Khi ngày càng nhiều công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo rộng rãi vào các sản phẩm, dịch vụ, quy trình và việc ra quyết định của họ thì định nghĩa về AI là gì và nơi nó có thể được áp dụng hiệu quả nhất đang phát triển nhanh chóng như chính các kỹ thuật này. AI khởi đầu là các thuật toán được sử dụng để xác định các khoản vay, lựa chọn ứng tuyển dụng mới và trao quyền cho chatbot (với nhiều thành công khác nhau), giờ đây AI đã được tham gia sâu rộng và được sử dụng trong mọi thứ từ dự đoán rủi ro khí hậu đến chọn đầu mối bán hàng. Câu hỏi không còn là liệu một công ty có nên sử dụng AI hay không mà là nơi nó mang lại lợi thế cạnh tranh lớn nhất.
Trong quá trình làm việc với các công ty, các nhà nghiên cứu tại Mỹ nhận thấy ba lĩnh vực mà AI hiện đã chuyển từ công nghệ “tốt đẹp” sang công nghệ “phải có”. Các công ty thúc đẩy ranh giới của AI để làm sắc nét các dự đoán, tăng hiệu quả và tối ưu hóa việc định giá theo thời gian thực hoặc kiểm soát kho sản phẩm của họ đang tiến nhanh hơn và xa hơn so với các đối thủ vẫn dè dặt trước sự khôn ngoan của việc sử dụng AI cho những mục đích này.
Đưa ra các dự đoán
Trong vài năm qua, AI đã chuyển từ một công nghệ tìm kiếm các mối quan hệ trong dữ liệu và dự đoán các xu hướng hiện tại chính xác hơn sang một công nghệ phát hiện những thay đổi trong tương lai trong mọi thứ từ chi tiêu giải trí và mô hình du lịch cho đến mức độ xứng đáng tín dụng của công ty bằng cách phân tích sở thích và tình cảm với số lượng lớn dữ liệu bao gồm văn bản, giọng nói, hình ảnh, nguồn cấp tin tức kỹ thuật số và phương tiện truyền thông xã hội.
Giờ đây, AI có thể nhận ra các tác nhân gây rối bằng cách tạo kết nối giữa các đặc điểm được nhúng cho phép các công ty chuẩn bị hiệu quả hơn cho các sự kiện gây rối. Các hệ thống cảnh báo gian lận sớm của AI hiện có thể phát hiện ra bot khiến chúng ngày càng trở nên cần thiết để đón đầu các chiến thuật ngày càng tân tiến của hacker, phần mềm độc hại và ransomware. Các thuật toán học máy thích ứng với cú sốc thị trường giúp các ngân hàng hàng đầu không chỉ dự đoán hiệu suất của các khoản đầu tư của họ mà còn cả các lỗ hổng tiềm ẩn do các tác nhân mang tính đột biến như Covid-19.
Điều này giúp các ngân hàng và các công ty lớn hơn giảm thiểu các tác động xấu và khả năng phá sản trong các danh mục đầu tư của họ. Ví dụ: một ngân hàng có thể dự đoán trong vài tuần, thay vì vài tháng, những khoản vay nào khó có thể được trả hết và giảm 70% số lượng của chúng – gián tiếp làm tăng lợi nhuận trên danh mục cho vay tổng thể lên hàng chục triệu đô la. Tương tự, AI cho phép một nhà phân phối phụ tùng hàng không vũ trụ bị dư thừa hàng tồn kho và thiếu hụt dòng tiền trong thời kỳ suy thoái của ngành dự báo chính xác hơn nhu cầu đối với các bộ phận của họ sẽ giảm khi Covid-19 bắt đầu ảnh hưởng. Kết quả là công ty đã có thể giảm vốn lưu động hàng trăm triệu đô la và tăng gấp đôi thời gian giao hàng đúng hạn.
Tăng hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
Trong các lĩnh vực như bảo hiểm, nhân sự và giám sát xây dựng thì công nghệ máy học đọc qua các biểu mẫu và đánh giá các bản ghi âm và giọng nói để làm nổi bật nơi người đánh giá cần tập trung chú ý, cách định tuyến cuộc gọi hoặc đơn giản nếu một tệp đính kèm đã bị lãng quên. Sự phát triển của cái gọi là phương pháp tiếp cận “chú ý” để tìm hiểu phần nào của đầu vào là quan trọng hơn đã thúc đẩy việc sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và cho phép AI liên kết một cách tin cậy hơn các khái niệm dường như không liên quan và hoạt động nhanh hơn.
Với những tiến bộ này thì trong vài năm tới, các quy trình và bộ lọc tự động sẽ ngày càng phổ biến trong các phòng ban và quy trình không được coi là dựa trên dữ liệu theo truyền thống chẳng hạn như bao gồm mọi bước từ tương tác của khách hàng đến xử lý đơn đặt hàng. Những tiến bộ trong việc định lượng sự công bằng và giảm thiểu sự thiên vị cũng cho phép các phương pháp tiếp cận dựa trên AI trở nên công bằng, minh bạch và khách quan hơn so với những nỗ lực trước đây của con người - ngay cả khi việc định lượng sự công bằng đôi khi có thể là một bước đầu tiên khó khăn.
Lợi ích từ việc sử dụng AI điều khiển đã dẫn tới hiệu quả công việc nhanh chóng được tăng lên. Một ngân hàng đã tiết kiệm được hàng chục triệu đô la sau khi sử dụng AI để cải thiện tốc độ ra quyết định và tính nhất quán của các dịch vụ khách hàng. Ngay cả khi có ít nhân viên hơn, ngân hàng đã giảm đáng kể thời gian chờ đợi của khách hàng, đồng thời duy trì mức độ cảnh giác và phát hiện các gian lận tiềm ẩn gấp ba lần so với trước đây khi không sử dụng AI.
Tối ưu hóa thời gian thực
Tương tự, AI đang cho phép các công ty thực hiện các nhiệm vụ và thay đổi chiến lược trong thời gian thực. Các thuật toán học máy móc hiện ngay lập tức và tự động tăng khuyến mại bán hàng hoặc mặc khác, trì hoãn việc tung ra các sản phẩm có thể ăn mòn lợi nhuận từ các dòng sản phẩm khác. Trong bán lẻ, AI có thể hiệu chỉnh lại các loại quyết định này để tạo ra doanh số bán hàng bổ sung, ngay cả đối với các sản phẩm không được quảng cáo khác.
Một lý do khiến tiến bộ này hiện có thể thực hiện được là do “điện toán biên” - một kỹ thuật tính toán phân tán cho phép lưu trữ dữ liệu và các mô hình học máy vẫn còn cục bộ hơn. Bằng cách loại bỏ nhu cầu gửi dữ liệu lên đám mây, AI có thể chuyển đổi chiến lược ngay lập tức trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu và tránh các vấn đề với luồng dữ liệu xuyên biên giới đặc biệt là khi nhiều khu vực pháp lý bắt đầu tìm cách giảm truyền dữ liệu.
Tối ưu hóa theo thời gian thực có tác động tức thì và thường là rất lớn đến lợi nhuận của các công ty. Một nhà bán lẻ mà các nhà nghiên cứu đã hợp tác đã tăng tỷ suất lợi nhuận lên 50% sau khi sử dụng AI để tối ưu hóa ngay lập tức các ưu đãi của mình. AI đã mở rộng doanh số bán các sản phẩm cốt lõi với các chương trình khuyến mãi thúc đẩy ký quỹ do AI phát triển và tạm dừng các giao dịch đặc biệt hủy ký quỹ - tất cả mà không cần đầu tư nhiều thời gian vào việc xây dựng và thử nghiệm dữ liệu mới.
Điều này có ý nghĩa quan trọng vì tần suất giao dịch thấp đã ngăn cản thử nghiệm truyền thống và các chương trình khuyến mãi và phiếu thưởng chồng chéo làm tăng thêm tính phức tạp.
AI thường được gọi là một khoản đầu tư thay vì được chấp nhận như một chi phí cố định.Việc chuyển sang hoặc tăng cường sử dụng AI đòi hỏi các nguồn lực để giải quyết vấn đề quản trị, tính minh bạch, nâng cao kỹ năng và thường là nợ công nghệ. Nhưng các công ty không còn có con đường nào khác ngoài loại bỏ tư tưởng coi một thứ gì đó quá phổ biến và mạnh mẽ là tùy chọn.
Khách hàng hiện đại có siêu kết nối với các yêu cầu các quyết định và phản hồi nhanh chóng. AI có thể hiểu ngôn ngữ và động lực của nhiều kênh chẳng hạn như Twitter, WhatsApp, TikTok hoặc một chatbot đồng thời có thể phát triển và chuyển đổi code để ngày càng trở nên dễ mến.
Khi “khả năng giải thích” của mô hình AI được cải thiện cùng với các cách đáng tin cậy hơn để giám sát hiệu suất, tính mạnh mẽ và công bằng, các mô hình phức tạp hơn này sẽ trở nên đáng tin cậy hơn, các phương pháp và kết quả của chúng dễ hiểu hơn, do đó các ứng dụng của chúng sáng tạo và khả thi hơn.
Nhờ những khả năng này, lực lượng làm việc từ xa linh hoạt hiện đại có thể loại bỏ các nhiệm vụ nhàm chán và lặp đi lặp lại. AI không cảm thấy buồn chán hoặc bị phân tâm nên có khả năng thực hiện một công việc một cách đáng tin cậy hơn. Bằng cách chuyển nhân viên sang các lĩnh vực có giá trị cao hơn, các nhà quản lý không chỉ tận dụng tối đa nhóm của mình mà còn có một công ty hạnh phúc hơn. Kết hợp điều đó với khả năng phát hiện và giảm thiểu các tác nhân gây gián đoạn và tăng đáng kể lợi nhuận và công ty của bạn có thể phát triển mạnh trong nhiều năm tới.
Anh Đức
