Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là kinh doanh. Việc ứng dụng AI không chỉ mở ra những cơ hội mới mà còn thay đổi cách doanh nghiệp hoạt động và tương tác với khách hàng. Vậy, công nghệ AI thực chất là gì? AI được ứng dụng như thế nào trong kinh doanh? Và doanh nghiệp cần làm gì để tích hợp AI vào mô hình hiện tại? Hãy cùng Base Blog tìm hiểu thông tin chi tiết trong nội dung sau đây.
1. Khái quát về công nghệ AI
1.1 Công nghệ AI là gì?
AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là công nghệ mô phỏng trí thông minh của con người trên máy móc, giúp chúng có thể học hỏi, suy luận và tự động thực hiện các tác vụ. AI hiện diện trong nhiều lĩnh vực, từ trợ lý ảo, chatbot, phân tích dữ liệu đến tự động hóa quy trình doanh nghiệp.
Công nghệ AI bao gồm nhiều nhánh như Machine Learning (học máy), Deep Learning (học sâu), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và Thị giác máy tính. Với sự phát triển mạnh mẽ, AI không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, ra quyết định chính xác hơn và mở ra nhiều cơ hội đổi mới sáng tạo.
1.2 Lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ AI
Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” lần đầu tiên được đề cập trong bài nghiên cứu “Máy tính và trí tuệ” của Alan Turing vào năm 1950. Tại thời điểm đó, AI vẫn chỉ là một khái niệm mang tính lý thuyết, đặt ra câu hỏi liệu máy móc có thể suy nghĩ như con người hay không.
Trải qua nhiều thập kỷ nghiên cứu và phát triển, AI dần trở thành một lĩnh vực khoa học – công nghệ có tác động sâu rộng. Đặc biệt, đến năm 2022, thế giới chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ của AI với màn xuất hiện ấn tượng của ChatGPT từ OpenAI. Đây là một chatbot AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo ra các cuộc hội thoại giống con người. Sự phát triển này không chỉ thúc đẩy làn sóng ứng dụng AI vào mọi khía cạnh của đời sống mà còn định hình xu hướng công nghệ trong tương lai.
2. Tiềm năng phát triển công nghệ AI tại Việt Nam
Tại hội thảo “Kiến tạo tương lai AI cho Việt Nam” diễn ra vào tháng 11/2024, do Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC), Bộ Kế hoạch và Đầu tư phối hợp với Google tổ chức, đại diện Google đánh giá cao tiềm năng phát triển công nghệ AI của hiện tại và tương lai ở Việt Nam. Theo ước tính, nếu các công cụ AI được áp dụng rộng rãi, AI có thể mang lại lợi ích kinh tế lên tới 1.890 nghìn tỷ đồng (79,3 tỷ USD) vào năm 2030, tương đương gần 12% GDP của Việt Nam trong cùng năm.
Bên cạnh đó, Google cũng nhấn mạnh rằng để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ AI, Việt Nam cần tập trung phát triển và giữ chân nhân tài công nghệ trong nước. Điều này đòi hỏi mở rộng cơ hội tiếp cận giáo dục số, đẩy mạnh các chương trình đào tạo doanh nghiệp và phát triển lực lượng lao động số. Việc thu hẹp khoảng cách về kỹ năng số thông qua đào tạo chuyên sâu và ứng dụng công nghệ sẽ giúp Việt Nam tận dụng tối đa lợi ích kinh tế từ AI.
Hiện nay, Base.vn là một trong những đơn vị tiên phong ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào hầu hết các sản phẩm trong hệ sinh thái Base Platform – Nền tảng quản trị doanh nghiệp toàn diện. Cụ thể, công nghệ AI được tích hợp vào 5 bộ giải pháp: Quản trị Công việc – Quản trị Tài chính – Quản trị Nhân sự – Quản trị Quan hệ khách hàng – Quản trị Thông tin. Theo đó, công nghệ AI của Base.vn hỗ trợ doanh nghiệp các mảng nghiệp vụ như sau:
- Base Work+ – Quản trị hiệu suất, quy trình và dự án toàn diện theo mô hình 3 chiều: giao việc (từ trên xuống dưới), báo cáo công việc (từ dưới lên trên), cộng tác liên phòng ban (theo phương ngang).
- Base HRM+ – Quản trị nhân sự toàn diện, giúp doanh nghiệp quản lý và phát triển nguồn nhân lực xuyên suốt các giai đoạn: Tuyển dụng, Hội nhập, Chấm công – Tính lương, Đào tạo, Đánh giá và Thăng cấp.
- Base Finance+ – Quản trị tài chính toàn diện (doanh thu, chi phí, đối soát ngân hàng…), đáp ứng nhu cầu lập kế hoạch và ra quyết định của ban lãnh đạo, nhu cầu lập báo cáo của kế toán & nhu cầu theo dõi giao dịch hàng ngày của nhân viên từng bộ phận.
- Base Info+ – Quản trị thông tin và giao tiếp, giúp doanh nghiệp lưu trữ và đồng bộ hóa tất cả các tin tức nội bộ, công văn, chính sách,… trên một nền tảng duy nhất.
- Base CRM – Quản trị khách hàng và vận hành kinh doanh toàn diện, giúp doanh nghiệp quản lý 360 độ hồ sơ khách hàng, vận hành đội ngũ bán hàng trơn tru hơn, gia tăng tỷ lệ chốt đơn trong thời gian ngắn.
Hơn 10.000+ doanh nghiệp đã tin tưởng và lựa chọn Base.vn để tối ưu toàn bộ hoạt động vận hành, trong đó có VIB, Sacombank, Vietjet Thái Lan, Học Viện Hàng Không, Tân Cảng Số 1, 247Express, Thanh Mai HSK, Hưng Thịnh Phát và nhiều doanh nghiệp hàng đầu khác tại Việt Nam.
3. Các nhánh quan trọng của công nghệ AI
Một trong những mục tiêu chính của AI là phát triển các hệ thống máy tính có khả năng mô phỏng tư duy phản biện của con người. Những hệ thống này tận dụng dữ liệu kinh doanh và các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy (ML) và học sâu (Deep Learning) để đem lại cho doanh nghiệp các lợi ích về kinh tế. Để tích hợp AI hiệu quả vào quy trình hiện tại, doanh nghiệp cần nắm rõ các thành phần cơ bản sau:
3.1 Thuật toán học máy (Machine Learning Algorithms)
Thuật toán học máy là nhánh quan trọng nhất của AI, được thiết kế để phân tích dữ liệu đầu vào, phát hiện quy luật và đưa ra dự đoán. Thông qua quá trình đào tạo trên tập dữ liệu lớn, các thuật toán này có thể xác định mẫu, phát hiện điểm bất thường, hoặc dự báo xu hướng, chẳng hạn như dự đoán doanh thu bán hàng trong tương lai, từ đó, giải phóng lực lượng lao động khỏi các tác vụ thủ công lặp đi lặp lại và hỗ trợ quá trình ra các quyết định chiến lược.
3.2 Học sâu (Deep Learning)
Học sâu là một tập hợp con của học máy (Machine Learning), cho phép hệ thống tự động hóa tác vụ mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người. Các ứng dụng phổ biến của học sâu bao gồm: trợ lý ảo, chatbot, công nghệ nhận dạng khuôn mặt và phòng chống gian lận.
Bằng cách phân tích dữ liệu hành vi người dùng, mô hình học sâu có thể dự đoán xu hướng trong tương lai. So với các phương pháp học máy truyền thống, học sâu có khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc như văn bản và hình ảnh với độ chính xác cao hơn, đồng thời giảm thiểu sự can thiệp của con người trong quá trình huấn luyện mô hình.
3.3 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)
NLP cho phép máy tính và thiết bị kỹ thuật số nhận dạng, hiểu và tạo văn bản và giọng nói. Các ứng dụng tiêu biểu của NLP bao gồm: chatbot hỗ trợ khách hàng, trợ lý kỹ thuật số (như Siri, Google Assistant) và hệ thống điều khiển bằng giọng nói (như GPS, thiết bị nhà thông minh).
Khi được kết hợp với học máy và học sâu, NLP có thể trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc, giúp doanh nghiệp cải thiện dịch vụ chăm sóc và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.
3.4 Thị giác máy tính (Computer Vision)
Thị giác máy tính cho phép các hệ thống máy tính trích xuất thông tin từ hình ảnh, video và các đầu vào kỹ thuật số trực quan khác. Công nghệ này ứng dụng cả học máy và học sâu để phân tích, nhận diện và xác định các yếu tố trong dữ liệu đầu vào. Ví dụ, thị giác máy tính có thể được triển khai trong các dây chuyền sản xuất để giúp doanh nghiệp kiểm soát chất lượng và phát hiện các lỗi nhỏ trong quá trình sản xuất.
Ngoài ra, việc triển khai AI thường đi đôi với chuyển đổi số và tích hợp điện toán đám mây, giúp doanh nghiệp quản lý, lưu trữ và khai thác dữ liệu quy mô lớn.
Đọc thêm: Công nghệ 4.0 là gì? Tác động và ứng dụng trong doanh nghiệp
4. Ứng dụng công nghệ AI trong điều hành doanh nghiệp
Công nghệ AI siêu thông minh giúp doanh nghiệp đơn giản hóa các vấn đề phức tạp và khiến mọi thứ trở nên tuyệt vời hơn. Sau đây là một số ứng dụng tiêu biểu của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực kinh doanh:
4.1 Ứng dụng AI trong Dịch vụ khách hàng
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình cách doanh nghiệp chăm sóc, tiếp cận và giao tiếp với khách hàng trong suốt hành trình mua sắm. Không giống nhân viên chỉ làm việc 8 giờ mỗi ngày, chatbot AI có thể hoạt động liên tục 24/7, xử lý những truy vấn từ đơn giản đến phức tạp với độ chính xác cao và phản hồi gần như tức thì.
Nhờ tốc độ phản hồi nhanh chóng theo thời gian thực và khả năng tùy chỉnh hội thoại theo ngữ cảnh và nhu cầu của khách hàng, chatbot AI góp phần nâng cao trải nghiệm, khiến khách hàng hài lòng hơn. Theo ThriveMyway, tỷ lệ hài lòng trung bình từ các cuộc trò chuyện với chatbot đạt 87,58%.
4.2 Ứng dụng AI trong Sales và Marketing
Có thể nói, lĩnh vực marketing và sales đang nhận được nhiều giá trị nhất từ sự tiến bộ không ngừng của AI. Theo thống kê của Ringover, các doanh nghiệp ứng dụng AI vào quy trình bán hàng đã tăng 50% lượng khách hàng tiềm năng, đồng thời cắt giảm tới 60% tổng chi phí. Một số ứng dụng của AI trong marketing và sales bao gồm:
– Tạo nội dung: Generative AI (GenAI hay AI tạo sinh), là một lĩnh vực đang phát triển giúp các nhóm nội dung tối ưu hóa việc sản xuất content nhắm trúng nhu cầu của đối tượng mục tiêu. Các công cụ như ChatGPT hay Gemini có thể tạo hình ảnh hoặc văn bản dựa trên những câu lệnh văn bản, hỗ trợ tốt cho việc tìm kiếm ý tưởng, phác thảo và viết nội dung.
Mặc dù AI có thể tạo ra đa dạng các thể loại nội dung trong tíc tắc, nhưng vẫn cần nhân viên con người kiểm soát chặt chẽ nội dung đầu ra. Mục đích là để ngăn chặn vi phạm bản quyền, xuất bản thông tin sai lệch hoặc nội dung vô cảm, thiếu chiều sâu. Lưu ý này đảm bảo thông điệp truyền tải luôn mang tính đồng cảm, chân thực và giàu cảm xúc, thay vì chỉ mang tính máy móc, công nghiệp.
– Thiết kế hình ảnh: Ngoài khả năng viết nội dung, công nghệ AI còn có thể được ứng dụng trong thiết kế hình ảnh cho hoạt động truyền thông, như là banner quảng cáo, poster, ảnh minh họa trong bài viết,… Các công cụ như Midjourney, DALL-E, Canva có thể tạo hình ảnh theo màu sắc, phong cách, chủ đề yêu cầu, không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn mang lại tính sáng tạo cao.
– Sản xuất video clip: Trước đây, việc lên ý tưởng, quay dựng và chỉnh sửa video thủ công tiêu tốn rất nhiều thời gian. Tuy nhiên, giờ đây, sự ra đời của trí tuệ nhân tạo đã thực sự mang đến một cuộc cách mạng cho ngành công nghiệp sản xuất video. Doanh nghiệp và các nhà sáng tạo nội dung có thể tạo video chuyên nghiệp từ văn bản mà không cần kỹ năng chỉnh sửa với các ứng dụng như Hour One hay VEED.IO. Thậm chí, một số ứng dụng như Designs.ai còn cho phép người dùng tạo video chất lượng cao chỉ bằng giọng nói.
– Cá nhân hóa quảng cáo: AI biết khách hàng muốn xem gì, mua gì và đề xuất sản phẩm phù hợp với nhu cầu đó! Các công ty như Facebook và Google sử dụng AI để hiển thị quảng cáo phù hợp với sở thích và lịch sử tương tác của khách hàng. Điều này giúp các công ty bán hàng tốt hơn và đem lại cho khách hàng trải nghiệm mua sắm thú vị hơn.
4.3 Ứng dụng AI trong Quản trị Kế toán – Tài chính
Giá trị ứng dụng của AI ngày càng được củng cố trong lĩnh vực kế toán – tài chính, đặc biệt là nâng cao độ chính xác trong dự báo và tăng cường khả năng chống gian lận. Một số ứng dụng điển hình bao gồm:
– Xử lý dữ liệu và hạch toán: AI có thể quét, nhận dạng và xử lý hóa đơn, chứng từ, báo cáo tài chính một cách tự động. Công nghệ OCR (Optical Character Recognition) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp chuyển đổi thông tin từ tài liệu giấy sang dữ liệu số một cách dễ dàng.
– Phát hiện lỗi và chống gian lận: AI phân tích dữ liệu giao dịch để phát hiện điểm bất thường hoặc sai lệch so với tiêu chuẩn. Ví dụ, nếu một tài khoản chưa từng thực hiện giao dịch quốc tế bỗng chuyển khoản một số tiền lớn ra nước ngoài, AI sẽ phát cảnh báo và đề xuất tạm dừng giao dịch để kiểm tra thông tin khách hàng, ngăn chặn rủi ro tài chính.
– Dự báo và hỗ trợ lập kế hoạch tài chính: Bằng cách phân tích lịch sử giao dịch, xu hướng thị trường và nhiều biến số tài chính liên quan, AI có thể đưa ra dự báo về doanh thu, chi phí, dòng tiền và các chỉ số khác. Từ cơ sở này, doanh nghiệp có thể dự đoán được những thách thức và cơ hội tài chính, phân bổ nguồn lực hợp lý hơn và lập kế hoạch khả thi hơn.
4.4 Ứng dụng AI trong Quản trị nhân sự
Theo một thống kê năm 2024 của Gartner, 81% nhà quản trị nhân sự đã sử dụng AI để nâng cao hiệu quả trong tổ chức của họ, trong đó 43% sử dụng AI cho dịch vụ nhân sự và 41% áp dụng trong tuyển dụng. AI đang tái định hình quản lý nhân sự qua các ứng dụng nổi bật sau:
– Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng: AI có thể “quét” hàng triệu hồ sơ trên LinkedIn và các nền tảng việc làm khác để tìm ra ứng viên phù hợp với điều kiện của nhà tuyển dụng. Tiếp theo, hệ thống sẽ tự động sàng lọc CV dựa trên các tiêu chí đã thiết lập sẵn, giúp bộ phận tuyển dụng tiết kiệm thời gian đáng kể. Hơn nữa, AI còn có khả năng tự động hóa việc xây dựng câu hỏi phỏng vấn, đánh giá kỹ năng và cá nhân hóa các luồng trao đổi thông tin với ứng viên.
– Đào tạo và phát triển nhân lực: Bằng cách phân tích dữ liệu, các thuật toán của AI có thể đánh giá kỹ năng và kinh nghiệm của nhân viên, sau đó đề xuất, cung cấp nội dung học tập phù hợp với mục tiêu, định hướng và vị trí công việc của từng cá nhân. Nhờ khả năng này, AI có thể góp phần xây dựng lực lượng lao động chất lượng cao cho doanh nghiệp.
– Đánh giá và đo lường hiệu suất lao động: AI có khả năng tổng hợp và phân tích tất cả các nguồn dữ liệu liên quan đến hiệu suất của mỗi nhân viên như: thành tích trong công việc, báo cáo của cấp quản lý và phản hồi từ đồng nghiệp. Dựa trên kết quả phân tích này, AI sẽ tự động đưa ra các nhận xét, đánh giá về hiệu suất của nhân viên một cách khách quan và minh bạch.
5. Quy trình 7 bước triển khai trí tuệ nhân tạo AI trong doanh nghiệp
AI mang lại bước nhảy vọt trong tự động hóa. Tuy nhiên, AI không phải là “phép màu”. Nó không thể tự tích hợp vào quy trình kinh doanh hoặc tự động giải quyết mọi thách thức mà công ty phải đối mặt. Đó là lý do vì sao để khai thác tối đa giá trị của AI, nhà quản trị cần lập một kế hoạch triển khai bài bản với các mục tiêu cụ thể. Sau đây là các bước triển khai công nghệ AI vào quy trình kinh doanh:
Bước 1: Xác định nhu cầu ứng dụng AI
Doanh nghiệp cần xác định các lĩnh vực cần đến sự hỗ trợ của AI, bao gồm các quy trình tốn nhiều thời gian, yếu kém và cồng kềnh. Chẳng hạn, Uber sử dụng AI để ghép nối hành khách với tài xế theo thời gian thực, giúp cắt giảm thời gian chờ đợi và chọn tuyến đường tối ưu nhất.
Hoặc, các doanh nghiệp coi trọng tính cá nhân hóa, như Amazon, Netflix và Spotify, dựa vào AI để phân tích hành vi của khách hàng và đề xuất các sản phẩm hoặc nội dung phù hợp với sở thích của từng cá nhân. Các nhà bán lẻ như Target và Walmart sử dụng AI để dự đoán nhu cầu hàng tồn kho và hợp lý hóa chuỗi cung ứng của họ.
Bước 2: Thiết lập mục tiêu cụ thể
Sau khi xác định những lĩnh vực cần cải thiện, doanh nghiệp cần đặt ra mục tiêu rõ ràng cho việc triển khai AI theo nguyên tắc SMART:
- Specific (Cụ thể)
- Measurable (Có thể đo lường)
- Achievable (Có thể đạt được)
- Relevant (Có liên quan)
- Time-bound (Có giới hạn thời gian)
Ví dụ, thay vì đặt mục tiêu chung chung như “cải thiện hiệu quả”, hãy cụ thể hóa thành “giảm 30% thời gian phản hồi khách hàng trong 6 tháng bằng chatbot AI”.
Tiếp theo, doanh nghiệp nên chia mục tiêu lớn thành các mục tiêu nhỏ dễ quản lý. Nếu đang tối ưu thời gian phản hồi, hãy kiểm tra hàng tuần bằng cách: theo dõi mức độ hài lòng của khách hàng và đo lường tốc độ AI xử lý các câu hỏi phổ biến. Cách làm này sẽ giúp doanh nghiệp đánh giá chính xác hiệu quả, nhanh chóng điều chỉnh khi cần thiết, đảm bảo AI hoạt động đúng hướng.
Bước 3: Tái thiết kế quy trình cho AI
Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, doanh nghiệp cần kiểm tra và điều chỉnh lại quy trình làm việc hiện tại. Nếu chỉ đơn thuần bổ sung AI mà không tối ưu hóa quy trình, hiệu quả đạt được sẽ rất hạn chế.
Theo đó, AI nên được sử dụng để đẩy nhanh quá trình ra quyết định và tối ưu hóa vận hành, trong khi con người tập trung vào những công việc đòi hỏi tư duy sáng tạo và trí tuệ cảm xúc.
Ví dụ, Siemens sử dụng AI để tìm kiếm ứng viên tiềm năng, nhưng hội đồng tuyển dụng vẫn đảm nhận vai trò phỏng vấn và ra quyết định cuối cùng. Tương tự, chatbot AI có thể xử lý các yêu cầu dịch vụ khách hàng thông thường, nhưng những khách hàng chủ chốt mang lại giá trị cao vẫn cần tương tác trực tiếp với nhân viên chăm sóc.
Bước 4: Lựa chọn công cụ AI phù hợp
Sau khi tái thiết kế quy trình, bước tiếp theo là chọn đúng công cụ AI, phù hợp với mục tiêu mà doanh nghiệp đã thiết lập. Ví dụ, doanh nghiệp nếu muốn cải thiện tương tác với khách hàng, chatbot AI có thể giúp quản lý truy vấn và cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa. Nếu cần dự báo tài chính, AI phân tích dữ liệu có thể là lựa chọn đúng đắn.
Tiếp theo, hãy quyết định xem doanh nghiệp cần các công cụ AI có sẵn hay các giải pháp tùy chỉnh. Các tùy chọn có sẵn rất dễ thiết lập và phù hợp với các nhu cầu chung. Nhưng nếu mô hình kinh doanh phức tạp hơn, như hệ thống kiểm kê tùy chỉnh, thì công cụ AI được thiết kế riêng có thể lý tưởng hơn. Quan trọng hơn hết, các công cụ AI được chọn phải tương thích với các hệ thống công nghệ hiện tại, đồng thời có thể mở rộng theo sự phát triển trong tương lai.
Bước 5: Thí điểm và mở rộng dần
Trước khi triển khai AI trên toàn bộ doanh nghiệp, hãy thử nghiệm nó trong một lĩnh vực cụ thể. Tiếp theo, doanh nghiệp cần theo dõi hiệu suất của dự án thí điểm để xem liệu nó có đáp ứng mục tiêu của mình hay không.
Ví dụ, doanh nghiệp có thể triển khai chatbot AI trên website trước để xử lý câu hỏi của khách hàng. Nếu nhận thấy chatbot giúp cải thiện tốc độ phản hồi và nâng cao mức độ hài lòng, doanh nghiệp có thể tích hợp nó trên các nền tảng mạng xã hội.
Bước 6: Đào tạo và phát triển nhân lực sử dụng AI
Sức mạnh của các công cụ AI có được khai thác hiệu quả hay không, còn phụ thuộc vào những người sử dụng chúng. Vì vậy, doanh nghiệp cần xây dựng một đội ngũ nhân sự có chuyên môn phù hợp, bao gồm:
- Các chuyên gia AI để phát triển và tinh chỉnh các mô hình.
- Các chuyên gia CNTT để đảm bảo tích hợp trơn tru.
- Các nhà phân tích kinh doanh để xác định các cơ hội do AI đề xuất.
- Các nhà quản lý dự án để đảm bảo mọi thứ đi đúng hướng.
Bên cạnh đó, hãy khuyến khích nhân viên áp dụng AI vào công việc hàng ngày bằng cách giúp họ hiểu rõ lợi ích của AI. Chẳng hạn, nếu AI tự động hóa việc nhập liệu, nhân viên sẽ có thêm thời gian cho các nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược hơn. Ngoài ra, doanh nghiệp cần cung cấp đào tạo phù hợp với từng vị trí, và giúp nhân viên thấy rằng AI là một trợ thủ, không phải mối đe dọa đối với công việc của họ, từ đó tạo ra sự hợp tác liền mạch giữa con người và công nghệ.
Bước 7: Liên tục đo lường và đánh giá kết quả
Việc triển khai AI không phải là nhiệm vụ một lần. Vì vậy, doanh nghiệp cần thường xuyên theo dõi các chỉ số phản ánh hiệu quả sử dụng AI, chẳng hạn như: mức độ hài lòng của khách hàng, khoản chi phí được cắt giảm và hiệu suất làm việc của nhân viên. Đây không chỉ là theo dõi các số liệu; mà là hiểu được câu chuyện đằng sau chúng.
AI đang tái định hình quy trình làm việc, ra quyết định và trải nghiệm khách hàng như thế nào? Kết quả có đạt kỳ vọng không? Hay có lĩnh vực nào cần cải thiện? Vòng lặp đánh giá này sẽ giúp doanh nghiệp xác định các mô hình thành công, các lĩnh vực cần cải thiện và các cơ hội để khám phá AI sâu hơn nữa.
6. Xu hướng công nghệ AI mới nhất trong năm 2025
6.1 AI Agents bùng nổ
Nếu năm 2024 là thời kỳ hoàng kim của Generative AI, thì năm 2025 sẽ chứng kiến sự trỗi dậy của AI Agents (tạm gọi là Nhân sự AI).
Theo Gartner dự đoán, đến năm 2028, ít nhất 15% các quyết định công việc hàng ngày sẽ do AI Agents tự động thực hiện. Bên cạnh đó, báo cáo của Insider cũng cho thấy thị trường AI Agents đạt 3,7 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ chạm mốc 103,6 tỷ USD vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng kép hằng năm (CAGR) 44,9% trong giai đoạn 2024–2032.
Giá trị cốt lõi mà AI Agents có thể mang lại cho doanh nghiệp nằm ở khả năng tự động hóa một loạt các tác vụ chuyên môn phức tạp, như là: phát triển phần mềm, vận hành doanh nghiệp, an ninh mạng và phát hiện rủi ro.
6.2 Ethical AI lên ngôi
Theo Forbes, đến năm 2025, các doanh nghiệp ưu tiên Ethical AI (AI đạo đức) sẽ dẫn đầu về lòng tin và sự trung thành của khách hàng. Tính minh bạch, công bằng và quyền riêng tư sẽ trở thành chuẩn mực bắt buộc trong việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm.
Ví dụ, trong ngành dịch vụ tài chính, các hệ thống phê duyệt khoản vay do AI hỗ trợ phải được thiết kế để loại bỏ định kiến, đảm bảo tính công bằng cho mọi nhóm đối tượng khách hàng. Theo đó, thuật toán AI chỉ xem xét các yếu tố tài chính hợp lý, như thu nhập, lịch sử tín dụng và khả năng trả nợ, thay vì những yếu tố nhân khẩu học có thể dẫn đến sự thiếu khách quan. Điều này giúp đảm bảo quyền tiếp cận tín dụng bình đẳng, đồng thời duy trì chuẩn mực đạo đức trong lĩnh vực tài chính.
7. Kết luận
Trên đây là các thông tin liên quan đến trí tuệ nhân tạo AI là gì mà Base Blog muốn chia sẻ cùng doanh nghiệp. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang kiến tạo những bước tiến mới và mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho doanh nghiệp. AI rất mạnh mẽ, nhưng để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI, cần phải có sự phối hợp chặt chẽ của yếu tố con người, xác định các lĩnh vực mà AI có thể hỗ trợ, đồng thời triển khai đúng cách để đạt được kết quả mỹ mãn nhất.
