Trí tuệ nhân tạo. Học máy. Trong năm 2016, những từ khoá này là một trong những thuật ngữ được sử dụng nhiều nhất bởi các nhà cung cấp, nhưng bị hiểu sai bởi người mua. Vậy những thuật ngữ này thực sự có ý nghĩa gì? Trong khi nhiều người sử dụng hai thuật ngữ này một cách tương đương, có những khác biệt chính.

Trí tuệ nhân tạo

Ở cốt lõi của nó, AI là về việc tạo ra các máy tính suy nghĩ như con người. Ngày nay, điều đó chủ yếu thể hiện trong phần mềm máy tính có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ đơn giản mà con người giỏi. AI là một thuật ngữ rộng lớn để mô tả công nghệ mà những từ khoá như học máy, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một phần.

Học máy

Học máy là một phần của AI. Ở cơ bản nhất, học máy là việc sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu, học từ đó, và sau đó đưa ra một quyết định hoặc dự đoán về một điều gì đó. Chìa khóa ở đây là khả năng học và thay đổi của thuật toán mà không cần lập trình bổ sung.

Mỗi năm, Gartner phát hành chu kỳ hype cho các công nghệ mới nổi. Ở đỉnh cao của chu kỳ hoặc “đỉnh của kỳ vọng thổi phồng,” nằm học máy. Điều đó có nghĩa là vào năm 2017, AI và học máy có thể đi vào “khe uổn nghịch” nơi mọi người nhanh chóng nhận ra rằng nhiều công ty có thể đang nói về trí tuệ nhân tạo, nhưng chỉ có ít người có thể thực sự thực hiện những gì họ hứa.

Chúng ta cũng đã thấy khá nhiều nhà cung cấp phần mềm dựa trên SaaS tuyên bố họ sử dụng AI và học máy trong sản phẩm của họ. Vậy, bạn phải làm thế nào để hiểu được điều gì là thật sự giữa tất cả những lời qua quýt? Và giá trị bổ sung nào mà các công nghệ hỗ trợ bởi AI có thể mang lại cho đội ngũ bán hàng của bạn trong năm 2017?

Các trường hợp sử dụng mà AI đã chứng minh mang lại giá trị kinh doanh cho đội ngũ bán hàng

Ở tiềm năng tối đa của mình, AI có khả năng biến cách làm việc của đại diện bán hàng của bạn và tăng cường hiệu quả của họ. Và các số liệu cho thấy có sự tăng cường sản xuất có thể đạt được. Theo một nghiên cứu được thực hiện bởi Accenture, chỉ có 34% thời gian của đại diện của bạn dành cho việc bán hàng và 57% các điều hành viên liệt kê việc tăng hiệu suất bán hàng như một trong 3 mục tiêu hàng đầu trong năm tiếp theo.

Các công nghệ hỗ trợ bởi AI cho phép đại diện của bạn tập trung vào bản chất của họ, có những cuộc trò chuyện tốt nhất mà họ có thể có với khách hàng tiềm năng của bạn. Thay vì phải lo lắng về các nhiệm vụ tầm thường như xác định khách hàng tiềm năng nào để làm việc, các công nghệ hỗ trợ bởi AI sẽ cho biết đại diện của bạn nên tập trung vào khách hàng tiềm năng nào hoặc cung cấp kiến thức liên quan cho đại diện của bạn một cách tự động dựa trên các cuộc trò chuyện họ đang có.

Mặc dù vẫn là một công nghệ mới phát triển, AI đã được tích hợp vào phần mềm doanh nghiệp và đã có những trường hợp sử dụng trong bán hàng nơi mà nó đã đạt được thành công. Các công nghệ hỗ trợ bởi AI có thể tiềm năng mang lại giá trị cho đội ngũ bán hàng của bạn nếu chúng đáp ứng các tiêu chí sau:

1. Miền hẹp: những sản phẩm tốt nhất sử dụng AI để tự động hóa một vấn đề kinh doanh cụ thể. Ví dụ, 6sense sử dụng AI để đưa ra khách hàng tiềm năng và cơ hội mới có khả năng đóng lại nhất. Họ đang giải quyết một vấn đề cụ thể là giảm thời gian mà các đại diện kinh doanh của bạn tìm thấy cơ hội mới.
2. Dữ liệu độc quyền, độc đáo: Thiếu dữ liệu độc đáo, ngay cả những thuật toán học máy phức tạp nhất cũng vô dụng. Gong.io sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích các cuộc trò chuyện điện thoại của đại diện bán hàng của bạn và học máy để khám phá những phân tích cải thiện cách đội bán hàng của bạn giao tiếp với khách hàng tiềm năng. Với khả năng truy cập vào có thể hàng trăm giờ đồng hồ của cuộc trò chuyện điện thoại độc đáo, thuật toán học máy của Gong có thể liên tục cải thiện những phân tích mà họ mang đến cho công ty của bạn.
3. Sống trong quy trình làm việc của đội của bạn: Để tận dụng phần mềm mới nhất được công ty bạn mang lại, nó phải được chấp nhận bởi đội bán hàng của bạn. Cách dễ dàng nhất để thúc đẩy việc chấp nhận là mua phần mềm tích hợp mượt mà vào quy trình làm việc của đội của bạn. X.ai là trợ lý cá nhân được trang bị bởi AI. Không cần ứng dụng hoặc thông tin đăng nhập bạn cần, tất cả người dùng cần phải làm là đơn giản CC amy@x.ai để trợ lý lịch hẹn thay mặt bạn sắp xếp cuộc họp.

Dữ liệu, không phải là thuật toán mới là IP thực sự cho các công nghệ hỗ trợ AI

Ở trung tâm của AI là dữ liệu. Đó là động cơ thúc đẩy sự cải thiện trong các thuật toán học máy. Thú vị thay, các thuật toán chính chúng có thể có giá trị đứng một mình ít. Một số trong những công ty lớn nhất trên thế giới như Google, Microsoft, IBM, và Amazon nhận ra điều này và đã công khai mã nguồn mở các thuật toán học máy của họ. Vì vậy, như chúng tôi đã đề cập trước, việc truy cập vào dữ liệu độc quyền, độc quyền là cách mà các công ty sử dụng công nghệ hỗ trợ AI sẽ có lợi thế cạnh tranh.

Với các nền tảng như Google, Facebook, hoặc Salesforce, việc thu thập dữ liệu rất dễ dàng. Vậy chiến lược thu thập dữ liệu nào cho các startup nhỏ có thể áp dụng? [other] Một cơ hội mà thường ít ai nói đến là tận dụng các công nghệ như tiện ích trình duyệt mở rộng hoặc chatbot để cho phép thu thập dữ liệu bên ngoài ứng dụng gốc của bạn. Các công ty có ứng dụng độc lập hạn chế khả năng thu thập dữ liệu của họ vì họ chỉ có thể thu thập dữ liệu khi người dùng tương tác với sản phẩm của họ. Vì các tiện ích mở rộng hoạt động trên trình duyệt của bạn, chúng có quyền truy cập vào dữ liệu (với các quyền được bật) trên toàn bộ hành trình của người dùng trên web.

Phá vỡ thông điệp quảng cáo từ nhà cung cấp

Vì mọi người đều nói về AI, làm thế nào bạn cắt giảm những tiếng ồn để tìm hiểu xem khả năng AI của một nhà cung cấp là thực sự như thế nào? [other]

Chúng tôi đã tổng hợp một danh sách các câu hỏi mà bạn có thể sử dụng để hiểu xem những nhà cung cấp bạn đang đánh giá có đang thổi khói hay thực sự hiểu biết cách AI sẽ ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn: [other]

Dữ liệu đào tạo của bạn đến từ đâu và bạn sử dụng nó như thế nào? [other]

Mặc cho bạn không nên mong đợi nhà cung cấp tiết lộ mọi bí mật của họ, nó là một dấu hiệu đỏ nếu một nhà cung cấp từ chối chia sẻ nơi họ thu thập dữ liệu đào tạo của họ. Một nhà cung cấp nên sẵn lòng chia sẻ những tín hiệu nội và ngoại mà họ sử dụng để giúp đào tạo thuật toán của họ, tại sao họ chọn chúng thay vì những cái khác, và cách sử dụng những tín hiệu này để thêm giá trị cho doanh nghiệp của bạn.

Thuật toán học máy chỉ có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy khi chúng có đủ dữ liệu đào tạo.

Cẩn trọng với những nhà cung cấp xem thường câu hỏi này hoặc bác bỏ tầm quan trọng của việc có đủ dữ liệu. Các thuật toán học máy chỉ có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy khi chúng có một lượng dữ liệu đào tạo đủ. Ví dụ, đối với các công cụ dự đoán điểm chuyển đổi tiềm năng sử dụng dữ liệu chiến thắng/thất bại, điều đó có thể có nghĩa là bạn cần ít nhất một năm dữ liệu để các thuật toán hoạt động đúng cách. Nó trong lợi ích tốt nhất của nhóm của bạn để trì hoãn việc triển khai một giải pháp AI cho đến khi bạn có đủ dữ liệu để làm việc.

Làm sao sản phẩm của bạn mở rộng cùng với sự tăng trưởng của chúng tôi và cải thiện khi nó thu thập được nhiều dữ liệu huấn luyện hơn?

Khi bạn tích lũy nhiều dữ liệu hơn và phát triển, điều quan trọng là hiểu cách thuật toán học máy của nhà cung cấp sẽ mở rộng cùng với sự phát triển của bạn. Điều đó có nghĩa là nắm bắt cách mô hình được cập nhật và tần suất cập nhật chúng. Lý tưởng, các mô hình này được cá nhân hóa cho nhu cầu cụ thể của công ty của bạn và được đào tạo lại khi cần thiết. Câu hỏi này cũng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về việc có nhà cung cấp đã làm việc với các công ty khác trong ngành của bạn.

Phân biệt giữa nhà cung cấp tuyên bố sử dụng AI và nhà cung cấp thực sự có thể tạo thêm giá trị cho doanh nghiệp của bạn với AI là khó khăn.  Với danh sách kiểm tra này, chúng tôi hy vọng bạn sẽ cảm thấy chuẩn bị đánh giá đúng các nhà cung cấp vẽ ve AI của họ và hiểu rõ hơn là công nghệ được bật lên AI có thể tạo thêm giá trị cho đội bán hàng của bạn trong năm 2017.