60% người tiêu dùng Mỹ có phản cảm với từ ‘AI’ trong thông điệp thương hiệu

 (wpvip.com)
7 điểm bởi GN⁺ 5 giờ trước | 4 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Trong khảo sát năm 2026 của WordPress VIP, người tiêu dùng Mỹ cảm thấy web ít tính con người hơn trước đây, và thông điệp AI của các thương hiệu cũng chưa tạo ra được những ví dụ thành công đủ đáng tin
  • 74% người tiêu dùng cho biết internet ít tính con người hơn so với 10 năm trước, và họ đạt đến mức bot fatigue — khi các tương tác trực tuyến bắt đầu mang cảm giác tổng hợp — chỉ sau trung bình 40 phút
  • 61% người tiêu dùng không thể nghĩ ra thương hiệu nào sử dụng AI tốt trong thông điệp, và 60% tiếp nhận AI trong thông điệp thương hiệu như một yếu tố gây phản cảm hơn là tính năng
  • AI brand visibility là tần suất thương hiệu xuất hiện trong câu trả lời của các AI engine như ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, và đây là một bài toán đo lường khác với thứ hạng tìm kiếm
  • Doanh nghiệp cần cung cấp cả nội dung có cấu trúc để AI có thể trích dẫn lẫn trải nghiệm đủ khiến con người muốn ở lại, ngay trên cùng một website; còn hệ sinh thái công cụ để đo lường điều này vẫn đang trong quá trình hình thành

Vì sao web ngày càng ít tính con người hơn

  • Trong khảo sát năm 2026 của WordPress VIP với 1.200 người tiêu dùng Mỹ, 74% trả lời rằng internet ít tính con người hơn so với 10 năm trước
  • Thời gian trung bình để rơi vào trạng thái bot fatigue, khi các tương tác trực tuyến bắt đầu mang cảm giác tổng hợp, là 40 phút
  • Khi những khoảnh khắc nhỏ từng khiến việc truy cập web trở nên đáng giá dần biến mất, người dùng cũng phát hiện nhanh hơn các trải nghiệm giống như đang được máy móc nói chuyện với mình

AI brand visibility khác gì với khả năng hiển thị trên tìm kiếm

  • AI brand visibility là mức độ thương hiệu xuất hiện thường xuyên trong các câu trả lời do AI engine như ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini tạo ra
  • Khả năng hiển thị trên công cụ tìm kiếm đo thứ hạng trên trang kết quả, còn AI brand visibility xem liệu thương hiệu có được nhắc đến bên trong câu trả lời của AI hay không
    • Một thương hiệu đứng đầu trên Google vẫn có thể hoàn toàn không xuất hiện trong câu trả lời của ChatGPT
  • Tính đến năm 2026, chưa có single dashboard nào theo dõi bao quát khả năng hiển thị thương hiệu trên tất cả AI engine
  • Trong nhóm này chưa có nhà cung cấp dẫn đầu thực sự được xác lập, và cũng chưa có tiêu chuẩn chung nào cho khái niệm “làm tốt”

Cách người tiêu dùng nhìn nhận việc thương hiệu dùng AI

  • 61% người tiêu dùng không thể nghĩ ra thương hiệu nào sử dụng AI tốt trong thông điệp
  • 16% trả lời rằng hoàn toàn không có thương hiệu nào dùng AI tốt
  • 60% xem AI trong thông điệp thương hiệu là yếu tố gây phản cảm chứ không phải tính năng
  • Trong một năm qua, doanh nghiệp đã đổ ngân sách vào chiến lược AI, nhưng trong nhận thức của người tiêu dùng vẫn chưa có thương hiệu thành công nổi bật nào
  • Các nhóm doanh nghiệp hiện dành trung bình 16,6 giờ mỗi tuần để cải thiện AI visibility

Hai vai trò mà website phải cùng lúc đảm nhiệm

  • AI engine cần nội dung mà chúng có thể tìm thấy và trích dẫn chính xác, còn con người cần lý do để ở lại sau khi đã nhấp vào
  • Phần giữ chân con người khó hơn, và nhiều doanh nghiệp lớn vẫn đang ở giai đoạn ước đoán
  • Những thương hiệu đáng chú ý đang tập trung vào các trải nghiệm mà phần tóm tắt AI dạng phẳng không thể cung cấp

    • Nội dung tương tác

      • Trải nghiệm động và những hoạt động nhỏ để người dùng trực tiếp thao tác trở thành lý do để ghé thăm website
      • Website là nơi cùng lúc cung cấp nội dung có cấu trúc để AI có thể trích dẫn và những trải nghiệm đáng để người đọc dành thời gian
      • WordPress VIP giới thiệu rằng họ cung cấp nền tảng này trong WordPress VIP for Enterprise
      • Framework liên quan được tổng hợp trong Future-Proof Your Brand for the AI-Native Web

Các nhóm công cụ chính để đo AI brand visibility

  • Nhóm công cụ AI brand visibility mới chỉ xuất hiện khoảng 2 năm, và hệ sinh thái công cụ vẫn đang trong giai đoạn định hình
  • Mức giá rất đa dạng, từ miễn phí đến 6 chữ số, tùy theo độ phủ và mức độ tùy biến
  • Một số sản phẩm cụ thể có thể thay đổi trong 12 tháng tới, nhưng các nhóm công cụ có khả năng tồn tại lâu hơn

  • AI citation monitoring platforms

    • Đây là nhóm mới nhất, theo dõi tần suất thương hiệu xuất hiện trong câu trả lời của ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini
    • Chúng mô phỏng truy vấn ở quy mô lớn và cho thấy tần suất trích dẫn cùng cảm xúc theo thời gian
    • Ví dụ công cụ gồm Profound, BrightEdge, brandvisibility.ai, Tryevergreen và các đối thủ nhỏ xuất hiện vào cuối năm 2025
    • Phù hợp với các nhóm cần gắn AI visibility với kết quả kinh doanh
    • Điểm cần lưu ý
      • Mô hình giá vẫn chưa ổn định
      • Để tạo ra đường cơ sở có ý nghĩa thường cần thu thập dữ liệu trong 4–6 tuần
      • Mô phỏng truy vấn dựa trên mẫu vẫn có lỗ hổng
      • Công cụ nào hứa hẹn “bao phủ hoàn toàn” mọi câu trả lời của AI đều đang phóng đại phương pháp luận

  • Search analytics with AI overlays

    • Đây là nhóm mà các nền tảng SEO hiện có đã mở rộng sang theo dõi AI từ năm 2024
    • Chúng hiển thị dữ liệu trích dẫn AI chồng lên các chỉ số tìm kiếm truyền thống
    • Ví dụ công cụ gồm Similarweb AI Intelligence, Semrush AI Toolkit, Ahrefs Brand Radar
    • Phù hợp với các nhóm muốn xem dữ liệu AI visibility trong khi vẫn giữ workflow SEO hiện tại
    • Giá trị chính là báo cáo hợp nhất, nơi có thể xem traffic tìm kiếm tự nhiên và traffic từ AI trên cùng một màn hình
    • Điểm cần lưu ý
      • Độ phủ AI nhìn chung hẹp hơn các nền tảng AI citation chuyên dụng
      • Vì được xây cho tìm kiếm, phần AI vẫn đang trong giai đoạn bắt kịp
      • Các con số AI ở đây nên được xem là chỉ báo định hướng

  • Web analytics with AI referral tracking

    • Đây là nhóm phân tích web dùng để phát hiện và phân loại traffic đến từ AI engine
    • Nếu công cụ citation monitoring cho biết thương hiệu có được nhắc đến hay không, thì nhóm này cho thấy điều gì xảy ra sau khi được nhắc đến
    • Ví dụ công cụ gồm Parse.ly trong bộ sản phẩm WordPress VIP, Plausible, Fathom Analytics, các nền tảng phân tích doanh nghiệp như Google Analytics 4 có thiết lập custom segment
    • Trích dẫn AI nằm ở đầu phễu, còn nhóm này đo lường việc những trích dẫn đó chuyển đổi thành gì
    • Điểm cần lưu ý
      • Khả năng phát hiện AI referrer khác nhau giữa các nền tảng
      • Một số AI engine gửi referrer header sạch, nhưng số khác phụ thuộc vào UTM tagging
      • Để có dữ liệu sạch cần sự phối hợp giữa đội nội dung và đội phân tích

  • Brand intelligence platforms

    • Đây là nhóm giám sát thương hiệu bổ sung theo dõi các bề mặt AI vào social listening và PR monitoring truyền thống
    • Chúng xem AI engine như một nguồn đầu vào bên cạnh các lượt nhắc trên mạng xã hội và truyền thông truyền thống
    • Ví dụ công cụ gồm Brandwatch, Talkwalker, Meltwater
    • Phù hợp với các đội truyền thông và PR vốn đã dùng các nền tảng này cho giám sát khủng hoảng và theo dõi share-of-voice
    • Điểm cần lưu ý
      • Độ phủ AI nhẹ hơn so với các công cụ AI citation chuyên dụng
      • Hữu ích cho góc nhìn toàn cảnh nhưng kém phù hợp hơn với phân tích trích dẫn chi tiết

  • Custom solutions

    • Các doanh nghiệp có năng lực kỹ thuật có thể dùng LLM API để gửi truy vấn định kỳ đến AI engine rồi hiển thị kết quả trên dashboard nội bộ
    • Công việc của Pew Research Center và WordPress VIP là một ví dụ cho cách tiếp cận này
    • Phù hợp với các doanh nghiệp muốn tự định nghĩa truy vấn và trực tiếp kiểm soát dữ liệu
    • Đây là lựa chọn phù hợp khi chiến lược AI visibility của thương hiệu phụ thuộc vào các truy vấn ngách hoặc theo ngành mà công cụ đóng gói sẵn xử lý chưa tốt
    • Điểm cần lưu ý
      • Có gánh nặng bảo trì
      • Truy cập LLM API đã ổn định hơn, nhưng giá cả và rate limit vẫn thay đổi thường xuyên
      • Để giữ dashboard nội bộ luôn cập nhật sẽ cần đầu tư kỹ thuật liên tục

Tiêu chí đánh giá khi chọn công cụ

  • Nếu muốn biết “chúng ta có đang được trích dẫn không?”, hãy dùng AI citation monitoring platform
  • Nếu muốn xem “chúng ta có được trích dẫn tương xứng với hiệu quả tìm kiếm không?”, hãy chọn search analytics có AI overlay
  • Nếu muốn biết “điều gì xảy ra sau khi được trích dẫn?”, hãy dùng web analytics có AI referral tracking
  • Nếu muốn biết “AI đang nằm ở đâu trong bức tranh cảm nhận thương hiệu rộng hơn?”, bạn cần brand intelligence platform
  • Nếu cần theo dõi những đối tượng mà các nhóm trên không trả lời được, hãy xây custom solution
  • Phần lớn doanh nghiệp lớn sẽ dùng kết hợp hai nhóm
    • Tổ hợp phổ biến nhất là dùng công cụ AI citation monitoring để xác định mức độ xuất hiện của thương hiệu, rồi dùng công cụ web analytics để đo giá trị của visibility đó
    • Những thương hiệu thiết lập được tổ hợp này trước sẽ ở gần hơn với vị thế không còn phải tranh cãi lại ngân sách AI visibility trong các cuộc họp ngân sách năm 2027

Bài viết liên quan

4 bình luận

 
geesecross 4 giờ trước

Tôi cũng không chắc những thương hiệu có độ hiện diện AI cao liệu có thực sự là thương hiệu tốt từ góc nhìn người tiêu dùng hay không.

Khi lên kế hoạch du lịch Iceland, tôi đã nhờ một LLM gợi ý công ty tour hang băng, nhưng hóa ra đó chỉ là nơi dễ hiện ra nhất khi tìm trên internet vì vài năm trước từng gây ra tai nạn chết người.

LLM đã bỏ qua những ngữ cảnh vốn quan trọng với con người chỉ vì tôi không đưa chúng vào prompt, rồi đơn giản chọn công ty có độ hiện diện cao trong ngữ cảnh kết quả tìm kiếm và ghép lại những ưu điểm mà chính công ty đó quảng bá để giới thiệu cho tôi.
 
jsh5782 2 giờ trước

Suy cho cùng, sản phẩm phải được đánh giá bằng chất lượng, nhưng có quá nhiều sản phẩm đặc biệt hay giương cao AI lại dùng từ khóa AI để che đậy chất lượng kém.
 
GN⁺ 5 giờ trước
Ý kiến trên Hacker News

  • Câu nói rằng “khách hàng hay người dùng không thức dậy vào buổi sáng và nghĩ ‘hôm nay mình muốn nói chuyện với chatbot hay AI agent’” thực sự rất đúng
    Tôi đã dẫn dắt việc triển khai AI customer support agent, và ban lãnh đạo xem đó là một thành công lớn, nhưng các chỉ số lại kể một câu chuyện hoàn toàn khác. Khách hàng thực sự ghét nó, và tôi chưa từng thấy thứ gì trong lĩnh vực công nghệ bị ghét đến vậy
    Nói thêm để khỏi bị nghĩ là do chúng tôi làm dở: chúng tôi dùng nhà cung cấp hàng đầu ngành, tự kiểm thử rất gắt, và còn tinh chỉnh cả độ trễ. Tôi nghĩ phiên bản cuối khá ổn, nhưng khách hàng đơn giản là ghét nó

    • Tôi không hiểu vì sao ban lãnh đạo lại không thấy những customer support agent này vụng về và dang dở đến mức nào, trong khi khách hàng nhận ra ngay đó là AI và cảm thấy hoàn toàn vô ích
    • Làm tôi nhớ ra là phải liên hệ với nha sĩ. Họ đã thay hệ thống trả lời tự động kiểu tiếng bíp cũ bằng một AI chatbot, và trải nghiệm thật kinh khủng
      Tôi chỉ muốn để lại điều mình cần nói, để nó được chép thành văn bản rồi có người xử lý, chứ không muốn chậm rãi giải thích mọi thứ cho một con bot rốt cuộc cũng chỉ làm đúng việc đó
      Tệ hơn nữa là trong vài câu đầu tiên nó còn không hề nói mình là bot. Nó đủ giống thật để khiến tôi bị đánh lừa, và cảm giác thất vọng khi nhận ra mình vừa nói chuyện với một robot vô thưởng vô phạt giờ đã gắn liền với thương hiệu của phòng khám nha khoa đó
    • Hệ thống điện thoại tự động vốn luôn khiến tôi e ngại lại còn dễ chịu hơn hệ thống điện thoại dựa trên AI. Kiểu “nhấn phím 1” không cố làm bạn tưởng là có người thật đang nghe, nhưng dịch vụ AI thì được thiết kế để trông như đang nói chuyện với con người
      Đừng làm nó giả làm người
    • Gần đây tôi đem xe tới đại lý để sửa điều hòa, và trên đường về nhà thì phát hiện xi-nhan bị hỏng. Hôm sau tôi gọi điện để xác nhận đây là lỗi từ phía đại lý và họ phải sửa miễn phí, rồi định đặt lịch ghé lại thì AI Assistant bắt máy
      AI này hoàn toàn không được huấn luyện để lường trước tình huống có thể là lỗi của đại lý, và cứ liên tục đẩy tôi sang đặt lịch trên website hoặc tạo lịch hẹn mới bằng tiền túi của tôi
      Việc đại lý giao sang cho AI, rồi lại chỉnh AI đó chỉ để đặt lịch chứ không phải giải quyết vấn đề, về cơ bản chẳng khác nào chơi xấu tôi. Đó là cách thô lỗ để đẩy thêm việc sang cho tôi và làm tôi tốn thời gian. Đến lúc được nối sang người thật thì tôi đã bực và mất niềm tin rồi
    • Kiểu khái quát này là sai. Ở góc độ khách hàng, tôi đã thấy LLM được triển khai tốt trong sản phẩm và tôi thích điều đó
      Tôi không nghĩ nó mang tính cách mạng, nhưng nó lấp được những khoảng trống của giao diện, và các mô hình hiện tại được huấn luyện để hữu ích, trung thực và làm theo chỉ dẫn của người dùng. So với các kiểu cũ thì dễ chịu hơn nhiều
      Bạn có thể nghĩ nói chuyện với con người tốt hơn chatbot, nhưng thực tế đáng buồn là nhân viên hỗ trợ khách hàng nhiều khi còn hành xử giống bot hơn cả LLM. Tùy từng trường hợp, nhưng phần lớn thời gian tôi thà nói chuyện với LLM hơn

  • Tôi có thể sai, nhưng trong nhiều sản phẩm, AI giống như một tín hiệu gửi tới quỹ đầu tư mạo hiểm và giới công nghệ nội bộ hơn là mang lại giá trị cho người tiêu dùng
    Người tiêu dùng muốn biết “sản phẩm này thực sự làm được gì cho tôi”, chứ không mấy quan tâm nó được hiện thực hóa bằng từ khóa thịnh hành của ngày hôm nay hay không

    • Câu “người tiêu dùng chỉ quan tâm sản phẩm thực sự làm gì, chứ ít quan tâm nó được xây bằng từ khóa thịnh hành hôm nay” có vẻ đã đánh giá thấp tác động tiêu cực một cách chủ động mà AI tạo ra với nhiều người
      Thông điệp mà nhiều người nghe được gần với kiểu “được làm bằng công nghệ chuyên đạo nhái, khiến nghệ sĩ mất việc, rồi sớm muộn cũng khiến bạn mất việc, và làm kết quả trở nên tầm thường nhạt nhẽo”
      Quảng bá như vậy gần giống như đi quảng cáo rằng “được làm bằng lao động trẻ em”
    • Từ góc nhìn người tiêu dùng, khi AI bị ép đẩy mạnh như thể bản thân nó là một tính năng thì thật khó hiểu
      Người tiêu dùng không quan tâm nhà phát triển viết loại mã nào hay triển khai lên nền tảng cloud nào, vậy thì tại sao họ phải quan tâm AI bên trong sản phẩm. AI không phải là tính năng, tính năng mới là tính năng. Hãy nói cho họ biết tính năng đó là gì
    • Ngay khi chúng tôi phát hành tính năng AI, phản hồi tiêu cực đã đổ ập tới
      Sau đó chúng tôi đổi tên nó thành Advanced Search và giữ nguyên cả biểu tượng lấp lánh, về cơ bản gần như chỉ tìm và thay “AI” thành “Advanced”
      Phản hồi tiêu cực dừng lại, và ngay ngày hôm sau đã có người gửi thư nói đó là một tính năng tuyệt vời
      Branding thật sự rất kỳ lạ, và môi trường truyền thông hiện đại cũng vậy. Tôi không định nói việc ghét AI là đúng hay sai, nhưng với một số người, từ đó bật lên đèn cảnh báo “bọn này đến cướp việc của tôi” ngay cả trong những ngữ cảnh chẳng liên quan gì tới công việc của họ. Trong các cuộc khảo sát, ổn định việc làm vượt trội hơn hẳn như một mối lo liên quan đến AI
    • Trong khoảng một năm qua, có vẻ “AI” đã chuyển từ một từ buzzword vô nghĩa thành một sắc thái tiêu cực trong công chúng không chuyên kỹ thuật
      “That’s so AI” đã thành tiếng lóng thật sự, và nó không có nghĩa là “ngầu đấy, tự động hóa đấy!”
    • Cũng đúng phần nào. Thực tế là phần lớn công ty đang triển khai AI một cách rất tệ
      Nó không thực sự giải quyết được gì và giống một ô checkbox trên bảng tính năng hơn. Kiểu chỉ cần gắn một chatbot vào là xong
      Khi Square gần đây ra mắt “managerbot”, tôi đã nghĩ “ồ, nghe cũng ổn” vì tôi thực sự muốn thứ như vậy. Nhưng khi hỏi vài câu về dữ liệu trong hệ thống thì nó không trả lời nổi đa số, lại còn cực kỳ chậm. Tự xuất báo cáo rồi tìm thông tin còn nhanh hơn bot
      Không chỉ riêng Square, mà Salesforce, Microsoft, Google và những bên khác cũng đều như vậy
      Cá nhân tôi thích dùng công cụ AI, nhưng cũng đang thấy mệt mỏi vì marketing. Các nhà phát triển nhét AI vào khắp mọi nơi, làm không tới, rồi vẫn quảng bá nó như tính năng cốt lõi
      Có thể đó chỉ là một chu kỳ tự nhiên. Có lẽ hiện tại chúng ta đang ở đoạn chuyển từ đỉnh cường điệu sang vỡ mộng

  • Vấn đề của đống rác “AI” bị nhét ép vào thiết bị dạo gần đây chính là thế này
    Chúng ta đã dùng các tính năng machine learning suốt nhiều năm và thực sự cũng có lợi ích, nhưng đa số mọi người không biết hoặc không quan tâm nó hoạt động ra sao. Nó chỉ làm đúng phần việc của mình ở phía sau, chứ không dí công nghệ nền tảng vào mặt người dùng
    Nhưng AI thì hoàn toàn ngược lại. Nó đưa công nghệ lên trước, còn lợi ích thì để sau. Thậm chí còn làm UI tệ hơn, trong khi lợi ích thì rất ít hoặc nhiều khi hoàn toàn không có
    Phần lớn người tiêu dùng quan tâm việc nó có hoạt động đúng và mang lại lợi ích hay không hơn là công nghệ đó vận hành như thế nào

    • Điều cốt lõi thật sự mà mọi người hay quên là con người coi trọng thời gian và công sức của những con người khác
      AI thường được dùng bởi những người không muốn bỏ thời gian hay công sức, và rốt cuộc bản chất là vậy
      Cứ tự hỏi mình là được. Bạn muốn nhận một tấm thiệp Giáng sinh hay sinh nhật có thông điệp được cá nhân hóa, hay muốn nhận thứ do bot AI tạo ra 100%? Nhất là nếu trong đó còn có cả ảo giác nữa thì lại càng thế
    • Tôi đã nhiều lần thấy phần mềm vứt bỏ các giải pháp machine learning vốn đang hoạt động tốt để chuyển sang AI đa dụng cho kết quả tệ hơn
      Thay đổi thật sự ở đây là họ đang cố thử giao diện “một ô nhập cho mọi thứ”, nhưng lại không hiểu rằng trên thực tế hiếm khi đó là lựa chọn tốt nhất cho người dùng
    • Những tính năng kiểu này đã thoái hóa từ lâu, và “AI” hoàn toàn không gửi tới người tiêu dùng tín hiệu nào rằng nó sẽ sửa hoặc khôi phục những thứ trước đây từng hoạt động tốt
      Ví dụ tôi luôn nhắc đến là nhận diện giọng nói của Google Maps. Trước đây, nếu hỏi “Hey Google, ETA là bao lâu nữa?” thì nó sẽ trả lời một cách thần kỳ còn bao lâu nữa mới đến nơi. Nhưng đến một lúc nào đó thì nó hỏng, và đã nhiều năm rồi không hoạt động. Lần cuối tôi thử thì điện thoại bật trình duyệt web lên và thực hiện tìm kiếm trên web
      Khi họ nhét Gemini vào một cách cưỡng ép, việc đầu tiên tôi làm là tìm cách tắt nó đi. Vì nó đã ghi đè giọng đọc cũ mà tôi chọn để đọc lịch trong calendar vào buổi sáng. Thực tế là nó bắt đầu đọc bình thường, rồi cái giọng Gemini ngớ ngẩn đó chen vào và hoàn toàn chẳng giúp ích gì
      Tất cả chỉ là enshittification
    • “AI” giờ đã trở thành từ cửa miệng nhờ đám Vulture Capitalists
      Tính năng phải tự nói lên giá trị của nó. Nếu là tính năng tốt, thì không cần phải đem công nghệ nền tảng ra làm marketing
      Ví dụ, chẳng ai quan tâm cài đặt được lưu trong cơ sở dữ liệu SQLite cả. Người ta cũng chẳng quan tâm bản thân nó được lưu như thế nào
      Khi bạn bè khoe điện thoại mới có thể zoom mặt trăng cực lớn đến mức thấy cả từng tảng đá, chuyện nó dùng AI hoàn toàn không quan trọng. Họ chỉ đang dùng camera thôi
      Dù có dùng AI để làm ra tính năng, bạn cũng không nên viết AI lên bao bì, mà phải cho thấy nó thực sự làm được gì và làm tốt đến đâu. Nói rằng nó dùng AI là vô nghĩa. Dù tầng lớp săn mồi có muốn đến đâu thì “fetch” cũng sẽ không bao giờ thành xu hướng
    • Đúng vậy. Apple có vẻ như đã hiểu điều này, nhưng cuối cùng vẫn đầu hàng và gọi nó là Siri AI

  • Với phần lớn người tiêu dùng, AI có lẽ sẽ là một khoản lỗ ròng
    Đã thấy ngày càng nhiều công ty dùng AI trong call center và quy trình hỗ trợ, và nhiều trường hợp là để chặn khách hàng lại. Nó trả lời cực kỳ lịch sự và chi tiết, nhưng vì không có thẩm quyền quyết định nên không thể giải quyết vấn đề
    Tôi không mong chờ thế giới mới này. AI là công cụ mạnh và hữu ích cho người sáng tạo, nhưng nó đã bị dùng vì những lý do sai lầm, và dường như còn được dùng để chọn mục tiêu cần phá hủy trong chiến tranh. Ở một số lĩnh vực, nó gần như đưa ra quyết định sinh tử mà hầu như không có giám sát. Vậy mà vẫn có những người cho rằng mọi quy định đối với công nghệ này đều vô dụng và bất công
    Đừng hiểu lầm. Tôi cũng luôn dùng AI, nhưng tôi sợ rằng đây có thể sẽ là thay đổi mang tính phá hủy lớn nhất, theo cả hướng tích cực lẫn tiêu cực, trong mọi bước tiến công nghệ mà chúng ta từng trải qua

    • Tôi nghĩ vấn đề là ở quyền lựa chọn
      Khi trực tiếp dùng AI bằng các công cụ như chatbot, nhìn chung đó là lựa chọn chủ động của chúng ta và ta cũng có một mức độ kiểm soát nhất định. Nếu nó không hiệu quả thì lúc nào cũng có thể dừng lại và tự làm
      Nhưng trong những tình huống AI được tích hợp sẵn vào call center hay sản phẩm, thường người dùng không được trao quyền lựa chọn. Họ bị ép dùng mà không có phương án khác, hoặc ít nhất phải tiếp tục chiều theo nó cho đến khi LLM bỏ cuộc
      Vì người dùng không thể thoát khỏi vòng lặp LLM khi họ muốn, nên nó mang tính thù địch với người dùng
      Thêm vào đó, đa số công ty còn đang ép sử dụng các tính năng liên quan đến AI để đáp ứng KPI hay chỉ số nội bộ nào đó của ai đó
    • Rốt cuộc thì call center nào mà nhân viên từng có quyền quyết định vậy? Tôi không hiểu đang nói gì
      Nếu là kịch bản có LLM làm trung gian thì tại sao con người phải gọi điện? Cứ để LLM của bạn nói chuyện với LLM bên kia là được
      Có phải bạn nhớ nhung call center chỉ vì muốn người chặn mình lại là một con người lương tối thiểu không? Call center vốn là nơi khổ sở, nên tôi không hiểu người ta tìm thấy kiểu thỏa mãn gì trong việc vẫn muốn trói con người vào loại hình kinh doanh phản địa đàng như thế
    • Xét về mặt thống kê, bot hỗ trợ khách hàng giúp giảm rất nhiều thời gian mà phía hỗ trợ khách hàng phải bỏ ra
      Trong nhiều trường hợp, nó chỉ là việc thu thập thông tin biểu mẫu cơ bản, nhưng cũng tốn khá nhiều thời gian lao động của con người
      Nếu bạn muốn có nhiều người hơn cho bộ phận hỗ trợ khách hàng, thì dù bằng cách nào bạn cũng sẽ phải trả chi phí cao hơn rất nhiều
    • Các công ty dẫn đầu đang tạo ra những agent tự động hóa công việc từ đầu đến cuối. Tức là tiến tới cả việc có quyền ra quyết định
      Cũng như các công nghệ khác, việc phổ biến sẽ cần thời gian, nhưng triển vọng của call center có vẻ không mấy sáng sủa

  • AI tạo cảm giác kiểu “nhanh và rẻ bằng cách hy sinh chất lượng”, nên tôi hoàn toàn hiểu vì sao người tiêu dùng ghét nó còn phía kinh doanh thì lại thích

    • Những công ty dùng AI giỏi nhất có lẽ là những công ty không cần phải nói với người dùng rằng họ đang dùng AI. Đó sẽ là tín hiệu của một sản phẩm chất lượng tốt
      Nếu phải gào lên và năn nỉ người tiêu dùng dùng sản phẩm AI của mình, thì đơn giản là bạn đang làm sai rồi
    • Điều dễ thấy nhất là Amazon đã thay ô tìm kiếm đánh giá bằng Rufus. Rufus tìm trong toàn bộ ngữ cảnh của sản phẩm trên Amazon như mô tả, đánh giá, v.v., và bắt người dùng phải đặt câu hỏi thay vì tìm kiếm từ khóa nhàm chán
      Tôi đang xem một món hàng và muốn tìm từ khóa “battery life” trong phần đánh giá để xem người thật đã có trải nghiệm gì, nhưng giờ không làm được nữa
      Nếu tìm “battery life” trong Rufus, nó lúc nào cũng trả về thứ nhảm nhí kiểu “nhiều khách hàng cho biết thời lượng pin tốt, nhưng những khách hàng khác nói rằng nó ngắn hơn mong đợi”
      Điều tôi muốn là trải nghiệm của con người. Tôi cần sự cụ thể. Tại sao mọi thứ đều phải bị chia thành kiểu “tốt hoặc xấu” vậy?
    • Làm thủ công từ trước đến nay luôn là tiêu chuẩn vàng của địa vị cao, còn nội dung AI thì về bản chất tạo cảm giác địa vị thấp
      Dù AI có tạo thêm giá trị đi nữa, thì giá trị đó dường như bị ai đó chiếm lấy thay vì quay lại với người tiêu dùng
    • Tôi nghĩ đây mới là vấn đề thật sự. Người tiêu dùng thích những thứ lấp lánh và ngầu, nhưng lại ghét cái kẹp giấy Clippy
      Họ thích khi Siri giúp ích, nhưng ghét khi nó quấy rầy
      Đúng là một câu đố khó chịu. Rốt cuộc vì sao người tiêu dùng lại phản ứng như vậy?
    • Đây đúng là định nghĩa của hành vi bào mòn chất lượng. Đó là cách cố đoán ra đáp án càng nhanh càng tốt bằng suy luận thống kê

  • Chẳng lẽ là vì “AI” thường có nghĩa là “chúng tôi sẽ sa thải nhân viên để kiếm nhiều tiền hơn, và thực ra không quan tâm đến chất lượng” sao?

    • Kiểu tư duy đó đã có từ rất lâu trước AI rồi. Cứ nhìn outsourcing là thấy

  • “Tại sao lại như vậy? Làm sao có thể như vậy được? Câu trả lời là khách hàng không hình thành ý kiến về chất lượng từ marketing. Khách hàng đánh giá chất lượng từ chính trải nghiệm của họ với sản phẩm hoặc dịch vụ.”
    — Steve Jobs
    Nguồn: https://youtu.be/XbkMcvnNq3g?si=8Y56TFmKHJhlFXoE&t=364

  • Tôi vẫn chưa thấy trường hợp nào mà AI được đưa vào thương hiệu một cách thành công và thực sự mang lại lợi ích cho tôi
    QuickBooks thì hiện ra những gợi ý khó chịu đẩy hết cả UI sang một bên, mà còn không tắt được. Giờ lại có thêm oclick
    AI trên robot hút bụi có vẻ chỉ là cái nhãn. Tôi không muốn nói chuyện với máy hút bụi. Tôi muốn nó dọn đồ của tôi một cách ổn định, có thể đoán trước
    TV đã được nâng cấp với Gemini. Tôi không hiểu để làm gì. Tôi cũng đâu có nói chuyện với TV, vậy mà nó cứ bị nhét vào trước mắt. Tôi đang nghĩ đến chuyện mua một thiết bị có thể stream Plex->Atmos

    • Người ta dùng Gemini trên TV kiểu gì vậy? Gõ câu hỏi bằng điều khiển với tốc độ ba từ một giờ à?

  • Hãy tưởng tượng thời kỳ bùng nổ dotcom. Chỉ khác là phần lớn người tiêu dùng đều có cảm xúc tiêu cực với mọi thứ liên quan đến internet, còn chỉ các CEO thì thi nhau khoe internet với nhau

  • Chắc chắn cũng có những sản phẩm AI tốt, nhưng đại đa số trông như rác
    Ngoại lệ là coding agent và các giao diện web đơn giản cho văn bản và hình ảnh
    Vì thế, AI như một tín hiệu thương hiệu gần như là tệ nhất. Cỡ ngang tiền mã hóa. Nhưng cũng giống tiền mã hóa, nhà đầu tư vẫn muốn nhìn thấy tín hiệu đó bất kể thực thể nền tảng bên dưới là gì

    • Ngoại lệ là dịch thuật. Transformer vốn được phát triển cho dịch thuật, và LLM tỏa sáng trong dịch thuật. Việc sinh code cuối cùng cũng là dịch ngôn ngữ tự nhiên sang ngôn ngữ lập trình
      Có vẻ rất nhiều việc mà LLM làm tốt hiện nay rốt cuộc đều quy về dịch thuật
      Nó dịch một prompt thành một danh sách việc cần làm riêng lẻ, rồi xử lý từng việc như một lần dịch mới, chẳng hạn biến việc đó thành code hoặc gọi công cụ bên ngoài. Những thứ như tìm kiếm internet, phân tích mã tĩnh, truy vấn cơ sở dữ liệu
      Sau đó nó dịch kết quả của những việc đó thành văn bản cuối cùng, hoặc thành một danh sách việc cần làm mới
      Vì vậy điều tôi thấy thú vị là, có lẽ trí thông minh của Homo sapiens cũng phát triển như một tác dụng phụ của quá trình giao tiếp, tức là dịch từ ngữ thành hành động