5 xu hướng AI và học máy hàng đầu cho năm 2022

AI và học máy đang trở thành một phần cốt lõi của ngành công nghệ bằng cách giúp các doanh nghiệp (DN) đạt được mục tiêu, đưa ra các quyết định quan trọng và tạo ra các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo. Trên thực tế, thị trường AI và ML có khả năng tăng trưởng 9 tỷ USD vào năm 2022, với tốc độ CAGR là 44%.

Dưới đây là dự báo về 5 xu hướng AI và ML hàng đầu mà DN nên bắt đầu chuẩn bị ngay từ bây giờ.

1. Gia tăng vai trò của AI, khoa học dữ liệu và ML trong siêu tự động hóa

Siêu tự động hóa (Hyper Automation) là quá trình sử dụng các công nghệ tiên tiến để tự động hóa các tác vụ, còn được gọi là tự động hóa quy trình kỹ thuật số và tự động hóa quy trình thông minh.

Ngày nay, các công ty đang làm việc với rất nhiều dữ liệu và việc trích xuất dữ liệu đòi hỏi phải được tự động hóa. Khoa học dữ liệu và phân tích có thể được ứng dụng ở khắp mọi nơi.

Nhà khoa học dữ liệu, kiến trúc sư doanh nghiệp, nhà khoa học máy học, kiến trúc sư ứng dụng và kỹ sư dữ liệu là một số nghề nghiệp đang có nhu cầu lớn. Khoa học dữ liệu đang được sử dụng trong nhiều ngành như tài chính, sản xuất, đại lý bảo hiểm, tiếp thị…

Tự động hóa thông minh được các tổ chức sử dụng để thực hiện nghiên cứu nhằm thúc đẩy lợi nhuận của họ.

Các công nghệ tiên tiến thường được sử dụng trong siêu tự động hóa là: Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), AI, ML, tự động hóa quá trình nhận thức, phần mềm quản lý quy trình kinh doanh thông minh (iBPMS).mKhái niệm này là kết hợp các công nghệ phù hợp để đơn giản hóa, thiết kế, tự động hóa và quản lý các quy trình trong toàn tổ chức thay vì sử dụng các công cụ dựa trên kịch bản và được thiết kế cho các trường hợp sử dụng hẹp.

Dưới đây là các phương thức để áp dụng siêu tự động hóa trong tổ chức:

Hỗ trợ khách hàng tốt hơn: Bao gồm việc trả lời email, câu hỏi và truy vấn của khách hàng. Các công ty có thể kết hợp AI đàm thoại và RPA để tự động trả lời các truy vấn của khách hàng và cải thiện điểm trải nghiệm của khách hàng (CSAT) của họ.

Cải thiện năng suất của nhân viên: Bằng cách tự động hóa các quy trình tốn thời gian, bạn có thể giảm bớt công việc thủ công của nhân viên và tăng năng suất của họ.

Tích hợp hệ thống: Siêu tự động hóa giúp các tổ chức tích hợp các công nghệ kỹ thuật số của họ trong các quy trình.

2. Sử dụng AI và ML cho các ứng dụng an ninh mạng

Công nghệ AI và ML đang trở thành một phần quan trọng của bảo mật thông tin. Với sự trợ giúp của AI và ML, các tổ chức đang phát triển các phương pháp luận mới để làm cho an ninh mạng tự động hơn và không có rủi ro. AI đang giúp các tổ chức tăng cường chiến lược di chuyển qua đám mây của họ và cải thiện hiệu suất của các công nghệ dữ liệu lớn.

Trên thực tế, việc sử dụng AI và ML trong an ninh mạng có khả năng đạt 38,2 tỷ USD vào năm 2026. AI và ML có thể cải thiện an ninh mạng. Cụ thể, AI có thể được sử dụng trong an ninh mạng để phân nhóm, phân loại, xử lý và lọc dữ liệu. Mặt khác, ML có thể phân tích dữ liệu quá khứ và đưa ra các giải pháp tối ưu cho hiện tại và tương lai. Dựa trên dữ liệu trong quá khứ, hệ thống sẽ cung cấp các hướng dẫn về các mẫu khác nhau để phát hiện các mối đe dọa và phần mềm độc hại.

Dưới đây là cách có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu với sự trợ giúp của AI và ML:

- Sử dụng AI và ML để tổ chức dữ liệu theo một mẫu cụ thể giúp tương quan các tập dữ liệu khác nhau và rà quét mọi mối đe dọa.

- Kiểm tra các kỹ thuật bảo vệ dữ liệu xem liệu các hạn chế đã cài đặt có hoạt động hiệu quả hay không sẽ giúp bạn bảo vệ người dùng của bạn và các bên khác nhau.

Việc sử dụng AL và ML giúp phát hiện phần mềm độc hại và các mối đe dọa bằng cách thiết lập một nền tảng bảo mật có thể quét một lượng lớn dữ liệu.

3. Kết hợp AI và ML với loT

AI và ML ngày càng được khai thác để làm cho các thiết bị và dịch vụ IoT thông minh và an toàn hơn.

Theo Gartner, hơn 80% các dự án IoT trong các tổ chức sẽ kết hợp AI và ML vào năm 2022. Tầm quan trọng của AI và ML trong bối cảnh này là khả năng nhanh chóng có được những "hiểu biết" sâu sắc từ dữ liệu. Chúng tự động xác định các mẫu, phát hiện sự bất thường trong dữ liệu được tạo ra bởi các cảm biến và thiết bị thông minh. Thông tin có thể là về nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, chất lượng không khí, âm thanh, nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính.

Dưới đây là những ví dụ về sự kết hợp giữa AI và ML với IoT:

Thiết bị đeo: Thiết bị đeo bao gồm các thiết bị thể dục, thiết bị theo dõi sức khỏe, ứng dụng theo dõi nhịp tim và thiết bị AR/VR sử dụng AIoT, như đồng hồ thông minh, kính AR & VR và tai nghe không dây.

Nhà thông minh: Các thiết bị này bao gồm đèn, bộ điều nhiệt, tivi thông minh hoặc loa thông minh học từ thói quen của người dùng để hỗ trợ gia đình.

Thành phố thông minh: AIoT được sử dụng để làm cho các thành phố an toàn và thuận tiện hơn để sinh sống. Ví dụ: lưới năng lượng thông minh, đèn đường thông minh và giao thông công cộng thông minh.

Công nghiệp thông minh: AIoT được sử dụng như một phân tích dữ liệu thời gian thực để tối ưu hóa hoạt động, hậu cần và chuỗi cung ứng.

4. Dự báo và phân tích kinh doanh

Dự báo và phân tích kinh doanh bằng cách triển khai AI và ML hóa ra dễ dàng hơn rất nhiều so với bất kỳ phương pháp và công nghệ nào trước đây. Với AI và ML, bạn có thể xem xét hàng nghìn ma trận để đưa ra các dự đoán và dự báo chính xác hơn.

Ví dụ, các công ty fintech đang sử dụng AI để dự báo nhu cầu về các loại tiền tệ khác nhau tùy thuộc vào điều kiện thị trường và hành vi của người tiêu dùng trong thời gian thực.

5. Sự trỗi dậy của trí thông minh tăng cường

Trí thông minh tăng cường (Augmented intelligence) là sự kết hợp giữa máy móc và con người để nâng cao hiệu suất nhận thức.

Theo Gartner, 40% cơ sở hạ tầng và nhóm vận hành sẽ sử dụng tự động hóa tăng cường AI vào năm 2023 để có năng suất CNTT cao hơn. Trên thực tế, đóng góp của nhân viên kỹ thuật số sẽ tăng 50% vào năm 2022.

Trí thông minh tăng cường giúp các nền tảng thu thập tất cả các loại dữ liệu bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau và trình bày nó để cung cấp cái nhìn toàn diện 360^o về khách hàng.

Các ví dụ điển hình về các lĩnh vực mà việc sử dụng trí thông minh tăng cường ngày càng tăng là dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và du lịch.

Lời kết

Trên đây là 5 xu hướng chính sẽ phát triển trong năm tới. Các xu hướng khác có thể được bao gồm là học máy trong hỗ trợ giọng nói và điều chỉnh dữ liệu kỹ thuật số.

Quản lý các nhiệm vụ phức tạp và duy trì tính đúng đắn có vai trò quan trọng đối với sự thành công của DN và AI và ML góp phần tạo nên sự thành công đó. Sự phát triển năng động của các ngành công nghiệp sẽ tiếp tục thúc đẩy các xu hướng AI và ML mới trong tương lai./.

HL