Mặc dù trước đây chỉ xuất hiện trong phim khoa học viễn tưởng, trí tuệ nhân tạo (AI) giờ đây đã trở thành một khái niệm quen thuộc. Theo khảo sát toàn cầu về AI của McKinsey , ước tính 88% các tổ chức hiện đang sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh , biến công nghệ này trở thành một công cụ kinh doanh không thể thiếu với những tác động mang tính chuyển đổi trên mọi ngành nghề.

Dưới đây, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết hơn về trí tuệ nhân tạo (AI), tác động của nó đến kinh doanh và lý do tại sao việc áp dụng các công nghệ AI ngày càng trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một thuật ngữ rộng dùng để chỉ phần mềm máy tính thực hiện các hoạt động giống con người, bao gồm học hỏi, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề. Gọi các ứng dụng cụ thể là “trí tuệ nhân tạo” cũng giống như gọi một chiếc ô tô là “phương tiện”. Về mặt kỹ thuật thì đúng, nhưng lại bỏ sót những chi tiết quan trọng.

Các trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong kinh doanh hiện nay liên quan đến AI tạo sinh, học máy (ML) và học sâu, trong đó AI tạo sinh đã trải qua sự tăng trưởng bùng nổ trong vài năm qua.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) là sự phát triển AI phổ biến nhất dành cho doanh nghiệp trong thời gian gần đây. Các công cụ như ChatGPT, Claude và Google Gemini đã thay đổi cách các công ty tạo nội dung, tự động hóa quy trình và tương tác với khách hàng.

Các ứng dụng kinh doanh chính của trí tuệ nhân tạo tạo sinh bao gồm:

• Sáng tạo nội dung và tiếp thị: Tự động tạo nội dung tiếp thị, bài đăng trên mạng xã hội, mô tả sản phẩm và chiến dịch email.
• Tạo mã và phát triển phần mềm: Tăng tốc các tác vụ lập trình và gỡ lỗi với các công cụ như GitHub Copilot.
• Tự động hóa dịch vụ khách hàng: Chatbot tiên tiến có khả năng xử lý các yêu cầu phức tạp và cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa.
• Phân tích và tóm tắt tài liệu: Xử lý các hợp đồng pháp lý, bài nghiên cứu và báo cáo kinh doanh.
• Thiết kế sản phẩm và tạo mẫu thử: Xây dựng ý tưởng thiết kế, mô hình và thông số kỹ thuật.

Theo khảo sát về trí tuệ nhân tạo (AI) năm 2024 của Gartner với 644 doanh nghiệp tại Mỹ, Anh và Đức, 29% số người được hỏi đã triển khai các giải pháp AI tạo sinh . Trong bối cảnh việc áp dụng ngày càng tăng này, việc triển khai tạo sinh tăng cường bằng truy xuất (RAG) trở nên đặc biệt quan trọng để nâng cao độ chính xác và giảm thiểu ảo giác của AI bằng cách dựa trên các phản hồi từ dữ liệu cụ thể của công ty.

Học máy

Học máy (Machine Learning) chủ yếu được sử dụng để xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng. Trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên ML bao gồm các thuật toán có khả năng "học" theo thời gian. Nói cách khác, nếu bạn cung cấp thêm dữ liệu cho thuật toán ML, khả năng mô hình hóa của nó sẽ được cải thiện.

Học máy (ML) có thể đưa lượng dữ liệu khổng lồ ngày càng được thu thập bởi các thiết bị kết nối và Internet vạn vật (IoT) vào một bối cảnh dễ hiểu đối với con người.

Ví dụ, nếu bạn quản lý một nhà máy sản xuất, máy móc của bạn rất có thể được kết nối với mạng. Các thiết bị được kết nối liên tục truyền dữ liệu về chức năng, sản xuất và nhu cầu bảo trì đến một vị trí trung tâm. Thật không may, lượng dữ liệu đó quá lớn để con người có thể sàng lọc và ngay cả khi họ có thể, họ cũng có thể bỏ sót hầu hết các mẫu dữ liệu.

Các thuật toán học máy (ML) có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu khi chúng được đưa vào, xác định các mẫu và sự bất thường. Nếu một máy móc trong nhà máy sản xuất hoạt động với công suất thấp hơn, thuật toán ML có thể phát hiện ra vấn đề và thông báo cho người ra quyết định rằng đã đến lúc cần cử đội bảo trì phòng ngừa.

Học sâu

Học sâu (Deep learning) là một loại học máy (ML) chuyên biệt hơn nữa, dựa trên mạng nơ-ron để thực hiện suy luận phi tuyến tính. Nó rất quan trọng để thực hiện các chức năng nâng cao hơn, chẳng hạn như phát hiện gian lận, bởi vì nó có thể đồng thời phân tích nhiều yếu tố khác nhau.

Học sâu (Deep Learning) có tiềm năng rất lớn trong kinh doanh. Trong khi các thuật toán học máy đơn giản hơn có thể đạt đến giới hạn sau khi thu thập một lượng dữ liệu nhất định, các mô hình học sâu tiếp tục cải thiện hiệu suất khi nhận được nhiều dữ liệu hơn. Chúng có khả năng mở rộng, chi tiết và độc lập hơn nhiều.

Ví dụ, để xe tự lái hoạt động, cần phải xác định, phân tích và phản hồi đồng thời nhiều yếu tố. Các thuật toán học sâu giúp xe tự lái hiểu ngữ cảnh thông tin thu thập được từ các cảm biến, chẳng hạn như khoảng cách đến các vật thể khác, tốc độ di chuyển và dự đoán vị trí của chúng trong vòng 5 đến 10 giây. Tất cả thông tin này được tính toán cùng một lúc để giúp xe tự lái đưa ra các quyết định như khi nào cần chuyển làn. (Còn tiếp)

(CASIC dịch)