Tương lai của trí tuệ nhân tạo: Dữ liệu định hình thế giới số

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại tương lai các ngành công nghiệp và thúc đẩy sự đổi mới sâu rộng, thâm nhập vào mọi khía cạnh của đời sống và hoạt động kinh doanh. Vai trò của dữ liệu chất lượng cao như  “nguyên liệu” cốt lõi, quyết định khả năng học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định của mô hình AI ngày càng trở nên quan trọng. Dữ liệu chất lượng cao không chỉ gia tăng độ chính xác và tính tổng quát của mô hình AI mà còn giảm thiểu thiên kiến, đảm bảo tính công bằng và khách quan trong quá trình đưa ra quyết định; điều này trở nên cấp thiết trong bối cảnh các quy định về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu ngày càng khắt khe. Các xu hướng dữ liệu như dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu thời gian thực và dữ liệu tổng hợp đang mở ra những tiềm năng không giới hạn cho AI. Phân tích kỹ lưỡng những xu hướng này và tác động của chúng đối với doanh nghiệp trong hành trình đổi mới và phát triển sẽ là mục tiêu chính của bài viết này.

Xu hướng dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo: Tận dụng tiềm năng mới

Dữ liệu phi cấu trúc ngày càng được ưu tiên

Trước đây, AI chủ yếu làm việc với dữ liệu cấu trúc như bảng tính, cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, hiện nay, dữ liệu phi cấu trúc (hình ảnh, video, âm thanh, văn bản) đang ngày càng chiếm ưu thế, trở thành trọng tâm nhờ những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính. Xu hướng này đòi hỏi các kỹ thuật AI tiên tiến hơn để xử lý và phân tích, mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng:

• Xử lý hình ảnh: Nhận diện khuôn mặt, phân tích ảnh y khoa, phát hiện lỗi sản phẩm.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Phân tích cảm xúc, dịch thuật tự động, chatbot.
• Xử lý âm thanh: Nhận diện giọng nói, phân tích âm nhạc.

>> Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo – Động lực đưa doanh nghiệp lên tầm cao mới

Khai thác dữ liệu thời gian thực (real-time data) từ các thiết bị IoT và mạng xã hội

Việc thu thập và xử lý dữ liệu ngay khi nó được tạo ra (dữ liệu thời gian thực) đang trở thành xu hướng quan trọng. Nguồn dữ liệu này thường đến từ các thiết bị IoT (cảm biến, thiết bị đeo thông minh, thiết bị công nghiệp), mạng xã hội (dữ liệu tương tác, bình luận) hoặc hệ thống giao dịch trực tuyến (dữ liệu mua hàng, thanh toán). Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để tối ưu hóa quy trình vận hành, phản ứng kịp thời với các sự thay đổi, cá nhân hóa trải nghiệm người dung. Ví dụ, dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến giao thông giúp các thành phố thông minh quản lý lưu thông hiệu quả hơn và giảm ùn tắc.

Dữ liệu tổng hợp (synthetic data) tăng tốc phát triển AI

Việc thu thập dữ liệu thực tế đôi khi gặp khó khăn do các quy định về bảo mật, quyền riêng tư đang ngày càng nghiêm ngặt. Dữ liệu tổng hợp đang nổi lên như một giải pháp hiệu quả trong bối cảnh này. Đây là loại dữ liệu giả lập được tạo ra bằng thuật toán nhưng vẫn phản ánh chính xác các mẫu và hành vi thực tế, giúp các mô hình AI học tập nhanh hơn, cũng như giải quyết vấn đề thiếu dữ loại do dữ liệu thực tế khan hiếm mà không vi phạm quyền riêng tư.

>> Có thể bạn quan tâm: Tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao trong đào tạo AI

Tương lai của ứng dụng AI nổi bật

AI trong chăm sóc sức khỏe: Đổi mới chẩn đoán và điều trị

AI đang tạo nên những bước tiến lớn trong ngành y tế, đặc biệt là chẩn đoán bệnh từ hình ảnh y khoa và phân tích dữ liệu bệnh án. Công nghệ này hỗ trợ bác sĩ phát hiện sớm các bệnh hiểm nghèo, đưa ra phác đồ và cải thiện hiệu quả điều trị. Ví dụ, các thuật toán AI có thể phân tích hình ảnh CT, MRI để phát hiện ung thư với độ chính xác cao, giúp giảm thiểu sai sót và tăng cơ hội sống cho bệnh nhân. Không chỉ vậy, AI còn có thể phân tích dữ liệu sinh học để tìm ra các loại thuốc mới và phương pháp điều trị hiệu quả hơn.

AI trong tự động hóa: Định nghĩa lại lực lượng lao động

Với sự hỗ trợ của AI, các công việc lặp đi lặp lại đang dần được thay thế bởi tự động hóa. Robot trang bị AI có thể xử lý các nhiệm vụ đơn giản như lắp ráp, kiểm tra sản phẩm hoặc quản lý kho hàng một cách hiệu quả, giải phóng nhân lực để tập trung vào các công việc có giá trị cao hơn. Không chỉ vậy, các robot này còn có thể thay thế con người thực hiện các công việc nguy hiểm có độ rủi ro cao. Bên cạnh đó, Ai cũng hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc tự động hóa quy trình kinh doanh. Ví dụ trong ngành dịch vụ khách hàng, chatbot AI hoạt động 24/7 giúp tiết kiệm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

AI trong giao thông: Hướng tới di chuyển thông minh hơn

Ngành giao thông đang không ngừng cải tiến với các ứng dụng AI như xe tự lái, quản lý giao thông thông minh và bảo trì dự đoán. Những tiến bộ này không chỉ tang độ an toàn trong lưu thông mà còn tối ưu hóa việc phân luồng và sử dụng cơ sở hạ tầng giao thông. Công nghệ xe tự lái cho phép phương tiện nhận biết môi trường xung quanh và xác định chính xác các vật cản trên đường. Trong khi đó, AI hỗ trợ quản lý giao thông thông minh với khả năng phân tích dữ liệu giao thông và tối ưu hóa, phân luồng nhằm tránh ùn tắc. Các công ty tiên phong trong lĩnh vực này như Tesla và Waymo đang không ngừng nghiên cứu và phát triển các phương tiện tự lái, hứa hẹn một tương lai an toàn và hiệu quả hơn cho việc di chuyển.

Tác động của xu hướng AI đến doanh nghiệp

Nhu cầu xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác

Trong bối cảnh các doanh nghiệp đang cạnh tranh gay gắt trong mọi khía cạnh, doanh nghiệp cần đầu tư vào hệ thống và công nghệ để xử lý lượng dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp như dữ liệu thời gian thực và dữ liệu phi cấu trúc. Các công nghệ tiêu biểu có thể kể đến như:

• Hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (Big Data): Hadoop, Spark.
• Nền tảng điện toán đám mây: AWS, Azure, Google Cloud.
• Công cụ và thư viện AI: TensorFlow, PyTorch.

Đầu tư vào nguồn lực nội bộ

Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, doanh nghiệp không chỉ cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ mà còn cần phải có chiến lược bài bản trong việc xây dựng đội ngũ nhân sự chất lượng cao, được đào tạo để sử dụng thành thạo các công nghệ mới nhất và tận dụng hiệu quả khả năng của AI. Những doanh nghiệp nhanh nhạy trong việc đầu tư sẽ nắm bắt được cơ hội cạnh tranh lớn.

Đảm bảo an toàn và đạo đức trong khai thác và sử dụng dữ liệu

Các quy định ngày càng chặt chẽ liên quan đến việc bảo mật và sử dụng dữ liệu một cách có đạo đức cũng là một yếu tố các doanh nghiệp cần lưu ý. Việc tuân thủ các quy định này giúp doanh nghiệp tránh được các rủi ro pháp lý cũng như bảo vệ được uy tín và hình ảnh của doanh nghiệp trong mắt khách hàng.

>> Xem thêm: Thách thức và giải pháp thu thập dữ liệu AI an toàn

AI và dữ liệu sẽ tiếp tục đóng vai trò then chốt trong việc định hình tương lai của các ngành công nghiệp và cách các doanh nghiệp vận hành. Để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ và duy trì sức cạnh tranh trên thị trường, doanh nghiệp cần chủ động nắm bắt xu hướng, xây dựng một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ và sẵn sàng đầu tư các nguồn lực cần thiết cho doanh nghiệp. BPO.MP, với kinh nghiệm nhiều năm trong lĩnh vực BPO và hỗ trợ nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, sẵn sàng đồng hành cùng các doanh nghiệp trên hành trình chuyển đổi số và khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu và AI. Chúng tôi tự hào là đối tác tin cậy hỗ trợ nhiều doanh nghiệp trong việc thu thập, quản lý và triển khai dữ liệu để phát triển các giải pháp AI tiên tiến.

Hãy để BPO.MP giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thành sức mạnh để đạt được những thành công vượt trội trong thời đại công nghệ số hóa!