Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp, mang lại giá trị thực tiễn cho cả khách hàng và doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc áp dụng AI đi kèm với nhiều rủi ro, đặc biệt là hiện tượng “ảo tưởng” - khi AI tạo ra kết quả sai lệch hoặc thiên vị do dữ liệu huấn luyện không đầy đủ hoặc không chính xác. Để đạt được kết quả AI đáng tin cậy, cần có dữ liệu chất lượng cao, quy trình giám sát rõ ràng và các phương pháp tự động hóa để kiểm tra, sửa chữa kết quả. 

Tầm quan trọng của Độ chính xác trong AI 

Một ví dụ điển hình trong y tế minh họa rủi ro của “ảo tưởng” AI. Trong tình huống này, một loại thuốc có liều 15mg ở dạng miếng dán và 5mg ở dạng viên. Một ứng dụng AI có thể nhầm lẫn và khuyến nghị bệnh nhân dùng “liều 15mg dưới dạng viên”. Sai lầm này có thể dẫn đến nguy hiểm sử dụng thuốc quá liều hay thậm chí tử vong. Những người có hiểu biết về y dược có thể dễ dàng phát hiện ra lỗi này nhưng người không chuyên có thể gặp nguy hiểm nếu nghe theo kết quả sai lệch từ AI.

Ví dụ về sự sai lệch thông tin từ AI

Rủi ro của kết quả AI “ảo tưởng”

“Ảo tưởng” AI xảy ra khi dữ liệu không đầy đủ, thiên vị hoặc không được gắn nhãn tốt, dẫn đến kết quả không chính xác, nhưng khi nhìn qua có vẻ đúng. Những sai lầm này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định kinh doanh. Ngay cả dữ liệu kinh doanh sạch cũng có thể gây ra “ảo tưởng” nếu dữ liệu huấn luyện đầu vào có vấn đề hoặc thiếu sự giám sát chất lượng. Do đó, các tổ chức coi thách thức về dữ liệu là rào cản chính khi triển khai áp dụng AI.

Cách đảm bảo chất lượng dữ liệu

Để đạt được kết quả AI chính xác, cần áp dụng một cách tiếp cận chất lượng dữ liệu toàn diện, bao gồm:  

1. Làm sạch và tăng cường huấn luyện dữ liệu.

Sử dụng dữ liệu huấn luyện và kinh doanh sạch, chính xác, được làm sạch, loại bỏ trùng lặp, phân loại và làm giàu. Quản lý chất lượng dữ liệu tích cực, tự động hóa quy trình là cần thiết để đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy.

Các bước “làm sạch” dữ liệu

2. Huấn luyện ứng dụng AI với giám sát ngữ nghĩa có thể quan sát bởi chuyên gia.

Kết hợp dữ liệu với bản thể học ngữ nghĩa, sử dụng suy luận máy móc để phát hiện và sửa lỗi trong thời gian thực, đảm bảo kết quả chính xác.

3. Tự động hóa giám sát, truy xuất và tăng cường/sửa chữa để nâng cao AI ở quy mô lớn.

Áp dụng quy tắc, dữ liệu tham chiếu và phương pháp tạo thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để tự động kiểm tra, sửa chữa kết quả AI, giảm phụ thuộc vào giám sát con người.

Kết luận

Chống “ảo tưởng” AI đòi hỏi sử dụng các công cụ và tài nguyên hỗ trợ độ chính xác thực nghiệm. Để tránh sai lầm, dữ liệu chất lượng cao, giám sát ngữ nghĩa và tự động hóa kiểm tra là những yếu tố cần thiết. Những phương pháp này cung cấp một nền tảng cơ bản, đáng tin cậy cho việc tạo, kiểm tra và sửa chữa kết quả AI.

Dữ liệu chất lượng quyết định AI thành công! Liên hệ MH Solution để tối ưu hóa dữ liệu, đảm bảo AI chính xác và an toàn với các giải pháp dữ liệu toàn diện

Các giải pháp do Gemini cung cấp mang lại những tiến bộ đáng kể trong trải nghiệm khách hàng của Verizon.

Ngày 9 tháng 4 năm 2025, Google Cloud đã công bố những kết quả ấn tượng từ sự hợp tác với Verizon, cho thấy việc tích hợp công nghệ AI tạo sinh (gen AI) của Google Cloud đã nâng cao hoạt động chăm sóc khách hàng của Verizon.

Sự hợp tác này đã giúp Verizon giải đáp toàn diện 95% thắc mắc của khách hàng, cải thiện đáng kể hiệu quả tương tác. Trong 5 năm qua, Verizon đã sử dụng các công cụ do Google Cloud hỗ trợ để tối ưu hóa tương tác với khách hàng và giảm gánh nặng cho nhân viên, giúp họ xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng.

Một trong những công cụ nổi bật là "Trợ lý Nghiên cứu Cá nhân”. Đây một trợ lý AI đàm thoại được phát triển thông qua sự hợp tác giữa Verizon và Google Cloud, được hỗ trợ bởi Vertex AI của Google Cloud, các mô hình Gemini và Agent Assist Panel. Công cụ này cung cấp cho nhân viên tuyến đầu của Verizon những câu trả lời theo thời gian thực, nhận biết ngữ cảnh và được cá nhân hóa cho các yêu cầu của khách hàng. Được triển khai trên 28.000 nhân viên chăm sóc khách hàng và cửa hàng bán lẻ của Verizon, "Trợ lý Nghiên cứu Cá nhân" dự đoán nhu cầu của khách hàng và cung cấp các giải pháp phù hợp, đảm bảo các yêu cầu của khách hàng được giải quyết một cách nhất quán.

Ngoài ra, trợ lý AI "Problem Solver" được tích hợp nền tảng cá nhân hóa của Verizon với AI thế hệ mới của Google Cloud để tối ưu quy trình khắc phục sự cố của Verizon. Công cụ này đặc biệt hữu ích cho các nhân viên chăm sóc khách hàng mới tại Verizon, cho phép họ giải quyết các vấn đề phức tạp một cách tự tin và nhanh chóng hơn.

Verizon cũng tăng cường sự tương tác của khách hàng với các đại lý ảo thông minh của Google Cloud, bằng cách triển khai một số trải nghiệm tương tác trực tiếp với khách hàng được hỗ trợ bởi AI thế hệ mới. Chúng cho phép khách hàng của Verizon trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên với trợ lý ảo qua điện thoại hoặc trò chuyện, chẳng hạn như trên ứng dụng My Verizon.

Giám đốc điều hành của Verizon Consumer và Google Cloud đều nhấn mạnh tầm quan trọng của AI trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra giá trị kinh doanh đáng kể. Google Cloud cam kết tiếp tục hợp tác với Verizon để mang đến những trải nghiệm mới và tăng cường mối quan hệ khách hàng. 

Google Cloud sẽ tiếp tục hợp tác với Verizon, tận dụng Bộ công cụ Tương tác Khách hàng và các tính năng được cập nhật của nó để mang đến những trải nghiệm mới trên mọi điểm tiếp xúc kinh doanh. 

Hãy liên hệ với MH Solution ngay hôm nay để khám phá cách chúng tôi có thể đồng hành cùng bạn trên hành trình chuyển đổi số - từ giải pháp công nghệ tiên tiến đến đội ngũ chuyên gia dữ liệu.