Bảy Xu Hướng Cần Mong Đợi Trong Trí Tuệ Nhân Tạo Năm 2025

Một năm nữa, một khoản đầu tư nữa vào trí tuệ nhân tạo (AI). Đó chắc chắn là trường hợp của năm 2024, nhưng liệu động lực đó có tiếp tục trong năm 2025 khi nhiều tổ chức bắt đầu đặt câu hỏi về ROI của nó?

Theo hầu hết các nhà phân tích, câu trả lời là có với đầu tư toàn cầu dự kiến sẽ tăng vọt khoảng một phần ba trong 12 tháng tới và tiếp tục trên cùng quỹ đạo cho đến năm 2028. Tuy nhiên, trong khi ngân sách có thể tăng, tôi thấy một cách tiếp cận thận trọng hơn trong năm 2025 với các công ty trở nên tinh tế về loại công nghệ họ cần, và quan trọng hơn, liệu nó có thể vượt qua các thách thức kinh doanh thực tế hay không.

Với điều đó, dưới đây là một số dự đoán của tôi cho năm 2025:

1. Phân Tích Tốt Hơn Trước Khi Đầu Tư

Với sự nhấn mạnh hơn vào ROI được cải thiện, các doanh nghiệp sẽ chuyển sang chính AI để đảm bảo họ đang chi tiêu một cách khôn ngoan. Một trong những vấn đề lớn nhất cho đến nay là sự vội vàng để “nhảy lên chuyến tàu” đặc biệt là kể từ khi giới thiệu AI tạo sinh và LLMs. Trên thực tế, nhiều như 63% các nhà lãnh đạo kinh doanh toàn cầu thừa nhận rằng khoản đầu tư của họ vào AI là do FOMO (sợ bị bỏ lại), theo một nghiên cứu gần đây. Đây là lý do tại sao một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu là rất quan trọng. Tiếp theo là tự động hóa agentic, trí tuệ quy trình nhận thức sẽ tập trung vào việc cung cấp thêm ngữ cảnh xung quanh các hoạt động kinh doanh, về cơ bản cho AI khả năng hành động như một tư vấn vận hành. Những hệ thống này sẽ có thể lập bản đồ, phân tích và dự đoán các quy trình công việc phức tạp trong một tổ chức, sau đó đề xuất cải tiến dựa trên phân tích dữ liệu thời gian thực và mẫu trong quá khứ, vượt ra ngoài tự động hóa nhiệm vụ đơn giản. Điều này sẽ đặc biệt hấp dẫn đối với các lĩnh vực như tài chính, hậu cần và sản xuất, nơi mà thậm chí những cải tiến nhỏ trong hoạt động sẽ chuyển thành tiết kiệm chi phí đáng kể.

2. Kỷ Nguyên AI-First Tái Kích Sáng Tạo Lại Sự Quan Tâm Đến Quản Lý Quy Trình Kinh Doanh

Một kỷ nguyên vàng mới của quản lý quy trình kinh doanh (BPM) đang ở trên đường chân trời. Không kể từ những năm 1990, khi sự xuất hiện của lập kế hoạch tài nguyên doanh nghiệp (ERP) đã kích hoạt sự số hóa rộng rãi, các công ty đã cần phải xem xét lại cách họ vận hành để duy trì tính cạnh tranh. Hai yếu tố đang thúc đẩy sự thay đổi này. Đầu tiên, các công ty nhận ra rằng tăng trưởng với mọi giá không bền vững với sự chuyển đổi sang hiệu suất và hiệu quả để đạt được kinh tế đơn vị khỏe mạnh và ROI tích cực. Thứ hai, sự cường điệu về AI tạo sinh và agentic đã tăng tốc sự quan tâm và áp dụng công nghệ khi các giám đốc điều hành yêu cầu các đội của họ khám phá các trường hợp sử dụng, nhằm mục đích đạt được lợi thế thị trường.

Mô hình hoặc lời nhắc tinh vi nhất là không hiệu quả khi ở riêng. Do đó, BPM một lần nữa đang được chú ý. Sự ảnh hưởng sắp tới của AI đối với hầu như tất cả các quy trình công việc doanh nghiệp khiến việc khám phá quy trình, phân tích và thiết kế lại trở nên cơ bản cho việc vận hành hóa bất kỳ chương trình nào, chứ không chỉ là mở rộng quy mô. Tình huống này phản ánh những thách thức chuyển đổi số trước đây, những thách thức này đã gặp phải tỷ lệ thành công kém do tập trung quá nhiều vào công nghệ trong khi bỏ qua các yếu tố con người hoặc quy trình.

3. Hệ Thống Trí Tuệ Nhân Tạo Đa Mô Đơn Tích Hợp Hơn

Trí tuệ nhân tạo đa mô thức kết hợp văn bản, tầm nhìn, âm thanh và dữ liệu cảm biến sẽ trở thành tiêu chuẩn cho các doanh nghiệp tìm kiếm nhận thức tình huống toàn diện. Điều này sẽ vượt ra ngoài việc phân tích tài liệu độc lập hoặc nhận dạng giọng nói; thay vào đó, các hệ thống tích hợp sẽ có thể rút ra thông tin từ nhiều mô thức khác nhau để cung cấp các giải thích phong phú và chính xác hơn về các tình huống phức tạp.

Trong lĩnh vực tài chính, AI đa mô thức có thể cách mạng hóa dịch vụ khách hàng bằng cách tích hợp văn bản, giọng nói, hồ sơ giao dịch và dữ liệu hành vi để cung cấp một hiểu biết toàn diện về nhu cầu của khách hàng. Sự tích hợp này cho phép các tổ chức tài chính cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Chẳng hạn, các cố vấn tài chính ảo được AI hỗ trợ có thể cung cấp quyền truy cập 24/7 vào tư vấn tài chính, phân tích mẫu chi tiêu của khách hàng và cung cấp lời khuyên ngân sách được cá nhân hóa. Ngoài ra, các rô-bốt trò chuyện được AI hỗ trợ có thể xử lý khối lượng lớn các truy vấn thường xuyên, tối ưu hóa hoạt động và giữ cho khách hàng tham gia.

Bằng cách tận dụng AI đa mô thức, các tổ chức tài chính có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng, chủ động giải quyết các vấn đề và cung cấp lời khuyên tài chính được tùy chỉnh, do đó tăng cường mối quan hệ với khách hàng và đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

4. Trí Tuệ Nhân Tạo Sẵn Sàng Cho Quy Định, Giải Thích Được

Với sự gia tăng của các quy định toàn cầu, sẽ có sự tập trung vào trí tuệ nhân tạo giải thích được và minh bạch đáp ứng các yêu cầu quy định từ đầu. Chúng tôi sẽ thấy sự nhấn mạnh hơn vào các công cụ cho phép minh bạch AI, giảm thiểu thiên vị và tạo đường dẫn kiểm toán, cho phép các công ty tin tưởng vào các giải pháp AI của họ và xác minh tuân thủ theo yêu cầu.

Các nhà phát triển AI có thể cung cấp các giao diện cho phép các bên liên quan giải thích và thách thức các quyết định của AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực quan trọng như tài chính, bảo hiểm, chăm sóc sức khỏe và luật.

Beyond sự minh bạch, cam kết về trách nhiệm với AI sẽ là một ưu tiên khi các công ty cố gắng giành được niềm tin của khách hàng và người tiêu dùng. Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) báo cáo hơn 700 sáng kiến quy định đang được phát triển trên 60 quốc gia. Mặc dù việc lập pháp vẫn còn đang theo đuổi sự đổi mới, các công ty sẽ tìm cách tuân thủ các quy định tự nguyện, như những quy định được phát triển bởi IEEE hoặc NIST, để thiết lập các tiêu chuẩn rõ ràng. Bằng cách chấp nhận sự minh bạch, tuân thủ các quy định tốt nhất và giao tiếp rõ ràng với khách hàng, họ sẽ tạo ra một danh tiếng về độ tin cậy, giúp bắc cầu khoảng cách niềm tin trong AI và tăng cường sự trung thành và tự tin.

Các cuộc kiểm toán bên ngoài cũng sẽ trở nên phổ biến hơn để cung cấp một quan điểm khách quan. Một ví dụ về điều này là forHumanity – một tổ chức phi lợi nhuận có thể cung cấp kiểm toán độc lập các hệ thống AI để phân tích rủi ro.

5. Thiết Kế Trí Tuệ Nhân Tạo Tập Trung Vào Con Người

Khi các công cụ AI trở nên tích hợp sâu vào cuộc sống của chúng ta, các yếu tố đạo đức và thiết kế trí tuệ nhân tạo tập trung vào con người sẽ trở nên quan trọng hơn. Chúng ta có thể mong đợi một sự thay đổi hướng tới các hệ thống AI được thiết kế với cách tiếp cận nhân văn, ưu tiên việc trao quyền cho người dùng, bao gồm và đảm bảo sự thịnh vượng.

Các công ty có thể sẽ hướng tới việc phát triển các giải pháp AI nhấn mạnh trí tuệ hợp tác – các hệ thống AI tăng cường khả năng ra quyết định của con người thay vì thay thế nó. Điều này cũng có thể bao gồm sự tập trung vào an toàn tâm lý và sự thịnh vượng của người dùng trong các tương tác giữa con người và máy.

6. Giữ Ngựa Agentic

Ranh giới giữa tự động hóa quyết định và tự động hóa agentic sẽ trở nên mờ hơn vào năm 2025, dẫn đến các hệ thống tích hợp, thông minh và thích ứng hơn, tăng cường các khía cạnh khác nhau của cuộc sống và ngành công nghiệp của chúng ta. Nhưng tự động hóa quyết định sẽ tiếp tục thống trị và cung cấp năng lượng cho ít nhất 95% tự động hóa trong sản xuất vào năm tới.

Không nghi ngờ gì, tự động hóa agentic, được đặc trưng bởi các hệ thống có thể đưa ra quyết định tự chủ và thích nghi với các tình huống mới, đang được định vị để đạt được những bước tiến đáng kể. Trong các môi trường động nơi tính linh hoạt và khả năng thích ứng là quan trọng, những hệ thống này sẽ cho phép các tương tác được cá nhân hóa và phản hồi hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng và kết quả.

7. Đẩy Lùi LLMs

Những tiến bộ trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) không gì khác hơn là cách mạng. Nhưng, như với tất cả những điều tuyệt vời, chúng đi kèm với một loạt thách thức, đáng chú ý là chi phí tài nguyên khổng lồ.

Nhiều điểm yếu của AI tạo sinh và LLMs bắt nguồn từ các kho dữ liệu khổng lồ phải được điều hướng để tạo ra giá trị. Điều này không chỉ làm tăng rủi ro về mặt đạo đức, độ chính xác, chẳng hạn như ảo giác, và quyền riêng tư, mà còn làm tăng đáng kể lượng năng lượng cần thiết để sử dụng các công cụ.

Thay vì các công cụ AI tổng quát cao, năm 2025 sẽ chứng kiến các doanh nghiệp chuyển sang AI chuyên dụng cho các nhiệm vụ và mục tiêu cụ thể. Giống như việc cắt tỉa những gì bạn không thực sự cần – giống như một cây bonsai – bạn phải cắt nó đi, để nó trở nên gọn gàng và hiệu quả hơn. Bằng cách nén mô hình chính nó, độ chính xác của các tính toán nhỏ hơn, tăng tốc độ và giảm yêu cầu năng lượng cho sức mạnh tính toán.

Kết Thúc

Không có gì nghi ngờ, năm 2025 sẽ là một năm khác với khoản đầu tư lớn hơn vào trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là AI tạo sinh, sẽ tiếp tục biến đổi các công ty và công việc trong mọi lĩnh vực. Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo kinh doanh sẽ áp dụng một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, toàn diện hơn cho đầu tư, đạt được mục tiêu kinh doanh thực sự, đồng thời đảm bảo các tiêu chuẩn được đáp ứng về đạo đức và tính bền vững. Sau tất cả, tiềm năng thực sự của AI nằm ở cách nó được áp dụng một cách sâu sắc và chiến lược – đừng để FOMO che khuất sự phán đoán của bạn.