Thúc đẩy đổi mới AI đột phá thông qua tư duy kỹ thuật ngược từ khách hàng

Mặc dù đã trải qua nhiều năm số hóa, các tổ chức hiện nay chỉ thu được ít hơn một phần ba giá trị kỳ vọng từ các khoản đầu tư kỹ thuật số, theo nghiên cứu của McKinsey. Lý do chính là vì hầu hết các công ty lớn thường bắt đầu từ các khả năng công nghệ có sẵn và sau đó mới gắn các ứng dụng vào chúng, thay vì bắt đầu từ nhu cầu của khách hàng và làm việc ngược lại để tìm ra giải pháp công nghệ. Việc không ưu tiên khách hàng có thể dẫn đến các giải pháp bị phân mảnh, trải nghiệm người dùng rời rạc và cuối cùng là sự thất bại trong quá trình chuyển đổi.

Kỹ sư làm việc với dữ liệu và AI

Các tổ chức đạt được kết quả vượt trội từ AI lại làm theo cách ngược lại. Họ áp dụng tư duy "kỹ thuật ngược từ khách hàng" (customer-back engineering), đặt khách hàng làm trọng tâm của quá trình chuyển đổi công nghệ. Đây là chiến lược mà sản phẩm và dịch vụ được phát triển với trải nghiệm khách hàng được ưu tiên hàng đầu, bao gồm các thách thức, nhu cầu và kỳ vọng của họ. Các đội ngũ phát triển sản phẩm sau đó sẽ làm việc ngược lại một cách linh hoạt để tìm ra các bước cần thiết nhằm thiết kế và xây dựng các giải pháp đạt được trải nghiệm mong muốn.

"Khi bạn đưa các kỹ sư đến gần hơn với khách hàng, bạn sẽ có được nhiều sự đổi mới sáng tạo hơn," ông Ashish Agrawal, Phó Chủ tịch Kiểm mảng thẻ tín dụng và công nghệ thanh toán tại Capital One, chia sẻ. "Điều này dẫn đến hiệu ứng nhân lên, bởi vì các kỹ sư có thể tiếp cận một vấn đề từ một chiều kích khác biệt, độc đáo so với góc nhìn của bộ phận kinh doanh hay sản phẩm."

Tại sao cần lấy khách hàng làm trung tâm trong kỹ thuật?

Theo bản chất, các kỹ sư là những người giải quyết vấn đề. Khi họ nghe về những khó khăn mà khách hàng đang gặp phải, hoặc cách khách hàng sử dụng sản phẩm và dịch vụ trong thế giới thực, họ có thể nghĩ ra các cách để giải quyết nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả, vì họ tự nhiên có sự gần gũi hơn với hệ thống và dữ liệu so với nhiều đội ngũ khác trong công ty.

Ông Agrawal nhấn mạnh: "Việc xây dựng văn hóa lấy khách hàng làm trung tâm có tác động thúc đẩy động lực đối với các kỹ sư khi họ thực sự bắt đầu thấy những thay đổi cốt lõi mà họ đang thực hiện, hoặc các tính năng họ thêm vào, đang có tác động trực tiếp đến cuộc sống của khách hàng."

Tuy nhiên, điều này cũng đòi hỏi sự kỷ luật cao. Ông Agrawal giải thích rằng Capital One đã đặt mục tiêu cho mọi kỹ sư trong tổ chức của mình thiết lập nhiều điểm tiếp xúc với khách hàng trong năm dưới các hình thức khác nhau, bao gồm:

• Các phiên thấu cảm số hóa (digital empathy sessions) để quan sát hành trình của người dùng và xác định nơi họ gặp khó khăn.
• Hỗ trợ khách hàng tích hợp (embedded customer support) trong một khoảng thời gian để làm sâu sắc thêm sự hiểu biết về nhu cầu dịch vụ.
• Kỹ sư đi cùng nhân viên (engineering ride-alongs), trong đó kỹ sư tham gia các cuộc gọi hoặc tham quan trực tiếp cùng nhân viên thành công khách hàng, bán hàng và hỗ trợ.
• Các cuộc thi hackathon để xây dựng giải pháp xung quanh các vấn đề thực tế của khách hàng.

Cơ hội từ AI khi lấy khách hàng làm trung tâm

"Thách thức lớn nhất mà các kỹ sư trong các công ty lớn phải đối mặt là thiếu quyền truy cập trực tiếp vào khách hàng," ông Agrawal nhận định. "Điều này có thể khiến các chuyên gia công nghệ khó khăn hơn trong việc làm việc với khách hàng để xác định vấn đề và đổi mới giải pháp."

AI vừa làm tăng tốc độ thách thức, vừa mở ra cơ hội. Vòng đời ra mắt sản phẩm đã trở nên nhanh chóng hơn đáng kể. Tin tốt là các kỹ sư hiện nay gần hơn với dữ liệu đầu vào cho AI, do đó họ có thể áp dụng nhanh hơn các kỹ thuật dữ liệu dựa trên AI để giải quyết vấn đề cho khách hàng.

Ông Agrawal đưa ra một kịch bản gần đây: Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, các cuộc trò chuyện có thể được tóm tắt ngay lập tức và cung cấp cho nhân viên hỗ trợ bối cảnh về yêu cầu ban đầu của thành viên cũng như các hành động cần thực hiện tiếp theo. AI tác nhân (Agentic AI) cũng có thể được kích hoạt để đặt các câu hỏi theo dõi mang tính định hướng về tương tác đó, điều mà nếu không có AI sẽ mất nhiều thời gian của nhân viên để đọc qua toàn bộ luồng hội thoại.

"Một giải pháp sẽ khó thực hiện hơn nhiều trong một hệ sinh thái không có nhiều dữ liệu chất lượng cao," ông Agrawal nói. "Nhưng khi bạn kết hợp một hệ sinh thái dữ liệu phong phú với các công cụ tác nhân, bạn sẽ chuyển từ các bản sửa chữa gia tăng sang sự chuyển đổi tốc độ cao."

Ví dụ, Capital One đã sử dụng thông tin chi tiết từ khách hàng để xây dựng một khung AI đa tác nhân hiện đại gọi là Chat Concierge nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng cho người mua xe và đại lý. Trong một cuộc trò chuyện duy nhất, Chat Concierge có thể thực hiện các tác vụ như so sánh phương tiện để giúp người mua xe quyết định lựa chọn tốt nhất và lên lịch lái thử hoặc hẹn gặp với nhân viên bán hàng.

Ông Agrawal giải thích rằng người mua xe có thể tương tác trực tiếp với Chat Concierge thông qua các trang web của đại lý tham gia. Các đại lý có thể truy cập và tiếp quản cuộc trò chuyện thông qua Nền tảng Navigator. Trợ lý AI này bao gồm nhiều tác nhân logic hoạt động cùng nhau để bắt chước suy luận của con người, cho phép nó cung cấp thông tin và thực hiện hành động dựa trên yêu cầu của khách hàng.

Các yếu tố của tư duy ưu tiên AI (AI-first)

Theo một khảo sát gần đây của MIT Technology Review Insights, 70% các nhà lãnh đạo cho biết công ty họ sử dụng AI tác nhân ở một mức độ nào đó. Khoảng một nửa số giám đốc điều hành nói rằng các hệ thống AI tác nhân có khả năng cao trong việc cải thiện phát hiện gian lận (56%) và bảo mật (51%), giảm chi phí và tăng hiệu quả (41%), cũng như cải thiện trải nghiệm khách hàng (41%).

Nhìn về tương lai, việc đạt được các kết quả này dường như càng trở nên khả thi. Hơn một nửa số giám đốc ngân hàng được khảo sát cho biết họ kỳ vọng tiếp tục cải thiện việc phát hiện gian lận (75%), bảo mật (64%) và trải nghiệm khách hàng (51%). Các trường hợp sử dụng AI tác nhân cho thấy tiềm năng mạnh mẽ trong việc chuyển đổi trải nghiệm khách hàng trong dịch vụ tài chính bao gồm phản hồi các yêu cầu dịch vụ khách hàng, điều chỉnh thanh toán hóa đơn để phù hợp với kỳ lương thường xuyên, hoặc trích xuất các điều khoản và điều kiện chính từ các thỏa thuận tài chính.

Đặt khách hàng làm trung tâm cho một sự chuyển đổi đòi hỏi tư duy ưu tiên AI. Các công ty phải chuyển từ việc đơn thuần bổ sung cho một sản phẩm hiện có sang việc tái tưởng tượng cơ bản vấn đề và nhu cầu của người dùng thông qua lăng kính khả năng của AI.

Một số phương pháp tốt nhất mà ông Agrawal khuyến nghị bao gồm:

• Tái tưởng tượng chức năng cốt lõi của AI để giải quyết vấn đề của người dùng: "Giá trị thực sự không nằm ở việc chạy theo trào lưu AI; mà là ở việc giải quyết các vấn đề ý nghĩa của khách hàng. Bằng cách tập trung vào tác động, chúng tôi đảm bảo rằng sự đổi mới của mình không chỉ nhanh mà còn mang tính chuyển đổi," ông Agrawal nói.
• Bắt đầu với dữ liệu chất lượng cao, được quản lý tốt làm nền tảng: "Sự sẵn sàng của dữ liệu và thông tin thống nhất trên các hệ thống là nền tảng không thể thương lượng của AI. Một lớp dữ liệu sạch sẽ là thứ điều phối vòng lặp tác nhân — cho phép nhận thức, suy luận và thực thi cần thiết để giải quyết vấn đề của khách hàng trước khi họ thậm chí phải yêu cầu," ông Agrawal giải thích.
• Xây dựng lại quy trình làm việc với AI được nhúng ngay từ đầu: "Mọi người thường coi các mô hình là những hộp đen, nhưng các hệ thống tác nhân đòi hỏi sự nghiêm ngặt và giám sát lớn. Việc có một hệ sinh thái dữ liệu được quản lý tốt và các tiêu chuẩn AI có trách nhiệm là những trụ cột thiết yếu để xây dựng niềm tin vào các hệ thống này," ông Agrawal nhấn mạnh.
• Xây dựng một đội ngũ đa chức năng bao gồm khoa học dữ liệu, kỹ thuật, sản phẩm, thiết kế và các đối tác khác: Ông Agrawal khuyên: "Thật quan trọng để cởi mở và linh hoạt trong việc chuyển đổi cách chúng ta làm việc và tạo ra tác động khi AI ngày càng được tích hợp sâu hơn vào quy trình làm việc. Cũng quan trọng là việc áp dụng cách tiếp cận 'bò, đi, chạy' nếu bạn mới bắt đầu với AI, thay vì chỉ nhảy vào nó ngay lập tức."

Tóm lại, việc đạt được sự chuyển đổi toàn diện (end-to-end) phụ thuộc vào việc trao quyền cho các kỹ sư và đội ngũ đối tác để bắt đầu từ nhu cầu của khách hàng và làm việc ngược lại để tìm giải pháp công nghệ, thay vì bắt đầu từ khả năng công nghệ trước rồi mới tìm ứng dụng cho chúng. Khi các tổ chức khiến cách tiếp cận ngược từ khách hàng trở nên bản năng, họ không chỉ có thể tái tưởng định trải nghiệm khách hàng từ bên trong mà còn có thể đặt khách hàng làm trọng tâm ngay từ đầu.