đầu.

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

Câu hỏi thường gặp

1. Cần những nguồn lực nội bộ hoặc thành viên nào để thiết lập quy trình AI?

Để thiết lập quy trình làm việc AI, bạn thường cần một người hiểu rõ hoạt động của doanh nghiệp (như chủ sở hữu quy trình hoặc vận hành), một người am hiểu về API hoặc tích hợp hệ thống (ví dụ trưởng nhóm kỹ thuật hoặc kỹ sư hệ thống), và có thể thêm một chuyên gia về AI/tự động hóa. Tuy nhiên, nhiều nền tảng như Botpress giúp giảm nhu cầu lập trình, nên một nhóm nhỏ đa chức năng thường có thể đảm nhận công việc này.

2. Có thể triển khai quy trình làm việc AI mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh hiện tại không?

Có, quy trình làm việc AI có thể được triển khai mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh hiện tại. Hầu hết các nền tảng đều hỗ trợ triển khai theo từng giai đoạn và hoạt động như một lớp bổ sung cho hệ thống hiện tại, cho phép bạn kiểm thử và ra mắt dần dần mà không gây ra thời gian ngừng hoạt động.

3. Làm thế nào để chuyển đổi từ tự động hóa truyền thống sang quy trình làm việc dựa trên AI?

Để chuyển đổi từ tự động hóa truyền thống sang quy trình làm việc dựa trên AI, hãy bắt đầu bằng cách xác định các quy trình dựa trên quy tắc đang xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại và có thể hưởng lợi từ sự linh hoạt hoặc hiểu biết theo ngữ cảnh. Sau đó, dần dần tích hợp các tác nhân AI hoặc logic AI, thường bắt đầu với phương pháp kết hợp trước khi thay thế hoàn toàn logic dựa trên quy tắc.

4. Chi phí ban đầu và chi phí duy trì cho tự động hóa quy trình làm việc AI là gì?

Chi phí ban đầu cho tự động hóa quy trình làm việc AI phụ thuộc vào nền tảng (một số có gói miễn phí) và việc bạn có cần phát triển tùy chỉnh hay không. Chi phí duy trì thường bao gồm phí đăng ký nền tảng, chi phí tính toán (cho các lần gọi API hoặc LLM), và các cập nhật hoặc bảo trì định kỳ, đặc biệt khi quy trình mở rộng.

5. Điều gì xảy ra nếu quy trình làm việc AI đưa ra quyết định sai?

Nếu quy trình làm việc AI đưa ra quyết định sai, hầu hết các nền tảng đều cho phép bạn thiết lập cơ chế dự phòng và can thiệp thủ công để điều chỉnh logic. Bạn cũng có thể huấn luyện lại hoặc điều chỉnh hành vi của tác nhân theo thời gian dựa trên phản hồi và dữ liệu lịch sử để giảm thiểu lỗi trong tương lai.