Hunter Rice, người từng phát triển ứng dụng Sendit đạt 250 triệu người dùng và có 7 ứng dụng vươn lên vị trí số 1 trên App Store, cho rằng yếu tố có thể định đoạt cuộc đua AI cá nhân là khả năng hiểu đúng “bối cảnh định danh” của người dùng. Nhận định này được ông đưa ra sau khi trực tiếp trải nghiệm hơn 10 sản phẩm AI cá nhân.

Thị trường AI cá nhân hiện bước vào giai đoạn khởi đầu nhưng cạnh tranh đã nóng lên nhanh chóng. Từ các tập đoàn công nghệ lớn đến startup, nhiều bên đang đổ vốn và nguồn lực vào lĩnh vực này. Theo Rice, cục diện sắp tới vẫn còn bỏ ngỏ: thị trường có thể tiếp tục phân mảnh như hiện nay, nhưng cũng có thể chuyển sang mô hình “người thắng chiếm phần lớn”.

Trong bài đăng gần đây trên X, Rice nói rằng chưa có sản phẩm nào trong số những AI ông từng thử hội đủ các điều kiện cốt lõi để bứt lên dẫn đầu.

Theo ông, trở ngại đầu tiên là bài toán “cold start” - rào cản ở thời điểm người dùng bắt đầu sử dụng. Phần lớn AI cá nhân hiện nay đều khởi đầu từ con số gần như bằng không. “Muốn hữu ích, agent phải hiểu tôi. Nhưng tôi chỉ sẵn sàng dành thời gian để dạy nó hiểu mình khi nó đã cho thấy giá trị”, Rice viết.

Vì vậy, việc tạo ra khoảnh khắc “aha” trong 30 giây đầu tiên là yếu tố đặc biệt quan trọng trong thiết kế sản phẩm.

Rice cho rằng lời giải nằm ở “context”, tức bối cảnh mà AI dùng để hiểu người sử dụng. Ông dẫn lại câu chuyện của một đồng nghiệp để minh họa cho cách bối cảnh tạo ra giá trị thực tế.

Theo đó, vợ của người đồng nghiệp biết chồng đi làm vào thứ Hai và biết cả món ăn anh thích, nên đã chuẩn bị cơm hộp từ tối hôm trước. Người chồng không cần nhờ vả hay giải thích gì. Với Rice, trong tình huống nhỏ này đã hội tụ đúng những gì các công ty phát triển agent AI đang theo đuổi: luôn hiện diện, chủ động nghĩ thay người dùng, hiểu sở thích và tự hành động ngay cả khi không được yêu cầu trực tiếp.

Ông chia bối cảnh thành hai nhóm.

Nhóm thứ nhất là bối cảnh hành vi. Đây là lớp dữ liệu mà agent AI tích lũy từ các câu hỏi, yêu cầu và tương tác của người dùng để suy đoán sở thích. Tuy nhiên, Rice cho rằng rất khó hiểu một con người chỉ từ vài truy vấn đơn lẻ. Ông lấy ví dụ câu hỏi “Super Bowl diễn ra vào thứ mấy” có thể đến từ một người hâm mộ bóng bầu dục lâu năm, nhưng cũng có thể chỉ là người muốn biết thời gian để đi dự tiệc.

Rice cảnh báo dữ liệu hành vi rất dễ dẫn đến hiểu sai. “Chỉ một lần hỏi cho biết cũng có thể bị lưu thành sở thích của tôi. Ngay cả khi tôi đã quên mình từng hỏi, hệ thống vẫn tiếp tục đưa điều đó vào các gợi ý. Cuối cùng, tôi phải bận rộn sửa lại hình ảnh về bản thân do AI dựng lên sai lệch”, ông nói.

Nhóm còn lại là bối cảnh định danh. Theo Rice, đây không phải là thông tin về việc một người làm gì, mà là họ là ai. “Nơi lớn lên, nghề nghiệp, những người thân cận, môi trường sống - tất cả đều thuộc lớp dữ liệu này. Khi có nền tảng đó, câu hỏi về Super Bowl mới được đặt vào đúng ngữ cảnh. Đó là khác biệt giữa ghi nhớ và thấu hiểu”, ông nhận định.

Theo Rice, chính khả năng nắm bắt đúng bối cảnh định danh sẽ quyết định bên nào giành ưu thế trong cuộc đua AI cá nhân. Những agent AI làm tốt điều này sẽ sớm chứng minh được giá trị, hiểu người dùng chính xác hơn và từ đó tạo được niềm tin để tiếp tục học hỏi.

Ông cũng nhấn mạnh rằng mỗi cuộc trò chuyện chất lượng sẽ giúp cuộc trò chuyện tiếp theo khởi đầu ở vị thế tốt hơn. Những sự quan tâm nhỏ như hộp cơm trong câu chuyện của đồng nghiệp rồi sẽ trở thành chuẩn mực mới đối với agent AI cá nhân. “Nếu tạo được cảm giác đó, bạn có thể thắng”, Rice kết luận.