Những ngành nào quan trọng nhất cho việc chuyển đổi AI?

Theo O’Reilly AI Adoption trong cuộc khảo sát Enterprise 2021, các ngành như phát triển phần mềm tùy chỉnh, fintech, chăm sóc sức khỏe và du lịch đã có nền tảng đáng kể trong việc áp dụng AI. Sự khác biệt giữa các ngành có thể sẽ còn tồn tại trong tương lai, vì ngày càng nhiều doanh nghiệp số hóa như thương mại điện tử hoặc bất động sản có thể tận dụng lợi thế tốt hơn của công nghệ AI.

1. Công ty của bạn cần gì để chuyển đổi AI thành công?

Đạt được sự trưởng thành hoàn toàn về AI trong một tổ chức lớn và có uy tín không phải là một nhiệm vụ tầm thường. Dưới đây là 3 yếu tố mà một công ty cần để áp dụng AI thành công và suôn sẻ:

1.1 Mục tiêu kinh doanh rõ ràng

Các tổ chức cần hiểu rõ về mục tiêu kinh doanh của mình và cách AI có thể giúp họ đạt được những mục tiêu này. Điều này bao gồm việc xác định các vấn đề hoặc cơ hội cụ thể mà AI có thể giải quyết.

1.2 Cơ sở hạ tầng vững chắc

Các tổ chức cần thiết kế và thiết lập cơ sở hạ tầng CNTT có khả năng lưu trữ, xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu. Điều này bao gồm điện toán đám mây, điện toán hiệu năng cao và cơ sở dữ liệu nhiều bên thuê.

1.3 Đủ nguồn lực cho nhiều dự án AI

Các công ty không thể đánh giá thấp các nguồn lực cần thiết cho các dự án AI trong tương lai. Thực hiện nhiều dự án AI mang lại giá trị trực tiếp cho doanh nghiệp. Chuyển đổi AI và kỹ thuật số có thể tốn kém, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ không có đủ nguồn tài chính để đầu tư vào công nghệ và cơ sở hạ tầng AI.

>>> Đọc ngay: Tìm hiểu sự khác biệt Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

2. Những trở ngại cho việc chuyển đổi AI là gì?

2.1 Thiếu chuyên gia tài năng

Chuyển đổi AI đòi hỏi các chuyên gia có tay nghề cao, có thể thiết kế, phát triển và duy trì hệ thống AI. Tuy nhiên, thị trường việc làm đang thiếu hụt nhân tài AI, điều này khiến các tổ chức khó tìm được người phù hợp.

2.2 Dữ liệu không đầy đủ

Các công cụ và mô hình AI thường yêu cầu lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để được đào tạo một cách hiệu quả. Tuy nhiên, nhiều tổ chức gặp khó khăn với các vấn đề về chất lượng dữ liệu như dữ liệu không đầy đủ, không chính xác hoặc lỗi thời. Điều này có thể dẫn đến các mô hình AI sai lệch hoặc không đáng tin cậy và làm giảm ROI cuối cùng của các sáng kiến ​​AI.

2.3 Đề kháng với sự thay đổi

Chuyển đổi AI thường liên quan đến những thay đổi trong quy trình kinh doanh, cơ cấu tổ chức và vai trò của nhân viên. Điều này có thể gặp phải sự phản đối từ những nhân viên lo sợ mất việc, thay đổi thói quen làm việc hoặc đơn giản là không hiểu lợi ích của AI.

>>> Đọc thêm: 20 Ví dụ về trí tuệ nhân tạo ảo trong cuộc sống hàng ngày Phần 1

3. Tại sao chuyển đổi AI lại quan trọng vào năm 2023?

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhận thấy rằng trí tuệ nhân tạo và học máy có thể tác động đến hầu như tất cả các khía cạnh của hoạt động kinh doanh dưới hình thức này hay hình thức khác. Và chúng tôi không nói về việc buộc ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn trong mọi ứng dụng có thể tưởng tượng được.

Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại giá trị cho các công ty theo những cách mà thoạt nhìn không mấy rõ ràng, nhưng chúng có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm và hiệu quả của khách hàng ở tất cả các giai đoạn của chuỗi cung ứng.

Một trong những triển khai như vậy là các công cụ phân tích được hỗ trợ bởi AI giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên các dự báo chính xác và xu hướng thị trường mà con người không thể nhìn thấy rõ ràng. Theo nghiên cứu gần đây của McKinsey Digital, dự báo được hỗ trợ bởi chuyển đổi AI có thể giảm lỗi trong mạng lưới chuỗi cung ứng từ 30 đến 50%.

Và không có nhiều thời gian để các nhà điều hành hành động. Theo PWC , đến cuối thập kỷ này, có tới 70% công ty trên toàn thế giới sẽ áp dụng giải pháp AI dưới hình thức này hay hình thức khác. Nhìn chung, nó sẽ đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu.

Các công ty không tận dụng được chuyển đổi AI trong vài năm tới có thể sẽ không bao giờ bắt kịp.

Tất cả chúng ta đều đã nghe những câu chuyện đề phòng về những công ty không thể thích ứng với bối cảnh kinh doanh đang thay đổi như Kodak hay Blockbuster. Chúng ta đừng rơi vào cái bẫy đó một lần nữa bằng cách bỏ qua các khoản đầu tư AI sinh lợi đang tiếp cận các thị trường rộng lớn hơn.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn