Việc tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh có thể được thực hiện thông qua ba lớp khác nhau, mỗi lớp mang lại các mức độ tùy chỉnh và tích hợp khác nhau. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan về ba lớp này, bao gồm mô tả, ví dụ thực tiễn, và các ưu điểm cũng như nhược điểm của từng lớp.
AI as a Service
Lớp trên cùng là AI như một Dịch vụ, bao gồm các ứng dụng và mô hình Phần mềm như một Dịch vụ (SaaS). Ở đây, doanh nghiệp đăng ký sử dụng các dịch vụ AI hiện có, như ChatGPT của OpenAI. Phương pháp này ít gánh nặng nhất về chi phí và yêu cầu kỹ năng. Đây là lý tưởng cho các công ty có năng lực chính không bao gồm AI nhưng vẫn muốn tận dụng lợi ích của nó. Ví dụ, một công ty dầu khí có thể sử dụng AI để cải thiện nội dung marketing mà không cần tiết lộ dữ liệu nhạy cảm.
Ví Dụ Thực Tiễn:
- ChatGPT cho dịch vụ khách hàng: Sử dụng ChatGPT để tạo chatbot hỗ trợ khách hàng, trả lời các câu hỏi thường gặp về sản phẩm, đơn hàng và chính sách đổi trả.
- Grammarly cho viết email và tài liệu: Sử dụng Grammarly để kiểm tra và cải thiện chất lượng email, tài liệu và bài viết trên blog.
Ưu Điểm:
- Dễ dàng triển khai: Không cần kỹ năng kỹ thuật.
- Chi phí thấp: Không cần đầu tư vào phát triển hoặc tích hợp phức tạp.
- Tiết kiệm thời gian: Có thể sử dụng ngay lập tức.
- Cải thiện năng suất: Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
Nhược Điểm:
- Giới hạn tùy chỉnh: Khó để tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể.
- Phụ thuộc vào nhà cung cấp: Bị giới hạn bởi các tính năng và cập nhật của nhà cung cấp công cụ.
Tích Hợp và Ứng Dụng AI
Lớp ở giữa là nơi tích hợp và ứng dụng AI. Đây là nơi các thuật ngữ như API, RAG và MLOps xuất hiện. Ở mức độ này, doanh nghiệp sử dụng các mô hình AI hiện có và cải thiện chúng để đạt hiệu quả và kết quả tốt hơn, phù hợp với hoạt động cụ thể của họ. Ví dụ, một công ty có thể tích hợp API của OpenAI vào hệ thống của họ, tận dụng sức mạnh của các mô hình đã được thiết lập trong khi điều chỉnh để phục vụ tốt hơn cho các yêu cầu riêng của họ.
Ví Dụ Thực Tiễn:
- API OpenAI cho chatbot tùy chỉnh: Một công ty dịch vụ tài chính có thể phát triển chatbot tùy chỉnh sử dụng OpenAI API để hỗ trợ khách hàng về các dịch vụ ngân hàng, tư vấn đầu tư và thông tin tài khoản.
- Google Cloud Vision API cho nhận dạng hình ảnh: Một doanh nghiệp quản lý kho hàng có thể sử dụng Google Cloud Vision API để phát triển hệ thống nhận dạng hình ảnh giúp quản lý và kiểm kê hàng hóa trong kho.
Ưu Điểm:
- Tính linh hoạt cao hơn: Có thể phát triển các giải pháp tùy chỉnh.
- Khả năng mở rộng: Dễ dàng tích hợp với các hệ thống hiện có.
- Hiệu quả chi phí: Tiết kiệm hơn so với việc xây dựng toàn bộ hệ thống từ đầu.
- Tận dụng công nghệ tiên tiến: Sử dụng các công nghệ AI tiên tiến từ các nhà cung cấp lớn.
Nhược Điểm:
- Yêu cầu kỹ năng kỹ thuật: Cần đội ngũ phát triển có kỹ năng.
- Chi phí phát triển: Có thể tốn kém hơn so với việc sử dụng các công cụ sẵn có.
- Phụ thuộc vào API của bên thứ ba: Có thể bị ảnh hưởng bởi thay đổi hoặc ngừng hỗ trợ từ nhà cung cấp API.
Nền Tảng và Cơ Sở Hạ Tầng AI
Lớp dưới cùng, nền tảng và cơ sở hạ tầng AI, là mức cơ bản nhất. Đây là nơi doanh nghiệp xây dựng hoặc phát triển các mô hình AI của riêng mình và đầu tư vào phần cứng cần thiết. Ví dụ, doanh nghiệp có thể thuê một đội ngũ để tạo ra phiên bản mô hình GPT của OpenAI từ đầu. Phương pháp này đòi hỏi đầu tư lớn vào lao động có kỹ năng và chuyên môn kỹ thuật cao. Các doanh nghiệp lựa chọn lớp này thường tìm kiếm các giải pháp AI tùy chỉnh cao, phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.
Ví Dụ Thực Tiễn:
- Phát triển mô hình học máy cho bảo trì dự đoán: Một doanh nghiệp sản xuất có thể phát triển mô hình học máy riêng để dự đoán khi nào thiết bị sản xuất có thể gặp sự cố dựa trên dữ liệu cảm biến và lịch sử hoạt động.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho y tế: Phát triển mô hình NLP tùy chỉnh để phân tích và trích xuất thông tin từ hồ sơ y tế điện tử, giúp bác sĩ và nhân viên y tế tìm kiếm và phân tích thông tin bệnh nhân nhanh chóng và chính xác.
Ưu Điểm:
- Tùy chỉnh hoàn toàn: Phù hợp chính xác với nhu cầu và đặc thù của doanh nghiệp.
- Lợi thế cạnh tranh: Tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ.
- Kiểm soát toàn diện: Kiểm soát dữ liệu, quy trình và kết quả của các mô hình AI.
- Tối ưu hóa hiệu suất: Đạt hiệu suất cao nhất cho các nhiệm vụ cụ thể.
Nhược Điểm:
- Yêu cầu đầu tư lớn: Đòi hỏi nhiều tài nguyên, thời gian và tiền bạc.
- Cần đội ngũ chuyên môn cao: Đội ngũ kỹ thuật phải có kỹ năng và kinh nghiệm cao.
- Thời gian triển khai dài: Mất nhiều thời gian để phát triển và triển khai mô hình.