Hãy tự động hóa những công việc lặp đi lặp lại ngay bây giờ với Opal.
Với thiết kế quy trình làm việc bằng AI không cần mã code, hãy tự mình tạo ra các công cụ tự động hóa công việc có thể áp dụng trực tiếp vào thực tế!
“Thay vì xử lý riêng lẻ từng tác vụ, hãy thử thiết kế chúng thành một quy trình duy nhất.”
Google Opal sẽ giúp bạn tạo ra các công cụ làm việc có thể thực thi ngay lập tức theo ý muốn.
– Tự động chuyển đổi nội dung marketing vốn phải viết lại cho từng kênh, đồng thời tạo lập kế hoạch dựa trên xu hướng
– Giảm thiểu gánh nặng vận hành bằng cách tạo các tài liệu nhân sự và đào tạo như thông báo đào tạo, email hướng dẫn, FAQ cùng một lúc
– Sắp xếp các thắc mắc lặp đi lặp lại của khách hàng theo từng loại và cung cấp ngay lập tức các câu trả lời phù hợp với tình huống
– Tự động hóa việc soạn thảo báo cáo và sắp xếp dữ liệu để đồng thời giảm bớt thời gian viết và sai sót
Chúng tôi sẽ trả lại cho bạn khoảng thời gian đã mất cho việc thu thập dữ liệu đơn thuần và soạn thảo bản thảo.
Từ bây giờ, hãy tập trung vào vai trò thiết kế công việc và hoàn thiện kết quả!
Cấu trúc hóa các công việc lặp đi lặp lại và hiện thực hóa chúng thành một hệ thống tự động hóa vận hành thực tế là nội dung của khóa học thực hành này.
1. ‘Thiết kế công việc dựa trên nút (node)’ giúp chuyển đổi trực tiếp logic thực tế
Cấu trúc hóa quy trình để AI tự động thực hiện từ đầu đến cuối công việc
2. ‘Tác nhân thông minh’ tự phán đoán các kịch bản ứng phó theo tình huống
Hoàn thiện cấu trúc công việc giúp tập trung vào các phán đoán và quyết định cốt lõi, trong khi để AI đảm nhận việc tóm tắt tình huống
3. Rút ra ngay lập tức "thông tin chi tiết cốt lõi" từ dữ liệu nghiên cứu khổng lồ
Để AI nắm bắt trước những tín hiệu mang tính quyết định giữa thông tin trên web và tài liệu nội bộ, giúp ngăn ngừa sai sót do quá tải thông tin
4. ‘Quy trình tự động hóa công việc dạng chia sẻ’ thay đổi năng suất nhóm
Phân phối các ứng dụng chứa đựng bí quyết cho toàn đội ngũ để thiết lập tiêu chuẩn công việc, giải phóng khỏi các tác vụ lặp đi lặp lại nhàm chán để tập trung vào các quyết định mang tính chiến lược
5. ‘Hướng dẫn vận hành AI bám sát thực tế’ dựa trên các Use Case thực tiễn
Hoàn thiện ngay các ứng dụng giải quyết vấn đề thực tế trong các lĩnh vực như marketing, bán hàng, nhân sự và đảm bảo tính ổn định trong công việc thông qua các quy trình kiểm chứng
1. Đăng ký khóa học
2. Làm chủ ‘Thiết kế quy trình làm việc AI’ cùng giảng viên Jo Eun-yi
3. Xây dựng hệ thống ‘Tự động hóa công cụ làm việc’ có thể áp dụng ngay vào thực tế
Bạn đang cần một giải pháp cho vòng lẩn quẩn trong công việc, nơi bạn dành rất nhiều thời gian nhưng hiệu quả vẫn giậm chân tại chỗ?
– Nhân viên thực tế muốn xử lý việc viết báo cáo lặp đi lặp lại, sắp xếp dữ liệu và giao tiếp một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn
– Nhân viên kinh doanh/kế hoạch cần nhanh chóng tổng hợp và sử dụng thông tin như chuẩn bị họp khách hàng, phân tích đối thủ cạnh tranh
– Nhân viên thực tế muốn tự tay xây dựng hệ thống tự động hóa các quy trình làm việc kinh doanh phức tạp
– Chuyên gia marketing cần sản xuất nội dung nâng cao dựa trên đa phương thức (multi-modal)
– Trưởng nhóm và lãnh đạo đổi mới kỹ thuật số muốn nâng cao hiệu quả công việc cho toàn đội ngũ
Giá trị của người làm chuyên môn sẽ hoàn toàn khác biệt giữa ‘người chỉ đơn thuần sử dụng công cụ AI’ và ‘người thiết kế hệ thống’,
đây chính là điểm tạo nên sự phân cấp rõ rệt.
Hãy bứt phá để trở thành nhân tài top 1% không thể thay thế trong tổ chức với Google Opal!
BƯỚC 1. Chuyển đổi góc nhìn từ 'viết prompt sơ sài' sang 'thiết kế quy trình làm việc'
Bỏ qua cách sử dụng một chiều, trang bị tư duy của một ‘Nhà thiết kế hệ thống AI’ với cấu trúc Input-Generate-Output
BƯỚC 2. Vượt xa khỏi việc trò chuyện một lần để xây dựng 'Mini-app chuyên dụng cho công việc'
Tự tay xây dựng ‘Ứng dụng AI của riêng mình’ để tự động thực hiện các công việc lặp lại hàng ngày thay vì chỉ đưa ra những chỉ thị nhất thời
BƯỚC 3. Hướng tới ‘tác nhân tự phán đoán’ thay vì những câu lệnh cố định
Đồng hành cùng ‘Đối tác công việc AI’, người hiểu rõ tình huống và vận hành theo luồng công việc mà không cần chỉ dẫn từng bước một
BƯỚC 4. Từ ‘Tự động hóa văn bản đơn thuần’ đến ‘Hệ thống tích hợp đa phương thức’
Không dừng lại ở việc tạo văn bản, mà kết nối đến cả lập kế hoạch hình ảnh và nội dung, hoàn thiện quy trình tự động hóa để tạo ra kết quả trong một luồng duy nhất
BƯỚC 5. Mở rộng năng suất cá nhân thành ‘tiêu chuẩn công việc của tổ chức’
Mở rộng từ một công cụ cá nhân thành hệ thống làm việc AI dạng chia sẻ mà toàn đội ngũ có thể cùng nhau khai thác
Nếu bạn thiết kế AI phù hợp với luồng công việc, bạn có thể phân biệt được việc cần làm và việc cần bàn giao.
Không chỉ dừng lại ở một công cụ đơn thuần, hãy tự tay xây dựng
‘Quy trình làm việc Google Opal’ để thay thế công việc của bạn!
Q. Có dịch vụ nào cần phải thanh toán trả phí để theo học bài giảng này không?
A. Opal là bản beta miễn phí, bạn có thể sử dụng ngay nếu có tài khoản Google. Bài giảng sẽ hướng dẫn cách thiết kế quy trình tự động hóa công việc và tạo các ứng dụng AI thực tế bằng cách sử dụng các dịch vụ miễn phí như Google Opal và Gemini. Nội dung được thiết kế để có thể áp dụng ngay vào thực tế nên bạn có thể học tập mà không gặp trở ngại nào dù không có các dịch vụ trả phí riêng biệt.
Q. Người không chuyên, hoàn toàn không biết về lập trình có thể tham gia khóa học không?
A. Vâng, hoàn toàn có thể. Khóa học này hướng tới phương pháp 'Vibe Coding', nơi bạn không trực tiếp viết mã mà chỉ truyền đạt cấu trúc và ý định công việc cho AI. Thay vì sử dụng các ngôn ngữ lập trình phức tạp, bạn sẽ học cách kết hợp các nút Đầu vào (Input), Tạo (Generate) và Đầu ra (Output) bằng ngôn ngữ tự nhiên, vì vậy bất kỳ ai cũng có thể tự tạo ra công cụ làm việc cho riêng mình.
Q. Trình độ này có đủ để áp dụng ngay vào thực tế không?
A. Có, nội dung trong bài giảng không chỉ là học các chức năng đơn thuần mà được xây dựng dựa trên các kịch bản công việc thực tế.
Khóa học được thiết kế để bạn có thể tự mình tạo ra các ứng dụng tự động hóa nhiều tác vụ khác nhau như lập báo cáo, chăm sóc khách hàng, tạo nội dung và áp dụng ngay vào thực tế sau khi học.
Vì đây là bài giảng tập trung vào thực hành, bạn nên chuẩn bị màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung để có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.
Ngoài ra, vì các bài thực hành được thực hiện trên nền tảng hệ điều hành Windows, chúng tôi khuyên bạn nên theo dõi bài giảng trong môi trường Windows.
Giáo trình bài giảng và tệp thực hành nằm trong phần <00. Trung tâm tải xuống tài liệu>.
![Tự động hóa công việc, cách áp dụng AI vào công việc của tôi [Giải thưởng Inflearn, AX]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/338950/cover/01kct1ebnxn79f3a2xs3pm940n?f=avif&w=420)
![[Inflearn Award Bestseller] Cách trở thành chuyên gia tự động hóa AI không cần code, Hướng dẫn hoàn hảo về n8n강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/337053/cover/01jrkjt8emye2z7j7846br3vkk?f=avif&w=420)
![[Thực chiến AIoT] Chuẩn bị hoàn hảo cho Makerthon Gương thông minh: Từ LLM, CV đến thiết kế phần cứng강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/340196/cover/01kexgfr26whtfsmsqd2dj1x7x?f=avif&w=420)
![[Cơ bản phần 2.5] OpenClaw.AI Master Class: Cơ bản về thiết kế nhóm Multi-agent và phân tách vai trò강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/341784/cover/01knxyn4p6xrrydvz16tkf6yvb?f=avif&w=420)