Tương lai của sự cộng tác là phần mềm thông minh

Tháng Sáu 5, 2021
Nga Pham

Thông minh, hay những ứng dụng của máy học để cải thiện khả năng sử dụng phần mềm đã cung cấp vô số tương tác giữa con người và công nghệ mỗi ngày. Nhưng tất cả chỉ mới bắt đầu khi nói về cộng tác thông minh.

Khoa học dữ liệu và máy học đã thống trị danh sách các danh mục nghề nghiệp đang phát triển nhanh nhất trong nhiều năm. Chắc chắn có những sự cường điệu (và chống cường diệu) khi nói về những tác động tiềm năng của công nghệ máy học. Có rất nhiều máy học vì lợi lích của máy học, các tính năng hào nhoáng tuyệt vời dành cho các chiến lược tiếp thị nhưng ít tác động đến cuộc sống hàng ngày của người dùng. Tuy nhiên, cũng có một cơ hội lớn để áp dụng công nghệ máy học giúp giảm bớt nhiều những phần ít thú vị, lặp đi lặp lại trong cuộc sống hằng ngày của chúng ta. Phần mềm cộng tác là một ví dụ tuyệt vời, một ứng dụng thông minh giúp quá trình cộng tác trở nên dễ dàng và nhanh hơn, tăng tốc độ xử lý công việc và giảm thiểu chi phí.

Tương lai của phần mềm là thông minh

Đối với các công ty phát triển phần mềm, thông minh sẽ sớm không còn chỉ là một sự khác biệt trong cạnh tranh hay một cách để tạo ra trải nghiệm người dùng tuyệt vời. Chẳng bao lâu nữa, cũng giống như kỳ vọng về phần mềm đi kèm với thiết kế giao diện người dùng mượt mà và ứng dụng di động, người ta sẽ kỳ vọng rằng phần mềm phải thông minh. Việc thiếu những khả năng này sẽ trở nên nghiêm trọng và đáng chú ý như việc có giao diện người dùng cũ kỹ, lỗi thời hoặc việc có ứng dụng dành cho thiết bị di động thật ra chỉ là một lớp bao bọc bởi trình duyệt web.

Hãy lấy ví dụ về chức năng tự động sửa và tự động hoàn thiện văn bản. Người dùng mong đợi tính năng tự động sửa lỗi ở khắp mọi nơi. Khi không thành công, nó gây ra sự thất vọng ngay lập tức, thậm chí còn tạo ra xu hướng meme một thời: Damn you, autocorrect!. Tự động hoàn thành tương đối mới so với tự động sửa lỗi, nhưng đã trở thành một kỳ vọng ngày càng lớn trong nhiều loại ứng dụng. Chẳng bao lâu nữa, các chức năng thông minh phức tạp hơn như tìm kiếm thông minh, ưu tiên thông báo và ưu tiên tác vụ tự động cũng sẽ trở nên phổ biến.

Học máy mang lại lợi ích cho người dùng

Sự phổ biến của công nghệ thông minh đi theo quá trình tiêu thụ CNTT. Có nghĩa là, chu kỳ công nghệ xuất hiện đầu tiên trên thị trường tiêu thụ, sau đó xâm nhập vào các doanh nghiệp. Slack là một ví dụ điển hình. Khi các ứng dụng trò chuyện của người tiêu dùng được cải thiện, người dùng đã quen với công nghệ trò chuyện dễ sử dụng và bắt đầu mong đợi nó ở khắp mọi nơi.

Học máy trong phần mềm cộng tác và quản lý công việc chắc chắn sẽ đi theo một con đường tương tự và có tác động lớn đến kỳ vọng của người dùng CNTT. Thật khó để nói về tác động của nó đối với công nghệ tiêu dùng có chức năng tương tự như phần mềm cộng tác. Lấy ví dụ, nguồn cung cấp dữ liệu tweet dựa trên thuật toán của Twitter đã thay đổi cách mọi người kết nối và chia sẻ thông tin với nhau. Các chức năng chính của nguồn cung cấp tin tức có liên quan chặt chẽ với các chức năng của phần mềm cộng tác, vì nguồn cung cấp tin tức gợi ý nội dung nào nên đọc hoặc nên xem, những người để kết nối hay những sự kiện đáng tham dự, hoặc bất kỳ một mối quan tâm nào khác.

Tuy nhiên, bất kỳ ai có tài khoản Twitter đều có thể chứng minh rằng thật khó có thể đặt được năng suất thực tế cao trong một phiên kết quả từ nguồn cấp dữ liệu. Việc lướt qua các tiêu đề bài báo mà không thực sự nhấp vào là hành động thường thấy hơn, và nó là một điểm có lợi với Twitter vì nó giữ chân người dùng trong ứng dụng để họ xem quảng cáo. Đó cũng chính là nơi tác động của học máy tạo ra những điểm khác biệt giữa các ứng dụng dành cho người tiêu dùng và doanh nghiệp.

Các thuật toán học máy được thiết kế để đạt được một mục tiêu duy nhất. Những thuật toán đằng sau nguồn cung cấp dữ liệu của Twitter được điều chỉnh để tối đa hóa giá trị của quảng cáo trên nền tảng này, và thường người dùng sẽ phải trả cái giá đó. Bạn có thể bị thu hút bởi nhiều cuộc thảo luận gay gắt (tất nhiên là xen lẫn với quảng cáo), nhưng thật khó có thể hiểu sâu hơn về một chủ đề mang nhiều sắc thái. Mặt khác, mục tiêu của phần mềm cộng tác là giúp các nhóm hoàn thành công việc của họ nhanh chóng và đạt kết quả tốt hơn. Việc áp dụng các thuật toán học máy hướng tới mục tiêu đó có thể tạo ra kết quả tốt hơn cho cả doanh nghiệp và nhân viên. Nói cách khác, nguồn cung cấp dữ liệu thông tin được thiết kế để đạt được mục tiêu nhanh hơn mà không khiến người dùng phân tâm sẽ học cách hiển thị những thông tin quan trọng và phù hợp nhất, đồng thời giảm thiểu mức độ tiếp xúc của người dùng với các tài liệu và thông báo không liên quan có thể kéo họ ra khỏi quy trình làm việc.

Máy học được sử dụng để cá nhân hóa sản phẩm trong cả hai trường hợp. Đối với Twitter, đó là các quảng cáo được cá nhân hóa dựa trên sở thích và mối quan tâm của bạn, các kết nối được cá nhân hóa với những người bạn theo dõi và có khả năng tương tác. Đối với Atlassian, đó là một con đường được cá nhân hóa để giúp bạn quay lại công việc của mình nhanh hơn (thông qua Start) và kết nối được cá nhân hóa với những thành viên trong nhóm của bạn mà bạn cần cộng tác (thông qua các lượt nhắc thông minh).

Đầu tư vào thông minh ngay bây giờ

Các xu hướng tiêu dùng CNTT trước đây như thiết kế và thiết bị di động, có thể nói là tương đối nhẹ nhàng với những người đi sau. Các tổ chức không dẫn đầu có thể bắt kịp nhanh chóng và có đủ khả năng để thuê nhân tài cũng như xây dựng công nghệ. Tuy nhiên, bắt kịp công nghệ thông minh sẽ không dễ dàng như vậy. Việc xây dựng phần mềm thông minh yêu cầu đào tạo thuật toán máy học với lượng dữ liệu khổng lồ – thứ không thể đi mua hoặc thu thập trong thời gian ngắn. Một tổ chức càng mất nhiều thời gian để bắt đầu thu thập, cấu trúc và xử lý dữ liệu để đào tạo các thuật toán mà họ cần để cung cấp sức mạnh thông minh cho phần mềm của mình, thì sẽ càng tụt hậu và càng khó theo kịp thời đại.

Đối với các doanh nghiệp đánh giá các nhà cung cấp công nghệ về tiềm năng của họ như một đối tác lâu dài, một chiến lược thông minh rõ ràng là điều chắc chắn phải nằm trong danh sách các yếu tố cần cân nhắc.

Nguồn: Atlassian Blog