4 xu hướng thúc đẩy đổi mới trí tuệ nhân tạo

Doanh nghiệp - Ngày đăng : 22:37, 05/10/2021

(BKTO) - Sự đổi mới của trí tuệ nhân tạo (AI) với tốc độ nhanh chóng sẽ tác động tới thị trường công nghệ trong những năm tới. Theo đó, AI có trách nhiệm, dữ liệu nhỏ và rộng, vận hành nền tảng và sử dụng tài nguyên hiệu quả được xem là chìa khóa để mở rộng các sáng kiến AI.


                
   

   

Theo Báo cáo “Chu kỳ cường điệu cho trí tuệ nhân tạo năm 2021” của Công ty nghiên cứu Gartner (Mỹ), những đổi mới về AI tiên tiến, tầm nhìn máy tính, trí thông minh ra quyết định và học máy đang sẵn sàng tạo ra tác động lớn trên thị trường công nghệ trong 2-5 năm tới.

Phó Chủ tịch Gartner Svetlana S Lensđánh giá: Thị trường AI vẫn ở trạng thái tiến hóa với tỷ lệ cao các đổi mới AI liên tục xuất hiện. Điều này cho thấy xu hướng người dùng đang tìm kiếm các ứng dụng công nghệ cụ thể vượt quá khả năng của các công cụ AI hiện tại.

Từ kết quả khảo sát, Gartner đã chỉ ra 4 xu hướng đang thúc đẩy sự đổi mới của AI.

AI có trách nhiệm

Sự tin cậy, tính minh bạch, công bằng và khả năng kiểm toán được tăng cường của các công nghệ AI tiếp tục có tầm quan trọng ngày càng lớn đối với một loạt các bên liên quan. “AI có trách nhiệm giúp đạt được sự công bằng, ngay cả khi những thành kiến được đưa vào dữ liệu, có được sự tin tưởng và đảm bảo tuân thủ quy định", Phó Chủ tịch Gartner cho biết.

Trên thực tế, Gartner dự kiến rằng vào năm 2023, tất cả nhân sự được thuê cho công việc đào tạo và phát triển AI sẽ phải thể hiện chuyên môn về AI có trách nhiệm.

Dữ liệu nhỏ và rộng

Dữ liệu tạo nên nền tảng của các sáng kiến AI thành công. Gartner đưa ra giải thích rằng, dữ liệu nhỏ là việc áp dụng các kỹ thuật phân tích yêu cầu ít dữ liệu hơn nhưng vẫn cung cấp thông tin chi tiết hữu ích, trong khi dữ liệu rộng cho phép phân tích và sức mạnh tổng hợp của nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Các phương pháp này khi kết hợp sẽ cho phép phân tích mạnh mẽ hơn và giúp DN đạt được cái nhìn 360 độ về các vấn đề kinh doanh.

Hơn nữa, phương pháp tiếp cận dữ liệu nhỏ và rộng sẽ giảm sự phụ thuộc của các tổ chức vào dữ liệu lớn và cung cấp nhận thức tình huống phong phú, đầy đủ hơn. Theo Gartner, đến năm 2025, 70% tổ chức sẽ buộc phải chuyển trọng tâm của họ từ dữ liệu lớn sang dữ liệu nhỏ và rộng, cung cấp nhiều bối cảnh hơn để phân tích và làm cho AI ít đói dữ liệu hơn.

Vận hành nền tảng AI

Tính cấp thiết và quan trọng của việc tận dụng AI để chuyển đổi DN đang thúc đẩy nhu cầu vận hành các nền tảng AI. Điều này có nghĩa là chuyển các dự án AI từ ý tưởng sang sản xuất, từ đó các giải pháp AI có thể ứng dụng để giải quyết các vấn đề của toàn DN.

Nghiên cứu “Chu kỳ cường điệu năm 2021: Đổi mới phân phối thông qua niềm tin, tăng trưởng và thay đổi” của Gartner đã phát hiện ra rằng: Chỉ một nửa số dự án AI được chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất và những dự án này phải mất trung bình 9 tháng để chuyển đổi.

Trong thời gian tới, những cải tiến như nền tảng tự động hóa và điều phối AI (AIOAP), vận hành mô hình (ModelOps)... sẽ thúc đẩy khả năng tái sử dụng, mở rộng và quản trị, tạo cơ hội để phát triển AI.

Sử dụng hiệu quả các nguồn lực

Do sự phức tạp của dữ liệu, mô hình, tài nguyên tính toán liên quan đến việc triển khai AI, sự đổi mới của công nghệ này yêu cầu các nguồn lực phải được sử dụng ở mức hiệu quả tối đa. Vì vậy, các công nghệ tích hợp mới như AI đa kinh nghiệm, AI tổng hợp, AI sáng tạo và máy biến áp đang chiếm nhiều ưu thế trên thị trường nhờ khả năng giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh theo cách hiệu quả nhất./.
THÙY LÊ