Bối cảnh: Xây dựng nền tảng dữ liệu đáng tin cậy cho AI tác tử

Bối cảnh là yếu tố then chốt trong cách chúng ta giao tiếp. Những lời nhận xét bị tách khỏi bối cảnh có thể bị hiểu thành điều hoàn toàn trái ngược với ý định ban đầu. Khi gặp ai đó trong một bối cảnh xa lạ, chúng ta có thể khó nhận ra họ. Bối cảnh là chất keo gắn kết các mối quan hệ giữa người với người và giúp chúng ta tìm thấy ý nghĩa trong những tương tác xã hội.

Điều tương tự cũng đúng với các tác tử AI. Bối cảnh giúp tác tử loại bỏ sự mơ hồ, chẳng hạn như phân biệt Apple (công ty công nghệ), Apple (hãng thu âm) và apple (một loại quả).

Việc phân biệt này rất quan trọng vì AI trong doanh nghiệp đưa ra quyết định và hành động với tốc độ chóng mặt: gắn cờ giao dịch, phê duyệt tín dụng và kích hoạt cảnh báo. Nếu các tác tử không hiểu những thực thể liên quan trong quy trình làm việc của mình, chúng vẫn sẽ tiếp tục hành động, nhưng chắc chắn sẽ mắc sai lầm.

Vì một số ước tính cho rằng đến cuối năm nay, một doanh nghiệp lớn điển hình sẽ sử dụng tới 1.600 tác tử, những sai lầm này sẽ nhanh chóng gia tăng theo quy mô.

Những phức tạp trong việc phân giải danh tính số

AI tác tử đang thu hút nhiều sự hào hứng, hoàn toàn có lý do, nhưng chừng nào các tác tử vẫn chưa thực sự hiểu những thực thể trong tập dữ liệu của mình, chúng ta vẫn có nguy cơ xây lâu đài trên cát.

Đây không phải là vấn đề dễ giải quyết. Chẳng hạn, một khách hàng có thể xuất hiện trong nhiều cơ sở dữ liệu doanh nghiệp dưới những cách ghi tên khác nhau (J. Bloggs, Jane Bloggs, Bloggs, v.v.). Tương tự, một pháp nhân duy nhất có thể được ghi nhận riêng biệt tại nhiều công ty con của mình. Làm thế nào các tác tử có thể biết rằng những thực thể tưởng chừng khác nhau này thực ra thuộc về cùng một hồ sơ?

Hiện nay, chúng thường không thể làm được điều đó. Nguyên nhân nằm ở cách xây dựng các tác tử. Về cốt lõi, một tác tử là hệ thống tiếp nhận đầu vào và trả về đầu ra. Nhưng chính xác thì chúng ta nên cung cấp cho các tác tử bao nhiêu dữ liệu? Nghiên cứu cho thấy cửa sổ ngữ cảnh quá dài khiến các tác tử tạo ra thông tin ảo. Ngược lại, nếu cung cấp quá ít dữ liệu, tác tử sẽ đưa ra quyết định một cách đầy tự tin rồi hành động dựa trên thông tin không chính xác. Doanh nghiệp cần tìm được điểm cân bằng mong manh, cung cấp đúng lượng ngữ cảnh mà hệ thống cần, không nhiều hơn cũng không ít hơn.

Tích hợp dữ liệu là yếu tố then chốt

Khối lượng dữ liệu chỉ là một phần của thách thức. Doanh nghiệp cũng cần quan tâm đến chất lượng và khả năng tích hợp dữ liệu. Ngữ cảnh không đầy đủ bắt nguồn từ dữ liệu được kết nối kém. Hiện tượng tạo thông tin ảo có thể xảy ra khi dữ liệu mà tác tử cần để đưa ra quyết định bị phân tán trong nhiều cơ sở dữ liệu, ứng dụng và đơn vị kinh doanh riêng biệt. Khoảng 80-90% ngữ cảnh kinh doanh nằm trong các tệp rời rạc và phi cấu trúc trên những hệ thống không được kết nối với nhau. Nếu không tiếp cận được thông tin này, đầu ra của AI sẽ dựa trên những giả định không đầy đủ.

Bất chấp tất cả những vấn đề này, việc triển khai các tác tử AI vẫn tiếp tục với tốc độ nhanh chóng. Nếu các nhà lãnh đạo doanh nghiệp không thể tin tưởng rằng tác tử của mình sẽ đưa ra quyết định chính xác và hành động đúng đắn, họ sẽ phải đầu tư nhiều hơn vào việc giám sát của con người so với mức cần thiết trong những trường hợp khác. Thay vì có được những tác tử tự chủ, hiệu quả cao như kỳ vọng, doanh nghiệp sẽ chỉ còn những công cụ không đáng tin cậy mà họ phải trông chừng. Lựa chọn còn lại là làm gia tăng rủi ro kinh doanh và khối lượng công việc của các nhóm tuân thủ và pháp lý.

Xây dựng nền tảng dữ liệu ngữ cảnh

Vậy cần làm gì? Điều then chốt là trang bị cho các tác tử một nền tảng dữ liệu chính xác và đã được xác minh. Nền tảng này hợp nhất dữ liệu phân mảnh từ các nguồn nội bộ và bên ngoài, đồng thời áp dụng cơ chế quản trị nhất quán cho cả dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc. Sau đó, nền tảng bổ sung ngữ cảnh để dữ liệu cung cấp cho AI phản ánh các mối quan hệ trong thế giới thực, thay vì những bản ghi riêng lẻ. Nhờ đó, các tác tử có thể liên kết một người với các bí danh của họ, hoặc một công ty con với công ty mẹ.

Khi đã có nền tảng ngữ cảnh, các hoạt động do AI điều khiển sẽ trở nên chính xác, dễ giải thích và có khả năng hỗ trợ việc ra quyết định một cách tự tin. Doanh nghiệp có thể tin tưởng các tác tử thay vì phải trông chừng chúng, qua đó tận hưởng đầy đủ lợi ích của tự động hóa bằng tác tử mà không cần giám sát quá mức.

Xét về khía cạnh kỹ thuật, ngữ cảnh được tạo nên nhờ hai khả năng. Khả năng thứ nhất là phân giải thực thể. Tính năng này kết nối các bản ghi liên quan đến cùng một thực thể khi những thông tin tham chiếu đó nằm rải rác trên nhiều hệ thống và loại dữ liệu khác nhau. Các bản ghi được hài hòa thành một góc nhìn thống nhất, đáng tin cậy về con người, tổ chức và tài sản. Tình trạng trùng lặp và mơ hồ vốn thường làm suy giảm chất lượng dữ liệu, dẫn đến kết quả AI sai lệch, sẽ được khắc phục.

Khả năng thứ hai là đồ thị tri thức. Đồ thị bổ sung ngữ cảnh bằng cách mô hình hóa mối quan hệ giữa các thực thể: khách hàng liên kết với tài khoản như thế nào, giao dịch liên quan đến hành vi ra sao, và rủi ro lan truyền qua các mạng lưới như thế nào. Khi kết hợp với khả năng phân giải thực thể, đồ thị tri thức tạo nên bức tranh chính xác về dữ liệu trong thế giới thực, cung cấp cho các tác tử AI nền tảng cần thiết để hoạt động hiệu quả trên quy mô lớn.

Lợi ích vượt ra ngoài AI tác tử

Dĩ nhiên, tác tử AI không phải là đối tượng duy nhất trong doanh nghiệp sử dụng dữ liệu. Nền tảng dữ liệu ngữ cảnh bảo đảm nhân viên vận hành, các nhóm tuân thủ, chuyên viên phân tích kinh doanh, các nhóm nhân sự và tất cả những người dùng dữ liệu khác cũng được hưởng lợi từ một cái nhìn thống nhất và chính xác về thực tế. 

Điều này cũng có thể giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng. Chẳng hạn, nếu một doanh nghiệp lưu trữ nhiều hồ sơ của cùng một khách hàng, các nhóm khác nhau có thể liên hệ với người đó nhiều lần. Những trải nghiệm như vậy, ít nhất, có thể khiến khách hàng bực bội. Dữ liệu được bổ sung ngữ cảnh cải thiện trải nghiệm khách hàng vì giúp các tổ chức hiểu khách hàng một cách toàn diện hơn và bảo đảm họ được tương tác đúng cách. Xét cho cùng, đây là cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm hơn, có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và tiền bạc. 

Đảm bảo AI luôn trung thực

Gartner dự đoán 40% số ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp các tác tử AI chuyên biệt theo nhiệm vụ trong năm nay, tăng từ mức dưới 5% vào năm 2025. Kỷ nguyên AI tác tử đã đến. 

Tuy nhiên, không phải tất cả các tổ chức đầu tư vào công nghệ này đều sẽ được hưởng lợi đầy đủ từ quy trình làm việc ứng dụng AI tác tử. Những tổ chức chuẩn bị nền tảng bằng cách xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất, giàu ngữ cảnh sẽ có thể tin cậy kết quả do AI tạo ra và nhanh chóng mở rộng quy mô. Những tổ chức còn lại sẽ lãng phí thời gian và công sức để trông chừng các hệ thống mới. Vì vậy, thành công phụ thuộc vào việc tích hợp một lớp ngữ cảnh luôn vận động vào hệ thống công nghệ AI tác tử ngay từ ngày đầu tiên.