Startup trong lĩnh vực AI thường gặp những rào cản nào ?

Bài viết là một loạt các phân tích bình luận của anh Nam Nguyễn – một nhà quản lý giải pháp đến từ Salesforce, một công ty hàng đầu thế giới về các ứng dụng doanh nghiệp.

• Những startup triển vọng trong phát triển và ứng dụng công nghệ AI
• Gọi vốn của startup thời 4.0 thường xảy ra rủi ro gì ?
• Lập một kế hoạch kinh doanh hoàn hảo khi khởi nghiệp có giảm bớt rủi ro ?

Đây không phải bài review EyeQ Tech, Startup lên sóng Sharktank (Startup này cũng đạt giải nhất cuộc thi khởi nghiệp Startup Wheel mùa gần đây), đây là một bài phân tích công nghệ pha trộn giữa marketing, trí tuệ nhân tạo và kinh doanh.

Bỏ qua các yếu tố của một gameshow tối qua (Deal, Shark, nhà sáng lập, các tình tiết hài hước vui nhộn), tôi chỉ phân tích tính chất cốt lõi của dự án này.

Để đảm bảo những đánh giá về Kỹ thuật được khách quan, tôi trao đổi với Dương Tử – một chuyên gia AI-Trí tuệ nhân tạo thuộc dạng cây đa cây đề nhưng luôn ẩn mình trong phòng nghiên cứu.

Là một người làm Marketing Tech, tôi rất thích ý tưởng mà Founder “chia xẻ” về khách hàng đầu bạc đến siêu thị điện máy nhiều lần mà không mua được hàng, nhờ hệ thống mà nhân viên biết được lịch sử ghé thăm của khách hàng và mách cho nhân viên giảm giá phù hợp để chốt được deal.

Cái này trong Marketing Tech có nhiều công cụ tương tự, đơn cử như DMP (Bluekai của Oracle hay Krux của Salesforce). Thay vì dùng cookies, thì EyeQ Tech dùng camera giám sát. Tuy nhiên, DMP thì “không được” (theo quy định của pháp luật Mỹ và EU) lưu thông tin định danh của khách hàng, nghĩa là chỉ biết hành vi online chứ không hề biết họ tên gì, email, hay số điện thoại nào.

Vấn đề kỹ thuật để giải bài toán DMP ở đây được xếp vào loại hao tài nguyên hàng đầu (xử lý dữ liệu siêu lớn – super big data), và các AI matching (cùng 1 người dùng nhưng tạo ra nhiều cookies khác nhau trên thiết bị, trình duyệt và thời điểm khác nhau) cần có giải thuật đỉnh cao để giải quyết.

Nói thêm về AI trong việc đề xuất. Các ông lớn công nghệ đã và đang đầu tư cho phần platform (kiến trúc, hạ tầng, giải thuật) nhưng việc hiện thực hoá và áp dụng vào ứng dụng còn rất nhiều việc phải làm, nếu không muốn nói là còn thô sơ. Các ứng dụng B2C kiểu: next best offer (bán chéo sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng), chấm điểm tiềm năng mua hàng (để sàng lọc mức độ chăm sóc), chọn thời điểm tiếp cận khách hàng (Send-Time-Optimization chẳng hạn)…cần một nền tảng khủng bên dưới cũng như người chơi đủ dẻo dai để theo một chặng dài (hoàn thiện nhất phải kể đến Enstein của Salesforce, kế đến là Oracle AI App hay IBM Watson)

Tất nhiên, EyeQ Tech cũng phải giải bài toán không khác mấy: lưu thông tin tất cả khách hàng lui tới siêu thị điện máy, matching họ với chính họ qua những lần viếng thăm khác nhau, quần áo khác nhau rồi đề xuất giải pháp chốt deal phù hợp. Về mặt công nghệ, nếu không sở hữu một kỹ thuật/giải thuật AI nào đặc biệt, thì EyeQ Tech cũng sẽ vấp phải rào cản đầu tiên như DMP (đầu tư hạ tầng kỹ thuật, duy trì, bảo hành, nhân lực trình độ cao, dữ liệu đủ lớn…).

• Theo Dương Tử, ngoài yếu tố kỹ thuật, các yếu tố bên ngoài cũng quan trọng không kém:
  Quyền riêng tư của con người: Chuyện gì sẽ xảy ra nếu hệ thống Camera, và dữ liệu phân tích đi quá xa, xâm hại tới quyền riêng tư của khách hàng, hoặc được dùng để trục lợi. Camera có thể quay vào màn hình điện thoại của một người, quay vào thẻ VISA của họ, quay các phím họ bấm khi nhập mật mã

>>>>> Đây là rào cản pháp lý và tất nhiên không thể thay đổi 1 sớm 1 chiều.

• Con người: Hầu hết khách hàng họ thích tương tác với con người bằng xương bằng thịt. Ở Việt Nam, nơi không tốn quá nhiều chi phí để duy trì một nhân viên quan tâm chăm sóc khách hàng, lúc nào cũng tươi cười xinh xắn; thì việc dùng máy móc để chào loạn xạ đôi khi là một sự phiền nhiễu không cần thiết.

>>>>> Đây là rào cản văn hoá và cần rất nhiều thứ để có thể thay đổi được chút ít.

Tóm lại, ngày nay, công nghệ nhận dạng thông qua hình ảnh, có thể đạt độ chính xác cao, có thể ứng dụng vào nhiều mảng nhưng quá trình để tùy biến cho một ứng dụng là một vấn đề rất lớn khi thiết kế, hiện thực và triển khai.

EyeQ Tech đáng được khen ngợi về chặng đường họ đã đi qua dù chưa cho thấy họ có thể có một thế mạnh nào để có thể sống sót và lớn mạnh với mô hình hiện tại. Theo tôi, họ nên tập trung để có 1 sản phẩm hoàn thiện, giải quyết một bài toán thật cụ thể chứ lan man nào là bệnh viện, nào là Banking, nào là bán lẻ thì sẽ dẹp tiệm sớm.

Xét về góc độ Shark tank, thì đây là Startup đáng được động viên, khích lệ và nhân rộng. Tuy nhiên quyết định của các Sharks là chính xác 

P/S: LinkedIn của chuyên gia AI – Dương Tử: https://www.linkedin.com/in/tu-cao cho những ai tò mò chuyên gia AI là làm cái giống gì.

P/S: tôi là người rất rất cẩn thận trong chính tả. Tất cả bài viết của tôi đều dùng chữ “chia xẻ” chứ không phải “chia sẻ”. Để tránh việc phải tranh luận nhiều lần với lực lượng bảo vệ “chia sẻ”, tôi chia xẻ thêm là tôi theo trường phái dùng từ của Ông thầy là Tiến sỹ Môn Tiếng Việt thực hành tại trường Bách Khoa.
Trường phái này định nghĩa như sau: chữ “X” được dùng khi có ý nghĩa “phân chia”: chia xẻ, xâu xé, xẻ núi làm đường… và “S” được dùng khi có nghĩa “tụ hợp lại”: Sum vầy, Sung túc, sâu sắc…
Tặng thêm: trước đây người Sài gòn cũ cũng dùng “Xẻ”, sau này trường phái “Sẻ” lớn mạnh nên mọi người tự cho “Sẻ” đúng hơn.

Nam Nguyễn

Khoinghiepsangtao