Sử dụng trợ lý AI để tăng năng suất và thúc đẩy doanh số bán hàng [Ưu điểm và nhược điểm]

Với tư cách là người tiêu dùng, cá nhân tôi rất thích khi có thể tự phục vụ một cách hiệu quả thông qua trợ lý AI. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, không cần phải nghe nhạc chờ khó chịu trên điện thoại, và tôi không làm gián đoạn công việc của một người đang bận rộn với câu hỏi dễ giải quyết của mình. Đôi bên cùng có lợi.

Vậy vấn đề nằm ở đâu?

Với tư cách là người tiêu dùng, có lẽ bạn đã biết rồi. Các trợ lý AI không phải lúc nào cũng hữu ích như chúng ta mong muốn. Chúng có thể tạo cảm giác thiếu tính cá nhân và lãng phí thời gian khi bạn chỉ muốn tương tác với con người. Chưa kể, có thông tin cho rằng người Mỹ đang lo ngại về tương lai của AI . Đại học Bentley và Gallup đã phát hiện ra rằng 75% người được hỏi cho rằng AI sẽ làm giảm số lượng việc làm, và 77% không tin tưởng các doanh nghiệp sử dụng AI.

Tuy nhiên, tôi là người lạc quan theo mọi nghĩa và không nghĩ chúng ta cần phải lo lắng về công việc hay các trợ lý AI. Bài viết này hoàn toàn nói về AI và việc sử dụng trợ lý AI. Tôi sẽ giải thích trợ lý AI là gì, cách thức hoạt động, lợi ích, nhược điểm, các loại và cách sử dụng trợ lý AI sao cho hiệu quả. Bài viết này nhìn nhận trợ lý AI một cách tích cực, tìm ra giải pháp cho những nhược điểm tiềm tàng. Nó giúp tôi nhận ra có bao nhiêu trợ lý AI đã hiện diện trong cuộc sống của mình mà không gây ra hậu quả tai hại nào.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Tác nhân AI là phần mềm có khả năng tương tác với môi trường hoặc dữ liệu đầu vào . Tác nhân AI có thể xử lý thông tin và sau đó đưa ra giải pháp.

Để hiểu rõ hơn về tác nhân AI, hãy xem ảnh chụp màn hình bên dưới. Ảnh này minh họa hoạt động của một tác nhân AI, dưới dạng chatbot.

Chatbot đã xử lý môi trường và dữ liệu đầu vào (câu hỏi tôi đã hỏi), sau đó phản hồi bằng một câu trả lời phù hợp và hữu ích.

Sau đây, tôi sẽ phân tích chi tiết các loại tác nhân AI, cách thức hoạt động của chúng và những ứng dụng của chúng.

Các tác nhân trí tuệ nhân tạo hoạt động như thế nào?

Như được minh họa trong biểu đồ thông tin hữu ích ở trên, có bốn thành phần chính trong tác nhân AI:

• Bản thân tác nhân và môi trường của nó.
• Khả năng nhận thức bao gồm khả năng diễn giải các dữ liệu đầu vào của tác nhân AI.
• Não bộ là nơi diễn ra quá trình ra quyết định, lập kế hoạch và suy luận.
• Hành động ở đây có nghĩa là kết quả đầu ra hoặc hành động thực tế.

Các bước thực hiện như sau:

• Đang nhận dữ liệu đầu vào.
• Tiếp nhận thông tin.
• Đang xử lý thông tin.
• Cung cấp kết quả đầu ra.

Các tác nhân AI không phải là điều đáng sợ. Trên thực tế, nhiều công cụ AI được sử dụng bởi cả các doanh nghiệp nhỏ và lớn, chưa kể đến cuộc sống cá nhân của bạn (tôi sẽ cho bạn thấy điều đó sau).

Tôi đã nhập một câu hỏi cho chatbot. Tôi nói: "Xin chào, tôi có thể tìm thông tin giá cả ở đâu?"

Chatbot đã tiếp nhận và xử lý thông tin tôi cung cấp, thậm chí còn đặt câu hỏi vào ngữ cảnh và "hiểu" rằng đây không phải là một câu trả lời đơn giản.

Kết quả trả về là một tin nhắn và một câu hỏi. Chatbot nói, “Chào bạn ???? Chào mừng bạn! Bạn có thể tìm thấy thông tin giá cả trong chatbot hoặc trên trang web của chúng tôi. Để hướng dẫn bạn tốt nhất, bạn đang tìm kiếm giá cho gói hoặc sản phẩm cụ thể nào?”

Tôi thích câu hỏi phản hồi đó. Nó cho thấy chatbot có khả năng nhận thức và xử lý thông tin tốt đến mức nào; nó biết rằng nó cần thêm thông tin.

Từ phản hồi này, tôi biết cách lấy thông tin giá cả mình cần, nhưng chatbot cũng khuyến khích tương tác thêm để có thể hữu ích hơn. Đây là một ví dụ về trợ lý AI hoạt động tốt.

Lợi ích của các tác nhân AI

Theo nghiên cứu của tôi, chatbot là một trong những loại trợ lý AI quen thuộc nhất. Khi tôi liên hệ với mọi người để hỏi về việc họ sử dụng trợ lý AI như thế nào, 51% câu trả lời liên quan đến chatbot và hỗ trợ khách hàng. Tất nhiên, tôi đã đề cập đến những lợi ích và hạn chế của chúng, nhưng tôi muốn tìm hiểu sâu hơn để khám phá những lợi ích khác ít được biết đến hơn.

Tôi đã thu thập được những hiểu biết từ những người sử dụng trợ lý ảo AI, và tôi rất ấn tượng với sự cởi mở của những người đóng góp cũng như sự sẵn lòng thừa nhận những ưu điểm và nhược điểm của trợ lý ảo AI. Tôi sẽ chia sẻ những gì mình đã học được ở bên dưới.

Giảm thiểu tình trạng kiệt sức trong dịch vụ khách hàng và tăng sự hài lòng của khách hàng.

Christian Hed , Giám đốc Marketing của Dstny , có rất nhiều kinh nghiệm thực tế với các trợ lý AI. Ông chịu trách nhiệm ra mắt chatbot AI tại Dstny và triển khai nó cho hàng nghìn công ty trên toàn thế giới.

Các trợ lý AI có thể giúp khách hàng xử lý hàng ngàn yêu cầu hỗ trợ thông qua các tương tác đơn giản. Chúng ta đã xem xét một cuộc trao đổi với chatbot ở trên, vốn rất phù hợp với mục đích này.

Hed giải thích: “Nhiều công ty nhận được hơn mười nghìn yêu cầu hỗ trợ khách hàng mỗi ngày. Một số nhận được các cuộc gọi trực tiếp đổ chuông vào đường dây điện thoại của cá nhân hoặc nhóm, điều này có thể là một cơn ác mộng.”

“Trợ lý AI rất phù hợp để xử lý các tương tác ban đầu, chẳng hạn như 'Bạn muốn nói chuyện với ai?' hoặc 'Việc này là về cái gì?', điều này giúp giảm đáng kể số lượng tương tác không cần thiết giữa nhân viên và khách hàng.”

“Nhiều cuộc gọi có câu trả lời đơn giản cũng có thể được trợ lý AI trả lời ngay lập tức — giúp tiết kiệm thời gian cho mọi người.”

“Nếu bạn nhận được mười nghìn yêu cầu hỗ trợ khách hàng mỗi ngày, điều này có thể tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc mỗi tuần. Sự đổi mới về trí tuệ nhân tạo trong năm qua đã giúp giảm chi phí đáng kể cho các đội ngũ hỗ trợ khách hàng.”

Điều tôi thích: Phải thừa nhận rằng, tôi rất thích các trợ lý AI được sử dụng theo cách này, miễn là quy trình hiệu quả. Tôi không ngại trả lời những câu hỏi như "Việc này là về cái gì?" hay "Bạn muốn nói chuyện với ai?" nếu điều đó giúp tôi nhanh chóng liên hệ được với bộ phận hoặc người phù hợp.

Phân tích các tập dữ liệu lớn để cải tiến sản phẩm dựa trên phản hồi của khách hàng.

Aljay Ambos , trưởng bộ phận marketing kiêm chuyên gia AI tại Twixify , có một trường hợp sử dụng tuyệt vời và được hưởng lợi từ trợ lý AI. Ông sử dụng trợ lý AI như những cộng tác viên chiến lược trong quá trình lên ý tưởng chiến dịch. Khi Twixify chuẩn bị ra mắt các tính năng mới, nhóm của ông sẽ phân tích nhiều loại thông tin khác nhau, chẳng hạn như phản hồi của khách hàng, xu hướng thị trường và những gì đối thủ cạnh tranh đang làm.

Nhưng họ không làm việc này thủ công. Ambos sử dụng trợ lý AI của Twixify để tăng tốc quá trình.

Ông Ambos cho biết: “Trợ lý AI của chúng tôi đã quét hàng nghìn cuộc hội thoại hỗ trợ khách hàng. Nó chỉ ra một vấn đề chung: Nhiều người dùng cần hỗ trợ điều chỉnh các tài liệu pháp lý do AI tạo ra để tuân thủ các quy định địa phương. Sự thấu hiểu này, điều mà một nhóm nhân viên có thể không nhận ra do khối lượng công việc quá lớn, đã trở thành ý tưởng nền tảng cho chiến dịch của chúng tôi.”

Dựa trên những phát hiện của thuật toán AI, Twixify đã triển khai chiến dịch của mình. Tôi hỏi Ambos liệu có thành công nào có thể đo lường được không, và câu trả lời là có. Ambos cho biết, “Chiến lược của chúng tôi đã thúc đẩy sự tương tác của người dùng lên 36%. Nó cũng giúp nhiều người hơn sử dụng tính năng mới mà chúng tôi đã giới thiệu.”

Điều tôi thích: Bên cạnh những thành công có thể đo lường được, tôi rất thích việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) – và tôi nghĩ điều đó rất hợp lý. Trí tuệ nhân tạo có thể xử lý dữ liệu hiệu quả hơn bất kỳ con người nào. Tôi có thể hình dung cách nhóm Twixify sẽ thu thập lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để vạch ra các tính năng cần triển khai nhằm cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Quản lý hàng tồn kho

Iryna Balaban là Giám đốc điều hành kiêm đồng sáng lập của Elite Maids NY , một dịch vụ vệ sinh tại thành phố New York.

Trước khi Balaban giới thiệu hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để quản lý kho hàng, việc theo dõi các sản phẩm vệ sinh cho hàng nghìn công việc dọn dẹp là một thảm họa về mặt hậu cần. Giờ đây, Balaban sử dụng hệ thống AI và mô tả sứ mệnh cải thiện quản lý kho hàng của mình là một “thành công vang dội”.

Balaban mô tả cách trợ lý AI theo dõi hàng tồn kho: “Trí tuệ nhân tạo (AI) theo dõi các vật tư vệ sinh như chất khử trùng, chất tẩy rửa đa năng và khăn lau vi sợi. [Nó] tính toán lịch sử sử dụng và dự đoán các lần vệ sinh sắp tới. AI biết khi nào các mặt hàng sắp hết và tự động đặt hàng lại. Bằng cách này, đội ngũ vệ sinh của chúng tôi không bao giờ thiếu vật tư, điều đó có nghĩa là không bao giờ có sự chậm trễ hoặc gián đoạn trong dịch vụ của chúng tôi.”

Ấn tượng.

Các chỉ số định lượng rất dễ nhận thấy: Khách hàng không bị chậm trễ, và sự bực bội của nhân viên cũng giảm bớt vì họ đến nơi làm việc với đầy đủ công cụ cần thiết để làm việc hiệu quả nhất.

Tò mò, tôi hỏi Balaban liệu có tác động nào có thể đo lường được không.

Đúng vậy. “Việc tích hợp AI này đã mang lại những hiệu quả sâu sắc. Tỷ lệ hàng hết库存 đã giảm 90% kể từ khi triển khai hệ thống. Điều này không chỉ làm tăng sự hài lòng của khách hàng mà còn giúp chúng tôi tiết kiệm chi phí. Tự động hóa việc đặt hàng lại và tránh mua hàng khẩn cấp vào phút cuối đã giúp chúng tôi tiết kiệm được một khoản tiền đáng kể cho các sản phẩm tẩy rửa. Ngoài ra, AI cho phép chúng tôi phát hiện các mẫu trong dữ liệu sử dụng để có thể nhận được chiết khấu khi mua số lượng lớn từ nhà cung cấp và tiếp tục tăng lợi nhuận.”

Điều tôi thích : Đây có thể là một trong những ứng dụng yêu thích nhất của tôi đối với trí tuệ nhân tạo (AI). Đó là một ví dụ tuyệt vời về việc tự động hóa bằng AI hiểu được môi trường và thông tin được cung cấp, và cách một hành động (sắp xếp lại hàng tồn kho) có thể giảm bớt gánh nặng tinh thần cho con người. Tôi thích sự hiệu quả của điều này. Đây cũng là một ví dụ tuyệt vời về cách AI mang lại lợi ích cho con người: các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nhàm chán, như sắp xếp lại hàng tồn kho và quản lý kho, được giao cho AI để con người có thể làm những việc họ yêu thích.

Nhược điểm của các tác nhân AI

Nếu bạn muốn tích hợp các trợ lý AI vào doanh nghiệp của mình, việc nắm rõ những nhược điểm và các lỗi thường gặp sẽ giúp bạn tránh được chúng. Dưới đây, tôi đã liệt kê các nhược điểm và một số giải pháp để tránh chúng khi bạn tích hợp trợ lý AI của riêng mình.

Vì chatbot là ứng dụng phổ biến nhất của các tác nhân AI trong nghiên cứu của tôi, nên chúng ta hãy bắt đầu từ đó.

Các truy vấn phức tạp cần đến sự can thiệp của con người.

Mặc dù Christian Hed có một giải pháp trợ lý AI tiên tiến giúp giảm thiểu tình trạng kiệt sức của nhân viên chăm sóc khách hàng và tăng tốc độ phản hồi, ông nhận ra rằng một số câu hỏi nằm ngoài khả năng của trợ lý AI. Trong những trường hợp này, trợ lý AI có thể gây ra sự khó chịu cho khách hàng.

Tôi đánh giá cao sự cởi mở của Hed trong việc thừa nhận những ưu điểm và nhược điểm của các tác nhân AI, đặc biệt là trong vấn đề này.

Hed nói, “Một số câu hỏi phức tạp hơn và cần con người trả lời. Một trợ lý AI chỉ gây thêm khó chịu, vì khách hàng biết họ cần hỗ trợ và muốn bỏ qua bước đó.”

Điều tôi thích: Tôi hoàn toàn đồng ý với điều này. Thực tế, đây là điểm vướng mắc đầu tiên mà tôi nghĩ đến khi xem xét những hạn chế của trợ lý AI. Đây là một nhược điểm mà tôi chắc chắn nhiều người trong chúng ta đều gặp phải. Một đề xuất cá nhân để khắc phục vấn đề này là sử dụng trợ lý AI có thể nhanh chóng chuyển tiếp yêu cầu đến người thật khi cần thiết. Tôi cảm thấy hài lòng nhất với các trợ lý AI phản hồi nhanh chóng yêu cầu được nói chuyện với người thật.

Thiếu sự đồng cảm

Tôi đã trao đổi với 55 chuyên gia về trí tuệ nhân tạo, và tám người trong số họ đề cập đến khái niệm “sự đồng cảm”. Đây là một chủ đề khá phổ biến trong giới chuyên gia AI khi nói về những hạn chế của trí tuệ nhân tạo.

Sự đồng cảm là một nhược điểm của trí tuệ nhân tạo; nó đơn giản là không thể làm được điều đó. Nếu bạn có người đang sử dụng trí tuệ nhân tạo và họ thực sự muốn có sự kết nối với con người, thì trí tuệ nhân tạo sẽ không thể đáp ứng được.

Tuy nhiên, vẫn có những giải pháp để tránh điều này.

- Hãy áp dụng phương pháp kết hợp.

John Russo là Phó Chủ tịch phụ trách giải pháp công nghệ chăm sóc sức khỏe tại OSP Labs . Ông Russo cho biết: “Để khắc phục [sự thiếu đồng cảm của con người], các doanh nghiệp có thể triển khai các tác nhân AI song song với các nhân viên là con người. Cách tiếp cận kết hợp này đảm bảo rằng các câu hỏi phức tạp hơn hoặc nhạy cảm về mặt cảm xúc sẽ được xử lý bởi con người thật, trong khi các nhiệm vụ thường ngày được tự động hóa. Ngoài ra, việc liên tục tinh chỉnh và cập nhật thường xuyên các mô hình AI có thể giúp giảm thiểu lỗi.”

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, những câu hỏi nhạy cảm về mặt cảm xúc sẽ trở nên phổ biến đối với Russo và OSP Labs.

Russo giải thích cách OSP cân bằng giữa chatbot và con người: “Chatbot xử lý các câu hỏi thường gặp trên trang web của chúng tôi, giúp cải thiện thời gian phản hồi và cho phép các nhân viên tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn.”

Điều tôi thích: Như tôi đã nói trong phần giới thiệu, tôi thích việc có thể tự phục vụ bản thân một cách hiệu quả. Chatbot xử lý các câu hỏi thường gặp, thời gian phản hồi, v.v., trong khi nhân viên hỗ trợ trực tiếp xử lý các thắc mắc phức tạp hoặc nhạy cảm. Thật hoàn hảo.

- Hãy tránh hoàn toàn sử dụng các trợ lý ảo khi cần sự tương tác giữa người với người.

Luôn có lựa chọn không sử dụng các tác nhân AI cho những mục đích cụ thể.

Parker Gilbert , đồng sáng lập của Numeric , khuyến nghị “[sử dụng] các tác nhân AI một cách chiến lược, tập trung vào các nhiệm vụ mà sự tương tác của con người không cần thiết hoặc kết hợp sự giám sát của con người khi cần thiết.”

Điều tôi thích: Phân tích chiến lược về việc AI hoạt động hiệu quả nhất ở đâu (hoặc không hiệu quả ở đâu) dường như là điều tối thiểu mà một công ty có thể làm cho khách hàng của mình. Xem xét AI có giá trị nhất ở đâu sẽ giúp bạn tận dụng tối đa lợi ích của AI đồng thời tránh được những nhược điểm.

Quản lý độ chính xác của dữ liệu

Tôi nghĩ rằng chúng ta thường có xu hướng quá tin tưởng vào khả năng của các tác nhân AI. Nhưng như Kevin Shahnazari , người sáng lập và CEO của FinlyWealth , đã nhận ra, chúng không phải lúc nào cũng đưa ra những hành động chính xác và hữu ích.

FinlyWealth sử dụng các tác nhân AI trên toàn bộ nền tảng đề xuất thẻ tín dụng của mình.

Shahnazari giải thích cách thức hoạt động của hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI): “Hệ thống AI phân tích các mẫu đơn đăng ký thẻ tín dụng. Hệ thống của chúng tôi xử lý hàng ngàn điểm dữ liệu để dự đoán tỷ lệ phê duyệt, giúp người dùng tránh làm tổn hại điểm tín dụng của họ do các đơn đăng ký không thành công.”

Shahnazari cho rằng hệ thống này đã “[ngăn chặn] hơn 2.000 trường hợp bị từ chối có khả năng xảy ra, đồng thời xác định các lựa chọn thẻ phù hợp hơn cho người dùng.”

Thách thức mà Shahnazari gặp phải là các tác nhân AI của họ bắt đầu đưa ra những khuyến nghị quá thận trọng.

Khi được hỏi về cách giải quyết vấn đề này, Shahnazari cho biết: “Chúng tôi đã giải quyết bằng cách áp dụng phương pháp kết hợp, trong đó các tác nhân sẽ đánh dấu những kết quả phù hợp tiềm năng để con người xem xét. Sự kết hợp này đã cải thiện độ chính xác của đề xuất lên 35% trong khi vẫn duy trì hiệu quả của quá trình sàng lọc tự động.”

Điều tôi thích: Mặc dù đáng tin cậy, nhưng nếu không được bảo trì và huấn luyện đúng cách trên các nguồn dữ liệu tốt, chất lượng của tác nhân AI có thể thấp hoặc thậm chí suy giảm. Giá trị trong những gì Shahnazari nói nằm ở phương pháp lai ghép của tác nhân AI, bổ sung thêm lớp đánh giá của con người. Đó là sự kết hợp tuyệt vời với phương pháp lai ghép đã đề cập trước đó về AI và sự đồng cảm.

Tôi nghĩ điều tuyệt vời của phương pháp kết hợp và việc cho nhân viên biết về tính chất kết hợp này là bạn sẽ đảm bảo với họ rằng trí tuệ nhân tạo sẽ không sớm cướp mất việc làm của họ . Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo và con người làm việc cùng nhau sẽ hiệu quả hơn. Tôi cũng thích việc trí tuệ nhân tạo có thể báo hiệu cho con người khi cần hành động, giúp con người không phải liên tục theo dõi trí tuệ nhân tạo.

Các loại tác nhân AI

Tôi nghĩ việc phân loại các tác nhân AI sẽ giúp tăng cường sự hiểu biết và do đó, loại bỏ nỗi sợ hãi. Kiến thức là sức mạnh, và tôi nghĩ rất có thể bạn sẽ ngạc nhiên khi biết đến những loại tác nhân AI mà bạn đang sử dụng một cách tự nhiên và không hề cảm thấy bị đe dọa trong cuộc sống hàng ngày. Ngay cả với cái nhìn lạc quan, đây vẫn là một bất ngờ thú vị đối với tôi.

Các tác nhân học tập

Các tác nhân học máy là loại tác nhân AI quen thuộc nhất. Bạn sẽ từng trải nghiệm các tác nhân học máy nếu bạn mua sắm trực tuyến, xem truyền hình trực tuyến hoặc nghe nhạc trực tuyến.

Các tác nhân AI học máy hoạt động bằng cách cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian thông qua việc học hỏi từ kinh nghiệm. Ví dụ, nếu bạn đã xem ba bộ phim trong ba ngày khác nhau với cùng một diễn viên và xem hết các bộ phim đó, thì một tác nhân học máy có thể đề xuất một bộ phim khác cũng có diễn viên đó.

Phù hợp nhất cho: Trợ lý cá nhân sử dụng trí tuệ nhân tạo, hệ thống phát hiện gian lận và robot tự học.

Các tác nhân phản xạ đơn giản

Nếu bạn quan tâm đến nhà thông minh, bạn sẽ quen thuộc với loại tác nhân AI này. Bạn có thể thấy trường hợp sử dụng này khá an toàn.

Các tác nhân phản xạ đơn giản có thể được sử dụng trong những thứ như bộ điều nhiệt. Các tác nhân này không có bất kỳ ngữ cảnh nào (không giống như các tác nhân dựa trên mô hình, sẽ được đề cập tiếp theo). Các tác nhân phản xạ đơn giản hoạt động dựa trên tình huống hiện tại mà không xem xét kinh nghiệm trong quá khứ. Chúng tuân theo các quy tắc điều kiện-hành động (nếu X xảy ra, hãy làm Y). Vì vậy, vẫn lấy ví dụ về bộ điều nhiệt: Nếu nhiệt độ giảm xuống dưới một nhiệt độ nhất định, hệ thống sưởi sẽ bật. Nếu đạt được nhiệt độ mong muốn, nó sẽ tắt.

Phù hợp nhất cho: Các hệ thống tự động cơ bản như điều khiển nhiệt độ, bộ lọc thư rác hoặc chatbot dựa trên quy tắc.

Các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình

Các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là một loại tác nhân AI duy trì mô hình nội bộ về thế giới. Chúng đưa ra quyết định dựa trên cả dữ liệu đầu vào hiện tại và, quan trọng hơn, kiến ​​thức đã được lưu trữ. Điều này giúp AI đưa ra các quyết định sáng suốt phù hợp với thương hiệu của bạn.

Hãy coi tác nhân phản xạ dựa trên mô hình của bạn như một trí tuệ nhân tạo có giới hạn. Nó cần sự hỗ trợ ngữ cảnh để hiểu và phản hồi phù hợp với các giá trị thương hiệu của bạn, chẳng hạn.

Với các tác nhân này, bạn có thể nhập dữ liệu giúp duy trì hoạt động của AI, đảm bảo nó đưa ra quyết định trong khuôn khổ đã được xác định trước.

Nói một cách đơn giản, đây có thể là các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh, có tính đến giọng điệu của bạn.

Các tác nhân dựa trên mục tiêu

Các tác nhân dựa trên mục tiêu là một loại tác nhân AI mà bạn có thể đã sử dụng. Nhóm bán hàng của bạn có đang sử dụng CRM tích hợp AI không ? Rất có thể bạn đã và đang sử dụng các tác nhân dựa trên mục tiêu rồi.

Các tác nhân dựa trên mục tiêu đưa ra quyết định dựa trên các mục tiêu đã được xác định trước. Tác nhân có thể đánh giá môi trường và chọn một hành động giúp tiến gần hơn đến mục tiêu đã được xác định trước.

Tiếp tục với ví dụ về CRM, các chuyên viên dựa trên mục tiêu có thể hỗ trợ đội ngũ bán hàng biết cần thực hiện hành động gì đối với từng khách hàng tiềm năng. Thay vì nhân viên bán hàng thực hiện các hành động tùy ý cho mọi khách hàng tiềm năng, một chuyên viên dựa trên mục tiêu có thể phát hiện ra những điểm chung giữa các khách hàng tiềm năng đã chốt đơn và xác định thông tin hoặc hành động mà họ muốn từ đội ngũ bán hàng của bạn.

Công cụ tự động dựa trên mục tiêu, được tích hợp trong hệ thống CRM, có thể đề xuất các chiến lược bán hàng dựa trên dữ liệu. Nó có thể gợi ý bạn gửi email theo dõi vì email theo dõi sau xx ngày có tỷ lệ thành công xx%. Điều này giúp bạn không bị choáng ngợp bởi việc phải làm gì tiếp theo và cung cấp hành động dựa trên dữ liệu, hướng đến mục tiêu. Không tồi chút nào, phải không?

Phù hợp nhất cho: Hệ thống CRM

Cách sử dụng các tác nhân AI hiệu quả

Nhìn chung, các tác nhân AI không hoạt động hoàn hảo ngay lập tức, nhưng chúng khá tốt. Nếu bạn đang nghiêm túc sử dụng các tác nhân AI, thì những lời khuyên này có thể sẽ giúp bạn sử dụng chúng một cách hiệu quả.

Hãy huấn luyện họ.

Trước đó tôi đã giới thiệu Aljay Ambos; anh ấy đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các tính năng mới. Vì trường hợp sử dụng của anh ấy rất hiệu quả, với mức tăng 36% về tương tác người dùng, nên tôi đã hỏi anh ấy về cách anh ấy đạt được kết quả đó.

Ambos nói, “Chúng tôi đã huấn luyện nó. Chúng tôi đã tạo ra các bộ dữ liệu đặc biệt tập trung vào ngôn ngữ, mối quan tâm và mục tiêu cụ thể của đối tượng mục tiêu của chúng tôi.”

“Nếu bạn đang cân nhắc sử dụng các trợ lý AI, hãy tập trung vào việc cá nhân hóa chúng. Một mô hình AI tiêu chuẩn chỉ có thể giúp bạn đến một mức độ nhất định. Khi bạn tùy chỉnh nó để hiểu lĩnh vực chuyên môn của mình và tích hợp liền mạch với nhóm của bạn, bạn có thể vượt ra ngoài việc tự động hóa đơn thuần và xây dựng mối quan hệ đối tác thực sự mang lại kết quả đáng kể.”

Hãy lên kế hoạch chiến lược.

Vấn đề sử dụng AI một cách chiến lược đã được đề cập trước đó trong bài viết này, nhưng tôi muốn giữ lại ở đây vì tôi nghĩ nó rất cần thiết nếu bạn muốn sử dụng các tác nhân AI một cách hiệu quả.

Thế giới đang xôn xao về trí tuệ nhân tạo (AI), những lợi ích và tất cả các trường hợp ứng dụng của nó. Rất dễ bị phân tâm bởi lời hứa hẹn về một trợ lý AI có thể thay đổi cuộc sống hoặc công việc kinh doanh của bạn, nhưng nếu bạn không tích hợp AI một cách chiến lược, nó sẽ thất bại.

Matthew Franzyshen , giám đốc phát triển kinh doanh tại Ascendant Technologies Inc. , cảnh báo rằng các doanh nghiệp phải tích hợp các tác nhân AI vào quy trình làm việc của mình. Ông nói: “Hãy chắc chắn rằng bạn thực sự biết mình cần chúng để làm gì. Đừng thêm các tác nhân AI chỉ vì mọi người khác đang làm như vậy. Hãy đánh giá và hiểu rõ nhu cầu kinh doanh của bạn để có thể chọn một giải pháp phù hợp với mục tiêu kinh doanh riêng của mình.”

Tôi thích lời khuyên của Franzyshen. Nếu bạn kiểm tra lại hoạt động kinh doanh của mình và hiểu lý do tại sao bạn tích hợp trợ lý AI, bạn sẽ có nhiều khả năng sử dụng nó hơn (đặc biệt nếu nó được tích hợp vào quy trình làm việc) và trấn an nhân viên, những người cảm thấy AI sẽ thay thế họ.

Hoàn thiện kịch bản chatbot.

Có nhiều cách để bạn quản lý kết quả đầu ra của chatbot và sự hài lòng của khách hàng bằng cách sử dụng các tác nhân AI.

Nikita Sherbina , đồng sáng lập kiêm CEO của AIScreen, đưa ra một ví dụ về cách quản lý chatbot góp phần vào thành công. Ông nói: “Một ví dụ cụ thể về thành công của chúng tôi là việc triển khai chatbot AI, xử lý 80% các yêu cầu thường xuyên của khách hàng, giảm thời gian phản hồi đến 60%. Để tối đa hóa hiệu quả, chúng tôi liên tục tinh chỉnh kịch bản chatbot dựa trên phản hồi của người dùng và đảm bảo chuyển tiếp liền mạch cho nhân viên hỗ trợ đối với các vấn đề phức tạp.”

Tôi thích ý tưởng này. Cho dù bạn cung cấp cho trợ lý AI bao nhiêu thông tin đi nữa, bạn cũng không thể biết nó hiệu quả đến mức nào cho đến khi bạn thử nghiệm. Chắc chắn rồi, một khi bạn đưa chatbot vào sử dụng với khách hàng, bạn sẽ nhận được phản hồi, cả tốt và xấu, về cách nó hoạt động. Điều quan trọng là phải xem xét tất cả phản hồi và từng bước cải thiện chatbot.

Tin tốt là một tác nhân AI có thể giúp bạn phân tích tất cả các phản hồi, giống như Ambos từ Twixify đã dạy chúng ta trước đó.

Hãy thử dùng trợ lý ảo AI. Có thể bạn sẽ bất ngờ đấy!

Khi tôi lướt internet, đặc biệt là mạng xã hội, dường như có hai phe: một phe ủng hộ AI, một phe phản đối, và hiếm khi có điểm chung. Việc biên soạn bài viết này đã giúp tôi nhìn nhận các tác nhân AI theo một cách khác.

Như tôi đã nói, tôi rất hài lòng với sự cởi mở của mọi người khi sử dụng AI và sự thừa nhận của họ về cả những mặt tốt và không tốt của nó. Khi viết bài báo này, tôi đã có cơ hội tìm hiểu sâu hơn về các loại tác nhân AI, và ngay cả tôi (một người lạc quan) cũng trở nên lạc quan hơn về AI. Tôi được giới thiệu về những ứng dụng của AI mà tôi chưa từng nghĩ đến, và những ứng dụng này đã hiện diện trong cuộc sống hàng ngày của tôi rồi.

Càng nghe nhiều về những mặt trái của trợ lý ảo AI, tôi càng tin rằng những chuyên gia có thiện chí cần phải ủng hộ AI để thúc đẩy việc sử dụng công cụ tuyệt vời này một cách có đạo đức và mang lại lợi ích cho tất cả mọi người.

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện ở nhiều nơi hơn chúng ta tưởng và sẽ không biến mất, nhưng ít nhất chúng ta có thể thấy rằng AI có thể hữu ích, đặc biệt nếu được sử dụng kết hợp với một số lời khuyên được cung cấp trong bài viết này.