Niraj Ranjan, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Hiver – 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 hoạt động 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 hệ thống dựa trên FPGA, một kinh nghiệm đã định hình cách tiếp cận của ông trong việc xây dựng sản phẩm có hiệu suất cao và khả năng mở rộng.

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 hộp thư đến chung, tự động hóa 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 helpdesk cũ bằng một giải pháp trực quan và có 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.

Trong giai đoạn đầu của sự nghiệp 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 mà những nền tảng kỹ thuật sâu sắc và kinh nghiệm mở rộng ban đầu đó đã định hình cách tiếp cận của bạn trong việc xây dựng trí tuệ nhân tạo hoạt động đáng tin cậy trong 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 điều kiện thực tế. Các trường hợp biên xuất hiện, tương tác giữa các thành phần thay đổi kết quả và mô hình sạch bị phá vỡ. Tư duy đó mang sang môi trường hỗ trợ khách hàng. Các cuộc trò chuyện đến với ngữ cảnh bị thiếu, sự khẩn cấp về 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 lại 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 yêu cầu đến thời điểm nó được giải quyết, và hỏi trí tuệ nhân tạo có thể loại bỏ ma sát đó như thế nào 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 đoán 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 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. Trí tuệ nhân tạo xử lý nền tảng đó tốt. Khi một hệ thống có thể tóm tắt một luồng 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 đoán tham gia vào bức tranh 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 sản xuất hàng ngày. Bạn đã học được điều gì về khoảng cách giữa trí tuệ nhân tạo trình diễn tốt và trí tuệ nhân tạo duy trì ổn định 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 tri 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 trên 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 bản thân 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 giải quyết. Trí tuệ nhân tạo hoạt động tốt hơn khi nó hỗ trợ luồng công việc đó. Giúp các đại lý hiểu ngữ cảnh của cuộc trò chuyện nhanh chóng tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa khi hộp thư đến bắt đầu đầy lên.

Hiver tích hợp trực tiếp vào các quy trình làm việc 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?

Nó 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 đó 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 phụ thuộc vào. Một đại lý mở một luồng 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 ráp lại những gì đã xảy ra và cung cấp cho đại lý nhiều không gian hơn để tập trung vào việc giải quyết vấn đề bản thân.

Các đội hỗ trợ thường hoạt động dưới áp lực mạnh, đặc biệt là khi đối phó với khách hàng thất vọng hoặc vấn đề khẩn cấp. Bạn thiết kế hệ thống trí tuệ nhân tạo như thế nào 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 trò chuyện có giọng điệu, sự khẩn cấp và lịch sử riêng. Phần lớn nỗ lực tinh thần đi vào việc ráp lại 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 luồng và ngay lập tức thấy tóm tắt rõ ràng hoặc bài viết kiến thức liên quan thay đổi điểm xuất phát của tương tác. Đại lý dành ít thời gian hơn để ráp lại những gì đã xảy ra và nhiều thời gian hơn để suy nghĩ về cách giải quyết vấn đề.

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

Các đội nhìn 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 mà các đại lý mất thời gian mỗi ngày. Tóm tắt cuộc trò chuyện là một ví dụ tốt. Khi một đại lý mở một luồng 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 bài viết kiến thức chính xác 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 của kiến thức đằng sau hệ thống. Các đề xuất của trí tuệ nhân tạo phụ thuộc nặng vào tài liệu và quy trình mà nó rút ra. Các đội có cơ sở tri thức rõ ràng, được duy trì tốt có xu hướng thấy việc 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, đơn giản vì nó giúp họ di chuyển qua các cuộc trò chuyện với sự rõ ràng hơn.

Từ quan điểm 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?

Dịch vụ khách hàng là một trong những môi trường mà các sai lầm nhỏ mang lại hậu quả lớn. Một phản hồi không hiểu rõ 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 ép 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, dung thứ một 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 một mức độ chắc chắn cao hơn.

Chiến lược sản phẩm trở thành một bài tập về việc phù 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 thử thách thực sự là liệu chúng có hoạt động nhất quán trong hoạt động hỗ trợ hàng ngày hay không. 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 vận chuyển tiếp theo.

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

Cấu trúc của các đội hỗ trợ có khả năng sẽ chuyển sang ít người hơn xử lý việc xử lý 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 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 sửa nó. Điều đó 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 nặng vào tài liệu chính xác, quy trình rõ ràng và nguồn tri 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 sẽ có khả năng thêm các đội tập trung vào việc 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 help desk 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. Việc lặp lại thông tin trên nhiều trao đổi trở nên thất vọng nhanh chóng.

Vấn đề hỗ trợ cũng mở rộng ra ngoài đội hỗ trợ bản thân. Các đội sản phẩm, đội vận hành và 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 khiến cho việc giữ quyền sở hữu vấn đề rõ ràng từ đầu đến cuối trở nên dễ dàng hơn.

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 các công ty thành công khỏi những công ty tụt lại phía sau?

Hỗ trợ tuyệt vời trong một thế giới trí tuệ nhân tạo đầu tiên sẽ đơn giản cảm thấy dễ dàng hơn cho khách hàng. Họ liên hệ, đội hiểu rõ tình huống nhanh chóng và cuộc trò chuyện di chuyển về phía trước mà không cần nhiều công việc trở lại để ráp lại 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 đúng sẵn sàng ngay khi 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 về phía giải quyết. Các công ty thành công sẽ là những công ty xây dựng hoạt động hỗ trợ của họ xung quanh sự rõ ràng và liên tục đó trong tương tác.

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