Giữ vững sự tập trung vào người dùng
Tác giả: Giuseppe Bonaccorsi, Chantal Chalouhi, Alf Lim, Prashant Rao và Mark Zaleski
ngày 19 tháng 7 năm 2023
Trong chỉ vài tháng, Trí tuệ Nhân tạo Sinh sáng (genAI) đã tạo ra sự quan tâm chưa từng có trên toàn cầu, đặc biệt là với các giải pháp trí tuệ nhân tạo trò chuyện của OpenAI và Google, đó là ChatGPT và Bard. Việc áp dụng nhanh chóng của những công nghệ này, với ChatGPT thu hút hơn một triệu người dùng trong thời gian dưới một tuần, đã đặt ra các tiêu chuẩn mới trong cảnh đối với công nghệ. Các giải pháp genAI mới hiện đang được triển khai hàng tuần khi doanh nghiệp vội vàng tận dụng cơ hội từ một cuộc cách mạng công nghệ không thể tránh khỏi.
Tiềm năng của genAI trong các lĩnh vực như mua sắm trò chuyện, hỗ trợ khách hàng, tìm kiếm, cá nhân hóa và tổng hợp kiến thức là không thể phủ nhận. Tuy nhiên, niềm phấn khích từ những cơ hội mới này không nên làm mờ mắt một sự thực quan trọng: doanh nghiệp không được bỏ qua những nguyên tắc cơ bản của thiết kế sản phẩm xuất sắc. Cuối cùng, cho dù tổ chức đó là B2C hay B2B, con người vẫn là người sử dụng cuối cùng của giải pháp genAI của nó. Và những giải pháp này cần phải hoạt động để người ta có thể sử dụng chúng lặp lại. Giữ tập trung vào việc xây dựng giải pháp genAI toàn diện, tập trung người dùng, vì vậy, là quan trọng để mở khóa giá trị của nó đối với khách hàng.
Trụ cột #1: Đặt mức độ tập trung vào người dùng
Trong nghiên cứu về nhiều giải pháp genAI của BCG, chúng tôi đã nhận thấy rằng mặc dù mạnh mẽ, những giải pháp này thường thiếu thiết kế tập trung người dùng. Các giải pháp genAI ban đầu để đặt phòng khách sạn, đặt mua thực phẩm hoặc đặt bàn, yêu cầu người dùng cài đặt plug-in hoặc thêm key vào hệ thống trò chuyện trí tuệ nhân tạo, tạo ra một lớp phức tạp khác cho cách làm mới. Nếu giải pháp genAI không dễ sử dụng, người dùng sẽ chuyển sang những giải pháp mà họ biết, như các công cụ tìm kiếm hoặc ứng dụng dịch vụ. Để phát triển một sản phẩm tồn tại theo thời gian, nó phải mang lại giá trị cho người dùng, giải quyết vấn đề của họ một cách hiệu quả và trực quan.
Những điểm chính cần nhớ khi xây dựng ứng dụng và dịch vụ genAI là bắt đầu với một chiến lược mạnh mẽ, tích hợp thiết kế tập trung người dùng, xây dựng theo phương pháp lặp lại và làm cho giải pháp dễ truy cập và quay lại.
Đặt ra một chiến lược: Bắt đầu bằng cách định rõ các mục tiêu tổ chức cho giải pháp genAI của bạn. Cho dù mục tiêu của bạn tập trung vào giá trị tiếp thị, cải thiện trải nghiệm, tạo dữ liệu hoặc chỉ số tài chính, việc kết nối những mục tiêu này với những khát vọng và vấn đề đau đớn của người dùng là quan trọng. Điều quan trọng để nắm bắt cơ hội của bạn là lắng nghe tích cực và nghiên cứu người dùng để định rõ yêu cầu. Giải pháp genAI của bạn chỉ thành công khi nó có khả năng giải quyết các vấn đề thực sự.
Kiểm thử và phản hồi: Thiết lập các vòng phản hồi chặt chẽ và tiến hành các bài kiểm tra người dùng để thu thập thông tin để lặp lại và tối ưu hóa. Dân sự học và kiểm thử mô hình nguyên mẫu có thể cung cấp những thông tin quý báu về quan điểm của người dùng, như:
- Góc nhìn người dùng: Nghiên cứu dân sự học mang lại khả năng nhìn vào một sản phẩm từ góc độ của người dùng, không chỉ là một giải pháp công nghệ.
- Trải nghiệm người dùng: Thu thập phản hồi về UX (trải nghiệm người dùng), và trong trường hợp trí tuệ nhân tạo trò chuyện, cách thiết lập đúng tông giọng trò chuyện, tỷ lệ số lượng câu hỏi trả lời, độ dài cuộc trò chuyện và sử dụng định dạng truyền thông.
- “Hooks” (Lược móc): Hiểu sâu về điều gì sẽ khiến người dùng quay lại giải pháp và tăng cường những tính năng mang lại giá trị này.
- Tình huống đặc biệt: Xác định các tình huống và kịch bản chưa được tính đến trong quá trình thiết kế, cũng như cung cấp cơ hội để khắc phục sự cố trong các lĩnh vực mới và thiết lập bảo vệ xung quanh chúng.
Xây dựng nhanh và thích nghi: Thực hiện phương pháp lặp lại trong việc xây dựng và mở rộng giải pháp genAI, tạo điều kiện cho việc đánh giá nhanh chóng và khả năng điều chỉnh hướng. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mới nảy sinh này, tổ chức công việc thành các sprint ngắn với các nhóm nhỏ đảm bảo tính linh hoạt và khả năng thích ứng.
Trụ cột #2: Tái định hình phát triển giải pháp trong thời đại GenAI
Các phương pháp truyền thống trong thiết kế giải pháp cần phải tiến triển từ các nguyên tắc thiết kế tuyến tính sang nguyên tắc thiết kế mở khi làm việc với các giải pháp genAI. Trong các giải pháp số truyền thống, trải nghiệm người dùng và hành trình của khách hàng được định nghĩa bởi những người xây dựng sản phẩm theo cách tuyến tính. Hệ thống này đã được áp dụng vào các chatbot truyền thống và tạo ra một trải nghiệm khó chịu và hạn chế khi bot không thể xử lý các yêu cầu không có cấu trúc.
Tuy nhiên, chung cho nhiều giải pháp trí tuệ nhân tạo sinh sáng là mối quan hệ của chúng với người dùng không tuyến tính. Đối với giao tiếp giữa con người (thậm chí là với một bot), để cảm thấy tự nhiên, cuộc trò chuyện cần phải mở và tự do, điều này thách thức cách tiếp cận truyền thống trong việc xây dựng sản phẩm số. Điều này là điều mà các mô hình trí tuệ nhân tạo trò chuyện như ChatGPT và Bard đã đạt được; chúng xuất sắc trong việc tạo ra giao tiếp tự nhiên bằng cách bắt chước cuộc trò chuyện của con người và tạo ra một cảm giác tự do. Tuy nhiên, mặc dù tự do mới này đặt ra những thách thức thiết kế khi xây dựng ứng dụng xung quanh genAI, các hệ thống genAI vẫn là hệ thống phần mềm: bạn vẫn cần xây dựng một đường ống tích hợp và triển khai cho đội ngũ kỹ thuật, bạn vẫn cần thực hiện QA và triển khai dịch vụ vào môi trường sản xuất. Hệ thống genAI vẫn cần được duy trì khi chúng đang chạy trực tiếp trong môi trường sản xuất.
Dựa trên kinh nghiệm của chúng tôi trong việc phát triển, kiểm thử và xây dựng các giải pháp dựa trên genAI, dưới đây là một số đề xuất quan trọng:
Chứng minh giá trị: Người dùng có thể không hiểu rõ về toàn bộ khả năng của giải pháp genAI của bạn. Hãy để trí tuệ nhân tạo thể hiện giá trị của mình bằng cách giới thiệu các tính năng bổ sung ngoài yêu cầu ban đầu của người dùng. Những khả năng này có thể được truyền đạt dưới nhiều hình thức khác nhau, như trên trang đích của giải pháp (ví dụ: ChatGPT của OpenAI), thông qua các thông báo phụ quanh cửa sổ trò chuyện, hoặc trong suốt cuộc trò chuyện với trí tuệ nhân tạo nhấn mạnh, khi cần thiết, về khả năng của nó (cũng như những hạn chế của nó).
Thời gian đến giá trị: Giữ sự quan tâm của người dùng bằng cách mang lại giá trị ngay từ đầu trong một tương tác. Những giải pháp truyền thống dựa vào việc thu thập thông tin chi tiết thông qua đầu vào của người dùng. Ví dụ, khi đặt đồ ăn, ứng dụng cần dữ liệu về địa điểm, ẩm thực, nhà hàng, mặt hàng cụ thể cần đặt, hướng dẫn giao hàng, thông tin người dùng, thông tin thẻ tín dụng, v.v. Ngược lại, genAI cho phép trò chuyện tự nhiên hơn. Đề xuất hoặc cung cấp thông tin hữu ích ngay từ đầu và trả lời yêu cầu cuối cùng thông qua một cuộc trò chuyện tương tác. Khái niệm “kiếm được quyền hỏi thông tin” xây dựng một động lực trao đổi giữa người dùng và trí tuệ nhân tạo, tạo ra sự cân bằng trong lượng thông tin được chia sẻ bởi và với người dùng. Việc này sẽ giúp cải thiện một thống kê quan trọng thường bị bỏ qua; khoảng 40% người dùng rời cuộc trò chuyện với chatbot sau văn bản đầu tiên, với 25% rời đi sau văn bản thứ hai.
Tương tác dựa trên Trí tuệ Nhân tạo: GenAI có khả năng thay đổi động lực của tương tác từ việc chỉ đơn giản là dựa trên câu hỏi và phản ứng sang việc tích cực hơn thông qua việc được điều khiển bởi Trí tuệ Nhân tạo. Các mô hình trí tuệ nhân tạo trò chuyện có thể đặt câu hỏi theo dõi dựa trên các mô hình hành vi dự đoán hoặc ngữ cảnh của cuộc trò chuyện. Sự chuyển đổi này trong động lực tương tác mở ra những khả năng cho mối quan hệ và tương tác khách hàng sâu sắc hơn, giúp hiểu rõ hơn về nhu cầu của người dùng và kích thích doanh nghiệp định hình ưu tiên của họ theo đúng với mục tiêu của khách hàng. Một nghiên cứu về chatbot trong ngành ngân hàng cho thấy rằng các bot được điều khiển bởi genAI có tỷ lệ tương tác tốt hơn 55% và 72% khách hàng đánh giá cá nhân hóa là rất quan trọng.
Mối quan hệ và giữ chân: GenAI có khả năng biến đổi cách người dùng tương tác với doanh nghiệp và giải pháp của họ. Mỗi phiên trò chuyện có thể được xem xét như một khối xây dựng trong mối quan hệ, với mỗi phiên mới đều xây dựng trên những phiên trước đó để làm sâu sắc hiểu biết về nhu cầu của người dùng. Hiểu biết này là một yêu cầu chính để khả năng cá nhân hóa, tạo nên lòng trung thành và giữ chân theo cách mà trước đây chỉ được dành cho các giải pháp công nghệ tập trung vào cá nhân hóa, như Spotify và Netflix. Tận dụng khả năng lưu trữ thông tin của trí tuệ nhân tạo sinh sáng, như những gì được thấy trong LangChain, tạo ra một trải nghiệm cá nhân hóa và củng cố tính liên quan thông tin và lòng trung thành của người dùng. Việc sử dụng tăng cường độ đề xuất, tạo ra một chi phí chuyển đổi cao hơn đối với người dùng không muốn mất các lợi ích tích luỹ do có lịch sử trò chuyện.
Các khối modul: Trò chuyện trò chuyện có thể được tổ chức xung quanh các modul và kết hợp theo nhiều biến thể khác nhau để tạo ra các hành trình người dùng độc đáo. Các khối trò chuyện này có thể bao gồm (nhưng không giới hạn):
- Yêu cầu người dùng: Yêu cầu này thường khởi đầu mối quan hệ và mở đối thoại với giải pháp genAI của bạn. Với yêu cầu này, người dùng có thể đưa cuộc trò chuyện vào bất kỳ hướng nào.
- Phân tích ngữ cảnh: Khi yêu cầu của người dùng đã được gửi, quan trọng là động cơ genAI của bạn phải hiểu về ngữ cảnh và cung cấp một phản hồi phù hợp, đồng thời xác định những khoảng trống thông tin tiềm ẩn cần được điền để tối ưu hóa phản hồi.
- Phản hồi/tiếp theo do Trí tuệ Nhân tạo điều khiển: Đây là cơ hội để trình diễn giá trị của giải pháp genAI của bạn. Nếu người dùng không cung cấp đủ ngữ cảnh hoặc thông tin trong yêu cầu của họ, quan trọng là phải thể hiện giá trị và cân nhắc giữa số lần theo dõi và nguyên tắc thời gian đến giá trị. Đây cũng là cơ hội để kết thúc mỗi tin nhắn bằng một hành động kêu gọi hoặc một câu hỏi mở để khởi tạo một cuộc trò chuyện mới vào một chủ đề liên quan.
- Phản hồi và/hoặc tiếp theo từ người dùng: Đây là nơi bạn nhận được bằng chứng cho việc phản hồi được điều khiển bởi Trí tuệ Nhân tạo của bạn đã mang lại giá trị cho người dùng (hoặc cho thấy sự hứa hẹn để mang lại giá trị), và người dùng quan tâm đến việc tiếp tục tương tác với giải pháp của bạn.
- Bắt đầu trò chuyện tự động từ Trí tuệ Nhân tạo: Khi bạn đã xây dựng mối quan hệ giữa người dùng và giải pháp trò chuyện AI của bạn, hãy tận dụng tối đa khả năng lưu trữ của Trí tuệ Nhân tạo để theo dõi và tương tác lại với người dùng một cách có ý nghĩa. Quan trọng là tìm ra sự cân bằng đúng đắn giữa tính hữu ích và việc gửi thư rác.
- Kết thúc do Trí tuệ Nhân tạo điều khiển: Khi cuộc trò chuyện đến một kết thúc tự nhiên, giải pháp genAI của bạn có thể kết thúc cuộc trò chuyện bằng cách nhắc nhở người dùng rằng nó luôn sẵn có và sẵn sàng hỗ trợ, từ đó đào tạo người dùng để quay lại.
Sự linh hoạt của thiết kế modul cho phép nhiều biến thể khác nhau, tạo ra một hành trình duy nhất cho từng người dùng, phụ thuộc vào ngữ cảnh, khởi đầu cuộc trò chuyện và chủ đề quan tâm.
Các điểm tiếp xúc và cách tiếp cận: Giải pháp genAI đòi hỏi một sự chuyển động hành vi từ phía người dùng, tương tự như những ngày đầu của các công cụ tìm kiếm khi mọi người phải chấp nhận thói quen mới để hưởng lợi từ tiềm năng của chúng. Để đảm bảo sự chấp nhận và khả dụng, doanh nghiệp nên xem xét việc tận dụng các điểm tiếp xúc hiện tại nơi thương hiệu của họ đã tồn tại, như trang web, ứng dụng và các kênh truyền thông xã hội, đồng thời cũng nên khám phá các kênh mới như hình ảnh ảo, hình ảnh chấm chấm và robot, để mở rộng phạm vi và tăng cường tương tác. Bằng cách tận dụng những ưu điểm đặc biệt của các điểm tiếp xúc hiện tại, doanh nghiệp và tổ chức có thể tối đa hóa sự thành công khi triển khai giải pháp genAI.
Trụ cột #3: Thiết lập rào cản phù hợp
Sử dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo trò chuyện đưa ra những thách thức mới về hành vi người dùng và xem xét đạo đức. Khác với các sản phẩm số truyền thống có ranh giới xác định, trí tuệ nhân tạo sinh sáng cho phép người dùng đưa ra các yêu cầu có thể không phù hợp với các kịch bản đã được lên kế hoạch. Sự mở cửa này mang lại những rủi ro tiềm ẩn, cả về mặt tài chính và danh tiếng, mà doanh nghiệp cần phải giải quyết.
Đảm bảo triển khai genAI an toàn và có trách nhiệm không chỉ là quyết định về sản phẩm, mà còn là quyết định trải rộng trong toàn bộ tổ chức. Thiết lập các rào cản phù hợp do đó là một quyết định chiến lược. Tại BCG X, chúng tôi đã phát triển một triết lý trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm, và đội ngũ của chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ bạn trong việc thiết lập các cấu trúc tổ chức, quy trình, công cụ và rào cản phù hợp, bắt đầu từ bộ lãnh đạo xuống tận giải pháp sản phẩm.
Trí tuệ nhân tạo sinh sáng là một công nghệ đang phát triển nhanh chóng mang lại tiềm năng lớn cho doanh nghiệp ở mọi ngành. Là một nhà lãnh đạo doanh nghiệp, vấn đề không phải là có nên áp dụng genAI hay không mà là cách áp dụng nó một cách hiệu quả. Bằng cách ưu tiên trung tâm người dùng, tái định hình nguyên tắc phát triển giải pháp, và thiết lập các rào cản phù hợp, doanh nghiệp có thể tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo sinh sáng để tạo ra giá trị bền vững cho cả tổ chức và người dùng.
Tại BCG X, chúng tôi có một lịch sử thành công trong việc xây dựng và mở rộng hơn 1000+ giải pháp trí tuệ nhân tạo và 200+ dự án thành công. Sự tập trung của chúng tôi vào thiết kế trung tâm người dùng, tư duy chiến lược và triển khai có trách nhiệm đảm bảo rằng khách hàng của chúng tôi nhanh chóng mở khóa tiềm năng thực sự của genAI. Cùng nhau, chúng ta có thể định hình một tương lai nơi các giải pháp trí tuệ nhân tạo mang lại kết quả và giá trị rõ ràng cho người dùng và doanh nghiệp.
