Tại sao một số sản phẩm AI có độ bám dính kém?

Hiện nay có rất nhiều sản phẩm AI mà chúng ta có thể sử dụng, nhưng tại sao một số sản phẩm AI lại không đáp ứng được nhu cầu hàng ngày của chúng ta? Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá lý do và cũng được khuyến nghị các công ty hoặc chủ doanh nghiệp cá nhân nên đọc.

Bạn có cảm giác:

Trong hai năm qua, đã có nhiều sản phẩm AI hơn. Các công ty sản xuất mô hình ngôn ngữ lớn không còn khoe khoang về số lượng tham số mà mô hình của họ có nữa. Thay vào đó, mô hình được chuyển thành ứng dụng.

Sau khi nhiều công cụ AI xuất hiện, mọi người bắt đầu tập trung vào khả năng của chúng trong những tình huống cụ thể. Ví dụ, sử dụng AI để vẽ tranh, viết bài viết, tìm kiếm thông tin, tạo sơ đồ tư duy và thậm chí chỉnh sửa tệp. Có vẻ như mọi người đều đã bắt đầu sử dụng AI và AI đã trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày.

Tuy nhiên, không lâu sau đó, tôi nhận được tin nhắn từ bạn bè hỏi tôi có phần mềm vẽ, công cụ tạo PPT hay phần mềm chuyển đổi ngôn ngữ thành văn bản nào hữu ích không? Khi nhìn thấy điều này, bạn có thể tự hỏi, vì đã có rất nhiều công cụ AI, tại sao bạn vẫn cần phải hỏi người khác?

Trên thực tế, nhiều người không sử dụng công cụ AI hoặc các công cụ này không thực sự được tích hợp vào quy trình làm việc của họ. Họ đã dùng thử sản phẩm khi nó mới được phát hành và sau đó ngừng sử dụng.

Tại sao chuyện này lại xảy ra? Tôi nghĩ điều này chủ yếu phụ thuộc vào việc nắm bắt mối quan hệ giữa "kỳ vọng, nhu cầu và quy trình làm việc".

1. Đoán xem có bao nhiêu công cụ AI trong năm nay?

Tôi đã hỏi một số AI, nhưng không ai đưa ra câu trả lời chắc chắn. Tuy nhiên, để tìm thêm thông tin, bạn có thể xem:

Viện Trí tuệ nhân tạo Stanford (Stanford HAI) đã công bố "Báo cáo chỉ số trí tuệ nhân tạo năm 2024". Báo cáo cho biết 51 mô hình máy học nổi tiếng đã được tạo ra vào năm ngoái. Ngoài ra, báo cáo còn đề cập rằng tổng cộng có 149 mẫu xe cơ bản được phát hành vào năm 2023.

Bạn có thể thắc mắc, những mô hình này có thể được sử dụng trong bao nhiêu ứng dụng?

Tôi đã hỏi ChatGPT và nó cho tôi biết rằng về mặt lý thuyết, các mô hình như GPT và BERT có thể được sử dụng trong hàng nghìn ứng dụng và tác vụ khác nhau. Doubao trả lời: có lẽ là vài trăm. Vì vậy, tôi không dám đưa ra kết luận vội vàng. Bạn có thể tưởng tượng được không gian ứng dụng sản phẩm hiện nay lớn đến mức nào không?

Tuy nhiên, với quá nhiều công cụ hiện có, bạn sẽ thực sự tải bao nhiêu công cụ về máy tính và nhớ được? Có thể rất ít, chỉ là điểm ấn tượng.

Nhiều người có kỳ vọng quá cao vào AI, sau khi sử dụng một lần và thấy nó không tốt, họ sẽ ngừng sử dụng. Đặc biệt là những người mới làm quen với AI, họ nghĩ rằng AI có thể làm được những điều mà thông thường nó không thể làm được.

Ví dụ:

Một số người không giỏi viết và mong đợi AI có thể giúp họ viết một bài viết hoàn hảo ngay lập tức; Bản thân tôi cũng từng có những hiểu lầm tương tự.

Trước đây, tôi phải tạo một PPT cho khách hàng và tôi quyết định để AI tạo ra nó chỉ bằng một cú nhấp chuột. Cuối cùng tôi đã mua gói thành viên một tháng. Sau đó tôi thấy rằng kết quả do AI tạo ra không tốt bằng kết quả do chính tôi thực hiện.

Trên thực tế, đây là một sự hiểu lầm. AI giống như một "hệ số nhân" có thể nâng cao khả năng hiện có của một người. Nếu nền tảng bằng không thì dù có khuếch đại thế nào thì kết quả vẫn bằng không.

Vài ngày trước, một người bạn của tôi muốn gửi quà cho hơn 50 khách hàng vào Ngày thành viên.

Các đồng nghiệp phụ trách hoạt động của công ty đã sắp xếp tất cả thông tin địa chỉ của khách hàng và đưa vào bảng tính Excel. Tuy nhiên, khi anh chuẩn bị gửi thông tin đến kho để vận chuyển thì gặp phải sự cố.

Kho có hệ thống chuyên nghiệp riêng và định dạng thông tin phải được thay đổi theo mẫu mà hệ thống yêu cầu. Anh ấy đến gặp tôi và nhờ tôi giới thiệu một phần mềm. Tôi đã nói, nhiều AI có thể làm được điều đó. Bất kể bạn cần định dạng nào, hãy để nó thực hiện theo hướng dẫn.

Sau khi tôi giới thiệu cho anh ấy một giải pháp, anh ấy đã dành cả buổi sáng để thử nhưng vẫn không tìm ra được giải pháp phù hợp. Do đó, nhiều người hy vọng có thể hoàn toàn dựa vào AI để giải quyết vấn đề, mong đợi có được kết quả hoàn hảo mà không cần phải tự mình làm.

Trên thực tế, AI chỉ là một công cụ. Nó thực sự có thể giúp chúng ta, nhưng điều kiện tiên quyết là chúng ta cũng phải chuẩn bị thật tốt. Nếu chúng ta chỉ dựa vào các công cụ vào phút cuối, chúng ta sẽ không nhận được câu trả lời mong muốn.

2. Sau khi nói về kỳ vọng, hãy nói về nhu cầu

Nhu cầu là gì?

Những gì bạn muốn và quá trình giải quyết vấn đề thông qua một công cụ hoặc chức năng nhất định là nhu cầu; nhiều người không thể diễn đạt rõ ràng nhu cầu của mình khi đối mặt với AI, chủ yếu là vì họ không hiểu về AI. Đừng nghĩ đây là một câu hỏi dễ.

Có ba điểm ở đây:

1. Công nghệ AI còn mới và phức tạp đối với nhiều người dùng. Họ không biết AI có thể làm gì hoặc hạn chế của nó là gì.

AI cần chúng ta cung cấp cho nó những hướng dẫn rõ ràng, cụ thể và có tổ chức để hoạt động chính xác. Tuy nhiên, con người thích giao tiếp theo cách tự nhiên và mơ hồ.

2. Nó sẽ chỉ xuất ra một cách điên cuồng

Điều quan trọng là phải hiểu rằng AI hiện tại không thể tự mình tạo ra mọi thứ; Nó xử lý thông tin đã tồn tại trong một cơ sở kiến ​​thức khổng lồ. Nếu không có ngữ cảnh cụ thể, AI chỉ có thể trả lời dựa trên ý nghĩa của từng câu bạn nói.

Ví dụ:

Khi đi cùng bạn bè, bạn có thể hỏi: "Hôm nay bạn đã ăn gì chưa?" Mặc dù bạn không nói rõ là buổi sáng hay buổi chiều, nhưng bạn của bạn vẫn hiểu ý bạn trong bối cảnh cụ thể đó.

Câu hỏi "Bạn đã ăn chưa?" thường nhận được câu trả lời như mong đợi.

Rõ ràng, giao tiếp của con người bao gồm các yếu tố không thể định lượng như cảm xúc, sự phụ thuộc theo ngữ cảnh và sở thích cá nhân, rất khó truyền đạt cho AI thông qua các hướng dẫn đơn giản. AI không thể nhận thức được nội dung tinh tế nên khả năng dự đoán và độ chính xác của nó thường bị hạn chế.

Một điểm nữa: thị trường giới hạn khả năng của AI theo một mô hình cố định.

Điều này có nghĩa là gì?

Ví dụ, nếu bạn yêu cầu các công cụ như KimiChat và Doubao xử lý một nhiệm vụ nào đó, chẳng hạn như tải tài liệu lên, tạo sơ đồ tư duy hoặc tóm tắt, chúng sẽ chỉ đưa ra câu trả lời và không thể đặt câu hỏi cho bạn như một con người thực sự.

Nhưng công cụ tìm kiếm AI thì khác. Khi bạn đặt một câu hỏi, họ sẽ hỏi lại bạn một vài câu hỏi khác, mục đích của việc này là buộc bạn phải suy nghĩ sâu sắc hơn về vấn đề, điều này có tác dụng tốt.

Vài ngày trước, một người bạn đã phàn nàn:

Anh ấy muốn AI giúp anh ấy viết một số bản sao. Sau khi hỏi đi hỏi lại, AI vẫn không thể đưa ra câu trả lời thỏa đáng. Ông cảm thấy AI quá ngu ngốc. Khi tôi hỏi anh ấy đặt câu hỏi cụ thể như thế nào, anh ấy nói rằng anh ấy chỉ nói, "Làm ơn viết cho tôi một vài bản sao, tôi muốn sử dụng chúng ở nơi này nơi kia."

Hãy nghĩ về điều này, khi chúng ta làm việc, người lãnh đạo sẽ giao cho chúng ta một nhiệm vụ. Nếu chúng ta không hiểu, chúng ta chắc chắn sẽ nói: “Lãnh đạo, anh có thể nói lại theo cách khác được không? Tôi không hiểu.” Nhưng AI không thể làm được điều đó. Nó chỉ có thể hiểu nội dung và sau đó truyền đạt lại trực tiếp.

Vì vậy, nếu bạn muốn AI viết văn bản theo một phong cách cụ thể, cách tốt nhất là trước tiên hãy cho AI xem một vài ví dụ tương tự và để nó học. Chỉ sau khi học được, nó mới có thể giúp bạn tạo ra nội dung bạn muốn.

Ngoài ra, bạn có thể hướng dẫn AI:

“Tôi muốn viết một vài bản sao. Bạn có thể hỏi tôi một số câu hỏi trước không, chẳng hạn như tôi muốn loại bản sao nào, thông tin cơ bản của tôi là gì và thông tin đó sẽ được sử dụng ở đâu?”.

3. Khả năng lý luận suy giảm

Tại sao chuyện này lại xảy ra?

Tôi nghĩ khả năng suy luận ngôn ngữ của AI thực sự không tệ. Các sản phẩm như Kimi và Doubao sử dụng mô hình văn bản dài, có thể dễ dàng xử lý các cuộc hội thoại dài từ 100.000 đến 200.000 từ.

Điều này có nghĩa là miễn là cuộc trò chuyện không vượt quá giới hạn từ thì AI có thể trò chuyện không giới hạn với người dùng. Nếu bạn cảm thấy khả năng của mình còn kém, vấn đề chính có thể là do bạn đã không diễn đạt rõ ràng.

Hãy nghĩ về điều này, nếu một lúc nó nói điều gì đó là tốt và ngay lúc tiếp theo lại nói là không, thì làm sao AI có thể tìm ra được điều bạn cần? Cuối cùng, cuộc trò chuyện trở nên lộn xộn.

Vì vậy, để tránh tình trạng này, bạn phải nhận thức từ tận đáy lòng rằng bạn phải cố gắng hiểu rõ nhu cầu của mình.

3. Làm thế nào để hiểu được nhu cầu?

Câu trả lời là: thông qua quy trình làm việc.

Quy trình công việc là gì?

Một chuỗi các bước hoặc hoạt động cần thiết để hoàn thành một nhiệm vụ hoặc dự án. Nó giúp chúng ta chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các hoạt động cụ thể theo từng bước.

Ví dụ:

Bạn chịu trách nhiệm xử lý đơn hàng cho một công ty. Quy trình làm việc điển hình có thể bao gồm: tiếp nhận đơn hàng, xác nhận hàng tồn kho, đóng gói hàng hóa, sắp xếp lô hàng và gửi thông báo lô hàng cho khách hàng. Mỗi bước đều có hướng dẫn và trình tự rõ ràng, đảm bảo toàn bộ quá trình xử lý đơn hàng rõ ràng và hiệu quả.

AI lý tưởng có thể hiểu được quy trình làm việc của bạn và có thể hỗ trợ bạn trong các hoạt động thực tế chính là một tác nhân AI. Bill Gates đã nhắc đến tác nhân AI. Ông cho biết AI là một siêu robot có thể giao tiếp với bạn và hiểu được nhu cầu riêng biệt của dây chuyền sản xuất của bạn.

Nó không chỉ giúp bạn hoàn thành nhiệm vụ một cách tự động mà còn cá nhân hóa quy trình sản xuất theo môi trường kinh doanh của bạn, giúp toàn bộ dây chuyền sản xuất hoạt động hiệu quả và trơn tru hơn.

Tôi nghĩ đây chính là chìa khóa. Tại sao?

Hiện nay, nhiều sản phẩm AI trên thị trường đã có mục tiêu đúng đắn. Họ đang trên con đường trở thành một tác nhân AI tổng quát, giải phóng đôi tay của bạn và để AI xử lý những nhiệm vụ tẻ nhạt. Nhưng phương pháp này có vấn đề. Bây giờ, nếu bạn xây dựng một tác nhân AI, nó chỉ có thể giao tiếp và không thể làm bất cứ điều gì khác.

Quy trình làm việc theo chiều ngang và mục tiêu theo chiều dọc. Giống như ví dụ trước, từ việc nhận đơn hàng đến vận chuyển, đây là mục tiêu cuối cùng theo chiều dọc.

Mục tiêu của quy trình là gì? Chuẩn hóa từng bước càng nhiều càng tốt, chẳng hạn như việc gì cần làm trước tiên và việc gì cần làm tiếp theo khi nhận được đơn hàng. Chỉ bằng cách làm rõ các bước, chúng ta mới có thể giảm bớt những rắc rối không đáng có.

Ví dụ:

Bạn muốn AI giúp bạn viết một cuốn tiểu thuyết dài 200.000 từ. Từ việc sáng tạo chủ đề, xây dựng nhân vật, thiết lập thế giới quan, lập dàn ý, tạo bản thảo đầu tiên cho mỗi chương, v.v., đây đều là các bước.

Sáng tạo chủ đề và xây dựng nhân vật đều là công việc theo chiều ngang. Bạn cần phải tự tìm ra cách chuẩn hóa công việc theo chiều ngang. Chỉ sau khi quá trình phân loại hoàn tất thì mới có thể chuyển giao cho AI vận hành theo quy trình cố định.

Nếu bạn muốn giải quyết vấn đề theo chiều dọc ngay từ đầu thì sẽ rất khó thực hiện. Rõ ràng, sẽ rất khó để sử dụng AI hiệu quả nếu nó không thực sự được tích hợp vào quy trình làm việc và kịch bản kinh doanh.

Do đó, một mặt, chúng ta cần có sự hiểu biết toàn diện và rõ ràng về quy trình làm việc của chính mình, bao gồm những nhiệm vụ nào có tính lặp đi lặp lại cao và tốn thời gian, và những quy trình nào có thể giao cho AI xử lý.

Đừng coi AI là trợ lý siêu anh hùng mới và mong đợi nó có thể giải quyết mọi vấn đề như Superman. Điều này là không thực tế. Nhưng có vẻ như tất cả các tác nhân AI đều muốn làm điều đó ngay bây giờ.

Mặt khác, điều quan trọng là phải tiếp cận vấn đề theo từng bước và từng mô-đun. Với cách tiếp cận này, bạn có thể bắt đầu tận dụng AI một cách hiệu quả, nếu không, bạn sẽ dễ quay lại với quy trình làm việc truyền thống.

Do đó, tần suất sử dụng các sản phẩm AI có liên quan chặt chẽ đến quy trình làm việc cá nhân.

Đối với các công ty sản phẩm AI, họ cần suy nghĩ về cách tích hợp hiệu quả các sản phẩm của mình vào quy trình làm việc riêng lẻ; đối với cá nhân, họ nên nỗ lực tìm hiểu cách xây dựng các quy trình vận hành chuẩn hóa (SOP) cho công việc ngang.

4. Tôi sử dụng AI để triển khai các hoạt động SOP như thế nào?

Có ba khía cạnh chính:

1. Sử dụng công cụ

Tôi luôn tuân thủ nguyên tắc "không rườm rà, dụng cụ nặng và sử dụng nhẹ". Định luật Gall nêu rằng bất kỳ hệ thống phức tạp nào hoạt động bình thường đều phát triển từ một hệ thống đơn giản.

Các sản phẩm AI trên thị trường có giao diện cực kỳ đơn giản hoặc có nhiều chức năng. Lựa chọn cá nhân của tôi là chỉ sử dụng những chức năng tốt nhất và thiết thực nhất của nó và tích hợp chức năng này vào quy trình làm việc của mình.

Vài ngày trước, Baidu đã phát hành một sản phẩm mới có tên là "Chengpian". Sau khi dùng thử, tôi thấy chức năng "sửa toàn văn" của nó đặc biệt hữu ích. Vì vậy, tôi chỉ sử dụng chức năng này. Nói một cách đơn giản, mỗi sản phẩm đều có một chức năng mạnh mẽ nhất và bạn chỉ cần sử dụng tối đa chức năng này là đủ.

2. Xử lý tác vụ

Tôi ra ngoài nhiều lần để gặp gỡ mọi người. Đôi khi, trong lúc trò chuyện, bạn bè sẽ chia sẻ một số ý tưởng kinh doanh.

Tôi sẽ vô thức hỏi họ: "Đó là bài phát biểu tuyệt vời. Tôi có thể ghi âm lại không? Tôi sẽ gửi cho bạn văn bản sau khi tôi sắp xếp xong." Bằng cách này, tôi có thể học được rất nhiều; Thứ hai, bạn bè tôi cũng vui vì tôi có thể giúp họ sắp xếp, vì vậy tôi thường sử dụng phần mềm ghi âm.

Bạn có thể không tin, nhưng tôi sử dụng chức năng ghi chú bằng giọng nói tích hợp trên iPhone của mình. Tuy đơn giản nhưng vẫn đủ để thu thập thông tin. Sau khi trở về công ty, tôi đã đưa bản ghi âm cho iFLYTEK để xử lý. Hành động nhỏ này mang lại cho tôi nguồn năng lượng to lớn.

Vào cuối ngày, tất cả chúng ta đều có nhiều nhiệm vụ lớn nhỏ phải giải quyết mỗi ngày. Điều quan trọng là phải xem xét những liên kết nào có thể được chuyển giao cho AI.

Tuy nhiên, tôi chưa tìm thấy ứng dụng nào tiện lợi có thể chuyển đổi trực tiếp các bản ghi âm dài thành văn bản. Nếu có, tôi chắc chắn sẽ là người dùng trả tiền đầu tiên.

Một điều nữa là tôi thường ghi lại những cảm hứng của mình và nhanh chóng ghi lại những ý tưởng đột xuất đó vào phần mềm ghi chú. Bây giờ tôi tự hỏi, với rất nhiều sản phẩm AI trên thị trường, tại sao lại không có phần mềm ghi chú nào có thể nói trực tiếp và chuyển đổi ngay thành văn bản để lưu lại?

Nói cách khác, tại sao phần mềm ghi chú có chức năng AI lại không tính đến tình huống này của người dùng? Điều này đáng để khám phá thêm.

3. Tối ưu hóa quy trình

Khi tôi tạo một dự án PPT, có năm bước: đầu tiên là thiết lập khuôn khổ, chuẩn bị nội dung, chọn mẫu, tối ưu hóa tài liệu và cuối cùng là tạo tài liệu.

Trong toàn bộ quá trình, AI thường được sử dụng để hỗ trợ xử lý phần khung. Đôi khi tôi sử dụng AI của Tencent Docs để tạo ra một khuôn khổ chỉ bằng một cú nhấp chuột, và đôi khi tôi sử dụng phần mềm khác; Xung quanh khuôn khổ, tôi sẽ sắp xếp các điểm kiến ​​thức chính. Bước này có thể cần sự hợp tác của hai phần mềm để hoàn thành.

Về mẫu, có rất nhiều mẫu có sẵn trong WPS. Tôi sẽ tải chúng trực tiếp xuống và sau đó xóa nội dung không cần thiết. Khi tài liệu cuối cùng được tạo ra, tôi sẽ tải mẫu và nội dung lên phần mềm liên quan đến AIPPT, hoàn thiện chỉ bằng một cú nhấp chuột và sau đó chỉnh sửa.

Đây là quy trình làm việc của tôi, mỗi nhiệm vụ khác nhau đòi hỏi phần mềm và quy trình khác nhau để hoàn thành.

Do đó, tôi nghĩ có nhiều lý do khiến các sản phẩm AI có độ bám dính kém. Sản phẩm chưa tìm được lợi thế cốt lõi của mình theo quan điểm của công ty; về góc nhìn cá nhân thì: mọi khía cạnh của công việc phải được chuẩn hóa.

V. Tóm tắt

Kỳ vọng, yêu cầu và quy trình làm việc là ba điều.

Tôi hy vọng bạn có thể tìm ra phương pháp riêng của mình, áp dụng vào thực tế và đạt được mục tiêu của mình.

Tác giả: Vương Chí Viễn

Nguồn: Tài khoản công khai WeChat: "Vương Chí Viễn (ID: Z201440)"