Tiếng Việt
English 
اللغة العربية 
Bahasa Indonesia 
Bahasa Melayu 
ภาษาไทย 
简体中文 Lâm Kiến Hà là người thế hệ 8X, dáng người gầy gò, nhanh nhẹn, giọng nói đầy khí thế. Khi nhắc đến công cụ AI DingLing, cô hào hứng như gặp lại người bạn cũ, say sưa chia sẻ từng chi tiết nhỏ. Đồng nghiệp thân mật gọi cô là “chị Hà”. Trong mắt họ, chị Hà không phải cao thủ công nghệ, nhưng lại khiến mọi người cảm nhận được rằng AI không hề thần bí hay xa vời.
Nhưng cô không phải hình mẫu kỹ thuật gia theo định kiến thông thường. Cách đây ba năm, cô chỉ là một nhân viên kinh doanh tại Semir, đã làm việc hơn mười năm ở các vị trí bán hàng, lập kế hoạch, quản lý sản phẩm, gần như chẳng liên quan gì đến “công nghệ”. Chẳng ai ngờ rằng hôm nay cô đã trở thành “chuyên gia thực tiễn AI” trong công ty, tự tay đưa một công cụ mang tính thời đại vào công việc hàng ngày của hàng ngàn đồng nghiệp.
Với AI, Lâm Kiến Hà có niềm đam mê hành động mạnh mẽ đặc biệt. Cô nói, không phải bản thân mình đặc biệt, mà là cơ hội vừa vặn tìm đến, và cô sẵn sàng chủ động đảm nhận những thách thức ngoài KPI.
Những hành động “vô tư” này bắt nguồn từ ngọn lửa tín niệm sâu trong lòng cô – cô tin chắc rằng AI đang dẫn lối đến tương lai. Cô ấn tượng sâu sắc với khái niệm “sự tưởng tượng chung” trong cuốn sách
Những trải nghiệm luân chuyển công việc phong phú giúp cô thấm thía giới hạn của quy trình làm việc truyền thống. Nhưng với xuất thân không chuyên môn, rốt cuộc cô đã nắm bắt công cụ mới và đổi mới phương pháp làm việc như thế nào? Và làm sao cô đưa AI đến trước mặt đồng nghiệp, xóa bỏ khoảng cách thông tin?
Sau đây là lời kể của Lâm Kiến Hà ——
Cách đây ba năm, tôi được điều chuyển đến Trung tâm số hóa Semir, nhân duyên đưa đẩy bắt đầu phụ trách việc triển khai AI toàn công ty. Thực ra tôi không có chuyên môn về công nghệ, hoàn toàn dựa vào sự nhạy bén với số hóa và đam mê với AI, từng bước mày mò học hỏi.
Thời điểm thật sự khiến tôi nhận ra sức mạnh của AI là vào đầu năm 2023. Lúc ấy ChatGPT 3.5 gây chấn động toàn cầu. Vừa lúc trường con gái tôi cần quay video lễ hội, với tư cách là thành viên ban phụ huynh lớp, tôi phải viết lời thoại cho 25 phụ huynh. Đây vốn là nhiệm vụ phiền toái, cần tra cứu tài liệu, ráp câu, tổ chức nội dung. Tôi chợt nảy ý, mượn điện thoại đồng nghiệp thử hỏi ChatGPT, không ngờ chỉ vài giây, nội dung mong muốn đã được tạo ra.
Lúc ấy tôi vô cùng kinh ngạc, AI简直 như phép màu. Tôi liền nghĩ, liệu trong tương lai, AI có thể trở thành công cụ phổ cập như ngôn ngữ, ai cũng dùng được?
Tôi làm việc tại Semir nhiều năm, từng qua bán hàng, lập kế hoạch, quản lý sản phẩm, nên hiểu rõ những điểm đau của phương thức làm việc truyền thống. Vì vậy tôi bắt đầu suy nghĩ: Liệu AI có thể giúp chúng ta giải quyết vấn đề?
Lần đầu tiên tôi áp dụng AI vào công việc là vì nhu cầu “thử đồ bằng AI”.
Là công ty thời trang, chi phí chụp ảnh sản phẩm luôn rất cao. Trước đây chỉ có thể mời người mẫu chụp khoảng 20% mẫu trọng điểm, tốn thời gian và tiền bạc. Năm 2023, tổng giám đốc thương hiệu Balabala nêu ra ý tưởng: không cần người mẫu, chỉ dùng ảnh trải phẳng, để AI mô phỏng hiệu ứng mặc lên người. Xem ra giờ đây điều này khá phổ biến, nhưng lúc ấy thì ít ai dám thử.
Tôi vẫn nhớ cảnh lần đầu nhìn thấy bản demo: ảnh trải phẳng lập tức “mặc” lên người mẫu, hiệu quả trực quan và kỳ diệu. Đồng nghiệp kinh doanh lập tức háo hức hình dung: sau này trang điểm, phối đồ, chụp ảnh đều có thể tiết kiệm được.
Nhưng đội kỹ thuật ngay lập tức dội gáo nước lạnh —— hàng tiêu chuẩn như giày, cốc còn dễ xử lý, nhưng trang phục thay đổi hình dạng quá lớn, thiếu kinh nghiệm huấn luyện mô hình, cũng thiếu sáng tạo.
Toàn bộ năm 2023, chúng tôi sống trong “căng thẳng cực độ”. Ban lãnh đạo muốn nhanh chóng triển khai, nhưng hiệu quả sinh ra dễ bị méo mó. Chúng tôi dành trọn một tháng để thử nghiệm liên tục, kiểm chứng sâu với nhiều nhà cung cấp, từ chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình đến A/B test hiệu quả so sánh. Kết luận cuối cùng rõ ràng: công nghệ chưa đủ trưởng thành, ngắn hạn khó đáp ứng nhu cầu kinh doanh, dự án buộc phải tạm dừng.
Tôi vẫn không chịu buông, liền hỏi thẳng đồng nghiệp kinh doanh: “Bỏ qua các yếu tố khác, nếu công cụ này khả dụng, anh dám dùng không? Dùng rồi có hiệu quả thực tế không?” Sau khi cân nhắc kỹ, anh ấy thừa nhận ngắn hạn thực sự chưa yên tâm.
Chúng tôi từ đó đạt được đồng thuận —— không thể làm AI vì AI. Phải xác nhận nó thực sự mang lại tăng trưởng doanh thu và giảm chi phí tăng hiệu suất.
Nhưng lần thử nghiệm này khiến tôi nhận ra, sự thay đổi năng suất do AI mang lại là cấp số nhân, nhất định sẽ là xu hướng, chỉ cần thêm chút thời gian. Điều này cũng đặt nền tảng kinh nghiệm cho chúng tôi sau này nhanh chóng triển khai các luồng công việc như thử đồ bằng AI.
Năm 2024, trong khóa huấn luyện do DingLing tổ chức, tôi lần đầu tiếp xúc với bảng tính AI —— lúc đó còn gọi là “bảng đa chiều”. Tôi lập tức bị chức năng của nó làm cho choáng ngợp: tất cả các cuộc họp, quy trình vụn vặt trong doanh nghiệp đều có thể được quản lý bằng một bảng duy nhất.
Sau khi tự tay thử nghiệm, tôi lập tức cảm nhận được sức mạnh của bảng tính AI, liền muốn nhanh chóng giới thiệu cho đồng nghiệp các phòng ban khác. Một lần tình cờ gặp đồng nghiệp cũ trong thang máy, trò chuyện phiếm, anh ấy nói đang bận rộn cùng lúc mấy dự án. Tôi lập tức nảy ý nghĩ: Bảng tính AI chắc chắn có thể giúp anh ấy. Tôi nói ngay: “Anh sắp xếp thời gian, tôi sẽ giới thiệu cho anh.”
Trước đây chúng tôi hay dùng Excel, nhét đầy các mốc thời gian và tùy chọn lọc vào một bảng, mỗi lần lại phải chia nhỏ gửi cho người khác. Nhưng dữ liệu thì “chết”, cần cập nhật thủ công theo lô, vừa phiền phức dễ sai sót, lại không thể đồng bộ tức thì.
Bản thân tôi từng ăn trái đắng vì điều này. Ấn tượng sâu đậm nhất là hội nghị đặt hàng: quần áo treo sẵn, tem giá cũng dán xong, nhưng giá cả và chính sách vẫn đang điều chỉnh liên tục. Nếu thông tin điều chỉnh giá không được đồng bộ, có thể dẫn đến khách hàng kỳ vọng lệch với thực tế, thậm chí ảnh hưởng đến việc đặt đơn.
Lúc ấy mỗi ngày đều phải điền hàng đống bảng biểu, liên tục cập nhật. Chúng tôi chỉ còn cách lập nhóm chat, vài bên cùng sửa file Excel tức thì. Nhưng dù có sửa thế nào, vẫn phải dựa vào người thông báo, tin nhắn nhiều dễ bỏ sót. Có năm vì vài mẫu sản phẩm chính sách chưa đồng bộ, khách hàng sau khi đặt đơn đã trực tiếp khiếu nại. Khi phân tích lại mới phát hiện vấn đề nằm ở “phiên bản bảng biểu không đồng bộ”.
Ngoài hội nghị đặt hàng, chúng tôi còn áp dụng bảng tính AI vào tình huống “kiểm soát thời gian”. Các mốc thời gian trong vòng đời sản phẩm thời trang được kiểm soát nghiêm ngặt: khi nào khởi động kế hoạch, đặt hàng, lên kệ đều có yêu cầu cứng, chậm trễ chút là ảnh hưởng đến các bước tiếp theo. Trước đây hoàn toàn dựa vào người giám sát, thường bị các mốc đuổi theo. Giờ đây dùng bảng tính AI quản lý thống nhất, nhắc nhở mốc và phân phát thông báo đều có thể tự động chạy.
Chỉ trong chớp mắt, các phòng ban như hành chính, mua sắm, trung tâm số hóa, chuỗi cung ứng đều bắt đầu dùng, thậm chí thói quen điền biểu mẫu của mỗi cá nhân cũng được dung nạp. Người thích điền bảng, người quen điền biểu mẫu, nhưng cuối cùng dữ liệu đều tập hợp về cùng một bảng.
Có đồng nghiệp từng hỏi tôi: “Tại sao cùng sự việc xảy ra vào tháng 6, trên lịch lại không xếp cùng nhau?” Tôi bảo anh ấy, then chốt là phải thay đổi tư duy: không còn logic hai chiều của Excel, mà phải coi “quý” như một trường dữ liệu. Tư duy vừa đổi, anh ấy bừng tỉnh.
Đi xa hơn nữa, chúng tôi còn tích hợp quy trình tự động hóa, thiết lập thời gian bắt đầu, kết thúc và nhắc nhở cho nhiệm vụ. Trước đây lịch dày đặc các ghi chú nhắc, giờ hệ thống có thể tự động đẩy và đóng vòng nhiệm vụ. Một bảng duy nhất, từ kế hoạch đến thực thi, toàn bộ sự việc đều được quản lý xong.
Nhìn lại phía trước, việc khám phá AI trong công ty bắt đầu từ “nhóm sở thích”. Công nghệ mới vừa xuất hiện, chưa có đáp án chuẩn, sếp khuyến khích mọi người thử nghiệm riêng.
Tuy nhiên, sếp cũng đặt kỳ vọng đặc biệt với trung tâm số hóa: với tư cách là bộ phận trung tâm, cần có ý thức tập trung nguồn lực, hy vọng chúng tôi có thể tập hợp các nỗ lực khám phá rời rạc, thành lập nhóm dự án ảo cấp công ty.
Vì thế vai trò của tôi cũng rõ ràng hơn: xây một “cây cầu”, để các đội khác nhau đều hiểu được AI, dùng tốt AI, biến công cụ AI thành thứ phổ cập như điện nước, dễ dùng.
Tôi từng làm bài kiểm tra MBTI, mỗi lần kết quả đều khác nhau. Tôi là Song Tử, cần tôi hướng ngoại thì tôi hướng ngoại, cần tôi ở một mình uống trà đọc sách tôi cũng rất vui vẻ. Có bạn đồng nghiệp đánh giá tôi là người thực tế, tràn đầy nhiệt huyết phi thường, cũng có người nói khí chất tôi rất “đúng”. Nếu phòng có người tổ chức hoạt động, tôi sẽ tích cực tham gia, giúp tạo không khí. Dù nửa ngày chẳng ai hưởng ứng, tôi cũng thấy không sao, không giỏi cũng làm, tâm thái rất thoải mái.
Trạng thái này cũng kéo dài sang công việc.
Tháng Ba năm nay, tôi đến Ôn Châu tổ chức một buổi đào tạo công cụ AI. Ban đầu chỉ là một buổi phổ biến do phòng đào tạo bán lẻ sắp xếp, tôi chủ động thêm nội dung bảng tính AI. Kết quả tin đồn lan rộng, không chỉ quản lý bán lẻ, mà cả hành chính, nhân sự, logistics đều muốn tham gia. Phòng học nhỏ dự kiến không đủ chỗ, cuối cùng phải chuyển sang hội trường lớn chứa được hơn trăm người, cộng thêm tham gia trực tuyến, tổng cộng hơn bốn trăm người nghe giảng.
Thường xuyên xảy ra tình trạng sau đào tạo, có đồng nghiệp chủ động tìm tôi. Ấn tượng sâu đậm nhất là Tôn Nam —— một sinh viên mới tuyển, đang luân chuyển tại phòng kế hoạch sản phẩm. Công việc hàng ngày cô ấy phải thu thập thông tin kích cỡ từ “quản lý mẫu”, thống kê thử đồ mùa mới theo quý. Sau buổi học, cô ấy chợt nảy ra ý tưởng: công cụ này có thể giải quyết khó khăn của cô! Ngay lập tức nhắn DingLing, mong tôi giúp đánh giá tính khả thi.
Một buổi cuối tuần tôi dành thời gian làm bản demo cho cô ấy, cô ấy vô cùng phấn khích, nói “thật sự làm được!”. Sau đó cô ấy càng lúc càng đầu tư, dần hoàn thiện chức năng sản phẩm. Chúng tôi chỉ định hướng ban đầu, cô ấy kết hợp tình huống kinh doanh không ngừng hoàn thiện, công cụ cũng theo đó mà trưởng thành.
Để giúp đỡ nhiều nhân viên như Tôn Nam muốn học AI, tôi và đội ngũ xây dựng công cụ tên “Cây Cổ Thụ Lớn Semir”. Ban đầu chỉ mở cho nhóm AIGC, sau có nhiều người hỏi, liền đưa lên nhóm lớn toàn công ty.
“Cây Cổ Thụ Lớn Semir” khá thú vị. Tôi thêm một “khu缓冲 cảm xúc”: khi đồng nghiệp kinh doanh đưa yêu cầu, nếu chúng tôi đang bận không thể phản hồi ngay, AI sẽ gửi phản hồi tự động trước, làm dịu cảm xúc người hỏi, sau đó chúng tôi mới “nhận đơn”. Đến nay đã nhận gần 500 phản hồi người dùng.
Sau buổi đào tạo tại Ôn Châu, có đồng nghiệp cảm thấy công cụ đặc biệt hữu ích, nhưng mới dùng thường gặp vấn đề, liên tục hỏi tôi có rảnh không, có thể gọi điện hỏi không.
Do tư vấn quá nhiều, Senxuetang (trường đào tạo nội bộ) trực tiếp tìm tôi, hỏi có khóa học “năng lực phổ quát” nào để giới thiệu không. Tôi lập tức nghĩ đến bảng tính AI, đề xuất “hay là sắp xếp thêm một buổi đào tạo bảng tính AI”.
Vậy là sắp xếp một buổi phổ biến ba tiếng, không ngờ phản ứng nồng nhiệt, số người đăng ký vượt quá 300 người.
Kết quả sau khóa học rõ rệt ngay, nhiều phòng ban bắt đầu dùng bảng tính AI.
Quá trình này khiến tôi cảm nhận sâu sắc: một buổi đào tạo tự nguyện đăng ký, trước tiên tập hợp những người muốn học, sau đó chuyển hóa qua tình huống, biến công cụ AI thực sự thành năng suất cho tuyến đầu.
Bản thân tôi ban đầu cũng không quen thuộc với các công cụ này, trước tiên xem khóa học trực tiếp trên DingLing để tự học, gặp vấn đề thì hỏi đội ngũ chính thức. Cuối tuần xem thêm các khóa liên quan để bổ sung, rồi trao đổi với đồng nghiệp kinh doanh, giải đáp thắc mắc của họ.
Đào tạo nhiều nên có kinh nghiệm: không thể giảng quá nhanh, từng bước nhỏ cũng phải minh họa, ví dụ “tạo bảng đa chiều mới”, ngay cả đặt tên cũng phải dạy, vì nhiều người dùng thói quen Excel ở đây hoàn toàn không phù hợp.
Những chỗ tôi tự học dễ mơ hồ, sẽ cho mọi người luyện tập trọng điểm. Những chức năng trông đơn giản, nhiều người lại “học là hiểu, làm là hỏng”. Nếu không lập tức thực hành, nghe xong là quên cảm giác. Vì vậy tôi khuyên mọi người trước khi học hãy tìm một người bạn cùng luyện tập thao tác.
Trước lớp tôi phát bảng khảo sát vui, để mọi người có cảm nhận trước, điền xong có thể xem thay đổi trực tiếp trong nhóm, tạo không khí nóng lên. Khi lên lớp mọi người đã có cảm giác tham gia, có thể trực tiếp hiểu tại sao cần học công cụ này.
Sau lớp, tôi tổng hợp các công cụ thường dùng vào một khu vực học tập, thực chất là một kho tài liệu đám mây, bao gồm tất cả công cụ AI liên quan đến các nút công việc.
Tôi nhớ có lần không kiềm được nói với lãnh đạo: “Việc này thực ra đã không còn nằm trong phạm vi công việc ban đầu của tôi, nhưng tôi vẫn rất vui.” Lãnh đạo ngẩn người, cười nói: “Biết không, khi em nói câu này, ánh mắt em có ánh sáng.”
Hiện tại công ty có một nhóm diễn đàn nhỏ AIGC, số người từ vài chục phát triển đến hàng ngàn, nhiều đồng nghiệp tự giác tham gia. Mỗi người đều có thể chia sẻ ứng dụng AI, giới thiệu công cụ, các thương hiệu khác nhau còn có thể học hỏi lẫn nhau. Có người bên ngoài cảm thán, mức độ sôi động này không kém gì một cộng đồng AI chuyên nghiệp.
Thực ra tâm nguyện ban đầu của tôi chưa từng thay đổi. Trước khi làm bán hàng, lập kế hoạch, tôi là người nối thông chênh lệch thông tin; giờ đây quảng bá AI, vẫn là vai trò tương tự. Thông tin thông suốt, mọi người mới có thể thuận lợi làm đúng việc.
Đội tôi dẫn dắt có ba bạn đồng nghiệp, về quản lý tôi khá phóng quyền. Mỗi tuần họp cập nhật tiến độ, thời gian còn lại hoàn toàn tin tưởng họ tự chủ triển khai. Nhóm DingLing của chúng tôi đặt tên “Sôi sục lên, thanh niên trẻ”, nghe thôi đã thấy tràn đầy nhiệt huyết.
Năm nay nhu cầu kinh doanh tăng vọt, theo các dự án khác nhau, chúng tôi còn thành lập nhiều tổ chức ảo. Thành viên nhóm đến từ các phòng ban khác nhau, tôi đặt tên một nhóm dự án là “Ding Sanduo và những người bạn của anh ấy”, chính là nhóm “Ngọn lửa AI lan tỏa”. Tôi còn dùng ảnh của mọi người tạo ảnh ghép làm avatar, tăng cảm giác归属.
Làm ngành thời trang, phản hồi người tiêu dùng là quan trọng nhất. Ai hiểu rõ người tiêu dùng nhất? Không phải nhà thiết kế, cũng không phải bộ phận chiến lược, mà là nhân viên bán hàng tuyến đầu. Họ mỗi ngày ở cửa hàng, quan sát khách hàng lựa chọn, lắng nghe phản ứng thật khi thử đồ. Nhưng đáng tiếc, những tiếng nói này thường bị méo mó khi truyền qua nhiều tầng lớp.
Trước đây, phòng sản phẩm mỗi năm chỉ làm bốn cuộc khảo sát thị trường, phải đi khắp nước, mẫu hạn chế, tốc độ chậm. Thông tin về trụ sở thường đã bị giảm chất lượng. Người tiêu dùng rõ ràng nói “kiểu dáng quá rộng”, truyền đến cuối cùng có thể chỉ còn câu “có chút vấn đề”, dẫn đến quyết sách mơ hồ.
Đây chính là nơi công cụ AI DingLing phát huy tác dụng. Hiện tại, một câu nói tùy ý của nhân viên bán hàng như “chiếc áo này phần eo hơi chặt”, có thể tải lên ngay lập tức, được AI chuyển thành văn bản và tự động phân loại: là vấn đề chất liệu? vấn đề kiểu dáng? hay phản hồi cảm xúc? Các phòng ban khác nhau đều thấy ngay, chênh lệch thông tin được xóa bỏ tại chỗ.
Mọi niềm tin của tôi đều bắt nguồn từ một nguyên tắc đơn giản: việc này có thể tạo giá trị cho doanh nghiệp không?
Năm ngoái tiếp xúc AI còn trong giai đoạn chuyển tiếp, nhịp độ không gấp. Đến năm nay, tình hình hoàn toàn khác. Tôi và đội ngũ bị các yêu cầu đuổi theo, vì kinh doanh đã thực sự phụ thuộc vào các công cụ này.
Yêu cầu nhiều hơn, càng cần giữ khả năng phân biệt. Đôi khi chức năng được quảng cáo bên ngoài rất tốt, nhưng phản hồi từ đồng nghiệp nội bộ lại hoàn toàn khác biệt.
Âm thanh khác biệt khó tránh khỏi. Nhưng khi thấy kinh doanh khen ngợi và phản hồi tích cực, bạn sẽ thật sự cảm nhận được việc này có giá trị —— không chỉ giúp người khác, mà còn mang lại thành tựu cho bản thân.
Tất nhiên, tôi cũng không phải người cao EQ. Thường đùa với bạn đồng nghiệp rằng hôm nay lại “EQ siêu thấp”. Ví dụ sếp giao nhiệm vụ, tôi có thể trả lời thẳng “áp lực quá lớn”.
May mắn là môi trường công ty rất tốt. Đôi khi tôi nói thẳng với sếp “em làm không được”, sếp không gây áp lực, ngược lại ngồi xuống giúp tôi sắp xếp: trọng tâm hiện tại là gì, nhiệm vụ cốt lõi nào mới là chính. Tôi thường sa đà vào việc vụn vặt, sếp nhắc tôi cần có ưu tiên, sắp xếp theo góc độ giá trị. Tôi rất biết ơn điều này.
Toàn công ty ngày càng tăng đầu tư vào AI. Tháng Tư năm nay, chủ tịch Semir gửi thư nội bộ, kêu gọi toàn thể nhân viên dùng AI từ trên xuống dưới. Các hoạt động như hội chợ AI, cuộc thi AI, điểm danh AI toàn công ty lần lượt được tổ chức.
Người làm AI trong trung tâm số hóa cũng ngày càng nhiều. Trước đây nhiều việc đè hết lên phòng chúng tôi: xin tài nguyên, ngân sách, nhân lực, lại phải theo dõi định hướng sản phẩm và phát triển công nghệ.
Năm nay tình hình cải thiện, có người接手 phát triển nền tảng làm việc, quản lý sản phẩm và đồng nghiệp kỹ thuật mỗi người làm tốt nhiệm vụ riêng. Vấn đề tài nguyên, ngân sách, nhân lực không còn do tôi đơn độc gánh vác. Tôi có thể tĩnh tâm, tập trung vào phổ biến và khai thác sâu các tình huống cụ thể. Những điểm rời rạc ban đầu dần được nối lại. Tôi cảm nhận mình đang ngày càng tiến gần hơn đến mục tiêu thực sự tích hợp AI vào phương thức làm việc.
Gần ba năm tiếp xúc trực tiếp với công cụ AI DingLing, tôi càng thấm thía: “Người quân tử sinh ra không khác, chỉ giỏi mượn sức vật mà thôi”. Cuối cùng quyết định giá trị không phải bản thân AI, mà là cách chúng ta sử dụng nó.
We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at