Sự bùng nổ trong 2 năm qua của ChatGPT, Gemini, Grok, hay DeepSeek đã làm cho người người biết và nhắc tới AI. Nhưng chính sự hưng phấn đó đã làm cho nhiều người, nhất là những không chuyên kỹ thuật, nghĩ rằng AI chính là những công cụ đó. Họ không biết rằng AI thực ra rộng hơn thế rất nhiều. AI đã từ lâu hiển hiện trong rất nhiều ngóc ngách, từ việc dùng khuân mặt đểmở khoá điện thoại, hay tự động đọc biển số xe khi ra vào bãi đỗ xe… Các công cụ như ChatGPT, DeepSeek… là nhóm các công nghệ gọi là Generative AI. Nó được phân biệt với các nhóm công nghệ AI khác còn được gọi là Vertical AI như xử lý ảnh, nhận diện giọng nói, phân loại… Những nhánh công nghệ đó hẹp hơn, ứng dụng cho các vấn đề chuyên biệt. Vd như bạn vào một trang thương mại điện tử, AI là công nghệ lõi của các hệ thống Search, Recommendation, Advertisement…
Việc bị bias đồng nhất AI với Generative AI có thể làm cho việc định hướng công nghệ không chính xác. Mỗi loại công nghệ có thế mạnh riêng của nó. Generative AI không phải là công cụ vạn năng để giải quyết mọi vấn đề một cách hiệu quả. Giả sự bạn cần build một hệ thống Demand Forecasting, bạn sẽ không thể giải vấn đề đó chỉ bằng các câu lệnh prompt. Generative AI được build xoay quanh ý tưởng cho phép suy diễn từ khoá tiếp theo trong một câu. Nhưng nó không có được dữ liệu từ hàng triệu data point liên quan tới việc mua bán hàng hoá để mà tìm ra mối quan hệ giữa demand ngày hôm qua và ngày hôm nay được. Đó là dữ liệu vận hành cụ thể của một doanh nghiệp. Và với loại dữ liệu đó, nó cần các model thuật toán AI khác để có thể suy diễn ra demand dựa vào dữ liệu quá khứ.
Cách đây tầm ba năm, tại TIKI chúng tôi cũng vô cùng hào hứng với Generative AI và ChatGPT. Chúng tôi ứng dụng thành công cho việc tổng hợp review, tổng hợp thuộc tính sản phẩm, nó là các tính năng được người dùng đánh giá tích cực. Nhưng cũng có rất nhiều thử nghiệm không mấy hiệu quả khi ứng dụng nó cho các bài toán Product Discovery, Recommendation. Chúng tôi launching Shopping Assistant cho người dùng tìm kiếm sản phẩm thông qua việc chat trao đổi với AI. Nó giống như trải nghiệm mua sắm thông thường khi người dùng chat với người bán hàng. Nhưng thực tế nó không đóng góp đáng kể vào việc cải thiện trải nghiệm mua sắm. Sau 3 năm nó contribute chưa tới 1% traffic xem sản phẩm. Trong khi đó Search vẫn đóng góp tới 60-70% traffic. Hoá ra người dùng muốn tìm luôn cái họ cần thay vì hỏi qua hỏi lại. Nhìn lại thì các công nghệ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng nhất vẫn là các thuật toán vertical AI phục vụ Search, Recommendation, dự đoán thời gian giao hàng, tự động tìm đường trong kho hay tự động tối ưu tuyến giao vận… Chúng tôi đã mất tập trung và không đầu tư nguồn lực đủ lớn để cải tiến các công nghệ cơ bản phục vụ trải nghiệm mua sắm.
Đây là một điểm quan trọng mà tôi muốn chia sẻ nhất là với các cấp quản lý của các công ty công nghệ. Các bạn cần xác định rõ thế mạnh của từng công nghệ để định hướng phù hợp cho team. Vertical AI không fancy, khó hiểu (nhất là với các nhà điều hành non-technical), khó build và triển khai. Nhưng nó lại hiệu quả cho các vấn đề cụ thể. Biết khi nào dùng cái gì sẽ giúp khai thác tối đa sức mạnh của từng loại công nghệ và giúp tối ưu hoá nguồn lực đầu tư.