Vượt qua “bẫy kỳ vọng” AI

Làn sóng Trí tuệ nhân tạo (AI) đang bao trùm mọi lĩnh vực, gợi nhớ đến các làn sóng công nghệ lớn trước đây như bong bóng .com hay Blockchain. Ông Trần Văn Viển – Đồng sáng lập kiêm giám đốc Filum.ai – tại hội thảo “Định hình Tương lai của trải nghiệm khách hàng với AI” tại TP HCM đã trích dẫn nghiên cứu của Gartner cho thấy rằng, các doanh nghiệp đang ở gần đỉnh cao của sự kỳ vọng quá đà về AI, và không thể tránh khỏi việc sớm phải đối mặt với sự vỡ mộng, thất vọng và thất bại khi triển khai. Nhiệm vụ của các chuyên gia công nghệ, do đó, không chỉ là giải quyết bài toán kỹ thuật mà còn là phả giải quyết cả bài toán về quản trị kỳ vọng.

Từ hệ thống ghi chép sang hệ thống hành động

Theo ông Viển, các lãnh đạo doanh nghiệp đang bị kẹp ở giữa nỗi sợ bị bỏ lỡ (FOMO) và không muốn trở thành nạn nhân của sự kỳ vọng quá đà. Trong khi đó, mối quan hệ ba bên trong doanh nghiệp, là Khách hàng - Nhân viên - Lãnh đạo, lại đang gặp nhiều điểm nghẽn.

Với tư cách người trả tiền, khách hàng luôn mong muốn mọi thứ phải nhanh hơn, 24/7 và muốn doanh nghiệp "hãy nhớ tôi", nhớ sở thích, thói quen, và không phải trình bày lại thông tin mỗi lần gặp nhân viên chăm sóc khách hàng.

Về phía nhân viên, họ bị kẹp ở giữa khách hàng và lãnh đạo, công việc lặp lại chiếm tỷ lệ lớn dẫn đến bị kiệt sưc. Trung bình, để xử lý một công việc cho khách hàng, nhân viên phải mở ít nhất bốn cái tab cho bốn phần mềm nghiệp vụ khác nhau. Sự kiệt sức này còn dẫn đến nguy cơ lớn về mặt quản trị tri thức: khi các nhân viên giỏi nghỉ việc, họ sẽ mang theo toàn bộ tri thức và trí nhớ về khách hàng, đây là một tài sản vô hình bị mất.

Với sự xuất hiện của lực lượng lao động mới AI, đây là thời điểm thích hợp để tái cấu trúc và kiến trúc lại việc phân công lao động. Hệ thống vận hành hiện tại thường chỉ là “hệ thống ghi chép” (System of Record), nặng về mục tiêu nhập liệu và báo cáo, khiến nhân viên cảm thấy ghét bỏ.

Để giải quyết vấn đề này, doanh nghiệp cần tạo ra một hệ thống gọi là “hệ thống hành động” (System of Action), nơi AI sẽ đóng vai trò là Bộ não Doanh nghiệp (Enterprise Brain).

Hạt nhân cốt lõi của hệ thống hành động này chính là các trợ lý AI (AI Agent). Ông Viển ước tính gần 70% các tác vụ hoàn toàn có thể sử dụng AI Agent. AI Agent có những ưu điểm công nghệ vượt trội so với con người, như không bao giờ quên, vì trí nhớ về khách hàng và doanh nghiệp được lưu trữ và kế thừa qua thời gian; bền bỉ và hoạt động được 24/7; học hỏi được không ngừng; và cuối cùng, AI Agent sẽ không bao giờ nghỉ việc, giúp tổ chức tránh mất mát tri thức vô hình.

Ông Trần Văn Viển nhấn mạnh rằng, để xây dựng một AI Agent chất lượng cao, độ chính xác trên 90% thì điều khó nhất là xây dựng được “Bối cảnh doanh nghiệp”. Trong đó có những phần quan trọng nhất như là Tri thức. Theo đó, AI Agent phải truy cập được vào tri thức nội bộ của doanh nghiệp (chính sách, quy định, sản phẩm). Tri thức này là khác nhau giữa các công ty, ngay cả khi cùng ngành, do đó không thể dùng chung một kịch bản AI cho các công ty khác nhau.

Bên cạnh đó AI Agent phải có trí nhớ “tốt”, đặc biệt là trí nhớ dài hạn (Long-term memory) như toàn bộ lịch sử mua hàng hay sự cố đã gặp của khách hàng. Mục tiêu là phải hiểu khách hàng hơn cả họ tự hiểu.

Ông Viển nhận định, để xây dựng một AI Agent đạt độ chính xác cao, cần không dưới 3 đến 6 tháng. Việc vội vàng chỉ tốn công sức và dễ dẫn đến thất bại, vì AI cần được đầu tư và đào tạo như một “đứa con tinh thần” của doanh nghiệp.

Nâng cao chất nhân văn

Mặc dù làm được rất nhiều việc, thế nhưng AI vẫn chỉ là cái máy nên sẽ thiếu tính “người”. Ông Hoàng Anh Đức – Chuyên gia quản trị trải nghiệm khách hàng, Hội đồng Lãnh đạo Khu vực Châu Á của Hiệp hội Chuyên gia Trải nghiệm Khách hàng – cảnh báo một vấn đề lớn: 48% người dùng cảm thấy thiếu kết nối con người khi sử dụng các dịch vụ tự động do AI cung cấp.

Để giải quyết mâu thuẫn này, ông Đức đề xuất ba cách ứng dụng AI để tăng cường chất nhân văn và sự đồng cảm:

Thứ nhất là phải lắng nghe và hành động nhanh chóng. AI phải phân tích ngôn từ, tâm lý, và mức độ nỗ lực của khách hàng (ví dụ: nhận diện từ khóa "tôi đã gọi nhiều lần rồi") để gợi ý chính sách bồi thường phù hợp, tùy biến theo mức độ tức giận của khách hàng, thay vì áp dụng chính sách cứng nhắc.

Thứ hai là phải tạo trải nghiệm đồng cảm ở tuyến đầu. AI cần hỗ trợ nhân viên bằng cách chấm điểm hành vi theo thời gian thực (về sự chuyên nghiệp, đồng cảm, tuân thủ quy trình) trong cuộc trao đổi. Quan trọng nhất là AI phải bật lên cảnh báo hoặc nhắc nhở ngay lập tức (pop up) để nhân viên điều chỉnh tông giọng hoặc hành vi xử lý, nhằm cải thiện trải nghiệm khách hàng ngay trong giao dịch đó.

Thứ ba là nâng cao năng suất: AI giúp tối ưu hóa hoạt động và tăng năng suất, để con người có thêm thời gian dành cho cảm xúc. Một ví dụ thực tế tại Uhealth, AI có thể tự động ghi chép và tạo báo cáo bệnh án đầu tiên trong cuộc phỏng vấn, giúp bác sĩ tiết kiệm trung bình 30 phút mỗi ngày để họ có thêm thời gian kết nối với bệnh nhân.

Ông Viển khuyến nghị các tổ chức cần tạo ra một vòng lặp cộng sinh giữa người và AI: con người huấn luyện và giám sát AI. Điều này đòi hỏi phải tổ chức lại Bản mô tả công việc (JD) cho các bộ phận chức năng. ví dụ nhiệm vụ của nhân viên chăm sóc khách hàng bây giờ sẽ chuyển từ trả lời câu hỏi khách hàng sang huấn luyện và giám sát AI.

“Người chiến thắng trong thập kỷ này sẽ là người hiểu khách hàng sâu sắc nhất thông qua dữ liệu và AI”, ông Viển nói.

Quân Bảo