Có lẽ bạn đã từng gặp tình huống này. Bạn nhớ rất rõ công ty từng có một tài liệu hướng dẫn thanh toán cho nhà cung cấp, thậm chí còn nhớ đồng nghiệp đã chia sẻ nó trong một cuộc họp cách đây không lâu. Thế nhưng sau gần mười phút tìm kiếm trong Google Drive, email và các nhóm chat, bạn vẫn không thể tìm thấy.
Cuối cùng, bạn mở ứng dụng chat và hỏi một đồng nghiệp: "Anh ơi, quy trình thanh toán đang nằm ở đâu?" Chỉ vài phút sau, họ gửi lại đúng tài liệu mà bạn vừa dành cả buổi sáng để tìm kiếm.
Đây không phải là một trường hợp hiếm gặp. Mỗi ngày, hàng trăm câu hỏi tương tự xuất hiện trong các doanh nghiệp, dù tài liệu cần tìm vốn đã tồn tại từ trước.
Tìm kiếm theo từ khóa từng là một giải pháp hiệu quả
Trong nhiều năm, hầu hết các hệ thống quản lý tài liệu đều hoạt động dựa trên từ khóa. Bạn muốn tìm hợp đồng thì gõ "hợp đồng", muốn tìm tài liệu onboarding thì nhập "onboarding", còn muốn tìm biểu mẫu thanh toán thì tìm theo tên file hoặc một vài từ xuất hiện trong nội dung.
Khi số lượng tài liệu còn ít, cách làm này khá hiệu quả. Chỉ cần nhớ đúng tên hoặc một vài từ khóa, người dùng có thể nhanh chóng tìm thấy tài liệu mình cần.
Tuy nhiên, doanh nghiệp ngày nay không còn quản lý vài trăm tài liệu như trước. Nhiều tổ chức đang lưu trữ hàng chục nghìn tài liệu được tạo ra trong nhiều năm, bởi nhiều phòng ban và trên nhiều hệ thống khác nhau.
Vấn đề là con người không suy nghĩ bằng từ khóa
Điều thú vị là khi làm việc, nhân viên hiếm khi nghĩ theo cách của công cụ tìm kiếm. Họ không nhớ chính xác tên file hay tiêu đề tài liệu, mà chỉ nhớ vấn đề mình đang cần giải quyết.
Một nhân viên mua hàng sẽ hỏi: "Nếu nhà cung cấp giao hàng chậm thì tôi phải làm gì?" Một nhân viên nhân sự sẽ hỏi: "Checklist onboarding của nhân viên mới đang ở đâu?" Còn quản lý dự án có thể hỏi: "Muốn nghiệm thu giai đoạn này thì cần những hồ sơ gì?"
Đây đều là những câu hỏi về công việc, chứ không phải về từ khóa. Nếu hệ thống chỉ tìm kiếm theo đúng những từ xuất hiện trong tài liệu, kết quả thường sẽ không như mong đợi.
Doanh nghiệp không thiếu tài liệu, mà thiếu khả năng kết nối tri thức
Trong thực tế, câu trả lời cho một vấn đề hiếm khi nằm trong một tài liệu duy nhất. Để trả lời câu hỏi về quy trình thanh toán nhà cung cấp, doanh nghiệp có thể cần kết hợp SOP, biểu mẫu thanh toán, chính sách tài chính và cả những hướng dẫn xử lý các trường hợp đặc biệt.
Với cách tìm kiếm truyền thống, người dùng phải tự mở từng tài liệu, đọc, đối chiếu rồi tổng hợp lại thành câu trả lời. Điều họ thực sự cần không phải là năm tài liệu khác nhau, mà là một hướng dẫn hoàn chỉnh để biết mình phải làm gì tiếp theo.
Điều doanh nghiệp cần là tìm theo ý nghĩa, không phải theo từ khóa
Khi làm việc, con người luôn nghĩ theo mục tiêu. Họ muốn tạo báo giá, onboarding nhân viên, nghiệm thu dự án hay xử lý khiếu nại khách hàng. Họ không quan tâm tài liệu được đặt tên như thế nào hay đang lưu ở thư mục nào.
Một hệ thống tìm kiếm hiện đại cần hiểu được ý định của người dùng. Thay vì chỉ dò tìm những từ giống hệt trong tài liệu, AI có thể hiểu câu hỏi, xác định ngữ cảnh và tìm ra những tài liệu liên quan nhất, ngay cả khi chúng không chứa chính xác cụm từ mà người dùng đã nhập.
Đó cũng là lý do AI Search đang dần thay thế cách tìm kiếm truyền thống trong nhiều doanh nghiệp.
Từ tìm tài liệu đến tìm câu trả lời
Hãy tưởng tượng một nhân viên hỏi AI: "Nếu nhà cung cấp giao thiếu hàng thì tôi cần xử lý như thế nào?" Một công cụ tìm kiếm thông thường sẽ trả về hàng loạt tài liệu có chứa các từ như "nhà cung cấp", "giao hàng" hoặc "thiếu".
Trong khi đó, AI có thể đọc nhiều tài liệu liên quan, hiểu ngữ cảnh của câu hỏi, tổng hợp thông tin và đưa ra một câu trả lời hoàn chỉnh. Đồng thời, AI cũng chỉ ra SOP, biểu mẫu và các chính sách đã được sử dụng để tạo nên câu trả lời đó.
Người dùng không còn phải tự ghép các mảnh thông tin lại với nhau. Họ nhận được ngay điều mình thực sự cần.
Khi Wiki được kết nối với AI, tìm kiếm trở thành một cuộc hội thoại
Đó cũng là lúc vai trò của Wiki thay đổi. Wiki không còn chỉ là nơi lưu trữ tài liệu mà trở thành bộ não thứ 2 cho doanh nghiệp - trung tâm tri thức để AI có thể tham chiếu trong quá trình làm việc.
Thay vì phải nhớ tên file hoặc vị trí lưu trữ, nhân viên chỉ cần đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên như đang trao đổi với một đồng nghiệp. AI sẽ tự tìm đúng tài liệu, tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn và trả lời dựa trên chính tri thức nội bộ của doanh nghiệp.
Tìm đúng thông tin mới chỉ là bước đầu
Trong nhiều trường hợp, câu trả lời vẫn chưa phải là đích đến cuối cùng. Sau khi biết quy trình, nhân viên còn cần bắt đầu công việc ngay lập tức.
Ví dụ, sau khi hỏi về quy trình onboarding, AI không chỉ hiển thị hướng dẫn mà còn có thể tạo Task, gợi ý checklist, liên kết tài liệu đào tạo và phân công công việc cho các thành viên liên quan. Tri thức không còn dừng lại ở việc đọc, mà được chuyển thành hành động ngay trong Workspace.
Kết luận
Trong nhiều năm, tìm kiếm theo từ khóa đã giúp doanh nghiệp quản lý lượng lớn tài liệu. Tuy nhiên, khi tri thức ngày càng nhiều và công việc ngày càng phức tạp, chỉ tìm đúng tài liệu thôi là chưa đủ.
Điều doanh nghiệp thực sự cần là tìm đúng câu trả lời, trong đúng ngữ cảnh và đúng thời điểm. Khi Wiki được kết nối với AI, doanh nghiệp không còn chỉ tìm kiếm tài liệu mà bắt đầu khai thác tri thức, để mỗi câu hỏi đều có thể dẫn trực tiếp đến hành động và giúp công việc được hoàn thành nhanh hơn.
