Trong bối cảnh kinh doanh ngày càng cạnh tranh và đòi hỏi sự nhanh nhạy, việc tối ưu hóa quy trình nghiên cứu, thu thập thông tin và ra quyết định là yếu tố then chốt để duy trì lợi thế. Chúng tôi nhận thấy nhiều doanh nghiệp đang vật lộn với việc quản lý thông tin rời rạc và lãng phí thời gian quý báu vào các tác vụ thủ công. Đây là lúc công nghệ AI có thể mang lại sự khác biệt đáng kể.
Chúng tôi muốn chia sẻ một phương pháp tiếp cận đột phá, kết hợp hai công cụ AI mạnh mẽ là NotebookLM và Microsoft Copilot. Sự kết hợp này không chỉ giúp chúng tôi giải quyết các vấn đề từ việc so sánh sản phẩm chuyên sâu đến việc tạo nội dung hiệu quả, mà còn biến quá trình nghiên cứu thông tin trở nên linh hoạt và năng suất hơn bao giờ hết. Hãy cùng tìm hiểu cách thiết lập này hoạt động, lấy ví dụ từ hành trình lựa chọn máy tính xách tay gần đây (MacBook Air so với Dell XPS) của chúng tôi, như một minh họa về cách bạn có thể áp dụng nó vào các quyết định kinh doanh quan trọng.
Vấn đề khi sử dụng các công cụ AI một cách riêng lẻ
Mỗi công cụ AI đều có điểm mạnh riêng, nhưng việc sử dụng chúng một cách độc lập thường dẫn đến những hạn chế đáng kể:
- NotebookLM xuất sắc trong việc tổ chức thông tin, nhưng tính năng Discover tích hợp của nó đôi khi lại đưa ra các liên kết ngẫu nhiên, thiếu độ tin cậy. Điều này có thể dẫn đến việc dựa vào dữ liệu không chính xác, gây rủi ro cho các quyết định kinh doanh quan trọng.
- Copilot, mặt khác, có thể cung cấp câu trả lời chất lượng nhanh chóng, nhưng lại không có khả năng lưu trữ hoặc cấu trúc thông tin một cách hiệu quả. Điều này khiến việc tổng hợp và sử dụng lại thông tin trở nên khó khăn, đòi hỏi nhiều công sức thủ công.
Hệ quả là, chúng ta thường phải tự mình di chuyển thông tin qua lại, dễ bị phân tâm và lặp lại các tìm kiếm. Rõ ràng, cần có một phương pháp mượt mà hơn để các công cụ này hoạt động cùng nhau, tạo ra một quy trình làm việc liền mạch và hiệu quả hơn cho doanh nghiệp.
Bước 1: Tìm kiếm thông minh hơn với Copilot
Khi tiến hành nghiên cứu, đặc biệt là trong môi trường kinh doanh, chúng ta cần những hiểu biết sâu sắc và chi tiết, chứ không chỉ là các bảng thông số kỹ thuật khô khan. Thay vì chỉ tìm kiếm chung chung trên Google, chúng tôi đã sử dụng Copilot để đặt những câu hỏi chiến lược hơn:
“Hãy so sánh chi tiết MacBook Air và Dell XPS, tập trung vào thời lượng pin, tính di động, chất lượng màn hình và sự thoải mái của bàn phím.”
Copilot đã cung cấp một câu trả lời phong phú, có cấu trúc, giống như một bài phân tích chuyên sâu hơn là một kết quả tìm kiếm đơn thuần. Điều này vượt trội hơn hẳn so với những gì tính năng Discover của NotebookLM có thể tìm được, cung cấp cho chúng ta cái nhìn sâu sắc ngay từ đầu, giúp định hình các quyết định kinh doanh một cách hiệu quả hơn.
Bước 2: Nhập kết quả vào NotebookLM để xây dựng kho tri thức
Sau khi có được câu trả lời chất lượng từ Copilot, bước tiếp theo là biến nó thành một phần của kho tri thức nội bộ. Chúng tôi sao chép trực tiếp nội dung từ Copilot vào NotebookLM như một nguồn mới. NotebookLM tự động tổ chức văn bản, cho phép chúng tôi:
- Đánh dấu các điểm mấu chốt: Nhanh chóng xác định thông tin quan trọng nhất.
- Đặt câu hỏi tiếp theo: Khám phá sâu hơn các khía cạnh cụ thể.
- Xây dựng cơ sở kiến thức sạch sẽ: Tạo ra một thư viện thông tin đáng tin cậy và dễ truy cập cho nghiên cứu của mình.
Điểm mạnh ở đây là chúng ta đóng vai trò là “bộ lọc chất lượng”, chỉ chọn những câu trả lời thực sự giá trị để nhập vào. Điều này giúp loại bỏ sự lộn xộn từ các nguồn không đáng tin cậy, đảm bảo rằng mọi thông tin trong kho tri thức của bạn đều có giá trị và có thể được tin cậy cho các quyết định kinh doanh.
Bước 3: Biến nghiên cứu thành định dạng podcast để tối ưu hóa thời gian
Đây là nơi NotebookLM thực sự phát huy tác dụng, đặc biệt hữu ích cho các chủ doanh nghiệp bận rộn. Thay vì phải đọc hàng loạt văn bản, chúng tôi đã sử dụng tính năng tổng quan âm thanh của NotebookLM.
Chúng tôi dán câu trả lời dài từ Copilot vào NotebookLM, và nó đã tạo ra một cuộc đối thoại kiểu podcast “Deep Dive” với hai giọng nói. Thay vì đọc 1.000 từ, chúng tôi đã nghe một podcast AI dài 11 phút trong khi đang làm việc khác. Tính năng này đã giúp chúng tôi tiết kiệm hàng giờ đồng hồ. Nó giải phóng chúng ta khỏi bàn làm việc, cho phép xử lý thông tin chuyên sâu ngay cả khi đang di chuyển, lái xe, hoặc trong các khoảng thời gian chết, tối đa hóa hiệu suất làm việc.
Bước 4: Kết hợp các nguồn để có cái nhìn sâu sắc hơn
NotebookLM không chỉ dừng lại ở việc xử lý văn bản. Nó cho phép chúng tôi tổng hợp nhiều loại nguồn khác nhau, từ các bài đánh giá trên YouTube, bảng thông số kỹ thuật đến các bài blog chuyên ngành. Khi tất cả các nguồn này được đưa vào, chúng ta có thể đặt những câu hỏi cụ thể như:
- “Máy tính xách tay nào có hiệu suất tản nhiệt tốt hơn?”
- “Bàn phím của hãng nào thoải mái hơn cho các phiên làm việc dài?”
NotebookLM sẽ đối chiếu tất cả các thông tin đã tải lên và cung cấp câu trả lời súc tích, có ngữ cảnh. Kết quả là một bức tranh tổng thể phong phú và đáng tin cậy hơn nhiều so với việc chỉ sử dụng một công cụ riêng lẻ. Điều này đặc biệt quan trọng trong kinh doanh, nơi các quyết định cần dựa trên cái nhìn đa chiều và toàn diện.
Lý do quy trình làm việc này hiệu quả cho doanh nghiệp của bạn
Sự kết hợp này hoạt động hiệu quả vì mỗi công cụ phát huy tối đa điểm mạnh của mình:
- Copilot: Cung cấp khả năng tìm kiếm và tạo nội dung mạnh mẽ, có ngữ cảnh, giúp bạn nhanh chóng có được thông tin chi tiết cần thiết cho các quyết định chiến lược.
- NotebookLM: Đảm nhận vai trò tổ chức, biến đổi thông tin thành định dạng âm thanh dễ tiếp thu, và cho phép đặt câu hỏi sâu hơn để khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu.
Cùng nhau, chúng đã giảm một nửa thời gian nghiên cứu, biến văn bản thành âm thanh dễ tiêu hóa, và giảm thiểu sự hỗn loạn khi phải chuyển đổi giữa nhiều cửa sổ ứng dụng. Điều này trực tiếp chuyển thành việc tiết kiệm chi phí vận hành, tăng tốc độ ra quyết định và nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.
Một vài lưu ý quan trọng
Không có quy trình làm việc nào là hoàn hảo, và phương pháp này cũng có những đặc điểm riêng:
- Bạn vẫn cần kiểm tra lại thông tin (AI có thể “ảo giác” hoặc đưa ra thông tin không chính xác). Sự giám sát của con người là không thể thiếu.
- Việc nhập nguồn vào NotebookLM hiện tại vẫn là thủ công. Tuy nhiên, lợi ích mang lại vẫn vượt xa công sức bỏ ra.
- Tính năng âm thanh của NotebookLM, mặc dù tuyệt vời, đôi khi có thể đơn giản hóa quá mức các chi tiết phức tạp.
Dù vậy, đây vẫn là thiết lập mượt mà và hiệu quả nhất mà chúng tôi từng tìm thấy để quản lý thông tin và hỗ trợ ra quyết định.
Lời kết
Việc kết hợp NotebookLM với Copilot đã thay đổi hoàn toàn cách chúng tôi tiếp cận nghiên cứu và ra quyết định. Dù là so sánh các giải pháp công nghệ, khám phá các công cụ năng suất mới, hay chuẩn bị nội dung chiến lược, quy trình làm việc này giúp chúng tôi luôn có tổ chức, tiết kiệm thời gian và thậm chí cho phép “nghe” các ghi chú của mình khi đang di chuyển.
Nếu Quý vị Chủ doanh nghiệp đang mệt mỏi vì phải quản lý quá nhiều tab và thường xuyên mất tập trung trong quá trình tư duy, hãy thử nghiệm bộ đôi này. Bạn có thể sẽ ngạc nhiên về mức độ mượt mà và hiệu quả mà nó mang lại cho quy trình sáng tạo và ra quyết định chiến lược của doanh nghiệp mình.
Tham khảo: medium.com
Bài viết liên quan: