Ngày càng nhiều lĩnh vực được đầu tư phát triển AI

Nếu tổ chức của bạn sử dụng dữ liệu làm việc, bạn có thể tận dụng AI bằng cách đưa máy học vào các quy trình và hệ thống của bạn. Tuy nhiên, AI và ML là những thuật ngữ CNTT mới nhất nên có thể bị loại bỏ một cách dễ dàng vì người dùng sợ sử dụng sai mục đích của nó.

Đó là lý do tại sao điều quan trọng là cần phải hiểu nhiều về công nghệ này và làm thế nào để triển khai một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Công nghệ này sắp trở nên thông dụng, bạn có thể đặt nền móng từ đó để cải thiện hoạt động kinh doanh và đạt được lợi thế cạnh tranh.

AI, ML và học sâu (gọi tắt là DL): Làm thế nào để ba công nghệ này khớp với nhau?

AI bao gồm tất cả thuật ngữ được sử dụng để thể hiện ý tưởng kết hợp trí thông minh của con người vào máy móc. Nó bao gồm tất cả các khía cạnh của khái niệm, từ khái niệm rộng lớn, rất tiên tiến, robot gần giống con người tới phân tích dữ liệu sâu.

Sự khác biệt giữa máy học và các dạng phần mềm khác là gì? Hầu hết các quy trình được kiểm soát bởi phần mềm dựa trên các công cụ được tạo thành từ các quy tắc và hướng dẫn. Học máy là một tập hợp các kỹ thuật có thể được sử dụng để phân tích các mẫu trong dữ liệu và thực hiện dự đoán.

Học máy là một tập hợp con của AI cho phép máy tính áp dụng các thuật toán (thường được tạo ra bởi các nhà khoa học dữ liệu) vào dữ liệu để đi tới dự đoán một cách chính xác.

Học sâu (DL) là sự phát triển của ML nhằm mục đích tái tạo phương pháp giải quyết vấn đề não bộ của con người. Thay vì được cung cấp dữ liệu dán nhãn từ trước, DL sử dụng các mẫu trong dữ liệu để tự dán nhãn và phân loại dữ liệu. Để làm chính xác, DL đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ và nguồn lực được đào tạo bài bản.

Nên sử dụng ML làm gì để đạt hiệu quả nhất?

• Để giải quyết các vấn đề liên quan đến số lượng lớn dữ liệu và quy trình mà các hệ thống khác không thể xử lý, đặc biệt là khi không có sự kết nối rõ ràng nào giữa dữ liệu và kết quả.
• Trong các tình huống mà mối tương quan giữa dữ liệu và kết quả quá phức tạp hoặc tốn thời gian để phân tích.
• Cung cấp thông tin hỗ trợ cho việc ra quyết định.

Các ví dụ bao gồm dự đoán sự kiện, phân tích xu hướng, phân loại dữ liệu và tự động hóa quyết định. ML thậm chí có thể được áp dụng để tạo ra tầm nhìn máy tính để thực hiện các nhiệm vụ truyền thống của con người như kiểm tra trực quan các vật phẩm.

Những đột phá trong các lĩnh vực khác của AI, như hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cũng đang định hình dịch vụ khách hàng trực tuyến. Những ngày bạn phải “bấm nút để gặp nhân viên bán hàng” để mua hàng sắp kết thúc. Và nhận dạng giọng nói đã tiến bộ đến mức chúng ta sẽ sớm không thể nhận ra sự khác biệt giữa một máy tính và một người ở đầu kia của điện thoại.

Một trong những lợi ích chính của ML là nó có thể phân tích toàn bộ các tệp dữ liệu thay vì ngoại suy và áp dụng các kết quả từ một lượng thông tin nhỏ hơn và hy vọng rằng nó chính xác. Điều này giúp cho phân tích chính xác hơn và cho phép các doanh nghiệp kết hợp dữ liệu thời gian thực vào các mô hình và ra quyết định.

AI và ML dẫn đầu ở lĩnh vực nào?

Trong khi con người bao gồm người suy nghĩ nhanh và chậm, ML đang vượt qua ranh giới của suy nghĩ nhanh và nhanh. Daniel Kahneman, người giành giải thưởng Nobel về kinh tế đã làm rõ cách thức hệ thống hai tốc độ này hoạt động như sau:

Hệ thống một - Suy nghĩ nhanh

Con người đôi khi được gọi là cỗ máy trực giác vì chúng ta dựa vào lối suy nghĩ bản năng. Tư duy hệ thống sử dụng các liên kết và ký ức, khớp mẫu và các giả định để giúp chúng ta đi đến kết luận nhanh chóng.

Hệ thống hai - Suy nghĩ chậm

Đây là cách suy nghĩ phân tích của chúng ta. Hệ thống một liên tục tạo ra ấn tượng, trực giác, ý định và cảm xúc và chỉ trở lại hệ thống hai nếu các tình huống gặp phải điều gì đó bất ngờ. Hệ thống hai phản ánh, phân tích và giải quyết các vấn đề, kết quả hình thành niềm tin và hành động

Học máy nhanh chóng tạo ra sự tương đương với một cỗ máy ‘nghĩ nhanh và nhanh’ bằng cách áp dụng sức mạnh máy tính vượt trội hơn bộ não. Hay nói theo cách hiểu của con người, cho phép máy móc sử dụng trực giác làm nền tảng cho trí thông minh.

Khi chúng ta hiểu và áp dụng học máy rộng rãi hơn, trong tương lai nó sẽ không phải là khía cạnh riêng biệt của công nghệ như ngày nay. Nó sẽ trở nên phổ biến, được sử dụng để làm việc khắp nơi trong nhiều ngành công nghiệp và áp dụng trong cuộc sống thường ngày.

Điều này có ý nghĩa gì đối với các doanh nghiệp? Những người đầu tiên sử dụng AI và ML đã có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực của họ và giờ đây họ đã hoạt động cùng với công nghệ này, các rủi ro đã giảm đáng kể.

Tại một thời điểm nào đó, rất có thể bạn sẽ áp dụng công nghệ này vào công việc kinh doanh của mình, đó là lý do tại sao đầu tư cho AI là rất quan trọng trong việc kinh doanh của tổ chức của bạn.

Sử dụng AI trong kinh doanh

Khi được áp dụng vào những thách thức kinh doanh phù hợp, AI có thể chứng minh lợi tức đầu tư lớn.

Nhiều công ty đã tích hợp AI và ML vào quy trình kinh doanh của họ. Dưới đây là một số ví dụ:

1. Kiểm tra xe tự động cho phép nhân viên giải quyết các vấn đề ưu tiên khác

Một công ty giao hàng có quy mô lớn đã kiểm tra thiệt hại cho xe tải giao hàng của họ trong các chuyến đi. Sử dụng máy quay video tự động và AI có thể phát hiện ra thiệt hại, việc kiểm tra được tiến hành nhanh hơn, giải phóng công nhân để thực hiện hoạt động gia tăng giá trị khác.

2. Nhận dạng giao dịch bất thường mà không cần sự can thiệp của con người

Một công ty năng lượng đã thực hiện học máy để phân tích các mô hình tiêu thụ. Bằng cách phân cụm thông tin giao dịch thành các nhóm không biết trước, hệ thống có thể xây dựng mô hình, nhận dạng các mẫu, phân tích và dự đoán việc sử dụng của khách hàng.

Cách tiếp cận này có mô hình dữ liệu và sự công nhận vượt ra ngoài các phương pháp truyền thống. Và nó cho phép các doanh nghiệp xác định và khắc phục vấn đề nhanh hơn và với độ chính xác cao hơn.

3. Dự đoán lỗi thành phần một cách chính xác

Biết khi nào cần thay thế linh kiện sản xuất là rất quan trọng để tối ưu hóa thiết bị và tối đa hóa doanh thu. ML có thể được sử dụng để dự báo chính xác hơn sự cố thành phần bằng cách kết hợp dữ liệu dự đoán với phân tích thời gian thực các yếu tố như tốc độ, gia tốc và nhiệt độ. Bằng cách kết hợp cả hai loại thông tin và xây dựng một mô hình xác định mối tương quan giữa các yếu tố và tỷ lệ thất bại, hệ thống mang lại sức mạnh dự đoán vượt trội. Điều này cho phép các vấn đề hiện ra sớm và chính xác hơn, cảnh báo cho các nhân viên rằng cần phải sửa chữa và giúp cấp lãnh đạo lập kế hoạch.

Quyết định cách sử dụng AI và ML trong doanh nghiệp của bạn đòi hỏi phạm vi công việc phải chính xác: xác định các trường hợp sử dụng cụ thể và xây dựng danh sách nhiệm vụ để bạn có thể làm việc trên nhiều dự án, nhanh chóng áp dụng kiến ​​thức và thêm giá trị. Gartner khuyên bạn nên đi đúng hướng bằng cách sắp xếp dự án của bạn với các mục tiêu kinh doanh và chỉ số mong đợi để đo lường thành công.

Đầu tư vào AI và ML cần phải có một kế hoạch kinh doanh hợp lý. Bạn càng hiểu rõ về vấn đề cần khắc phục, hiểu về giá trị cho doanh nghiệp và đưa ra các biện pháp rõ ràng, bạn sẽ càng có thể chứng minh lợi tức đầu tư của mình.

Bạn nên thông qua AI như thế nào?

Phát triển AI tồn tại trên một quang phổ với các nhà phát minh ở một đầu và các trình cài đặt ở đầu bên kia. Tùy thuộc vào dự án kinh doanh, bạn có thể thấy rằng vị trí ở giữa là điểm ngọt ngào mà bạn có thể đạt được điều tốt nhất của cả hai thế giới:

Nhà phát minh:

Tạo ra các mô hình và kỹ thuật mới. Điều này đòi hỏi các kỹ năng, thời gian và đầu tư đáng kể. Bạn có quyền sở hữu trí tuệ đối với những gì bạn đã tạo ra nhưng điều đó có nghĩa là bạn sẽ cần đầu tư nhiều thời gian và tiền bạc nếu bạn muốn một doanh nghiệp tương lai được phần mềm AI hỗ trợ hoạt động kinh doanh. 

Nhà sáng tạo:

Phát triển các khung công nghệ hiện có với AI để cải thiện các quy trình. Lộ trình này liên quan đến việc lấy các mô hình sẵn có và tùy chỉnh chúng để phù hợp với yêu cầu kinh doanh của bạn. Bạn sẽ cần các nhà khoa học dữ liệu nội bộ để thực hiện loại công việc này hoặc bạn có thể thuê ngoài một nhóm có kinh nghiệm với khả năng thực hiện nhanh. Điều này giúp bạn chứng minh giá trị của các kỹ thuật AI mà không cần phải có cam kết tài chính. Và bằng cách điều chỉnh phần mềm để giải quyết các vấn đề về khách hàng hoặc doanh nghiệp, bạn sẽ có được lợi thế cạnh tranh thông qua các giải pháp bespoke có thể dễ dàng sao chép.

Trình cài đặt:

Sử dụng và tinh chỉnh công nghệ có sẵn. Một giải pháp phần mềm đóng gói sẵn đôi khi đủ tốt và nếu nó đưa bạn đến nơi bạn muốn đến một cách nhanh chóng và dễ dàng, thì đó có thể là một lựa chọn. Tuy nhiên, nó có thể không cung cấp cho bạn kết quả tốt nhất. Có khả năng nó sẽ không mang lại cho bạn nhiều lợi ích cạnh tranh vì các đối thủ của bạn có thể mua chính xác cùng một phần mềm và thực hiện nó tương tự như cách bạn thực hiện.

Cho dù lựa chọn con đường nào, bạn sẽ cần phải đảm bảo bạn tự vận hành AI. Điều này có nghĩa là quản lý mô hình trên cơ sở liên tục và dự đoán sự phát triển của nó khi việc kinh doanh thay đổi.

Bạn cần gì để bắt đầu?

Trước khi bạn thực hiện bước đầu tiên trên hành trình AI, hãy xem xét cẩn thận liệu AI có phải là công cụ phù hợp để giải quyết vấn đề hay không. Các công cụ truyền thống như tối ưu hóa ràng buộc và hệ thống kinh doanh thông minh thường có thể hoàn toàn phù hợp với yêu cầu. Bạn có thể muốn tham khảo ý kiến ​​với một nhóm phát triển đáng tin cậy để hiểu liệu AI có phải là lựa chọn phù hợp để tăng thêm giá trị cho doanh nghiệp của bạn hay không.

Khi bạn đã quyết định AI là con đường phù hợp, bạn sẽ cần thu thập dữ liệu làm cơ sở cho các quyết định và siêu dữ liệu (dữ liệu về dữ liệu cơ sở) sẽ được thiết lập. Điều này đòi hỏi phải xây dựng thông tin và sắp xếp với mức độ cực kì chi tiết. Nói chung, bạn càng có nhiều dữ liệu thì kết quả sẽ càng khả quan.

Như với bất kỳ dự án phát triển phần mềm nào, bạn sẽ cần có kế hoạch và quy trình. Một quan niệm sai lầm phổ biến rằng các dự án AI cần phải có quy mô lớn và dài. Chúng ta thường thấy cách tiếp cận tốt nhất là đưa một vấn đề cụ thể và chuyển nó từ nghiên cứu và phát triển sang giai đoạn trực tiếp và bằng chứng về khái niệm rất nhanh. Thực hiện trong vài tuần chứ không cần vài tháng.

Điều này có nghĩa là nên làm việc với một công ty phát triển có kinh nghiệm, nơi có thể nhanh chóng dùng thử và thử nghiệm các sản phẩm để giúp bạn tự tin tiến về phía trước.

Nếu bạn có hệ thống kế thừa, đừng lo lắng - chúng không phải là rào cản đối với AI. Các công ty công nghệ tốt nhất sẽ có thể kết nối các hệ thống cũ với dữ liệu cho phép mới phát trực tiếp, mà không cản trở công nghệ sáng tạo mới nào.

AI và ML đang trên đường trở thành một phần không thể thiếu trong công việc của chúng ta. Để thực hiện bước đầu tiên của bạn vào lĩnh vực mới này, cần:

• Xác định một số dự án hay thách thức tiềm ẩn và xét xem làm thế nào AI có thể cho giải pháp. Xác định xem thành công sẽ như thế nào và đảm bảo giải pháp có thể đáp ứng điều này.
• Xem lại nguồn gốc dữ liệu của bạn hiện tại và trong tương lai; và làm rõ số lượng công việc phải làm để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu.
• Hiểu được cùng với việc học tập nghiêm túc, mô hình của bạn sẽ chỉ tốt tương tự như dữ liệu được dán nhãn từ trước. Trong quá trình phát triển, hãy thử nghiệm và một khi mô hình của bạn được phát hành, hãy liên tục xem xét quy trình để xác thực dữ liệu được dán nhãn.
• Phát triển một kế hoạch để đào tạo lại mô hình của bạn. Điều này có thể là do khối lượng thông tin cao hơn, cho phép bạn cung cấp thông tin chi tiết tốt hơn hoặc phải phản ứng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh cơ bản. Dù bằng cách nào, mô hình của bạn có thể sẽ cần phải được đào tạo lại để đảm bảo chất lượng.

Với hệ thống thông minh đầu tiên chạy thành công, bạn sẽ có nền tảng vững chắc cho nhiều trường hợp kinh doanh AI hơn và các cải tiến sẽ được cung cấp liên tục.