Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển rất mạnh mẽ trong vòng 10 năm qua, điều này đạt được là nhờ công nghệ học sâu có thể xử lý rất nhiều dữ liệu phức tạp và sử dụng các dữ liệu này để đưa ra những dự đoán có tính chính xác cao.

Ứng dụng logic công nghệ

Công nghệ nhận diện khuôn mặt đã bắt đầu cách đây 5 năm và được sử dụng rất phổ biến trong thế giới ngày nay. Đơn cử, tại các sân bay quốc tế, khi đi qua màn hình an ninh, nhân viên soi chiếu và đã chụp khuôn mặt của bạn rồi, sau đó bạn trình hộ chiếu (passport) và nó tự động khớp gương mặt lại với nhau. Hoặc khi chúng ta chụp một bức ảnh, bất kể là hình ảnh của bản thân hay bạn bè và đăng lên Facebook, lập tức Facebook sẽ hiện lên các khung nhỏ và chúng biết được đâu là gương mặt của bạn. Không những thế, ngoài việc nhận ra khuôn mặt của bạn và tên ở dưới, nó còn nhận ra mặt bạn bè của bạn nữa.

Tuy nhiên, vào năm 2011, mức độ sai sót trong việc nhận biết những sự vật, hiện tượng của máy móc rất cao, chiếm tỷ lệ 25%. Năm 2012 là năm đầu tiên thế giới đưa ra mô hình học sâu thứ nhất thế hệ đầu. Ngay lập tức, từ 25% nhận biết sai sót, tỷ lệ này tụt xuống chỉ còn nhỉnh hơn 15% một chút. Qua các năm, tỷ lệ nhận sai càng ngày càng giảm đi rất nhiều. Đến ngày hôm nay, tỷ lệ nhận sai của máy và của người là bằng nhau, tỷ lệ nhận sai của con người là khoảng 5%.

Theo ông Charles Ng – Phó chủ tịch mảng Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp Appier: “Để máy có thể nhận biết sự việc thì máy cũng cần phải học. Muốn vậy, đầu tiên, chúng ta phải cung cấp cho nó thật nhiều dữ liệu đầu vào, là các hình ảnh, dữ liệu thông tin. Đây là một đặc điểm rất quan trọng của công nghệ máy học. Vấn đề đặt ra là chúng ta sẽ lấy logic công nghệ này ứng dụng cho marketing như thế nào cho hiệu quả. Đó cũng là công việc chính của Appier. Chúng tôi sẽ xem xét các phát hiện mới, sáng kiến mới về AI như thế nào, nghĩ ra cách áp dụng dành cho các doanh nghiệp ra sao”.

Ông Charles Ng cũng cho biết, Appier đã lấy logic này để đưa ra mô hình tối ưu hóa mô hình phễu cho marketing và sử dụng cùng nguyên lý máy học để rà soát hết các tập khách hàng của mình, xem xét khách hàng nào thực sự quan tâm đến sản phẩm, dịch vụ. Từ đó, có thể đoán được, ai là người có xu hướng nhất, họ sẽ click vào đường link để xem sản phẩm, ai có khả năng lớn nhất mua sản phẩm và ai sẽ trở thành khách hàng trung thành… “Đây là những câu hỏi quan trọng mà người làm marketing cho sản phẩm đều muốn có câu trả lời và cũng là cách để chúng ta có thể ứng dụng được logic của việc nhận diện hình ảnh thông qua công nghệ máy học và học sâu vào marketing để nhận diện được đâu là khách hàng”, ông Charles Ng khẳng định.

Tuy nhiên, đối với ngành marketing, miệng phễu là phần thông tin thì rất nhiều nhưng càng xuống đáy phễu, những người sẽ trở thành khách hàng trung thành của ta, ta lại càng ít thông tin đi. Điều tuyệt vời của công nghệ này là cho phép chúng ta xem xét thông tin về những người có quan tâm đến sản phẩm, click vào sản phẩm của mình, từ đó dựa trên những trải nghiệm và đưa ra phán đoán những người có thể mua sản phẩm. Vì sao chúng ta có khả năng làm điều này? Công nghệ máy học cho phép máy đó tự bóc tách ra thành các lớp nhỏ để quan sát hành vi. Như vậy, chúng ta có thể huấn luyện cho máy làm như vậy với tập khách hàng của mình, nó sẽ nhìn một tập khách hàng rất lớn những người có quan tâm đến sản phẩm và những người click vào có điểm chung như thế nào. Từ đó, có thể dự đoán được những tập khách hàng ở bên dưới, tập khách hàng mua, tập khách hàng trung thành.

Doanh nghiệp cần lưu ý gì?

Để ứng dụng AI vào trong các hoạt động kinh doanh và cung cấp dịch vụ của công ty, ông Charles Ng khuyến cáo: “Các doanh nghiệp phải có sự đồng thuận của lãnh đạo công ty. Thực tế cho thấy, một số doanh nghiệp triển khai AI ở cấp độ cơ sở. Tuy nhiên, phải có sự đồng thuận từ trên xuống, phải có sự chấp thuận của ban lãnh đạo công ty thì mới có thể tiến xa hơn trong những sáng kiến này vì AI là một sự đầu tư về chi phí và thời gian của doanh nghiệp”.

Bên cạnh đó, trước khi ứng dụng AI, doanh nghiệp cần xác định được nhu cầu của mình là gì, những vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải mà AI có thể giải quyết là gì, từ đó xác định được liệu ứng dụng AI ở mức độ nào thì sẽ có hiệu quả. Nhiều người có suy nghĩ đơn giản rằng, AI sẽ giải quyết được tất cả vấn đề mà doanh nghiệp đang gặp phải nhưng chỉ khi xác định được vấn đề nào của doanh nghiệp mà AI có thể giải quyết được thì mới hiệu quả.

Tiếp theo, doanh nghiệp nên làm công tác truyền thông nội bộ, trao đổi và nói chuyện với các nhân viên trong công ty. Nếu triển khai AI vào tất cả hoạt động của công ty, đó là một thay đổi rất lớn và đòi hỏi có những phương án để quản lý những thay đổi này. Chúng ta sẽ mường tượng là nếu ứng dụng công nghệ AI này, nó sẽ thay đổi cách thức mà mọi người làm việc như thế nào. Song những thông tin đầu vào phải sạch sẽ và tinh gọn, được quản lý tốt, đáng tin cậy và phải nghiên cứu xem những lĩnh vực nào AI có thể áp dụng tốt.

Trong trường hợp các doanh nghiệp quyết định thuê bên ngoài thì phải xem xét giải pháp đề xuất có thể giải quyết được vấn đề gì và vấn đề gì giải pháp đó không làm được. Thêm vào đó, doanh nghiệp phải đưa ra được các chỉ số đo lường cần thiết cho sự thành công của dự án AI, phải giữ lại yếu tố con người vì con người vẫn là đầu mối liên lạc giữa hai bên, giữa nhà cung cấp dịch vụ và công ty. Chúng ta cần duy trì các kênh giao tiếp giữa hai bên để thảo luận cách mà AI có thể giúp giải quyết vấn đề của doanh nghiệp. “Dù áp dụng phương án nào đi nữa, cũng phải nhận thức rằng, AI không phải là chuyện xảy ra trong chớp mắt, mà là một hành trình cần rất nhiều thời gian thử nghiệm. Hãy cố gắng tiếp tục trên hành trình này, sử dụng các phiên bản cập nhật hoặc chỉnh sửa khác nhau để cuối cùng ra được hệ thống AI mà chúng ta thật sự cần và đáp ứng tốt nhu cầu của mình”, ông Charles Ng nhấn mạnh.

Nguồn: Thảo Minh / Doanh nhân Sài Gòn