Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng minh được nhiều lợi ích rõ rệt, nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp vẫn còn do dự trong việc đưa AI vào hệ thống công nghệ của họ. Một phần lý do xuất phát từ nhận thức sai lầm rằng AI, dù là trong robot công nghiệp hay các thuật toán học máy phân tích dữ liệu, quá phức tạp và không thể kiểm soát. Tuy nhiên, thực tế là các công cụ AI ngày nay không còn mờ đục như trước và có nhiều sự minh bạch hơn bao giờ hết về cách chúng hoạt động và lợi ích mà chúng mang lại cho tổ chức.
Nhiều lo ngại đã tồn tại từ lâu rằng AI sẽ thay thế công việc của con người hoặc mang lại quá nhiều rủi ro do hoạt động độc lập mà không cần can thiệp của con người. Tuy nhiên, các tiến bộ trong AI đã tập trung nhiều hơn vào quản trị công nghệ và thực hành có trách nhiệm. Đồng thời, các chương trình đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân viên cũng đã mở đường cho niềm tin và sự tự tin vào các công nghệ này.
Dĩ nhiên, thành công được đảm bảo tốt nhất khi con người và máy móc làm việc cùng nhau. Trong đó, AI giải thích (Explainable AI) đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho sự hợp tác này trở nên khả thi. AI giải thích sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để cung cấp cho người dùng AI các lời giải thích phù hợp ngữ cảnh, bằng ngôn ngữ đơn giản và các hình ảnh minh họa có liên quan, từ đó xây dựng niềm tin vào các kết quả được đưa ra.
AI giải thích rất cần thiết cho việc ra quyết định nhanh hơn, vì nó giúp ngay cả những đối tượng không chuyên về công nghệ cũng có thể tương tác với và tin tưởng vào công nghệ AI. Bằng cách phá vỡ các mô hình phức tạp thành các khái niệm dễ hiểu, “hộp đen” của AI được mở ra và bất kỳ ai cũng có thể cảm thấy tự tin trong việc sử dụng AI một cách chính xác và phù hợp với mục tiêu và giá trị kinh doanh.
Vậy làm thế nào để AI có thể được ứng dụng trong doanh nghiệp? Dưới đây là bốn ứng dụng chính:
Các nền tảng phân tích sáng tạo tận dụng AI để tự động tìm ra các thông tin chi tiết cho các nhà phân tích kinh doanh và gợi ý, bằng ngôn ngữ đơn giản, những gì cần làm tiếp theo để khám phá sâu hơn về dữ liệu. Công nghệ này cũng cung cấp các báo cáo chính xác hơn, vì một số mô hình có thể phát hiện lỗi hoặc thậm chí dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra.
AI cung cấp sức mạnh cho chatbot và trợ lý ảo, giúp trả lời các câu hỏi thường gặp, hướng dẫn khách hàng trong quá trình mua sắm và chuyển các vấn đề dịch vụ khách hàng phức tạp đến các bộ phận thích hợp. Điều này không chỉ nâng cao sự hài lòng của khách hàng mà còn giúp giải phóng các nhân viên chăm sóc khách hàng để họ tập trung vào các truy vấn quan trọng hơn. Ngoài ra, AI còn có khả năng phát hiện các cộng đồng và xu hướng trong cơ sở khách hàng, từ đó xác định những nhóm khách hàng có khả năng phản hồi tốt với các cơ hội tiếp thị.
Tối ưu hóa nguồn lực tích hợp là một phương pháp dựa trên dữ liệu giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về hoạt động bảo trì. AI có thể phân tích sâu các tập dữ liệu phức tạp, có liên quan chặt chẽ với nhau, đồng thời tự động nổi bật các thông tin quan trọng nhất trong mỗi phân tích. Điều này giúp người quản lý dành thời gian và nguồn lực cho các hành động phòng ngừa chiến lược thay vì chỉ phản ứng với các hệ thống bị hỏng.
Một trong những lợi ích lớn nhất của AI là khả năng đưa ra các dự đoán. Bằng cách tiếp nhận và phân tích dữ liệu lịch sử để nhận diện các mô hình và xu hướng, AI làm công việc tiên phong, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chủ động và dự đoán trước những thách thức trong tương lai. Khả năng dự đoán này đặc biệt hữu ích cho việc lập kế hoạch chiến lược và giảm thiểu rủi ro.
AI có sức mạnh biến đổi to lớn, giúp cải thiện quyết định trong toàn bộ doanh nghiệp. Không chỉ thực hiện các công việc nặng nhọc, thủ công thường khiến con người mất thời gian trong quá trình ra quyết định, AI còn có thể tự động nêu bật các thông tin chi tiết và cung cấp các ứng dụng AI thúc đẩy dữ liệu, giúp trình bày thông tin có giá trị dưới dạng dễ hiểu, từ đó giúp người dùng không chuyên về kỹ thuật hoặc dữ liệu có thể đưa ra các quyết định thông minh hơn.
