Nick Shiftan, CTO tại Bazaarvoice – Chuỗi bài phỏng vấn

Nick Shiftan, Giám đốc Công nghệ (CTO) tại Bazaarvoice, là một nhà lãnh đạo công nghệ và doanh nhân dày dạn kinh nghiệm với sự nghiệp kéo dài hai thập kỷ trong việc xây dựng và phát triển phần mềm doanh nghiệp và nền tảng thương mại. Ông được biết đến nhiều nhất với vai trò đồng sáng lập và CTO của Curalate, một công ty thương mại xã hội tiên phong mà ông đã giúp phát triển trong gần một thập kỷ, đạt doanh thu hàng năm hơn 20 triệu đô la trước khi được Bazaarvoice mua lại vào năm 2020. Trước đó trong sự nghiệp, ông đã thành lập và dẫn dắt phát triển sản phẩm tại Parkio, cung cấp phần mềm doanh nghiệp cho hệ thống giao thông và bãi đậu xe, và bắt đầu hành trình chuyên nghiệp của mình tại Microsoft, nơi ông làm việc trên Outlook Mobile cho Windows Mobile. Sau khi được mua lại, điều ban đầu được dự kiến ​​là một quá trình chuyển đổi ngắn hạn đã phát triển thành một vai trò lâu dài khi ông tiếp tục xây dựng ở quy mô lớn, đỉnh điểm là việc bổ nhiệm ông làm CTO, nơi ông tập trung vào việc thúc đẩy khám phá sản phẩm dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên sự tin tưởng và dữ liệu người tiêu dùng xác thực.

BazaarVoice là một nền tảng SaaS hàng đầu trong ngành, cho phép các thương hiệu và nhà bán lẻ thu thập, quản lý và kích hoạt nội dung do người dùng tạo ra một cách chân thực, chẳng hạn như xếp hạng, đánh giá, ảnh và video, xuyên suốt toàn bộ hành trình mua sắm trực tuyến. Hoạt động trên quy mô toàn cầu, công ty giúp hơn một tỷ người mua sắm mỗi tháng đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt bằng cách phân phối nội dung đáng tin cậy trên một mạng lưới rộng lớn các thương hiệu và điểm đến bán lẻ, đặt tính minh bạch, độ tin cậy và thương mại dựa trên dữ liệu làm trọng tâm của trải nghiệm trực tuyến.

Bạn đang áp dụng các kỹ thuật dựa trên trí tuệ nhân tạo tạo sinh và mô hình tuyến tính hỗn hợp (LLM) như thế nào để tăng cường tính xác thực, kiểm duyệt và tín hiệu tin cậy của các bài đánh giá mà không ảnh hưởng đến hiệu suất khi hoạt động ở tải trọng cao?

Chúng tôi sử dụng AI để phát hiện các tín hiệu và mô hình, chứ không phải để thay thế phán đoán của con người. Các mô hình LLM giúp nhanh chóng gắn cờ các hoạt động bất thường hoặc nội dung có khả năng không xác thực, nhưng mục tiêu luôn là duy trì sự tin tưởng. Bằng cách tích hợp các mô hình này vào các quy trình xác thực ngoại tuyến và tách chúng khỏi các đường dẫn yêu cầu thời gian thực, chúng tôi duy trì hiệu suất ngay cả khi khối lượng nội dung gửi lên tăng đột biến. Kết quả là các quy trình kiểm duyệt và xác thực vừa thông minh vừa có khả năng mở rộng.

Nhiều nhà bán lẻ đầu tư mạnh vào độ tin cậy của hệ thống thanh toán, nhưng thường bỏ qua sự phức tạp của việc duy trì một hệ sinh thái đánh giá đáng tin cậy. Theo bạn, những rủi ro tiềm ẩn nào trong cơ sở hạ tầng đánh giá và xếp hạng cần được xem xét kỹ lưỡng về mặt chiến lược như hệ thống thanh toán?

Xếp hạng và đánh giá luôn là yếu tố then chốt trong quá trình ra quyết định mua hàng, điều này đặc biệt đúng trong thế giới mua sắm được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Các trợ lý AI sẽ dựa rất nhiều vào các tín hiệu tin cậy – đặc biệt là dưới dạng xếp hạng và đánh giá – khi đưa ra các đề xuất mua sắm. Sự chậm trễ, thiếu dữ liệu hoặc tính không xác thực trắng trợn sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến niềm tin của người tiêu dùng. Các hệ thống này rất phức tạp; việc xử lý chúng với cùng sự nghiêm ngặt như các hệ thống thanh toán là điều cần thiết để tránh mất khách hàng và sự xói mòn niềm tin lâu dài.

Với kinh nghiệm dẫn dắt đội ngũ kỹ thuật tại nhiều nền tảng thương mại lớn, làm thế nào để bạn điều chỉnh các chiến lược giám sát và ứng phó sự cố khi các hệ thống AI—chẳng hạn như phân tích cảm xúc hoặc mô hình phát hiện gian lận—nằm trực tiếp trong luồng dữ liệu thời gian thực?

Chúng tôi coi các mô hình AI như bất kỳ dịch vụ quan trọng nào khác: giám sát hiệu suất và độ chính xác trong thời gian thực. Điều đó bao gồm độ trễ, tỷ lệ lỗi và sự thay đổi hành vi. Chúng tôi triển khai các cơ chế an toàn để các mô hình có thể hoạt động ổn định hoặc bỏ qua các đường dẫn không quan trọng khi chịu tải. Bảng điều khiển, cảnh báo tự động và sổ tay hướng dẫn vận hành đảm bảo rằng các vấn đề về AI được phát hiện và giải quyết trước khi chúng ảnh hưởng đến người mua sắm.

Khi hoạt động ở quy mô toàn cầu như Bazaarvoice, làm thế nào để bạn đảm bảo nội dung do người tiêu dùng tạo ra được xử lý thông qua hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo của bạn theo cách duy trì khả năng kiểm toán, tính minh bạch và khả năng phản hồi theo thời gian thực?

Điều cốt yếu nằm ở khả năng quan sát toàn diện và phân đoạn quy trình. Mọi nội dung đều được theo dõi trong suốt vòng đời của nó, từ khi tiếp nhận đến khi hiển thị. Các mô hình AI cung cấp các đề xuất hoặc cảnh báo kiểm duyệt, nhưng tất cả các quyết định đều được ghi lại, kiểm toán và truy vết. Kết hợp với bộ đệm dung lượng và khả năng mở rộng linh hoạt, điều này đảm bảo khả năng phản hồi ngay cả khi tải trọng cao điểm trong khi vẫn duy trì tính minh bạch.

Nhìn về phía trước, bạn tin rằng những rủi ro hoặc mô hình hành vi mới nổi nào do trí tuệ nhân tạo (AI) thúc đẩy sẽ định hình thế hệ thiết kế hệ thống bán lẻ tiếp theo, và các nhà lãnh đạo CNTT nên chuẩn bị như thế nào ngay từ bây giờ?

Theo tôi, câu hỏi quan trọng nhất đối với các nhà lãnh đạo CNTT trong lĩnh vực bán lẻ không phải là... if Mua sắm bằng AI sẽ trở thành hiện thực — vấn đề là hành trình mua sắm của người dùng sẽ thay đổi như thế nào khi điều đó xảy ra. Nếu mua sắm bằng AI trở nên phổ biến như mua sắm trực tuyến hiện nay trong tương lai:

• Khách hàng sẽ tìm thấy sản phẩm của tôi ở đâu, trên trang web của tôi hay thông qua ChatGPT?
• Họ sẽ biết đến sản phẩm của tôi bằng cách nào, qua Claude hay qua trợ lý bán hàng của tôi?
• Họ sẽ thanh toán như thế nào, trên trang thanh toán của tôi hay trực tiếp qua giao diện AI?

Các mô hình AI tiên tiến có thể sẽ biết mọi thứ về sản phẩm của bạn. Nhưng câu hỏi thực sự là: Liệu chúng có mang lại trải nghiệm khách hàng tương tự như bạn đang làm hiện nay? Nếu câu trả lời là không, việc chỉ chờ đợi các đơn đặt hàng do AI điều khiển xuất hiện là chưa đủ. Bạn cần đầu tư vào các trợ lý AI và các điểm tiếp cận giúp chúng trở thành một phần của trải nghiệm mua sắm độc đáo của thương hiệu bạn.

Cảm ơn bạn về cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm hãy truy cập BazaarVoice.