Katie Stein, CEO của ASAPP – Loạt Phỏng Vấn

Katie Stein, CEO của ASAPP, là một giám đốc công nghệ và kinh doanh dày dặn kinh nghiệm với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trải dài qua chiến lược doanh nghiệp, vận hành, chuyển đổi số và tăng trưởng doanh nghiệp. Trước khi gia nhập ASAPP làm CEO vào tháng 8 năm 2026, bà đã từng là CEO của Atain và làm việc tám năm tại Genpact, nơi bà giữ chức vụ Giám đốc Chiến lược và Lãnh đạo Kinh doanh Toàn cầu cho Dịch vụ Doanh nghiệp và Phân tích, giám sát chiến lược công ty, danh mục dịch vụ lớn, trải nghiệm khách hàng và các sáng kiến M&A. Ở giai đoạn đầu sự nghiệp, Stein đã đảm nhiệm các vị trí lãnh đạo cao cấp tại Mercer, bao gồm Giám đốc Điều hành Toàn cầu cho mảng Doanh nghiệp Hưu trí, Sức khỏe và Phúc lợi trị giá 2,5 tỷ USD, và từng là Trưởng dự án tại Boston Consulting Group. Sự nghiệp của bà phần lớn tập trung vào việc giúp các tổ chức lớn cải thiện hiệu suất vận hành, triển khai công nghệ hiệu quả hơn và thực hiện các chuyển đổi kinh doanh phức tạp.

ASAPP là một công ty AI tập trung vào việc chuyển đổi dịch vụ khách hàng doanh nghiệp thông qua Nền tảng Trải nghiệm Khách hàng (CXP) gốc AI. Được thành lập vào năm 2015, công ty phát triển công nghệ kết hợp các đại lý AI, chuyên môn con người, dữ liệu khách hàng và hệ thống doanh nghiệp trên các kênh thoại và kỹ thuật số. Trung tâm của nền tảng là GenerativeAgent, một đại lý dịch vụ khách hàng AI được thiết kế để hiểu các cuộc hội thoại, suy luận qua yêu cầu của khách hàng, thực hiện các hành động thông qua các hệ thống doanh nghiệp được kết nối, và đưa con người vào khi cần giám sát hoặc phán đoán bổ sung. ASAPP cũng cung cấp các công cụ để kiểm tra, giám sát, quản trị và quan sát, cho phép các tổ chức lớn triển khai AI tiếp xúc với khách hàng đồng thời duy trì kiểm soát tốt hơn cách các đại lý tự động hoạt động.

Hành trình sự nghiệp của bạn đã đưa bạn từ các vai trò chiến lược và chuyển đổi tại BCG, Mercer và Genpact tới việc lãnh đạo Atain, và hiện nay trở thành CEO của ASAPP. Điều gì đã thu hút bạn đến ASAPP ở thời điểm này trong sự nghiệp, và sau 30 ngày đầu tiên, bạn đã xác định những cơ hội và ưu tiên lớn nhất cho công ty là gì?

ASAPP lần đầu tiên xuất hiện trong tầm nhìn của tôi vào thời điểm bão tuyết Fern sớm năm nay. Tại Atain, chúng tôi đã nỗ lực từ mọi góc độ để tạo đủ năng lực cho một trong những hãng hàng không lớn nhất của Hoa Kỳ khi hàng ngàn hành khách bị gián đoạn cố gắng trở về nhà. ASAPP không chỉ trả lời câu hỏi; GenerativeAgent của nó đã đặt lại hơn 3.800 hành khách trong vòng sáu ngày, bao gồm các thay đổi hành trình phức tạp. Điều đó cho tôi thấy AI doanh nghiệp trông như thế nào dưới áp lực thực tế. 30 ngày đầu tiên của tôi đã củng cố quan điểm này. Cơ hội của chúng tôi là tập trung và mở rộng: tập trung vào những lĩnh vực mà ASAPP có lợi thế thắng rõ ràng nhất, giúp khách hàng chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang tác động thực tế, và thực hiện với tốc độ và tính nhất quán cao hơn.

Cách tiếp cận của ASAPP kết hợp các đại lý AI tự động, quy trình làm việc quyết định và các chuyên gia con người trong một lớp điều phối duy nhất. Làm thế nào bạn xác định quyết định nào nên để cho đại lý AI, quyết định nào nên tuân theo các quy tắc định trước, và quyết định nào nên có sự phán đoán của con người?

Chúng tôi không giao toàn bộ một tương tác cho AI, một quy trình làm việc định trước, hay một cá nhân. Chúng tôi xem xét mỗi quyết định dựa trên độ phức tạp, rủi ro và nhu cầu chịu trách nhiệm. AI rất phù hợp để hiểu ý định, diễn giải ngữ cảnh và thích nghi với khách hàng. Các quy trình làm việc cung cấp tính nhất quán khi các bước hoặc chính sách bắt buộc phải được tuân thủ. Con người bổ sung phán đoán khi tình huống mơ hồ, đặc biệt hoặc có hậu quả. Điều phối kết hợp cả ba trong cùng một tương tác. Mục tiêu không phải là tự động tối đa. Đó là giải quyết nhiều nhu cầu của khách hàng hơn đồng thời áp dụng mức độ kiểm soát phù hợp tại mỗi điểm quyết định.

ASAPP coi sự tham gia của con người là một phần liên tục của hệ thống AI thay vì chỉ là một lộ trình leo thang khi tự động hoá thất bại. Khi các đại lý AI trở nên mạnh mẽ hơn, bạn tin rằng con người sẽ tiếp tục mang lại giá trị lớn nhất ở đâu trong các tương tác dịch vụ khách hàng?

Sự sáng tạo của con người! Vài tháng trước, tôi đã nói chuyện với một lãnh đạo CX cấp cao, người nhận thấy rằng một số lượng cuộc gọi tương đối nhỏ chiếm phần thời gian xử lý không cân xứng. Những trường hợp này thường là các trường hợp biên không có FAQ rõ ràng, bài viết kiến thức, hoặc quy trình vận hành tiêu chuẩn. Chúng khó khăn vì tổ chức chưa từng gặp – hoặc chưa chuẩn hoá – câu trả lời trước đó. Con người sẽ tiếp tục mang lại giá trị lớn nhất trong những khoảnh khắc đó: diễn giải sự mơ hồ, cân bằng các yếu tố cạnh tranh, và áp dụng phán đoán khi không có quy trình đã thiết lập. Tuy nhiên, việc đưa một người vào không nên đòi hỏi phải từ bỏ tự động hoá và chuyển toàn bộ tương tác. AI thu thập những gì cần thiết và đưa cho người một yêu cầu và ngữ cảnh cụ thể; con người cung cấp phán đoán, sau đó AI tiếp tục tương tác. Kiến thức chuyên môn đó giải quyết vấn đề ngay lập tức, và giúp mở rộng những gì AI có thể giải quyết tiếp theo.

Nhiều doanh nghiệp đã thành công trong việc chứng minh AI sinh ra trong các dự án thí điểm nhưng gặp khó khăn khi cố gắng triển khai nó trên hàng triệu tương tác thực tế với khách hàng. Các công ty thường đánh giá thấp điều gì nhất khi chuyển đổi từ một dự án thí điểm AI sang hệ thống đại lý quy mô sản xuất?

Các công ty thường xuyên đánh giá thấp phần đuôi dài. Các dự án thí điểm thường kiểm tra các trường hợp sử dụng đã định nghĩa trong điều kiện kiểm soát. Khi mở rộng lên quy mô sản xuất, những tình huống hiếm gặp trở thành những hiện tượng thường ngày: khách hàng thay đổi hướng, cung cấp thông tin không đầy đủ, hoặc kết hợp nhu cầu theo cách mà không ai dự đoán được. Đó là lý do việc mở rộng AI có khả năng tự hành không chỉ là thách thức về mô hình. Nó đòi hỏi tích hợp với hệ thống doanh nghiệp, quản trị, giám sát, và một cách để đưa con người vào khi cần phán đoán. Dự án thí điểm chứng minh công nghệ hoạt động. Sản xuất yêu cầu kiến trúc và kỷ luật vận hành để làm cho nó đáng tin cậy ở quy mô.

Khi các doanh nghiệp chuyển từ một trợ lý AI duy nhất sang nhiều tác nhân chuyên môn làm việc cùng nhau, những thách thức kỹ thuật hoặc quản trị mới nào xuất hiện liên quan đến việc điều phối, khả năng quan sát và trách nhiệm?

Thách thức mới là sự phối hợp. Nhiều tác nhân hơn tạo ra nhiều lần chuyển giao, các điểm quyết định và các cơ hội để ngữ cảnh hoặc trách nhiệm bị phá vỡ. Các doanh nghiệp cần một cơ chế điều phối xác định tác nhân nào nên hành động, thông tin và quyền nào nó nhận được, và cách công việc của chúng đóng góp vào việc giải quyết của khách hàng. Khả năng quan sát cần được mở rộng trên toàn bộ tương tác để các tổ chức có thể hiểu những gì đã xảy ra và tại sao. Điều đó trở thành nền tảng cho quản trị. Lợi thế sẽ không đến từ việc triển khai nhiều tác nhân nhất mà đến từ việc phối hợp tất cả trí tuệ chuyên môn đó thành một hệ thống đáng tin cậy, có thể truy vết và chịu trách nhiệm.

ASAPP gần đây đã giới thiệu Continuous Red Teaming, công cụ tự động kiểm tra các hệ thống AI của mình đối với hơn 50 lớp lỗ hổng khi mô hình phát triển. Các doanh nghiệp nên suy nghĩ lại về bảo mật như thế nào khi các tác nhân AI không còn chỉ tạo ra phản hồi mà ngày càng có khả năng thực hiện hành động thay mặt khách hàng?

Rủi ro thay đổi khi AI chuyển từ việc trả lời câu hỏi sang thực hiện hành động. Một giao dịch không được ủy quyền hoặc việc lộ dữ liệu khách hàng có hậu quả nặng nề hơn nhiều so với một phản hồi không chính xác. Các doanh nghiệp cần ranh giới rõ ràng về những gì một tác nhân có thể truy cập, những gì nó có thể làm và khi nào cần sự chấp thuận của con người. Bảo mật cũng không thể chỉ là một bài kiểm tra thực hiện một lần trước khi triển khai. Khi AI trở nên mạnh mẽ hơn, những kẻ xấu cũng đang đổi mới. Đó là lý do tại sao ASAPP liên tục kiểm tra hàng nghìn kịch bản đối kháng bao phủ hơn 50 lớp lỗ hổng. Bảo mật phải phát triển nhanh như công nghệ, để các doanh nghiệp có thể mở rộng khả năng của AI mà không làm suy giảm niềm tin của khách hàng.

AI sinh ra vốn dĩ mang tính xác suất, tuy nhiên các quy trình dịch vụ khách hàng thường liên quan đến giao dịch, yêu cầu tuân thủ và các nhiệm vụ khác mà kết quả phải dự đoán được. Các doanh nghiệp có thể bảo tồn tính linh hoạt của AI sinh ra đồng thời đưa vào đủ cấu trúc quyết định để làm cho các hệ thống này đáng tin cậy như thế nào?

Chìa khóa là tách biệt cuộc trò chuyện khỏi quy trình kinh doanh. Chúng tôi cho rằng AI sinh ra nên làm những gì nó giỏi nhất: hiểu khách hàng, điều hướng sự mơ hồ và phản hồi một cách tự nhiên. Tuy nhiên, các quy trình quan trọng — như xác minh, giao dịch và tuân thủ — nên hoạt động trong các luồng công việc dựa trên bước, áp dụng các quy tắc và trình tự bắt buộc của công ty. Kiến trúc đó mang lại cho doanh nghiệp lợi thế của cả hai: trải nghiệm linh hoạt cho khách hàng và thực thi dự đoán được cho doanh nghiệp. Nó cũng giúp các quy trình dễ kiểm tra, kiểm toán và cải tiến hơn khi mô hình phát triển. Doanh nghiệp không cần làm cho mọi cuộc trò chuyện với khách hàng trở nên cứng nhắc để AI đáng tin cậy. Họ cần rất rõ ràng về nơi AI có thể thích nghi và nơi quy trình tuyệt đối không được phép.

Các trung tâm liên lạc truyền thống đo lường tự động hoá bằng các chỉ số như mức độ bao hàm và giảm chi phí. Khi AI có khả năng tự hành trở nên tinh vi hơn, các doanh nghiệp nên sử dụng những chỉ số nào để xác định AI thực sự cải thiện trải nghiệm khách hàng hay chỉ đơn giản giảm sự tham gia của con người?

Chúng tôi đang chuyển sang các chỉ số như “giải quyết đã xác minh” thay vì các chỉ số như giảm tải và bao hàm. Tôi muốn chúng ta chịu trách nhiệm trong việc hiểu ý định của khách hàng và thực sự giải quyết nó. Với tư cách là một khách hàng, tôi muốn trải nghiệm thoải mái, nhưng hơn hết, tôi muốn lý do tôi liên hệ được giải quyết. Khi chúng ta đo lường kết quả đó, thay vì chỉ xem AI có ngăn người dùng tiếp cận đại diện con người hay không, chúng ta đồng nhất công nghệ với công việc mà khách hàng thực sự cần thực hiện.

Nếu một chuyên gia con người ngày càng có thể giám sát hoặc hướng dẫn nhiều cuộc trò chuyện do AI điều khiển, bạn dự đoán lực lượng lao động tại trung tâm liên lạc sẽ phát triển như thế nào? Bạn có thấy các vai trò mới xuất hiện quanh việc giám sát AI, đào tạo, quản trị và cải tiến liên tục không?

Đây là điều khiến tôi thực sự hào hứng về mô hình vận hành trung tâm liên lạc trong tương lai. Hiện nay, các đại diện con người đang ở tuyến đầu, thường hỗ trợ khách hàng thất vọng, bối rối hoặc giận dữ, đồng thời dành phần lớn thời gian của mình để điều hướng các hệ thống phức tạp nhằm giải quyết những vấn đề đó. Công việc này đòi hỏi cao và tỷ lệ kiệt sức rất lớn. Khi AI có khả năng tự hành đảm nhận nhiều công việc này trên các kênh thoại và kỹ thuật số, tôi tin chúng ta sẽ thấy một lớp chuyên gia CX mới xuất hiện: đại diện con người với vai trò nhà phân tích. Thời gian của họ sẽ ngày càng được dành cho các tình huống cần phán đoán, không phải lúc nào cũng rõ ràng, hoặc có tính nhạy cảm về quy định. Đó là một vai trò hoàn toàn khác, và AI chính đang giúp tạo ra nó.

Sau 30 ngày đầu tiên lãnh đạo ASAPP, điều gì đã khiến bạn ngạc nhiên nhất về vị trí hiện tại của các doanh nghiệp trong việc áp dụng AI tự động, và bạn tin rằng yếu tố nào sẽ định hình giai đoạn tiếp theo của dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI?

Tôi ấn tượng với mức độ sẵn sàng của các khách hàng mà tôi đã nói chuyện, họ muốn biến AI tự động thành trụ cột cốt lõi của chiến lược CX thay vì một yếu tố phụ trợ. Thách thức là Digital, IT, Security và Operations thường di chuyển với tốc độ khác nhau và đo lường thành công theo các tiêu chí khác nhau. Sự phân mảnh này khiến việc nhìn thấy rõ ràng trường hợp kinh doanh doanh nghiệp trở nên khó khăn. Giai đoạn tiếp theo sẽ yêu cầu các tổ chức đồng nhất quanh những gì thực sự quan trọng ở cấp độ doanh nghiệp và hiểu AI tự động trong CX có thể thúc đẩy những kết quả đó như thế nào. Hiện nay, tác động này có thể bị pha loãng trên các bảng điểm hiện có và các chỉ số riêng lẻ.

Cảm ơn bạn đã tham gia phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập ASAPP.