Giới thiệu về AI doanh nghiệp

Thời gian là điều cốt yếu, và tự động hóa là câu trả lời. Giữa những khó khăn của các nhiệm vụ tẻ nhạt và nhàm chán, sai sót do con người dẫn dắt, cạnh tranh gay gắt và — cuối cùng — đưa ra các quyết định mù mờ, Enterprise AI đang cho phép các doanh nghiệp chung tay với máy móc và làm việc hiệu quả hơn. Nếu không, bạn sẽ điều hướng loại chương trình của mình trên Netflix hoặc tìm và mua phụ kiện mong muốn trên Amazon như thế nào? Từ Waymo trong ô tô đến phân tích nhanh trong tiếp thị, trí tuệ nhân tạo đã cung cấp cho chúng ta đủ lý do tại sao nó sẽ tồn tại. Nhưng, làm thế nào nó giúp các tổ chức? Hoặc, các tổ chức đang sử dụng nó như thế nào? Câu trả lời một: Doanh nghiệp AI. 

Xin chào! Là một độc giả cuồng nhiệt của Analytics Vidhya Blog, chúng tôi muốn mang đến cho bạn một cơ hội tuyệt vời để mở rộng tầm nhìn và nâng kỹ năng của bạn lên một tầm cao mới. Kêu gọi tất cả những người đam mê khoa học dữ liệu và AI tham gia cùng chúng tôi tại Hội nghị thượng đỉnh DataHack năm 2023 rất được mong đợi. Tất cả diễn ra từ ngày 2 đến ngày 5 tháng XNUMX tại Trung tâm Hội nghị NIMHANS danh giá ở Bangalore. Sự kiện này sẽ là một sự bùng nổ, tràn ngập kiến ​​thức thực hành, những hiểu biết vô giá về ngành và các cơ hội kết nối vô song. Nếu những chủ đề như thế này khiến bạn quan tâm và bạn muốn tìm hiểu thêm về những khái niệm này đang trên đường trở thành hiện thực, hãy kiểm tra thông tin về DataHack Summit 2023 tại đây.

Định nghĩa về AI doanh nghiệp

Enterprise AI được định nghĩa là việc áp dụng các công nghệ và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo trong các tổ chức lớn để cải thiện các chức năng khác nhau. Các chức năng này bao gồm thu thập và phân tích dữ liệu, tự động hóa, dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro, v.v. Nó bao gồm việc sử dụng các thuật toán AI, học máy (ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính và các công cụ khác để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp, tự động hóa các quy trình và thu thập thông tin chi tiết từ lượng lớn dữ liệu. 

Enterprise AI có thể được triển khai trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng bao gồm quản lý chuỗi cung ứng, tài chính, tiếp thị, dịch vụ khách hàng, nguồn nhân lực và an ninh mạng. Nó cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, nâng cao hiệu quả, tối ưu hóa quy trình làm việc, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và có lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Các đặc điểm chính của Enterprise AI

Enterprise AI đóng góp vào nhiều khía cạnh của một tổ chức, từ phân tích dữ liệu đến tự động hóa. Nó là sản phẩm của các công nghệ và kỹ thuật cũng như phương pháp khác nhau, có thể khác nhau đối với mọi ngành hoặc doanh nghiệp. Đây là cách nó làm việc:

Sự kết hợp của các công nghệ AI cho các ứng dụng doanh nghiệp

Có một số công nghệ AI có thể được tận dụng cho các ứng dụng doanh nghiệp. Các công ty AI dành cho doanh nghiệp sử dụng đỉnh cao các công nghệ như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, điện toán biên, học sâu, thị giác máy tính và có thể hơn thế nữa. Những công nghệ này tạo điều kiện cho các khả năng mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp thực hiện các tác vụ như phân tích dự đoán, nhận dạng hình ảnh, v.v. Các đề xuất được cá nhân hóa của Netflix, sử dụng các kỹ thuật như học sâu, là một trong những ví dụ nổi bật về điều này. 

Được điều chỉnh và thiết kế để đáp ứng nhu cầu của tổ chức

Doanh nghiệp AI là sự kết hợp của nhiều công nghệ khác nhau. Giờ đây, tùy thuộc vào các yêu cầu kinh doanh mà một tổ chức xác định cách thức và kỹ thuật phù hợp để tiếp cận nó trong hệ thống. Xét cho cùng, những gì phù hợp với quản lý chuỗi cung ứng có thể không cần thiết trong trường hợp Thương mại điện tử. 

Ví dụ: các công ty Enterprise AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sử dụng các kỹ thuật như phân tích hình ảnh, theo dõi bệnh nhân, v.v. Điều này được thực hiện để nâng cao hiệu quả trong các hoạt động y tế. Ngành năng lượng sử dụng các công nghệ và kỹ thuật như bảo trì dự đoán, tích hợp năng lượng tái tạo, v.v. để tối ưu hóa việc sản xuất và tiêu thụ năng lượng. Sự khác biệt về đòn bẩy dẫn đến việc các tổ chức điều hướng các nhánh khác nhau của trí tuệ nhân tạo.

Lợi ích và ứng dụng của Enterprise AI

Dưới đây là những lợi ích chính của Enterprise AI:

Cải thiện hiệu quả hoạt động và năng suất

Một trong những ưu điểm cuối cùng của Enterprise AI là nó tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tẻ nhạt, giảm bớt thời gian cho nhân viên và cho phép họ tập trung vào các hoạt động có giá trị cao và chiến lược hơn. Nó hợp lý hóa các quy trình, giảm lỗi thủ công và cải thiện hiệu quả hoạt động giữa các bộ phận và chức năng khác nhau, bao gồm quản lý nguồn nhân lực và chuỗi cung ứng. Cuối cùng, nó là cứu cánh cho năng suất.

Khả năng ra quyết định và dự đoán nâng cao

Bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn trong thời gian tối thiểu và dự đoán các xu hướng cũng như rủi ro, các công ty Enterprise AI đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên những hiểu biết toàn diện. Nó giúp phát hiện ra các mô hình, xu hướng và mối tương quan có thể không nhìn thấy được trên bề mặt. Điều này tạo cơ hội cho việc ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn. Thương mại điện tử là một ví dụ phổ biến về điều này, sử dụng trí tuệ nhân tạo để thu thập thông tin chi tiết từ hành vi, tìm kiếm và mua hàng của khách hàng. Nó giúp các doanh nghiệp Thương mại điện tử cung cấp các ưu đãi và tùy chọn tìm kiếm được cá nhân hóa cho khách hàng của họ, nâng cao trải nghiệm tổng thể.

Tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình công việc lặp đi lặp lại

Từ những chiếc xe tự hành của Tesla đến Alexa của Amazon, có rất nhiều bằng chứng về cách AI đang được sử dụng để thúc đẩy các giải pháp nhanh hơn và thuận tiện hơn cho đại chúng. Khi nói đến các tổ chức, Enterprise AI đang giúp các doanh nghiệp giảm thời gian thu thập và xử lý dữ liệu. Nó không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn hợp lý hóa quy trình công việc, cho phép các nhóm liên quan tập trung vào các nhiệm vụ cần sự can thiệp của con người.

Thông tin chi tiết và phân tích dữ liệu hợp lý

Các thuật toán AI nổi tiếng với khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực, phát hiện ra những điểm bất thường và mô hình mô tả các xu hướng cũng như rủi ro tiềm ẩn. Các công ty AI dành cho doanh nghiệp có thể xem qua các xu hướng và nhận được thông tin chuyên sâu có thể hành động từ phân tích chuyên sâu, điều mà con người không thể làm được với thế giới dữ liệu hiện tại. Cuối cùng, nó thúc đẩy quá trình ra quyết định, giải phóng thời gian của nhân viên cho các nhiệm vụ quan trọng khác và giúp đạt được lợi thế so với các đối thủ cạnh tranh. Điều này tỏ ra vô cùng hữu ích trong các ngành dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa tiềm ẩn, ví dụ như lĩnh vực tài chính. 

Các công cụ và nền tảng AI dành cho doanh nghiệp tạo điều kiện thuận lợi cho các nguồn lực và khả năng của các tổ chức, giúp họ tận dụng tối đa năng lực AI của mình. Những công cụ như vậy thường đi kèm với các tính năng để chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và tích hợp, giúp các doanh nghiệp dễ dàng sử dụng các giải pháp AI và thúc đẩy đổi mới trong hoạt động của họ một cách hiệu quả.

Tổng quan về các nền tảng AI dành cho doanh nghiệp phổ biến

Dưới đây là các nền tảng và công cụ AI phổ biến dành cho doanh nghiệp cung cấp các giải pháp toàn diện cho các tổ chức:

• IBM Waston: IBM Watson là một nền tảng AI dành cho doanh nghiệp nổi tiếng cung cấp nhiều loại dịch vụ AI, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, máy học, thị giác máy tính và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các công cụ để xây dựng các mô hình AI, tích hợp với các hệ thống hiện có và triển khai các ứng dụng AI trong nhiều ngành khác nhau.
• Trí tuệ nhân tạo trên đám mây của Google: Google Cloud AI cung cấp một bộ công cụ và dịch vụ AI cho các ứng dụng doanh nghiệp. Nó cung cấp các dịch vụ như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính. Nền tảng này bao gồm các công cụ như Google Cloud AutoML để phát triển mô hình tùy chỉnh và Google Cloud AI Platform để đào tạo và triển khai mô hình.

• Trí tuệ nhân tạo Microsoft Azure: Microsoft Azure AI cung cấp một bộ công cụ và dịch vụ AI toàn diện. Nó bao gồm các dịch vụ như Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services để hiểu thị giác, lời nói và ngôn ngữ cũng như Dịch vụ Azure Bot để xây dựng chatbot. Nền tảng này cho phép các tổ chức phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng AI trên quy mô lớn.
• Dịch vụ web Amazon AI: AWS cung cấp nhiều dịch vụ và công cụ AI thông qua nền tảng AWS AI của mình. Nó bao gồm các dịch vụ như Amazon SageMaker để xây dựng và đào tạo các mô hình ML, Amazon Rekognition dành cho thị giác máy tính và Amazon Comprehend để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. AWS AI cung cấp các công cụ và mô hình AI dựng sẵn để phát triển các ứng dụng AI tùy chỉnh.
• Lực lượng bán hàng Einstein: Salesforce Einstein là một nền tảng hỗ trợ AI được tích hợp với hệ thống Salesforce CRM. Nó cung cấp các tính năng như phân tích dự đoán, hệ thống đề xuất và xử lý dữ liệu tự động để nâng cao quy trình bán hàng và quản lý quan hệ khách hàng.

Các tính năng và chức năng chính của Enterprise AI Tools

Các công cụ và nền tảng AI dành cho doanh nghiệp được thiết kế để phân tích, giải thích, dự đoán và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh khác nhau với sự trợ giúp của các kỹ thuật tiên tiến. Dưới đây là các tính năng chính của các công cụ AI dành cho doanh nghiệp:

• Phân tích dữ liệu- Các công cụ AI dành cho doanh nghiệp có thể thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Điều này được thực hiện để xác định các xu hướng và mô hình có liên quan.
• Phân tích dự đoán- Các mô hình AI sử dụng các thuật toán máy học để phát triển các mô hình dự đoán có thể giúp các doanh nghiệp dự đoán các xu hướng trong tương lai và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Cá nhân hóa- Các mô hình AI giúp doanh nghiệp cung cấp các tương tác phù hợp với khách hàng dựa trên sở thích, nhu cầu và kiểu hành vi của họ.

Về lưu ý này, bạn có bắt gặp những đổi mới đáng kinh ngạc như MidJourney và Stable Diffusion trong công việc chuyên môn hoặc cá nhân của mình không? Những cái này công nghệ đột phá đã gây bão trên toàn thế giới và trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Nếu bạn tò mò về cách chúng hoạt động, hội thảo của chúng tôi- Khám phá AI sáng tạo với các mô hình khuếch tán tại DataHack Summit 2023, là sự kiện hoàn toàn phù hợp với bạn. Đây là nơi chúng ta sẽ làm sáng tỏ những bí ẩn và đi sâu vào thế giới hấp dẫn của chúng! Chà, bí mật nằm ở sức mạnh của Mô hình Khuếch tán. Những mô hình này đã nổi lên như là xương sống của thị giác máy tính hiện đại, cách mạng hóa cách máy móc nhận thức và xử lý thông tin. Từ Dalle 2 thay đổi cuộc chơi cho đến Midjourney đáng chú ý, Mô hình Khuếch tán đã mở ra một kỷ nguyên hiểu biết mới.

Triển khai AI doanh nghiệp

Khi nói đến việc triển khai Enterprise AI, ngay cả ý tưởng cũng cần có ý tưởng. Trong thế giới công nghệ rộng lớn, có rất nhiều điều cần giải quyết đối với Enterprise AI trước khi một tổ chức bắt đầu nhận lại giá trị. Đây là tất cả những gì bạn phải biết:

Các bước liên quan đến việc áp dụng và triển khai Enterprise AI

Quá trình triển khai AI doanh nghiệp trong một tổ chức thường bao gồm các giai đoạn sau:

• Xác định mục tiêu và mục tiêu của tổ chức: Trước hết, hãy xác định các cơ hội kinh doanh mà bạn muốn tận dụng hoặc các vấn đề mà bạn muốn giải quyết thông qua AI. Thiết lập các mục tiêu và số liệu cụ thể để đo lường thành công.
• Đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu và phát triển chiến lược dữ liệu: Đánh giá chất lượng, tính khả dụng và mức độ liên quan của dữ liệu của bạn. Xác định xem có cần thu thập, làm sạch hoặc tích hợp thêm dữ liệu để hỗ trợ các sáng kiến ​​AI hay không. Ngoài ra, điều quan trọng là phải đánh giá cách bạn sẽ thu thập, lưu trữ, quản lý và bảo vệ dữ liệu cho các mục đích AI. Xem xét các yêu cầu về quyền riêng tư, bảo mật và tuân thủ dữ liệu. Thực hiện các thông lệ quản trị dữ liệu phù hợp.
• Xây dựng một nhóm chức năng chéo: Tập hợp một nhóm có chuyên môn đa dạng, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư, chuyên gia miền và các bên liên quan trong kinh doanh. Hợp tác để đảm bảo sự hiểu biết toàn diện về vấn đề và thực hiện hiệu quả.
• Đưa ra một kế hoạch phát triển: Khởi động quy trình phát triển cũng như tinh chỉnh các mô hình AI. Điều này có thể yêu cầu bạn thực hiện các nhiệm vụ, bao gồm tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình, đào tạo và đánh giá. Đảm bảo tiếp tục cải tiến các mô hình dựa trên phản hồi và chỉ số hiệu suất.
• Phi công: Sẽ luôn thông minh khi thực hiện các thử nghiệm có quy mô vừa phải để xác thực tính hiệu quả của các mô hình AI và đánh giá tác động của chúng đối với các trường hợp sử dụng dự kiến. Đảm bảo tinh chỉnh các mô hình này dựa trên phản hồi và thử nghiệm trong thế giới thực.
• Hội nhập: Một trong những giai đoạn quan trọng nhất! Sau khi hoàn tất giai đoạn thử nghiệm, bạn phải mở rộng giải pháp AI cho phạm vi tổ chức rộng hơn. Vì vậy, hãy tích hợp AI vào các hệ thống và quy trình công việc hiện có để tối đa hóa việc áp dụng và tác động.
• Bảo trì: Sau khi thiết lập đã được dàn xếp, đã đến lúc theo dõi hiệu suất của các mô hình AI. Tiếp tục cập nhật các mô hình khi có dữ liệu mới hoặc yêu cầu kinh doanh phát triển. Thường xuyên đánh giá tác động và giá trị do việc triển khai AI tạo ra.

Cân nhắc để thực hiện thành công

Việc triển khai Enterprise AI có thể phức tạp. Nó không chỉ đòi hỏi vạch ra lộ trình chi tiết mà còn đòi hỏi các chuyên gia lành nghề. Các tổ chức tìm kiếm những cá nhân có hiểu biết sâu hơn về khoa học dữ liệu, AI, ML và các mảng kỹ thuật khác. Với một nhóm gồm những người có kỹ năng đa dạng và các yếu tố sau đây, việc triển khai Enterprise AI trở nên thành công:

• Mục tiêu kinh doanh: Tinh chỉnh chiến lược AI và đảm bảo sự liên kết của nó với các mục tiêu và mục tiêu lớn hơn của công ty là con đường đầu tiên và quan trọng nhất để triển khai Enterprise AI. Điều bắt buộc là xác định các trường hợp sử dụng và số liệu thích hợp. Điều này là để đo lường thành công và ưu tiên các khu vực của doanh nghiệp để tối ưu hóa.
• Chất lượng dữ liệu và khả năng truy cập: Các doanh nghiệp phải đánh giá chất lượng, tính sẵn có và mức độ liên quan của dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu tương thích với các thuật toán và công cụ AI.
• An ninh và bảo mật: Các tổ chức nên chú ý đến các mối quan tâm về bảo mật và quyền riêng tư, đồng thời áp dụng các phương pháp hay nhất để ngăn chặn mọi rủi ro tiềm ẩn. Có thể thực hiện được nhờ các giao thức bảo mật mạnh mẽ và bảo vệ dữ liệu của khách hàng khỏi các hành vi vi phạm tiềm ẩn hoặc truy cập trái phép.
• Trách nhiệm giải trình: Mặc dù Enterprise AI có thể làm nên điều kỳ diệu cho một tổ chức, nhưng điều quan trọng là phải đảm bảo hệ thống minh bạch, có thể giải thích và chịu trách nhiệm giải trình. Nó sẽ giúp mọi người hiểu cách đưa ra các khuyến nghị về AI và giảm nguy cơ xảy ra các hậu quả hoặc sai lệch ngoài ý muốn.
• Tuân thủ quy định: Một trong những yếu tố quan trọng nhất cần xem xét khi triển khai Enterprise AI là tuân thủ quy định. Các tổ chức phải tuân thủ các khuôn khổ pháp lý, chẳng hạn như GDPR hoặc CCPA, để tránh rủi ro pháp lý hoặc thiệt hại về uy tín.

Tích hợp với các hệ thống và quy trình làm việc hiện có

Việc tích hợp Enterprise AI với các quy trình công việc và hệ thống hiện có là sự kết hợp của các thử nghiệm và sai sót. Mặc dù phần thưởng rất lớn để gặt hái, nhưng mức độ thành công lớn phụ thuộc vào quá trình chuyển đổi diễn ra giữa các nền văn hóa Trí tuệ nhân tạo trước và sau Doanh nghiệp. Vì vậy, các tổ chức bắt buộc phải tạo ra các hướng dẫn phù hợp để thực hiện điều này. Nó bắt đầu bằng việc hợp tác với một nhà cung cấp dịch vụ có các giải pháp đáp ứng nhu cầu về công cụ và kỹ thuật. Các tổ chức cũng phải chuẩn bị một chiến lược để đạt được sự cân bằng hoàn hảo giữa hệ thống hiện có và các mô hình AI. Quá trình chuyển đổi không kết thúc ở đó; trên thực tế, nó bắt đầu từ đó. Khi quá trình tích hợp đã bắt đầu, doanh nghiệp phải theo dõi nhất quán hiệu suất của các hệ thống AI của mình và thực hiện bất kỳ thay đổi cần thiết nào cho phù hợp. 

Những thách thức và rủi ro của Enterprise AI

Các công ty AI dành cho doanh nghiệp có phạm vi đáng kể để cải thiện hiệu quả, chuyển đổi kỹ thuật số và đạt được lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, nó đi kèm với những thách thức và rủi ro riêng mà các tổ chức nên nhận thức được khi triển khai nó.

Cân nhắc đạo đức và thực hành AI có trách nhiệm

Kể từ khi bùng nổ, AI đã trở thành tiêu đề không chỉ cho công nghệ mang tính cách mạng mà còn cho sự thiên vị mà nó gợi ý, cho dù điều đó có thể xảy ra ngoài ý muốn. Với sự phát triển của AI, những lo ngại về các tiêu chuẩn đạo đức, bao gồm quyền riêng tư, tính minh bạch và công bằng của dữ liệu cũng đã thu hút được sự chú ý. Nó đã dẫn đến các tổ chức viện đến các quy định vững chắc.

Mối quan tâm về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Các hệ thống AI thường lưu trữ dữ liệu cá nhân hoặc khách hàng nhạy cảm. Nó có thể tốt cho các hoạt động trong tương lai, nhưng đồng thời, nó mở đường cho tội phạm mạng len lỏi vào và vi phạm cơ sở dữ liệu. Các công ty AI dành cho doanh nghiệp phải đảm bảo các biện pháp bảo mật dữ liệu mạnh mẽ, bao gồm các chính sách quyền riêng tư và giao thức mã hóa.

Tác động tiềm ẩn đối với việc làm và lực lượng lao động

AI đang tự động hóa các công việc thường ngày! Vì vậy, câu hỏi về rủi ro công việc đối với con người hoàn toàn có lý. Sự gia tăng nhanh chóng trong việc áp dụng AI có thể dẫn đến giảm việc làm, có khả năng gây ra những thách thức kinh tế và xã hội. Trong khi ngày càng có nhiều cá nhân đăng ký khóa học khoa học dữ liệu và lập kế hoạch nghề nghiệp trong lĩnh vực AI, nỗi sợ thất nghiệp vẫn còn mới.

Xu hướng và triển vọng trong tương lai

Với nhiều thay đổi mạnh mẽ đã được thực hiện, thế giới đang tò mò về tương lai Enterprise AI mang lại. Thị trường Enterprise AI toàn cầu được dự báo sẽ đạt từ 16.81 tỷ đô la Mỹ vào năm 2022 đến 102.9 tỷ đô la Mỹ vào năm 2030, đăng ký CAGR là 47.16%. Điều đó nói rằng, mọi người đang chú ý đến các công nghệ sẽ xuất hiện và tác động mà nó đang đề xuất đối với các ngành công nghiệp khác nhau.

Phát triển khả năng và tiến bộ trong AI doanh nghiệp

Dưới đây là một số phát triển mới nhất trong Enterprise AI:

• Tăng khả năng tự động hóa: Các hệ thống AI, chẳng hạn như tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), ngày càng trở nên tinh vi, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.
• Dự đoán và ra quyết định nâng cao: Việc dự đoán kết quả trong tương lai và đưa ra quyết định sáng suốt bằng cách phân tích dữ liệu phức tạp trong thời gian thực mà không cần mặc cả về độ chính xác đã trở nên vô cùng dễ dàng. Điều này có thể thực hiện được nhờ các thuật toán học máy tiên tiến.
• Nhận dạng hình ảnh và giọng nói: AI có thể giải thích dữ liệu hình ảnh và ngôn ngữ phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều này tạo ra những cơ hội quan trọng cho tiếp thị, dịch vụ khách hàng và tự động hóa.
• Cá nhân hóa: AI hiện đang đề xuất các sản phẩm, dịch vụ và nội dung được cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên hành vi, sở thích và nhân khẩu học của họ. Điều này tạo ra trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn.

Tích hợp AI với các công nghệ mới nổi

Khi trí tuệ nhân tạo phát triển, các tổ chức đang khám phá những cách mới để tận dụng khả năng của nó thành lợi thế của họ. Tất nhiên, cách hiệu quả nhất để làm điều này là tích hợp nó với các công nghệ khác. Dưới đây là những công nghệ được tích hợp với trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy việc triển khai AI Enterprise:

• IOT: Sự kết hợp giữa IoT và AI cho phép thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ do các thiết bị được kết nối tạo ra. Các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu này trong thời gian thực, cho phép bảo trì chủ động, nhà thông minh và xe tự hành.
• Dữ liệu lớn: Dữ Liệu Lớn. là khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các tổ chức. Các thuật toán AI có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu này để rút ra thông tin chuyên sâu và cho phép đưa ra quyết định sáng suốt, giúp cải thiện kết quả kinh doanh.
• Khối chuỗi: Blockchain và AI có thể cách mạng hóa việc quản lý chuỗi cung ứng. Các thiết bị IoT có thể cung cấp dữ liệu thời gian thực về hành trình của sản phẩm từ nhà sản xuất đến khách hàng, trong khi chuỗi khối có thể đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy trong chuỗi cung ứng. Các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu để tối ưu hóa hậu cần, giảm thiểu sự chậm trễ và đảm bảo sử dụng tài nguyên hiệu quả.
• Máy tính cạnh: Điện toán cạnh là một trong những xu hướng AI mạnh mẽ nhất cho đến nay. Nó giảm đáng kể độ trễ trong việc truyền dữ liệu và cho phép đưa ra quyết định tự động, theo thời gian thực thông qua AI. Sự kết hợp này có thể được sử dụng trong tự động hóa công nghiệp, xe tự lái và nhà thông minh.

Tác động đối với các ngành và lĩnh vực

Enterprise AI đã tạo ra tác động đáng kể trong các ngành và lĩnh vực, cách mạng hóa các hoạt động và thúc đẩy đổi mới. Trong ngành chăm sóc sức khỏe, các hệ thống chẩn đoán do AI cung cấp như IBM Watson đã cho thấy tiềm năng to lớn trong việc hỗ trợ các bác sĩ bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu y tế và cung cấp thông tin chuyên sâu để chẩn đoán chính xác.

Trong lĩnh vực tài chính, các công ty như JP Morgan Chase đã triển khai thành công các thuật toán AI để phát hiện gian lận. Điều này đã tiết kiệm hàng triệu đô la bằng cách xác định các giao dịch đáng ngờ với độ chính xác cao hơn. Những gã khổng lồ bán lẻ như Amazon đã khai thác sức mạnh của AI để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa và quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả. Điều này đã dẫn đến trải nghiệm của khách hàng được cải thiện và các hoạt động được sắp xếp hợp lý.

Ngoài ra, trong lĩnh vực sản xuất, các công ty như General Electric đã tận dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để tối ưu hóa quy trình sản xuất, dẫn đến giảm thời gian chết và cải thiện kiểm soát chất lượng. Đây chỉ là một số kịch bản trong thế giới thực minh họa cách Enterprise AI đã chuyển đổi các ngành công nghiệp, hứa hẹn một tương lai đáng chờ đợi.'

Kết luận

Enterprise AI là nhiều công nghệ và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo được gói gọn trong một giải pháp. Loại hình doanh nghiệp AI được một doanh nghiệp áp dụng và triển khai có thể khác với doanh nghiệp khác. Điều tương tự là nhu cầu về các công cụ phù hợp và nguồn nhân lực phù hợp. Với thị trường AI toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 1.59 nghìn tỷ đô la Mỹ đến năm 2030, thật công bằng khi tập trung vào vị trí của việc làm và việc làm.

Cuộc cạnh tranh không còn được thúc đẩy bởi AI, nhưng các doanh nghiệp tiếp cận và đổi mới đang bắt đầu tận dụng cuộc cách mạng này. Để làm cho các khả năng của nó hoạt động có lợi cho họ, các doanh nghiệp đang tìm kiếm các chuyên gia am hiểu công nghệ từ vị trí thuận lợi trong thế giới thực. Nếu bạn đang chuẩn bị tinh thần để tạo dựng con đường sự nghiệp từ trí tuệ nhân tạo, thì hãy đăng ký vào các chương trình toàn diện như AI & ML BlackBelt Plus bởi Analytics Vidhya là con đường để đi. Ngoài các buổi học được cá nhân hóa và học hỏi với các dự án trong thế giới thực, chương trình còn tạo điều kiện hỗ trợ sắp xếp công việc với những tên tuổi hàng đầu, giúp bạn không chỉ nổi bật giữa đám đông mà còn mở đường cho công việc béo bở nhất.

Và để biết thêm các cuộc thảo luận hấp dẫn như vậy xung quanh AI, tôi thực sự khuyên bạn nên xem phần rất được mong đợi Hội nghị thượng đỉnh DataHack 2023. Hình dung xung quanh bạn là những bộ óc thông minh, tất cả đều được thúc đẩy bởi sức mạnh của dữ liệu. Bạn hoàn toàn không muốn bỏ lỡ cơ hội tuyệt vời này để trở thành một phần của cuộc cách mạng dữ liệu! Sự kiện này sẽ đưa bạn đến một thế giới khác với những khả năng vô hạn. Hãy xem đoạn clip giới thiệu dưới đây-

Những câu hỏi thường gặp

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/what-is-enterprise-ai/