Bài 181 · 2 phút
Việc nào cần AI, việc nào không
AI là công cụ đúng khi đầu vào lộn xộn và câu trả lời tạm ổn là được; còn với luật rõ ràng, lặp lại, phần mềm thông thường rẻ hơn và an toàn hơn.
Gắn AI vào mọi thứ nghe rất hấp dẫn. Nhưng mỗi lần dùng model đều tốn tiền, có khi chậm, và đôi lúc sai. Một luật đơn giản viết bằng code thì chạy miễn phí và lần nào cũng ra cùng một kết quả.
AI tỏa sáng với đầu vào lộn xộn: tin nhắn tự do của khách, ảnh chụp, tin nhắn thoại, tài liệu đủ mọi định dạng. Nó cũng giỏi khi có nhiều câu trả lời chấp nhận được, như soạn thư trả lời hay gợi ý tên sản phẩm.
Phần mềm thông thường thắng khi luật rõ ràng và kết quả phải chính xác: tính thuế, kiểm tra ngày có nằm trong tương lai không, sắp xếp đơn theo giá, gửi lời nhắc lúc 9 giờ sáng. Dùng AI cho mấy việc này chỉ thêm chi phí và rủi ro mà chẳng được gì.
Nhiều sản phẩm tốt kết hợp cả hai. AI đọc email lộn xộn của khách và lấy ra mã đơn hàng. Code thông thường sau đó tra đơn và tính tiền hoàn. Với mỗi bước, hãy hỏi: đầu vào có lộn xộn không, và câu trả lời gần đúng có chấp nhận được không?
Làm ngay
Phân loại các bước
- 1. Chọn một quy trình ở chỗ làm, như xử lý đơn hàng hay chấm bài.
- 2. Viết mỗi bước trên một dòng.
- 3. Đánh dấu mỗi bước là AI, phần mềm thường hay con người, dựa vào hai câu hỏi trong bài.
Đây là các bước trong một quy trình tôi làm: [LIỆT KÊ CÁC BƯỚC] Với mỗi bước, cho tôi biết AI, luật phần mềm đơn giản hay con người là hợp nhất, và vì sao, mỗi bước một dòng. Hãy nói thẳng nếu không cần tới AI.
Kiểm tra nhanh
Tìm hiểu thêm
Thuật ngữ trong bài
- Algorithm
- Chuỗi chỉ dẫn từng bước mà máy tính làm theo để giải một bài toán hoặc ra một quyết định.
- Automation bias
- Thói quen tin câu trả lời của máy quá dễ, kể cả khi phán đoán của bạn hoặc bằng chứng khác nói ngược lại.
- LLM
- AI học từ khối lượng chữ khổng lồ để đoán từ tiếp theo, nhờ đó viết, tóm tắt, dịch và trò chuyện được.