Tác giả: Sam Oliver, Nhà sáng lập của OpenFi
Được xuất bản 3 giờ trước vào ngày 26 tháng 8 năm 2024

Sự phổ biến của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT của OpenAI, Llama của Meta và Claude của Anthropic đã dẫn đến việc tạo ra các chatbot cho mọi dịp. Có các chatbot tư vấn nghề nghiệp, chatbot cho phép bạn nói chuyện với chính mình trong tương lai, và thậm chí có cả chatbot gà đưa ra lời khuyên nấu ăn.

Nhưng đây không phải là những chatbot của mười năm trước – hồi đó, chúng chỉ giới hạn trong những cuộc “hội thoại” được cài đặt trước và cứng nhắc, thường dựa trên một biểu đồ lớn với nhiều lựa chọn hoặc các phản hồi tương đương. Về bản chất, chúng chỉ phức tạp hơn một chút so với các menu điện thoại IVR trước thời internet.

Ngược lại, “chatbot” ngày nay thường được ám chỉ là AI đàm thoại, một công cụ có khả năng và ứng dụng rộng rãi hơn nhiều. Và vì hiện tại chúng ta đang trong giai đoạn bùng nổ của AI tạo sinh, cả ba thuật ngữ này đang được sử dụng thay thế cho nhau. Đáng tiếc là, điều này dẫn đến nhiều hiểu lầm về các rủi ro, trường hợp sử dụng, và lợi tức đầu tư (ROI) khi đầu tư vào AI đàm thoại, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp được quy định nghiêm ngặt như tài chính.

Vì vậy, tôi muốn làm rõ một số hiểu lầm phổ biến về “chatbot,” khi thực tế chúng ta đang thảo luận về AI đàm thoại.

Lầm Tưởng 1: Khách Hàng Ghét Chatbot

Trong gần một thập kỷ qua, người tiêu dùng đã được hỏi liệu họ thích nhân viên tư vấn hay chatbot hơn – giống như việc hỏi ai đó liệu họ thích mát-xa chuyên nghiệp hay ngồi trên ghế mát-xa ở trung tâm mua sắm.

Nhưng sự ra mắt của ChatGPT vào năm 2022 (cùng với tất cả các công cụ được phát triển từ nó) đã hoàn toàn thay đổi nhận thức của chúng ta về khả năng của chatbot. Như đã đề cập ở trên, các chatbot cũ hoạt động dựa trên kịch bản, nên bất kỳ sai lệch nào khỏi lộ trình đã định thường dẫn đến sự bối rối và phản hồi không hiệu quả. Do không thể hiểu ngữ cảnh và ý định của người dùng, các câu trả lời thường chung chung và không hữu ích, và chúng có khả năng hạn chế trong việc thu thập, lưu trữ và cung cấp thông tin.

Ngược lại, AI đàm thoại tương tác với người dùng qua các cuộc trò chuyện tự nhiên giống như lời nói của con người, cho phép một cuộc trao đổi mượt mà và trực quan hơn. Nó thể hiện sự linh hoạt và khả năng thích ứng đáng kể với các kết quả không lường trước. Nó có thể hiểu được ngữ cảnh xung quanh ý định của người dùng, phát hiện cảm xúc và phản hồi một cách đồng cảm.

Mức độ hiểu biết sâu sắc này cho phép AI ngày nay điều hướng người dùng một cách hiệu quả theo các lộ trình logic để đạt được mục tiêu của họ. Điều này bao gồm cả việc nhanh chóng chuyển khách hàng sang cho nhân viên hỗ trợ con người khi cần thiết. Hơn nữa, AI đàm thoại sử dụng các bộ lọc thông tin tiên tiến, cơ chế truy xuất và khả năng lưu giữ dữ liệu liên quan, tăng cường đáng kể khả năng giải quyết vấn đề của chúng, tạo nên trải nghiệm người dùng tốt hơn.

Vì vậy, không phải khách hàng mù quáng ghét chatbot, mà họ ghét dịch vụ kém, điều mà các phiên bản chatbot trước đây đã từng cung cấp. Các tác nhân đàm thoại ngày nay tinh vi hơn rất nhiều đến mức hơn một phần tư người tiêu dùng không tự tin trong việc phân biệt giữa nhân viên con người và AI, và thậm chí một số người còn cho rằng chatbot AI thực hiện một số nhiệm vụ tốt hơn so với đối tác con người của họ.

Trong các thử nghiệm, công ty của tôi đã chứng kiến các tác nhân AI tăng gấp ba lần tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng, đây là một chỉ số khá mạnh mẽ cho thấy vấn đề không nằm ở việc đó có phải là bot hay không – mà là ở chất lượng công việc được thực hiện.

Lầm Tưởng 2: Chatbot Quá Rủi Ro

Khi thảo luận với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp về AI, thường xuất hiện lo ngại về những ảo giác, bảo vệ dữ liệu và thiên vị có thể dẫn đến vi phạm quy định. Dù đây là những rủi ro chính đáng, chúng đều có thể được giảm thiểu thông qua một số phương pháp khác nhau: tinh chỉnh, Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG), và kỹ thuật đặt câu hỏi.

Dù không phải mô hình ngôn ngữ lớn nào cũng có tính năng này, tinh chỉnh có thể giúp mô hình đã được huấn luyện trước chuyên sâu hơn cho một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, làm cho AI phù hợp hơn với các nhu cầu đặc thù. Ví dụ, một công ty chăm sóc sức khỏe có thể tinh chỉnh mô hình để hiểu và phản hồi tốt hơn các câu hỏi y tế.

RAG nâng cao độ chính xác của chatbot bằng cách tích hợp kiến thức bên ngoài một cách động. Điều này cho phép chatbot truy xuất thông tin cập nhật từ các cơ sở dữ liệu bên ngoài. Chẳng hạn, một chatbot dịch vụ tài chính có thể sử dụng RAG để cung cấp câu trả lời theo thời gian thực về giá cổ phiếu.

Cuối cùng, kỹ thuật đặt câu hỏi tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách tạo ra các câu hỏi hướng dẫn chatbot để tạo ra các phản hồi chính xác hoặc hiểu biết ngữ cảnh hơn. Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử có thể sử dụng các câu hỏi tùy chỉnh để giúp chatbot đưa ra các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa dựa trên sở thích và lịch sử tìm kiếm của khách hàng.

Ngoài việc sử dụng một hoặc nhiều phương pháp này, bạn cũng có thể điều chỉnh “nhiệt độ” sáng tạo của AI đàm thoại để giúp ngăn ngừa ảo giác. Đặt nhiệt độ thấp hơn trong các cuộc gọi API giới hạn AI cung cấp các phản hồi mang tính quyết định và nhất quán hơn, đặc biệt khi kết hợp với cơ sở dữ liệu kiến thức đảm bảo AI lấy thông tin từ các bộ dữ liệu đáng tin cậy và được chỉ định. Để giảm thiểu rủi ro hơn nữa, tránh triển khai AI trong các vai trò quyết định nơi thiên vị hoặc thông tin sai lệch có thể dẫn đến các vấn đề pháp lý.

Về bảo mật dữ liệu, đảm bảo rằng các nhà cung cấp AI bên ngoài tuân thủ các quy định, hoặc triển khai các mô hình mã nguồn mở trên cơ sở hạ tầng của bạn để duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn dữ liệu, điều này cần thiết để tuân thủ GDPR.

Cuối cùng, luôn là ý tưởng tốt để đầu tư vào bảo hiểm trách nhiệm chuyên môn có thể cung cấp sự bảo vệ thêm, bao gồm cả việc bảo vệ doanh nghiệp trong các kịch bản không mong muốn như tranh chấp pháp lý. Thông qua các biện pháp này, các doanh nghiệp có thể tự tin tận dụng AI đồng thời duy trì sự an toàn cho thương hiệu và khách hàng.

Lầm Tưởng 3: Chatbot Chưa Sẵn Sàng Cho Các Nhiệm Vụ Phức Tạp

Sau khi chứng kiến các vấn đề mà các công ty công nghệ lớn gặp phải khi triển khai các công cụ AI, có thể cảm thấy ngây thơ khi nghĩ rằng một doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) sẽ có thời gian dễ dàng hơn. Nhưng AI hiện đang ở giai đoạn mà câu nói “giỏi nhiều thứ nhưng không thành thạo cái nào” không hoàn toàn sai. Điều này chủ yếu là do các công cụ này đang được yêu cầu thực hiện quá nhiều nhiệm vụ khác nhau trong các môi trường chưa được thiết kế hiệu quả cho việc triển khai AI. Nói cách khác, không phải là chúng không có khả năng, mà là chúng đang được yêu cầu trượt băng nghệ thuật trên một cái ao đầy băng mỏng và nứt.

Ví dụ, các tổ chức đầy rẫy dữ liệu bị chia cắt và/hoặc không tổ chức sẽ dễ bị AI truy xuất thông tin lỗi thời, không chính xác hoặc mâu thuẫn. Trớ trêu thay, đây lại là hệ quả của sự phức tạp của họ! Trong khi các chatbot cũ chỉ đơn giản là lặp lại thông tin cơ bản một cách tuyến tính, thì AI đàm thoại có thể phân tích các bộ dữ liệu phong phú, xem xét nhiều yếu tố ảnh hưởng cùng một lúc để vạch ra con đường phù hợp nhất.

Do đó, thành công với AI đàm thoại phụ thuộc vào các tham số nghiêm ngặt và ranh giới rõ ràng về nguồn dữ liệu và nhiệm vụ. Với dữ liệu huấn luyện phù hợp và các câu hỏi được thiết kế chuyên nghiệp, chức năng của AI đàm thoại có thể mở rộng vượt xa phạm vi của một chatbot đơn giản. Ví dụ, nó có thể thu thập và lọc dữ liệu từ các cuộc trò chuyện với khách hàng và sử dụng chúng để tự động cập nhật CRM. Điều này không chỉ giúp hợp lý hóa các công việc hành chính mà còn đảm bảo thông tin khách hàng luôn chính xác và cập nhật. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như vậy, doanh nghiệp có thể tập trung nhiều hơn vào các hoạt động chiến lược thay vì gánh nặng hành chính.

Nếu chúng ta tiếp tục sử dụng thuật ngữ “chatbot,” thì điều cần thiết là phải phân biệt giữa các nền tảng đang tích hợp AI đàm thoại tiên tiến và những nền tảng vẫn cung cấp các công cụ hạn chế của ngày hôm qua. Cũng giống như ngày nay từ “điện thoại” thường gợi lên hình ảnh của một chiếc điện thoại thông minh màn hình cảm ứng hơn là một chiếc điện thoại bàn có dây xoắn, tôi tin rằng không xa nữa, “chatbot” sẽ được thay thế bằng ý tưởng về các tác nhân AI tiên tiến thay vì những hình đại diện lựa chọn nhiều lựa chọn cồng kềnh.