Vai trò của trí tuệ nhân tạo và học máy trong chuyển đổi số

Chuyển đổi số - Ngày đăng : 20:56, 19/12/2021

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) có vai trò gì trong chiến lược chuyển đổi số của các doanh nghiệp? Những công nghệ này giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định như thế nào?

Đối với các doanh nghiệp và tổ chức, chuyển đổi số là một cuộc cách mạng rất quan trọng. Alphabet, công ty mẹ của hãng tìm kiếm Google, hiện đang dẫn đầu thị trường kỹ thuật số. Mới đây, Alphabet đã công bố thu nhập kỷ lục trong quý tài chính thứ hai năm 2021, nhờ vào doanh số bán quảng cáo kỹ thuật số, tìm kiếm trên Internet và dịch vụ đám mây tăng trưởng mạnh mẽ. Nhiều doanh nghiệp cũng đã nhận ra rằng chuyển đổi số là chiến lược quan trọng để đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Chuyển đổi số là một quá trình được tiến hành trong nhiều thập kỷ

Cho dù các công ty có tập trung thay đổi mô hình kinh doanh hay không, thì chuyển đổi số đã là một quá trình được tiến hành trong nhiều thập kỷ. Email, hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning), điện toán đám mây, quảng cáo kỹ thuật số, thương mại trực tuyến, y tế từ xa, làm việc từ xa và phát video trực tuyến chỉ là một vài ví dụ về chuyển đổi số của các tổ chức. Chuyển đổi sang các chiến lược số đã kích hoạt tất cả những tiến bộ này.

Các doanh nghiệp và tổ chức nhận ra rằng chuyển đổi số có thể được lên kế hoạch và thực hiện trước thời hạn để cải thiện khả năng cạnh tranh, trải nghiệm của khách hàng và các hoạt động tương tác, tiếp xúc với khách hàng. Trí tuệ nhân tạo (AI), các công cụ học máy (ML) và IoT sẽ giúp thực hiện chiến lược chuyển đổi số chủ động.

Vai trò của trí tuệ nhân tạo, học máy và IoT

Các tổ chức có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để thiết kế và thực hiện quá trình chuyển đổi số, tập trung vào việc đạt được lợi thế cạnh tranh với khách hàng hiện nay và trong tương lai. Những công nghệ này hỗ trợ các doanh nghiệp phát triển các chiến lược chuyển đổi dữ liệu hoàn chỉnh dựa trên thông tin thị trường theo thời gian thực thay vì các phương pháp tiếp cận từng phần của các hệ thống rời rạc.

ML phân tích và so sánh các mẫu trong dữ liệu lớn để cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng và các sự kiện khác. Công nghệ này cũng đưa ra đề xuất về cách cải thiện các quy trình của công ty và các tương tác với khách hàng. Thay vì chỉ phát hiện ra những thay đổi hành vi của khách hàng sau khi doanh số đã tụt giảm, ML có thể hỗ trợ xác định những thay đổi hành vi này ngay khi chúng xảy ra, cho phép doanh nghiệp triển khai các giải pháp để tránh sụt giảm doanh số.

Trong khi đó, công nghệ AI bắt chước trí tuệ con người trong việc nhận biết và phản ứng với các hành vi và sự kiện. AI sử dụng các thuật toán để xây dựng hoặc thay đổi chương trình nhằm tận dụng thông tin chi tiết của ML. Trải nghiệm của khách hàng và các quy trình của công ty có thể được cải thiện bằng các chương trình dựa trên những hiểu biết của ML về hành vi và sự kiện.

Sử dụng AI và ML để lập kế hoạch và tiến hành chuyển đổi số cho phép các doanh nghiệp và tổ chức dẫn trước đối thủ. AI và chuyển đổi số dựa trên học máy cho phép thu thập và phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về khách hàng, đồng thời tăng tốc độ giới thiệu các sản phẩm và dịch vụ mới. Chuyển đổi dữ liệu đã trở thành một quá trình liên tục phát triển, mang đến những hiểu biết sâu sắc và giải pháp cho sự thay đổi liên tục của khách hàng và thị trường, nhờ vào AI và học máy.

Trong khi đó, IoT (Internet of Things) là một mạng lưới các thiết bị được kết nối nhau để trao đổi dữ liệu với các hệ thống và thiết bị khác qua mạng Internet. Đây là lộ trình thu thập dữ liệu AI và ML, đồng thời giao tiếp với khách hàng thông qua “mọi thứ” để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và quy trình của công ty. Internet cung cấp khả năng tiến hành chuyển đổi số và mọi thứ mà nó kết nối. IoT là đường dẫn cho phép chuyển đổi dữ liệu thông minh.

Nhiều công ty nỗ lực sử dụng AI và ML trong mọi quy trình hoạt động kinh doanh hàng ngày của họ. Hơn nữa, là một công cụ hỗ trợ tuyệt vời cho IoT, AI và ML là công nghệ bắt buộc phải có đối với các công ty xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. AI và ML càng có nhiều quyền truy cập dữ liệu thì sẽ đưa ra các dự đoán rõ ràng hơn và tốt hơn, dẫn đến tăng khả năng ra quyết định./.

Bảo Bình