Ứng dụng AI trong doanh nghiệp
Việc bắt đầu ứng dụng AI có thể rất đơn giản. Cứ coi như đây là nhân viên mới, và đánh giá xem họ có làm việc được hay không.
Ông Hùng Trần - Nhà sáng lập kiêm giám đốc AI for Vietnam:
Chúng ta đang sống trong một kỷ nguyên mà AI thay đổi gần như là tất cả các ngành nghề trong cuộc sống. Tuy nhiên, có một mảng gây ấn tượng và sốc nhất, đó là nghề lập trình.
Cách đây chỉ 3 năm, lập trình viên là một nghề “hot” với mức lương cao và rất khó tuyển dụng. Nhưng tình hình hiện tại đang thay đổi chóng mặt. Tôi tin rằng sẽ có một làn sóng các em sinh viên tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin sẽ “bơ vơ”, cả ở Việt Nam lẫn ở Mỹ.
Lý do là, AI bây giờ tốt hơn rất nhiều so với con người nếu họ chỉ mới vào nghề hoặc ở cấp độ trung bình. Chỉ những người thực sự có kinh nghiệm, biết nghĩ ra công việc và quản lý công việc, mới có thể sai AI làm những việc trước đây các bạn ít kinh nghiệm hơn làm. Đây là một trường hợp thực sự gây ấn tượng. Thậm chí, một trào lưu mới đã xuất hiện, nơi các công ty mới thành lập chỉ có mỗi ông chủ là người, còn tất cả các nhân viên đều là AI.
Làn sóng AI mới, hay còn gọi là Gen AI, sở hữu khả năng xử lý dữ liệu cực tốt. Nó có thể đọc văn bản và các tài liệu như con người, giúp chúng ta tìm kiếm thông tin để ra quyết định, hoặc thậm chí có thể tự động ra quyết định cho mình.
Đối với các doanh nghiệp có nhiều dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu dạng text chưa được sử dụng triệt để, Gen AI sẽ giúp được rất nhiều.
Gen AI bây giờ có thể đọc dữ liệu đầu vào, làm một số công việc, và trả kết quả ở đầu ra luôn. Tức là, nó hoạt động giống như một nhân viên: chúng ta giao việc và nó hoàn thành.
AI sẽ giúp chúng ta ra quyết định dựa trên dữ liệu và những thông tin tiềm ẩn mà chúng ta có.
Ví dụ phân tích review chuyên sâu. Trước đây, AI cũ chỉ có thể biết sắc thái review là tốt hay xấu. Nhưng với Gen AI, nó có thể đọc review dài và chắt lọc ra được thông tin rất cụ thể. Khả năng này, được thực hiện ở quy mô lớn (hàng trăm nghìn review), là điều con người không thể làm hết được.
Hay như việc cá nhân hóa khảo sát (survey). Thay vì dùng công thức một mẫu cho tất cả (one size fits all), chúng ta có thể đưa cho Gen AI thông tin về tập khách hàng và nó sẽ tạo ra những bảng khảo sát thực sự cá nhân hóa cho khách hàng đó. Điều này vừa nhanh chóng vừa tiết kiệm thời gian.
Khi ứng dụng Gen AI ở Việt Nam, chúng ta đối mặt với hạn chế của ngôn ngữ. Tiếng Việt được các công ty lớn gọi là low resource language (ngôn ngữ tài nguyên thấp), do chưa được đầu tư nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao để đào tạo AI.
Đây là lý do tổ chức AI for Việt Nam (AI Việt Nam) — tổ chức được cộng đồng người Việt làm AI trên thế giới lập nên để giúp Việt Nam tận dụng AI — đã xây dựng bộ dữ liệu Vietnamese Instruction Tuning Dataset (VITD). Mục tiêu là cung cấp kiến thức nền tảng tốt cho hệ thống học, giúp AI sẽ có trình độ tốt hơn. Tuy nhiên, việc này cần thời gian.
Hiện nay rất nhiều doanh nghiệp băn khoăn về hiệu quả đầu tư vào AI (Return on Investment - ROI), tôi không thể đưa ra một mẫu số chung. Tuy nhiên, tôi muốn chia sẻ một gợi ý tư duy khi quyết định đầu tư.
Quan điểm chính là: chúng ta coi AI như một nhân viên.
Chúng ta cần xác định rõ: nhân viên AI này sẽ làm được việc gì, phải giải quyết được việc gì tạo ra giá trị nhất và đang là điểm yếu nhất (pain point) của doanh nghiệp.
Ví dụ, trong bộ phận Customer Support (CS) hoặc Customer Service Management (CSM). Khi khối lượng yêu cầu tương tác quá lớn (như mùa bán hàng cao điểm) và đội ngũ nhân viên không thể giải quyết kịp. Chúng ta xác định đây là điểm yếu và giao cho AI giải quyết. Chỉ số đo lường cụ thể là: AI có thể giúp thời gian phản hồi khách hàng gần như ngay lập tức được hay không?
Hãy coi AI là một nhân viên. Mình tuyển “nhân viên” đó vào vị trí nào? Vị trí đó có giúp đỡ hoặc mở rộng khả năng của đội ngũ hiện tại hay không? Chúng ta có thể tuyển hàng nghìn nhân viên AI như vậy. Hãy đừng tính AI là công nghệ phức tạp, mà hãy tính nó là một nhân viên.
Khi bắt đầu ứng dụng AI, các doanh nghiệp Việt Nam thường gặp hai thách thức chính:
Một là kỳ vọng quá cao. Mọi người thường hay đặt kỳ vọng quá cao với cả AI do bị ảnh hưởng bởi truyền thông và các demo ấn tượng. Chúng ta cần có rất rõ ràng về việc đặt kỳ vọng, thậm chí phải giảm bớt mức kỳ vọng đó. Hãy nghe các bên bán hàng và quảng cáo một cách vừa phải. Hãy đặt đầu bài rõ ràng và xem AI đó có thực sự giải quyết vấn đề đó hay không. Nếu nó hoàn thành được công việc, chúng ta dùng; nếu không, thì thôi.
Hai là an toàn dữ liệu doanh nghiệp: Đây là điều cực kỳ quan trọng. Khi chúng ta đẩy dữ liệu lên đám mây và dùng trực tiếp các model có sẵn, dữ liệu có thể bị rò rỉ ra ngoài, hoặc bị dùng để đào tạo model. Việc lộ hết các thứ của mình là một nguy hiểm lớn. Chúng ta phải hết sức cẩn thận với dữ liệu doanh nghiệp.
Việc bắt đầu ứng dụng AI có thể rất đơn giản. Hãy nhớ nguyên tắc cơ bản: Cứ coi như đây là nhân viên mới, và đánh giá xem họ có làm việc được hay không. Áp dụng nguyên tắc tư duy này, việc triển khai AI sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.