Chuyển đổi số không còn là một chiến lược nội bộ để cải thiện hoạt động của tổ chức mà hiện đang là một điều cần thiết mà các CIO và những nhà lãnh đạo ngành IT đang tìm kiếm. Những phát triển gần đây đã thúc đẩy các tổ chức chấp nhận số hóa, dẫn đến Cuộc Cách mạng Công nghiệp Thứ tư và các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI) trở nên phổ biến.
Mặc dù, theo Gartner, chỉ có 53% dự án AI được chuyển từ mô hình nguyên mẫu vào sản xuất, các công ty không thể xem nhẹ lợi ích của việc triển khai AI thành công. Các giải pháp AI nâng cao như AI of things (AIoT), conversational AI và Machine Learning (ML) đang cải thiện tương lai của chuyển đổi số và cung cấp những cách tiếp cận sáng tạo hơn bao giờ hết để giải quyết các thách thức kinh doanh.
Trí tuệ nhân tạo (AI): một nền tảng end-to-end giúp bạn mở rộng chuyển đổi số.
Các giải pháp AI hiện nay có thể được tùy chỉnh để giải quyết loạt các khó khăn đặc thù của một công ty. Nhưng liệu các khả năng này có được sử dụng trọn vẹn? Để áp dụng AI rộng rãi, bài viết này sẽ giới thiệu đến các tổ chức top 5 xu hướng công nghệ AI được xem là tương lai của chuyển đổi số.
1. Artificial intelligence of things (AIoT)
AIoT, một sự kết hợp tiên tiến giữa AI và Internet of Things, mang đến một cái nhìn mới về ML. Trí tuệ nhân tạo và IoT cung cấp các khả năng đặc thù có thể được tận dụng khi triển khai cùng nhau. Triển khai các giải pháp AIoT đòi hỏi chuyên môn trong cả hai lĩnh vực; do đó, các công ty cần hợp tác với đối tác linh hoạt để xem xét các giải pháp riêng lẻ trước đây cùng nhau.
AIoT bao gồm việc điều phối vật lý và kỹ thuật số một cách thông minh, tối ưu trong thời gian thực thông qua các hệ thống kiểm soát quy trình (PCS), hệ thống thực hiện sản xuất (MES), lên kế hoạch quản trị nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và các công nghệ khác để tăng tổng hiệu quả.
Một số trường hợp sử dụng cho AIoT bao gồm các hệ thống chuỗi cung ứng tối ưu tự động, các Hệ thống thực-ảo (Cyber-Physical System) và các cuộc kiểm tra quy định tự động sử dụng công nghệ drone.
2. Conversational AI
Theo Markets and Markets, thị trường toàn cầu của conversational AI (một hệ thống tự động hóa giao tiếp tự nhiên bằng lời nói hoặc văn bản) dự kiến sẽ tăng lên đến 15,7 tỷ đô la vào năm 2025. Thị trường chatbot cũng có thể sẽ chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc khi Research and Markets dự báo sẽ đạt 5,63 tỷ đô la vào năm 2023.
Hệ thống tổng đài trả lời tự động (Interactive voice response – IVR) là một giải pháp AI được đề xuất để thúc đẩy tăng trưởng thị trường, vì nó có thể hoạt động với một lượng lớn dữ liệu. Sử dụng conversational AI, doanh nghiệp có thể cải thiện trải nghiệm người dùng, khả năng kiểm soát IVR và sự cộng tác đa phương tiện để tối đa hóa cơ hội bán hàng chéo (cross-selling) và bán hàng gia tăng (up-selling). Conversational AI cũng sẽ cho phép các cải tiến về quản trị nền tảng, các microservices, các giao diện lập trình ứng dụng (API), tối ưu hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các kho bot.
Hiện nay, các doanh nghiệp đã tích hợp hoàn toàn nền tảng với các giải pháp conversational AI; điều này có nghĩa là họ có thể giải quyết các vấn đề phát sinh trong các cuộc trò chuyện thiếu bối cảnh cụ thể. Conversational AI cũng tạo ra sự liên kết giữa từng ứng dụng riêng biệt trước đây, dẫn đến quá trình điều chỉnh đơn giản hóa bằng cách quyết định điều gì có thể tự động hóa và điều gì không.
3. No-code AI
Nhu cầu ngày càng tăng về các công nghệ giúp tăng tốc và phổ cập quá trình khoa học dữ liệu đã mở đường cho các ứng dụng AI tiên tiến.
No-code AI tạo ra sự dân chủ hóa, trao quyền cho các nhóm quản lý, vận hành và kinh doanh với khả năng phân tích tiên tiến mà không yêu cầu kỹ năng chuyên môn khoa học dữ liệu. Nhiều nền tảng no-code này cung cấp các công cụ kéo và thả trực quan dễ sử dụng. Một thách thức mà các công ty đối mặt là các luồng công việc phức tạp hiện tại được sử dụng bởi hầu hết các mô hình AI/ML sẽ không cho phép họ triển khai các giải pháp no-code. Nếu các tổ chức muốn hưởng lợi từ các công cụ này, họ sẽ cần chuyển sang một nền tảng eAutoML tinh vi hơn cho phép tự động hóa từ đầu đến cuối và no-code.
4. Machine learning và hyper-automation (siêu tự động hóa)
Hyper-automation (siêu tự động hóa) là sự kết hợp hoạt động hài hòa giữa các công nghệ AI/ML và tận dụng tự động hóa quy trình kỹ thuật số (digital process automation – DPA) và tự động hóa quy trình thông minh (intelligent process automation – IPA). Nó cũng có thể tự động hóa các quy trình cứng nhắc và không có cấu trúc mà trước đây không thể tự động hóa được.
Để các dự án hyper-automation đạt được thành công, các doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào phần mềm đóng gói tĩnh; quy trình kinh doanh tự động cần phải thích nghi và phản ứng với những tình huống thay đổi. Hầu hết các nền tảng tự động hóa quy trình hàng đầu đều được tích hợp với các khía cạnh của AI/ML để cho phép phản ứng. Trong khi đại dịch Covid-19 gây ra nhu cầu tăng về các giải pháp có thể học được, những khả năng nâng cao này sẽ tiếp tục được sử dụng và cải thiện trong tương lai.
5. AI trong điện toán đám mây
AI đã được tích hợp vào mọi khía cạnh của cuộc sống con người. Cơ hội lớn tiếp theo trong việc chuyển đổi số là kết hợp điện toán đám mây với các thiết bị được trang bị AI để tổ chức và truy xuất dữ liệu. Sự hợp tác này không chỉ cải thiện hiệu suất của các thiết bị được trang bị AI, mà còn cho phép các nguồn dữ liệu không có cấu trúc như các cuộc trò chuyện được thu thập, phân tích và sử dụng cho lợi ích của doanh nghiệp.
Siri, Alexa, Google Home và các thiết bị khác đã chứng minh nhiều trường hợp sử dụng của AI trong điện toán đám mây. Với sự gia tăng của các mô hình đám mây lai (hybrid cloud: môi trường điện toán đám mây kết hợp giữa Public và Private Cloud), các doanh nghiệp có thể tận dụng các mô hình deep learning và machine learning được trình bày sẵn và sẵn sàng sử dụng để tăng cường phân tích dữ liệu của họ. Ngay cả các công ty đối mặt với hạn chế vốn cũng có thể tận dụng các khả năng của các mô hình như vậy.
Kết hợp AI và điện toán đám mây để mở rộng quy mô sẽ không dễ dàng, nhưng đó là điều không thể tránh được. Các doanh nghiệp cần suy nghĩ vượt ra ngoài việc triển khai các công cụ machine learning chỉ để cải thiện dịch vụ khách hàng, và tận dụng sức mạnh của điện toán đám mây để tối ưu hóa toàn bộ hành trình khách hàng.
6. Một tương lai hứa hẹn phía trước
Khi triển khai các hệ thống AI mới và mô hình ML, các doanh nghiệp thường gặp khó khăn về bảo trì, khả năng mở rộng và quản trị. Do đó, một chiến lược kỹ thuật AI mạnh mẽ là cốt lõi để thực hiện các sáng kiến AI tích hợp thành công, thay vì chỉ là một số dự án chuyên môn và cô lập.
Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu rõ được 5 xu hướng công nghệ AI: Tương lai của chuyển đổi số. Nếu bạn đang muốn luôn nắm bắt kịp các xu hướng mới nhất trên thị trường, hãy liên hệ để tham gia cùng Kyanon Digital trên hành trình chuyển đổi số.
Nguồn: Bloomberg
Dịch và biên tập: Kyanon Digital
