Thực tế của các ngành kinh doanh sử dụng AI

Tuy nhiên, vẫn còn một số lo ngại xung quanh trí tuệ nhân tạo: có bất kỳ cân nhắc đạo đức nào mà chúng ta cần thực hiện khi triển khai trí tuệ nhân tạo cho doanh nghiệp không? Chúng ta phải vượt qua bao nhiêu khó khăn để lần đầu tiên đưa ra một dự án trí tuệ nhân tạo hoặc học máy? Và nó có đáng với tất cả thời gian và công sức, hay nó chỉ là một trào lưu nhất thời khác?

Để có được câu trả lời, chúng ta tìm hiểu những chia sẻ của các chuyên gia về suy nghĩ và kinh nghiệm của họ về trí tuệ nhân tạo, bao gồm những gì họ thực sự muốn phát triển một dự án trí tuệ nhân tạo và những lợi ích thiết thực nào mà nó có thể mang lại cho doanh nghiệp.

Bot

Đã có một số lượng lớn những tin đồn cường điệu ngày càng tăng xung quanh các chatbot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo trong vài năm qua, nhưng đối với giám đốc công nghệ của GoCompare  - Jackson Hull, phần lớn sự cường điệu đó đã bị "nhầm lẫn". Ông lưu ý rằng nhiều trường hợp sử dụng sớm như mua sắm "không thích hợp" và không đạt được thành công chính.

Ông cho biết: "Các hoạt động mà khách hàng đang tìm kiếm thông tin thông qua một loạt các quyết định, dường như hoạt động tốt hơn, các câu hỏi hỗ trợ khách hàng, các câu hỏi thường gặp và các “bot” đã thu hút được khách hàng".

Chris Ashworth, giám đốc công nghệ của công ty chuyển phát nhanh và hậu cần Hermes, vừa giám sát triển khai chính xác loại dự án này: một bot có tên gọi Holly được thiết kế để xử lý các truy vấn dịch vụ khách hàng và giúp người dùng theo dõi việc giao hàng của họ.

Ông cho biết: "Tại Hermes, chúng tôi đã cho ra mắt bot đầu tiên của mình cách đây vài tháng và trong khi chúng tôi chỉ mới tự động thực hiện một hành trình thông qua bot của mình, nó đã được chào đón một cách tích cực. Bằng cách đưa ra trải nghiệm theo dõi phong phú mới của mình thông qua Holly, chúng tôi hiện đã phục vụ đầy đủ khoảng 40% các cuộc trò chuyện trên web của mình trong quy trình tự động. Điểm CSAT và NPS của chúng tôi đã được cải thiện 10 điểm và chúng tôi đã đầu tư một khoản chi phí lớn cho quá trình này".

Theo quan điểm của Hull, sự phát triển thú vị nhất trong tương lai của lĩnh vực chatbot sẽ là nơi giọng nói dựa trên trí tuệ nhân tạo kết hợp văn bản, cho phép khách hàng kết hợp, thay đổi giữa hai tùy thuộc vào điều gì phù hợp nhất với họ.

Richard Orme, giám đốc công nghệ của Photobox Group – một công ty quà tặng cá nhân sở hữu Moonpig - lập luận rằng giọng nói sẽ là kênh chiến thắng trong dài hạn, vì đây là phương thức tương tác tự nhiên hơn đối với hầu hết người dùng. Mặc dù vậy, ông cho biết, các chatbot dựa trên giọng nói như Alexa và Siri vẫn chỉ có các chức năng tương đối cơ bản.

Ashworth cho biết: "Tôi hoàn toàn đồng ý với Jackson. Chúng tôi đã nghiên cứu xung quanh với các kỹ năng của Alexa và google - những kỹ năng này hoạt động rất tốt nhưng chưa có nhiều sự phát triển. Tôi nghĩ rằng công nghệ này được tích hợp vào ngày càng nhiều thiết bị nên nó sẽ thực sự phát triển. Chúng tôi đang đầu tư vào tích hợp giọng nói để kết hợp với IVR của chúng tôi. Các công cụ hội tụ và khả năng tiếp tục cùng một cuộc trò chuyện trên các kênh khác nhau chắc chắn là điều tuyệt vời".

Hiện tại, Holly bị giới hạn trong việc cung cấp cho người dùng việc theo dõi thời gian thực về địa điểm gói hàng của họ, cũng như cung cấp chữ ký một khi nó được gửi hoặc ảnh của địa điểm nếu nó được để ở nơi an toàn. Tuy nhiên, trong những tuần tới, Hermes đang lên kế hoạch bổ sung các yêu cầu chuyển hướng vào bộ kỹ năng của mình, cho phép khách hàng yêu cầu các bưu kiện được để lại nhà của hàng xóm nếu họ không có ở nhà. Ashworth tiết lộ: "Chúng tôi cũng đang tự động hóa quy trình hoàn trả của mình, vì vậy khách hàng có thể yêu cầu trả lại và thậm chí tạo mã QR để tạo nhãn khi được sử dụng cùng với bản in của chúng tôi trong cửa hàng".

Không giống như Hermes, GoCompare không có bất kỳ chatbot nào phục vụ khách hàng. Thay vào đó, công nghệ trí tuệ nhân tạo có giá trị nhất đối với Hull và các đồng nghiệp của mình lại làm các công việc phía sau hậu trường. Các kỹ sư của công ty sử dụng một số bot Slack để tự động hóa các tác vụ, như yêu cầu kéo và truy vấn trạng thái, nhưng GoCompare cũng tích hợp các quy trình trí tuệ nhân tạo vào một số sản phẩm của mình dưới dạng giao dịch được cá nhân hóa cho khách hàng, mà Hull cho biết sẽ tạo ra "một đơn vị kinh tế cơ bản tốt hơn” cho doanh nghiệp.

Ông cho biết: "Hãy dùng WeFlip - đó là một dịch vụ mà chúng tôi liên tục đánh giá là cơ hội tiết kiệm cho khách hàng dựa trên những thay đổi về dữ liệu thị trường, mức tiêu thụ năng lượng và khí đốt cá nhân, thay đổi thói quen chi tiêu của bạn. Kết quả rất đơn giản: chuyển sang một nhà cung cấp mới khi mà WeFlip nhận thấy khách hàng có thể tiết kiệm khi chuyển sang nhà cung cấp mới. Nếu không có khoa học dữ liệu đằng sau nó, người tiêu dùng sẽ phải tự mình phân tích".

Phải mất rất nhiều tiền để phát triển một con robot

Có vẻ như Photobox sẽ không có nhiều điểm chung với một trang web so sánh bảo hiểm như GoCompare, nhưng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo của họ lại tương tự nhau một cách đáng ngạc nhiên. Cả hai công ty đều sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp phân phối các sản phẩm được cá nhân hóa cho người dùng của họ và Orme nói rằng trí tuệ nhân tạo đã giúp tăng tốc một nhiệm vụ cụ thể.

Ông giải thích:"Một trong những cơ hội lớn nhất cho trí tuệ nhân tạo trong công việc của chúng tôi là giúp mọi người tạo ra photobook. Trung bình, chúng tôi nhận thấy rằng khách hàng phải mất khoảng 2 tuần để tạo ra một cuốn sách - đó là một cam kết lớn từ phía họ về cả thời gian và công sức. Chúng tôi có một đội ngũ học máy và trí tuệ nhân tạo tuyệt vời ở Paris liên tục khám phá làm thế nào khoa học máy tính có thể được khai thác để giúp đỡ khách hàng của chúng tôi, trong khi vẫn duy trì yếu tố sáng tạo và sự thích thú mà họ có khi xây dựng một cuốn sách ảnh mang tính cá nhân và độc đáo"

Ông cũng cho biết: "Đây là cái mà chúng tôi gọi là công nghệ thông minh về mặt cảm xúc và kết quả mà chúng tôi thấy đã nói lên điều đó. Trong dịp Giáng sinh, chúng tôi đã bán hơn 36.000 cuốn sách ảnh được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, giúp giảm 80% thời gian cho việc tạo ra sách. Ngoài mùa cao điểm là Giáng sinh, điều này giảm tới 80% thời gian cho khách hàng và khách hàng giữ và không thay đổi 80-85% những cuốn sách được tạo ra bởi công cụ trí tuệ nhân tạo".

Mặt khác, việc phát triển và triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo không hẳn là một điều dễ dàng ngay từ đầu. Nó có thể là một cuộc đấu tranh và như Ashworth lưu ý, bạn thường phải thực hiện nhiều chuyển đổi nội bộ trước khi bạn có thể bắt đầu giải quyết nó.

Ông cho biết: "Cơ sở hạ tầng của chúng tôi thực sự lỗi thời và được đầu tư ít, vì vậy, ví dụ, dữ liệu của chúng tôi chỉ được cấu trúc xung quanh bưu kiện - tôi có thể nói với bạn mọi thứ bạn muốn biết về điều đó, nhưng tôi không thể hiểu mối quan hệ của tôi với khách hàng trừ khi khách hàng đó cung cấp cho tôi từng ID bưu kiện riêng lẻ".

"Chúng tôi đã phải quay lại và xây dựng một mô hình dữ liệu hoàn toàn mới sẽ chứng minh cho doanh nghiệp trong tương lai - chúng tôi mới bắt đầu sử dụng phân phối chính đầu tiên (một cái nhìn duy nhất về khách hàng)."

Theo Hull, phải mất "cả một đội ngũ" gồm các nhóm từ tất cả các bộ phận của doanh nghiệp để có thể khởi động và vận hành các dự án học máy, đây có thể là một thách thức.

Ông cho biết: "Có nhiều chức năng phải được xây dựng, từ kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và cơ sở hạ tầng. Sau đó, tất cả họ cần phải làm việc một cách nhất quán để xây dựng, đào tạo và có được các mô hình trực tuyến thúc đẩy khả năng của sản phẩm này”.

Ông cũng đưa ra lời khuyên với các giám đốc công nghệ, những người đang tìm cách bắt đầu hành trình này, điều cần thiết là phải mở rộng sự tập trung của họ, vượt ra ngoài các nhà khoa học dữ liệu ở cấp độ tiến sĩ. Ông lưu ý: “Chúng rất quan trọng, nhưng nếu không có một đội ngũ hỗ trợ xung quanh chúng, giá trị của chúng không thể được đưa vào cuộc sống”.

Trí thông minh có trách nhiệm

Tuy nhiên, người đứng đầu bộ phận an ninh mạng EMEA của AmTrust International Ian Thorton-Trump đã đưa ra nhiều lo ngại về vấn đề đạo đức của trí tuệ nhân tạo và mức độ tin tưởng của con người vào máy móc để đưa ra quyết định thay cho con người. Ví dụ, điều gì xảy ra khi một quyết định được đưa ra bởi một công cụ trí tuệ nhân tạo gây ra một vụ nổ của một nhà máy hoặc nhà máy lọc dầu?

Ông cho biết: "Tôi nghĩ rằng chúng ta cần phải rất cẩn thận với công nghệ trí tuệ nhân tạo. Vì chúng ta có thể tạo ra bất kỳ kịch bản nào có thể xảy ra sự cố và chúng ta không thể chịu trách nhiệm về thảm kịch của trí tuệ nhân tạo."

Những tình huống có khả năng đe dọa đến tính mạng này có thể không áp dụng cho các lĩnh vực như giao bưu kiện, bảo hiểm hoặc quà tặng cá nhân, nhưng chúng đặt ra những câu hỏi thú vị về mức độ các nhiệm vụ quan trọng trong kinh doanh của bạn mà bạn sẵn sàng trao cho hệ thống trí tuệ nhân tạo và tiềm năng của hiệu ứng domino dành cho của các quyết định của nó.

Ông cũng chỉ ra rằng việc thuê ngoài các nhiệm vụ cấp nhập cảnh cho các công cụ tự động  làm giảm bớt triển vọng phát triển tài năng nội bộ trong tổ chức.

Ông cho biết: "Hãy tưởng tượng rằng tất cả các cuộc gọi hỗ trợ cấp một của bạn đều được xử lý bởi trí tuệ nhân tạo & chatbot. Và nếu doanh nghiệp càng nhận nhiều lợi ích tiết kiệm chi phi từ trí tuệ nhân tạo, cuối cùng thì nó đang làm dấy lên sự bất đồng bên trong tổ chức"

Thornton-Trump đã thừa nhận sự hữu ích của trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng, nhưng nhấn mạnh rằng đó không phải là liều thuốc chữa bách bệnh; thay vào đó, trí tuệ nhân tạo bảo mật cần được nhắm mục tiêu cẩn thận và áp dụng có chọn lọc, thay vì đóng vai trò là tuyến phòng thủ đầu tiên. Ông khuyến nghị thực hiện "kiểm soát an ninh nền tảng" như chương trình Cyber ​​Security Essentials của Vương quốc Anh để xử lý phần lớn mô hình mối đe dọa của tổ chức và sau đó sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý 15 đến 20% còn lại.

Có rất nhiều lựa chọn khi thực hiện học máy và trí tuệ nhân tạo trong một doanh nghiệp; Hermes đã chọn một giải pháp kết hợp, tích hợp một công cụ quyết định omnichannel được cung cấp bởi IMI với công nghệ bot từ nhà cung cấp CRM hiện tại của mình.

Ashworth cho biết: "Chúng tôi thấy việc sử dụng bot của Oracle được cung cấp bởi cây quyết định IMI dễ dàng hơn. Lúc đầu nó thực sự rất khó chịu. Chúng tôi đã mất nó trong 2 ngày - điều đó khiến cho việc phục vụ khách hàng của bạn trở nên rất khó khăn khi bot đã thay thế một số người đứng đầu. Nhưng họ đã làm việc chặt chẽ với chúng tôi về hiệu suất và khả năng phục hồi và kể từ đó nó thực sự tốt”.

GoCompare, trong khi đó, đã sử dụng hỗn hợp các nền tảng và công nghệ, nhưng Hull nói rằng mã cơ bản dường như luôn quay trở lại với Python lỗi thời. Ông cho biết: "Nền tảng của chúng tôi là Data Bricks. Data Bricks rất tuyệt. Di sản của nó là Apache Spark, vì vậy nó rất quen thuộc với các kỹ sư dữ liệu lớn."

Mặc dù có rất nhiều thách thức và trở ngại trên con đường triển khai trí tuệ nhân tạo, và những câu hỏi khó mà những người triển khai nó sẽ phải tự hỏi, câu hỏi liệu trí tuệ nhân tạo và công nghệ học máy có chỗ đứng trong kinh doanh hiện đại hay không? Và bây giờ đã có câu trả lời khá rõ ràng: Đúng như vậy, và nó ngày càng phát triển hơn.