AI chuyên biệt đóng vai trò quan trọng đối với chuyển đổi kỹ thuật số

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng đóng vai trò quan trọng ở các lĩnh vực. Một cuộc khảo sát gần đây của McKinsey cho thấy rằng trong năm 2023, AI đã nhanh chóng phát triển từ một chủ đề chỉ dành cho nhân viên CNTT trở thành trọng tâm của các nhà lãnh đạo công ty.

Theo IT Brief Asia, 1/4 giám đốc điều hành C-Suite trong cuộc khảo sát sử dụng các công cụ AI tổng hợp cho công việc và hơn 1/4 cho biết AI nằm trong chương trình nghị sự của hội đồng quản trị của họ. 40% số người được hỏi cho biết tổ chức của họ sẽ tăng cường đầu tư vào AI vì những tiến bộ trong AI tạo ra. 

Mặc dù AI tổng quát đã được chứng minh là hữu ích trong việc tạo và tăng cường dữ liệu và thông tin chung nhưng AI vẫn có những hạn chế trong bối cảnh doanh nghiệp nhiều cạnh tranh. Điều này là do AI không thể cung cấp mức độ chính xác, chất lượng và khả năng quản trị mà AI chuyên biệt mang lại.  

NHU CẦU CẤP THIẾT VỀ AI CHUYÊN DỤNG 

Ngược lại với AI tổng quát, AI chuyên biệt được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể với độ chính xác và tốc độ, điều này rất quan trọng đối với các tổ chức đang thực hiện chuyển đổi kỹ thuật số. 

IT Brief Asia cho biết khả năng của AI chuyên biệt cho phép chúng thực hiện các quy trình có độ tin cậy cao trong các ngành như nhân sự, tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và sản xuất. Điều này là do AI chuyên biệt thực hiện các nhiệm vụ cụ thể với độ chính xác và hiệu quả, cho phép tối ưu hóa tài nguyên, có thể hoạt động tự chủ và thích ứng với các biến thể dữ liệu trong thời gian thực. 

Đặc biệt, khi nói đến chuyển đổi số, AI chuyên biệt đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hiệu quả vì nó vượt trội trong các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều này giúp các tổ chức tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại để đạt được hiệu quả hoạt động.

Bên cạnh đó, AI chuyên biệt còn cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn để hỗ trợ việc ra quyết định thông qua phân tích nhanh chóng và chính xác khối lượng dữ liệu lớn, chẳng hạn như mô hình mua hàng của khách hàng hoặc xu hướng thị trường 

AI chuyên biệt đạt được mức độ cá nhân hóa cao bằng cách áp dụng phân tích dữ liệu vào sở thích của khách hàng và chủ động đề xuất các sản phẩm hoặc nội dung có liên quan cho từng cá nhân, từ đó tăng cường sự tương tác của khách hàng.  Ngoài ra, AI chuyên biệt giúp giảm chi phí hoạt động thông qua việc tự động hóa các nhiệm vụ tốn thời gian và giải phóng con người cho công việc chiến lược đòi hỏi tư duy nhận thức. 

Trong khi AI chuyên biệt đóng vai trò then chốt trong chuyển đổi kỹ thuật số thông qua hiệu quả tốt hơn, cải thiện khả năng ra quyết định, cá nhân hóa, giảm chi phí vận hành và thúc đẩy đổi mới, thì một thế giới năng suất hoàn toàn mới sẽ được mở ra khi đáp ứng được AI tổng quát và tự động hóa kinh doanh. 

SỨC MẠNH CỦA HỆ SINH THÁI AI 

Ở điểm giao thoa giữa AI chuyên biệt và tổng quát là điểm hấp dẫn của tự động hóa do AI cung cấp, nơi người dùng nhận ra toàn bộ tiềm năng của hệ sinh thái AI. Với giao diện đơn giản, người dùng có thể chuyển đổi kỹ thuật số các quy trình dựa trên giấy tờ thành các ứng dụng kỹ thuật số tự động và chạy các ứng dụng đó chỉ bằng một cú nhấp chuột.  

Cách tiếp cận này có thể được sử dụng ở tất cả các phòng ban, từ nhân sự và tài chính đến tiếp thị và vận hành, cũng như ở mọi cấp độ của tổ chức. Công ty dịch vụ chuyên nghiệp hàng đầu toàn cầu RSM Australia đã nhận ra sức mạnh của hệ sinh thái AI, tiết kiệm được 4,2 triệu USD nhờ tăng hiệu quả hoạt động kể từ khi áp dụng tự động hóa do AI cung cấp. Công ty hiện đang đặt mục tiêu đạt được khoản tiết kiệm 6 triệu USD vào năm 2024. 

Theo IT Brief Asia, chỉ trong một ứng dụng tính năng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI đã cho phép RSM Australia chạy một quy trình hàng loạt lớn liên tục trong 24 giờ mỗi ngày trong hai tuần, điều này không thể thực hiện được nếu không có tự động hóa.  

Mặc dù thế giới vẫn đang thích ứng với các mô hình AI chuyên biệt và tổng quát, nhưng công nghệ tiếp theo đã xuất hiện. Là công ty đi đầu trong lĩnh vực tự động hóa được hỗ trợ bởi AI, UiPath tập trung vào sự phát triển của AI và hướng tới cách AI tương tác sẽ tác động đến các quy trình từ đầu đến cuối của các tổ chức. 

Hiện tại, các tổ chức đang sử dụng các công cụ AI mới để đạt được hiệu quả trong từng quy trình riêng lẻ nhưng công ty đang nghiên cứu sử dụng AI để dự đoán và đưa ra quyết định nhằm tối ưu hóa tối đa. Sự phát triển tiếp theo là hợp lý hóa cách con người có thể hợp tác chặt chẽ hơn với AI để nâng cao hiệu quả và đổi mới, không giống như bất kỳ điều gì chúng ta đã thấy trước đây.