Forbes: AI dọc là cuộc cách mạng tiếp theo trong AI tổng hợp

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AI) đã thu hút sự quan tâm lớn trong các ngành công nghiệp. Công nghệ mạnh mẽ này có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta làm việc, tạo ra những khả năng mới và biến đổi mọi lĩnh vực.

Bài viết này tìm hiểu AI tổng quát là gì, cách thức hoạt động, đà phát triển của nó và tác động dự kiến của AI dành riêng cho ngành (còn được gọi là AI dọc). Ngoài ra, bài viết này sẽ thảo luận về hậu quả của việc không áp dụng trí tuệ nhân tạo sáng tạo trong môi trường kinh doanh hiện đại.

01 Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì và nó hoạt động như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo đề cập đến việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc tự động tạo, tạo và sản xuất nội dung mới. Không giống như các hệ thống AI truyền thống dựa vào dữ liệu hiện có để phân tích và ra quyết định, AI tổng quát sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến để học hỏi từ dữ liệu hiện có và tạo đầu ra thô, thực tế ở định dạng dễ hiểu.

Công nghệ này hoạt động bằng cách đào tạo một mô hình trên một lượng lớn dữ liệu để nắm bắt các mẫu, kiểu và mối tương quan. Sau khi được đào tạo, một mô hình AI tổng quát có thể tạo ra nội dung mới bằng cách ngoại suy từ kiến thức đã học, cho phép nó tạo ra đầu ra nguyên bản và thường có tính thực tế cao.

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo đang đạt được đà phát triển trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ tiềm năng hợp lý hóa quy trình làm việc, tự động hóa các quy trình sáng tạo và mở ra các cơ hội mới. Các ngành công nghiệp từ nghệ thuật và giải trí đến chăm sóc sức khỏe và sản xuất đang nhận ra sức mạnh biến đổi của nó.

Rõ ràng là AI sáng tạo đang trở thành hàng hóa. Tuy nhiên, không phải tất cả AI tổng quát đều giống nhau và dự kiến sẽ chia thành hai loại riêng biệt: chung và dọc.

Các mô hình AI chung như ChatGPT và Google Bard đang trở nên phổ biến hơn - tìm kiếm các ứng dụng trong các ngành nhờ khả năng chung của chúng. Mặt khác, các mô hình AI theo chiều dọc chuyên biệt hơn về thiết kế, sẽ được điều chỉnh cho phù hợp với các ngành cụ thể và mang lại lợi tức đầu tư đáng kể và ngay lập tức hơn.

02 Nhu cầu ngày càng tăng đối với các mô hình AI theo chiều dọc

Sự khác biệt giữa các mô hình AI chung và mô hình dọc làm nổi bật nhu cầu ngày càng tăng đối với các giải pháp dành riêng cho ngành khi các doanh nghiệp tìm cách khai thác sức mạnh của AI để tối ưu hóa hoạt động của họ và mở ra các cơ hội phát triển mới.

Hầu hết các công ty cần một mô hình tích hợp và chuyển đổi lượng lớn dữ liệu và kiến thức chuyên môn về ngành của họ thành các kết quả đầu ra có ý nghĩa nhằm cung cấp các giải pháp được nhắm mục tiêu để đáp ứng nhu cầu của một ngành cụ thể. Các mô hình này yêu cầu các thuật toán chuyên biệt được thiết kế dành riêng cho ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể mà chúng phục vụ.

Ví dụ, trong lĩnh vực dịch vụ, các giải pháp ngành dọc đang chuyển đổi các hoạt động dịch vụ bằng cách giải quyết các thách thức của ngành như kỳ vọng ngày càng cao của khách hàng, tình trạng thiếu lao động và độ phức tạp của thiết bị. Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo được thiết kế để giải quyết các trường hợp sử dụng dịch vụ cụ thể, các giải pháp này có thể giúp các tổ chức chẩn đoán và giải quyết vấn đề nhanh hơn bao giờ hết, cung cấp nhiều tùy chọn tự phục vụ hơn, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực để khắc phục tình trạng thiếu lao động và cho phép bảo trì chủ động để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Điều này cải thiện hiệu quả hoạt động và cải thiện sự hài lòng của khách hàng, mang lại cho các tổ chức sự tăng trưởng bền vững và lợi thế cạnh tranh.

Theo một nghiên cứu của McKinsey, “Trong một công ty gồm 5.000 đại lý dịch vụ khách hàng, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tổng quát đã tăng khả năng giải quyết vấn đề mỗi giờ lên 14% và giảm 9% thời gian xử lý vấn đề...nó cũng làm giảm tỷ lệ rời bỏ đại lý và giảm các cuộc gọi đến các nhà quản lý bằng 25 phần trăm.” Cuối cùng, báo cáo xác nhận rằng những lợi ích này phần lớn là do “trí thông minh nhân tạo giúp các đặc vụ ít kinh nghiệm hơn sử dụng các đặc vụ ít kỹ năng hơn. Các đồng nghiệp cao có kỹ năng tương tự để giao tiếp”.

Một điểm khác biệt quan trọng khác của AI dọc là khả năng kết hợp kiến thức chuyên môn về chủ đề vào mô hình. Dữ liệu nội bộ của chúng tôi cho thấy rằng một phần ba giải pháp dịch vụ trong các tổ chức dịch vụ hàng đầu không thể tìm thấy trong dữ liệu dịch vụ lịch sử. Thay vào đó, bạn có thể tìm thấy câu trả lời tốt nhất cho bất kỳ câu hỏi nào trong dữ liệu do các chuyên gia về chủ đề cung cấp, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết hợp kiến thức chuyên môn của con người vào bộ dữ liệu.

Một số giải pháp AI theo chiều dọc có khả năng số hóa kiến thức chuyên gia, có nghĩa là chúng có thể chuyển đổi kiến thức được lưu trữ trong đầu các chuyên gia của công ty thành dữ liệu tổng hợp. Bằng cách tận dụng kiến thức của các chuyên gia về chủ đề, các mô hình AI có thể đạt được kết quả cá nhân hóa và đáng tin cậy hơn.

03 Cách doanh nghiệp tích hợp chiến lược trí tuệ nhân tạo theo chiều dọc

Kết hợp chiến lược AI theo chiều dọc có thể là một hành trình biến đổi cho các doanh nghiệp. Dưới đây là ba bước để bắt đầu cuộc hành trình này:

**1. Xác định các ngành dọc và trường hợp sử dụng có liên quan. ** Tiến hành phân tích kỹ lưỡng các quy trình kinh doanh, nhu cầu của khách hàng và xu hướng thị trường để xác định các lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo có thể mang lại giá trị. Tìm kiếm các trường hợp sử dụng cụ thể trong các ngành dọc này, nơi công nghệ AI có thể cải thiện hiệu quả, nâng cao khả năng ra quyết định hoặc tạo cơ hội mới. Ví dụ: nếu làm trong ngành dịch vụ, bạn có thể cân nhắc áp dụng AI để chẩn đoán và khắc phục sự cố thiết bị, quản lý tri thức hoặc quản lý lực lượng lao động.

**2. Phát triển chuyên môn nội bộ. **Việc phát triển chiến lược AI theo ngành dọc đòi hỏi phải xây dựng kiến thức chuyên môn nội bộ về các công nghệ AI và ứng dụng của chúng trong ngành dọc đã chọn. Điều này có thể đạt được bằng cách thuê các chuyên gia AI, nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện có hoặc hợp tác với các chuyên gia hoặc nhà tư vấn bên ngoài.

**3. Bắt đầu với một dự án thử nghiệm. **Hãy bắt đầu hành trình của bạn bằng cách triển khai các dự án thí điểm quy mô nhỏ theo các ngành dọc đã xác định. Các dự án này sẽ cho phép bạn kiểm tra tính khả thi, tác động tiềm ẩn và những thách thức liên quan đến việc triển khai các giải pháp AI trong các tình huống thực tế.

04 Hậu quả của việc bỏ qua AI tổng quát

AI sáng tạo đại diện cho một bước đột phá lớn trong trí tuệ nhân tạo và như đã đề cập trước đó, công nghệ này có tiềm năng trở thành hàng hóa. Việc các doanh nghiệp tận dụng AI chung hay AI dọc sẽ tùy thuộc vào họ, nhưng những người bỏ qua công nghệ này có thể phải đối mặt với những thách thức đáng kể. Nếu không khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo AI, các công ty có nguy cơ tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh. Họ có thể phải đối mặt với việc tăng chi phí vận hành, quy trình ra quyết định chậm hơn và bỏ lỡ các cơ hội tự động hóa và tối ưu hóa.

Khi AI tổng quát tiếp tục phát triển, điều quan trọng đối với các doanh nghiệp là khám phá các khả năng của nó, tích hợp nó vào quy trình công việc và tận dụng các khả năng của nó để đạt được các cấp độ thành công mới.

Xem bản gốc