Thiết kế quy trình làm việc với AI

Thiết kế quy trình làm việc với AI là cách phân chia một công việc giữa con người và hệ thống AI theo khả năng của mỗi bên. Câu trả lời từ AI có thể trau chuốt nhưng vẫn thiếu thông tin hoặc không an toàn để sử dụng. Một quy trình giúp xác định nhiệm vụ, cung cấp bối cảnh, yêu cầu kết quả phù hợp và kiểm tra trước khi dựa vào kết quả đó.

Thiết kế quy trình làm việc với AI là gì?

Thiết kế quy trình làm việc với AI là xác định cách AI tham gia vào một công việc từ đầu đến cuối, không chỉ viết câu lệnh. Quy trình có thể gồm xác định mục tiêu, cung cấp tài liệu liên quan, yêu cầu kết quả cụ thể, xem xét và chỉnh sửa kết quả. Con người quyết định phần nào có thể sử dụng và phần nào cần kiểm tra thêm.

Ví dụ, để chuẩn bị nội dung theo dõi sau cuộc họp, bạn có thể đưa ghi chú cho công cụ AI và yêu cầu soạn danh sách việc cần làm. Trước khi gửi, hãy đối chiếu tên người, thời hạn và cam kết với ghi chú. Bài viết này hướng dẫn thiết kế công việc có AI hỗ trợ, không hướng dẫn xây dựng hệ thống tự động hay quy trình kỹ thuật.

Sáu câu hỏi cần trả lời trước khi dùng AI

Trước khi bắt đầu, hãy xác định mục tiêu, bối cảnh liên quan, đầu vào và ràng buộc, kết quả đầu ra, cách kiểm tra và những điều có thể cần điều chỉnh. Hướng dẫn về quy trình thiết kế của Interaction Design Foundation sử dụng những câu hỏi này để sắp xếp công việc thiết kế có AI hỗ trợ. Chúng cũng hữu ích cho công việc thường ngày, nhưng là gợi ý lập kế hoạch chứ không phải các bước bắt buộc cho mọi nhiệm vụ.

Ví dụ, khi chuẩn bị bản cập nhật dự án:

1. Mục tiêu: Bản cập nhật cần giúp người đọc hiểu hoặc thực hiện điều gì?
2. Bối cảnh: Ai sẽ đọc bản cập nhật? Những quyết định hay trở ngại nào quan trọng với họ?
3. Đầu vào và ràng buộc: Công cụ nên sử dụng ghi chú và thông tin trạng thái nào? Cần loại trừ điều gì?
4. Kết quả đầu ra: Bạn cần bản tóm tắt ngắn, danh sách rủi ro hay cả hai?
5. Kiểm tra: Bạn sẽ xác nhận bản cập nhật phản ánh đúng tài liệu nguồn bằng cách nào?
6. Điều chỉnh: Nếu thiếu thông tin hoặc có chỗ chưa rõ, bạn cần thay đổi dữ liệu hay chỉ dẫn nào?

Trả lời trước các câu hỏi này giúp bạn đánh giá kết quả theo mục tiêu công việc. Với nhiệm vụ đơn giản, có thể bỏ qua hoặc gộp một số câu hỏi.

Bắt đầu từ mục tiêu công việc và bối cảnh liên quan

Nêu rõ kết quả cần đạt, đối tượng nhận kết quả và lý do kết quả đó quan trọng. Yêu cầu “giúp tôi xử lý báo cáo này” quá chung chung. Yêu cầu “Soạn bản cập nhật dài một trang cho quản lý, gồm các quyết định, trở ngại và bước tiếp theo” xác định rõ hơn kết quả cần có.

Phân biệt nhiệm vụ trước mắt với quyết định lớn hơn đằng sau nó. AI có thể giúp sắp xếp báo cáo, nhưng bạn vẫn cần tự quyết định nên hành động thế nào. Cung cấp bối cảnh ảnh hưởng đến tiêu chí của một câu trả lời tốt, chẳng hạn đối tượng đọc, giai đoạn dự án hoặc thời hạn. Thông tin nền không liên quan có thể làm lệch trọng tâm.

Chọn đầu vào, ràng buộc và kết quả đầu ra rõ ràng

Cung cấp tài liệu cần thiết cho nhiệm vụ và mô tả hình thức kết quả mong muốn. Đầu vào có thể gồm ghi chú cuộc họp, bản nháp, dữ liệu dự án đã được phê duyệt hoặc ví dụ về định dạng thường dùng. Ràng buộc có thể quy định độ dài, giọng điệu, phạm vi, các ý bắt buộc và những chi tiết công cụ không được tự thêm.

Với bản cập nhật dự án, hãy cung cấp ghi chú và thông tin trạng thái liên quan, yêu cầu các gạch đầu dòng ngắn, đồng thời đề nghị AI đánh dấu thông tin còn thiếu thay vì đoán. Cân nhắc kỹ dữ liệu chia sẻ: tài liệu nội bộ, thông tin khách hàng, hợp đồng, mã nguồn riêng tư, thông tin xác thực và dữ liệu cá nhân hoặc tài chính có thể nhạy cảm. Chỉ sử dụng dữ liệu bạn được phép cung cấp; kiểm tra quy định của tổ chức và điều khoản xử lý dữ liệu của công cụ. Việc nhà cung cấp sử dụng dữ liệu đã gửi để huấn luyện mô hình hay không khác với thời gian họ lưu nhật ký. Câu trả lời cho vấn đề này không quyết định câu trả lời cho vấn đề kia.

Bản tóm tắt phản ánh tài liệu được cung cấp, nhưng điều đó không chứng minh tài liệu đầy đủ hoặc không thiên lệch, như Interaction Design Foundation lưu ý trong hướng dẫn của tổ chức. Nếu thiếu nguồn quan trọng, kết quả cũng có thể bỏ sót thông tin đó.

Đặt tiêu chí đánh giá trước khi tin vào kết quả

Xác định trước những điều kiện kết quả cần đáp ứng để có thể sử dụng. Có thể kiểm tra xem phát biểu thực tế có căn cứ trong nguồn không, các ý bắt buộc đã đầy đủ chưa, định dạng có phù hợp với người đọc không, và giả định hoặc thông tin thiếu có được đánh dấu rõ không. Nhờ vậy, việc đánh giá dựa trên tiêu chí cụ thể thay vì cảm giác câu trả lời nghe có vẻ ổn.

Với bản cập nhật dự án, đối chiếu ngày tháng và cam kết với ghi chú cuộc họp, kiểm tra các trở ngại quan trọng và rà soát phát biểu không có nguồn hỗ trợ. Interaction Design Foundation khuyến nghị kiểm tra khả năng truy nguyên về bằng chứng, bối cảnh còn thiếu và sự khác biệt giữa dữ liệu với diễn giải. Hướng dẫn này cũng lưu ý đến thiên lệch và điểm mù: ai hoặc điều gì có thể bị bỏ sót? Một góc nhìn khác hay trường hợp ngoại lệ có thể làm thay đổi kết quả không?

Các bước kiểm tra giúp giảm lỗi có thể tránh được, nhưng danh sách kiểm tra không chứng minh câu trả lời chính xác. Nếu nguồn chưa đầy đủ, kết quả có thể phản ánh đúng nguồn mà vẫn không phù hợp để làm căn cứ ra quyết định.

Điều chỉnh kết quả mà không quên mục tiêu

Khi kết quả đầu tiên chưa hữu ích, hãy xác định điểm còn thiếu rồi sửa đầu vào hoặc chỉ dẫn tương ứng. Bạn có thể bổ sung ghi chú, làm rõ đối tượng đọc, nhắc lại giới hạn độ dài hoặc yêu cầu định dạng khác. Sau đó, so sánh phiên bản mới với mục tiêu và tiêu chí đánh giá ban đầu.

Nếu bản nháp bỏ sót một trở ngại, hãy chỉ ra ghi chú liên quan và yêu cầu bổ sung thông tin. Kiểm tra cách diễn đạt mới có khớp với ghi chú không. Yêu cầu AI viết lại nhiều lần không khiến phát biểu thiếu căn cứ trở nên đáng tin cậy. Hãy tìm bằng chứng tốt hơn, sửa đầu vào hoặc bỏ phát biểu đó.

Giữ quyền phán đoán của con người ở những phần quan trọng

Con người cần chịu trách nhiệm diễn giải bằng chứng, đưa ra quyết định có hệ quả và xác định kết quả có phù hợp để sử dụng hay không. Kiểm tra kỹ hơn nội dung có thể ảnh hưởng đến con người, tiền bạc, an toàn hoặc nghĩa vụ pháp lý nếu xảy ra sai sót. AI có thể giúp sắp xếp tài liệu nhưng không thể chịu trách nhiệm thay bạn.

Cần phân biệt việc tạo ý tưởng về con người với việc thu thập bằng chứng từ con người. AI có thể gợi ý câu hỏi hoặc sắp xếp ghi chú phỏng vấn, nhưng không thay thế người tham gia thật khi nhiệm vụ đòi hỏi quan sát hành vi thực tế. Interaction Design Foundation cảnh báo không nên xem AI như người tham gia kiểm thử và khuyến nghị kiểm chứng thiết kế với người thật khi cần loại bằng chứng đó (nguồn).

Ví dụ thực tế: Chuyển ghi chú cuộc họp thành nội dung theo dõi đã kiểm tra

Giả sử cuộc họp dự án hư cấu có ba ghi chú: nhóm phê duyệt bản nháp kế hoạch ra mắt; Jordan sẽ chỉnh sửa câu hỏi thường gặp dành cho khách hàng trước thứ Sáu; việc rà soát dữ liệu vẫn bị đình trệ do chưa có quyền truy cập. Bạn cần gửi nội dung theo dõi cho người dự họp và quản lý.

1. Xác định mục tiêu: Tạo nội dung ngắn gọn ghi lại quyết định, người phụ trách, thời hạn và trở ngại.
2. Bổ sung bối cảnh: Cho biết tin nhắn dành cho người dự họp và quản lý; tách riêng quyết định với việc cần làm.
3. Cung cấp đầu vào và ràng buộc: Chỉ chia sẻ ghi chú được phép sử dụng. Yêu cầu AI không tự thêm người phụ trách hoặc ngày tháng còn thiếu.
4. Yêu cầu kết quả đầu ra: Đề nghị soạn email ngắn với các tiêu đề “Quyết định”, “Việc cần làm” và “Trở ngại”.
5. Đánh giá kết quả: Đối chiếu quyết định, việc Jordan cần làm, thời hạn và trở ngại về quyền truy cập với ghi chú. Kiểm tra xem có thông tin nào được thêm mà không có căn cứ không.
6. Chỉnh sửa nếu cần: Nếu nội dung bỏ sót trở ngại, chỉ ra ghi chú liên quan và yêu cầu chỉnh sửa đúng trọng tâm.

Trước khi gửi, hãy xác nhận tên, thời hạn và cách diễn đạt phản ánh chính xác cuộc họp. Nếu ghi chú không nêu ai phụ trách việc rà soát dữ liệu, hãy ghi rõ người phụ trách chưa được xác định hoặc hỏi lại nhóm; không để AI đoán.

Điều chỉnh khung cho nhiệm vụ khác – và biết khi nào không nên dùng AI

Các câu hỏi lập kế hoạch này cũng có thể áp dụng khi soạn email hoặc tóm tắt tài liệu: xác định mục đích, cung cấp nguồn liên quan, nêu định dạng và quyết định cách kiểm tra. Điều chỉnh các bước theo công việc; đây là khung linh hoạt, không phải mẫu bắt buộc cho mọi nhiệm vụ.

Nếu công việc phụ thuộc vào thông tin bạn chưa có, dữ liệu nhạy cảm không thể chia sẻ, hoặc chuyên môn và khả năng phán đoán mà AI không thể cung cấp, hãy tạm dừng hoặc chọn cách khác. Thiết kế công việc có AI hỗ trợ không đồng nghĩa với cấu hình quy trình tự động hay kết nối các nền tảng phần mềm; những thiết lập kỹ thuật đó nằm ngoài phạm vi của khung này.

Cách đơn giản để bắt đầu công việc có AI hỗ trợ tiếp theo

Chọn một công việc quen thuộc, ít rủi ro và sử dụng tài liệu bạn được phép chia sẻ. Trước khi mở công cụ AI, ghi lại mục tiêu, đầu vào liên quan, kết quả mong muốn và cách kiểm tra. Đối chiếu kết quả với tài liệu gốc, rồi chỉnh sửa hoặc loại bỏ nội dung không thể xác thực. Quy trình giúp làm rõ cách phối hợp; con người vẫn chịu trách nhiệm quyết định kết quả có phù hợp để sử dụng hay không.

Đọc thêm trong chuyên đề Năng suất với AI:

• Kiến thức nền tảng: AI trong quản lý dự án: ứng dụng thực tế và giới hạn
• Chuyên sâu cùng chủ đề: Năng suất với AI tại nơi làm việc: Cách áp dụng thực tế và đo lường
• Hướng dẫn thực hành & Mẫu Prompt: Mẫu Prompt viết báo cáo công việc và tổng hợp số liệu nhanh chóng
• Khám phá toàn bộ chuyên mục: Năng suất & Quy trình làm việc với AI