Công nghệ AI trong chuyển đổi số

Trong vài năm gần đây trí tuệ nhân tạo đã vươn lên trở thành một trong những lĩnh vực công nghệ phát triển mạnh mẽ nhất, mang lại những thay đổi mang tính cách mạng cho các ngành công nghệ phát triển mạnh mẽ nhất, mang lại những thay đổi mang tính cách mạng cho các ngành công nghiệp và phương thức kinh doanh trên toàn cầu. Không còn là một khái niệm xa vời, AI hiện đã trở thành một phần không thể thiếu của quá trình chuyển đổi số, hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và duy trì sức cạnh tranh trong môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá những xu hướng AI nổi bật và vai trò của chúng trong tương lai của chuyển đổi số.

Mặc dù theo Gartner, chỉ có 53% dự án AI từ giai đoạn nguyên mẫu chuyển sang sản xuất, không doanh nghiệp nào có thể xem nhẹ lợi ích của việc triển khai AI thành công. Những giải pháp tiên tiến như AI of Things (AIoT), AI đảm đàm thoại (Conversational AI) và Machine Learning (ML) đang định hình tương lai của chuyển đổi số, mang đến những cách tiếp cận sáng tạo chưa từng có để giải quyết các thách thức kinh doanh.

AIoT, sự kết hợp tiên tiến giữa AI và Internet of Things (IoT), mang đến một cái nhìn mới về Machine Learning (ML). AI 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 là sự phối hợp thông minh giữa thế giới vật lý và kỹ thuật số, tối ưu hóa trong thời gian thực thông qua các hệ thống kiểm soát quy trình (PCS), hệ thống thực hiện sản xuất (MES), quản trị nguồn lực doanh nghiệp (ERP) và các công nghệ khác để nâng cao hiệu suất tổng thể. Các ứng dụng thực tiễn của AIoT bao gồm hệ thống chuỗi cung ứng tự động tối ưu, hệ thống thực ảo (Cyber-Physical System), và kiểm tra quy trình tự động bằng công nghệ drone.

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, với mức ước tính 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, tăng cường khả năng kiểm soát IVR và hỗ trợ sự cộng tác đa phương tiện, từ đó kiểm soát  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 micro services, các giao diện lập trình ứng dụng (API), tối ưu hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các kho bot.

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.

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 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.

AI đã len lỏi vào ngóc ngách của cuộc sống con người, và bước tiến lớn tiếp theo trong quá trình chuyển đổi số chính là sự kết hợp giữa điện toán đám mây và các thiết bị được trang bị AI để tổ chức và truy xuất dữ liệu. Sự kết hợp này không chỉ nâng cao hiệu suất của các thiết 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 hiệu quả cho doanh nghiệp.

Siri, Alexa, Google Home và các thiết bị khác đã chứng minh nhiều trường hợp sử dụng 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.

Tự động hóa thông minh là sự kết hợp giữa AI và các công nghệ tự động hóa để tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện các tác vụ phức tạp mà trước đây chỉ có con người mới có thể làm được. Các doanh nghiệp đang sử dụng AI để tự động hóa các quy trình kinh doanh, từ dịch vụ khách hàng, quản lý kho, đến phân tích dữ liệu. Ví dụ: các chatbox AI có thể trả lời câu hỏi của khách hàng 24/7, giúp giảm tải công việc cho đội ngũ hỗ trợ khách hàng và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Một ví dụ điển hình là việc sử dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng. Các hệ thống AI có thể theo dõi tình trạng hàng tồn kho, dự báo nhu cầu, và tối ưu hóa quy trình đặt hàng, giúp giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu quả vận hành. Ngoài ra, AI còn được ứng dụng trong lĩnh vực tài chính để phát hiện gian lận, phân tích rủi ro, và tự động hóa các quy trình kế toán.

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực mà AI thể hiện rõ sức mạnh của mình. Với khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, AI giúp các doanh nghiệp khai thác những thông tin quý giá từ dữ liệu, đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn. Các công cụ phân tích dữ liệu dựa trên AI có thể nhận diện các mẫu, xu hướng, và mối quan hệ trong dữ liệu mà con người khó có thể phát hiện.

Chẳng hạn, trong lĩnh vực bán lẻ, AI có thể phân tích hành vi mua sắm của khách hàng để dự đoán xu hướng tiêu dùng, tối ưu hóa quản lý hàng hóa,và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Trong marketing, AI giúp phân tích hiệu quả các chiến dịch quảng cáo, tối ưu hóa chi phí, và tăng cường tương tác với khách hàng.

Chatbots và trợ lý ảo là những ứng dụng phổ biến của AI trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ doanh nghiệp trong việc cung cấp dịch vụ nhanh chóng và hiệu quả. Chatbots sử dụng AI để hiểu và trả lời câu hỏi của khách hàng, giải quyết các vấn đề thường gặp, và thậm chí hỗ trợ trong việc mua sắm trực tuyến.

Các trợ lý ảo như Siri, Alexa, và Google Assistant đang ngày càng trở nên thông minh hơn nhờ vào AI. Chúng có thể thực hiện các tác vụ như gửi tin nhắn, đặt lịch hẹn tìm kiếm thông tin, và điều khiển các thiết bị trong nhà. Đối với doanh nghiệp, việc triển khai trợ lý ảo giúp giảm tải công việc cho nhân viên, tăng cường khả năng tương tác với khách hàng, và cung cấp dịch vụ 24/7.

AI đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi số bằng cách mang lại các giải pháp công nghệ tiên tiến, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất và cạnh tranh. Để thành công trong tương lai, doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ AI, đào tạo nhân lực và xây dựng chiến lược AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Một yếu tố quan trọng chiến lược AI là sự hợp tác giữa con người và máy móc. AI có thể thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại và phân tích dữ liệu nhanh chóng, nhưng con người vẫn đóng vai trò quyết định trong việc đưa ra các quyết định cuối cùng và sáng tạo. Do đó, doanh nghiệp cần khuyến khích sự hợp tác này bằng cách tạo ra môi trường làm việc nơi AI và con người hỗ trợ lẫn nhau.

Việc theo dõi và đánh giá hiệu quả của các ứng dụng AI là rất quan trọng. Doanh nghiệp cần liên tục cải tiến các mô hình AI dựa trên phản hồi và kết quả thực tế, đảm bảo AI luôn mang lại giá trị tối đa. Quá trình này đòi hỏi sự học hỏi và thích nghi liên tục, nhưng cũng mang lại cơ hội lớn cho doanh nghiệp sẵn sàng đón nhận và áp dụng công nghệ mới.

Xu hướng công nghệ AI đang mở ra những cánh cửa mới cho tương lai của chuyển đổi số. Từ tự động thông minh, phân tích dữ liệu, học máy và học sâu, đến sự kết hợp giữa AI và IoT, các ứng dụng AI đang cải thiện hiệu suất và hiệu quả hoạt động kinh doanh. Đầu tư vào AI và xây dựng chiến lược AI toàn diện sẽ giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội mới và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thời đại số hóa.