Accenture và Nvidia: Xây dựng và mở rộng quy mô các tác nhân AI cho doanh nghiệp

Mục lục

1. Tăng tốc quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp
2. Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia: Đào tạo và công nghệ
3. Ứng dụng AI trong bộ phận Marketing của Accenture
4. Xu hướng phát triển và mở rộng quy mô tác nhân AI
5. Thách thức trong việc áp dụng tác nhân AI cho doanh nghiệp
6. Tin tức và thông báo về AI
7. Nhận định từ các chuyên gia

---

1. Tăng tốc quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp:

Accenture và Nvidia đang nỗ lực đẩy mạnh việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các doanh nghiệp. Điểm khởi đầu của họ là chính bộ phận marketing của Accenture, một tập đoàn tư vấn khổng lồ.

2. Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia: Đào tạo và công nghệ:

Tháng trước, hai công ty đã công bố thành lập một bộ phận mới thuộc Accenture, gọi là Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia. Kế hoạch bao gồm đào tạo hơn 30.000 người sử dụng toàn bộ hệ sinh thái công nghệ của Nvidia: Nvidia AI Foundry để tạo các mô hình AI tùy chỉnh, AI Enterprise để triển khai các giải pháp AI, và Omniverse cho mô phỏng 3D và cộng tác. Những nỗ lực này – là một phần của sự hợp tác mở rộng – cũng bao gồm "Bản thiết kế NIM Agent" của Nvidia để giúp các công ty dễ dàng phát triển các tác nhân AI cấp doanh nghiệp, có khả năng học hỏi, thích ứng và tự động hóa các tác vụ phức tạp.

3. Ứng dụng AI trong bộ phận Marketing của Accenture:

Để chứng minh hiệu quả của nền tảng AI, nhóm marketing của Accenture đã quyết định cách tân hoạt động của bộ phận bằng cách sử dụng các tác nhân AI, theo lời Giám đốc Marketing của Accenture, Jill Kramer. Bước đầu tiên là xác định những khâu trong quy trình có thể được hưởng lợi nhiều nhất từ các tác nhân – bao gồm các tác vụ đòi hỏi nhiều trí tuệ hoặc lặp đi lặp lại nhiều nhất.

Kết quả là hơn một tá tác nhân AI đã giúp giảm số bước trung bình trong một dự án marketing từ 135 xuống còn 85. Một số tác nhân hỗ trợ nghiên cứu marketing, phân tích dữ liệu và lập lịch truyền thông xã hội. Những tác nhân khác giúp tìm kiếm tài liệu nội bộ, soạn thảo chiến lược và xác định cách tài trợ cho các dự án dựa trên các phần khác của ngân sách.

"Ai đó đã mô tả nó với tôi như việc chạy trên đường đua, nhưng cứ phải dừng lại ở trạm dừng," Kramer cho biết. "Nhóm nghiên cứu, hãy lấy dữ liệu đó. Nhóm phân tích, hãy lấy những báo cáo đó... Tùy thuộc vào độ bận rộn của các nhóm khác, bạn sẽ nhận được phản hồi trong một ngày, một tuần, một tháng, sau đó bạn phải tích hợp nó. Giờ đây, [các tác nhân] mang tất cả lại cho bạn và giúp bạn tích hợp nó."

4. Xu hướng phát triển và mở rộng quy mô tác nhân AI:

Accenture và Nvidia chỉ là hai trong số nhiều công ty đầu tư mạnh vào việc phát triển và mở rộng quy mô các tác nhân AI và trợ lý AI. Các công ty khác trong những tháng gần đây bao gồm Snowflake, Salesforce và Microsoft. Tuần trước, Microsoft đã ra mắt Azure AI Foundry – trước đây có tên là Azure AI Studio – trong bối cảnh chuẩn bị ra mắt AI Copilot Studio.

Một báo cáo mới của Deloitte cho thấy số lượng các công ty triển khai tác nhân AI sẽ tăng lên 25% vào năm 2025 và tăng vọt lên 50% vào năm 2027. Trong khi đó, chỉ có 30% dự án thử nghiệm AI đạt được sản xuất đầy đủ. Tuy nhiên, các nhà phân tích dự đoán các tác nhân AI sẽ vẫn tồn tại.

"Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới và ChatGPT đã cho thấy sự hấp dẫn của người tiêu dùng, và các công ty công nghệ lớn đang phản hồi theo hướng đó," Stephanie Liu, nhà phân tích cấp cao của Forrester cho biết. "Điều đó nói rằng, giống như tất cả các công nghệ mới nổi, có rất nhiều tiếng ồn và cường điệu xung quanh các tác nhân AI, và các công ty cần phải thận trọng trong việc xác định trường hợp sử dụng của họ là gì và khả năng nào họ thực sự cần."

5. Thách thức trong việc áp dụng tác nhân AI cho doanh nghiệp:

Ban đầu, Accenture đã cố gắng cung cấp các công cụ AI cho càng nhiều người càng tốt cùng một lúc, nhưng Kramer cho biết điều đó đã tạo ra sự lo lắng cho những người không sử dụng chúng, trong khi các trường hợp sử dụng thực tế bị hạn chế. Ngay cả sau khi các tác nhân AI được triển khai, Accenture vẫn phải tạo ra một tư duy mới để giúp nhân viên suy nghĩ lại về marketing thay vì chỉ lắp ghép các công cụ vào các mô hình hoạt động cũ.

"Đây là bất kỳ nhóm nào ở bất cứ đâu: Nếu bạn yêu cầu họ làm việc theo một cách thức hoàn toàn khác, sẽ có sự 'bác bỏ' ban đầu," Kramer nói. "Điều quan trọng nhất là khả năng đó — chúng tôi đã thay đổi toàn bộ mô hình hoạt động của mình. Chúng tôi đã thay đổi cách thức hoạt động của các quy trình để việc 'bác bỏ' sẽ không xảy ra."

Giám đốc AI của Accenture, Lan Guan, cho biết công ty đã giải quyết những vấn đề marketing khó khăn hơn. Điều đó có nghĩa là tạo ra các tác nhân AI cho suy luận ngẫu nhiên, lập kế hoạch chiến lược và tối ưu hóa giá cả. Điều đó cũng đòi hỏi việc sử dụng khả năng tính toán mạnh mẽ do Nvidia cung cấp cùng với các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất như Llama 3 của Meta.

"Họ muốn có cái nhìn toàn diện đó, cái mà tôi gọi là dữ liệu được kết nối, để họ thực sự có thể hiểu được nguyên nhân gốc rễ," Guan nói. "Gần giống như các thám tử khi chúng ta ghép các mảnh ghép lại với nhau. Với 1.500 mảnh ghép, bạn không muốn bỏ lỡ một mảnh nào."

Justin Boitano, Phó chủ tịch AI doanh nghiệp của Nvidia, cho biết mặc dù Accenture bắt đầu với marketing, nhưng nền tảng này có thể được vận hành đối với các bộ phận khác của doanh nghiệp. Đó là bởi vì nó được xây dựng để xem xét cách các nhóm làm việc cùng nhau và để thể hiện các vai trò và nhân vật khác nhau. Mặc dù những người dùng đầu tiên tại Accenture đã nhanh chóng bị ấn tượng với các tác vụ ban đầu đối với các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng ông cho biết các ứng dụng doanh nghiệp mất nhiều thời gian hơn để tạo ra và cải thiện.

"Mọi người nhận ra rằng chúng ta phải đối xử với chúng không chỉ như những mô hình AI kỳ diệu làm mọi thứ, mà phải đối xử với chúng như những nhân viên mà chúng ta tuyển dụng vào công ty của mình," Boitano nói. "Chúng tôi về cơ bản nhắc nhở họ làm điều đúng đắn cho một chức năng kinh doanh cụ thể, chúng tôi đặt rào cản để đảm bảo họ làm một công việc cụ thể, chúng tôi đánh giá họ khi làm công việc đó. Có một quy trình ở đó."

Tuy nhiên, việc thích ứng các mô hình AI mục đích chung để hiểu ngôn ngữ, từ vựng và thuật ngữ cụ thể của doanh nghiệp vẫn còn nhiều thách thức. Các thách thức khác bao gồm khoảng cách kỹ năng, khoảng cách hiệu suất, chi phí tăng cao và rủi ro về quy định. Tuy nhiên, nhà phân tích của Gartner, Nicole Greene, cho biết AI đã được chứng minh là hỗ trợ khả năng tối ưu hóa quy trình làm việc và tạo ra nội dung cá nhân hóa hơn. Chỉ cần mất thời gian để phát triển các mô hình AI có đủ quyền tự chủ để hành động một cách tự chủ.

"Các nhà tiếp thị nên cảnh giác với 'AI Agent Washing', nơi các nhà cung cấp đang công bố các tác nhân AI, nhưng rất ít trong số đó sẽ đáp ứng được tên gọi đó," Greene nói. "Bởi vì các tác nhân AI được thiết kế để hoạt động tự chủ và chủ động trong một môi trường, và thường học hỏi và thích ứng khi hoạt động trong môi trường mục tiêu của chúng, chúng gây ra những rủi ro đáng kể. Các tổ chức không quản lý rủi ro AI một cách nhất quán sẽ có nhiều khả năng gặp phải kết quả bất lợi hơn."

6. Tin tức và thông báo về AI:

• Cognitiv và Index Exchange là những công ty mới nhất hợp tác sử dụng thuật toán học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn để quản lý phương tiện truyền thông lập trình.
• Với các công ty như Perplexity và Amazon thêm các công cụ AI cho thương mại điện tử, ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc cải thiện tính cá nhân hóa và minh bạch cho các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Perplexity đã công bố một nền tảng mua sắm Perplexity mới để giúp mọi người tìm kiếm và mua sản phẩm bằng công cụ tìm kiếm AI thế hệ mới.
• Pratik Thakar, Phó chủ tịch và người đứng đầu toàn cầu về AI thế hệ mới của Coca-Cola, đã nói chuyện với Digiday về quảng cáo ngày lễ do AI tạo ra của thương hiệu.
• Công ty khởi nghiệp AI của Pháp, Mistral, đã thêm một cách thức mới cho đối thủ ChatGPT "Le Chat" để tìm kiếm trên internet và tạo ra hình ảnh chất lượng cao.
• Sáng kiến ​​Xác thực Nội dung cho biết hiện có 4.000 thành viên trên toàn thế giới từ các công ty truyền thông, công ty công nghệ, nhà sản xuất máy ảnh và nhà sản xuất điện thoại thông minh.
• Snowflake đã công bố kế hoạch mua lại công ty khởi nghiệp Datavolo để cung cấp các đường ống dữ liệu đa phương thức. Họ cũng có một thỏa thuận mới với Anthropic để đưa các mô hình AI của công ty này vào đám mây dữ liệu của Snowflake.
• Microsoft đã công bố thêm nhiều cách thức để người dùng Copilot của mình thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại đối với các ứng dụng Microsoft 365.
• Amazon đã mở rộng việc sử dụng AWS AP studio sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để xây dựng và sửa đổi ứng dụng.
• Công ty mẹ của Pokemon Go được cho là đang sử dụng dữ liệu từ người dùng để huấn luyện một mô hình AI trong thế giới thực.
• The Atlantic đã xây dựng một cơ sở dữ liệu mới cho thấy tất cả các cách mà các mô hình AI đang sử dụng nội dung của Hollywood.

7. Nhận định từ các chuyên gia:

Mọi người thường nói rằng AI thế hệ mới giờ đây rất dễ dàng và dễ tiếp cận chỉ cần cắm vào và sử dụng, nhưng Giám đốc AI của Accenture, Lan Guan, cho biết điều đó là không thực tế đối với các tổ chức doanh nghiệp. Bà đề cập đến một khách hàng muốn sử dụng AI thế hệ mới trong trung tâm liên lạc của họ bằng cách cung cấp cho chatbot của họ các quy trình hoạt động tiêu chuẩn (SOP). Tuy nhiên, họ phát hiện ra rằng họ có 37 phiên bản SOP khác nhau, điều này làm suy yếu ý tưởng về một nguồn sự thật duy nhất.

"Điều chúng ta đang thấy ở đây trong các tổ chức doanh nghiệp là rất nhiều thứ mà chúng ta gọi là sự lộn xộn của doanh nghiệp," Guan nói. "Dữ liệu thì lộn xộn và tích hợp công nghệ cũ thì ở khắp mọi nơi."

---