Search for answers or browse our knowledge base.
Tableau Blueprint chiến lược dữ liệu & AI cho Agentic Era
Tableau Blueprint: Xây dựng chiến lược dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) cho kỷ nguyên tự hành (Agentic Era)
Từ Salesforce
Tableau Blueprint: Định nghĩa chiến lược dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) của bạn cho kỷ nguyên tự hành (Agentic Era)
Mục lục
- 03 Giới thiệu
- 07 Tóm tắt điều hành
- 12 Phần một: Tầm nhìn dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI)
- 15 Phần hai: Quy trình cốt lõi
- 29 Phần ba: Mô hình tổ chức
- 42 Phần bốn: Phương pháp triển khai
- 52 Nhìn về phía trước
Tableau Blueprint
Chiến lược dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI): Chuẩn bị cho kỷ nguyên tự hành (Agentic Era)
Những tuyên bố công nghệ táo bạo liên tục xuất hiện, khiến các nhà lãnh đạo doanh nghiệp bối rối. Một phút, các tiêu đề tuyên bố “Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ cách mạng hóa mọi thứ – thích nghi hoặc bị bỏ lại phía sau,” phút tiếp theo, họ cảnh báo “Trí tuệ nhân tạo (AI) đe dọa hàng triệu việc làm.”
Sự dao động không ngừng giữa lạc quan công nghệ và lo ngại kỹ thuật số khiến nhiều nhà lãnh đạo tự hỏi: Giá trị thực sự đằng sau tất cả những ồn ào này là gì?
Dù sự cường điệu có thể gây choáng ngợp, sự thật cơ bản vẫn hấp dẫn: Các khả năng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) đột phá mang lại cơ hội cụ thể, thực tiễn để chuyển đổi doanh nghiệp của bạn và thúc đẩy tăng trưởng. Với kỷ nguyên tự hành (Agentic AI Era) hiện đã đến, không phải là những lời hứa khoa học viễn tưởng hay kịch bản ngày tận thế – mà là về việc khai thác giá trị kinh doanh thực sự.
Tuy nhiên, trong khi hầu hết mọi công ty đều sở hữu một “mỏ vàng” dữ liệu, chỉ một số ít đang biến dữ liệu đó thành giá trị thực sự cho khách hàng và tác động kinh doanh. Câu hỏi không phải là liệu có nên trở thành một tổ chức dẫn dắt bởi dữ liệu (data-driven) hay không – mà là bạn có thể làm điều đó nhanh đến mức nào.
Tương lai thuộc về những công ty không chỉ thu thập dữ liệu, mà sử dụng nó để tạo ra tác động.
Tableau Blueprint
Từ Salesforce
Những yếu tố cần thiết để chiến thắng với dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI)
Việc biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh đòi hỏi nhiều hơn chỉ công nghệ; nó đòi hỏi một nền tảng phù hợp để thúc đẩy sự chấp nhận, tự động hóa và hiệu quả lâu dài.
Để thành công, bạn cần:
- Chiến lược phù hợp – Để tập trung tầm nhìn, kế hoạch và nỗ lực vào những gì thúc đẩy sự thay đổi hiệu quả.
- Văn hóa phù hợp – Để nuôi dưỡng tư duy ưu tiên dữ liệu (data-first mindset) ở mọi cấp độ trong tổ chức.
- Công cụ phù hợp – Để hỗ trợ hiểu biết (insight), khả năng hành động (actionability) và tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI-driven automation) ở quy mô lớn.
- Phương pháp phù hợp – Để đảm bảo dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại giá trị kinh doanh bền vững, lặp lại được.
Tại Tableau, chúng tôi tin rằng việc trở thành một tổ chức dẫn dắt bởi dữ liệu (data-driven organization) không chỉ là một dự án công nghệ thông tin (IT), mà là một mệnh lệnh kinh doanh. Đó là về việc xây dựng một văn hóa nơi mọi nhân viên, quyết định và tương tác với khách hàng đều được thúc đẩy bởi dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). Những công ty làm chủ được sự thay đổi này sẽ không chỉ cạnh tranh – họ sẽ dẫn đầu.
Nhưng sự thật đơn giản là: Bạn không thể mua được con đường để trở thành một tổ chức dẫn dắt bởi dữ liệu (data-driven). Nó đòi hỏi nhiều hơn công nghệ; nó cần một lộ trình rõ ràng và thực thi thực tế.
Bạn cần một khung chiến lược (strategic framework). Bạn cần một con đường đã được chứng minh.
Đó là lý do chúng tôi tạo ra Tableau Blueprint.
Bạn đã sẵn sàng để biến điều đó thành hiện thực chưa?
Tableau Blueprint
Kỷ nguyên tự hành (Agentic AI Era) đã đến
Kỷ nguyên tự hành (Agentic AI Era) không chỉ là một bước tiến công nghệ mới nhất; khoảnh khắc này đại diện cho một sự tái định hình cơ bản về cách trí tuệ, cả nhân tạo lẫn con người, tương tác với dữ liệu trên thế giới.
Tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agents) là gì?
Tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agents) là các hệ thống thông minh, định hướng mục tiêu, hoạt động 24/7, vận hành theo một số cách – từ việc trao quyền cho mọi người, hỗ trợ nhân viên, đến thực hiện các hành động hoàn toàn tự động. Chúng nhận biết môi trường, hiểu sứ mệnh của mình, và thu thập kiến thức cần thiết để suy luận, lập kế hoạch và hoàn thành nhiệm vụ. Các tác nhân cũng cung cấp phản hồi và học hỏi liên tục từ kinh nghiệm, đại diện cho sự tiến hóa từ các công cụ phản ứng (reactive tools) thành các đối tác chủ động (proactive partners) trong hệ sinh thái số của chúng ta.
Đối với các tổ chức, các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agents) đại diện cho một cơ hội chuyển đổi độc đáo để hưởng lợi từ một lực lượng lao động số không giới hạn, có thể mở rộng hoạt động vượt ra ngoài giới hạn truyền thống của con người.
Tableau Blueprint
Dữ liệu và tác nhân (Agents): Một mối quan hệ cộng sinh
Các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agents) không thể hoạt động nếu không có dữ liệu. Ngay cả tác nhân tinh vi nhất cũng sẽ không hoạt động tối ưu nếu không có dữ liệu chất lượng cao để thông tin cho các hành động của mình. Các tác nhân cần dữ liệu để nhận biết môi trường, hiểu ngữ cảnh kinh doanh, xây dựng kiến thức và truyền đạt thông tin một cách hiệu quả. Một hình ảnh hóa (visualization) được tạo ra bởi một tác nhân vào đúng thời điểm có thể làm sáng tỏ các mô hình mà nếu không sẽ bị ẩn trong nhiễu.
Cuối cùng, dữ liệu chỉ đạt được tiềm năng cao nhất thông qua các tác nhân. Mối quan hệ cộng sinh này thể hiện qua một số cách chuyển đổi:
- Điều phối dữ liệu tự hành (Agentic Data Orchestration)
Kiến trúc dữ liệu của bạn trở nên năng động khi các tác nhân liên tục tối ưu hóa các đường ống dữ liệu (data pipelines) và các lớp ngữ nghĩa (semantic layers), giúp kết nối dữ liệu, ngôn ngữ kinh doanh và ứng dụng để cung cấp ngữ cảnh cho mọi người. Khía cạnh thích ứng này dựa trên nhu cầu kinh doanh đang phát triển – không còn cấu trúc dữ liệu tĩnh, cứng nhắc. - Kỹ năng dữ liệu tự hành (Agentic Data Skills)
Hãy tưởng tượng có các nhà phân tích dữ liệu không mệt mỏi làm việc suốt ngày đêm, liên tục tạo ra thông tin chi tiết (insights), kiểm tra giả thuyết và khám phá các cơ hội mà các nhà phân tích con người có thể không bao giờ phát hiện do hạn chế về thời gian hoặc thiên kiến nhận thức (cognitive biases). - Trải nghiệm dữ liệu tự hành (Agentic Data Experiences)
Sự gia tăng của phân tích hội thoại (conversational analytics) đang chuyển đổi cách tương tác dữ liệu doanh nghiệp. Các giao diện được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI-powered interfaces) tạo ra các cuộc đối thoại tự nhiên giữa con người và thông tin của họ, giúp phân tích phức tạp trở nên dễ tiếp cận trong toàn tổ chức bất kể nền tảng kỹ thuật. - Phát hiện sự kiện tự hành (Agentic Event Detection)
Thay vì phân tích hồi cứu những gì đã xảy ra, các tác nhân chủ động xác định các mô hình, bất thường và cơ hội đang nổi lên trong thời gian thực (real-time), cho phép các tổ chức hành động trước khi đối thủ nhận ra tín hiệu. - Khả năng hành động tự hành (Agentic Actionability)
Có lẽ mạnh mẽ nhất, các tác nhân chuyển đổi chu kỳ từ thông tin chi tiết đến hành động (insight-to-action cycle). Họ không chỉ phát hiện thông tin chi tiết, mà còn chuyển đổi chúng thành các hành động được đề xuất, điều phối phản hồi qua các hệ thống và thực hiện các kế hoạch thích ứng tự động trong phạm vi ranh giới quản trị (governance boundaries).
Các tổ chức nhận ra và nắm bắt mối quan hệ cộng sinh này giữa dữ liệu và các tác nhân sẽ vượt trội hơn đáng kể so với những tổ chức vẫn coi dữ liệu như một tài nguyên thụ động để khai thác thông tin chi tiết.
Tableau Blueprint
Từ Salesforce
Tóm tắt điều hành
Một chiến lược dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) thành công không chỉ là một sáng kiến công nghệ thông tin (IT initiative) hay dự án số hóa. Đó là bản thiết kế (blueprint) cho sự chuyển đổi của bạn – một tầm nhìn rõ ràng về tương lai, được hỗ trợ bởi các kế hoạch thực tế, để bạn có thể biến nó thành hiện thực. Nếu không có điều này, các sáng kiến dữ liệu có thể tan rã thành một tập hợp các dự án không liên kết, các ưu tiên cạnh tranh và tiềm năng không được khai thác.
Mục đích của cuốn sách điện tử này là chỉ cho bạn cách xây dựng một chiến lược dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) toàn diện thông qua bốn trụ cột thiết yếu:
- Tầm nhìn dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI)
Tạo ra một bức tranh hấp dẫn về tương lai, truyền cảm hứng cho hành động nhưng vẫn gắn chặt với thực tế kinh doanh. - Quy trình cốt lõi
Thiết lập các hệ thống và quy trình làm việc cơ bản để biến tầm nhìn thành hiện thực vận hành. - Mô hình tổ chức
Xây dựng các cấu trúc hỗ trợ phân tích hiện đại và cho phép sự tự hành của trí tuệ nhân tạo (AI autonomy) cũng như sự hợp tác giữa con người và tác nhân (human-and-agent collaboration). - Phương pháp triển khai
Điều phối sự chuyển đổi theo từng giai đoạn – từ các sáng kiến nổi bật thể hiện giá trị, qua việc trao quyền chức năng có hệ thống, đến sự xuất sắc toàn tổ chức bền vững.
Tableau Blueprint
Từ Salesforce
Tầm nhìn dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI)
Nền tảng của bất kỳ sự chuyển đổi dữ liệu thành công nào đều bắt đầu từ một tầm nhìn hấp dẫn. Bạn đã xác định nơi bạn muốn đến và, quan trọng hơn, tại sao điều đó quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn.
Tầm nhìn của bạn nên vẽ ra một bức tranh về cách dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ chuyển đổi cơ bản doanh nghiệp của bạn trong một khung thời gian cụ thể. Nó cũng nên truyền cảm hứng và kích thích, nhưng vẫn gắn chặt với thực tế kinh doanh.
Hãy nghĩ về tầm nhìn của bạn như một Ngôi sao Bắc Đẩu (North Star): Rõ ràng để định hướng quyết định, hấp dẫn để truyền cảm hứng cho hành động, cụ thể để đo lường tiến độ.
Tableau Blueprint
Từ Salesforce
Quy trình cốt lõi
Hành trình từ tham vọng dữ liệu đến tác động kinh doanh đòi hỏi một tập hợp các quy trình được thiết kế tốt, liên kết với nhau để chuyển đổi doanh nghiệp của bạn. Hãy nghĩ về các quy trình này như động cơ của chiến lược dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) của bạn, nơi mỗi thành phần đóng vai trò quan trọng trong việc biến tiềm năng thành hiệu suất.
- Điều phối chương trình (Program Steering)
Mang lại giá trị kinh doanh đo lường được từ dữ liệu.
Quản trị chương trình (Program governance) | Tầm nhìn chiến lược (Strategic vision) | Thực thi vận hành (Operational execution) | Chấp nhận văn hóa dữ liệu (Data culture adoption). - Quản trị dữ liệu (Data Governance)
Đảm bảo dữ liệu được quản lý như một tài sản đáng tin cậy, an toàn và có giá trị.
Chính sách dữ liệu (Data policies) | Thực hành dữ liệu (Data practices) | Vòng đời dữ liệu (Data lifecycle). - Giao giải pháp (Solution Delivery)
Biến các khái niệm thành các giải pháp có giá trị.
Lọc dự án (Project funneling) | Thực thi dự án (Project execution). - Hỗ trợ vận hành (Operational Support)
Duy trì và hỗ trợ các giải pháp.
Hỗ trợ theo cấp độ (Tiered support). - Thực hiện giá trị (Value Realization)
Chuyển đổi khả năng thành kết quả kinh doanh.
Xác định giá trị (Value identification) | Phát triển khả năng (Capability development) | Kích hoạt giải pháp (Solution activation). - Quản lý kiến trúc (Architecture Management)
Kích hoạt các nền tảng kỹ thuật.
Quản trị kiến trúc (Architecture governance) | Kỹ thuật nền tảng (Platform engineering) | Tiêu chuẩn (Standards) | Bảo mật (Security).
Tableau Blueprint
Từ Salesforce
Mô hình tổ chức
Thành công của các sáng kiến dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) phụ thuộc vào thiết kế tổ chức cũng như các lựa chọn công nghệ. Các tổ chức đã phát triển từ các đội phân tích phân tán đến các nhóm báo cáo tập trung, rồi đến các đơn vị khoa học dữ liệu chuyên biệt. Tuy nhiên, các mô hình truyền thống này, dù là tập trung hay liên kết, không còn đủ trong kỷ nguyên tự hành (Agentic AI).
Mệnh lệnh của bạn là tạo ra các cấu trúc hỗ trợ phân tích hiện đại và cho phép sự tự hành của trí tuệ nhân tạo (AI autonomy) cũng như sự hợp tác giữa con người và tác nhân (human-and-agent collaboration). Điều này đòi hỏi xây dựng các tổ chức thích ứng có thể khai thác chuyên môn con người cùng với khả năng trí tuệ nhân tạo (AI).
Dựa trên kinh nghiệm thực tiễn trong nhiều ngành, Mô hình tổ chức ba trụ cột (Three-Pillars Organizational Model) tạo ra trách nhiệm rõ ràng giữa các đội trong khi vẫn cho phép hợp tác. Nó kết hợp các thành phần riêng biệt nhưng liên kết với nhau để tạo ra một khung tổ chức toàn diện:
- Trung tâm xuất sắc (Center of Excellence) chuyên dụng và lâu dài
Cung cấp chuyên môn và tiêu chuẩn về dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). - Mạng dữ liệu kinh doanh (Business Data Network) ảo
(Phân phối trên các chức năng) tích hợp khả năng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) vào các chức năng. - Quan hệ đối tác chiến lược với Công nghệ thông tin (Information Technology)
Kích hoạt sự xuất sắc kỹ thuật.
Mô hình tổ chức ba trụ cột (Three-Pillars Organizational Model)
Tableau Blueprint
Từ Salesforce
Phương pháp triển khai
Hành trình từ chiến lược đến hiện thực là nơi nhiều sáng kiến dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) thất bại. Sau khi xác định tầm nhìn, quy trình cốt lõi và mô hình tổ chức, câu hỏi quan trọng là: Làm thế nào để bạn triển khai các yếu tố này trong môi trường kỹ thuật của tổ chức?
Các tổ chức khác nhau về quy mô, mức độ trưởng thành, bối cảnh ngành và khả năng kỹ thuật. Một doanh nghiệp toàn cầu với các thực hành dữ liệu đã thiết lập phải đối mặt với các thách thức khác so với một công ty quy mô vừa mới bước đầu vượt qua báo cáo cơ bản. Tương tự, một doanh nghiệp số bản địa (digital-native) đòi hỏi cách tiếp cận khác so với một doanh nghiệp đang vật lộn với các hệ thống cũ (legacy systems) và mô hình vận hành truyền thống.
Tableau Blueprint cung cấp một lộ trình triển khai linh hoạt dựa trên hàng ngàn triển khai của khách hàng. Chúng tôi đã tổ chức nó thành ba giai đoạn tiến triển có thể điều chỉnh để phù hợp với bất kỳ tổ chức nào: Khởi động (Ignite), Trao quyền (Empower) và Vượt trội (Outperform).
Mỗi giai đoạn xây dựng dựa trên giai đoạn trước theo một tiến trình tự nhiên. Để tận dụng tối đa Tableau Blueprint, bạn cần điều chỉnh các hoạt động cụ thể, thời gian và trọng tâm của mỗi giai đoạn cho phù hợp với tổ chức của mình.
- Khởi động (Ignite)
Tập trung vào việc tạo động lực thông qua một trường hợp sử dụng chiến lược (strategic use case) trong khi thiết lập các yếu tố nền tảng. - Trao quyền (Empower)
Mở rộng khả năng trên toàn tổ chức, chính thức hóa các quy trình và xây dựng mô hình ba trụ cột (three-pillar model). - Vượt trội (Outperform)
Duy trì sự xuất sắc thông qua cải tiến liên tục và đổi mới, cho phép chuyển đổi sang kỷ nguyên tự hành (Agentic Era).
Tableau Blueprint
Từ Salesforce
Phần một
Tầm nhìn dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI)
Tableau Blueprint
Tầm nhìn dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI)
Mọi chuyển đổi tổ chức thành công thông qua dữ liệu đều bắt đầu từ một tầm nhìn rõ ràng và hấp dẫn. Tầm nhìn dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) phải vượt qua những khát vọng mơ hồ như “trở thành dẫn dắt bởi dữ liệu (data-driven)” hoặc “tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI).” Nó cần vẽ ra một bức tranh rõ ràng về cách dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ chuyển đổi cơ bản doanh nghiệp của bạn, với một khung thời gian cụ thể tạo ra sự khẩn trương và giúp các đội hiểu được tốc độ thay đổi cần thiết.
Mục tiêu của tầm nhìn là kích thích và truyền cảm hứng, nhưng vẫn gắn chặt với thực tế kinh doanh. Để hiệu quả, tầm nhìn phải bao gồm ba yếu tố cốt lõi: Mô hình kinh doanh mục tiêu (Target Business Model) (bạn muốn trở thành gì), Ưu tiên tạo giá trị (Value Creation Priorities) (nơi bạn cần tập trung), và Lợi thế cạnh tranh (Competitive Advantages) (cách bạn sẽ chiến thắng).
1. Mô hình kinh doanh mục tiêu: Chuyển đổi vận hành nội bộ
Tầm nhìn của bạn phải nêu rõ cách tổ chức của bạn sẽ vận hành trong tương lai. Sự chuyển đổi này bao quát mọi khía cạnh của doanh nghiệp:
- Bạn sẽ tạo ra và cung cấp giá trị khác biệt như thế nào?
- Những khả năng mới nào sẽ định hình lại hoạt động của bạn?
- Trải nghiệm của khách hàng, nhân viên và đối tác sẽ thay đổi ra sao?
- Những dòng doanh thu mới hoặc mô hình kinh doanh nào sẽ xuất hiện?
2. Tạo giá trị: Tập trung chiến lược và phân bổ nguồn lực
Với vô vàn khả năng sử dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI), sự tập trung trở nên quan trọng. Để tạo ra giá trị tối đa, tầm nhìn của bạn nên xác định ba khía cạnh:
- Tác động (Impact): Những lĩnh vực nào sẽ mang lại kết quả kinh doanh lớn nhất?
- Tính khả thi (Feasibility): Bạn có thể thực sự đạt được gì với nguồn lực và khả năng hiện tại?
- Thời gian (Time Horizon): Làm thế nào để cân bằng giữa các chiến thắng nhanh chóng và chuyển đổi dài hạn?
- Xây dựng khả năng (Capability Building): Những khả năng dữ liệu nền tảng nào cần được ưu tiên trước?
3. Lợi thế cạnh tranh: Khác biệt hóa trên thị trường
Trong thị trường ngày nay, khả năng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) là những yếu tố khác biệt mạnh mẽ. Tầm nhìn của bạn cũng nên nêu rõ cách bạn sẽ xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững:
- Bạn sẽ phát triển những tài sản dữ liệu độc đáo nào?
- Làm thế nào để kết hợp chuyên môn ngành với khả năng trí tuệ nhân tạo (AI)?
- Bạn sẽ tạo ra những hiệu ứng mạng (network effects) hoặc rào cản gia nhập (barriers to entry) nào?
- Làm thế nào để cách tiếp cận của bạn trở nên khó sao chép đối với đối thủ?
Tableau Blueprint
Tầm nhìn trong hành động
Dưới đây là một số câu hỏi chiến lược bạn có thể sử dụng để xây dựng tầm nhìn của riêng mình.
Ví dụ về tầm nhìn
Dịch vụ tài chính
Đến năm 2026, cách mạng hóa quản lý tài sản bằng cách kết hợp các thông tin chi tiết tự động, chủ động (proactive insights) với dự đoán về cơ hội thị trường và các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI agents) tự động thực thi các chiến lược danh mục đầu tư cá nhân hóa, để các cố vấn con người có thể tập trung vào lập kế hoạch tài chính phức tạp.
Chăm sóc sức khỏe
Đến năm 2027, chuyển đổi chăm sóc bệnh nhân bằng cách kết hợp phân tích sức khỏe dự đoán (predictive health analytics) với các điều phối viên chăm sóc trí tuệ nhân tạo (AI care coordinators) để phát hiện rủi ro sớm và tự động điều phối các can thiệp cá nhân hóa trên toàn bộ hành trình chăm sóc.
Bán lẻ
Đến năm 2026, mang lại trải nghiệm mua sắm tối ưu bằng cách kết hợp các thông tin chi tiết sâu sắc về khách hàng với các công cụ phân tích hội thoại (conversational analytics tools) và trợ lý mua sắm trí tuệ nhân tạo (AI shopping assistants) không chỉ dự đoán nhu cầu khách hàng mà còn chủ động quản lý và điều chỉnh các ưu đãi cá nhân hóa trong thời gian thực (real-time).
Tầm nhìn của bạn nên cân bằng giữa tham vọng và tính thực tế, cảm hứng và thực thi, chuyển đổi và thực tiễn. Nó phải cung cấp một hướng đi rõ ràng mà tổ chức của bạn có thể theo đuổi, đồng thời đủ linh hoạt để thích ứng khi công nghệ và thị trường phát triển.
Sử dụng không gian này để viết tầm nhìn dữ liệu của riêng bạn.
- Thời gian của bạn là bao lâu?
- Bạn đang cố gắng đạt được những mục tiêu vận hành nào?
- Làm thế nào để bạn có thể khai thác dữ liệu và các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI agents) để đạt được điều đó?
- Kết quả mong muốn sẽ trông như thế nào?
