Jim Rowan, Người đứng đầu mảng AI tại Mỹ của Deloitte – Chuỗi phỏng vấn

Jim Rowan là người đứng đầu mảng AI tại Mỹ của Deloitte và là chuyên gia cấp cao tại Deloitte Consulting LLP, hỗ trợ các tổ chức chuyển hóa tham vọng về AI thành kết quả kinh doanh. Sự nghiệp của ông trải rộng trên các lĩnh vực công nghệ doanh nghiệp, phân tích, dữ liệu và chuyển đổi số; ông có kinh nghiệm trong ngành khoa học đời sống, chăm sóc sức khỏe và viễn thông. Ông từng đảm nhiệm các vị trí lãnh đạo trong các mảng Strategy & Analytics và AI & Data của Deloitte. Công việc của ông còn bao gồm phát triển nhân lực và năng lực cần thiết để các tổ chức ứng dụng AI.

Deloitte là một tổ chức cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp, bao gồm tư vấn, kiểm toán và đảm bảo, thuế và dịch vụ cố vấn. Công việc về AI của Deloitte kết hợp chiến lược, dữ liệu, công nghệ, nhân lực và quản trị nhằm giúp doanh nghiệp ứng dụng AI và mở rộng quy mô triển khai trên toàn bộ hoạt động. Trong lĩnh vực thương mại số, công việc này bao gồm chuẩn bị thông tin sản phẩm và hệ thống doanh nghiệp cho các tác tử AI, kết nối trải nghiệm khách hàng trên nhiều kênh, đồng thời thiết lập các biện pháp kiểm soát danh tính, quyền hạn và độ tin cậy cần thiết cho các tương tác và giao dịch tự động.

Ông đã làm việc tại Deloitte hơn hai thập kỷ, trải qua các lĩnh vực công nghệ doanh nghiệp, phân tích, dữ liệu và hiện nay là AI. Nhìn lại chặng đường đó, khi nào ông nhận ra rằng các tác tử AI không chỉ thay đổi cách doanh nghiệp vận hành nội bộ mà còn trở thành trung gian giữa doanh nghiệp và khách hàng?

Trong vài năm qua, tôi đã trực tiếp chứng kiến AI phát triển trong quá trình hỗ trợ các tổ chức chuyển hóa mục tiêu kinh doanh thành những kết quả có thể đo lường, vốn trước đây dường như không thể tưởng tượng nổi. Nền tảng về dữ liệu, quy trình và công nghệ đã đặt nền móng cho hiểu biết của tôi về AI. Tôi bắt đầu xây dựng năng lực của Deloitte, tập trung vào nhân lực cần thiết để thành công với AI, chẳng hạn như AI Academy của chúng tôi, nơi xây dựng chương trình đào tạo cho cả nhân viên lẫn khách hàng.

Trong bối cảnh hiện nay, các tổ chức đang sử dụng tác tử AI để chuyển đổi chiến lược thương mại số theo nhiều cách: tăng khả năng hiển thị của thương hiệu, sử dụng các công cụ cá nhân hóa để nâng cao chất lượng tương tác và điều phối trải nghiệm đa kênh nhất quán trên các điểm tiếp xúc trực tiếp, kỹ thuật số và mạng xã hội. Bước ngoặt này diễn ra khi các thương hiệu đang ứng phó với một thị trường biến động, tạo cơ hội để thương mại qua tác tử AI giúp họ phản hồi khách hàng nhanh chóng, phù hợp và nhất quán hơn.

Ông từng đề cập đến việc các công ty cần chuẩn bị cho “Tối ưu hóa tìm kiếm bằng tác tử AI”. Ông định nghĩa khái niệm này như thế nào, và việc tối ưu hóa cho tác tử AI khác căn bản ra sao so với SEO truyền thống hoặc những phương pháp mới hơn nhằm tối ưu hóa nội dung cho các công cụ trả lời bằng AI?

Trước đây, cuộc cạnh tranh trực tuyến để thu hút sự chú ý của người tiêu dùng chủ yếu xoay quanh tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO), với giả định rằng sau mỗi truy vấn, sẽ có một người đọc, đánh giá rồi quyết định mua hàng. Khi người tiêu dùng chuyển sang sử dụng các công cụ hỗ trợ AI để tìm hiểu thông tin, phương pháp tối ưu hóa cho công cụ tạo sinh (GEO) đã ra đời. Tối ưu hóa tìm kiếm bằng tác tử AI là bước phát triển tiếp theo của GEO, xét đến việc AI giờ đây không chỉ đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ mà còn thực hiện các quyết định mua hàng đó. Điều này có nghĩa là các thương hiệu không chỉ phải tối ưu hóa cho AI tạo sinh, vốn chủ yếu đưa ra đề xuất cho người dùng cuối, mà còn cho AI dạng tác tử, được thiết kế để thực thi và có thể điều phối hệ thống, thực hiện quy trình công việc và kích hoạt giao dịch.

Khi được yêu cầu tìm hiểu, so sánh và lập danh sách rút gọn các sản phẩm hoặc dịch vụ, ông cho rằng tác tử AI sẽ coi trọng những tín hiệu nào nhất? Liệu dữ liệu sản phẩm có cấu trúc, giá cả, đánh giá, thông tin từ bên thứ ba, uy tín thương hiệu hay một nhóm tín hiệu hoàn toàn mới sẽ ngày càng quan trọng?

Các sản phẩm và thương hiệu được đưa vào danh sách cân nhắc của tác tử AI dựa trên mức độ hiển thị và tính phù hợp; tác tử sẽ ưu tiên những thương hiệu có sản phẩm, dịch vụ, giá cả và dữ liệu dễ truy cập, có thể đọc bằng máy và xác minh ngay lập tức. Tính nhất quán trên các nền tảng, xếp hạng và đánh giá, cùng uy tín thương hiệu vẫn rất quan trọng, nhưng các tín hiệu này cũng phải được chuyển thành dữ liệu mà tác tử có thể phân tích. Bối cảnh cá nhân cũng sẽ có ý nghĩa, bởi các tác tử thay mặt khách hàng cần truy cập đáng tin cậy vào sở thích, quyền cho phép và những tương tác trước đây của họ để đưa ra đề xuất phù hợp nhất. Ngoài bản thân các tín hiệu, tốc độ mà tổ chức có thể khiến dữ liệu của mình dễ đọc, dễ hiểu, đáng tin cậy và có thể định lượng theo những tiêu chí tác tử dùng để so sánh cũng sẽ tạo nên lợi thế khác biệt cho thương hiệu.

Một thách thức là về sau có thể sẽ có hàng nghìn tác tử dành cho người tiêu dùng và doanh nghiệp, được xây dựng trên các mô hình khác nhau và kết nối với những nguồn dữ liệu khác nhau. Làm thế nào để một công ty duy trì thông tin chính xác về mình và luôn dễ được tìm thấy trong hệ sinh thái phân mảnh đó mà không phải tìm cách tối ưu hóa cho từng tác tử riêng lẻ?

Trọng tâm của các tổ chức nên là xây dựng một nền tảng đáng tin cậy, có thể đọc bằng máy, để mọi tác nhân đều có thể truy cập và diễn giải, thay vì tối ưu hóa riêng cho từng tác nhân. Điều này có nghĩa là công bố thông tin có thể kiểm chứng, đáng tin cậy và cập nhật về sản phẩm, giá cả và chính sách thông qua các nguồn có thẩm quyền. Chỉ khả năng được tìm thấy có lẽ sẽ không đủ, vì các tác nhân sẽ bắt đầu hành động thay mặt người tiêu dùng, khiến nhu cầu về các hệ thống cho phép xác minh danh tính, xác nhận điều kiện và thực hiện giao dịch an toàn càng trở nên cấp thiết. Trong hệ sinh thái tác nhân hiện đã bị phân mảnh, thương hiệu nào giúp mọi người hiểu và tiếp cận thông tin của mình dễ dàng nhất sẽ vươn lên vị trí hàng đầu trong kết quả tìm kiếm. Tuy nhiên, các công ty nên tránh xây dựng hệ thống dựa trên một giao thức duy nhất, vì các giao thức này vẫn đang phát triển và chưa rõ giao thức nào sẽ chiếm ưu thế. Vì vậy, điều quan trọng là phải thiết kế để bảo đảm khả năng tương tác, cũng như khả năng nhanh chóng áp dụng hoặc chuyển đổi giao thức khi hệ sinh thái phát triển.

Nếu thương mại chuyển từ mô hình doanh nghiệp với người tiêu dùng sang mô hình doanh nghiệp với tác nhân rồi đến doanh nghiệp, điều gì sẽ thay đổi ở cấp độ kỹ thuật? Các công ty có cần suy nghĩ lại về website, API, danh mục sản phẩm, hệ thống định danh hay cơ sở hạ tầng khác để tác nhân có thể tương tác trực tiếp với họ không?

Đúng vậy, các tổ chức sẽ cần xem xét lại và hình dung lại những hệ thống hiện có để xây dựng kiến trúc kỹ thuật phù hợp, có khả năng hiện thực hóa thương mại B2B thông qua tác nhân. Việc này không thể diễn ra chỉ sau một đêm; sẽ cần thời gian vì khối lượng công việc và mức độ thay đổi đều rất lớn. Hiện nay, khả năng tìm kiếm và thanh toán đang phát triển nhanh hơn giai đoạn ra quyết định, khi các doanh nghiệp vẫn đang xây dựng sự tự tin để cho phép tác nhân đưa ra lựa chọn trong phạm vi các biện pháp kiểm soát đã thiết lập. Mọi CIO, CTO hoặc CISO nên tập trung cung cấp các nền tảng tích hợp có khả năng mở rộng, độ trễ thấp, được hỗ trợ bởi các quan hệ đối tác vững chắc về công nghệ và tích hợp hệ thống. Thay vì đại tu toàn bộ hệ thống, lãnh đạo nên dành thời gian xác định hệ thống nào có thể kết nối với tác nhân, tìm ra những hệ thống đang bị cản trở và thử nghiệm các tác vụ đơn giản trong môi trường giới hạn. Việc con người vẫn nắm quyền sở hữu giao dịch cũng rất quan trọng, vì vậy các công ty nên tạo ra những quy trình linh hoạt để khách hàng có thể dễ dàng chuyển đổi giữa tương tác do tác nhân dẫn dắt và tương tác do con người dẫn dắt, thay vì làm suy giảm trải nghiệm của con người trong quá trình tự động hóa. Theo thời gian, các tổ chức có thể tiến tới xây dựng một nền tảng quản lý nhiều tác nhân, nâng cấp hoặc kết nối các hệ thống cũ để cho phép tác nhân truy cập, đồng thời triển khai bảo mật tiên tiến với khả năng giám sát theo thời gian thực.

Tiếp thị kỹ thuật số truyền thống được tối ưu hóa mạnh mẽ xoay quanh thứ hạng, lượt hiển thị, lượt nhấp và lưu lượng truy cập website. Nếu các tác nhân ngày càng đảm nhiệm việc nghiên cứu trước khi một người truy cập website, các công ty nên sử dụng những chỉ số mới nào để hiểu liệu họ có thực sự hiện diện và cạnh tranh hiệu quả trong hành trình mua hàng do tác nhân dẫn dắt hay không?

Trước đây, việc đo lường thành công tập trung vào thu hút sự chú ý và cuối cùng là lòng tin của người tiêu dùng. Khi các tác nhân đảm nhiệm ngày càng nhiều khâu trong hành trình mua hàng, các tổ chức sẽ cần những cách thức mới để đo lường mức độ hiện diện, tính phù hợp và khả năng được lựa chọn của thương hiệu. Việc này bao gồm gắn kết quá trình phát triển tác nhân mang thương hiệu với hoạt động đo lường hiệu quả, đánh giá liệu tác nhân có giới thiệu thương hiệu, nhận diện các ưu đãi đủ điều kiện và hoàn tất giao dịch thành công hay không. Thương hiệu nên tập trung vào người mua của mình thay vì đối thủ cạnh tranh để xác định các khoản đầu tư hoặc thay đổi trải nghiệm cần thực hiện, đồng thời theo dõi cách khách hàng tìm thấy sản phẩm, họ rời đi ở đâu và ở lại ở đâu. Những chỉ số này không chỉ giúp thương hiệu tạo sự khác biệt cho các đề xuất giá trị của mình mà còn có thể chứng minh ROI bằng các kết quả định lượng được, qua đó củng cố lòng trung thành của khách hàng và sự xuất sắc trong hoạt động.

Các tác nhân AI có thể tóm tắt thông tin về một công ty, so sánh công ty đó với đối thủ cạnh tranh và có thể đưa ra đề xuất mà công ty không kiểm soát trực tiếp cách mình được thể hiện. Các thương hiệu nên theo dõi thông tin sai lệch hoặc lỗi thời như thế nào và thiết lập một nguồn thông tin chuẩn đáng tin cậy để các tác nhân có thể sử dụng?

Cũng như trong mọi ngành khác, việc kiểm tra dữ liệu sản phẩm là yếu tố then chốt để duy trì khả năng được tìm thấy thông qua tác nhân trên nhiều kênh. Các thương hiệu cũng nên cân nhắc Model Context Protocol (MCP) như một yếu tố hỗ trợ quan trọng, giúp tạo ra môi trường có kiểm soát, nơi dữ liệu, công cụ và ngữ cảnh được chia sẻ an toàn với các tác nhân mua sắm và nền tảng bên ngoài. Kết hợp dữ liệu có cấu trúc với MCP có thể hỗ trợ tương tác giữa các tác nhân, cải thiện khả năng tương tác và giúp thể hiện chính xác thông tin thương hiệu, đồng thời bảo đảm thông tin đó được ưu tiên phù hợp. Một lần nữa, vì các giao thức vẫn đang phát triển và chưa rõ giao thức nào sẽ trở nên phổ biến nhất, các công ty nên xây dựng hệ thống linh hoạt để có thể nhanh chóng kết nối với, chuyển đổi giữa và áp dụng các tiêu chuẩn mới khi hệ sinh thái phát triển.

Khi các tác nhân chuyển từ việc chỉ đề xuất sản phẩm sang thực hiện những hành động như yêu cầu báo giá, thương lượng điều khoản hoặc mua hàng, cơ sở hạ tầng về danh tính, ủy quyền và lòng tin sẽ quan trọng đến mức nào? Doanh nghiệp phân biệt một tác nhân đại diện cho khách hàng hợp pháp với một hệ thống tự động không đáng tin cậy như thế nào?

Thương mại giữa các tác nhân làm phát sinh những rủi ro mới vì giao dịch có thể diễn ra nhanh chóng mà không có sự tham gia của con người; do đó, việc bảo đảm khả năng con người can thiệp và tiếp quản ở bất kỳ giai đoạn nào trong quy trình là điều thiết yếu. Các giao dịch thương mại do tác nhân thực hiện đòi hỏi những biện pháp phòng chống gian lận mới, các biện pháp kiểm soát tài chính mang tính chiến lược và các khuôn khổ báo cáo có trọng tâm, được xây dựng riêng cho hoạt động do máy móc khởi tạo.

Trong ngắn hạn, các tổ chức nên xem tác nhân AI như nhân viên, với trách nhiệm được xác định rõ, quyền truy cập được quản lý và cơ chế giải trình minh bạch. Họ cũng cần có quy trình để xác minh tác nhân hợp lệ, phê duyệt thanh toán và thực thi các ngưỡng giao dịch, quyền API cùng những biện pháp bảo vệ vận hành khác.

Quảng cáo và vị trí hiển thị trả phí cũng có thể theo người tiêu dùng vào hệ sinh thái tác nhân AI. Theo ông, các động lực thương mại sẽ thay đổi ra sao khi một tác nhân AI đề xuất sản phẩm thay mặt ai đó, và cần minh bạch đến mức nào để mọi người tin tưởng những đề xuất đó?

Chúng ta đã thấy dòng vốn được chuyển hướng sang thương mại qua tác nhân AI; các nhà quảng cáo tại Mỹ dự kiến chi khoảng 26 tỷ USD cho quảng cáo tìm kiếm bằng AI vào năm 2029. Các động lực thương mại chắc chắn sẽ cần thay đổi khi doanh nghiệp quyết định liệu các chương trình khuyến mãi và mức giá được đưa ra qua những kênh do mình sở hữu có được áp dụng trong môi trường tác nhân AI hay không. Một phần của quá trình thay đổi này đòi hỏi phải có quy định rõ ràng về cách tác nhân tương tác với giá cả và chương trình khuyến mãi. Nếu không có biện pháp bảo vệ, tác nhân có thể thực hiện giao dịch mua dựa trên mức giá tại thời điểm giao dịch, có khả năng kích hoạt các mức khuyến mãi và giá ngoài dự kiến, đồng thời làm thất thoát biên lợi nhuận. Doanh nghiệp nên triển khai các chính sách phù hợp với tiêu chuẩn toàn cầu về quyền riêng tư và dữ liệu, đồng thời tuân theo những thông số được con người kiểm soát và phê duyệt trước cho từng khách hàng.

Dù mức độ tự động hóa ngày càng tăng, ông vẫn nhấn mạnh rằng phán đoán của con người sẽ giữ vai trò then chốt trong các quyết định mua sắm. Theo ông, ranh giới sẽ nằm ở đâu giữa những quyết định mà người tiêu dùng sẵn lòng giao cho tác nhân AI và những quyết định mà họ vẫn muốn tự tìm hiểu, so sánh và đưa ra lựa chọn cuối cùng?

Ranh giới sẽ tùy thuộc vào mức độ hệ trọng của quyết định và niềm tin của người tiêu dùng vào tác nhân. Mọi người có thể sẵn lòng giao phó những giao dịch thường ngày, chi phí thấp khi sở thích của họ đã rõ ràng và hậu quả của một lựa chọn không phù hợp không đáng kể. Với những quyết định liên quan đến khoản chi lớn, thông tin nhạy cảm hoặc cam kết theo hợp đồng, họ có thể sẽ muốn được biết rõ hơn và giữ quyền phê duyệt cuối cùng. Khi những trở ngại trong quá trình giao dịch được giảm bớt, người tiêu dùng sẽ ngày càng thoải mái hơn với một thương hiệu; vì vậy, cần giúp họ dễ dàng hiểu điều gì đang diễn ra và tin tưởng rằng giao dịch sẽ được hoàn tất đúng như dự định và an toàn. Do đó, các thương hiệu nên trao cho người tiêu dùng quyền kiểm soát rõ ràng đối với những việc tác nhân có thể tự thực hiện, thời điểm tác nhân phải xin phép, cũng như mức độ dễ dàng khi xem xét lại hoặc đảo ngược các hành động của tác nhân.

Cảm ơn ông về cuộc phỏng vấn rất thú vị. Bạn đọc muốn tìm hiểu về thương mại qua tác nhân AI, khả năng được khám phá nhờ AI và hạ tầng tạo dựng niềm tin đằng sau hoạt động mua sắm tự động có thể truy cập Deloitte.