AI tạo sinh - Generative AI (GenAI) được nhiều doanh nghiệp tận dụng để tăng cường khả năng sáng tạo của con người, thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong tổ chức.

AI tạo sinh có thể được sử dụng để tự động hóa, tăng cường năng suất lao động của con người hoặc máy móc, cũng như thực hiện quy trình kinh doanh và công nghệ thông tin một cách tự động.

Lợi ích của AI tạo sinh bao gồm phát triển sản phẩm nhanh hơn, nâng cao trải nghiệm khách hàng, cải thiện năng suất của nhân viên,... Hiệu quả cụ thể mang lại còn phụ thuộc vào trường hợp sử dụng.

Sau cuộc khảo sát hội thảo trực tuyến gần đây với hơn 2.500 giám đốc điều hành, Gartner đã tổng hợp những mục đích chính trong hoạt động đầu tư AI tạo sinh của doanh nghiệp bao gồm:

Khi được đưa vào ứng dụng trong doanh nghiệp, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model) nói riêng cũng như GenAI nói chung được dự đoán là sẽ thay đổi mọi khía cạnh hoạt động của doanh nghiệp, từ vận hành doanh nghiệp cho tới kinh doanh, tương tác cùng đối tác, khách hàng.

Hãy cùng Elcom tìm hiểu cách AI tạo sinh đã và đang thay đổi những hoạt động bên trong doanh nghiệp:

Dịch vụ khách hàng: Cải thiện trải nghiệm và tăng khả năng giữ chân

*McKinsey & Company (2023), The economic potential of generative AI

AI tạo sinh có tiềm năng cách mạng hóa toàn bộ hoạt động chăm sóc khách hàng, cải thiện trải nghiệm. Công nghệ “Tự phục vụ kỹ thuật số” đã thu hút được sự chú ý trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng nhờ khả năng tự động hóa tương tác thông qua ngôn ngữ tự nhiên (Natural language - NP).

Nghiên cứu của McKinsey cho thấy, tại một doanh nghiệp có 5.000 tổng đài viên, việc áp dụng AI tạo sinh tăng khả năng giải quyết yêu cầu từ khách hàng lên 14% mỗi giờ và giảm 9% thời gian xử lý đối với mỗi yêu cầu. Công nghệ này cũng giúp giảm 25% tình trạng khách hàng yêu cầu nói chuyện trực tiếp với người quản lý.

Một vài ví dụ cụ thể về việc ứng dụng AI tạo sinh để cải thiện và nâng cao trải nghiệm khách hàng:

• Tự động hóa tương tác: Chatbot được hỗ trợ bởi GenAI có thể đưa ra phản hồi ngay lập tức và được cá nhân hóa theo từng yêu cầu phức tạp của khách hàng. Theo ước tính của McKinsey, AI tạo sinh giúp giảm thêm tới 50% số lượng liên hệ do con người phục vụ, tùy thuộc vào mức độ tự động hóa hiện có của doanh nghiệp.

• Truy xuất dữ liệu thời gian thực: Hỗ trợ nhân viên chăm sóc khách hàng đưa ra hướng giải quyết hợp lý hơn đối với yêu cầu của từng khách hàng cụ thể.

• Tăng doanh số bán hàng: Nhờ khả năng xử lý dữ liệu về khách hàng và lịch sử duyệt web của họ nhanh chóng, công nghệ này đưa ra đề xuất sản phẩm và ưu đãi phù hợp với sở thích, nhu cầu của khách hàng. Ngoài ra, thông qua thu thập thông tin chi tiết từ các cuộc trò chuyện, AI tạo sinh sẽ tiếp tục tự huấn luyện để cải thiện và nâng cấp mô hình.

Xem đầy đủ nội dung ebook: Generative AI - Bước tiến mới của AI tạo ra cách mạng hiệu suất cho doanh nghiệp

Marketing và bán hàng: Tăng cường cá nhân hóa, sáng tạo nội dung và năng suất bán hàng

AI tạo sinh đã nhanh chóng thiết lập vai trò quan trọng trong tiếp thị (marketing) và bán hàng, đặc biệt là đối với truyền thông dựa trên văn bản và mức độ cá nhân hóa trên quy mô lớn.

Marketing

*McKinsey & Company (2023), The economic potential of generative AI

Đối với lĩnh vực marketing, AI tạo sinh hỗ trợ tạo ra thông điệp được cá nhân hóa, phù hợp với sở thích, hành vi của từng khách hàng, đồng thời thực hiện nhiều nhiệm vụ khác như: Tạo bản thảo quảng cáo, tiêu đề, bài viết, khẩu hiệu, mô tả sản phẩm,... trên kênh thông tin của doanh nghiệp.

Một số lợi ích tiềm năng mà AI tạo sinh mang lại đối với lĩnh vực marketing bao gồm:

• Tạo nội dung hiệu quả hơn: AI tạo sinh giúp giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết cho việc lên ý tưởng và soạn thảo nội dung. Khả năng tạo ra nội dung nhất quán, đảm bảo tiếng nói thương hiệu của GenAI dễ thu hút sự chú ý, tăng chuyển đổi và giữ chân khách hàng. So với một nhân sự thông thường, AI tạo sinh cũng có lợi thế vượt trội về kho tri thức đa dạng và khả năng sáng tạo nội dung đa ngôn ngữ trong thời gian rất ngắn.

• Tăng cường sử dụng dữ liệu: AI tạo sinh giúp bộ phận Marketing vượt qua những thách thức trong việc tận dụng dữ liệu phi cấu trúc, thiếu nhất quán. Những thông tin về nhân khẩu học, phản hồi và hành vi khách hàng được sử dụng hiệu quả hơn để tạo ra các chiến lược marketing dựa trên dữ liệu.

• Tối ưu hóa SEO: Website của doanh nghiệp có thể đạt tỉ lệ chuyển đổi cao hơn với chi phí thấp hơn thông qua tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO - Search engine optimization) cho các yếu tố như tiêu đề trang, thẻ hình ảnh, định vị tài nguyên thống nhất (URL - Uniform resource locator). Bên cạnh tạo ra nội dung chuẩn SEO, GenAI còn giúp phân phối nội dung đến khách hàng mục tiêu một cách phù hợp.

• Cá nhân hóa tìm kiếm và đề xuất sản phẩm: Việc tìm kiếm và đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa bằng đầu vào đa phương thức, từ văn bản, hình ảnh và giọng nói cũng như sự thấu hiểu sâu sắc về hồ sơ khách hàng, bao gồm hành vi, sở thích, lịch sử mua hàng,...

Kinh doanh

*McKinsey & Company (2023), The economic potential of generative AI

Ở khía cạnh kinh doanh, công nghệ GenAI chuyển đổi cách doanh nghiệp B2B và B2C tiếp cận, theo đuổi và chinh phục khách hàng:

• Tăng khả năng bán hàng: AI tạo sinh xác định và ưu tiên khách hàng tiềm năng bằng cách tạo hồ sơ người tiêu dùng toàn diện từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời đề xuất hoạt động phù hợp nhằm cải thiện mức độ tương tác của khách hàng tại mọi điểm chạm.

• Nuôi dưỡng và chuyển đổi khách hàng tiềm năng: Nó hỗ trợ doanh nghiệp tổng hợp thông tin kinh doanh và hồ sơ khách hàng, sau đó cung cấp kịch bản thảo luận nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho cuộc trò chuyện tương tác. Đồng thời, GenAI cũng theo dõi quá trình bán hàng một cách tự động và chăm sóc khách hàng tiềm năng cho đến khi họ sẵn sàng tương tác trực tiếp với nhãn hàng.

Kỹ thuật phần mềm: Tăng tốc công việc với vai trò trợ lý mã hóa

*McKinsey & Company (2023), The economic potential of generative AI

Việc coi ngôn ngữ máy tính như một loại ngôn ngữ khác sẽ mở ra những khả năng mới cho công nghệ phần mềm. Các kỹ sư phần mềm sử dụng AI tạo sinh trong lập trình đôi (pair programming), thực hiện mã hóa tăng cường cũng như đào tạo LLM để phát triển các ứng dụng lập trình dựa trên câu lệnh đầu vào bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Kỹ thuật phần mềm là một chức năng quan trọng ở hầu hết doanh nghiệp và sẽ tiếp tục phát triển khi tổ chức lớn mạnh hơn, không chỉ đối với những “gã khổng lồ” công nghệ, tích hợp phần mềm vào nhiều loại sản phẩm và dịch vụ.

Theo phân tích từ McKinsey, tác động trực tiếp của AI đến năng suất của công nghệ phần mềm có thể chiếm từ 20 đến 45% chi tiêu hàng năm hiện tại cho chức năng này.

Giá trị đó sẽ phát sinh chủ yếu từ việc giảm thời gian dành cho một số hoạt động nhất định, chẳng hạn như tạo bản nháp lập trình, sửa và tái cấu trúc mã, phân tích nguyên nhân gốc rễ và thiết kế hệ thống mới. 

Bằng cách tăng tốc quá trình mã hóa, AI tạo sinh góp phần thúc đẩy những bộ kỹ năng và khả năng cần thiết trong công nghệ phần mềm hướng tới thiết kế kiến trúc và mã.

Một nghiên cứu cho thấy, các nhà phát triển phần mềm sử dụng GitHub Copilot của Microsoft đã hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn 56% so với những người không sử dụng công cụ này.

Nghiên cứu và phát triển sản phẩm: Tiết kiệm thời gian R&D, cải thiện mô phỏng và thử nghiệm

*McKinsey & Company (2023), The economic potential of generative AI

Tiềm năng của AI tạo sinh trong R&D có lẽ ít được công nhận hơn so với một số chức năng kinh doanh khác. Tuy nhiên, nghiên cứu của McKinsey chỉ ra rằng công nghệ này có thể mang lại năng suất với giá trị dao động từ 10 đến 15% tổng chi phí R&D.

Ví dụ, ngành khoa học đời sống và công nghiệp hóa chất đã bắt đầu sử dụng mô hình nền tảng AI tạo sinh trong công tác R&D với nhiệm vụ thiết kế phái sinh (Generative design).

Entos, một công ty dược phẩm công nghệ sinh học, đã kết hợp AI tạo sinh với một số công cụ phát triển tổng hợp tự động để thiết kế phương pháp trị liệu phân tử nhỏ. Những nguyên tắc tương tự được áp dụng để thiết kế nhiều sản phẩm khác.

Ngoài việc tăng năng suất nhờ tạo ra thiết kế theo yêu cầu gần như ngay lập tức, thiết kế phái sinh cũng cho phép cải tiến chính các thiết kế đó:

• Thiết kế nâng cao: AI tạo sinh giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí bằng cách lựa chọn và sử dụng chất liệu hiệu quả hơn, tối ưu hóa thiết kế, từ đó giảm chi phí hậu cần và sản xuất.

• Cải tiến công tác kiểm thử và nâng cao chất lượng sản phẩm: Sử dụng GenAI trong thiết kế có thể tạo ra sản phẩm chất lượng cao hơn, tăng sức hấp dẫn trên thị trường, đồng thời giúp giảm thời gian thử nghiệm những hệ thống phức tạp, đẩy nhanh giai đoạn kiểm thử.

GenAI đã chứng minh được năng lực mạnh mẽ của nó trong việc tạo ra sự tương tác với người dùng ở mức độ cá nhân hóa cao nhất. Với những tác động to lớn mà công nghệ này mang lại, AI tạo sinh hiện đang là một trong những xu hướng công nghệ nổi bật nhất hiện nay.