AI - định hình tương lai của chuyển đổi số

15/12/2023, 11:11

Công nghệ số đang phát triển với tốc độ chưa từng có và trung tâm của sự phát triển này chính là trí tuệ nhân tạo (AI). Là động lực thúc đẩy chuyển đổi số (CĐS), AI đang xác định lại các ngành công nghiệp, hợp lý hóa hoạt động và cách mạng hóa trải nghiệm của khách hàng.

Sự xuất hiện của AI

AI, sự kết hợp phức tạp giữa học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ tiên tiến khác, được công nhận có tiềm năng bắt chước trí thông minh của con người. AI cho phép máy móc học hỏi kinh nghiệm, thích ứng với đầu vào mới và thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ của con người. Từ chatbot cung cấp dịch vụ khách hàng đến các thuật toán nâng cao phân tích hành vi người dùng, AI hiện là một khía cạnh không thể thiếu của nhiều doanh nghiệp (DN).

AI không phải là một hiện tượng mới. Nguồn gốc của nó bắt nguồn từ năm 1956 khi một nhóm các nhà khoa học đặt ra thuật ngữ này tại Đại học Dartmouth, New Hampshire. Theo thời gian, khả năng của AI đã tiến bộ đáng kể, từ siêu máy tính Deep Blue của IBM đánh bại kiện tướng cờ vua người Nga Gary Kasparov cho đến trợ lý Duplex AI của Google thực hiện việc đặt chỗ như con người.

Ngày nay, AI là thành phần chính của CĐS, một quá trình tận dụng các công nghệ số để thay đổi hoặc tạo ra các quy trình kinh doanh, văn hóa và trải nghiệm khách hàng mới nhằm đáp ứng các yêu cầu ngày càng tăng của thị trường. Nó đang thay đổi thế giới, trở thành động lực tăng trưởng cho các nền kinh tế và tổ chức.

Vai trò của AI trong CĐS

Một trong những đóng góp quan trọng của AI trong CĐS nằm ở việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khi các tổ chức tạo và tích lũy khối lượng dữ liệu khổng lồ, thuật toán AI sẽ vượt trội trong việc trích xuất những hiểu biết có giá trị, phát hiện các mẫu và dự đoán kết quả. Điều này cho phép DN đưa ra quyết định sáng suốt, tối ưu hóa quy trình và tạo trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa.

Cho dù đó là phân tích hành vi của khách hàng để đưa ra các đề xuất phù hợp, tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng hay dự đoán nhu cầu bảo trì, AI đều trao quyền cho các tổ chức tận dụng dữ liệu như một tài sản chiến lược.

Hơn nữa, AI đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường sự tương tác và trải nghiệm của khách hàng. Các thuật toán Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Machine Learning (ML) cho phép chatbot và trợ lý ảo tham gia vào các cuộc trò chuyện giống con người, hiểu nhu cầu của khách hàng và cung cấp hỗ trợ ngay lập tức. Hệ thống đề xuất được hỗ trợ bởi AI cung cấp nội dung và đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa, nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Bằng cách khai thác công nghệ AI, các tổ chức có thể tạo ra trải nghiệm siêu cá nhân hóa trên quy mô lớn, thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.

AI cũng góp phần đáng kể vào hiệu quả hoạt động và tự động hóa. Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) tận dụng các thuật toán AI để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, giúp giải phóng nguồn nhân lực, cho phép họ tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn. Hệ thống tự động hóa thông minh có thể tự động xử lý các quy trình phức tạp, giúp tăng năng suất, giảm lỗi và thời gian xử lý nhanh hơn. Các tổ chức có thể tận dụng các phân tích do AI cung cấp để tối ưu hóa quy trình công việc, hợp lý hóa hoạt động và khám phá các cơ hội tiết kiệm chi phí và cải tiến quy trình.

Ngoài ra, AI có tiềm năng to lớn trong đổi mới và phát triển sản phẩm. Bằng cách phân tích xu hướng thị trường, phản hồi của khách hàng và chiến lược của đối thủ cạnh tranh, thuật toán AI có thể xác định các cơ hội mới và thúc đẩy sự đổi mới.

Các công cụ hỗ trợ AI có thể mô phỏng và thử nghiệm nhiều tình huống, hỗ trợ thiết kế sản phẩm, tối ưu hóa và lập mô hình dự đoán. Điều này cho phép các tổ chức đưa các sản phẩm và dịch vụ đổi mới ra thị trường nhanh hơn, đạt được lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng ngày nay.

Nền tảng của CĐS dựa trên AI

Việc điều chỉnh các nỗ lực chuyển đổi số với chiến lược kinh doanh tổng thể là rất quan trọng. Một lộ trình toàn diện vạch ra các bước cần thiết để đạt được tầm nhìn có thể đóng vai trò là một hướng dẫn có giá trị.

Lãnh đạo và Văn hóa: Trụ cột của CĐS

CĐS đòi hỏi sự lãnh đạo mạnh mẽ và một nền văn hóa đón nhận sự thay đổi. Các nhà lãnh đạo cần ủng hộ nỗ lực chuyển đổi và truyền đạt tầm quan trọng của sự thay đổi trong toàn bộ tổ chức. Nuôi dưỡng văn hóa thử nghiệm và đổi mới là rất quan trọng. Chuyển đổi là một quá trình đang diễn ra và văn hóa cần phải cởi mở với những cách làm việc, thử nghiệm, học hỏi từ những thất bại mới và thích ứng với các công nghệ mới cũng như nhu cầu thay đổi của khách hàng.

CĐS, đặc biệt khi được thúc đẩy bởi AI, phải xoay quanh khách hàng. Điều này liên quan đến việc hiểu nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng và sử dụng công nghệ số để mang lại trải nghiệm được cải thiện cho khách hàng. Mọi thứ từ tiếp thị cá nhân hóa đến các sản phẩm và dịch vụ số mới đều có thể được đưa vào nỗ lực này.

Lấy khách hàng làm trung tâm: Trái tim của CĐS

Trong tổ chức, cũng có những khách hàng (nhân viên) cần thông tin để thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả. Họ nên biết những gì đang được thực hiện, tại sao và nó ảnh hưởng đến họ như thế nào.

Vai trò của công nghệ và dữ liệu

Công nghệ tạo thành mấu chốt của CĐS, đồng thời các công nghệ và cơ sở hạ tầng dữ liệu phù hợp là yếu tố then chốt để thành công. Triển khai các giải pháp phần mềm, phần cứng hoặc dựa trên đám mây mới cũng như quản lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả là những yếu tố quan trọng của quy trình này.

Các thuật toán AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu. Vì vậy, việc đánh giá chất lượng và số lượng dữ liệu có sẵn để huấn luyện các mô hình AI là điều cần thiết. Trong một số trường hợp, dữ liệu bổ sung có thể cần được thu thập hoặc thu thập để đảm bảo tính hiệu quả và chính xác của mô hình AI.

Phát triển, thử nghiệm và cải tiến các mô hình AI

Việc phát triển các mô hình AI đòi hỏi trình độ chuyên môn cao về khoa học dữ liệu và học máy. Cần có một nhóm các nhà khoa học dữ liệu lành nghề và kỹ sư máy học để phát triển và đào tạo các mô hình AI. Chất lượng lập trình ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của công cụ AI, nên nhóm dự án hiểu rõ công cụ AI cụ thể cũng như các tham số và thành kiến cần được giải quyết.

Các mô hình AI cần được theo dõi, kiểm tra, tinh chỉnh và đào tạo lại thường xuyên để đảm bảo chúng tiếp tục hoạt động chính xác và hiệu quả theo thời gian. Cập nhật và bảo trì thường xuyên mô hình là rất quan trọng vì hầu hết công nghệ AI được thiết kế để xây dựng dựa trên dữ liệu về cách sử dụng mô hình đó.

Tác động của AI đến CĐS

Việc tích hợp AI vào DN được coi là yếu tố thay đổi cuộc chơi nhưng nó đòi hỏi phải có sự cân nhắc và lập kế hoạch cẩn thận. Một tầm nhìn và chiến lược rõ ràng là điều cần thiết, đồng thời sự lãnh đạo và văn hóa phù hợp là rất quan trọng để thành công.

Các DN cần đánh giá dữ liệu của mình, chọn công nghệ phù hợp nhất; cũng như phát triển, thử nghiệm và tinh chỉnh các mô hình AI để đạt được thành công cao nhất. Ngoài ra, việc giám sát và bảo trì liên tục là rất quan trọng để đảm bảo các mô hình AI tiếp tục hoạt động chính xác và hiệu quả theo thời gian. Bằng cách tuân theo những điểm chính này, DN sẽ tiếp tục tích hợp AI thành công hơn và tận dụng tiềm năng của nó để nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng.

CĐS và AI: Con đường phía trước

Khi AI trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc, lợi ích tổng thể sẽ trở nên rõ ràng hơn. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, các công ty sẽ có thể giải phóng nguồn nhân lực để tập trung vào các khía cạnh đầy thách thức và sáng tạo hơn. Việc triển khai các quy trình kinh doanh thông minh hơn và tương thích hơn với AI sẽ cho phép con người tập trung vào những khía cạnh quan trọng hơn này.

Sức mạnh biến đổi của AI

Các quy trình AI được áp dụng trong các hệ thống thực tế trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ:

- CNTT và Bảo mật: AI được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực này, các công ty sử dụng AI để phát hiện và ngăn chặn các hành vi xâm nhập cũng như giải quyết các vấn đề kỹ thuật của người dùng.

- Dịch vụ khách hàng: Các công ty đang tận dụng AI, cụ thể là “AI Chatbots”, để xử lý và phân tích thông tin khách hàng một cách nhanh chóng và hướng dẫn họ đến đúng nơi nhanh hơn nhiều.

- Hỗ trợ ra quyết định và vận hành kinh doanh: AI có thể hỗ trợ trong nhiều hoạt động kinh doanh, chẳng hạn như lên lịch hội nghị, họp nhóm, đi công tác và hỗ trợ đưa ra quyết định.

- Tài chính kế toán: AI được dự đoán sẽ tự động hóa 80% nhiệm vụ tài chính kế toán trong những năm tới.

- Nhân sự: AI có thể hợp lý hóa nhiều quy trình nhân sự như tuyển dụng, chuẩn bị lịch phỏng vấn, lọc ứng viên hoặc tìm hồ sơ phù hợp nhất cho các vị trí được cung cấp.

Phát triển kỹ năng AI cho CĐS

Trong bối cảnh nghề nghiệp dễ bị thay đổi nhanh chóng, việc học hỏi liên tục là một phần quan trọng trong đạo đức làm việc. Nâng cao kỹ năng có thể tiếp thêm sinh lực cho các công việc hiện có và tạo ra những công việc mới.

Báo cáo của GetSmarter cho thấy 65% chuyên gia thích nâng cao kỹ năng hơn là đào tạo lại kỹ năng hoàn toàn. Nhưng dữ liệu cũng cho thấy hơn một nửa số chuyên gia C-Suite đang đào tạo lại kỹ năng, cho thấy khoảng cách về kỹ năng đang được cảm nhận ở cấp độ cao nhất.

AI có thể chịu trách nhiệm tự động hóa một số công việc nhất định hoặc thiết kế lại những công việc khác. Các nhà lãnh đạo sẽ cần đưa ra quyết định dựa trên khả năng và giới hạn của AI. Và các khả năng kỹ thuật số cơ bản dành cho người lao động trong một thế giới được hỗ trợ bởi AI sẽ thay đổi. Do vậy, khi nói đến AI, nhu cầu nâng cao và đào tạo lại kỹ năng thậm chí còn lớn hơn.

Nên học gì về AI?

AI là một lĩnh vực rộng lớn, ngày càng phát triển với nhiều câu hỏi, nhiệm vụ và công cụ mới. Tiềm năng học tập và phát triển kỹ năng là rất lớn. Một số ví dụ về các loại nhiệm vụ hoặc kỹ năng mà người học có thể gặp phải bao gồm:

- AI hoạt động như thế nào và sử dụng nó như thế nào. Làm thế nào để một mô hình học hỏi từ dữ liệu và nó có thể hoàn thành những loại nhiệm vụ nào? Học những điều cơ bản về AI sẽ giúp bạn trở thành người dùng tốt hơn.

- Đạo đức và sự thiên vị của AI. Sẽ luôn có những câu hỏi về đạo đức về cách chúng ta đưa ra kết luận và triển khai các phát hiện bằng AI. Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu sai lệch và các thuật toán không công bằng có khả năng gây hại.

- Các công cụ lập trình và kỹ thuật như Python, TensorFlow và NumPy. Ngôn ngữ và thư viện hỗ trợ mô hình ML. Học cách sử dụng chúng có thể giúp bạn phát triển và đào tạo các mô hình của riêng mình.

- Các lĩnh vực trọng tâm như thị giác máy tính hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Dạy máy móc nhận biết và tạo ra hình ảnh và ngôn ngữ tương ứng. Chatbots, trợ lý ảo và phần mềm xử lý hình ảnh đều là những ví dụ về thị giác máy tính hoặc sản phẩm NLP...

Tương lai của AI trong CĐS

Tương lai của AI đầy hứa hẹn với những tiến bộ liên tục được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa cách thức hoạt động của các DN. Khi AI tiếp tục phát triển và học hỏi, nó sẽ trở nên không thể thiếu trong quá trình CĐS.

Sự trỗi dậy của AI trong CĐS không chỉ là xu hướng; đó là tương lai. Khi AI tiếp tục phát triển, các DN thích ứng và tích hợp công nghệ này vào hoạt động của mình sẽ được trang bị tốt hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng, cải thiện hoạt động và duy trì tính cạnh tranh trong thời đại kỹ thuật số.

Tuy nhiên, việc tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh không phải là việc làm một lần. Đó là một quá trình liên tục đòi hỏi phải theo dõi, thử nghiệm và cải tiến liên tục để đảm bảo các mô hình AI tiếp tục hoạt động chính xác và hiệu quả. Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI, các DN có thể tăng tốc CĐS, thúc đẩy đổi mới và hướng tới một tương lai đầy hứa

“
Tài liệu tham khảo:
1. https://www.edx.org/resources/...
2. https://www.linkedin.com/pulse...
artificial-intelligence
3. https://www.linkedin.com/pulse...
digital-transformation