AUSTIN, TEXAS - NGÀY 12 THÁNG 3: Kevin Kelly tham dự "The Universal Intern and Partner: How Generative AI ... [ ] is Changing How we Work" trong khuôn khổ Hội nghị và Lễ hội SXSW 2023 tại Trung tâm Hội nghị Austin vào ngày 12 tháng 3 năm 2023 tại Austin, Texas. (Ảnh: Jason Bollenbacher / Getty Images cho SXSW)
Getty Images for SXSW Sự đổ về Vốn vào Trí tuệ Nhân tạo Sinh động có phụ thuộc quá nhiều vào một công ty không?
Sau cùng, viên chức thiết kế chip Nvidia đã bắn ra tiếng súng Trí tuệ Nhân tạo Sinh động truyền ra toàn cầu vào ngày 24 tháng 5 khi dự báo tăng trưởng quý hai nhanh hơn dự kiến đáng kể - làm tăng giá trị vốn hóa thị trường của nó lên 250 tỷ đô la.
Điều đó khiến thế giới đầu tư lo lắng trong những ngày trước kết quả quý hai. Nhưng nhà thiết kế chip không làm thất vọng - thay vào đó, nó tăng trưởng nhanh hơn dự kiến và đã nâng dự báo.
Làm thế nào? Vào ngày 24 tháng 8, Nvidia đã báo cáo kết quả quý hai tốt hơn nhiều so với dự kiến và đã nâng dự báo. Công ty đã có doanh thu tăng 88% so với quý trước - cao hơn 2,51 tỷ đô la so với dự đoán - trong khi Nvidia dẫn dắt nhà đầu tư mong đợi tăng trưởng doanh thu 170% trong quý ba - cao hơn 3,4 tỷ đô la so với ước tính.
Nvidia có thể tiếp tục vượt qua kỳ vọng của nhà đầu tư không? Điều gì sẽ xảy ra với dòng vốn vào môi trường Trí tuệ Nhân tạo Sinh động nếu Nvidia mang lại kết quả kinh doanh thất vọng hoặc dự báo thận trọng hơn?
Tôi không biết câu trả lời cho câu hỏi đầu tiên, nhưng nó một phần phụ thuộc vào câu trả lời cho câu hỏi thứ hai - đó là nếu các công ty tiếp tục tìm thấy lợi ích cao từ việc sử dụng công nghệ này để giải quyết các vấn đề kinh doanh cấp bách, thì vốn sẽ tiếp tục đổ vào Trí tuệ Nhân tạo Sinh động.
Dựa trên cuộc phỏng vấn của tôi với năm chuyên gia - từ KMPG, EY, Forrester Research, PwC và Trường Sloan thuộc MIT - tôi nhìn thấy có bằng chứng mạnh về nhu cầu kinh doanh đối với Trí tuệ Nhân tạo Sinh động. Dưới đây là những lý do:
- Các công ty sợ bỏ lỡ các tính chất tăng năng suất của Trí tuệ Nhân tạo Sinh động.
- Sự dễ sử dụng của Trí tuệ Nhân tạo Sinh động đã khiến nó trở nên phổ biến trong công chúng.
- Các công ty trong nhiều ngành công nghiệp đang tìm ra các ứng dụng cuối có lợi của Trí tuệ Nhân tạo Sinh động.
- Các công ty coi rủi ro của Trí tuệ Nhân tạo Sinh động là khả quản được.
Tại sao Các Công ty Đang Áp dụng Trí tuệ Nhân tạo Sinh động
Công ty đang áp dụng Trí tuệ Nhân tạo Sinh động vì họ sợ bỏ lỡ lợi ích của nó. Như Sreekar Krishna, Trưởng nhóm Trí tuệ Nhân tạo Quốc gia KPMG & Giám đốc Kỹ thuật Dữ liệu của tôi cho biết trong một cuộc phỏng vấn vào ngày 21 tháng 8, "Mọi người đang nhìn thấy giá trị trên mọi lĩnh vực. KPMG đã bắt đầu thử nghiệm cách đây năm tháng với 15 đến 20 người. Một vài tuần sau đó, hàng ngàn người đã sử dụng nó. Bây giờ có khoảng 15.000-16.000 người tại KPMG sử dụng nó."
Dĩ nhiên, một số giám đốc điều hành còn mơ hồ. Như Joe Atkinson, Phó chủ tịch PwC, U.S. Chief Products and Technology Officer nói trong cuộc phỏng vấn vào ngày 25 tháng 8: "Tôi đã có chuyến đi thương hiệu gặp gỡ đối tác và khách hàng. Tôi đã đến 15 thị trường và gặp 100 khách hàng. Có sự chia sẻ ngang hàng. Nhìn chung, có một cái nhìn phấn khích và một số sự hoài nghi. Trong khi mọi người nhận thấy một số bàn tán, chúng tôi nghĩ rằng Trí tuệ Nhân tạo Sinh động sẽ có một tác động to lớn.
Tuy nhiên, gần như tất cả các công ty đều đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) sinh sản hoặc thử nghiệm nó. Theo cuộc phỏng vấn vào ngày 22 tháng 8 với Rowan Curran, Chuyên viên Nghiên cứu Cấp cao của Forrester ResearchFORR, ông nói: "Sự hào hứng và thổi phồng về Trí tuệ nhân tạo sinh sản là cực kỳ lớn. Các công ty đang xây dựng và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn và mạng chống đối đầu sinh sản. Họ đang thử nghiệm Trí tuệ nhân tạo sinh sản hoàn toàn trong sản xuất - xây dựng và mua các khả năng cần thiết. Các công ty khác đang tiến hành các khám phá nhỏ. Số lượng công ty không làm gì với Trí tuệ nhân tạo sinh sản là cực kỳ ít."
Các công ty đang vội vã tận dụng những cải tiến về năng suất và hiệu quả mà Trí tuệ nhân tạo sinh sản mang lại. Theo cuộc phỏng vấn vào ngày 23 tháng 8 năm 2023 với Dan Diasio, Lãnh đạo AI và Tự động hóa Toàn cầu của EY, ông nói: "Trong tháng 7, tôi đã phỏng vấn 1.300 CEO. 65% đã rõ ràng cho biết AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong hoạt động kinh doanh của họ. Mọi người đang thử nghiệm một cách rất cẩn thận. Điều khác biệt về Trí tuệ nhân tạo sinh sản là họ không chỉ muốn tìm hiểu về nó; họ muốn đưa nó vào sản xuất. Nó đã tạo ra giá trị. Nó tăng cường công việc - đem lại năng suất và hiệu quả lớn hơn."
Tại sao Trí tuệ nhân tạo sinh sản đã phát triển nhanh hơn so với các công nghệ khác
Trí tuệ nhân tạo sinh sản đã xuất hiện từ hàng thập kỷ trước, tuy nhiên, các chuyên gia đồng ý rằng tính dễ sử dụng của nó so với các công nghệ khác - chẳng hạn như blockchain, metaverse và NFT - đã dẫn đến quá trình mở rộng rất nhanh chóng.
Khác với các công nghệ khác này, các công ty sợ bị tụt lại. Krishna nhận thấy giá trị của blockchain. Như anh ấy nói, "Trên tất cả các lĩnh vực đều có sự quan tâm. Không ai muốn bị trễ như cách họ đã bị với điện thoại di động. Tại sao Trí tuệ nhân tạo sinh sản phát triển nhanh hơn công nghệ blockchain? Blockchain là một thành tựu về kỹ thuật. Nhưng sự thực hiện của blockchain đã liên quan đến tiền mã hóa và các ứng dụng khác. Blockchain đã cải thiện an ninh mạng - cho phép chia sẻ dữ liệu qua các ngành công nghiệp."
Tuy nhiên, anh ấy coi Trí tuệ nhân tạo sinh sản là khác biệt. "Nó cho phép dân chủ hóa việc tiếp cận dữ liệu - bạn không cần một nhà khoa học dữ liệu để truy cập. Các công ty coi Trí tuệ nhân tạo sinh sản là dễ thử nghiệm và đáng bỏ công sức vào đó. Khi một thứ gì đó được áp dụng, nếu bạn trì hoãn, khách hàng của bạn sẽ thúc đẩy bạn áp dụng nó", ông nói.
PwC coi Trí tuệ nhân tạo sinh sản như một giao diện người dùng thân thiện cho một công nghệ mạnh mẽ - tương tự như tác động của trình duyệt Web đối với Internet những năm 1990. "Hầu hết mọi người không tương tác với blockchain và thực tế mở rộng. Ngược lại, đối với hầu hết mọi người, dễ thấy Trí tuệ nhân tạo sinh sản áp dụng vào công việc hàng ngày của họ. Điều này có tác động tương tự như giao diện người dùng đồ họa trên trình duyệt web đã làm. Trong nhiều thập kỷ qua, một số lượng nhỏ người trong cơ sở học thuật và quân sự sử dụng Internet. [Khi Netscape (và các trình duyệt khác) được ra mắt], các trường hợp kinh doanh trên Internet xuất hiện. Trí tuệ nhân tạo sinh sản làm cho AI dễ tiếp cận. Mọi người không hiểu một hộp đen", ông Atkinson giải thích.
Forrester coi Trí tuệ nhân tạo sinh sản hấp dẫn hơn đối với xã hội. Như Curran nói, "Tốc độ áp dụng là vô cùng cao. Nó khác biệt so với các công nghệ trước đó như NFTs và metaverse. Các mô hình Trí tuệ nhân tạo sinh sản rất mãnh liệt với các ứng dụng trong thực tế. Có một sự phổ biến lớn về ý tưởng."
EY xem Trí tuệ nhân tạo sinh sản là một công nghệ phổ biến rộng rãi. "Khác biệt với nhiều làn sóng công nghệ trước, Trí tuệ nhân tạo sinh sản được dân chủ hóa rộng rãi. Nó có thể sử dụng trong mọi ứng dụng. Thách thức là tìm ra các lĩnh vực có giá trị nhất mà cân nhắc với rủi ro", ông Diasio nói.
Các ứng dụng cụ thể của Trí tuệ nhân tạo sinh sản trong doanh nghiệp
Các công ty đang tìm ra các ứng dụng giá trị của Trí tuệ nhân tạo sinh sản cho các chức năng kinh doanh cụ thể và để giải quyết các thách thức kinh doanh cụ thể của ngành.
EY Diasio đã cung cấp danh sách các giải pháp chức năng thông thường về Generative AI như sau:
- Quản lý tri thức: Nhận câu trả lời cho các câu hỏi từ nhân viên, khách hàng, và người tiêu dùng.
- Dịch vụ khách hàng: Với sự thay đổi nhanh chóng ở trung tâm liên hệ, tạo ra một đội ngũ nhân viên mới nhanh chóng, tìm câu trả lời và làm nhiều công việc hơn.
- Bán hàng và tiếp thị: Viết mô tả sản phẩm, nội dung tiếp thị và thiết kế bao bì mới.
- Công nghệ thông tin: Viết mã, làm việc nhanh hơn và hoàn thành công việc trong khâu thao tác trên bàn phím.
- Mua sắm: Tóm tắt hợp đồng và tuân thủ các điều khoản hợp đồng.
Ông cũng cung cấp ví dụ về các ứng dụng chuyên ngành của Generative AI:
- Công nghệ: Không chỉ giúp cải thiện hiệu suất làm việc mà còn đóng vai trò như một nguồn cung cấp sản phẩm mới để tạo doanh thu.
- Sản phẩm tiêu dùng: Sử dụng để bán hàng và tiếp thị, xây dựng mô tả sản phẩm tốt hơn hoặc nội dung tiếp thị.
- Quản lý tài sản và tài sản: Tạo động lực cho đội ngũ bán hàng về các sản phẩm và dịch vụ.
- Vốn riêng: Sử dụng Generative AI trong các công ty trong danh mục đầu tư của họ.
Nhiều khách hàng của KPMG đang sử dụng Generative AI. Krishna cho biết: "Từ 200 đến 300 khách hàng của chúng tôi đang đầu tư vào Generative AI. Các công ty đầu tư nhiều nhất là Microsoft, Google, Meta - họ đang đầu tư hàng tỷ đô la vào công nghệ này".
Các dịch vụ tài chính và công ty sản xuất cũng đang đầu tư vào Generative AI. Krishna nói: "Đây là những ngành công nghiệp được điều hành bằng quy trình thủ công. Generative AI có thể giảm công việc tay chân cho mọi người. Ví dụ, trung bình mất 30 ngày để hoàn tất một hợp đồng vay. Mọi người không muốn chờ đợi lâu như vậy. Các nhà sản xuất đang bắt đầu sử dụng Generative AI vì nó có thể giải thích hình ảnh và video".
KPMG cũng đang sử dụng công nghệ này bên trong công ty. Theo Krishna: "Chúng tôi có bốn trường hợp sử dụng giúp tiết kiệm thời gian phù hợp với yêu cầu tài liệu và công việc. Ví dụ, hàng quý, một giám đốc an ninh thông tin phải chứng nhận rằng công ty tuân thủ quy định, mọi người đã được đào tạo, và nhiều hơn nữa. Chúng tôi đã tạo ra các chatbot nhỏ để người dùng có thể đặt một số câu hỏi để tự động hóa dịch vụ".
PwC đã đưa ra một dự báo tham vọng về mức đóng góp của Generative AI vào sự phát triển toàn cầu. Như Atkinson nói: "Generative AI sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030. Điều này sẽ đạt được từ sự tăng năng suất ít nhất 25% - mở khóa khả năng xây dựng giá trị. Generative AI sẽ tạo ra mô hình kinh doanh mới và cải thiện các mô hình hiện có".
PwC là một trong số nhiều công ty cung cấp dịch vụ tư vấn để giúp các công ty về Generative AI. Atkinson nói: "Các công ty đang tìm kiếm sự hỗ trợ tư vấn về mọi thứ từ chiến lược Generative AI đến triển khai. Chúng tôi đã thiết lập một nhà máy AI với các trường hợp sử dụng, chuyên gia AI và nhà khoa học dữ liệu. Chúng tôi đang giúp đỡ trong việc ứng dụng cụ thể của chuỗi giá trị Generative AI như chăm sóc khách hàng, báo cáo tài chính và đào tạo nhân viên".
Forrester nhận thấy nhiều công ty đang sử dụng Generative AI cho việc tiếp thị và truyền thông. Như Curran nói: "Mọi người đang sử dụng nó cho việc tiếp thị và thiết kế - tạo ý tưởng, soạn thảo và phát triển nội dung cho các dòng slogan, bài viết trắng, blog và bài đăng trên mạng xã hội. Mọi người cũng đang sử dụng nó cho việc giao tiếp trong nội bộ và đối ngoại văn phòng - bao gồm viết thư tìm kiếm khách hàng tiềm năng và bản ghi nhớ".
Forrester cũng lưu ý rằng Generative AI có thể tiết kiệm thời gian trong các quy trình kinh doanh tập trung vào khách hàng và nhận thấy một số công ty gặp khó khăn trong việc biến các giải pháp nguyên mẫu thành các ứng dụng được sử dụng rộng rãi.
Theo Curran, như ông nói, "Trí tuệ nhân tạo sáng tạo có thể lấy thông tin và tóm tắt, dịch nó theo cách dễ hiểu. Nó có thể gia tăng quá trình hiện có như trung tâm gọi điện bằng cách truy xuất kiến thức và tóm tắt các cuộc gọi từ khách hàng - tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Mọi người không gặp nhiều khó khăn khi bắt đầu, nhưng họ gặp khó khăn trong việc triển khai từ một mô hình nguyên mẫu sang việc triển khai trên toàn doanh nghiệp với độ trễ thấp và kiểm soát truy cập chặt chẽ,"
Các startup đang phát triển các giải pháp Trí tuệ nhân tạo sáng tạo cụ thể cho từng ngành. Theo George Westerman, giảng viên cấp cao trường MIT Sloan School, đã nói với tôi trong cuộc phỏng vấn vào ngày 23 tháng 8, "Một số startup đang bán dịch vụ Trí tuệ nhân tạo sáng tạo cho lĩnh vực pháp luật, chăm sóc sức khỏe và tài chính. Bây giờ Trí tuệ nhân tạo sáng tạo là một phần trong những gì chúng ta làm."
Westerman thúc đẩy các nhà lãnh đạo kinh doanh bắt đầu sử dụng Trí tuệ nhân tạo sáng tạo. "Bạn nên bắt đầu làm điều gì đó, thử sức. Lo sợ bị bỏ lại phía sau. Thông điệp tương tác với khách hàng đang phát triển nhanh chóng. 60% công ty đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo sáng tạo - gửi email cho khách hàng. Đối với dịch vụ khách hàng, việc tóm tắt mọi thứ chúng ta đã làm trước đây đưa nó lên một tầm cao mới," ông nói với tôi.
Cách các công ty quản lý rủi ro của Trí tuệ nhân tạo sáng tạo
Các công ty đang quản lý rủi ro của Trí tuệ nhân tạo sáng tạo theo các cách khác nhau. Họ đang áp dụng chính sách để kiểm soát cách nhân viên sử dụng ChatGPT, họ đang thử nghiệm các ứng dụng có giá trị tiềm năng cao trước khi triển khai công ty, họ đang áp dụng các khung công việc cho Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và bảo vệ thông tin sở hữu và giới hạn hiện tượng gây ảo tưởng bằng cách xây dựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo sáng tạo cho từng công ty.
KPMG nhận thấy một số công ty đang sử dụng các công cụ Trí tuệ nhân tạo sáng tạo để có sự kiểm soát lớn hơn. Như Krishna nói, "OpenAI Studios của Microsoft - đã hoạt động trong sáu hoặc bảy tháng qua - cung cấp cho các công ty một môi trường bán đạo. Họ có thể sử dụng OpenAI mà không cung cấp thông tin độc quyền, họ có thể chọn dữ liệu mà họ không chia sẻ với OpenAI, giữ quyền đầy đủ đối với dữ liệu và yêu cầu OpenAI xóa dữ liệu của họ."
PwC đang giảm rủi ro bằng cách thử nghiệm ứng dụng trên quy mô nhỏ trước khi triển khai rộng rãi. Như Atkinson nói, "PwC đang thử nghiệm Trí tuệ nhân tạo sáng tạo trên nhiều nhóm. PwC sẽ làm cho nó có sẵn rộng rãi sau các cuộc thử nghiệm. Chúng tôi muốn triển khai nó một cách có trách nhiệm trong một môi trường an toàn với sự giúp đỡ từ nhân viên của chúng tôi. Nó sẽ được sử dụng cho chăm sóc khách hàng, trung tâm hỗ trợ, phân tích dữ liệu, đọc và tóm tắt nhiều dữ liệu. Chúng tôi sẽ đào tạo toàn công ty về việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo sáng tạo một cách có trách nhiệm."
PwC quan sát các công ty áp dụng cách tiếp cận khác nhau để cân nhắc giữa cơ hội của Trí tuệ nhân tạo sáng tạo và các rủi ro của nó. "Một số công ty đang ngừng truy cập nhân viên vào các chatbot bên thứ ba; một số cho phép sử dụng chatbot với các rào cản kiểm soát; người khác - như PwC - đang triển khai chatbot Trí tuệ nhân tạo sáng tạo được đào tạo với dữ liệu chỉ thuộc về công ty," Atkinson nói.
PwC nhận thấy cơ hội để giới hạn khả năng gây ảo tưởng và bảo vệ dữ liệu sở hữu bằng cách tuân thủ các nguyên tắc Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm - chẳng hạn về cơ sở hạ tầng, quản trị, đào tạo và xem xét bởi con người. Atkinson nói các công ty có thể sử dụng các tập dữ liệu cụ thể - ông gọi là micro-models - để "các công ty có thể bảo mật dữ liệu độc quyền của mình."
Forrester khuyến nghị các công ty tránh sử dụng các chatbot miễn phí trực tuyến. Như Curran nói, "Sử dụng các chatbot miễn phí trực tuyến là mạo hiểm và nguy hiểm vì bạn không có kiểm soát đầu vào hoặc đầu ra." Để giới hạn các rủi ro như vậy, ông khuyến nghị mọi người sử dụng các ứng dụng như Writer, Jasper.ai, Grammerly và Microsoft 365 CoPilot.
Mường tượng tương lai của Trí tuệ nhân tạo sáng tạo
Vì còn rất sớm trong quá trình phát triển của Trí tuệ nhân tạo sáng tạo, chưa rõ nó sẽ tiến triển như thế nào. Trong vài năm tới, tôi đoán rằng các công ty sẽ triển khai nhiều ứng dụng Trí tuệ nhân tạo sáng tạo đã được thảo luận ở trên để tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu suất và tăng năng suất một cách khá nhanh chóng.
Sau đó, các công ty có thể đầu tư nhiều hơn vào các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo sáng tạo tạo ra giá trị khách hàng hơn so với các đối thủ và khó sao chép. Trong khi có thể mất nhiều năm trước khi tất cả các ứng dụng như vậy được xây dựng, tại một điểm nào đó - trừ khi nó tái tạo chính nó - Trí tuệ nhân tạo sáng tạo sẽ trở thành một ngành công nghiệp trưởng thành.
Cho tới khi đó, vốn sẽ đổ vào hệ sinh thái Trí tuệ nhân tạo sáng tạo - mang lại lợi ích cho các nhà cung cấp từ nhà sản xuất chip cho các tư vấn quản lý.
