Cách chọn công ty phát triển AI và giá thành｜12 mục kiểm tra so sánh (phiên bản 2026)

Những điểm chính của bài viết này Lý do tại sao ước tính của ba công ty phát triển AI khác nhau ba lần không phải vì việc định giá khó khăn mà vì cách giải thích về `` lớp nào cần tạo '' khác nhau. Chi phí ước tính là 500-100.000 yên Nhật trong 1-2 tháng đối với một dự án nhỏ và hơn 2 triệu yên Nhật trong 4 tháng trở lên đối với một dự án phức tạp. Có ba loại hợp đồng: bán ủy quyền, hợp đồng và loại phòng thí nghiệm. Phần lớn các lỗi PoC là do bắt đầu mà không xác định các điều kiện thành công về số lượng. Nếu bạn tự tạo một nguyên mẫu không cần mã trước khi đặt hàng, bạn sẽ có thể cải thiện khả năng giải quyết các yêu cầu và khả năng đàm phán của mình.

Hộp thông tin Ban biên tập

500.000 đến 1.000.000 yên Nhật cho các dự án nhỏ / 2.000.000 yên Nhật trở lên cho các dự án phức tạp

Chủ đạo là cấu hình kết hợp các API bên ngoài như OpenAI / Anthropic / Google, v.v.

Kiểm tra xem có đạt được nhãn ISO27001 (ISMS)/P tại thời điểm đề xuất hay không.

Quyền đối với các sản phẩm bàn giao và liệu dữ liệu học tập có thể được sử dụng lại hay không sẽ được thỏa thuận riêng trong hợp đồng.

Có thể cấu hình VPC tại chỗ/đóng (chi phí cao hơn)

Xác nhận lần cuối: Ngày 4 tháng 8 năm 2026 bởi ban biên tập

Khi tôi hỏi ba công ty về ước tính, tôi nhận được ước tính là 1,2 triệu yên Nhật và 4,8 triệu yên Nhật. Đây thường là trở ngại đầu tiên chúng tôi gặp phải khi đặt hàng phát triển AI.

Nguyên nhân không phải là lương tâm của người khác. Cụm từ ''Tôi muốn tự động hóa phản hồi yêu cầu bằng AI'' được dịch thành khoảng ba bản thiết kế khác nhau tùy thuộc vào công ty. Vì vậy, trước khi so sánh cần phải căn chỉnh các quy tắc dịch thuật.

Bài viết này là sự tổng hợp các tài liệu sẽ giúp bên đặt hàng chủ động. Tôi không nói về một danh mục tên công ty mà là một thước đo để lựa chọn.

Một công ty phát triển AI sẽ đi bao xa?

Công ty phát triển AI là một công ty phát triển theo hợp đồng thiết kế, phát triển và vận hành các hệ thống sử dụng AI cho các công ty. Tuy nhiên, phạm vi của "AI" rộng đến mức ngay cả một biển hiệu giống nhau cũng có thể được chia thành ba lớp.

Mặc dù chúng được gọi chung là "phát triển AI", nhưng số kỹ sư và chi phí cần thiết là khác nhau. Trước tiên hãy quyết định xem dự án của bạn nằm ở đâu trong bảng dưới đây.

lớp	những việc cần làm	Công nghệ chính	Xu hướng nhận thức về chi phí
① Loại tích hợp	Kết nối AI tổng hợp hiện có với hệ thống kinh doanh và trò chuyện	Tích hợp API, thiết kế nhanh chóng, kết nối SaaS hiện có	Rẻ nhất. Nếu quy mô nhỏ thì bắt đầu từ vài trăm nghìn yên Nhật.
② Loại sử dụng dữ liệu nội bộ	Yêu cầu họ đọc tài liệu và DB của công ty họ rồi trả lời.	RAG (cơ chế đọc và trả lời văn bản nội bộ), tìm kiếm vector, kiểm soát quyền hạn	Trung bình. Phụ thuộc vào số lượng bảo trì dữ liệu
③ Kiểu xây dựng mô hình	Huấn luyện và điều chỉnh các mô hình bằng dữ liệu của riêng bạn	Cơ sở hạ tầng học tập, thu thập dữ liệu, thiết kế đánh giá, MLOps	cao nhất. Chi phí tiếp tục cũng riêng biệt.

Nói cách khác, nếu bạn cố ước tính và so sánh ① và ③ ở cùng một mức độ, chúng sẽ luôn không đồng nhất. Có thể nói ``Chúng tôi ①'' ngay từ đầu sẽ hiệu quả hơn việc thương lượng để được giảm giá.

Điều mà hầu hết các công ty thực sự cần là ① hoặc ②. Nếu ③ được đưa ra cho bạn, hãy chắc chắn rằng bạn có thể giải thích sự cần thiết của nó.

Một công ty phát triển AI có giá bao nhiêu?

Chúng được chia thành bốn cấp độ dựa trên quy mô và độ phức tạp của chức năng. Dựa trên các ví dụ về thứ tự đã xuất bản, nó thường nằm trong phạm vi sau.

Vì khó có thể đánh giá chỉ bằng cách chỉ nhìn vào số lượng nên chúng tôi cũng sẽ liệt kê các giai đoạn phát triển theo một tập hợp. Những ước tính với khoảng thời gian quá ngắn là dấu hiệu cho thấy việc thiết kế và xác minh đang bị cắt giảm ở đâu đó.

tỉ lệ	hàm gần đúng	Chi phí ước tính	Khoảng thời gian phát triển gần đúng
quy mô nhỏ	Trò chuyện đơn chức năng, tóm tắt tự động, v.v.	500.000 đến 1.000.000 yên Nhật	1-2 tháng
tiêu chuẩn	Mọi chức năng cơ bản, sử dụng nội bộ	1 triệu đến 1,5 triệu yên Nhật	2-3 tháng
phức tap	Tạo quy tắc kinh doanh chi tiết	1,5-2 triệu yên Nhật	3-4 tháng
quy mô lớn	Hợp tác nhiều hệ thống/xử lý rất phức tạp	2 triệu yên Nhật trở lên	4 tháng trở lên

Nói cách khác, nếu lần đầu tiên bạn nhận được lời đề nghị trị giá hơn 2 triệu yên Nhật thì đó là một ước tính "quy mô lớn". Cần hỏi xem bạn có thực sự cần phạm vi đó hay không và liệu có thứ gì bạn có thể cắt bỏ không.

Điều thường bị lãng quên là những chi phí không được đề cập ở đây. Phí sử dụng API cho AI được tạo (phí trả theo mức sử dụng khi gọi AI từ phần mềm khác), phí máy chủ và phí bảo trì thường riêng biệt. Nếu bạn không so sánh tổng giá bao gồm cả chi phí vận hành hàng năm, thì những công ty trông có vẻ rẻ sẽ trở nên rẻ hơn trong năm thứ hai.

Tôi cũng muốn đọc nó

Workato có giá bao nhiêu mỗi năm? Tổ chức cơ cấu phí và giá thị trường không được tiết lộ (ấn bản 2026)

Giá của Workato không được liệt kê trên trang web chính thức và tất cả đều là ước tính riêng lẻ do đại diện bán hàng cung cấp. Chúng tôi đã sắp xếp phạm vi giá thị trường của hợp đồng hàng năm, cơ chế thanh toán công thức, 5 biến số làm tăng ước tính và sự khác biệt về cấu trúc chi phí với Zapier, Make và n8n.

Ngày 30 tháng 7 năm 2026

Cách chọn giải pháp thay thế Hiện diện OpenAI | So sánh 4 loại: miễn phí, tiếng Nhật và mã nguồn mở (ấn bản 2026)

OpenAI Presence là nền tảng AI agent dành cho doanh nghiệp được công bố vào ngày 22 tháng 7 năm 2026 nhưng giá cả và các điều kiện cung cấp vẫn chưa được tiết lộ. Chúng tôi đã chia các lựa chọn thay thế thành bốn loại: miễn phí, hỗ trợ của Nhật Bản và nguồn mở, đồng thời giải thích cách lựa chọn giữa hỗ trợ khách hàng và hoạt động nội bộ, những cạm bẫy khi di chuyển và cách ước tính chi phí.

Ngày 29 tháng 7 năm 2026

Tại sao ước tính của mỗi công ty lại khác nhau ba lần?

Ngay cả khi bạn đưa ra cùng một mẫu yêu cầu, số tiền sẽ khác nhau vì các giả định khác nhau. Các lĩnh vực xảy ra sự khác biệt thường được xác định.

Bốn điểm tiêu biểu tạo nên sự khác biệt.

Giá trị mục tiêu chính xác: Số giờ xác minh khác nhau nhiều lần giữa "Tôi có thể trả lời khá tốt" và "Tỷ lệ lỗi từ 5% trở xuống"
Ai sẽ xử lý việc bảo trì dữ liệu: Nếu bạn bàn giao kho tài liệu nội bộ cho nhà thầu thì đó sẽ là hạng mục lớn nhất trong dự toán.
Số lượng liên kết đến các hệ thống hiện có: Chỉ cần kết nối một liên kết với hệ thống cốt lõi sẽ tăng thời gian làm việc
Cách tiếp quản hoạt động: Tổng số tiền thay đổi tùy thuộc vào việc bạn giao và hoàn thành hay đồng hành trong nửa năm.

Nếu bốn điểm này được bên đặt hàng xác định trước và các điều kiện giống nhau được phân bổ khắp công ty thì sự khác biệt trong ước tính sẽ giảm đi rõ rệt. Mặt khác, nếu quyết định mà không đưa ra quyết định thì mỗi công ty sẽ tùy tiện đưa ra những giả định dựa trên thế mạnh của mình. Đó là bản chất thực sự của 3x.

Ước tính thấp không nhất thiết có nghĩa đó là ước tính tốt. Có nhiều khả năng là tiền đề quá mơ hồ.

Tôi nên có hợp đồng nào, gần như ủy quyền hay hợp đồng phụ?

Trong quá trình phát triển AI theo hợp đồng, lựa chọn này có tác động đáng kể đến thành công hay thất bại. Câu trả lời phụ thuộc vào việc thứ bạn muốn làm có cố định hay không.

Ba loại hợp đồng được sắp xếp theo rủi ro đặt ra cho bên đặt hàng.

Mẫu hợp đồng	Trách nhiệm		Những điểm cần lưu ý cho bên đặt hàng
Hợp đồng	Nhà cung cấp chịu trách nhiệm giao sản phẩm hoàn chỉnh.	Thông số kỹ thuật đã được hoàn thiện. Những gì cần làm là rõ ràng	Chi phí bổ sung và ước tính lại mỗi khi thông số kỹ thuật thay đổi
gần như ủy quyền	Nghĩa vụ thực hiện công việc. Không đảm bảo hoàn thành	Mục tiêu chính xác là không xác định. Tôi muốn quyết định trong khi thử nó.	Chi phí sẽ phát sinh ngay cả khi không đạt được kết quả.
loại phòng thí nghiệm	Đảm bảo một số lượng người nhất định mỗi tháng	Tôi muốn thực hiện những cải tiến liên tục. Bao gồm hoạt động	Nếu bạn không thể xem chi tiết hoạt động, nó sẽ trở thành một cái vỏ đơn thuần.

Nói cách khác, việc tiếp cận các dự án AI tổng quát thông qua việc ủy quyền gần như là thực tế. Nếu bạn yêu cầu đảm bảo hoàn thành cho một việc mà độ chính xác không thể xác định được trước khi thực hiện, bên kia sẽ tính phí bảo hiểm cao.

Tuy nhiên, có những cạm bẫy đối với việc bán ủy quyền. Ngay cả khi cuối cùng bạn nói: “Tôi đã cố gắng hết sức nhưng tôi không thể có được sự chính xác”, thì cũng không có vấn đề gì về mặt hợp đồng. Đó là lý do tại sao chúng ta cần các quy tắc cho phần tiếp theo.

Ba quy tắc dành cho bên đặt hàng để ngăn chặn sự sụp đổ của PoC

Không có gì lạ khi các dự án kết thúc ở PoC (quá trình tạo nguyên mẫu và xác minh tính hiệu quả của nó) và không tiến hành sản xuất. Phần lớn nguyên nhân nằm ở cách thực hiện thỏa thuận chứ không phải kỹ thuật.

Viết ba điều này lên một tờ giấy trước khi bắt đầu PoC của bạn.

Viết dòng thông qua bằng số: Viết theo cách mà sau này sẽ không được giải thích, chẳng hạn như ``tỷ lệ trả lời đúng 80% trở lên'' hoặc ``thời gian xử lý mỗi câu hỏi trong vòng 3 phút.''
Chuẩn bị dữ liệu đánh giá trước: Chuẩn bị 100 bản ghi truy vấn có chất lượng tương đương với thực tế sản xuất, bao gồm cả câu trả lời đúng.
Quyết định các điều kiện chấm dứt trong trường hợp thất bại: Quyết định trước xem có nên gia hạn dự án, thay đổi thiết kế hay rút lui hay không.

Viết ra phần thứ ba sẽ khiến cuộc trò chuyện trở nên dễ dàng hơn một cách đáng ngạc nhiên khi mọi việc không diễn ra suôn sẻ. Đừng bị lôi kéo vào việc lặp đi lặp lại "Tôi chỉ cần làm thêm một chút nữa." Đây là nơi nó hoạt động.

Việc chuẩn bị dữ liệu đánh giá là công việc của bên đặt hàng. Nếu bạn thuê ngoài việc này, chi phí sẽ tăng lên và bạn sẽ không thể phát triển sự hiểu biết của riêng mình về doanh nghiệp.

Kiểm tra 12 mục để so sánh các công ty phát triển AI

Việc sửa thứ tự bạn đọc các đề xuất sẽ tăng tốc độ so sánh. Vui lòng xem số tiền ở cuối.

12 mục được sắp xếp theo thời gian xác nhận. Bạn có thể sử dụng cột "Cách hỏi" như trong câu hỏi của mình.

#	Kiểm tra các mục	Làm thế nào để lắng nghe
1	Lớp tương ứng	“Điểm mạnh của bạn là gì: (1) nhúng, (2) dữ liệu nội bộ và (3) xây dựng mô hình?”
2	Đường chuyền chính xác	“Lần này bạn xác định đường chuyền như thế nào?”
3	Phương pháp đánh giá	“Ai đo lường độ chính xác và bằng cách nào?”
4	Chia sẻ bảo trì dữ liệu	“Bạn làm công việc gì để sắp xếp tài liệu?”
5	Model đã sử dụng	“Bạn sử dụng AI nào và có thể chuyển đổi được không?”
6	Nó có thể được sử dụng cho việc học không?	"Dữ liệu đầu vào có được thiết lập để nó không được sử dụng cho việc học bên ngoài không?"
7	Vị trí lưu trữ	“Dữ liệu có thể được đặt ở khu vực trong nước không?”
8	Đạt được chứng nhận	"Bạn có dấu ISO27001 hoặc P không?"
9	Quyền đối với sản phẩm công việc	"Ai sở hữu bản quyền mã nguồn?"
10	Phân tích chi phí hoạt động	“Tổng chi phí hoạt động trong năm đầu tiên và năm thứ hai là bao nhiêu?”
11	Khả năng chuyển nhượng	"Các bước cần thực hiện khi chuyển sang công ty khác hoặc sản xuất nội bộ là gì?"
12	Thực tế của hệ thống	“Thực tế có bao nhiêu người tham gia vào công việc và có nhà thầu phụ nào không?”

Nói cách khác, 9 trong số 12 mục nói về “sự sắp xếp” hơn là khả năng kỹ thuật. Bất cứ ai cũng có thể hỏi 12 câu hỏi này, ngay cả khi bạn không tự tin vào sự nhạy bén về kỹ thuật của mình.

Một công ty có câu trả lời mơ hồ và giá thấp chắc chắn sẽ phải chịu chi phí điều chỉnh trong nửa sau. Thành thật mà nói, một công ty nhầm lẫn về số 6 và 12 có thể bị xóa khỏi danh sách chỉ dựa vào điều đó.

Tổ chức cho đến nay ① Quyết định nhóm sẽ thành lập → ② Đánh dấu dựa trên phạm vi giá thị trường → ③ Bắt đầu nhỏ với việc ủy quyền gần như ủy quyền → ④ Củng cố dòng thông qua các con số → ⑤ Sắp xếp các đề xuất thành 12 mục. Nếu bạn không thay đổi thứ tự này, việc so sánh giá sẽ kết thúc trong 30 phút cuối.

Cách đọc “Các trường hợp phát triển AI” - Những gì bạn nên xem trên trang kết quả không phải là số trường hợp

Khi nhìn vào trang hoạt động của mỗi công ty, hãy nhìn vào phong cách viết hơn là con số được liệt kê. Có sự phân biệt rõ ràng giữa những trường hợp có thể được sử dụng làm căn cứ để phán quyết và những trường hợp không thể dùng làm căn cứ để xét xử.

Có ba điều kiện để một trường hợp đáng đọc.

Tên của công ty giới thiệu nó được liệt kê (không thể xác minh “công ty sản xuất lớn A” ẩn danh)
Hiệu ứng được viết bằng con số (không phải “giảm giờ công” mà là “giảm 120 giờ mỗi tháng”)
Có thông báo từ đơn vị thực hiện (có dấu vết nào trong thông cáo báo chí, báo cáo tài chính của bên đặt hàng không?)

Nếu có ít nhất một trường hợp mà cả ba đều có mặt thì công ty có khả năng thực hiện trách nhiệm giải trình của mình. Ngược lại, không thể đọc được gì từ một trang có 30 trường hợp ẩn danh.

Câu chuyện tương tự cũng áp dụng cho các bài viết do AI tạo sinh. Nếu bạn thấy các ví dụ triển khai hợp lý được liệt kê mà không có nguồn thì bạn có thể nghi ngờ. Điều này là do AI nói những lời nói dối tương tự (hallucination) có nhiều khả năng xảy ra nhất trong các nghiên cứu điển hình.

Trong cuộc phỏng vấn, sẽ rất hiệu quả khi hỏi: “Hãy kể cho tôi nghe về dự án không thành công nhất”. Những công ty có thể trả lời những câu hỏi này đều đã tích lũy những mô hình thất bại trong công ty của mình.

3 điểm cần cân nhắc liên quan đến các điều khoản hợp đồng về dữ liệu và sở hữu trí tuệ

Có ba lĩnh vực trong một hợp đồng có thể được thảo luận sau. Vui lòng đọc nội dung này cho chính bạn trước khi gửi đến các vấn đề pháp lý.

Đầu tiên, bản quyền của tác phẩm. Nếu bạn không viết bất cứ điều gì, nó có thể vẫn ở bên nhận. Có ghi rõ “bản quyền của Sản phẩm bàn giao sẽ được chuyển giao cho bên đặt hàng” không? Ngoài ra, có thể viết riêng cách xử lý các phần có mục đích chung (thư viện và mô-đun hiện có) do nhà cung cấp đưa vào một cách an toàn.

Thứ hai, sử dụng thứ cấp dữ liệu đầu vào. Viết một tuyên bố nêu rõ rằng nhà cung cấp sẽ không sử dụng dữ liệu khách hàng hoặc tài liệu nội bộ của công ty bạn để cải thiện các dự án hoặc mô hình học tập khác. Nếu sử dụng API AI bên ngoài, chúng tôi sẽ đảm bảo rằng nhà cung cấp sẽ tắt việc sử dụng tính năng học tập.

Thứ ba, phân bổ lời nhắc và cài đặt. Đây là một món đồ hoàn toàn bị lãng quên. Các hướng dẫn (lời nhắc) đối với AI và việc điều chỉnh cài đặt tìm kiếm thực chất là một phần chi phí phát triển. Nếu bạn không bao gồm điều này trong quá trình phân phối của mình, bạn sẽ trắng tay khi chuyển đổi.

Đừng yên Nhật tâm chỉ bằng một thỏa thuận không tiết lộ. NDA là lời hứa không tiết lộ bất cứ điều gì, không phải là lời hứa không sử dụng nó.

Bạn vạch ra ranh giới giữa sản xuất nội bộ và gia công ở đâu?

Cả gia công và sản xuất nội bộ thường thất bại. Giải pháp thực sự là tách riêng từng quy trình.

Chúng tôi đã tổ chức quy trình nào rẻ hơn.

quá trình	Khuyến khích	lý do
Xác định các vấn đề/kiểm kê công việc	Sản xuất nội bộ	Nếu người không biết nghề mà làm thì sẽ không chính xác.
Tạo dữ liệu đánh giá	Sản xuất nội bộ	Chỉ có trường mới có thể xác định câu trả lời đúng.
Nguyên mẫu/xác minh nhỏ	Sản xuất nội bộ	Một vài ngày không có mã. Nếu thuê ngoài thì sẽ mất 2 tuần cho chuyến khứ hồi.
Thiết kế sản xuất/thiết kế an ninh	gia công phần mềm	Mức độ thiệt hại do tai nạn gây ra là khác nhau.
Liên kết hệ thống hiện có	gia công phần mềm	Về cốt lõi, chúng tôi cần một người biết phép xã giao.
Cải thiện/điều chỉnh hàng ngày	Chuyển sang sản xuất nội bộ	Nếu bạn để cái này bên ngoài, chi phí sẽ tiếp tục mãi mãi.

Nói cách khác, những gì nên thuê ngoài không phải là "sản xuất" mà là "thiết kế để ngăn ngừa tai nạn". Nếu bạn ký kết hợp đồng với giả định rằng cuối cùng công ty sẽ đảm nhận quá trình cải tiến, thì chi phí trong năm thứ ba sẽ thay đổi đáng kể.

Nếu bạn muốn tổ chức việc sử dụng AI từ góc độ kiểm toán và kiểm soát nội bộ, việc xem xét so sánh các công cụ AI dành cho kiểm toán nội bộ trước tiên sẽ cung cấp cho bạn những điểm cụ thể cần kiểm tra trong quá trình trò chuyện với nhà cung cấp.

Những điều bạn có thể tự mình thử trước khi đặt hàng

Nếu bạn làm nguyên mẫu trước khi nhận được báo giá thì việc giải quyết các yêu cầu sẽ khác nhau. Bạn có thể bắt đầu mà không cần kỹ sư.

Chúng tôi có các công cụ cho phép bạn tạo luồng AI mà không cần mã. Dify, từ công ty LangGenius của Hoa Kỳ, là một nền tảng không cần mã/mã thấp cho phép bạn xây dựng AI agent của riêng mình để sử dụng cho doanh nghiệp và phiên bản nguồn mở có thể được chạy chỉ với chi phí máy chủ. Nếu bạn muốn xây dựng quy trình kinh doanh tự động, n8n là một lựa chọn tốt và nếu bạn muốn xây dựng quy trình xử lý AI chi tiết, LangChain là một lựa chọn tốt. Nếu bạn muốn chuẩn bị toàn bộ cơ sở hạ tầng trên nền tảng đám mây, Amazon Bedrock và Azure AI Studio cũng là những lựa chọn.

Mục đích của việc tạo nguyên mẫu không phải là tạo ra thứ gì đó có thể hoạt động được. Biết mắc kẹt ở đâu. Không thể đọc tài liệu dưới dạng PDF, việc quản lý quyền gặp rắc rối, câu trả lời quá dài—nếu trước tiên bạn gặp phải những trở ngại kiểu này, bạn có thể nhanh chóng nhìn ra những điểm yếu của đề xuất.

Trong một số trường hợp, dịch vụ AI có mục đích chung là đủ. Các gói giới thiệu có sẵn với mức giá bắt đầu từ 1.400 yên Nhật mỗi tháng (kể từ tháng 5 năm 2026) và có một số công việc mà bạn chỉ có thể sử dụng ChatGPT, Claude hoặc Gemini. Trước khi cam kết thực hiện dự án phát triển trị giá một triệu yên Nhật, hãy xem liệu bạn có thể giải quyết vấn đề chỉ với vài nghìn yên Nhật mỗi tháng hay không.

Nếu bạn đang cân nhắc việc tạo mã nội bộ, bước đầu tiên là giới thiệu các công cụ hỗ trợ phát triển như Cursor và GitHub Copilot. Bạn có thể rút ngắn phạm vi những gì bạn cần từ một công ty phát triển. Các danh mục liên quan được nhóm thành mã hóa AI và AI agent.

Dify là một nền tảng phát triển AI nguồn mở cho phép bạn xây dựng các ứng dụng LLM và các chatbot AI nội bộ với mức lập trình tối thiểu. Quản lý nhanh chóng, thiết kế quy trình làm việc, tìm kiếm tài liệu nội bộ bằng RAG và tích hợp công cụ bên ngoài có thể được kết hợp trên màn hình. Bạn có thể chuyển đổi giữa nhiều mô hình AI tùy theo mục đích và tiến hành mọi việc từ thử nghiệm đến xuất bản và kiểm tra nhật ký hoạt động trong một môi trường. Nó không chỉ phù hợp với các kỹ sư mà còn phù hợp với các bộ phận kinh doanh muốn tạo phản hồi Câu hỏi thường gặp, phân tích tài liệu và tự động hóa yêu cầu phù hợp với dữ liệu của công ty họ.

7 mục bạn phải viết trong RFP (Yêu cầu đề xuất)

Chỉ cần phân phát cùng một bài báo cho toàn bộ công ty sẽ giảm bớt nỗ lực so sánh xuống một nửa. Không cần câu dài dòng. Hai tờ A4 là đủ.

Bảy điều sau đây nên được viết.

Vấn đề kinh doanh bạn muốn giải quyết và những con số hiện tại (số vụ việc hàng tháng/thời gian xử lý)
Định nghĩa về đường chuyền (tỷ lệ trả lời đúng, thời gian xử lý, phạm vi mục tiêu)
Loại và số lượng dữ liệu có sẵn, phân loại độ nhạy
Yêu cầu liên kết với các hệ thống hiện có (tên và số hệ thống đích)
Yêu cầu bảo mật (vị trí lưu trữ, tính khả dụng cho việc học, xác thực)
Phạm vi ngân sách và lịch trình mong muốn
Giả định cho giai đoạn vận hành (ai sẽ chịu trách nhiệm cải tiến)

Nhiều khách hàng giấu phạm vi ngân sách của họ, nhưng nếu bạn viết nó ra, bạn sẽ nhận được những đề xuất tốt hơn. Nếu không có lò vi sóng, mỗi công ty sẽ chỉ đưa ra một phương án an toàn. Nếu bạn chỉ ra giới hạn trên, nó sẽ nghĩ đến những ưu tiên trong giới hạn đó.

Năm trong số bảy mục chỉ có thể được viết bởi chính công ty của bạn. Thời gian điền vào phần này thực chất là thời gian thiết kế cho dự án.

Ban biên tập Phán quyết

Thành thật mà nói, khách hàng khó có thể nhận ra sự khác biệt về năng lực kỹ thuật khi lựa chọn một công ty phát triển AI. Vì vậy, điều chúng ta cần xem xét là liệu chúng ta có thể diễn đạt thỏa thuận bằng lời nói một cách chính xác hay không.

Trong số 12 mục được kiểm tra trong bài viết này, sự khác biệt về nhận định là số 6 (sự phù hợp cho việc sử dụng nghiên cứu) và số 12 (hệ thống thực tế và hợp đồng phụ). Tôi tin rằng những công ty không thể trả lời ngay hai câu hỏi này nên bị loại khỏi danh sách ứng viên, bất kể quy mô hay thành tích của họ như thế nào. Mặt khác, nếu điểm này rõ ràng, ngay cả khi nó đắt hơn một chút, nó sẽ tự bù đắp chi phí điều chỉnh trong nửa sau.

Về chi phí, hầu như không cần phải đột ngột đặt hàng số lượng lớn hơn 2 triệu yên Nhật. Chúng tôi sẽ thực hiện một đợt bán đại biểu quy mô nhỏ trong 1-2 tháng với mức chi phí 500-100.000 yên Nhật và mở rộng khi chúng tôi đáp ứng các tiêu chí vượt qua. Phương pháp khắc này ít có khả năng gây ra tai nạn trong các dự án AI thế hệ hiện tại.

Và việc tạo ra một nguyên mẫu không có mã trước khi đặt hàng là một nhiệm vụ vô cùng quý giá. Chỉ trong vài ngày nữa, cách bạn đọc đề xuất sẽ thay đổi. “Giao mọi thứ cho một công ty quen thuộc với AI” không gây tốn kém nhiều chi phí mà còn mất kiểm soát. Hãy giữ vai trò cải tiến trong chính công ty của bạn.

Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan

Trước khi quyết định phạm vi đặt hàng, sẽ dễ dàng đưa ra quyết định hơn nếu bạn kiểm tra xem các công cụ hiện có có thể được thay thế hay không.

So sánh ChatGPT và Claude - Sự khác biệt khi xử lý tài liệu nội bộ
So sánh Claude và Gemini - xử lý văn bản dài và dễ triển khai nội bộ
So sánh ChatGPT và Gemini - Khả năng tương thích với cơ sở hạ tầng kinh doanh hiện có
So sánh Cursor và GitHub Copilot — Chọn bước đầu tiên để sản xuất nội bộ
So sánh giữa Claude và n8n - Có thể thực hiện việc này bằng cuộc trò chuyện hay bạn cần luồng tự động?
So sánh Cursor và n8n - Phân chia vai trò hỗ trợ phát triển và tự động hóa kinh doanh
Xem các lựa chọn thay thế Dify - các tùy chọn nền tảng nội bộ
Xem các lựa chọn thay thế cho n8n — ứng viên thay thế cơ sở hạ tầng tự động hóa

Nếu bạn muốn xem xét nó theo danh mục, tốt nhất nên bắt đầu với tự động hóa AI và AI không mã hoặc nếu bạn có một dự án có yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt, hãy bắt đầu với bảo mật AI.

n8n là nền tảng tự động hóa AI kết nối các ứng dụng kinh doanh, cơ sở dữ liệu và mô hình AI để xây dựng và thực hiện quy trình công việc. Bạn có thể tập hợp các quy trình bằng cách chỉnh sửa nút kéo và thả, đồng thời liên kết các hệ thống nội bộ và API bên ngoài bằng cách kết hợp phân nhánh có điều kiện, webhook, yêu cầu HTTP và mã của riêng bạn. Nó hỗ trợ tích hợp AI như OpenAI và Anthropic, tích hợp với hơn 400 dịch vụ và hoạt động tự lưu trữ, cho phép kiểm soát chi tiết môi trường thực thi và quản lý dữ liệu. Nó phù hợp cho các nhà phát triển có các yêu cầu mà bộ phận hệ thống thông tin, tự động hóa kiểu SaaS không đáp ứng được và các công ty muốn kết hợp các AI agent vào quy trình kinh doanh của họ.

Các câu hỏi thường gặp (FAQ)

Hỏi. Chúng tôi có thể tự tạo ra nó mà không cần dựa vào một công ty phát triển AI không?

Ngày càng có nhiều cuộc trò chuyện và tóm tắt chức năng đơn lẻ có thể được hoàn thành nội bộ bằng cách sử dụng các công cụ không cần mã. Dòng này là "số tiền thiệt hại do tai nạn gây ra." Xử lý dữ liệu khách hàng, tiết lộ dữ liệu đó ra bên ngoài hoặc kết nối với các hệ thống cốt lõi—nếu bất kỳ điều nào trong số này áp dụng cho bạn, vui lòng gửi kèm bản đánh giá thiết kế bên ngoài.

Hỏi: Có nguy hiểm không khi đưa ra ước tính thấp và sai lệch đáng kể so với giá thị trường?

Thay vì nguy hiểm, tiền đề lại khác. Trong nhiều trường hợp, việc bảo trì dữ liệu được giao cho phía đặt hàng, các mục tiêu về độ chính xác không được đặt ra hoặc không bao gồm việc bảo trì. Nếu bạn hỏi một câu hỏi, bạn thường có thể tìm ra lý do khiến giá thấp.

Câu hỏi: Tôi nên xem xét chi phí PoC là bao nhiêu?

Việc thiết kế trong phạm vi phát triển quy mô nhỏ là thực tế (500.000 đến 1.000.000 yên Nhật). Nếu bạn chi 2 triệu yên Nhật cho một PoC, bạn sẽ ít có khả năng quyết định rút tiền nếu thất bại. Sẽ hiệu quả hơn nếu quyết định đường chuyền và điều kiện kết thúc trước, thay vì số lượng.

Câu hỏi: Làm cách nào để kiểm tra xem dữ liệu đầu vào có được sử dụng để đào tạo AI hay không?

Vui lòng nêu rõ trong hợp đồng rằng ``dữ liệu này sẽ không được sử dụng cho các mục đích khác hoặc cho việc học máy'' và nếu bạn đang sử dụng dịch vụ AI bên ngoài, hãy yêu cầu nhà cung cấp cho biết trong đề xuất của họ xem cài đặt tắt sử dụng học tập có hợp lệ hay không. Đừng tiến hành xác nhận bằng lời nói một mình.

H. Bản quyền của AI được phát triển thuộc về bên đặt hàng hay bên đặt hàng?

Nó được xác định bằng hợp đồng. Nếu không được chỉ định, hợp đồng có thể vẫn thuộc về bên đặt hàng, vì vậy vui lòng kiểm tra các điều khoản và điều kiện để đảm bảo rằng bản quyền của sản phẩm được chuyển giao. Nếu bạn bao gồm các lời nhắc và cài đặt điều chỉnh trong quá trình phân phối, hãy viết chúng ra để bạn không phải lo lắng về chúng sau này.

Q. Chi phí bảo trì và vận hành mỗi năm là bao nhiêu?

Đừng tin vào một giải pháp chung về số lượng, vì nó rất khác nhau tùy thuộc vào thành phần. Những gì bạn nên kiểm tra là sự cố. Trả tiền theo nhu cầu sử dụng AI, chi phí máy chủ, giám sát/phản hồi lỗi và theo dõi các bản cập nhật mô hình—chúng tôi sẽ yêu cầu bạn tách bốn yếu tố này ra và so sánh tổng số trong năm đầu tiên và năm thứ hai.

H. Tôi có nên tránh các công ty có ít thành tích không?

Hãy đánh giá dựa trên cách viết các ví dụ hơn là số lượng các trường hợp. Một nghiên cứu điển hình có tên công ty thực hiện, con số và nguồn cung cấp nhiều thông tin hơn 30 nghiên cứu điển hình ẩn danh. Tất cả các công ty đều có lịch sử ngắn ngủi trong lĩnh vực Generative AI, vì vậy nếu bạn cắt giảm theo số lượng trường hợp, các lựa chọn sẽ gần như biến mất.

H. Tôi nên giới hạn các đơn đặt hàng của mình ở một công ty hay tách chúng ra?

PoC đầu tiên có thể được thực hiện chỉ với một công ty. Tại thời điểm chuyển đổi sản xuất, vui lòng kiểm tra xem hợp đồng có cho phép bạn tách biệt thiết kế và vận hành hay không. Nếu một công ty xử lý mọi việc, ước tính cải tiến sẽ luôn là giá chào bán.

Nếu bạn đang tạo một nguyên mẫu nội bộ trước khi đặt hàng, việc biết được những thành công và thất bại của các công cụ AI sẽ giúp giảm thiểu việc đi đường vòng. So sánh các công cụ AI dành cho kiểm toán nội bộ, sử dụng dữ liệu thực tế để xác định những rào cản đầu tiên mà nơi làm việc phải đối mặt khi giới thiệu AI tổng quát, sẽ là cuốn sách hữu ích nhất tiếp theo. Nếu bạn muốn làm cho nghiên cứu nội bộ của mình hiệu quả hơn, hãy xem hướng dẫn đầy đủ của Felo, nếu bạn đang cân nhắc việc sản xuất hình ảnh nội bộ, hãy xem phần so sánh các công cụ minh họa AI và sự khác biệt giữa ComfyUI và Stable Diffusion, đồng thời nếu bạn đang chọn một công cụ trò chuyện nội bộ, hãy xem hướng dẫn của Meta AI.

Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)

Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.

Dify — Trang web chính thức (xem chi tiết)
n8n — Trang web chính thức (xem chi tiết)
LangChain — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Amazon Bedrock — Trang web chính thức (xem chi tiết)
Azure AI Studio — Trang web chính thức (xem chi tiết)

LangChain là một khuôn khổ dành cho các nhà phát triển để kết hợp các mô hình, dữ liệu bên ngoài, công cụ và luồng thực thi trong quá trình phát triển ứng dụng bằng LLM. Tổ chức quản lý kịp thời, cấu hình RAG, thực thi agent và kết nối với nhiều mô hình và API trong mã. Khi kết hợp với các tính năng liên quan như LangSmith, việc kiểm tra, theo dõi và đánh giá các ứng dụng LLM trở nên dễ dàng hơn. Nó phù hợp cho các kỹ sư và nhóm phát triển muốn xây dựng hoàn chỉnh chatbot, tự động hóa kinh doanh, tìm kiếm kiến thức nội bộ, v.v.