Thoại Viết Hoàng
Writer
Xu hướng AI bao gồm sự phát triển của AI tổng quát, dân chủ hóa AI và tập trung nhiều hơn vào đạo đức và tuân thủ.
Với sự phát triển nhanh chóng gần đây của AI tổng quát và tự động hóa do AI cung cấp, sự phát triển của AI dường như đang di chuyển với tốc độ gấp đôi – hoặc nhanh hơn.
Trong cái nhìn này về các xu hướng AI ngày nay, hãy tìm hiểu về một số xu hướng trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay và xem xét các công nghệ, khả năng và trường hợp sử dụng mới nổi sẽ tác động như thế nào đến người dùng AI, từ người tiêu dùng bình thường đến nhóm CNTT doanh nghiệp toàn cầu.
Xu hướng trí tuệ nhân tạo hàng đầu: Mục lục
1. AI sáng tạo phát triển sự hiện diện vốn đã phổ biến của nó
AI sáng tạo đã làm mưa làm gió thế giới công nghệ và toàn cầu trong vài tháng qua, cung cấp các mô hình AI thân thiện với người dùng cho văn bản, hình ảnh, âm thanh và các dạng tạo dữ liệu khác. OpenAI hiện đang thống trị lĩnh vực AI tổng hợp với các giải pháp như GPT-4 và ChatGPT, cũng như mối quan hệ đối tác chặt chẽ với Microsoft, nhưng các đối thủ cạnh tranh khác đang nhanh chóng bắt kịp: chẳng hạn như Google đang xây dựng các khả năng của Google Bard và nhanh chóng thu hút được sự chú ý.
Hàng chục công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo tổng quát đã khẳng định vị thế của họ đối với các thị trường ngách cụ thể và các trường hợp sử dụng doanh nghiệp AI tổng quát, như khám phá/thiết kế thuốc và quản lý rủi ro, và rõ ràng là nhiều công ty khác sẽ tham gia vào thị trường AI tổng quát trong những tháng tới.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là phần lớn các công ty AI sáng tạo này đang tinh chỉnh hoặc dựa vào các mô hình nền tảng của bên thứ ba thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng của riêng họ. Trong tương lai gần, hãy mong đợi thị trường AI tổng quát sẽ bắt đầu hợp nhất, với những người dẫn đầu như Google, Microsoft, OpenAI, có thể là Amazon và những hãng khác đang cạnh tranh để giành được các vị trí nhà cung cấp ưu tiên cho cả mô hình nền tảng và công cụ trợ lý AI.
Ngoài ra, mong đợi được nghe nhiều hơn từ các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng, phần cứng và điện toán, chẳng hạn như Nvidia và Intel; các chip và GPU mà họ cung cấp là những tài nguyên hữu hạn, sinh lợi cần thiết để cung cấp năng lượng cho các mô hình AI tổng hợp trên quy mô lớn.
2. Mở rộng AI nhúng và AI tập trung vào UX
Một số công ty AI và công ty khởi nghiệp cung cấp các mô hình AI có thể được tinh chỉnh và nhúng vào hệ thống của bên thứ ba. Các mô hình này giúp các doanh nghiệp có thể tạo tìm kiếm, hỗ trợ do AI cung cấp và các trải nghiệm tập trung vào UX khác trong mọi thứ, từ cơ sở dữ liệu nhân viên nội bộ đến thanh tìm kiếm trang web đối mặt bên ngoài và cơ sở tri thức.
Kỳ lân AI hàng đầu trong lĩnh vực này là Glean, công ty chủ yếu cung cấp các giải pháp AI tổng quát cho tìm kiếm ứng dụng nội bộ tại nơi làm việc. Bằng cách sử dụng các giải pháp như Glean, các doanh nghiệp có thể đơn giản hóa quá trình giới thiệu và đào tạo liên tục cho nhân viên, giúp người dùng dễ dàng tìm thấy tài liệu, cuộc hội thoại và các tài nguyên khác mà họ cần bằng một chức năng tìm kiếm đơn giản.
Ngoài không gian khởi nghiệp và các trường hợp sử dụng nội bộ của doanh nghiệp, Microsoft và Google đều đang nỗ lực để kết hợp các trợ lý AI hiệu quả vào các công cụ tìm kiếm tương ứng của họ.
Khi AI hướng đến UX tiếp tục phát triển, các công ty AI có thể sẽ tập trung nhiều hơn vào dấu ấn toàn cầu và khả năng đa ngôn ngữ của họ. Một số công cụ AI hiện không hoạt động tốt ngoài các truy vấn bằng tiếng Anh. Tuy nhiên, một số công ty hiện đang xây dựng các quy trình đào tạo mô hình AI và bộ dữ liệu toàn cầu của họ để có thể xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho hàng chục ngôn ngữ.
Một ví dụ điển hình về nỗ lực này là từ Cohere, một kỳ lân trí tuệ nhân tạo AI đã phát hành các sản phẩm như Embed, có thể truy xuất và dịch văn bản bằng hơn 100 ngôn ngữ.
3. Các Kỳ vọng về Tuân thủ và Đạo đức Mạnh mẽ hơn
Các công cụ trí tuệ nhân tạo tiếp tục hoàn thiện và tiếp cận các lĩnh vực mới trong cuộc sống của chúng ta, dựa trên lượng lớn dữ liệu cá nhân và dữ liệu nhạy cảm để hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, các doanh nghiệp cũng như cá nhân đang ngày càng lo ngại về dữ liệu nào được thu thập, dữ liệu đó được sử dụng như thế nào và liệu dữ liệu đó có được bảo mật phù hợp trong quá trình sử dụng và xử lý sau khi sử dụng hay không.
Do đó, các công ty AI hiện đang thúc đẩy quá trình thu thập dữ liệu và đào tạo mô hình minh bạch hơn để người dùng biết dữ liệu của họ đang được sử dụng như thế nào. Nhiều khách hàng cũng đang thúc đẩy AI có thể giải thích được. Đây là những công cụ và tài liệu giải thích rõ ràng cách tối ưu hóa hiệu suất của mô hình và phân tích hoặc tinh chỉnh tốt hơn các hành vi của mô hình.
Để đáp lại những lo ngại của người dùng, các công ty như OpenAI đang cố gắng mô tả rõ ràng hơn các phương pháp và thực tiễn nội bộ của họ để đào tạo mô hình và bảo mật dữ liệu. Kỳ vọng này sẽ chỉ tăng lên, đặc biệt là khi các nhà lãnh đạo công nghệ, quốc gia và người tiêu dùng cá nhân khác nhau kêu gọi các nhà cung cấp này và đặt câu hỏi về các cam kết chung của họ đối với việc tuân thủ, quản trị dữ liệu, bảo mật và sử dụng có đạo đức.
Nói về việc sử dụng có đạo đức, các chuyên gia công nghệ và các nhà bảo vệ môi trường đang bắt đầu thảo luận về tác động môi trường của các mô hình AI mới nhất. Nhiều công cụ trong số này yêu cầu khối lượng điện toán khổng lồ, cả cho đào tạo ban đầu và sử dụng liên tục. Việc sử dụng năng lượng này để lại một lượng khí thải carbon đáng kể làm giảm tác động môi trường của hầu hết các công nghệ hiện đại khác.
Khi các công cụ AI tổng quát và các mô hình hiện đại khác được sử dụng ở quy mô nhỏ hơn, đây sẽ không phải là vấn đề, nhưng với cách mà hầu hết các doanh nghiệp đang chọn sử dụng các mô hình này, hậu quả môi trường sẽ cần được giải quyết sớm trước khi họ tận dụng được nhiều hơn tay.
Khi các quy định về AI được đề xuất, chẳng hạn như Đạo luật AI của EU, được thúc đẩy, các công ty AI sẽ cần chứng minh các công cụ họ đang tạo và những gì họ làm – cũng như các vật liệu họ sử dụng, năng lượng họ tiêu thụ cũng như tính bảo mật và tuân thủ biện pháp bảo vệ mà họ đưa ra để bảo vệ người tiêu dùng.
4. Tiếp tục dân chủ hóa AI và tiếp cận AI rộng rãi
Các doanh nghiệp thường có lượng dữ liệu khổng lồ cần xử lý nhưng lại có ít tài nguyên cần thiết để xử lý dữ liệu phức tạp hơn ở các định dạng khác nhau.
Ngoài ra, với tình trạng thiếu hụt nhân tài công nghệ và khoảng cách kỹ năng ngày càng phổ biến, nhiều doanh nghiệp không có đủ nhân viên lành nghề để thu thập, giải thích, phân tích và áp dụng dữ liệu và thông tin kinh doanh thông minh vào quy trình hoạt động của họ trên quy mô lớn.
Để chống lại tình trạng thiếu kỹ năng này, một số doanh nghiệp đang xây dựng hoặc đầu tư vào công nghệ mã thấp/không mã, bao gồm các công cụ AI thân thiện với người dùng có thể sàng lọc và giải thích số lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Các giải pháp AI mã thấp/không mã mới nổi này đang ngày càng trở nên quan trọng đối với trí tuệ kinh doanh được dân chủ hóa, trí thông minh ra quyết định và phân tích dữ liệu.
Các công ty như DataRobot, H2O.ai, Sisu Data và Tellius hiện đang xây dựng các giải pháp quyết định và phân tích dựa trên AI nhằm hạ thấp rào cản gia nhập đối với các nhà khoa học không chuyên về dữ liệu. Những giải pháp này giúp doanh nghiệp mở rộng khả năng phân tích dữ liệu của họ và người dùng mới hiểu rõ hơn và bối cảnh hóa dữ liệu kinh doanh.
Mặc dù một số lượng lớn các công ty phân tích dữ liệu và AI đang làm việc để cải thiện khả năng tiếp cận của họ cho những người dùng ít kỹ thuật hơn, nhưng sẽ rất thú vị khi xem khi nhiều công ty dựa vào AI mã thấp/không mã để tăng dân chủ hóa. Ngoài việc đơn giản là làm cho các công cụ này dễ sử dụng hơn, các công ty này cũng đang bắt đầu giành được khách hàng mới. Họ đang làm điều này bằng cách tích hợp trí thông minh do AI điều khiển vào các công cụ mà họ đã sử dụng, bao gồm kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu, bảng điều khiển BI, v.v.
5. Các giải pháp an ninh mạng mới được hỗ trợ bởi AI
AI đã được tích hợp vào một số giải pháp an ninh mạng trong ít nhất vài năm nay, nhưng các công cụ an ninh mạng do AI cung cấp đang nhanh chóng trở nên phổ biến hơn khi chúng mở rộng khả năng của mình.
Các nhà cung cấp phát hiện và phản hồi mạng (NDR) và phát hiện và phản hồi mở rộng (XDR) tiếp tục bổ sung tính năng phát hiện mối đe dọa dựa trên AI vào danh mục giải pháp của họ, giúp các nhóm bảo mật xác định và giải quyết các vấn đề như tấn công không có chữ ký và tự động hóa các khía cạnh khác nhau trong quy trình phát hiện và phản hồi của họ.
Các công cụ quản lý lỗ hổng, pentest và vi phạm và mô phỏng tấn công (BAS) cũng đang bắt đầu phụ thuộc nhiều vào trí tuệ nhân tạo để mô phỏng thực tế hơn các mối đe dọa liên tục nâng cao (APT).
Và một loại bảo mật hoàn toàn mới do AI cung cấp đã xuất hiện cùng với sự trưởng thành của AI tổng quát. Google, Microsoft, CrowdStrike, Cisco, SentinelOne và nhiều công ty khác hiện đang sử dụng AI tổng quát để nâng cao hơn nữa khả năng phát hiện mối đe dọa thông minh, phân tích hành vi cũng như truy vấn dựa trên ngôn ngữ tự nhiên và phân tích bảo mật.
Chắc chắn, các công cụ an ninh mạng do AI điều khiển có thể được tạo ra và tận dụng bởi những kẻ xấu, nhưng các công ty an ninh mạng chọn kết hợp AI vào các công cụ và quy trình làm việc của họ hiện có vị trí tốt nhất để xử lý các mối đe dọa mới nổi này.
6. Thị giác máy tính và siêu tự động hóa trong sản xuất
Thị giác máy tính, một loại AI giúp máy tính có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu và kịch bản dựa trên hình ảnh, đã trở thành một phần quan trọng trong quá trình đơn giản hóa và tự động hóa sản xuất hiện đại.
Các nhiệm vụ sản xuất mà thị giác máy tính và các giải pháp AI liên quan hiện đang xử lý bao gồm phát hiện lỗi sản phẩm tự động, lập mô hình 3D, quản lý rủi ro, hỗ trợ đếm và đóng gói sản phẩm, bảo trì dự đoán và quản lý hàng tồn kho. Khả năng xử lý trực quan của các công cụ thị giác máy tính này giúp chúng có khả năng xử lý các nhiệm vụ đảm bảo chất lượng ở cấp độ con người và trong một số trường hợp, thay thế tầm nhìn và kỹ năng mà một con người điển hình có thể mang đến cho các nhiệm vụ này.
Các mô hình AI và robot đa phương thức mới nhất đã trở nên đặc biệt quan trọng đối với siêu tự động hóa sản xuất, cho phép các công ty sử dụng đầu vào hình ảnh để có được đầu ra phân loại, giải thích và tư vấn chi tiết. Từ đó, người dùng có thể tự sửa mọi sự cố đã phát hiện hoặc dựa vào tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) để thực hiện các bản sửa lỗi dựa trên quy tắc.
Ví dụ: một mô hình đa phương thức có thể được đào tạo để xử lý hình ảnh cánh quạt của máy bay và nhanh chóng cho người dùng biết đó là loại cánh quạt nào, các loại khuyết tật đang ảnh hưởng đến hiệu suất/sự an toàn của cánh quạt và vị trí của chúng, và/hoặc làm thế nào để sửa bất kỳ vấn đề được phát hiện. Trong một số trường hợp, các mô hình AI này được tích hợp với các bot tự động có thể tự động thực hiện các chỉnh sửa này.
Các mô hình AI có thể xử lý cấp độ tự động hóa nhiệm vụ sản xuất này hiện rất ít, nhưng nhiều giải pháp trong số này sẽ có khả năng xuất hiện để hỗ trợ và tự động hóa quy trình kiểm soát chất lượng.
Điểm mấu chốt: Xu hướng AI tác động đến bạn và doanh nghiệp của bạn như thế nào
Bản thân các giải pháp trí tuệ nhân tạo đang thay đổi nhanh chóng và cùng với sự thay đổi đó là những cơ hội mới giúp AI trở nên phù hợp và dễ tiếp cận với những đối tượng mới. Ngoài ra còn có sự lo lắng sâu sắc và lan rộng, không chỉ do những lo ngại về an ninh mạng và đạo đức mà còn vì nhiều công nhân tin rằng những công cụ mới này sẽ cướp đi công việc của họ.
Mặc dù đúng là thị trường việc làm có thể sẽ thay đổi để đáp ứng với tất cả những tiến bộ của AI này, nhưng ít có khả năng cơ hội việc làm sẽ giảm đi và nhiều khả năng cơ hội mới sẽ xuất hiện.
Các công ty và cá nhân đầu tư vào đào tạo và chứng chỉ dành riêng cho AI sẽ thấy mình ở vị trí chiến lược nhất, sẵn sàng và có thể sử dụng các công cụ mới này trong thị trường việc làm và thị trường toàn cầu đang thay đổi. Tin tốt là việc ngày càng chú trọng vào AI và dân chủ hóa dữ liệu đã hạ thấp rào cản gia nhập — cả về yêu cầu kỹ năng và chi phí — đối với những cá nhân muốn củng cố con đường sự nghiệp của mình bằng kiến thức về AI.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
Xu hướng trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển nhanh chóng, mặc dù AI đã tồn tại hàng thập kỷ.
Trong cái nhìn này về các xu hướng AI ngày nay, hãy tìm hiểu về một số xu hướng trí tuệ nhân tạo hàng đầu hiện nay và xem xét các công nghệ, khả năng và trường hợp sử dụng mới nổi sẽ tác động như thế nào đến người dùng AI, từ người tiêu dùng bình thường đến nhóm CNTT doanh nghiệp toàn cầu.
Xu hướng trí tuệ nhân tạo hàng đầu: Mục lục
1. AI sáng tạo phát triển sự hiện diện vốn đã phổ biến của nó
AI sáng tạo đã làm mưa làm gió thế giới công nghệ và toàn cầu trong vài tháng qua, cung cấp các mô hình AI thân thiện với người dùng cho văn bản, hình ảnh, âm thanh và các dạng tạo dữ liệu khác. OpenAI hiện đang thống trị lĩnh vực AI tổng hợp với các giải pháp như GPT-4 và ChatGPT, cũng như mối quan hệ đối tác chặt chẽ với Microsoft, nhưng các đối thủ cạnh tranh khác đang nhanh chóng bắt kịp: chẳng hạn như Google đang xây dựng các khả năng của Google Bard và nhanh chóng thu hút được sự chú ý.
Hàng chục công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo tổng quát đã khẳng định vị thế của họ đối với các thị trường ngách cụ thể và các trường hợp sử dụng doanh nghiệp AI tổng quát, như khám phá/thiết kế thuốc và quản lý rủi ro, và rõ ràng là nhiều công ty khác sẽ tham gia vào thị trường AI tổng quát trong những tháng tới.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là phần lớn các công ty AI sáng tạo này đang tinh chỉnh hoặc dựa vào các mô hình nền tảng của bên thứ ba thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng của riêng họ. Trong tương lai gần, hãy mong đợi thị trường AI tổng quát sẽ bắt đầu hợp nhất, với những người dẫn đầu như Google, Microsoft, OpenAI, có thể là Amazon và những hãng khác đang cạnh tranh để giành được các vị trí nhà cung cấp ưu tiên cho cả mô hình nền tảng và công cụ trợ lý AI.
Ngoài ra, mong đợi được nghe nhiều hơn từ các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng, phần cứng và điện toán, chẳng hạn như Nvidia và Intel; các chip và GPU mà họ cung cấp là những tài nguyên hữu hạn, sinh lợi cần thiết để cung cấp năng lượng cho các mô hình AI tổng hợp trên quy mô lớn.
2. Mở rộng AI nhúng và AI tập trung vào UX
Một số công ty AI và công ty khởi nghiệp cung cấp các mô hình AI có thể được tinh chỉnh và nhúng vào hệ thống của bên thứ ba. Các mô hình này giúp các doanh nghiệp có thể tạo tìm kiếm, hỗ trợ do AI cung cấp và các trải nghiệm tập trung vào UX khác trong mọi thứ, từ cơ sở dữ liệu nhân viên nội bộ đến thanh tìm kiếm trang web đối mặt bên ngoài và cơ sở tri thức.
Kỳ lân AI hàng đầu trong lĩnh vực này là Glean, công ty chủ yếu cung cấp các giải pháp AI tổng quát cho tìm kiếm ứng dụng nội bộ tại nơi làm việc. Bằng cách sử dụng các giải pháp như Glean, các doanh nghiệp có thể đơn giản hóa quá trình giới thiệu và đào tạo liên tục cho nhân viên, giúp người dùng dễ dàng tìm thấy tài liệu, cuộc hội thoại và các tài nguyên khác mà họ cần bằng một chức năng tìm kiếm đơn giản.
Ngoài không gian khởi nghiệp và các trường hợp sử dụng nội bộ của doanh nghiệp, Microsoft và Google đều đang nỗ lực để kết hợp các trợ lý AI hiệu quả vào các công cụ tìm kiếm tương ứng của họ.
Khi AI hướng đến UX tiếp tục phát triển, các công ty AI có thể sẽ tập trung nhiều hơn vào dấu ấn toàn cầu và khả năng đa ngôn ngữ của họ. Một số công cụ AI hiện không hoạt động tốt ngoài các truy vấn bằng tiếng Anh. Tuy nhiên, một số công ty hiện đang xây dựng các quy trình đào tạo mô hình AI và bộ dữ liệu toàn cầu của họ để có thể xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho hàng chục ngôn ngữ.
Một ví dụ điển hình về nỗ lực này là từ Cohere, một kỳ lân trí tuệ nhân tạo AI đã phát hành các sản phẩm như Embed, có thể truy xuất và dịch văn bản bằng hơn 100 ngôn ngữ.
3. Các Kỳ vọng về Tuân thủ và Đạo đức Mạnh mẽ hơn
Các công cụ trí tuệ nhân tạo tiếp tục hoàn thiện và tiếp cận các lĩnh vực mới trong cuộc sống của chúng ta, dựa trên lượng lớn dữ liệu cá nhân và dữ liệu nhạy cảm để hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, các doanh nghiệp cũng như cá nhân đang ngày càng lo ngại về dữ liệu nào được thu thập, dữ liệu đó được sử dụng như thế nào và liệu dữ liệu đó có được bảo mật phù hợp trong quá trình sử dụng và xử lý sau khi sử dụng hay không.
Do đó, các công ty AI hiện đang thúc đẩy quá trình thu thập dữ liệu và đào tạo mô hình minh bạch hơn để người dùng biết dữ liệu của họ đang được sử dụng như thế nào. Nhiều khách hàng cũng đang thúc đẩy AI có thể giải thích được. Đây là những công cụ và tài liệu giải thích rõ ràng cách tối ưu hóa hiệu suất của mô hình và phân tích hoặc tinh chỉnh tốt hơn các hành vi của mô hình.
Để đáp lại những lo ngại của người dùng, các công ty như OpenAI đang cố gắng mô tả rõ ràng hơn các phương pháp và thực tiễn nội bộ của họ để đào tạo mô hình và bảo mật dữ liệu. Kỳ vọng này sẽ chỉ tăng lên, đặc biệt là khi các nhà lãnh đạo công nghệ, quốc gia và người tiêu dùng cá nhân khác nhau kêu gọi các nhà cung cấp này và đặt câu hỏi về các cam kết chung của họ đối với việc tuân thủ, quản trị dữ liệu, bảo mật và sử dụng có đạo đức.
Nói về việc sử dụng có đạo đức, các chuyên gia công nghệ và các nhà bảo vệ môi trường đang bắt đầu thảo luận về tác động môi trường của các mô hình AI mới nhất. Nhiều công cụ trong số này yêu cầu khối lượng điện toán khổng lồ, cả cho đào tạo ban đầu và sử dụng liên tục. Việc sử dụng năng lượng này để lại một lượng khí thải carbon đáng kể làm giảm tác động môi trường của hầu hết các công nghệ hiện đại khác.
Khi các công cụ AI tổng quát và các mô hình hiện đại khác được sử dụng ở quy mô nhỏ hơn, đây sẽ không phải là vấn đề, nhưng với cách mà hầu hết các doanh nghiệp đang chọn sử dụng các mô hình này, hậu quả môi trường sẽ cần được giải quyết sớm trước khi họ tận dụng được nhiều hơn tay.
Khi các quy định về AI được đề xuất, chẳng hạn như Đạo luật AI của EU, được thúc đẩy, các công ty AI sẽ cần chứng minh các công cụ họ đang tạo và những gì họ làm – cũng như các vật liệu họ sử dụng, năng lượng họ tiêu thụ cũng như tính bảo mật và tuân thủ biện pháp bảo vệ mà họ đưa ra để bảo vệ người tiêu dùng.
4. Tiếp tục dân chủ hóa AI và tiếp cận AI rộng rãi
Các doanh nghiệp thường có lượng dữ liệu khổng lồ cần xử lý nhưng lại có ít tài nguyên cần thiết để xử lý dữ liệu phức tạp hơn ở các định dạng khác nhau.
Ngoài ra, với tình trạng thiếu hụt nhân tài công nghệ và khoảng cách kỹ năng ngày càng phổ biến, nhiều doanh nghiệp không có đủ nhân viên lành nghề để thu thập, giải thích, phân tích và áp dụng dữ liệu và thông tin kinh doanh thông minh vào quy trình hoạt động của họ trên quy mô lớn.
Để chống lại tình trạng thiếu kỹ năng này, một số doanh nghiệp đang xây dựng hoặc đầu tư vào công nghệ mã thấp/không mã, bao gồm các công cụ AI thân thiện với người dùng có thể sàng lọc và giải thích số lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc. Các giải pháp AI mã thấp/không mã mới nổi này đang ngày càng trở nên quan trọng đối với trí tuệ kinh doanh được dân chủ hóa, trí thông minh ra quyết định và phân tích dữ liệu.
Các công ty như DataRobot, H2O.ai, Sisu Data và Tellius hiện đang xây dựng các giải pháp quyết định và phân tích dựa trên AI nhằm hạ thấp rào cản gia nhập đối với các nhà khoa học không chuyên về dữ liệu. Những giải pháp này giúp doanh nghiệp mở rộng khả năng phân tích dữ liệu của họ và người dùng mới hiểu rõ hơn và bối cảnh hóa dữ liệu kinh doanh.
Mặc dù một số lượng lớn các công ty phân tích dữ liệu và AI đang làm việc để cải thiện khả năng tiếp cận của họ cho những người dùng ít kỹ thuật hơn, nhưng sẽ rất thú vị khi xem khi nhiều công ty dựa vào AI mã thấp/không mã để tăng dân chủ hóa. Ngoài việc đơn giản là làm cho các công cụ này dễ sử dụng hơn, các công ty này cũng đang bắt đầu giành được khách hàng mới. Họ đang làm điều này bằng cách tích hợp trí thông minh do AI điều khiển vào các công cụ mà họ đã sử dụng, bao gồm kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu, bảng điều khiển BI, v.v.
5. Các giải pháp an ninh mạng mới được hỗ trợ bởi AI
AI đã được tích hợp vào một số giải pháp an ninh mạng trong ít nhất vài năm nay, nhưng các công cụ an ninh mạng do AI cung cấp đang nhanh chóng trở nên phổ biến hơn khi chúng mở rộng khả năng của mình.
Các nhà cung cấp phát hiện và phản hồi mạng (NDR) và phát hiện và phản hồi mở rộng (XDR) tiếp tục bổ sung tính năng phát hiện mối đe dọa dựa trên AI vào danh mục giải pháp của họ, giúp các nhóm bảo mật xác định và giải quyết các vấn đề như tấn công không có chữ ký và tự động hóa các khía cạnh khác nhau trong quy trình phát hiện và phản hồi của họ.
Các công cụ quản lý lỗ hổng, pentest và vi phạm và mô phỏng tấn công (BAS) cũng đang bắt đầu phụ thuộc nhiều vào trí tuệ nhân tạo để mô phỏng thực tế hơn các mối đe dọa liên tục nâng cao (APT).
Và một loại bảo mật hoàn toàn mới do AI cung cấp đã xuất hiện cùng với sự trưởng thành của AI tổng quát. Google, Microsoft, CrowdStrike, Cisco, SentinelOne và nhiều công ty khác hiện đang sử dụng AI tổng quát để nâng cao hơn nữa khả năng phát hiện mối đe dọa thông minh, phân tích hành vi cũng như truy vấn dựa trên ngôn ngữ tự nhiên và phân tích bảo mật.
Chắc chắn, các công cụ an ninh mạng do AI điều khiển có thể được tạo ra và tận dụng bởi những kẻ xấu, nhưng các công ty an ninh mạng chọn kết hợp AI vào các công cụ và quy trình làm việc của họ hiện có vị trí tốt nhất để xử lý các mối đe dọa mới nổi này.
6. Thị giác máy tính và siêu tự động hóa trong sản xuất
Thị giác máy tính, một loại AI giúp máy tính có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu và kịch bản dựa trên hình ảnh, đã trở thành một phần quan trọng trong quá trình đơn giản hóa và tự động hóa sản xuất hiện đại.
Các nhiệm vụ sản xuất mà thị giác máy tính và các giải pháp AI liên quan hiện đang xử lý bao gồm phát hiện lỗi sản phẩm tự động, lập mô hình 3D, quản lý rủi ro, hỗ trợ đếm và đóng gói sản phẩm, bảo trì dự đoán và quản lý hàng tồn kho. Khả năng xử lý trực quan của các công cụ thị giác máy tính này giúp chúng có khả năng xử lý các nhiệm vụ đảm bảo chất lượng ở cấp độ con người và trong một số trường hợp, thay thế tầm nhìn và kỹ năng mà một con người điển hình có thể mang đến cho các nhiệm vụ này.
Các mô hình AI và robot đa phương thức mới nhất đã trở nên đặc biệt quan trọng đối với siêu tự động hóa sản xuất, cho phép các công ty sử dụng đầu vào hình ảnh để có được đầu ra phân loại, giải thích và tư vấn chi tiết. Từ đó, người dùng có thể tự sửa mọi sự cố đã phát hiện hoặc dựa vào tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) để thực hiện các bản sửa lỗi dựa trên quy tắc.
Ví dụ: một mô hình đa phương thức có thể được đào tạo để xử lý hình ảnh cánh quạt của máy bay và nhanh chóng cho người dùng biết đó là loại cánh quạt nào, các loại khuyết tật đang ảnh hưởng đến hiệu suất/sự an toàn của cánh quạt và vị trí của chúng, và/hoặc làm thế nào để sửa bất kỳ vấn đề được phát hiện. Trong một số trường hợp, các mô hình AI này được tích hợp với các bot tự động có thể tự động thực hiện các chỉnh sửa này.
Các mô hình AI có thể xử lý cấp độ tự động hóa nhiệm vụ sản xuất này hiện rất ít, nhưng nhiều giải pháp trong số này sẽ có khả năng xuất hiện để hỗ trợ và tự động hóa quy trình kiểm soát chất lượng.
Điểm mấu chốt: Xu hướng AI tác động đến bạn và doanh nghiệp của bạn như thế nào
Bản thân các giải pháp trí tuệ nhân tạo đang thay đổi nhanh chóng và cùng với sự thay đổi đó là những cơ hội mới giúp AI trở nên phù hợp và dễ tiếp cận với những đối tượng mới. Ngoài ra còn có sự lo lắng sâu sắc và lan rộng, không chỉ do những lo ngại về an ninh mạng và đạo đức mà còn vì nhiều công nhân tin rằng những công cụ mới này sẽ cướp đi công việc của họ.
Mặc dù đúng là thị trường việc làm có thể sẽ thay đổi để đáp ứng với tất cả những tiến bộ của AI này, nhưng ít có khả năng cơ hội việc làm sẽ giảm đi và nhiều khả năng cơ hội mới sẽ xuất hiện.
Các công ty và cá nhân đầu tư vào đào tạo và chứng chỉ dành riêng cho AI sẽ thấy mình ở vị trí chiến lược nhất, sẵn sàng và có thể sử dụng các công cụ mới này trong thị trường việc làm và thị trường toàn cầu đang thay đổi. Tin tốt là việc ngày càng chú trọng vào AI và dân chủ hóa dữ liệu đã hạ thấp rào cản gia nhập — cả về yêu cầu kỹ năng và chi phí — đối với những cá nhân muốn củng cố con đường sự nghiệp của mình bằng kiến thức về AI.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
