Tác giả: Tiến sĩ Assad Abbas
Xuất bản 13 giây trước vào ngày 30 tháng 5, 2024

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một lực lượng then chốt trong thời đại hiện nay, tác động đáng kể đến nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ việc cung cấp các thuật toán đề xuất trên các nền tảng phát trực tuyến đến việc hỗ trợ xe tự hành và nâng cao chẩn đoán y tế, khả năng của AI trong việc phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, nhận diện mẫu hình và đưa ra các quyết định thông minh đã biến đổi các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, bán lẻ và sản xuất.

Sự xuất hiện của các nền tảng không mã hoặc ít mã đã giới thiệu các lựa chọn thay thế dễ tiếp cận hơn cho việc phát triển AI. Những công cụ này dân chủ hóa AI bằng cách cho phép những người không có chuyên môn sâu về mã hóa tham gia vào quá trình phát triển. Các nền tảng ít mã cung cấp một giao diện trực quan để thiết kế ứng dụng bằng cách lắp ráp các thành phần có sẵn, thu hẹp khoảng cách giữa mã hóa truyền thống và sự đơn giản của kéo thả. Ngược lại, các công cụ không mã không yêu cầu kiến thức mã hóa nào, cho phép người dùng tạo ứng dụng thông qua các giao diện trực quan bằng cách cấu hình cài đặt, kết nối các dịch vụ và xác định logic.

Sự Dân chủ hóa AI

Các nền tảng ít mã (Low-code) và không mã (No-code) đã xuất hiện như những công cụ mạnh mẽ giúp dân chủ hóa AI bằng cách làm cho nó trở nên dễ tiếp cận đối với những cá nhân không có kiến thức sâu rộng về mã hóa.

Nền tảng Ít Mã (Low-Code)

Nền tảng ít mã cung cấp một cầu nối giữa mã hóa truyền thống và phát triển trực quan. Chúng có giao diện kéo và thả cho phép người dùng thiết kế luồng công việc, giao diện người dùng và logic mà không cần kiến thức sâu về lập trình. Ngoài ra, chúng được trang bị các thuật toán và mô-đun được xây dựng sẵn, như các trình kết nối dữ liệu, API và mô hình học máy. Các ví dụ bao gồm Microsoft Power Automate và OutSystems. Bằng cách giảm bớt các rào cản kỹ thuật, các nền tảng này cho phép nhiều người hơn tham gia vào việc phát triển AI.

Nền tảng Không Mã (No-Code)

Nền tảng không mã không yêu cầu kiến thức mã hóa, cho phép người dùng tạo ứng dụng bằng cách cấu hình các cài đặt, quy tắc và logic thông qua các giao diện trực quan. Các nền tảng này hỗ trợ tạo mẫu và lặp lại nhanh chóng. Các ví dụ nổi bật bao gồm Google AppSheet và Bubble. Nền tảng không mã cho phép một phạm vi rộng lớn hơn của các cá nhân, bao gồm các chuyên gia kinh doanh và chuyên gia trong các lĩnh vực cụ thể, sử dụng AI, mở rộng ứng dụng và đổi mới của nó.

Một số công cụ AI minh họa cho khả năng của các nền tảng ít mã/không mã, chứng tỏ vai trò của chúng trong việc dân chủ hóa AI:

• Microsoft Power Automate tự động hóa các luồng công việc trên các dịch vụ và ứng dụng khác nhau.
• Google AutoML đơn giản hóa việc tạo ra các mô hình học máy bằng cách tự động hóa các tác vụ như kỹ thuật đặc trưng và tinh chỉnh siêu tham số.
• H2O.ai cung cấp cả tùy chọn ít mã và không mã cho việc xây dựng các mô hình học máy, đặc biệt nổi bật với khả năng AutoML của nó.

Tác Động Đến Các Ngành Công Nghiệp

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các công cụ này giúp các chuyên gia phát triển các mô hình chẩn đoán mà không cần kiến thức kỹ thuật sâu rộng, nâng cao chất lượng chẩn đoán và chăm sóc bệnh nhân. Ví dụ, một bác sĩ X-quang có thể sử dụng nền tảng ít mã để xây dựng một mô hình AI phát hiện các bất thường trong ảnh X-quang, đẩy nhanh quá trình chẩn đoán và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Trong lĩnh vực tài chính, các giải pháp ít mã/không mã cải thiện khả năng phát hiện gian lận và quản lý rủi ro. Một ngân hàng có thể sử dụng nền tảng không mã để tạo ra hệ thống phát hiện gian lận, phân tích các mẫu giao dịch và cảnh báo các hoạt động đáng ngờ, bảo vệ các giao dịch tài chính.

Ngành bán lẻ được hưởng lợi từ các công cụ AI ít mã/không mã bằng cách cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Ví dụ, các nhà bán lẻ triển khai các chatbot điều khiển bởi AI, được xây dựng bằng các công cụ ít mã/không mã, để tương tác với khách hàng, đề xuất sản phẩm và xử lý các yêu cầu một cách hiệu quả.

Trong ngành sản xuất, các công cụ AI ít mã/không mã giúp tối ưu hóa quy trình vận hành và bảo trì dự đoán. Một nhà máy công nghiệp, chẳng hạn, có thể giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động bằng cách sử dụng phân tích dự đoán được phát triển với các công cụ ít mã.

Việc tích hợp các công cụ AI ít mã/không mã trong các ngành này thể hiện tiềm năng chuyển đổi của chúng, làm cho các khả năng AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận và thiết thực cho các ứng dụng đa dạng.

Lợi Ích của Các Công Cụ AI Ít Mã/Không Mã

Các công cụ AI ít mã/không mã cải thiện đáng kể khả năng tiếp cận, hiệu quả chi phí, đổi mới và tính bao trùm. Những lợi ích này được mô tả ngắn gọn dưới đây:

• Các công cụ ít mã/không mã giảm thời gian và chi phí phát triển so với các phương pháp mã hóa truyền thống. Quy trình phát triển đơn giản hóa cho phép hoàn thành dự án nhanh chóng và tiết kiệm hơn, hạ thấp rào cản tài chính cho các công ty triển khai giải pháp AI.
• Các nền tảng này cũng tạo điều kiện cho việc tạo mẫu và triển khai nhanh chóng, đẩy nhanh quá trình đổi mới. Các tổ chức có thể nhanh chóng thử nghiệm các ý tưởng AI, thu thập phản hồi và lặp lại các giải pháp của mình. Chu kỳ phát triển nhanh chóng này cho phép các ứng dụng AI ra mắt thị trường nhanh hơn, giúp các công ty có lợi thế cạnh tranh trong việc thích ứng với nhu cầu thị trường và tiến bộ công nghệ.
• Hơn nữa, các công cụ ít mã/không mã thu hẹp khoảng cách số bằng cách làm cho AI trở nên dễ tiếp cận với những người không phải là chuyên gia. Tính bao trùm này tạo ra một hệ sinh thái công nghệ đa dạng và công bằng hơn, trao quyền cho nhiều cá nhân và tổ chức sử dụng sức mạnh của AI cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Tác động tổng thể của những lợi ích này nhấn mạnh tiềm năng chuyển đổi của các công cụ AI ít mã/không mã trong việc làm cho công nghệ tiên tiến trở nên dễ tiếp cận, phải chăng và bao trùm hơn.

Thách Thức và Hạn Chế

Mặc dù các công cụ AI ít mã/không mã mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có nhiều thách thức và hạn chế cần được xem xét.

Một mối quan tâm đáng kể xoay quanh chất lượng và khả năng tùy chỉnh của các mô hình được tạo bằng các nền tảng này. Mặc dù chúng đơn giản hóa quá trình phát triển AI, nhưng có thể gặp khó khăn khi xử lý các mô hình phức tạp cao, thường hoạt động tốt nhất với các mạng nơ-ron nông hoặc các thuật toán đơn giản hơn. Người dùng cũng có thể gặp hạn chế khi tùy chỉnh kiến trúc mô hình hoặc siêu tham số, cần cân bằng giữa sự dễ sử dụng và độ phức tạp của mô hình.

Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là những thách thức quan trọng khác. Các tổ chức phải đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng trong các mô hình ít mã/không mã tuân thủ các luật về quyền riêng tư như GDPR. Việc xử lý thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như hồ sơ y tế, đòi hỏi các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để ngăn chặn vi phạm và lạm dụng. Người dùng phụ thuộc nhiều vào các nhà cung cấp nền tảng cho bảo mật, làm cho dữ liệu dễ bị rủi ro. Kiểm toán thường xuyên, mã hóa và kiểm soát truy cập an toàn là cần thiết để giảm thiểu những rủi ro này và duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.

Hơn nữa, sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp nền tảng có thể dẫn đến việc khóa nhà cung cấp tiềm năng, nơi người dùng trở nên phụ thuộc vào các nền tảng cụ thể. Chuyển đổi sang nhà cung cấp khác có thể tốn kém và phức tạp, với việc người dùng thiếu kiểm soát đối với các thuật toán cơ bản của các công cụ mà họ sử dụng. Do đó, các nỗ lực tiêu chuẩn hóa giao diện ít mã/không mã và thúc đẩy khả năng tương tác là cần thiết để giải quyết vấn đề này. Các tiêu chuẩn này có thể giảm thiểu rủi ro liên quan đến khóa nhà cung cấp và cung cấp cho người dùng sự linh hoạt và kiểm soát nhiều hơn đối với các giải pháp AI của họ.

Tương Lai của Các Công Cụ AI Ít Mã/Không Mã: Xu Hướng và Triển Vọng

Triển vọng cho các công cụ AI ít mã/không mã rất hứa hẹn, được thể hiện qua những tiến bộ đáng kể và sự chấp nhận rộng rãi hơn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Khi nghiên cứu AI tiến triển, các nền tảng này sẽ tích hợp nhiều tính năng tiên tiến hơn, nâng cao độ phức tạp và khả năng sử dụng của chúng. Ví dụ, việc tự động tinh chỉnh siêu tham số sẽ tối ưu hóa các tham số mô hình một cách tự động, cải thiện hiệu suất mà không cần can thiệp của người dùng. Ngoài ra, khả năng AI sinh tạo (Generative AI) có thể được giới thiệu, cung cấp các giải pháp sáng tạo cho các nhiệm vụ như tạo nội dung và thiết kế.

Việc áp dụng các công cụ ít mã/không mã dự kiến sẽ tăng lên trong nhiều ngành công nghiệp. Các tổ chức nhận ra giá trị của chúng, dẫn đến sự chấp nhận và tích hợp rộng rãi hơn. Các giải pháp đặc thù cho từng ngành, được thiết kế riêng cho các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và sản xuất, được kỳ vọng sẽ xuất hiện nhiều hơn. Sự gia tăng của các nhà khoa học dữ liệu công dân và các chuyên gia áp dụng AI mà không có nền tảng chính quy về khoa học dữ liệu sẽ thúc đẩy xu hướng này, dân chủ hóa việc tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến.

Ngoài ra, giáo dục và đào tạo để nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động và trao quyền cho các chuyên gia đóng vai trò cơ bản trong việc tối đa hóa tiềm năng của các công cụ AI ít mã/không mã nên được đặt lên hàng đầu. Hơn nữa, việc nhấn mạnh vào đạo đức và sử dụng AI có trách nhiệm sẽ chuẩn bị cho người dùng cách đối mặt với các cân nhắc đạo đức và tác động xã hội. Những phát triển này làm nổi bật một tương lai mà AI trở nên dễ tiếp cận hơn, được tích hợp nhiều hơn và được quản lý có trách nhiệm trong các lĩnh vực khác nhau.

Thay lời kết

Tóm lại, các công cụ phát triển AI ít mã/không mã đang thay đổi nhiều ngành công nghiệp bằng cách làm cho AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn đối với những người không phải là chuyên gia. Những nền tảng này trao quyền cho các chuyên gia kinh doanh, nâng cao hiệu quả chi phí, thúc đẩy đổi mới và khuyến khích tính bao trùm. Mặc dù có những thách thức như độ phức tạp của mô hình, bảo mật dữ liệu và phụ thuộc vào nền tảng, tương lai của các công cụ này rất hứa hẹn.

Khi nghiên cứu AI tiến triển, các nền tảng này sẽ trở nên tinh vi hơn, thúc đẩy sự chấp nhận rộng rãi hơn và thúc đẩy một hệ sinh thái công nghệ bao trùm hơn. Việc nhấn mạnh liên tục vào giáo dục và sử dụng AI có đạo đức sẽ đảm bảo việc sử dụng hiệu quả và có trách nhiệm các công cụ chuyển đổi này.