Khóa học AI trong Vận hành: Tự động hóa quy trình
Thời lượng
8 buổi
Hình thức đào tạo
Online
Học phí
Liên hệ
Tổng quan
Trong nhiều doanh nghiệp, quy trình vận hành vẫn phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân, tài liệu rời rạc và các thao tác thủ công như tổng hợp báo cáo, so sánh báo giá, theo dõi tiến độ, quản lý tồn kho và nhắc việc. Khi khối lượng công việc tăng lên, những hạn chế này dễ dẫn đến chậm trễ, sai sót dữ liệu và khó kiểm soát hiệu quả hoạt động.
Khóa học AI Agents cho Vận hành: Quy trình, Mua hàng, Kho, Giám sát được thiết kế nhằm giúp học viên chuyển đổi các quy trình truyền miệng thành hệ thống làm việc có cấu trúc, ứng dụng AI Agent để xử lý tác vụ, tự động nhắc việc, tổng hợp dữ liệu, phát hiện bất thường và tạo báo cáo. Thay vì chỉ sử dụng AI để hỏi đáp hoặc soạn thảo văn bản, học viên sẽ thực hành xây dựng đội ngũ AI Agent phối hợp theo từng nghiệp vụ, với đầu vào, đầu ra, quy tắc kiểm tra và điểm phê duyệt rõ ràng.
Chương trình tập trung vào 4 nhóm nội dung: nền tảng và kiểm soát AI; chuẩn hóa quy trình, mua hàng và giao việc; quản lý kho, giám sát vận hành và xây dựng phần mềm; triển khai dự án AI Agent thực tế. Học viên được thực hành với các công cụ như ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM, Google Sheets, n8n và Claude Code để từng bước xây dựng giải pháp phù hợp với nhu cầu của bộ phận.
Sau 8 buổi học với tổng thời lượng 20 giờ, học viên hướng đến hoàn thiện bộ SOP và sơ đồ quy trình, bảng so sánh và chấm điểm nhà cung cấp, luồng giao việc và nhắc hạn tự động, dashboard tồn kho, báo cáo vận hành hằng ngày, ứng dụng nhập xuất kho hoặc quản lý tài sản và một AI Agent Team phục vụ quy trình thực tế. Hiệu quả ứng dụng được đánh giá thông qua việc so sánh thời gian xử lý công việc, tỷ lệ trễ hạn và thời gian lập báo cáo trước và sau khi triển khai.
Lợi ích khóa học
Hỗ trợ tài nguyên toàn diện
Được cung cấp đầy đủ slide bài giảng, notebook thực hành, source code toàn bộ pipeline, setup lab
Đồng hành cùng giảng viên và record
Được hỗ trợ giải đáp trong suốt chương trình, có recording đầy đủ các buổi học để xem lại.
Chứng nhận & Học bổng
Nhận chứng nhận hoàn thành khóa học và cơ hội được hoàn 50% học phí cho Top 3 Final Project xuất sắc nhất.
Tối ưu thời gian và năng suất vận hành
Tự động hóa các công việc lặp lại, giảm thời gian xử lý tài liệu, tổng hợp dữ liệu và lập báo cáo để nhân sự tập trung vào những nhiệm vụ có giá trị cao hơn
Chuẩn hóa quy trình, giảm sai sót
Chuyển quy trình làm việc thành SOP, sơ đồ và hướng dẫn thống nhất, giúp hạn chế phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân và nâng cao tính nhất quán trong vận hành
Nâng cao hiệu quả mua hàng và quản lý kho
Rút ngắn thời gian so sánh báo giá, đánh giá nhà cung cấp, theo dõi đơn mua và kiểm soát tồn kho; hỗ trợ phát hiện bất thường để xử lý kịp thời.
Mục tiêu học tập
Đối tượng học tập
Chuẩn đầu ra
Ứng dụng AI Agent và bảo mật dữ liệu
Ứng dụng AI Agent và bảo mật dữ liệu
Biết cách sử dụng các công cụ AI và xây dựng trợ lý AI phục vụ công việc vận hành, đồng thời tuân thủ nguyên tắc bảo mật dữ liệu doanh nghiệp.
Chuẩn hóa quy trình vận hành
Chuẩn hóa quy trình vận hành
Chuyển đổi quy trình làm việc thành SOP, sơ đồ quy trình và bảng phân công trách nhiệm rõ ràng, giúp chuẩn hóa và tối ưu hoạt động của bộ phận
Tối ưu quy trình mua hàng
Tối ưu quy trình mua hàng
Sử dụng AI để tổng hợp, so sánh báo giá, chấm điểm nhà cung cấp, soạn đơn đặt hàng và theo dõi hoạt động mua hàng với cơ chế phê duyệt của con người
Tự động hóa giao việc và giám sát tiến độ
Tự động hóa giao việc và giám sát tiến độ
Thiết lập hệ thống giao việc, nhắc hạn, cảnh báo nhiệm vụ quá hạn và tự động tổng hợp báo cáo tiến độ từ dữ liệu vận hành
Lộ trình học tập
- Phân biệt chatbot, trợ lý AI và đội AI Agent; tổng quan các công cụ AI phổ biến và khả năng ứng dụng trong công việc vận hành.
- Xác định những công việc có thể giao cho AI và những quyết định cần giữ quyền kiểm soát của con người.
- Nguyên tắc bảo mật dữ liệu doanh nghiệp: phân loại dữ liệu công khai, nội bộ, bảo mật và ẩn thông tin nhạy cảm trước khi sử dụng AI.
- Công thức giao việc 5 phần: vai trò, bối cảnh, nhiệm vụ, định dạng đầu ra và tiêu chí tự kiểm tra.
- Cách xây dựng trợ lý AI theo nghiệp vụ, tích hợp tài liệu, biểu mẫu và quy chuẩn làm việc của phòng ban.
- Ứng dụng AI để nghiên cứu có trích dẫn nguồn và hỏi đáp trên tài liệu nội bộ.
Lab:
Thực hành xây dựng 2 trợ lý AI phục vụ nghiệp vụ vận hành, tạo thư viện 20 câu lệnh dùng chung và thiết lập checklist bảo mật dữ liệu phòng ban.
- Cách thiết lập trợ lý AI làm việc trên máy tính và xử lý các tác vụ nhiều bước như đọc, tổng hợp, biên soạn và lưu trữ tài liệu.
- Nguyên tắc giới hạn quyền truy cập, kiểm soát thư mục làm việc và yêu cầu xác nhận trước khi xóa hoặc ghi đè dữ liệu.
- Cách xây dựng AI Skill để đóng gói quy trình nghiệp vụ thành câu lệnh có thể tái sử dụng.
- Phương pháp kết nối AI với Gmail, Google Drive, Google Calendar và Google Sheets để hỗ trợ công việc văn phòng.
- Quy trình kiểm tra chất lượng đầu ra: đối chiếu dữ liệu với tệp gốc, kiểm tra nguồn số liệu và theo dõi nhật ký hoạt động của AI.
- Cách thiết lập tác vụ định kỳ để tự động tổng hợp và gửi báo cáo ở dạng bản nháp chờ phê duyệt.
Lab:
Thực hành thiết lập trợ lý AI văn phòng, xây dựng 1 AI Skill cho quy trình nghiệp vụ và tạo báo cáo tuần tự động từ dữ liệu mẫu.
- Phương pháp thu thập thông tin từ nhân sự để chuyển quy trình truyền miệng thành SOP rõ ràng, có người phụ trách, đầu vào, đầu ra và thời hạn.
- Cách sử dụng AI xây dựng sơ đồ quy trình, xác định điểm nghẽn, bước thừa và các công đoạn gây chậm trễ.
- Ứng dụng ma trận RACI để xác định người thực hiện, người chịu trách nhiệm, người cần tham vấn và người cần được thông báo.
- Phương pháp chuyển SOP thành AI Skill để hỗ trợ thực hiện công việc nhất quán theo quy trình chuẩn.
- Cách đánh giá và lựa chọn quy trình ưu tiên tự động hóa dựa trên tần suất, thời gian xử lý và mức độ rủi ro.
Lab:
Thực hành xây dựng 3 SOP kèm sơ đồ quy trình và ma trận RACI, đồng thời chuyển đổi 1 SOP thành AI Skill có thể tái sử dụng.
- Cách sử dụng AI tổng hợp báo giá từ nhiều định dạng tài liệu như PDF, email và Excel về một bảng so sánh thống nhất.
- Phương pháp so sánh giá, điều khoản thanh toán, thời gian giao hàng và các điều kiện mua hàng giữa nhiều nhà cung cấp.
- Cách xây dựng bộ tiêu chí có trọng số để chấm điểm nhà cung cấp dựa trên giá cả, chất lượng, lịch sử giao hàng và tỷ lệ sai lỗi.
- Ứng dụng AI soạn đơn đặt hàng và email đàm phán, đồng thời thiết lập bước phê duyệt trước khi gửi đi.
- Cách theo dõi trạng thái đơn mua từ email xác nhận và cập nhật dữ liệu lên bảng quản lý tập trung.
- Phương pháp sử dụng dữ liệu giá thị trường làm nguồn tham khảo và kiểm chứng thông tin trước khi ra quyết định mua hàng.
Lab:
Thực hành so sánh 5 báo giá từ nhiều nhà cung cấp, xây dựng bảng chấm điểm nhà cung cấp và tạo đơn đặt hàng nháp chờ phê duyệt.
- Cách sử dụng AI chuyển biên bản họp thành danh sách nhiệm vụ, người phụ trách, thời hạn và trạng thái công việc.
- Thiết kế workflow tự động cập nhật nhiệm vụ lên bảng theo dõi chung và gửi thông báo nhắc hạn qua email hoặc nền tảng nhắn tin phù hợp.
- Cách thiết lập cảnh báo công việc quá hạn và thông báo cho quản lý khi phát sinh vấn đề cần xử lý.
- Phương pháp tổng hợp dữ liệu để tạo báo cáo tiến độ tuần và theo dõi hiệu quả thực hiện công việc.
- Cách xây dựng chatbot nội bộ trả lời câu hỏi về quy trình dựa trên bộ SOP đã chuẩn hóa.
- Nguyên tắc triển khai workflow trên máy chủ để hệ thống tiếp tục hoạt động ngay cả khi máy tính cá nhân tắt.
Lab:
Thực hành xây dựng workflow giao việc và nhắc hạn tự động, tạo báo cáo tiến độ từ bảng theo dõi và thiết lập bot hỏi đáp quy trình nội bộ.
- Cách tổ chức đội AI Agent gồm các vai trò thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, tính toán tồn kho và kiểm tra chéo kết quả.
- Phương pháp chuẩn hóa mã hàng, đơn vị tính và dữ liệu nhập – xuất – tồn từ nhiều tệp khác nhau.
- Cách tính lượng tồn kho, vòng quay hàng tồn và xác định các mặt hàng chậm luân chuyển.
- Phương pháp xác định điểm đặt hàng lại, thiết lập cảnh báo khi tồn kho xuống thấp và hỗ trợ lập danh sách cần bổ sung hàng.
- Ứng dụng AI dự báo nhu cầu theo xu hướng và mùa vụ, đồng thời giải thích kết quả bằng ngôn ngữ dễ hiểu.
- Cách xây dựng dashboard tồn kho và thiết lập cập nhật dữ liệu định kỳ để hỗ trợ ra quyết định.
Lab:
Thực hành xây dựng dashboard quản lý tồn kho, danh sách hàng cần đặt bổ sung và báo cáo hàng tồn lâu; kiểm tra chéo số liệu trên bộ dữ liệu mẫu.
- Cách thiết lập báo cáo vận hành hằng ngày từ dữ liệu đơn hàng, giao hàng, sự cố và chi phí.
- Phương pháp sử dụng AI phát hiện dấu hiệu bất thường như đơn hàng trễ, chi phí vượt ngưỡng hoặc chỉ số hiệu suất giảm đột ngột.
- Cách xây dựng quy trình đề xuất phương án xử lý nhưng vẫn giữ quyền phê duyệt cuối cùng cho con người.
- Giới thiệu phương pháp Vibe Coding để xây dựng ứng dụng quản lý nhập – xuất – tồn hoặc quản lý tài sản theo nhu cầu thực tế.
- Cách thiết kế chức năng mã QR, phân quyền người dùng và kết nối trợ lý AI để tra cứu dữ liệu bằng tiếng Việt.
- Quy trình triển khai ứng dụng lên môi trường trực tuyến và kiểm tra khả năng hoạt động trước khi đưa vào sử dụng.
Lab:
Thực hành tạo báo cáo vận hành tự động và xây dựng phiên bản ứng dụng quản lý kho hoặc tài sản có thể truy cập trực tuyến từ dữ liệu mẫu.
- Phương pháp lựa chọn quy trình thực tế phù hợp để triển khai AI Agent Team trong phòng ban.
- Cách thiết kế vai trò, đầu vào, đầu ra, cơ chế phối hợp và kiểm tra chéo giữa các AI Agent.
- Nguyên tắc thiết lập điểm dừng chờ phê duyệt, kiểm soát lỗi và bảo vệ dữ liệu khi vận hành hệ thống.
- Phương pháp đo lường hiệu quả trước và sau khi ứng dụng AI thông qua thời gian xử lý, số lỗi và khối lượng công việc hoàn thành.
- Cách xây dựng lịch vận hành, phân công người chịu trách nhiệm và thiết lập phương án xử lý khi AI đưa ra kết quả sai.
- Phương pháp trình bày sản phẩm, tiếp nhận phản hồi và xây dựng kế hoạch triển khai, nhân rộng trong 30 ngày.
Lab:
Thực hành hoàn thiện và trình diễn 1 AI Agent Team trên quy trình thực tế hoặc dữ liệu đã ẩn thông tin nhạy cảm; lập bảng đo lường hiệu quả trước – sau và kế hoạch triển khai trong 30 ngày.
Giảng viên
Co-Founder của Start up Loverse - Cố vấn chuyên môn Công ty Heatmob, dự án Modeli, Artvision
Chất lượng của một khóa học thực chiến nằm ở chính người dẫn dắt. Tại Cole, bạn sẽ được trực tiếp đào tạo bởi Chuyên gia Lưu Tuấn Anh – người không chỉ am hiểu sâu sắc về nền tảng công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) mà còn trực tiếp điều hành, tư vấn giải pháp cho nhiều dự án khởi nghiệp và doanh nghiệp lớn trên thị trường.
Kinh nghiệm giảng dạy:
- Kinh nghiệm Điều hành & Cố vấn cấp cao: Thầy hiện đang là Co-Founder của Start-up công nghệ Loverse. Đồng thời, thầy đảm nhận vai trò Cố vấn chuyên môn nòng cốt cho Công ty Heatmob cùng các dự án đột phá như Modeli và Artvision.
- Lĩnh vực nghiên cứu & Chuyên môn sâu:
- Phát triển và ứng dụng các hệ thống AI Art Generator (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh hình ảnh, nghệ thuật).
- Thiết kế các giải pháp AI toàn diện ứng dụng trong đồ họa mỹ thuật, kiến trúc và sáng tạo nội dung.
- Tích hợp sức mạnh AI vào các công cụ truyền thông đa phương tiện, giúp tự động hóa quy trình sản xuất nội dung quy mô lớn cho doanh nghiệp. (Kỹ năng ứng dụng AI tạo sản phẩm này cũng được mở rộng chuyên sâu trong khóa học Agentic Vibe Coding của Cole).
Phong Cách Giảng Dạy:
Điểm khác biệt lớn nhất trong các lớp học của chuyên gia Lưu Tuấn Anh là tư duy "No-code/Low-code" kết hợp cầm tay chỉ việc. Thay vì lý thuyết hàn lâm, thầy tập trung hướng dẫn học viên tự kéo thả workflow, thiết lập chatbot RAG và xử lý lỗi ngay tại lớp. Phương pháp này đã giúp hàng trăm học viên chinh phục AI thành công và để lại những đánh giá ấn tượng:
Lợi ích chỉ có tại COLE
Giới thiệu việc làm sau khóa học
Học lại free
Cộng đồng chuyển đổi số 1
Câu hỏi thường gặp
Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.
-
Hotline
-
Email
-
Trang tin chính thức
Hoặc để lại thông tin
COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills
5000+
Học viên theo học
30%
Thu nhập học viên tăng lên sau khi học
30+ Khóa học
Hàng đầu về ứng dụng công nghệ
50+
Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số
300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng
