Tin tức & Sự kiện
Blog

GenAI trong giai đoạn số hóa: Cơ hội và thách thức

time 26 tháng 04, 2024

AI tạo sinh (GenAI - Generative AI) cho thấy tiềm năng thúc đẩy doanh nghiệp phát triển theo nhiều cách. Doanh nghiệp có nhiều cơ hội để ứng dụng GenAI, tuy nhiên cũng cần phải vượt qua nhiều thách thức ban đầu.

Tác động của AI tạo sinh đến năng suất có thể tạo ra giá trị hàng nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu. Khoảng 75% giá trị mà các trường hợp sử dụng AI tạo sinh có thể mang lại lợi ích rõ nét thuộc về bốn mảng chính: Hoạt động chăm sóc khách hàng, marketing và bán hàng, công nghệ phần mềm và R&D.

Xem thêm bài viết: GenAI thay đổi cách doanh nghiệp hoạt động

AI tạo sinh có tác động đáng kể trên tất cả các lĩnh vực công nghiệp. Ngân hàng, công nghệ cao và bán lẻ là những ngành tiêu biểu có thể thấy được tác động rõ rệt nhất tính theo phần trăm doanh thu từ AI tạo sinh.


AI tạo sinh góp phần làm thay đổi cấu trúc công việc, nâng cao năng suất của từng người lao động bằng cách tự động hóa một số nhiệm vụ đã và đang chiếm tới 60-70% thời gian của họ hiện nay. Trong khi đó, công nghệ được ước tính có khả năng tự động hóa một nửa thời gian làm việc của nhân viên.

Tốc độ chuyển đổi lực lượng lao động cũng có thể sẽ vì vậy mà tăng tốc do tiềm năng tự động hóa kỹ thuật ngày càng tăng. Ước tính rằng một nửa hoạt động công việc ngày nay có thể được tự động hóa trong khoảng thời gian từ năm 2030 đến năm 2060.

AI tạo sinh cũng sẽ cho phép tăng năng suất lao động từ 0,1% đến 0,6% hàng năm vào khoảng năm 2040, tùy thuộc vào tốc độ áp dụng công nghệ và tái phân bổ thời gian của người lao động vào các hoạt động khác.

Tuy nhiên, người lao động sẽ cần được hỗ trợ để trang bị kỹ năng cần thiết, thậm chí thay đổi định hướng nghề nghiệp. Nếu quá trình chuyển đổi lực lượng lao động và các rủi ro khác có thể được quản lý, AI tạo sinh chắc chắn sẽ đóng góp đáng kể vào tăng trưởng kinh tế và hỗ trợ một thế giới toàn diện, bền vững hơn.

Ưu tiên chính cần giải quyết để ứng dụng AI tạo sinh thành công

Kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo mới chỉ bắt đầu với rất nhiều cơ hội hấp dẫn. Tuy nhiên, việc chứng minh những lợi ích mà công nghệ này mang lại cần nhiều thời gian. Song hành với đó, doanh nghiệp và các tổ chức xã hội cũng cần đối mặt và giải quyết những thách thức đặt ra, bao gồm:

  • Quản lý rủi ro vốn có trong AI tạo sinh

  • Xác định, đào tạo những kiến thức, kỹ năng mới mà lực lượng lao động cần

  • Xem xét lại quy trình kinh doanh cốt lõi

Mặc dù việc nắm bắt xu hướng nhanh chóng là có lợi, nhưng việc xây dựng một chiến lược kinh doanh phù hợp trước tiên sẽ giúp các công ty định hướng tốt hơn hành trình phát triển AI tạo sinh của mình.

Đặc biệt, ứng dụng AI tạo sinh được cho là tồn tại nhiều rủi ro tiềm ẩn. Chính vì vậy, doanh nghiệp cần thiết kế đội ngũ và quy trình chặt chẽ để giảm thiểu những rủi ro đó ngay từ đầu - không chỉ để đáp ứng những yêu cầu pháp lý ngày càng phát nghiêm ngặt mà còn nhằm bảo vệ hoạt động kinh doanh tổ chức và giành được niềm tin kỹ thuật số của khách hàng.

Một số vấn đề đạo đức, trách nhiệm chính mà doanh nghiệp cần quan tâm khi ứng dụng AI tạo sinh bao gồm:

  • Tính công bằng: Các mô hình GenAI có khả năng khuếch đại những sai lệch có trong dữ liệu đào tạo. Điều này xảy ra khi mô hình được "học" rằng một số mẫu đặc biệt quan trọng hoặc đáng tin cậy hơn những mẫu khác, dẫn đến việc tăng cường những định kiến hoặc sai lệch một cách không mong muốn.

  • Sở hữu trí tuệ (Intellectual Property - IP): Dữ liệu đào tạo và kết quả đầu ra của mô hình có thể tạo ra rủi ro về sở hữu trí tuệ, bao gồm cả việc vi phạm tài liệu có bản quyền, nhãn hiệu, bằng sáng chế hoặc những nội dung được bảo vệ hợp pháp. Ngay cả khi sử dụng công cụ AI tạo sinh từ các nhà cung cấp, doanh nghiệp cũng cần hiểu dữ liệu nào đã được đưa vào đào tạo mô hình và cách dữ liệu đó được sử dụng trong đầu ra của công cụ.

  • Quyền riêng tư: Lo ngại về quyền riêng tư nảy sinh nếu thông tin người dùng đã nhập vào có thể sẽ xuất hiện trong kết quả đầu ra của mô hình vào một thời điểm nào đó, khiến các cá nhân có thể nhận dạng được. AI tạo sinh cũng có khả năng được sử dụng để tạo và phổ biến nội dung độc hại như thông tin sai lệch, nội dung giả mạo về cá nhân, tổ chức nào đó.

  • Bảo mật: Tội phạm có thể sử dụng AI tạo sinh để gia tăng mức độ phức tạp và tốc độ của các cuộc tấn công mạng. Nó dễ bị thao túng để cung cấp kết quả đầu ra độc hại. Ví dụ: Thông qua một kỹ thuật được gọi là tiêm lệnh hay tiêm lời nhắc (prompt injection), bên thứ ba đưa ra hướng dẫn mới cho mô hình để đánh lừa chúng cung cấp kết quả đầu ra ngoài ý muốn của nhà sản xuất mô hình và người dùng cuối.

  • Khả năng giải thích: AI tạo sinh dựa trên mạng lưới thần kinh với hàng tỷ tham số. Việc giải thích những kết quả do GenAI đưa ra cũng là một thách thức đối với nhà cung cấp và người dùng.

  • Độ tin cậy: Nhiều trường hợp, mô hình AI tạo sinh đưa ra những câu trả lời khác nhau cho cùng một yêu cầu, gây khó khăn trong việc đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của kết quả.

  • Tác động tới xã hội và môi trường: Việc phát triển và đào tạo các mô hình nền tảng có thể dẫn đến những hậu quả bất lợi về mặt xã hội và môi trường, bao gồm cả việc tăng lượng khí thải carbon (Ví dụ, đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn có thể thải ra khoảng 315 tấn carbon dioxide).


Các vấn đề đạo đức và trách nhiệm về AI tạo sinh cần được theo dõi và quản lý - Ảnh: Internet

Chiến lược cho doanh nghiệp triển khai AI tạo sinh

AI tạo sinh đặt ra những thách thức riêng, bao gồm việc quản lý một công nghệ phát triển với tốc độ chưa từng thấy trước đây.

Tổ chức AI tạo sinh

Nhiều tổ chức bắt đầu khám phá khả năng của AI truyền thống thông qua các cuộc thử nghiệm riêng lẻ. Tuy nhiên, AI tạo sinh đòi hỏi phương pháp tiếp cận có chủ ý và phối hợp nhịp nhàng hơn, dựa trên những cân nhắc về rủi ro và lợi ích của các mô hình nền tảng để củng cố nhiều trường hợp sử dụng trong toàn tổ chức.

Vì mục đích đó, doanh nghiệp nên xây dựng một nhóm đa chức năng, có thể bao gồm thành viên ban lãnh đạo, chuyên gia khoa học dữ liệu, kỹ thuật, pháp lý, an ninh mạng, marketing, thiết kế, kinh doanh. Nhóm này có chức năng xác định và ưu tiên các trường hợp sử dụng AI tạo sinh có khả năng mang lại giá trị cao nhất, đồng thời cho phép triển khai phối hợp và đảm bảo an toàn trong toàn tổ chức.

Xem xét lại trường hợp sử dụng

AI tạo sinh là một công cụ mạnh mẽ có thể thay đổi cách các tổ chức hoạt động, có tác động cụ thể đến một số lĩnh vực kinh doanh nhất định trong chuỗi giá trị.

Sự xuất hiện của hàng loạt công cụ AI tạo sinh thu hút nhiều tổ chức ứng dụng công nghệ này vào một vài trường hợp sử dụng riêng lẻ trong toàn doanh nghiệp. Điều quan trọng là cần xem xét lại nhóm trường hợp sử dụng theo miền sẽ có tiềm năng phát triển nhất trong các chức năng kinh doanh, đồng thời kết hợp sử dụng AI tạo sinh đồng bộ với những ứng dụng AI truyền thống khác.

Chuẩn bị cơ sở hạ tầng và kho dữ liệu

Kho dữ liệu và công nghệ hiện đại là chìa khóa cho hầu hết mọi cách tiếp cận thành công đối với AI tạo sinh. Doanh nghiệp cần xác định liệu công ty có đủ năng lực kỹ thuật cần thiết về tài nguyên máy tính, hệ thống dữ liệu, công cụ và quyền truy cập vào các mô hình này hay không.

Ví dụ, huyết mạch của AI tạo sinh là khả năng truy cập linh hoạt vào dữ liệu được mài giũa cho từng bối cảnh hoặc vấn đề kinh doanh cụ thể. Nếu doanh nghiệp không thể cung cấp quyền truy cập sẵn sàng vào dữ liệu, AI tạo sinh sẽ không được tinh chỉnh để mở ra nhiều ứng dụng có khả năng biến đổi hơn.

Điều quan trọng không kém là thiết kế kiến ​​trúc dữ liệu có thể mở rộng, bao gồm các quy trình bảo mật và quản trị dữ liệu. Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, cơ sở hạ tầng điện toán và những công cụ hiện có cũng cần nâng cấp nâng cấp theo. Một chiến lược cơ sở hạ tầng và dữ liệu rõ ràng dựa trên giá trị kinh doanh và lợi thế cạnh tranh có được từ AI tạo sinh sẽ rất quan trọng.

Xem đầy đủ ebook: Generative AI - Bước tiến mới cách mạng hóa hiệu suất doanh nghiệp

Xây dựng “Lighthouse”

Doanh nghiệp không mong muốn bị mắc kẹt trong giai đoạn lập kế hoạch. Trong thế giới kinh doanh, đảm bảo thời gian và tiến độ là điều cốt yếu. Bản chất của công nghệ AI tạo sinh đòi hỏi doanh nghiệp phải nhanh chóng tận dụng lợi thế của nó.

Cách tiếp cận “Lighthouse” cho thấy sự ảnh hưởng của mô hình GenAI đối với hoạt động của doanh nghiệp. Ví dụ: Mục tiêu xây dựng “chuyên gia ảo” cho phép nhân viên tổng đài khai thác thông tin cá nhân và cung cấp nội dung phù hợp nhất cho khách hàng. Điều này giúp tăng năng suất, giảm tải cho nhân viên, đồng thời cho phép doanh nghiệp thử nghiệm AI trong nội bộ trước khi mở rộng quy mô sang các ứng dụng hướng tới khách hàng.

Trước tiên, doanh nghiệp tập trung vào những lĩnh vực sớm mang lại kết quả có ý nghĩa để tạo đà, sau đó mở rộng quy mô, tận dụng tính chất đa năng của AI tạo sinh. Cách tiếp cận này cho phép doanh nghiệp thúc đẩy việc áp dụng AI rộng rãi hơn và tạo ra văn hóa đổi mới cần thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Cân bằng rủi ro và tạo ra giá trị

Trong quản lý doanh nghiệp hiện đại, việc cân nhắc giữa tận dụng cơ hội tạo giá trị từ công nghệ mới như AI tạo sinh và việc quản lý rủi ro liên quan đến công nghệ này là một nhiệm vụ quan trọng.

AI tạo sinh, với khả năng tạo ra nội dung độc đáo và giải quyết vấn đề phức tạp, mang lại cơ hội lớn cho doanh nghiệp trong việc đổi mới và tạo ra giá trị. Tuy nhiên, các rủi ro liên quan, bao gồm nhưng không giới hạn ở việc định kiến trong dữ liệu đào tạo và xu hướng gây ảo giác, yêu cầu doanh nghiệp phải hết sức thận trọng.

Doanh nghiệp cần thiết lập nguyên tắc và hướng dẫn đạo đức một cách toàn diện cho việc sử dụng AI tạo sinh. Điều này không chỉ bao gồm việc xác định và giảm thiểu rủi ro mà còn phát triển sự hiểu biết sâu sắc về các rủi ro tiềm ẩn cụ thể, liên quan đến từng trường hợp sử dụng của AI.

Doanh nghiệp nên tiếp cận AI tạo sinh thật sự cẩn thận, chọn lựa ứng dụng công nghệ này trong các tình huống có thể mang lại giá trị tối ưu, kể cả khi giá trị đó có thể thấp hơn so với kỳ vọng, miễn là nó phù hợp với khả năng chấp nhận rủi ro của doanh nghiệp.

Xây dựng hệ sinh thái dựa trên quan hệ đối tác

Chiến lược mua lại và liên minh của doanh nghiệp nên tập trung vào việc xây dựng một hệ sinh thái gồm các đối tác phù hợp với nhiều bối cảnh khác nhau và giải quyết những gì AI tạo sinh yêu cầu ở mọi cấp độ của nhóm công nghệ, đồng thời giảm bớt sự phụ thuộc vào nhà cung cấp.

Doanh nghiệp không phải tự mình xây dựng tất cả ứng dụng hoặc mô hình nền tảng. Thay vào đó, họ có thể hợp tác với nhà cung cấp và chuyên gia trong lĩnh vực này để phát triển nhanh hơn, thúc đẩy tiến độ đưa công nghệ AI tạo sinh vào sử dụng.

Tập trung vào năng lực và phát triển kỹ năng cần thiết

Để áp dụng AI tạo sinh mang lại giá trị kinh doanh, doanh nghiệp cần xây dựng năng lực kỹ thuật và nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động hiện tại của mình. Điều này đòi hỏi ban lãnh đạo cần xác định những kỹ năng cần thiết dựa trên trường hợp sử dụng ưu tiên của công ty.

Nhu cầu về kỹ thuật và nhân tài rất khác nhau tùy thuộc vào bản chất của việc triển khai tại doanh nghiệp, từ việc sử dụng giải pháp sẵn có đến xây dựng mô hình nền tảng từ đầu. Ngoài việc tuyển dụng nhân tài phù hợp, các công ty sẽ mong muốn đào tạo và giáo dục lực lượng lao động hiện có của họ.

Ban lãnh đạo nên đưa ra định hướng rõ ràng về việc sử dụng công cụ AI tạo sinh trong công việc, đồng thời đào tạo liên tục để giúp nhân viên nhận thức được những rủi ro từ công nghệ này. Thúc đẩy văn hóa nghiên cứu và thử nghiệm cũng khuyến khích nhân viên đổi mới quy trình và ứng dụng hiệu quả các công cụ.


5 bước đơn giản thực hiện hóa mô hình “Văn phòng không giấy”
5 bước đơn giản thực hiện hóa mô hình “Văn phòng không giấy”
time 20/12/2024
Hãy cùng khám phá 5 bước đơn giản để thực hiện hóa văn phòng không giấy một cách nhanh chóng và hiệu quả để tối ưu hóa hoạt động tổ chức, doanh nghiệp!
OCR là gì? Tất tần tật về công nghệ nhận dạng ký tự quang học
OCR là gì? Tất tần tật về công nghệ nhận dạng ký tự quang học
time 20/12/2024
OCR - công nghệ nhận dạng ký tự quang học đang dần trở thành một công cụ không thể thiếu trong thời đại số hóa. Vậy OCR là gì, hoạt động ra sao và được ứng dụng như thế nào? Hãy cùng tìm hiểu tất tần tật trong bài viết dưới đây!
Data Lakehouse là gì? Sự khác biệt so với Data Warehouse và Data Lake
Data Lakehouse là gì? Sự khác biệt so với Data Warehouse và Data Lake
time 25/11/2024
Data Lakehouse (Hồ dữ liệu tích hợp) là giải pháp kiến trúc dữ liệu hiện đại, giúp doanh nghiệp lưu trữ linh hoạt, giảm chi phí và tối ưu phân tích dữ liệu trong kỷ nguyên chuyển đổi số.
Blockchain là gì? Điểm mạnh của Blockchain (Chuỗi khối)
Blockchain là gì? Điểm mạnh của Blockchain (Chuỗi khối)
time 16/08/2024
Một khi dữ liệu đã được mạng Blockchain (Chuỗi khối) chấp nhận, sẽ không cách nào thay đổi được. Cụ thể, chuỗi khối là gì? Hãy cùng tham khảo trong bài viết này.
Ví Blockchain là gì? Ví blockchain nào tốt nhất?
Ví Blockchain là gì? Ví blockchain nào tốt nhất?
time 09/08/2024
Ví blockchain là một trong những dạng ví tiền điện tử có độ bảo mật cao nhất. Vậy ví blockchain là gì? Loại ví blockchain nào tốt nhất?