AI có thể trả lời câu hỏi. Thách thức tiếp theo là giúp mọi người tiến về phía trước.

Chúng ta đã trở nên rất giỏi trong việc xây dựng AI có thể trả lời câu hỏi. Hãy hỏi khi nào đến hạn nộp hồ sơ, cần những giấy tờ nào hoặc một quy trình diễn ra ra sao, AI có thể đưa ra câu trả lời hữu ích chỉ trong vài giây. Nhưng khi vấn đề liên quan đến việc học tập, tương lai tài chính hay cảm giác mình thuộc về một cộng đồng của ai đó, câu trả lời mới chỉ là điểm khởi đầu. Điều quan trọng là liệu người đó có thực sự tiến bước được hay không.

AI tác nhân bắt đầu trở nên thú vị chính ở điểm này. Thay vì xem mỗi lần tương tác là một câu hỏi riêng lẻ, một tác nhân AI có thể nhận biết một người đang ở giai đoạn nào trong hành trình rộng lớn hơn, xác định bước tiếp theo cần thực hiện và giúp họ hoàn thành bước đó. Tuy nhiên, để làm được điều này một cách đáng tin cậy, cần nhiều hơn một mô hình ngôn ngữ có năng lực. Cần có những hành trình được thiết kế chuyên biệt, các hệ thống được kết nối và cơ chế giám sát của con người được tích hợp vào quy trình ngay từ đầu.

Hãy xem xét lĩnh vực giáo dục đại học. Một sinh viên nộp hồ sơ, hoàn tất thủ tục hỗ trợ tài chính, đăng ký môn học, gặp cố vấn, tìm kiếm hỗ trợ học tập, tìm cơ hội thực tập, chuẩn bị tốt nghiệp, tìm việc làm và cuối cùng trở thành cựu sinh viên. Các trường sắp xếp những giai đoạn này thành các phòng ban và hệ thống công nghệ riêng biệt, nhưng sinh viên chỉ trải nghiệm một trường đại học duy nhất. Họ không nên phải hiểu sơ đồ tổ chức của trường mới nhận được sự trợ giúp cần thiết.

Mọi người không muốn có thêm một giao diện. Họ muốn hoàn thành công việc.

Trong một cuộc khảo sát gần đây với 1,058 sinh viên đại học tại Hoa Kỳ hiện đang theo học, 76% cho biết họ mong có thể giải quyết hầu hết nhu cầu về dịch vụ sinh viên mà không cần gọi điện hoặc đến văn phòng. Tuy vậy, cứ bốn sinh viên thì có một người nói rằng trường của họ chưa đáp ứng được kỳ vọng đó. Khi được hỏi điều gì quan trọng nhất trong trải nghiệm số hiện đại, 64% cho rằng phản hồi và giải quyết nhanh chóng là quan trọng nhất, 54% chọn khả năng sử dụng dịch vụ 24/7 và 50% muốn có thể hoàn thành công việc tại một nơi duy nhất. Sinh viên muốn nhận được câu trả lời nhanh hơn, ít phải chuyển qua nhiều bộ phận hơn và có thể hoàn thành công việc mà không cần điều hướng qua nhiều hệ thống.

Một sinh viên tiềm năng bắt đầu nộp hồ sơ vào trường nhưng không bao giờ hoàn tất. Một chatbot thông thường có thể trả lời câu hỏi về các yêu cầu trong hồ sơ, nhưng sinh viên vẫn phải tự tìm hiểu còn thiếu những gì và cần làm gì tiếp theo. Một hệ thống AI tác nhân có thể nhận biết hồ sơ bị đình trệ ở khâu nào, xác định bước tiếp theo và giúp sinh viên tiếp tục từ chỗ đã dừng lại. Nếu sinh viên nói rằng họ đã tải bảng điểm lên, hệ thống có thể kiểm tra hồ sơ đăng ký, xác nhận bảng điểm đã có trong đó và chuyển sang yêu cầu tiếp theo thay vì yêu cầu sinh viên nộp lại.

Đây cũng là lĩnh vực vẫn còn một số thách thức kỹ thuật lớn nhất. Microsoft Research xác định độ tin cậy, khả năng duy trì ngữ cảnh và khả năng thực hiện quy trình công việc trong thực tế là những thách thức đối với các tác nhân hỗ trợ năng suất. Một tác nhân không thể hướng dẫn ai đó xuyên suốt một quy trình một cách đáng tin cậy nếu nó mất ngữ cảnh giữa các bước hoặc không thể hoạt động trên các hệ thống liên quan.

Từ câu trả lời phản ứng sang hỗ trợ chủ động

Cơ hội không chỉ dừng ở việc trả lời câu hỏi mà còn mở rộng đến khả năng nhận biết khi nào ai đó cần được hỗ trợ và giúp các trường xác định bước tiếp theo phù hợp. Chẳng hạn, bộ phận phát triển có thể nhận ra những dấu hiệu cho thấy một cựu sinh viên sẵn sàng kết nối lại, tham gia tình nguyện hoặc đóng góp lần đầu. Nhưng nhận ra dấu hiệu mới chỉ là điểm khởi đầu. Giá trị thực sự nằm ở việc hiểu hình thức tiếp cận nào phù hợp với người đó vào thời điểm ấy và cần thực hiện bước gì tiếp theo.

Những hành trình được thiết kế chuyên biệt có thể tích hợp các phương thức đã được xác lập cho từng nhóm đối tượng và mục tiêu, giúp các nhóm có điểm khởi đầu vững chắc hơn so với việc dùng công cụ chung chung hoặc tự xây dựng quy trình từ đầu. Lợi ích không chỉ nằm ở việc tiết kiệm thời gian cho nhân viên. Các trường vốn đã có lượng dữ liệu khổng lồ. Điều họ cần là sự hỗ trợ để diễn giải những tín hiệu đó và biến chúng thành hoạt động tương tác có cân nhắc, đúng thời điểm.

Nhu cầu này rất rõ ràng. Trong cùng cuộc khảo sát sinh viên, một nửa số người được hỏi cho biết họ từng tránh liên hệ với trường vì quy trình có vẻ quá khó khăn. Thêm 40% từng bị yêu cầu cung cấp lại thông tin mà họ đã gửi, 34% từng bị chuyển sang bộ phận khác mà vấn đề vẫn chưa được giải quyết và 31% không tìm được thông tin cần thiết nên đã bỏ cuộc.

Những trải nghiệm AI hữu ích nhất giúp các trường nhận ra những điểm gây trở ngại đó trước khi chúng khiến ai đó ngừng tương tác.

Ngữ cảnh biến câu trả lời thành hành động hữu ích

Ai trong chúng ta cũng từng bực bội khi phải cung cấp đi cung cấp lại cùng một thông tin cho một tổ chức. Giờ hãy tưởng tượng điều đó xảy ra khi bạn đang cố đăng ký lớp học, giải quyết vấn đề về hỗ trợ tài chính hoặc kết nối lại với trường cũ. Mỗi lần tương tác rời rạc lại khiến tổ chức có vẻ ít giống một nơi hiểu rõ bạn hơn.

Kết nối thông tin xoay quanh từng cá nhân thay vì các phòng ban riêng biệt sẽ làm thay đổi trải nghiệm đó. Sinh viên, cựu sinh viên và nhà tài trợ được hưởng lợi từ sự tương tác liên tục và cá nhân hóa hơn, trong khi nhân viên có thêm ngữ cảnh để phản hồi hiệu quả hơn. Khi các trường giúp việc tương tác trở nên dễ dàng và mang tính cá nhân hơn, họ tạo điều kiện để xây dựng những mối quan hệ bền chặt hơn và sự gắn bó lâu dài.

Sinh viên đã cho thấy họ muốn các trải nghiệm số hoạt động theo cách này. Cùng nghiên cứu về sinh viên đó cho thấy 56% kỳ vọng các hệ thống được kết nối liền mạch, không chuyển hướng hoặc yêu cầu nhập lại cùng một thông tin nhiều lần. Một nửa kỳ vọng các công cụ số chủ động thông báo về thời hạn, yêu cầu hoặc vấn đề trước khi chúng trở thành trở ngại.

Để mang lại trải nghiệm đó, chỉ làm cho từng công cụ riêng lẻ trở nên thông minh hơn là chưa đủ. Điều đó đòi hỏi kết nối thông tin và quy trình làm việc, giúp các tổ chức hiểu một người đang ở đâu trong hành trình của họ và đưa ra phản hồi phù hợp.

AI tốt nhất biết khi nào nên hành động, khi nào cần bảo vệ và khi nào nên lùi lại

Mục tiêu của AI tác tử không nên là đạt mức tự chủ tối đa. Thay vào đó, cần kết hợp hợp lý giữa hỗ trợ, hành động và phán đoán của con người, đồng thời tích hợp bước phê duyệt của con người vào quy trình ngay từ đầu.

Khi AI ngày càng có khả năng thực hiện nhiều hành động hơn, việc quyết định AI nên tự mình làm gì cũng quan trọng không kém việc mở rộng những gì AI có thể làm. Các công việc thường lệ như xác định biểu mẫu chưa hoàn tất hoặc tìm ra thông tin phù hợp có thể rất thích hợp để tự động hóa. Tuy nhiên, khi một hệ thống AI chuẩn bị nội dung liên hệ hoặc đề xuất hành động có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm của sinh viên, cần tạo cơ hội để một người phê duyệt trước khi bất cứ điều gì được gửi đến sinh viên.

Sự giám sát của con người không nên chỉ giới hạn ở việc chuyển cấp các trường hợp bất thường hoặc xem xét quyết định sau khi chúng đã được đưa ra. Trong những tương tác có rủi ro cao, việc phê duyệt cần diễn ra trước hành động, chứ không phải sau đó. AI có thể nhận diện tín hiệu, đề xuất các bước tiếp theo và chuẩn bị nội dung trao đổi, trong khi nhân viên vẫn nắm quyền quyết định việc gì sẽ xảy ra tiếp theo.

Cách tiếp cận này cũng dành chỗ cho khả năng phán đoán và sự đồng cảm mà công nghệ không thể thay thế. Một sinh viên đang đối mặt với hoàn cảnh tài chính bất thường hoặc gặp khó khăn trong học tập có thể cần nhiều hơn một đề xuất tự động. Thay vì gạt nhân viên ra khỏi quy trình, công nghệ nên giúp họ nhận ra những tình huống như vậy và phản hồi với đầy đủ thông tin cần thiết.

Triển khai có trách nhiệm cũng đồng nghĩa với việc bảo vệ thông tin nhạy cảm mà những trải nghiệm này phụ thuộc vào. Việc kết nối các hệ thống và cho phép AI thực hiện hành động đặt ra những vấn đề quan trọng về quyền truy cập dữ liệu, quyền hạn, bảo mật và trách nhiệm giải trình. Một tác tử hỗ trợ quy trình nộp đơn hoặc xin hỗ trợ tài chính chỉ nên được truy cập những thông tin và thực hiện những hành động phù hợp với tương tác đó, đồng thời phải có giới hạn rõ ràng về những gì tác tử có thể làm.

Công trình về các tác tử có con người tham gia trong vòng lặp của Microsoft Research càng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp sự giám sát và quyền kiểm soát của con người vào các hệ thống ngày càng tự chủ, bao gồm những cơ chế cho phép con người tham gia vào công việc của tác tử và điều hướng lại công việc đó. AI có trách nhiệm giúp tạo ra những trải nghiệm tốt hơn bằng cách xây dựng niềm tin cần thiết để mang lại chúng.

Thế hệ AI tiếp theo hướng đến kết quả

Các tổ chức còn cần thực hiện một thay đổi nữa: thay đổi cách đánh giá liệu AI có thực sự phát huy hiệu quả hay không.

Hiện nay, hiệu quả hoạt động của AI thường được đánh giá qua các chỉ số hoạt động: số cuộc hội thoại được xử lý, số câu hỏi được trả lời, thời gian phản hồi hoặc số yêu cầu được giải quyết mà không cần nhân viên can thiệp. Những thước đo đó có thể cho biết hệ thống có đang được sử dụng hay giúp giảm khối lượng công việc hay không, nhưng chưa chắc cho biết hệ thống có giúp mọi người đạt được mục tiêu họ tìm đến để thực hiện hay không.

Với sinh viên đã dừng lại giữa chừng khi điền đơn, thành công có nghĩa là hoàn tất đơn đó, chứ không chỉ đơn thuần nhận được câu trả lời từ trợ lý AI. Với một cựu sinh viên muốn nối lại liên hệ, thành công có nghĩa là tiến thêm một bước trong mối quan hệ ấy.

Tác động của những trải nghiệm số này vượt xa sự tiện lợi. Nghiên cứu về sinh viên cho thấy 38% từng trì hoãn một việc quan trọng liên quan đến nhập học, hỗ trợ tài chính hoặc học tập vì khó sử dụng các công cụ số. Cứ bốn người thì có một người cho biết những khó khăn đó khiến họ tự hỏi liệu tiếp tục theo học có đáng với những phiền toái ấy hay không. Khi công nghệ tạo ra nhiều trở ngại đến vậy, đo lường mức độ tương tác với chính công nghệ là không đúng trọng tâm. Các tổ chức nên tìm hiểu liệu mọi người có hoàn thành những việc họ định làm hay không, họ gặp vướng mắc ở đâu và trải nghiệm có được cải thiện theo thời gian hay không.

Thế hệ AI tiếp theo sẽ được định hình bởi những gì con người có thể làm được nhờ AI, và đây là một chuyển biến đáng phấn khởi. Dù là học đại học, quản lý việc chăm sóc sức khỏe hay tương tác với một tổ chức mà họ quan tâm, mọi người đều có thể được hỗ trợ để trải nghiệm những quy trình phức tạp trở nên thực sự dễ dàng hơn. Để đạt được điều đó, cần thiết kế hành trình xoay quanh con người thực, kết nối thông tin, bảo đảm sự giám sát có ý nghĩa của con người và cam kết đo lường kết quả thay vì hoạt động.

Mục tiêu không phải là tự động hóa nhiều hơn chỉ vì bản thân việc tự động hóa. Mục tiêu là giúp mọi người tiến lên với ít trở ngại hơn, tự tin hơn và cảm nhận rõ hơn rằng tổ chức ở đầu bên kia thực sự thấu hiểu họ.