Ở EMFCam gần đây, tác giả đã gặp Professor Kate Devlin và tham gia thảo luận về ‘AI Resist List’ – danh sách các trường hợp AI được dùng một cách không tốt. Một ví dụ điển hình là công ty mỹ thực đơn hàng trực tuyến Ocado, khi người dùng báo cáo lỗi hệ thống, họ nhận được phản hồi từ AI thay vì con người.
Phản hồi ban đầu của AI có dấu hiệu rõ ràng: thốt lời đồng ý, dùng dấu gạch ngang dài thay với ngôn ngữ tiếng Anh phổ biến ở Anh, và thiếu sự chân thành. Người dùng cho rằng thông điệp này không tự tin và không chắc chắn đã được đưa vào hệ thống xử lý. Ngược lại, sau khi người dùng khiếu nại trong khảo sát, Ocado đã gửi lời xin lỗi cá nhân từ một nhân viên, với ngôn ngữ gần như con người, thả lỏng và thực sự đọc kỹ thông điệp của khách hàng.
Vấn đề nằm ở chỗ việc dùng AI để trả lời thay vì xử lý bằng con người khi có vấn đề nghiêm trọng làm ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng. AI có thể hữu ích trong việc phân tích và gom tập hợp khiếu nại, nhưng không nên thay thế hoàn toàn con người trong giao tiếp. Khi AI gây khó chịu, công ty lại biết cách xử lý bằng cách xin lỗi và thừa nhận lỗi của mình.
Điều này cho thấy sự phức tạp của việc tích hợp AI vào quy trình khách hàng. Người dùng không chỉ đánh giá chất lượng phản hồi mà còn cảm xúc về sự thiếu chân thành. Trong khi AI giúp tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa quy trình, nó cần được sử dụng một cách có ý thức để không làm mất đi sự gắn kết và niềm tin của khách hàng vào doanh nghiệp.
Ý nghĩa với cộng đồng AI Việt Nam: Bài viết nhắc nhở rằng dù AI phát triển mạnh, người dùng vẫn đòi hỏi một cách tiếp xúc chân thành và con người. Đối với doanh nghiệp Việt Nam, việc tích hợp AI cần cân bằng giữa hiệu quả và trải nghiệm khách hàng để duy trì uy tín và gắn kết lâu dài.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com