Trong thời đại hiện nay, trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc. Từ khi ChatGPT, Bard, Claude, Midjourney và các công cụ tạo nội dung khác xuất hiện, sự hứng thú và mong đợi đối với trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã lan tỏa rộng khắp. Tuy nhiên, các CEO vẫn cần hiểu rõ hơn về giá trị và rủi ro của công nghệ này đối với doanh nghiệp của họ.

Có thể nói rằng trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang là một xu hướng công nghệ đầy tiềm năng, đặc biệt là trong lĩnh vực tiếp thị, quảng cáo, và nội dung số. Tuy nhiên, để đánh giá đúng giá trị của công nghệ này đối với doanh nghiệp, các CEO cần xem xét kỹ lưỡng các ứng dụng cụ thể và tìm hiểu cách sử dụng chúng để tạo ra giá trị cho khách hàng và tăng trưởng doanh thu.

Chỉ sau hai tháng ra mắt phiên bản công khai, ChatGPT đã đạt đến số lượng người dùng lên tới 100 triệu, đánh dấu một bước đột phá đầy ấn tượng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, ChatGPT đã dân chủ hóa AI theo cách chưa từng thấy trước đây, đồng thời trở thành ứng dụng phát triển nhanh nhất từ trước đến nay.

Khả năng truy cập vượt trội của ChatGPT làm cho nó trở thành một nền tảng AI tổng quát khác biệt so với tất cả các sản phẩm AI ra đời trước đó. Người dùng không cần có kiến thức chuyên môn về máy học để tương tác hoặc lấy giá trị từ nó, bất kỳ ai có thể đặt câu hỏi đều có thể sử dụng nó.

Với sự tiện lợi và dễ dàng sử dụng, ChatGPT có thể tạo ra nhiều ứng dụng cho khán giả ở mọi lứa tuổi và trình độ học vấn, và có thể sử dụng ở bất kỳ địa điểm nào có kết nối internet. Tương tự như các công nghệ đột phá khác như máy tính cá nhân hoặc iPhone, ChatGPT đã trở thành một nền tảng AI tổng hợp có tiềm năng lớn để tạo ra nhiều ứng dụng mới và mang lại giá trị cho người dùng.

Tất cả những thành tựu đáng nể này là nhờ vào sự hỗ trợ của các chatbot AI tổng hợp được xây dựng trên các mô hình nền tảng. Những mô hình này sử dụng các mạng thần kinh được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, không được gắn nhãn ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm cả văn bản và âm thanh. Các mô hình nền tảng này có thể được sử dụng cho nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, điều mà các thế hệ mô hình AI trước đây không thể làm được, vì chúng thường chỉ có thể giải quyết một nhiệm vụ cụ thể.

Ví dụ, một mô hình nền tảng có thể tạo ra một bản tóm tắt cho một báo cáo kỹ thuật dài 20.000 từ về điện toán lượng tử, soạn thảo chiến lược tiếp cận thị trường cho một doanh nghiệp cắt tỉa cây, và cung cấp năm công thức nấu ăn khác nhau cho mười thành phần trong tủ lạnh của ai đó. Tuy nhiên, mặt hạn chế của tính linh hoạt như vậy là hiện nay, AI tổng quát đôi khi có thể cung cấp kết quả không chính xác, do đó, việc quản lý rủi ro AI trở thành một vấn đề được đặt sự chú ý.

Với các biện pháp bảo vệ phù hợp, AI tổng quát có thể mở khóa các trường hợp sử dụng mới cho doanh nghiệp, đồng thời tăng tốc, mở rộng quy mô hoặc cải thiện các trường hợp hiện có. Ví dụ, khi khách hàng gọi điện để hỏi mua hàng, một mô hình AI đào tạo đặc biệt có thể đề xuất các cơ hội bán thêm cho nhân viên bán hàng. Tuy nhiên, cho đến nay, những cơ hội đó thường chỉ dựa trên dữ liệu khách hàng tĩnh thu được trước khi bắt đầu cuộc gọi, chẳng hạn như nhân khẩu học và mẫu mua hàng.

Một công cụ AI tổng quát sử dụng các mô hình nền tảng có thể đề xuất các cơ hội bán thêm cho nhân viên bán hàng trong thời gian thực, dựa trên nội dung thực tế của cuộc trò chuyện. Các thông tin này được rút ra từ dữ liệu khách hàng nội bộ, xu hướng thị trường bên ngoài và dữ liệu về người có ảnh hưởng trên mạng xã hội. Đồng thời, AI tổng hợp có thể đưa ra bản thảo đầu tiên về quảng cáo chiêu hàng để nhân viên bán hàng điều chỉnh và cá nhân hóa, giúp tăng hiệu quả bán hàng và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Ví dụ trước đã cho thấy rằng công nghệ đóng một vai trò quan trọng trong công việc. Tuy nhiên, không chỉ những nhân viên tri thức, mà hầu hết mọi người đều có thể hưởng lợi từ việc hợp tác với AI tạo sinh. Trên thực tế, mặc dù AI tổng quát cuối cùng có thể được sử dụng để tự động hóa một số tác vụ, nhưng giá trị lớn nhất của nó nằm ở cách các nhà cung cấp phần mềm tích hợp công nghệ này vào các công cụ hàng ngày (ví dụ: email hoặc phần mềm xử lý văn bản) mà người lao động sử dụng. Những công cụ được nâng cấp như vậy có thể đáng kể tăng năng suất làm việc.

Các CEO muốn biết liệu họ có nên hành động ngay bây giờ hay không và nếu có thì nên bắt đầu như thế nào. Một số người có thể nhìn thấy cơ hội để vượt qua đối thủ bằng cách hình dung lại cách con người hoàn thành công việc với các ứng dụng AI tạo sinh bên cạnh họ. Những người khác có thể muốn thận trọng, thử nghiệm một vài trường hợp sử dụng và tìm hiểu thêm trước khi thực hiện bất kỳ khoản đầu tư lớn nào. Các công ty cũng sẽ phải đánh giá xem họ có chuyên môn kỹ thuật, công nghệ và kiến trúc dữ liệu, mô hình hoạt động và quy trình quản lý rủi ro cần thiết hay không mà một số triển khai AI tổng quát sẽ yêu cầu.

Mục tiêu của bài viết này là giúp các CEO và nhóm của họ phản ánh về trường hợp tạo ra giá trị cho AI tạo sinh và cách bắt đầu hành trình của họ. Đầu tiên, tài liệu hướng dẫn tổng quát về AI được cung cấp để giúp các giám đốc điều hành hiểu rõ hơn về trạng thái phát triển nhanh chóng của AI và các tùy chọn kỹ thuật có sẵn. Phần tiếp theo xem xét cách các công ty có thể tham gia vào AI tổng quát thông qua bốn trường hợp ví dụ nhằm cải thiện hiệu quả của tổ chức. Những trường hợp này phản ánh những gì đã được thấy ở những người dùng đầu tiên và làm sáng tỏ một loạt các tùy chọn về công nghệ, chi phí và các yêu cầu về mô hình vận hành. Cuối cùng, vai trò quan trọng của Giám đốc điều hành được đề cập trong việc định vị một tổ chức để đạt được thành công với AI tạo sinh.

Có thể cảm nhận được sự phấn khích xung quanh AI tổng quát và các giám đốc điều hành của C-suite đang thực sự muốn tiến lên phía trước với tốc độ có chủ đích và chu đáo. Hy vọng bài viết này cung cấp cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp một phần giới thiệu cân bằng về thế giới AI tạo sinh đầy hứa hẹn.

AI tạo sinh đã và đang phát triển với tốc độ chóng mặt

Dòng thời gian của một số phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong những tháng sau khi ra mắt ChatGPT

2022

• 30/11: ChatGPT của OpenAI, được cung cấp bởi GPT-3.5 (phiên bản cải tiến của bản phát hành GPT-3 năm 2020), trở thành sản phẩm tạo văn bản được sử dụng rộng rãi đầu tiên, đạt kỷ lục 100 triệu người dùng sau 2 tháng

• 12/12: Cohere phát hành LLM đầu tiên hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, cung cấp nó trên nền tảng AI doanh nghiệp của mình

• 26/12: LLM như Med-PaLM của Google được đào tạo cho các trường hợp sử dụng và lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như kiến thức lâm sàng

2023

• 02/02: Mô hình CoT đa phương thức của Amazon kết hợp “nhắc nhở theo chuỗi suy nghĩ”, trong đó mô hình giải thích lý do của nó và vượt trội so với GPT-3.5 trên một số điểm chuẩn

• 24/02: Là một mô hình nhỏ hơn, LLaMA của Meta sử dụng hiệu quả hơn một số mô hình khác nhưng vẫn tiếp tục hoạt động tốt trên một số tác vụ so với các mô hình khác

• 27/02: Microsoft giới thiệu Kosmos-1, một LLM đa phương thức có thể phản hồi prompt bằng hình ảnh và âm thanh bên cạnh ngôn ngữ tự nhiên

• 07/03: Salesforce công bố Einstein GPT (tận dụng các mô hình của OpenAI), công nghệ AI tổng hợp đầu tiên để quản lý quan hệ khách hàng

• 13/03: OpenAI phát hành GPT-4, cung cấp những cải tiến đáng kể về độ chính xác và giảm thiểu ảo giác (khi AI tự tin khẳng định thông tin sai lệch là đúng), khẳng định cải thiện 40% so với GPT-3.5

• 14/03: Anthropic giới thiệu Claude, một trợ lý AI được đào tạo bằng phương pháp gọi là “AI hiến pháp”, nhằm mục đích giảm khả năng tạo ra các kết quả có hại

• 16/03: Microsoft công bố việc tích hợp GPT-4 vào bộ Office 365 của mình, có khả năng cho phép tăng năng suất trên diện rộng

• 21/03: Google phát hành Bard, một chatbot AI dựa trên dòng LLM của LaMDA

• 30/03: Bloomberg công bố LLM được đào tạo về dữ liệu tài chính để hỗ trợ các nhiệm vụ sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong ngành tài chính

• 13/04: Amazon công bố Bedrock, dịch vụ được quản lý hoàn toàn đầu tiên cung cấp các mô hình thông qua API từ nhiều nhà cung cấp (như Anthropic) bên cạnh các LLM Titan của riêng Amazon.

Hơn cả một chatbot

Trong bối cảnh AI tạo sinh hiện nay, nó có thể được sử dụng để tự động hóa, tăng cường và tăng tốc công việc. Tuy nhiên, bài viết này sẽ tập trung vào cách mà AI có thể cải thiện công việc hơn là thay thế vai trò của con người.

AI tổng quát không chỉ có khả năng tạo ra các chatbot tạo văn bản như ChatGPT mà còn có thể kích hoạt các khả năng trên nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm hình ảnh, video, âm thanh và mã máy tính. Nó có thể thực hiện nhiều chức năng trong các tổ chức, bao gồm phân loại, chỉnh sửa, tóm tắt, trả lời câu hỏi và soạn thảo nội dung mới. Mỗi hành động trong số này đều có khả năng tạo ra giá trị bằng cách thay đổi cách thức thực hiện công việc ở cấp độ hoạt động trong các chức năng và quy trình công việc của doanh nghiệp. Dưới đây là một số ví dụ.

Phân loại

• Một chuyên viên phát hiện gian lận có thể nhập các mô tả giao dịch và tài liệu khách hàng vào một công cụ AI sinh và yêu cầu nó xác định các giao dịch gian lận.
• Một quản lý chăm sóc khách hàng có thể sử dụng AI sinh để phân loại các tệp âm thanh cuộc gọi của khách hàng dựa trên mức độ hài lòng của người gọi.

Biên tập

• Một người viết quảng cáo có thể sử dụng AI tổng quát để sửa ngữ pháp và chuyển đổi một bài viết để phù hợp với tiếng nói thương hiệu của khách hàng.
• Nhà thiết kế đồ họa có thể xóa logo lỗi thời khỏi hình ảnh.

Tóm tắt

• Trợ lý sản xuất có thể tạo video nổi bật dựa trên hàng giờ quay sự kiện.
• Một nhà phân tích kinh doanh có thể tạo sơ đồ Venn tóm tắt các điểm chính từ bài thuyết trình của giám đốc điều hành.

Trả lời câu hỏi

• Nhân viên của một công ty sản xuất có thể hỏi một “chuyên gia ảo” dựa trên AI tổng hợp các câu hỏi kỹ thuật về quy trình vận hành.
• Người tiêu dùng có thể đặt câu hỏi cho chatbot về cách lắp ráp một món đồ nội thất mới.

Bản nháp

• Nhà phát triển phần mềm có thể dùng AI tổng quát tạo toàn bộ dòng mã hoặc đề xuất các cách để hoàn thành một phần dòng mã hiện có.
• Người quản lý tiếp thị có thể sử dụng AI tổng quát để soạn thảo các phiên bản khác nhau của thông điệp chiến dịch.

Khi công nghệ tiến triển và trưởng thành hơn, các loại AI tạo sinh có thể được tích hợp ngày càng nhiều vào quy trình làm việc của doanh nghiệp để tự động hóa các nhiệm vụ và thực hiện trực tiếp các hoạt động cụ thể (ví dụ như tự động gửi ghi chú tóm tắt cuối cuộc họp). Các công cụ đã bắt đầu xuất hiện trong lĩnh vực này.

Vietnam Report (Lược dịch và biên tập - Nguồn McKinsey)