Marc Vontobel, CEO & Founder của Starmind – Loạt phỏng vấn

Marc Vontobel là CEO & Founder của Starmind, một nền tảng cho phép các thành viên trong nhóm kết nối với kiến thức chuyên môn từ bất kỳ nơi nào trong tổ chức họ hoạt động, bất cứ khi nào họ cần.

Bạn đã từng tuyên bố rằng không ai thực sự hiểu rõ AI là gì, vì không ai thực sự hiểu rõ trí tuệ là gì. Quan điểm của bạn đã thay đổi chưa, nếu không, bạn có thể giải thích thêm về tuyên bố này?

Không có định nghĩa chính thức cho trí tuệ, và tùy thuộc vào ngữ cảnh, bạn sẽ nhận được những câu trả lời khác nhau. Một nhà toán học có trí tuệ không? Có. Một con mèo có trí tuệ không? Có thể. Một cây có trí tuệ không? Đó là một vấn đề tranh luận. Tuy nhiên, một cây tồn tại hàng trăm năm. Nó lấy chất dinh dưỡng từ đất, chuyển ánh sáng thành năng lượng, và di chuyển về phía ánh sáng nếu nó không nhận đủ. Do đó, có vẻ hợp lý khi một cây sẽ có trí tuệ đến một mức độ nào đó, đúng không?

Vì mọi người nhìn nhận trí tuệ khác nhau, họ cũng gặp khó khăn khi hiểu AI và những hạn chế của học máy. Người ta tin rằng một máy tính có thể dễ dàng trở nên thông minh như con người, hoặc có thể, như một cây. Điều này không đúng.

Một máy tính thực hiện theo lệnh, có thể kích hoạt các thuật toán phức tạp hơn những gì chúng ta có thể tưởng tượng. Cuối cùng, một máy tính không bao giờ đưa ra quyết định dựa trên niềm tin rằng đó là điều đúng đắn. Các quyết định của nó được suy dẫn từ các đầu vào và thuật toán.

Do đó, tôi tin rằng không ai thực sự hiểu AI vì không ai hiểu đầy đủ hoặc định nghĩa được trí tuệ.

Bạn có thể chia sẻ câu chuyện về sự ra đời của Starmind?

11 năm trước, chúng tôi đã phát triển một nền tảng cho phép các nhà khoa học chia sẻ kiến thức với nhau. Thay vì dành hàng giờ để nghiên cứu một vấn đề, một chuyên gia trong lĩnh vực nghiên cứu có thể truy cập vào giải pháp Starmind để đặt câu hỏi. Mặc dù nền tảng được đón nhận nồng nhiệt, nhưng có sự mất cân bằng trong đối tượng mục tiêu của chúng tôi giữa người dùng quan tâm đến việc chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm và người dùng sẵn sàng trả một khoản phí nhỏ để có câu trả lời.

Vào năm 2013, CIO của một ngân hàng Thụy Sĩ lớn đã tiếp cận chúng tôi và tiết lộ rằng anh ta có rất nhiều câu hỏi hàng ngày, nhưng không có khả năng trả lời chúng. Anh ta hỏi liệu công nghệ của chúng tôi có thể được áp dụng cho các tổ chức, cho phép người dân nhận được thông tin chính xác từ người đúng vào đúng thời điểm, đồng thời loại bỏ nỗ lực tìm kiếm tốn thời gian. Điều đó đã truyền cảm hứng cho chúng tôi suy nghĩ về cách các tổ chức lớn xử lý kiến thức của họ.

80% kiến thức nằm trong đầu của con người. Chúng tôi nhận ra rằng mọi tổ chức lớn đều gặp phải vấn đề chính xác như nhau. 20% kiến thức của một tổ chức được ghi chép lại ở đâu đó trong các công cụ khác nhau. Phần lớn những gì được ghi chép lại có thể đã lỗi thời, khó tìm, và một khi tìm thấy, khó áp dụng vào một ngữ cảnh mới. Người ta chỉ có hai lựa chọn: Dành phần lớn thời gian mỗi ngày để tìm kiếm và tổng hợp thông tin một cách riêng lẻ để thực hiện công việc của họ, hoặc hỏi một đồng nghiệp và hy vọng họ có câu trả lời đúng.

Chúng tôi nhận ra rằng không có công nghệ nào đóng vai trò là nguồn thông tin chính trong một tổ chức. Chúng tôi đã tạo ra một giải pháp cho phép mọi nhân viên có thể chạm vào “vai” ảo của đồng nghiệp đúng vào lúc cần, bất kể họ có biết người đó hay không. Chúng tôi muốn nhân viên có thể truy cập nó một cách nhanh chóng, bao quát và hợp tác hơn.

Làm thế nào Starmind kết nối hàng nghìn bộ não để tạo ra một bộ não doanh nghiệp?

Thay vì kết nối “bộ não”, chúng tôi thích nói rằng chúng tôi phá vỡ các rào cản kiến thức và kết nối “con người” để hợp tác kiến thức tốt hơn trên toàn tổ chức. Nền tảng của chúng tôi giúp nhân viên kết nối với kiến thức chuyên môn từ bất kỳ nơi nào trong tổ chức và khi cần. Thay vì dựa vào những người trong cùng một bộ phận hoặc mạng lưới, nhân viên có thể đặt câu hỏi một cách ẩn danh thông qua nền tảng hợp tác kiến thức. Trí tuệ nhân tạo của chúng tôi có thể xác định những người trong tổ chức có khả năng trả lời câu hỏi tốt nhất, bất kể cấp bậc hay thâm niên. Trong vòng một giờ sau khi hỏi, nhân viên sẽ nhận được câu trả lời. Các câu trả lời được xác thực và xếp hạng. Trí tuệ nhân tạo học hỏi từ những tương tác này bằng cách kết nối các thuật ngữ hoặc chủ đề để xác định cách ánh xạ thông tin tương tự trong tương lai và xác định ai nắm giữ kiến thức cũng như cách dữ liệu được “tái chế” để có ý nghĩa. Tóm lại, nền tảng của chúng tôi phá vỡ các rào cản kiến thức và truy cập thông tin trong tổ chức. Công nghệ của chúng tôi không thay thế trí tuệ con người. Nó nâng cao trí tuệ, làm cho nó trở nên dễ tiếp cận và phù hợp hơn bao giờ hết.

Làm thế nào Starmind xác định những người thông minh nhất trong một tổ chức có thể trả lời câu hỏi tốt nhất?

Theo thời gian, mọi người chia sẻ kiến thức và tầm nhìn của họ bằng cách trả lời câu hỏi của đồng nghiệp. Khi nhân viên xếp hạng các câu trả lời, trí tuệ nhân tạo của chúng tôi trở nên giỏi hơn trong việc xác thực và nhận ra ai biết gì trong thời gian thực. Nó học hỏi từ những tương tác này bằng cách kết nối các thuật ngữ và chủ đề để xác định cách ánh xạ thông tin tương tự trong tương lai. Nền tảng không chỉ xác định những người nắm giữ kiến thức mà còn tái chế dữ liệu theo cách có ý nghĩa.

Tại sao giải pháp này vượt trội so với việc sử dụng học sâu hoặc các loại AI khác để xác định câu trả lời?

Trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên chắc chắn giúp quá trình này, nhưng một thành phần tinh tế hơn và quan trọng hơn là kinh nghiệm và ngữ cảnh hóa của con người. 80% kiến thức nằm trong đầu của con người, với chỉ 20% được ghi chép lại. Thông tin được ghi chép lại có thể đã lỗi thời, không chính xác hoặc trùng lặp. Kinh nghiệm của con người có thể xác định hoặc ngữ cảnh hóa sự không nhất quán của dữ liệu thông qua việc chia sẻ kiến thức và hợp tác trên toàn tổ chức. Do đó, nó xây dựng một kho kiến thức phong phú, không ngừng phát triển để nhân viên có thể dựa vào, xem xét và áp dụng.

Bạn có thể đưa ra một ví dụ về trường hợp sử dụng doanh nghiệp cho Starmind?

Một công ty dược phẩm hàng đầu toàn cầu sử dụng Starmind. Mỗi tháng, họ đưa ra thị trường các loại thuốc mới, cung cấp phương pháp điều trị cứu sống cho người dân trên toàn thế giới. Ngoài ra, họ phải phản ứng với các loại virus và chủng mới như cúm và Covid. Trong những trường hợp này, thời gian là yếu tố quan trọng, và họ cần phải thực hiện nghiên cứu và phát triển với độ chính xác để đưa ra thị trường các phương pháp điều trị càng sớm càng tốt. Việc phát triển những loại thuốc này đòi hỏi kiến thức và kinh nghiệm từ nhiều chuyên gia. Tìm kiếm những người đúng có thể là một thách thức khi công ty của bạn có 125.000 nhân viên trên nhiều quốc gia và đó là lý do họ chọn Starmind. Nó cho phép họ truy cập kiến thức chuyên môn nhanh chóng, kết nối người dân nhanh hơn và hỗ trợ tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường.

Loại phản hồi nào bạn đã nhận được từ ứng dụng Starmind?

Chúng tôi đã được đón nhận rất nồng nhiệt trong ngành và среди khách hàng của mình. Khách hàng đã lưu ý rằng nền tảng của chúng tôi giúp họ trả lời các câu hỏi của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Nó cho phép việc onboard nhân viên mới diễn ra nhanh hơn, giữ cho họ tham gia. Nó đảm bảo rằng công nghệ trở nên dễ tiếp cận hơn với tất cả nhân viên trong tổ chức, thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới tốt hơn. Cuối cùng, nó tăng cường năng suất.

Các phát triển trong tương lai của AI có phải là một mối đe dọa đối với mô hình kinh doanh của Starmind?

Tôi không nghĩ vậy. Ngay cả khi AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể hiểu các khái niệm và ngữ cảnh hóa những gì người dân đã viết, họ không có quyền truy cập vào kiến thức ẩn nằm trong kinh nghiệm và đầu của con người. Starmind khuyến khích việc chia sẻ kiến thức ẩn. Khi được viết và ghi lại, AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể ngữ cảnh hóa thông tin mà nhân viên có thể truy cập và sử dụng khi cần. Tuy nhiên, nó đòi hỏi một nền tảng như Starmind để khuyến khích và chia sẻ kiến thức ẩn đó.

AI có thể tự động trả lời các câu hỏi mà không ai đã trả lời trước đó. Tuy nhiên, câu trả lời của AI sẽ luôn dựa trên thông tin được cung cấp bởi một người.

Một vấn đề lớn chưa được giải quyết là xác định liệu một dữ liệu cụ thể có còn liên quan, đã lỗi thời hay chính xác. Giống như con người, AI cũng gặp khó khăn khi nhìn vào thông tin và xác định xem nó có còn hợp lệ hay không.

Do đó, tôi tin rằng kinh nghiệm và ngữ cảnh hóa của con người sẽ luôn vượt trội so với AI.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Starmind?

Kiến thức là điều thiết yếu đối với các tổ chức. Khi được tận dụng hiệu quả, nó có thể tác động tích cực đến cách bạn làm việc.

Hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng đi từ Paris, Pháp đến Stuttgart, Đức. Bạn không biết đường, và GPS chưa tồn tại. Bạn có một ý tưởng chung về hướng đi, nhưng không có đường đi rõ ràng nào được vạch ra cho bạn. Vì vậy, bạn bắt đầu đi xe về phía bắc đến Hà Lan. Một khi bạn đến đó, bạn hỏi ai đó cách đi đến Đức. Họ nói với bạn để đi đến Berlin. Một khi bạn ở Berlin, bạn tìm kiếm hướng dẫn để đi đến Stuttgart. Bạn được khuyên nên đi về phía nam qua Cộng hòa Séc, sau đó cuối cùng đến Stuttgart.

Tìm kiếm thông tin chính xác trong một tổ chức từ người đúng có thể giống như chuyến đi của bạn. Nhiều tổ chức vẫn tiếp tục dựa quá nhiều vào việc có một ý tưởng chung hoặc hướng dẫn không chính xác của một đồng nghiệp tốt bụng, khiến nhân viên thực hiện một chuyến đi không cần thiết qua châu Âu. Khi, nếu họ biết người đúng để hỏi, con đường tốt nhất sẽ là một chuyến đi xe 7 giờ từ Paris thẳng đến Stuttgart.

Hôm nay, nơi làm việc từ xa và kết hợp làm cho vấn đề trở nên phức tạp hơn và tạo ra các silo kỹ thuật số bổ sung. Những người làm việc từ xa thường có ít hơn khả năng truy cập vào tài liệu để giúp họ thực hiện công việc. Đó là lý do tại sao Starmind tập trung nhiều hơn vào kinh nghiệm của con người và trình bày các giải pháp tốt nhất, hoặc hướng dẫn, cho nhân viên.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời và vì đã chia sẻ quan điểm của bạn về bản chất của trí tuệ, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Starmind.