Các mô hình generative AI thường được huấn luyện bằng cách sử dụng một tập dữ liệu lớn để học và hiểu các mẫu, cấu trúc trong dữ liệu đó. Sau khi hoàn tất quá trình huấn luyện, mô hình có thể tạo ra các đầu ra mới mà không cần dữ liệu đầu vào cụ thể.
Generative AI (Gen AI) là gì?
Generative AI (GenAI) là AI tạo sinh – một loại trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nhiều định dạng dữ liệu như hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và mô hình 3D. Nó thực hiện bằng cách học các mẫu từ dữ liệu hiện có, sau đó sử dụng kiến thức này để tạo ra các kết quả đầu ra mới và độc đáo.
GenAI có khả năng tạo ra nội dung phức tạp và có độ chân thực cao, bắt chước khả năng sáng tạo của con người, khiến nó trở thành công cụ có giá trị cho nhiều ngành như trò chơi, giải trí, marketing. Những đột phá gần đây trong lĩnh vực này, chẳng hạn như Chat GPT (Generative Pre-training Transformer) và Midjourney, đã nâng cao đáng kể khả năng của GenAI. Những tiến bộ này đã mở ra những khả năng mới trong việc sử dụng GenAI để giải quyết các vấn đề phức tạp, sáng tạo nghệ thuật và thậm chí hỗ trợ nghiên cứu khoa học.
Generative AI hoạt động như thế nào?
Các mô hình Generative AI sử dụng mạng lưới thần kinh (neural networks) và thuật toán học sâu (deep learning) để xác định các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu hiện có nhằm tạo ra nội dung mới và nguyên bản.
Quá trình đào tạo cho generative AI bắt đầu từ việc cho nó các dữ liệu đầu vào gồm các ví dụ, văn bản, âm thanh, hình ảnh, video tùy theo mục đích. Sau đó, mô hình này sẽ phân tích các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu đầu vào để hiểu về các nguyên tắc chi phối đến nội dung. Cuối cùng, nó tạo ra nội dung mới bằng cách lấy mẫu từ phân phối xác suất (probability distribution) mà nó đã học, rồi điều chỉnh liên tục các tham số để tối đa hóa việc tạo ra đầu ra một cách chính xác nhất.
Một trong những bước đột phá của các mô hình AI tổng quát là khả năng tận dụng các phương pháp học tập khác nhau, bao gồm cả học tập không giám sát hoặc bán giám sát để đào tạo. Điều này đã mang lại cho các tổ chức khả năng tận dụng một lượng lớn dữ liệu chưa được gắn nhãn một cách dễ dàng và nhanh chóng hơn để tạo ra các mô hình nền tảng. Các mô hình nền tảng này có thể được sử dụng làm cơ sở cho các hệ thống AI thực hiện nhiều tác vụ.
Ví dụ về các mô hình nền tảng bao gồm GPT-3 và Stable Diffusion (Khuếch tán ổn định), cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của ngôn ngữ. Ví dụ: các ứng dụng phổ biến như Chat GPT, lấy từ GPT-3, cho phép người dùng tạo một bài luận dựa trên yêu cầu văn bản ngắn. Mặt khác, Khuếch tán ổn định cho phép người dùng tạo ra các hình ảnh chân thực khi nhập yêu cầu bằng văn bản.
ChatGPT và DALL-E là gì?
ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ tự nhiên được phát triển bởi OpenAI. Nó là một phiên bản của GPT (Generative Pre-trained Transformer), được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản từ trên internet. ChatGPT có khả năng sinh ra văn bản tự nhiên và tương tác với con người thông qua các cuộc trò chuyện.
DALL-E là một mô hình sinh hình ảnh được phát triển bởi OpenAI, được xây dựng trên cơ sở của kiến trúc Transformer, cũng như GPT. Mô hình này có khả năng tạo ra hình ảnh từ các mô tả văn bản. Điều này cho phép người dùng mô tả một ý tưởng hoặc một tình huống, sau đó DALL-E sẽ sinh ra hình ảnh tương ứng với mô tả đó.
Theo một cuộc khảo sát từ McKinsey năm 2022, việc áp dụng AI tăng gấp đôi trong vòng 5 năm, kéo theo đó là sự gia tăng trong việc đầu tư vào AI. ChatGPT và DALL-E có khả năng làm thay đổi cách thức hoạt động của nhiều ngành nghề. Song đó, các yếu tố rủi ro trong việc sử dụng các công cụ AI này là không thể tránh khỏi.
Ứng dụng của Generative AI phổ biến nhất
Ngôn ngữ
Văn bản là gốc rễ của nhiều mô hình AI tổng quát và được coi là miền tiên tiến nhất. Một trong những ví dụ phổ biến nhất về mô hình tổng quát dựa trên ngôn ngữ được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các mô hình ngôn ngữ lớn đang được tận dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm tạo bài luận, phát triển mã, dịch thuật và thậm chí hiểu trình tự di truyền.
Âm thanh
Âm nhạc, âm thanh và lời nói cũng là những lĩnh vực mới nổi trong thế hệ Generative AI. Ví dụ như các mô hình có khả năng phát triển các bài hát và đoạn nhạc vào văn bản, nhận diện đối tượng trong video và tạo ra âm thanh đi kèm cho các cảnh quay video khác nhau, thậm chí tạo ra nhạc cá nhân theo yêu cầu.
Hình ảnh
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Generative AI là trong lĩnh vực hình ảnh. Điều này bao gồm việc tạo ra hình ảnh 3D, hình đại diện, video, đồ thị và các minh hoạ khác. Nó có tính linh hoạt trong việc tạo ra hình ảnh với các phong cách thẩm mỹ khác nhau, cũng như các kỹ thuật để chỉnh sửa và sửa đổi hình ảnh đã tạo ra.
Các mô hình Generative AI có thể tạo ra đồ thị hiển thị các hợp chất hóa học mới và phân tử hỗ trợ trong việc phát hiện thuốc, tạo ra hình ảnh thực tế cho thực tế ảo hoặc tăng cường thực tế, tạo ra mô hình 3D cho trò chơi video, thiết kế logo,...
Dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu lớn và tổng hợp rất hữu ích để đào tạo các mô hình AI khi dữ liệu không tồn tại, bị hạn chế hoặc đơn giản là không thể giải quyết các trường hợp góc với độ chính xác cao nhất.
Sự phát triển của dữ liệu tổng hợp thông qua các mô hình tổng hợp được xem là một trong những giải pháp hiệu quả nhất để vượt qua những thách thức về dữ liệu của nhiều doanh nghiệp. Nó mở rộng tất cả các phương thức sử dụng và có thể thực hiện được thông qua một quá trình được gọi là học tập hiệu quả gắn nhãn. Các mô hình AI tổng hợp có thể giảm chi phí ghi nhãn bằng cách tự động tạo ra dữ liệu đào tạo tăng cường bổ sung hoặc bằng cách học cách trình bày nội bộ của dữ liệu để tạo điều kiện cho việc đào tạo các mô hình AI với dữ liệu ít được gắn nhãn hơn.
Lợi ích của Generative AI
Lợi ích của GenAI bao gồm việc phát triển sản phẩm nhanh hơn, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và cải thiện năng suất của nhân viên, nhưng cụ thể còn phụ thuộc vào trường hợp sử dụng. Người dùng cuối nên thực tế về giá trị mà họ mong muốn đạt được, đặc biệt là khi sử dụng một dịch vụ vốn có những hạn chế lớn.
Một số lợi ích của GenAI có thể kể đến như:
Mở ra tiềm năng sáng tạo vô hạn:
- Generative AI tạo ra nội dung mới, độc đáo (hình ảnh, video, văn bản) khó để phân biệt với tác phẩm do con người tạo ra.
- Nâng tầm giải trí, quảng cáo, nghệ thuật sáng tạo, mang đến trải nghiệm mới mẻ, thu hút.
Nâng cao hiệu quả và độ chính xác của hệ thống AI:
- Cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính.
- Tạo dữ liệu tổng hợp để huấn luyện và đánh giá các thuật toán AI khác, thúc đẩy hiệu quả và độ chính xác.
Khám phá và phân tích dữ liệu hiệu quả:
- Phân tích dữ liệu phức tạp theo cách mới, phát hiện mẫu và xu hướng ẩn.
- Hỗ trợ doanh nghiệp và nhà nghiên cứu đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu.
Tự động hóa và tăng tốc quy trình:
- Tự động hóa nhiều tác vụ, quy trình, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
- Nâng cao năng suất, hiệu quả hoạt động cho doanh nghiệp và tổ chức.
3 Tiêu chí đánh giá mô hình Generative AI thành công
3 Yêu cầu chính của một mô hình AI tạo thành công:
-
Chất lượng: Đặc biệt đối với các ứng dụng tương tác trực tiếp với người dùng, điều quan trọng là phải có đầu ra chất lượng cao. Ví dụ, trong quá trình tạo giọng nói, chất lượng giọng nói kém rất khó hiểu. Tương tự, trong quá trình tạo hình ảnh, kết quả đầu ra mong muốn phải không thể phân biệt được về mặt trực quan với hình ảnh tự nhiên.
-
Tính đa dạng: Một mô hình tổng quát tốt nắm bắt được các phương thức thiểu số trong quá trình phân phối dữ liệu của nó mà không làm giảm chất lượng tạo ra. Điều này giúp giảm bớt những thành kiến không mong muốn trong các mô hình đã học.
-
Tốc độ: Nhiều ứng dụng tương tác yêu cầu tạo nhanh, chẳng hạn như chỉnh sửa hình ảnh theo thời gian thực để cho phép sử dụng trong quy trình tạo nội dung.
Ứng dụng thực tiễn của Generative AI trong các lĩnh vực
- Marketing
- Nghiên cứu y học
- Ngành Ô tô
- Ngành công nghiệp giải trí
- Ngành Logistics
- Ngành du lịch
- Lĩnh vực y tế
Marketing
-
Viết bài blog, bài đăng mạng xã hội, email marketing, tạo slogan, tagline,... Generative AI có thể tạo ra nhiều lựa chọn sáng tạo, giúp doanh nghiệp chọn được slogan phù hợp nhất với chiến dịch marketing.
-
Tạo kịch bản sáng tạo, thu hút, phù hợp với mục tiêu chiến dịch và đối tượng khách hàng.
-
Phân tích dữ liệu marketing, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng và tối ưu hóa chiến dịch.
-
Generative AI có thể tạo nhiều phiên bản quảng cáo, bài đăng mạng xã hội để A/B testing, giúp doanh nghiệp chọn được phiên bản hiệu quả nhất.
-
Dự đoán xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp đưa ra chiến lược marketing phù hợp.
Nghiên cứu y học
Trong nghiên cứu y học, Generative AI đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các khám phá và cải tiến, mang đến những ứng dụng thực tiễn đầy tiềm năng. Nổi bật nhất là khả năng hỗ trợ phát triển thuốc mới. Generative AI có thể tạo ra các chuỗi protein mới để điều chế thuốc, giúp đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và thử nghiệm, đồng thời mang đến những phương pháp điều trị hiệu quả hơn.
Ngoài ra, Generative AI còn tự động hóa các quy trình y tế tốn thời gian như ghi chép bệnh án, mã hóa y tế, phân tích hình ảnh y tế và bộ gen. Nhờ đó, các bác sĩ và nhà nghiên cứu có thể tập trung vào những công việc quan trọng hơn, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
Ngành Ô tô
Generative AI giúp tạo ra các mô hình 3D chi tiết của xe, từ ngoại thất đến nội thất, giúp các nhà thiết kế thử nghiệm và đánh giá các ý tưởng mới một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Đồng thời tạo ra các môi trường ảo để mô phỏng các điều kiện lái xe khác nhau, giúp các nhà sản xuất thử nghiệm và đánh giá hiệu suất của xe trước khi đưa vào sản xuất.
GenAI có thể phân tích dữ liệu sản xuất và đề xuất các cách thức tối ưu hóa quy trình, giúp tăng hiệu quả và giảm chi phí. Dự đoán các vấn đề tiềm ẩn của xe dựa trên dữ liệu vận hành, giúp chủ sở hữu xe chủ động bảo dưỡng và sửa chữa kịp thời.
Ngành công nghiệp giải trí
Generative AI tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành công nghiệp giải trí, mở ra những sáng tạo mới mẻ và đầy tiềm năng. Các mô hình AI tiên tiến có thể tạo ra nội dung độc đáo, từ hình ảnh, video, âm nhạc đến văn bản, với độ chân thực tuyệt vời.
Ngành Logistics
AI tạo sinh có thể mô phỏng và dự đoán nhu cầu lưu trữ, giúp tối ưu hóa việc sử dụng không gian kho bãi, sắp xếp hàng hóa hợp lý và tự động hóa các quy trình xuất nhập kho.
Sử dụng các mô hình Generative AI, công ty logistics có thể phân tích các dữ liệu lịch sử vận chuyển, dữ liệu thời tiết, dữ liệu kinh tế,... để dự đoán nhu cầu vận chuyển trong tương lai. Điều này giúp tăng tính chính xác của kế hoạch vận chuyển, tránh tình trạng thiếu hoặc thừa cung, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và giảm thiểu chi phí.
Ngành du lịch
Công nghệ Generative AI đã được áp dụng để tạo ra các hệ thống nhận dạng và xác minh khuôn mặt tại các sân bay. Nó có khả năng tạo ra hình ảnh toàn diện của hành khách từ các bức ảnh đã được chụp trước đó, và có thể từ các góc độ khác nhau. Gần đây, công nghệ này cũng đã được thử nghiệm để đặt chỗ, ví dụ như đặt vé máy bay, dựa trên thông tin do người dùng cung cấp.
Lĩnh vực y tế
Generative AI có thể phân tích hình ảnh y tế như X-quang, MRI, CT scan để phát hiện các dấu hiệu bất thường và hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn. Ví dụ, AI có thể phát hiện sớm ung thư vú từ hình ảnh chụp X-quang tuyến vú với độ chính xác cao hơn so với chẩn đoán của bác sĩ.
>> Tham khảo: Chuyển đổi số Y tế
Những rủi ro của Gen AI
Những rủi ro liên quan đến AI sáng tạo là rất đáng kể và đang phát triển nhanh chóng. Một loạt các tác nhân đe dọa đã sử dụng công nghệ này để tạo deepfake hoặc bản sao của sản phẩm và tạo ra các tạo phẩm để hỗ trợ các hành vi lừa đảo ngày càng phức tạp.
Các tổ chức giáo dục hiện đang đối mặt với thách thức về việc xác định liệu học sinh của họ có sử dụng các bài luận do trí tuệ nhân tạo soạn thảo để hoàn thành bài tập không, và điều này đã gây ra không ít phiền toái cũng như làm giảm chất lượng đầu ra của trường. Đồng thời, các chuyên gia về an ninh mạng cũng bày tỏ sự lo ngại về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo ra thông tin sai lệch, điều này có thể tăng khả năng lan truyền thông tin sai lệch.
Hơn nữa, Gen AI cũng có thể gặp phải những lỗi trong quá trình hoạt động. Việc lan truyền và quảng bá thông tin chưa chính xác cũng như sớm áp dụng mà không được kiểm định kỹ càng có thể tạo ra những hậu quả không lường trước trong tương lai.
Thiếu minh bạch
Các mô hình AI và ChatGPT sáng tạo không thể đoán trước được và ngay cả những công ty đứng sau chúng cũng không phải lúc nào cũng hiểu mọi thứ về cách chúng hoạt động.
Sai lệch và phân biệt đối xử
Gen AI được huấn luyện dựa trên dữ liệu do con người tạo ra, vốn có thể chứa đựng những sai lệch và định kiến tiềm ẩn. Điều này có thể dẫn đến việc Gen AI tiếp tục hoặc thậm chí khuếch đại những sai lệch này trong các dự đoán và quyết định của nó, dẫn đến phân biệt đối xử đối với một số nhóm người nhất định.
Quyền riêng tư
Gen AI có khả năng thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu cá nhân, bao gồm dữ liệu di truyền, y tế và hành vi. Việc sử dụng dữ liệu này có thể dẫn đến những lo ngại về quyền riêng tư và khả năng lạm dụng dữ liệu.
Ví dụ, dữ liệu di truyền thu thập bởi Gen AI có thể được sử dụng để theo dõi các cá nhân hoặc phân biệt đối xử với họ dựa trên nguy cơ mắc bệnh di truyền.
Sự bền vững
Generative AI sử dụng lượng điện đáng kể. Chọn nhà cung cấp giảm mức tiêu thụ điện năng và tận dụng năng lượng tái tạo chất lượng cao để giảm thiểu tác động đến các mục tiêu phát triển bền vững.
Cơ hội và thách thức của mô hình Generative AI
Cơ hội của mô hình Generative AI
-
Tạo ra dữ liệu mới: Mô hình Generative AI có khả năng tạo ra dữ liệu mới có tính chất tương tự với dữ liệu huấn luyện. Được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như tạo ảnh, âm thanh, văn bản,... Việc có thể tạo ra dữ liệu mới có thể hữu ích trong việc mở rộng tập dữ liệu huấn luyện, tạo ra dữ liệu mô phỏng, hoặc thậm chí sáng tạo nội dung mới.
-
Nâng cao hiểu biết về dữ liệu: Mô hình Generative AI có thể giúp chúng ta hiểu sâu hơn về cấu trúc và đặc điểm của dữ liệu. Bằng cách huấn luyện mô hình để tạo ra dữ liệu mới, có thể khám phá các mẫu, xu hướng và đặc trưng tiềm ẩn trong dữ liệu gốc. Từ đó có thể đóng góp vào việc phân tích dữ liệu, nghiên cứu khoa học và phát triển các ứng dụng sáng tạo.
-
Ứng dụng trong nghệ thuật và thiết kế: Generative AI đã tạo ra những tiến bộ đáng kể trong việc tạo ra nội dung sáng tạo trong lĩnh vực nghệ thuật và thiết kế. Ví dụ, GAN được sử dụng để tạo ra ảnh, video, âm nhạc mới, mở ra không gian cho sự sáng tạo và đổi mới.
Thách thức của mô hình Generative AI
-
Đòi hỏi quy mô hạ tầng điện toán lớn: Xây dựng các mô hình Generative AI đòi hỏi đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng điện toán để xử lý hàng tỷ tham số và huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ. Điều này yêu cầu nguồn vốn lớn và kiến thức kỹ thuật cao để sở hữu và tận dụng hàng trăm GPU mạnh cùng với lượng bộ nhớ lớn. Những yêu cầu này có thể tạo ra rào cản đối với cá nhân hoặc tổ chức muốn phát triển các giải pháp Generative AI nội bộ.
-
Độ ổn định và sự đa dạng: Có thể gặp khó khăn trong việc tạo ra dữ liệu đa dạng và ổn định. Một số mô hình có thể tạo ra những kết quả không nhất quán hoặc thiếu sự sáng tạo. Điều này đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng trong việc lựa chọn mô hình và quá trình huấn luyện để đảm bảo chất lượng kết quả.
-
Vấn đề về đạo đức và bản quyền: Generative AI cũng đặt ra những thách thức về đạo đức và bản quyền. Với khả năng tạo ra dữ liệu mới, có thể xảy ra việc lạm dụng hoặc vi phạm quyền sở hữu trí tuệ. Việc đảm bảo rằng mô hình được sử dụng đúng mục đích và tuân thủ các quy định liên quan là rất quan trọng.
-
Sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện: Chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng của mô hình tạo ra dữ liệu mới. Nếu dữ liệu huấn luyện không đủ đại diện cho phạm trù dữ liệu mục tiêu, mô hình Generative AI có thể không hoạt động hiệu quả hoặc tạo ra kết quả không chính xác.
-
Cần thời gian cấp phép bản quyền dữ liệu: Quá trình cấp phép dữ liệu có thể là một thách thức tốn thời gian, các tổ chức công nghệ phải xin được giấy phép thương mại, được sử dụng các bộ dữ liệu hiện có để huấn luyện mô hình Generative AI. Việc không thành công trong quá trình này có thể khiến công ty phải đối mặt với nguy cơ vi phạm quyền sở hữu trí tuệ.
Tác động của Generative AI đến thị trường lao động
Thay đổi cấu trúc công việc
Công nghệ Generative AI đã đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa nhiều quy trình công việc, đặc biệt là trong các lĩnh vực như sản xuất, quản lý dữ liệu và dịch vụ khách hàng. Điều này đã thúc đẩy sự chuyển đổi từ các công việc thủ công và các tác vụ lặp lại sang các nhiệm vụ đòi hỏi sự sáng tạo, phân tích và quản lý.
Khả năng tự học và tạo ra dữ liệu mới của Generative AI đã mở ra nhiều cơ hội ứng dụng mới. Ví dụ, trong lĩnh vực quảng cáo, AI có thể tự động tạo ra nội dung quảng cáo dựa trên xu hướng và sở thích của người dùng. Điều này đòi hỏi các nhà quảng cáo không chỉ phải am hiểu về marketing mà còn cần hiểu biết sâu về cách thức hoạt động của AI.
Trong lĩnh vực phát triển phần mềm, Generative AI cũng có thể tự động viết mã nguồn, giảm bớt gánh nặng công việc cho các lập trình viên. Tuy nhiên, việc này không có nghĩa là vai trò của con người sẽ bị thay thế. Thực tế, nó đòi hỏi lập trình viên phải có khả năng kiểm soát và điều chỉnh công cụ AI một cách hiệu quả.
Mất việc làm
Mặc dù Generative AI mang lại nhiều lợi ích đáng chú ý như tăng cường hiệu suất và khả năng sáng tạo trong sản phẩm và dịch vụ, nhưng không thể phủ nhận rằng nó cũng đặt ra nhiều thách thức đáng kể. Trong khi nó có thể dẫn đến mất việc làm do tự động hóa, nó cũng gây ra những lo ngại về vấn đề như bản quyền trong nghệ thuật.
Tuy nhiên, ở mặt tích cực khác, với việc Generative AI mở ra các cơ hội mới trong ngành công nghiệp, cung cấp cơ hội nghề nghiệp cho các chuyên gia AI, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm. Điều này tạo ra nhu cầu ngày càng tăng cho việc cập nhật kiến thức và kỹ năng, đồng thời khuyến khích sự phát triển liên tục để thích nghi với môi trường lao động đang thay đổi.
Nhu cầu về đào tạo và phát triển kiến thức, kỹ năng
Khi GenAI được ứng dụng rộng rãi hơn, nhu cầu về các chuyên gia có kiến thức và kỹ năng trong lĩnh vực này cũng sẽ tăng cao. Các nhà tuyển dụng sẽ cần những người có khả năng kỹ thuật và phân tích công nghệ, biết cách áp dụng Generative AI vào các lĩnh vực cụ thể,...
Song đó, với sự phát triển của Generative AI, cũng đồng nghĩa với việc cần có những kiến thức và kỹ năng để quản lý rủi ro, đạo đức trong việc sử dụng công nghệ này. Những vấn đề như việc đảm bảo tính minh bạch, trách nhiệm đạo đức và việc xử lý việc sử dụng không đúng cách có thể trở thành những yếu tố quan trọng trong việc phát triển và áp dụng Generative AI.
Tương lai của AI trong kinh doanh
Khi AI tiếp tục phát triển, vai trò của GenAI và AI dự đoán sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn trong tương lai của doanh nghiệp. Khả năng dự đoán xu hướng của họ, cùng với khả năng tạo nội dung được cá nhân hóa, sẽ là tài sản vô giá trong thời đại chuyển đổi kỹ thuật số của nhân loại.
Để chuẩn bị cho một tương lai kinh doanh được hỗ trợ bởi AI, các doanh nghiệp phải luôn thích ứng và có tư duy tiến bộ trong khi nắm bắt các công nghệ AI. Họ phải vạch ra một chiến lược kết hợp GenAI và AI dự đoán để giúp duy trì khả năng cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng trong ngành.
Một khía cạnh rõ ràng rằng nhiều dạng AI cung cấp nhiều loại công nghệ, mỗi dạng có điểm mạnh, điểm yếu và ứng dụng riêng. Các doanh nghiệp nên đặt mục tiêu tìm hiểu các khía cạnh khác nhau này của AI để tận dụng tốt nhất công nghệ và phát triển khi AI được cải thiện và tiến bộ.
