Đón sóng AI tạo sinh: Vai trò không thể thiếu của chiến lược dữ liệu Trí tuệ nhân tạo Generative AI (AI tạo sinh) như ChatGPT, Bard, Claude AI, Pi… đang chiếm sóng truyền thông toàn cầu vì khả năng cung cấp những nội dung mới lạ. Sức hấp dẫn của Generative AI không thể phủ nhận, và thế giới kinh doanh hồ hởi chào đón Các phòng họp của doanh nghiệp ở khắp mọi nơi đều thảo luận về tiềm năng của Generative AI, hình dung ra những tác động mang tính chuyển đổi (transformative) đối với hoạt động sản xuất kinh doanh và tương tác với khách hàng Tuy nhiên, mặc dù sức hấp dẫn lớn, nhưng hành trình khai thác Generative AI trong bối cảnh doanh nghiệp không chỉ đơn thuần là triển khai các thuật toán tiên tiến hoặc tạo ra một chatbot thông minh. Cốt lõi của Generative AI tạo nên thành công là nền tảng vững chắc của dữ liệu có chất lượng. Như Bruno Aziza, chuyên gia tư vấn chiến lược, doanh nhân công nghệ (CapitalG) đã nhấn mạnh, "Chất lượng dữ liệu và sự tin cậy tạo nên thành trì cạnh tranh" (“Trust and Data Quality are the Competitive Moat”) Một chatbot thú vị có thể che giấu những điểm không hoàn hảo về dữ liệu, nhưng khi Generative AI trở thành một phần của quy trình kinh doanh cốt lõi, thì mọi sai sót dữ liệu đều được phóng đại rõ rệt, ảnh hưởng đến nhiều bên liên quan Hình ảnh vẽ bằng DALL - E 3 Để thực sự khai thác Generative AI, một tổ chức phải ưu tiên việc quản trị chất lượng dữ liệu. Bài viết này làm rõ lý do tại sao một chiến lược dữ liệu lại đóng vai trò tối quan trọng đối với Generative AI, xem xét mức độ phức tạp của nó về mặt công nghệ, quy trình, văn hóa và năng lực Tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu Dữ liệu chất lượng không chỉ là một thứ xa xỉ như cách người ta nói (“data is new oil”). Nó là mấu chốt của bất kỳ ứng dụng Generative AI thành công nào. Khi đề cập đến các ứng dụng Generative AI cấp doanh nghiệp, không chỉ thảo luận về các chatbot đang gây tỏ mò và thích thú cho khán giả Thay vào đó, đây là những công cụ phức tạp phục vụ cho nhiều bộ phận khác nhau từ bán hàng, tiếp thị, hỗ trợ khách hàng, nhân sự hoặc pháp lý. Với phạm vi ứng dụng rộng rãi như vậy, bất kỳ lỗi nào do hệ thống AI gây ra không chỉ là trục trặc mà còn là những thất bại mang tính hệ thống, tác động lan truyền khắp tổ chức Lấy ví dụ, trường hợp về một nền tảng thương mại điện tử lớn sử dụng AI để tạo mô tả sản phẩm. Do các vấn đề về chất lượng dữ liệu, AI tạo ra các mô tả vô nghĩa hoặc đôi khi không phù hợp. Thay vì nâng cao trải nghiệm mua sắm, nó lại dẫn đến sự nhầm lẫn của khách hàng và cơn ác mộng giải quyết khủng hoảng cho nền tảng này Chất lượng dữ liệu đề cập đến một loạt các thuộc tính sau đây Nguồn gốc (Provenance): Biết dữ liệu đến từ đâu sẽ giúp đảm bảo tính xác thực và mức độ liên quan và tính xác thực đi kèm Độ tin cậy (Reliability): Tính nhất quán trong dữ liệu là chìa khóa. Dữ liệu cung cấp sự tin cậy, cho phép huấn luyện các mô hình AI để trả lời chính xác và không gây ra các ảo tưởng (hallucination) Tính công bằng (Faireness): Trong bối cảnh dữ liệu, tính công bằng đảm bảo rằng thông tin được sử dụng không thiên vị, từ đó ngăn ngừa các kết quả thiên vị do AI tạo ra Tính minh bạch (Transparency): Điều quan trọng là phải hiểu cách thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu. Một quy trình minh bạch đảm bảo các bên liên quan có niềm tin vào kết quả đầu ra của AI Hình ảnh chất lượng dữ liệu Để phát triển mô hình AI, không chỉ cần có các mô hình hoặc thuật toán tiên tiến mà còn là chất lượng, nguồn gốc, độ tin cậy của dữ liệu Trước khi một doanh nghiệp mơ ước sử dụng Generative AI, việc đầu tư vào chất lượng dữ liệu là điều tối quan trọng. Triển khai AI mà không đảm bảo chất lượng dữ liệu cũng giống như xây một tòa nhà chọc trời trên nền móng lung lay, xây lâu đài trên cát. Trong thế giới dựa trên dữ liệu, niềm tin vào thông tin tạo thành nền tảng cho lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Do đó, chất lượng và quản trị dữ liệu đó trở thành mệnh lệnh kinh doanh, không chỉ là yêu cầu kỹ thuật Xác định các trường hợp sử dụng Generative AI có tác động lớn Sức hấp dẫn của Generative AI là tạo ra vô số ứng dụng tiềm năng, khiến các doanh nghiệp muốn sử dụng ở khắp nơi. Tuy nhiên, không phải tất cả các quy trình hoặc nhiệm vụ đều đã sẵn sàng cho việc sử dụng AI. Việc tìm hiểu chức năng nào cần áp dụng công nghệ này là rất quan trọng để đạt được kết quả có ý nghĩa Những câu chuyện thành công để doanh nghiệp có cảm hứng. Gã khổng lồ về thức ăn nhanh như Wendy's đã bắt đầu thử nghiệm hệ thống đặt hàng lái xe dựa trên giọng nói được hỗ trợ bởi AI tổng hợp. Điều này không chỉ hợp lý hóa quy trình đặt hàng tùy chỉnh từ menu gần như vô tận mà còn giảm đáng kể sai sót, mang lại lợi ích cho cả khách hàng và nhân viên Mặt khác, có những câu chuyện cảnh báo, chẳng hạn như một nhà bán lẻ thời trang đã cố gắng sử dụng AI để tự động thiết kế các mẫu quần áo mới. Mặc dù ý tưởng này có vẻ sáng tạo nhưng các thiết kế thu được thường thiếu sự mạch lạc và thiếu sức hấp dẫn với thị trường. Nỗ lực này, thay vì đẩy nhanh quá trình thiết kế, cuối cùng lại trở thành một sai lầm tiêu tốn nhiều tài nguyên. Việc áp dụng đúng chỗ lại là một chiến lược khôn ngoan Hình ảnh chọn các trường hợp sử dụng Việc lựa chọn trường hợp sử dụng (use cases) dựa trên mô hình đánh giá 2 khía cạnh về mặt giá trị với doanh nghiệp và tính khả thi triển khai trường hợp sử dụng này. Mô hình của Gartner giúp trả lời những câu hỏi sau Về Giá trị: Làm thế nào để tăng doanh thu? Làm thế nào để tăng hiệu quả và năng suất? Làm thế nào để quản lý rủi ro một cách hiệu quả? Giá trị không tài chính (như giá trị xã hội hoặc văn hóa) mang lại lợi ích gì? Về khả năng thực hiện (khả thi): Mặt kỹ thuật của mô hình có khả thi không? Tổ chức đã sẵn sàng về mặt nội bộ để triển khai mô hình này chưa? Đối tác, khách hàng và cơ quan quản lý đã sẵn sàng đối mặt và hỗ trợ mô hình này chưa? Về Mô hình kinh doanh và vận hành: Mô hình kinh doanh và vận hành hiện tại của chúng ta là gì? Những giá trị mới nào đang xuất hiện và chúng kể chuyện gì về sự thay đổi trong tương lai? Về độ khó và sẵn sàng: Triển khai mô hình này sẽ khó khăn như thế nào? Chúng ta đã sẵn sàng thực hiện nó chưa? Đối tác, khách hàng và cơ quan quản lý của chúng ta có sẵn lòng và sẵn sàng đối mặt với những thay đổi từ mô hình này không? Trả lời các câu hỏi này và đánh giá các trường hợp sử dụng cụ thể dựa trên hai mặt giá trị và tính khả thi để chọn ra các trường hợp ưu tiên thực hiện Ngoài việc lựa chọn các trường hợp sử dụng hành trình không kết thúc ở việc triển khai. Phản hồi từ người dùng là rất quan trọng. Khi các doanh nghiệp triển khai AI trong các lĩnh vực cụ thể, điều cần thiết là phải liên tục thu thập phản hồi trong thế giới thực, đánh giá hiệu suất của AI và cải tiến cách tiếp cận. Generative AI, giống như bất kỳ công cụ nào khác, đòi hỏi phải tinh chỉnh. Sự mạo hiểm của nhà bán lẻ thời trang được kể trên có thể đã được ngăn chặn bằng thử nghiệm thí điểm, phản hồi và đánh giá Các tổ chức nên tập trung vào những trường hợp sử dụng có tác động cao trong đó AI tổng hợp có thể thực sự nâng cao cả trải nghiệm của khách hàng và năng suất của nhân viên. Bằng cách lựa chọn cẩn thận các chức năng sẵn sàng để đổi mới và thận trọng trong việc giám sát và tinh chỉnh dựa trên kết quả, các doanh nghiệp có thể khai thác sức mạnh của AI theo cách thực sự nâng cao giá trị cho tất cả các bên liên quan Tương lai: Con người được tăng cường AI Tiềm năng của Generative AI không chỉ nằm ở khả năng tự động hóa hoặc sáng tạo mà còn ở khả năng tăng cường, khuếch đại tiềm năng của con người, cho phép chúng ta đạt được những đổi mới, năng suất và hiệu quả mà trước đây không thể đạt được. Nhưng cùng với sự gia tăng này sẽ xuất hiện một loạt thách thức về mặt đạo đức mà các tổ chức phải chuẩn bị để đối mặt Về mặt đạo đức, sự giao thoa giữa việc ra quyết định của con người và các khuyến nghị của AI gây ra những tình huống khó xử. Điều gì sẽ xảy ra nếu AI đề xuất một hành động có vẻ hiệu quả nhưng lại vi phạm về mặt đạo đức? Chẳng hạn, AI có thể ưu tiên các yêu cầu dịch vụ khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, loại bỏ những yêu cầu được coi là kém giá trị hơn, ưu tiên những khách hàng giàu có và không phục tốt các khách hàng dễ tổn thương như người già, phụ nữ, trẻ em. Mặc dù điều này có thể có ý nghĩa trong kinh doanh nhưng nó đặt ra những câu hỏi về đạo đức, về sự công bằng Trên thực tế, việc ứng dụng AI không phải lúc nào cũng suôn sẻ. Nhân viên, đã quen với phương thức làm việc truyền thống, có thể phản đối những công cụ mới này, xem công nghệ này là mối đe dọa. Ngoài ra còn có nguy cơ rất thực tế là các mô hình AI vô tình đưa ra những thành kiến, điều này không chỉ ảnh hưởng đến việc ra quyết định mà còn có thể làm xói mòn niềm tin vào các quy trình sử dụng AI Sự minh bạch trở thành tính năng được quan tâm trong bối cảnh phức tạp này. Để AI và con người cộng tác hiệu quả, cần phải có sự rõ ràng về cách thức hoạt động của các mô hình AI. Nếu một nhân viên tin tưởng vào đề xuất của AI, họ phải hiểu cơ sở của đề xuất đó. Các buổi đào tạo thường xuyên, các kênh phản hồi mở và tài liệu là rất cần thiết. Nhân viên không nên chỉ là người tiếp nhận thụ động các kết quả đầu ra của AI; họ nên đóng vai trò tích cực hơn Việc tích hợp các công cụ AI này đòi hỏi phải có sự thay đổi mô hình, đánh giá lại các vai trò, kỹ năng và trình độ học vấn của người lao động, mối quan hệ cộng sinh giữa con người và máy móc. AI không phải là thay thế người lao động mà là nâng cao năng lực cho họ. Các nguyên tắc chỉ đạo phải là sự liêm chính về mặt đạo đức, tính minh bạch và giáo dục liên tục. Chỉ với những nguyên lý này, các tổ chức, doanh nghiệp mới có thể đảm bảo rằng người lao động được tăng cường bởi AI không chỉ làm việc hiệu quả hơn mà còn hoạt động theo cách công bằng và minh bạch và đúng với phẩm giá con người Kết luận Sự ồn ào và sức hấp dẫn xung quanh Generative AI đều không thể phủ nhận. Tiềm năng biến đổi của nó là rõ ràng, với các ứng dụng trải dài từ việc tối ưu hóa các nhiệm vụ thông thường đến thúc đẩy những đổi mới mang tính đột phá. Tuy nhiên, để biến tiềm năng này thành những kết quả hữu hình, doanh nghiệp cần nhiều thứ hơn là chỉ có công nghệ tiên tiến. Trọng tâm của nó, sự thành công của Generative AI là dựa vào dữ liệu với một chiến lược dữ liệu cụ thể Tầm quan trọng hàng đầu của việc triển khai Generative AI là chất lượng dữ liệu. Khi làn sóng Generative AI tiếp tục gia tăng, các doanh nghiệp đang đứng trước một thời điểm quan trọng. Điều quan trọng không phải là thái độ tâm lý FOMO (Fear of Missing Out) mà là thực hiện điều đó với kế hoạch tỉ mỉ và sự hiểu biết sâu sắc. Sự vội vàng triển khai có thể hấp dẫn nhưng đầy rẫy những cạm bẫy Do đó, đối với các doanh nghiệp mong muốn khai thác sức mạnh của Generative AI, hãy bắt đầu bằng cách đánh giá sự sẵn sàng, tinh chỉnh và củng cố chiến lược dữ liệu. Đảm bảo chiến lược dữ liệu của công ty phù hợp, khả thi, minh bạch và đáng tin cậy Các doanh nghiệp cần hiểu rằng Generative AI không chỉ là tự động hóa hoặc tăng cường; nó khuếch đại niềm tin trên tất cả các khía cạnh của tổ chức. Và khi chúng ta tiến về phía trước trong kỷ nguyên AI này, niềm tin vào con người và khả năng thích nghi là kim chỉ nam và nền tảng. Cần bắt tay bằng việc xây dựng một chiến lược dữ liệu phù hợp với tổ chức mình Đào Trung Thành
Nữ phó giáo sư người Việt dạy AI ở đại học top đầu Trung Quốc Đam mê Toán học và nghiên cứu đã đưa Nguyễn Cẩm Tú tới con đường giảng dạy tại một trong những trường đào tạo AI (trí tuệ nhân tạo) đầu tiên của Trung Quốc Nguyễn Cẩm Tú, 40 tuổi, là Phó giáo sư (Associate profesor) tại trường AI, Đại học Nam Kinh. Đây là ngôi trường thuộc nhóm C9 - chín đại học tốt nhất nước, được ví như Ivy League của Trung Quốc. Theo bảng xếp hạng đại học 2024 của THE, Đại học Nam Kinh nằm trong top 20 tốt nhất châu Á và hạng 73 thế giới Hướng nghiên cứu của Tú là lĩnh vực trí tuệ thông minh hội thoại (conversational AI). Cô giảng dạy, hướng dẫn học viên nghiên cứu, xây dựng hệ thống AI có thể mô phỏng các cuộc trò chuyện của con người. Tú cũng là tác giả của hơn 50 bài báo công bố tại các hội nghị và tạp chí khoa học chuyên ngành hàng đầu thế giới như EMNLP, IJCAI, TKDE... "Tôi không đặt ra mục tiêu phải trở thành giáo sư. Tôi chỉ cố gắng làm việc của mình tốt hơn hôm qua và mọi thứ đến rất tự nhiên", Tú chia sẻ PGS Nguyễn Cẩm Tú Tú từng là học sinh chuyên Toán tổng hợp, nay là trường THPT chuyên Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội. Tốt nghiệp phổ thông, cô chọn theo đuổi ngành Công nghệ thông tin tại trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Theo Tú, ngành này vừa yêu cầu kỹ năng tính toán, vừa có ứng dụng gần gũi trong thực tế Học trong môi trường có nhiều "cao thủ" về khoa học tự nhiên ở miền Bắc và miền Trung nhưng Tú xuất sắc trở thành thủ khoa lớp K46 ngành Công nghệ thông tin. Cô sau đó phụ trách sản xuất sản phẩm công nghệ ở một doanh nghiệp. Nhưng chỉ khoảng một năm đi làm, Tú quay lại con đường nghiên cứu và hoàn thành chương trình thạc sĩ, cũng tại trường Đại học Công nghệ "Tôi thích làm nghiên cứu hơn vì được khám phá những cái mới, mặc dù thách thức nhưng tôi rất muốn theo đuổi", Tú nói Khi chuyển sang nghiên cứu, Tú có nhiều cơ hội trò chuyện và cộng tác với các giảng viên nước ngoài. Nhận thấy hướng đi của các giáo sư tại Đại học Tohoku, Nhật Bản, tương đồng với định hướng phát triển, năm 2008, Tú làm nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Khoa học máy tính tại đây. Ngoài ra, cô còn làm việc tại Google Japan, tham gia một số dự án phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo Trong thời gian này, Tú cũng theo dõi hoạt động nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ở Trung Quốc, đặc biệt là của Giáo sư Zhou Zhi-hua - ngôi sao đang lên về AI thời điểm đó. Sự hứng thú dành cho nền văn hóa tương đồng với Việt Nam cùng nhận định về một môi trường nghiên cứu năng động, thôi thúc cô chọn Trung Quốc làm bến đỗ tiếp theo, sau khi hoàn thành chương trình tại Nhật vào năm 2011 Năm 2012, Tú tới Đại học Nam Kinh để làm nghiên cứu sau tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Zhou Zhi-hua. Sau đó 4 năm, cô bắt đầu giảng dạy ở Viện phần mềm của Đại học Nam Kinh Ban đầu, Tú gặp rào cản ngôn ngữ. Cô dạy bằng tiếng Anh nhưng một số sinh viên trao đổi riêng với cô bằng tiếng Trung sau giờ học. Để hỗ trợ, Tú học giao tiếp tiếng Trung, nâng dần kỹ năng nghe nói qua các cuộc trò chuyện khi đi dạy. Tuy vậy, vẫn có những tình huống "dở khóc dở cười" khi sinh viên không hiểu tin nhắn mà Tú gửi. Nhiều lần, Tú gọi điện cho sinh viên để nói chuyện trực tiếp thay vì nhắn tin "Cái hay nhất của việc dạy học tại Nam Kinh là sinh viên đều rất chăm chỉ và xuất sắc. Tôi học được rất nhiều từ họ", Tú nói Sau ba năm, Tú chuyển sang trường AI - thành viên mới của Đại học Nam Kinh, một trong những cơ sở đào tạo AI đầu tiên của Trung Quốc. Tú nói đây là khoảng thời gian khó khăn nhất trong sự nghiệp của mình. Cô vừa phải thiết lập và định hướng cho nhóm nghiên cứu mới, vừa tham gia xây dựng khung chương trình cho một số môn học Môn học mà Tú tâm đắc nhất, thấy thú vị nhưng cũng rất băn khoăn là Đạo đức Trí tuệ nhân tạo. Không chỉ Tú mà các giảng viên trong trường đều không rõ sẽ dạy gì, vì trên thế giới chưa có nhiều môn học tương tự. Tú phải đọc rất nhiều tài liệu, không chỉ về AI mà còn về triết học, xã hội, pháp luật. Cô từ đó tự đưa ra các đề mục chính cho môn học, ví dụ ảnh hưởng của AI đến xã hội hay vấn đề về quyền riêng tư và bình đẳng khi sử dụng AI "Mặc dù môn này không trực tiếp liên quan tới kỹ thuật nhưng nó đã mở tầm nhìn của tôi rất nhiều", Tú cho biết Theo Tú, Đại học Nam Kinh mạnh nhất trong nghiên cứu cơ bản về lý luận học máy và học tăng cường. Giảng viên phải vừa phát huy được những điểm mạnh của trường, vừa phải nắm bắt được những xu hướng mới mà thế giới đang quan tâm. Tú nhận thấy các hệ thống AI được trang bị khả năng ngôn ngữ có tiềm năng ứng dụng rất lớn, gắn liền với nhiều thách thức và các bài toán hay. Cô quyết định đi theo lĩnh vực trí tuệ thông minh hội thoại, vừa làm nghiên cứu vừa hợp tác xây chatbot (robot trò chuyện trực tuyến) với các tập đoàn như Oppo hay Alibaba PGS.TS. Phan Xuân Hiếu, trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, là người đã đồng hành, hướng dẫn Tú nghiên cứu từ thời đại học và làm việc cùng cô cho đến nay, nói khâm phục trước khả năng chuyên môn và năng lượng tích cực của cô trong công việc "Cẩm Tú có nền tảng Toán học vững chắc, có đam mê nghiên cứu và có sự từ tốn, điềm tĩnh. Không vội vàng đi nhanh, Cẩm Tú luôn tiến về phía trước, đạt được những thành quả ý nghĩa bằng sự thông minh, bền bỉ và cả sự can đảm của người phụ nữ Việt Nam trên đất người", anh chia sẻ PGS Nguyễn Cẩm Tú trong khuôn viên trường AI, Đại học Nam Kinh Trong tương lai, Tú dự định tiếp tục thúc đẩy nhóm nghiên cứu mình đang phụ trách tại Đại học Nam Kinh. Cô cũng hy vọng có thể kết nối với các trường ở Việt Nam để hỗ trợ sinh viên làm nghiên cứu Để theo học và nghiên cứu về khoa học máy tính tại các đại học hàng đầu thế giới, Tú tin rằng sinh viên cần có định hướng rõ ràng và kiến thức nền như học máy vững chắc. Tú khuyên sinh viên tham gia nghiên cứu từ bậc đại học, thể hiện niềm đam mê, động lực tự phát triển của bản thân - một yếu tố được các giáo sư rất quan tâm Cô chia sẻ về ba giai đoạn phát triển trong nghiên cứu được các giáo sư Nam Kinh hướng dẫn cho sinh viên. Bước đầu là phải điều tra (tổng hợp, đọc thông tin để biết tình hình nghiên cứu về bài toán mà mình quan tâm), sau đó đến bắt chước (nắm được công nghệ và làm theo) rồi đến bước sáng tạo Ngoài ra, Tú nhận định sinh viên Việt Nam có nhiều cơ hội theo học ngành AI tại Trung Quốc bởi nền tảng về toán và khoa học tự nhiên rất tốt. Trong khi đó, để hiện thực hóa tham vọng vươn lên dẫn đầu về công nghệ, chính phủ Trung Quốc cũng có nhiều chính sách ưu tiên phát triển AI, hứa hẹn môi trường học tập và nghiên cứu đầy năng động Nhìn lại hành trình của mình, Tú nói được làm nghiên cứu và giảng dạy chính là động lực phát triển của cô chứ không phải việc đạt được vị trí cao về học thuật. Cô không hay nghĩ tới việc mình phải thành công mà chỉ đơn thuần theo đuổi đam mê mỗi ngày. Học viên của cô hiện làm việc ở nhiều công ty công nghệ lớn như Microsoft, Huawei hay ByteDance... "Điều tôi tự hào nhất là chứng kiến sinh viên thành công", Tú chia sẻ
Các “ông lớn” bán lẻ vẫn tiếp tục đầu tư vào công nghệ AI Trang Decrypt trích dẫn nhận định của công ty tư vấn McKinsey cho biết, công nghệ AI có thể bổ sung tới 4,4 nghìn tỷ USD mỗi năm cho nền kinh tế toàn cầu - tương đương 15 đến 40% toàn bộ tác động kinh tế của trí tuệ nhân tạo nói chung... Dễ thấy nhất, trí tuệ nhân tạo có thể giúp giải bài toán vốn được xem là "nỗi đau" của nhiều doanh nghiệp bán lẻ, khi dữ liệu từ hành vi mua sắm của khách hàng rất nhiều, nhưng thực tế lại rời rạc và chưa được xâu chuỗi để tạo ra những chỉ báo quan trọng. Chẳng hạn, ngày nay trí tuệ nhân tạo có thể giúp doanh nghiệp xác định được độ tuổi, giới tính, thói quen mua sắm ngay khi khách đặt chân vào cửa hàng. Và điều quan trọng là các dữ liệu này sẽ được tập hợp, phân tích và đưa ra những báo cáo hành động, đánh giá những thay đổi trước và sau khi cải thiện dịch vụ Sàn thương mại điện tử lớn nhất thế giới Amazon mới đây đã quyết định đầu tư 4 tỷ USD vào công ty khởi nghiệp Anthropic, trong nỗ lực nhằm duy trì vị thế dẫn đầu trong ngành bán lẻ điện tử. Thỏa thuận này cho phép Amazon truy cập sớm vào các tiến bộ trong công nghệ trí tuệ nhân tạo của công ty khởi nghiệp và ứng dụng vào hoạt động kinh doanh Ngày nay, Amazon sử dụng trí tuệ nhân tạo cho mọi thứ, từ Alexa, công nghệ kích hoạt bằng giọng nói hàng đầu trong ngành, đến các cửa hàng tạp hóa không thu ngân Amazon Go, đến Amazon Web Services Sagemaker, công cụ cơ sở hạ tầng đám mây triển khai các mô hình máy học chất lượng cao cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển Amazon mới đây đã quyết định đầu tư 4 tỷ USD vào công ty khởi nghiệp AnthropicTheo giáo sư Rod Runyon từ trường đại học Purdue (Mỹ), không chỉ Amazon mà các công ty khác như Walmart cũng đang tìm cách ứng dụng AI để cải thiện chất lượng dịch vụ. "AI đang là chủ đề nóng của ngành bán lẻ. Hiện nay công nghệ chưa tác động đủ mạnh đến trải nghiệm của khách hàng nhưng tôi chắc chắn rằng sẽ có nhiều thay đổi trong tương lai gần", Giáo sư Rod Runyon cho biết. Theo Mordor Intelligence, ngành bán lẻ Mỹ có quy mô 6.000 tỷ USD trong năm 2023 và tỷ lệ các công ty trong ngành ứng dụng AI sẽ tăng từ 40% hiện nay lên 80% chỉ trong vòng 3 năm Mùa mua sắm cuối năm 2023 sẽ là lần đầu tiên nhà bán lẻ lớn nhất nước Mỹ Walmart thử nghiệm chuỗi cung ứng thế hệ mới. Bằng cách sử dụng AI, Walmart kỳ vọng sẽ phân tích được chính xác nhu cầu của người tiêu dùng mỗi địa phương và phân phối các loại hàng hóa phù hợp. Walmart hiện đang nỗ lực cạnh tranh với Amazon trong lĩnh vực giao hàng nhanh trong ngày và nếu cải thiện được sự hiệu quả của hệ thống kho bãi, Walmart có thể hoàn thành các đơn hàng chỉ trong vòng 30 phút Ngoài việc tăng hiệu suất giao hàng, các nhà bán lẻ cũng hướng đến tăng trải nghiệm của người dùng. "Các công nghệ mới có thể giúp người tiêu dùng bước vào một cửa hàng và trải nghiệm tại cửa hàng đó bằng điện thoại di động. Điện thoại của họ được quét và AI sẽ chào đón họ, cho dù trên điện thoại hay tại cửa và giúp hướng dẫn khách hàng đến nơi có loại hàng hóa họ cần. Người tiêu dùng có thể hỏi AI về những gì họ đang tìm kiếm trong cửa hàng", Giáo sư Rod Runyon cho biết thêm Chẳng hạn, nếu trước đây việc sử dụng camera trong cửa hàng chỉ giới hạn ở bộ phận an ninh, ngày nay ngành bán lẻ sử dụng công nghệ thị giác máy tính còn để kiểm soát việc trưng bày hàng hóa trên kệ. Theo IHL Group (Mỹ), ngành bán lẻ toàn cầu thiệt hại 900 tỷ euro mỗi năm do hàng hóa trưng bày bị hết và không được bổ sung kịp thời. Chuỗi bán lẻ Walmart của Mỹ giải quyết vấn đề này bằng cách cho nhân viên cửa hàng gắn camera vào máy lau sàn, sau đó cử họ đi dọn dẹp hành lang và nhà kho Ngành bán lẻ sử dụng công nghệ thị giác máy tính còn để kiểm soát việc trưng bày hàng hóa trên kệHơn thế, phân tích video giúp giám sát sự an toàn trong các cửa hàng, đồng thời giám sát cả các tiêu chuẩn và quy trình dịch vụ khi thanh toán. Nếu đột nhiên xảy ra sự cố tại quầy thanh toán, hệ thống sẽ nhận biết ngay lập tức và thông báo cho bộ phận hữu quan về sự việc. Ngoài ra, camera giám sát việc xếp hàng không hình thành trong hội trường: hệ thống thông báo cho nhân viên về đám đông người và đưa ra tín hiệu để nhanh chóng mở thêm một máy tính tiền. Theo một nghiên cứu của Tập đoàn Honeywell's ở Anh, việc hạn chế xếp hàng kéo dài làm tăng lòng trung thành của khách hàng lên 35% Trong khi đó, ở châu Á, chuỗi cửa hàng tiện lợi 7-Eleven tại Nhật Bản bước vào một giai đoạn mới của sự phát triển bằng việc kết hợp công nghệ AI vào hoạt động kinh doanh bán lẻ, để tối ưu hóa hiệu quả marketing và quản lý sản phẩm Theo Nikkei Asia, từ năm 2024, 7-Eleven Nhật Bản dự định sử dụng AI để tạo văn bản và hình ảnh cho các sản phẩm mới. Sức mạnh của AI này sẽ được cung cấp từ việc phân tích dữ liệu bán hàng trong cửa hàng và phản hồi từ người tiêu dùng thông qua mạng xã hội. Dự kiến, điều này sẽ giúp rút ngắn đến 90% thời gian cần thiết cho việc lên kế hoạch sản phẩm và cải thiện việc phân phối theo các xu hướng và nhu cầu thực tế của khách hàng Để thực hiện kế hoạch này, 7-Eleven Nhật Bản đã đầu tư vào cơ sở hạ tầng dựa trên công nghệ đám mây. Hơn nữa, họ đã hợp tác với các tên tuổi nổi tiếng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo như OpenAI, Google và Stability AI. Các bot AI từ những công ty này sẽ được triển khai để xử lý dữ liệu từ hoạt động bán hàng, thông tin từ nhà sản xuất sản phẩm và phản hồi từ mạng xã hội. 7-Eleven hi vọng rằng AI có thể đưa ra các đề xuất về sản phẩm mới, phân tích các cuộc khảo sát người tiêu dùng và cắt giảm nhu cầu tổ chức nhiều cuộc họp nội bộ trước khi sản phẩm được đưa ra thị trường Chuỗi cửa hàng tiện lợi 7-Eleven tại Nhật Bản dùng AI để đưa ra các đề xuất về sản phẩm mớiMặc dù việc sử dụng AI để phát triển sản phẩm là một khởi đầu mới cho 7-Eleven, các nhà bán lẻ trên khắp thế giới đã sử dụng các công nghệ đặc biệt khác để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Ví dụ, họ đã sử dụng camera trong cửa hàng để xác định các thông tin về khách hàng và theo dõi sở thích của họ đối với sản phẩm. Họ cũng đã sử dụng các ứng dụng di động để gợi ý sản phẩm liên quan đến tình trạng sức khỏe của khách hàng, bao gồm cả việc đo huyết áp Theo trang Decrypt, cơn sốt đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là AI tạo sinh đã giúp tổng giá trị các công ty sáng tạo trong lĩnh vực này tăng gấp 6 lần chỉ sau 2 năm với hơn 48 tỷ USD. AI được nhận định là ngành kinh doanh tăng trưởng "cực mạnh". Tổng chi tiêu cho các hệ thống AI được dự báo sẽ đạt 97,9 tỷ USD vào năm 2023, tăng hơn 2,5 lần so với năm 2019
Việt Nam sẽ trở thành con rồng về trí tuệ nhân tạo trong tương lai Chiều 18/3/2024, tại Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Hà Nội đã diễn ra Họp báo công bố Chương trình Thách thức Đổi mới sáng tạo Việt Nam 2024 (Vietnam Innovation Challenge - VIC) Tiếp nối thành công năm 2023, Chủ đề của "Thách thức Đổi mới sáng tạo Việt Nam" 2024 là "Đổi mới sáng tạo cùng doanh nghiệp thúc đẩy ngành công nghiệp bán dẫn và trí tuệ nhân tạo chinh phục thị trường toàn cầu" Phát biểu tại Họp báo, Thứ trưởng Bộ Kế hoạch Đầu tư cho biết, sự phát triển của công nghệ ngày càng diễn ra với tốc độ nhanh chóng, trong đó công nghiệp bán dẫn là hạt nhân của ngành công nghiệp điện tử, là ngành công nghiệp lõi, quan trọng cho sự phát triển công nghệ hiện đại "Việt Nam hiện nổi lên như một nhân tố đầy tiềm năng trong ngành bán dẫn với nhiều lợi thế như vị trí chiến lược, cơ sở hạ tầng số ngày càng phát triển, người dân thành thạo công nghệ và lực lượng lao động trẻ dồi dào, có sức sáng tạo", Thứ trưởng cho hay Theo đó, ngành bán dẫn ở Việt Nam đang có tiềm năng tăng trưởng đáng kể trong thời gian tới. Theo dự báo của Hiệp hội Công nghiệp Bán dẫn Đông Nam Á (SEMI SEA), thị trường bán dẫn Việt Nam có thể tăng trưởng hơn 6% trong giai đoạn 2022-2027 "Thách thức Đổi mới sáng tạo Việt Nam 2024 bám sát vào bối cảnh ngành công nghiệp bán dẫn ngày càng đóng vai trò quan trọng trong cạnh tranh kinh tế toàn cầu, sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, chiến lược phát triển các ngành công nghệ cao của Chính phủ Việt Nam", Thứ trưởng Bộ Kế hoạch và Đầu tư Trần Duy Đông cho biết Thứ trưởng Bộ Kế hoạch và Đầu tư Trần Duy Đông phát biểu tại Họp báo Để có thể nắm bắt được cơ hội, Việt Nam đã và đang từng bước hoàn thiện hệ thống chính sách, pháp luật về đầu tư, doanh nghiệp để tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà đầu tư; triển khai nhiều giải pháp hỗ trợ các doanh nghiệp Việt Nam tham gia sâu hơn chuỗi cung ứng toàn cầu trong ngành bán dẫn; tìm kiếm và thúc đẩy các giải pháp công nghệ để hỗ trợ, phát triển và lan tỏa. Bộ Kế hoạch và Đầu tư cũng đã phối hợp các Bộ ngành nghiên cứu, xây dựng Đề án "Phát triển nguồn nhân lực ngành công nghiệp bán dẫn đến năm 2030, định hướng đến năm 2045" với mục tiêu đào tạo 50 nghìn kỹ sư đến năm 2030 Cùng với ngành bán dẫn, Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực nền tảng của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Sự phát triển của AI không chỉ trong lĩnh vực công nghệ mà thực sự sẽ thay đổi cơ bản cách con người nghiên cứu, làm việc, sáng tạo nội dung và được dự đoán sẽ đóng góp hàng nghìn tỷ USD vào kinh tế toàn cầu hàng năm theo Báo cáo của McKinsey 2023 Trong làn sóng phát triển của công nghệ AI, Việt Nam cũng đã có những bước đi mạnh mẽ trong việc tham gia thúc đẩy nghiên cứu, ứng dụng và phát triển nguồn nhân lực AI. Việt Nam cũng đã có những doanh nghiệp đạt những thành tích đáng kể trong nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo như FPT, Viettel AI, VNPT AI, VIN AI… Điều này càng chứng tỏ năng lực và vị thế của kỹ sư, chuyên gia Việt Nam trong việc nghiên cứu, phát triển ứng dụng công nghệ AI Đánh giá cao về chủ đề của năm nay, TS Rafael Frankel, Giám đốc Chính sách công khu vực Đông Nam Á, Tập đoàn Meta cho biết, với những yếu tố nền tảng sẵn có, ông tin rằng Việt Nam sẽ sớm "hoá rồng" trong lĩnh vực AI "Chúng tôi rất ấn tượng về khả năng cũng như tầm nhìn của người Việt Nam trong các cuộc thi về đổi mới sáng tạo, và VIC chính là cơ hội để thúc đẩy thế mạnh của người Việt để từ đó thúc đẩy hỗ trợ nền kinh tế nói chung. Tôi nghĩ bước phát triển tiếp theo của Việt Nam đó là sẽ trở thành con rồng về trí tuệ nhân tạo, và sẽ trở thành nơi có tốc độ phát triển trí tuệ nhân tạo đứng đầu Đông Nam Á", đại diện Meta đánh giá Ông Rafael cho biết rất ấn tượng với sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam so với lần đầu tiên đến Việt Nam cách đây 23 năm. Ngoài ra, Chính phủ Việt Nam rất cởi mở hợp tác kinh tế cùng nhiều quốc gia trên thế giới, không chỉ trong lĩnh vực công nghệ Tuy nhiên, ông cũng nhấn mạnh Việt Nam cần tiếp tục duy trì được những lợi thế sẵn có, tư duy cởi mở và tận dụng được cơ hội lớn đang mở ra. Việt Nam cần trở thành nơi các công ty công nghệ thế giới muốn đến kinh doanh Về Meta, doanh nghiệp này đã cam kết hỗ trợ chuyển đổi số tại Việt Nam trong một thời gian dài. Doanh nghiệp này mong muốn mang công nghệ mới đến Việt Nam nhằm giúp các doanh nghiệp Việt Nam trở thành đầu tàu về đổi mới công nghệ
