Tri thức nội dung (Content Knowledge) mô tả dữ kiện và thông tin tham chiếu. Tri thức quy trình (Process Knowledge) mô tả các bước kiểm tra, quyết định và hành động. Phân định rõ vai trò của hai loại này giúp ứng dụng AI sử dụng thông tin cập nhật trong khuôn khổ quy trình vận hành đã thống nhất.
Hai loại tri thức đang bị đặt chung một chỗ
Từ lâu, các nghiên cứu đã phân biệt hai nghĩa của “biết”: triết gia Gilbert Ryle phân biệt “biết rằng” (knowing that) với “biết cách” (knowing how) (Ryle, 1949); tâm lý học nhận thức cũng xem tri thức khai báo và tri thức thủ tục là những dạng tri thức được xử lý khác nhau (Anderson, 1983).
- Content Knowledge (tri thức nội dung): Biết “cái gì”, như thông số sản phẩm, giá, quy định và FAQ. Thường được ghi trong tài liệu và cập nhật định kỳ.
- Process Knowledge (tri thức quy trình): Biết “làm thế nào”, như thứ tự kiểm tra, điều kiện rẽ nhánh và người cần chuyển tiếp trường hợp ngoại lệ. Phần lớn tri thức này nằm trong kinh nghiệm của nhân viên và trình tự công việc thực tế.
Nếu không phân biệt quy trình với thông tin tham khảo mà chỉ truy xuất từng đoạn tài liệu, có thể xảy ra các vấn đề sau:
- Chỉ tìm thấy một phần quy trình, khiến câu trả lời thiếu điều kiện tiên quyết hoặc nhánh xử lý.
- Câu trả lời đúng nội dung nhưng bỏ qua điều cần xác minh trước khi trả lời.
- Khi giá hoặc thông tin thay đổi, phải tìm và sửa cả nội dung đã nhúng trong quy trình.
Cách tiếp cận
Technica AI cấu trúc riêng hai loại tri thức rồi kết hợp chúng khi sử dụng.
- Cấu trúc quy trình với trạng thái và nhánh: Chia SOP hoặc luồng công việc thành bước, điểm kiểm tra, điều kiện quyết định, nhánh, ngoại lệ và điều kiện chuyển giao. AI duy trì thông tin đang ở bước nào trong quy trình.
- Chuẩn bị nội dung làm căn cứ: Sắp xếp FAQ, hướng dẫn và tài liệu sản phẩm thành các đơn vị có thể truy xuất kèm nguồn, đồng thời cập nhật được phiên bản mới nhất.
- Để quy trình tham chiếu nội dung: Mỗi bước gọi đến tri thức nội dung cần thiết. Khi chỉ nội dung thay đổi, có thể cập nhật mà không phải viết lại lớn quy trình; thay đổi ảnh hưởng đến nhánh hoặc điều kiện quyết định vẫn cần được đánh giá riêng.
- Khai thác quy trình chưa được ghi thành văn bản: Diễn đạt kinh nghiệm chuyên gia và cách xử lý ngoại lệ trong nhật ký cuộc gọi thông qua đối thoại hoặc phân tích hồ sơ.
Nghiên cứu về tác nhân AI cũng đề xuất tách tri thức về thế giới (bộ nhớ ngữ nghĩa) khỏi tri thức dùng để hành động (bộ nhớ thủ tục) (Sumers et al., 2024).
Mối liên hệ với AISECI
Mô hình SECI về sáng tạo tri thức trong tổ chức xem tri thức là quá trình chuyển đổi qua lại giữa tri thức ngầm và tri thức tường minh (Nonaka & Takeuchi, 1995). “Ngoại hiện hóa” kinh nghiệm và phán đoán khó diễn đạt thành tri thức tường minh là một giai đoạn quan trọng. Tri thức quy trình thường tồn tại dưới dạng tri thức ngầm trong mỗi người; AISECI được thiết kế để hỗ trợ chuyển đổi tri thức ngầm thành tri thức tường minh.
Giá trị kinh doanh
- Hạn chế bỏ sót và khác biệt trong xử lý
Thể hiện rõ các bước kiểm tra và thứ tự để hỗ trợ quy trình nhất quán hơn.
- Dễ cập nhật thông tin tham chiếu
Thay đổi về giá hoặc thông tin tham khảo có thể được cập nhật tại phần nội dung được quy trình dẫn chiếu. Thay đổi quy tắc nghiệp vụ vẫn cần đánh giá ảnh hưởng.
- Hỗ trợ toàn bộ luồng công việc
AI có thể làm theo quy trình từ xác minh, phán đoán và xử lý đến chuyển giao, thay vì chỉ trả lời câu hỏi.
- Kế thừa cách làm của nhân viên
Biến cách thực hiện công việc vốn phụ thuộc vào cá nhân thành tri thức chung của tổ chức.
Lưu ý khi ứng dụng
- Trước tiên, xác nhận SOP và FAQ của nghiệp vụ mục tiêu đã đầy đủ đến đâu. Nếu SOP còn thiếu, có thể bổ sung từ nhật ký cuộc gọi hoặc phỏng vấn nhân viên giàu kinh nghiệm.
- Tri thức quy trình chính là các quy tắc nghiệp vụ. Nên có người chịu trách nhiệm nghiệp vụ phê duyệt thay đổi trước khi áp dụng.
Sản phẩm liên quan
- AIKNOW Answer
Kết hợp tri thức quy trình và tri thức nội dung để tự động hóa chăm sóc khách hàng theo cấu hình.
- AISECI
Khung kiến tạo tri thức với kiến trúc mục tiêu cho việc thu thập và chia sẻ kinh nghiệm; phạm vi năng lực được thống nhất cho từng dự án.
Tài liệu tham khảo
- Ryle, G. (1949). The Concept of Mind. Hutchinson. Xem phần giải thích “Knowledge How” tại Stanford Encyclopedia of Philosophy: https://plato.stanford.edu/entries/knowledge-how/
- Anderson, J. R. (1983). The Architecture of Cognition. Harvard University Press.
- Nonaka, I. & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company. Oxford University Press.
- Sumers, T. R. et al. (2024). Cognitive Architectures for Language Agents. Transactions on Machine Learning Research. arXiv:2309.02427. https://arxiv.org/abs/2309.02427