Every business leader today is feeling the immense pressure to integrate artificial intelligence. The promise is intoxicating: instant productivity, slashed operational costs, and unprecedented efficiency. Yet, beneath the surface of glowing press releases and viral tech demonstrations lies a frustrating reality for many enterprises. They invest heavily in a generic AI tool, deploy it across their teams, and experience a brief phase of enhanced productivity. But fast forward six months, and the tool inevitably feels clunky. It doesn't understand new product lines, it hallucinates answers based on outdated company policies, and employee adoption plummets. This happens because most organizations treat AI like traditional software—a static product you buy, install, and forget. At DXTech, we recognize a fundamental truth that separates successful digital transformations from costly failures: AI is not a static software product; it is a living, breathing operational system. And like any living system, it requires continuous care, feeding, and refinement. This is why long-term optimization isn't just an optional add-on service; it is the very foundation of sustainable AI success. In this article, we will explore why the "deploy and disappear" model of generic AI providers is breaking enterprise workflows, and why continuous optimization is the only path to realizing true return on investment. The Myth of "Plug-and-Play" AI There is a dangerous misconception permeating the business world that AI is a "plug-and-play" miracle. Generic AI providers often sell the dream that their off-the-shelf models can seamlessly integrate into your highly specific, nuanced business operations overnight. They hand over the login credentials, provide a brief onboarding tutorial, and leave you to figure out the rest. However, business leaders quickly discover that an unoptimized AI model is like a brilliant new hire who refuses to learn how your company actually works. In the first few weeks, the AI might excel at drafting generic emails or summarizing standard meeting notes. But your business is not generic. Your company has a unique tone of voice, proprietary frameworks, evolving compliance regulations, and shifting strategic goals. When you purchase a static AI solution, its knowledge is frozen in time at the moment of deployment. If your company launches a new service in Q3, changes its pricing tier structure, or pivots its marketing strategy, that "plug-and-play" AI remains stubbornly anchored in Q1. This leads to a phenomenon known in the industry as "model drift"—where the AI's outputs become increasingly irrelevant, inaccurate, and frustrating for your team to use. Employees find themselves spending more time manually correcting the AI’s mistakes than they would have spent just doing the work themselves. The tool that was supposed to save time has become a bottleneck, simply because it was never optimized to grow alongside the business. The Staggering Cost of Abandoned Pilots To understand the critical importance of long-term optimization, we only need to look at the current failure rates of enterprise AI initiatives. The transition from a controlled, limited proof-of-concept (pilot) to full-scale, company-wide production is where the vast majority of AI dreams go to die. The numbers are a sobering wake-up call for any executive. According to S&P Global, 46% of AI pilots are scrapped between the proof of concept phase and broad adoption. Even more striking is research from MIT Sloan in 2025, which found that 95% of AI pilot programs fail to produce any tangible financial impact. Why is this failure rate so extraordinarily high? The MIT Sloan researchers point out that the technology itself is rarely the problem. Instead, these initiatives stall out due to flawed implementation strategies, poor workflow integration, and a failure to manage human factors. Furthermore, Gartner predicts that 60% of AI projects will be abandoned through 2026 when they are unsupported by AI-ready data. These statistics paint a clear, undeniable picture: deploying the technology is the easy part. The true challenge—and the reason so many companies waste hundreds of thousands of dollars on abandoned projects—is the lack of a long-term strategy to monitor, refine, and optimize the AI as it encounters real-world friction. When companies treat AI deployment as a finish line rather than a starting line, failure becomes almost inevitable. Beyond Maintenance: What True Optimization Looks Like When generic tech providers talk about "maintenance," they usually mean keeping the servers running, ensuring the software doesn't crash, and occasionally pushing out a security patch. That is basic IT maintenance. It is necessary, but it has absolutely nothing to do with AI optimization. Optimization is proactive, strategic, and deeply intertwined with your daily business operations. As a premier A.I Builder, DXTech approaches long-term optimization through several critical lenses that generic providers completely ignore: - Continuous Contextual Retraining: Your business is constantly generating new data. New client contracts, updated product manuals, and revised internal guidelines are created daily. Long-term optimization means having a system in place to continuously ingest this new knowledge, ensuring the AI's neural pathways are always aligned with your current reality. We don't just fix bugs; we actively teach the AI about your evolving business landscape so it never falls out of touch. - Workflow Alignment and Scalability Audits: An AI workflow that functions perfectly for a localized team of 10 people will likely buckle when scaled to 50 people. Manual steps that were manageable in a pilot phase quickly become impossible bottlenecks at scale. Long-term optimization requires regular operational audits of how the AI interacts with your human workforce. If an integration needs to be rebuilt because your IT security protocols changed, or if a new approval workflow needs to be added, true optimization ensures the AI adapts smoothly to the new scale. - Data Pipeline Governance: As industry data highlights, poor data readiness is the silent killer of AI adoption. Optimization involves constantly monitoring the quality, structure, and relevance of the data feeding your AI. If your data becomes unstructured or outdated, your AI outputs will immediately reflect that chaos. Continuous optimization ensures the data pipelines remain clean, governed, and AI-ready, preventing the slow degradation of model accuracy over time. - Human-in-the-Loop Feedback Integration: The most powerful AI systems learn from their human operators. When a manager corrects an AI-generated report, that correction shouldn't exist in a vacuum. Optimization means building seamless feedback loops where human corrections are captured, analyzed, and used to fine-tune the model, ensuring the AI doesn't make the exact same mistake twice. The Power of Strategic Partnerships over Software Subscriptions The fundamental flaw in the modern AI marketplace is the transactional nature of how the technology is sold. Most companies are buying subscriptions to software platforms. If something goes wrong, or if the AI stops understanding your highly specific business context, your only recourse is to submit a generic support ticket and hope a customer service representative halfway across the world understands your unique operational workflow. This transactional, arm's-length model is wholly inadequate for a technology as complex and intimately tied to your business strategy as artificial intelligence. To succeed and scale, you don't need another generic software vendor; you need strategic partnerships. A true partnership means having a dedicated team of AI engineers and operational strategists who understand your business goals as well as you do. It means having experts who proactively monitor your AI's performance, looking for signs of model drift, latency issues, or data gaps before your employees even notice a drop in quality. The data heavily supports this partnership-driven approach. The same MIT Sloan research that highlighted the massive failure rate of generic AI pilots also found a critical exception: specialized vendor-led solutions succeeded approximately 67% of the time, compared to a mere 33% success rate for internal, isolated builds. This drastic difference in success rates is not because specialized partners possess magic algorithms; it is because true partnerships bring the frameworks, the change management experience, and the relentless long-term commitment required to guide an AI system from a fragile pilot to widespread, profitable production. A strategic partnership approach shifts the massive burden of AI optimization off the shoulders of your already-overworked internal IT team and places it into the hands of specialists whose sole focus is maximizing the ROI of your ecosystem. It transforms AI from a frustrating, depreciating software expense into an appreciating, strategic asset that grows vastly more capable with every passing quarter. Overcoming the Hidden Costs of Inaction Many business leaders hesitate to invest in long-term optimization, viewing it as an unnecessary ongoing expense. They prefer the apparent cost certainty of a one-time setup fee or a fixed monthly SaaS license. However, the hidden costs of ignoring long-term optimization are astronomically higher. Consider the dreaded "rip and replace" cycle. When a generic AI tool inevitably degrades in accuracy over the course of a year, employee trust in the system evaporates entirely. Operations slow down, frustration mounts, and eventually, leadership is forced to abandon the tool. They then spend months researching, procuring, and implementing a brand new AI platform, only to start the cycle all over again. This churn destroys capital, wastes thousands of hours of employee training time, and completely stalls any real momentum toward genuine digital transformation. Furthermore, there is the devastating cost of missed opportunities. An unoptimized AI limits your ability to scale. If your competitors are utilizing highly optimized, contextually aware AI to process data faster, serve customers better, and predict market trends with pinpoint accuracy, an outdated, generic AI will not keep you competitive. In the age of artificial intelligence, staying static is the exact equivalent of moving backward. Long-term optimization is not an operational tax; it is an investment in compounding value. Every single month that your AI partner refines your model, cleans your data pipelines, and aligns the technology with your evolving workflows, the system becomes incrementally faster, smarter, and more seamlessly integrated. Over a multi-year horizon, this compounding effect is what separates the companies that simply "use AI" from the visionary companies that are fundamentally transformed by it. Conclusion As we navigate an era where artificial intelligence transitions from an exciting novelty to a mandatory operational baseline, the organizations that win will not be those who simply bought the most expensive off-the-shelf software. The winners will be those who understood from day one that AI requires a continuous commitment to growth, refinement, and strict alignment with business goals. Generic AI providers are built to sell you a product and move quickly on to the next customer. They thrive on the initial deployment, not on your long-term operational success. But your business is not a static entity. Your markets shift unexpectedly, your workforce evolves, and your strategies constantly adapt. If your AI cannot evolve alongside you, it will rapidly become a liability rather than an asset. At DXTech, we do not build systems designed to be abandoned in six months. We build deeply integrated, highly resilient AI ecosystems that are expressly designed to scale, learn, and adapt alongside your human workforce. By prioritizing strategic partnerships and relentless, long-term optimization, we ensure that the AI you invest in today becomes the compounding competitive advantage you rely on tomorrow. Stop settling for generic, depreciating software. Demand an AI builder that is as committed to your long-term success as you are.

Cách đây hai năm, khi tính năng "Chat với file PDF" lần đầu xuất hiện, nó thực sự là một phép màu. Lần đầu tiên, một Giám đốc nhân sự có thể upload 100 trang quy trình nội bộ lên và hỏi: "Chính sách nghỉ phép năm nay có gì mới?" để nhận câu trả lời trong vài giây. Rất nhiều doanh nghiệp đến nay vẫn tự hào vì hệ thống nội bộ của mình làm được điều đó. Về mặt kỹ thuật, chúng ta gọi đó là RAG cơ bản (Retrieval-Augmented Generation). Nhưng trong thế giới công nghệ thay đổi từng giờ, niềm tự hào đó đang dần trở thành... lạc hậu. Sự khác biệt nằm ở một giao thức mới mang tên MCP (Model Context Protocol). Dưới đây là 4 lý do tại sao kỷ nguyên "Chat với PDF" đã kết thúc, và tại sao MCP là bước tiến hóa bắt buộc của mọi doanh nghiệp tiên phong. 1. Dữ liệu chết (Static) vs. Dữ liệu sống (Dynamic) Hãy nhìn vào bản chất của một file PDF hay Docx. Ngay khoảnh khắc bạn ấn nút "Save" và upload nó lên hệ thống AI, dữ liệu trong đó đã bắt đầu "chết". Nếu bạn upload báo cáo tồn kho của tuần trước lên để hỏi AI, câu trả lời bạn nhận được là sự thật của quá khứ. AI không biết rằng sáng nay kho hàng vừa xuất đi 500 đơn vị, hay giá nguyên liệu đầu vào vừa tăng 2% trên thị trường thế giới lúc 9 giờ sáng. Với MCP, câu chuyện hoàn toàn khác. MCP không bắt AI đọc một bản sao lưu (snapshot). Nó tạo ra một "đường ống" kết nối AI trực tiếp vào nguồn dữ liệu gốc (Source of Truth) theo thời gian thực. - Bạn hỏi: "Tình hình tồn kho hiện tại thế nào?" - AI (qua MCP): Tự động truy vấn vào phần mềm ERP hoặc Database kho vận để lấy con số chính xác ngay lúc này. Doanh nghiệp hiện đại không thể ra quyết định dựa trên dữ liệu của ngày hôm qua. Đó là lý do MCP vượt trội hơn hẳn so với việc "Chat với PDF". 2. Đọc hiểu (Reading) vs. Hành động (Doing) Đây là nỗi đau lớn nhất của các nhà quản lý: Biết mà không làm được gì. Khi bạn chat với một file PDF, giới hạn cao nhất của AI là trích xuất thông tin. Nó có thể nói cho bạn biết: "Khách hàng A đang nợ 50 triệu theo hợp đồng này". Nhưng sau đó thì sao? Bạn vẫn phải tự mình mở Outlook, soạn email nhắc nợ, hoặc mở phần mềm kế toán để tạo phiếu thu. AI dừng lại ở vai trò "tư vấn viên". MCP biến AI thành "nhân viên hành động" (Action Agent). Vì MCP cho phép AI kết nối với các công cụ (Tools), nó có thể thực thi mệnh lệnh. - Lệnh: "Khách hàng A đang nợ bao nhiêu? Nếu quá hạn, hãy gửi email nhắc nợ và cc cho Kế toán trưởng giúp tôi." - AI (qua MCP): Kiểm tra dữ liệu -> Xác nhận quá hạn -> Tự động soạn thảo email theo mẫu công ty -> Gửi đi -> Cập nhật trạng thái "Đã nhắc nợ" vào CRM. Từ Reading sang Doing là bước nhảy vọt về năng suất mà mô hình RAG cũ kỹ không thể chạm tới. 3. Đơn độc (Isolated) vs. Hệ sinh thái (Connected) Một file PDF, dù chi tiết đến đâu, cũng chỉ là một mảnh ghép rời rạc. Nó bị cô lập. Ví dụ: Bạn upload một bản "Hợp đồng nguyên tắc" lên AI. Nhưng để hiểu trọn vẹn mối quan hệ với khách hàng đó, bạn cần biết cả lịch sử trao đổi email 3 năm qua, các ticket hỗ trợ kỹ thuật họ đã gửi, và lịch sử thanh toán trên CRM. "Chat với PDF" không thấy được những thứ đó. Nó bị mù trước bức tranh tổng thể. MCP là sợi dây liên kết các "ốc đảo" dữ liệu. Tại DXTech, sản phẩm Tanika.ai sử dụng MCP để tạo ra một mạng lưới ngữ cảnh. Khi bạn hỏi về Khách hàng B, Tanika.ai không chỉ đọc hợp đồng (File), mà còn "nhìn" sang lịch sử Email (Gmail), kiểm tra công nợ (Accounting App) và xem tiến độ dự án (Jira). Sức mạnh của AI không nằm ở việc nó đọc nhanh một văn bản, mà ở khả năng tổng hợp (synthesis) dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra nhận định sắc bén nhất. 4. Hỏi đáp đơn lẻ (Single-turn) vs. Chuỗi quy trình (Multi-step Workflow) Tương tác với các hệ thống RAG cũ thường là tương tác một chiều (Single-turn): - Hỏi: "Quy trình duyệt chi là gì?" - Đáp: "Là bước 1, 2, 3..." (Hết). Nhưng công việc thực tế của doanh nghiệp là một chuỗi các tác vụ liên tiếp (Multi-step). MCP cho phép thiết lập các "Agentic Workflow" (Quy trình tác vụ tự động). Một lệnh đơn giản của sếp: "Chuẩn bị hồ sơ cho cuộc họp với đối tác X vào ngày mai" sẽ kích hoạt một chuỗi hành động phức tạp của AI: - Truy cập lịch (Calendar) để xác nhận thời gian. - Vào CRM lấy thông tin đối tác X. - Vào Drive tìm biên bản cuộc họp lần trước để tóm tắt những điểm còn tồn đọng. - Vào tin tức thị trường để tìm kiếm thông tin mới nhất về đối tác X. - Tổng hợp tất cả thành một file Briefing gửi qua Slack cho bạn. Đây không còn là Chatbot. Đây là một trợ lý ảo cao cấp biết tư duy theo quy trình. Tanika.ai: Đưa doanh nghiệp của bạn vào kỷ nguyên AI hành động Chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của sự thay đổi. Việc doanh nghiệp tự hào vì có một kho tri thức số (Knowledge Base) để chat là chưa đủ. Thế giới đang chuyển sang mô hình Agentic Enterprise - Doanh nghiệp vận hành bởi các tác nhân AI. Tại DXTech, chúng tôi phát triển Tanika.ai không phải để thay thế hệ thống RAG của bạn, mà để nâng cấp nó. - Chúng tôi dùng RAG để AI có "Kiến thức" (Knowledge). - Chúng tôi dùng MCP để AI có "Đôi tay" (Tools) và "Giác quan" (Context). Đừng để hệ thống AI của bạn chỉ là một thư viện viên ngồi đọc tài liệu cũ. Hãy biến nó thành một nhân viên mẫn cán, biết kết nối, biết tư duy và quan trọng nhất: Biết hành động. Bạn muốn AI của mình chỉ biết "Nói" hay biết "Làm"? Đừng để doanh nghiệp dậm chân tại chỗ với những file PDF vô tri. Khám phá sức mạnh của Tanika.ai và công nghệ MCP để kích hoạt đội ngũ nhân viên kỹ thuật số thực thụ ngay hôm nay.

Thay vì AI giúp giải phóng sức lao động, nhân viên của hàng triệu doanh nghiệp lại đang dành hàng giờ mỗi ngày để tìm dữ liệu, làm sạch dữ liệu, mớm (feed) dữ liệu cho AI, và sau đó đi kiểm tra lại xem AI có nói đúng không. Tại DXTech, chúng tôi gọi đây là "Nghịch lý Phục vụ" (The Service Paradox). Bạn mua công nghệ về để phục vụ mình, nhưng cuối cùng đội ngũ của bạn lại trở thành "bảo mẫu" cho công nghệ. Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp phải 6 dấu hiệu dưới đây, thì hệ thống AI của bạn đang vận hành sai cách – và giải pháp không nằm ở việc mua model thông minh hơn, mà nằm ở một giao thức kết nối có tên là MCP (Model Context Protocol). Dấu hiệu 1: Cuộc thi Marathon "Copy-Paste" (The "Copy-Paste" Marathon) Đây là hình ảnh phổ biến nhất tại các văn phòng hiện nay: Một nhân viên mở file Excel báo cáo doanh thu, bôi đen 50 dòng, Ctrl+C. Sau đó mở cửa sổ chat AI, Ctrl+V, kèm theo câu lệnh: "Hãy phân tích xu hướng...". Kết quả? AI phân tích xong, nhưng dữ liệu quá dài nên bị cắt bớt. Nhân viên lại quay lại Excel, copy tiếp đoạn sau. Quy trình này lặp lại hàng ngày. Trong kịch bản này, nhân viên của bạn đang đóng vai trò là "Phần mềm trung gian chạy bằng cơm" (Human Middleware). Họ đang làm công việc vận chuyển dữ liệu thủ công giá trị thấp thay vì tư duy chiến lược. Một hệ thống AI đúng nghĩa phải tự biết "đọc" file Excel đó mà không cần ai copy cho nó. Dấu hiệu 2: Chứng "Mất trí nhớ ngắn hạn" (The Context Amnesia) Buổi sáng, trưởng phòng Marketing dành 30 phút để giải thích cho AI về bối cảnh dự án ra mắt sản phẩm mới: đối tượng khách hàng, tone & mood, ngân sách. AI hiểu và viết bài rất tốt. Buổi chiều, nhân viên quay lại hỏi: "Viết tiếp email thứ 2 cho chiến dịch đó nhé". AI trả lời ngây ngô: "Chiến dịch nào ạ?". Vì các công cụ AI hiện tại không được kết nối trực tiếp vào bộ nhớ doanh nghiệp (Database/Knowledge Base), chúng hoạt động như một nhân viên thời vụ bị "reset não" sau mỗi lần F5 trình duyệt. Sự lãng phí thời gian để "đào tạo lại từ đầu" mỗi ngày là một chi phí ẩn khổng lồ mà ít CEO để ý. Dấu hiệu 3: Cái bẫy "Ảo giác" (The Hallucination Trap) Bạn hỏi AI: "Doanh thu quý vừa rồi của chi nhánh Đà Nẵng là bao nhiêu?" AI dõng dạc trả lời: "12 tỷ đồng." Nhân viên kế toán tá hỏa vì con số thực tế là 8 tỷ. Tại sao AI sai? Vì nó không nhìn thấy file kế toán thực tế (MISA, SAP, hay Google Sheets). Nó đang "đoán" dựa trên những dữ liệu vụn vặt nó từng được mớm trước đó, hoặc tệ hơn là bịa ra cho vừa lòng bạn. Hậu quả là nhân viên mất niềm tin. Họ phải tốn gấp đôi thời gian: Vừa dùng AI, vừa đi đối chiếu lại từng con số thủ công. Năng suất không tăng mà còn giảm. Dấu hiệu 4: Thuế chuyển đổi (The "Alt-Tab" Tax) Để hoàn thành một tác vụ với AI hiện tại, nhân viên phải mở trung bình 5 Tab: - CRM để xem thông tin khách. - Drive để lấy tài liệu hợp đồng. - Chat AI để soạn thảo. - Email để gửi đi. - Slack để báo cáo sếp. Mỗi lần Alt-Tab là một lần não bộ phải tái tập trung. Các nghiên cứu chỉ ra rằng việc chuyển đổi ngữ cảnh liên tục này làm giảm tới 40% hiệu suất làm việc thực tế. AI lẽ ra phải là nơi tổng hợp mọi thứ, chứ không phải là một Tab thứ 6 gây xao nhãng. Dấu hiệu 5: Áp lực phải trở thành "Kỹ sư ra lệnh" (Prompt Engineering Fatigue) Chúng ta đang yêu cầu nhân viên kế toán, nhân sự, kinh doanh phải học cách viết những câu lệnh (prompt) dài như sớ Táo Quân, kèm theo đủ loại bối cảnh, quy tắc để AI hiểu đúng ý. "Hãy đóng vai một chuyên gia tài chính, dựa trên bối cảnh công ty tôi là SME, tệp khách hàng là GenZ..." Tại sao phải khổ sở như vậy? Tại sao AI không tự biết "Công ty tôi là ai"? Việc ép nhân viên bình thường phải học kỹ năng Prompt Engineering phức tạp là dấu hiệu cho thấy AI của bạn chưa đủ thông minh về mặt ngữ cảnh. Dấu hiệu 6: Rủi ro "AI Bóng ma" (The Shadow AI Risk) Đây là dấu hiệu nguy hiểm nhất. Khi công cụ nội bộ quá rắc rối và "thiếu muối", nhân viên sẽ lén lút dùng tài khoản ChatGPT/Gemini cá nhân để xử lý công việc cho nhanh. Họ copy danh sách khách hàng VIP, paste vào tài khoản cá nhân để nhờ AI lọc trùng. Bùm! Dữ liệu mật của công ty vừa bị mang đi training cho các mô hình công cộng. Bạn mất kiểm soát hoàn toàn với luồng dữ liệu này. Lời giải: Biến AI từ "Khách" thành "Người nhà" với MCP Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp phải ít nhất 3/6 dấu hiệu trên, tin vui là bạn không cần tuyển thêm người, cũng không cần mua gói AI đắt tiền hơn. Bạn cần MCP (Model Context Protocol). MCP là một chuẩn giao thức mới giúp các ứng dụng "nói chuyện" được với nhau. Hãy tưởng tượng MCP giống như việc cấp cho AI một chiếc thẻ nhân viên chính thức và chìa khóa vào văn phòng. Thay vì ngồi đợi nhân viên copy-paste dữ liệu (mớm ăn), AI có tích hợp MCP (như Tanika.ai) có thể tự mình: - Tự truy cập: "Tanika, hãy vào Drive lấy số liệu doanh thu tháng 9..." (Giải quyết dấu hiệu 1 & 4). - Tự ghi nhớ: "Dựa trên kế hoạch dự án A đã lưu trong Notion..." (Giải quyết dấu hiệu 2). - Tự xác thực: "Số liệu này được lấy chính xác từ file Ketoan_Final.xlsx" (Giải quyết dấu hiệu 3). Tanika.ai - AI tự chủ cho doanh nghiệp Việt Tại DXTech, chúng tôi xây dựng Tanika.ai dựa trên nền tảng cốt lõi là MCP để giải quyết tận gốc bài toán vận hành này. Với Tanika.ai, nhân viên của bạn không còn là "nô lệ" phục vụ AI. Họ không cần viết prompt dài 3 trang, vì Tanika đã "nắm" được bối cảnh công ty. Họ không cần Alt-Tab, vì Tanika kết nối trực tiếp với CRM, Email, và Drive. Họ không cần lo lắng về bảo mật, vì mọi truy cập dữ liệu đều được kiểm soát và ghi nhật ký (Audit Log) rõ ràng. Đã đến lúc đảo ngược lại nghịch lý. Đừng để nhân viên làm việc cho AI. Hãy để AI thực sự làm việc cho bạn. Bạn đã sẵn sàng "giải phóng" nhân viên của mình? Đừng để đội ngũ nhân tài lãng phí thanh xuân vào việc Copy-Paste. Khám phá cách Tanika.ai sử dụng công nghệ MCP để tự động hóa dòng chảy dữ liệu và đưa AI vào quy trình làm việc thực tế ngay hôm nay.

Big Corporations had the "Million-Dollar Moat." They could afford massive Enterprise Resource Planning (ERP) systems like SAP or Oracle. They hired armies of consultants to build custom data pipelines. They had a "Single Source of Truth" for their data, while Small and Medium Enterprises (SMEs) were stuck manually copying rows from Excel to email, trying to make sense of fragmented information. In that era, technology was a barrier. If you couldn't afford the integration, you couldn't compete on efficiency. But in 2026, the script has flipped. We are witnessing a technological democratization that is dismantling the "Million-Dollar Moat." The combination of Generative AI and the Model Context Protocol (MCP) has created a new reality: Agility now beats Scale. The Death of the "Integration Tax" To understand why this moment is significant, you have to look at the hidden cost of doing business: the "Integration Tax." Historically, if a small marketing agency wanted their CRM (Customer Relationship Management) to talk to their Project Management tool, they had two choices: Hire a Developer: Pay someone to write custom code (APIs) to bridge the two. This is expensive, slow, and breaks whenever software updates. Use Human Glue: Have an employee spend 5 hours a week manually updating status reports across both platforms. This "tax" kept SMEs slow. It forced valuable talent to do low-value work. However, the Model Context Protocol (MCP)—the technology underpinning Tanika.ai—eliminates this tax. MCP acts as a universal standard, allowing AI models to "plug in" to your existing tools without complex custom code. For an SME, this means you no longer need an IT department to build a data ecosystem. You just need tools that speak the language of MCP. Suddenly, a team of 10 can have the automated data flow of a Fortune 500 company, without the six-month implementation timeline. The "10 as 50" Multiplier Effect There is a concept in economics called "Total Factor Productivity." In simple terms, it measures how much output you get from the same amount of input. Connected AI is the ultimate productivity multiplier. When an SME integrates Tanika.ai into their workflow, they aren't just adding a chatbot; they are adding a layer of intelligence that connects their isolated islands of data. This allows a small team to punch significantly above their weight class. Consider these practical scenarios where a 10-person team can now perform like a 50-person department: 1. The Instant Analyst (Operations) The Big Corp Way: A request goes to the Data Science team. A ticket is raised. A query is run. Three days later, a dashboard is updated. The Tanika.ai Way: The business owner asks, "Based on our Jira tickets from last month and our current Stripe revenue, which product feature is driving the most support costs?" Because Tanika.ai connects securely to both Jira and the payment gateway via MCP, it cross-references the data instantly. The owner gets the answer in 30 seconds, not 3 days. 2. The Omniscient Account Manager (Sales) The Big Corp Way: A sales rep has an assistant prep a "briefing dossier" before a client call, pulling info from emails, contracts, and previous meeting notes. The Tanika.ai Way: A solo sales rep at an SME asks AI: "Summarize my last 3 email threads with Client X, check the status of their current order in the warehouse, and tell me if their contract is up for renewal." The AI acts as the "assistant," pulling real-time data from Gmail, the Inventory System, and the Contract Drive simultaneously. A study by the National Bureau of Economic Research (NBER) found that generative AI tools can increase worker productivity by an average of 14%, with novice workers seeing gains of up to 35%. But that study mostly looked at standalone AI. When you add interoperability—the ability for AI to actually touch your data—that percentage skyrockets because you are removing the friction of context switching. Why "Small" is the New "Fast" Here is the irony: Big Corporations are now the ones at a disadvantage. Large organizations are burdened by "Technical Debt." They have spent decades building rigid, legacy systems that are hard to change. Connecting a new AI tool to a 20-year-old on-premise server is a nightmare of compliance and coding. SMEs, on the other hand, usually run on modern SaaS stacks (Google Workspace, Slack, Notion, Hubspot). These modern tools are "MCP-ready." This means an SME using Tanika.ai can implement a fully automated AI workflow on a Tuesday morning and refine it by Tuesday afternoon. A Big Corp would still be scheduling the first committee meeting to discuss the feasibility study. In a market that rewards speed—speed of customer service, speed of shipping, speed of decision making—the SME’s ability to adopt Connected AI instantly is their greatest competitive weapon. Strategy Shift: From "Buying Software" to "Building Ecosystems" For the LinkedIn community of business owners and operators, this requires a fundamental shift in how we buy technology. In the past, you looked for the "Best-in-Class" feature set. You bought the CRM with the prettiest dashboard or the Project Tool with the best Gantt chart. Today, the most important feature of any software is Interoperability. - Does this tool allow AI to access it? - Does it support open standards like MCP? - Can I connect it to my central intelligence hub? Your strategy should no longer be about collecting apps; it should be about building an ecosystem where data flows freely. Tanika.ai is designed to be the heart of that ecosystem for SMEs. We act as the secure orchestrator, ensuring that when you add a new tool to your business, it immediately contributes to your collective intelligence, rather than creating a new silo. The Security Advantage (Yes, really) A common objection from small business owners is: "Is it safe to let AI access my internal data?" Paradoxically, a platform like Tanika.ai is often safer than the status quo. In many SMEs, employees are already using AI—they are just doing it in the shadows. They copy sensitive customer lists and paste them into free, public chatbots to get help with formatting. This is "Shadow AI," and it is a massive leak risk. By providing a sanctioned, secure, and internal tool like Tanika.ai, you bring that behavior into the light. Local Control: Data is processed within your secure environment. Permission-Based: You decide exactly which files the AI can see. Audit Trails: You know exactly what data was accessed and by whom. You are giving your team the sword they need, but providing the shield that protects the business. Conclusion: The Era of the "Smart" SME The narrative that "Advanced AI is only for Tech Giants" is a myth that holds small businesses back. The technological barriers have crumbled. The cost of integration has approached zero. The only barrier left is mindset. Are you still viewing AI as a toy that writes emails? Or are you ready to view it as the infrastructure that allows your 10-person team to outmaneuver a 500-person corporation? At DXTech, we built Tanika.ai because we believe the future of business belongs to the agile, the connected, and the interoperable. The giants are slow, and their moats are drying up. It is time for the Davids of the world to pick up the slingshot. Ready to multiply your team's output? Stop working harder. Start connecting smarter. Discover how Tanika.ai brings enterprise-grade AI integration to your business—without the enterprise-grade price tag.

We are living in the Golden Age of SaaS (Software as a Service), and simultaneously, the Dark Age of Attention. The average enterprise today uses nearly 130 different SaaS applications (according to BetterCloud’s State of SaaSOps report). You have your customer data in Salesforce, your tasks in Jira, your documents in Google Drive, and your internal chats in Slack. While each tool is powerful on its own, they are terrible at talking to each other. They are "digital silos." But a shift is happening. We are moving from an era of fragmented apps to an era of a Connected AI Ecosystem. The key to this shift is a new standard called the Model Context Protocol (MCP). At DXTech, we have integrated this philosophy into the core of Tanika.ai, not just to build a better chatbot, but to build a central nervous system for your business. The "Tower of Babel" in Modern Business To understand why MCP is revolutionary, we must first acknowledge the pain of the status quo. Imagine you are a Sales Director. You want to ask a simple question: "Why is the deployment for Client X delayed, and how does that affect their renewal contract?" To answer this without AI, you need to: - Check the CRM to find the renewal date. - Log into the project management tool (like Jira or Asana) to see the deployment status. - Message the Engineering Lead on Slack for context. - Synthesize this all in your head. To answer this with a standard, non-connected AI, you get: "I don't have access to your live project data." This is the "Tower of Babel" problem. Your tools speak different languages. Your CRM speaks SQL; your project tool speaks JSON APIs; your docs speak unstructured text. Until now, getting an AI to understand all of them simultaneously required building complex, fragile, and expensive custom integrations for every single pair. The Vision: A "Digital Nervous System" The Model Context Protocol (MCP) changes the fundamental architecture of software interaction. It proposes a standard way for any application to describe its data to any AI model. Think of it like the invention of the World Wide Web. Before HTTP (the protocol of the web), computers couldn't easily share documents. After HTTP, any browser could read any website. MCP does for AI what HTTP did for the internet. It creates a universal standard where your tools—whether it’s a niche HR platform or a massive ERP system—can "expose" their data to an AI agent securely. When this ecosystem matures, the "app" as we know it changes. You won't just log into an app to click buttons. You will have an AI companion that has "permission" to use the app on your behalf. How Tanika.ai Orchestrates the Ecosystem At DXTech, we realized early on that the value of AI isn't in how well it writes poetry, but in how well it navigates your specific business map. This is why Tanika.ai was built as an MCP-native platform. Let’s revisit that Sales Director’s question with Tanika.ai acting as the orchestrator in an MCP ecosystem: The Prompt: "Why is the deployment for Client X delayed, and how does that affect their renewal contract?" The Process (Invisible to User): 1. Tanika.ai receives the query. It recognizes it needs data from "Engineering" and "Sales." 2. It uses the MCP connection to "ping" your Project Management Tool. It finds a ticket marked "Blocked – Server Issue." 3. Simultaneously, it uses the MCP connection to "ping" your CRM. It sees the renewal is due in 30 days. 4. It synthesizes the two. The Output: "The deployment for Client X is delayed due to a server configuration issue (Ticket #402). Since their renewal is in 30 days, this poses a churn risk. I recommend scheduling a reassurance call. Would you like me to draft an email to the client apologizing for the delay?" This is not science fiction. This is the power of interoperability. Tanika.ai didn't need custom code written for both tools; it just needed those tools to speak the standard MCP language. The Death of "Context Switching" The most immediate benefit of this ecosystem for the average employee is the reclamation of time. Research from the University of California, Irvine, indicates that it takes an average of 23 minutes and 15 seconds to get back on track after an interruption or a context switch. Every time you leave your workflow to search for a file in another app, you are losing focus capital. In an MCP-enabled ecosystem, the data comes to you. Marketing Teams: Can ask their AI to "Pull the top-performing blog posts from the CMS and draft a newsletter in Mailchimp," without opening either app. HR Teams: Can say "Summarize the feedback for Candidate A from the interview notes and compare it to the job description requirements." Legal Teams: Can cross-reference a clause in a PDF contract against the company's compliance database instantly. By centralizing these capabilities through Tanika.ai, businesses stop paying the "Alt-Tab Tax." The AI becomes the single pane of glass through which you view your entire organization. Leveling the Playing Field for SMEs Historically, this level of system integration was reserved for Fortune 500 companies with multi-million dollar IT budgets. They would hire huge consultancy firms to build "Enterprise Service Buses" to connect their data. The beauty of the MCP ecosystem is that it democratizes intelligence. Because it is an open standard, a small design agency using Notion and Slack can have the same level of AI integration as a global bank. DXTech is committed to this democratization. With Tanika.ai, we are providing the infrastructure that allows Small and Medium Enterprises (SMEs) to plug their existing tools into a high-powered AI brain immediately. You don't need a team of 50 developers; you just need a standard protocol. Security in a Hyper-Connected World Of course, the idea of "everything talking to everything" raises valid security concerns. This is where the distinction between a Tool and a Platform becomes critical. MCP is designed with "Consent by Default." Just because the AI can access your calendar doesn't mean it does. Controlled Access: You define exactly which "drawers" the AI can open. Human in the Loop: For sensitive actions (like sending an invoice or deleting a file), Tanika.ai is designed to require human confirmation. Local First: The protocol allows for connections to local data that never leaves your premise until you ask the AI to process it. We built Tanika.ai to be the secure gatekeeper. It holds the keys, but you hold the leash. Conclusion: The Future is "Interoperable" We are moving away from the era of "Smart Chatbots" and into the era of "Smart Systems." In the near future, we won't judge an application by how many features it has, but by how well it communicates with your AI. The question will shift from "Does this app have a good dashboard?" to "Does this app have an MCP server?" Business leaders need to prepare for this shift now. It is not enough to just "buy AI." You must build an ecosystem where AI can thrive. At DXTech, we are ready for this future. Tanika.ai is more than just a product; it is your organization's first step into a fully connected, interoperable, and intelligent ecosystem. When your apps finally start talking to each other, you will be amazed at what they have to say. Is your business ready to speak the language of the future? Stop letting your data live in silence. Explore how Tanika.ai uses the Model Context Protocol to unify your tools and turn your fragmented apps into a single, powerful intelligence.

In the early days of mobile phones, every brand had its own proprietary charging cable. If you switched from a Nokia to an Ericsson, your old charger became e-waste. It was frustrating, inefficient, and expensive. Then came USB-C—a single, universal standard that allowed any device to connect to any power source or data peripheral. Today, AI is facing its "charger crisis." Most enterprise AI models are brilliant but isolated. They sit in a digital vacuum, unable to "plug into" your company’s specific tools, databases, or local files without massive amounts of custom, expensive, and fragile coding. At DXTech, we recognized this friction early on. It is the primary reason we integrated the Model Context Protocol (MCP) into Tanika.ai. We didn't want to just build another isolated chatbot; we wanted to create a universal socket for your business intelligence. The Problem: The "Glue Code" Trap Until recently, if a business wanted their AI to read a specific database or use a proprietary software tool, developers had to write "glue code." This is custom-built software designed to translate the AI’s request into a format the database could understand, and vice versa. The issues with this manual approach are profound: - Brittleness: If the database updates its structure, the glue code breaks. - Scaling Walls: Connecting an AI to ten different tools meant writing ten different custom adapters. - Model Lock-in: An adapter built for one AI model (like GPT-4) often wouldn't work for another (Claude 3.5 or Gemini). According to industry insights on AI infrastructure, the lack of a standardized way for models to access context is a leading cause of project abandonment in the enterprise sector. Companies spend more time building the "plumbing" than they do actually using the AI. What is MCP? The Model Context Protocol (MCP) is an open standard that acts as a universal translator between AI models and external data sources. Imagine you are a brilliant chef (the AI). You know how to cook every dish in the world, but you are in a kitchen where all the drawers are locked, and the labels are in a language you don't speak. MCP is the master key and the universal labeling system. It allows the chef to instantly see what ingredients are in which drawer, how much is left, and how to use the stove without asking for directions every five minutes. In technical terms, MCP allows tools and data sources to "describe themselves" to the AI in a machine-readable way. The AI no longer needs to be told exactly how to use your CRM; it simply "plugs in" via MCP and discovers the capabilities itself. Why MCP Changes the Game for Your Business As a Top AI Builder, DXTech views MCP not just as a technical protocol, but as a fundamental shift in how businesses interact with technology. Here is why it matters for non-technical stakeholders: 1. Universal Compatibility Just as a USB-C cable works with your laptop, phone, and camera, an MCP-compliant tool works with any MCP-compliant AI. At DXTech, we built Tanika.ai to be the central hub of this ecosystem. Whether your data sits in Google Drive, a SQL database, or a custom internal server, Tanika.ai uses MCP to ensure the connection is seamless and instant. 2. Drastic Cost Reduction By eliminating the need for "glue code," the time and cost required to deploy AI fall by orders of magnitude. Instead of weeks of development for a single integration, businesses can now connect new data sources in minutes. This democratization of access allows small and medium enterprises (SMEs) to utilize the same high-level AI integrations previously reserved for tech giants with massive R&D budgets. 3. Enhanced Accuracy (The End of "Guessing") One of the biggest pain points for AI users is "hallucination"—when the AI makes things up. Hallucinations often happen because the AI is trying to guess context it doesn't have. With MCP, the AI isn't guessing; it is querying. It sees the actual data, the actual file structure, and the actual live updates. Tanika.ai leverages this to provide answers that are not just creative, but grounded in your company's "ground truth". Tanika.ai: Your Enterprise’s MCP Gateway We developed Tanika.ai specifically to solve the "isolated AI" problem for DXTech's partners. By adopting the Model Context Protocol, Tanika.ai serves as the "Universal Socket" for your organization. - Internal Data Management: It doesn't just store your data; it makes your data "discoverable" to AI models. - In-house Support: Your team can ask Tanika.ai complex questions that require data from multiple departments (e.g., "Compare our Q4 marketing spend with the sales results in our CRM"). Because of MCP, Tanika.ai knows how to talk to both the marketing files and the CRM database simultaneously. - Security & Consent: MCP is designed with safety in mind. It doesn't give the AI "free rein"; it provides a controlled, secure channel where the AI only sees what it is permitted to see. The Long-Term Ecosystem Play MCP is more than just a temporary fix; it is a long-term ecosystem play. Major AI labs and developers are rapidly moving toward this standard. For a business leader, choosing a platform that supports MCP is a form of "future-proofing." When you use Tanika.ai, you aren't getting locked into a single, rigid system. You are joining a flexible infrastructure where your tools and your AI can evolve independently, while always staying connected through a common language. Conclusion: Plugging into the Future The "charger crisis" for AI is ending. We are moving away from a world of custom, broken connections and toward a world of universal, "plug-and-play" intelligence. At DXTech, we are proud to be at the forefront of this revolution. By centering Tanika.ai around the Model Context Protocol, we are ensuring that your business data is never "blind" again. You don't need to be a coder to understand the value of a universal socket—you just need to know that when you plug in, it works. The future of AI isn't just about how smart the model is; it’s about how well it connects to your world.

We are in the "Honeymoon Phase" of AI, marveling at models that can generate sonnets and code in seconds. But the moment you ask, "Summarize our Q3 project specs," the magic breaks. The AI is blind to your files. Essentially, modern AI is a genius locked in a glass box—able to see the public internet, but cut off from the reality of your business. DXTech created Tanika.ai to shatter this glass. We didn't just build another chatbot; we built the infrastructure that allows AI to finally see, access, and leverage your internal world. Why Can't AI Just "Read" My Files? To non-technical users, this limitation seems baffling. If I can upload a PDF to a chat window, why can't the AI just read my entire Google Drive? The answer lies in the fundamental architecture of how Large Language Models (LLMs) are built and secured. 1. The "Training Cut-Off" Wall Most public AI models are frozen in time. They were trained on a massive snapshot of the public internet. They know Wikipedia, Reddit, and open-source code libraries up to a certain date. They do not know your private emails, your Q4 financial spreadsheets, or the meeting minutes from yesterday's board meeting. To the AI, your company doesn't exist in detail. 2. The Context Window Bottleneck Even if you could feed data into an AI, you are limited by the "context window", essentially the AI's short-term memory. You can copy-paste a 5-page report, and it works fine. But you cannot copy-paste your entire ERP database or 10 years of customer support logs. The AI simply forgets the beginning before it reaches the end. 3. The Security "Air Gap" This is the most critical factor for enterprise. Public AI tools are designed to be generalists. Opening a direct pipe between a public model and your private, sensitive server is a cybersecurity nightmare. Without a secure intermediary layer, giving an AI access to your files is like leaving your filing cabinet open on a busy street. The Cost of "Blind" AI When AI cannot access internal data, it forces employees to become "human middleware." Instead of saying "Draft a reply to this client based on our pricing policy," the employee has to: Search for the pricing policy document manually. Open the email chain. Copy the relevant text. Paste it into the AI prompt. Sanitize the output to ensure no hallucinations occurred. This process kills efficiency. According to a McKinsey report, employees spend nearly 20% of their workweek just looking for internal information. If your AI can't help with that search, you aren't automating work; you are just adding a new step to it. Having observed this friction closely when designing Tanika.ai, we realized that the true value of AI for business isn't in its ability to write poems, but in its ability to recall your specific context instantly. The "Custom Glue" Nightmare: Why Integration Fails So, how have businesses tried to solve this? Until recently, the only solution was to build "Custom Glue." Your IT team would try to manually connect the AI to the HR database. Then they would write a separate script to connect it to the CRM. Then another for the file server. This approach is brittle and unscalable. Maintenance Hell: If your database schema changes, the AI connection breaks. Hallucination Risks: Without a standardized way to interpret data, the AI often misreads columns or misunderstands file formats, leading to confident but wrong answers. Security Gaps: Every custom connection is a potential new vulnerability. This is the "Blindness" at scale. The AI isn't just blind to the data; it is confused by the messy, unstructured nature of real-world business environments. The Solution: Giving AI a "Universal Socket" (The Rise of MCP) To fix this, the industry is moving toward a standardized approach known as the Model Context Protocol (MCP). Think of this as installing a universal USB-C port for your business data. Instead of hard-coding connections, systems like Tanika.ai utilize this protocol to act as a secure, intelligent bridge. Discovery: The AI can "ask" what tools are available. "Do I have access to the calendar?" "Yes." Structure: The data is presented to the AI in a clean, machine-readable format, reducing errors. Safety: The connection is governed by strict permissions. The AI sees only what it is allowed to see. How Tanika.ai Solves the "Blindness" At DXTech, we built Tanika.ai to be the "optic nerve" for your enterprise AI. It doesn't just dump data into a model; it curates it. When you ask Tanika.ai: "What is the status of the Project Alpha contract?" It identifies "Project Alpha" and "Contract" as key entities. It securely retrieves the specific document from your internal drive. It feeds only that relevant context to the AI. It generates an answer based strictly on your file, citing the source. The AI is no longer guessing. It is reading. From Chatbot to Knowledge Engine The difference between a blind AI and a connected AI is the difference between a toy and a tool. A blind AI can give you general advice on leadership. A connected AI can tell you "Based on the performance reviews from 2024, our leadership team needs training in conflict resolution." A blind AI can write a generic invoice template. A connected AI can say "I've drafted the invoice for Client X based on the hours logged in Jira and the rate card in the Finance folder." This is the shift from Generative AI (creating new text) to Grounded AI (using your truth). Opening the Glass Box The frustration of "blind" AI is a temporary growing pain, provided you choose the right infrastructure. You do not need a bigger, smarter model. You need a better connection. Business leaders need to stop asking "Which AI model is the smartest?" and start asking "Which AI platform can actually see my business?" With solutions like Tanika.ai, we are breaking the glass of the "Glass Box." We are allowing AI to step inside your organization, understand your context, and work alongside you with full vision. The future of work isn't about AI knowing everything; it's about AI knowing you. So, ready to give your AI eyes? Don't let your data sit in the dark. Discover how Tanika.ai by DXTech connects your internal knowledge base to the power of Generative AI - securely and instantly.

AI tạo sinh (Generative AI) đang trở thành tâm điểm của sự chú ý, nhưng cùng với sức nóng đó là không ít những hiểu lầm về vai trò thực sự của nó trong marketing. Trước kỳ vọng ngày càng cao của khách hàng về tính cá nhân hóa, các marketer có thể tận dụng AI tạo sinh như một công cụ đắc lực để duy trì lòng trung thành và thích nghi với kỷ nguyên "hậu cookie". Thay vì chỉ là những thử nghiệm rời rạc, công nghệ này đang định hình lại hiệu suất làm việc, giúp đội ngũ marketing tiết kiệm trung bình 5 giờ mỗi tuần — tương đương hơn một tháng làm việc mỗi năm để tập trung vào các giá trị cốt lõi. Dưới đây là 3 cách thức then chốt mà AI tạo sinh giúp thương hiệu kết nối tốt hơn với khách hàng: 1. Cá nhân hóa trải nghiệm ở quy mô lớn thông qua dữ liệu thời gian thực Tiềm năng của AI tạo sinh không chỉ dừng lại ở việc soạn thảo tài liệu hay trả lời câu hỏi nhanh, mà còn nằm ở khả năng kết hợp với các nền tảng dữ liệu khách hàng trực quan để đưa ra các hành động dựa trên thông tin chi tiết theo thời gian thực. Khi AI được cung cấp dữ liệu về lịch sử tìm kiếm và mua sắm, doanh nghiệp có thể đưa ra những gợi ý sản phẩm "đo ni đóng giày" cho từng cá nhân ở quy mô khổng lồ. Thêm vào đó, khách hàng hiện nay mong đợi sự phản hồi ngay lập tức và chính xác khi thông tin của họ được chuyển giao giữa các bộ phận trong công ty. AI tạo sinh có thể đáp ứng nhu cầu này bằng cách gợi ý các phản hồi tức thì dựa trên dữ liệu mới nhất, đảm bảo tính nhất quán và liền mạch trong hành trình khách hàng. Để hiện thực hóa điều này, việc đào tạo chuyên sâu về AI là yếu tố sống còn, giúp marketer làm chủ công nghệ và biến nó thành lợi thế cạnh tranh thực sự. 2. Hoàn thiện hành trình cá nhân hóa nhờ sự kết hợp giữa AI và CRM Khách hàng ngày nay coi tính cá nhân hóa là tiêu chuẩn tối thiểu, với 65% khẳng định sẽ trung thành hơn nếu thương hiệu mang lại những trải nghiệm phù hợp với nhu cầu riêng của họ. Việc kết hợp sức mạnh của AI tạo sinh với dữ liệu từ hệ thống quản trị quan hệ khách hàng (CRM) cho phép marketer kiến tạo nên những hành trình số hóa thực sự có ý nghĩa. Sự cộng hưởng này giúp việc sáng tạo nội dung, thiết kế và nhắm mục tiêu trở nên chính xác và hiệu quả hơn bao giờ hết. Thay vì các chiến dịch đại trà, thương hiệu có thể tạo ra những điểm chạm riêng biệt, giúp thông điệp marketing không chỉ là quảng cáo mà trở thành một phần giá trị trong trải nghiệm của người dùng. 3. Giải bài toán thiếu hụt dữ liệu khi cookie bên thứ ba biến mất Việc loại bỏ cookie bên thứ ba đang tạo ra một thách thức lớn trong việc tiếp cận dữ liệu chất lượng cao. Trong bối cảnh dữ liệu trở nên phức tạp và khó thu thập hơn, marketer có thể tìm đến các công cụ AI để phân tích nguồn dữ liệu tự thân (first-party data) vốn có. AI đóng vai trò như một bộ lọc thông minh, xử lý các nguồn dữ liệu đôi khi còn hạn chế để trích xuất ra những thông tin chi tiết có giá trị, hỗ trợ ra quyết định chính xác. Tuy nhiên, để AI tạo sinh phát huy tối đa hiệu quả, nguồn dữ liệu đầu vào phải thực sự đáng tin cậy. Đồng thời, vai trò của con người vẫn là yếu tố then chốt; sự giám sát của marketer đảm bảo rằng giọng văn của thương hiệu luôn giữ được sự chân thực và bản sắc riêng, tránh những sai lệch do máy móc tạo ra. Tập trung vào giá trị cốt lõi: Khách hàng là trung tâm Sự chuyển dịch sang hướng tiếp cận AI tạo sinh không còn là lựa chọn mà là yêu cầu bắt buộc để doanh nghiệp tồn tại. Bằng cách loại bỏ những chậm trễ trong phân tích dữ liệu, AI giúp việc tạo lập nội dung trở nên dễ dàng hơn, từ những mô tả sản phẩm lôi cuốn đến việc tối ưu hóa cho các công cụ tìm kiếm. Khi các tác vụ lặp đi lặp lại được AI xử lý, các marketer sẽ có thêm không gian để tập trung vào chiến lược, sáng tạo và đặc biệt là việc xây dựng mối quan hệ bền chặt với khách hàng. AI tạo sinh cuối cùng sẽ thay đổi tận gốc cách thức vận hành của các bộ phận marketing, đưa mọi ưu tiên trở về đúng vị trí quan trọng nhất: chính là khách hàng.

Nếu bạn đã từng dùng AI để soạn email hay trả lời câu hỏi, bạn đã chạm tay vào sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Nhưng hãy tưởng tượng một viễn cảnh xa hơn: AI không chỉ trả lời mà còn biết tự lên kế hoạch, giải quyết vấn đề và tự phản biện công việc của chính mình mà không cần bạn cầm tay chỉ việc. Đó chính là thế giới của AI Agent (Tác tử AI). Đối với những người dùng không có nền tảng kỹ thuật, các thuật ngữ như "RAG" hay "ReAct" có vẻ xa lạ, nhưng thực tế, hiểu về AI Agent đơn giản hơn bạn nghĩ. Bài viết này của Tanika AI sẽ dẫn dắt bạn đi từ những nền tảng cơ bản đến những hệ thống tiên tiến nhất qua 3 cấp độ cụ thể. Cấp độ 1: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – Nền tảng sơ khai Mọi hệ thống AI hiện nay đều bắt đầu từ các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT hay Google Gemini. Bản chất của LLM là các mô hình được huấn luyện trên kho dữ liệu văn bản khổng lồ, cực kỳ giỏi trong việc tạo và chỉnh sửa nội dung. Quy trình tương tác ở cấp độ này rất đơn giản: con người đưa ra "câu lệnh" (prompt) và AI trả về kết quả dựa trên dữ liệu đã học. Tuy nhiên, LLM có hai hạn chế chí mạng: chúng không có quyền truy cập vào dữ liệu cá nhân (như lịch làm việc của bạn) và hoàn toàn thụ động — chúng chỉ phản hồi khi được hỏi chứ không thể tự mình thực hiện nhiệm vụ. Đây chỉ là bước đệm đầu tiên trong hành trình hướng tới khả năng tự chủ của AI. Cấp độ 2: Quy trình AI (AI Workflows) – Sự trỗi dậy của tính hệ thống Cấp độ tiếp theo là xây dựng các quy trình AI, nơi bạn cung cấp cho mô hình một bộ quy tắc hướng dẫn cụ thể. Thay vì chỉ hỏi đáp, bạn thiết lập một lộ trình kiểm soát: "Mỗi khi tôi hỏi về sự kiện cá nhân, hãy tra cứu lịch Google trước khi phản hồi". Đây là cốt lõi của RAG (Retrieval Augmented Generation) — một phương pháp giúp AI truy xuất thông tin từ các nguồn bên ngoài để trả lời chính xác và cập nhật hơn. Tuy nhiên, quy trình này vẫn mang tính cứng nhắc; AI chỉ có thể đi theo đúng con đường mà con người đã vạch sẵn. Nếu phát sinh một câu hỏi nằm ngoài kịch bản (như hỏi về thời tiết trong khi quy trình chỉ có lệnh tra lịch), hệ thống sẽ thất bại. Dù bạn có thêm bao nhiêu bước phức tạp, miễn là con người vẫn là bên thiết lập từng mắt xích, đó vẫn chỉ được coi là một quy trình AI đơn thuần. Cấp độ 3: AI Agent – Khi AI thực sự biết Tư duy và Hành động Sự khác biệt thực sự xuất hiện ở cấp độ 3: AI Agent. Tại đây, LLM không còn chờ đợi chỉ dẫn từng bước mà thay thế con người trở thành bên đưa ra quyết định. Một Tác tử AI sở hữu hai khả năng then chốt là Tư duy (Reason) để xác định phương pháp tối ưu và Hành động (Act) bằng cách sử dụng các công cụ có sẵn để đạt được mục tiêu cuối cùng. Mô hình này thường được gọi là khung ReAct (Reasoning and Acting). Điểm vượt trội nhất của AI Agent là khả năng tự cải thiện thông qua các vòng lặp. Thay vì để con người phải sửa lỗi thủ công, một Agent có thể tự thiết lập một bước phản biện nội bộ để đánh giá sản phẩm của chính mình dựa trên các tiêu chuẩn định sẵn. Nó sẽ tự lặp lại quá trình này cho đến khi kết quả đạt yêu cầu mà không cần sự can thiệp của con người trong từng công đoạn. AI Agent không chỉ làm việc theo một lộ trình có sẵn; nó quan sát kết quả, tự điều chỉnh và nỗ lực đạt được mục tiêu một cách tự chủ nhất. Tóm tắt 3 cấp độ tương tác AI Để dễ hình dung, chúng ta có thể chia sự tương tác với AI thành 3 nấc thang: - LLM (Cấp độ 1): Đóng vai trò là công cụ tạo nội dung thụ động, hoạt động theo cơ chế đầu vào - đầu ra dựa trên dữ liệu huấn luyện. - Quy trình AI (Cấp độ 2): Bổ sung thêm một lộ trình được con người lập trình sẵn, cho phép AI sử dụng các công cụ bên ngoài nhưng phải tuân thủ nghiêm ngặt các hướng dẫn cố định. - AI Agent (Cấp độ 3): Đại diện cho bước nhảy vọt về khả năng tự chủ. Con người chỉ cần đưa ra mục tiêu, AI sẽ tự lập kế hoạch, thực thi, quan sát kết quả và tự sửa lỗi cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ. Tại Tanika AI, chúng tôi tập trung giúp các doanh nghiệp khai phá tiềm năng này, biến các quy trình thủ công thành những hệ thống thông minh và tự vận hành. Tương lai của AI không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi, mà là trở thành những cộng sự đắc lực biết tự mình giải quyết vấn đề để thúc đẩy doanh nghiệp phát triển bền vững.

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đã vượt xa giai đoạn thử nghiệm đơn thuần. Các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính, chính phủ và các ngành chịu sự quản lý nghiêm ngặt đang đứng trước áp lực phải tạo ra giá trị thực tế ở quy mô lớn. Tuy nhiên, nhiều tổ chức vẫn đang mắc kẹt trong những dự án thí điểm kéo dài mà không thể chuyển hóa tiềm năng thành kết quả đo lường được. Một trong những nguyên nhân thường bị bỏ qua chính là cấu trúc hạ tầng. Nếu thiếu một khung làm việc dạng mô-đun, doanh nghiệp sẽ dễ rơi vào "bẫy" của những hệ thống cứng nhắc: chi phí vận hành cao, khả năng thích ứng chậm và dễ gặp sự cố trong môi trường thực tế. Ngược lại, kiến trúc mô-đun mang lại sự linh hoạt, tính tuân thủ và niềm tin — những yếu tố sống còn khi xử lý các lĩnh vực nhạy cảm như tài chính, blockchain và quản trị rủi ro. Hệ lụy từ phương thức triển khai AI truyền thống Các doanh nghiệp thường tiếp cận AI theo cách phân mảnh: xây dựng một chatbot tại bộ phận này, tự động hóa phát hiện rủi ro tại bộ phận kia, hoặc thử nghiệm kiểm toán dữ liệu blockchain một cách biệt lập. Dù có thể mang lại lợi ích ngắn hạn, cách tiếp cận "chắp vá" này tạo ra vô vàn thách thức dài hạn. Những giải pháp bị cô lập khiến dữ liệu không thể liên thông giữa các bộ phận, dẫn đến việc chi phí bị đội lên do hệ thống chồng chéo và sự phụ thuộc quá mức vào các nhà cung cấp bên thứ ba. Nghiêm trọng hơn, rủi ro về tính tuân thủ sẽ gia tăng khi các quy trình quản trị và dấu vết kiểm toán không thống nhất. Trong các ngành như tài chính và blockchain, những vấn đề này càng bị phóng đại. Quản trị rủi ro đòi hỏi sự chính xác, tốc độ và tính minh bạch, nhưng những hệ thống nguyên khối cứng nhắc thường thất bại trong việc thích nghi khi các quy định pháp lý thay đổi hoặc các thủ đoạn gian lận trở nên tinh vi hơn. Giá trị đột phá của khung làm việc AI dạng mô-đun Một khung làm việc AI mô-đun được xây dựng giống như một bộ lắp ghép gồm các khối có khả năng tương tác lẫn nhau. Tại đây, mỗi thành phần — từ tiếp nhận dữ liệu, đào tạo mô hình, giám sát đến tính tuân thủ và API — đều có thể được mở rộng, thay thế hoặc nâng cấp một cách độc lập. Kiến trúc này mang lại ưu thế vượt trội về tốc độ triển khai, khi các mô-đun có thể được tái sử dụng cho nhiều nhu cầu kinh doanh khác nhau, từ phát hiện gian lận tài chính đến kiểm toán minh bạch trên blockchain, giúp rút ngắn đáng kể thời gian tạo ra giá trị. Bên cạnh đó, tính mô-đun đảm bảo khả năng mở rộng mà không làm hệ thống trở nên mong manh. Khi nhu cầu tăng cao từ lượng giao dịch hay các quy định mới, doanh nghiệp chỉ cần mở rộng các mô-đun tương ứng thay vì phải đại tu toàn bộ hạ tầng. Quan trọng hơn, kiến trúc này tích hợp sẵn các lớp quản trị rủi ro như giám sát và giải thích AI, giúp củng cố niềm tin và sự minh bạch trong mọi quyết định. Đây chính là nền tảng để đổi mới sáng tạo bền vững, cho phép doanh nghiệp ứng dụng các công nghệ mới như AI tạo sinh mà không gây mất ổn định cho các hoạt động hiện tại. AI mô-đun trong Tài chính: Từ rủi ro đến minh bạch Trong hệ sinh thái tài chính và blockchain, nhu cầu về AI mô-đun trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết vì đây là những lĩnh vực sống còn dựa trên niềm tin. Các ngân hàng và công ty Fintech thường phải đối mặt với các rủi ro phức tạp từ gian lận đến lỗ hổng hệ thống. Các hệ thống nguyên khối truyền thống thường phản ứng chậm chạp trước các hình thức tấn công mới, trong khi khung làm việc mô-đun cho phép cập nhật riêng lẻ các thành phần phát hiện rủi ro, đảm bảo phản ứng nhanh mà không ảnh hưởng đến vận hành chung. Đối với tính minh bạch của blockchain, việc phân tích các sổ cái phi tập trung khổng lồ trong thời gian thực đòi hỏi AI phải cực kỳ tinh vi. Kiến trúc mô-đun cho phép các đội ngũ tài chính "cắm" thêm các mô-đun phân tích chuyên biệt để giám sát giao dịch và phát hiện bất thường, đảm bảo cả tính minh bạch lẫn hiệu suất. Hơn nữa, tính tuân thủ trong ngành tài chính vốn rất khắt khe sẽ trở nên dễ dàng hơn khi các mô-đun quản trị được nhúng sẵn để xử lý hồ sơ dữ liệu và báo cáo tự động, giúp hệ thống luôn tương thích với các luật định mới như GDPR. Tại sao các đơn vị xây dựng AI hàng đầu ưu tiên tính mô-đun? Sự khác biệt giữa một đối tác xây dựng AI chuyên nghiệp (Top AI Builder) và các nhà cung cấp thông thường nằm ở khả năng kết hợp công nghệ với khả năng thực thi ở quy mô lớn. Các đơn vị hàng đầu như Tanika AI không chỉ bàn giao các mô hình, mà còn tạo ra các lộ trình chiến lược nơi mỗi mô-đun hỗ trợ trực tiếp cho mục tiêu kinh doanh hoặc chính sách. Thay vì mất 12-18 tháng để xây dựng hệ thống đồ sộ, cách tiếp cận mô-đun cho phép triển khai nhanh các dự án thử nghiệm có khả năng mở rộng, mang lại lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) chỉ trong vài tháng. Trong tài chính, niềm tin chính là "đơn vị tiền tệ". Khung làm việc mô-đun cung cấp khả năng giải thích và kiểm toán rõ ràng, cho phép mọi bên liên quan thấy được cách thức đưa ra quyết định. Tính minh bạch này là chìa khóa để xây dựng lòng tin cho các dịch vụ dựa trên AI. Đồng thời, kiến trúc này đảm bảo doanh nghiệp luôn sẵn sàng cho tương lai, dễ dàng tiếp nhận các công nghệ mới mà không cần phải đập đi xây lại từ đầu. Lời khuyên cho doanh nghiệp Để triển khai AI mô-đun thành công, các doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc đánh giá mức độ sẵn sàng của quy trình và dữ liệu hiện tại nhằm tránh đầu tư thừa thãi. Việc triển khai nên được thực hiện theo từng giai đoạn, ưu tiên các mô-đun có giá trị cao như phát hiện gian lận hoặc bảng điều khiển tuân thủ trước khi mở rộng sang các lĩnh vực phức tạp hơn. Cuối cùng, hãy nhúng các yếu tố quản trị và minh bạch ngay từ bước đầu tiên để xây dựng nền tảng vững chắc trước những thay đổi quy định trong tương lai. Tanika AI cam kết đồng hành cùng các tổ chức để biến các quy trình phức tạp thành trí tuệ tinh gọn, đưa AI từ một dự án thử nghiệm trở thành lợi thế cạnh tranh bền vững. Hãy cùng chúng tôi dẫn dắt sự thay đổi, thay vì chỉ chạy theo nó.

Trong những năm gần đây, các tổ chức đã đầu tư mạnh mẽ vào việc cải thiện những gì khách hàng có thể nhìn thấy: từ giao diện người dùng bóng bẩy, website tốc độ cao cho đến tối ưu hóa SEO và tỷ lệ chuyển đổi. Những nỗ lực này hoàn toàn hợp lý vì chúng thúc đẩy tăng trưởng và mang lại kết quả tức thì. Tuy nhiên, điều ít được chú trọng hơn chính là những gì khách hàng không bao giờ thấy — cách dữ liệu của họ được lưu trữ, xử lý, bảo vệ và quản trị ở "hậu trường". Thực tế cho thấy, chỉ một sự cố rò rỉ dữ liệu cũng có thể xóa sạch niềm tin được xây dựng trong nhiều năm, hủy hoại danh tiếng thương hiệu và khiến mọi nỗ lực cải thiện trải nghiệm người dùng trở nên vô nghĩa. Khi AI trở thành một phần không thể thiếu trong vận hành, dữ liệu không còn chỉ là tài sản mà là nền tảng của mọi quyết định, tự động hóa và cá nhân hóa. Bảo vệ nền tảng đó không còn là một lựa chọn — đặc biệt trong một thế giới toàn cầu hóa, nơi dữ liệu luân chuyển xuyên biên giới và các hệ thống AI với tốc độ chưa từng có. Tại Tanika AI, thực tế này định hình cách chúng tôi thiết kế các hệ thống AI ngay từ ngày đầu tiên. Xử lý dữ liệu an toàn và có chủ quyền không phải là một tính năng được "đắp" thêm vào sau cùng, mà là điều kiện tiên quyết khiến AI trở nên khả thi đối với các chính phủ và doanh nghiệp. Rủi ro tiềm ẩn sau chiến lược kỹ thuật số "ưu tiên tăng trưởng" Nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp thường ưu tiên các kết quả hữu hình vì chúng dễ đo lường và chứng minh hiệu quả trên các bảng điều khiển. Ngược lại, bảo mật thường mang lại cảm giác trừu tượng cho đến khi có sự cố xảy ra. Tư duy này tạo ra một sự mất cân bằng nguy hiểm khi tổ chức tối ưu hóa hiệu suất bề nổi nhưng lại mặc định rằng các nhà cung cấp đám mây hoặc công cụ bên thứ ba sẽ "tự lo liệu phần bảo mật". Theo báo cáo của IBM năm 2023, chi phí trung bình toàn cầu của một vụ rò rỉ dữ liệu đã đạt mức cao kỷ lục 4,45 triệu USD. Ngoài tổn thất tài chính, các vi phạm còn dẫn đến những án phạt nặng nề từ cơ quan quản lý và sự xói mòn lòng tin của khách hàng. Đối với các hệ thống AI, hậu quả còn nghiêm trọng hơn: dữ liệu bị xâm phạm sẽ làm suy yếu độ chính xác của mô hình và tính chính trực của toàn bộ hệ thống quản trị. Khi lớp phòng thủ dữ liệu thất bại, mọi thứ được xây dựng bên trên nó — từ trải nghiệm người dùng đến các thông tin phân tích từ AI — đều sẽ sụp đổ theo. AI làm thay đổi bài toán bảo vệ dữ liệu như thế nào? Các hệ thống CNTT truyền thống chủ yếu lưu trữ và truy xuất dữ liệu, nhưng AI lại tích cực học hỏi từ chúng. Quá trình này bao gồm việc tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, xử lý các tín hiệu nhạy cảm về hành vi, tài chính và đưa ra các dự đoán ảnh hưởng đến quyết định cuối cùng. Mỗi bước đều tạo ra các kẽ hở mới cho các cuộc tấn công và rủi ro tuân thủ pháp lý, đặc biệt khi dữ liệu đi qua nhiều khu vực có khung pháp lý khác nhau như GDPR hay các yêu cầu về nội địa hóa dữ liệu. Do đó, doanh nghiệp và các cơ quan nhà nước cần phải trả lời rõ ràng: dữ liệu đang được xử lý ở đâu, ai có quyền truy cập và làm thế nào để chứng minh sự tuân thủ thay vì chỉ giả định về nó. Các nền tảng AI chung chung thường gặp khó khăn trong việc trả lời những câu hỏi này vì chúng được thiết kế để mở rộng quy mô đại trà hơn là đảm bảo tính chủ quyền. Những thách thức phổ biến bao gồm sự hạn chế về quyền kiểm soát vị trí lưu trữ, mô hình "hộp đen" với nguồn gốc dữ liệu không rõ ràng và cơ sở hạ tầng dùng chung làm tăng rủi ro bị phơi nhiễm thông tin. Đối với các hệ thống then chốt xử lý dữ liệu nhạy cảm, đây là những hạn chế không thể chấp nhận được, khiến các khung làm việc AI được tùy chỉnh trở nên thiết yếu hơn bao giờ hết. Tanika AI: Bảo mật từ trong tư duy thiết kế Tại Tanika AI, chúng tôi tiếp cận bảo mật AI như một kỷ luật về kiến trúc chứ không phải là một đầu mục để đánh dấu kiểm định. Khung làm việc AI của chúng tôi được thiết kế để thích ứng với thực tế của môi trường chính phủ và doanh nghiệp, nơi chủ quyền dữ liệu và khả năng kiểm toán là không thể thương lượng. Một khung làm việc an toàn bắt đầu bằng việc xác định ranh giới rõ ràng: quyền sở hữu dữ liệu luôn thuộc về tổ chức, môi trường xử lý được xác định cụ thể và quyền truy cập được giám sát liên tục dựa trên vai trò. Bằng cách này, bảo mật được nhúng sâu vào quy trình làm việc thay vì là một áp lực được thực thi sau khi triển khai. Trong một thế giới không biên giới, toàn cầu hóa không loại bỏ nhu cầu về chủ quyền dữ liệu mà trái lại, nó càng làm tăng tầm quan trọng của yếu tố này. Việc xử lý dữ liệu có chủ quyền đảm bảo rằng tổ chức luôn giữ quyền hành quyết định cách thức sử dụng và nơi lưu trữ dữ liệu. Điều này có nghĩa là hỗ trợ triển khai tại chỗ (on-premise) hoặc tại các vùng cụ thể, cho phép suy luận mô hình tại địa phương và tuân thủ các quy định tài phán mà không làm giảm hiệu suất vận hành. Bảo mật là trách nhiệm chung của con người và công nghệ Công nghệ đơn thuần không thể bảo vệ dữ liệu tuyệt đối. Nhiều vụ vi phạm xảy ra không phải do lỗi hệ thống mà do hành vi của con người, chẳng hạn như cấu hình công cụ sai hoặc quy trình truy cập kém an toàn. AI làm tăng rủi ro này do tốc độ tiêu thụ và chia sẻ dữ liệu diễn ra quá nhanh. Vì vậy, việc triển khai AI an toàn phải bao gồm các chính sách sử dụng dữ liệu rõ ràng, đào tạo đội ngũ hiểu về cách hệ thống xử lý thông tin nhạy cảm và xây dựng mô hình quản trị xác định trách nhiệm của từng cá nhân. Khi mọi người coi bảo mật là trách nhiệm chung, nó sẽ trở thành một phần tự nhiên của tổ chức. Những tổ chức coi trọng việc bảo vệ dữ liệu thường nhận được một lợi thế cạnh tranh bất ngờ: niềm tin của khách hàng sẽ tăng trưởng nhanh hơn bất kỳ tính năng nào. Trong môi trường mà người dùng và các nhà quản lý ngày càng nhạy bén với rủi ro, nền tảng bảo mật vững chắc sẽ trở thành điểm khác biệt giúp AI được chấp nhận rộng rãi và bền vững hơn. Tanika AI tin rằng hệ thống AI chỉ thành công khi dữ liệu bên dưới được bảo vệ cẩn trọng như chính kết quả mà nó hứa hẹn. Bảo mật không phải là rào cản của sự đổi mới, mà chính là yếu tố giúp sự đổi mới tồn tại lâu dài trong một thế giới kết nối phức tạp.

Nhu cầu về các hệ thống AI có khả năng mở rộng, khả năng phục hồi và tối ưu chi phí đang gia tăng với tốc độ chưa từng thấy. Các tổ chức hiện nay không còn đặt câu hỏi "có nên" ứng dụng AI hay không, mà tập trung vào việc làm thế nào để triển khai AI ở quy mô lớn mà không gặp rủi ro về gián đoạn vận hành, chi phí tăng vọt hay lỗ hổng bảo mật. Với vị thế là một đơn vị dẫn dắt công nghệ (Top AI Builder), Tanika AI giải quyết thách thức này bằng cách hỗ trợ các doanh nghiệp và cơ quan công quyền bước ra khỏi các dự án thử nghiệm để tiến tới các khung làm việc AI dựa trên nền tảng đám mây (Cloud-native), được thiết kế vì sự tăng trưởng và bền vững dài hạn. Tầm quan trọng của kiến trúc Cloud-Native trong kỷ nguyên AI Kiến trúc Cloud-native không đơn thuần là việc lưu trữ các mô hình trên đám mây. Đó là một phương pháp tiếp cận mang tính cấu trúc để triển khai AI sao cho có thể mở rộng linh hoạt theo nhu cầu, thích ứng với các môi trường dữ liệu phức tạp và đảm bảo tính bền bỉ của hệ thống ngay cả dưới áp lực lớn. Khả năng mở rộng đàn hồi là một ưu điểm vượt trội, giúp các khối lượng công việc AI có thể tăng vọt một cách đột xuất — ví dụ như hệ thống phát hiện gian lận trong các sự kiện mua sắm lớn hoặc dịch vụ công trong thời điểm khủng hoảng — mà vẫn đảm bảo tài nguyên được điều tiết động theo thời gian thực. Bên cạnh đó, kiến trúc này còn mang lại khả năng tiếp cận toàn cầu với độ trễ thấp và tính kinh tế cao, giúp các tổ chức chỉ phải chi trả cho những tài nguyên thực sự sử dụng, tránh tình trạng lãng phí do đầu tư dư thừa. Theo báo cáo State of AI 2023 của McKinsey, 40% các tổ chức đang triển khai AI quy mô lớn coi khả năng mở rộng cơ sở hạ tầng là thách thức hàng đầu. Điều này khẳng định rằng Cloud-native không còn là một lựa chọn, mà là nền tảng bắt buộc để thành công. Cấu trúc mô-đun: "Xương sống" của hệ thống AI linh hoạt Trọng tâm trong phương pháp tiếp cận của Tanika AI chính là tính mô-đun. Thay vì xây dựng các hệ thống AI nguyên khối cứng nhắc, chúng tôi phát triển các khối xây dựng linh hoạt cho phép tổ chức rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và thích ứng dễ dàng trước mọi thay đổi. Các thành phần cụ thể như mô-đun phát hiện gian lận, hỗ trợ khách hàng hay tuân thủ chính sách có thể được thêm vào hoặc thay thế mà không gây gián đoạn cho toàn bộ hệ thống. Cách tiếp cận này giúp các đội ngũ tự tin tập trung nguồn lực vào những phần có nhu cầu cao mà không phải đại tu lại toàn bộ cơ sở hạ tầng. Ví dụ, một nhà cung cấp dịch vụ tài chính có thể bắt đầu với các mô-đun quản trị rủi ro, sau đó mở rộng sang các giải pháp minh bạch dựa trên blockchain ngay trên cùng một khung làm việc Cloud-native hiện có. Những lĩnh vực hưởng lợi tối đa từ khả năng mở rộng Cloud-Native Trong ngành Tài chính, nơi mà từng mili giây đều có giá trị, các khung làm việc AI Cloud-native đảm bảo hệ thống có thể xử lý hàng triệu giao dịch trong thời gian thực mà không gặp sự cố. Sự kết hợp giữa các mô hình AI có khả năng mở rộng cao và công nghệ blockchain giúp tạo ra các quy trình kiểm toán không thể can thiệp, từ đó củng cố niềm tin của các cơ quan quản lý và khách hàng. Tính mô-đun còn cho phép các ngân hàng và Fintech cập nhật các quy định tuân thủ mới ngay lập tức mà không cần dừng hệ thống. Đối với khu vực Công, các cơ quan chính phủ thường phải đối mặt với rào cản từ các hệ thống di sản cứng nhắc. AI dựa trên đám mây mang lại khả năng mở rộng đột phá trong các tình huống khẩn cấp, đồng thời đảm bảo tính bảo mật và chủ quyền dữ liệu của công dân tại từng địa phương. Khung làm việc của Tanika AI được thiết kế để tích hợp trực tiếp với hạ tầng cũ, cho phép hiện đại hóa từng bước mà không cần thay thế toàn bộ — đây chính là điểm khác biệt cốt lõi giúp chúng tôi hỗ trợ các cơ quan nhà nước chuyển đổi số hiệu quả và tiết kiệm. Vượt qua các thách thức khi triển khai Cloud-Native AI Mặc dù lợi ích là rất rõ ràng, nhưng việc triển khai vẫn tồn tại nhiều thách thức về bảo mật và quản trị chi phí. Tanika AI giải quyết những vấn đề này thông qua các khung làm việc đã được chứng thực, đảm bảo sự cân bằng giữa khả năng mở rộng xuyên biên giới và các tiêu chuẩn bảo mật khắt khe như GDPR hay ISO. Chúng tôi sử dụng các mô hình quản trị và phân bổ tài nguyên tự động để ngăn chặn tình trạng "sốc hóa đơn đám mây", đồng thời ứng dụng tích hợp dựa trên API để đảm bảo các mô hình AI mới luôn hoạt động hài hòa với các công cụ hiện có của doanh nghiệp. Ngoài ra, các bảng điều khiển giám sát thời gian thực giúp hệ thống luôn được tối ưu hóa và bám sát các mục tiêu kinh doanh chiến lược. Lợi thế khác biệt của Tanika AI Khác với các nhà cung cấp thông thường, Tanika AI không chỉ triển khai các mô hình đơn lẻ mà chúng tôi kiến tạo cả một hệ sinh thái AI bền vững. Sự khác biệt nằm ở chuyên môn sâu rộng trong các lĩnh vực tài chính, chính phủ và vận hành doanh nghiệp, kết hợp cùng các khung làm việc giúp tăng tốc quá trình ứng dụng công nghệ. Chúng tôi đồng hành cùng khách hàng từ khâu triển khai đến tối ưu hóa liên tục, đảm bảo mang lại những kết quả kinh doanh đo lường được và tạo ra lợi thế cạnh tranh thực sự cho tổ chức. Tương lai của việc triển khai AI không nằm ở việc xây dựng những hệ thống đồ sộ hơn, mà là xây dựng những khung làm việc Cloud-native thông minh, có cấu trúc mô-đun và khả năng mở rộng tự tin. Tanika AI trao quyền cho các nhà lãnh đạo để biến sự phức tạp thành sự rõ ràng, mang đến các hệ thống AI sẵn sàng cho mọi thách thức của ngày mai.

Trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay, các doanh nghiệp và cơ quan công quyền thường xuyên phải đối mặt với tình trạng hệ thống bị phân mảnh. Bộ phận tài chính sử dụng một nền tảng, nhân sự dùng một ứng dụng khác, và logistics lại vận hành trên một hệ thống hoàn toàn biệt lập. Hệ quả tất yếu là những "ốc đảo dữ liệu" (silos) được hình thành, làm chậm quá trình ra quyết định, gia tăng chi phí và trực tiếp làm suy giảm trải nghiệm khách hàng. Với vị thế là đơn vị dẫn dắt công nghệ (Top AI Builder), Tanika AI giải quyết thách thức này bằng chiến lược tương tác thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API). Bằng cách tích hợp AI vào cơ sở hạ tầng hiện có thông qua các API linh hoạt và mở, chúng tôi giúp các tổ chức phá vỡ mọi rào cản, đảm bảo triển khai liền mạch và khai mở một hệ sinh thái số thực sự gắn kết. Thách thức từ những hệ thống phân mảnh Hầu hết các tổ chức hiện nay không sở hữu một chiến lược kỹ thuật số đồng nhất ngay từ đầu. Thay vào đó, họ thường bồi đắp thêm nhiều lớp phần mềm khi nhu cầu phát triển: từ hệ thống ERP cho tài chính, CRM cho kinh doanh, đến HRM cho quản lý nhân sự và các phần mềm di sản (legacy) để báo cáo thuế hoặc pháp lý. Sự thiếu đồng bộ này tạo ra những "điểm đau" nhức nhối như dữ liệu bị trùng lặp, quy trình đối soát thủ công rườm rà và thiếu đi khả năng quan sát dữ liệu trong thời gian thực. Theo khảo sát của Gartner năm 2023, có tới 81% lãnh đạo CNTT coi các ứng dụng bị cô lập là rào cản lớn nhất trong việc mở rộng quy mô các dự án AI. Nếu không có các kết nối API mạnh mẽ, các giải pháp AI sẽ mãi bị kẹt lại ở giai đoạn thử nghiệm vì không thể tiếp cận được nguồn dữ liệu tổng thể cần thiết để tạo ra tác động thực sự. Tại sao khả năng tương tác dựa trên API lại quan trọng? API đóng vai trò là "ngôn ngữ chung" cho phép các mô hình AI giao tiếp với nhiều hệ thống cùng một lúc, tạo ra sự trao đổi dữ liệu và chức năng không gián đoạn. Giải pháp này giúp doanh nghiệp rút ngắn đáng kể thời gian triển khai, khi AI có thể tích hợp thẳng vào luồng công việc hiện tại mà không đòi hỏi phải đập đi xây lại toàn bộ hạ tầng. Bên cạnh đó, các đường truyền dữ liệu thống nhất giúp giảm thiểu sai sót, đảm bảo tính nhất quán của thông tin từ một nguồn sự thật duy nhất. Tính linh hoạt cũng là một ưu điểm lớn khi doanh nghiệp có thể dễ dàng thêm các mô hình AI mới mà không gây gián đoạn vận hành, từ đó xây dựng được một môi trường kết nối rộng lớn giữa công cụ nội bộ, hệ thống của đối tác và các nền tảng bên ngoài. Tại Tanika AI, chúng tôi không chỉ cung cấp các kết nối API, mà còn mang đến những khung làm việc (frameworks) để hệ sinh thái AI có thể tự tiến hóa cùng sự tăng trưởng của tổ chức. Ứng dụng thực tiễn của AI dựa trên API Trong lĩnh vực Tài chính, AI tích hợp API cho phép giám sát rủi ro theo thời gian thực trên các hệ thống ngân hàng vốn đang bị chia cắt. Các mô hình phát hiện gian lận giờ đây có thể kết nối trực tiếp với API giao dịch để xử lý ngay lập tức, trong khi các nút blockchain đảm bảo tính minh bạch và khả năng kiểm toán trên toàn bộ sổ cái. Đồng thời, các API quy định giúp hệ thống tự động cập nhật các thay đổi về pháp lý, tạo ra một chuỗi niềm tin liền mạch và có thể kiểm chứng. Đối với Dịch vụ Công, các cơ quan chính phủ thường phải vật lộn với các rào cản hành chính từ các hệ thống cũ. AI dựa trên API kết nối dữ liệu giữa các mảng thuế, định danh, y tế và giáo dục để tạo ra hồ sơ số hóa duy nhất cho người dân, giúp cắt giảm các thủ tục giấy tờ chồng chéo. Các trợ lý ảo AI lúc này có thể truy cập đa cơ sở dữ liệu để phản hồi thông tin nhanh hơn, đồng thời vẫn đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các đạo luật về chủ quyền dữ liệu quốc gia. Trong quản trị Doanh nghiệp lớn, nơi vận hành hàng chục ứng dụng SaaS biệt lập, AI giúp kết nối các thông tin xuyên suốt từ nhân sự, bán hàng đến kho vận. Điều này tạo ra một cái nhìn 360 độ về khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm ở mức độ cao nhất, đồng thời cung cấp những phân tích sâu rộng về chuỗi cung ứng thông qua việc tích hợp dữ liệu từ nhà cung cấp đến kho bãi. Nhờ đó, AI biến dữ liệu rời rạc thành trí tuệ thống nhất cho toàn tổ chức. Vượt qua các rào cản tích hợp Dù hệ sinh thái dựa trên API là mục tiêu lý tưởng, quá trình triển khai vẫn đối mặt với những thách thức như hệ thống cũ không hỗ trợ API hiện đại, lo ngại về bảo mật khi mở rộng bề mặt tấn công và sự phức tạp trong quản trị dữ liệu giữa nhiều bên. Tanika AI giải quyết các vấn đề này thông qua các bộ kết nối API được xây dựng sẵn cho các hệ thống di sản, thiết lập các cổng truy cập (gateways) bảo mật với mã hóa đa lớp và phân quyền chi tiết. Chúng tôi cũng cung cấp khung quản trị rõ ràng để đảm bảo trách nhiệm giải trình xuyên suốt giữa các bộ phận trong tổ chức. Lợi thế của Tanika AI: Từ kết nối đến chuyển đổi Điều làm nên sự khác biệt của Tanika AI so với các nhà cung cấp thông thường là khả năng mang lại sự tương tác toàn diện từ đầu đến cuối. Chúng tôi sở hữu những khung làm việc đã được chứng thực về khả năng mở rộng, kết hợp với am hiểu sâu sắc trong nhiều lĩnh vực từ tài chính đến khu vực công. Quan trọng nhất, hệ thống luôn được tối ưu hóa liên tục để đảm bảo các kết nối luôn bền bỉ và thích ứng trước mọi thay đổi. Bằng cách biến các hệ thống phân mảnh thành một hệ sinh thái gắn kết, Tanika AI giúp các tổ chức triển khai AI nhanh hơn, mở rộng quy mô một cách tự tin và tạo ra những kết quả kinh doanh có thể đo lường được. Trong tương lai, API sẽ là "sợi dây vô hình" gắn kết dữ liệu và quy trình lại với nhau, tạo tiền đề cho sự phát triển của những doanh nghiệp số bền vững.

Trí tuệ nhân tạo (AI) từ lâu đã được kỳ vọng là "chiếc cầu nối" xóa nhòa khoảng cách giữa ý tưởng chiến lược và thực tế vận hành. Tuy nhiên, nhiều tổ chức — từ cơ quan công quyền đến các doanh nghiệp — vẫn đang loay hoay trong việc chuyển hóa những mục tiêu vĩ mô thành quy trình làm việc cụ thể và có thể đo lường. Tại Tanika AI, đây chính là nơi sự đổi mới thực sự bắt đầu: Chúng tôi không xây dựng những công cụ AI chung chung. Chúng tôi chuyển ngữ các mục tiêu đặc thù của từng ngành thành những hệ thống AI chuyên biệt, có khả năng vận hành hiệu quả trong thế giới thực. Biến mục tiêu chiến lược thành quy trình hành động Một "điểm đau" (pain point) kinh điển trong cả khu vực công và tư nhân là các chính sách chiến lược hiếm khi được thực thi trơn tru trong vận hành hàng ngày. Các nhà lãnh đạo thường đưa ra những mệnh lệnh trừu tượng như "tăng cường tính minh bạch", "nâng cao trải nghiệm người dân" hay "tối ưu hóa nguồn lực" — trong khi đội ngũ thực thi lại thiếu đi các cơ chế số hóa để cụ thể hóa các mục tiêu đó. Các mô hình AI chuyên biệt (Custom AI) giải quyết sự đứt gãy này bằng cách chuyển đổi mục tiêu chính sách thành các quy trình làm việc có cấu trúc — nơi mọi thứ đều có thể triển khai, giám sát và cải thiện liên tục theo thời gian. Ví dụ thực tiễn: Trong Tài chính: Các mô hình rủi ro tín dụng do AI dẫn dắt chuyển hóa chính sách "cho vay có trách nhiệm" thành các luồng quyết định dựa trên dữ liệu thực chứng. Trong Y tế công cộng: Các mô hình phân tích dự báo biến mục tiêu "can thiệp sớm" thành các cảnh báo thời gian thực về các rủi ro mới nổi. Trong Logistics: Công cụ lập lịch trình AI biến "mục tiêu hiệu suất" thành việc phân bổ nguồn lực tự động. Theo báo cáo State of AI 2023 của McKinsey, chỉ có 21% tổ chức thành công trong việc triển khai AI quy mô lớn ngoài giai đoạn thử nghiệm. Nguyên nhân chính là do hầu hết các mô hình thiếu sự tích hợp chặt chẽ với bối cảnh thực tế hoặc quy trình đặc thù của ngành. Đây chính là điểm khác biệt của kiến trúc AI chuyên biệt. Tại sao AI "may sẵn" thường thất bại? Các hệ thống AI chung chung thường hứa hẹn khả năng mở rộng nhanh nhưng lại thất bại trong việc thích nghi. Mỗi ngành nghề đều có những quy định pháp lý, yêu cầu quản trị dữ liệu và quy trình làm việc riêng biệt. Điều này có nghĩa là một mô hình "may sẵn" không thể phản ánh được hết những sắc thái và rào cản của thực tế. Hãy nhìn vào dịch vụ công: tính tuân thủ, khả năng giải thích và niềm tin của người dân là những yếu tố không thể thương lượng. Một mô hình chung có thể hiệu quả về mặt kỹ thuật, nhưng nếu thiếu đi sự tương thích với các quy tắc chính sách và cơ chế kiểm toán, nó sẽ trở nên vô dụng. Tương tự trong tài chính, những mô hình ngó lơ các quy định pháp lý mới (như Basel III hay các chỉ thị phòng chống rửa tiền) sẽ đẩy doanh nghiệp vào rủi ro vận hành và tổn hại danh tiếng. Cách tiếp cận của Tanika AI tập trung vào Khung AI thích ứng (Adaptive AI Frameworks) — một hệ thống dạng mô-đun có thể tùy chỉnh theo từng lĩnh vực chuyên biệt nhưng vẫn duy trì một bộ khung xương có khả năng mở rộng mạnh mẽ. Kiến trúc đằng sau một hệ thống AI chuyên biệt Xây dựng AI tương thích với mục tiêu chính sách không chỉ đơn thuần là viết code; nó đòi hỏi sự kết hợp giữa tư duy kỹ thuật hệ thống và sự am hiểu sâu sắc về nghiệp vụ. Quy trình của Tanika AI thường bao gồm bốn lớp nền tảng: Chuyển hóa Chính sách thành Logic: Sử dụng các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để giải mã các văn bản pháp luật, từ đó tạo ra các điều kiện logic và điểm kiểm soát tuân thủ cho quy trình tự động hóa. Quản trị dữ liệu đặc thù theo ngành: Đảm bảo hệ thống AI tích hợp mượt mà với cấu trúc dữ liệu hiện có, tôn trọng quyền riêng tư và khả năng truy xuất nguồn gốc. Giám sát và Phản hồi liên tục: Các bộ lọc tích hợp sẽ phát hiện sai lệch, định kiến hoặc sự không nhất quán của dữ liệu, đảm bảo AI luôn trung thành với mục tiêu chính sách ban đầu ngay cả khi môi trường thay đổi. Khả năng mở rộng linh hoạt: Khi một mô-đun đã được xác thực, nó có thể được nhân rộng nhanh chóng sang các phòng ban khác, giúp tiết kiệm thời gian triển khai mà vẫn đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng đồng nhất. Tác động thực tế: Thu hẹp khoảng cách giữa Ý chí và Thực thi Những tổ chức vận hành AI theo cách này đã ghi nhận những kết quả đột phá: Trong hành chính công: Tự động hóa quy trình hỗ trợ bởi AI đã giúp cắt giảm tới 40% thời gian xử lý hồ sơ (theo OECD, 2024). Trong tài chính: Hệ thống quản trị rủi ro AI chuyên biệt giúp giảm 30–50% khối lượng công việc tuân thủ thủ công, cho phép các chuyên gia tập trung vào việc giám sát chiến lược thay vì các thủ tục hành chính lặp lại. Tại Tanika AI, chúng tôi chứng minh rằng khi AI được "đo ni đóng giày" theo logic của ngành, doanh nghiệp sẽ đạt được cả hiệu suất kỹ thuật lẫn tính toàn vẹn pháp lý — hai mục tiêu vốn từng được xem là khó có thể song hành. Biến tầm nhìn thành hệ thống có khả năng mở rộng Một đơn vị xây dựng AI hàng đầu (Top AI Builder) không chỉ triển khai các mô hình; họ tạo ra các khung làm việc để mở rộng quy mô một cách có trách nhiệm. Triết lý của Tanika AI xoay quanh sự chuyển đổi thực tiễn — đảm bảo mỗi thuật toán, mỗi bảng điều khiển và mỗi luồng dữ liệu đều đóng góp trực tiếp vào một mục tiêu kinh doanh hoặc chính sách cụ thể. Sự chuyển đổi này dựa trên ba nguyên tắc: - Ưu tiên sự rõ ràng: Mọi quy trình AI phải có khả năng giải thích được, cả với kỹ sư lẫn nhà hoạch định chính sách. - Đạo đức từ trong cốt lõi: Quản trị không phải là việc "vá lỗi" sau khi xong mà được nhúng trực tiếp vào cấu trúc triển khai. - Mở rộng đi đôi với Tin cậy: Sự tăng trưởng không được phép đánh đổi bằng tính minh bạch hay tính tuân thủ. Tương lai của AI không nằm ở việc tạo ra nhiều mô hình hơn, mà là xây dựng các khung làm việc tốt hơn để gắn kết công nghệ với mục đích sử dụng. Đối với cả doanh nghiệp và chính phủ, thách thức hiện nay là chuyển đổi từ "chúng ta muốn đạt được gì" sang "chúng ta thực sự đạt được điều đó như thế nào" ở quy mô lớn. Tanika AI cam kết dẫn đầu trên hành trình đó, thiết kế những hệ thống AI giúp kết nối chiến lược và thực thi, biến chính sách thành quy trình và biến tầm nhìn thành kết quả đo lường được.

Trong cuộc đua xây dựng những hệ thống thông minh hơn, nhanh hơn và tự chủ hơn, chúng ta rất dễ lãng quên một sự thật cốt lõi: công nghệ chỉ thành công khi nó phục vụ con người. Khi các doanh nghiệp đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), trọng tâm của mọi cuộc thảo luận cần phải chuyển dịch: từ việc AI có thể làm được gì, sang việc AI được xây dựng cho ai. Tại Tanika AI, chúng tôi tin rằng vị thế của một đơn vị dẫn dắt công nghệ (Top AI Builder) không chỉ nằm ở việc thiết kế những thuật toán phức tạp — mà là tạo ra những giải pháp AI lấy con người làm trung tâm, giúp trao quyền cho mỗi cá nhân thay vì thay thế họ. Trong một thế giới nơi công nghệ tiến hóa nhanh hơn cả các quy định pháp lý, chính niềm tin, sự thấu cảm và tính hữu dụng mới là những yếu tố duy trì sự đổi mới bền vững ở quy mô lớn. "Khoảng trống nhân văn" trong cuộc đua AI hiện nay Theo một khảo sát toàn cầu của Deloitte năm 2024, có tới 73% lãnh đạo doanh nghiệp dự định tăng cường đầu tư vào AI trong 12 tháng tới. Tuy nhiên, chỉ có 28% tin rằng tổ chức của họ "đã chuẩn bị kỹ lưỡng" để quản lý những tác động của quá trình tự động hóa và chuyển đổi số bằng AI đối với con người. Khoảng cách này không chỉ là vấn đề về kỹ năng — đó là vấn đề về tư duy thiết kế. Nhiều dự án triển khai AI hiện nay vẫn ưu tiên năng lực kỹ thuật hơn là khả năng thích ứng của người dùng. Kết quả là những hệ thống tự động đưa ra các quyết định mà không ai hiểu nổi, khiến nhân viên cảm thấy bị "ra rìa" bởi chính những công cụ mà họ không tin tưởng hoặc không thể kiểm soát. Tại Tanika AI, chúng tôi gọi đây là "vực thẳm của sự thích ứng". Những dự án trông rất hứa hẹn ở giai đoạn thử nghiệm nhưng thất bại khi triển khai thực tế vì mọi người gặp khó khăn trong việc tích hợp AI vào quy trình làm việc hàng ngày. Những tổ chức thành công nhất không phải là những đơn vị có thuật toán tiên tiến nhất, mà là những đơn vị biết thiết kế AI xoay quanh con người. AI lấy con người làm trung tâm: Khung tư duy để doanh nghiệp thích ứng Thiết kế AI nhân văn nghĩa là cân bằng giữa tự động hóa và hỗ trợ — xây dựng các hệ thống giúp tăng cường khả năng phán đoán của con người thay vì loại bỏ nó. Dưới đây là bốn nguyên tắc mà Tanika AI áp dụng để giúp doanh nghiệp biến tầm nhìn AI thành tác động thực tế: 1. Thấu hiểu bối cảnh con người AI nên bắt đầu bằng sự thấu cảm, không phải bằng dữ liệu. Trước khi viết bất kỳ dòng mã nào, đội ngũ của chúng tôi đầu tư thời gian để hiểu thực tế hàng ngày của những người sẽ trực tiếp sử dụng hệ thống — từ nhân viên chăm sóc khách hàng đến các nhà phân tích tài chính. Chúng tôi xác định những "điểm đau" (pain points): Điều gì khiến họ nản lòng nhất? Những quyết định nào gây ra sự mơ hồ nhất? Khi thiết kế dựa trên sự thấu hiểu, AI sẽ trở thành một người cộng sự đắc lực thay vì một "chiếc hộp đen" bí ẩn. 2. Thiết kế vì niềm tin và sự minh bạch Niềm tin là "đơn vị tiền tệ" của chuyển đổi số. Báo cáo của IBM năm 2024 cho thấy 61% người tiêu dùng toàn cầu lo ngại về cách các công ty sử dụng AI. Tại Tanika AI, chúng tôi tích hợp các lớp "giải thích được" (explainability layers) trực tiếp vào giải pháp. Khi người dùng hiểu hệ thống "tư duy" như thế nào, họ sẽ có xu hướng tin tưởng, sử dụng và thậm chí là cải tiến nó. Minh bạch biến AI từ một yêu cầu tuân thủ khô khan trở thành lợi thế cạnh tranh sắc bén. 3. Xây dựng để hợp tác, không phải để cô lập Một trong những hiểu lầm lớn nhất về AI là nó sẽ vận hành độc lập. Thực tế, những dự án thành công nhất là những hệ thống "đồng thông minh" (co-intelligent systems) — nơi con người và máy móc liên tục học hỏi lẫn nhau. Nghiên cứu của PwC cho thấy các tổ chức kết hợp AI với chuyên môn của con người đạt được năng suất cao hơn tới 33% so với những đơn vị chỉ tự động hóa đơn thuần. Tại Tanika AI, chúng tôi không thay thế các đội ngũ; chúng tôi trang bị cho họ "siêu năng lực". 4. Đo lường tác động dựa trên giá trị nhân văn Doanh nghiệp thường đánh giá AI qua các chỉ số kỹ thuật như độ chính xác hay tốc độ xử lý. Nhưng AI nhân văn đòi hỏi một lăng kính rộng hơn: Giải pháp này ảnh hưởng thế nào đến sự hài lòng và mức độ gắn kết của nhân viên? Một mô hình dự báo có thể chính xác 95%, nhưng nếu nhân viên không tin tưởng hoặc khách hàng cảm thấy bị xa lạ, dự án đó vẫn coi là thất bại. Từ Công cụ đến Trải nghiệm: Định nghĩa lại vai trò của AI Thế hệ AI doanh nghiệp tiếp theo sẽ không được định nghĩa bằng số lượng mô hình được triển khai, mà bằng việc những mô hình đó hòa nhập mượt mà thế nào vào dòng chảy công việc của con người. Tại Tanika AI, các chuyên gia xây dựng AI của chúng tôi làm việc chặt chẽ với khách hàng để cùng thiết kế những giải pháp phản ánh đúng văn hóa và bối cảnh của họ. Bằng cách kết hợp Tư duy thiết kế (Design Thinking), Khoa học dữ liệu và Quản trị thay đổi, chúng tôi giúp doanh nghiệp thu hẹp khoảng cách từ tầm nhìn đến thực tế ứng dụng — biến AI từ một thử nghiệm công nghệ trở thành một đối tác chiến lược đáng tin cậy. Tương lai của AI là con người Thông điệp của chúng tôi rất rõ ràng: AI được xây dựng cho các quy trình có thể bị thay thế; AI được xây dựng cho con người sẽ tồn tại lâu dài. Thiết kế lấy con người làm trung tâm đảm bảo AI nhất quán với các giá trị và mục tiêu của người dùng. Tại Tanika AI, chúng tôi coi đây là nền tảng cốt lõi. Sứ mệnh của chúng tôi là giúp các tổ chức thiết kế một hệ sinh thái AI nơi công nghệ thăng hoa vì con người thăng hoa. Dù bạn đang hiện đại hóa dịch vụ công, mở rộng quy mô quy trình doanh nghiệp hay xây dựng trải nghiệm khách hàng thế hệ mới, câu hỏi không chỉ là bạn có thể xây dựng AI nhanh đến mức nào — mà là AI của bạn có thể trở nên "người" đến mức nào.

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình tương lai của mọi ngành công nghiệp — từ tài chính đến dịch vụ công — có một giá trị cốt lõi đã trở thành yếu tố "sống còn": Niềm tin. Thiếu đi sự tin tưởng, ngay cả những hệ thống AI tinh vi nhất cũng sẽ gặp khó khăn trong việc được chấp nhận, mở rộng quy mô hay mang lại giá trị bền vững. Tại Tanika, chúng tôi coi niềm tin là nền tảng cho mọi dự án AI thành công. Với vị thế là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực xây dựng giải pháp AI (Top AI Builder), sứ mệnh của chúng tôi không chỉ là phá vỡ những giới hạn công nghệ, mà còn phải đảm bảo công nghệ đó luôn đạo đức, minh bạch và nhất quán với các giá trị nhân văn. Bởi lẽ, đổi mới sáng tạo mà thiếu đi trách nhiệm giải trình không phải là tiến bộ — đó là một rủi ro tiềm ẩn. "Hố ngăn" niềm tin trong kỷ nguyên AI Cộng đồng kinh doanh toàn cầu đang dần nhận ra tính hai mặt của sức mạnh AI. Theo báo cáo Global AI Jobs Barometer 2024 của PwC, hơn 85% lãnh đạo cấp cao tin rằng AI sẽ định nghĩa lại ngành nghề của họ, nhưng chỉ có 30% tự tin rằng tổ chức của mình có thể triển khai AI một cách có trách nhiệm. Vì sao lại có sự do dự này? Bởi đằng sau mỗi câu chuyện thành công luôn tồn tại những bài học cảnh giác — những thuật toán làm trầm trọng hóa sự định kiến, những mô hình "hộp đen" đưa ra các quyết định quan trọng nhưng thiếu minh bạch, hay những sự cố rò rỉ dữ liệu làm xói mòn lòng tin công chúng. Đối với doanh nghiệp, cái giá của sự mất lòng tin là vô cùng đắt: mất đi khách hàng, đối mặt với các án phạt pháp lý và tổn hại danh tiếng có thể quét sạch mọi lợi ích về hiệu suất mà tự động hóa mang lại. Đặc biệt trong các lĩnh vực như y tế hay tài chính, nơi đạo đức và tính tuân thủ đan xen chặt chẽ, một sai lầm nhỏ cũng có thể hủy hoại uy tín được xây dựng trong nhiều năm. Về bản chất, sự thiếu hụt niềm tin vào AI không nằm ở mã nguồn — nó nằm ở văn hóa, tính minh bạch và quản trị. Minh bạch: Lợi thế cạnh tranh mới Trước đây, lợi thế cạnh tranh của AI được định nghĩa bằng các thuật toán độc quyền và kho dữ liệu khổng lồ. Ngày nay, tính minh bạch đã trở thành một yếu tố khác biệt tương đương. Khảo sát AI Business Survey 2024 của Gartner chỉ ra rằng 72% tổ chức ưu tiên hợp tác với những đối tác có khả năng giải thích rõ ràng về mô hình AI và quy trình xử lý dữ liệu của họ. Minh bạch không có nghĩa là tiết lộ bí mật kinh doanh; đó là việc hữu hình hóa những điều vô hình — chứng minh cho các bên liên quan thấy cách AI đưa ra quyết định, nguồn dữ liệu đầu vào và cách thức xác thực kết quả. Khi doanh nghiệp áp dụng các thực hành AI minh bạch, ba lợi ích then chốt sẽ xuất hiện: Nâng cao trách nhiệm giải trình: Quy trình kiểm soát rõ ràng và logic quyết định được văn bản hóa giúp dễ dàng phát hiện và sửa lỗi, đồng thời đáp ứng các quy định pháp lý khắt khe như Đạo luật AI của EU (EU AI Act). Củng cố niềm tin của các bên liên quan: Sự minh bạch tạo ra sự an tâm cho khách hàng, nhân viên và các cơ quan quản lý, từ đó giảm bớt rào cản và đẩy nhanh tốc độ ứng dụng công nghệ. Tối ưu hiệu suất bền vững: Các hệ thống mở và có khả năng giải thích (Explainable AI) cho phép tiếp nhận phản hồi và giám sát chặt chẽ, dẫn đến những cải tiến liên tục và tạo ra các mô hình bền bỉ hơn. Tại Tanika, chúng tôi tích hợp các nguyên tắc này trực tiếp vào kiến trúc AI. Khung đạo đức AI (Ethical AI Framework) của chúng tôi đảm bảo mọi hệ thống được xây dựng đều bao gồm các mô-đun giải thích, quản lý sự đồng thuận và khả năng truy xuất nguồn gốc — biến tính tuân thủ từ một rào cản trở thành động lực thúc đẩy đổi mới. Tính đạo đức trong thiết kế AI (AI by Design) Đạo đức AI không phải là thứ "gắn thêm" vào cuối quá trình phát triển. Nó phải được đan xen vào mọi giai đoạn của vòng đời sản phẩm — từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình. DXTech áp dụng phương pháp luận "ưu tiên quản trị" (governance-first), coi đạo đức là một tham số thiết kế ngay từ đầu: Thực hành dữ liệu bao trùm: Chúng tôi thực hiện kiểm tra định kiến (bias audits) trước khi đào tạo mô hình để đảm bảo tập dữ liệu phản ánh sự đa dạng thực tế. Minh bạch thuật toán: Mọi quy tắc quyết định và tham số mô hình đều được tài liệu hóa và có thể truy cập thông qua các bảng điều khiển (dashboard) trực quan, giúp các nhà lãnh đạo hiểu rõ tại sao AI lại đưa ra đề xuất đó. Đánh giá rủi ro đạo đức: Hệ thống áp dụng ma trận rủi ro nội bộ để cảnh báo các vấn đề về tính công bằng, quyền riêng tư hoặc khả năng diễn giải trước khi chính thức vận hành. Điều hướng bức tranh pháp lý toàn cầu AI đạo đức và minh bạch không chỉ là nghĩa vụ đạo đức; đó là một chiến lược tất yếu. Các chính phủ trên toàn thế giới đang thiết lập những chuẩn mực mới: từ Đạo luật AI của EU đến các khung quản trị tại Singapore, Hàn Quốc và Hoa Kỳ. Tankia giúp khách hàng vượt qua sự phức tạp này bằng cách tích hợp các mô-đun thông minh về quy định vào hệ thống AI, đảm bảo việc xử lý dữ liệu luôn tương thích với các tiêu chuẩn quốc tế mới nhất. Niềm tin là sản phẩm cuối cùng Trong những năm tới, các doanh nghiệp sẽ không chỉ cạnh tranh về việc AI có thể làm được gì, mà còn về cách thức nó thực hiện điều đó như thế nào. Những người chiến thắng sẽ là những người coi minh bạch và đạo đức là nền tảng của đổi mới sáng tạo. Tại Tanika, chúng tôi cam kết giúp các tổ chức xây dựng những giải pháp AI không chỉ mạnh mẽ mà còn có nguyên tắc. Bởi trong kỷ nguyên mới của các doanh nghiệp thông minh, niềm tin không phải là sản phẩm phụ của công nghệ. Niềm tin chính là sản phẩm.

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện trong hầu hết mọi hành trình của người tiêu dùng: từ nộp đơn vay vốn, nâng hạn mức tín dụng, xem gợi ý sản phẩm cho đến những nội dung cá nhân hóa trên bảng tin mạng xã hội. Với doanh nghiệp, đây là dấu hiệu của sự tiến bộ. Nhưng với người dùng, đó lại là nguồn cơn của những nỗi lo âu thầm lặng. Họ cảm thấy "hệ thống biết tuốt mọi thứ" nhưng chẳng bao giờ giải thích điều gì. Tại Tanika, khi làm việc với các tổ chức trong lĩnh vực Fintech, thương mại điện tử và dịch vụ số, chúng tôi nhận thấy một quy luật ngày càng rõ nét: Rào cản lớn nhất không nằm ở việc AI có hoạt động hay không, mà là người dùng có đủ tin tưởng nó hay không. Đó là lý do tại sao AI có thể giải thích (Explainable AI - XAI) đang trở thành trụ cột cốt lõi trong cách chúng tôi thiết kế và triển khai các hệ thống AI cho sản phẩm B2C. Thách thức thực sự không chỉ là độ chính xác về mặt kỹ thuật; mà là làm sao để người dùng phổ thông hiểu đủ về cách AI vận hành, giúp họ cảm thấy mình được tôn trọng và nắm quyền kiểm soát. 1. Nguồn cơn thực sự của nỗi sợ Đa số mọi người không sợ AI. Họ chỉ sợ những gì mình không hiểu. Khi ai đó nói rằng họ sợ AI, hiếm khi họ sợ các mô hình toán học thuần túy. Cái họ sợ là những quyết định "vô hình" đang tác động trực tiếp đến ví tiền, cơ hội và trải nghiệm của họ mà không có một lời giải đáp "tại sao" thỏa đáng. Nỗi sợ này càng bị phóng đại trong bối cảnh tiêu dùng, nơi người dùng thường không có cơ hội thứ hai để thắc mắc hay thương lượng về kết quả. Hãy thử nhìn vào vài tình huống đời thường: Một người dùng đăng ký thẻ tín dụng và bị từ chối chỉ sau vài giây với một thông báo chung chung. Một khách hàng thấy giá sản phẩm thay đổi xoành xoạch mà không hiểu liệu mô hình định giá đó có công bằng hay không. Một ứng viên ứng tuyển việc làm nhưng không bao giờ nhận được phản hồi sau bước lọc hồ sơ tự động. Những kịch bản này không hẳn là kết quả của một AI sai lệch, nhưng chúng tạo ra cảm giác về một "bức màn đen" thiếu minh bạch và không thể dự đoán. Nghiên cứu tâm lý học đã chỉ ra rằng con người dễ dàng chấp nhận những kết quả tiêu cực hơn nếu họ hiểu được lý do đằng sau đó. Nói cách khác, một quyết định minh bạch thường được coi là công bằng hơn một quyết định có vẻ "tốt hơn" nhưng hoàn toàn mù mờ. Với doanh nghiệp, đây là một bài học đắt giá: Một hệ thống AI "hộp đen" có thể tối ưu hóa các chỉ số trong ngắn hạn, nhưng nó sẽ âm thầm bào mòn niềm tin, làm tăng lượng khiếu nại và đẩy khách hàng về phía những đối thủ minh bạch hơn. 2. AI có thể giải thích (XAI) thực sự thay đổi điều gì? XAI không có nghĩa là phơi bày mã nguồn độc quyền hay mọi chi tiết kỹ thuật phức tạp. Nó đơn giản là cung cấp mức độ lập luận phù hợp cho từng đối tượng: từ người dùng cuối, đội ngũ hỗ trợ khách hàng cho đến các cơ quan quản lý. Trên thực tế, XAI tạo ra một lớp chuyển đổi quan trọng giữa kết quả thô của máy tính và sự thấu hiểu của con người. Trong mô hình B2C, XAI giúp trả lời ba câu hỏi quan trọng nhất: "Yếu tố nào quan trọng nhất dẫn đến quyết định này?" "Tại sao hệ thống lại quyết định như vậy trong trường hợp cụ thể của tôi?" "Tôi cần làm gì khác đi để có kết quả tốt hơn trong tương lai?" Khi hệ thống có thể đưa ra câu trả lời rõ ràng, AI sẽ không còn giống như một "vị tiên tri" đầy bí ẩn mà trở thành một cộng sự minh bạch, làm việc dựa trên các quy tắc nhất định. Ví dụ: Trong việc xét duyệt tín dụng, một mô hình AI truyền thống chỉ trả về kết quả "Từ chối". Ngược lại, hệ thống tích hợp XAI có thể chỉ ra rằng: tỷ lệ nợ trên thu nhập cao và lịch sử tín dụng ngắn là hai nguyên nhân chính. Thậm chí, nó có thể gợi ý việc cải thiện các biến số này sẽ giúp tăng khả năng được phê duyệt. Kết quả vẫn vậy, nhưng trải nghiệm thì hoàn toàn khác biệt: Một bên để lại sự bối rối và bực bội; một bên đưa ra cho người dùng một lộ trình để hành động. 3. Giảm bớt lo âu thông qua sự minh bạch Mục tiêu cốt lõi của XAI hướng tới con người là: giảm bớt lo âu bằng cách tăng cường sự thấu hiểu. Khi biết hệ thống đang làm gì và tại sao, con người cảm thấy mình có quyền kiểm soát hơn, ngay cả khi kết quả không như ý muốn. Để đạt được điều này, có một vài nguyên tắc thiết kế quan trọng: Ngôn ngữ đời thường: Các lời giải thích phải được viết bằng ngôn ngữ dễ hiểu, tránh thuật ngữ kỹ thuật. Thay vì nói "Mô hình Gradient-boosted đã chấm điểm dưới ngưỡng", hãy nói rằng "Các khoản chậm thanh toán gần đây đã ảnh hưởng đáng kể đến điểm số của bạn". Tính hành động: Người dùng phản hồi tốt hơn khi họ biết mình có thể điều chỉnh điều gì. Trong tài chính, đó là gợi ý về tỷ lệ nợ; trong thương mại điện tử, đó là cho phép người dùng tùy chỉnh sở thích để thấy gợi ý thay đổi ra sao. Tính nhất quán: Sự minh bạch không chỉ nằm ở trang Câu hỏi thường gặp (FAQ). Nó phải xuất hiện đồng bộ trên mọi điểm chạm: từ giao diện ứng dụng, email cho đến kịch bản của nhân viên hỗ trợ. 4. Từ "Hộp đen" đến "Hộp kính" Đối với các doanh nghiệp B2C, AI không còn là một lựa chọn thêm thắt. Nó là động cơ vận hành việc xét duyệt tín dụng, cá nhân hóa và hỗ trợ khách hàng ở quy mô lớn. Câu hỏi chiến lược lúc này không phải là "có nên dùng AI hay không", mà là "làm thế nào để AI trở nên đáng tin cậy". XAI chính là câu trả lời. Nó giúp doanh nghiệp giảm bớt những "ma sát ngầm" từ sự hoài nghi của khách hàng, đồng thời xây dựng một thương hiệu khác biệt dựa trên sự trách nhiệm và tôn trọng người dùng. Với Tanika AI, chúng tôi tin rằng AI không nên là một bí ẩn mà khách hàng phải "cắn răng" chấp nhận. Nó phải là một phần thông minh, dễ hiểu của trải nghiệm mà con người có thể thực sự đặt niềm tin. Suy cho cùng, con đường dẫn đến AI có trách nhiệm không chỉ nằm ở những mô hình mạnh mẽ hơn, mà là làm cho chúng đủ dễ hiểu để người dùng cảm thấy an tâm khi chung sống cùng chúng mỗi ngày.

Generative AI gần đây đã gây được tiếng vang đáng kể, nhưng đi cùng với sự nổi tiếng này là rất nhiều quan niệm sai lầm và nhầm lẫn về cách nó có thể giúp ích cho các marketers. Với kỳ vọng ngày càng tăng của khách hàng về cá nhân hóa, các marketers có thể sử dụng GenAI để giúp duy trì lòng trung thành của khách hàng và hiểu rõ hơn về thế giới hậu cookie. Chúng ta đã thấy AI có thể giúp các marketers, nhân viên bán hàng và nhiều người khác đưa ra quyết định sáng suốt như thế nào. Bài viết này sẽ chỉ ra sơ lược về cách các thương hiệu có thể sử dụng AI trong hoạt động marketing của họ để trở nên hiệu quả và năng suất hơn. Gần đây, khi hỏi các marketers rằng công nghệ này sẽ giúp ích như thế nào, thật đáng ngạc nhiên khi có tới 60% cho biết GenAI sẽ thay đổi vai trò của họ. Hơn một nửa (51%) đã thử nghiệm GenAI hoặc sử dụng nó trong công việc. Cũng theo đó, các marketers ước tính rằng GenAI có thể giúp họ tiết kiệm 5 giờ mỗi tuần - tổng cộng lên tới hơn 1 tháng mỗi năm. Hãy tưởng tượng bạn có thể làm được bao nhiêu điều nữa khi quay lại khoảng thời gian đó? Dưới đây là 3 cách mà các marketers có thể ứng dụng AI để kết nối tốt hơn với khách hàng: GenAI dành cho marketing có thể trông như thế nào? Generative AI có thể giúp soạn thảo tài liệu marketing hoặc cung cấp câu trả lời nhanh chóng cho khách hàng. Nhưng đó mới chỉ là khởi đầu cho những gì doanh nghiệp có thể làm với công nghệ này. Việc kết hợp GenAI với nền tảng dữ liệu khách hàng trực quan có thể trang bị cho các công ty những công cụ để thực hiện hành động dựa trên insights theo thời gian thực (real-time insight). Điều này có thể giúp cung cấp hoạt động cá nhân hóa trên quy mô lớn, chẳng hạn như đề xuất sản phẩm phù hợp với từng khách hàng dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua hàng của họ. Người tiêu dùng cũng mong đợi các thương hiệu sử dụng dữ liệu của họ để cung cấp các dịch vụ phù hợp hơn. Hơn 60% khách hàng mong đợi rằng khi thông tin của họ cần phải chuyển giao giữa các bộ phận trong một công ty, công ty sẽ có thể phản ứng ngay lập tức với thông tin mới nhất và chính xác nhất. Generative AI có thể đáp ứng nhu cầu này của khách hàng bằng cách đưa ra các phản hồi đề xuất ngay lập tức, dựa trên dữ liệu thời gian thực (real-time data). Bước tiếp theo chính là Đào tạo. Trong một nghiên cứu mới nhất, 54% các marketers nói rằng các chương trình đào tạo GenAI là điều cần thiết để họ có thể sử dụng thành công công nghệ này. Và 72% mong đợi rằng người sử dụng lao động sẽ tạo cơ hội cho họ học cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Chặng cuối cùng trong hành trình cá nhân hóa Khách hàng ngày nay mong đợi sự cá nhân hóa ở mọi bước. 65% khách hàng nói rằng họ sẽ trung thành nếu công ty cung cấp trải nghiệm phù hợp hơn. Việc kết hợp sức mạnh của GenAI với dữ liệu CRM mang lại cho các marketers khả năng tạo ra những loại trải nghiệm kỹ thuật số đó cho khách hàng của họ. Nhìn chung, điều này dẫn đến hành trình marketing hiệu quả hơn, phù hợp hơn với khách hàng thông qua việc tạo nội dung, thiết kế và nhắm mục tiêu. Thay thế cookie của bên thứ 3 Việc ngừng sử dụng cookie của bên thứ ba và quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cao - dữ liệu được cấu trúc tốt và hữu ích - là một thách thức ngày càng tăng đối với các tổ chức marketing. 41% lãnh đạo doanh nghiệp cho rằng họ thiếu hiểu biết về dữ liệu vì nó quá phức tạp hoặc không đủ khả năng truy cập. Khi dữ liệu ngày càng khó thu thập, lưu trữ và phân tích, các marketers giờ đây có thể chuyển sang các công cụ AI để giúp phân tích dữ liệu họ có và nhờ đó, đưa ra các quyết định đúng đắn. AI sẽ giúp các marketers xử lý dữ liệu hiện có (đôi khi còn hạn chế) của bên thứ nhất, và cung cấp cho họ những insights hữu ích. 63% marketers nói với chúng tôi rằng dữ liệu đáng tin cậy của bên thứ nhất rất quan trọng để GenAI hoạt động tốt. Bản thân các marketers cũng đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của generative AI, với 66% nói rằng sự giám sát của con người là cần thiết để đảm bảo tiếng nói của thương hiệu luôn chân thực. Đặt trọng tâm vào khách hàng Sự thay đổi trọng tâm và sự di chuyển trong cách tiếp cận generative AI này là bắt buộc, không phải là điều quá nên có. Bằng cách loại bỏ sự nhầm lẫn và chậm trễ trong việc phân tích dữ liệu, AI sẽ giúp việc sáng tạo nội dung trở nên dễ dàng hơn. Công nghệ này có thể tạo ra các mô tả sản phẩm chính xác, hấp dẫn và được tối ưu hóa cho các công cụ tìm kiếm. Với việc sử dụng GenAI để xử lý các nhiệm vụ cấp thấp hơn, marketers có thể tập trung vào các chiến dịch, chiến lược, thực hiện sáng tạo và tạo kết nối với khách hàng. Generative AI về cơ bản có thể thay đổi cách các bộ phận marketing hoạt động, cho phép nó tập trung hơn vào nơi nó thuộc về - khách hàng. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: Tích hợp AI vào Quản lý hiệu suất tài sản 08 kết luận rút ra từ NVIDIA GTC Báo cáo về trải nghiệm người mua hàng mới nhất: 03 insights thú vị

Ngành công nghiệp sản xuất đang đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong đời sống hàng ngày. Đối mặt với những áp lực liên tục của chi phí, sự biến động của chuỗi cung ứng và các công nghệ đột phá như in 3D và IoT, ngành công nghiệp này phải liên tục tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả và nâng cao hiệu quả tổng thể của các thiết bị. Cùng với đó, ngành sản xuất cũng đang phải đối mặt với làn sóng chuyển đổi năng lượng và bền vững rất lớn. Các nhà sản xuất đang được kêu gọi giảm lượng khí thải carbon, áp dụng các hoạt động kinh tế tuần hoàn và trở nên thân thiện với môi trường hơn. Và các nhà sản xuất cũng phải đối mặt với áp lực phải không ngừng đổi mới nhưng vẫn đảm bảo sự ổn định và an toàn. Dự đoán của AI không chính xác trong các chiến dịch marketing chỉ mang lại một vài phiền toái nhỏ, nhưng dự đoán AI mà không chính xác trong một phân xưởng sản xuất thì hoàn toàn có thể dẫn đến tử vong. Công nghệ và sự gián đoạn không phải là điều mới mẻ đối với các nhà sản xuất, nhưng vấn đề chính là những gì hoạt động tốt về mặt lý thuyết thường lại thất bại trong thực tế. Ví dụ: các nhà sản xuất tạo ra một cơ sở kiến thức, nhưng sẽ không ai có thể tìm thấy thứ gì nếu không mất hàng giờ tìm kiếm và duyệt qua nội dung. Hoặc họ tiếp tục thêm các ứng dụng mới, và nợ kỹ thuật (technical debt) của họ cũng dần tăng.  Giải pháp nằm ở generative AI! 1. Tóm tắt Tóm tắt vẫn là trường hợp sử dụng hàng đầu cho công nghệ Generative AI (gen AI). Cùng với khả năng tìm kiếm và tương tác đa phương thức, gen AI sẽ trở thành một trợ lý tuyệt vời. Các nhà sản xuất sử dụng tóm tắt theo những cách khác nhau. Họ có thể sử dụng nó để thiết kế một cách tốt hơn để người vận hành truy xuất thông tin chính xác một cách nhanh chóng và hiệu quả từ kho lưu trữ khổng lồ gồm hướng dẫn vận hành, SOP, nhật ký, sự cố trong quá khứ, v.v. Điều này cho phép nhân viên tập trung hơn vào nhiệm vụ của mình và đạt được tiến bộ mà không có sự chậm trễ không cần thiết. Tóm tắt cũng giúp ích trong môi trường hoạt động khắc nghiệt. Nếu máy hoặc thiết bị bị lỗi, các kỹ sư bảo trì có thể sử dụng gen AI để chẩn đoán nhanh sự cố dựa trên hướng dẫn bảo trì và phân tích các thông số quy trình. 2. Hiểu dữ liệu theo ngữ cảnh Hệ thống dữ liệu thường gây ra những vấn đề lớn trong các công ty sản xuất. Chúng thường khác nhau, tách biệt và đa phương thức. Nhiều sáng kiến ​​khác nhau nhằm tạo ra biểu đồ tri thức của các hệ thống này chỉ thành công một phần do kiến thức kế thừa có chiều sâu, tài liệu chưa đầy đủ và nợ kỹ thuật phát sinh trong nhiều thập kỷ. IBM đã phát triển hệ thống Khám phá tri thức được hỗ trợ bởi AI, sử dụng AI tổng quát để mở khóa những hiểu biết mới và đẩy nhanh các quyết định dựa trên dữ liệu với dữ liệu công nghiệp theo ngữ cảnh. Ngoài ra, một công cụ tăng tốc cho kỹ thuật cũng đã được phát triển với tính năng nhận biết ngữ cảnh trong lĩnh vực công nghiệp. Điều này cho phép hiển thị theo thời gian thực các trạng thái của quy trình (bình thường/bất thường), giảm bớt các trở ngại thường gặp trong quy trình cũng như phát hiện và dự đoán lô vàng. Người vận hành và kỹ sư nhà máy đã có thể sử dụng một cố vấn lực lượng lao động sử dụng khả năng tóm tắt và hiểu dữ liệu theo ngữ cảnh với khả năng phát hiện ý định và tương tác đa phương thức để nhanh chóng tập trung vào khu vực có vấn đề. Người dùng có thể đặt câu hỏi bằng lời nói, văn bản và chỉ tay, và cố vấn AI thế hệ sẽ xử lý câu hỏi đó và đưa ra câu trả lời trong khi có nhận thức về ngữ cảnh. Điều này làm giảm gánh nặng nhận thức cho người dùng bằng cách giúp họ phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn, do đó giảm thời gian và công sức của họ. 3. Hỗ trợ mã hóa Gen AI cũng hỗ trợ mã hóa, bao gồm tài liệu mã, hiện đại hóa mã và phát triển mã. Để làm ví dụ về cách thế hệ AI hỗ trợ hiện đại hóa CNTT, hãy xem xét trường hợp sử dụng của Water Corporation. Water Corporation đã áp dụng Watson Code Assistant để giúp họ chuyển đổi sang cơ sở hạ tầng SAP dựa trên đám mây. Công cụ này đã tăng tốc quá trình phát triển mã bằng cách sử dụng các đề xuất do AI tạo ra dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, giảm đáng kể thời gian triển khai và lao động thủ công. Với Watson Code Assistant, Water Corporation đã giảm được 30% nỗ lực phát triển và chi phí liên quan trong khi vẫn duy trì chất lượng và tính minh bạch của mã. 4. Quản lý tài sản Gen AI có khả năng chuyển đổi việc quản lý tài sản Gen AI có thể tạo ra các mô hình nền tảng cho tài sản khi phải dự đoán nhiều KPI trên cùng một quy trình hoặc có một nhóm tài sản tương tự. Tốt hơn là bạn nên phát triển một mô hình nền tảng của tài sản và tinh chỉnh nó nhiều lần. Gen AI cũng có thể đào tạo để bảo trì dự đoán. Các mô hình nền tảng rất hữu ích nếu dữ liệu lỗi khan hiếm. Các mô hình AI truyền thống cần nhiều nhãn để mang lại độ chính xác hợp lý. Tuy nhiên, trong các mô hình nền tảng, chúng ta có thể huấn luyện trước các mô hình mà không cần bất kỳ nhãn nào và tinh chỉnh với các nhãn giới hạn. Ngoài ra, AI tổng quát có thể cung cấp hỗ trợ và đào tạo kỹ thuật viên. Các nhà sản xuất có thể sử dụng công nghệ AI thế hệ mới để tạo ra một chương trình mô phỏng đào tạo cho người vận hành và kỹ thuật viên. Hơn nữa, trong quá trình sửa chữa, công nghệ AI thế hệ mới có thể cung cấp hướng dẫn và tạo ra quy trình sửa chữa tốt nhất. Xây dựng khả năng kỹ thuật số mới với generative AI Tính linh hoạt và khả năng mở rộng mà công nghệ AI mang lại sẽ đẩy nhanh đáng kể các sáng kiến số hóa trong ngành sản xuất. Generative AI trao quyền cho doanh nghiệp ở cốt lõi chiến lược trong hoạt động kinh doanh của họ. Trong vòng hai năm, các mô hình nền tảng sẽ cung cấp năng lượng cho khoảng 1/3 AI trong môi trường doanh nghiệp. Trong thời gian đầu khi áp dụng các mô hình nền tảng, thời gian định giá nhanh hơn tới 70% so với phương pháp AI truyền thống. Generative AI làm cho các công nghệ AI và phân tích khác dễ sử dụng hơn, giúp các doanh nghiệp sản xuất nhận ra giá trị đầu tư của họ. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: Tích hợp AI vào Quản lý hiệu suất tài sản 08 kết luận rút ra từ NVIDIA GTC Báo cáo về trải nghiệm người mua hàng mới nhất: 03 insights thú vị

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi trí tuệ nhân tạo (AI) cộng tác liền mạch với các giải pháp chuỗi cung ứng hiện có, tái định nghĩa cách các tổ chức quản lý tài sản của họ. Nếu bạn hiện đang sử dụng AI truyền thống, phân tích nâng cao và tự động hóa thông minh, chẳng phải bạn đã hiểu rõ hơn về hiệu suất tài sản rồi hay sao? Nhưng nếu bạn có thể tối ưu hóa hơn nữa thì sao? Đó là lời hứa mang tính thay đổi của generative AI, thứ đang bắt đầu cách mạng hóa hoạt động kinh doanh theo những cách thay đổi cuộc chơi. Nó có thể là giải pháp cuối cùng có thể phá vỡ các rào cản rối loạn chức năng của các đơn vị kinh doanh, ứng dụng, dữ liệu và con người, đồng thời vượt ra khỏi những ràng buộc khiến các công ty phải trả giá đắt. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ mới nổi nào, những người áp dụng sớm sẽ phải chịu chi phí học tập và có những thách thức trong việc chuẩn bị và tích hợp các ứng dụng cũng như dữ liệu hiện có vào các công nghệ mới hơn để hỗ trợ các công nghệ mới nổi này. Hãy cùng xem xét một số thách thức đối với generative AI để quản lý hiệu suất tài sản. Thách thức 1: Sắp xếp dữ liệu liên quan Hành trình tạo ra AI bắt đầu bằng việc quản lý dữ liệu. Theo Rethink Data Report, 68% dữ liệu mà các doanh nghiệp thu thập được trong quá trình vận hành chưa được vận dụng tối đa. Đây là cơ hội để bạn tận dụng lượng thông tin dồi dào mà bạn đang thu thập trong và xung quanh tài sản của mình và sử dụng nó một cách hiệu quả. Các ứng dụng doanh nghiệp đóng vai trò là kho lưu trữ các mô hình dữ liệu mở rộng, bao gồm dữ liệu lịch sử và hoạt động trong cơ sở dữ liệu đa dạng. Các mô hình nền tảng của AI tạo ra đào tạo một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, nhưng sự phối hợp là rất quan trọng để thành công. Bạn cần có kế hoạch quản trị dữ liệu hoàn thiện, kết hợp các hệ thống cũ vào chiến lược hiện tại và hợp tác giữa các đơn vị kinh doanh. Thách thức 2: Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình AI AI chỉ đáng tin cậy khi dữ liệu cung cấp năng lượng cho nó. Việc chuẩn bị dữ liệu cho bất kỳ mô hình phân tích nào đều là một nỗ lực đòi hỏi nhiều kỹ năng và nguồn lực, đòi hỏi sự chú ý tỉ mỉ của (thường) các nhóm lớn có cả kiến thức về công nghệ và đơn vị kinh doanh. Các vấn đề quan trọng cần giải quyết bao gồm hệ thống phân cấp tài sản vận hành, tiêu chuẩn về độ tin cậy, dữ liệu đồng hồ và cảm biến cũng như tiêu chuẩn bảo trì. Cần có nỗ lực hợp tác để đặt nền tảng cho việc tích hợp AI hiệu quả trong APM và hiểu biết sâu sắc về các mối quan hệ phức tạp trong bối cảnh dữ liệu của tổ chức bạn. Thách thức 3: Thiết kế và triển khai quy trình làm việc thông minh Việc tích hợp generative AI vào các quy trình hiện có đòi hỏi phải thay đổi mô hình về số lượng tổ chức hoạt động. Sự thay đổi này bao gồm việc bổ sung các cố vấn AI và nhân viên kỹ thuật số - về cơ bản sẽ khác với chatbot hoặc robot - để giúp bạn mở rộng quy mô và tăng tốc tác động của AI bằng dữ liệu đáng tin cậy trên toàn bộ doanh nghiệp và ứng dụng của bạn. Và nó không chỉ là một sự thay đổi công nghệ. Quy trình làm việc AI của bạn phải hỗ trợ trách nhiệm, tính minh bạch và “khả năng giải thích”. Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI trong APM đòi hỏi phải có sự thay đổi về văn hóa và tổ chức. Việc kết hợp kiến thức chuyên môn của con người với khả năng của AI trở thành nền tảng của quy trình làm việc thông minh, hứa hẹn tăng hiệu quả và hiệu quả. Thách thức 4: Xây dựng tính bền vững và khả năng phục hồi Việc triển khai AI ban đầu trong APM không phải là mục tiêu cuối cùng của chúng ta. Cách tiếp cận toàn diện giúp bạn xây dựng tính bền vững và khả năng phục hồi trong hệ sinh thái AI doanh nghiệp mới. Việc tăng cường các hợp đồng dịch vụ được quản lý trên toàn doanh nghiệp trở thành một biện pháp chủ động, đảm bảo hỗ trợ liên tục cho các hệ thống đang phát triển. Với kiến thức phong phú của họ, quá trình chuyển đổi lực lượng lao động có độ tin cậy cao của tài sản đang già đi mang lại cả thách thức lẫn cơ hội. Việc duy trì triển khai hiệu quả các công nghệ nhúng có thể yêu cầu tổ chức của bạn phải “suy nghĩ sáng tạo” khi quản lý các mô hình nhân tài mới. Khi generative AI phát triển, bạn sẽ muốn luôn cảnh giác trước những thay đổi trong nguyên tắc quản lý và tuân thủ các tiêu chuẩn về đạo đức, quyền riêng tư dữ liệu và tính bền vững của địa phương và toàn cầu. Chuẩn bị cho cuộc hành trình Generative AI sẽ tác động đến tổ chức của bạn trên hầu hết các khả năng và mệnh lệnh kinh doanh của bạn. Vì vậy, hãy coi những thách thức này là các cột mốc liên kết với nhau, mỗi thách thức đều khai thác khả năng để hợp lý hóa các quy trình, nâng cao khả năng ra quyết định và nâng cao hiệu quả của APM. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

Ở bài viết lần này, Tanika sẽ cùng bạn đi tìm hiểu về những insights đáng kinh ngạc về cách người mua B2B đưa ra quyết định thông qua những báo cáo mới nhất, bao gồm: Họ chọn mua hàng từ ai Độ dài của chu kỳ bán hàng Cách bạn có thể bán hàng cho họ sớm hơn trong quá trình mua hàng của họ một cách hiệu quả Từ lâu chúng ta đã biết rằng người mua thường nghiên cứu rất kĩ, tìm hiểu rất chi tiết trước khi tìm đến những người bán hàng. Tuy nhiên, có một điều vẫn còn chưa rõ ràng, rằng quá trình tìm hiểu, nghiên cứu thông tin đó, có ảnh hưởng như thế nào đến quyết định mua hàng cuối cùng của người mua? Báo cáo Out of Sight, (Almost) Out of Time đã chỉ ra rằng giai đoạn này chiếm ít nhất 70% hành trình mua hàng của mỗi người; và những quyết định quan trọng cũng thường sẽ được đưa ra ở khoảng thời gian này! 03 insights thú vị 84% giao dịch được thực hiện bởi nhà cung cấp đầu tiên mà người mua liên hệ. Điều này cho thấy rằng người mua thường đã chọn sẵn nhà cung cấp mình muốn hợp tác và chỉ nói chuyện với các nhà cung cấp khác để thẩm định lại. 78% thời gian, người mua đã lên sẵn các yêu cầu, bao gồm ngân sách và các khả năng ngay trước thời điểm họ liên hệ với người bán. Điều đó có nghĩa là người bán đã mất hầu hết cơ hội đạt được thỏa thuận cuối cùng hoặc thuyết phục người mua xem xét các phương án thay thế để đạt được mục tiêu của họ. 70% hành trình mua hàng theo phễu xám (The Dark Funnel) là nhất quán, bất kể độ dài của hành trình. Nếu người mua mất 10 tháng để mua, họ sẽ dành 7 tháng để tìm hiểu. Nếu họ mất 20 tháng để mua, họ sẽ nghiên cứu trong 14 tháng. Kết luận: Bạn cần gây ảnh hưởng đến hành trình của người mua trước khi họ liên hệ với bạn và giúp họ dễ dàng đưa bạn lên đầu danh sách rút gọn khi họ đang xây dựng danh sách đó. c Sai lầm lớn nhất mà nhiều người sẽ mắc phải Những gì chúng tôi vừa nói ở trên - về việc tác động đến hành trình mua hàng trước khi người mua liên hệ với bạn - không có nghĩa là bắt đầu bấm điện thoại hoặc gửi thư rác với hy vọng nói chuyện với người mua sớm hơn trong hành trình của họ. Điều đó có thể gây khó chịu cho người mua hàng mà hiệu quả đem lại thì không cao. Các nhà phân tích Kerry Cunningham và Sara Boostani đã viết trong báo cáo của họ rằng “Ngay cả khi người mua phản hồi với đại diện phát triển kinh doanh, họ cũng không có liên hệ đầu tiên sớm hơn những người bắt đầu liên hệ”. Nói cách khác, người mua sẽ không phản hồi với cách tiếp cận của đại diện bán hàng cho đến khi họ sẵn sàng. Bạn không thể lôi kéo họ vào cuộc trò chuyện cho đến khi họ thực hiện xong việc tìm hiểu, nghiên cứu của mình. Họ cũng viết rằng ngưỡng 70% “thực sự là một hằng số trong hoạt động mua hàng B2B…, nó nhất quán giữa các ngành và bộ phận, giữa các giải pháp và loại hình mua hàng cũng như mức giá của giải pháp”. Làm thế nào bạn có thể nâng cao tỷ lệ thành công? Để giành được nhiều giao dịch hơn và tác động đến quyết định mua hàng của khách hàng, bạn phải chủ động tác động trước khi họ sẵn sàng trò chuyện trực tiếp. Điều này có nghĩa là bạn phải tự đưa mình vào The Dark Funnel, sử dụng: Dữ liệu ý định Để biết những khách hàng nào đang hứng thú, tìm hiểu Để phát hiện các chủ đề và từ khóa họ đang nghiên cứu Trí thông minh dự đoán được điều khiển bởi AI Để biết khi nào khách hàng chuyển từ giai đoạn mua này sang giai đoạn mua tiếp theo Để hiểu rõ hơn về chân dung người mua Phân khúc động và tích hợp đa kênh… Để nhanh chóng chuyển khách hàng sang các phân khúc đối tượng khác nhau khi giai đoạn nghiên cứu và mua hàng của họ thay đổi Để truyền tải thông điệp nhất quán phù hợp với từ khóa, thông tin chi tiết về công ty và giai đoạn mua hàng Mục tiêu cuối cùng không phải là rút ngắn quá trình tìm hiểu thông tin của khách hàng, mà là chủ động kích hoạt nó. Người mua có thể chưa sẵn sàng cho một cuộc trò chuyện, nhưng nếu bạn có thể cung cấp nội dung tuyệt vời giúp họ tìm ra giải pháp, họ có thể sẽ đọc nó (hoặc xem hoặc nghe). Và đó là cách bạn giành được sự tin tưởng của họ và giành được cơ hội để giới thiệu các giải pháp của mình. Vào thời điểm họ sẵn sàng trò chuyện, bạn sẽ có cơ hội tốt nhất để đứng đầu danh sách rút gọn của họ. x Bonus Highlight: Điều gì ảnh hưởng đến độ dài chu kỳ mua? Như đã đề cập ở trên, báo cáo này cũng thảo luận về các yếu tố ảnh hưởng đến độ dài chu kỳ mua hàng - yếu tố này đã tăng đáng kể trong những năm gần đây. Đó là một yếu tố rất lớn: Số lượng nhà cung cấp được xem xét. Khi mỗi nhà cung cấp mới bước vào, số lượng cuộc trò chuyện giữa các thành viên trong nhóm mua hàng và nhà cung cấp sẽ tăng theo cấp số nhân. Xem đầy đủ bản báo cáo tại đây: link Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

GTC hàng năm vẫn luôn khởi đầu một cách thành công, mạnh mẽ với sự góp mặt của người đồng sáng lập và Giám đốc điều hành Jensen Huang. Họ sẽ cùng nhau trình bày chi tiết về công nghệ phần cứng và phần mềm mới trong “cuộc đua marathon 2 giờ” đầy tốc độ, dữ liệu và các bản demo ấn tượng. Sự kiện thường niên này đã thay đổi qua nhiều năm, từ một hội nghị về đồ họa, giờ đây nó đã trở thành một hội nghị với một loạt công nghệ điện toán tăng tốc đẳng cấp thế giới. Và năm nay cũng không ngoại lệ, Jensen đã có một bài phát biểu quan trọng, thú vị và tuyệt vời. Hội nghị sẽ tiếp tục diễn ra trong tuần này với nhiều bài thuyết trình chi tiết của các kỹ sư và nhà phát triển ứng dụng NVIDIA. NVIDIA tuyên bố đã tăng hiệu suất AI lên hàng triệu lần trong 10 năm qua. Key Takeaways: Hàng loạt công nghệ đã được giới thiệu trong buổi hội thảo này, tuy nhiên, để bạn không phải mất thời gian, Tanika đã liệt kê những ý chính, quan trọng nhất phía dưới đây: 1. Hôm nay thế giới thức dậy trước một bối cảnh thậm chí còn thách thức hơn đối với tất cả những người mới đến muốn giành lấy “một miếng bánh” của Jensen. Trong khi nhiều đối thủ có phần cứng rất tuyệt vời sẽ tìm được những ngôi nhà tốt, thì bộ phần mềm NVIDIA thực sự đã trở nên không thể chấp nhận được trong AI và HPC chính thống. Các đối thủ sẽ phải tìm ra một lợi thế duy nhất, như hiệu suất tiết kiệm năng lượng của Qualcomm, hiệu suất xử lý của con chip Cerebras Wafer Scale, cách tiếp cận cắm và chạy (plug and play) của Graphcore, và hiệu suất ấn tượng trong tính toán hiệu suất cao của AMD. Bạn cần phải tránh các cuộc đối đầu trực diện; tìm một phân khúc thích hợp, thống trị nó, sau đó tìm phân khúc tiếp theo. 2. Lưu ý rằng Jensen không bắt đầu bài phát biểu của mình bằng việc giới thiệu phần cứng mới; ông bắt đầu với phần mềm NVIDIA, phần mềm nắm giữ chìa khóa của vương quốc AI. Chi tiết như thế nào, chúng tôi sẽ viết thêm về điều đó sau. 3. Omniverse hiện diện ở khắp mọi nơi; trên thực tế, tất cả các bản demo và mô phỏng trưng bày đều được tạo bằng nền tảng metaverse của NVIDIA. Bản demo tối ưu hóa trung tâm phân phối bằng Omniverse của Amazon khá ấn tượng. Có thể Meta đã lấy tên đó; NVIDIA đang cung cấp các giải pháp thực tế dựa trên công nghệ và sự hợp tác của bản sao số và kỹ thuật số. 4. Hopper chứng tỏ sự chuyển đổi thành công của NVIDIA từ GPU cũng hỗ trợ AI sang bộ gia tốc điện toán cũng hỗ trợ Đồ họa. Transformer Engine mới là một ví dụ khác về khả năng tăng tốc đã bắt đầu từ hai thế hệ trước với TensorCores dành cho mạng thần kinh “truyền thống”. Bộ máy biến áp mới là một ví dụ khác về gia tốc bắt đầu từ hai thế hệ trước với TensorCores cho các mạng thần kinh nhân tạo (neural networks) "truyền thống". 5. CPU Grace dựa trên Arm, ra mắt vào năm 2023, là nhân tố thay đổi cuộc chơi, cả về hiệu suất trên mỗi ổ cắm và khả năng tích hợp CPU-GPU. Jensen thực sự đang hình dung lại trung tâm dữ liệu hiện đại ngay từ đầu. Theo cách nói của Jensen, trung tâm dữ liệu sau khi được tăng tốc sẽ trở thành một “nhà máy trí tuệ”. 6. Chiến lược Superchip của Jensen đã bắt đầu tìm cách tích hợp thiết kế hệ thống ở cấp độ cao hơn trên một gói để tối đa hóa hiệu suất, trong khi những người khác đang tích hợp các chiplet nhỏ để giảm chi phí. Cả hai cách tiếp cận đều có giá trị nhưng mục tiêu khác nhau. Và chỉ có NVIDIA và Cerebras đang theo đuổi con đường hiệu suất tối đa. 7. Trong một động thái mang tính chiến lược và đầy bất ngờ, Jensen đã thông báo rằng IP NVLink Chip2Chip thế hệ mới thứ 4 sẽ có sẵn cho những khách hàng đang tìm cách xây dựng các giải pháp silicon tùy chỉnh, kết nối CPU và GPU NVIDIA với chip do khách hàng thiết kế. Chúng tôi tin rằng NVIDIA sẽ không đi theo con đường này một cách chủ quan; một khách hàng rất lớn phải đứng đằng sau việc này. 8. Cuối cùng, chúng tôi tin rằng Jensen Huang đã trở thành người có tầm nhìn hàng đầu trong ngành công nghệ, dẫn đầu cuộc cách mạng điện toán toàn cầu đồng thời mang đến khả năng thực thi kỹ thuật gần như hoàn hảo. Như Steve Oberlin, NVIDIA’s Acceleration CTO, đã nói với chúng tôi, văn hóa của Jensen dựa trên tốc độ ánh sáng, so sánh kết quả kỹ thuật của mình với điều tốt nhất có thể, không phải là điều tốt nhất mà các đối thủ có thể đạt được.. Kho phần mềm của NVIDIA mở rộng tới gần chục kỹ năng, được tích hợp trên Omniverse và các thư viện AI GPU Hopper: Một lần nữa NVIDIA “tăng tiền cược” GPU thương mại nhanh nhất hiện nay dành cho AI là A100 dựa trên NVIDIA Ampere hai năm tuổi. AMD tuyên bố GPU MI200, bắt đầu xuất xưởng ngày hôm nay, sẽ nhanh hơn cho HPC, nhưng trong AI, NVIDIA lại thống trị. Trên thực tế, khi so sánh chip này với chip khácvới tất cả các chỉ số của bộ công cụ AI MLPerf, A100 vẫn là bộ khuếch đại AI nhanh nhất, không phải GPU hay ASIC. A100 đã mở rộng việc sử dụng công cụ tăng tốc NVIDIA TensorCore cho nhiều loại dữ liệu hơn và NVIDIA hiện đã giới thiệu một công cụ mới trong GPU mới nhất của mình. Như chúng tôi đã nói, GPU mới của NVIDIA giờ đây trông giống như một ASIC cũng làm đồ họa chứ không phải một chip đồ họa cũng làm AI. Với Hopper, dự kiến xuất xưởng vào quý tới, NVIDIA đã sử dụng năng lực kỹ thuật của mình để tăng tốc các mẫu Transformer, công nghệ AI “dựa trên sự chú ý” đã tạo ra một làn sóng ứng dụng mới kể từ khi Google phát minh ra mô hình này vào năm 2017. Transformers thực sự rất lớn, chứ không phải chỉ ở tác động đến thị trường mà ở quy mô khổng lồ của nhiều mẫu mã, được đo bằng hàng chục hoặc hàng trăm tỷ thông số. (Hãy coi các tham số của mô hình AI giống như các khớp thần kinh của não.) Mặc dù ban đầu được xây dựng để mô hình hóa các ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các máy biến áp hiện đang được sử dụng cho nhiều loại công việc AI, một phần vì chúng cực kỳ chính xác, nhưng cũng vì chúng có thể được đào tạo dễ dàng hơn mà không cần tập dữ liệu được dán nhãn lớn; GPT-3 được huấn luyện bằng cách cho nó ăn Wikipedia. Với Hopper, NVIDIA đang đặt cược rằng “Mô hình PR” như GPT-3 sẽ trở thành công cụ thiết thực và phổ biến hơn cho thế giới thực. Các mô hình Transformer hiện đang tìm kiếm các ứng dụng mới như thị giác máy tính, protein folding và phân đoạn Một ví dụ tuyệt vời là OpenAI CLIP, có thể được sử dụng để tạo ra tác phẩm nghệ thuật từ đầu vào đơn giản chỉ bằng một từ. Hãy xem tác phẩm nghệ thuật hấp dẫn do AI tạo ra tại đây của Alberto Romero. Nhưng vấn đề với máy biến áp, đặc biệt là máy biến áp lớn như GPT-3 của OpenAI, là phải mất hàng tuần để đào tạo các mô hình này với chi phí đáng kể hoặc thậm chí rất cao. Để giải quyết rào cản này đối với việc áp dụng rộng rãi hơn, NVIDIA đã tích hợp Transformer Engine vào GPU Hopper mới, tăng hiệu suất lên gấp sáu lần theo công ty. Vì vậy, thay vì mất một tuần, người ta có thể đào tạo một người mẫu trong một ngày. Phần lớn điều này được thực hiện thông qua việc triển khai độ chính xác động và cẩn thận bằng cách sử dụng định dạng dấu phẩy động 8 bit mới để bổ sung cho dấu phẩy động 16 bit. GPU cũng là GPU đầu tiên hỗ trợ HBM3 mới cho bộ nhớ cục bộ nhanh và I/O PCIe thế hệ 5. GPU hiếm khi được sử dụng riêng lẻ. Để giải quyết các vấn đề AI lớn, siêu máy tính sử dụng hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn GPU để giải quyết công việc. Để tăng tốc khả năng giao tiếp giữa các GPU, H100 dựa trên Hopper giới thiệu NVLink thế hệ thứ 4 mới, có băng thông cao hơn 50%. NVIDIA cũng đã giới thiệu bộ chuyển đổi NVLink, có thể kết nối tới 256 GPU Hopper. Trên thực tế, NVIDIA đã thông báo rằng họ đang xây dựng phiên bản kế nhiệm cho Selene, siêu máy tính Eos mới sẽ sử dụng để tăng tốc quá trình phát triển chip và tối ưu hóa mô hình của riêng NVIDIA. Ở quy mô nhỏ hơn nhiều, NVIDIA đã thông báo rằng NVLink hiện sẽ hỗ trợ liên lạc kết hợp bộ nhớ đệm Chip-to-Chip, như chúng ta sẽ thấy sau đây khi chúng ta sử dụng CPU Grace Arm. Và như chúng tôi đã nói, IP C2C sẽ có sẵn cho khách hàng để thiết kế tùy chỉnh. NVIDIA HGX100 mới Tất nhiên, nền tảng H100 mới sẽ có sẵn trong các máy chủ DGX, DGX Super Pods và bo mạch HGX từ hầu hết các nhà cung cấp máy chủ. Chúng tôi hy vọng gần như mọi nhà cung cấp dịch vụ đám mây sẽ hỗ trợ GPU Hopper vào cuối năm nay. Hiệu suất của H100 khá tuyệt vời, với thời gian đào tạo trên quy mô nhanh hơn tới sáu lần, tận dụng NVLink mới và thông lượng suy luận cao hơn 30 lần. NVIDIA tuyên bố đào tạo nhanh hơn tới 9 lần và hiệu suất suy luận nhanh hơn 30 lần so với GPU A100 Để giải quyết vấn đề xử lý suy luận của trung tâm dữ liệu, H100 hỗ trợ GPU đa phiên bản, A100 cũng vậy. NVIDIA tiết lộ rằng một phiên bản H100 MIG có thể hoạt động tốt hơn hai GPU suy luận NVIDIA T4. Lớn vào. Nhỏ ra. Vì vậy, chúng tôi không mong đợi sớm có H4, nếu có. Cuối cùng, NVIDIA đã thông báo rằng Hopper hỗ trợ Điện toán bí mật hoàn toàn, cung cấp sự cách ly và bảo mật cho dữ liệu, mã và mô hình, những điều quan trọng trong cơ sở hạ tầng doanh nghiệp và đám mây dùng chung. Hopper hỗ trợ Transformer Engine, tính toán bảo mật và MIG Bước tiếp theo: Grace Năm ngoái, NVIDIA đã thông báo trước rằng họ đang xây dựng một CPU Arm cấp trung tâm dữ liệu có tên Grace để kích hoạt các yếu tố mạng và tính toán được tích hợp chặt chẽ có thể tạo thành khối xây dựng cho điện toán AI quy mô não. Mặc dù Grace vẫn chưa sẵn sàng ra mắt nhưng dự kiến vào nửa đầu năm 2023, Jensen đã thông báo rằng nền tảng này sẽ được xây dựng dưới dạng “SuperChips”, một gói Grace có GPU Hopper và một gói có CPU Grace thứ hai. Trên thực tế, cái sau có thể tăng gấp đôi hiệu suất của bất kỳ ổ cắm máy chủ Intel hoặc AMD nào, trong khi cái trước sẽ cho phép chia sẻ bộ nhớ và liên lạc GPU với CPU cực nhanh. Grace "Superchip" là bộ 2 vi mạch với 2 CPU Arm Grace hoặc 1 CPU & 1 GPU Hopper Chúng tôi khẳng định rằng cạnh tranh trực tiếp với các nhà cung cấp CPU không phải là mục đích chiến lược của NVIDIA; họ không mấy quan tâm đến việc trở thành nhà cung cấp CPU thương mại, một thị trường đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các nhà cung cấp Intel, AMD, Arm và ngày càng tăng từ kỳ lân RISC-V SiFive. Grace hướng đến việc cho phép các hệ thống CPU/GPU/DPU được tích hợp chặt chẽ để có thể giải quyết các vấn đề không thể giải quyết được bằng cấu trúc liên kết CPU/GPU truyền thống. Siêu chip Grace tạo thành nền tảng cho thế hệ hệ thống được tối ưu hóa tiếp theo của NVIDIA. Kết luận Như chúng tôi đã nói trước đây, NVIDIA không còn chỉ là nhà cung cấp chất bán dẫn nữa; họ là một công ty trung tâm dữ liệu tăng tốc. Chỉ cần xem xét hình ảnh dưới đây. NVIDIA không chỉ có phần cứng tuyệt vời mà còn có “Hệ điều hành” đầy đủ dành cho AI, trên đó họ đã xây dựng các kỹ năng để đẩy nhanh thời gian tiếp cận thị trường của khách hàng trong các lĩnh vực chính. Đối với chúng tôi, đây không giống một công ty chip và thể hiện chiều sâu và bề rộng của hào nước phần mềm bao quanh NVIDIA, vượt xa CUDA. Hệ điều hành AI của NVIDIA: Lợi thế cạnh tranh bền vững mà không công ty nào có thể chạm tới (Nguồn: Forbes) Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

Thật là một điều may mắn vì thời kỳ marketing đại chúng đã qua đi và việc lãng phí tiền bạc và thời gian để thu hút những khách hàng ít tiềm năng sẽ không còn xảy ra nữa. May mắn thay, những tiến bộ về công nghệ đang cho phép các marketers: Xây dựng nhu cầu từ dưới lên (bottom up) Marketing tới các nhân viên tiềm năng Tập trung vào phạm vi đối tượng nhỏ hơn, phù hợp hơn: các công ty đã/đang có nhu cầu hoặc quan tâm đến các giải pháp lập kế hoạch nghỉ hưu Cải thiện phạm vi tiếp cận và giành được nhiều giao dịch hơn Hãy cùng Tanika tìm hiểu cụ thể hơn qua bài viết dưới đây nhé!  Xây dựng nhu cầu giữa các nhân viên của khách hàng Bạn muốn tăng giá trị và thời hạn hợp đồng với khách hàng hoặc để đảm bảo rằng bạn có được nhân viên của họ cùng tham gia? Hãy phát triển nội dung có liên quan và giàu thông tin nhằm khuyến khích nhân viên đóng vai trò tích cực hơn trong kế hoạch nghỉ hưu của họ. Đặc biệt là hãy giải thích cho họ về những lợi ích. Khi nhắm mục tiêu vào các khách hàng mới, đừng chỉ nhắm tới C-Suite và giám đốc nhân sự. Hãy thử điều chỉnh các chiến dịch, hướng tới các nhân viên để nhấn mạnh những lợi ích mà họ lẽ ra sẽ nhận được từ các nhà cung cấp hiện tại, thúc đẩy họ xem xét lại các lựa chọn của mình một cách tinh tế nhưng mạnh mẽ.  Tìm doanh nghiệp trong thị trường Bạn có biết rằng hiện chỉ có 10% công ty sẵn sàng cung cấp các giải pháp hưu trí cho nhân viên không? Hãy dành phần lớn ngân sách quảng cáo của bạn (khoảng 80%) vào phân khúc này để tối đa hóa tiềm năng cơ hội của mình. Với các công cụ phù hợp, bạn có thể khám phá intent data và “match" với các tài khoản cụ thể. Một số ví dụ về intent data có thể kể đến như là: Truy cập các trang có liên quan trên trang web của bạn Đọc các đánh giá trực tuyến về sản phẩm và dịch vụ của bạn Khi bạn biết được những doanh nghiệp trong thị trường và điều họ đang quan tâm là gì, bạn có thể bắt đầu tác động đến những người ra quyết định trong tổ chức. Sau khi bạn có được thông tin liên hệ, hãy sử dụng intent data và thông tin chi tiết về tính cách người mua để tạo thông điệp marketing. .  Sử dụng dữ liệu để điều chỉnh và nhắm mục tiêu tốt hơn Cùng với các “tín hiệu” trong thị trường này, hãy sử dụng dữ liệu doanh nghiệp và dữ liệu khác để thu hẹp danh sách khách hàng tiềm năng của bạn thành các phân khúc đối tượng dễ quản lý hơn. Dữ liệu này có thể bao gồm quy mô, tốc độ tăng trưởng và các yếu tố được xác định khác. Các nền tảng marketing phân tích dự đoán lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để thông báo cho bộ phận bán hàng và marketing về: Những tài khoản nào đã sẵn sàng để tương tác Chủ đề nào là quan trọng nhất đối với những tài khoản đó Nơi các cá nhân trong tài khoản đang thực hiện nghiên cứu của họ …và sau đó sử dụng AI để tạo điều kiện cho cách tiếp cận tập trung hơn bằng thông điệp và khả năng tiếp cận được cá nhân hóa. Theo dõi hiệu suất theo thời gian để xác định xem chiến lược của bạn có đang thúc đẩy các tài khoản trong thị trường tương tác hay không. Kết luận Việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định marketing cho phép bạn xác định và tiếp cận các khách hàng tiềm năng cao. Với sự cạnh tranh khốc liệt, chiến thuật phù hợp sẽ tối ưu hóa nguồn lực và tác động lớn hơn đến doanh thu. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây:AI và tương lai của L&DTương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.

Vai trò của AI trong L&D thể hiện sự thay đổi đáng kể theo hướng học tập và đổi mới liên tục, thay vì theo một xu hướng nhất thời. Tuy nhiên, sự phát triển của các giải pháp LMS tích hợp AI này cũng dẫn đến nhiều quảng cáo tiếp thị cường điệu, khiến ta khó có thể phân biệt được lợi ích thực sự với những lợi ích chỉ là do quảng cáo cường điệu hoá lên. John McCarthy, nhà tiên phong về AI, có câu nói nổi tiếng rằng một khi AI bắt đầu hoạt động hiệu quả thì nó sẽ không còn được công nhận là AI nữa. Điều này phản ánh tình hình thị trường LMS hiện tại, trong đó việc hiểu được tiềm năng thực sự của AI trong L&D là rất quan trọng. Tầm quan trọng ngày càng tăng của AI trong chiến lược doanh nghiệp Chúng ta hãy cùng xem một số dữ liệu nhấn mạnh tác động của AI trong doanh nghiệp phía dưới đây: Một insight quan trọng từ Gartner: Một cuộc khảo sát của Gartner nhấn mạnh rằng 79% các nhà chiến lược của công ty coi AI và phân tích là yếu tố quan trọng để thành công trong hai năm tới. (Nguồn: Gartner, 2023) Triển vọng tương lai về tích hợp AI: Gartner cũng dự đoán rằng đến năm 2026, hơn 80% doanh nghiệp sẽ sử dụng API AI tổng quát hoặc tích hợp AI tổng quát vào ứng dụng của họ. Quan điểm của các chuyên gia nhân sự về việc áp dụng AI: 76% lãnh đạo nhân sự tin rằng việc không sớm áp dụng các giải pháp AI như AI tổng quát (generative AI) cho việc quản lý kỹ năng và nhân tài sẽ khiến tổ chức của họ bị tụt lại phía sau. AI có thể nâng cao đáng kể hiệu quả của các chương trình kiếm tiền của bạn bằng cách điều chỉnh chúng để đáp ứng nhu cầu của từng người học, từ đó thúc đẩy văn hóa học tập và cải tiến liên tục. Các chương trình học tập được cá nhân hóa, cải thiện sự gắn kết của nhân viên và tăng cường khả năng giữ chân: Theo báo cáo của Deloitte, các chương trình học tập cá nhân hóa có thể giúp tăng mức độ gắn kết của nhân viên lên 10%. Khả năng tùy chỉnh mà AI mang lại cho các lộ trình học tập là công cụ giúp đạt được mức tăng trưởng này. Một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Tâm lý học Ứng dụng cho thấy các phương pháp học tập cá nhân hóa có thể cải thiện tỷ lệ ghi nhớ kiến thức lên 25-60%. AI giúp đạt được hiệu quả: Nghiên cứu của Brandon Hall Group cho thấy các tổ chức sử dụng phân tích do AI điều khiển trong chiến lược L&D của họ chứng kiến sự gia tăng hiệu quả. Trong 20 năm qua, có một số điểm chính đã thúc đẩy ngành của chúng ta phát triển và cách thức học tập được thúc đẩy trong các tổ chức. Sự trỗi dậy của AI là một trong những bước ngoặt đó. AI đã có mặt ở đây và nó không ngừng cung cấp các cơ hội mới để nâng cao cả kết quả học tập và kinh doanh. Cũng có những lưu ý; cả rủi ro và phần thưởng đều phải được hiểu đúng. Giống như bất kỳ công nghệ nào, mục tiêu và lợi ích rõ ràng sẽ thúc đẩy việc áp dụng chứ không phải bản thân công nghệ.  Ứng dụng AI trong L&D Các ứng dụng của AI trong L&D bao gồm từ tự động hóa các tác vụ quản trị đến tạo lộ trình học tập được cá nhân hóa. Thị trường hiện nay đang cung cấp rất nhiều giải pháp, mỗi giải pháp lại thể hiện theo cách riêng của mình để nâng cao hiệu quả hoạt động và cá nhân hóa trải nghiệm học tập. Các giải pháp này đều khác nhau, từ học máy và phân tích cơ bản đến các chức năng AI nâng cao. Dưới đây là một số ví dụ về việc sử dụng AI trong L&D: Lộ trình học tập được cá nhân hóa: Thuật toán AI phân tích hiệu suất, sở thích và lịch sử học tập của người học để đề xuất các khóa học và tài liệu được cá nhân hóa. Hệ thống học tập thích ứng: Các hệ thống này thích ứng với nhu cầu của người học trong thời gian thực, cung cấp nhiều tài liệu mang tính thách thức hoặc hỗ trợ hơn khi cần thiết. Phân tích dự đoán: AI có thể phân tích dữ liệu để dự đoán những người học nào có nguy cơ bị tụt lại phía sau và đề xuất các biện pháp can thiệp. Chatbots để hỗ trợ và tương tác: Các chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể trả lời các truy vấn của người học trong thời gian thực, tăng cường sự tương tác và hỗ trợ. Quản lý và tạo nội dung: Thuật toán AI quản lý và thậm chí tạo ra nội dung giáo dục phù hợp với nhu cầu của các nhóm học tập khác nhau. Xử lý ngôn ngữ để tiếp cận: Các công cụ AI chuyển đổi văn bản thành giọng nói hoặc dịch tài liệu sang các ngôn ngữ khác nhau, giúp nhiều đối tượng có thể tiếp cận việc học hơn. AI trong L&D: 4 case study đáng học tập Theo The L&D Collective, có ba lý do chính khiến các team L&D không áp dụng đầy đủ các giải pháp dựa trên AI: Thiếu kiểm soát đầu ra: 50% số người được hỏi xác định thiếu kiểm soát đầu ra dẫn đến nội dung đào tạo không tuân thủ hoặc sai lệch Đầu ra chất lượng thấp: 30% số người được hỏi xác định nội dung do AI tạo ra là “chất lượng thấp” hoặc “chung chung” Thiếu khả năng mở rộng và thích ứng: 20% số người được hỏi xác định quy trình thủ công thiếu khả năng mở rộng và thích ứng để đáp ứng nhu cầu của người học một cách hiệu quả Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chiến lược L&D của bạn theo cách tạo ra tác động thực sự vượt xa cả chatbot và trợ lý ảo hay việc tạo nội dung ChatGPT—bạn cần kiểm soát nhiều hơn các quy trình này. Chiến lược AI tối ưu là dẫn đầu bằng cách tiếp cận của con người, ra quyết định và duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với các chương trình L&D của bạn. Và cách tốt nhất để kiểm soát AI là biết phải làm gì với nó với tư cách là phi công phụ của bạn. Dưới đây là bốn trường hợp sử dụng sẽ khiến bạn trở nên khác biệt. a) Trao quyền cho các chuyên gia về chủ đề và hợp lý hóa việc tạo khóa học Đầu tiên, hãy cân nhắc đầu tư vào một nền tảng học tập có công cụ soạn thảo được hỗ trợ bởi AI. Một công cụ soạn thảo có khả năng AI cho phép bạn tự tin trao quyền cho các chuyên gia về chủ đề (SME) của mình để tạo nội dung học tập một cách dễ dàng và hiệu quả trong khi vẫn duy trì vững chắc chiến lược nội dung của mình. Bằng cách tận dụng các mẫu có sẵn hoặc lời nhắc tùy chỉnh, bạn có thể phân cấp việc tạo nội dung cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ của mình và đảm bảo rằng việc đào tạo nhân viên đáp ứng các yêu cầu và chính sách của công ty như DEI hoặc tuân thủ. AI đóng vai trò là người nhân viên đáng tin cậy cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, hợp lý hóa quy trình tạo nội dung tốn nhiều thời gian, giúp các chuyên gia của bạn dễ dàng chia sẻ kiến thức chuyên môn của họ. Lời nhắc do quản trị viên kiểm soát cũng cho phép bạn chia sẻ kiến thức sư phạm của mình một cách hiệu quả với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, những người không bắt buộc phải là chuyên gia sư phạm để tạo ra các khóa học mới hấp dẫn. b) Chuyển hóa kiến thức nội bộ thành các khóa học Chia sẻ và ghi lại kiến thức về tổ chức là chìa khóa cho sự phát triển của công ty bạn và giảm chi phí kinh doanh. AI có thể biến các tài liệu tĩnh thành trải nghiệm học tập tương tác, hấp dẫn nhằm cải thiện trải nghiệm người dùng và phù hợp với mục tiêu đào tạo của bạn cũng như tác động đến hiệu suất của nhân viên. Ngoài ra, không cần chuyển đổi thủ công, quá trình tạo khóa học được sắp xếp hợp lý. Điều này đảm bảo rằng các khóa học được chuyển đổi sẽ duy trì chất lượng và tính toàn vẹn như nội dung gốc, tạo niềm tin cho công việc của bạn. Với sự hướng dẫn của chuyên gia, AI có thể đơn giản hóa việc tạo nội dung, biến thông tin tối thiểu thành trải nghiệm học tập hấp dẫn và đầy đủ với hiệu quả vượt trội. c) Tận dụng dữ liệu kỹ năng theo tốc độ Việc sử dụng thuật toán gắn thẻ các kỹ năng vào các khóa học hoặc lộ trình eLearning giúp bạn sắp xếp và giúp người học dễ dàng tìm thấy các khóa học hoặc chương trình phù hợp cho hành trình học tập của mình. Nó cũng đồng thời cho phép bạn tận dụng các chỉ số kỹ năng của mình nhanh hơn và dễ dàng hơn thông qua quy trình tự đánh giá nhằm đề xuất các kỹ năng cho người học dựa trên bất kỳ dữ liệu nào đến từ HRIS của bạn. Người học được nhắc cung cấp chức danh công việc của họ trong quá trình đào tạo và các đề xuất dựa trên kỹ năng sẽ có hiệu lực. Khi người học thay đổi vai trò hoặc cập nhật chức danh công việc của họ, các đề xuất dựa trên kỹ năng sẽ tự động cập nhật, đảm bảo nội dung được đề xuất vẫn phù hợp, đồng thời giảm bớt nỗ lực của nhóm L&D thời gian dành cho việc cập nhật thủ công. d) Đẩy nhanh các sáng kiến nâng cao kỹ năng Nâng cao kỹ năng từ bên trong giúp lấp đầy lỗ hổng kiến thức, tác động đến hiệu suất và năng lực của nhân viên, đồng thời tăng cường giữ chân nhân viên. Bằng cách sử dụng các đề xuất đào tạo do AI cung cấp, bạn có thể tạo danh mục khóa học được cá nhân hóa ngay lập tức. Thuật toán tạo ra các nhóm và nội dung phù hợp dựa trên chức danh công việc và các kỹ năng liên quan của người học. Điều này cho phép bạn tạo một danh mục từ nhiều nguồn đáng tin cậy khác nhau để có các tài liệu đào tạo cập nhật nhất. Kết luận Rõ ràng là khi được tận dụng một cách chính xác, AI có khả năng thúc đẩy các chiến lược của chúng ta, mang lại kết quả L&D đáng kể hơn. Và nếu chúng ta với tư cách là những nhà lãnh đạo L&D tiếp tục gắn kết các doanh nghiệp vừa và nhỏ và các đồng nghiệp lại với nhau để chia sẻ kiến thức, kỹ năng và cải thiện hiệu suất, thì chúng ta có thể tận dụng AI để tăng cường những kết nối giữa con người với nhau. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN

Các kênh đối tác là các đồng minh bán hàng bán hàng của chúng ta - chẳng hạn như người bán lại, nhà phân phối, nhà bán lẻ hoặc đại lý. Họ sẽ cộng tác với một công ty để tiếp thị, bán hoặc phân phối sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. Các kênh đối tác sẽ giúp các công ty: Mở rộng phạm vi tiếp cận Khai thác thị trường mới Thúc đẩy tăng trưởng doanh thu Quan hệ với các kênh đối tác có thể khó quản lý vì chúng liên quan đến một bên trung gian. Để chiến lược có hiệu quả, bạn cần tìm các các kênh đối tác có động lực bán dịch vụ của bạn - và bạn cần cung cấp cho họ thật nhiều insights để có thể bán sản phẩm của bạn một cách tốt nhất. Họ càng thành công thì họ càng giúp bạn tăng quy mô doanh thu. Dưới đây là ba cách bạn có thể sử dụng intent data để hỗ trợ chiến lược bán hàng qua quan hệ với các kênh đối tác. Chuyển đổi và giữ chân đối tác Mục tiêu: Tìm và giữ các kênh đối tác Những thách thức chung:Thiếu dữ liệu để xác định các các kênh đối tác tiềm năng và khả năng hiển thị thấp về hoạt động của các đối tác hiện tại. Các giải pháp: intent data cho phép bạn:- Xác định các doanh nghiệp hoặc nhà tư vấn trong ngành quan tâm đến giải pháp của bạn. Sau đó, bạn có thể tiếp cận họ một cách chiến lược - thúc đẩy các mối quan hệ giúp mở rộng mạng lưới đối tác của bạn.- Khám phá các giải pháp và dịch vụ mà các đối tác hiện tại đang nghiên cứu, từ đó giúp bạn tạo ra các giải pháp hợp tác.- Phát hiện những rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như việc đối tác khám phá các giải pháp thay thế hoặc cạnh tranh. Tạo đối tác tiềm năng Mục tiêu: Xác định và thu hút khách hàng tiềm năng cao cho đối tác Những thách thức chung:Các các kênh đối tác thường thiếu quyền truy cập vào dữ liệu nội bộ quan trọng và các hệ thống cần thiết cho hoạt động tiếp thị và cá nhân hóa có mục tiêu. Điều này cản trở các chiến lược bán hàng hiệu quả. Các giải pháp:Để đạt được sự tăng trưởng và thành công bền vững, tạo ra khách hàng tiềm năng cho đối tác là rất quan trọng. Intent data giúp xác định các tài khoản phù hợp lý tưởng cho đối tác để họ có thể ưu tiên các cơ hội tiếp thị và bán hàng tốt nhất. Điều này cho phép bạn:- Tạo nhu cầu- Nhắm mục tiêu theo đối tượng và tạo khách hàng tiềm năng mạnh mẽ hơn giúp thuyết phục đối tác hợp tác với bạn trong các nỗ lực đồng tiếp thị và đồng bán hàng dễ dàng hơn. Bằng cách tập hợp kinh phí và nguồn lực cho các chiến dịch, cả hai bên có thể tối đa hóa phạm vi tiếp cận và tác động của mình.- Tạo khách hàng tiềm năng- Tạo cơ hội- Tăng ROI của đối tác  Hỗ trợ bán hàng và tiếp thị cho đối tác Mục tiêu: Chốt giao dịch hiệu quả hơn Những thách thức chung: Các kênh liên lạc và công cụ cộng tác không đầy đủ giữa bạn và đối tác có thể cản trở việc chia sẻ thông tin quan trọng, dẫn đến hiểu lầm và bỏ lỡ cơ hội. Các giải pháp:- Bằng cách chia sẻ các thông tin có giá trị như hoạt động tài khoản, bạn có thể giúp đối tác thúc đẩy các giao dịch đang hoạt động và tối đa hóa nỗ lực bán hàng.- Các các kênh đối tác thường có nhiều danh mục dịch vụ để bán. Giữ thương hiệu của bạn ở vị trí hàng đầu và cung cấp tài liệu giáo dục cũng như tài liệu bán hàng hiệu quả là chìa khóa thành công. Kết luận Intent data có thể biến đổi chiến lược bán hàng với các kênh đối tác của bạn, từ việc xác định và nuôi dưỡng mối quan hệ đối tác cho đến trang bị cho những đối tác đó những hiểu biết sâu sắc nhằm thúc đẩy thành công chung. Hãy nhớ rằng, tác động của chiến lược đối tác của bạn phụ thuộc rất nhiều vào:- Sự liên lạc giữa người đại diện và đối tác- Dữ liệu tài khoản chính xác và cập nhật Những gì phù hợp với một kênh đối tác có thể sẽ không phù hợp với khuôn mẫu của một đối tác khác. Hãy nhớ phải áp dụng cách tiếp cận linh hoạt, điều chỉnh các chiến lược để phù hợp với nhu cầu và động lực của từng đối tượng. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN

Theo số liệu thống kê mới nhất hiện nay, hầu như mọi công ty tham gia lĩnh vực du lịch đều sử dụng ít nhất một công nghệ hỗ trợ A.I. Dự báo thị trường sẽ đạt 1,2 tỷ USD vào năm 2026. Những cải tiến khác, như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), dữ liệu lớn (big data) và học sâu (deep learning) cũng cải thiện chất lượng trải nghiệm du lịch. Trước khi A.I. và dữ liệu được ứng dụng rộng rãi, việc đi lại chỉ là một hoạt động chán ngắt. Đó là trước khi Skyscanner có thể đề xuất các chuyến bay giá rẻ tới các điểm đến mục tiêu, trước khi Airbnb có thể đề xuất nơi lưu trú dựa trên lịch sử đặt phòng, hay khi khách du lịch có thể chia sẻ trải nghiệm của mình qua TripAdvisor. Khi đó, việc lập kế hoạch, tìm kiếm phương án vận chuyển, phương án lưu trú hoàn toàn mà một quá trình thủ công tốn nhiều thời gian. Nhưng giờ đây, sự hiện diện của A.I. mang tới nhiều thay đổi toàn diện tới trải nghiệm này. Trợ Lý Du lịch Của Mọi Nhà Hãy tưởng tượng mọi công đoạn lập kế hoạch chuyến đi đều được thực hiện tự động, hợp lý, và trong nháy mắt. Trợ lý A.I. có thể sắp xếp trọn vẹn một lịch trình dựa trên những thông tin cơ bản như số ngày, số người, trải nghiệm ưa thích (leo núi, tắm biển, mua sắm, v.v.). Không còn những phút vò đầu bứt tóc lắp ghép thời gian, vé tàu xe, ăn ngủ nghỉ. Không còn những bản phương án rập khuôn tẻ nhạt từ các đại lý lữ hành. Trong chuyến đi, trợ lý A.I. chịu trách nhiệm cập nhật các thông tin liên quan như tình hình thời tiết, giờ tàu xe, để thông báo kịp thời cho thân chủ. Mọi rủi ro của chuyến đi được giảm thiểu xuống mức thấp nhất để trải nghiệm du lịch được trọn vẹn. Chúng ta thậm chí có thể tiến xa đến mức ủy thác cho trợ lý A.I. tổng hợp và thiết kế những hình ảnh, video kỷ niệm chuyến đi. Điều mà ai cũng muốn làm nhưng hết sức ngại do việc lựa chọn, lọc tư liệu rất mất thời gian và nhàm chán. Phân Tích & Ứng Dụng Dữ Liệu Cung cấp các dịch vụ du lịch luôn đòi hỏi nhiều nguồn lực, từ con người đến cơ sở vật chất. Bất cứ nhà cung cấp dịch vụ nào cũng hưởng lợi đáng kể từ khả năng quản lý các nguồn lực của mình tốt cũng như tiên lượng được nhu cầu tương lai từ thị trường. Nắm bắt được nhu cầu giúp nhà cung cấp có những lựa chọn tối ưu về nhân sự, thiết kế tour, thiết kế nội dung, chuẩn bị hậu cần, v.v. Nhờ có A.I., những dữ liệu này được thu thập thông qua lịch sử hoạt động của công ty, xu hướng thị trường, báo cáo toàn ngành, v.v. và phân tích để đưa ra những lời khuyên phù hợp cho doanh nghiệp ngành du lịch. Quá trình tương tác với khách hàng cũng là những trường dữ liệu quan trọng mà nhà cung cấp dịch vụ du lịch có thể tận dụng nhờ có A.I. Thông tin này qua phân tích của A.I. có thể giúp cho việc cá nhân hóa gói dịch vụ và trải nghiệm cho từng khách du lịch, khiến cho chuyến đi của họ trở nên đáng nhớ hơn. Cũng như tăng cường gắn kết giữa khách hàng và các thương hiệu dịch vụ du lịch về lâu dài. Xu Hướng Ứng Dụng A.I. Ngành Du Lịch Năm 2024 Những đột phá gần đây về A.I. khiến công nghệ này có xu hướng ngày càng gần gũi hơn trong cuộc sống, ngành du lịch sẽ không là ngoại lệ. Sự phổ biến của Internet Vạn Vật (IOT) tạo điều kiện cho mọi khách du lịch giờ đây có thể lập kế hoạch, tìm kiếm thông tin, xác nhận lịch trình mọi lúc mọi nơi. Ở chiều ngược lại, các nhà cung cấp dịch vụ sử dụng dữ liệu ngày một hiệu quả hơn để mang đến chất lượng dịch vụ cao cấp. Một số hãng hàng không lớn như AirFrance, KLM, British Airways đang tận dụng dữ liệu cảm biến để nhận định sức khỏe cũng như cảm xúc của hành khách. Như đã trình bày, khả năng lập kế hoạch chuyến đi tới chân tơ kẽ tóc trong tích tắc sẽ là yếu tố khiến đại chúng trở nên hào hứng với các giải pháp sử dụng công nghệ A.I. Trong khi đây gần như sẽ là xu hướng tất yếu, trải nghiệm của du khách sẽ được tăng cường hơn nữa với sự hoàn thiện của quá trình tìm kiếm bằng giọng nói, cũng như khả năng kết hợp với các công nghệ AR, VR. Bên cạnh đó, các mô hình ngôn ngữ ngày một hoàn thiện khiến A.I. dần đóng vai trò chính trong nghiệp vụ dịch thuật, khiến cho trở ngại lướn nhất trong trải nghiệm du lịch quốc tế trong tương lai gần như không còn. Trên đây là những đánh giá về xu hướng ứng dụng A.I. trong ngành du lịch từ Tanika. Nếu quý độc giả đang tìm kiếm hướng đi cho doanh nghiệp của mình trong làn sóng A.I., hãy để lại lời nhắn để các chuyên gia của Tanika có thể tư vấn cho quý vị.

Theo một khảo sát của KPMG với 200 lãnh đạo doanh nghiệp cho thấy 80% tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ làm thay đổi đáng kể lĩnh vực hoạt động của họ. Tuy nhiên, việc áp dụng A.I. có thể chưa được các CFO, các giám đốc tài chính hoàn toàn đón nhận. Suy cho cùng, thay đổi luôn đi đôi với rủi ro, và công việc của họ là giảm thiểu rủi ro đến với doanh nghiệp. Mặc dù vậy, quản trị tài chính lại chính là đất diễn màu mỡ cho A.I. thể hiện vai trò thúc đẩy tăng trưởng trong doanh nghiệp. Các CFO nắm bắt dữ liệu hoạt động của tất cả các phòng ban khác và có thể hỗ trợ lãnh đạo các phòng ban này đưa ra các quyết định vận hành minh triết hơn. Hỗ trợ quyết định chiến lược Dữ liệu đến từ các bộ phận làm việc trực tiếp với khách hàng - ví dụ như thông tin khoản phải thu từ phòng bán hàng, hay dữ liệu giá từ các điểm bán - thông qua phân tích có thể đưa ra dự đoán mối tương quan giữa các con số này và hành vi khách hàng. Việc nắm bắt dữ liệu từ nhiều điểm chạm với khách hàng giúp người quản trị tài chính đưa ra đề xuất giá tối ưu phù hợp với các thị trường và nhóm đối tượng khác nhau. Ngoài ra, A.I. khi xử lý dữ liệu vận hành cũng giúp các CFO tối ưu tồn kho, quản lý khấu hao, và quản lý vốn hiệu quả. Một trong những thách thức lớn nhất trong quản trị tài chính là định giá tài sản. Dung sai trong tính toán, đặc biệt trong các trường hợp cụ thể như nhập lượng tài sản hữu hình lớn, hay chuẩn bị báo cáo thuế, có thể tạo chênh lệch lớn tới con số cuối cùng. Một trong những phương pháp định giá hiệu quả là tham chiếu một lượng lớn các giao dịch độc lập có điểm tương đồng. Đây là nghiệp vụ mất nhiều công sức, nhưng là phạm trù A.I. có thể hỗ trợ. Nâng cao hiệu suất quản trị tài chính Một trong những đặc thù của bộ phận tài chính là việc xử lý rất nhiều các nghiệp vụ lặp đi lặp lại. Chúng tiêu tốn nhiều thời gian và nguồn lực của CFO và các cộng sự. Trợ lý A.I. có thể thay nhân sự thực hiện tất cả các nghiệp vụ đó với độ chính xác cao và thời gian rút gọn đáng kể, giúp người quản trị tài chính có thêm thời gian để tham gia vào các công việc chiến lược khác quan trọng hơn. AI có thể tự động hóa các hoạt động kế toán như điều chỉnh các bút toán, tinh giản giao tiếp với đối tác, biên soạn hợp đồng, tối ưu hóa quy trình thanh toán. Đặc biệt ở các công ty thương mại điện tử, với nhiều giao dịch phát sinh cùng lúc, việc tự động hóa sẽ giúp cho quá trình quản trị trơn tru và ít rủi ro. Chống tiêu cực, sai phạm Theo EY, sai phạm chi tiêu có thể gây thiệt hại 1.8 tỷ USD mỗi năm. Hầu như rất khó để luôn phát hiện sớm và kiểm soát các sai phạm. Việc phải xử lý chúng khiến cho nỗ lực của các CFO bị phân tán, nhưng nếu không kịp thời có thể để lại hậu quả lâu dài cho doanh nghiệp. A.I. có thể làm thay việc này khi xử lý các dữ liệu hóa đơn chứng từ, phát hiện các khoản bất thường. Ở mức độ cao hơn, A.I. giúp xây dựng mô hình hành vi chi tiêu cho từng vị trí trong doanh nghiệp, giúp lãnh đạo phát hiện các xu hướng bất thường từ trước khi nó xảy ra. Với khả năng học tập liên tục, các mô hình Generative A.I. luôn tiếp thu các bộ dữ liệu mới và nâng cao năng lực phát hiện tiêu cực, giúp doanh nghiệp tổ chức có sự chuẩn bị khi đối phó với những hình thức sai phạm ngày một tinh vi. CFO và sức mạnh từ tiên lượng Trong lịch sử, chức năng tài chính tập trung vào việc ghi lại quá khứ - ghi nhận doanh thu, kiểm toán chi phí hoặc giám sát việc tuân thủ. Trí tuệ nhân tạo có tính biến đổi vì nó đặt CFO vào tương lai với khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu. Bộ phận Tài chính được trao quyền để dự đoán xem các đối thủ cạnh tranh sẽ phản ứng như thế nào, khách hàng sẽ phản ứng như thế nào và rủi ro sẽ xuất hiện ở đâu. Không chỉ đơn thuần là chuyển đổi số, A.I. chuyển đổi mạnh mẽ vài trò của CFO và nghiệp vụ quản trị tài chính - đặt vào trung tâm của doanh nghiệp nhiều hơn. CFO nắm bắt được các cơ hội của trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ không chỉ thay đổi doanh nghiệp mà còn cả phạm vi, trách nhiệm và sức mạnh của chính công việc đó.

Những người tiêu dùng hiện đại hiểu rất rõ về nhu cầu của mình, họ thích được trả lời nhanh chóng và tránh sự rườm rà khi ra quyết định. Nếu khách hàng có thể tìm kiếm nội dung có thông tin mà họ cần trên trang thương mại điện tử, họ sẽ ưu tiên tra cứu nội dung đó trước khi bắt buộc phải gọi nhân viên hỗ trợ tổng đài. Bên cạnh đó, với bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của ngành thương mại điện tử (E-Commerce), người tiêu dùng mong đợi những trải nghiệm được cá nhân hóa giúp họ đưa ra quyết định nhanh hơn và các thương hiệu cần tạo ra các điểm chạm có tính tương tác cao để thúc đẩy việc hoàn tất quá trình mua sắm. Khách hàng cũng như nền tảng do đó có nhu cầu ngày một cao về giải pháp có thể sử dụng những dữ liệu mua sắm hay tương tác từ trước đến nay để cung cấp thông tin một cách thông minh, không bắt khách hàng phải lặp lại quá trình trao đổi thông tin khi họ cần sự hỗ trợ. Trên một trang thương mại điện tử truyền thống, khách hàng mải miết xem hết trang sản phẩm này qua trang sản phẩm khác, cố gắng đưa ra quyết định lựa chọn trong những danh mục hàng hóa khổng lồ. Với trợ lý ảo, khách hàng nhận được những hướng dẫn và đề xuất dành riêng cho mình, hỗ trợ họ ở mọi điểm chạm, xuyên suốt hành trình mua hàng. Mọi dữ liệu phát sinh trong quá trình tương tác với khách hàng được A.I. khai thác để đưa ra những ưu đãi, lời khuyên phù hợp nhất với từng khách hàng. Trong tương lai, việc trở thành một doanh nghiệp ứng dụng A.I. là mục tiêu và xu hướng mà bất cứ sàn thương mại điện tử nào cũng hướng tới. Trợ Lý Ảo Đồng Hành Cùng Thương Hiệu A.I. có thể đóng vai trò hỗ trợ khách hàng trong việc lựa chọn sản phẩm và ra quyết định mua hàng. Bằng cách hiểu rõ những yêu cầu và sở thích của người mua hàng thông qua việc đánh giá lịch sử mua sắm cũng như các dữ liệu tương tác của khách, trợ lý ảo đưa ra những đề xuất được thiết kế riêng cho khách hàng đó. Điều này giúp khách hàng tiết kiệm thời gian, nhanh chóng đưa ra quyết định - tạo ra trải nghiệm mua sắm liền mạch cho khách hàng cũng như tối ưu hóa chỉ số kinh doanh cho thương hiệu. Bên cạnh đó, trợ lý A.I. còn có khả năng thực hiện up-sell và cross-sell, với khả năng xác định các cơ hội, thời điểm phù hợp để đưa ra các đề xuất cho khách hàng trên quy mô lớn, dẫn tới khả năng tăng doanh thu trên từng khách hàng. Với quá trình chăm sóc khách hàng được tự động hóa hoàn toàn, A.I. giúp các thương hiệu và sàn thương mại điện tử triển khai trải nghiệm dịch vụ ở mức độ cao nhất, thúc đẩy sự gắn bó với thương hiệu cũng như hiệu suất bán hàng. Duy Trì Người Dùng & Xây Dựng Sự Gắn Kết Với Khách Hàng Vận hành một nền tảng thương mại điện tử đồng nghĩa với việc luôn có một khối lượng lớn tương tác và yêu cầu trao đổi thông tin diễn ra trên nền tảng. Trợ lý A.I. có thể thay thế những kịch bản chatbot khô khan, hay thậm chí chia sẻ gánh nặng của những nhân viên tổng đài với những yêu cầu hỗ trợ lặp lại của khách hàng, cũng như cung cấp thông tin sản phẩm, các lựa chọn kiểu dáng mẫu mã phù hợp với thông tin cá nhân của khách. Ứng dụng A.I. trong chăm sóc khách hàng mở ra khả năng hỗ trợ 24/7, mọi lúc mọi nơi, không lo chậm trễ trong việc phản hồi khách. Những dữ liệu từ tương tác với khách hàng giúp sàn thương mại điện tử cũng như các thương hiệu duy trì mối liên hệ với khách kể cả khi quá trình mua sắm hoàn tất, tạo điều kiện nâng cao khả năng chuyển đổi, từ đối tượng tiềm năng thành khách hàng, từ khách hàng thành khách hàng trung thành. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngày nay, trợ lý ảo có thể tạo ra những cuộc trò chuyện có ý nghĩa, khơi gợi cảm xúc, bóc tách đúng nhu cầu của khách hàng và nuôi dưỡng tiềm năng trong thời gian thực. Hầu hết khách hàng đều tìm kiếm những cơ hội chiết khấu hay giảm giá, nhưng không phải lúc nào họ cũng nhận được đúng những mã giảm giá mình cần hay những ưu đãi đủ hấp dẫn khi nền tảng hay thương hiệu chỉ có thể đưa ra những ưu đãi cho số đông - đó cũng là rào cản mà nhiều thương hiệu muốn phá bỏ trong quá trình cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. A.I. trên sàn thương mại điện tử biến sự đột phá mà nhà nhà mong muốn đó trở thành hiện thực với khả năng lựa chọn và cung cấp mã giảm giá, chương trình ưu đãi thiết kế riêng cho từng nhóm khách hàng khác nhau, hứa hẹn sẽ xác lập tiêu chuẩn mới về xây dựng sự gắn kết giữa khách hàng và thương hiệu. Hiện Diện Cùng Khách Hàng Mọi Lúc Mọi Nơi Trong môi trường cạnh tranh cao của ngành thương mại điện tử (E-Commerce), điều khiến khách hàng luôn đánh giá cao là mức độ hỗ trợ chu đáo ngay cả khi việc mua hàng đã hoàn tất. Điều này có mối liên hệ mật thiết với việc xây dựng lòng trung thành từ khách hàng cũng như khả năng phát sinh nhu cầu mua sắm về sau. Khả năng vận hành không ngừng nghỉ cũng như tùy biến đa dạng ngôn ngữ tạo ra trải nghiệm hỗ trợ suôn sẻ tối đa dành cho khách hàng. Không còn chờ đợi một tổng đài viên nào, khách hàng có thể nhận được thông tin họ cần một cách chính xác, tin cậy bất cứ lúc nào. Điều này cũng tác động trực tiếp với việc vận hành của nền tảng thương mại điện tử khi nguồn tài nguyên hệ thống dành cho hỗ trợ khách hàng, cũng như nỗ lực con người được giảm thiểu đáng kể, giúp tiết kiệm chi phí và gia tăng lợi nhuận cho nền tảng. Ngoài ra, các trường hợp áp dụng mới nhất cũng cho thấy A.I. giúp giảm tỉ lệ bỏ giỏ hàng (cart abandonment), tối ưu quy trình đổi trả, cũng như thu thập các dữ liệu có ý nghĩa khác để nền tảng thương mại điện tử có thể liên tục tối ưu khả năng cung cấp dịch vụ. 

Tanika Blog xin chia sẻ đến độc giả một góc nhìn vô cùng thú vị về AI qua bài viết sau. Hy vọng bài viết sẽ cung cấp cho các bạn cái nhìn tổng quan nhất về AI trong năm qua và các xu hướng cho năm 2024! Nhìn lại năm 2023 Năm 2023 là sự khởi đầu bùng nổ của AI, hay phải nói đúng hơn là sự bùng nổ của ứng dụng AI đầu tiên đi thành công vào cuộc sống - ChatGPT ChatGPT - AI Chatbot thành công nhất hiện tại AI đã tồn tại hàng chục năm nay nhưng ứng dụng của nó hầu như chỉ trong phòng thí nghiệm, hoặc ẩn mình sau những tính năng mà các hãng công nghệ hay dùng bằng các từ “smart” hay “intelligent”. AI bản thân nó chưa bao giờ tự đứng một mình thành công như một ứng dụng độc lập. Thế nhưng ChatGPT lại chính là sản phẩm đầu tiên mà AI đứng như một ứng dụng độc lập. Mô tả chính xác cho ChatGPT phải là “một ứng dụng Chatbot có sử dụng AI”. ChatGPT làm mê hoặc mọi người bởi sự “dễ dùng” và “sự thông minh đáng kinh ngạc”, khiến định nghĩa AI trở thành tương đương với ChatGPT. Nói về AI, thứ đầu tiên hiện ra trong đầu người dùng chính là Chatbot ChatGPT. Điều này thực sự vừa hay lại vừa dở, hay khi khái niệm AI rất trừu tượng, không có hình dạng cụ thể nay đã có hình dạng là “một con chatbot, một khung chat siêu thông minh, hỏi gì cũng đáp được”, dở là khi khái niệm này sẽ đóng khung hiểu biết và cảm nhận của người dùng về AI, tạo ra một lối mòn mong chờ về AI, chúng ta sẽ tiếp tục mong chờ về các ứng dụng AI khác nhưng chỉ là dưới dạng Chatbot. Những người làm sản phẩm AI hay những hãng công nghệ đang tìm cách ứng dụng AI phần lớn cũng sẽ rơi vào cái bẫy nhận thức “AI - Chatbot” này, dẫn tới quanh quẩn tìm cách ứng dụng AI trong thực tế quanh khái niệm lối mòn đã hình thành này. 2024 và những xu hướng ứng dụng thực tế AI trong cuộc sống Năm 2024 sẽ là năm bùng nổ về AI Ứng Dụng, là năm thành công của “ứng dụng tiên phong”. ChatGPT của 2023 đã cuốn tất cả các tập đoàn công nghệ lớn phải đầu tư hàng chục tỉ đô la vào nền tảng AI, cuốn theo luôn hàng trăm công ty công nghệ lớn khác phải chạy theo ứng dụng công nghệ AI vì người dùng đã phát sinh nhu cầu “sử dụng AI”. Với tất cả số tiền khổng lồ đã đốt cho AI nền tảng, thì giờ họ phải kiếm tiền từ những Ứng Dụng AI - những Sản phẩm Ứng Dụng AI thực tế mà người dùng sẽ chi tiền để mua và sử dụng, theo đúng tinh thần của chủ nghĩa tư bản - đầu tư phải mang lại lợi nhuận. Thế nhưng như đã nói ở trên, cái lối mòn nhận thức “AI - Chatbot” mà ChatGPT tạo ra vừa lợi lại vừa hại, tất cả các sản phẩm ứng dụng AI hiện tại và xu hướng của những sản phẩm AI của năm nay đều quay quanh AI Chatbot, tất cả đều vẫn là các “khung chat có AI” hay xịn xò hơn thì là “mấy cái loa phát tiếng nói có AI - voice Assistant” vốn đã có từ 2010 - lúc Apple Siri ra đời.  Tệ hơn thì là đám “AI giả cầy”, tức là đám tính năng mà các hãng trước đây vẫn hay gọi bằng mấy cái tên như “Smart”, “Intelligent”, “Thông minh”. Những tính năng này vốn không chứa hàm lượng “AI” nhiều lắm, chúng phần lớn là các chương trình được lập trình sẵn với những kết quả được định sẵn, ví dụ: cái máy giặt có tính năng tự cân trọng lượng đồ giặt và tính toán ra lượng nước, lượng bột giặt, thời gian giặt thích hợp, trước đây tính năng này được quảng cáo với cái tên có chữ “Smart” thì ngày nay các hãng lại đổi thành “AI” dù bản chất chẳng khác gì. Xu hướng này đơn giản sẽ là ngắn hạn khi các hãng công nghệ chưa thể làm ra được những thứ có hàm lượng “AI” cao hơn. Đối với xu hướng chính “AI Chatbot - Assistant” thì hiện các đại tập đoàn công nghệ vẫn đang loay hoay với các sản phẩm ứng dụng AI dạng này. Chúng ta sẽ đi qua vài Ứng dụng AI điển hình và bàn về xu hướng phát triển tiếp theo của Ứng dụng AI ấy. OpenAI ChatGPT (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Ông vua Ứng dụng Chatbot AI vẫn chưa bị lật đổ, vẫn là ứng dụng AI phổ dụng nhất, được dùng nhiều nhất và vẫn “hữu dụng” nhất. Nói ChatGPT “hữu dụng nhất” là vì ChatGPT vẫn đang liên tục được cải thiện, bổ sung các tính năng mới rất đột phá, giúp ChatGPT tiếp tục là một trong các ứng dụng AI thật sự rất có ích. OpenAI ChatGPT vẫn đang là người dẫn đầu các xu hướng AI Ứng Dụng mới thông qua các tính năng mới của họ:  ChatGPT Code Interpreter (nay đổi tên thành ChatGPT Data Analysis - một sự đổi tên khó hiểu của OpenAI): đây là một tính năng rất đột phá mang tính định hướng cho AI ứng dụng, mà phải nói rằng chỉ những người rất có hiểu biết và tầm nhìn ứng dụng về AI mới nghĩ ra. Vì AI vốn rất giỏi trong việc viết và cực kì kém trong tính toán, AI kém trong mọi loại tính toán từ cộng trừ nhân chia cho tới suy luận logic, bạn đừng nghĩ là hỏi AI 1+1 và nó trả lời là 2 thì là nó biết tính toán, đơn giản là nó đã được đọc đâu đó trên internet có phép toán 1+1 là bằng 2 nên nó đơn giản là trả lời dựa trên thứ nó đã được học. Các thử nghiệm đã chứng minh ChatGPT 3.5 (bản AI không có Code Interpreter) làm sai 100% các phép toán có từ 6 chữ số trở lên, lí do là trên Internet sẽ không có kết quả cho mọi phép toán 2 số có 6 chữ số. Làm toán là quá trình tạo ra thứ vốn không có trước đó, rất khác so với viết văn là quá trình trình diễn thông tin vốn đã có trước đó, làm toán chính là dạng thức tư duy trừu tượng nhất của con người. AI làm được toán (hiểu toán và làm được toán thực sự) là mục tiêu của các nhà khoa học trên con đường tạo ra Trí tuệ nhân tạo toàn năng (AGI) dạng AI có thể tự tư duy trừu tượng như con người, thậm chí cách đây vài tháng tại OpenAI đã xảy ra một cuộc đảo chính (bất thành) của các nhà khoa học sau khi có bằng chứng là họ đã tạo ra được AI có khả năng hiểu toán và làm toán như học sinh cấp 3, khiến các nhà khoa học hoảng loạn và muốn ngăn chặn tốc độ phát triển của AI biết làm toán.Nói dài dòng là để giải thích cốt lõi của tính năng ChatGPT Code Interpreter này và tại sao nó quan trọng với tương lai phát triển AI Ứng Dụng trong ngắn hạn. Tính năng này lợi dụng khả năng viết văn và viết code xuất sắc của AI để hỗ trợ cho sự yếu kém trong khả năng làm toán và tư duy logic của AI. Ý tưởng của tính năng này rất đơn giản, AI sẽ dựa trên câu hỏi của người dùng, nếu câu hỏi đó đòi hỏi tư duy logic hoặc tính toán, ví dụ bạn hỏi AI rằng nếu tôi có mảnh vườn 678968 m2, tôi muốn chia cho 6958 người thì mỗi người có bao nhiêu m2 đất, AI sẽ viết một đoạn code - hay gọi là lập trình - một chương trình hẳn hoi chạy được (thường là bằng ngôn ngữ lập trình Python) để làm phép toán 678968 / 6958 rồi thực hiện chạy chương trình đó luôn để lấy kết quả tính toán rồi trả lời cho người dùng. Đây là một cách giải vấn đề rất thông minh, AI sẽ tư duy logic thông qua lập trình, dùng việc viết chương trình - thứ mà nó đã được học từ hàng tỉ dòng mã nguồn các loại chương trình trên internet - để giải mọi vấn đề logic hóc búa; mở ra cho AI khả năng tư duy, giải quyết vấn đề gần với con người hơn rất nhiều. ChatGPT Function Call: đây là một tính năng mà nhiều bên khác đang tìm cách bắt chước nhưng vẫn chưa thành. OpenAI dạy cho AI khả năng viết code và sử dụng các công cụ thông qua việc truy vấn các API (giao diện lập trình ứng dụng) có sẵn. Hiểu nôm na là tính năng này cho phép AI không còn chỉ hỏi và đáp nữa mà còn có thể tương tác, sử dụng các công cụ khác, ví dụ như hiện giờ AI có thể Search (ChatGPT dùng Bing thay vì Google để search), đọc file, truy cập website, truy cập các cơ sở dữ liệu, etc. Đây là tính năng mở khả năng cho AI trở thành các Trợ Lý (Assistant) thực thụ, giúp con người được vô vàn công việc thay cho các Assistant truyền thống như Apple Siri, Google Assistant, Amazon Alexa,… Multi-modal: Nhiều giác quan khác cho con AI, nhiều con AI trong một con AI. ChatGPT 4 hiện nay là con AI chứa nhiều con AI khác bên trong, mỗi con AI đảm nhiệm một nhiệm vụ, con AI nghe được - diễn giải âm thanh thành văn bản, con AI nhìn được - diễn giải hình ảnh nó nhận được thành văn bản, con AI làm toán được, con AI vẽ tranh tạo ảnh được, etc . Đây là tính năng mà nhiều bên làm AI khác bắt đầu triển khai GPTs: AI Agent - Nhân viên AI - đây là tính năng mà OpenAI đưa ra cho ChatGPT, cho phép người dùng tự phối hợp các tính năng đã nói ở trên cùng với dữ liệu riêng mà người dùng cung cấp, để tạo ra các con AI có thể làm những công việc chuyên biệt, ví dụ: con AI chuyên dạy trẻ con làm toán, con AI chuyên phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp, con AI chuyên tóm tắt nội dung video, etc. Tính năng này của OpenAI ChatGPT đã khởi đầu một xu hướng rất lớn mà rất nhiều công ty startup AI mới mọc ra đang nhắm tới miếng bánh thị trường trị giá hàng trăm tỉ đô này. Microsoft Copilot  (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Microsoft hiện đang là đại gia bao nuôi cho OpenAI và bản thân của ứng dụng ChatGPT đình đám, Microsoft cung cấp toàn bộ hạ tầng máy chủ, phần cứng để chạy ChatGPT và các ứng dụng liên quan ChatGPT. Do đó các tính năng đột phá mà OpenAI phát triển cho ChatGPT thì Microsoft cũng đồng thời sở hữu và tích hợp vào các sản phẩm của đại gia công nghệ này. Điều này dẫn tới việc Microsoft tạo ra Microsoft Copilot. Microsoft Copilot có thể coi là phiên bản ChatGPT được tích hợp vào toàn bộ dải sản phẩm có sẵn của Microsoft đang cung cấp, mà Microsoft thì đang cung cấp phần mềm chống lưng cho mọi doanh nghiệp đang có trên thế giới, từ hệ điều hành Windows, tới bộ Microsoft Office, tới bộ công cụ lập trình Microsoft Visual Studio, trình duyệt EDGE, công cụ tìm kiếm Bing, hạ tầng máy chủ đám mây Azure,…, tất tần tật Microsoft đều gắn ChatGPT vào và nâng cấp chúng ngay lập tức lên thành Ứng Dụng Có AI Hỗ Trợ. Dĩ nhiên tầm nhìn của Microsoft là vậy, còn thực tế triển khai thì Microsoft Copilot phiên bản thử nghiệm hiện tại không khác ChatGPT là mấy, chỉ đơn giản là một cái khung chat gắn vào tất cả các sản phẩm đã có của Microsoft, vẫn chưa tự động điều khiển các ứng dụng phần mềm của Microsoft như trong mấy video demo mà hãng công bố (ví dụ: kêu AI tự tính toán lương nhân sự của công ty tháng này là nó tự mở Excel tự tính, không cần kế toán nữa). MS nổi tiếng với việc tạo ra những bản demo tuyệt vời, nhưng sản phẩm thì có lẽ sẽ phải chờ đợi rất lâu nữa. Google Bard (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Google vốn là tập đoàn dẫn đầu về AI cả chục năm nay, thực ra hãng đã tạo ra AI và tích hợp AI vào tất cả các sản phẩm của hãng từ rất lâu, hãng cũng là nhà cung cấp dịch vụ AI Đám Mây (Cloud AI Service) từ tận 2015, các sản phẩm từ Google Search, Google Translate, Google Maps dẫn đường, Android OS,… đều đã dày đặc các tính năng AI từ gần chục năm nay. Nhưng Google chưa bao giờ có một Ứng Dụng AI Riêng Lẻ nào hết, chưa bao giờ, nên nếu nói Google thua trong cuộc đua AI thì họ thua trong việc tạo ra AI Ứng Dụng. Sau thành công của ChatGPT, sản phẩm AI Ứng Dụng trực tiếp đe dọa tới Google Search, sản phẩm cốt lõi của tập đoàn Google, ngay từ khi có ChatGPT, người ta bắt đầu lười gõ vào khung tìm kiếm của Google rồi, thay vào đó người ta hỏi ChatGPT hay hỏi Microsoft Copilot để nhận được thông tin nhanh chóng thay vì phải lướt qua hàng chục kết quả tìm kiếm từ Google. Google thực sự bị buộc phải tất tay vào cuộc đua làm AI Ứng Dụng, vì sự sống còn của tập đoàn Google. Sản phẩm AI Ứng Dụng đầu tiên của Google là Google Bard, một sản phẩm Google phải làm rất vội vã trong 100 ngày, huy động toàn bộ các nhà khoa học AI hàng đầu của Google bao gồm cả nhà khoa học tiên phong sáng lập nên Google là Sergey Brin.  Nhưng sản phẩm AI Ứng Dụng đầu tiên của Google - Google Bard này thực sự là tệ, tệ ngay trong tính năng cơ bản là chat hỏi và đáp, câu trả lời từ AI Bard rất kém chất lượng. Google phải dồn sức để gấp rút huấn luyện con AI đằng sau ứng dụng Google Bard, là con AI Google Gemini, đây là con AI mà Google kỳ vọng đấu ngang cơ với con AI GPT-3.5 và GPT-4 đằng sau ứng dụng ChatGPT. Cuối tháng 12.2023 vừa rồi, Google đã release được con AI Gemini, kết quả là con Google Bard đã khá hơn rất nhiều trong việc hỏi đáp, nhưng đáng tiếc là chỉ có vậy. Google vẫn chưa đuổi kịp OpenAI và Microsoft ở các tính năng AI cách mạng như: Code Interpreter, Function Call, Multi-Modal, AI Agent. Google Bard hiện thiếu các khả năng truy cập hay tương tác với các hệ thống khác, trong khi Google với hệ sinh thái ứng dụng rộng lớn không thua gì Microsoft, đây thực sự là điều đáng tiếc. Chúng ta hãy cùng chờ tiếp xem Google sẽ cải thiện như thế nào ở đầu năm 2024 này vì họ hứa rằng sẽ cung cấp AI Gemini phiên bản Ultra có năng lực tương đương với GPT-4 của OpenAI & Microsoft. Midjourney (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Đây là một sản phẩm AI Ứng Dụng, mình nghĩ cũng cần đề cập vì đây vẫn là một AI Ứng Dụng thành công, và thành công của nó vẫn thuộc xu hướng “AI Chatbot - Assistant”. Đây là Ứng Dụng AI Tạo Ảnh, một xu hướng AI khác bên cạnh AI Chatbot của ChatGPT, thế nhưng con AI tạo ảnh này thực tế vẫn là AI Chatbot, chỉ là giao diện ứng dụng chat của nó không phải là một ứng dụng riêng lẻ mà được tích hợp bên trong ứng dụng chat đã có sẵn là Discord. Thông qua Discord, người dùng chat với con AI Chatbot Midjourney yêu cầu Tạo Ảnh của mình, và con AI này trả lại kết quả là hình ảnh được AI tạo ra. Chính giao diện Chat đã giúp Midjourney dễ dùng dễ tiếp cận với người dùng, qua đó tạo ra một AI Ứng Dụng độc đáo, một mô hình kinh doanh độc đáo thành công. Hiện tại, Midjourney là Ứng Dụng AI đầu tiên có lãi. Github Copilot (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Đây cũng là một sản phẩm AI Ứng Dụng đã có từ trước ChatGPT, sử dụng mô hình AI GPT-3 tiền thân của ChatGPT, đây là sản phẩm AI khá chuyên biệt, tập trung hỗ trợ các lập trình viên trong việc lập trình. Tuy nhiên sản phẩm này cũng không hề phổ dụng cho đến khi xu hướng “AI Chatbot - Assistant" hình hành. Sau khi ChatGPT ra đời, Microsoft tích hợp khung chat AI của ChatGPT vào sản phẩm này và gắn lên công cụ lập trình Visual Studio Code thì sản phẩm này mới thực sự bùng nổ và giúp các lập trình viên tăng hiệu suất thông qua việc chat với AI và nhờ nó viết code. . Xu hướng AI Ứng Dụng 2024 Thông qua 4 sản phẩm AI Ứng Dụng Thực Tế điển hình ở trên, chúng ta có thể thấy xu hướng AI Ứng Dụng của năm 2024 đã hình thành, cơ bản nếu không có một startup nào có ý tưởng đột phá như cách ChatGPT đã làm thì các xu hướng này sẽ không bị phá vỡ mà vẫn tiếp tục xuyên suốt năm 2024 này: AI Chatbot sẽ vẫn là giao diện người dùng cuối (User Interface) chủ đạo, khung chat sẽ xuất hiện mọi nơi, mọi ứng dụng truyền thống muốn có AI sẽ đơn giản là tích hợp một khung chat vào, các startup AI mới cũng sẽ làm sản phẩm xoay quanh khung chat này. Về tính năng của các Ứng Dụng AI tựu chung sẽ tận dụng các tính năng đột phá mà OpenAI đã đưa ra ở nửa cuối năm 2023 như đã đề cập ở trên - Code Interpreter, Function Call, Multi-Modal để tiến tới việc tạo ra các Ứng Dụng AI Chuyên Biệt mà thuật ngữ ngành AI chúng tôi gọi là các AI Agent - mình đề xuất dịch là Nhân Viên AI - các Nhân Viên AI này sẽ được huấn luyện để trở thành chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể, có thể thực hiện các công việc thay cho con người chứ không chỉ dừng lại ở việc hỏi đáp. Ví dụ các Nhân Viên AI có thể là  Chuyên Gia Phân Tích Số Liệu Kinh Doanh: bạn đưa cho Nhân Viên AI này một vài file excel hoặc word chứa các số liệu, tài liệu kinh doanh, nó sẽ tự động đọc tài liệu, phân tích dữ liệu trong các file mà bạn đưa, rồi tự tạo các báo cáo vẽ các biểu đồ dựa trên các thông tin mà nó phân tích được. Nhân Viên AI Thư Ký: quản lý tài liệu, hồ sơ, thông tin lịch hẹn, lịch họp, lịch trình công việc của cả tổ chức doanh nghiệp, thu thập quản lý các nội dung họp của cả tổ chức, khi cần bất kỳ ai trong doanh nghiệp cũng có thể hỏi thư ký này truy lục thông tin, hoặc có thể yêu cầu các nghiệp vụ thư ký khác như sắp xếp lịch họp, book phòng họp, viết thư mời, tổ chức họp, chuẩn bị tài liệu họp, etc  Nhân Viên Sale AI: tự động tham gia các cuộc thảo luận trên mạng, tự lọc ra các khách hàng tiềm năng, chủ động liên lạc chào mời sản phẩm dịch vụ, giải đáp các thắc mắc của khách hàng về sản phẩm dịch vụ, kết nối khách hàng tiềm năng với nhân viên sale con người, etc. AI Agent hiện có thể thực hiện 5 / 7 bước bán hàng tiêu chuẩn. Nhân Viên Designer AI: tự động tìm kiếm hình ảnh từ internet, thiết kế hình ảnh marketing, tạo các hình ảnh, video sản phẩm theo yêu cầu, không giới hạn tùy chọn,  làm việc 24/7. Ứng Dụng AI sẽ kết hợp với Tự Động Hóa: một xu hướng AI Ứng Dụng khác đang nổi lên phái sinh từ các tính năng mà OpenAI giới thiệu ở trên. AI đang được huấn luyện sử dụng các công cụ phần mềm đang có sẵn của con người. Cụ thể là các AI Agent đang được huấn luyện để có thể tự nó mở MS Excel, tự nó mở phần mềm kế toán, tự nó mở hệ thống quản lý đơn hàng, tự nó mở các ứng dụng cụ thể như ứng dụng book xe Grab, ứng dụng đặt phòng Airbnb, Shopee, hay ứng dụng đặt vé máy bay,… AI được dạy sử dụng các phần mềm này thay con người tức là AI đang kết hợp với Automation (tự động hóa) để vượt ra khỏi khung chat, AI sẽ kết hợp việc thao tác trên nhiều phần mềm khác nhau để thực hiện nhiệm vụ như là một Nhân Viên Con Người (Human Agent), ví dụ bạn chat với AI Agent Thư Ký (vẫn là Chatbot) yêu cầu nó đặt vé máy bay cho cuộc họp với team 9h sáng tuần sau tại Hà Nội, AI Agent sẽ tự động tra các trang web VietjetAir, VNAirlines, Bamboo, tìm ra giá vé tốt nhất ở khung thời gian mà bạn đi họp, book vé, thanh toán bằng thẻ của bạn, rồi mở ứng dụng Grab, book sẵn hai chuyến xe từ nhà bạn tới sân bay và từ sân bay tới địa điểm họp cho bạn. Đây là xu hướng Ứng Dụng AI mà mình cho rằng giúp AI đi vào cuộc sống thực tế nhất hiện nay, năm 2024 đây sẽ là xu hướng làm AI Ứng Dụng chủ đạo. Năm 2024 sẽ là năm AI Ứng Dụng bắt đầu với những thứ thực tế hơn, có ích với con người hơn. Dĩ nhiên chúng sẽ luôn đi cùng 2 mặt tốt và xấu, có những startup tập trung tạo ra AI Ứng Dụng phục vụ lợi ích của con người, nhưng cũng sẽ có những nhóm, những tổ chức tạo ra các AI Ứng Dụng đi lừa đảo đi khai thác các điểm yếu để kiếm lợi. Cái hộp pandora AI đã mở ra rồi, sẽ không có cách gì đảo ngược cuộc cách mạng mà AI đang kéo chúng ta đi, AI tốt hay xấu là do chúng ta phát triển và dạy nó cả. Nguồn bài viết: facebook Hong Phuc Nguyen(Link bài viết gốc của tác giả) Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: KHI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GẶP TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG

Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào mà các nền tảng mạng xã hội luôn có thể hiển thị quảng cáo phản ánh chính xác những gì bạn đang tìm kiếm hoặc quan tâm? Nếu câu trả lời là có, hãy cùng Tanika đi tìm kiếm lời giải thích qua bài viết dưới đây nhé! Cá nhân hoá thông qua AI là gì? Trong thế giới ngày càng kỹ thuật số của chúng ta, khách hàng không chỉ mong đợi sản phẩm và dịch vụ chất lượng cao mà còn mong muốn được trải nghiệm một cách cá nhân hóa. Cá nhân hóa đã không còn là một lựa chọn, mà là một yêu cầu cơ bản mà mọi doanh nghiệp cần đáp ứng để duy trì sự liên kết và trung thành của khách hàng. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một kỷ nguyên mới của cá nhân hóa, cung cấp những cách thức sáng tạo và hiệu quả để tạo ra trải nghiệm độc đáo cho từng người dùng. Cá nhân hoá thông qua AI là cách thức sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng dựa trên sở thích, lịch sử và hành vi của họ. Thông qua việc sử dụng học máy và phân tích dự đoán, Cá nhân hoá thông qua AI có thể nhận diện mô hình trong dữ liệu khách hàng và sử dụng thông tin này để cung cấp đề xuất, nội dung và giá cả cá nhân hóa. Điều này giúp các công ty tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và liên quan hơn cho khách hàng, dẫn đến sự hài lòng và trung thành tăng lên. Để thực hiện cá nhân hóa AI hiệu quả, công ty cần thu thập dữ liệu từ khách hàng thông qua các nguồn khác nhau như phân tích trang web, tương tác trên mạng xã hội, lịch sử mua hàng và phản hồi của khách hàng. Dữ liệu này sau đó được phân tích để nhận diện mô hình và thông tin liên quan giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Các hệ thống đề xuất, chatbot, giá cả động và nội dung được cá nhân hóa là một số kỹ thuật cá nhân hóa mà công ty có thể sử dụng để thu hút khách hàng và cung cấp cho họ trải nghiệm độc đáo. Ví dụ, hệ thống đề xuất có thể gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng của khách hàng, trong khi chatbot có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng tức thời và cá nhân hóa. Tầm quan trọng của cá nhân hóa trong trải nghiệm khách hàng: Tăng cường sự hài lòng của khách hàng: Trải nghiệm cá nhân hóa làm cho khách hàng cảm thấy được trân trọng và hiểu rõ. Cải thiện tương tác và lòng trung thành: Bằng cách hiểu rõ sở thích của khách hàng, bạn có thể cung cấp nội dung và thông điệp cá nhân hóa phù hợp với họ. Tăng doanh thu và doanh số: Cá nhân hóa có thể cải thiện tính liên quan và kịp thời của nỗ lực marketing và bán hàng của bạn, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và giá trị đơn hàng trung bình cao hơn. Tiết kiệm chi phí thông qua hiệu quả: Bằng cách tự động hóa một số quá trình cá nhân hóa, bạn có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong khi vẫn cung cấp trải nghiệm khách hàng tuyệt vời. Hiểu biết khách hàng của bạn: Thu thập dữ liệu: Quá trình thu thập thông tin về khách hàng của bạn, như sở thích, thích và không thích, và lịch sử mua hàng. Phân tích hành vi khách hàng: Nghiên cứu các hành động và hành vi của khách hàng để có cái nhìn sâu sắc về sở thích và nhu cầu của họ. Dự đoán hành vi tương lai: Sử dụng dữ liệu khách hàng để dự đoán những gì khách hàng có khả năng làm tiếp theo. Lợi ích của Cá nhân hoá thông qua AI: Tăng cường sự hài lòng của khách hàng: Cá nhân hoá thông qua AI cho phép công ty hiểu khách hàng của họ tốt hơn và phục vụ nhu cầu của họ một cách mục tiêu và hiệu quả hơn. Tăng cường tương tác và lòng trung thành: Bằng cách cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, bạn có thể xây dựng mối quan hệ mạnh mẽ hơn với khách hàng của bạn và tăng sự sẵn lòng của họ trong việc chi tiêu cho sản phẩm của bạn. Tăng doanh thu và doanh số: Cá nhân hoá thông qua AI có thể cải thiện tính liên quan và kịp thời của nỗ lực marketing và bán hàng của bạn. Tiết kiệm chi phí thông qua hiệu quả: Bằng cách tự động hóa một phần quá trình cá nhân hóa, bạn có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Những thách thức và giải pháp: Khi quá trình cá nhân hóa AI thu thập dữ liệu từ người tiêu dùng, điều này có thể gây ra những lo ngại về đạo đức và quyền riêng tư. Người tiêu dùng có thể lo lắng về cách dữ liệu của họ được sử dụng và liệu dữ liệu đó có được chia sẻ với bên thứ ba hay không. Điều quan trọng là phải thiết lập sự minh bạch với người tiêu dùng và đưa ra lời giải thích rõ ràng về cách dữ liệu của họ sẽ được sử dụng. Hơn nữa, các thuật toán AI có thể bị sai lệch, dẫn đến kết quả phân biệt đối xử. Điều này là do các tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo các thuật toán AI, bản thân chúng có thể không đầy đủ hoặc sai lệch. Điều quan trọng là phải đảm bảo cung cấp đủ dữ liệu để đào tạo các mô hình này nhằm giảm thiểu bất kỳ sai lệch tiềm ẩn nào. Để giải quyết những lo ngại này, điều quan trọng là phải thiết lập các nguyên tắc đạo đức và quyền riêng tư rõ ràng cho việc cá nhân hóa AI. Các công ty phải đảm bảo rằng họ đang thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân một cách có đạo đức và có trách nhiệm. Điều này liên quan đến việc xử lý thích hợp dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như ẩn danh dữ liệu đã thu thập để bảo vệ danh tính người tiêu dùng trong khi vẫn học hỏi từ hành vi của họ. Cuối cùng, điều quan trọng là phải thực hiện tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong việc sử dụng AI để người tiêu dùng cảm thấy thoải mái. Bài học rút ra Cá nhân hóa thông qua AI ngày càng trở nên phổ biến trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách sử dụng dữ liệu như lịch sử duyệt web, hoạt động truyền thông xã hội và các tương tác trước đó với công ty, thuật toán AI có thể tạo ra các đề xuất phù hợp cụ thể với sở thích và nhu cầu của khách hàng, đồng thời mang lại trải nghiệm mua sắm liền mạch và hiệu quả. Điều này dẫn đến sự hài lòng của khách hàng tăng lên và lòng trung thành với thương hiệu, cuối cùng dẫn đến tăng doanh thu cho công ty. Ngoài ra, AI cũng có thể hỗ trợ cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ kịp thời và phù hợp cũng như giảm thời gian phản hồi. Tuy nhiên, điều quan trọng là các công ty phải đạt được sự cân bằng giữa cá nhân hóa và quyền riêng tư dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng được sử dụng một cách có đạo đức và được sự đồng ý của họ. Nhìn chung, cá nhân hóa AI có tiềm năng cách mạng hóa cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Đây cũng là một công cụ mạnh mẽ có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường tương tác và doanh số cho doanh nghiệp. Đây là xu hướng dự kiến sẽ tiếp tục phát triển khi các công ty tìm kiếm cách đổi mới sáng tạo để nổi bật trong thị trường cạnh tranh. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN

Bạn có biết: Hơn 90% các nhà marketing từ 35 quốc gia đã sử dụng công cụ AI để tự động hóa tương tác với khách hàng? 88% trong số họ cho biết công nghệ này đã giúp họ cải thiện hiệu quả công việc? Điều này không chỉ là một minh chứng cho sức mạnh của AI trong việc biến đổi cách thức doanh nghiệp tiếp cận và giao tiếp với khách hàng mà còn là dấu hiệu cho thấy một cuộc cách mạng thực sự đang diễn ra trong ngành marketing. Một trong những “nhân tố” góp phần vào sức mạnh này của AI đó là khả năng phân tích, dự đoán tuyệt vời của chúng. Hãy cùng Tanika đi tìm hiểu chi tiết hơn về khả năng này nhé! AI dùng cho phân tích dự đoán là gì? AI là một nhánh của khoa học máy tính nhằm mục đích tạo ra các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ cao, như suy luận, học hỏi và giải quyết vấn đề. AI dùng cho phân tích dự đoán là việc áp dụng các kỹ thuật AI, như học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học tăng cường, để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán. AI có thể xử lý các tập dữ liệu phức tạp và lớn, trích xuất các mẫu ẩn và insight, cũng như thích nghi với điều kiện thay đổi và phản hồi lại. AI cho phân tích dự đoán được sử dụng cho những mục đích gì? AI có thể được sử dụng cho phân tích dự đoán theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào mục tiêu kinh doanh và nguồn dữ liệu. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để dự đoán hành vi khách hàng như lượt quay trở lại, tỷ lệ rời đi, giá trị suốt đời và sự hài lòng dựa trên tương tác, sở thích và phản hồi của họ. Điều này có thể giúp cải thiện chiến lược marketing, bán hàng và dịch vụ cũng như đưa ra các đề xuất và ưu đãi được cá nhân hóa. Hơn nữa, AI có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu, lượng cung và giá cả dựa trên dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài. Điều này có thể giúp tối ưu hóa hàng tồn kho, sản xuất và phân phối trong khi tăng lợi nhuận và hiệu quả. Ngoài ra, AI có thể được sử dụng để dự đoán rủi ro, gian lận và bất thường dựa trên các mẫu, quy tắc và tín hiệu. Điều này có thể giúp ngăn chặn tổn thất, bảo vệ tài sản và đảm bảo tuân thủ quy định. Cuối cùng, AI có thể được sử dụng để dự đoán kết quả, kịch bản và hành động dựa trên mô phỏng, mô hình và tối ưu hóa. Điều này có thể giúp kiểm tra giả thuyết, khám phá lựa chọn và đưa ra quyết định sáng suốt. Những lợi ích của việc sử dụng AI cho phân tích dự đoán là gì? AI cho phân tích dự đoán có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp của bạn, chẳng hạn như tăng độ chính xác và đáng tin cậy nhờ vào khả năng xử lý nhiều dữ liệu và biến số hơn so với các phương pháp truyền thống. Ngoài ra, AI có thể tự động hóa và đơn giản hóa quy trình làm việc, mang lại kết quả nhanh chóng và khả thi hơn. Điều này có thể giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đồng thời cho phép doanh nghiệp của bạn tập trung hơn vào các hoạt động kinh doanh cốt lõi. Hơn nữa, AI có thể khám phá những cơ hội và thông tin mà bạn có thể chưa phát hiện ra, từ đó, giúp bạn tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và giải pháp mới. Điều này có thể giúp bạn chiếm ưu thế so với đối thủ, và tăng sự trung thành cũng như sự hài lòng của khách hàng. Những thách thức của việc sử dụng AI cho phân tích dự đoán là gì? Sử dụng AI cho phân tích dự đoán đặt ra một số thách thức cần được giải quyết, chẳng hạn như chất lượng và khả năng sẵn có của dữ liệu, vấn đề đạo đức và pháp lý, kỹ năng và nguồn lực. Để đảm bảo độ chính xác, đầy đủ, liên quan và nhất quán của dữ liệu, bạn cần truy cập vào một loạt các nguồn dữ liệu với các định dạng khác nhau. Các câu hỏi về đạo đức và pháp lý, chẳng hạn như quyền riêng tư, an ninh, công bằng, trách nhiệm và minh bạch cũng phải được xem xét kỹ lưỡng khi quyết định sử dụng AI. Ngoài ra, bạn cũng cần có một đội ngũ chuyên gia và chuyên nghiệp để xử lý các khía cạnh kỹ thuật và kinh doanh của các dự án AI. Hơn nữa, việc đầu tư vào các công cụ và cơ sở hạ tầng cũng là một điều cần thiết để hỗ trợ cho các sáng kiến AI của bạn. Làm thế nào để bắt đầu với AI cho phân tích dự đoán? Nếu bạn muốn bắt đầu sử dụng AI cho phân tích dự đoán, dưới đây là một số bước mà bạn nên thực hiện: Xác định vấn đề và mục tiêu kinh doanh của bạn: bạn cần dự đoán điều gì và tại sao? Hãy nhớ xem xét lợi ích và rủi ro trong các dự đoán của bạn, cũng như tìm hiểu về các nguồn dữ liệu và phương pháp cần thiết.  Chọn một kỹ thuật và công cụ AI phù hợp với vấn đề và mục tiêu của bạn. Đánh giá ưu và nhược điểm của mỗi lựa chọn, và đo lường và đánh giá kết quả. Một số công cụ phổ biến hiện nay mà bạn có thể tham khảo là: Tanika, Intercom, v.v. Xây dựng và thử nghiệm mô hình và dự đoán AI của bạn. Đào tạo và xác nhận nó để đảm bảo độ chính xác, đáng tin cậy và đạo đức; đồng thời luôn cập nhật và tinh chỉnh mô hình theo thời gian.  Triển khai và giám sát mô hình và dự đoán AI của bạn. Tích hợp nó vào quy trình kinh doanh, giải thích nó cho các bên liên quan, và cập nhật nó khi dữ liệu hoặc môi trường thay đổi. Kết luận Trí tuệ nhân tạo không chỉ là tương lai của marketing mà đã trở thành một phần quan trọng của hiện tại. Các doanh nghiệp sử dụng AI để phân tích và dự đoán hành vi khách hàng đang dẫn đầu trong cuộc đua thu hút và giữ chân khách hàng. Bằng cách hiểu và áp dụng AI một cách chiến lược, bạn có thể không chỉ nắm bắt được những xu hướng và sở thích của khách hàng mà còn tạo ra những chiến dịch marketing đột phá và hiệu quả. Nó không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu và phục vụ khách hàng tốt hơn mà còn mở ra những cơ hội mới để tạo ra sự đổi mới, hiệu quả và sự phát triển bền vững. Ngày càng rõ ràng rằng, những doanh nghiệp không chỉ tiếp nhận mà còn tận dụng triệt để sức mạnh của AI, sẽ là những người dẫn đầu và thành công trong kỷ nguyên số này! Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: Nuôi dưỡng mối quan hệ: Khi trí tuệ nhân tạo gặp bán hàng thông minh Doanh nghiệp và hành trình khám phá trí tuệ nhân tạo

Trong thế giới marketing ngày nay, việc hiểu rõ và đáp ứng nhu cầu riêng biệt của từng khách hàng không chỉ là một lợi thế cạnh tranh mà còn là yếu tố quyết định sự thành công của mọi doanh nghiệp. Khi khách hàng ngày càng mong đợi trải nghiệm cá nhân hóa cao hơn, các công ty đang tìm kiếm những giải pháp công nghệ tiên tiến để đáp ứng yêu cầu này. Trong số các công nghệ đó, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một người chơi chính, cách mạng hóa cách thức chúng ta phân đoạn và tương tác với khách hàng. Bài viết này sẽ khám phá sâu vào thế giới của AI trong phân đoạn khách hàng, một chiến lược mà qua đó công nghệ thông minh có thể nhận biết, phân tích và dự đoán nhu cầu và hành vi của khách hàng. Hãy chuẩn bị để bước vào kỷ nguyên mới của marketing, nơi mỗi quyết định được hỗ trợ bởi sức mạnh của AI cùng với Tanika ngay nhé! AI Cải Thiện Phân Đoạn Khách Hàng Cho Marketing Như Thế Nào? Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một bước ngoặt trong thế giới marketing, và một lĩnh vực nơi nó tạo ra ảnh hưởng đáng kể là trong việc phân đoạn khách hàng. Bằng việc sử dụng công cụ và phân tích hỗ trợ bởi AI, các doanh nghiệp có thể thu thập những thông tin giá trị về khách hàng của mình và từ đó, tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa hiệu quả với khách hàng mục tiêu của mình. Giới Thiệu về Phân Đoạn Khách Hàng Hỗ Trợ bởi AI Phân đoạn khách hàng là một khía cạnh quan trọng trong chiến lược marketing. Nó bao gồm việc chia thị trường mục tiêu thành các nhóm riêng biệt dựa trên các đặc điểm chung, cho phép doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa hơn. Tuy nhiên, các phương pháp phân đoạn khách hàng truyền thống có thể gây mất thời gian, mang tính chủ quan và dễ phạm lỗi. Đó là lý do mà trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện, cách mạng hóa cách thức doanh nghiệp tiếp cận phân đoạn khách hàng. Lợi Ích của AI trong Phân Đoạn Khách Hàng Công cụ và công nghệ hỗ trợ bởi AI cho phép doanh nghiệp tận dụng lượng lớn dữ liệu khách hàng có sẵn, thu thập thông tin giá trị và hiểu rõ khách hàng của mình hơn bao giờ hết. Bằng cách khai thác sức mạnh của AI cho việc phân đoạn khách hàng, doanh nghiệp có thể: Xác định nhóm khách hàng mục tiêu một cách hiệu quả. Tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa. Cải thiện quyết định làm việc. Tăng cường độ chính xác của dữ liệu. Tối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Thách Thức và Hạn Chế của AI trong Phân Đoạn Khách Hàng Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích trong phân đoạn khách hàng, nhưng doanh nghiệp cũng cần phải nhận thức được những thách thức và hạn chế khi triển khai nó; ví dụ như: Chất lượng và sự phụ thuộc của dữ liệu. Những lo ngại về đạo đức và quyền riêng tư. Những định kiến, thiên vị trong thuật toán. Sự chấp nhận và áp dụng của người dùng. Cần có chuyên môn và sự diễn giải của con người. Bắt Đầu với AI trong Phân Đoạn Khách Hàng Như Thế Nào? Bắt đầu với AI trong phân đoạn khách hàng là một quá trình đòi hỏi sự cẩn trọng và chiến lược. Dưới đây là một số bước bạn có thể theo dõi để triển khai AI trong việc phân đoạn khách hàng một cách hiệu quả: Xác định Mục Tiêu và Nhu Cầu: Định rõ mục tiêu: Xác định rõ bạn muốn đạt được gì từ việc áp dụng AI vào phân đoạn khách hàng. Mục tiêu có thể bao gồm cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện khách hàng tiềm năng, tăng tỷ lệ chuyển đổi, hay cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa tốt hơn. Hiểu nhu cầu của khách hàng: Nắm bắt sâu sắc về đối tượng khách hàng của bạn, bao gồm hành vi, sở thích và nhu cầu. Thu Thập và Phân Tích Dữ Liệu: Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau như website, ứng dụng di động, mạng xã hội, và hệ thống CRM. Dữ liệu có thể bao gồm thông tin cá nhân, hành vi mua hàng, tương tác trên trang web, và phản hồi của khách hàng. Phân tích và xử lý dữ liệu: Sử dụng công cụ AI để phân tích và xử lý dữ liệu. Điều này bao gồm làm sạch dữ liệu, loại bỏ thông tin trùng lặp và không liên quan, và phân loại dữ liệu theo các đặc điểm nhất định. Chọn Công Cụ và Kỹ Thuật AI: Nghiên cứu và lựa chọn công cụ AI: Có rất nhiều công cụ và nền tảng AI có thể hỗ trợ phân đoạn khách hàng, bao gồm học máy, phân tích dự đoán, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chọn công cụ phù hợp với nhu cầu và nguồn lực của doanh nghiệp bạn. Triển khai mô hình AI: Phát triển hoặc tích hợp các mô hình AI vào hệ thống của bạn. Điều này có thể đòi hỏi sự hợp tác với các chuyên gia về dữ liệu và AI. Thực Hiện và Theo Dõi: Triển khai chiến lược: Bắt đầu áp dụng các phân đoạn khách hàng được cải thiện bởi AI vào chiến dịch marketing của bạn. Theo dõi và tối ưu hóa: Theo dõi kết quả và đánh giá hiệu suất của các phân đoạn khách hàng mới. Sử dụng phản hồi và kết quả để tối ưu hóa và cải thiện mô hình AI của bạn. Đảm Bảo Tuân Thủ và Đạo Đức: Tuân thủ quy định: Đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu khách hàng tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Xem xét đạo đức: Xây dựng và duy trì niềm tin của khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu một cách minh bạch và đạo đức. Bằng cách bắt đầu từ việc hiểu rõ mục tiêu và nhu cầu, và sau đó di chuyển qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, chọn công cụ phù hợp, và triển khai mô hình một cách cẩn thận, bạn có thể tận dụng AI để nâng cao trải nghiệm khách hàng và đạt được lợi thế cạnh tranh trong thị trường ngày nay. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: KHI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GẶP CDP: DỰ ĐOÁN VÀ KẾT NỐI CHÍNH XÁC HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: KHI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GẶP TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG

Trong thời đại số hóa ngày nay, khách hàng có nhiều lựa chọn hơn bao giờ hết. Họ có thể dễ dàng so sánh giá cả, đọc đánh giá và tìm kiếm sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của mình. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các doanh nghiệp, đòi hỏi họ phải hiểu rõ khách hàng và dự đoán hành vi mua sắm của họ một cách chính xác. Để đạt được điều này, sự tích hợp giữa Customer Data Platform (CDP) và trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một phương tiện mạnh mẽ. Cùng nhau, chúng tạo nên một hệ thống thông tin đồng nhất, giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược tiếp thị thông minh, tăng cường tương tác và mang lại giá trị thực sự cho khách hàng. CDP: Nền tảng tổng hợp dữ liệu khách hàng CDP là một nền tảng tổng hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, như CRM, trang web, mạng xã hội, và nhiều nguồn khác. Khả năng tích hợp linh hoạt của CDP giúp doanh nghiệp xây dựng một hình ảnh toàn diện về khách hàng, từ hành vi trực tuyến đến giao dịch lịch sử. Thông tin được CDP thu thập có thể bao gồm: Thông tin nhân khẩu học: Tuổi, giới tính, vị trí, thu nhập, v.v. Thông tin hành vi: Lịch sử mua sắm, trang web truy cập, nội dung tương tác, v.v. Thông tin liên quan: Sở thích, mối quan tâm, v.v. Với thông tin này, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, bao gồm: Họ là ai? Họ quan tâm đến điều gì? Họ có xu hướng mua gì? Họ có thể là khách hàng tiềm năng nào? AI: Công cụ dự đoán hành vi khách hàng AI, hay trí tuệ nhân tạo, là một lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh chóng. AI có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà trước đây chỉ có thể được thực hiện bởi con người. Trong lĩnh vực tiếp thị, AI có thể được sử dụng để dự đoán hành vi mua sắm của khách hàng. Công nghệ học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và xây dựng mô hình dự đoán. Các mô hình này có thể được sử dụng để đánh giá xu hướng, dự báo các hành động tương lai và xác định các khách hàng tiềm năng. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để dự đoán những khách hàng nào có khả năng mua sản phẩm mới của họ. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để xác định những khách hàng nào có khả năng rời bỏ doanh nghiệp. Tích hợp CDP và AI: Giải pháp tiếp thị thông minh Khi CDP và AI được kết hợp với nhau, chúng tạo nên một hệ thống thông tin mạnh mẽ. Hệ thống này cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và dự đoán hành vi mua sắm của họ một cách chính xác. Với thông tin này, doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược tiếp thị thông minh, tăng cường tương tác và mang lại giá trị thực sự cho khách hàng. Dưới đây là một số cách cụ thể mà doanh nghiệp có thể sử dụng CDP và AI để cải thiện chiến lược tiếp thị của mình: Personalization: Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ nội dung đến giao diện. Điều này có thể giúp doanh nghiệp thu hút và giữ chân khách hàng. Targeted marketing: Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để nhắm mục tiêu các chiến dịch tiếp thị đến các đối tượng cụ thể. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Customer retention: Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để xác định những khách hàng có nguy cơ rời bỏ. Điều này có thể giúp doanh nghiệp xây dựng các chiến lược giữ chân khách hàng hiệu quả. Kết luận CDP và AI là những công nghệ mạnh mẽ có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và dự đoán hành vi mua sắm của họ. Sự tích hợp giữa hai công nghệ này tạo nên một giải pháp tiếp thị thông minh, giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả kinh doanh và xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với khách hàng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có tác động đáng kể đến cách thức các doanh nghiệp tương tác với khách hàng. AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tăng cường tương tác và tạo ra một môi trường mua sắm trực tuyến thuận tiện hơn bao giờ hết. Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa mọi điểm tiếp xúc của khách hàng, từ giai đoạn tìm kiếm sản phẩm cho đến quá trình thanh toán. Giai đoạn tìm kiếm sản phẩm Tại giai đoạn tìm kiếm sản phẩm, AI có thể được sử dụng để: Giúp khách hàng tìm thấy sản phẩm phù hợp với nhu cầu của họ. Cung cấp cho khách hàng các đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích và lịch sử mua sắm của họ. Hiển thị cho khách hàng các sản phẩm liên quan đến sản phẩm họ đang tìm kiếm. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích lịch sử tìm kiếm của khách hàng để đề xuất các sản phẩm có thể phù hợp với họ. Giai đoạn xem sản phẩm Tại giai đoạn xem sản phẩm, AI có thể được sử dụng để: Cung cấp cho khách hàng thông tin chi tiết về sản phẩm. Hỗ trợ khách hàng so sánh các sản phẩm khác nhau. Tạo trải nghiệm mua sắm trực tuyến hấp dẫn hơn. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tạo các video giới thiệu sản phẩm hoặc cung cấp cho khách hàng các đánh giá sản phẩm từ những người dùng khác. Giai đoạn thanh toán Tại giai đoạn thanh toán, AI có thể được sử dụng để: Tự động hóa quy trình thanh toán. Giảm thiểu các sai sót thanh toán. Tạo trải nghiệm thanh toán an toàn và thuận tiện hơn. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để lưu trữ thông tin thanh toán của khách hàng để họ có thể thanh toán nhanh chóng và dễ dàng hơn trong các lần mua hàng sau. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để: Tùy chỉnh nội dung và quảng cáo dựa trên sở thích và lịch sử mua sắm của khách hàng. Tạo trải nghiệm mua sắm được điều chỉnh theo vị trí của khách hàng. Phân biệt giữa khách hàng mới và khách hàng hiện tại. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để hiển thị các quảng cáo sản phẩm liên quan đến các sản phẩm mà khách hàng đã xem trước đó. Tăng cường tương tác AI có thể được sử dụng để tăng cường tương tác với khách hàng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để: Tạo các chatbot thông minh có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng. Cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7. Tạo các cuộc khảo sát và thăm dò ý kiến để thu thập phản hồi từ khách hàng. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tạo một chatbot có thể trả lời các câu hỏi về sản phẩm và dịch vụ của họ. Tạo ra một môi trường mua sắm trực tuyến thuận tiện hơn AI có thể được sử dụng để tạo ra một môi trường mua sắm trực tuyến thuận tiện hơn theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để: Tự động hóa các nhiệm vụ mua sắm, chẳng hạn như điền vào biểu mẫu và theo dõi đơn hàng. Giảm thiểu các bước cần thiết để hoàn tất giao dịch mua hàng. Cung cấp các tùy chọn thanh toán linh hoạt. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tự động điền thông tin thanh toán của khách hàng vào biểu mẫu mua hàng. Kết luận AI có tiềm năng cách mạng hóa cách thức các doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Bằng cách sử dụng AI một cách khôn ngoan, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa mọi điểm tiếp xúc của khách hàng, từ giai đoạn tìm kiếm sản phẩm cho đến quá trình thanh toán. Điều này có thể dẫn đến trải nghiệm khách hàng tốt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành một công nghệ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả kinh doanh. AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định. Trong lĩnh vực bán hàng và dịch vụ khách hàng, AI có thể được sử dụng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng cường hiệu quả kinh doanh. Dự đoán nhu cầu của khách hàng Một trong những lợi ích lớn nhất của AI trong bán hàng và dịch vụ khách hàng là khả năng dự đoán nhu cầu của khách hàng. AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử về mua hàng, hành vi trực tuyến và tương tác với khách hàng để xác định xu hướng và nhu cầu tiềm ẩn. Thông tin này có thể được sử dụng để xây dựng các chiến lược tiếp thị và bán hàng hiệu quả hơn. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để dự đoán những khách hàng nào có khả năng mua sản phẩm mới của họ. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để xác định những khách hàng nào có khả năng rời bỏ doanh nghiệp. Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị AI cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. AI có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu các chiến dịch tiếp thị đến các đối tượng cụ thể, cá nhân hóa nội dung tiếp thị và đo lường hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để nhắm mục tiêu các chiến dịch tiếp thị đến những khách hàng có khả năng quan tâm đến sản phẩm của họ. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để cá nhân hóa nội dung tiếp thị để phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng. Xây dựng một quá trình bán hàng thông minh và hiệu quả AI cũng có thể được sử dụng để xây dựng một quá trình bán hàng thông minh và hiệu quả hơn. AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ bán hàng, phân tích dữ liệu bán hàng và cung cấp thông tin cho nhân viên bán hàng. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tự động hóa việc theo dõi khách hàng tiềm năng và lịch hẹn. Doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng để xác định các xu hướng và cơ hội. AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là đối tác chiến lược trong việc xây dựng mối quan hệ vững chắc với khách hàng. AI có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng, cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng. Dưới đây là một số cách cụ thể mà AI có thể được sử dụng để nuôi dưỡng mối quan hệ với khách hàng: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng từ nội dung đến giao diện. Điều này có thể giúp doanh nghiệp thu hút và giữ chân khách hàng. Xây dựng mối quan hệ lâu dài: AI có thể được sử dụng để xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ khách hàng kịp thời và hiệu quả. Tạo ra trải nghiệm khách hàng tích cực: AI có thể được sử dụng để tạo ra trải nghiệm khách hàng tích cực bằng cách giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ mạnh mẽ có tiềm năng cách mạng hóa cách thức các doanh nghiệp bán hàng và phục vụ khách hàng. Bằng cách sử dụng AI một cách khôn ngoan, các doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng cường hiệu quả kinh doanh.

rí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tối ưu hóa mọi khía cạnh của doanh nghiệp. Từ quản lý dữ liệu đến dự đoán xu hướng thị trường, AI có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn và nâng cao hiệu suất. Dưới đây là một số cách cụ thể mà AI có thể được tích hợp vào doanh nghiệp: Quản lý dữ liệu: AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ quản lý dữ liệu, chẳng hạn như thu thập, phân tích và lưu trữ dữ liệu. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và công sức, đồng thời cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các quyết định dựa trên dữ liệu.AI trong quản lý dữ liệu Dự đoán xu hướng thị trường: AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại để dự đoán xu hướng thị trường. Điều này có thể giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định đầu tư và sản phẩm sáng suốt hơn.AI trong dự đoán xu hướng thị trường Tự động hóa quy trình: AI có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình kinh doanh, chẳng hạn như xử lý đơn hàng và dịch vụ khách hàng. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cải thiện hiệu quả.AI trong tự động hóa quy trình Sáng tạo: AI có thể được sử dụng để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, cũng như cải thiện các sản phẩm và dịch vụ hiện có. Điều này có thể giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh AI trong sáng tạo AI có tiềm năng cách mạng hóa cách thức doanh nghiệp hoạt động. Bằng cách tích hợp AI vào các quy trình và hệ thống của mình, các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả, nâng cao lợi nhuận và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Dưới đây là một số lợi ích cụ thể của việc tích hợp AI vào doanh nghiệp: Tăng hiệu quả: AI có thể giúp doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí. Nâng cao lợi nhuận: AI có thể giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, dẫn đến tăng doanh thu và lợi nhuận. Tạo lợi thế cạnh tranh: AI có thể giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, cũng như cải thiện các sản phẩm và dịch vụ hiện có. Điều này có thể giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh. Để tích hợp AI vào doanh nghiệp một cách hiệu quả, các doanh nghiệp cần có một kế hoạch rõ ràng và cam kết đầu tư lâu dài. Các doanh nghiệp cần xác định các lĩnh vực mà AI có thể mang lại lợi ích lớn nhất cho doanh nghiệp của họ. Sau đó, họ cần phát triển các chiến lược cụ thể để tích hợp AI vào các lĩnh vực đó. Đầu tư vào AI là một quyết định quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn duy trì lợi thế cạnh tranh trong tương lai.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi quá trình chăm sóc khách hàng theo nhiều cách, từ việc cung cấp thông tin chi tiết và giải quyết vấn đề đến khả năng tư vấn thông minh. Dưới đây là một số cách cụ thể mà AI đang thay đổi cách doanh nghiệp chăm sóc khách hàng: Tự động hóa: AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nghiệp vụ chăm sóc khách hàng, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi thường gặp, giải quyết các khiếu nại và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cải thiện hiệu quả vận hành. Cá nhân hóa: AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm chăm sóc, hỗ trợ cho từng khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử của khách hàng để cung cấp các đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cũng như giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Tư vấn: AI có thể trở thành một chuyên viên tư vấn thông minh cho khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường và phân tích hành vi để giúp khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt về sản phẩm và dịch vụ. Tự động hóa Tự động hóa là một trong những cách phổ biến nhất mà AI đang được sử dụng trong chăm sóc khách hàng. Các doanh nghiệp đang sử dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ như trả lời các câu hỏi phổ biến, giải quyết các khiếu nại và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng chatbot AI để trả lời các câu hỏi về sản phẩm và dịch vụ của họ. Chatbot có thể được đào tạo để trả lời các câu hỏi phổ biến, cũng như học hỏi và cải thiện theo thời gian. Cá nhân hóa AI cũng có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm dịch vụ khách hàng cho từng khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử của khách hàng để cung cấp các đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cũng như giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng để đề xuất các sản phẩm và dịch vụ mới mà họ có thể quan tâm. Tư vấn AI cũng có thể được sử dụng để cung cấp tư vấn thông minh cho khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường và phân tích hành vi để giúp khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt về sản phẩm và dịch vụ. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu thị trường để dự đoán xu hướng sản phẩm và dịch vụ mới. Kết luận AI đang thay đổi ngành dịch vụ khách hàng theo nhiều cách, từ việc cung cấp thông tin chi tiết và giải quyết vấn đề đến khả năng tư vấn thông minh. Bằng cách sử dụng AI, các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả và hiệu quả chăm sóc khách hàng, đồng thời tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của họ.