Q1
Chúng tôi chưa biết nên tự động hoá cái gì. Bắt đầu từ đâu?
Từ buổi khảo sát quy trình. Chúng tôi ngồi cùng những người đang làm việc đó, ghi lại từng bước và bấm giờ, rồi xếp hạng theo mức hoàn vốn. Chuyện bình thường là phát hiện quy trình ai cũng kêu lại không phải quy trình đáng tự động hoá trước. Bản đồ quy trình là của bạn trong cả hai trường hợp.
Q2
Dữ liệu của chúng tôi có bị gửi sang OpenAI hay Google không?
Chỉ những trường mà bước đó thật sự cần, và chỉ gửi tới mô hình bạn đã đồng ý. n8n, cơ sở dữ liệu và tài liệu của bạn nằm trên hạ tầng bạn kiểm soát. Không có gì dùng để huấn luyện. Nếu một quy trình không được ra khỏi mạng nội bộ, chúng tôi có thể cho nó chạy với mô hình đặt bên trong mạng đó.
Q3
AI trả lời sai thì sao?
Hai lớp bảo vệ. Mọi thứ không hoàn tác được đều chờ người bấm duyệt, nên một câu trả lời sai chỉ tốn một cú click chứ không tốn một khách hàng. Và mỗi lần chạy đều có log kèm dữ liệu vào ra, nên một lô sai truy ra được và đảo lại được thay vì phải đoán. Trợ lý được tinh chỉnh để nói là chưa biết thay vì bịa.
Q4
Có bắt buộc dùng n8n không, hay dùng thứ khác được?
n8n là lựa chọn mặc định của chúng tôi vì nó tự host được, luồng đọc hiểu được bởi đội ngũ bạn, và không có phí theo từng tác vụ tăng dần theo sản lượng. Nếu bạn đang dùng Make, Zapier hay Power Automate thì chúng tôi làm trên đó. Nếu một luồng nên viết thẳng thành code trong codebase của bạn, chúng tôi sẽ nói vậy.
Q5
Chi phí vận hành mỗi tháng khoảng bao nhiêu?
Hai phần: server cho n8n, thường nhỏ, và lượng dùng mô hình, tuỳ sản lượng. Mọi lệnh gọi AI đều có log kèm chi phí, nên bạn thấy con số thật theo từng luồng chứ không phải con số ước. Phần lớn giai đoạn thử nghiệm rơi vào vài chục USD mỗi tháng, không phải vài trăm.
Q6
Việc này có thay thế người trong đội ngũ không?
Theo kinh nghiệm của chúng tôi thì nó chuyển việc, không thay người. Phần mất đi là nhập lại dữ liệu, copy giữa các hệ thống và dựng lại đúng một báo cáo mỗi tuần. Phần còn lại là phán đoán, cũng là phần người ta muốn làm hơn. Nếu một luồng chỉ hợp lý khi đi kèm cắt giảm nhân sự, chúng tôi nói thẳng, vì điều đó đổi cách bạn nên lên kế hoạch.
Q7
Có làm được với hệ thống chúng tôi đang dùng không?
Thường là được. Thứ gì có API, webhook hay cơ sở dữ liệu chúng tôi chạm được thì đơn giản. Hệ thống cũ không có API vẫn tiếp cận được qua trao đổi file theo lịch hoặc qua chính giao diện của nó, chậm hơn nhưng chạy được. Chúng tôi kiểm tra điều này trong buổi khảo sát, trước khi báo giá, nên không có bất ngờ về sau.
Q8
Khi nào thì tự động hoá không đáng làm?
Khi quy trình chỉ chạy vài lần một tháng, khi nó đổi hình mỗi lần chạy, hoặc khi luật lệ chỉ nằm trong đầu một người và không ai thống nhất được. Những trường hợp đó, lời khuyên thật là sửa hoặc viết rõ quy trình trước đã. Chúng tôi thà nói vậy hơn là bán cho bạn một luồng vỡ sau một tháng.
Q9
Những thứ các bạn xây thuộc về ai?
Thuộc về bạn. Luồng, cấu hình, prompt và mọi đoạn code chúng tôi viết đều được giao lại, và đội ngũ bạn được đào tạo để tự sửa nhỏ mà không cần chúng tôi. Credential vẫn là của bạn. Không có thành phần nào chỉ chúng tôi vận hành được.
Q10
Các bạn dùng mô hình AI nào?
Tuỳ từng bước. Phân loại và bóc tách chạy trên mô hình nhỏ và nhanh, vì khối lượng lớn mà chênh lệch chất lượng gần như bằng không; viết nội dung và suy luận thì dùng mô hình mạnh hơn; việc nào không được ra khỏi mạng nội bộ thì chạy trên mô hình mã nguồn mở đặt ngay trong đó. Chúng tôi làm việc với Gemini, GPT và Claude sau một lớp giao tiếp chung, cùng với mô hình mở tự host, nên đổi mô hình về sau là sửa cấu hình chứ không phải xây lại. Mọi lệnh gọi đều có log kèm mô hình đã trả lời và chi phí, để bạn tự nhìn thấy đánh đổi thay vì tin lời chúng tôi.
Q11
Bao lâu thì thấy được hiệu quả?
Giai đoạn thử nghiệm được thiết kế để bạn thấy sau khoảng ba tuần, đo lại so với số liệu đã chốt ở tuần một. Nếu luồng đầu tiên chưa hoàn vốn trong một quý, tức là chúng tôi chọn sai quy trình, và chúng tôi sẽ nói vậy.
