Những trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong doanh nghiệp hiện nay
Chuyển đổi số - Ngày đăng : 10:30, 24/09/2023
Những trường hợp sử dụng AI phổ biến nhất trong doanh nghiệp hiện nay
Từ chatbot đến dự báo bảo trì, các doanh nghiệp (DN) trong mọi ngành đều đang đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động để mang lại giá trị kinh doanh. Đây là nơi AI đang có tác động lớn nhất.
Các tổ chức trên toàn cầu đang triển khai AI theo nhiều cách khác nhau để hợp lý hóa các quy trình, tối ưu hóa chi phí, ngăn ngừa lỗi của con người, hỗ trợ khách hàng, quản lý hệ thống CNTT và giảm bớt các công việc lặp đi lặp lại, cùng nhiều mục đích sử dụng khác. Và với sự phát triển của AI tạo sinh (Generative AI), các trường hợp sử dụng AI trong DN sẽ ngày càng mở rộng.
Để hiểu rõ hơn về cách các công ty đưa AI vào sử dụng thực tế, công ty tư vấn Deloitte đã khảo sát 2.620 lãnh đạo DN toàn cầu, trên 13 quốc gia, như một phần của báo cáo "Thúc đẩy chuyển đổi AI" (Fueling the AI Transformation). Cuộc khảo sát đã xác định được những ứng dụng nổi bật nhất của AI cho nhiều ngành dọc, từ dịch vụ tài chính đến dịch vụ chính phủ và công cộng.
Sau đây là phân tích về những cách phổ biến nhất mà AI đang được sử dụng trong DN ở tất cả các ngành hiện nay, khi các tổ chức tìm cách tận dụng AI để cải thiện dịch vụ khách hàng, cắt giảm chi phí kinh doanh và tăng cường quy trình kinh doanh.
Tối ưu hóa giá trên nền tảng đám mây
Các tổ chức đang dựa vào AI để giúp giảm chi phí đám mây và tìm giải pháp tiết kiệm chi phí để chạy các ứng dụng đám mây. Airbnb là một công ty sử dụng AI để tối ưu hóa việc định giá trên AWS, dùng AI để quản lý năng lực, xây dựng các công cụ sử dụng dữ liệu và chi phí tùy chỉnh cũng như tối ưu hóa năng lực lưu trữ và tính toán.
Dropbox là một công ty khác đang sử dụng AI để tối ưu hóa chi phí hoạt động và chi phí đám mây, giảm sự phụ thuộc vào AWS và tiết kiệm gần 75 triệu USD trong quá trình này.
Các công cụ AI giúp các công ty tối ưu hóa việc định giá và chi tiêu trên đám mây bằng cách xác định các kiểu sử dụng đám mây để cải thiện dự đoán chi phí, phát hiện những điểm bất thường trong việc sử dụng đám mây, xác định các cơ hội tiết kiệm và khám phá các tài nguyên hiệu quả hơn về mặt chi phí.
Trợ lý giọng nói, chatbot và AI đàm thoại
Các công cụ AI đàm thoại như chatbot và trợ lý giọng nói đã ngày càng phổ biến, giúp công nghệ dễ tiếp cận hơn, cung cấp hỗ trợ cho khách hàng và giảm tải cho các đơn vị hỗ trợ CNTT.
Tại Estée Lauder, công ty đã cho ra mắt một trợ lý trang điểm hỗ trợ giọng nói được thiết kế để giúp những người khiếm thị trang điểm.
Trong khi đó, các công ty như Liên minh Tín dụng PenFed đang sử dụng chatbot và AI đàm thoại để giúp khách hàng nhận được câu trả lời cho những câu hỏi phổ biến nhanh hơn, giảm tải cho dịch vụ hỗ trợ khách hàng.
Tối ưu hóa thời gian hoạt động/độ tin cậy
Đối với các công ty dựa vào dịch vụ web hoặc thương mại điện tử (TMĐT), việc duy trì thời gian hoạt động và độ tin cậy của trang web là ưu tiên hàng đầu. AI giúp các tổ chức đạt được điều này bằng cách liên tục quét các hệ thống, mạng và quy trình để tìm ra sự thiếu hiệu quả, sự gián đoạn tiềm ẩn và xác định bất kỳ mối đe dọa tiềm tàng nào theo cách mà con người không bao giờ có thể thực hiện được.
Gần như tất cả các tổ chức lớn đang sử dụng AI để hỗ trợ nhu cầu về độ tin cậy. Netflix, Uber, Facebook, Salesforce, AirBnB và nhiều công ty khác đang triển khai AI để giám sát, duy trì và duy trì hoạt động của các dịch vụ của họ và sẵn có cho khách hàng.
Đối với các công ty cung cấp dịch vụ kỹ thuật số 24/24, việc sử dụng AI có thể giúp xác định các vấn đề trước khi chúng bắt đầu xảy ra, đồng thời giảm thiểu các trường hợp gặp sự cố, bị tấn công (hack) và lỗi của con người.
Bảo trì dự đoán
Tại GE, AI được tận dụng thường xuyên để dự tính bảo trì máy móc, phân tích dữ liệu trực tiếp từ động cơ máy bay để xác định mọi vấn đề, bảo trì và đảm bảo an toàn chung cho máy bay.
Rolls-Royce cũng đã tìm ra cách sử dụng AI trong dự tính bảo trì nhằm cải thiện hiệu suất của động cơ phản lực và giảm lượng carbon mà máy bay của họ tạo ra, đồng thời hợp lý hóa lịch bảo trì thông qua phân tích dự đoán.
Cơ quan Cấp thoát nước Quận Columbia (Mỹ) đang sử dụng phương pháp dự đoán bảo trì để xác định khả năng xảy ra sự cố vỡ đường ống nước chính và giám sát hiệu suất của hệ thống thu gom. DC Water thậm chí còn có một công cụ AI có tên Pipe Sleuth có thể xem lại cảnh quay CCTV của các đường ống thoát nước để đánh giá nhu cầu bảo trì theo thời gian thực.
Hoạt động dịch vụ khách hàng
AI đã trở thành công cụ hỗ trợ cho các hoạt động dịch vụ khách hàng, giúp các tổ chức đảm bảo khách hàng nhận được sự hỗ trợ mà họ cần, đồng thời giảm bớt gánh nặng cho trung tâm hỗ trợ khách hàng (HTKH). Khi hoạt động kinh doanh của Tập đoàn Lufthansa bị gián đoạn do đại dịch COVID-19, các trung tâm HTKH của tập đoàn này có rất nhiều hành khách đang cố gắng điều hướng các chuyến bay bị hủy và lên lịch lại, thúc đẩy công ty tiến tới chuyển đổi số (CĐS).
Đối với các công ty khác, việc sử dụng AI trong dịch vụ khách hàng cũng được thúc đẩy bởi sự kỳ vọng ngày càng tăng của người tiêu dùng. McKinsey dự báo rằng, khoảng 67% người trẻ “mong muốn dịch vụ khách hàng theo thời gian thực”, và 75% khách hàng mong đợi “trải nghiệm dịch vụ đa kênh nhất quán”.
Unilever tận dụng API GPT để tạo ra các công cụ AI nhằm giảm thiểu lãng phí thực phẩm và tự động tạo danh sách sản phẩm, đồng thời sử dụng API để tạo nền tảng lọc email được gửi đến dịch vụ khách hàng, phân loại thư rác từ các thư hợp pháp.
Cá nhân hóa
Khi người dùng đăng nhập vào ứng dụng mạng xã hội hoặc dịch vụ phát trực tuyến, trải nghiệm sẽ được điều chỉnh theo sở thích cá nhân và thói quen duyệt web - cho đến các quảng cáo được nhắm mục tiêu. AI đã giúp các công ty cung cấp sản phẩm và nội dung cho đối tượng mục tiêu, đảm bảo rằng mọi ứng dụng hoặc dịch vụ mà người dùng sử dụng đều được điều chỉnh riêng cho phù hợp với sở thích riêng.
Spotify sẽ giới thiệu cho bạn một nghệ sĩ mới, Amazon sẽ nhắc bạn rằng đã đến lúc tích trữ những sản phẩm bạn mua nhiều nhất và đề xuất các sản phẩm liên quan mà bạn có thể quan tâm, và YouTube sẽ cung cấp nguồn nội dung được tuyển chọn phù hợp với sở thích của bạn.
Cá nhân hóa AI sử dụng dữ liệu, sự tương tác của khách hàng, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, v.v... để quản lý trải nghiệm phù hợp cho người dùng cuối và khách hàng. Đại gia bán lẻ Nordstrom cũng sử dụng AI trong Nền tảng phân tích Nordstrom (NAP) để hiểu sâu hơn về hoạt động của khách hàng và đưa ra dự đoán nhằm mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho họ. Công ty cũng sử dụng AI để quản lý kiểm soát hàng tồn kho, điều hướng quá trình thực hiện và chuyển đơn đặt hàng đến cửa hàng gần nhất cho khách hàng, cùng với các ứng dụng khác.
Quản lý vận hành CNTT
Các công cụ quản lý hoạt động CNTT AI (AIOps) đang ngày càng phổ biến. Theo báo cáo từ OpsRamp, các DN đang sử dụng nền tảng AIOps để cảnh báo thông minh (70%), phân tích nguyên nhân gốc rễ (57%), phát hiện sự bất thường và mối đe dọa (52%), tự động khắc phục sự cố (50%) và tối ưu hóa năng lực (27%).
Theo thông cáo báo chí từ Delta Airlines, công ty đã sử dụng AIOps để tạo ra “môi trường mô phỏng số quy mô đầy đủ cho hoạt động toàn cầu của mình”, mà công ty cho biết là “môi trường đầu tiên trong ngành hàng không dân dụng” để duy trì độ tin cậy, đặc biệt là trong thời tiết khắc nghiệt. Nền tảng này phân tích các điểm dữ liệu vận hành và sử dụng dữ liệu đó để tạo ra các kết quả giả định, giúp nhân viên Delta đưa ra “các quyết định quan trọng trước, trong và sau những gián đoạn quy mô lớn”.
Tự động hóa quy trình
AI đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả để tự động hóa các quy trình tốn thời gian và thường dễ xảy ra do lỗi của con người.
Bằng cách tự động hóa các quy trình, các tổ chức có thể giải phóng người lao động, để họ làm những công việc phức tạp hơn. Hệ thống Y tế Atlantic sử dụng tự động hóa quy trình để hợp lý hóa quy trình xin cấp phép, xuất phát từ nhu cầu giảm bớt khối lượng công việc gia tăng trong đại dịch COVID-19. Tự động hóa các ủy quyền có trước, giúp đẩy nhanh thời gian điều trị, giúp bác sĩ và y tá tập trung vào bệnh nhân và giảm bớt những nỗ lực thủ công trong việc xin ủy quyền và lên lịch hẹn.
Johnson & Johnson đã kết hợp RPA (tự động hoá quy trình bằng robot) với ML, AI và khai thác tác vụ để xác định và tự động hóa các quy trình phức tạp trải rộng khắp các phòng ban. AT&T là một công ty khác đã sử dụng tính năng tự động hóa quy trình kể từ năm 2015 để giảm bớt các nhiệm vụ nhập dữ liệu thủ công phức tạp, từ đó phát triển để hợp lý hóa một số quy trình trong toàn tổ chức.
Báo cáo tài chính và kế toán
Intuit là một tổ chức sử dụng AI để cải thiện khả năng phân tích dữ liệu xung quanh việc lập kế hoạch tài chính cho khách hàng, với hơn 730 triệu “tương tác của người dùng do AI thúc đẩy mỗi năm, dẫn đến 58 tỷ dự đoán học máy mỗi ngày”.
Bằng cách sử dụng nền tảng hệ điều hành AI tạo sinh (GenOS) của mình, Intuit có thể triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn về tài chính, kế toán, dòng tiền, v.v... Điều này giúp giảm bớt các công việc lặp đi lặp lại của người lao động, đồng thời giúp hợp lý hóa và giảm thiểu sai sót khi nhập dữ liệu, phân loại giao dịch và xử lý hóa đơn.
PricewaterhouseCoopers, hay còn gọi là PwC, là 1 trong 4 công ty kiểm toán hàng đầu thế giới hiện nay, cũng đang sử dụng AI để cung cấp thông tin tư vấn tốt hơn thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, học sâu, vận hành mô hình, ML tự động, bản sao kỹ thuật số, AI tổng hợp, AI thể hiện, AI có trách nhiệm, v.v...
Các công ty đang đầu tư 1 tỷ USD trong 3 năm tới để mở rộng quy mô khả năng của AI, vì rõ ràng là ngày càng có nhiều tổ chức bắt đầu nhận ra lợi ích của AI đối với các hoạt động kế toán và báo cáo tài chính.
Tuyển dụng
Amazon là một tổ chức sử dụng AI trong quá trình tuyển dụng để sàng lọc hồ sơ, tìm ứng viên phù hợp nhất, đánh giá ứng viên ban đầu thông qua trực tuyến và chuyển dữ liệu đến nhà tuyển dụng để liên hệ với ứng viên. Điều này nhanh chóng trở thành một thông lệ phổ biến đối với các tổ chức nhằm giúp giảm bớt lao động thủ công liên quan đến việc phân loại sơ yếu lý lịch, từ đó đẩy nhanh quá trình tuyển dụng và thời gian tuyển dụng.
AI cũng có thể được sử dụng để thực hiện các cuộc phỏng vấn video ban đầu. Unilever xử lý hơn 1,8 triệu đơn xin việc mỗi năm, hợp tác với Pymetrics để xây dựng nền tảng trực tuyến có thể đánh giá ứng viên qua phần mềm video. Trong giai đoạn phỏng vấn thứ hai, ứng viên trả lời các câu hỏi trong 30 phút trong khi phần mềm phân tích ngôn ngữ cơ thể, nét mặt và lựa chọn từ ngữ bằng cách sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích ngôn ngữ cơ thể.
Khi nhân viên đã vào làm việc, các tổ chức như Schneider Electric cũng sử dụng AI để giúp thăng tiến và phát triển sự nghiệp của nhân viên, giúp họ có cơ hội học hỏi liên tục, các dự án mới trong tổ chức và cơ hội kết nối với các nhà lãnh đạo trong toàn tổ chức.
An toàn và chất lượng
AI có thể giúp các tổ chức tự động hóa và hợp lý hóa các quy trình đảm bảo chất lượng và an toàn, đảm bảo có ít rủi ro hơn cho công ty và người tiêu dùng, đồng thời đảm bảo chất lượng sản phẩm và dịch vụ tốt hơn. Boeing đang dùng AI để phát hiện những điểm bất thường với cảm biến máy bay, phân tích dữ liệu được thu thập từ máy bay và cải thiện độ an toàn chung của chuyến bay.
AI cũng có thể được tích hợp vào các sản phẩm để đảm bảo an toàn tốt hơn. Ví dụ: Google đã triển khai các tính năng an toàn AI cho dòng sản phẩm Nest của mình, với khả năng phát hiện những kẻ xâm nhập cũng như khói hoặc carbon monoxide. Nó cũng có thể sử dụng AI để giúp xác định xem có trường hợp khẩn cấp thực sự hay đó là báo động giả.
Năm nay, Boeing cũng hợp tác với Shield AI để “khám phá sự hợp tác chiến lược trong các lĩnh vực năng lực tự chủ và AI trong các chương trình quốc phòng hiện tại và tương lai". Shield AI đã tạo ra công nghệ có tên Hivemind, cho phép AI điều khiển máy bay không người lái và máy bay một cách tự động mà không cần GPS, thông tin liên lạc hoặc phi công là con người.
Tối ưu hóa lộ trình lao động
AI đã tìm được đường vào nhiều quy trình, giúp các công ty hợp lý hóa các nỗ lực mà trước đây từng chiếm rất nhiều thời gian của các nhà quản lý. Điều đó đặc biệt đúng khi nói đến việc tối ưu hóa lộ trình của lực lượng lao động, trong đó AI đã giúp các công ty tối ưu hóa việc lập kế hoạch, xem xét một số yếu tố như tình trạng sẵn sàng của nhân viên, lưu lượng khách hàng cũng như các kỹ năng và sở thích của nhân viên, cùng một lúc để xác định lộ trình tối ưu.
Các công ty như Walmart, Starbucks, Costco, Delta Airlines, Target và nhiều công ty khác sử dụng công nghệ này để xác định lộ trình tốt nhất cho nhu cầu của công ty.