Khi Operation gặp Claude: Hành trình tiến hóa cách làm việc với AI của một đội ngũ
Từ việc đọc hiểu một tài liệu, đến kết nối toàn bộ kho tri thức, rồi thay đổi cả cách chúng tôi họp — bài viết này kể lại quá trình Operation Team đưa Claude vào công việc hằng ngày, cùng những vấn đề thực tế chúng tôi đã gặp trên hành trình đó.
Irene ChaoExecutive Assistant
Từ một file Google Sheet đến kết nối toàn bộ kho tri thức: hành trình tiến hóa AI của Operation Team
Tóm tắt nhanh
- OakMega Operation Team sử dụng Claude theo ba tầng: xử lý tài liệu → tích hợp thông tin → hỗ trợ ra quyết định
- Giá trị lớn nhất không chỉ là tiết kiệm thời gian, mà là thói quen làm việc "nghĩ rõ vấn đề trước đã"
- Mục tiêu tiếp theo: tiến từ phản hồi thụ động sang các tác tử thông minh chủ động thực thi
Ba năm trước, OakMega có khoảng hai mươi người. Dữ liệu nhân sự được lưu trong một file Google Sheet, cần biết gì thì kéo công thức — tốn công nhưng vẫn dùng được.
Sau đó đội ngũ tăng lên gần bốn mươi người, phòng ban nhiều hơn, biến động nhân sự cũng nhiều hơn. Có lần chúng tôi cần tính số nhân sự bình quân trong cả năm, phải xét ngày vào làm, ngày nghỉ việc, tình trạng làm việc theo từng tháng của mỗi người, lại còn có người nghỉ rồi quay lại — không phải không viết được công thức, nhưng viết xong rất khó xác nhận đúng hay sai, chỉ cần đổi một điều kiện là phải kiểm tra lại từ đầu.
Ngay lúc đó, chúng tôi nhận ra rất rõ: quy mô của mình đã khác xa ba năm trước, nhưng cách xử lý thông tin vẫn dậm chân tại chỗ.
Đó là điểm khởi đầu để chúng tôi nghiêm túc đưa Claude vào quy trình làm việc.
Có một câu hỏi tôi đã hỏi khá nhiều người, và câu trả lời gần như giống hệt nhau: "Chúng tôi có dùng ChatGPT, nhưng... không nói rõ được khác biệt ở đâu." Một năm trước, OakMega Operation Team cũng ở trạng thái như vậy. Bài viết này muốn kể lại cách chúng tôi đi từ "không nói rõ được" đến "không thể thiếu".
Tại OakMega, chúng tôi cung cấp giải pháp giúp doanh nghiệp ứng dụng AI hiệu quả. Vì vậy, khi có người hỏi "Bản thân các bạn dùng AI thế nào?", áp lực thực sự không nhỏ. Chúng tôi chia cách đưa Claude vào công việc thành ba tầng: xử lý tài liệu (hồ sơ mời thầu, phân tích khảo sát), tích hợp thông tin (kết nối Notion + Google Drive để tra cứu tức thì), hỗ trợ ra quyết định (báo cáo tương tác trước cuộc họp). Dưới đây là cách ba tầng này thực sự được triển khai trong công việc hằng ngày.
Ba tầng ứng dụng Claude của chúng tôi
Ba tầng: tài liệu → tích hợp → quyết định, chi phí ma sát ở mỗi tầng đều giảm dần
Tầng 1: Xử lý tài liệu
Đây là ứng dụng trực tiếp nhất, cũng là cách chúng tôi bắt đầu sớm nhất.
Hồ sơ mời thầu của các gói mua sắm công thường dài và dày đặc, điều kiện năng lực, tiêu chí chấm điểm, thời hạn nộp hồ sơ nằm rải rác ở nhiều chương khác nhau, chỉ hơi lơ là là có thể bỏ sót chi tiết quan trọng. Trước đây, chúng tôi đọc thủ công từng trang rồi tự tổng hợp thành danh sách chuẩn bị hồ sơ — tốn thời gian và đòi hỏi tập trung cao độ. Giờ đây, chúng tôi giao tài liệu cho Claude, yêu cầu nó sắp xếp theo nhóm: điều kiện năng lực, hồ sơ bắt buộc, hạng mục chấm điểm, sau đó chúng tôi kiểm tra lại từng mục. Claude không quyết định thay chúng tôi có nên dự thầu hay không — đó vẫn là việc con người phải cân nhắc; nhưng ở khâu "sắp xếp thông tin cho rõ ràng", nó thực sự giúp chúng tôi tiết kiệm khá nhiều thời gian.
Logic tương tự cũng được áp dụng cho công việc nhân sự. Sau khi thu về khảo sát nhân viên nửa năm, chúng tôi giao dữ liệu thô cho Claude phân tích sơ bộ — phân bố điểm số, so sánh giữa các phòng ban, tổng hợp chủ đề từ các câu hỏi mở — rồi chuẩn hóa thành báo cáo có định dạng thống nhất và lưu vào Notion. Trước đây quy trình này mất nửa ngày, giờ rút xuống còn chưa đến một giờ.
Tầng 2: Tích hợp thông tin
Xử lý một tài liệu đơn lẻ vẫn còn khá đơn giản; điều thực sự khiến chúng tôi cảm nhận được sự khác biệt là khi kết nối Claude với các nguồn dữ liệu của công ty.
Dữ liệu vận hành của OakMega nằm rải rác trong Google Drive và Notion — thông tin nhân viên, ghi nhận chi phí, tiến độ dự án mỗi thứ một nơi. Trước đây, để trả lời một câu hỏi, chúng tôi phải biết dữ liệu ở đâu, mở đúng file, tìm đúng tab rồi mới bắt đầu tổng hợp. Sau khi kết nối các nguồn dữ liệu này qua connector của Claude, ma sát đó biến mất.
Muốn biết tỷ lệ giới tính hiện tại của đội ngũ hay phân bố thâm niên theo từng phòng ban, chỉ cần hỏi trực tiếp, vài giây là có câu trả lời. Muốn kiểm tra tiến độ giải ngân chi phí trong tháng, hạng mục nào còn dư ngân sách — cũng vậy. Dữ liệu vẫn luôn ở đó, chỉ là chi phí truy xuất trước đây quá cao; giờ chi phí đó gần như bằng không. Khảo sát của McKinsey chỉ ra rằng người lao động tri thức trung bình dành 19% thời gian làm việc để tìm kiếm và tổng hợp thông tin — đặt con số này vào công việc Operation, chúng tôi thấy vẫn còn khá khiêm tốn.
Tầng 3: Hỗ trợ ra quyết định
Khi dữ liệu đã có thể truy xuất tức thì, chúng tôi bắt đầu nghĩ đến câu hỏi tiếp theo: làm sao để thông tin sẵn sàng trước cuộc họp, thay vì đến lúc ngồi vào bàn họp mới bắt đầu đi tìm số liệu?
Cách chúng tôi thử là nhờ Claude tạo báo cáo dữ liệu có thể tương tác trước cuộc họp, để người tham dự xem trước. File PDF tĩnh không đủ đáp ứng ở đây — nó chỉ trình bày được, không cho phép người xem chuyển đổi góc nhìn hay đi sâu vào chi tiết theo mối quan tâm của mình. Chỉ báo cáo dạng web tương tác mới làm được điều này, nhưng có một vấn đề thực tế: HTML do Claude tạo ra nếu muốn chia sẻ thì phải xuất bản công khai, mà công khai đồng nghĩa với lỗ hổng bảo mật.
Giải pháp của chúng tôi là dán trực tiếp đoạn code do Claude tạo vào trang giới hạn quyền truy cập của OakMega. Sản phẩm này cho phép chúng tôi xuất bản báo cáo tương tác trên cơ sở dữ liệu của chính mình, chỉ những người được cấp quyền mới mở được, đồng thời còn theo dõi được ai đã xem, ai chưa xem. Tính tương tác được giữ nguyên, vấn đề bảo mật cũng được giải quyết.
Điều này thực sự đã thay đổi cách chúng tôi họp. Khi bước vào phòng họp, người tham dự đã nắm được tình hình cơ bản, không cần mất thời gian xác nhận số liệu tại chỗ. Trọng tâm thảo luận vì thế chuyển thẳng từ "làm rõ hiện trạng" sang "phân tích và ra quyết định", nhịp độ cuộc họp nhanh hơn, kết luận cũng dễ đi vào thực tế hơn.
Dùng nghiêm túc, nhưng cũng nhìn thẳng vào giới hạn
Chúng tôi không phải người dùng Claude ở mức chuyên sâu, nhưng là kiểu người dùng nghiêm túc.
Trong quá trình đó cũng có lúc chúng tôi dùng chưa tốt. Thông tin bối cảnh cung cấp không đầy đủ thì kết quả sẽ bị lệch; bản thân vấn đề chưa được nghĩ rõ thì hướng đầu ra sẽ đi chệch. Có lần tôi nhờ Claude tổng hợp bảng so sánh chi phí giữa các phòng ban, nhưng quên nói rõ những tháng nào cần loại trừ, và nó trả về một báo cáo định dạng hoàn hảo, logic chính xác, nhưng khoảng thời gian thì sai hoàn toàn. Bản thân tôi không phát hiện ra ngay, mãi đến khi bị hỏi trong cuộc họp mới nhận ra.
Chất lượng đầu ra phụ thuộc vào chất lượng đầu vào — AI sẽ không nhắc bạn, thói quen này phải tự mình xây dựng
Những trải nghiệm này giúp chúng tôi nhận ra một điều: chất lượng đầu ra của công cụ phụ thuộc rất lớn vào chất lượng đầu vào của người dùng. Nguyên tắc này không chỉ đúng với Claude, nhưng Claude khiến chúng tôi cảm nhận điều đó đặc biệt sâu sắc.
Ở một mức độ nào đó, đây cũng là một thu hoạch bất ngờ. Để dùng tốt Claude, chúng tôi đã hình thành thói quen "nghĩ rõ vấn đề trước, rồi mới đặt câu hỏi". Bản thân quá trình này đã là một sự điều chỉnh trong phương pháp làm việc.
Tiếp theo, chúng tôi muốn đi đến đâu
Hiện tại, cách chúng tôi dùng Claude về bản chất vẫn là "chúng tôi hỏi, nó trả lời". Bước tiếp theo, chúng tôi muốn nó chuyển từ phản hồi thụ động sang chủ động thực thi.
Operation có rất nhiều công việc mang tính định kỳ và có quy tắc rõ ràng: báo cáo định kỳ, đối soát chi phí, các mốc trong quy trình nhân sự, theo dõi hiệu lực hợp đồng. Những việc này không cần con người phải "suy nghĩ", mà cần đảm bảo chúng được thực hiện đúng vào đúng thời điểm. Chúng tôi hy vọng thông qua việc xây dựng quy trình tự động hóa và các tác tử thông minh, những công việc thường nhật này có thể vận hành liên tục ở hậu trường, còn toàn bộ năng lượng của chúng tôi được dồn cho việc xử lý ngoại lệ và những quyết định cần phán đoán.
Trạng thái lý tưởng là: công việc thường nhật của Operation có một cơ chế tự động hóa lặng lẽ vận hành phía sau, và toàn bộ thời gian của chúng tôi được dành cho những việc thực sự cần con người phán đoán. Mục tiêu này vẫn chưa hoàn toàn đạt được, nhưng định hướng đã rõ ràng.
Công cụ đang tiến hóa, nhưng bản chất của Operation không thay đổi
Cuối cùng, tôi muốn nói một điều.
Khi các công cụ AI xuất hiện, có người lo lắng "vậy công việc của chúng ta còn lại gì". Nhưng ai từng làm ở vị trí Operation đều biết, công việc thực sự có giá trị chưa bao giờ là những phần có thể quy tắc hóa, mà là đưa ra phán đoán khi thông tin chưa đầy đủ, tìm lối ra khi quy trình bị tắc, và giao đúng việc cho đúng người vào đúng thời điểm.
Những việc này, Claude không thể thay thế.
Nhưng nó giúp chúng tôi dọn bớt những việc vặt, để có thêm thời gian và năng lượng cho những việc đó — vậy là đủ.
Tò mò về cách OakMega làm việc? Chúng tôi đang tìm những người cũng nghiêm túc muốn làm tốt mọi việc như chúng tôi. 👉 Xem các vị trí đang tuyển
Câu hỏi thường gặp
Q: OakMega Operation Team sử dụng Claude cụ thể như thế nào?
A: Theo ba tầng: xử lý tài liệu (phân tích hồ sơ mời thầu, tổng hợp khảo sát nhân viên), tích hợp thông tin (kết nối Google Drive và Notion để tra cứu tức thì), hỗ trợ ra quyết định (tạo báo cáo dữ liệu tương tác trước cuộc họp).
Q: Bước đầu tiên khi doanh nghiệp đưa AI vào quy trình làm việc là gì?
A: Bắt đầu từ điểm đau thực tế, chứ không phải chạy theo bản thân công cụ. Điểm khởi đầu của OakMega là "tính thủ công số nhân sự bình quân quá phức tạp và quá dễ sai"; sau khi xác định được vấn đề cụ thể, chúng tôi mới suy ngược lại công cụ nào có thể giải quyết nó.
Q: Báo cáo do Claude tạo ra làm sao vừa đảm bảo tính tương tác vừa an toàn bảo mật?
A: Triển khai code do Claude tạo trên trang giới hạn quyền truy cập của chính mình, thay vì xuất bản công khai. Chỉ người dùng được cấp quyền mới mở được, đồng thời vẫn giữ được tính tương tác và khả năng theo dõi truy cập.
Q: Vấn đề thường gặp nhất khi dùng Claude cho công việc là gì?
A: Chất lượng đầu vào quyết định chất lượng đầu ra. Thông tin bối cảnh không đầy đủ, bản thân vấn đề chưa được nghĩ rõ thì kết quả sẽ bị lệch. Thói quen này phải chủ động xây dựng, công cụ sẽ không nhắc bạn.
Q: Claude có thay thế công việc của nhân sự Operation không?
A: Không, ít nhất là không thay thế phần cốt lõi. Đưa ra phán đoán khi thông tin chưa đầy đủ, tìm lối ra khi quy trình bị tắc, giao việc cho đúng người vào đúng thời điểm — đó là những điều AI không thể thay thế. Vai trò của Claude là dọn bớt việc vặt, để con người có thêm năng lượng cho những việc thực sự cần phán đoán.
