Tiếng Việt
English 
Các công ty chắc hẳn đều đã trải qua một năm 2018 với nhiều áp lực từ những thay đổi đến chóng mặt của bối cảnh công nghệ. Nhưng bên cạnh đó cũng là nhiều ấp ủ và dự định cho 1 tương lai bứt phá ngoạn mục hơn. Dựa trên thực tế này, các chuyên gia đã đúc kết được một chân lý mới trong thế giới kinh doanh phẳng: đó là, dù bạn có nền tảng lớn mạnh đến đâu nhưng nếu bạn không nhanh nhạy với những thay đổi mới, bạn vẫn hoàn toàn có thể thua trong tay những start-up trẻ với sự sáng tạo, nhanh nhẹn và sắc bén.
Các xu hướng ứng dụng AI trong năm 2019 sau đây sẽ giúp cho doanh nghiệp có những định hướng tốt hơn trong việc ứng dụng công nghệ này như thế nào để tránh việc lạm dụng AI như một phong trào – có một số thương hiệu tuyên bố cung cấp các sản phẩm có liên quan đến AI, nhưng trên thực tế mối liên hệ là rất nhỏ hoặc không đáng kể.
1. Chất lượng của data vẫn sẽ là một thách thức
Thách thức số 1 trong ứng dụng AI chính là nguồn cung cấp dữ liệu chất lượng. Nền tảng dữ liệu không đủ tin cậy sẽ tiếp tục nhấn chìm phần lớn các công ty muốn bắt tay vào AI năm 2019. Vì lý do này, dự đoán mục tiêu sẽ chuyển từ AI sang IA – kiến trúc thông tin – đối với phần lớn các công ty đã nghiên cứu một số dạng AI, vì họ nhận ra rằng cần phải có một môi trường dữ liệu xứng đáng với AI để sử dụng AI.
Dữ liệu thường không có trật tự, và cần nhiều thời gian, công sức để xử lý. Dữ liệu là nguồn tài nguyên “tự có” của doanh nghiệp, không phải là rác dữ liệu. Chúng ta chỉ cần di chuyển dữ liệu lên trên đám mây để qua đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể xử lý chúng và cho phép AI có được sự hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp và khách hàng của bạn.
Dữ liệu cần phải được tìm hiểu bên ngoài cơ sở dữ liệu, tệp hoặc bảng ban đầu và cần đại diện cho môi trường, ảnh hưởng, ý định, hành vi, quyết định, hành động và kết quả đầu ra.
2. Sự phát triển của công nghệ không đồng nghĩa với việc cắt giảm nguồn lực con người
Theo dự đoán, 10% các công ty sử dụng AI sẽ đưa các nhân sự chuyên môn trở lại vào năm 2019. Machine learning có khả năng phân tích dữ liệu siêu ưu việt giúp đưa ra dự đoán, nhận ra các mẫu và tự động hóa các quyết định, nhưng công nghệ này vẫn thiếu khả năng suy luận của con người. Giống như khi làm việc, chúng ta luôn cần một người quản lý và giám sát toàn bộ team làm việc, AI cũng tương tự.
Con người trong quy trình này vừa là chuyên gia có thể hỗ trợ đào tạo AI ở khâu đầu vào, vừa là đồng nghiệp và người quản lý robot AI thực hiện nhiệm vụ. Như vậy AI vừa có thể học hỏi từ các nhà quản lý làm thế nào để thực hiện công việc của mình tốt hơn, đồng thời tránh được các vấn đề liên quan đến đạo đức.
3. Các doanh nghiệp sẽ cạnh tranh để sử dụng AI trong cuộc đua giành nhân tài AI
2/3 những người nắm quyền ra quyết định vè AI đang cố gắng tìm kiếm và có được các tài năng trong lĩnh vực AI, và 83% đang cố gắng để giữ chân các tài năng này.
Năm 2019, chúng ta sẽ được chứng kiến các công ty bắt đầu giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân tài AI bằng cách áp dụng AI vào tuyển dụng, vì các hoạt động tuyển dụng truyền thống tiếp tục giảm.
Sử dụng AI trong tuyển dụng là một khái niệm tương đối hấp dẫn, tuy nhiên, các chuyên gia không chắc các thuật toán sẽ thu thập dữ liệu ở đâu để đề xuất hoặc đưa ra các lựa chọn tuyển dụng.
4. Automation với sự hỗ trợ từ AI ngày càng phổ biến
Forrester dự đoán rằng robot tự động (RPA) và AI sẽ hợp tác để tạo ra các công nhân kỹ thuật số cho hơn 40% doanh nghiệp. Một số trường hợp sử dụng hiện tại: phân tích giải quyết các vấn đề nền tảng phức tạp, các chatbot quản lý RPA bot, và phân tích văn bản dữ liệu phi cấu trúc thành các tệp sạch cho các tác vụ RPA.
Theo techtarget.com