Trí tuệ nhân tạo (AI) tổng hợp là một cách tiếp cận để giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng cách kết hợp nhiều kỹ thuật phân tích như: Học máy (ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP); thị giác máy tính, thống kê mô tả, đồ thị tri thức,…
"AI tổng hợp" không phải là một tập hợp các thuật toán được xác định trước. Các doanh nghiệp có thể tạo ra hệ thống phương pháp phân tích sử dụng của riêng mình tùy theo các vấn đề kinh doanh của họ.
Thí dụ: Nếu doanh nghiệp muốn cải thiện trải nghiệm khách hàng thì cách tiếp cận AI tổng hợp sẽ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một số thuật toán học máy và thống kê mô tả.
Điểm mấu chốt là doanh nghiệp phải tích hợp các phương pháp sử dụng AI khác nhau để tạo ra giá trị một cách nhất quán.
Mới đây, công ty công nghệ toàn cầu Dynatrace (Mỹ) đã công bố báo cáo “Trí tuệ nhân tạo 2024”. Theo đó, 83% các nhà lãnh đạo công nghệ cho rằng AI đã trở thành một thành phần bắt buộc trong hoạt động của các doanh nghiệp. Hầu hết các nhà lãnh đạo đều cho rằng, nếu được phát triển tiếp, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (các trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc các phương tiện truyền thông khác dựa trên các gợi ý) sẽ đem lại nhiều lợi ích hơn.
Lỗ hổng quản lý khi nhân viên sử dụng ChatGPT quá nhiều
Kết quả từ cuộc khảo sát toàn cầu với hơn 1.000 nhà lãnh đạo công nghệ của Dynatrace cho thấy, các doanh nghiệp đang tăng cường đầu tư vào AI trên tất cả các lĩnh vực kinh doanh để cải thiện năng suất, tự động hóa các nhiệm vụ, giảm chi phí và theo kịp sự cạnh tranh trong năm 2024.
Báo cáo nhận định, bên cạnh những lợi thế rõ ràng của AI, các tổ chức cần quản lý những thách thức và rủi ro, từ việc đảm bảo kết quả đầu ra của AI tạo ra là đáng tin cậy cho đến việc duy trì các chính sách nội bộ và quy định toàn cầu liên quan đến bảo mật và quyền dữ liệu.
Bernd Greifeneder, Giám đốc Công nghệ tại Dynatrace cho biết: “AI đã trở thành trọng tâm trong cách các tổ chức thúc đẩy hiệu quả, cải thiện năng suất và tăng tốc đổi mới”.
Việc phát hành ChatGPT vào cuối năm ngoái đã kích hoạt một chu kỳ cường điệu hóa AI đáng kể. Các nhà lãnh đạo kinh doanh, phát triển, vận hành và bảo mật đã đặt kỳ vọng cao vào AI sáng tạo trong việc cung cấp các dịch vụ mới với ít nỗ lực hơn và ở tốc độ kỷ lục.
Tuy nhiên, muốn áp dụng AI tạo sinh hay AI tổng hợp các công ty phải điều chỉnh và tích hợp theo tên miền, công cụ làm việc,… với các công nghệ khác, bao gồm cả các loại AI khác.
Ngoài ra, Bernd cũng nhấn mạnh, các tổ chức phải sử dụng AI một cách an toàn, có trách nhiệm, giám sát chặt chẽ để quản lý chi phí và trải nghiệm người dùng. “Điều này sẽ giúp họ cung cấp kết quả chính xác, giảm chi phí và ngăn nhân viên tiết lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc tạo ra lỗ hổng trong môi trường làm việc của chính mình” - Bernd nói thêm.
Theo báo cáo, 83% các nhà lãnh đạo công nghệ cho biết AI đã trở thành yếu tố bắt buộc phải áp dụng để theo kịp tính chất năng động của lưu trữ đám mây. Tuy nhiên, 93% lãnh đạo công nghệ cũng bày tỏ lo ngại về việc AI có thể được sử dụng cho những mục đích không được phê duyệt khi nhân viên ngày càng quen với việc sử dụng các công cụ như ChatGPT.
Doanh nghiệp tăng tốc đầu tư vào “AI tổng hợp”
Khảo sát của Dynatrace cho thấy gần 2/3 (61%) các nhà lãnh đạo công nghệ sẽ tăng cường đầu tư vào AI trong 12 tháng tới để tăng tốc độ phát triển bằng cách tự động tạo mã code.
Tuy nhiên, báo cáo cũng nêu bật những lo ngại chung quanh việc sử dụng công nghệ. 95% các nhà lãnh đạo công nghệ nêu lên lo ngại rằng việc sử dụng AI để tạo mã code có thể dẫn đến rò rỉ và sử dụng tài sản trí tuệ không đúng cách hoặc bất hợp pháp.
Bernd Greifeneder, Giám đốc Công nghệ tại Dynatrace tiếp tục phân tích: “Một trong những thách thức lớn nhất mà các tổ chức phải đối mặt với AI sáng tạo nội dung là phải tạo được những phản hồi có ý nghĩa mà người dùng có thể tin tưởng”.
Đặc biệt, Bernd nhấn mạnh tới các trường hợp liên quan đến tự động hóa hoặc phụ thuộc vào bối cảnh dữ liệu, việc áp dụng cách tiếp cận “AI tổng hợp” là rất quan trọng. Thí dụ như: Tự động hóa các dịch vụ phần mềm, giải quyết các lỗ hổng bảo mật, dự đoán nhu cầu bảo trì và phân tích dữ liệu kinh doanh,… đều cần một phương pháp tiếp cận AI tổng hợp.
"Phương pháp tiếp cận này sẽ mang lại độ chính xác của các AI xác định nguyên nhân và kết quả cũng như các AI dự đoán, dự báo các sự kiện trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử” - Bernd nhấn mạnh.
AI dự đoán và AI nhân quả và AI tạo sinh có tác động qua lại lẫn nhau như cung cấp dữ liệu; kiểm tra, đối chiếu chéo,…Đó chính là sức mạnh của AI tổng hợp.
Nếu các tổ chức thực hiện đúng chiến lược kết hợp các loại AI này với dữ liệu kinh doanh, bảo mật,… họ có thể thúc đẩy đáng kể năng suất của đội ngũ phát triển, vận hành và bảo mật cũng như mang lại giá trị kinh doanh lâu dài, Bernd Greifeneder nhận định.