Công cụ AI cho Quản lý Dữ liệu: Từ Hype đến Tác động Kinh doanh

Khắp châu Âu, nhân viên đang đối mặt với áp lực ngày càng tăng để chứng minh với lãnh đạo cấp cao rằng họ có thể làm chủ các công cụ mới nhất được thiết kế để tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh. Khi các tổ chức đẩy nhanh việc áp dụng tự động hóa, AI, nền tảng cộng tác dựa trên đám mây và phân tích dữ liệu tiên tiến, khả năng cạnh tranh và tăng trưởng ngày càng được định nghĩa bởi sức mạnh của bộ công cụ kỹ thuật số của một công ty.

Ví dụ, để cung cấp thông tin dựa trên dữ liệu, bạn đầu tiên cần có dữ liệu để phân tích. Web là một nguồn chính của các dữ liệu liên quan đến kinh doanh. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu từ web mất thời gian và phụ thuộc vào kiến thức chuyên môn về thu thập dữ liệu từ web, chẳng hạn như xây dựng công cụ thu thập dữ liệu và sửa lỗi phân tích. Ngay cả khi bạn có những kỹ năng này, nó cũng sẽ mất thời gian, và hầu hết các nhà phân tích không có những kỹ năng cụ thể này cũng như không có thời gian. Tuy nhiên, bây giờ, bạn có thể yêu cầu các nền tảng thu thập dữ liệu dựa trên AI thực hiện công việc này cho bạn.

Đây là một trường hợp sử dụng cụ thể với tác động đo lường được. Các doanh nghiệp muốn tận dụng AI vượt ra ngoài việc chạy theo xu hướng nên tìm kiếm các trường hợp sử dụng tương tự trong quy trình làm việc của họ mà AI có thể tối ưu hóa và các công cụ phù hợp với các trường hợp sử dụng đó. Ngoài ra, việc áp dụng AI trong bất kỳ tổ chức nào phụ thuộc vào việc cung cấp tài nguyên, đào tạo và tạo điều kiện cho một văn hóa hỗ trợ để đảm bảo rằng không ai bị bỏ lại phía sau trong những thay đổi công nghệ này.

Đảm bảo ‘hype’ AI để đo lường tiềm năng

Để thực sự hiểu cách các công cụ AI có thể tối ưu hóa hoạt động của một công ty, chúng ta phải nhận ra rằng ‘AI’ đã trở thành một từ khóa trong truyền thông – một từ khóa thường được bao quanh bởi sự cường điệu dẫn đến thất vọng. AI thường thất bại ngoài môi trường được kiểm soát, tạo ra lỗi, ảo giác hoặc đầu ra bị thiên vị nếu không được quản lý hiệu quả.

Khi thuật ngữ ‘AI’ bao gồm một loạt các quá trình và tiến bộ, những người hoài nghi cho rằng nhiều sự cường điệu xung quanh AI phóng đại khả năng hiện tại của nó, với sự bao phủ của truyền thông và xu hướng đầu tư thường làm tăng kỳ vọng vượt quá những gì công nghệ có thể cung cấp ngay bây giờ. Ví dụ, việc nói về Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) là quá sớm, xét đến việc chúng ta thậm chí chưa bắt đầu giải quyết một số vấn đề chính liên quan đến nó.

Nếu chúng ta bước lại và nhìn vào kết quả cụ thể, những đột phá quan trọng nhất cho đến nay đã đến từ các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Các hệ thống vượt trội trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tạo văn bản, hỗ trợ mã và lý luận, trong khi hầu hết các ứng dụng AI khác vẫn còn trong giai đoạn thử nghiệm. Và có những dấu hiệu cho thấy tiến bộ với LLM sẽ chậm lại trong tương lai, vì vậy chúng ta không nên mong đợi những đột phá lớn sẽ đến mỗi vài tháng.

Đối với các công ty nhằm đạt được thành công, họ phải tránh xa sự cường điệu và tìm kiếm các công cụ sử dụng AI một cách có ý nghĩa thay vì một giải pháp cũ được đóng gói trong lớp vỏ AI. Với sự phong phú của loại giải pháp này, không có gì ngạc nhiên khi 95% dự án AI tại các công ty thất bại. Khi đánh giá các sản phẩm mới, doanh nghiệp nên điều tra xem lớp AI thực sự mỏng đến mức nào và liệu có khó để xây dựng giải pháp tương tự cho chính họ. Một công ty thêm giá trị vượt ra ngoài việc chỉ sử dụng một trong những LLM lớn khi họ giới thiệu các phương pháp mới để làm việc, các cách thức ban đầu để giải quyết các vấn đề cụ thể.

Bằng cách điều tra xem sản phẩm thực sự là gì, không chỉ là những gì nó tuyên bố có thể làm, và khớp các công cụ với các trường hợp sử dụng thực tế nơi chúng có thể có tác động đo lường được, các doanh nghiệp sẽ học được rằng có rất nhiều cơ hội trong những gì đã có sẵn.

Công cụ AI và sử dụng dữ liệu

Dữ liệu là một thứ mà tất cả các bộ phận trong một tổ chức đều có thể được hưởng lợi. Tuy nhiên, rất ít thực sự làm được điều này vì việc thu thập và phân tích dữ liệu đòi hỏi thời gian và tài nguyên, bao gồm cả kiến thức chuyên môn của các chuyên gia dữ liệu. Các công cụ AI có thể loại bỏ các rào cản này ít nhất trong một số trường hợp, làm cho việc thu thập và thậm chí phân tích dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn.

Một số công cụ AI có thể hiểu và thực hiện các lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Một nhân viên không cần phải học lập trình nếu họ có thể nói bằng ngôn ngữ đơn giản về loại dữ liệu họ cần, và công cụ sẽ thu thập nó từ internet. Ví dụ, nếu một đội tiếp thị muốn hiểu cảm nhận của khách hàng về việc ra mắt sản phẩm gần đây, các nhà phân tích có thể thu thập dữ liệu trực tuyến có sẵn nhanh chóng và không cần phải dựa vào các đội thu thập dữ liệu.

Ngoài ra, việc xây dựng đường ống thu thập dữ liệu đòi hỏi nhiều tài nguyên và thời gian. Nếu các doanh nghiệp không có những tài nguyên này, các LLM có thể được sử dụng thay thế. Nó nhanh hơn khi sử dụng một nền tảng dựa trên AI có thể thực hiện tất cả các chức năng của việc thu thập dữ liệu từ web so với việc xây dựng một đường ống thu thập dữ liệu từ đầu. Vì vậy, ngay cả các doanh nghiệp có nguồn lực cũng có thể thích sử dụng một nền tảng dựa trên AI khi họ cần bắt đầu thu thập dữ liệu càng sớm càng tốt.

Các tổ chức nên giúp nâng cao kỹ năng cho nhân viên thuộc mọi lĩnh vực để sử dụng các công cụ như vậy, với rất nhiều kiến thức và đào tạo có sẵn trực tuyến. Rất nhiều thông tin thực sự có giá trị có sẵn miễn phí. Google và Anthropic cung cấp các khóa học miễn phí, cộng với có rất nhiều diễn đàn trực tuyến nơi mọi người chia sẻ kiến thức và ý tưởng, và OxyCon 2025, một hội nghị trực tuyến miễn phí, sẽ bao gồm buổi học thực tế của tôi về việc tạo một công cụ so sánh giá dựa trên AI mà không cần mã hóa bằng cách sử dụng các công cụ AI hiện có, cụ thể là Oxylabs AI Studio và Cursor.

Phương diện mới trong AI liên quan đến kinh doanh

Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng vọt từ khoảng $391 tỷ vào năm 2025 lên $1,8 nghìn tỷ vào năm 2030. Tuy nhiên, tiến bộ trong LLM có thể sẽ chậm lại do các nguồn lực dữ liệu và tính toán hạn chế.

Trên cơ sở này, chúng ta có thể mong đợi sự gia tăng của các mô hình ngôn ngữ nhỏ đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn và được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể. Một lợi thế khác của các mô hình này là, vì chúng nhỏ hơn, chúng có thể được lưu trữ trên các máy chủ nội bộ, điều này giúp giải quyết một số vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Cuối cùng, tương lai của AI trong kinh doanh sẽ được định nghĩa không phải bởi những lời hứa hẹn về sự thay đổi cách mạng, mà bởi cách các tổ chức tận dụng các công cụ đã sẵn có. Bằng cách loại bỏ sự cường điệu, tập trung vào các ứng dụng thực tế và đầu tư vào đào tạo và tích hợp, các công ty có thể mở khóa những lợi ích thực sự về năng suất ngay hôm nay trong khi chuẩn bị cho làn sóng đổi mới tiếp theo.