Niraj Ranjan, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Hiver – Loạt phỏng vấn

Niraj Ranjan, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Hiver, là một doanh nhân và nhà công nghệ có kinh nghiệm, người đã xây dựng sự nghiệp của mình tại giao điểm của kỹ thuật phần mềm, phát triển sản phẩm và trải nghiệm khách hàng. Ông đã thành lập Hiver vào năm 2017 để tái tưởng tượng phần mềm dịch vụ khách hàng, dựa trên kinh nghiệm trước đó của mình khi đồng sáng lập Mobicules, nơi ông đã mở rộng công ty từ một đội nhỏ thành một tổ chức 35 người trong khi làm việc trực tiếp như một lập trình viên và kiến trúc sư. Trước khi trở thành doanh nhân, ông đã dành gần năm năm tại Mentor Graphics để phát triển phần mềm mô phỏng tiên tiến cho các hệ thống dựa trên FPGA, một kinh nghiệm đã định hình cách tiếp cận của ông trong việc xây dựng các sản phẩm có hiệu suất cao và khả năng mở rộng, cũng như tạo ra các nền văn hóa kỹ thuật mạnh mẽ.

Hiver là một nền tảng dịch vụ khách hàng hiện đại được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để thống nhất các kênh giao tiếp như email, trò chuyện, giọng nói và nhắn tin vào một không gian làm việc duy nhất. Nó cho phép các đội quản lý các hộp thư đến chung, tự động hóa các quy trình làm việc và cộng tác trong thời gian thực, trong khi trí tuệ nhân tạo xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như định tuyến vé, soạn thảo phản hồi và phân tích dữ liệu. Nền tảng này được xây dựng để thay thế các hệ thống giúp đỡ truyền thống bằng một giải pháp trực quan và khả năng mở rộng hơn, giúp các tổ chức cải thiện thời gian phản hồi, theo dõi các chỉ số hiệu suất và cung cấp trải nghiệm khách hàng nhất quán trên các kênh, và được hơn 10.000 đội trên toàn cầu tin tưởng.

Sớm trong sự nghiệp của bạn tại Mentor Graphics, bạn đã làm việc trên các hệ thống mô phỏng phần cứng tiên tiến được sử dụng để mô phỏng các thiết kế điện tử phức tạp trước khi chúng được xây dựng vật lý. Sau đó, bạn đã đồng sáng lập và mở rộng Mobicules từ một công ty khởi nghiệp ba người thành một công ty 35 người trước khi ra mắt Hiver. Làm thế nào những nền tảng kỹ thuật sâu và những kinh nghiệm mở rộng sớm đó đã định hình cách tiếp cận của bạn trong việc xây dựng trí tuệ nhân tạo hoạt động đáng tin cậy trong các môi trường hỗ trợ thực tế, áp lực cao?

Làm việc trên các hệ thống mô phỏng phần cứng định hình cách bạn nghĩ về độ tin cậy. Những hệ thống đó tồn tại vì các thiết kế phức tạp hành xử khác nhau một khi chúng gặp phải các điều kiện thực tế. Các trường hợp biên xuất hiện, các tương tác giữa các thành phần thay đổi kết quả, và mô hình sạch bị phá vỡ. Tư duy đó mang trực tiếp đến các môi trường hỗ trợ khách hàng. Các cuộc trò chuyện đến với ngữ cảnh bị thiếu, sự cấp bách về mặt cảm xúc và sự phụ thuộc vào các hệ thống nội bộ.

Mở rộng một công ty暴 lộ một lớp phức tạp khác. Khi các đội phát triển, ma sát hoạt động trở nên rất rõ ràng. Các đại lý dành thời gian để ráp nối thông tin từ các công cụ khác nhau và phối hợp nội bộ trước khi họ có thể phản hồi. Kinh nghiệm đó đã định hình tư duy của chúng tôi tại Hiver. Chúng tôi xem xét toàn bộ chu kỳ hỗ trợ, từ thời điểm một yêu cầu đến đến thời điểm nó được giải quyết, và hỏi nơi trí tuệ nhân tạo có thể loại bỏ ma sát đó để các đội dành nhiều năng lượng hơn để giải quyết vấn đề.

Hiver nhấn mạnh việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để loại bỏ công việc bận rộn thay vì thay thế phán quyết hoặc đồng cảm của con người. Bạn vẽ ranh giới giữa tự động hóa hữu ích và tự động hóa quá mức trong hỗ trợ khách hàng ở đâu?

Công việc hỗ trợ chứa nhiều nỗ lực hoạt động mà không bao giờ xuất hiện trong phản hồi cuối cùng. Các đại lý phân loại yêu cầu, tìm kiếm các chính sách, kéo thông tin tài khoản và theo dõi lịch sử cuộc trò chuyện dài trước khi họ có thể quyết định điều gì đó để nói. Trí tuệ nhân tạo xử lý nền tảng đó một cách tốt. Khi một hệ thống có thể tóm tắt một chuỗi hoặc đưa ra bài viết kiến thức phù hợp vào đúng thời điểm, đại lý bắt đầu cuộc trò chuyện với sự hiểu biết rõ ràng hơn về tình huống.

Phán quyết xuất hiện khi cuộc trò chuyện liên quan đến cảm xúc, trách nhiệm hoặc sự mơ hồ. Một khách hàng thất vọng hoặc một sự cố dịch vụ đòi hỏi sự giải thích và chăm sóc trong cách phản hồi được định hình. Trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp ngữ cảnh và đề xuất trong những khoảnh khắc đó, mặc dù quyết định cuối cùng về giọng điệu và giải quyết vẫn nằm với người chịu trách nhiệm về trải nghiệm khách hàng.

Nhiều công cụ trí tuệ nhân tạo trông ấn tượng trong các bản demo sản phẩm nhưng gặp khó khăn trong sử dụng hàng ngày. Bạn đã học được gì về khoảng cách giữa trí tuệ nhân tạo trình diễn tốt và trí tuệ nhân tạo luôn duy trì trong các hộp thư đến hỗ trợ có khối lượng lớn?

Một bản demo bắt một kịch bản sạch. Câu hỏi là có thể dự đoán, cơ sở kiến thức được tổ chức và hệ thống tạo ra phản hồi. Công việc hỗ trợ thực tế hiếm khi diễn ra theo cách đó. Yêu cầu đến với thông tin không đầy đủ, cuộc trò chuyện kéo dài qua nhiều trao đổi và đại lý thường cần đầu vào từ các đội hoặc hệ thống khác trước khi tình huống được rõ ràng.

Một bài học trở nên rõ ràng trong sản xuất là phản hồi chính nó chỉ là một phần của công việc. Phần lớn nỗ lực nằm xung quanh việc hiểu những gì đã xảy ra và quyết định cách vấn đề nên được tiến hành. Trí tuệ nhân tạo hoạt động tốt hơn khi nó hỗ trợ luồng công việc đó. Giúp các đại lý hiểu ngữ cảnh của một cuộc trò chuyện nhanh chóng tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa khi hộp thư đến bắt đầu được lấp đầy.

Hiver tích hợp trực tiếp vào các quy trình giao tiếp hiện có thay vì buộc các đội vào các hệ thống hoàn toàn mới. Làm thế nào quan trọng là triết lý “gặp người dùng ở nơi họ đã làm việc” khi triển khai trí tuệ nhân tạo trong các môi trường nhanh chóng?

Điều đó rất quan trọng vì các đội hỗ trợ đã hoạt động dưới áp lực. Khi một công cụ mới yêu cầu họ thay đổi cách họ làm việc hoặc nhảy giữa các hệ thống, ma sát xuất hiện ngay lập tức. Hầu hết các cuộc trò chuyện hỗ trợ vẫn bắt đầu bằng email và công việc xung quanh các cuộc trò chuyện đó liên quan đến việc kéo ngữ cảnh từ các hệ thống khác và phối hợp nội bộ với đồng nghiệp. Nếu trí tuệ nhân tạo nằm ngoài môi trường đó, đại lý sẽ phải làm thêm công việc chỉ để sử dụng công nghệ.

Chúng tôi đã thấy rằng các đội di chuyển nhanh hơn khi trí tuệ xuất hiện trong quy trình làm việc mà họ đã dựa vào. Một đại lý mở một chuỗi email dài có thể ngay lập tức thấy tóm tắt cuộc trò chuyện, ngữ cảnh khách hàng liên quan và đề xuất giúp họ di chuyển vấn đề về phía trước. Sự thay đổi nhỏ đó giảm thời gian dành để tái tạo những gì đã xảy ra và cho đại lý nhiều không gian hơn để tập trung vào việc giải quyết vấn đề chính nó.

Các đội hỗ trợ thường hoạt động dưới áp lực mạnh, đặc biệt là khi xử lý các khách hàng thất vọng hoặc các vấn đề khẩn cấp. Bạn thiết kế các hệ thống trí tuệ nhân tạo để giảm tải nhận thức thay vì thêm ma sát trong những khoảnh khắc đó?

Công việc hỗ trợ đặt ra yêu cầu liên tục về sự chú ý. Một đại lý có thể xử lý hàng chục cuộc trò chuyện song song, mỗi cuộc có giọng điệu, sự cấp bách và lịch sử riêng. Phần lớn nỗ lực tinh thần đi vào việc tái tạo tình huống trước khi quyết định cách phản hồi.

Trí tuệ nhân tạo giúp đỡ nhất khi nó giảm bớt nỗ lực đó. Mở một chuỗi và ngay lập tức thấy một tóm tắt rõ ràng hoặc bài viết kiến thức liên quan thay đổi điểm bắt đầu của tương tác. Đại lý dành ít thời gian hơn để ráp nối những gì đã xảy ra và nhiều thời gian hơn để suy nghĩ về cách tốt nhất để giải quyết vấn đề.

Với hơn 10.000 đội sử dụng Hiver trên toàn cầu, bạn đã quan sát thấy những mẫu nào trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tiến hóa sau khi triển khai ban đầu? Điều gì tách biệt các đội thực sự tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quy trình làm việc hàng ngày khỏi những đội coi nó là một tính năng tùy chọn?

Các đội thấy giá trị thực sự từ trí tuệ nhân tạo thường bắt đầu với một số khoảnh khắc rất cụ thể trong quy trình làm việc nơi các đại lý mất thời gian mỗi ngày. Tóm tắt cuộc trò chuyện là một ví dụ tốt. Khi một đại lý mở một chuỗi dài và ngay lập tức hiểu những gì đã xảy ra, toàn bộ tương tác bắt đầu khác. Điều tương tự cũng áp dụng khi hệ thống đưa ra chính xác bài viết kiến thức hoặc chính sách cần thiết để trả lời câu hỏi. Khi những khoảnh khắc đó thực sự giúp đỡ, các đại lý bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách tự nhiên vì nó làm cho ngày của họ dễ dàng hơn.

Yếu tố khác là chất lượng kiến thức đằng sau hệ thống. Đề xuất trí tuệ nhân tạo phụ thuộc rất nhiều vào tài liệu và quy trình mà nó rút ra. Các đội có cơ sở kiến thức rõ ràng, được duy trì tốt có xu hướng thấy sự áp dụng mạnh mẽ hơn vì các đề xuất vẫn hữu ích và đáng tin cậy. Theo thời gian, trí tuệ nhân tạo trở thành một phần của cách đội làm việc, chỉ vì nó giúp họ di chuyển qua các cuộc trò chuyện với sự rõ ràng hơn.

Từ góc độ chiến lược sản phẩm, bạn cân bằng tốc độ đổi mới trí tuệ nhân tạo với việc duy trì độ tin cậy và niềm tin – đặc biệt là trong các môi trường nơi sai lầm có thể làm hỏng mối quan hệ khách hàng?

Hỗ trợ khách hàng là một trong những môi trường mà các sai lầm nhỏ có thể mang lại hậu quả lớn. Một phản hồi không hiểu đúng vấn đề hóa đơn hoặc một khách hàng thất vọng có thể tạo ra nhiều công việc hơn cho đội và làm hỏng niềm tin nhanh chóng. Thực tế đó buộc một cách tiếp cận rất có chủ ý về nơi trí tuệ nhân tạo hành động và nơi nó hỗ trợ đại lý con người. Một số nhiệm vụ, như phân loại hoặc tóm tắt cuộc trò chuyện, có thể chấp nhận được với mức độ tự động hóa cao. Các quyết định ảnh hưởng đến doanh thu, giải thích chính sách hoặc mối quan hệ khách hàng đòi hỏi mức độ chắc chắn cao hơn.

Chiến lược sản phẩm trở thành một bài tập trong việc kết hợp khả năng trí tuệ nhân tạo với mức độ tin cậy mà một nhiệm vụ đòi hỏi. Các mô hình và kỹ thuật mới xuất hiện liên tục, tuy nhiên bài kiểm tra thực sự là liệu chúng hoạt động nhất quán trong các hoạt động hỗ trợ hàng ngày. Các đội xây dựng những hệ thống này cần phải ở gần cách các đại lý thực sự làm việc và coi phản hồi đó là tín hiệu chính cho những gì nên được gửi tiếp theo.

Bạn nghĩ trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi cấu trúc của các đội hỗ trợ trong năm năm tới như thế nào? Liệu nó sẽ chuyển sang giám sát và phán quyết, hoặc sẽ xuất hiện hoàn toàn các loại công việc mới?

Cấu trúc của các đội hỗ trợ có thể sẽ chuyển sang ít người xử lý các vé lặp đi lặp lại và nhiều người tập trung vào việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Khi trí tuệ nhân tạo xử lý các nhiệm vụ như tóm tắt cuộc trò chuyện, tổ chức các yêu cầu đến và giúp soạn thảo phản hồi, các đại lý sẽ dành nhiều thời gian hơn để hiểu những gì thực sự xảy ra trong một tình huống và phối hợp với các đội khác để giải quyết nó. Việc trở nên ít hơn về việc di chuyển vé qua hàng đợi và nhiều hơn về việc sở hữu kết quả của vấn đề khách hàng.

Các đội cũng sẽ cần những người chịu trách nhiệm về các hệ thống làm cho trí tuệ nhân tạo hữu ích. Hỗ trợ trí tuệ nhân tạo phụ thuộc rất nhiều vào tài liệu chính xác, quy trình rõ ràng và nguồn kiến thức đáng tin cậy. Việc duy trì những hệ thống đó trở thành một công việc liên tục, vì vậy các tổ chức hỗ trợ có thể sẽ thêm các đội tập trung vào quản lý kiến thức, cải thiện quy trình làm việc và đảm bảo trí tuệ nhân tạo tiếp tục cung cấp hướng dẫn hữu ích khi sản phẩm và chính sách phát triển.

Hiver hoạt động trong một thị trường giúp đỡ cạnh tranh. Bạn tin rằng những thay đổi cơ bản nào trong kỳ vọng của khách hàng mà các nền tảng cũ đã không thích nghi?

Khách hàng ngày càng mong đợi sự liên tục khi họ liên hệ để được hỗ trợ. Họ muốn tổ chức nhớ lại các tương tác trước đó và mang ngữ cảnh đó qua toàn bộ cuộc trò chuyện. Lặp lại thông tin qua nhiều trao đổi nhanh chóng trở nên thất vọng.

Các vấn đề hỗ trợ cũng mở rộng ra ngoài đội hỗ trợ chính nó. Các đội sản phẩm, đội vận hành và các nhà quản lý tài khoản thường đóng góp vào việc giải quyết. Các nền tảng mang giao tiếp và ngữ cảnh hoạt động vào cùng một quy trình làm việc giúp dễ dàng giữ quyền sở hữu vấn đề rõ ràng từ đầu đến cuối.

Nhìn về phía trước, “hỗ trợ khách hàng tuyệt vời” trông như thế nào trong một thế giới trí tuệ nhân tạo đầu tiên – và những khả năng nào sẽ tách biệt các công ty thịnh vượng khỏi những công ty tụt lại phía sau?

Hỗ trợ tuyệt vời trong một thế giới trí tuệ nhân tạo đầu tiên sẽ chỉ cảm thấy dễ dàng hơn cho khách hàng. Họ liên hệ, đội hiểu tình huống nhanh chóng và cuộc trò chuyện di chuyển về phía trước mà không cần nhiều nỗ lực để tái tạo những gì đã xảy ra. Công nghệ đằng sau nó vẫn hầu như vô hình. Điều khách hàng nhận thấy là vấn đề của họ được hiểu và giải quyết mà không cần nỗ lực không cần thiết.

Đối với các đội chạy hỗ trợ, trải nghiệm đó đến từ việc có ngữ cảnh chính xác sẵn sàng ngay khi một cuộc trò chuyện bắt đầu. Trí tuệ nhân tạo giúp tổ chức thông tin và đưa ra những gì quan trọng trong khi đại lý tập trung vào việc hiểu khách hàng và hướng dẫn vấn đề đến giải quyết. Các công ty thịnh vượng sẽ là những công ty xây dựng hoạt động hỗ trợ của mình xung quanh sự rõ ràng và tính liên tục trong tương tác.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Hiver.