Nếu có cơ hội đi trên một chiếc Waymo, bạn có thể đã kinh ngạc trước khả năng của nó. Kể từ khi công ty Alphabet khởi động dự án vào năm 2009, Waymo đã phát triển một đội xe gồm 2.500 robotaxi không người lái hiện đang hoạt động trên đường phố San Francisco, Miami, Phoenix và các thành phố khác, nơi chúng đã hoàn thành hơn 20 triệu chuyến đi. Những chiếc xe này không chỉ chở khách với tốc độ lên đến hơn 100km/giờ. Chúng có thể đưa ra các chỉ dẫn bằng giọng nói hoặc trả lời câu hỏi trong khi chuyển làn để tránh xe tải giao hàng đỗ sai quy định. Dữ liệu dịch vụ khách hàng ban đầu và các bình luận trên ứng dụng Waymo One cho thấy hành khách rất hài lòng với trải nghiệm này.

Waymo là một trường hợp sử dụng cụ thể của một công nghệ đang phát triển nhanh chóng và được dự đoán sẽ được triển khai rộng rãi: robot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo tạo sinh (genAI). Nhiều công ty đã và đang sử dụng chatbot, trợ lý ảo và các công nghệ liên quan đến AI để tự động hóa và mở rộng quy mô dịch vụ khách hàng, nhưng trong hầu hết các trường hợp này, khách hàng tương tác với công nghệ thông qua màn hình. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo thế hệ mới vào robot mang đến cơ hội tái tạo lại tương tác với khách hàng trong môi trường vật lý – nhà hàng, khách sạn, bệnh viện, cửa hàng bán lẻ và các địa điểm truyền thống khác – nơi dịch vụ vẫn chủ yếu dựa vào con người. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mô hình hành vi lớn (LBM) và trí tuệ nhân tạo tác nhân, thế hệ robot mới này có thể hiểu ngữ cảnh tốt hơn, suy luận và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa. Chúng có thể trò chuyện như những nhân viên có năng lực – tuân theo logic xuyên suốt các lượt hội thoại, làm rõ sự mơ hồ và giải thích các ý tưởng phức tạp một cách đơn giản.

Đây không phải là bài báo đầu tiên nói rằng robot sẽ làm thay đổi ngành dịch vụ. Phải thừa nhận rằng, tác động của chúng diễn ra chậm hơn so với dự đoán của những người ủng hộ. Thị trường toàn cầu cho robot dịch vụ chuyên nghiệp, bao gồm các mẫu dành cho hậu cần, chăm sóc sức khỏe, vệ sinh và các lĩnh vực khác, đã tăng trưởng khoảng 9% trong năm 2024, đạt gần 200.000 đơn vị được bán ra. Nhưng nhiều dự án thí điểm đã bị đình trệ hoặc hoạt động không hiệu quả. Nghiên cứu cho thấy 71% các công ty cho rằng chi phí ban đầu cao là một thách thức lớn khi áp dụng robot, và 61% chỉ ra rằng thiếu kinh nghiệm với tự động hóa là một trở ngại hàng đầu khác. Bảo trì và độ tin cậy vẫn là những thách thức thường trực, cũng như sự chấp nhận của khách hàng và nhân viên; nhiều người vẫn thích tương tác với con người, đặc biệt là trong những tình huống phức tạp hoặc mang tính cảm xúc. Khi các công ty triển khai robot phục vụ khách hàng, hầu hết những triển khai đều bị giới hạn trong các nhiệm vụ được lập trình sẵn như giao đồ ăn thức uống trong phòng hoặc vận chuyển hành lý tại khách sạn. Những robot dịch vụ này không tốt hơn nhiều so với các máy bán hàng tự động di động phức tạp. Chúng hoạt động đáng tin cậy, tuân theo những tuyến đường được lập trình sẵn, đọc mã vạch và trả lời các câu hỏi thường gặp, nhưng nhìn chung đã không mang lại quy mô hoặc lợi nhuận như những người tiên phong kỳ vọng.

Tuy nhiên, hầu hết các nhà sản xuất robot lớn đều đang tích hợp trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (gen AI) vào sản phẩm của mình - và một số kết quả ban đầu cho thấy tiềm năng thực sự. Bài viết này cho thấy cách các công ty có thể sử dụng công nghệ mới này để tạo ra giá trị, giảm thiểu rủi ro và xây dựng năng lực tổ chức để đạt được thành công tại 4 tổ chức hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, khách sạn.

Robot genAI là gì?

Robot được trang bị genAI dựa trên sự kết hợp của nhiều công nghệ, trong đó một số quen thuộc.

Hiện nay, hầu hết các nhà quản lý cấp cao đều đã hiểu về LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và trí tuệ nhân tạo tác nhân (agentic AI). Trong robot, LLM cho phép hội thoại, và agentic AI bổ sung thêm bộ nhớ, lập kế hoạch, thực thi và phản ánh. Sử dụng những công nghệ đó, robot có thể ghi nhớ khách hàng quen, cân nhắc các lựa chọn, lập kế hoạch chuỗi nhiệm vụ, thực hiện các bước trên các hệ thống kỹ thuật số và không gian vật lý, và sau đó suy ngẫm về những gì đã hiệu quả và những gì không. Sự khác biệt giữa robot truyền thống, bị ràng buộc bởi kịch bản và robot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) là rất khác nhau. Một hệ thống bị ràng buộc bởi kịch bản có thể nhận ra rằng một đơn hàng cần được ưu tiên nhưng vẫn phải tuân theo lộ trình đã định trước. Một hệ thống AI có thể giao nhiệm vụ cho con người, định tuyến lại đơn hàng và phân bổ lại nguồn lực để thực hiện. Mặc dù robot có trí thông minh chuyên biệt theo lĩnh vực (robot trong khách sạn sẽ được đào tạo rất khác so với robot trong bệnh viện), nhưng nó có thể đưa ra các quyết định phức tạp để thực hiện các chỉ thị cấp cao, chẳng hạn như “nhận phòng cho khách nhanh chóng” hoặc “bổ sung đầy đủ lượng thuốc truyền dịch trước khi kết thúc ca làm việc”.

Robot AI gia tăng giá trị trên nhiều ngành công nghiệp

LBM (Learning Based Model) là một công nghệ ít quen thuộc hơn. Chúng được huấn luyện trên các tập hợp hành vi lớn, giống như LLM được huấn luyện trên nguồn văn bản dường như vô tận. LBM giúp robot xử lý thực tế rằng việc phục vụ trong môi trường vật lý thường lộn xộn. Do đó, việc lập trình robot cho mọi tình huống là không thể. Thay vào đó, các nhà phát triển dạy robot học bằng cách sử dụng LBM cho bất kỳ ngữ cảnh nào cần thiết. LBM là thứ cho phép xe Waymo lái vòng qua những chiếc xe tải đỗ sai quy định.

Robot AI thế hệ mới sử dụng camera, micro và cảm biến để học bằng cách quan sát con người, đặt câu hỏi và thông qua thử và sai. Quá trình huấn luyện này ban đầu có thể được thực hiện trong thế giới thực. Robot có thể tiếp thu các hành vi bằng cách quan sát một vài ví dụ (ví dụ: cách cẩn thận nhặt một ly rượu vang) và sau đó thử nghiệm với hàng triệu biến thể nhỏ về tốc độ, độ bám và quỹ đạo, sử dụng metaverse (không gian kỹ thuật số 3D, nơi thế giới thực và ảo đan xen, cho phép người dùng tương tác thông qua hình đại diện - avatar bằng công nghệ VR - thực tế ảo và AR - thực tế tăng cường) hoặc bản sao kỹ thuật số để hoàn thiện phương pháp của chúng. Các hành vi cũng có thể được chuyển giao giữa các ngữ cảnh khác nhau. Nếu một robot học cách xử lý đồ thủy tinh dễ vỡ trong quán cà phê, kỹ năng đó sẽ được áp dụng khi xử lý các lọ thuốc trong phòng khám hoặc hàng hóa dễ vỡ trong cửa hàng thời trang.

Những công nghệ khác hỗ trợ khả năng học hỏi của robot trí tuệ nhân tạo thế hệ mới. Ví dụ, lập trình không cần mã và học tập theo nhóm (chia sẻ hướng dẫn giữa một nhóm robot) giúp việc triển khai và cải tiến dễ dàng hơn so với một thập kỷ trước. Trước đây, bất kỳ điều chỉnh nào đối với robot đều yêu cầu phải liên hệ với bộ phận CNTT hoặc có sự hỗ trợ từ nhà cung cấp. Việc đào tạo không cần mã (nhờ trí tuệ nhân tạo thế hệ mới) cho phép nhân viên điều chỉnh hành vi của robot bằng cách hỏi lý do tại sao nó lại thực hiện một cách tiếp cận nhất định, mô tả một cách tiếp cận tốt hơn và trình diễn trực tiếp. Sự dễ dàng cải tiến này giúp rút ngắn thời gian chu kỳ cho các cải tiến hoạt động từ nhiều tháng xuống còn vài ngày. Những khả năng này biến robot thành các hệ thống thích ứng tích hợp hội thoại, nhận thức và hành động vật lý - ở quy mô lớn và được cá nhân hóa cho từng khách hàng.

Triển khai robot AI

Đưa robot vào nơi làm việc phức tạp hơn nhiều so với việc chỉ mở hộp một thiết bị, bởi vì nhiều nơi làm việc không thể đoán trước được - nhân viên phục vụ mang khay, bác sĩ và y tá tất bật đi từ phòng này sang phòng khác... Để chuyển tiềm năng thành hiệu quả, phải lựa chọn cẩn thận các trường hợp sử dụng, truyền đạt cho khách hàng và nhân viên lý do và cách thức họ sử dụng robot, và thiết lập các biện pháp bảo vệ. Sau đây là bốn bước quan trọng trong thực tế.

1. Bắt đầu với các trường hợp sử dụng giải quyết các hạn chế về lao động. Robot hiệu quả nhất khi được áp dụng cho các nhiệm vụ có thể lặp lại, có giá trị kinh tế và mang lại lợi nhuận có thể đo lường được. Nhiều thử nghiệm ban đầu liên quan đến việc phải đối mặt với tình trạng thiếu lao động kinh niên. Điều đó hợp lý: Robot không chỉ giảm chi phí mà còn giảm khó khăn trong việc tuyển dụng những người lao động khó tìm. Sau khi đã xác định được các vai trò mục tiêu, hãy bắt đầu bằng cách xem xét các nhiệm vụ cụ thể mà những công việc đó yêu cầu. Chúng có đủ tính lặp lại để robot có thể học nhanh chóng không? Liệu việc giao phó các công việc này cho robot có mang lại lợi ích tức thì về tốc độ, hiệu quả, tính nhất quán, hay giải phóng nhân viên để họ làm những công việc mà họ tạo ra nhiều giá trị hơn?

Sau khi đã chọn được trường hợp sử dụng, hãy thiết kế chương trình thử nghiệm sao cho nhân viên có thể chủ động cải thiện hiệu suất trong quy trình làm việc.

Nếu được thực hiện tốt, cách tiếp cận này sẽ mở rộng khả năng của robot theo thời gian, nâng cao hiệu suất của chúng trong lĩnh vực đó và làm cho việc triển khai hiệu quả hơn, đồng thời chuyển các vai trò tuyến đầu sang những công việc đòi hỏi kỹ năng cao hơn và giảm bớt tình trạng thiếu lao động ở những nơi đang nghiêm trọng nhất.

2. Thiết kế tương tác với robot để khách hàng chấp nhận. Hầu hết sự phản đối đối với robot bắt đầu từ điểm tiếp xúc với khách hàng, chứ không phải từ chính công nghệ. Các ki-ốt truyền thống, công nghệ tự phục vụ và bot được lập trình thường buộc khách hàng phải thực hiện các trình tự cứng nhắc, không tự nhiên. Đây là một vấn đề về thiết kế, và robot được hỗ trợ bởi LLM (Learning Learning Learning) giải quyết được gánh nặng đó. Khách hàng và nhân viên có thể nói chuyện tự nhiên với chúng và – điều quan trọng, robot có thể thực hiện theo trong môi trường vật lý.

Thiết kế để được khách hàng chấp nhận có nghĩa là thử nghiệm các tương tác này trong môi trường thực tế với khách hàng thực, tìm hiểu những điểm gây khó khăn và đảm bảo khả năng giao tiếp của robot được kết hợp với khả năng thực hiện vật lý đáng tin cậy.

3. Định vị robot như công cụ nâng cao dịch vụ, chứ không phải thay thế nhân lực. Cách thức giới thiệu robot, và cách giải thích vai trò của chúng ảnh hưởng mạnh mẽ đến cách mọi người nhìn nhận chúng. Sự chấp nhận trí tuệ nhân tạo khác nhau tùy thuộc vào nhân khẩu học và bối cảnh, và ngày nay nhiều khách hàng vẫn thích tương tác trực tiếp với con người trong những trường hợp cần sự ấm áp, thấu cảm hoặc khả năng phán đoán. Trong khi đó, nhân viên lại lo lắng về việc mất việc làm vì công nghệ.

Để giải quyết những sở thích và nỗi sợ hãi đó, nên định vị robot AI thế hệ mới không phải là công cụ thay thế nhân viên tuyến đầu mà là công cụ giúp cải thiện khả năng tiếp cận, tốc độ và độ tin cậy, đồng thời giải phóng con người để tập trung vào những tương tác mang tính cảm xúc, mơ hồ hoặc có rủi ro cao. Theo quan sát, những triển khai thành công nhất thường diễn ra ở những nơi mà sự tiện lợi là ưu tiên hàng đầu của khách hàng và giá trị của tự động hóa là rõ ràng.

Muokkaa

Hình ảnh

Các công ty cũng nên truyền đạt rõ ràng chức năng của robot và cách khách hàng có thể nhận được hỗ trợ từ con người khi cần. Ví dụ, trong bệnh viện, robot có thể giải thích rằng chúng giúp những tương tác đơn giản trở nên thoải mái và dễ dàng hơn, và chúng sẽ gọi người hỗ trợ khi đạt đến giới hạn của mình. Trong môi trường bán lẻ, sự hiện diện của nhân viên bán hàng kết hợp với tự động hóa robot ở kho có thể giúp duy trì trải nghiệm mua sắm gắn liền với sự hiện diện của con người.

4. Liên tục cập nhật hướng dẫn sử dụng có trách nhiệm. Khi các công ty triển khai robot AI thế hệ mới, vấn đề đạo đức, công bằng và quyền riêng tư càng trở nên quan trọng hơn. Nhiều robot được trang bị camera và micro, điều đó có nghĩa là chúng có thể số hóa hầu hết mọi thứ xảy ra trong các tương tác trực tiếp. Thêm vào đó là khả năng của các mô hình ngôn ngữ tiên tiến, và đột nhiên robot có thể thuyết phục được mọi người. Điều đó hữu ích cho việc bán hàng và bán thêm sản phẩm, nhưng nó có thể vượt quá giới hạn nếu khách hàng bị phân tích, tác động và thao túng theo những cách mà công ty không hề dự định. Mọi thứ trở nên đặc biệt nhạy cảm khi robot đưa ra các quyết định phân bổ hoặc định giá (chẳng hạn như nâng cấp, nhận phòng sớm hoặc các ưu đãi cá nhân hóa) có thể tạo ra cảm giác thiên vị hoặc không công bằng.

Cũng có những rủi ro về học tập. Robot AI thế hệ mới học hỏi từ các tương tác, và điều đó tạo ra cơ hội cho nhân viên và khách hàng lợi dụng chúng. Nếu không có biện pháp bảo vệ, robot có thể học được những hành vi mà bạn không mong muốn. Đã có trường hợp robot lặp lại ngôn ngữ không phù hợp trong khách sạn, hoặc khách tham quan bảo tàng đã can thiệp vào robot để giải trí. Các công cụ không cần lập trình và học tập theo nhóm cũng làm tăng thêm thách thức. Nhân viên có thể vô tình gây ra lỗi hoặc lập luận sai lệch, và các tác nhân xấu có thể phá hoại robot, khiến những hành vi xấu lan rộng nhanh chóng.

Việc cải tiến cần được thực hiện một cách có chủ đích và lặp đi lặp lại: Kiểm tra các thay đổi, đo lường kết quả, giữ lại những gì hiệu quả và lặp lại. Trên thực tế, không có hệ thống robot nào hoạt động tốt ngay từ đầu, và việc tinh chỉnh cẩn thận là rất cần thiết. Nhân viên tuyến đầu đóng vai trò trung tâm trong vòng lặp học tập này và cần được hỗ trợ như những nhà phát triển nghiệp dư, và với các quy trình học tập vi mô phù hợp, chứng nhận và các công cụ không cần lập trình, các chuyên gia trong lĩnh vực có thể xác định các điểm yếu và giải thích các phương pháp tốt hơn trực tiếp cho robot, bằng ngôn ngữ tự nhiên. Theo thời gian, vai trò giám sát chuyển từ việc theo dõi nhiệm vụ sang điều phối hệ thống, xem xét các cải tiến, thực thi các giao thức an toàn và sự đồng ý, và điều chỉnh các động lực với chất lượng, độ tin cậy và kết quả khách hàng vượt ra ngoài tốc độ đơn thuần.

Đồng thời, việc học tập phải được ràng buộc bởi quản trị chặt chẽ và trách nhiệm kỹ thuật số của doanh nghiệp. Bởi vì robot thu thập dữ liệu nhạy cảm, quyền riêng tư là điều thiết yếu. Và bởi vì chúng di chuyển trong môi trường vật lý, nơi chúng có thể va chạm với người hoặc tài sản, an toàn cũng là mối quan tâm hàng đầu. Di chuyển cẩn thận, giữ gìn môi trường sạch sẽ và độ tin cậy cần được coi là những yếu tố không thể thiếu, được hỗ trợ bởi các phân tích rủi ro, khoanh vùng địa lý (hạn chế chuyển động của robot trong một khu vực cụ thể), dừng khẩn cấp (khả năng con người dừng chuyển động của robot) và các thỏa thuận mức độ dịch vụ rõ ràng với nhà cung cấp về bảo trì và ứng phó sự cố.

Điều này không có nghĩa là các thương hiệu nên tránh robot AI thế hệ mới. Nhưng điều đó có nghĩa là an toàn, bảo mật và thiết kế có trách nhiệm cần phải là những ưu tiên hàng đầu. Sai sót sẽ xảy ra. Nếu kiến trúc, chính sách và thử nghiệm vững chắc, những sai sót đó ít có khả năng gây ra thiệt hại thực sự. Thực hành tốt đảm bảo rằng khi robot trở nên có khả năng hơn, các tổ chức vẫn chịu trách nhiệm, mở rộng quy mô đổi mới mà không làm mất lòng tin.

Robot được trang bị AI thế hệ mới cung cấp một con đường thực tiễn để đạt được dịch vụ tiết kiệm chi phí trong thế giới vật lý. Chúng có thể mang lại sự nhất quán và cá nhân hóa ở quy mô lớn, điều từ lâu đã là điểm yếu của dịch vụ vật lý. Tuy nhiên, robot trí tuệ nhân tạo thế hệ mới đòi hỏi quá trình triển khai phức tạp và kéo dài và vì phải diễn ra trong môi trường thực tế, nên rủi ro cao hơn, thất bại sẽ công khai, và an toàn cá nhân trở thành mối quan ngại lớn.

Mặc dù công nghệ này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng các dự án thử nghiệm ban đầu cho thấy robot trí tuệ nhân tạo thế hệ mới có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp, nhân viên và khách hàng.

LTV