Cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa quy trình làm việc của bạn (mà không cần viết mã)

Tác giả: Damian Player; Người dịch: Peggy, BlockBeats

Ghi chú của biên tập viên: Mặc dù hầu hết mọi người vẫn coi AI là một "công cụ tìm kiếm hiệu quả hơn", nhưng Perplexity đang bắt đầu thực hiện công việc đó.

Bài viết này xoay quanh một sự khác biệt thường bị bỏ qua—tại sao, khi sử dụng AI, một số người chỉ nhận được câu trả lời ngắn gọn trong khi những người khác nhận được kết quả cụ thể trực tiếp. Mấu chốt không nằm ở khả năng của mô hình, mà là cách sử dụng nó: liệu công cụ được coi là cửa sổ hội thoại hay là một hệ thống thực thi có thể được ra lệnh và lên lịch.

Một loại công cụ mới, được đại diện bởi Perplexity Computer, thay thế "đặt câu hỏi" bằng "nhiệm vụ" làm phương pháp tương tác cốt lõi. Từ xem xét hợp đồng và phân tích đối thủ cạnh tranh đến làm sạch dữ liệu và tạo báo cáo, người dùng không còn mô tả vấn đề mà trực tiếp xác định kết quả cuối cùng. Kết hợp với việc kết nối các công cụ doanh nghiệp và củng cố nền tảng cá nhân cũng như các ví dụ về phong cách, khả năng này tiếp tục phát triển từ các đầu ra đơn lẻ thành các quy trình làm việc tự động và có thể tái sử dụng. Quan trọng hơn, ranh giới của tự động hóa đang được định nghĩa lại. Nó không còn chỉ là hỗ trợ hoàn thành một bước duy nhất; nó có thể chạy liên tục, thực thi trên nhiều công cụ và thậm chí chủ động đề xuất các nhiệm vụ bổ sung. Điều này có nghĩa là mối quan hệ giữa con người và công cụ đang chuyển từ "sử dụng" sang "quản lý và ủy quyền". Trong sự thay đổi này, ranh giới thực sự không còn là việc có nên sử dụng AI hay không, mà là liệu đã bắt đầu sử dụng nó để "mang lại kết quả" hay chưa. Những người hiểu điều này sẽ có được lợi thế bất đối xứng. Chẳng bao lâu nữa, mọi người sẽ học được cách làm. Nhưng trước khi mọi thứ trở nên rõ ràng, đây là những cách bạn có thể bắt đầu trước. Trong năm qua, các nhà phát triển đã chạy các tác nhân AI tự động (như Claude Code và OpenClaw) trong nền, có thể tiến hành nghiên cứu, xây dựng sản phẩm và cung cấp kết quả hoàn chỉnh một cách độc lập, mà không cần sự can thiệp hoặc nhắc nhở lặp đi lặp lại của con người. Nhưng bạn chưa bao giờ thực sự cần điều này - trừ khi bạn biết cách sử dụng thiết bị đầu cuối và viết mã. Perplexity Computer đã thay đổi điều đó. Lần đầu tiên, những người không phải lập trình viên cũng có thể sử dụng các chức năng tương tự. Tất cả những gì bạn cần là một trình duyệt và một nhiệm vụ để giao cho nó. Hầu hết mọi người mở Perplexity, gõ câu hỏi, nhận câu trả lời và đóng trang. Họ đã bỏ lỡ điểm mấu chốt. Perplexity Computer không phải để trả lời câu hỏi; nó là để thực hiện các nhiệm vụ. Hãy ngừng đặt câu hỏi và bắt đầu giao cho nó những công việc thực sự.

Tại sao hầu hết mọi người thất bại

Giám đốc tài chính, luật sư, chuyên gia tư vấn… họ mở công cụ, nhập câu hỏi, nhận được câu trả lời tạm ổn, và nghĩ, "Ồ, một phiên bản Google nâng cao hơn." Sau đó, họ lại dành thêm 90 phút để dọn dẹp bảng tính mà họ vừa mới dọn dẹp xong vào thứ Hai tuần trước.

Vấn đề không nằm ở công cụ, mà là cách sử dụng nó. Họ đang coi nó như một chatbot.

Phương pháp đặt câu hỏi: "Những rủi ro của hợp đồng này là gì?" Phương pháp thực hiện nhiệm vụ: "Xem xét hợp đồng này. Kiểm tra từng điều khoản để tìm thông tin hỗ trợ từ các nguồn công khai; làm nổi bật các từ ngữ mơ hồ, các điều khoản bị thiếu và các phần có thể dẫn đến trách nhiệm pháp lý; liệt kê 5 điểm rủi ro quan trọng nhất và cung cấp các tham chiếu điều khoản cụ thể; xuất ra một tài liệu Word có đánh dấu sửa đổi." Cùng một hợp đồng. Một cách tiếp cận chỉ cung cấp một danh sách kiểm tra để bạn tự đọc; một cách tiếp cận khác trực tiếp cung cấp một sản phẩm hoàn chỉnh sẵn sàng để gửi cho khách hàng. Thiết lập hệ thống này chỉ trong 10 phút. Đầu tiên, hãy kết nối các công cụ. Nhấp vào các trình kết nối trong thanh bên. Perplexity có thể kết nối với hơn 400 ứng dụng: Gmail, Google Drive, Slack, Salesforce, Notion, SharePoint… kết nối với tất cả những ứng dụng bạn thực sự sử dụng. Sau đó, hãy cho nó biết bạn là ai. Nhập một lần: "Tôi giữ một vị trí nhất định, làm việc cho một loại công ty nhất định. Tôi thường xuyên tạo ra nội dung như X, Y và Z. Vui lòng ghi nhớ ngữ cảnh này trong mỗi phiên." Nó sẽ lưu giữ thông tin này lâu dài. Tiếp theo, hãy cho nó biết "điều gì tốt." Hãy tìm 2-3 sản phẩm tốt nhất của bạn, tải chúng lên và ghi chú: "Đây là những ví dụ về công việc tốt nhất của tôi. Vui lòng nghiên cứu định dạng và giọng văn của chúng, và sử dụng chúng làm tài liệu tham khảo khi tạo nội dung trong tương lai." Bằng cách này, hệ thống không đoán phong cách của bạn, mà là phân tích những con đường thành công đã được chứng minh của bạn. Hãy dành 10 phút để làm điều này trước tiên. Một ví dụ thực tế: Ngày thứ Hai không còn lãng phí 90 phút nữa Một nhà phân tích tài chính nhận được một tệp xuất dữ liệu mỗi thứ Hai—150 dòng, được định dạng một cách lộn xộn: dữ liệu trùng lặp, ba định dạng ngày khác nhau và xếp hạng được viết bằng văn bản thay vì số. Trước khi bắt đầu phân tích, cô ấy đã dành 90 phút mỗi tuần để làm sạch dữ liệu. Vấn đề tương tự lặp đi lặp lại tuần này qua tuần khác. Cô ấy chỉ nhập một hướng dẫn: Làm sạch tệp, loại bỏ các bản sao, chuẩn hóa định dạng ngày, chuyển đổi xếp hạng văn bản thành số; thực hiện phân tích trên dữ liệu đã được làm sạch; tạo bảng điều khiển tương tác với các bộ lọc và cung cấp liên kết có thể chia sẻ; xuất báo cáo PDF so sánh trước và sau khi làm sạch; lưu tất cả các tệp vào thư mục "Báo cáo Thứ Hai" trong Drive. Bốn phút sau: một bộ dữ liệu sạch, một bảng điều khiển tương tác, một liên kết có thể chia sẻ và một báo cáo PDF—tất cả đều xuất hiện trong Drive của cô ấy. Sau đó, cô ấy hỏi, "Có cải tiến nào tôi chưa hỏi mà có thể làm cho nó hữu ích hơn nữa không?" Hệ thống đề xuất hai điều: thứ nhất, thiết lập tác vụ chạy tự động vào mỗi sáng thứ Hai lúc 7 giờ; thứ hai, thêm một tác vụ mới để tạo các bản tóm tắt quản lý vào thứ Ba dựa trên các phần hoạt động kém hiệu quả. Cô ấy đã thiết lập cả hai và đóng trang. Sau đó, nó chạy tự động mỗi thứ Hai—bất kể máy tính của cô ấy có bật hay không. Đây chính xác là khả năng mà các nhà phát triển đã sử dụng trong năm qua. Giờ đây, bạn có thể sử dụng nó trong trình duyệt của mình. Mọi người đã làm gì với nó? @gregisenberg đã thực hiện một thử nghiệm trực tiếp trên podcast @startupideaspod. Anh ấy chỉ giao cho họ một nhiệm vụ: xác định các công ty quảng cáo trên podcast của đối thủ cạnh tranh, xác định chính xác các nhà tài trợ và viết một email cá nhân hóa cho mỗi người. Hệ thống đã tìm thấy Phó Chủ tịch Tăng trưởng của Ramp, lấy nội dung từ một podcast mà ông ấy đã tham gia hai tuần trước đó, viết một email trích dẫn những bình luận cụ thể của ông ấy từ chương trình và gửi trực tiếp. Greg không nói "gửi", nhưng hệ thống coi nhiệm vụ đã hoàn thành và tự động thực hiện. Sau đó, nó chủ động đề xuất: theo dõi podcast của đối thủ cạnh tranh, và ngay lập tức cảnh báo họ và liên hệ với người phụ trách tương ứng ngay khi một thương hiệu mới bắt đầu quảng cáo — "liên hệ với họ ngay khi ngân sách bắt đầu". Cuối cùng, quy trình này đã hoàn thành nghiên cứu về 96 khách hàng tiềm năng song song và lên lịch gửi email theo dõi vào ngày thứ 3 và thứ 7. Trong chương trình Marketing Against the Grain, nhóm đã sử dụng nó để kiểm tra toàn bộ trang sản phẩm HubSpot: tự động thu thập dữ liệu toàn bộ trang web, chấm điểm theo tiêu chí tùy chỉnh, phân loại vấn đề và tạo báo cáo trang web có thể chia sẻ. Những gì thường mất cả tuần để hoàn thành đã được thực hiện trong quá trình ghi hình chương trình. Tất cả đều được thực hiện trực tiếp, không phải là bản demo hay bài tập được chuẩn bị trước. Sử dụng cho các nhiệm vụ cụ thể: Trong lĩnh vực tài chính, một nhà phân tích danh mục đầu tư chỉ đưa ra một nhiệm vụ duy nhất trước khi Nvidia công bố báo cáo thu nhập. Kết quả là: một bảng điều khiển tương tác thời gian thực chứa thông tin về doanh thu 130,5 tỷ đô la, tỷ suất lợi nhuận gộp 75%, tỷ lệ tăng trưởng 114,2%, báo cáo lãi lỗ đầy đủ và xu hướng dự báo tỷ suất lợi nhuận từ năm tài chính 2021 đến 2028, tất cả đều có liên kết có thể lọc và chia sẻ. Không cần Excel, không cần truy xuất dữ liệu thủ công, hoàn thành trong 5 phút. Perplexity có thể truy cập trực tiếp các nguồn dữ liệu như báo cáo của SEC, FactSet, S&P Global và PitchBook — không cần khóa API hoặc ủy quyền bổ sung; hệ thống xử lý tất cả nội bộ.

Tình huống pháp lý:
“Xem xét hợp đồng này. Xác minh rằng tất cả các tuyên bố đều được hỗ trợ bởi các nguồn thông tin công khai; làm nổi bật các từ ngữ mơ hồ, các điều khoản tiêu chuẩn bị thiếu và nội dung có thể dẫn đến trách nhiệm pháp lý theo luật hợp đồng của [tiểu bang cụ thể]; liệt kê 5 điểm rủi ro quan trọng nhất và đính kèm các tham chiếu điều khoản cụ thể; xuất ra một tài liệu Word có đánh dấu sửa đổi.”

Một người đánh giá đã từng tải lên một đề xuất tuyên bố rằng một thị trường nhất định đã tăng trưởng 43% so với năm trước.

Perplexity Computer phát hiện ra rằng chỉ có 4% dữ liệu là chính xác, giúp ngăn ngừa các vấn đề trước khi ký hợp đồng. Kịch bản Marketing: "Phân tích nội dung hoạt động tốt nhất từ ​​[Đối thủ cạnh tranh 1], [Đối thủ cạnh tranh 2] và [Đối thủ cạnh tranh 3] trong 30 ngày qua; xác định các định dạng và chủ đề nội dung hấp dẫn nhất; xác định các khoảng trống nội dung; tạo lịch nội dung 30 ngày dựa trên những khoảng trống này và lưu nó dưới dạng Google Doc." Đặt nó như một tác vụ theo lịch trình. Nó tự động tạo ra phân tích đối thủ cạnh tranh mới nhất vào mỗi thứ Hai, loại bỏ nhu cầu nghiên cứu thủ công. Kịch bản Vận hành: "Đây là dữ liệu CSV quý 1 của chúng tôi. Vui lòng làm sạch dữ liệu; phân tích doanh thu theo khu vực và dòng sản phẩm; xác định ba vấn đề lớn nhất; tạo kế hoạch hành động một trang; tạo bản trình bày PPT một trang; lưu tất cả các tệp vào thư mục dự án." Năm sản phẩm bàn giao, một hướng dẫn. Nó đã được hoàn thành trong khi bạn đang họp. Mô hình Hội đồng: Ba Phán quyết trong 60 giây Khi đối mặt với một quyết định có hậu quả thực sự, bạn chỉ cần nhập câu hỏi một lần. Perplexity sẽ đồng thời gọi Claude, ChatGPT và Gemini, và một "bộ tổng hợp" sẽ tóm tắt sự đồng thuận và bất đồng của chúng. • Các phần nhất quán: Kết luận có độ tin cậy cao • Bất đồng: Cần phán quyết thêm Có người hỏi liệu nên định giá sản phẩm ở mức 297 đô la hay 497 đô la. Ba mô hình đưa ra các câu trả lời khác nhau, nhưng bộ tổng hợp nhận thấy rằng kết luận nhất quán duy nhất của chúng là: không nên định giá dưới 297 đô la. Quyết định đã hoàn tất. Nhiều công ty trả tiền cho các công ty tư vấn để nhốt các nhà phân tích trong phòng họp để đưa ra kết luận. Ở đây, chỉ cần một lệnh duy nhất. Năng lực cốt lõi thực sự: Để nhận được giá trị thực sự từ Perplexity Computer, 80% phụ thuộc vào một điều: khả năng mô tả rõ ràng "kết quả cuối cùng". Nó không phải về cấu hình kỹ thuật, mà là liệu bạn có đủ rõ ràng về những gì bạn muốn cung cấp hay không. Đừng mô tả các bước, hãy mô tả kết quả. Sau mỗi nhiệm vụ, hãy nhớ tự hỏi: "Liệu có điều gì tôi chưa hỏi mà có thể làm cho kết quả này hữu ích hơn không?" Câu hỏi này hầu như luôn chỉ ra những điểm mù. Hãy sử dụng nó mỗi lần. Bắt đầu từ đây. Mở Perplexity (phiên bản chuyên nghiệp 20 đô la/tháng). Vào trang Máy tính, nhấp vào trình kết nối, và kết nối Gmail và Google Drive trước. Nhập ba câu để giới thiệu bản thân (chỉ một lần). Tải lên 2-3 mẫu công việc tốt nhất của bạn để phần mềm học phong cách của bạn. Sau đó, chọn một nhiệm vụ mà bạn đã mất hơn 2 giờ để hoàn thành vào tuần trước và có kết quả tương tự mỗi lần: mô tả nó là "sản phẩm cuối cùng" và gửi đi. Quan sát quá trình thực hiện. Nếu đó là một nhiệm vụ định kỳ, hãy thiết lập để nó chạy tự động trước khi đóng trang. Các nhà phát triển đã sử dụng công cụ này trong một năm. Khoảng cách về hiệu suất giữa họ và những người khác là có thật. Đây là cách để thu hẹp khoảng cách đó.