Sự chuyển dịch sang các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện nhiệm vụ, thay vì chỉ tạo nội dung, vẫn chưa diễn ra theo cách mà ngành công nghệ đang rất cần.

Salesforce Inc. gặp khó khăn trong việc tạo sức hút cho Agentforce, dịch vụ dành cho doanh nghiệp đã ra mắt gần hai năm. Commonwealth Bank của Australia đã đảo ngược kế hoạch cắt giảm 45 nhân viên chăm sóc khách hàng sau khi việc triển khai các tác tử AI khiến số cuộc gọi từ người dùng tăng vọt. Một đánh giá của Gartner cho thấy chưa đến 10% các đợt triển khai tác tử AI tại doanh nghiệp mang lại "lợi tức đầu tư vững chắc". Có thể lập luận rằng công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng với quá nhiều tiền đang được đặt cược, tình trạng đó không thể kéo dài thêm hai hoặc ba năm nữa.

Hàng nghìn tỉ USD chi tiêu cho các trung tâm dữ liệu phần lớn dựa trên ý tưởng rằng các tác tử AI, thay vì con người, sẽ sử dụng phần lớn năng lực điện toán mới để thực hiện vô số nhiệm vụ cho doanh nghiệp và người tiêu dùng. Để biện minh cho quy mô đầu tư đó, mức độ sử dụng tác tử AI cần tăng khoảng 2.000% đến 3.000%.

Cho đến nay, công chúng nói chung vẫn tỏ ra dè dặt với các tác tử AI. Trong số 320 triệu chuyến đi được Uber Technologies Inc. và Uber Eats xử lý trong tuần lễ Halloween, chỉ có 500 đơn giao đồ ăn và 4 chuyến gọi xe được thực hiện thông qua tác tử AI, Giám đốc Tài chính Balaji Krishnamurthy của công ty cho biết trong cuộc gọi trao đổi về kết quả kinh doanh tuần này. Ông nói thêm: "Những gì chúng tôi chứng kiến cho đến nay vẫn còn rất, rất sớm và mức độ thu hút còn rất hạn chế."

Muse của Meta Platforms Inc. là một trong những tác tử AI thành công hơn, đạt 10 triệu người dùng tại Mỹ và Canada chỉ trong khoảng 6 tuần sau khi ra mắt. Hơn một phần tư trong số đó sử dụng công cụ này hằng ngày, thường để hỗ trợ tìm kiếm các ưu đãi mua sắm trực tuyến. Muse hiện chưa được cung cấp tại châu Âu. Theo công ty nghiên cứu thị trường Sensor Tower, công cụ này cũng có tỷ lệ người dùng tiếp tục sử dụng sau một tuần là 30%, cao hơn ChatGPT.

Tuy nhiên, Muse cũng có những vấn đề riêng. Công cụ này không thể truy cập các dịch vụ của Apple Inc., Amazon.com Inc. hoặc một số ngân hàng lớn. Một số người dùng còn phải liên tục giám sát tác tử AI, chẳng hạn xác minh xem công cụ có đọc đúng hóa đơn hay không hoặc xác nhận các mặt hàng trong giỏ trước khi mua, nhất là vì nó có thể tạo ra thông tin không đúng sự thật.

Gần đây, một kỹ sư phần mềm tên Ugo Nwune phàn nàn trên Threads rằng Muse đã gửi cho ông một tin nhắn nói công cụ này không thể tìm thấy email từ Anthropic PBC trong tài khoản Gmail của ông, dù ông chưa yêu cầu Muse làm việc đó. Sự việc khiến Nwune cảm thấy đủ bất an để ngừng sử dụng Muse. Sau đó, Meta cho biết một lỗi đã khiến mô hình tạo ra thông tin không đúng sự thật và vấn đề đã được khắc phục.

Các doanh nghiệp cũng phải đối mặt với thách thức tương tự về niềm tin. Lời hứa của AI tạo sinh là công nghệ này có thể cung cấp sự hỗ trợ đa dụng và xử lý những vấn đề khó dự đoán. Tuy nhiên, Gartner phát hiện rằng các tác tử AI hoạt động hiệu quả nhất khi được thiết kế cho những nhiệm vụ rất cụ thể, như đối chiếu hóa đơn với đơn đặt hàng hoặc xử lý câu hỏi về bảng lương, thay vì thực hiện các công việc tự chủ trên phạm vi rộng.

Nếu các tác tử AI hiệu quả nhất khi tuân thủ những quy tắc rõ ràng, điều đó đặt ra một câu hỏi khó chịu: Phần mềm truyền thống, rẻ hơn, chẳng phải cũng có thể làm được việc đó sao? Nỗi ám ảnh của ngành công nghệ với việc mở rộng năng lực AI trong một số trường hợp đã khiến khách hàng thay thế không cần thiết các hệ thống tự động hóa cũ bằng công nghệ mới đắt đỏ. Các tác tử AI có thể vẫn chỉ là chiếc búa đang đi tìm một chiếc đinh.

Điều này phản ánh một vấn đề rộng hơn và dai dẳng hơn trong hoạt động kinh doanh AI. Việc tạo ra một công nghệ đa dụng có sức cách mạng như điện có thể dẫn đến tình trạng tê liệt trong việc ra quyết định, đồng thời khiến người dùng cuối không biết nên sử dụng công nghệ đó ở đâu và như thế nào. Các công ty công nghệ nên tập trung nhiều hơn vào việc hướng dẫn khách hàng doanh nghiệp về những nơi mà tác tử AI có thể giải quyết các vấn đề thực tế.

Các tác tử AI hướng đến người tiêu dùng phần nào đã làm được điều đó. Muse của Meta có một tab "Ý tưởng", đề xuất những cách công cụ này có thể hỗ trợ người dùng dựa trên các cuộc trò chuyện, hoạt động trước đây hoặc những mục tiêu rộng hơn mà họ đã chia sẻ. Wabi, một tác tử AI khác dành cho người tiêu dùng có trụ sở tại San Francisco, tạo ra các ứng dụng nhỏ riêng biệt kèm hình ảnh hoặc bản đồ cho từng nhiệm vụ mà nó thực hiện. Công cụ này cũng mời những người bạn đang sử dụng ứng dụng nhắn tin cho tác tử AI và trao đổi với nhau về các nhiệm vụ đó.

Ứng dụng này có thể tạo một chuỗi tin nhắn để bạn bè bỏ phiếu về địa điểm gặp nhau cho bữa tối cuối tuần, đồng thời chia sẻ bản đồ và lịch trình gợi ý. Eugenia Kuyda, nhà sáng lập Wabi, cho biết các tác tử AI nên "nhiều hơn là chỉ văn bản", bao gồm hình ảnh và ứng dụng, đồng thời giao tiếp với người dùng theo những cách vốn đã quen thuộc, chẳng hạn như một cuộc trò chuyện nhóm.

Bà đã biến một tác tử AI thành trung tâm liên lạc và quản trị cho bản thân, tạo các chuỗi tin nhắn riêng với từng thành viên trong gia đình để tổ chức các hoạt động. Chẳng hạn, Wabi đặt cho Kuyda và bạn trai của bà một câu hỏi mỗi ngày về mối quan hệ của họ, và chỉ tiết lộ câu trả lời sau khi cả hai đã trả lời.

Những người xây dựng tác tử AI có lẽ cần suy nghĩ sáng tạo hơn để cung cấp những chức năng mới mẻ và khác thường tương tự. Hãy nhìn vào cách các mạng xã hội đã tạo ra những phương thức tương tác mới thông qua lượt thích và bình luận. Các tác tử AI cũng có thể mở ra những cách làm việc hoặc giao tiếp hữu ích mà chúng ta chưa từng nghĩ đến.

Tuy nhiên, cách con người và doanh nghiệp đang sử dụng các tác tử AI ngày nay cho thấy tương lai có thể khiêm tốn hơn nhiều so với bức tranh được ngành công nghệ phác họa trong những dự báo hoành tráng và tốn kém. Những sản phẩm chiến thắng có thể sẽ không chiếm lĩnh những mảng rộng lớn trong cuộc sống của chúng ta, mà chỉ cho phép chúng ta chuyển giao những dạng công việc vặt hẹp và cụ thể. Điều đó đồng nghĩa các tác tử AI có thể vẫn còn cách rất xa mức bùng nổ nhu cầu cần thiết để biện minh cho việc xây dựng hạ tầng AI trị giá nhiều nghìn tỉ USD. Ngành công nghệ cần tìm thêm nhiều chiếc đinh cho chiếc búa ngày càng đắt đỏ của mình.