Nền tảng trí tuệ nhân tạo cho phép các cá nhân tạo, đánh giá, thực hiện và cập nhật học máy (ML) và học kĩ càng mô hình theo cách có khả năng mở rộng hơn. Các công cụ nền tảng AI cho phép nhân viên tri thức phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán và thực hiện các nhiệm vụ với tốc độ và độ chính xác cao hơn so với cách làm thủ công. 

AI đóng vai trò then chốt như một chất xúc tác trong kỷ nguyên tiến bộ công nghệ mới. PwC tính toán rằng “AI có thể đóng góp tới 15.7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, nhiều hơn sản lượng hiện tại của Trung Quốc và Ấn Độ cộng lại”. Trong số này, PwC ước tính rằng “6.6 nghìn tỷ USD có thể đến từ năng suất tăng lên và 9.1 nghìn tỷ USD có thể đến từ các tác động phụ từ tiêu dùng”. Khi quan sát tác động tiềm tàng của nó trong ngành, Viện McKinsey Global ước tính rằng chỉ trong lĩnh vực sản xuất, các công nghệ mới nổi sử dụng AI sẽ tăng thêm giá trị lên tới 2025 nghìn tỷ USD vào năm 3.7. Công nghệ AI đang nhanh chóng chứng tỏ là một thành phần quan trọng của kinh doanh thông minh trong các tổ chức ở các ngành công nghiệp. Các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây lớn như IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure và Google Cloud đã mở rộng thị trường bằng cách bổ sung nền tảng AI vào sản phẩm của họ. 

Nền tảng AI cung cấp nhiều khả năng có thể giúp các tổ chức hợp lý hóa hoạt động, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, triển khai ứng dụng AI một cách hiệu quả và đạt được lợi thế cạnh tranh. Các nền tảng phát triển này hỗ trợ sự cộng tác giữa các nhóm khoa học dữ liệu và kỹ thuật, giúp giảm chi phí bằng cách giảm các nỗ lực dư thừa và tự động hóa các tác vụ thường ngày, chẳng hạn như sao chép hoặc trích xuất dữ liệu. Một số nền tảng AI cũng cung cấp các khả năng AI nâng cao, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói.  

Điều đó nói lên rằng, việc lựa chọn một nền tảng có thể là một quá trình đầy thách thức vì hệ thống sai có thể làm tăng chi phí cũng như có khả năng hạn chế việc sử dụng các công cụ hoặc công nghệ có giá trị khác. Ngoài giá cả, còn có nhiều yếu tố khác cần xem xét khi đánh giá nền tảng AI tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn. Hiểu biết về các công cụ AI có sẵn và khả năng của chúng có thể hỗ trợ bạn đưa ra quyết định sáng suốt khi chọn nền tảng phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn. 

Nền tảng AI cung cấp những loại tính năng nào? 

Nền tảng AI hỗ trợ vô số nhiệm vụ, từ thực thi quản trị dữ liệu đến phân phối khối lượng công việc tốt hơn cho đến tăng tốc xây dựng các mô hình học máy. Vì việc đạt được thành công với AI thường phụ thuộc vào khả năng triển khai các mô hình trên quy mô lớn một cách nhanh chóng của tổ chức nên điều cần thiết là phải tìm kiếm các khả năng phù hợp trong nền tảng AI để hỗ trợ các mục tiêu của tổ chức. Chúng có thể bao gồm, nhưng không giới hạn ở: 

Khả năng MLOps      

• Đường ống điều phối: Một nền tảng thống nhất duy nhất cho phép các nhóm có một bộ công cụ chung cho phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu và ML, cũng như hỗ trợ nhiều thuật toán học máy, bao gồm mạng thần kinh cho các phân tích dự đoán phức tạp. Trải nghiệm thống nhất này tối ưu hóa quá trình phát triển và triển khai các mô hình ML bằng cách hợp lý hóa quy trình công việc để tăng hiệu quả. 
• Tự động công cụ: Máy học tự động hoặc autoML hỗ trợ tạo mô hình nhanh hơn với chức năng mã thấp và không mã. 
• Tối ưu hóa quyết định: Hợp lý hóa việc lựa chọn và triển khai các mô hình tối ưu hóa, đồng thời cho phép tạo trang tổng quan để chia sẻ kết quả, tăng cường cộng tác và đề xuất các kế hoạch hành động tối ưu. Bạn có thể tối ưu hóa sự cân bằng giữa các mục tiêu kinh doanh—chẳng hạn như giảm chi phí dịch vụ khách hàng hoặc cải thiện sự hài lòng của khách hàng—và xác định hướng hành động tốt nhất trong từng tình huống. 
• Mô hình trực quan: Kết hợp khoa học dữ liệu trực quan với các thư viện nguồn mở và giao diện dựa trên sổ ghi chép trên một studio dữ liệu và AI hợp nhất. Bằng cách khám phá dữ liệu từ các góc nhìn khác nhau bằng hình ảnh trực quan, bạn có thể xác định các mẫu, kết nối, hiểu biết sâu sắc và mối quan hệ trong dữ liệu đó và nhanh chóng hiểu được lượng lớn thông tin. 
• Phát triển tự động: Với AutoAI, những người mới bắt đầu có thể nhanh chóng bắt đầu và những nhà khoa học dữ liệu tiên tiến hơn có thể đẩy nhanh quá trình thử nghiệm trong quá trình phát triển AI. AutoAI tự động chuẩn bị dữ liệu, phát triển mô hình, kỹ thuật tính năng và tối ưu hóa siêu tham số. 
• Trình tạo dữ liệu tổng hợp: Dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng thay thế hoặc bổ sung cho dữ liệu trong thế giới thực khi không có sẵn dữ liệu trong thế giới thực, điều này có thể đặc biệt hữu ích trong thử nghiệm. Các khả năng của nền tảng có thể hỗ trợ bạn tạo tập dữ liệu dạng bảng tổng hợp tận dụng dữ liệu hiện có hoặc lược đồ dữ liệu tùy chỉnh. Bạn có thể kết nối với cơ sở dữ liệu hiện có, tải tệp dữ liệu lên, ẩn danh các cột và tạo bao nhiêu dữ liệu cần thiết để giải quyết các khoảng trống dữ liệu hoặc đào tạo các mô hình AI cổ điển.

Khả năng AI sáng tạo 

• Trình tạo nội dung: Trí tuệ nhân tạo đề cập đến các mô hình học sâu có thể tạo ra văn bản, hình ảnh và nội dung khác dựa trên dữ liệu mà chúng đã được đào tạo. Nền tảng AI có thể tạo nội dung và hỗ trợ nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như tạo email tiếp thị và tạo chân dung khách hàng. 
• Phân loại tự động:  Nền tảng AI có thể đọc và phân loại dữ liệu đầu vào bằng văn bản, chẳng hạn như đánh giá và phân loại khiếu nại của khách hàng hoặc xem xét cảm nhận phản hồi của khách hàng.
• Trình tạo tóm tắt: Nền tảng AI cũng có thể chuyển đổi văn bản dày đặc thành bản tóm tắt chất lượng cao, nắm bắt các điểm chính từ báo cáo tài chính, bản ghi cuộc họp, v.v. 
• Trích xuất dữ liệu: Khả năng của nền tảng giúp sắp xếp các chi tiết phức tạp và nhanh chóng lấy thông tin cần thiết từ các tài liệu lớn. Nó thực hiện điều này bằng cách xác định các thực thể được đặt tên, phân tích các điều khoản và điều kiện, v.v. 

Lợi ích chính của nền tảng AI 

Nền tảng AI có thể giúp bạn khai thác sức mạnh của công nghệ AI, mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp của bạn, chẳng hạn như tăng cường tự động hóa, mở rộng quy mô, bảo mật, v.v. Những nền tảng này cho phép doanh nghiệp phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, rút ​​ra những hiểu biết có giá trị và thích ứng nhanh chóng với động lực thị trường đang thay đổi, cuối cùng là thúc đẩy sự đổi mới và lợi thế cạnh tranh. 

Tự động hóa gia tăng 

Tự động hóa đóng vai trò then chốt trong việc đẩy nhanh cả quy mô và tốc độ của các hoạt động trong suốt vòng đời dữ liệu. Khi các nhóm xác định được một quy trình thành công, có thể lặp lại, chẳng hạn như tính nhất quán ghi nhãn dữ liệu, họ có thể tìm cách tự động hóa nó bằng máy học. Trong trường hợp này, việc sử dụng khả năng của nền tảng AI để tự động ghi nhãn dữ liệu sẽ mang lại độ chính xác cao hơn trong dự đoán và nâng cao khả năng sử dụng của các biến dữ liệu. 

Khả năng mở rộng hơn 

Khả năng mở rộng trong cả giai đoạn đào tạo và sản xuất của mô hình học máy là rất quan trọng, vì việc xây dựng và đào tạo các mô hình trên máy cục bộ, chẳng hạn như máy tính xách tay, đều có những hạn chế. Điều này có thể đủ cho các tập dữ liệu nhỏ hơn, nhưng các nhà khoa học dữ liệu sẽ không thể sử dụng phương pháp này cho các mô hình mạnh mẽ hơn. Để mở rộng quy mô, họ sẽ cần một quy trình làm việc tập trung, tạo điều kiện minh bạch và cộng tác với những người cùng thực hành để căn chỉnh dữ liệu theo tiêu chuẩn và giám sát tính khả dụng của điện toán cùng với việc sử dụng GPU và TPU.  

Tích hợp tốt hơn 

Nền tảng AI cũng phải cung cấp các tích hợp thân thiện với người dùng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng phần mềm nguồn mở và thư viện. Hầu hết các nền tảng đều tương thích với các khung nguồn mở phổ biến như PyTorch, TensorFlow và Scikit-learn, nhưng để có một hệ sinh thái AI toàn diện, hãy tìm kiếm một nền tảng AI cung cấp khả năng truy cập liền mạch và thuận tiện vào các nền tảng nguồn mở như MongoDB, Redis và PostgreSQL.

Hơn nữa, các nền tảng AI tốt nhất được phát triển và duy trì bởi các tổ chức và nhóm tham gia sâu vào cộng đồng nguồn mở. Họ đóng góp vào nghiên cứu, phân bổ nguồn lực và cống hiến chuyên môn của mình, từ đó làm phong phú thêm sự đa dạng về kỹ năng và đóng góp cho nghiên cứu, đồng thời mở rộng hàng loạt công nghệ tiên tiến mà các chuyên gia khoa học dữ liệu và máy học có thể tiếp cận. 

IBM là một trong những nhà vô địch sớm nhất của nguồn mở, ủng hộ các cộng đồng có ảnh hưởng như Linux, Apache và Eclipse, thúc đẩy các giấy phép mở, quản trị mở và các tiêu chuẩn mở. Sự liên kết của IBM với nguồn mở thậm chí còn trở nên nổi bật hơn sau mua lại Red Hat. 

Ngoài ra, điều quan trọng là phải xem xét chiến lược triển khai và sử dụng cho nền tảng AI của bạn. Nó sẽ được triển khai tại chỗ hay được lưu trữ bằng nền tảng đám mây? Nó được thiết kế để sử dụng trong nội bộ nhóm hay để khách hàng bên ngoài có thể truy cập? Những yếu tố này cũng rất quan trọng trong việc xác định nền tảng AI có thể được tích hợp hiệu quả nhất để phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn. 

Bảo mật nâng cao  

Các gói nguồn mở thường được các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển ứng dụng và kỹ sư dữ liệu sử dụng nhưng chúng có thể gây rủi ro bảo mật cho các công ty. Kiểm soát bảo mật là rất quan trọng để giúp xác định và bảo vệ chống lại các mối đe dọa đang phát triển nhanh chóng. Các nền tảng AI tốt nhất thường có nhiều biện pháp khác nhau để đảm bảo rằng dữ liệu, điểm cuối ứng dụng và danh tính của bạn được bảo vệ.  

Các biện pháp bảo mật chính bao gồm: 

• Bảo mật mạng: Bảo mật mạng có ba mục đích chính: ngăn chặn truy cập trái phép vào tài nguyên mạng, phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng và vi phạm an ninh đang diễn ra và đảm bảo rằng người dùng được ủy quyền có quyền truy cập an toàn vào tài nguyên mạng họ cần khi họ cần. 

• Bảo mật dữ liệu: Bảo mật dữ liệu bảo vệ thông tin kỹ thuật số khỏi bị truy cập trái phép, tham nhũng hoặc trộm cắp trong toàn bộ vòng đời của nó.  
• Bảo mật cộng tác viên: Bảo mật cộng tác viên bảo vệ không gian làm việc của bạn bằng cách chỉ định các biện pháp kiểm soát quyền truy cập dựa trên vai trò cho cộng tác viên.

Cải thiện quản trị 

Quản trị AI tìm cách đảm bảo sự phát triển và triển khai có đạo đức, có trách nhiệm và tuân thủ các mô hình AI và ML của tổ chức. Nền tảng AI với khả năng quản trị chu đáo cho phép cải thiện sự cộng tác và phối hợp trong việc phê duyệt mô hình, giám sát và quản trị tuân thủ. Quản trị AI là điều cần thiết để tạo niềm tin và sự phụ thuộc vào các quyết định dựa trên dữ liệu do các tổ chức đưa ra bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ các nền tảng này. Sự tin cậy này mở rộng đến việc đáp ứng cả nhiệm vụ tuân thủ nội bộ và các quy định bên ngoài. 

Thiếu quản trị AI có thể dẫn đến những hậu quả như hoạt động kém hiệu quả, bị phạt tài chính và gây thiệt hại đáng kể cho danh tiếng thương hiệu. Nó cũng có thể cản trở việc mở rộng quy trình ML, khiến kết quả khó tái tạo hơn và có nguy cơ xảy ra lỗi do dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ. Các hình phạt có thể rất lớn, trong đó các nhà điều hành ngân hàng phải nhận mức phạt lên tới bảy con số đối với các mô hình đủ điều kiện cho vay thiên vị và khả năng tiền phạt GDPR lên tới 20 triệu euro hoặc XNUMX% doanh thu hàng năm.

Hơn nữa, đảm bảo quyền truy cập phù hợp của người dùng là một yếu tố thiết yếu của quản trị trong nền tảng AI vì nó có thể ngăn chặn một số vai trò nhất định vô tình gây ra lỗi ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống. Quản trị viên CNTT phải có khả năng phân bổ tài khoản dựa trên vai trò công việc, giám sát hoạt động của người dùng và tạo điều kiện chia sẻ và cộng tác liền mạch giữa những người hành nghề. 

Tìm kiếm một nền tảng triển khai các biện pháp quản trị mạnh mẽ để đảm bảo tiêu chuẩn hóa dữ liệu, giảm thiểu sai lệch và tuân thủ các quy định của ngành. 

Hỗ trợ kỹ thuật 

Nếu bạn cần hỗ trợ về đào tạo và giáo dục, báo cáo và theo dõi lỗi đáng tin cậy, giải quyết vấn đề hoặc ứng phó với các trường hợp khẩn cấp, bạn nên chọn nền tảng AI có khả năng cung cấp hỗ trợ mà bạn cần. 

Một cộng đồng người dùng mạnh mẽ cùng với các tài nguyên hỗ trợ (ví dụ: diễn đàn, tài liệu, hỗ trợ khách hàng) cũng có thể có giá trị trong việc khắc phục sự cố và chia sẻ kiến ​​thức. 

Những ví dụ điển hình nhất về trường hợp sử dụng nền tảng AI 

Sử dụng AI là điều cần thiết để các tổ chức duy trì tính cạnh tranh và tránh nguy cơ tụt lại phía sau. Các trường hợp sử dụng sau đây minh họa cách các tổ chức đã tích hợp AI vào các ngành tương ứng của họ. 

Chăm sóc sức khỏe 

Điểm mạnh của AI có thể giúp đáp ứng vô số thách thức liên quan đến việc cung cấp chăm sóc sức khỏe—những thách thức ngày càng gia tăng. 

Giải quyết các thách thức trong X quang 

Khi dữ liệu bệnh nhân ngày càng tăng về số lượng và độ phức tạp, áp lực đối với các bác sĩ X quang cũng ngày càng tăng để phải làm việc hiệu quả hơn và giải quyết khối lượng bệnh nhân lớn hơn. Sự chuyển sang chăm sóc dựa trên giá trị khiến việc hoàn trả trở nên khó nắm bắt hơn, thúc đẩy các tổ chức tìm cách nâng cao hiệu quả và năng suất nhằm đáp ứng các mục tiêu tài chính của họ. Đúng như dự đoán, những thay đổi này và nhu cầu ngày càng tăng đã khiến nhà cung cấp ngày càng thất vọng và kiệt sức. 

Với khả năng phân tích dữ liệu và hình ảnh mạnh mẽ, AI có thể hỗ trợ các bác sĩ X quang: 

• Thu nhận ảnh 
• Đọc và giải thích ban đầu 
• Ưu tiên và phân loại nghiên cứu 
• Khuyến nghị về những phát hiện có liên quan từ hồ sơ bệnh nhân trong EHR 
• Khuyến nghị về những phát hiện có liên quan từ tài liệu hoặc hướng dẫn lâm sàng 

Các dịch vụ tài chính 

Ngày nay, ngành ngân hàng đang trải qua một sự chuyển đổi với việc sử dụng AI. Đối với các chủ ngân hàng làm việc với người tiêu dùng, các hệ thống nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI có thể tăng cường đáng kể quyền truy cập của họ vào thông tin chính về các sản phẩm khác nhau mà ngân hàng có sẵn, chẳng hạn như dữ liệu về tính năng, lợi ích, điều khoản và điều kiện, giá cả và các thông tin quan trọng khác, trao quyền cho các chủ ngân hàng cung cấp dịch vụ tôt hơn. 

Khả năng truy cập thông tin được cải thiện này, được hỗ trợ bởi AI, trang bị cho các chủ ngân hàng một bộ công cụ mạnh mẽ để cung cấp dịch vụ vượt trội. Với kiến ​​thức chuyên sâu về các sản phẩm của ngân hàng và sự hiểu biết rõ ràng về hồ sơ khách hàng cá nhân, họ có thể điều chỉnh các đề xuất và giải pháp của mình một cách chính xác hơn, phù hợp với các mục tiêu và hoàn cảnh tài chính riêng của từng khách hàng. 

Một ngân hàng nhận thấy rằng các chatbot của họ được quản lý bởi IBM Watson, đã trả lời thành công 55% tất cả các câu hỏi, yêu cầu và tin nhắn của khách hàng—điều này cho phép 45% còn lại được giới thiệu đến các nhân viên ngân hàng nhanh hơn. Một phần của việc triển khai AI hiệu quả là xác định thời điểm AI chuyển giao quyền chỉ huy. 

Sản phẩm ngành tài chính đã khai thác hiệu quả AI để hỗ trợ trong các lĩnh vực bổ sung, bao gồm: 

• Tự động hóa đánh giá tín dụng 
• Phát hiện gian lận thời gian thực 
• Phòng chống rửa tiền 
• Xử lý xác nhận quyền sở hữu 

Bán lẻ 

Trong hai năm qua, tất cả chúng ta đều cần phải áp dụng các phương pháp tiếp cận kết hợp mới để làm việc, nuôi dạy con cái, giao tiếp xã hội—và mua sắm. Sự xuất hiện của “mua sắm kết hợp”, kết hợp các điểm tiếp xúc vật lý và kỹ thuật số tại cửa hàng, đã trở thành xu hướng chủ đạo. Mua sắm kết hợp là phương thức mua hàng chính của 27% tổng số người tiêu dùng và 36% thế hệ Z. Ở mọi lứa tuổi, gần ba phần tư (72%) người tiêu dùng nhìn chung phụ thuộc vào các cửa hàng như một phần trong phương thức mua hàng chính của họ. 

Điều này tạo ra cả thách thức và cơ hội: làm cách nào các nhà bán lẻ có thể kết hợp liền mạch các trải nghiệm mua sắm kết hợp bao gồm các kênh trực tuyến, tại cửa hàng, thiết bị di động và ảo trong một hành trình của khách hàng? 

Sản phẩm ngành bán lẻ đang chuyển đổi kỹ thuật số, tận dụng AI làm cốt lõi để kích hoạt các khả năng chính trên năm lĩnh vực chính: 

• Trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa: AI cung cấp thông tin chi tiết siêu bản địa hóa và đề xuất theo thời gian thực. 
• Cộng sự siêu năng lực: Các nhân viên cửa hàng được AI hỗ trợ tương tác với người tiêu dùng trên tất cả các điểm tiếp xúc. 
• Quy trình làm việc thông minh: AI tối ưu hóa các quy trình tại cửa hàng, quản lý hàng tồn kho và giao hàng. 
• Trung tâm điều hành: Công nghệ AI giám sát và giải quyết các sự cố tại cửa hàng một cách hiệu quả.  
• Nền tảng vận hành cửa hàng: Nền tảng an toàn và có thể mở rộng hỗ trợ AI ở biên và tích hợp dữ liệu. 

Sản xuất Chế tạo 

Các nhà sản xuất thường gặp phải nhiều thách thức khác nhau, chẳng hạn như sự cố máy móc không lường trước được hoặc các vấn đề trong quá trình giao sản phẩm. Bằng cách khai thác sức mạnh của AI, các nhà sản xuất có thể nâng cao hiệu quả hoạt động, giới thiệu sản phẩm mới, điều chỉnh thiết kế sản phẩm và đưa ra chiến lược cho các quyết định tài chính trong tương lai, thúc đẩy hành trình chuyển đổi kỹ thuật số của họ. 

Các giải pháp AI chính trực tiếp giải quyết những thách thức này bao gồm: 

• Dự đoán Bảo trì: AI giúp nhà sản xuất phát hiện sự cố của thiết bị thông qua dữ liệu cảm biến, cho phép chủ động bảo trì và tiết kiệm chi phí. 

• Đảm bảo chất lượng: Thị giác máy được điều khiển bằng AI trên dây chuyền lắp ráp dựa trên dữ liệu xác định các lỗi của sản phẩm, đưa ra cảnh báo về các hành động khắc phục để duy trì chất lượng. 
• Quản lý hàng tồn kho: Các ứng dụng và công cụ dự báo nhu cầu được hỗ trợ bởi AI cải thiện khả năng kiểm soát hàng tồn kho, giảm lượng hàng tồn kho dư thừa và tồn kho so với các phương pháp truyền thống. 

Làm quen với IBM watsonX

IBM watsonx là một nền tảng dữ liệu và AI với một bộ trợ lý AI được thiết kế để giúp bạn mở rộng quy mô và tăng tốc tác động của AI bằng dữ liệu đáng tin cậy trên toàn bộ doanh nghiệp của bạn.

Các thành phần cốt lõi bao gồm: studio dành cho các mô hình nền tảng mới, AI tổng quát và học máy; một kho lưu trữ dữ liệu phù hợp với mục đích được xây dựng trên kiến ​​trúc hồ dữ liệu mở; và một bộ công cụ để tăng tốc quy trình làm việc AI được xây dựng với trách nhiệm, tính minh bạch và khả năng giải thích. 

Trợ lý AI của watsonx trao quyền cho các cá nhân trong tổ chức của bạn thực hiện công việc mà không cần kiến ​​thức chuyên môn trong nhiều quy trình và ứng dụng kinh doanh, bao gồm tự động hóa dịch vụ khách hàng, tạo mã và tự động hóa các quy trình công việc chính trong các phòng ban như nhân sự.

Khám phá watsonx để tận dụng AI và chuyển đổi doanh nghiệp