Các công ty khởi nghiệp như Dazzle AI, Duckbill và Wajo AI đang kết hợp phần mềm với lao động con người để xử lý những công việc mà hệ thống tự động chưa thể hoàn thành đáng tin cậy, đặt ra câu hỏi về mức độ tự chủ thực sự của công nghệ này cũng như tính minh bạch đối với khách hàng.
Khi trợ lý AI vẫn cần con người hoàn thành nhiệm vụ
Theo CNBC ngày 31/10/2026, các công ty phát triển trợ lý trí tuệ nhân tạo đang sử dụng nhân viên hoặc cộng tác viên để xử lý những nhiệm vụ mà hệ thống tự động gặp khó khăn, chẳng hạn gọi điện, đặt lịch hẹn, xác minh thông tin hoặc giải quyết yêu cầu cần phán đoán thực tế.
Marissa Mayer, cựu Giám đốc điều hành Yahoo và hiện đứng đầu công ty khởi nghiệp Dazzle AI, cho biết những mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu có thể tìm kiếm nhà cung cấp dịch vụ sửa chữa nhà cửa hoặc đề xuất danh sách lựa chọn phù hợp. Tuy nhiên, việc xác minh thông tin, liên hệ với nhà cung cấp và sắp xếp công việc vẫn có thể đòi hỏi sự can thiệp của con người.
Một ví dụ được bà Mayer nêu ra là trợ lý trí tuệ nhân tạo nhầm lẫn giữa kính cửa sổ và kính dùng làm mặt bàn khi xử lý nhiều dự án sửa chữa nhà cùng lúc. Hệ thống đã đưa ra hướng xử lý không phù hợp, trước khi nhiệm vụ được chuyển cho một người xử lý.
Tình huống này cho thấy khoảng cách giữa khả năng tạo ra câu trả lời hợp lý và khả năng hoàn thành công việc ngoài đời thực. Một trợ lý có thể tìm kiếm thông tin nhanh chóng nhưng vẫn mắc lỗi khi phải phối hợp nhiều yêu cầu, phân biệt những vật thể có tên gọi tương tự hoặc xử lý các tình huống thiếu dữ liệu rõ ràng.
Duckbill xây dựng mạng lưới con người hỗ trợ AI
Duckbill, công ty phát triển trợ lý cá nhân ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đang xây dựng mô hình cho phép các hệ thống tự động chuyển những công việc khó sang người thật.
Meghan Joyce, Giám đốc điều hành Duckbill, cho biết công ty đã giới thiệu giao diện lập trình ứng dụng để các nhà phát triển trợ lý trí tuệ nhân tạo có thể kết nối với mạng lưới cộng tác viên thực hiện nhiệm vụ. Thay vì giao toàn bộ một công việc phức tạp cho một người, Duckbill chia nhỏ nhiệm vụ thành những phần cụ thể, có thể giao cho từng cộng tác viên xử lý và theo dõi kết quả.
Cách làm này tương tự mô hình của các nền tảng gọi xe hoặc giao hàng, trong đó một yêu cầu lớn được chia thành các công việc nhỏ, có quy trình thực hiện và xác nhận kết quả.
Theo bà Joyce, các trợ lý trí tuệ nhân tạo hiện vẫn gặp trở ngại khi phải gọi điện, đặt lịch khám bệnh hoặc đặt dịch vụ vệ sinh tại nhà. Đây là những nhiệm vụ tưởng chừng đơn giản nhưng đòi hỏi khả năng giao tiếp linh hoạt, phản ứng trước câu trả lời bất ngờ và điều chỉnh kế hoạch theo điều kiện thực tế.
Duckbill cho rằng sự phối hợp giữa con người và trí tuệ nhân tạo là cách thực tế để bảo đảm công việc được hoàn thành, thay vì buộc phần mềm phải tự xử lý mọi tình huống.
Dazzle AI và Wajo AI cũng sử dụng mô hình kết hợp
Không chỉ Duckbill, Dazzle AI và Wajo AI cũng đang áp dụng phương thức kết hợp trí tuệ nhân tạo với lao động con người.
Dazzle AI sử dụng con người để xử lý các nhiệm vụ mà hệ thống không thể giải quyết chắc chắn. Theo bà Mayer, việc chuyển nhiệm vụ sang người thật có thể giúp hoàn thành công việc nhanh hơn so với việc để mô hình tiếp tục thử nhiều phương án không hiệu quả.
Trong khi đó, Shivani Poddar, Giám đốc điều hành Wajo AI, cho biết công ty sử dụng nhân lực hỗ trợ những công việc như gọi điện và vượt qua các bài kiểm tra xác minh nhằm phân biệt người dùng thật với chương trình tự động. Đây là những rào cản phổ biến đối với các trợ lý hoạt động trên nền tảng trực tuyến.
Bà Poddar cho rằng sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và con người là cần thiết để bảo đảm người dùng nhận được kết quả thực tế. Nếu trợ lý liên tục thất bại trong việc hoàn thành những nhiệm vụ được giao, khách hàng có thể mất niềm tin và ngừng sử dụng dịch vụ.
Các công ty cho biết họ thực hiện kiểm tra lý lịch đối với cộng tác viên. Tuy nhiên, việc kiểm tra nhân sự chỉ là một phần của vấn đề, bởi các trợ lý cá nhân có thể được giao xử lý những thông tin nhạy cảm liên quan đến sức khỏe, lịch trình, địa chỉ nhà ở và các giao dịch của người dùng.
Meta từng thử nghiệm trợ lý AI có người hỗ trợ
Xu hướng kết hợp nhân lực với trí tuệ nhân tạo cũng xuất hiện tại các tập đoàn công nghệ lớn. Meta đã thử nghiệm những khả năng của trợ lý Muse, trong đó có việc sử dụng cộng tác viên để thực hiện các cuộc gọi thay mặt người dùng trong giai đoạn phát triển sản phẩm.
Theo thông tin được CNBC đề cập, thử nghiệm này từng làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư trong nội bộ Meta. Công ty cho biết việc thử nghiệm các hình thức tương tác như vậy là một phần trong quá trình phát triển sản phẩm.
Meta hiện khẳng định không sử dụng con người để thực hiện các yêu cầu của người dùng Muse. Điều này cần được phân biệt với mô hình hoạt động của một số công ty khởi nghiệp, nơi việc chuyển nhiệm vụ cho người thật là một phần trong cách cung cấp dịch vụ.
Vấn đề đặt ra là người dùng có thể không biết ai thực sự đang xử lý yêu cầu của mình nếu công ty không công bố rõ quy trình. Khi một trợ lý được quảng bá như phần mềm tự động nhưng nhiệm vụ lại được chuyển cho nhân viên hoặc cộng tác viên, khách hàng cần được thông báo về sự tham gia của con người, đặc biệt đối với các công việc liên quan đến dữ liệu cá nhân.
Khoảng cách giữa quảng cáo và năng lực thực tế
Các trợ lý trí tuệ nhân tạo đang được quảng bá có thể tự tìm kiếm sản phẩm, so sánh giá, đặt dịch vụ và thực hiện nhiều bước liên tiếp trên internet. Tuy nhiên, môi trường thực tế phức tạp hơn đáng kể so với những tình huống được kiểm soát trong quá trình trình diễn công nghệ.
Hệ thống có thể gặp lỗi khi trang web thay đổi giao diện, dữ liệu không nhất quán, yêu cầu xác thực xuất hiện hoặc người ở đầu dây bên kia đưa ra câu trả lời ngoài dự kiến. Các nhiệm vụ liên quan đến nhiều nhà cung cấp và điều kiện ràng buộc cũng khiến việc lập kế hoạch trở nên khó khăn hơn.
Để giải quyết vấn đề, các công ty khởi nghiệp đang sử dụng con người như một lớp hỗ trợ khi phần mềm thất bại. Cách tiếp cận này có thể giúp doanh nghiệp đưa sản phẩm ra thị trường sớm hơn, thu thập dữ liệu từ các tình huống thực tế và cải thiện mô hình theo thời gian.
Tuy nhiên, nếu việc can thiệp của con người trở thành một phần thường xuyên trong quy trình, chi phí vận hành có thể tăng lên. Khi đó, lợi thế kinh tế của việc tự động hóa sẽ phụ thuộc vào tỷ lệ nhiệm vụ được phần mềm hoàn thành độc lập, thời gian cần cho mỗi lần can thiệp và mức phí mà khách hàng sẵn sàng trả.
Minh bạch về dữ liệu và chi phí là yêu cầu quan trọng
Việc con người tham gia xử lý nhiệm vụ không nhất thiết là dấu hiệu cho thấy một sản phẩm trí tuệ nhân tạo thất bại. Với những công việc có mức độ phức tạp cao, mô hình phối hợp giữa con người và máy móc có thể mang lại kết quả đáng tin cậy hơn so với tự động hóa hoàn toàn.
Vấn đề nằm ở cách doanh nghiệp giới thiệu sản phẩm và thông báo cho khách hàng. Nếu dịch vụ được quảng bá như một trợ lý hoàn toàn tự động nhưng thực tế thường xuyên chuyển yêu cầu cho nhân viên mà không công khai, người dùng có thể hiểu sai về năng lực công nghệ, chi phí và cách dữ liệu của họ được xử lý.
Các doanh nghiệp cần làm rõ khi nào con người có thể tiếp cận yêu cầu, loại thông tin nào được chia sẻ, dữ liệu được lưu giữ trong bao lâu và những biện pháp nào được áp dụng để bảo vệ quyền riêng tư. Đây là yêu cầu đặc biệt quan trọng khi trợ lý được giao đặt lịch khám bệnh, xử lý giao dịch tài chính hoặc quản lý công việc cá nhân.
Về phía người dùng, việc hiểu rõ quy trình vận hành sẽ giúp họ đánh giá đúng giá trị của dịch vụ. Về phía nhà phát triển, minh bạch có thể trở thành lợi thế cạnh tranh trong một thị trường mà niềm tin và độ tin cậy quan trọng không kém khả năng công nghệ.
Tương lai của trợ lý AI phụ thuộc vào khả năng xử lý ngoại lệ
Sự phát triển của các trợ lý tự động không chỉ phụ thuộc vào việc mô hình có thể tạo ra câu trả lời thông minh đến đâu, mà còn ở khả năng thực hiện hành động chính xác, duy trì ngữ cảnh qua nhiều bước và xử lý những tình huống bất thường.
Trong ngắn hạn, mô hình kết hợp con người và trí tuệ nhân tạo có thể là giải pháp thực tế để mở rộng dịch vụ. Con người đảm nhiệm những nhiệm vụ cần phán đoán, giao tiếp linh hoạt hoặc chịu trách nhiệm cao, trong khi phần mềm xử lý các công việc lặp lại và thu thập thông tin.
Về dài hạn, thách thức là giảm dần số trường hợp cần can thiệp thủ công mà vẫn duy trì chất lượng dịch vụ. Nếu các mô hình ngày càng cải thiện khả năng suy luận, sử dụng công cụ và tương tác với hệ thống bên ngoài, chi phí hỗ trợ có thể giảm xuống. Ngược lại, nếu con người vẫn phải âm thầm thực hiện phần lớn công việc, lời hứa về tự động hóa toàn diện sẽ khó trở thành hiện thực.
Sự xuất hiện của những mạng lưới nhân lực hỗ trợ cho thấy ngành công nghiệp trợ lý trí tuệ nhân tạo vẫn đang trong giai đoạn chuyển tiếp. Thành công của công nghệ sẽ không chỉ được đo bằng số nhiệm vụ có thể trình diễn, mà còn bằng tỷ lệ công việc hoàn thành ngoài thực tế, mức độ an toàn và tính minh bạch đối với người sử dụng.