Học máy (ML) đang định hình lại hoạt động kinh doanh như thế nào vào năm 2024? 

Học máy (ML) không chỉ là một thuật ngữ thông dụng khác; đó là một cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đang định hình lại bối cảnh kinh doanh. Các chuyên gia đã suy đoán rằng học máy sẽ thay đổi tương lai của lực lượng lao động. Là những người ra quyết định và lãnh đạo tư tưởng, việc hiểu ML không chỉ là sự tò mò về công nghệ mà còn là lợi thế chiến lược. Ví dụ, 35% công ty hiện báo cáo đang sử dụng AI trong doanh nghiệp của họ, trong khi 42% đang khám phá các ứng dụng tiềm năng của AI.

Cái nhìn chung về công nghệ học máy 

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) thống trị các tiêu đề báo và định hình lại các ngành công nghiệp, chúng không chỉ là những thuật ngữ thông dụng – chúng đang cách mạng hóa cách chúng ta làm việc.

Khi năm 2024 sắp kết thúc, Cambridge Advance Online , nhà cung cấp khóa học ngắn hạn trực tuyến của Đại học Cambridge, tận dụng chuyên môn của Tiến sĩ Russell Hunter , người đứng đầu nhóm nghiên cứu về khoa học dữ liệu và AI, để khám phá những xu hướng ML hàng đầu mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần biết khi họ điều hướng trong bối cảnh đang thay đổi nhanh chóng này.

Điều này xuất hiện khi ngày càng nhiều doanh nghiệp tại Anh tích hợp AI vào hoạt động hàng ngày và nhiều chuyên gia tại Anh khám phá sự nghiệp trong lĩnh vực ML:

• Chỉ số áp dụng AI toàn cầu mới nhất của IBM cho thấy 42% các công ty quy mô doanh nghiệp tuyên bố đang tích cực triển khai AI trong hoạt động kinh doanh của mình – tương đương với số lượng các công ty vẫn đang tìm hiểu việc sử dụng AI vào năm trước.
• Dữ liệu Google Trends mới nhất cho thấy lượng tìm kiếm việc làm liên quan đến máy học tăng 30% theo tháng trong khi các truy vấn như “làm thế nào để trở thành kỹ sư máy học” và “việc làm kỹ sư máy học” có mức tăng 300% về mức độ quan tâm trong năm năm qua.
• Những câu hỏi xoay quanh cách thức gia nhập ngành này thường được đặt ra cùng với thuật ngữ “học máy”, bao gồm “Những yêu cầu cơ bản để học học máy là gì?” và “Tôi nên theo đuổi AI hay ML?”.

Tiến sĩ Russell Hunter làm việc tại Khoa Kỹ thuật của Đại học Cambridge và là người phụ trách khóa học Tận dụng dữ liệu lớn cho trí tuệ kinh doanh của Cambridge Advance Online .

Năm xu hướng học máy mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần lưu ý vào năm 2024

Hoạt động ML

Quản lý vận hành ML – hay gọi tắt là ML Ops – tập trung vào việc triển khai, giám sát và quản lý các mô hình ML trong quá trình sản xuất. “Trong giai đoạn đầu của công tác đổi mới trong lĩnh vực này, chúng tôi lo ngại về sự trôi dạt trong hiệu suất, quản lý nhiều biến thể của các mô hình và đào tạo lại dữ liệu mới mà không ảnh hưởng đến doanh nghiệp”, Tiến sĩ Hunter kể lại.

“Đây là loại vấn đề mà ML Ops có thể giúp giải quyết vì nó tích hợp các phương pháp hay nhất từ ​​một phương pháp đã được thiết lập tốt trong DevOps để đảm bảo hoạt động đáng tin cậy và có thể mở rộng của các hệ thống ML.” Việc chuẩn hóa và hợp lý hóa các quy trình công việc ML thông qua ML Ops đã trở nên thiết yếu khi các doanh nghiệp mở rộng khả năng AI của mình. Xu hướng này đã củng cố vị thế của nó trong ngành, cho phép triển khai và bảo trì các mô hình ML nhanh hơn.

Quyết định tự chủ

Các hệ thống tiên tiến này đang chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng cách tăng tốc độ và độ chính xác của việc ra quyết định, thúc đẩy hiệu quả cao hơn và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách tự động hóa các quy trình thủ công, công nghệ ML có thể tăng khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng của doanh nghiệp trong khi khám phá các mô hình và đưa ra quyết định sáng suốt.

Tiến sĩ Hunter giải thích cách các hệ thống tự động có thể được áp dụng cho các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, “AI đa phương thức tinh vi có thể phân tích dữ liệu di truyền và tiền sử bệnh nhân để đề xuất các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa. Điều này dẫn đến việc chăm sóc sức khỏe hiệu quả và cá nhân hóa hơn.

Tương tự như vậy, bằng cách tận dụng dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử, các hệ thống này có thể dự đoán kết quả hoặc biến chứng của bệnh nhân, cho phép can thiệp chủ động.

Học máy lượng tử

Tiến sĩ Hunter lưu ý rằng “Khi AI tiếp tục phát triển và tiến lên, các nguồn lực tính toán cần thiết cũng tăng theo cấp số nhân”. Lĩnh vực tiên phong này đang thu hút nhiều nghiên cứu và đầu tư, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp có rủi ro cao như tài chính và dược phẩm và các tên tuổi lớn như IBM và Google.

Tiến sĩ Hunter tiếp tục, “AI lượng tử có tiềm năng cho phép các mô hình chính xác và hoàn thiện hơn vì chúng không bị hạn chế bởi máy tính cổ điển. Điều này mang tính suy đoán nhiều hơn cho tương lai, nhưng là một ranh giới thú vị và có tiềm năng giải quyết các vấn đề vượt quá tầm với của các thuật toán cổ điển.”

Edge AI

Một phát triển tiên tiến khác, Edge AI mang đến khả năng xử lý tức thời, rất quan trọng đối với các ứng dụng trong xe tự hành, tự động hóa công nghiệp và giám sát chăm sóc sức khỏe, nơi các tác vụ nhạy cảm về thời gian đòi hỏi phản hồi nhanh chóng. Theo Tiến sĩ Hunter, điều này đạt được bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ trên thiết bị, giảm độ trễ, cho phép ra quyết định theo thời gian thực và giảm thiểu lượng dữ liệu cần truyền đến máy chủ trung tâm.

Bằng cách xử lý thông tin nhạy cảm tại địa phương, điều này cũng tăng cường quyền riêng tư và bảo mật, giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu trong quá trình truyền. Tuy nhiên, Tiến sĩ Hunter chỉ ra rằng “những thách thức như hạn chế về phần cứng, tính phức tạp của tích hợp và nhu cầu quản lý và bảo trì hiệu quả nhiều thiết bị biên làm hạn chế hiệu quả đầy đủ của AI biên”.

Lực lượng lao động tăng cường

Mặc dù có lo ngại rằng AI sẽ thay thế con người tại nơi làm việc, Tiến sĩ Hunter tin rằng những phát triển mới nhất về AI có thể tăng cường chứ không làm suy yếu những đóng góp của con người, “Xu hướng lực lượng lao động tăng cường tận dụng AI để hỗ trợ thay vì thay thế người lao động, chuyển đổi vai trò công việc và thúc đẩy năng suất trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

“Sự hợp tác giữa con người và AI kết hợp sức mạnh của cả hai, cho phép AI xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, đòi hỏi nhiều dữ liệu trong khi con người tập trung vào các hoạt động chiến lược, sáng tạo và giao tiếp đòi hỏi trí tuệ cảm xúc và tư duy phản biện. Thay vì loại bỏ các công việc, AI định hình lại chúng, dẫn đến việc tạo ra các vai trò mới đòi hỏi phải quản lý, lập trình và cộng tác với các hệ thống AI.”

Với tư cách là nhà lãnh đạo doanh nghiệp, điều quan trọng là phải theo dõi những diễn biến này để đảm bảo tổ chức của bạn được trang bị đầy đủ để giành lợi thế bằng cách tận dụng AI và ML.

Năm cách sáng tạo để sử dụng máy học (ML) trong doanh nghiệp

Số liệu thống kê về học máy đã chỉ ra rằng nhiều ngành công nghiệp khác nhau có thể hưởng lợi từ việc sử dụng các phương pháp học máy sáng tạo để tiến lên trong các quy trình kinh doanh.

Nâng cao trải nghiệm của khách hàng thông qua máy học

Các doanh nghiệp phải nâng cao trải nghiệm của khách hàng để xây dựng lòng trung thành và thúc đẩy sự gắn kết. Có thể sử dụng hai chiến lược ML hiệu quả để giúp nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

Chatbot và trợ lý ảo: Chúng có thể giúp chuyển đổi dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ 24/7 cho những khách hàng cần trợ giúp. Chúng có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau như trả lời câu hỏi và hỗ trợ giải đáp thắc mắc.

Một số lợi ích khi sử dụng các công nghệ máy học này bao gồm:

• Khả dụng 24/7 : Chatbot có sẵn bất cứ lúc nào, vì vậy nhân viên không cần phải làm thêm ca hoặc vào ban đêm để có thể sẵn sàng. Hệ thống học máy không giám sát sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tiếp tục tương tác với khách hàng và giữ chân khách hàng hiện tại.
• Tốc độ và hiệu quả : Chatbot và trợ lý ảo có thể xử lý thông tin nhanh hơn con người và loại bỏ thời gian chờ đợi của khách hàng. Cung cấp dữ liệu đào tạo và sử dụng khoa học dữ liệu sẽ cho phép chatbot giao tiếp với khách hàng.
• Khả năng mở rộng : Chatbot có thể được thay đổi và sẽ phát triển để xử lý nhiều tác vụ hơn, như xử lý nhiều yêu cầu cùng lúc và cung cấp cho doanh nghiệp cơ hội sử dụng công nghệ mà không cần phải tăng thêm nhân viên.
• Cá nhân hóa : Dựa trên dữ liệu khách hàng, chatbot và trợ lý ảo có thể cá nhân hóa các tương tác với khách hàng như sử dụng tên thật, ghi nhớ các tương tác trước đó và cung cấp phản hồi phù hợp với yêu cầu của khách hàng.
• Đề xuất được cá nhân hóa: Sử dụng phân tích dữ liệu và máy học có thể điều chỉnh các đề xuất được cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên các tương tác, hành vi và sở thích trước đây.

Sau đây là một số lợi ích của việc sử dụng các đề xuất được cá nhân hóa để cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể.

• Sử dụng dữ liệu : Các doanh nghiệp có thể xác định các mẫu và sở thích bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng. Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử có thể sử dụng lịch sử trình duyệt của khách hàng để theo dõi sở thích của họ.
• Tăng sự tương tác : Tạo các đề xuất được cá nhân hóa sẽ tăng sự tương tác của người dùng. Các đề xuất được tùy chỉnh sẽ khiến khách hàng mua nhiều hơn và điều này sẽ tăng thời gian của từng khách hàng trên nền tảng, giúp bạn hiểu được nhu cầu và mong muốn của khách hàng.
• Lòng trung thành của khách hàng : Hiểu được khách hàng muốn gì và thích gì sẽ tạo ra lòng trung thành của khách hàng vì khách hàng sẽ cảm thấy nhu cầu và mong muốn của họ được đáp ứng và sẽ tiếp tục mua hàng từ doanh nghiệp.

Học máy tối ưu hóa hoạt động

Các doanh nghiệp cần tối ưu hóa quy trình kinh doanh để nâng cao hiệu quả, cải thiện hiệu suất chung và giảm chi phí. Đối với quy trình tối ưu hóa, có hai lĩnh vực trọng tâm chính: quản lý chuỗi cung ứng và bảo trì dự đoán.

Quản lý chuỗi cung ứng: Chiến lược này tập trung vào việc cải thiện hiệu quả và hiệu suất của chuỗi cung ứng từ khâu mua nguyên liệu thô đến thành phẩm. Sau đây là một số chiến lược chính có thể được sử dụng trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng:

• Dự báo nhu cầu : Phân tích nâng cao có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu của khách hàng chính xác hơn. Điều này sẽ giúp hoạt động kinh doanh bằng cách giảm chi phí liên quan đến hàng tồn kho dư thừa và điều chỉnh mức tồn kho theo doanh số.
• Quản lý hàng tồn kho : Việc triển khai các hoạt động quản lý hàng tồn kho sẽ giúp giảm thiểu chi phí cho doanh nghiệp và đảm bảo doanh nghiệp có đủ hàng tồn kho khi cần. Quản lý có thể đạt được bằng cách sử dụng hệ thống theo dõi hàng tồn kho tự động.
• Hợp tác với nhà cung cấp : Hợp tác với nhà cung cấp có thể giúp cải thiện giao tiếp và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn.
• Tối ưu hóa hậu cần : Các tuyến đường và phương pháp vận chuyển có thể được phân tích để cải thiện thời gian giao hàng cho doanh nghiệp và tăng năng suất. Các doanh nghiệp có thể sử dụng phát triển phần mềm để giúp tối ưu hóa và xem xét các phương thức vận chuyển thay thế.
• Tích hợp công nghệ : Sử dụng công nghệ trong kinh doanh có thể hỗ trợ các quyết định kinh doanh như sử dụng blockchain để tăng tính minh bạch, tự động hóa để tăng hiệu quả và AI để phân tích dự đoán.
• Bảo trì dự đoán: Quá trình này bao gồm việc sử dụng máy học và phân tích dữ liệu để dự đoán thời điểm máy móc hoặc thiết bị có khả năng cần bảo trì hoặc hỏng hóc. Sau đây là một số yếu tố chính của bảo trì dự đoán:
• Phân tích dữ liệu : Thuật toán học máy phân tích dữ liệu thu thập được để giúp dự đoán các kết quả như hỏng máy. Điều này có thể giúp doanh nghiệp lên lịch bảo trì trước để tránh mất sản lượng.
• Thu thập dữ liệu : Quy trình thu thập dữ liệu sử dụng các cảm biến và thiết bị IoT để thu thập dữ liệu theo thời gian thực từ các máy như số liệu hiệu suất hoạt động, độ rung và nhiệt độ.
• Triển khai : Doanh nghiệp có thể lên lịch bảo trì máy móc vào những giờ không phải giờ cao điểm hoặc khi thiết bị ít được sử dụng nhất để giảm sự chậm trễ trong sản xuất.
• Cải tiến liên tục : Sử dụng hệ thống máy học có thể đưa ra dự đoán chính xác hơn và giúp cải thiện chiến lược bảo trì cho quy trình kinh doanh.

Quyết định dựa trên dữ liệu

Sử dụng quyết định dựa trên dữ liệu để ra quyết định kinh doanh là một cách tiếp cận chiến lược sẽ giúp định hướng các quyết định kinh doanh. Các công ty có thể sử dụng trí tuệ kinh doanh, đổi mới tiếp thị, phân tích và quản lý rủi ro để nâng cao hiệu quả hoạt động của các ứng dụng kinh doanh của họ.

Sau đây là cách từng thành phần sẽ thúc đẩy quy trình của công ty.

Trí tuệ kinh doanh và phân tích: Đây là những thông lệ và công nghệ được sử dụng để cung cấp phân tích, thu thập và trình bày dữ liệu kinh doanh. Các khía cạnh chính của phương pháp này bao gồm:

• Hình dung dữ liệu : Trí tuệ kinh doanh có thể giúp nhân viên hiểu các điểm dữ liệu phức tạp của doanh nghiệp trong các báo cáo trực quan và bằng cách cung cấp bảng thông tin nơi dữ liệu này có thể truy cập dễ dàng.
• Phân tích mô tả : Sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu hiệu suất hoạt động trong quá khứ của doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến các quyết định trong tương lai bằng cách tạo ra mô hình học máy và doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu để có phân tích sẵn.
• Phân tích dự đoán : Sử dụng máy học cho các kỹ thuật kinh doanh và mô hình thống kê có thể giúp dự đoán kết quả cho doanh nghiệp.
• Phân tích theo quy định : Phân tích theo quy định sẽ đề xuất các hành động dựa trên thông tin chi tiết mang tính dự đoán.
• Quản lý rủi ro: Sử dụng quyết định dựa trên dữ liệu có thể hiệu quả trong việc quản lý rủi ro trong doanh nghiệp. Các phương pháp sau có thể được sử dụng để xác định, giảm thiểu và đánh giá rủi ro trong doanh nghiệp.
• Phân tích tình huống : Các mô hình học máy có thể biểu diễn các tình huống để chuẩn bị cho mọi rủi ro có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp.
• Mô hình đánh giá rủi ro : Các doanh nghiệp có thể sử dụng khả năng học máy để giúp phát triển các mô hình nhằm dự đoán và phân tích các rủi ro tiềm ẩn.
• Giám sát thời gian thực : Các ứng dụng học máy có thể giúp giám sát mọi rủi ro theo thời gian thực để có thể quản lý mọi rủi ro cho doanh nghiệp.
• Giám sát tuân thủ và quy định : Hệ thống máy học có thể được sử dụng để giúp doanh nghiệp tuân thủ các quy định bằng cách liên tục giám sát các hoạt động kinh doanh.

Những đổi mới tiếp thị có những hiểu biết quan trọng cụ thể về cách doanh nghiệp có thể quản lý rủi ro cho doanh nghiệp. Những đổi mới quan trọng này bao gồm:

• Phân khúc khách hàng : Doanh nghiệp có thể phân khúc đối tượng khách hàng của mình dựa trên sở thích, hành vi và nhân khẩu học của họ.
• Cá nhân hóa : Phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng bằng cách điều chỉnh các ưu đãi hoặc thông điệp để tăng cường sự tương tác của khách hàng.
• Kiểm thử A/B : Các doanh nghiệp có thể sử dụng thuật toán học máy để tiến hành kiểm thử A/B cho các chiến dịch tiếp thị, sản phẩm cung cấp và thiết kế trang web.
• Phân tích khách hàng dự đoán : Điều này có thể giúp doanh nghiệp dự đoán mô hình mua hàng trong tương lai bằng cách sử dụng các đề xuất sản phẩm và chương trình khuyến mãi có mục tiêu.

Chuyển đổi nguồn nhân lực

Các doanh nghiệp có thể chuyển đổi nguồn nhân lực như một chiến lược để tăng cường chức năng HR và đảm bảo rằng chúng phù hợp với mục tiêu kinh doanh và thích ứng với nơi làm việc đang thay đổi. Thu hút nhân tài và gắn kết nhân viên là hai trong số các thành phần quan trọng được sử dụng trong quá trình chuyển đổi này.

Sự gắn kết của nhân viên có những yếu tố chính có thể thúc đẩy lực lượng lao động tận tụy. Những yếu tố chính này bao gồm:

• Phản hồi và giao tiếp liên tục : Các doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình máy học để nhận phản hồi từ nhân viên và thiết lập hệ thống để hỗ trợ việc kiểm tra thường xuyên với nhân viên.
• Phúc lợi của nhân viên : Các chương trình phúc lợi có thể được triển khai để nâng cao phúc lợi của nhân viên.
• Cơ hội phát triển nghề nghiệp : Bằng cách sử dụng máy học, các doanh nghiệp có thể cung cấp các chương trình đào tạo cho nhân viên để nâng cao kỹ năng của họ.
• Thu hút nhân tài có thể kết hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo để quét các ứng viên tốt nhất để lấp đầy bất kỳ vị trí tuyển dụng nào. Sử dụng hệ thống học máy để tìm ra các ứng viên phù hợp nhất sẽ loại bỏ nhu cầu về các hoạt động tuyển dụng truyền thống, đảm bảo rằng ứng viên có kinh nghiệm làm việc phù hợp và giúp theo dõi các ứng viên bằng cách giữ liên lạc và cải thiện quy trình tuyển dụng.

Ứng dụng cụ thể cho ngành

Việc sử dụng máy học trong các ứng dụng sẽ nâng cao hiệu quả, khả năng tuân thủ và cung cấp dịch vụ trong các ngành như tổ chức tài chính và chăm sóc sức khỏe.

Đối với các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, thuật toán học máy được sử dụng theo những cách sau:

• Hồ sơ sức khỏe điện tử : Việc chăm sóc bệnh nhân có thể được hợp lý hóa bằng cách sử dụng các mô hình học máy để cung cấp cho nhân viên y tế quyền truy cập vào thông tin bệnh nhân một cách nhanh chóng.
• Y học từ xa : Cho phép tư vấn từ xa cho những bệnh nhân không thể ra khỏi nhà hoặc những bệnh nhân sống ở vùng nông thôn nơi không dễ dàng tiếp cận được bác sĩ.
• Trao đổi thông tin sức khỏe : Cho phép chia sẻ thông tin bệnh nhân giữa các đồng nghiệp và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác nhau để cải thiện việc 

điều trị cho bệnh nhân.

Đối với đơn xin tài chính:

• Hệ thống giao dịch tự động : Hệ thống máy học có thể giúp phân tích dữ liệu và xu hướng thị trường để giúp doanh nghiệp và khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt khi giao dịch.
• Công nghệ chuỗi khối : Thuật toán học máy cung cấp sổ cái minh bạch và chống giả mạo, giúp giảm chi phí dữ liệu giao dịch và tăng cường bảo mật.
• Cố vấn robot : Đây là dịch vụ quản lý đầu tư tự động cho phép người dùng nhận được lời khuyên về cách đặt mục tiêu đầu tư và giảm thiểu rủi ro.
• Hệ thống phát hiện gian lận : Để hỗ trợ phát hiện gian lận, hệ thống máy học ngăn ngừa tổn thất tài chính và bảo vệ dữ liệu khách hàng.
• Xu hướng tương lai của máy học
• Sự tiến bộ của các công nghệ AI như học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường sẽ dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong học máy.

Những tiến bộ này cũng sẽ làm tăng việc sử dụng của các doanh nghiệp ở mọi quy mô bằng cách cho phép kết hợp các công cụ mới vào các hoạt động kinh doanh hiện có, như sử dụng nền tảng đám mây hoặc khuôn khổ nguồn mở để tận dụng các hệ thống máy học mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu rộng.

Đối với sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, các hệ thống máy học có thể được triển khai để tối ưu hóa quy trình, phát triển các dịch vụ và sản phẩm mới cũng như xác định xu hướng.

TacaSoft,