Tác giả: Bởi Sean Casey, Phó Chủ tịch cấp cao về Quản lý Sản phẩm tại CSG

Xuất bản cách đây 7 giây vào ngày 21 tháng 1 năm 2025

Trong hai năm qua, kể từ khi ChatGPT ra mắt và tạo nên cơn sốt lớn, đã có vô số cuộc thảo luận về tiềm năng mang tính đột phá của AI. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp háo hức tận dụng công nghệ này để giảm chi phí vận hành. Tuy nhiên, điều đáng ngạc nhiên là đối với nhiều nhà lãnh đạo, thước đo quan trọng để đánh giá thành công của một công cụ AI không phải là lợi nhuận thu được trong suốt vòng đời đầu tư (ROI), mà là tốc độ đạt được ROI.

Giữa bối cảnh mức độ chấp nhận rủi ro ngày càng thu hẹp và áp lực tăng doanh thu gia tăng, các nhà lãnh đạo kỳ vọng rằng các khoản đầu tư phải mang lại sự thay đổi và đem lại kết quả nhanh chóng. Đồng thời, sự cường điệu xung quanh AI đang dần lắng xuống, nhường chỗ cho các cuộc thảo luận thực tế hơn về lợi ích của các khoản đầu tư vào AI.

Giai đoạn tiếp theo: Thực tế hóa về nơi AI phát huy hiệu quả

Thành công trên thị trường ngày nay, nơi các dịch vụ đăng ký chiếm ưu thế, phụ thuộc vào việc bạn giữ chân khách hàng tốt đến đâu, chứ không phải việc thu hút họ giỏi đến mức nào. Trong hầu hết các lĩnh vực, thị trường đã trở nên bão hòa, với nhiều tổ chức cung cấp các dịch vụ tương tự có chất lượng gần như không khác biệt. Cộng thêm sự suy giảm lòng trung thành của khách hàng, kỳ vọng ngày càng cao và sự sẵn sàng đổi thương hiệu tăng lên, các tổ chức buộc phải hoạt động không sai sót nếu muốn theo kịp cạnh tranh khốc liệt. Trải nghiệm khách hàng (CX) là yếu tố quyết định các tổ chức dựa trên mô hình đăng ký phát triển mạnh hay thất bại.

Trong bối cảnh này, các tổ chức có thể cạnh tranh tốt nhất bằng cách tập trung vào các cải tiến từng bước thay vì cắt giảm chi phí. Mọi quyết định của tổ chức cần được định hướng đến các mục tiêu cụ thể, lấy khách hàng làm trung tâm — ngay cả khi điều này có thể tốn kém hơn lúc ban đầu. Điều này cũng áp dụng cho việc triển khai AI. Các tổ chức trước đây đã tự hỏi làm thế nào AI có thể bù đắp chi phí thông qua việc thay thế các nguồn lực sẵn có. Giờ đây, họ cần đặt câu hỏi: làm thế nào AI có thể tạo ra giá trị cho tổ chức bằng cách cải thiện cách thức hợp tác với khách hàng?

Câu trả lời rất rõ ràng. AI có rất nhiều ứng dụng tiềm năng để cải thiện CX cả trực tiếp lẫn gián tiếp. Các công cụ hỗ trợ AI có thể tăng cường cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu hành vi khách hàng để đảm bảo người dùng nhận được thông điệp hoặc ưu đãi phù hợp vào đúng thời điểm. Cùng dữ liệu này cũng có thể định hướng phát triển sản phẩm, làm nổi bật các khoảng trống trên thị trường mà tổ chức có thể tận dụng để phục vụ nhu cầu khách hàng tốt hơn. Ngoài ra, AI còn giúp các tổ chức trở nên chủ động hơn, hỗ trợ dự đoán gián đoạn, kích hoạt các kế hoạch dự phòng và truyền tải thông tin cần thiết đến người dùng.

Tuy nhiên, công việc này chủ yếu diễn ra phía sau hậu trường và không thể đạt được trong một sớm một chiều.

Muốn AI phát huy tối đa hiệu quả? Hãy bắt đầu với các ứng dụng ‘vô hình’

Cách duy nhất để biết chắc liệu một trường hợp sử dụng ở phần phụ trợ hay giao diện người dùng có mang lại kết quả mong muốn hay không là tận dụng các khả năng kín đáo, diễn ra phía sau hậu trường của AI trước tiên.

Đằng sau các tiêu đề về sự chuyển đổi tức thì là khả năng cốt lõi của AI: phân tích. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT đã gây chú ý nhờ tính linh hoạt rõ ràng, nhưng thực chất chúng chỉ thực hiện một nhiệm vụ duy nhất ở mọi nơi chúng được ứng dụng: tóm tắt thông tin. Việc cung cấp thông tin đúng đắn và phù hợp lại nằm ở trách nhiệm của tổ chức, và điều này đòi hỏi thời gian. Hai thực tế này thường bị bỏ qua trong các cuộc thảo luận và chúng đánh dấu sự kết thúc của danh tiếng “giải pháp nhanh chóng” mà AI từng được hưởng.

Kỷ nguyên tiếp theo sẽ được định hình bởi những cải tiến “vô hình” mà AI mang lại khi các tổ chức xây dựng nền tảng kỹ thuật của mình. Các tổ chức có thể bắt đầu với LLMs để hỗ trợ:

• Tích hợp cơ sở dữ liệu hiện có và phá vỡ các rào cản để cung cấp khả năng hiển thị từ đầu đến cuối – cùng với ngữ cảnh mà dữ liệu này mang lại.
• Triển khai các công cụ thu thập dữ liệu theo thời gian thực để đảm bảo thông tin luôn được cập nhật, phản ánh xu hướng, mô hình và các sự gián đoạn mới nhất.
• Đẩy nhanh quá trình đối chiếu và quản lý để đảm bảo tính chính xác, giải phóng nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn cần đến sự can thiệp của con người.

Thay đổi trong tổ chức là bước đầu tiên để triển khai AI hiệu quả và cần bao gồm cả hệ thống lẫn nhân sự. Tại thời điểm này, các nhà lãnh đạo cũng nên cân nhắc cách triển khai AI có thể ảnh hưởng đến nhân viên và lên kế hoạch trước để vượt qua các trở ngại tiềm năng. Việc xây dựng các chương trình đào tạo và phát triển kỹ năng sẽ giúp đảm bảo đội ngũ nhân viên sẵn sàng làm việc hiệu quả cùng các công nghệ mới. Chính AI cũng có thể hỗ trợ trong các nỗ lực này — một trong những ứng dụng “vô hình” khác của AI. Ví dụ, AI có thể làm nổi bật các lỗ hổng kiến thức cá nhân dựa trên dữ liệu sử dụng, từ đó định hướng các chương trình đào tạo để đảm bảo nhân viên có mọi thứ họ cần để phát triển.

Khi các tổ chức đã tích hợp, đảm bảo dữ liệu chính xác, cập nhật và đội ngũ nhân viên hiểu rõ cách sử dụng AI, họ có thể thêm một tầng công cụ “vô hình” khác. Làn sóng giải pháp tiếp theo nên tập trung vào phân tích, giúp tạo ra hiểu biết sâu sắc hơn về cách doanh nghiệp vận hành, khách hàng cần gì và các trở ngại đang cản trở. Những giải pháp này được xây dựng theo từng bước, với mỗi bước mở ra một cấp độ mới của hiểu biết.

Cụ thể hơn, phân tích mô tả (descriptive analytics) sử dụng dữ liệu lịch sử để nhận diện các xu hướng đã diễn ra; chúng cho tổ chức biết điều gì đã xảy ra. Phân tích chẩn đoán (diagnostic analytics) sử dụng dữ liệu bổ sung để đặt bối cảnh cho những gì đã xảy ra, xác định nguyên nhân và nêu bật ảnh hưởng của các sự kiện và thay đổi; chúng cho tổ chức biết tại sao mọi thứ lại diễn ra như vậy. Phân tích dự đoán (predictive analytics) sử dụng các thông tin từ các sự kiện trước đây để mô hình hóa tác động của các thay đổi được đề xuất và theo dõi các xu hướng; chúng cho tổ chức thấy điều gì có thể xảy ra. Phân tích đề xuất (prescriptive analytics) sử dụng tất cả các kết quả này để đưa ra các quyết định sáng suốt; chúng cho tổ chức biết bước tiếp theo cần làm.

Mặc dù các giải pháp phân tích như trên có thể tận dụng các khả năng tiên tiến hơn của AI, cần lưu ý rằng—ban đầu—gần như tất cả các quy trình này đều diễn ra ở hậu trường. Cuối cùng, các thuật toán dự đoán và đề xuất có thể được tích hợp vào các giải pháp hướng tới người tiêu dùng, nhưng điều này chỉ có thể xảy ra khi nền tảng nội bộ quan trọng này được xây dựng xong.

Khi giai đoạn “tuần trăng mật” của AI kết thúc, danh tiếng của nó như một giải pháp thần kỳ cũng sẽ giảm dần—nhưng việc thoát khỏi quan niệm sai lầm này là điều cần thiết để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ. Các nhà lãnh đạo muốn tạo dấu ấn trong tương lai với những ứng dụng AI sáng tạo phải hoàn thành công việc nền tảng này trước, điều có thể khó khăn trong bối cảnh áp lực đòi hỏi lợi nhuận ngày càng nhanh hơn. Tuy nhiên, chuyển sang cách đánh giá giá trị của AI một cách toàn diện, dần dần và lâu dài sẽ giúp các tổ chức đẩy nhanh lợi nhuận. Cách tiếp cận này cung cấp cho các nhà lãnh đạo công cụ và thời gian để phát triển một bức tranh rõ ràng về những gì cần cải thiện, cái nhìn sâu sắc về các thay đổi nhỏ mang lại tác động lớn nhất và khả năng xây dựng các chiến lược hợp lý, tạo ra lợi nhuận hôm nay mà không làm tổn hại đến lợi nhuận trong tương lai.

Tư Duy Thực Tế Toàn Diện

Mặc dù các trường hợp sử dụng hấp dẫn có thể thu hút khách hàng ngay từ cái nhìn đầu tiên, và những cơ hội cắt giảm chi phí có thể làm các nhà lãnh đạo doanh nghiệp chú ý, nhưng không yếu tố nào trong số đó có khả năng định hình tác động lâu dài của AI. Thay vào đó, công nghệ này sẽ gắn liền với những công việc hậu trường giúp cải thiện rõ rệt trên quy mô lớn.

Sự kết thúc của giai đoạn “tuần trăng mật” đánh dấu sự khởi đầu của một mối quan hệ trưởng thành hơn với AI, một mối quan hệ đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về cách nó có thể thực sự nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy lợi nhuận. Cốt lõi là coi AI không phải như một giải pháp nhanh chóng mà là một đối tác chiến lược trong việc theo đuổi lòng trung thành của khách hàng, những trải nghiệm hài lòng và các giải pháp đơn giản trong bối cảnh hoạt động ngày càng phức tạp.

Trong những tháng và năm tới, các tổ chức đạt được thành công sẽ là những tổ chức đi sâu nghiên cứu, cam kết thay đổi và nhận ra tiềm năng của AI không chỉ là một khoản đầu tư ngắn hạn mà còn dài hạn.