Nick Shiftan, CTO tại Bazaarvoice – Loạt phỏng vấn

Nick Shiftan, CTO tại Bazaarvoice, là một nhà lãnh đạo công nghệ và doanh nhân có kinh nghiệm, với sự nghiệp kéo dài hai thập kỷ trong việc xây dựng và mở rộng các nền tảng phần mềm và thương mại doanh nghiệp. 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 để đạt doanh thu hơn 20 triệu đô la trước khi được Bazaarvoice mua lại vào năm 2020. Trước đó trong sự nghiệp của mình, ông đã thành lập và lãnh đạo phát triển sản phẩm tại Parkio, cung cấp phần mềm doanh nghiệp cho các hệ thống giao thông và đỗ xe, và bắt đầu hành trình chuyên nghiệp của mình tại Microsoft (MSFT ), nơi ông làm việc trên Outlook Mobile cho Windows Mobile. Sau khi mua lại, điều mà ban đầu được dự kiến sẽ là một quá trình chuyển đổi ngắn đã trở thành một vai trò dài hạn khi ông tiếp tục xây dựng quy mô, kết thúc với việc bổ nhiệm ông làm CTO, nơi ông tập trung vào việc phát triển khám phá sản phẩm dựa trên AI, được xây dựng trên niềm tin và dữ liệu tiêu dùng đích 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 trên toàn bộ hành trình mua sắm kỹ thuật số. Hoạt động trên quy mô toàn cầu, công ty giúp hơn một tỷ người mua sắm mỗi tháng đưa ra quyết định mua hàng thông minh bằng cách phân phối nội dung đáng tin cậy trên một mạng lưới rộng lớn của các thương hiệu và điểm đến bán lẻ, đặt tính minh bạch, uy tín và thương mại dựa trên dữ liệu vào trung tâm của các trải nghiệm trực tuyến.

Làm thế nào bạn áp dụng các kỹ thuật AI và LLM để tăng cường tính xác thực của đánh giá, kiểm duyệt và tín hiệu tin cậy mà không ảnh hưởng đến hiệu suất dưới tải nặng?

Chúng tôi sử dụng AI để đưa ra tín hiệu và mẫu, không thay thế phán quyết của con người. LLM giúp đánh dấu hoạt động bất thường hoặc nội dung không xác thực một cách nhanh chóng, nhưng mục tiêu luôn là bảo tồn niềm tin. Bằng cách tích hợp các mô hình này vào các đường ống xác thực ngoại tuyến và tách chúng khỏi đường dẫn yêu cầu thời gian thực, chúng tôi duy trì hiệu suất ngay cả khi khối lượng gửi tăng đột ngột. Kết quả là kiểm duyệt và kiểm tra tính xác thực thông minh và có thể mở rộng.

Nhiều nhà bán lẻ đầu tư mạnh vào độ tin cậy của quá trình thanh toán, nhưng thường bỏ qua sự phức tạp của việc duy trì một hệ sinh thái đánh giá đáng tin cậy. Những rủi ro ẩn nào trong cơ sở hạ tầng đánh giá và xếp hạng mà bạn nghĩ nên được xem xét chiến lược như thanh toán?

Xếp hạng và đánh giá luôn là cơ sở hạ tầng quan trọng cho quyết định, đặc biệt là trong một thế giới mua sắm được hỗ trợ bởi AI. Các đại lý AI sẽ dựa nặng vào tín hiệu tin cậy – đáng chú ý là dưới dạng xếp hạng và đánh giá – khi họ đưa ra khuyến nghị mua sắm. Sự chậm trễ, thiếu dữ liệu hoặc tính không xác thực rõ ràng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến niềm tin của người tiêu dùng. Những hệ thống này rất phức tạp; việc đối xử với chúng với sự nghiêm túc như hệ thống thanh toán là điều cần thiết để tránh mất chuyển đổi và xói mòn niềm tin lâu dài.

Đã lãnh đạo kỹ thuật trên nhiều nền tảng thương mại lớn, làm thế nào bạn thích nghi chiến lược quan sát và phản ứng sự cố khi các hệ thống AI – như phân tích cảm xúc hoặc mô hình phát hiện gian lận – nằm trực tiếp trong đường dẫn dữ liệu thời gian thực?

Chúng tôi đối xử với các mô hình AI như bất kỳ dịch vụ quan trọng nào: theo dõi 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 thực hiện các biện pháp an toàn để các mô hình có thể suy giảm một cách êm ái hoặc bỏ qua các đường dẫn không quan trọng dưới tải. Các bảng điều khiển, cảnh báo tự động và sổ tay chạy giúp đảm bảo rằng các vấn đề AI được đưa ra và giải quyết trước khi chúng ảnh hưởng đến người mua sắm.

Khi hoạt động ở quy mô toàn cầu của Bazaarvoice, làm thế nào bạn đảm bảo rằng nội dung do người tiêu dùng tạo ra chảy qua các hệ thống AI của bạn theo cách duy trì khả năng kiểm tra, minh bạch và phản hồi thời gian thực?

Nó phụ thuộc vào khả năng quan sát từ đầu đến cuối và phân khúc đường ống. Mỗi mảnh nội dung được theo dõi trong suốt chu kỳ sống của nó, từ nhập đến hiển thị. Các mô hình AI cung cấp khuyến nghị hoặc lá cờ kiểm duyệt, nhưng tất cả các quyết định đều được ghi nhật ký, có thể kiểm tra và có thể theo dõi. Kết hợp với bộ đệm容量 và mở rộng động, điều này đảm bảo phản hồi ngay cả dưới tải cao điểm trong khi duy trì tính minh bạch.

Nhìn về tương lai, những rủi ro hoặc mẫu hành vi AI mới nổi nào bạn tin sẽ định hình thế hệ tiếp theo của thiết kế hệ thống bán lẻ, và làm thế nào các nhà lãnh đạo CNTT nên chuẩn bị cho chúng ngay bây giờ?

Theo tôi, câu hỏi then chốt cho các nhà lãnh đạo CNTT bán lẻ không phải là liệu mua sắm AI sẽ xảy ra – mà là cách hành trình mua sắm của họ sẽ thay đổi khi nó xảy ra. Nếu mua sắm AI trở nên phổ biến vào ngày mai như mua sắm trực tuyến ngày hôm nay:

• Ở đâu khách hàng sẽ khám phá sản phẩm của tôi, trên trang web của tôi hay thông qua ChatGPT?
• Làm thế nào họ sẽ tìm hiểu về sản phẩm của tôi, thông qua Claude hay trợ lý mua sắm của riêng tôi?
• Làm thế nào họ sẽ thanh toán, trên trang thanh toán của tôi hay trực tiếp thông qua giao diện AI?

Các mô hình tiền phong sẽ có thể biết mọi thứ về sản phẩm của bạn. Nhưng câu hỏi thực sự là: Liệu họ có mang lại cùng một trải nghiệm khách hàng mà bạn có thể cung cấp ngày hôm nay không? Nếu câu trả lời là không, thì không đủ để chờ đợi các đơn đặt hàng được thúc đẩy bởi AI xuất hiện. Bạn sẽ cần đầu tư vào Trợ lý AI và các điểm vào mà làm cho chúng trở thành một phần của trải nghiệm mua sắm độc đáo của thương hiệu.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Bazaarvoice.