Khi Máy Móc Học Như Trẻ Sơ Sinh: Object Intelligence Dạy Các Nhà Lãnh Đạo CX Điều Gì Về Tương Lai Của Trải Nghiệm

Bạn đã bao giờ xem một robot đóng băng vì một đối tượng trông hơi khác so với dự kiến? Bây giờ hãy tưởng tượng sự cứng nhắc tương tự bên trong hành trình khách hàng của bạn.

Một khách hàng thay đổi kênh.
Một biến thể sản phẩm thay đổi hình dạng.
Một bối cảnh thay đổi giữa tương tác.

Và đột nhiên, trải nghiệm sụp đổ.

Đây không phải là vấn đề robot.
Đó là một vấn đề CX đội lốt công nghệ.

Tuần trước, công ty công nghệ sâu có trụ sở tại Bengaluru đã công bố Nền tảng Object Intelligence (OI), một hệ thống cho phép robot học và thích ứng nhanh chóng—giống như một em bé. Không cần đào tạo lại. Không cần hàng tháng chuẩn bị dữ liệu. Và không có kịch bản cứng nhắc.

Đối với các nhà lãnh đạo CX và EX, khoảnh khắc này quan trọng vượt xa các nhà máy.

Nó báo hiệu một sự thay đổi cơ bản trong cách trí thông minh—con người hay máy móc—phải hoạt động trong môi trường thực tế.

Object Intelligence Là Gì—Và Tại Sao Các Nhà Lãnh Đạo CX Nên Quan Tâm?

Object Intelligence là khả năng nhận thức, lý luận và thích ứng với các tình huống chưa biết theo thời gian thực, mà không cần đào tạo lại.

Trong robot, nó giải quyết việc thao tác các đối tượng chưa từng thấy.
Trong CX, nó phản ánh cách trải nghiệm phải phản ứng với hành vi không thể đoán trước của con người.

Các hệ thống CX truyền thống giống như robot cũ.
Chúng lặp lại.
Chúng không phản ứng.

OI thách thức mô hình đó.

Tại Sao Các Hệ Thống CX Truyền Thống Bị Hỏng Trong Điều Kiện Thực Tế

Hầu hết các nền tảng CX giả định môi trường ổn định và hành trình có thể dự đoán.

Giả định đó là sai.

Khách hàng không tuân theo luồng.
Nhân viên không hoạt động trong việc chuyển giao sạch sẽ.
Thực tế rất lộn xộn.

Vấn đề tương tự đã ám ảnh robot trong nhiều thập kỷ.

Như Gokul NA, Người sáng lập CynLr, nói:

Các nhà lãnh đạo CX sống điều này hàng ngày.

• Kịch bản thất bại khi ý định thay đổi
• Chatbot AI sụp đổ ngoài dữ liệu đào tạo
• Bản đồ hành trình nứt vỡ qua các silo

Vấn đề gốc rễ là như nhau: trí thông minh được lập trình sẵn.

Điều Gì Đã Thay Đổi Trong Robot—Và CX Có Thể Học Được Gì Từ Nó?

Đột phá của CynLr không phải là tự động hóa tốt hơn. Đó là một mô hình học tập mới.

Robot của họ học các đối tượng chưa biết trong 10–15 giây, so với hàng tháng đối với các hệ thống truyền thống. Họ làm điều này bằng cách:

• Hành động để cảm nhận, không phải cảm nhận để hành động
• Học thông qua tương tác, không phải tập dữ liệu
• Cải thiện với mỗi thất bại

Điều này phản ánh cách con người học.

Một em bé không đọc hướng dẫn.
Nó chạm. Thất bại. Điều chỉnh.

Các hệ thống CX hiếm khi làm điều này.

Từ Vision Language Models Đến Vision Force Models: Một Phép So Sánh CX

Hầu hết AI ngày nay dựa vào dữ liệu tĩnh, do con người tạo ra.

CynLr từ chối điều đó cho robot.

Nền tảng của họ sử dụng Vision Force Models, cho phép robot tương tác trước, sau đó học.

Dịch điều này sang CX:

Các hệ thống CX phải chuyển từ "dự đoán rồi hành động" sang "hành động, học, thích ứng."

Object Intelligence Định Hình Lại Thiết Kế Trải Nghiệm Như Thế Nào

OI định hình lại trí thông minh như hiệu chuẩn liên tục, không phải dự đoán hoàn hảo.

Đối với các nhà lãnh đạo CX, điều này có nghĩa là:

• Hành trình là giả thuyết, không phải sự thật
• Thất bại là tín hiệu học tập
• Thích ứng đánh bại tối ưu hóa

Đây không phải là chống chiến lược.
Đó là chiến lược được xây dựng cho sự biến động.

Nhà Máy Phổ Quát So Với Trải Nghiệm Phổ Quát

Mục tiêu cuối cùng của CynLr là Nhà Máy Phổ Quát—một tầng được xác định bằng phần mềm nơi máy móc chuyển đổi sản phẩm mà không cần trang bị lại.

CX cần tham vọng tương tự.

Ngăn Xếp Trải Nghiệm Phổ Quát sẽ cho phép:

• Một nền tảng, nhiều hành trình
• Một lực lượng lao động, nhiều bối cảnh
• Một hệ thống, vô số biến thể

Không cần tái thiết kế.
Không có chuyển giao mong manh.

Chỉ là thích ứng.

Các Nhà Lãnh Đạo CX Có Thể Học Được Gì Từ Kiến Trúc Nền Tảng Của CynLr

Nền tảng OI là bất khả tri về yếu tố hình thức.

Nó cung cấp năng lượng cho cánh tay robot, người máy hình người và hệ thống đa cánh tay.

Các hệ thống CX hiếm khi như vậy.

Hầu hết các nền tảng khóa trí thông minh vào:

• Một kênh
• Một vai trò
• Một nhà cung cấp

CynLr tách trí thông minh khỏi hiện thân.

CX nên tách trí thông minh khỏi các điểm tiếp xúc.

Vai Trò Của Khoa Học Thần Kinh Trong Thiết Kế Trải Nghiệm

Sự hợp tác của CynLr với nền tảng công việc của nó trong nhận thức giống như não.

Điều đó quan trọng.

Trải nghiệm con người là cảm giác vận động, không phải tuyến tính.

Khách hàng:

• Cảm nhận trước khi suy nghĩ
• Phản ứng trước khi diễn đạt
• Quyết định trước khi giải thích

Các hệ thống CX chờ tín hiệu hoàn hảo đến quá muộn.

Triển Khai Trong Thế Giới Thực: Tại Sao Đây Không Phải Là Kịch Bản Phòng Thí Nghiệm

Hầu hết AI Vật Lý thất bại bên ngoài phòng thí nghiệm.

Nền tảng của CynLr đã được triển khai thử nghiệm với:

• Các nhà sản xuất ô tô sang trọng
• Các công ty tự động hóa bán dẫn

Các nhiệm vụ bao gồm:

• Lắp ráp
• Bảo trì
• Thao tác không có cấu trúc

Đây là nơi các song song CX quan trọng.

Độ phức tạp CX thực sự tồn tại bên ngoài điều kiện lý tưởng.

Chi Phí Chuyển Đổi, Đào Tạo Lại Và Vấn Đề Nợ CX

CynLr cho phép:

• Chuyển đổi nhiệm vụ tức thì
• Hiệu chuẩn cấp độ giờ
• Học nhiệm vụ mới từ tuần đến tháng

Đối chiếu điều đó với CX:

• Điều chỉnh AI đa quý
• Thay đổi nền tảng đắt đỏ
• Mệt mỏi thay đổi

Trí thông minh cứng nhắc tạo ra nợ trải nghiệm.

Trí thông minh thích ứng tích lũy giá trị.

Những Cạm Bẫy CX Phổ Biến Mà Object Intelligence Tránh Được

OI thành công bằng cách tránh ba cạm bẫy mà CX thường rơi vào:

1. Phụ thuộc quá mức vào dữ liệu lịch sử
2. Thiết kế cho các hành trình trường hợp tốt nhất
3. Coi thất bại là lỗi, không phải đầu vào

Mỗi lần nắm bắt robot là một sự kiện học tập.

Mỗi tương tác CX cũng nên như vậy.

Một Khung Thực Tế: Áp Dụng Tư Duy Object Intelligence Cho CX

1. Cảm Nhận Thông Qua Hành Động

Triển khai các hệ thống thăm dò, không chờ đợi.

• Các tương tác vi mô
• Tiết lộ dần dần
• Vòng phản hồi theo thời gian thực

2. Học Ở Biên

Đẩy trí thông minh gần hơn với tương tác.

• Học hỗ trợ đại lý trực tiếp
• Quy trình công việc thích ứng
• Tự chủ theo ngữ cảnh

3. Thiết Kế Cho Những Điều Chưa Biết

Giả định khách hàng sẽ làm bạn ngạc nhiên.

• Quy tắc linh hoạt
• Phạm vi ý định, không phải danh mục
• Đường dẫn phục hồi

4. Thưởng Cho Sự Thích Ứng, Không Phải Tuân Thủ

Đo lường khả năng phản ứng, không phải tuân thủ kịch bản.

Tại Sao CXQuest Đưa Tin Câu Chuyện Này

Tại , chúng tôi theo dõi không chỉ các công cụ CX—mà cách bản thân trí thông minh đang phát triển.

Thông báo của CynLr quan trọng vì:

• Nó định hình lại học tập như tương tác
• Nó chứng minh sự thích ứng ở quy mô công nghiệp
• Nó bắt nguồn từ Ấn Độ, không phải Thung lũng Silicon

Đây không phải là đổi mới tăng dần.
Đó là một thiết lập lại danh mục.

Sự công nhận từ như Tiên phong Công nghệ 2025 nhấn mạnh sự thay đổi đó.

FAQ: Object Intelligence Và Chiến Lược CX

Object Intelligence có liên quan ngoài sản xuất không?
Có. Nó mô hình hóa cách các hệ thống thích ứng dưới sự không chắc chắn—cốt lõi của CX và EX.

Điều này khác với AI thích ứng như thế nào?
OI học thông qua tương tác, không phải đào tạo lại sau.

Các nền tảng CX có thể áp dụng cách tiếp cận này ngay hôm nay không?
Một phần. Thông qua kiến trúc hướng sự kiện và vòng học theo thời gian thực.

Điều này có giảm nhu cầu dữ liệu không?
Nó giảm sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu đào tạo trước lớn.

Điều này có rủi ro cho các ngành được quản lý không?
Chỉ khi sự thích ứng thiếu rào cản. Các ràng buộc thiết kế vẫn quan trọng.

Các Bài Học Hành Động Cho Các Nhà Lãnh Đạo CX

1. Kiểm tra nơi các hệ thống CX của bạn bị hỏng dưới sự mới lạ.
2. Chuyển KPI từ độ chính xác sang khả năng thích ứng.
3. Thiết kế hành trình như hệ thống học tập, không phải luồng.
4. Đẩy trí thông minh gần hơn với các tương tác trực tiếp.
5. Coi thất bại là tín hiệu có cấu trúc.
6. Tách trí thông minh khỏi các kênh và nhà cung cấp.
7. Đầu tư vào cảm nhận, không chỉ phân tích.
8. Xây dựng cho sự thay đổi, không phải trung bình.

Suy Nghĩ Cuối Cùng

Robot cuối cùng đang học như con người.

Câu hỏi thực sự là liệu các hệ thống CX của chúng ta cũng vậy không.

Bởi vì trong thế giới thực—không có gì giữ nguyên hai lần.

Bài viết Object Intelligence: Adaptive Machines Redefine the Future of CX xuất hiện đầu tiên trên CX Quest.