Hype Cycle được Gartner mô tả là biểu đồ thể hiện các giai đoạn mà một công nghệ hoặc ứng dụng mới được tiếp nhận và áp dụng trong xã hội. Đầu tiên, người dùng sẽ trải nghiệm những điều mà công nghệ mới đã hứa hẹn sẽ mang đến. Sau đó, họ sẽ trải qua giai đoạn nhận ra những khả năng thật sự mà công nghệ mới có thể mang lại và tiếp theo là từ chối hoặc tiếp nhận công nghệ mới, và cuối cùng, trong hầu hết các trường hợp, là tăng năng suất công việc.
Tuy nhiên, bên ngoài lĩnh vực phân tích, thế giới đang chứng kiến hype cycle của trí tuệ nhân tạo (AI) quay trở lại bởi sự rầm rộ của ChatGPT và generative AI. AI sẽ có thể đi xa đến đâu trong 10 năm nữa thì không ai có thể đoán trước được nhưng một điều chắc chắn là, việc áp dụng AI trong doanh nghiệp sẽ tiếp tục lan rộng và phát triển – với ChatGPT hoặc không có ChatGPT – và bạn cần phải học cách khai thác triệt để những lợi ích mà AI đem lại.
Trong bài viết sau, Kyanon Digital sẽ giới thiệu đến các bạn về sự phát triển vượt trội của Generative AI trong doanh nghiệp.
1. Liệu Generative AI có phải là phát minh đỉnh cao nhất?
Trước đây, những khó khăn xung quanh việc thiết kế các mô hình AI và triển khai máy học (ML) truyền thống đã ngăn cản việc áp dụng AI trong doanh nghiệp. Ở thời điểm đó, việc thu thập và chuẩn bị một kho dữ liệu, xây dựng mô hình, huấn luyện nó và sau đó đưa vào vận hành cần rất nhiều công sức. Giả sử bạn đã thành công ở các giai đoạn đó có nghĩa là bạn phải tiêu tốn nhiều năng lượng và tài nguyên hơn để duy trì mô hình vừa được xây dựng và để giải quyết vô số những lỗi phát sinh khiến cho mô hình kém chính xác và kém hiệu quả.
Với sức mạnh điện toán ngày càng tăng và các tập dữ liệu ngày càng lớn hơn, việc sử dụng AI trong doanh nghiệp ngày càng phát triển. Theo nhà phân tích của Forrester, Diego lo Guidice, việc triển khai AI, ML, hoặc deep learning đã tăng từ 67% vào năm 2021 lên 73% vào năm 2022.
Có thể nói rằng, việc tiếp nhận AI đang tiến rất gần đến con số 100% ở thời điểm này. Tuy nhiên, vấn đề là “sự tiếp nhận” ở đây có nghĩa là gì. AI “truyền thống” đã làm nền tảng thúc đẩy những tính năng hữu ích như:
- Đưa ra đề xuất ở nhiều trường hợp
- Tự động hóa quy trình xử lý tài liệu
- Giao dịch thuật toán
- Lập kế hoạch chuỗi cung ứng
- Tăng cường an ninh mạng
Ứng dụng AI trong quản trị chuỗi cung ứng
Những ứng dụng chính của ML hiện nay giúp cho các công việc thường ngày trở nên dễ dàng hơn, và với những tác vụ có thể tự động hóa, ML có thể thực hiện nhanh hơn con người. Những dạng AI như vậy đang nhanh chóng lan rộng và xâm nhập vào từng ngóc ngách trong cuộc sống hằng ngày của chúng ta. Tất nhiên là bởi vì chúng đem lại những lợi thế về tốc độ, thời gian, và có thể đáp ứng các quy định và điều kiện được đề ra. Tuy nhiên, những điều này bây giờ đã trở thành những điều tất yếu cần phải có trong bất cứ tổ chức nào.
Cho dù trí tuệ máy móc, mà đại diện là generative AI, có thông minh đến đâu, thì làn sóng mới này đã làm tiêu tốn một khối lượng công sức và tài nguyên khổng lồ dành vào việc khám phá và đầu tư, nhưng với mục đích tốt. ChatGPT và các công cụ generative AI khác, chẳng hạn như Bard hay Dall-E, là những kỳ công của giới công nghệ.
Generative AI có tiềm năng khai phá những giá trị quan trọng và nó có ý nghĩa rất lớn đối với mọi loại công việc. Nhiều người có thể nghĩ rằng generative AI có thể làm những điều đáng kinh ngạc và có thể thay thế các dạng trí tuệ máy móc khác nhờ vào lượng dữ liệu khổng lồ mà nó sở hữu. Và tất cả những gì cần là một số kỹ thuật prompting và fine-tuning khéo léo để tạo ra giải pháp cho bất kỳ vấn đề nào.
ChatGPT giúp đẩy nhanh các công việc của con người. Đã có một trường hợp về một Nhân viên kiểm thử phần mềm (software tester) đang đảm nhận một lúc nhiều vai trò trong việc quản lý các hoạt động công nghệ thông tin của một trang trại nhỏ ở New England. Ban quản lý trang trại yêu cầu nhân viên này tìm một giải pháp IoT cho hệ thống tưới tiêu của họ. Như thường lệ, nhiệm vụ này sẽ mất vài ngày để hoàn thành. Nhưng người nhân viên đã sử dụng ChatGPT để tạo ra một danh sách gồm 60 yêu cầu chỉ trong vài giờ đồng hồ. Anh ấy đã phối hợp kiến thức và những kinh nghiệm đã đúc kết được trong lĩnh vực công nghệ nông nghiệp với generative AI để đẩy nhanh tiến độ công việc của mình.
Generative AI là một công cụ tăng tốc cho những người lao động tri thức. Một công ty luật, nơi sản xuất vô số tài liệu pháp lý mỗi ngày, có thể sử dụng generative AI để tạo ra những tài liên quan đến một vụ án cụ thể.
Mặc dù tiết kiệm được nhiều thời gian, nhưng cách sử dụng AI trong những ví dụ trên chỉ giúp cho công việc thường nhật của bạn dễ dàng hơn. AI còn rất nhiều những giá trị cần được khai thác.
Trong một bài báo gần đây của Somnath Singh “Bill Gates: People Don’t Realize What’s Coming”, Singh cho rằng làn sóng AI mới này, được thúc đẩy bởi các công cụ generative như ChatGPT sẽ sớm thay đổi cách doanh nghiệp giải quyết các vấn đề kinh doanh.
Singh nhận định rằng “ranh giới giữa các công việc tech và non-tech không còn tồn tại”. Điều này hoàn toàn đúng. Ngày nay, mọi người không còn bị đòi hỏi quá nhiều về các kỹ năng công nghệ để có thể thực hiện công việc và hoàn thành mục tiêu của mình.
Tuy nhiên, generative AI không thể làm điều đó một mình.
2. Composite AI: Sự phối hợp hiệu quả
Nếu chúng ta dừng lại một nhịp để ngẫm thì AI là một thuật ngữ rất rộng. Và như với các công nghệ mới nổi, những sự rầm rộ liên quan đến bất kỳ một dạng AI nào cần được xem xét cẩn thận. Bạn cần phải xem xem cuộc thảo luận ấy đang xoay quanh khía cạnh nào của AI. Điều này giúp bạn xác định liệu một công nghệ hoặc kỹ thuật AI cụ thể nào đó có thể được sử dụng để giải quyết một thách thức cụ thể hoặc mở ra cơ hội cho doanh nghiệp của bạn hay không.
Giải quyết một vấn đề bằng trí tuệ máy móc hầu như luôn có rất nhiều mặt. Và cho dù một kỹ thuật AI nào đó có phong phú hay thú vị đến mức nào thì nó cũng chỉ có thể đẩy nhanh tiến độ công việc hoặc tự động hóa một quy trình nào đó. Vì vậy, nếu bạn muốn giải quyết một vấn đề kinh doanh thực thụ, bạn sẽ cần phải phối hợp nhiều kỹ thuật AI lại với nhau, hay còn được gọi là Composite AI.
Composite AI kết hợp nhiều tính năng phân tích nâng cao của AI để đưa ra những kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, một biểu đồ tri thức thường được sử dụng như một công cụ hỗ trợ cho generative AI khi thúc đẩy hoặc tự động hóa quy trình ra quyết định của con người hoặc khi tương tác với các trợ lý ảo. Đúng như tên gọi, đây là cách tuyệt vời để nắm bắt các trải nghiệm và phán đoán của con người. Các yếu tố con người, khi được thể hiện ở các dạng kỹ thuật số, giúp mang lại những kết quả tốt hơn. Và nó làm tăng độ tin cậy cho các phản hồi được tạo ra bởi AI.
Đây là một ví dụ về composite AI: Một ứng dụng cho phép khách hàng của một công ty bảo hiểm chụp ảnh chiếc xe của họ sau một vụ tai nạn. Từ hình ảnh đó, ứng dụng sẽ tự động đánh giá mức độ thiệt hại của chiếc xe và viết thành một bản báo cáo. Và nếu chiếc xe bị hư hỏng nghiêm trọng thì một cuộc gọi đến dịch vụ cứu hộ xe gần nhất sẽ được thực hiện tự động.
Công ty bảo hiểm trong ví dụ này đang sử dụng kết hợp nhiều cấu trúc AI để tự động hóa những tác vụ thủ công và các quy trình ra quyết định. Tính năng nhận dạng hình ảnh giúp nhận biết và đánh giá mức độ thiệt hại. ML giúp so sánh chiếc xe bị tai nạn với một chiếc xe khác cùng hãng và cùng model khi còn nguyên vẹn để xác định những chỗ hư hỏng. Và generative AI giúp tạo ra một bản báo cáo. Sau đó, công nghệ composite AI này có thể xác định xem chiếc xe bị hư hỏng nghiêm trọng như thế nào và có thể thực hiện một loạt hành động để thực hiện một cuộc gọi đến trung tâm cung cấp dịch vụ cứu hộ xe gần nhất.
3. Causal AI và hiệu quả mang lại cho doanh nghiệp
Những ví dụ trên dẫn chúng ta đến một dạng composite AI thú vị hơn: Causal AI.
Causal AI còn hơn cả những dự đoán và khả năng tự động hóa của generative AI và ML. Những công nghệ này không có sự hiểu biết về các khái niệm, chúng không có khả năng phân biệt. Causal AI có thể phân tích các dữ liệu đầu vào và đưa ra các quyết định giống như con người – với điều kiện là mô hình được xây dựng và huấn luyện kỹ càng. Với Causal AI, bạn có thể nắm được các phán đoán của nhân viên trong một hệ thống hay quy trình cụ thể. Nhờ vậy, bạn đang không chỉ tự động hóa một nhiệm vụ mà còn cải thiện quy trình ra quyết định.
Với Causal AI, bạn có thể nâng cấp kỹ năng của các chuyên gia và trang bị cho họ khả năng đưa ra các quyết định tốt hơn và nhanh hơn. Theo thời gian, bạn thậm chí có thể phụ thuộc vào mô hình này với một loạt các quyết định. Với tập dữ liệu phù hợp, các tổ chức giờ đây đã có thể trang bị cho toàn bộ nhân lực của họ kỹ năng ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn.
Chỉ trong một vài năm nữa, đây chính là tương lai ngay trước mắt của AI. Hãy tưởng tượng những giá trị mà bạn có thể có được với một công nghệ như vậy. Causal AI không chỉ là những giờ đồng hồ mà bạn tiết kiệm được hay những khoản tiền mà bạn có thể kiếm được nhiều hơn. Causal AI không chỉ là các dự đoán chung chung thông thường mà nó có thể đưa ra các dự đoán và đề xuất dựa trên chiến lược bán hàng cho những phân khúc khách hàng cụ thể. Chẳng hạn, AI có thể phân tích dữ liệu thị trường chứng khoán và giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt dựa vào các mối liên hệ giữa giá cổ phiếu, các chỉ số kinh tế, các chính sách liên bang và tin tức thị trường.
Trong khi ML được sử dụng để tự động hóa một nhiệm vụ nào đó trong chuỗi cung ứng của một tổ chức thì causal AI không được dùng để sao chép nhiệm vụ mà được dùng để sao chép quy trình ra quyết định của con người và xác định các điểm hạn chế và những lỗ hổng hiệu suất trong quy trình. Nó không chỉ giúp xác định mà còn có thể tìm cách cải thiện vấn đề.
Causal AI là chính là giải pháp mới để tạo ra các kết quả tốt hơn.
Causal AI, và các dạng khác của composite AI, sẽ giúp bạn xóa bỏ ranh giới giữa các công việc tech và non-tech để bạn có thể thấy được hiệu quả của việc đầu tư vào các ứng dụng AI và các ứng dụng thông minh sẽ bắt đầu phát triển mạnh mẽ theo cấp số nhân.
4. Đổi mới và phát triển liên tục
AI sẽ luôn tiếp tục phát triển và đổi mới, liên tục thay đổi cuộc chơi và toàn bộ cục diện thế giới. Hiểu được những hậu quả và giá trị bạn có thể đạt được từ AI là cách bạn thúc đẩy doanh nghiệp của mình tiến lên. Điểm nổi bật của AI không phải là những gì nó có thể sao chép mà là cách chúng ta tận dụng nó để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Khi cơn sốt tiếp theo của AI xuất hiện, rất có thể là AI đã áp dụng được các phán đoán của con người và hạ thấp những yêu cầu kỹ thuật cần để làm một công việc nào đó. Nghề nghiệp sẽ biến đổi, các vai trò trong doanh nghiệp sẽ bị thay đổi và các ngành công nghiệp sẽ bị gián đoạn.
Nhưng đó là bản chất của công nghệ. Việc xác định những công nghệ AI có thể giúp duy trì sự tồn tại và thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp là tùy thuộc vào bạn.
Kyanon Digital đang là nhà cung cấp hàng đầu các dịch vụ tư vấn và giải pháp công nghệ, đặc biệt trong lĩnh vực AI và ML. Liên hệ ngay với Kyanon Digital để được hỗ trợ từ các chuyên gia trong phát triển doanh nghiệp trên thị trường cạnh tranh khốc liệt ngày nay.
Nguồn: Mendix
Dịch và biên tập: Kyanon Digital
