Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là năng lực của máy móc trong việc xử lý dữ liệu để mô phỏng tư duy con người, bao gồm học hỏi, suy luận, ra quyết định và hành động, với mục tiêu tăng hiệu quả, giảm sai sót và giải phóng con người khỏi những công việc lặp lại.
Chẳng hạn, AI có thể:
- Tự động trả lời khách hàng qua chatbot
- Dự báo doanh số dựa trên hành vi mua sắm
- Đề xuất sản phẩm phù hợp như cách Amazon đang làm mỗi ngày.
AI không chỉ là một công nghệ đơn lẻ, mà là một hệ sinh thái bao gồm nhiều nhánh kỹ thuật khác nhau, gồm:
- Học máy (machine learning): máy móc học từ dữ liệu thay vì được lập trình thủ công.
- Học sâu (deep learning): một dạng học máy tiên tiến mô phỏng cách hoạt động của não người thông qua mạng nơ-ron nhân tạo.
Hiện nay, nhánh phát triển mạnh mẽ nhất của AI là Generative AI (Trí tuệ nhân tạo tạo sinh), công nghệ cho phép máy tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, video… dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn và mạng nơ-ron sâu với hàng trăm tỷ tham số.
Cách dễ hiểu nhất để hình dung về AI là như một cấu trúc phân tầng:
- Lớp ngoài cùng là AI: mô phỏng trí tuệ con người.
- Bên trong là Machine Learning: giúp máy học từ dữ liệu.
- Sâu hơn nữa là Deep Learning: học nâng cao bằng mô hình mạng nơ-ron.
- Và gần đây nhất là Generative AI: nơi máy không chỉ hiểu mà còn sáng tạo.
Ứng dụng AI vào thực tế kinh doanh
Dưới đây là những ứng dụng điển hình của AI trong các hoạt động vận hành doanh nghiệp:
1. Chăm sóc khách hàng
Trả lời tin nhắn và câu hỏi phổ biến 24/7 qua chatbot và trợ lý ảo, rút ngắn thời gian phản hồi, giảm tải cho đội chăm sóc khách hàng, ưu tiên xử lý các yêu cầu từ khách hàng giá trị cao.
Theo MCKinsey, một công ty viễn thông tại Nam Mỹ đã tiết kiệm đến 80 triệu USD nhờ việc áp dụng AI vào việc giao tiếp, phân loại và phục vụ các nhóm khách hàng hiệu quả hơn.
2. Quản lý chuỗi cung ứng
Phân tích dữ liệu để dự đoán tồn kho, giá vận chuyển và nhu cầu nguyên vật liệu, giảm rủi ro thiếu hàng, dư hàng và đứt gãy chuỗi cung ứng, tối ưu kế hoạch thu mua và vận hành sản xuất.
Đây là cách nhiều doanh nghiệp đang ứng dụng AI dưới dạng phân tích dự đoán, giúp chủ động hơn trong điều phối chuỗi cung ứng và duy trì lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh biến động liên tục.
3. Marketing và bán hàng
Phân khúc khách hàng theo hành vi, sở thích và lịch sử mua sắm, tự động gợi ý sản phẩm và tạo nội dung cá nhân hóa theo từng người, tăng tỷ lệ chuyển đổi mà không cần tăng ngân sách quảng cáo.
Trong đó, Generative AI (ChatGPT, DeekSeek, Gemini…) là mô hình AI được sử dụng phổ biến nhất khi giúp marketer viết và tối ưu nội dung nhắm trúng nhu cầu của đối tượng mục tiêu.
4. Tuyển dụng và vận hành
Sàng lọc hồ sơ, gợi ý ứng viên phù hợp và phỏng vấn sơ tuyển bằng AI, rút ngắn thời gian tuyển dụng và giảm khối lượng công việc hành chính, cải thiện trải nghiệm ứng viên và chất lượng tuyển chọn.
5. Tài chính, bảo mật thông tin
Theo dõi hành vi bất thường trong giao dịch, truy cập và sử dụng hệ thống, cảnh báo sớm các dấu hiệu gian lận tài chính và bảo mật thông tin, tăng khả năng kiểm soát nội bộ và bảo vệ uy tín doanh nghiệp.
Báo cáo của IBM cho thấy các tổ chức ứng dụng AI trong an ninh mạng tiết kiệm trung bình 1,76 triệu USD mỗi năm nhờ phát hiện sớm rủi ro và ngăn chặn vi phạm dữ liệu trước khi gây thiệt hại nghiêm trọng.
6. Công nghệ thông tin
Tự động sinh code, kiểm lỗi và chuẩn hóa quy trình lập trình, đẩy nhanh chuyển đổi nền tảng và tái cấu trúc hệ thống cũ, giảm thời gian phát triển và phụ thuộc vào nguồn lực kỹ thuật.
Ngoài ra, AI cũng được ứng dụng vào vận hành CNTT thông qua AIOps – sử dụng machine learning và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích dữ liệu lớn, phát hiện bất thường, khắc phục sự cố và giám sát hiệu suất hệ thống theo thời gian thực, giúp đội ngũ IT phản ứng nhanh hơn và vận hành ổn định hơn.
AI không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, mà đang từng bước trở thành lợi thế cạnh tranh mới trong môi trường kinh doanh bất định. Theo Gartner, đến năm 2026, các tổ chức đầu tư bài bản vào tính minh bạch và khả năng thích ứng của AI sẽ cải thiện 50% hiệu quả triển khai và khả năng được chấp nhận trong thực tiễn – một khoảng cách dễ tạo ra sự phân hóa giữa doanh nghiệp dẫn đầu và doanh nghiệp bị tụt hậu phía sau.
