Xu hướng tương lai của AI và Analytics trên Cloud

46

Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng trở thành công nghệ chuyển đổi và mạnh mẽ nhất mà thế giới kinh doanh từng thấy, giúp chúng ta đưa ra các quyết định thông minh hơn, tự động hóa các nhiệm vụ và nhận ra đầy đủ giá trị của dữ liệu mà các doanh nghiệp đang tạo ra với tốc độ ngày càng tăng.

Trong thập kỷ qua, công nghệ AI đã cho thấy rằng nó có ý nghĩa cách mạng đối với tất cả các ngành công nghiệp. Một số xu hướng đã phát triển song song để tạo thành một cơn bão hoàn hảo. Cùng nhau, chúng đã đưa chúng ta đến điểm mà “máy tư duy” – từng là lĩnh vực của khoa học viễn tưởng – là một thực tế thực tế ngày nay và được thiết lập để có tác động cách mạng đến tương lai của chúng ta.

Ngày nay, chúng ta đang sống trong thế giới được kết nối kỹ thuật số, với đầy đủ các thiết bị Internet of Things, trong đó việc thu thập và chia sẻ dữ liệu đã trở thành một phần của hầu hết mọi thứ, và chúng ta có các công nghệ và phương pháp phân tích ngày càng phức tạp để biến dữ liệu thành giá trị kinh doanh. Có lẽ đáng kể nhất, điều này bao gồm các mô hình mạng nơ ron học sâu. Mặc dù dựa trên nghiên cứu về học máy từ những năm 1960, chúng đã trở nên hữu ích hơn nhiều vì chúng ta có thể kết nối chúng với internet và cung cấp cho chúng lượng dữ liệu gần như không giới hạn. Điều này đã nhanh chóng nâng cao những gì có thể với học máy và cung cấp cho chúng ta “bộ não” của các ứng dụng AI ngày nay.

Một bước phát triển lớn thứ ba trên con đường phát triển trí tuệ nhân tạo chắc chắn là sự xuất hiện của điện toán đám mây. Để đạt được điểm mà chúng ta có thể thực hiện các tác vụ mà chúng ta coi là “AI” – xác định các đối tượng trong hình ảnh hoặc hiểu ngôn ngữ tự nhiên – đòi hỏi phải xử lý rất nhiều dữ liệu thông qua rất nhiều thuật toán. Điều này liên quan đến lượng lớn sức mạnh tính toán và không gian lưu trữ, và mặc dù cả hai mặt hàng này đều liên tục giảm giá, nhưng các yêu cầu này vẫn sẽ rất đắt đối với hầu hết các doanh nghiệp.

Đám mây là giải pháp cho vấn đề này. Các nhà phân tích của PWC dự báo rằng công nghệ AI có khả năng tạo ra 15,7 nghìn tỷ USD giá trị trong nền kinh tế thế giới trong thập kỷ tới. Nhưng phần lớn điều đó sẽ phụ thuộc vào khả năng của các doanh nghiệp trong việc truy cập và phân tích dữ liệu, công nghệ và kỹ năng để làm cho nó thành hiện thực.

Không chỉ vậy, có thể có vô số hậu quả về xã hội, kinh tế hoặc chính trị nếu công nghệ biến đổi này chỉ nằm trong tay các tập đoàn và chính phủ quyền lực nhất. Giá trị thực của Cloud là nó hoạt động như một bộ dân chủ hóa AI, cho phép hầu như bất kỳ ai tạo ra các ứng dụng và dịch vụ hỗ trợ siêu máy tính có thể chạy từ các thiết bị nhỏ bé mà chúng ta mang theo trong túi. Đây là một trong những xu hướng lớn nhất mà chúng ta thấy trong AI và đám mây ngày nay – các công ty thuộc mọi quy mô nắm bắt cơ hội tạo ra các sản phẩm và dịch vụ được hỗ trợ bởi AI mà trước đây chỉ có thể được cung cấp bởi các doanh nghiệp lớn nhất và có nguồn lực tốt nhất.

Điều đó có nghĩa là các công ty ở bất kỳ quy mô nào cũng có thể sử dụng phân tích AI tiên tiến hàng đầu để thúc đẩy kết quả giống như kết quả mà Netflix thấy, nơi mà người dùng đưa ra 80% quyết định của họ về những gì sẽ xem tiếp theo dựa trên dự đoán của công ty. Hay nhà bán lẻ trực tuyến Otto của Đức, sử dụng AI để dự đoán với độ chính xác 90% những gì công ty sẽ bán trong 30 ngày tới. Điều này tạo ra khoản tiết kiệm (giá trị) rất lớn cho công ty bằng cách cắt giảm tiền chi cho việc mua, lưu trữ, phân phối và bán lẻ các sản phẩm sẽ không bán được.

Một xu hướng khác rõ ràng là tốc độ tăng nhanh mà tất cả những điều này đang xảy ra. Do đại dịch COVID-19, chỉ trong vài tháng, nhiều khách hàng của tôi đã đạt được mức độ chuyển đổi kỹ thuật số mà trước đây họ dự kiến ​​sẽ mất ba hoặc bốn năm. Điều này đã đẩy nhanh quá trình di chuyển sang đám mây, vì các yêu cầu đã phát sinh đối với cơ sở hạ tầng được phân phối rộng rãi hơn. Các công cụ đám mây như Office 365 và Slack đã là xương sống của cuộc cách mạng làm việc tại nhà đã giúp nhiều công ty tiếp tục phát triển. Giống như chúng ta đã thấy nhạc, phim và trò chơi chuyển sang đám mây, các dịch vụ kinh doanh và công cụ năng suất mà chúng ta sử dụng để giao tiếp với khách hàng, cộng tác với đồng nghiệp và quản lý hoạt động hàng ngày của chúng ta cũng vậy.

Trong khi đó, chính đám mây đang thay đổi. Hiện đã tồn tại các tùy chọn để đặt cơ sở hạ tầng của bạn hoàn toàn trong môi trường đám mây công cộng. Các doanh nghiệp ngày càng hướng tới các phương pháp tiếp cận đa đám mây hoặc đám mây lai – cho phép họ kiểm soát trực tiếp hơn đối với nơi dữ liệu của họ được lưu trữ và cách nó được bảo vệ. Các mô hình kết hợp như “đám mây tại chỗ” liên quan đến các nhà cung cấp đám mây công cộng triển khai các đám mây vi mô được chứa trong các cơ sở của khách hàng được hưởng lợi từ môi trường liên kết và giàu tính năng mà đám mây công cộng cung cấp, vì vậy khách hàng không bao giờ phải để dữ liệu ra khỏi tầm nhìn hoặc sự kiểm soát trực tiếp của họ.

Vậy các công ty thực sự có thể làm gì với AI trên đám mây? Theo tôi, có sáu cách đổi mới mà doanh nghiệp có thể triển khai để tạo ra giá trị.

Thứ nhất, có những dự đoán. Chúng ta càng có nhiều thông tin về những gì đã xảy ra trong quá khứ, chúng ta có thể dự báo chính xác hơn những gì có thể xảy ra tiếp theo. Điều này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định về việc triển khai các nguồn lực và giảm lãng phí hiệu quả hơn.

Sau đó là chuyển sang phân tích thời gian thực. Đây là việc hiểu những gì đang xảy ra khi nó mở ra và cho phép các doanh nghiệp bước vào và cung cấp chính xác sản phẩm hoặc dịch vụ mà khách hàng đang tìm kiếm, tại thời điểm họ sẵn sàng đưa ra quyết định mua hàng của mình. Trong đại dịch coronavirus, nó được sử dụng để theo dõi sự lây lan của virus cũng như giám sát năng lực tại các khu chăm sóc đặc biệt. Các trang web truyền thông xã hội cũng sử dụng nó để ngăn chặn sự lan truyền của tin tức giả mạo và nâng cao cảnh báo khi họ xác định mọi người có thể là nạn nhân của bắt nạt trên mạng hoặc có nguy cơ tự làm hại bản thân.

Tiếp theo, có xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các chương trình máy tính lấy dữ liệu phi cấu trúc có trong lời nói và chữ viết của con người và cấu trúc nó để nó có thể “hiểu” và được tạo ra bởi máy móc sẽ mở khóa giá trị khổng lồ bên trong văn bản viết, bản ghi âm giọng nói, lưu trữ email và các bài đăng trên mạng xã hội. Global Telecom có ​​trụ sở tại Philippines đã giảm số lượng cuộc gọi đến các trung tâm cuộc gọi của họ và tăng 22% điểm số hài lòng của khách hàng sau khi triển khai các chatbot AI hỗ trợ Facebook Messenger để trả lời các truy vấn cơ bản, chuyển chúng cho nhân viên khi máy tính không thể giải quyết chúng.

Thị giác máy – như đã đề cập ở trên – làm điều tương tự, nhưng đối với hình ảnh chuyển động hoặc tĩnh. Đây là cách ô tô tự lái “nhìn thấy” nơi chúng đang đi và tránh va chạm, đồng thời, nó cũng được sử dụng để kiểm tra các sản phẩm đã sản xuất để tìm lỗi, kiểm tra xem lớp phủ có trải đều trên pizza tại Domino’s không và phát hiện khuôn mặt trong đám đông để thực thi pháp luật các mục đích.

Nó cũng cung cấp cho chúng tôi khả năng kiếm tiền từ dữ liệu của mình và biến nó thành một tài sản có thể giao dịch. Visa và Mastercard tạo ra hàng tỷ đô la doanh thu mỗi năm bằng cách bán lại dữ liệu cho các nhà bán lẻ, giúp họ hiểu được xu hướng và phân tích thị trường. Các trang web truyền thông xã hội bán dữ liệu về người dùng cho các nhà quảng cáo để giúp họ đối sánh sản phẩm hiệu quả hơn với người mua tiềm năng. Các thiết bị thể dục như Fitbit lấy dữ liệu sức khỏe của chúng tôi, tổng hợp dữ liệu đó với hàng triệu người khác và bán lại cho chúng tôi dưới dạng thông tin chi tiết để giúp chúng tôi sống khỏe mạnh hơn. Các doanh nhân không ngừng tìm ra những cách mới để thu thập, đóng gói và bán dữ liệu.

Cuối cùng, nó tăng cường khả năng làm việc của chúng tôi, giúp chúng tôi thực hiện các công việc vẫn cần đến sự tiếp xúc của con người – nhưng chắc chắn có thể được thực hiện nhanh hơn hoặc chính xác hơn nhiều với sự hỗ trợ kỹ thuật số. Tại đây, các luật sư đang sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để quét qua đống tài liệu khổng lồ liên quan đến các vụ án mà họ đang giải quyết, loại bỏ phần lớn sự vất vả và cho phép họ tập trung vào giao tiếp trực tiếp với khách hàng của họ. Và các bác sĩ sử dụng thị giác máy tính để phân tích hình ảnh y tế, bao gồm quét MRI và X-quang, có khả năng phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm của bệnh nghiêm trọng một cách nhanh chóng và chính xác.

Tất nhiên, mọi thứ không phải lúc nào cũng đơn giản như vậy – rất nhiều sáng kiến ​​AI thất bại và có rất nhiều rào cản trên con đường phát triển thành công thành một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu, dựa trên AI.

Gần đây, tôi đã nói chuyện với Giám đốc Tiếp thị Sản phẩm của SAS, David Tareen, và hỏi anh ấy những thách thức cấp bách nhất hiện nay là gì.

Thứ nhất, ông nói, có vấn đề là các giải pháp AI đang trở nên “ngớ ngẩn” trong các tổ chức.

“Nếu tôi là CIO và tôi đang phục vụ 10 đơn vị kinh doanh trong công ty của mình và mỗi đơn vị đang triển khai các giải pháp AI của riêng mình… bạn sẽ mất quyền kiểm soát rất nhanh và để lộ bản thân trước các vấn đề về quyền riêng tư, vấn đề minh bạch, thiên vị…” anh nói .

“Tại một số thời điểm, các CIO phải rút lui và tập trung rất nhiều giải pháp AI của họ, nhưng điều đó có nghĩa là họ phải có các giải pháp đa dạng, có thể làm được tầm nhìn máy tính, ngôn ngữ tự nhiên, dự báo, tối ưu hóa – bởi vì doanh nghiệp cần các giải pháp đa dạng . ”

Thứ hai, các vấn đề thường nảy sinh khi các công ty say mê với một công nghệ AI dường như có thể giải quyết tất cả các vấn đề của họ trong khi quên mất nhu cầu phân tích và dữ liệu rộng lớn hơn của doanh nghiệp họ.

“Chúng ta phải bắt đầu nghĩ về AI như một bộ công cụ, thay vì một công nghệ – tôi thường nói với khách hàng rằng bạn không thể xây nhà chỉ với một cái búa, bạn phải có một bộ công cụ và kỹ năng đa dạng.”

Cuối cùng – và theo kinh nghiệm của tôi, đây là một vấn đề lớn – có vấn đề về văn hóa và sự mua vào giữa các tổ chức có thể được đặt ra theo cách của họ và đội ngũ lãnh đạo có thể không thấy ngay sự hấp dẫn của việc giao quyền ra quyết định của họ cho máy móc.

Tareen nói: “Chúng tôi hiểu rõ hơn về công nghệ này là gì và có thể minh bạch và giao tiếp trên các lĩnh vực mà chúng tôi đang sử dụng AI”. công ty và những hạn chế là gì… đó là chìa khóa. ”

Đối với nhiều công ty, những thách thức xung quanh văn hóa, khả năng lãnh đạo và kỹ năng là những yếu tố lớn nhất quyết định thành công hay thất bại – không phải bản thân công nghệ. Những phẩm chất cần thiết cho các nhà lãnh đạo ngày nay bao gồm tìm hiểu về những gì AI trên đám mây có thể và không thể làm, lo lắng về những gì đối thủ cạnh tranh có thể làm nếu bản thân họ không làm gì và sẵn sàng thử những điều mới. Các nhà lãnh đạo với những phẩm chất này có vị trí tốt để hướng các ngành công nghiệp của họ hướng tới thế giới mới đầy dũng cảm đang ở phía trước chúng ta.