Công cụ này ban đầu được thiết kế để giải quyết các vấn đề của người đăng ký, nhưng tác động sâu rộng hơn của nó lại là việc nâng cao kỹ năng cho nhân viên. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp lại, nó đã cho phép đội ngũ hỗ trợ chuyển sang các công việc phức tạp hơn như phân tích dữ liệu và quản lý chiến dịch, tạo ra giá trị lâu dài cho tổ chức.
Dự án này do Chitranshu Tewari, cựu Giám đốc Sản phẩm và Doanh thu của Newslaundry, dẫn dắt. Đối với Tewari, Ask Birubala không chỉ là một giải pháp công nghệ mà còn là minh chứng cho triết lý của công ty: xây dựng các sản phẩm đáp ứng nhu cầu thực tế của người dùng, thay vì chạy theo xu hướng hoặc doanh thu quảng cáo.
Trong 9 năm điều hành mảng sản phẩm và doanh thu, Tewari giám sát hàng loạt sáng kiến, từ trình phát podcast tùy chỉnh, ứng dụng di động, gói đăng ký, đến các công cụ AI như Ask Birubala. Ông nhấn mạnh triết lý “người đọc trên hết”, đo lường thành công dựa trên mức độ tương tác và lòng trung thành của độc giả thay vì lượt nhấp chuột hay hiển thị. Ứng dụng Newslaundry cũng đặt quyền riêng tư làm trọng tâm, cho phép người dùng dễ dàng kiểm soát thông báo và hủy đăng ký.
Với đặc thù 95% lưu lượng đến từ thiết bị di động, Newslaundry thiết kế sản phẩm tối ưu cho trải nghiệm đọc mượt mà thay vì đầu tư vào giao diện cầu kỳ. Ví dụ, khi podcast được đưa ra khỏi chế độ trả phí khiến trải nghiệm nghe kém hấp dẫn, công ty đã phát triển trình phát riêng để người dùng kiểm soát tốc độ, hàng đợi và ghi chú.
Khác với nhiều công cụ AI trong tòa soạn chỉ mang tính thử nghiệm, Ask Birubala được xây dựng để giải quyết thách thức vận hành. Đây là một hệ thống tăng cường truy xuất dữ liệu (RAG), đóng vai trò vừa là trợ lý xử lý sự cố cho người đăng ký, vừa là nguồn tài liệu cho nhân viên mới. Công cụ được huấn luyện trên email hỗ trợ, FAQ và ghi chú kỹ thuật, cho phép tạo phản hồi chính xác, giàu ngữ cảnh, từ giải thích lỗi thanh toán đến hướng dẫn quy trình đăng ký hàng loạt.
Ask Birubala được phát triển bằng Next.js, React, Node.js, Langchain, OpenAI và Pinecone, còn tài liệu nội bộ được ghi lại bằng Scribehow và lưu trữ dưới dạng vector trong Pinecone. Hệ thống liên tục cải tiến qua việc bổ sung siêu dữ liệu, cho phép chỉnh sửa trực tiếp và cơ chế phản hồi của người dùng.
Theo Tewari, quá trình phát triển không dễ dàng vì thiếu tài liệu quy trình chi tiết và đội ngũ phải tự học các khái niệm AI. Tuy vậy, kết quả đã được ghi nhận: công cụ giúp tiết kiệm hơn 10 giờ mỗi tuần cho các nhà phát triển và quản lý sản phẩm, đồng thời giải phóng đội ngũ hỗ trợ để tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.
“Chúng tôi không xây dựng để chạy theo trào lưu, mà để giải quyết vấn đề thực tế, giảm tải cho đội ngũ và đảm bảo câu trả lời nhất quán”, Tewari nói. Ask Birubala hiện được duy trì bởi một nhóm ba người, phản ánh cách tiếp cận tinh gọn và gắn liền với văn hóa tòa soạn.
