Gần như mọi điều quan trọng mà doanh nghiệp của bạn biết đều nằm trong một bảng. Khách hàng ở các hàng, dữ kiện ở các cột — đơn hàng, thanh toán, đăng ký, rời bỏ. Đó là loại dữ liệu kém hào nhoáng nhất trên đời, mà lại điều hành mọi thứ. Vậy nên khi một loại AI thực sự mới xuất hiện, được xây cho bảng biểu chứ không phải cho trò chuyện, nó xứng đáng được chú ý nhiều hơn mức nó sẽ nhận được.
Google vừa phát hành điều gì
Ngày 30 June, Google Research ra mắt một thứ gọi là TabFM. Bỏ qua cái tên; đây là điều nó làm. Bạn đưa cho nó một bảng tính nó chưa từng thấy bao giờ — khách hàng của bạn, các cột của bạn — và yêu cầu nó dự đoán một điều gì đó: ai có khả năng rời bỏ, một thương vụ có thể đáng giá bao nhiêu, những đăng ký nào sẽ chuyển đổi. Nó trả lời ngay lập tức. Không dự án huấn luyện. Không đội ngũ khoa học dữ liệu tinh chỉnh trong nhiều tuần. Không có chuyện “quay lại sau một tháng.”
Cho đến nay, đó mới là phần khó. Để lấy được một dự đoán từ bảng biểu của chính mình, bạn phải thuê chuyên gia, xây một mô hình cho dữ liệu cụ thể của mình, rồi chờ. TabFM đọc toàn bộ bảng của bạn cùng lúc — cả các ví dụ lẫn câu hỏi — và chỉ việc trả lời, theo cách một mô hình chat đọc một đoạn văn rồi viết tiếp. Với bất kỳ ai đang ngồi trên các hàng và cột, đó là chuyện lớn hơn nhiều so với thêm một con chatbot.
Vì sao điều này quan trọng với các doanh nghiệp bình thường
Lời hứa rất đơn giản: loại dự đoán từng cần cả một dự án có thể sẽ sớm chỉ cần một buổi chiều. “Trong số các khách hàng này, ta nên gọi ai trước?” thôi còn là một yêu cầu khoa học dữ liệu kéo dài cả quý và trở thành một câu hỏi bạn có thể hỏi thẳng dữ liệu. Điều đó hạ thấp bậc thang cho các đội nhỏ một cách khổng lồ — bạn không còn cần một phòng nghiên cứu để rút ra giá trị từ chính lịch sử của mình.
Cái bẫy vẫn là cái bẫy muôn thuở
Đây là phần một dòng tít sẽ không nói với bạn, và là phần thực sự quyết định liệu tất cả những điều này có giúp ích cho bạn hay không. Một mô hình đọc bảng của bạn chỉ giỏi ngang với chính cái bảng đó. Nạp vào nó những khách hàng bị nhân đôi ba lần, những cột trống một nửa, và những bản ghi lỗi thời, thì nó sẽ tự tin dự đoán từ những thứ vô nghĩa. Công cụ mới thông minh không chữa được dữ liệu lộn xộn — chúng chỉ làm cho sai lầm của nó nhanh hơn và thuyết phục hơn.
Vậy nên tin phấn khích lại đáp xuống một kết luận quen thuộc, đầy an ủi. Biên giới của AI đang lặng lẽ dịch chuyển về phía loại dữ liệu có cấu trúc, nhàm chán mà bạn đã sở hữu — nghĩa là công việc mang lại hiệu quả là công việc bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay, chẳng cần mô hình mới nào cả. Dọn các bản trùng lặp. Lấp các chỗ trống. Đạt tới một bản ghi trung thực cho mỗi khách hàng. Làm được điều đó, thì khi những công cụ như thế này trở thành một phần của phần mềm thường ngày — và chúng sẽ như vậy — các bảng của bạn đã sẵn sàng để trả lời, trong khi mọi người khác vẫn còn đang dọn dẹp. Lợi thế chưa bao giờ là mô hình. Nó luôn là cái bảng.