Các chuyên gia AI giải thích về những lĩnh vực hàng đầu mà công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện hoạt động và dịch vụ của doanh nghiệp.
Khi các tổ chức tăng cường sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động của mình, họ đang gặt hái những lợi ích hữu hình được kỳ vọng sẽ mang lại giá trị tài chính đáng kể.
Theo báo cáo "Trạng thái toàn cầu về AI, năm 2022" của công ty nghiên cứu Frost & Sullivan, 87% tổ chức tin rằng AI và máy học sẽ giúp họ tăng doanh thu, tăng hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm của khách hàng .
Đó chỉ là một vài trong số những lợi ích mà AI có thể mang lại.
Dưới đây là 12 lợi thế mà công nghệ mang lại cho các tổ chức trong các lĩnh vực công nghiệp khác nhau.
1. Quyết định tốt hơn
Các tổ chức ngày càng sử dụng AI để hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ hoặc, theo thuật ngữ kinh doanh ngày nay, để đưa ra "quyết định dựa trên dữ liệu". Khi họ làm điều đó, họ nhận thấy rằng họ thực sự đưa ra những quyết định tốt hơn, chính xác hơn thay vì những quyết định dựa trên bản năng hoặc trực giác cá nhân bị ảnh hưởng bởi những thành kiến và sở thích cá nhân.
Lấy ví dụ, Kavita Ganesan, cố vấn AI, chiến lược gia và người sáng lập công ty tư vấn Opinosis Analytics, đã chỉ ra một công ty đã sử dụng AI để giúp họ sắp xếp các câu trả lời khảo sát của 42.000 nhân viên. Công nghệ này đã phân tích các câu trả lời tường thuật và trình bày các kết quả tóm tắt -- một cách tiếp cận cho phép các quan chức của công ty hiểu một cách hiệu quả những gì người lao động muốn nhất thay vì cung cấp cho họ các tùy chọn để xếp hạng thông qua các lựa chọn hộp kiểm.
2. Tăng hiệu quả và năng suất
Adnan Masood, kiến trúc sư trưởng về AI tại UST, một công ty cung cấp giải pháp chuyển đổi kỹ thuật số, cho biết hiệu quả và năng suất là hai lợi ích lớn khác mà các tổ chức nhận được từ việc sử dụng AI.
Masood cho biết AI cho phép các tổ chức xử lý các tác vụ với khối lượng và tốc độ mà con người không thể làm được -- cho dù họ đang sử dụng AI để tìm kiếm hay phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn, tạo mã phần mềm hoặc thực hiện các quy trình kinh doanh cụ thể.
Masood lưu ý rằng AI không chỉ hoạt động ở quy mô vượt quá khả năng của con người mà còn loại bỏ các nhiệm vụ thủ công tốn thời gian của người lao động – tăng năng suất cho phép người lao động thực hiện các nhiệm vụ cấp cao hơn mà chỉ con người mới có thể làm được. Ông chỉ ra rằng việc sử dụng AI trong phát triển phần mềm là một trường hợp điển hình, nhấn mạnh thực tế rằng AI có thể tạo dữ liệu thử nghiệm để kiểm tra mã, giúp các nhà phát triển rảnh tay tập trung vào công việc hấp dẫn hơn.
Điều này cho phép các tổ chức giảm thiểu chi phí liên quan đến việc thực hiện các nhiệm vụ thông thường, lặp đi lặp lại có thể được thực hiện bằng công nghệ trong khi tối đa hóa tài năng vốn nhân lực của họ.
3. Cải thiện tốc độ kinh doanh
Seth Earley, tác giả của The AI-Powered Enterprise và CEO của Earley Information Science , cho biết tốc độ kinh doanh trong thời đại kỹ thuật số này càng nhanh hơn . Ông nói: “Tất cả là để tăng tốc đồng hồ của doanh nghiệp. Về cơ bản, AI cho phép các chu kỳ ngắn hơn và cắt giảm thời gian cần thiết để chuyển từ giai đoạn này sang giai đoạn tiếp theo -- chẳng hạn như từ thiết kế sang thương mại hóa -- và đến lượt dòng thời gian được rút ngắn đó mang lại ROI tốt hơn và ngay lập tức hơn .
4. Khả năng mới và mở rộng mô hình kinh doanh
Các chuyên gia cho biết các giám đốc điều hành có thể sử dụng AI để mở rộng mô hình kinh doanh , đồng thời lưu ý rằng các tổ chức đang nhìn thấy những cơ hội mới khi họ triển khai dữ liệu, phân tích và trí thông minh vào doanh nghiệp.
Ví dụ: các công ty xe tự hành có thể sử dụng hàng loạt dữ liệu mà họ đang thu thập để xác định các luồng doanh thu mới liên quan đến bảo hiểm, trong khi một công ty bảo hiểm có thể áp dụng AI vào các kho dữ liệu khổng lồ của mình để quản lý đội xe.
5. Dịch vụ và trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa
Brian Jackson, giám đốc nghiên cứu chính của Info-Tech Research Group, cho biết AI phân tích và học hỏi từ dữ liệu để tạo ra các dịch vụ và trải nghiệm được cá nhân hóa và tùy chỉnh cao.
Ông cho biết những ví dụ rõ ràng nhất về điều này đến từ thế giới người tiêu dùng, khi các dịch vụ phát trực tuyến, chẳng hạn như Netflix và các nhà bán lẻ sử dụng các hệ thống thông minh để nghiên cứu các mô hình mua hàng, dữ liệu người tiêu dùng cá nhân và các tập dữ liệu lớn hơn để xác định những gì mỗi khách hàng thích tại bất kỳ thời điểm nào. phù hợp với phong cách cá nhân, sở thích và nhu cầu của họ.
Tuy nhiên, AI mang lại khả năng cá nhân hóa đó trong nhiều lĩnh vực khác, chẳng hạn như trong chăm sóc sức khỏe, nơi nó tùy chỉnh các phương pháp điều trị và trong môi trường làm việc để hỗ trợ các yêu cầu cá nhân của nhân viên.
6. Cải thiện dịch vụ
Mike Mason, giám đốc AI của công ty tư vấn Thoughtworks cho biết, AI tạo ra các tương tác với công nghệ dễ dàng hơn, trực quan hơn, chính xác hơn và do đó tốt hơn về mọi mặt.
Anh ấy đã trích dẫn một trang web bất động sản sử dụng AI tổng quát để người dùng có thể tinh chỉnh các tìm kiếm danh sách tài sản của họ thông qua các truy vấn đàm thoại thay vì nhấp qua các hộp.
Mason giải thích: “AI hiểu một truy vấn phi cấu trúc và nó hiểu dữ liệu phi cấu trúc. Nói cách khác, công nghệ có thể phân tích yêu cầu của người dùng ngay cả khi yêu cầu đó được đưa ra bằng ngôn ngữ đàm thoại đơn giản; phân tích tất cả các yếu tố mô tả trong mỗi danh sách, bao gồm các ghi chú tường thuật được thêm bởi các đại lý bất động sản; và cung cấp cho người dùng một danh sách các thuộc tính được tinh chỉnh và có độ chính xác cao đáp ứng các yêu cầu của họ.
7. Cải thiện giám sát
Theo các chuyên gia, khả năng của AI trong việc tiếp nhận và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực có nghĩa là các tổ chức có thể triển khai các khả năng giám sát gần như tức thời để cảnh báo họ về các vấn đề, đề xuất các hành động và trong một số trường hợp, bắt đầu phản hồi.
Ví dụ: AI có thể sử dụng thông tin được thu thập bởi các thiết bị trên thiết bị của nhà máy để xác định sự cố và dự đoán việc bảo trì cần thiết. Điều này ngăn chặn sự cố gây gián đoạn và công việc bảo trì tốn kém được thực hiện vì cần thiết thay vì theo lịch trình.
Khả năng giám sát của AI có thể hiệu quả trong các lĩnh vực khác, chẳng hạn như trong các hoạt động an ninh mạng của doanh nghiệp, nơi cần phân tích và hiểu một lượng lớn dữ liệu.
8. Chất lượng tốt hơn và giảm lỗi của con người
Các tổ chức có thể mong đợi việc giảm lỗi và tuân thủ chặt chẽ hơn các tiêu chuẩn đã thiết lập khi họ thêm công nghệ AI vào các quy trình. Hơn nữa, khi trí tuệ nhân tạo và máy học được tích hợp với một công nghệ như tự động hóa quy trình bằng rô-bốt, giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, thì sự kết hợp này không chỉ tăng tốc các quy trình và giảm sai sót, mà còn có thể được đào tạo để tự cải thiện và tiếp nhận nhiệm vụ rộng lớn hơn.
Earley cho biết, do lỗi đó giảm đi và chất lượng cao hơn, "AI cải thiện giá trị chống đỡ [vị trí]".
Ví dụ, việc sử dụng AI trong đối chiếu tài chính hầu như luôn mang lại kết quả không có lỗi, trong khi đó, sự đối chiếu tương tự đó khi được xử lý, thậm chí một phần, bởi nhân viên con người lại dễ mắc sai sót.
9. Quản lý nhân tài tốt hơn
Các công ty đang sử dụng AI để cải thiện nhiều khía cạnh của quản lý nhân tài , từ hợp lý hóa quy trình tuyển dụng đến loại bỏ sự thiên vị trong giao tiếp của công ty. Hơn nữa, các quy trình hỗ trợ AI không chỉ giúp các công ty tiết kiệm chi phí tuyển dụng mà còn có thể ảnh hưởng đến năng suất của lực lượng lao động bằng cách tìm kiếm, sàng lọc và xác định thành công các ứng viên hàng đầu. Khi các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã được cải thiện, các công ty cũng đang sử dụng chatbot để cung cấp cho ứng viên trải nghiệm cá nhân hóa và cố vấn cho nhân viên. Ngoài ra, các công cụ AI có thể đánh giá tình cảm của nhân viên, xác định và giữ chân những người làm việc hiệu quả, xác định mức lương công bằng và mang lại trải nghiệm nơi làm việc hấp dẫn và cá nhân hóa hơn với ít yêu cầu hơn đối với các nhiệm vụ nhàm chán, lặp đi lặp lại.
10. Nhiều đổi mới hơn
Khi người lao động ở mọi cấp độ trở nên thoải mái và tự tin hơn khi làm việc với AI, các chuyên gia cho biết họ đang bắt đầu sử dụng các công cụ AI để giúp họ sáng tạo hơn và đổi mới hơn.
Trong cuốn sách của mình, Ganesan đã mô tả cách một chuỗi nhà hàng sử dụng công nghệ này để cung cấp năng lượng cho một ứng dụng dành cho thiết bị di động cho phép khách hàng tự pha chế các loại cocktail dựa trên tâm trạng và lựa chọn thực phẩm của họ, với công cụ pha chế công thức và sau đó gửi nó đến một nhân viên pha chế để pha chế. và phục vụ.
Các ngành công nghiệp khác sử dụng AI để hỗ trợ các hoạt động R&D, chẳng hạn như trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cho công việc khám phá thuốc và lĩnh vực hàng hóa tiêu dùng để tạo ra sản phẩm mới.
11. Tăng khả năng sinh lời
Khi họ sử dụng AI trong nhiều lĩnh vực hơn của doanh nghiệp -- từ cá nhân hóa dịch vụ đến hỗ trợ quản lý rủi ro đến hỗ trợ đổi mới -- các tổ chức sẽ thấy năng suất được cải thiện, chi phí giảm, hiệu quả cao hơn và có thể là các cơ hội phát triển mới.
Sreekar Krishna, lãnh đạo AI của Hoa Kỳ tại công ty dịch vụ chuyên nghiệp KPMG, cho biết khi kết hợp lại với nhau, điều đó có thể mang lại lợi nhuận cao hơn. "Về mặt doanh thu, tiềm năng của nó là theo cấp số nhân: Bạn có thể tiếp tục tăng trưởng miễn là bạn đang mang lại giá trị cho khách hàng."
12. Cải tiến theo ngành cụ thể
Ngoài các lợi ích được liệt kê ở trên, AI có thể thúc đẩy các cải tiến dành riêng cho ngành sau:
- Các nhà bán lẻ có thể sử dụng AI để nhắm mục tiêu tốt hơn các nỗ lực tiếp thị của họ, phát triển chuỗi cung ứng hiệu quả hơn và tính toán giá tốt hơn để mang lại lợi nhuận tối ưu. Tại các công ty bán lẻ, AI giúp dự đoán yêu cầu của khách hàng và bố trí nhân sự phù hợp.
- Lĩnh vực dược phẩm có thể sử dụng công nghệ này để thực hiện phân tích và dự đoán dữ liệu khám phá thuốc mà các công nghệ thông thường không thể thực hiện được.
- Ngành tài chính có thể sử dụng AI để tăng cường nỗ lực phát hiện gian lận của mình .
Điều quan trọng cần nhớ là khi các công ty tìm cách sử dụng AI để tạo lợi thế cạnh tranh, họ cũng đang phải vật lộn với những thách thức. Các mối quan tâm bao gồm sự thiên vị của AI, quy định của chính phủ về AI, quản lý dữ liệu cần thiết cho các dự án máy học và tình trạng thiếu nhân tài. Ngoài ra, lợi nhuận tài chính có thể khó đạt được nếu tài năng và cơ sở hạ tầng để triển khai AI không có sẵn.
