Các nhà lãnh đạo công nghệ kinh doanh trong lĩnh vực xây dựng, du lịch, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và năng lượng cho biết trí tuệ nhân tạo đang cải thiện năng suất và thay đổi hành vi của khách hàng. Tuy nhiên, họ cũng
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh xuất hiện trong năm nay như là công nghệ mới nhất được đề cập đến nhiều trong kinh doanh, hứa hẹn tăng cường năng suất trong khi biến đổi cách công việc văn phòng được thực hiện.
Nhưng chi phí cao của trí tuệ nhân tạo, nhu cầu về tài năng chuyên môn, và rủi ro về pháp lý và quyền riêng tư đã làm chậm lại những nỗ lực để thực hiện đầy đủ điều hứa, với nhiều doanh nghiệp còn e ngại vượt ra khỏi thời kỳ thử nghiệm sớm. Tuy nhiên, ít ai nghi ngờ rằng trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ hoàn toàn định hình lại công nghệ doanh nghiệp. Và một số doanh nghiệp đã bắt đầu tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của họ bằng cách sử dụng nó để viết mã, tạo nội dung tiếp thị và bán hàng, và hỗ trợ chăm sóc khách hàng.
Toàn cầu, dự kiến rằng doanh nghiệp sẽ đã chi khoảng 19,4 tỷ đô la Mỹ cho các giải pháp trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào cuối năm 2023, theo ước tính từ Công ty Dữ liệu Quốc tế. Chi phí này – bao gồm phần mềm trí tuệ nhân tạo tạo sinh và phần cứng liên quan cùng với dịch vụ IT và kinh doanh – sẽ đạt 151,1 tỷ đô la Mỹ vào năm 2027, dự báo của công ty nghiên cứu, tương đương với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm hợp nhất là 86,1% trong suốt giai đoạn bốn năm.
Các công ty chủ yếu đang kiểm thử giới hạn của công nghệ, tái đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và đám mây một cách rộng rãi hơn khi họ tổ chức dữ liệu doanh nghiệp của mình, đánh giá rủi ro an ninh mạng và các rủi ro khác, và thiết lập các biện pháp hạn chế để sử dụng an toàn công nghệ này. Nhiều Giám đốc thông tin và Giám đốc công nghệ đang nhìn đến năm 2024 như là năm mà trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ chứng minh giá trị của nó và giá cao của nó.
Dưới đây là năm công ty đã tìm ra cách tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào sản phẩm và hoạt động của họ, cũng như những gì họ đã học được trong quá trình này. Một số công ty bao gồm công ty du lịch trực tuyến Expedia đã đưa trí tuệ nhân tạo tạo sinh trước mắt khách hàng, trong khi những công ty khác như hệ thống chăm sóc sức khỏe Mass General Brigham và công ty sản xuất phần mềm xây dựng Bentley Systems, đang nhắm đến năm 2024.
Wayfair: Gặp gỡ Trí tuệ nhân tạo, người trang trí nội thất mới của bạn
Wayfair, công ty bán hàng trực tuyến đồ nội thất có trụ sở tại Boston, đang sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh để giúp khách hàng thiết kế lại phòng khách của họ. Khi khách hàng tải lên một bức ảnh của không gian sống của họ, công cụ Decorify của Wayfair sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo tạo hình ảnh Stable Diffusion để tạo ra các phiên bản mới của nó trong các phong cách như lộng lẫy và Midcentury Modern.
Ngoài công cụ thiết kế của mình, hầu hết các ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh của Wayfair giúp cải thiện năng suất của nhân viên, chứng minh rằng có lợi ích kinh tế khi triển khai công nghệ này, theo Fiona Tan, Giám đốc công nghệ của công ty. Trong một số trường hợp, Wayfair sẽ tiếp tục sử dụng các mô hình học máy hiện tại của mình, chúng giá rẻ hơn để vận hành và có thể thực hiện các giải pháp dự đoán và tối ưu hóa một cách hiệu quả hơn so với trí tuệ nhân tạo tạo sinh.
Công cụ thiết kế của Wayfair, miễn phí sử dụng, tạo ra những hình ảnh chân thực dựa trên bức ảnh được tải lên từ khách hàng. Nhưng do nó phụ thuộc vào một mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh, điều này cũng có nghĩa là đôi khi có những lỗi kỳ lạ như chân bàn không trông đúng, hoặc trường hợp mà trí tuệ nhân tạo không thể nhận diện được cửa sổ và gương, theo Tan.
Decorify cũng đưa ra gợi ý về sản phẩm của Wayfair tương tự như những sản phẩm trong hình ảnh của trí tuệ nhân tạo, giúp kết nối thế giới được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo với thế giới thực, theo Tan. Công ty cho biết khách hàng đã tạo ra hơn 100.000 thiết kế và đã mua sản phẩm thông qua công cụ này kể từ khi ra mắt vào tháng 7.
“Điều này có thể là một cách mua sắm rất khả thi đối với những thứ như nhà bạn và các danh mục dựa trên phong cách, mà thật sự khó khăn để bạn diễn đạt được điều bạn thực sự muốn. Việc có thể nhìn thấy điều đó là hữu ích”, Tan nói.
Schneider Electric: Chọn lựa Trí tuệ Nhân tạo đúng với sự tiết kiệm năng lượng
Schneider Electric, một trong những nhà sản xuất điện và sản phẩm tự động lớn nhất thế giới, đang chọn các mô hình trí tuệ nhân tạo nhỏ hơn – và do đó ít tốn năng lượng hơn – cho một số ứng dụng cụ thể, theo lời của Philippe Rambach, Giám đốc Trí tuệ Nhân tạo của công ty.
“Các mô hình ngôn ngữ lớn rất tốt trong việc tóm tắt, tạo văn bản”, ông nói. “Chúng có thể thực hiện những công việc như dự báo và tối ưu hóa, nhưng không phải là rất xuất sắc. Và với cả chi phí cả về đô la và tiêu thụ năng lượng, điều đó không hợp lý.”
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh sử dụng một lượng năng lượng lớn từ các trung tâm dữ liệu, được cung cấp bởi điện từ các lưới điện bị căng trở. Theo ước tính của công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ Gartner, đến năm 2030, trí tuệ nhân tạo có thể sẽ tiêu thụ lên đến 3,5% tổng điện năng của thế giới.
Schneider Electric, công ty có trụ sở tại Pháp và sản xuất các sản phẩm như công tắc đèn, bộ sạc xe điện và hệ thống tự động hóa nhà cửa cùng với phần mềm quản lý năng lượng, đã chọn sử dụng mô hình GPT-3.5 của OpenAI, một mô hình nhỏ hơn và tiêu tốn ít năng lượng hơn so với các hệ thống mới nhất, để động viên chatbot nội bộ của công ty, theo lời của Rambach.
Công ty này cũng đang sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh để giúp khách hàng tính toán và phân tích lượng khí thải carbon của họ, giống như họ đang trò chuyện với chatbot ChatGPT.
Khách hàng cần một cách sử dụng công cụ Resource Advisor của công ty, có thể hình dung và theo dõi dữ liệu năng lượng của họ, một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn so với phần mềm truyền thống, theo lời của Rambach. “Người đồng hành,” được xây dựng bằng cách sử dụng dịch vụ OpenAI của Microsoft, cho phép họ đặt câu hỏi như “nhà máy nào của tôi có lượng phát thải cao nhất?” ông nói.
Mass General Brigham: Thông tin chẩn đoán dựa trên dữ liệu, chăm sóc cá nhân hóa
Mass General Brigham, một hệ thống chăm sóc sức khỏe có trụ sở tại Boston liên kết với Harvard Medical School, đang áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh để giúp nhận diện bệnh nhân có các hồ sơ tương tự, với hy vọng rằng thông tin này có thể giúp bác sĩ điều trị bệnh nhân dựa trên những điều đã hoạt động cho người khác trong quá khứ.
Hệ thống chăm sóc sức khỏe này đang hợp tác với công ty hình ảnh y tế trí tuệ nhân tạo Annalise.ai, cũng như các công ty và các doanh nghiệp khởi nghiệp khác, để đưa các giải pháp trí tuệ nhân tạo từ quá trình phát triển đến thị trường, như là một phần của văn phòng trí tuệ nhân tạo thương mại mới được ra mắt. Họ sẽ tung ra một số sản phẩm chẩn đoán đầu tiên được bật mí vào nửa đầu năm tới, theo lời của Keith Dreyer, Giám đốc Khoa học Dữ liệu và Phó Chủ tịch Bộ môn X-quang của Mass General Brigham. “Lĩnh vực này đang phát triển một cách đáng kinh ngạc.”
Bằng cách sử dụng dữ liệu như thông tin chẩn đoán, hồ sơ y tế, cuộc thảo luận của bệnh nhân và dữ liệu gen và di truyền, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể xác định “bệnh nhân giống như tôi” một cách hiệu quả hơn, theo lời của Dreyer.
Trước đây, quá trình tạo ra một “mạng nơ-ron tích chập” đơn lẻ, hoặc các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể phân tích hình ảnh, yêu cầu một số triệu đô la và một vài năm đào tạo. Bây giờ, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể được đào tạo chỉ trong vài tháng thông qua quá trình gọi là “học vài bước,” yêu cầu ít dữ liệu đào tạo hơn nhiều, theo lời của Dreyer.
Mặc dù mô hình ngôn ngữ lớn tốn kém hơn so với các mạng nơ-ron tích chập, một chu kỳ phát triển nhanh chóng vẫn mang lại sự tiết kiệm về thời gian và chi phí, ông nói. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể liên kết cả dữ liệu văn bản và hình ảnh từ các quét, và rút trích và liên kết nó trong thời gian ngắn hơn so với các phương pháp trí tuệ nhân tạo học sâu khác.
Expedia: Một trợ lý du lịch cá nhân, không phải là “đạn bạc”
Expedia đang chào đón việc sử dụng chatbot để giúp người du lịch yêu cầu gợi ý và đặt phòng, nhưng hãng du lịch trực tuyến này không xem trí tuệ nhân tạo tạo sinh như là một “đạn bạc”.
“Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là một trợ lý, nó sẽ giúp bạn đến đó, giúp bạn khám phá và khám phá,” Giám đốc điều hành Expedia, Peter Kern, nói. Nhưng ý tưởng yêu cầu trí tuệ nhân tạo đặt toàn bộ chuyến đi là “một cơ hội được phóng đại quá mức,” ông nói.
Thay vào đó, công ty có trụ sở tại Seattle sẽ cá nhân hóa quá trình đặt phòng của người du lịch và sử dụng trí tuệ nhân tạo để tăng cường trải nghiệm – đặc biệt là khi người tiêu dùng chưa hoàn toàn thoải mái sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh, Kern nói. Họ cũng đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa các quy trình như tóm tắt cuộc gọi dịch vụ khách hàng để giảm chi phí.
Ví dụ, Expedia sẽ giúp trả lời các câu hỏi dựa trên lịch sử du lịch và sở thích của khách hàng, theo Kern, cung cấp sự hỗ trợ tùy chỉnh trong toàn bộ quá trình đặt phòng. “Những gì chúng tôi phải làm là sử dụng mọi thứ có thể để giảm bớt lo lắng, làm cho nó cá nhân hóa để bạn không phải tìm kiếm trong bóng tối,” ông nói.
Ưu thế cạnh tranh của Expedia là khoảng 70 petabyte dữ liệu về mô hình đặt phòng, sở thích và thông tin khách hàng khác, theo lời của Rathi Murthy, Giám đốc Công nghệ của công ty. Công ty gần đây đã hoàn tất một quá trình đổi mới công nghệ kéo dài nhiều năm để kết nối các nguồn dữ liệu của mình và cung cấp nguồn năng lượng cho hệ thống học máy của mình. Chatbot của họ được động viên bởi mô hình ChatGPT của OpenAI.
“Bây giờ, chúng tôi thực sự có thể kết nối tất cả điều này với các mô hình ngôn ngữ lớn, và triển khai điều đó thông qua cá nhân hóa một cách tích cực hơn nhiều so với những gì chúng tôi có thể làm trong quá khứ,” bà nói.
Bentley Systems: Hạ tầng linh hoạt và bản vẽ tự động hóa
Bentley Systems, một công ty sản xuất phần mềm cho ngành xây dựng có trụ sở tại Exton, Pennsylvania, đang phát triển các công cụ được động viên bởi trí tuệ nhân tạo tạo sinh để tạo bản vẽ như kế hoạch địa điểm, và các hệ thống có thể đề xuất thiết kế hạ tầng với khả năng chống chịu khí hậu tốt hơn.
“Ảnh hưởng của hai độ C nữa đối với nhiệt độ trung bình trên hành tinh sẽ là gì, đối với các đường cao tốc, đối với các cầu?” nói Julien Moutte, Giám đốc Công nghệ tại Bentley Systems. “Chúng ta cần có khả năng chạy tất cả các thiết kế đó thông qua các mô phỏng sẽ đánh giá những điều kiện tương lai đó để chúng ta có thể thiết kế hạ tầng và làm cho nó bền vững.”
Trong tương lai gần, Bentley Systems đang giúp kỹ sư tạo ra các bản vẽ với trí tuệ nhân tạo tạo sinh, với mục tiêu thêm tính năng này vào phần mềm của họ vào năm sau. Theo Moutte, hầu hết họ dành từ 30% đến 50% thời gian của họ để tạo ra các bản vẽ cấu trúc và xây dựng như vậy. Một trợ lý giống như “đồng hành” giúp kỹ sư làm việc cùng với trí tuệ nhân tạo tạo sinh cũng đang được phát triển.
“Giống như cách trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra hình ảnh, bạn có thể tạo ra các bản vẽ truyền đạt thông tin quan trọng này,” ông nói.
Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng rộng rãi trong ngành xây dựng để phát hiện nứt và rỉ sét trên cầu và dự đoán khi nào cần phải sửa chữa đường, nhưng trí tuệ nhân tạo tạo sinh hiện có khả năng kết hợp dữ liệu từ các công cụ hiện tại của Bentley Systems để đề xuất thiết kế chống chịu khí hậu, Moutte cho biết.
Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hấp thụ nguồn dữ liệu bao gồm phân tích cấu trúc, mã xây dựng, nguyên tắc vật lý, điều kiện khí hậu và tác động của các vật liệu xây dựng mới, bền vững hơn, đối với thiết kế hạ tầng.
Để đưa các hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến vào hoạt động, Bentley Systems đang nghiên cứu các phương pháp tinh chỉnh hoặc tùy chỉnh các mô hình trí tuệ nhân tạo bằng dữ liệu thiết kế và công cụ mô phỏng của riêng mình, Moutte nói. Điều đó sẽ dẫn đến các hệ thống nhỏ hơn và chuyên biệt hơn, cũng như giá rẻ hơn so với việc sử dụng các mô hình lớn trực tiếp từ các nhà cung cấp như Google hoặc Microsoft.
“Trí tuệ nhân tạo không chỉ phân tích nội dung và cung cấp thông tin,” Moutte nói. “Nó lấy đầu vào của bạn như là một yêu cầu và tạo ra dữ liệu mới dựa trên đó.”
