Don Schuerman, CTO tại Pegasystems – Interview Series

Don Schuerman là giám đốc công nghệ và phó chủ tịch tiếp thị sản phẩm tại Pegasystems, chịu trách nhiệm về nền tảng và ứng dụng quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của Pega.

Ông có 20 năm kinh nghiệm cung cấp giải pháp phần mềm doanh nghiệp cho các tổ chức Fortune 500, với trọng tâm vào chuyển đổi số, di động, phân tích, quản lý quy trình kinh doanh, đám mây và CRM.

Pegasystems cung cấp một nền tảng mạnh mẽ được thiết kế để giúp các tổ chức đạt được kết quả chuyển đổi kinh doanh thông qua tối ưu hóa thời gian thực. Nền tảng này cho phép khách hàng giải quyết các thách thức kinh doanh chính bằng cách sử dụng quyết định AI doanh nghiệp và tự động hóa quy trình, bao gồm cả việc cá nhân hóa tương tác khách hàng, tự động hóa dịch vụ và cải thiện hiệu quả hoạt động. Thành lập vào năm 1983, Pegasystems đã phát triển một kiến trúc có thể mở rộng và linh hoạt hỗ trợ các doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu khách hàng hiện tại và thích nghi với nhu cầu tương lai.

Với kinh nghiệm rộng lớn của bạn làm CTO tại Pegasystems, làm thế nào Pega GenAI phân biệt mình trong cảnh quan phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh cho các doanh nghiệp?

Pega đã đổi mới các giải pháp AI trong nhiều năm, bao gồm cả việc khám phá trí tuệ nhân tạo tạo sinh từ trước khi nó trở thành xu hướng. Tôi nghĩ có ba điều khiến chúng tôi khác biệt:

Thứ nhất, chúng tôi không chỉ tăng tốc các quy trình, mà còn thúc đẩy đổi mới. Hầu hết các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp đã triển khai các bot, đại lý hoặc tính năng đồng hành AI tạo sinh, nhưng sự thật là những công cụ này sẽ không mang lại sự khác biệt cạnh tranh. Chúng tôi cho phép khách hàng của mình tưởng tượng lại cách toàn bộ doanh nghiệp của họ hoạt động với các công cụ độc đáo như Pega GenAI Blueprint, cung cấp thiết kế ứng dụng tốt nhất trong vài giây. Chúng tôi không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ; chúng tôi cơ bản tưởng tượng lại cách các doanh nghiệp hoạt động và đổi mới.

Thứ hai, chúng tôi không chỉ tự động hóa trong孤立, mà còn điều phối cách công việc được thực hiện từ đầu đến cuối. Các nhà cung cấp khác rắc rắc các tính năng bot AI tạo sinh và hy vọng rằng điều đó đủ để tăng hiệu quả. Nền tảng của chúng tôi được dựa trên quản lý trường hợp và điều phối hàng đầu trong ngành, cho phép chúng tôi không chỉ tự động hóa với AI tạo sinh mà còn điều phối và tối ưu hóa toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối.

Thứ ba, chúng tôi không chỉ là một động cơ AI tạo sinh chung chung – chúng tôi tập trung vào việc thúc đẩy sự tham gia của khách hàng và tự động hóa quy trình tốt hơn thông qua AI. Đôi khi, vấn đề tại tay đòi hỏi sức mạnh sáng tạo của AI tạo sinh, trong khi các vấn đề khác có thể yêu cầu AI dự đoán hoặc quyết định để đưa thêm logic vào quy trình.

Trong bài viết của bạn trên Forbes, “Mở khóa tiềm năng của AI tiên tiến cho đổi mới kinh doanh,” bạn đề cập đến tiềm năng của AI tạo sinh trong việc tưởng tượng lại hoạt động kinh doanh. Những ví dụ cụ thể nào về việc AI có thể kích hoạt chuyển đổi遗 trong các công ty thành lập?

Giám đốc điều hành cấp cao của Deutsche Telekom (DTE.DE ), Daniel Wenzel, đã mô tả với khán giả tại PegaWorld iNspire vào mùa hè này cách ông đang sử dụng Pega GenAI Blueprint để giúp mình tưởng tượng lại hơn 800 quy trình kinh doanh riêng biệt trong bộ phận dịch vụ nhân sự. Ông ấy nói rằng nút thắt lớn nhất trong việc cố gắng cải thiện những quy trình này là việc kinh doanh và công nghệ thông tin không nói cùng một ngôn ngữ, dẫn đến sự không đáp ứng được kỳ vọng. Pega GenAI Blueprint giúp cả hai bên liên quan hiểu quy trình và cách cải thiện nó nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống, dẫn đến các giải pháp hiệu quả hơn.

Cùng bài viết đó cũng thảo luận về những hạn chế của các ứng dụng AI tạo sinh hiện tại. Làm thế nào các công ty có thể vượt qua những cải thiện năng suất nhỏ để tận dụng toàn bộ tiềm năng chuyển đổi của AI?

Hầu hết AI tạo sinh trong phần mềm doanh nghiệp được áp dụng như các tính năng riêng lẻ giúp tăng tốc các khía cạnh cụ thể của quy trình. Nhưng những tính năng này đã trở nên phổ biến và không mang lại lợi thế cạnh tranh. Các mẹo về năng suất như tóm tắt và tạo văn bản là những điều cơ bản – điều mà các doanh nghiệp cần để tiến bộ trên thị trường là sử dụng AI tạo sinh để đổi mới tất cả các cách làm kinh doanh ở mức cao. Ví dụ, Gartner đã xác định một danh mục công nghệ mới mà họ gọi là Công nghệ Tự động hóa và Điều phối Kinh doanh (BOAT) xem xét việc thúc đẩy kết quả kinh doanh một cách toàn diện, từ việc tối ưu hóa chi phí, cải thiện việc ra quyết định, giảm chi phí hoạt động và sử dụng công nghệ tự động hóa phù hợp cho công việc. Các tính năng AI tạo sinh riêng lẻ có vị trí của chúng, nhưng đó chỉ là một phần của câu đố và không phải là giải pháp để giải quyết tất cả các vấn đề.

Những trường hợp sử dụng AI tạo sinh doanh nghiệp nào đang được hứa hẹn nhất, vượt ra ngoài những cải thiện năng suất thông thường, và làm thế nào các doanh nghiệp có thể thực hiện những trường hợp này?

Cơ hội AI tạo sinh thú vị nhất là tiềm năng tiêm các phương pháp hay nhất vào một quy trình. Những người đang sử dụng AI tạo sinh chỉ để viết thêm mã có thể đang tự đặt mình vào tình huống nợ kỹ thuật lớn hơn trong tương lai. Việc tiêm IP vào quy trình thiết kế phần mềm là một yếu tố thay đổi trò chơi, cho phép các tổ chức đạt được giải pháp tối ưu nhanh hơn dựa trên nhiều năm kinh nghiệm. Và vì nó được phát triển như một mô hình trực quan và không chỉ là các dòng mã, nên dễ dàng hơn để cộng tác và tinh chỉnh nó theo thời gian trên các bên liên quan kỹ thuật và phi kỹ thuật. Trước đây, việc hoàn thiện thiết kế ứng dụng có thể mất vài tuần và đòi hỏi kỹ năng chuyên sâu; bây giờ, những công cụ AI tạo sinh này cho phép người dùng kinh doanh nhập nhu cầu cụ thể của họ bằng ngôn ngữ đơn giản và nhanh chóng di chuyển từ khái niệm đến thiết kế toàn diện. Forrester gần đây đã xuất bản một số nghiên cứu dự đoán rằng việc sử dụng AI để tiêm IP vào các hệ thống thiết kế dựa trên mô hình hoặc mã thấp sẽ cơ bản thay đổi cách các doanh nghiệp sử dụng phần mềm – cho phép họ xây dựng nhiều hơn và mua ít hơn các ứng dụng ‘trên kệ’. Tôi nghĩ đây là một sự thay đổi lớn và chúng tôi tin rằng với Pega GenAI Blueprint, chúng tôi đang ở vị trí tốt để trở thành nền tảng được chọn cho khách hàng doanh nghiệp của mình.

Bạn đã đề xuất trước đó rằng AI tạo sinh có thể hỗ trợ trong phát triển sản phẩm bằng cách xác định khoảng trống thị trường. Bạn có thể giải thích thêm về cách quy trình này hoạt động và chia sẻ một ví dụ thực tế?

Công cụ Pega Customer Decision Hub của chúng tôi là một giải pháp AI dự đoán giúp khách hàng của chúng tôi thực hiện hành động tiếp theo tốt nhất với khách hàng của họ, cho dù đó là bán thêm sản phẩm, giải quyết vấn đề dịch vụ hoặc đôi khi không làm gì cả. Điều này cho phép chúng tôi kết nối với khách hàng 1:1 với các hành động phục vụ tốt nhất nhu cầu cá nhân của họ. Nhưng hoạt động theo cách 1:1 có nghĩa là bạn cần một lượng lớn đề xuất được tùy chỉnh – nó tốt hơn nhiều so với việc gửi thư rác cho mọi người, nhưng nó đòi hỏi các tổ chức tiếp thị phải tạo ra nhiều thông điệp hơn phù hợp với các nhóm khách hàng khác nhau. Bây giờ với AI tạo sinh, chúng tôi có thể khám phá ra những khách hàng nào đã không được phục vụ và sau đó đề xuất các hành động mới và xây dựng các phương pháp điều trị mới sẽ có lợi hơn cho những nhóm này. Điều này có tiềm năng giúp các tổ chức mở rộng vào các khán giả thị trường mà họ thường không thể tiếp cận.

Làm thế nào các công ty thành lập với hệ thống cũ có thể tích hợp AI tạo sinh một cách hiệu quả để duy trì tính cạnh tranh với các công ty khởi nghiệp linh hoạt hơn, đặc biệt là trong việc tưởng tượng lại hoạt động cốt lõi của họ?

Tôi nghĩ chúng tôi đang bước vào một điểm chuyển đổi cho các hệ thống cũ. Trong nhiều thập kỷ, các doanh nghiệp lớn đã đá quả bóng nợ kỹ thuật xuống đường. Chúng tôi đã dành nhiều năm áp dụng các giải pháp vá để giải quyết các vấn đề, nhưng những giải pháp này không giải quyết được các vấn đề cơ bản mà các hệ thống cũ đặt ra cho các doanh nghiệp – chúng hút tiền chi tiêu cho IT mà có thể dành cho đổi mới, chúng giới thiệu rủi ro và chúng ngăn cản các doanh nghiệp di chuyển nhanh trong các thị trường thay đổi. May mắn thay, tôi tin rằng một trong những siêu năng lực của AI tạo sinh là nó sẽ cho phép chúng tôi tăng tốc độ tái thiết và loại bỏ các hệ thống cũ – không chỉ bằng cách tái mã hóa chúng, mà bằng cách tái tưởng tượng các quy trình và quy trình làm việc để chạy trên kiến trúc đám mây hiện đại và cung cấp các trải nghiệm kỹ thuật số mà khách hàng và nhân viên mong đợi.

Trong một bài viết riêng về thiết lập một bản tuyên ngôn AI, bạn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc gắn chiến lược AI với kết quả kinh doanh có thể đo lường được. Bạn có thể cung cấp hướng dẫn về cách các doanh nghiệp có thể căn chỉnh mục tiêu AI của họ với kết quả kinh doanh cụ thể?

Quá nhiều công ty bắt đầu bằng cách tập trung vào một công cụ sáng bóng như AI thay vì bắt đầu bằng cách xác định mục tiêu kinh doanh của họ là gì và vấn đề họ cần giải quyết. Bằng cách tập trung vào công cụ thay vì vấn đề, họ tự giới hạn mình vào một con đường có thể không tối ưu cho doanh nghiệp của họ. Thay vào đó, họ cần bước lại và hỏi mình họ đang cố gắng đạt được điều gì. Đôi khi AI tạo sinh không phải là giải pháp đúng và có thể được phục vụ tốt hơn bằng cách áp dụng AI quyết định. Họ cần nhớ rằng có các loại AI khác nhau phù hợp hơn với việc giải quyết các vấn đề kinh doanh khác nhau.

Làm thế nào các doanh nghiệp có thể tận dụng AI tạo sinh để cách mạng hóa hoạt động của họ thay vì chỉ tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên? Những chiến lược nào họ nên áp dụng để tối đa hóa ROI trong lĩnh vực này?

Đừng chỉ tập trung vào các nhiệm vụ cá nhân – điều này sẽ ngăn cản bạn nhìn thấy bức tranh lớn. Bước lại và hiểu các quy trình kinh doanh tổng thể của bạn và các kết quả bạn đang cố gắng thúc đẩy từ chúng. AI tạo sinh có thể được sử dụng để phân tích các quy trình của bạn và tiêm các phương pháp hay nhất vào bất kỳ ngành nào. Điều này có thể thúc đẩy những thay đổi sâu sắc bằng cách cho phép các công ty tái tưởng tượng và thiết kế lại các quy trình cốt lõi của họ. Ví dụ, AI có thể giúp thiết kế các mô hình hoạt động mới từ đầu hoặc tái chế các mô hình hiện có để cải thiện hiệu quả và đổi mới. Thiết lập các chỉ số thành công rõ ràng và tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn thường xuyên dựa trên những thông tin này. Bằng cách tận dụng AI để thúc đẩy thay đổi có ý nghĩa thay vì cải thiện dần dần, các doanh nghiệp có thể mở khóa giá trị đáng kể và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Những ngành nào bạn tin là có nhiều khả năng được hưởng lợi từ việc tái thiết quy trình bằng cách sử dụng AI, và làm thế nào họ nên bắt đầu triển khai phương pháp này?

Gần như bất kỳ tổ chức nào cũng có thể được hưởng lợi từ việc cải thiện quy trình của họ, đặc biệt là trong các thị trường thay đổi nhanh chóng. Các ngành dịch vụ như dịch vụ tài chính, viễn thông và chăm sóc sức khỏe có thể nhận được nhiều lợi ích nhất để giúp tối ưu hóa cách họ tương tác với khách hàng của mình. Những lĩnh vực này xử lý các quy trình phức tạp, đòi hỏi nhiều dữ liệu và đang phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng để cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và mang lại kết quả tốt hơn. Ngoài ra, bất kỳ ngành nào có nhiều dịch vụ cũ – như ngân hàng – có thể được hưởng lợi bằng cách kiểm tra các quy trình của họ, có thể được thiết lập nhiều năm trước, để hiện đại hóa chúng và đảm bảo họ theo kịp sự cạnh tranh mới.

Làm thế nào phương pháp ‘con người trong vòng lặp’ tăng cường hiệu quả và triển khai AI một cách đạo đức, đặc biệt là trong các vai trò đối mặt với khách hàng?

AI tạo sinh, mặc dù mạnh mẽ, có thể tạo ra đầu ra không luôn chính xác hoặc phù hợp. Bằng cách tích hợp giám sát của con người, chúng tôi có thể giảm thiểu các rủi ro như sai sót nội dung do AI tạo ra hoặc vấn đề đạo đức.

Ví dụ, trong dịch vụ khách hàng, AI có thể tạo ra phản hồi và đề xuất, nhưng việc có con người xem xét các đầu ra này đảm bảo chúng phù hợp với giá trị của công ty và nhu cầu của khách hàng. Sự giám sát này rất quan trọng để duy trì tính minh bạch và trách nhiệm, đặc biệt là khi các mô hình AI tạo ra thông tin có khả năng nhưng không chính xác hoặc gây hiểu lầm.

Đáng chú ý, việc có con người trong vòng lặp cho phép bạn lấy một trong những điểm yếu của AI tạo sinh – nó vốn không thể đoán trước hoặc không xác định, có nghĩa là nó không đưa ra cùng một câu trả lời hai lần – và biến nó thành một điểm mạnh. Với Pega GenAI Blueprint, chúng tôi sử dụng AI tạo sinh như một đối tác suy nghĩ, đề xuất các phương pháp mới cho thiết kế quy trình. Con người luôn là người quyết định cuối cùng, nhưng bằng cách liên tục đề xuất các phương pháp mới, AI tạo sinh thúc đẩy tư duy ban đầu và giúp con người tránh ‘đi lại trên cùng một con đường’.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Pegasystems.