Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Công nghệ AI sẽ thay đổi thế kỉ 21 như thế nào?

1. Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là 1 nhánh liên ngành của khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển các hệ thống và máy móc thông minh để có thể giải quyết các vấn đề phức tạp, đặc biệt là những vấn đề thường yêu cầu trí thông minh của con người.

AI là một lĩnh vực rộng hơn, bao gồm cả khoa học dữ liệu và học máy, cùng với các lĩnh vực khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot. Trong khi khoa học dữ liệu cung cấp nền tảng để hiểu và làm việc với dữ liệu, học máy cho phép các hệ thống AI học từ dữ liệu đó và đưa ra quyết định thông minh và/hoặc thực hiện các nhiệm vụ. AI mở rộng phạm vi của khoa học dữ liệu và học máy để bao gồm việc mô phỏng trí thông minh, lý luận, nhận thức và tương tác với môi trường của con người

2. Các công nghệ AI nổi bật hiện nay

Cơ sở hạ tầng AI đã đặt nền tảng cho một loạt các công nghệ AI được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau.

• Máy học - Machine Learning: Máy học là một phương pháp phân tích dữ liệu tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên ý tưởng rằng các hệ thống có thể học từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người. Trong khi trí tuệ nhân tạo (AI) là khoa học rộng lớn về việc mô phỏng khả năng của con người, máy học là một tập con cụ thể của AI, đào tạo cho máy móc cách học.
• Học sâu - Deep Learning: Học sâu là một loại học máy giúp đào tạo máy tính thực hiện các nhiệm vụ giống như con người, chẳng hạn như nhận diện giọng nói, xác định hình ảnh hoặc đưa ra dự đoán. Thay vì tổ chức dữ liệu để chạy qua các phương trình đã được định nghĩa trước, học sâu thiết lập các tham số cơ bản về dữ liệu và đào tạo máy tính tự học bằng cách nhận diện các mẫu thông qua nhiều lớp xử lý.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Natural Language Processing: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp máy tính hiểu, diễn giải và thao tác với ngôn ngữ của con người. NLP giúp máy tính giao tiếp với con người bằng ngôn ngữ của họ, cho phép máy tính đọc văn bản, nghe giọng nói, diễn giải nó, đo lường cảm xúc và xác định các phần quan trọng.
• Thị giác máy tính - Computer Vision: Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo đào tạo máy tính để diễn giải và hiểu thế giới hình ảnh. Sử dụng hình ảnh kỹ thuật số từ camera và video cùng với các mô hình học sâu, máy móc có thể xác định và phân loại chính xác các đối tượng - và sau đó phản ứng với những gì chúng nhìn thấy. Từ việc nhận diện khuôn mặt đến xử lý các hành động trực tiếp trong một trận bóng đá, thị giác máy tính có thể sánh ngang và vượt qua khả năng thị giác của con người trong nhiều lĩnh vực.

3. Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trên thế giới và tại Việt Nam:

3.1. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trên thế giới

Trên thế giới:

Quy mô thị trường AI toàn cầu được ước tính sẽ tiếp tục tăng lên 755 tỷ USD vào năm 2030. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong thuật toán, kỹ thuật học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép phát triển các hệ thống AI tự động tinh vi. Thị trường đã tăng trưởng đáng kể giữa năm 2022 và 2023, tăng hơn 50%, chủ yếu do sự gia tăng năng suất, việc áp dụng AI ngày càng cao và những tiến bộ mạnh mẽ trong generative AI.

So với các thị trường công nghệ khác, AI cũng cho thấy tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) mạnh nhất trong giai đoạn từ 2020 đến 2027 ở mức 23,7%.

3.2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI tại Việt Nam:

Việt Nam gần đây đã nổi lên như một điểm đến mới về gia công công nghệ thông tin tại khu vực Đông Nam Á, và đất nước này đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong chuyển đổi số. Mặc dù so với các quốc gia dẫn đầu về AI trên thế giới như Hoa Kỳ và Trung Quốc thì ngành công nghiệp AI ở Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn đầu, tuy nhiên, Việt Nam đã và đang nỗ lực đáng kể để bắt kịp sự phát triển không ngừng của công nghệ AI.

Năm 2022, Việt Nam xếp thứ 6 trong số 10 thành viên ASEAN và thứ 55 toàn cầu trong Chỉ số Sẵn sàng AI của Chính phủ, vượt qua mức trung bình trên thế giới sau khi tăng bảy bậc so với năm trước (5).

Hiện tại, Việt Nam đang theo đuổi tầm nhìn trở thành một nhân tố quan trọng về AI tại châu Á thông qua Chương trình Chuyển đổi số Quốc gia đến năm 2025. Tuy nhiên, để đạt được mục tiêu phát triển AI đầy tham vọng, Việt Nam phải giải quyết một số thách thức, trong đó lớn nhất là tình trạng thiếu hụt nhân lực trong lĩnh vực AI mặc dù có lực lượng lao động IT vững mạnh.

4. Trí tuệ nhân tạo AI đang được ứng dụng như thế nào trong các lĩnh vực cụ thể?

Cho đến nay, lý do phổ biến nhất để triển khai các công nghệ AI trong các lĩnh vực là hỗ trợ chiến lược và phát triển sản phẩm.

4.1. Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

• Phòng ngừa và chăm sóc từ xa: AI có thể được sử dụng để phục vụ bệnh nhân ngoài phòng khám của bác sĩ hoặc bệnh viện địa phương. Ví dụ, các tư vấn viên ảo có thể được sử dụng để tiến hành tư vấn ban đầu với bệnh nhân, loại bỏ những người không cần gặp bác sĩ, và cung cấp thông tin quan trọng cho các bác sĩ về những người cần điều trị. Ngoài ra, các thiết bị đeo hoặc các thiết bị khác có thể kích hoạt cảnh báo và can thiệp dựa trên dữ liệu như những bất thường trong các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân.
• Hỗ trợ chẩn đoán: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán hình ảnh y tế và các xét nghiệm lâm sàng khác có thể giúp bác sĩ phát hiện sớm và chính xác hơn các bệnh lý như ung thư vú, chấn thương não hoặc bệnh tim.

Những công cụ như vậy không chỉ cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân mà còn tiết kiệm được chi phí. Chẩn đoán và điều trị sớm nhiều loại ung thư, chẳng hạn, có thể giảm chi phí điều trị hơn 50%. Và do khoảng 20% chi phí chẩn đoán liên quan đến lương của các bác sĩ chuyên khoa và các chuyên gia khác, việc AI cải thiện được mức độ sử dụng và hiệu quả của họ sẽ mang lại lợi ích rất lớn (3)

• Các lộ trình điều trị và hỗ trợ: Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng các công cụ AI để tạo ra các kế hoạch điều trị cá nhân hóa, hỗ trợ chăm sóc sức khỏe dựa trên giá trị (VBHC) bằng cách giảm thiểu rủi ro, cải thiện kết quả và cắt giảm chi phí. Ví dụ điển hình: chi phí trực tiếp của các lỗi y tế, bao gồm các lỗi liên quan đến việc nhập viện lại, chiếm khoảng 2% chi tiêu y tế ở Mỹ. (3)
• Khám phá và phát triển thuốc: Các công ty sinh dược (biopharma) đầu tư vào hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D) nhiều hơn 60% so với các công ty trong hầu hết các lĩnh vực khác, trong đó một nửa khoản đầu tư đó được chi cho phát triển lâm sàng. Tuy nhiên, lợi nhuận từ khoản đầu tư này đang giảm dần. Trong 60 năm qua, số lượng các thực thể phân tử mới từ ngành sinh dược trên mỗi đô la chi cho R&D đã giảm khoảng 9% hàng năm, theo nghiên cứu của Bernstein(3).

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể bắt đầu đảo ngược xu hướng này, tận dụng các kết quả sàng lọc trong quá khứ và dữ liệu lâm sàng để giúp các công ty xác định và phát triển các loại thuốc tiềm năng, đồng thời tăng tốc độ thiết kế và tuyển chọn thử nghiệm.

• Vận hành: AI, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), có thể giúp tự động hóa việc viết và xem xét nhiều hồ sơ liên quan đến chăm sóc sức khỏe. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà cung cấp và bên thanh toán. Ví dụ, các bác sĩ dành một phần ba thời gian của họ cho công việc giấy tờ, và các bên thanh toán phải chịu gánh nặng hành chính lớn trong việc xử lý các yêu cầu bồi thường.

Trong ngành sinh dược và công nghệ y tế, AI có thể giúp đơn giản hóa hoạt động, bao gồm các lĩnh vực như chuỗi cung ứng toàn cầu, vượt xa những lợi ích mà phân tích truyền thống mang lại.

• Marketing và Sales: AI có thể cho phép các công ty dược phẩm sinh học và công nghệ y tế xác định các nhà cung cấp có khả năng tiếp nhận sản phẩm của công ty và tạo ra các thông điệp tiếp thị cá nhân hóa, hiệu quả cao để tiếp cận họ. Điều đó có thể cải thiện hiệu quả của lực lượng bán hàng trong cả hai lĩnh vực, một mục tiêu quan trọng trong các ngành mà chi phí tiếp thị và bán hàng thường vượt quá chi tiêu cho R&D.
• Các chức năng hỗ trợ: Thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang biến việc tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình tiêu chuẩn thành hiện thực. Ví dụ, chatbot có thể trả lời các câu hỏi của người tiêu dùng liên quan đến hóa đơn hoặc đặt lại mật khẩu. Những công cụ AI này, kết hợp với những tiến bộ trong lĩnh vực robot, có thể nâng cao hiệu suất của các chức năng hỗ trợ trong cả bốn lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

4.2. Lĩnh vực bán lẻ

Ảnh 5: Chuỗi giá trị ngành bán lẻ(4)

• Phát triển sản phẩm và tìm kiếm nguồn cung ứng: Trong các giai đoạn đầu của chuỗi giá trị bán lẻ, trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích nâng cao đang được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường và sở thích của người tiêu dùng, từ đó cung cấp thông tin cho việc phát triển sản phẩm và quyết định tìm nguồn cung ứng.
• Quản lý chuỗi cung ứng và tồn kho: AI dự đoán chính xác nhu cầu trong tương lai, tối ưu hóa mức tồn kho và giảm chi phí lưu kho. Ví dụ, một chuỗi siêu thị đã giảm 14% lượng hàng tồn kho tại cửa hàng nhờ vào dự báo nhu cầu sử dụng AI, đảm bảo sử dụng hiệu quả không gian lưu trữ.(4)
• Marketing và thu hút khách hàng: Phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) rất quan trọng trong việc phát triển các chiến lược marketing mục tiêu. Các nhà bán lẻ có thể tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng để nâng cao việc thu hút và giữ chân khách hàng. Các nền tảng mạng xã hội và công cụ marketing kỹ thuật số tích hợp với các thuật toán AI giúp tiếp cận đúng đối tượng với thông điệp phù hợp.

• Bán hàng và phân phối: Trong giai đoạn này, các chiến lược đa kênh (omnichannel) là rất quan trọng. AI đảm bảo sự tích hợp liền mạch của các kênh bán hàng khác nhau, cung cấp trải nghiệm khách hàng đồng nhất. Đối với bán hàng trực tuyến, các chatbot AI và trợ lý ảo nâng cao sự tương tác với khách hàng, cải thiện chất lượng dịch vụ và hiệu quả.
• Trải nghiệm và dịch vụ khách hàng: AI phân tích dữ liệu khách hàng để gợi ý các sản phẩm liên quan và cung cấp đánh giá cũng như đề xuất cá nhân hóa, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình. Ví dụ, một thương hiệu làm đẹp toàn cầu đã tích hợp công cụ chẩn đoán da kỹ thuật số và công nghệ chăm sóc sắc đẹp cá nhân hóa vào trải nghiệm thương mại điện tử và các buổi trang điểm ảo. Ngoài ra, các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI có khả năng thấu hiểu ý định của người dùng và đề xuất những sản phẩm phù hợp.

• Dịch vụ sau mua và quản lý mối quan hệ khách hàng: Sau khi bán hàng, AI và phân tích dữ liệu tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong quản lý quan hệ khách hàng. Các công nghệ này có thể giúp thấu hiểu phản hồi của khách hàng, quản lý việc trả hàng và đổi hàng hiệu quả, và cung cấp dịch vụ sau bán hàng cá nhân hóa. Phân tích dự đoán cũng có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu và sở thích của khách hàng trong tương lai, hỗ trợ việc giữ chân khách hàng.
• Vòng lặp phản hồi để cải tiến liên tục: AI và phân tích dữ liệu tiên tiến có thể phân tích dữ liệu thu thập được trong toàn bộ chuỗi giá trị bán lẻ để cải thiện sản phẩm và dịch vụ. Vòng lặp phản hồi này là thiết yếu để các nhà bán lẻ thích ứng với các điều kiện thị trường và sở thích của người tiêu dùng đang thay đổi, từ đó duy trì lợi thế cạnh tranh.

Vai trò then chốt của các công nghệ AI trong việc tái định hình các lĩnh vực là không thể phủ nhận. Việc tích hợp AI không chỉ là một lựa chọn mà là một chiến lược thiết yếu cho các doanh nghiệp nhằm vượt qua những khó khăn phức tạp trong bối cảnh thị trường hiện nay. Mặc dù hành trình tích hợp AI rất phức tạp và đầy thách thức, nhưng sẽ mang đến những cơ hội chưa từng có cho sự tăng trưởng, sự khác biệt và thành công lâu dài của các doanh nghiệp.

Nguồn tham khảo:

1. Insights Compass 2023 - Unleashing Artificial Intelligence’s true potential | Statista. (n.d.). Statista.
2. Artificial Intelligence (AI): What it is and why it matters. (n.d.). SAS.
3. Chasing Value as AI Transforms Health Care. Alexander Aboshiha, Ryan Gallagher, and Lauren Gargan.
4. Future of retail: Profitable growth through technology and AI. Deloitte.
5. Topic: Artificial Intelligence (AI) in Vietnam. (2024, February 22). Statista.