Trong bối cảnh doanh nghiệp đang chuyển đổi số mạnh mẽ, hai yếu tố tạo lợi thế cạnh tranh rõ rệt là khả năng tự động hóa quy trình nội bộ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động kinh doanh. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của hàng loạt nền tảng tự động hóa quy trình, trong đó nổi bật nhất hiện nay là n8n, Dify AI và Make.
Điểm khó không nằm ở việc nền tảng nào mạnh hơn, mà là nền tảng nào phù hợp với hệ thống, đội ngũ và mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp. Bài viết này sẽ đi vào từng nền tảng, phân tích theo các yếu tố quan trọng nhất khi ra quyết định, từ đó giúp doanh nghiệp lựa chọn giải pháp phù hợp.
1. Giới thiệu nền tảng
1.1 n8n – nền tảng tự động hóa quy trình mã nguồn mở
n8n là nền tảng nguồn mở (open-source) cho phép doanh nghiệp xây dựng quy trình tự động hóa bằng giao diện kéo-thả kiểu node-based. Điểm mạnh của n8n nằm ở khả năng kết nối linh hoạt với API, xử lý logic phức tạp và tự host trong nội bộ nếu cần. Doanh nghiệp có đội ngũ kỹ thuật sẽ đánh giá cao việc n8n cho phép tùy biến gần như không giới hạn khi thiết kế workflow theo nhu cầu riêng.
Một số tính năng đáng chú ý:
・Triển khai linh hoạt (Self-host hoặc Cloud): Doanh nghiệp có thể cài đặt n8n trên hệ thống nội bộ để kiểm soát dữ liệu hoặc sử dụng bản cloud để giảm tải vận hành.
・Tích hợp đa dạng: Hơn 300 node có sẵn giúp kết nối nhanh tới CRM, cơ sở dữ liệu, hệ thống tin nhắn nội bộ hoặc các platform SaaS khác.
・Cho phép chèn mã tùy chỉnh: Developer có thể viết đoạn JavaScript trực tiếp trong workflow để xử lý logic đặc thù hoặc tích hợp API chưa có sẵn.
・Cộng đồng mã nguồn mở lớn: Vì là open-source, n8n liên tục được cập nhật bởi cộng đồng, có nhiều plugin và hướng dẫn thực tế từ người dùng toàn cầu.
Đọc thêm: HR 2025: Cách tạo AI Workflow sàng lọc hàng trăm CV chỉ trong vài phút
1.2 Dify AI – nền tảng tạo lowcode ứng dụng AI nhanh
Dify AI là nền tảng tự động hóa quy trình được thiết kế chuyên cho việc xây dựng các ứng dụng dùng AI (đặc biệt là Generative AI). Với Dify, doanh nghiệp có thể tạo chatbot, hệ thống tư vấn AI hoặc công cụ tạo nội dung chỉ trong vài giờ mà không cần xây backend từ đầu. Đây là nền tảng AI-first: mọi cấu trúc đều xoay quanh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Tính năng chính:
・Low-code, dễ xây app AI: Cho phép tạo nhanh chatbot, ứng dụng AI nội bộ mà không cần lập trình phức tạp, phù hợp cả với team không phải developer.
・Workflow AI có sẵn: Có nhiều mẫu AI xây sẵn (chatbot, sinh content, RAG…) giúp doanh nghiệp triển khai và thử nghiệm chỉ trong vài giờ.
・Tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Hỗ trợ các mô hình như GPT hoặc Claude và cho phép tùy chỉnh để phù hợp với use case riêng của mỗi doanh nghiệp.
・Cloud-based, dễ mở rộng: Hoạt động hoàn toàn trên cloud, không cần cài đặt cục bộ, giúp mở rộng quy mô dễ dàng và cập nhật liên tục.
1.3 Make – nền tảng no-code phổ biến dành cho team non-tech
Make (trước đây gọi là Integromat) là nền tảng no-code với giao diện kéo-thả trực quan, dùng để tự động hóa các tác vụ thường ngày như đồng bộ dữ liệu, gửi email, cập nhật CRM… Điểm mạnh là rất dễ dùng, không yêu cầu kỹ thuật, phù hợp cho bộ phận marketing, sale, operations.
Tính năng nổi bật:
・Thiết kế workflow không cần lập trình: Chỉ cần kéo-thả các bước (modules), đội ngũ marketing hoặc vận hành cũng có thể tự tạo quy trình tự động hóa mà không đợi đội ngũ IT.
・Có điều kiện rẽ nhánh & tự xử lý lỗi: Workflow có thể tự đưa ra “nếu A thì B, nếu lỗi thì xử lý như thế nào“, nên chạy ổn định hơn và không bị dừng giữa chừng.
・Kết nối được với nhiều ứng dụng khác nhau: Có thể tích hợp với các công cụ CRM, email, Google Sheet hoặc API của các phần mềm bên ngoài mà không cần phải viết code.
・Theo dõi và đo lường trực tiếp: Có bảng theo dõi từng workflow, biết lúc nào chạy đúng, lúc nào lỗi giúp kiểm soát hoạt động và tối ưu dễ dàng hơn.
2. So sánh 3 nền tảng tự động hóa quy trình và tích hợp AI phổ biến nhất
2.1 Khả năng tự động hóa quy trình
Khi đánh giá một nền tảng tự động hóa quy trình, điều đầu tiên cần xem là mức độ nền tảng đó giúp doanh nghiệp vận hành luồng công việc mà không cần thao tác thủ công.
n8n nổi bật ở khả năng xử lý các quy trình phức tạp, trong đó mỗi bước có thể thay đổi dựa trên điều kiện cụ thể. Ví dụ: nếu dữ liệu thoả điều kiện A thì gửi tiếp sang CRM, nếu điều kiện khác thì xử lý theo hướng khác. Nền tảng này phù hợp khi doanh nghiệp muốn tự động hóa toàn bộ vận hành từ CRM, ERP đến data pipeline nhưng sẽ cần nhân sự kỹ thuật để triển khai và bảo trì.
Dify AI tập trung vào quy trình có AI, như chatbot, tạo nội dung, phân tích văn bản, phù hợp doanh nghiệp muốn áp dụng AI nhanh mà không viết code backend.
Make phù hợp tự động hóa quy trình đơn giản nhờ có sẵn template. Các bộ phận như marketing hoặc vận hành có thể tự thiết lập trong thời gian ngắn mà không cần phụ thuộc vào đội IT.
2.2 Tích hợp AI
Ở góc độ AI, điểm khác nhau không nằm ở việc có AI hay không, mà là nền tảng cho phép tận dụng AI dễ và hiệu quả đến đâu.
Dify AI là nền tảng AI-first nên đã tích hợp sẵn các mô hình như GPT hay Claude, cho phép chỉnh prompt trực tiếp, gắn dữ liệu riêng và xây chatbot hoặc công cụ tạo nội dung ngay trong giao diện mà không cần backend. Điều này giúp doanh nghiệp triển khai AI cực nhanh, phù hợp khi muốn thử nghiệm hoặc đưa AI vào sản phẩm mà không xây lại hệ thống từ đầu.
n8n và Make đều có thể kết nối tới AI thông qua API bên ngoài. Với n8n, AI thường được đặt như một bước trong chuỗi workflow phức tạp phù hợp doanh nghiệp có logic sẵn và cần gắn AI như một phần xử lý thông minh. Make thì dễ dùng hơn, dùng AI chủ yếu cho các tác vụ nhỏ như tóm tắt nội dung, tự động sinh văn bản, nhưng ít tùy chỉnh sâu theo dữ liệu nội bộ.
2.3 Độ dễ sử dụng
Độ dễ sử dụng quyết định tốc độ áp dụng của toàn bộ doanh nghiệp. Trên thực tế, nếu chỉ có bộ phận kỹ thuật hiểu và vận hành được thì nền tảng sẽ khó nhân rộng cho các bộ phận kinh doanh hoặc vận hành vốn là nơi phát sinh nhu cầu thực tế nhiều nhất.
Make gần như là lựa chọn nhanh nhất cho nhóm không chuyên kỹ thuật, nhờ giao diện kéo-thả và hàng trăm mẫu dùng ngay.
Dify AI đứng ở mức giữa: không cần code, nhưng vì phần lớn tập trung vào AI nên nếu người dùng chưa quen khái niệm prompt, model, dataset thì vẫn cần thời gian hiểu cách cấu hình.
n8n yêu cầu người dùng có kiến thức kỹ thuật nhất định từ việc hiểu luồng dữ liệu, cấu trúc automation đến việc tùy biến bằng JavaScript khi cần thiết. Vì vậy, nền tảng này phù hợp hơn với developer hoặc những người dùng kỹ thuật cao thay vì các phòng ban non-tech.
2.4 Khả năng mở rộng và tùy biến
Khi doanh nghiệp phát triển, nhu cầu tự động hóa sẽ thay đổi liên tục. Điều này đòi hỏi nền tảng phải có khả năng mở rộng và tuỳ chỉnh theo nhu cầu nội bộ.
N8n là nền tảng tự động hóa quy trình được đánh giá cao nhất nhờ khả năng mở rộng gần như không giới hạn. Doanh nghiệp có thể thêm logic mới, tích hợp API tùy biến và xử lý lượng dữ liệu lớn miễn là họ đã có đội kỹ sư nội bộ đủ khả năng lập trình và vận hành.
Dify AI có khả năng mở rộng khá linh hoạt đối với các ứng dụng AI, như thêm các mô-đun chatbot hoặc tạo mới các AI agent. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp muốn thiết kế những workflow phức tạp ngoài phạm vi AI thì nền tảng này vẫn còn hạn chế.
Make mở rộng khá tốt theo chiều rộng (tăng số lượng workflow), nhưng về chiều sâu (logic phức tạp, xử lý custom) thì sẽ bị giới hạn bởi các module có sẵn. Nếu doanh nghiệp lớn lên nhanh và cần nhiều điều kiện rẽ nhánh, Make có thể không đáp ứng được.
2.5 Cách triển khai (Deployment & Hosting)
Việc nền tảng chạy trên cloud hay hạ tầng nội bộ (self-host) không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà là chiến lược quản trị dữ liệu. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến bảo mật, khả năng tuân thủ các quy định nội bộ, cũng như sự chủ động lâu dài trong vận hành.
n8n cho phép lựa chọn chạy trên hạ tầng nội bộ (self-host) hoặc sử dụng cloud do nhà cung cấp hỗ trợ. Tùy chọn self-host giúp giữ toàn bộ dữ liệu trong hệ thống nội bộ, phù hợp với doanh nghiệp có yêu cầu bảo mật cao trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, hoặc công nghiệp.
Dify AI hiện chỉ triển khai trên cloud của nhà cung cấp, nên toàn bộ dữ liệu sẽ được xử lý thông qua hạ tầng của bên thứ ba. Điều này giúp triển khai rất nhanh nhưng doanh nghiệp sẽ khó kiểm soát tuyệt đối về bảo mật và quyền chủ động dữ liệu.
Make là nền tảng cloud nên có thể triển khai rất nhanh mà không cần quản trị server. Tuy nhiên, vì toàn bộ dữ liệu được xử lý trên hạ tầng của Make nên một số lĩnh vực đặc biệt các ngành tài chính hoặc yêu cầu bảo mật cao có thể phải thông qua bộ phận pháp lý hoặc bảo mật trước khi sử dụng.
2.6 Chi phí
Chi phí cần được đánh giá theo toàn bộ vòng đời sử dụng nên tảng tự động hóa quy trình đó chứ không chỉ dựa vào bảng giá ban đầu. Một nền tảng có thể rẻ khi mới triển khai, nhưng sẽ trở nên tốn kém nếu về sau doanh nghiệp phải tự quản lý hạ tầng, thuê thêm nhân sự kỹ thuật hoặc gặp giới hạn phải thay nền tảng giữa chừng. Ngoài ra, khi tích hợp AI thông qua các API như OpenAI, Claude…, cả ba nền tảng đều sẽ phát sinh thêm chi phí token AI, chỉ khác nhau về cách tính cước và cách quản lý tài khoản thanh toán.
n8n gần như miễn phí nếu doanh nghiệp đã có sẵn hạ tầng và đội kỹ thuật nội bộ, vì đây là nền tảng mã nguồn mở. Tuy nhiên mô hình này sẽ có thêm chi phí ẩn liên quan đến bảo trì server, cập nhật bảo mật và phụ thuộc nhiều vào năng lực vận hành nội bộ. Nếu sử dụng bản cloud hoặc workflow chạy với tần suất cao thì vẫn phải trả phí theo số user hoặc số lượt chạy.
Dify AI tính phí theo số tác vụ AI (số token / LLM call / số agent). Khi doanh nghiệp triển khai AI trên diện rộng như chatbot 24/7 hoặc công cụ tạo nội dung tự động thì chi phí sẽ tăng dần theo tần suất sử dụng, mặc dù thời gian đầu triển khai nhanh và chi phí thấp.
Make là nền tảng tự động hóa quy trình có chi phí khởi điểm thấp, phù hợp thử nghiệm hoặc triển khai nhỏ lẻ. Tuy nhiên giá sẽ tăng theo số lượt chạy workflow và lượng dữ liệu xử lý mỗi tháng. Nếu toàn bộ công ty áp dụng Make cho nhiều quy trình, tổng chi phí có thể tăng cao hơn dự kiến, đặc biệt khi phải gói thêm các API AI vào quy trình.
Bảng 2.1 Bảng tóm tắt so sánh nhanh 3 nền tảng tự động hóa quy trình
| Tiêu chí | n8n | Dify AI | Make |
| Quy trình tự động | Rất phức tạp, tùy biến sâu | Tập trung AI workflow | Nhanh, đơn giản |
| Tích hợp AI | Phải tự kết nối API | AI-first, tích hợp sẵn | Có module AI đơn giản |
| Độ dễ sử dụng | Cần kỹ thuật | Trung bình (low-code) | Rất dễ, kéo-thả |
| Mở rộng & tùy biến | Gần như không giới hạn | Tốt cho AI, hạn chế ngoài AI | Trung bình, phụ thuộc template |
| Cách triển khai | Self-host hoặc Cloud | Cloud hoàn toàn | Cloud hoàn toàn |
| Chi phí | Free self-host, Cloud trả phí | Trả theo khối lượng AI | Trả theo số scenario/data |
| Phù hợp với doanh nghiệp nào? | Doanh nghiệp có team kỹ thuật, hệ thống nội bộ phức tạp
|
Doanh nghiệp muốn ứng dụng AI nhanh, không cần backend | SMEs, bộ phận non-tech muốn tự động hóa đơn giản |
Ghi chú: Chi tiết lý giải từng nền tảng và ví dụ doanh nghiệp thực tế xem mục “Nền tảng nào cho bạn? Nhìn qua các doanh nghiệp đã áp dụng thành công” ở phần dưới.
3. Ưu và Nhược điểm của ba nền tảng động hóa quy trình phổ biến nhất hiện nay
3.1 n8n
Vì là nền tảng tự động hóa quy trình mã nguồn mở nên n8n giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí license nếu tự host, đồng thời toàn quyền kiểm soát dữ liệu và hệ thống. Đặc biệt, n8n rất mạnh trong các workflow phức tạp, nhiều tầng logic và tùy biến, giúp doanh nghiệp kết nối gần như bất kỳ API nào, xử lý dễ dàng các tình huống đặc thù thông qua khả năng chèn đoạn JavaScript.
Điểm hạn chế là nền tảng này đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật để cài đặt, quản trị và xây workflow. Người không có nền tảng lập trình sẽ khó sử dụng do giao diện mang nhiều tính logic và đôi khi vẫn cần viết code. Ngoài ra, n8n không có AI tích hợp sẵn như một tính năng cốt lõi, nên nếu muốn sử dụng AI vẫn phải gọi qua API thủ công.
3.2 Dify AI
Dify AI được xây dựng với mục tiêu giúp doanh nghiệp tạo ứng dụng AI nhanh nhất có thể mà không cần backend phức tạp. Nền tảng đã tích hợp sẵn các mô hình LLM như GPT hoặc Claude, cho phép tạo chatbot nội bộ, công cụ tạo nội dung hoặc hệ thống hỏi đáp dựa trên dữ liệu doanh nghiệp rất nhanh chóng. Ngoài ra, template AI có sẵn cũng giúp rút ngắn thời gian thử nghiệm và ra MVP.
Tuy nhiên, Dify chỉ mạnh trong các quy trình gắn với AI, còn những quy trình tự động hóa thuần túy khác (như xử lý dữ liệu CRM, kết nối hệ thống nội bộ) sẽ khó xây hoặc phải kết hợp thêm một nền tảng khác. Đồng thời Dify chỉ chạy dạng cloud, không có bản cài đặt nội bộ, nên khó đáp ứng doanh nghiệp có yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt và phải chấp nhận phụ thuộc vào chi phí token từ các nhà cung cấp LLM.
3.3 Make
Make là nền tảng tự động hóa quy trình hướng đến người dùng không chuyên kỹ thuật, nhờ giao diện kéo-thả đẹp mắt và thư viện template rất lớn. Điều này giúp các bộ phận như Marketing hoặc vận hành tự động hóa một khối lượng công việc đáng kể mà không cần đến developer. Thời gian học, triển khai rất nhanh và phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc các team cần cải thiện hiệu suất ngay lập tức.
Tuy nhiên, khi workflow bắt đầu phức tạp hơn với nhiều điều kiện rẽ nhánh, Make sẽ bị giới hạn về logic và khó kiểm soát toàn hệ thống. Make cũng chỉ có nền tảng cloud, nên các doanh nghiệp lớn sẽ phải cân nhắc bảo mật nếu dữ liệu nội bộ đi qua nền tảng. Ngoài ra, vì phần mềm tính phí theo số lượng lượt chạy và dữ liệu, chi phí có thể tăng nhanh nếu platform được sử dụng nhiều trong tổ chức.
Bảng so sánh tóm tắt – Ưu & nhược điểm của ba nền tảng tự động hóa quy trình
| Nền tảng | Ưu điểm nổi bật | Nhược điểm chính |
| n8n | Mã nguồn mở, custom sâu, tích hợp API linh hoạt | Cần team kỹ thuật, không có AI native |
| Dify AI | Anh build AI nhanh, có LLM sẵn, dễ thử nghiệm | Chỉ mạnh cho AI, không self-host, tốn chi phí token AI |
| Make | No-code dễ dùng, template nhiều, triển khai nhanh | Khó scale logic phức tạp, chi phí tăng theo lượt chạy |
4. Nền tảng tự động hóa quy trình nào dành cho bạn? Nhìn qua các doanh nghiệp đã áp dụng thành công
4.1 n8n – nền tảng tự động hóa quy trình dành cho doanh nghiệp đã có đội kỹ thuật nội bộ
n8n phù hợp với các doanh nghiệp muốn xây dựng hệ thống tự động hóa bài bản, dài hạn và có khả năng tự vận hành. Điển hình là các công ty có hệ thống backend phức tạp, cần phối hợp nhiều API nội bộ, DevOps hoặc xử lý dữ liệu theo logic riêng. Việc tự host cũng giúp các doanh nghiệp lớn, yêu cầu bảo mật cao có thể tự kiểm soát hoàn toàn hệ thống mà không phụ thuộc bên thứ ba.
Một ví dụ nổi bật là Goomer – nền tảng gọi món tại Brazil – đã triển khai hơn 200 workflow bằng n8n để tự động hóa toàn bộ chuỗi thao tác từ nhận đơn hàng, xử lý dữ liệu cho đến đồng bộ CRM. Nhờ đó họ giảm đáng kể thời gian xử lý thủ công, mở rộng quy trình nhanh trong giai đoạn nhu cầu tăng cao mà không phải đầu tư hệ thống đắt đỏ.
4.2 Dify AI – nền tảng phù hợp với doanh nghiệp muốn ứng dụng AI nhanh mà không xây backend
Dify AI là nền tảng tự động hóa quy trình phù hợp cho các doanh nghiệp đang muốn ra mắt nhanh chatbot, trợ lý AI, công cụ tạo nội dung hoặc phân tích văn bản, đặc biệt là khi không có sẵn đội kỹ thuật chuyên backend. Điều này rất hữu ích với startup AI muốn chứng minh concept nhanh, hoặc các doanh nghiệp truyền thống muốn tích hợp AI vào sản phẩm mà không đầu tư hạ tầng quá nhiều.
Trong một giai đoạn thử nghiệm kéo dài chỉ một tháng, một tập đoàn sản xuất thiết bị thông minh đã sử dụng Dify để tạo hơn 200 ứng dụng AI nội bộ, trong đó hơn 60 ứng dụng được sử dụng thường xuyên, với ứng dụng phổ biến nhất đạt tới gần 10.000 lượt sử dụng.
Nền tảng cũng giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian phân tích dữ liệu khách hàng: quy trình phân tích đánh giá người dùng (Voice of Customer) giảm từ 8 giờ xuống còn 3 giờ cho mỗi tác vụ, đồng thời xử lý tới 50.000 đánh giá mỗi tháng – gấp hơn ba lần khối lượng so với quy trình thủ công trước đây (khoảng 15.000 đánh giá). Nhờ đó, các quản lý sản phẩm có thể dành nhiều thời gian hơn để cải thiện Net Promoter Score (NPS) thay vì xử lý dữ liệu thủ công.
4.3 Make – nền tảng phù hợp với bộ phận vận hành và marketing không rành kỹ thuật
Make thích hợp cho các doanh nghiệp hoặc phòng ban không có developer nhưng muốn tự động hóa quy trình hàng ngày như cập nhật CRM, gửi báo cáo, đồng bộ dữ liệu từ các ứng dụng SaaS. Đây là công cụ tốt cho SMEs hoặc nhóm vận hành/marketing cần hiệu quả nhanh, tự làm, không phụ thuộc IT. Tuy nhiên, khi workflow trở nên phức tạp hơn, Make có thể không còn phù hợp.
Một ví dụ ấn tượng là Sommo, một công ty chuyên xây dựng sản phẩm bằng công cụ no-code. Bằng cách dùng Make kết hợp AI, họ chỉ mất một ngày để phát triển công cụ tự động tạo tài liệu yêu cầu phần mềm (SRS Generator). Kết quả là công cụ mới đã đem về khoảng 500-800 lead bổ sung mỗi tháng, tăng mức tương tác qua website gấp 5 lần và đạt tỉ lệ chuyển đổi từ lead thành khách hàng khoảng 3%. Điều này cho thấy, chỉ với một workflow đúng cách, Make có thể mang lại hiệu quả vượt trội dù không cần mã hóa phức tạp.
5. Nếu vẫn đang loay hoay trong tự động hóa hoặc AI workflows?
Trong hành trình áp dụng các nền tảng tự động hóa quy trình vào hệ thống hiện tại, việc lựa chọn công cụ phù hợp chỉ là bước khởi đầu. Điều quan trọng hơn là doanh nghiệp cần kinh nghiệm về thiết kế quy trình, xử lý dữ liệu, tích hợp hệ thống cũng như đảm bảo tính bảo mật và hiệu quả vận hành. Nếu thiếu một lộ trình triển khai đúng ngay từ đầu, doanh nghiệp rất dễ gặp phải chi phí ẩn hoặc phải làm lại do tích hợp sai hướng, đặc biệt với các công ty quy mô vừa và lớn trong giai đoạn chuyển đổi số.
Trong suốt nhiều năm phát triển, Miichisoft đã xây dựng đội ngũ kỹ sư chất lượng cao với khả năng tư duy hệ thống, tư vấn bài bản cùng kinh nghiệm triển khai hơn 150 dự án thành công. Sở hữu các chứng chỉ quốc tế quan trọng như ISO 27001, ISO 9001 và là đối tác tư vấn AWS, chúng tôi đảm bảo mọi giải pháp AI & tự động hóa được triển khai an toàn, minh bạch và dễ mở rộng.
Nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm một đối tác công nghệ để triển khai tự động hóa hoặc tích hợp AI một cách hiệu quả, an toàn và có lộ trình dài hạn, liên hệ ngay với Miichisoft để được tư vấn miễn phí!
6. Kết luận
Cuối cùng, n8n, Dify AI và Make đều là những nền tảng tự động hóa quy trình phục vụ cho những nhu cầu và mức độ trưởng thành công nghệ khác nhau. n8n phù hợp với đội kỹ thuật muốn nắm toàn quyền thiết kế workflow; Dify AI giúp áp dụng AI vào sản phẩm một cách nhanh gọn mà không cần backend phức tạp; còn Make lại phù hợp với các phòng ban không chuyên kỹ thuật, chỉ cần kéo-thả là triển khai được ngay.
Tùy vào thời điểm và năng lực nội bộ, mỗi doanh nghiệp sẽ thấy một trong ba nền tảng tự động hóa quy trình này là “đủ và đúng”. Và khi chọn được cái vừa vặn với mình, automation + AI không còn là kế hoạch xa, mà hoàn toàn có thể bắt đầu ngay từ hiện tại theo cách đơn giản nhưng hiệu quả.
