Tác giả: Alex Posternak
1 Tháng 2, 2024
Trước năm 2022, Trí tuệ Nhân tạo sinh sản và chatbot không phải là điều gì mà thế giới chưa từng thấy. Điều này không chỉ liên quan đến Siri hay Alexa, mà còn đề cập đến ELIZA, một trong những ví dụ đầu tiên về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên, người có thể đã là một phụ nữ 57 tuổi hiện nay. Tuy nhiên, chỉ sau một nửa thế kỷ, khi Chat GPT và những mô hình ngôn ngữ lớn đáng chú ý khác chứng minh rằng công nghệ này có tính khả thi thương mại trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, doanh nghiệp nhận ra họ cần những giải pháp Trí tuệ Nhân tạo sinh sản ngay lập tức.
Tuy nhiên, chỉ có một số ít trong số họ hiểu rõ họ cần Trí tuệ Nhân tạo sinh sản để làm gì, và thậm chí còn ít người hiểu rõ về sự phức tạp của nhiệm vụ và các nguồn lực cần thiết. Đây là nơi chúng tôi đến – các tốc độ và công ty tư vấn.
May đo hay may sẵn?
Một bộ suit tốt, được làm theo đo độc đáo từ vải ưa thích, màu sắc phù hợp và với một dịp cụ thể trong tâm trí, là một đầu tư đáng giá. Những người mặc những bộ suit như vậy không lo lắng về diện mạo của họ. Họ biết rằng họ trông hoàn hảo và cảm thấy tương ứng. Một giải pháp công nghệ Trí tuệ Nhân tạo được tùy chỉnh, được tạo ra để đạt được các mục tiêu kinh doanh cụ thể, có độ an toàn cao và hoàn toàn tích hợp vào hệ thống doanh nghiệp, giống như một chiếc áo vest của James Bond.
Đây là một so sánh tốt, mang lại ý tưởng tổng quan. Nhưng hãy đi sâu hơn một chút vào lý do mà hầu hết các công ty doanh nghiệp thường không ưa chuộng triển khai các giải pháp Trí tuệ Nhân tạo sẵn có, ngay cả từ các nhà lãnh đạo thị trường:
Đầu tiên, tích hợp Trí tuệ Nhân tạo sinh sản hiệu quả là không thể thiếu một công việc cá nhân hóa cao đối với mỗi công ty, đòi hỏi một đội ngũ riêng biệt, có thông tin về kế hoạch phát triển chiến lược, mục tiêu và tài nguyên có sẵn của công ty. Một giải pháp Trí tuệ Nhân tạo sinh sản, có vẻ hiệu quả cho một công ty, có thể sẽ trở nên vô dụng cho một công ty khác.
Thứ hai, một startup nhỏ hơn sẽ hoàn toàn đắm chìm vào đặc điểm cụ thể của công ty và đề xuất một giải pháp may đo từ đội ngũ chuyên gia Trí tuệ Nhân tạo, có khả năng làm việc với các mô hình mã nguồn mở, đào tạo chúng một cách an toàn trên dữ liệu doanh nghiệp và triển khai chúng trên máy chủ của khách hàng. Điều này cho phép tạo ra một giải pháp tại chỗ và tuân thủ theo yêu cầu triển khai và lưu trữ dữ liệu an toàn, điều quan trọng đối với các công ty doanh nghiệp.
Doanh nghiệp cần Generative AI để làm gì?
Với Gen AI là một người mới tới thị trường doanh nghiệp, cách chính để tích lũy kinh nghiệm và tiến triển là thông qua thử nghiệm và sai lầm, có nghĩa là triển khai các dự án thử nghiệm. Cho đến khi chúng ta có đủ các chỉ số đánh giá trên nhiều lĩnh vực khác nhau, đây hiện là cách hiệu quả nhất để tìm ra một giải pháp hoàn hảo phù hợp với nhu cầu đặc biệt của công ty.
Tuy nhiên, có những xu hướng cụ thể trong yêu cầu của doanh nghiệp về các giải pháp Generative AI:
- Bot thông minh (Chatbot) về văn bản và giọng nói dựa trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) để cung cấp hỗ trợ chất lượng cao cho dịch vụ khách hàng và câu hỏi hỗ trợ có độ phức tạp khác nhau.
- Trợ lý AI cho nhân viên (ví dụ: trợ lý của quản lý bán hàng, phân tích cuộc trò chuyện thời gian thực với khách hàng tiềm năng và đồng thời tạo ra ý tưởng và đề xuất cho một chuyên gia)
- Cộng tác viên (Copilot) cho nhà phát triển ứng dụng/giải pháp
- Giải pháp nhân sự (HR) cho tự động hóa tuyển dụng và nhập cảnh làm việc
- Công cụ tiếp thị (Marketing): tạo ảnh và hình đại diện, viết bài và đánh giá sản phẩm.
Cơ Hội Thị Trường Trí Tuệ Nhân Tạo
Theo ước lượng của PitchBook, thị trường Trí tuệ Nhân tạo tổng quát sẽ đạt 42,6 tỷ đô la vào cuối năm 2023 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tỷ suất 32% để đạt 98,1 tỷ đô la vào năm 2026. Những dự đoán này không tính đến tiềm năng của trí tuệ nhân tạo tổng quát để mở rộng thị trường tổng cộng của phần mềm Trí tuệ Nhân tạo.
Con số này được so sánh với tỷ suất tăng trưởng hàng năm trung bình (CAGR) của 22,6% cho toàn bộ ngành công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo, điều này có nghĩa là GenAI sẽ tiếp tục vượt trội so với ngành công nghiệp lớn hơn.
Nếu ước lượng không đủ thuyết phục, dưới đây là một sự thật minh họa từ kinh nghiệm của chúng tôi như một tốc độ. Sau năm 2022 đầy biến động, liên quan đến suy thoái kinh tế và sụp đổ nhanh chóng của đầu tư rủi ro, các chương trình tăng tốc của Intema chuyển đổi tập trung từ quyên góp vốn sang triển khai các dự án thử nghiệm với các doanh nghiệp.
Trong năm 2023, Intema đã tổ chức hai chương trình tăng tốc với hai công nghệ chủ đạo hoàn toàn khác nhau: Metaverse và Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản. Trong suốt chương trình, chúng tôi kết nối các startup với khách hàng doanh nghiệp để thảo luận về các giải pháp công nghệ tiềm năng, tổ chức bài giới thiệu và, nếu thành công, ký kết các thỏa thuận về các dự án thử nghiệm tiềm năng. Chương trình tăng tốc Metaverse đã kết quả trong 4 dự án thử nghiệm với khách hàng doanh nghiệp, điều này là một thành công đáng kể khi xem xét đặc tính và phức tạp của công nghệ này.
Trong khi đó, chương trình Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản, ngay cả vài tuần trước khi kết thúc, đã có 7 dự án thử nghiệm đang thảo luận với nhiều doanh nghiệp khác nhau. Vậy liệu đây chỉ là tác động của một sự hào nhoáng từng bao quanh Blockchain và Metaverse trước đây hay là do Gen AI thực sự là một thay đổi trò chơi?
Câu Hỏi Cốt lõi: Liệu GenAI Có Đáng Được Quan Tâm không?
Đầu tiên, không phải là chuyện hiếm gặp khi một công nghệ mới hứa hẹn hoặc một ý tưởng nhận được sự quảng cáo quá mức trong thời gian ngắn, có thể làm ảnh hưởng đến triển vọng dài hạn của nó. Nếu chúng ta tiếp tục vẽ sự tương đồng giữa GenAI và Blockchain, ở giai đoạn chín mùi ban đầu, nhiều người đã miêu tả blockchain như là một cuộc cách mạng công nghệ, sẽ định hình lại thế giới, giống như cách GenAI được quảng bá ngày nay. Tuy nhiên, nhiều năm sau đó, vào năm 2018, Gartner thông báo rằng blockchain đã bước vào giai đoạn “Thung Lũng Thất Vọng,” điều này tương ứng với hơn 30% giảm sự quan tâm của người tiêu dùng từ mức cao nhất và giảm 45% đầu tư từ các quỹ rủi ro từ năm 2018 đến năm 2019.
Ngược lại với blockchain, ở giai đoạn chín mùi ban đầu, GenAI đã có nhiều trường hợp sử dụng trên nhiều lĩnh vực công nghiệp mà có thể thực hiện thương mại. Số lượng này dự kiến sẽ tăng khi nhiều ngành công nghiệp hơn áp dụng các giải pháp GenAI. Trong bản tin gần đây của mình, Gartner đặt công nghệ trí tuệ nhân tạo sinh sản ở đỉnh của vòng “đỉnh điểm hào nhoáng,” điều này cho thấy có thể sẽ có một sự hiệu chỉnh trong kỳ vọng và một số loại thất vọng trong tương lai gần.
Kết Luận
Vậy có nghĩa là sau một nhu cầu lớn như vậy cho các giải pháp Trí tuệ Nhân tạo Tổng Quát, công nghệ này sẽ bị loại bỏ khỏi tầm nhìn? Khả năng này không lẽ xảy ra, vì GenAI đã chứng minh sự bền vững và linh hoạt cơ bản của nó trong nhiều lĩnh vực của hoạt động con người, từ khoa học đến nghệ thuật đến chuỗi cung ứng.
Tuy nhiên, một sự chậm trễ trong phát triển công nghệ là không thể tránh khỏi, với nguyên nhân chính ở đây là sự cần thiết gấp rút để kiểm soát và quy định việc sử dụng GenAI. Cho đến nay, công cụ này đã được sử dụng một cách tương đối tự do, mà không có bất kỳ ràng buộc pháp lý nào. Quy định pháp lý sẽ tạo ra một quỹ đạo mới trong hành trình phát triển công nghệ, và khó mà dự đoán nó sẽ đi về đâu, vì GenAI với khả năng hiện tại của nó là hoàn toàn chưa từng có trong lịch sử nhân loại.
Yếu tố khác, dự kiến sẽ giới hạn Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản trong tương lai, một cách mỉa mai là sự tăng kích thước của các mô hình ngôn ngữ lớn. Sớm hay muộn, khả năng của vi mạch Trí tuệ Nhân tạo sẽ không kịp bắt kịp với sự phát triển của công nghệ, và lòng tham muốn xây dựng Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát và sự gia tăng lớn về dữ liệu đòi hỏi kỹ thuật kỹ thuật rất phức tạp và nhiều nguồn lực tính toán hơn.
Những hạn chế này, tuy nhiên, mở ra một lĩnh vực rộng lớn cho nghiên cứu, thử nghiệm, và các phương pháp tiếp cận phi thông thường đối với việc nén không mất mát của các mô hình ngôn ngữ lớn, sự tăng trưởng của công suất tính toán, lưu trữ dữ liệu, vv.