Không nên thêm AI vào sản phẩm khi vài quy tắc đơn giản đã làm tốt việc đó, khi máy sai một lần là hậu quả lớn mà người dùng không có cách tự kiểm, khi chưa có dữ liệu để dạy, khi chi phí mỗi lần chạy lớn hơn giá trị nó mang lại, hoặc khi AI chỉ được thêm vào để có chữ AI trên bao bì. Người dùng cần sản phẩm giải quyết việc của họ, không cần công nghệ.
Chào bạn, đây là Nhà Phát Minh. Tập này nghe có vẻ ngược dòng, nhưng mình nghĩ nó là một trong những tập quan trọng nhất: chuyện dám không dùng AI. Mình kể qua câu chuyện của hai bạn trẻ làm ứng dụng đặt lịch cho tiệm cắt tóc.
Một ứng dụng đặt lịch và giấc mơ gợi ý kiểu tóc
Hai bạn sáng lập bắt đầu với một ý tưởng hấp dẫn: khách chụp ảnh khuôn mặt, AI gợi ý kiểu tóc hợp, rồi đặt lịch luôn với thợ. Bạn nào nghe cũng thấy hay. Họ dành gần hết mấy tháng đầu cho phần gợi ý kiểu tóc.
Khi mang bản thử tới vài tiệm, chuyện lại khác. Chủ tiệm không quan tâm lắm tới phần gợi ý. Cái họ khổ nhất là khách đặt rồi không tới, và khách tới cùng lúc một giờ rồi ngồi chờ bỏ về. Còn khách thì phần lớn đã biết mình muốn cắt kiểu gì, hoặc tin tay thợ quen hơn tin một cái máy.
Tính năng giải quyết nỗi khổ thật hoá ra rất đơn giản: nhắn tin nhắc lịch trước vài tiếng, cho khách bấm xác nhận hoặc dời lịch, và cho thợ thấy lịch trống theo từng khung giờ. Không có chút AI nào trong đó.
Hai bạn phải gác phần AI lại, và ứng dụng bắt đầu có người dùng thật từ lúc đó.
Khi vài quy tắc đơn giản đã đủ
Trường hợp đầu tiên nên dừng tay là khi việc đó làm được bằng vài quy tắc rõ ràng. Tính tiền giờ, nhắc lịch, chia ca, lọc đơn quá hạn, đều là những việc quy tắc làm đúng tuyệt đối, dễ giải thích và gần như không tốn gì.
AI mạnh khi quy tắc không viết ra được, như nhận ra một khuôn mặt, hiểu một câu nói tự nhiên, phân loại một tấm ảnh. Dùng AI cho việc quy tắc làm được giống như thuê một người phiên dịch để đọc bảng cửu chương.
Một phép thử rất nhanh: nếu mình thay phần AI bằng một bảng quy tắc mười dòng, người dùng có nhận ra khác biệt không. Nếu không, hãy dùng bảng quy tắc.
Quy tắc còn có một ưu điểm mà người dùng rất quý: nó hành xử giống nhau mọi lần. Cùng một đầu vào, cùng một kết quả. Nhiều việc trong đời cần đúng sự dễ đoán đó.
Khi sai một lần là quá đắt
Trường hợp thứ hai là khi sai lầm có giá rất cao mà người dùng không tự kiểm được. AI, dù tốt tới đâu, vẫn có lúc sai, và nhiều khi sai rất tự tin. Nếu sai một lần có thể làm mất tiền lớn, hại sức khoẻ hay vi phạm pháp luật, hãy thật thận trọng.
Ở những chỗ như vậy, nếu vẫn dùng AI thì phải có người kiểm cuối cùng, và thiết kế để người đó kiểm dễ dàng. Còn nếu không có ai kiểm được, như một người dùng bình thường không có chuyên môn, thì có khi không nên để máy quyết.
Ứng dụng đặt lịch cắt tóc thì sai một gợi ý kiểu tóc chẳng sao, khách không thích thì thôi. Nhưng một ứng dụng tự tính liều thuốc, tự quyết khoản vay hay tự trả lời câu hỏi pháp lý thì khác hẳn.
Câu hỏi đáng đặt ra là: khi máy sai, ai phát hiện, phát hiện lúc nào, và ai chịu thiệt.
Khi chưa có dữ liệu hoặc chi phí lớn hơn lợi ích
Trường hợp thứ ba là khi bạn chưa có dữ liệu. Muốn AI hiểu nghề của bạn, thường phải có nhiều ví dụ thật từ nghề đó. Sản phẩm mới tinh thì chưa có. Nhiều nhóm bắt đầu bằng cách làm bằng tay hoặc bằng quy tắc, thu thập dữ liệu trong lúc chạy, rồi mới thêm AI khi đã đủ.
Trường hợp thứ tư là chi phí. Mỗi lần gọi một mô hình lớn đều tốn tiền và thời gian. Nếu người dùng bấm một nút rất nhiều lần mà mỗi lần chỉ mang lại chút tiện lợi, chi phí có thể nuốt hết giá trị. Hãy tính trước giá mỗi lượt và so với lợi ích thật.
Hai bạn làm ứng dụng cắt tóc tính thử và giật mình: nếu mọi khách đều dùng phần gợi ý kiểu tóc, chi phí chạy mô hình sẽ vượt xa khoản phí họ định thu của tiệm.
Đó là lúc một ý tưởng hay trên giấy phải chịu thua trước phép tính.
Khi AI chỉ để làm nhãn
Trường hợp cuối cùng khó thừa nhận nhất: khi AI được thêm vào để sản phẩm nghe hiện đại, để thuyết trình ấn tượng hơn, để in lên bao bì. Người mua thì ngày càng tinh. Họ nhận ra rất nhanh một tính năng AI không làm được gì hơn một nút bấm bình thường.
Một sản phẩm được nhớ tới vì nó giải quyết việc tốt, không vì nó dùng công nghệ gì. Người ta không nhớ chiếc xe đạp tốt vì hợp kim của nó, mà vì nó chạy êm và ít hỏng.
Sau khi ứng dụng đặt lịch chạy ổn, hai bạn mới quay lại với AI, nhưng ở một chỗ khác hẳn: dự đoán khung giờ nào dễ có khách huỷ để tiệm nhận thêm khách vào đó. Lúc này họ đã có dữ liệu thật của rất nhiều lượt đặt, và việc đó quy tắc đơn giản không làm tốt được.
Dùng AI không phải là mục tiêu. Nó là một công cụ, và có những ngày công cụ đúng nhất là cái bút chì.
Câu hỏi thường gặp
Sản phẩm khởi nghiệp có cần dùng AI không?
Không bắt buộc. Nhiều sản phẩm thành công nhờ giải quyết tốt một việc bằng cách đơn giản. AI nên được thêm khi nó giải quyết được thứ mà cách đơn giản không làm được.
Làm sao biết một việc nên dùng AI hay quy tắc?
Nếu có thể viết rõ các bước ra giấy và chúng đúng trong hầu hết trường hợp, hãy dùng quy tắc. AI hợp với việc khó mô tả bằng quy tắc như hiểu ngôn ngữ, nhận dạng hình ảnh.
Vì sao chưa có dữ liệu thì khó dùng AI?
AI học từ ví dụ. Không có ví dụ đúng với nghề và người dùng của bạn, máy sẽ học từ dữ liệu chung chung và thường làm kém trong thực tế.
Chi phí chạy AI trong sản phẩm gồm những gì?
Gồm tiền gọi mô hình hoặc thuê máy chủ, công sức theo dõi và sửa lỗi, và chi phí khi máy sai. Nên tính theo từng lượt dùng để so với giá trị mà mỗi lượt mang lại.
Thêm chữ AI vào sản phẩm có giúp bán hàng không?
Có thể gây chú ý lúc đầu, nhưng nếu tính năng không giúp được gì thật, người dùng nhận ra nhanh và mất niềm tin. Giá trị thật mới giữ được khách lâu dài.
