Các giám đốc điều hành ngày nay luôn tìm cách giúp công ty và người lao động của họ đạt được kết quả ngày càng tốt hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy là những công cụ quan trọng giúp điều đó xảy ra, đặc biệt nếu được sử dụng theo những cách chiến lược. Một số cách thực tế bạn có thể sử dụng những công cụ này là gì?

Tăng năng suất với AI sáng tạo

“Nhân viên có thể tăng năng suất lên tới 40% bằng cách sử dụng các công cụ AI tổng quát trong phạm vi khả năng của công nghệ. Tuy nhiên, năng suất của họ có thể giảm 19 điểm phần trăm nếu sử dụng chúng bên ngoài những ranh giới đó.” 

Các công cụ AI sáng tạo nhanh chóng thu hút sự chú ý của công chúng, đặc biệt vì nhiều công cụ trong số đó được sử dụng miễn phí. Tuy nhiên, khi ngày càng có nhiều người bắt đầu sử dụng Generative AI, công chúng nhận ra rằng mặc dù những sản phẩm này mang lại kết quả ấn tượng trong một số trường hợp nhưng vẫn tồn tại những hạn chế. 

Một nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng việc sử dụng các công cụ AI tổng quát trong phạm vi khả năng của chúng là cần thiết để giúp người lao động tận dụng tối đa chúng. Nghiên cứu cho thấy năng suất có thể cải thiện tới 40% dành cho những người sử dụng AI tổng hợp so với những người không sử dụng.

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng cho thấy những người sử dụng AI cho các nhiệm vụ ngoài khả năng của công nghệ có thể bị giảm 19% năng suất. Một xu hướng khác là những người tham gia có xu hướng ngừng suy nghĩ chín chắn và làm theo bất cứ điều gì AI khuyến nghị. 

Các nhà nghiên cứu khuyến nghị nên có một giai đoạn làm quen để mọi người có thể sử dụng AI dưới sự giám sát và hướng dẫn, cho phép họ xem các trường hợp sử dụng trong đó công nghệ hoạt động tốt hoặc chưa tốt. Phần giới thiệu đó có thể giúp họ bắt đầu tưởng tượng các trường hợp sử dụng trong đó AI tổng quát có thể giúp công việc của họ dễ dàng hơn hoặc gây ra nhiều thách thức hơn.

Phát triển hoặc cải tiến sản phẩm

“Những người thiết kế mạch tích hợp làm cho chip sử dụng ít năng lượng hơn gần 9% bằng cách để AI hỗ trợ các quyết định của con người.” 

Trở nên cạnh tranh trong một thị trường đầy thách thức có nghĩa là phải đào sâu vào dữ liệu và tìm ra sản phẩm nào mọi người muốn nhất. Bạn có thể khai thác AI và học máy để tìm ra xu hướng sở thích của mọi người. Điều gì khiến họ thích vị mặn hơn vị ngọt? Có sự khác biệt trong khu vực để xem xét? Các thuật toán AI vượt trội trong việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ mà con người khó có thể nhanh chóng rút ra thông tin chi tiết nếu không có sự trợ giúp. 

Một trường hợp cách đây vài năm liên quan đến các nhà khoa học thực phẩm sử dụng AI để xác định hương vị giống thịt tốt nhất để bắt chước dựa trên thực vật. Gần đây hơn, nhân viên tại Coca-Cola đã dựa vào trí tuệ nhân tạo để tạo ra hương vị soda mới. 

Mặc dù AI và học máy không thể thay thế hiểu biết sâu sắc của con người nhưng những công nghệ này có thể hỗ trợ chuyên môn của con người. Một ví dụ được đưa ra khi các nhà nghiên cứu khám phá việc đưa chúng vào các dự án nơi các công nhân thiết kế mạch tích hợp. Kết quả cho thấy AI có thể cải thiện sản phẩm được con người tối ưu hóa, khiến nó hoạt động tốt hơn mong đợi. 

Một cách tiếp cận đạt được sự cải thiện 8.93% trong mức tiêu thụ năng lượng của chip. Nó liên quan đến việc các nhà thiết kế con người phát triển hai lần lặp lại và sau đó yêu cầu AI và máy học cung cấp lần lặp thứ ba. 

Đưa một sản phẩm mới ra thị trường không phải là điều dễ dàng và để làm tốt nó đòi hỏi nhiều hiểu biết sâu sắc và nỗ lực từ những người có kinh nghiệm. May mắn thay, việc đưa AI và máy học vào cuộc sống có thể giúp bạn đạt được kết quả tốt hơn mong đợi và tránh được những cạm bẫy hoặc sơ suất thường gặp.

Tìm thêm giá trị trong dữ liệu công ty

“FedEx vận chuyển 16 triệu bưu kiện mỗi ngày và các nhà lãnh đạo hy vọng việc cung cấp dữ liệu liên quan vào các công cụ AI sẽ cho phép ước tính gói hàng đến chính xác hơn” 

Nhiều doanh nghiệp có lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập trong quá trình hoạt động thường xuyên. Tuy nhiên, chỉ gần đây, những người ra quyết định mới bắt đầu sử dụng thông tin đó một cách khôn ngoan bằng cách để nó thông báo cách thức hoạt động của doanh nghiệp. 

Ví dụ như Toyota nhận dữ liệu chuỗi cung ứng theo thời gian thực, cho phép các nhà lãnh đạo phản ứng nhanh chóng với những thay đổi. Khi các giám đốc điều hành, người quản lý dây chuyền lắp ráp và những người khác có thể thấy mức tồn kho, độ dài chu kỳ sản xuất và các chi tiết quan trọng khác, họ có thể điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu và tránh tình trạng tồn kho quá mức. Việc cung cấp dữ liệu vào nền tảng AI có thể cho phép mọi người xác định xu hướng trong thời gian ngắn hơn. Những khả năng như vậy giúp họ đưa ra lựa chọn hiệu quả hơn và cảm thấy tự tin về chúng. 

AI và học máy đặc biệt có lợi khi có nhiều biến số nằm ngoài tầm kiểm soát hoặc ảnh hưởng trực tiếp của doanh nghiệp. Đó là trường hợp của các công ty chuyển phát bưu kiện. Các khía cạnh như thời tiết khắc nghiệt hoặc sao lưu giao thông có thể gây ra sự chậm trễ mà ngay cả những người quản lý tận tâm và chủ động nhất cũng không thể khắc phục được. 

Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo tại FedEx đang cố gắng thay đổi điều đó. Họ đang áp dụng AI vào dữ liệu liên quan đến 16 triệu các gói hàng mà nhóm của công ty giao hàng ngày. Mục tiêu chính hiện nay là cải thiện ước tính thời gian giao hàng. Tuy nhiên, các giám đốc điều hành cũng sẽ sử dụng công nghệ này để dự đoán lượng khí thải carbon.

Hiệu suất được xác định lại có ý nghĩa gì đối với công ty của bạn?

Đây chỉ là một số cách mà các nhà lãnh đạo công ty đã đạt được thành công bằng cách khai thác tiềm năng của AI và học máy. Tuy nhiên, thay vì sao chép những ý tưởng này và hy vọng điều tốt nhất, hãy dành thời gian suy nghĩ về những cải tiến hiệu suất có giá trị nhất cho doanh nghiệp của bạn.

Trí tuệ nhân tạo và học máy đang được cải thiện nhanh chóng, nhưng chúng không phải là điều hoàn hảo. Hiểu được những hạn chế và tìm cách khắc phục hoặc chấp nhận những trở ngại đó sẽ giúp con người sử dụng chúng tốt hơn.

Cũng đọc, 7 mẹo để chọn cơ sở hạ tầng học máy phù hợp

• 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. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.aiiottalk.com/ai-and-machine-learning-to-redefine-company-performance/