TPES Agent: Dùng AI chuyển chuyên môn thành năng lực thực tiễn

Sau khi hiểu mô tả tính cách, nhân sự vẫn cần biết cách hỏi sâu về kinh nghiệm làm việc. Giáo viên vẫn cần chuyển khuyến nghị thành nhiệm vụ học sinh có thể hoàn thành. Người khai vấn vẫn cần chọn câu hỏi đầu tiên. Các tổ chức cũng cần quản lý việc bàn giao dịch vụ và chênh lệch chất lượng giữa các thành viên.

TPES Agent tập trung thu hẹp khoảng cách giữa thấu hiểu và ứng dụng. Người dùng có thể đặt câu hỏi kèm bối cảnh, thay vì mỗi lần đều bắt đầu từ một lời nhắc trống.

Phương pháp chuyên môn

Personality 14, mô hình năng lực, các năng lực và phương pháp phát triển cung cấp ngôn ngữ chung và khung làm việc cho phân tích.

Dữ liệu được phép sử dụng

Cung cấp các bài đánh giá, hồ sơ ứng tuyển, mục tiêu, yêu cầu vị trí, tài liệu giảng dạy và tình huống được phép sử dụng để tác nhân AI có bối cảnh cho nhiệm vụ. Trước hết làm rõ câu hỏi và dữ liệu để phản hồi sát hơn với điều bạn thực sự cần hoàn thành.

Bối cảnh công việc

Cùng một đánh giá cần gợi ra câu hỏi khác nhau trong tuyển dụng, coaching, học tập hoặc hướng dẫn. Nhiệm vụ, dữ liệu đầu vào và đầu ra của agent cần được cấu hình theo bối cảnh.

Kiến thức tổ chức

Khóa học, chính sách, mô tả dịch vụ và phương pháp thực hành đã được phê duyệt có thể đưa vào làm nguồn kiến thức theo quyền trên nền tảng. Nhờ đó, câu trả lời phản ánh cách làm của tổ chức thay vì chỉ là nội dung chung.

Con người kiểm chứng

AI giúp sắp xếp và chuẩn bị thông tin để bạn nắm trọng tâm nhanh hơn. Người làm chuyên môn kiểm chứng nội dung, hiểu bối cảnh và đưa đề xuất vào dịch vụ cùng quyết định thực tế. Để AI và con người phát huy phần mình làm tốt nhất.

Sau đây là ví dụ ứng dụng, không phải cuộc trao đổi với khách hàng thật hoặc ảnh chụp sản phẩm.

Tình huống: giúp quản lý mới cải thiện việc hướng dẫn

Bạn cung cấp trước: Bản tóm tắt đánh giá được phép sử dụng, trách nhiệm của quản lý, khó khăn hướng dẫn gần đây và mục tiêu cải thiện.

AI giúp sắp xếp: Mô tả nào đến từ đánh giá? Mô tả nào đến từ sự việc thực tế trong công việc? Điều nào vẫn là giả định? Sau đó xác định thế mạnh tiềm năng, giới hạn và nội dung cần hỏi thêm.

Tạo đầu ra có thể sử dụng: Một bản tóm tắt để chuẩn bị đối thoại, vài câu hỏi đào sâu không định sẵn đáp án và một nhiệm vụ hướng dẫn có thể quan sát. Ví dụ, luyện cách giải thích tiêu chuẩn kết quả, kiểm tra người đối diện đã hiểu và thống nhất thời gian xem lại.

Chuyên gia kiểm chứng: Người quản lý có đồng ý với mô tả vấn đề không? Nhiệm vụ có phù hợp quyền hạn và bối cảnh không? Cần hỗ trợ gì? Thông tin nào không nên chia sẻ với người khác?

Kiểm chứng trong công việc thực tế: Mang kết quả thực tế trở lại để trao đổi điều đã hiệu quả, trở ngại gặp phải và bước tiếp theo. Nhắc nhở tự động, theo dõi nhiệm vụ và các quy trình khác phải được xác nhận riêng theo phiên bản triển khai.

Các ứng dụng TPES Agent có thể gồm đánh giá và báo cáo, cơ sở tri thức, cấu hình trợ lý AI, quyền theo vai trò và dữ liệu, cùng các quy trình dịch vụ cụ thể. Chức năng được bật phụ thuộc vào loại đơn vị sử dụng, vai trò người dùng, gói dịch vụ, mức độ sẵn sàng của dữ liệu và cấu hình vận hành.

Doanh nghiệp có thể kết nối yêu cầu tổ chức và công việc với phát triển nhân tài. Trường học và tổ chức có thể bắt đầu từ người học, tài liệu giảng dạy hoặc nhiệm vụ dịch vụ. Chọn cấu hình phù hợp với vai trò người dùng và gói dịch vụ để nền tảng gắn với công việc thực tế.

Khác biệt nằm ở việc kết nối tri thức chuyên môn, dữ liệu, vai trò và quy trình công việc. Khi đó, AI không chỉ đưa ra câu trả lời chung mà còn giúp chuẩn bị phỏng vấn, hiểu tình huống quản lý hoặc sắp xếp trọng tâm cho buổi dịch vụ tiếp theo.

Sử dụng hiệu quả bắt đầu từ bốn yếu tố: dữ liệu phù hợp, chuyên môn, đầu ra dùng được và cách kiểm chứng, điều chỉnh. Khi có đủ các yếu tố này, văn bản trở thành hỗ trợ thiết thực cho công việc.

Hãy bắt đầu với một nhiệm vụ thường xuyên, chẳng hạn chuẩn bị diễn giải kết quả đánh giá, thảo luận về năng lực của vị trí hoặc liên hệ lại với người học. Tập hợp một lượng nhỏ thông tin có thể sử dụng, phân công người kiểm tra nội dung, rồi thử trong công việc thực tế: Có giảm việc chuẩn bị lặp lại không? Có dễ nhận ra trọng tâm hơn không? Nội dung nào vẫn cần chỉnh sửa?

Khi nhiệm vụ đầu tiên vận hành suôn sẻ, mở rộng phương pháp hiệu quả sang thêm vai trò và quy trình. Bắt đầu từ công việc quan trọng nhất hiện nay và xây dựng cách sử dụng AI riêng cho đội ngũ.

Người dùng và trách nhiệm: Ai sử dụng, ai rà soát và ai chịu trách nhiệm với bên ngoài?

Dữ liệu và quyền hạn: Dữ liệu nào được sử dụng, dữ liệu nào không được chia sẻ giữa các cá nhân hoặc tổ chức?

Ứng dụng và kết quả: Cần hoàn thành nhiệm vụ nào và đầu ra nào cho thấy tính hữu ích?

Cấu hình và dịch vụ: Điều gì đã có sẵn, điều gì cần chuẩn bị kiến thức trước và điều gì cần đánh giá riêng về tích hợp hoặc dịch vụ tư vấn?