Top 6 xu hướng AI, tự động hóa nổi bật năm 2019

Giới chuyên gia tin rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đóng góp gần 16.000 tỉ USD vào kinh tế toàn cầu đến năm 2030. 20% hãng được khảo sát đã có kế hoạch tích hợp AI trong năm sau, theo Forbes.

Năm 2018 đang dần khép lại. Đây là thời điểm thích hợp để nhìn sang một số xu hướng, dự báo về AI, tự động hóa trong năm 2019 và xét xem liệu chúng có thể được tích hợp vào doanh nghiệp theo cách nào. Nhìn chung, Forbes cho rằng các hãng không nghiên cứu, ứng dụng AI sẽ bị “bỏ rơi” trên con đường chuyển đổi kỹ thuật số trong năm 2019.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Nhận biết và tạo dựng

Đầu năm ngoái, gần 40 triệu người Mỹ sở hữu một chiếc loa thông minh như Amazon Echo. Những người dùng loa thông minh biết rằng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang cải thiện với tốc độ cao. Alexa giúp mọi người giảm độ sáng đèn, tắt máy sưởi, quản lý lịch trình và lên lịch mua sắm. Tất cả được hoàn tất bằng AI và giọng nói.

Các loại loa thông minh phổ biến trên thị trường. Ảnh: Reuters.

AI đang đưa xử lý ngôn ngữ tự nhiên lên cấp độ mới và nó sẽ không dừng lại. Năm 2019, công nghệ xử lý tự nhiên, cả nhận biết giọng nói lẫn tạo dựng ngôn ngữ, tiếp tục phát triển. Điều đó có nghĩa là Alexa sẽ không chỉ hiểu con người nói gì, mà còn có thể tạo dựng tin nhắn, báo cáo thay cho con người. Những con bot dạng này có thể xuất hiện trong tương lai không xa.

AI minh bạch, cải thiện niềm tin người tiêu dùng

Nhiều doanh nghiệp đã dùng một số hình thức AI, bất kể là trong hoạt động tiếp thị hay tuyển dụng. Vấn đề mà họ phải đối mặt bây giờ là sự thiếu niềm tin của người tiêu dùng. Đây sẽ là mảng mà AI có thể có ích trong tương lai. Đơn cử, các doanh nghiệp như Stitch Fix dùng AI và thuật toán để đưa ra quyết định cho khách hàng, song khiến khách hàng tin rằng quyết định là do con người thực hiện.

Đây không phải là ý hoàn toàn hay, nhất là trong bối cảnh ngày càng có nhiều yêu cầu thuật toán AI minh bạch hơn. Người dùng muốn biết thông tin của họ đang được dùng ra sao, quyết định được đưa ra như thế nào và liệu có sự thiên vị ở đó hay không. Đơn cử trong lĩnh vực pháp lý, khách hàng có thể yêu cầu hãng luật chia sẻ thuật toán giúp xác định mức độ tái phạm. Nếu AI minh bạch hơn trong năm 2019, người tiêu dùng sẽ có nhiều “quyền lực” hơn.

AI hội tụ với các công nghệ khác

Ảnh: Shutterstock.

2019 là năm mà AI kết hợp với các công nghệ khác như Internet vạn vật (IoT), blockchain, và phân tích sẽ là bí quyết thành công cho doanh nghiệp. Hội tụ nên là ưu tiên hàng đầu với giới lãnh đạo ngành công nghiệp. Đơn cử, sẽ rất thú vị nếu AU có thể kết hợp với dữ liệu từ các cảm biến IoT trong kho hàng để cải thiện hoạt động quản lý chuỗi cung ứng. Sử dụng dữ liệu từ cảm biến có thể dẫn đến quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn, giúp cải thiện lợi nhuận doanh nghiệp.

Giới lãnh đạo doanh nghiệp tham gia vào AI

Việc giới lãnh đạo nhận ra rằng họ cần phải tham gia vào chiến lược AI doanh nghiệp sẽ là xu hướng lớn trong năm 2019. Nghiên cứu chỉ ra rằng việc triển khai AI cho một nhóm AI cụ thể không đủ sức thay đổi. Tất cả phân khúc, phòng ban của doanh nghiệp đều cần tham gia. Các doanh nghiệp thông minh nhất sẽ hiểu rằng việc ứng dụng AI, đặc biệt là AI thay đổi động lực của cả doanh nghiệp, sẽ phải bắt nguồn từ trên xuống.

Ngoài ra, giới lãnh đạo doanh nghiệp cũng có thể ưu tiên hóa AI bằng cách cung cấp chương trình đào tạo lại, giúp nhân viên tìm hiểu kỹ năng họ cần để tận dụng tối đa chương trình AI mà doanh nghiệp ứng dụng.

Ảnh: AFP /Getty Images.

Tự động hóa quá trình robot (RPA) và học máy phát triển

Công nghệ RPA không thực sự mới, dù các kiểu phi công nghệ có thể không quen thuộc. Thuật ngữ tự động hóa quy trình làm việc thực tế xuất hiện từ thập niên 1920, trở nên phổ biến hơn vào thập niên 1990. Tương tự, trí tuệ nhân tạo cũng lần đầu tiên được dùng vào năm 1956.

Theo McKinsey, RPA sẽ có tác động kinh tế đến 6.700 tỉ USD vào năm 2025. Hiện phần lớn RPA được điều khiển bởi các hoạt động dựa trên quy tắc có tính lặp lại cao, có thể được lập trình để xử lý tác vụ cụ thể. Forbes nhận định sẽ sớm đến ngày con người chứng kiến AI và máy học (machine learning) xử lý các hoạt động phức tạp hơn, ít lặp đi lặp lại hơn. Máy học còn có thể quản lý thay đổi hành vi để nhận dạng mẫu. Thay đổi này sẽ đem lại giá trị lớn cho RPA.

Ứng dụng AI để ra quyết định

Khi AI bắt đầu len sâu vào doanh nghiệp, giới doanh nghiệp cũng sẽ cởi mở hơn với việc dùng AI để ra quyết định tự động hóa. Đơn cử, thay vì người đại diện dịch vụ khách hàng quyết định có nên trả tiền mua hàng của khách hay không, hoặc có nên cho một khách hàng vay mua nhà hay không, AI sẽ tự đưa ra quyết định mà không cần tham khảo ý kiến đối tác. Đây là tin vừa tốt vừa xấu. Công nghệ có thể giúp giảm sự mệt mỏi của nhân viên, song nó không thể bảo đảm vấn đề minh bạch.

Thu Thảo
Nguồn Thanh Niên