Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới: Khi nào vượt qua giới hạn của chatbot?

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới: Khi nào vượt qua giới hạn của chatbot?

Khu vực châu Á Thái Bình Dương (APAC) hiện đang là tâm điểm của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) và được dự đoán sẽ trở thành một trung tâm dẫn đầu toàn cầu trong việc ứng dụng công nghệ này. Theo nghiên cứu của Accenture, Generative AI dự kiến sẽ mang lại tác động kinh tế lên đến 4,5 nghìn tỷ USD cho khu vực này vào năm 2050.

Gartner dự báo rằng đến năm 2026, hơn 80% doanh nghiệp sẽ sử dụng các mô hình Generative AI hoặc tích hợp các công cụ hỗ trợ AI vào môi trường sản xuất của mình. Bên cạnh đó, việc ứng dụng các giao diện lập trình ứng dụng (API) cho phép khai thác khả năng của Generative AI cũng sẽ gia tăng mạnh mẽ. Các quốc gia như Singapore đang tích cực định vị mình là trung tâm đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực AI. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trong khu vực cũng đang hướng tới việc vượt ra khỏi những ứng dụng đơn giản của Generative AI trên các phần mềm hiện có.

Hiện nay, Generative AI thường được sử dụng trong việc tạo ra văn bản, như chatbot tương tác với khách hàng hoặc các công cụ tóm tắt nội dung. Nhưng bước tiếp theo là gì? Khi nào và bằng cách nào Generative AI sẽ vượt qua giới hạn của một tính năng hoặc chatbot đơn thuần?

Tiềm năng thực sự của Generative AI nằm sâu bên trong các hệ thống phần mềm và CNTT làm nền tảng cho các tổ chức hiện đại, thúc đẩy quá trình phát triển ở "phía sau màn hình". GitHub Copilot của Microsoft, một công cụ hỗ trợ hoàn thiện mã nguồn ra đời trước ChatGPT, đã giúp các lập trình viên viết code sạch và nhanh hơn. Cho đến nay, chúng ta đã có "Devin", kỹ sư phần mềm tự động hoàn toàn đầu tiên được phát triển bởi Cognition AI, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp, học hỏi theo thời gian và sửa chữa lỗi. Các chuyên gia CNTT đang chứng kiến sức mạnh biến đổi của AI trên nhiều lĩnh vực ngoài phát triển mã nguồn, bao gồm an ninh mạng, khả năng phục hồi hệ thống và khám phá thông tin, làm nổi bật tiềm năng to lớn của công nghệ này.

AI sẽ tác động đến cả tương tác với khách hàng và quy trình làm việc của doanh nghiệp. Một báo cáo gần đây của Elastic, khảo sát hơn 3.000 chuyên gia CNTT từ Mỹ, Châu Âu và APJ, cho thấy hơn 50% người được hỏi tin tưởng mạnh mẽ vào tiềm năng của Generative AI trong việc nâng cao trải nghiệm và tương tác của khách hàng, trong khi 57% nhận thấy cơ hội nội bộ để Generative AI thúc đẩy hiệu quả hoạt động và năng suất cá nhân. Trong cả hai trường hợp, trọng tâm đã chuyển từ việc chỉ nhận được kết quả tìm kiếm, cảnh báo và thông báo sang việc có được câu trả lời chính xác cho các thách thức của họ. Để Generative AI tạo ra sự thay đổi có ý nghĩa với dữ liệu mà nó không được đào tạo trực tiếp, nó cần thông tin ngữ cảnh. Và chìa khóa cho điều này chính là khả năng tìm kiếm mạnh mẽ.

Truy cập vào thông tin sâu sắc nhất để lấp đầy khoảng trống kiến thức

Các mô hình ngôn ngữ lớn, như GPT-4 và Gemini, đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo. Chúng học hỏi từ các tập dữ liệu công khai rộng lớn, nhưng tiềm năng thực sự của chúng nằm ở việc truy cập vào dữ liệu nội bộ của tổ chức, chẳng hạn như tương tác khách hàng và danh mục sản phẩm. Khi kết hợp với tìm kiếm, những tài liệu này tập hợp thông tin và ngữ cảnh cần thiết để lấp đầy khoảng cách giữa dữ liệu công cộng và dữ liệu riêng, cho phép Generative AI đưa ra các phản hồi chính xác cho các truy vấn.

Hãy tưởng tượng một khách hàng gọi điện để được hỗ trợ. Một công cụ Generative AI sẽ cần nhiều hơn chỉ kiến thức chung; nó cần truy cập vào nhật ký cuộc gọi của khách hàng, lịch sử đơn hàng và các dữ liệu nội bộ có liên quan khác để cung cấp câu trả lời chính xác và chi tiết. Khả năng tìm kiếm mạnh mẽ có thể cung cấp cho Generative AI thông tin cần thiết, giúp bỏ qua nhiệm vụ tốn thời gian là phải đối chiếu thủ công ngữ cảnh và kiến thức chung. Điều này tạo ra những hiểu biết biến dịch vụ khách hàng từ việc tìm kiếm không cá nhân thành các cuộc trò chuyện trực tiếp một-một.

Generative AI là một lực lượng nhân rộng cho an ninh mạng

Ngoài các ứng dụng hướng đến khách hàng, Generative AI kết hợp với tìm kiếm cũng có thể cung cấp khả năng hiển thị tốt hơn về cơ sở hạ tầng CNTT của tổ chức. Với nhiều ứng dụng đang chạy trên đám mây – hoặc thậm chí trên nhiều dịch vụ đám mây – điều quan trọng là các nhóm CNTT phải có những hiểu biết dựa trên dữ liệu trong tầm tay để xác định xu hướng hành vi trong hệ thống của họ. Ngoài việc giúp họ phân bổ tài nguyên cho các giai đoạn bận rộn hơn, những hiểu biết này cho phép các nhóm CNTT dự đoán hành vi bất thường do lỗi, sự cố hoặc thậm chí mối đe dọa bảo mật gây ra.

Bằng cách hợp nhất thông tin chi tiết từ toàn bộ ngăn xếp CNTT của một tổ chức, AI có thể giúp các nhóm phát hiện các lỗi nghiêm trọng tiềm ẩn hoặc xác định hoạt động bất thường có thể báo hiệu mối đe dọa bảo mật. Khả năng này cho phép các nhóm CNTT tránh được các tình huống xấu nhất và tập trung vào đổi mới và phát triển kỹ năng. Cùng khảo sát của Elastic cũng cho thấy hơn 50% tổ chức trên toàn thế giới dự định tận dụng AI cho phát hiện mối đe dọa tự động, và AI đang ở vị trí tốt để thực hiện nhiệm vụ này.

Generative AI không chỉ đơn thuần là yêu cầu một mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra lời bài hát mới theo phong cách của Beatles, cũng không chỉ là phản hồi nhanh chóng với khách hàng hoặc nhà phát triển. Vượt ra ngoài chatbot và các lời nhắc đơn giản, Generative AI ẩn chứa tiềm năng to lớn để cải thiện năng suất, tương tác khách hàng và khả năng phục hồi.