Generative AI là gì? Các ứng dụng thực tiễn của Generative AI

Trong thế giới số hóa ngày nay, Generative AI (AI tạo sinh) đang nổi lên như một công nghệ đột phá với khả năng tạo ra các nội dung sáng tạo, có tính thực tế cao. Không chỉ giới hạn trong lĩnh vực giải trí hay nghệ thuật, Generative AI còn có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các ngành như marketing, thiết kế sản phẩm, y tế…

Bài viết này sẽ khám phá sâu hơn về khái niệm Generative AI là gì, các ứng dụng thực tiễn của Generative AI nhằm giúp doanh nghiệp tận dụng công nghệ này để đổi mới và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

1. Generative AI là gì?

Generative AI hay còn gọi là AI tạo sinh, là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra các nội dung mới phức tạp, có tính thực tế cao, bao gồm các cuộc trò chuyện, hình ảnh, văn bản, video… từ những mẫu dữ liệu hiện có.

Bạn có thể huấn luyện Generative AI học nhiều lĩnh vực khác nhau như ngôn ngữ con người, ngôn ngữ lập trình, nghệ thuật, hóa học, sinh học hoặc bất kỳ lĩnh vực phức tạp nào khác. Công nghệ này có thể học từ dữ liệu hiện có và sử dụng kiến thức đó để tạo ra các sản phẩm sáng tạo hoặc giải quyết các vấn đề chuyên ngành.

Generative AI bắt đầu phát triển mạnh mẽ từ năm 2010 khi công nghệ này giúp cải thiện khả năng dịch ngôn ngữ. Đặc biệt đến năm 2022, công ty OpenAI của Mỹ đã cho ra mắt ChatGPT – một ví dụ điển hình của Generative AI và được coi là bước tiến đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Một khảo sát của Deloitte với các doanh nghiệp trên toàn cầu cho thấy, hơn 94% các giám đốc điều hành cho rằng AI sẽ thúc đẩy mạnh mẽ hoạt động kinh doanh của họ trong 5 năm tới. Theo một nghiên cứu khác của Statista, thị trường AI tạo sinh toàn cầu hiện có giá trị 44,89 tỷ đô la và dự kiến ​​sẽ vượt quá 66 tỷ đô la vào cuối năm 2024. 

Có thể nói, trong kỷ nguyên số Generative AI là một xu hướng công nghệ tất yếu hứa hẹn sẽ định hình tương lai của các doanh nghiệp. Cùng tìm hiểu chi tiết lợi ích của Generative AI dưới đây. 

2. Lợi ích của Generative AI

Dưới đây là một số lợi ích quan trọng của Generative AI:

Đẩy nhanh quá trình nghiên cứu

Generative AI có khả năng khám phá và phân tích dữ liệu theo những cách mới. Điều này cho phép nhà nghiên cứu nhận diện được các xu hướng hoặc mô hình mà phương pháp truyền thống khó có thể tiếp cận.

Các thuật toán này có thể hỗ trợ lên ý tưởng, soạn thảo tài liệu chi tiết từ các ghi chú và đề xuất nhiều hướng giải quyết khác nhau. Chính vì vậy, AI tạo sinh đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả và tốc độ nghiên cứu cũng như thúc đẩy sự đổi mới.

Ví dụ: trong lĩnh vực dược phẩm, AI không chỉ giúp mô phỏng các phản ứng hóa học mà còn dự đoán hiệu quả và tác dụng phụ của các hợp chất mới. Điều này giúp rút ngắn thời gian và chi phí cho các giai đoạn thử nghiệm lâm sàng, tăng cơ hội phát hiện ra các loại thuốc mới.

Nâng tầm trải nghiệm khách hàng

Generative AI áp dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích dự đoán để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu từ lịch sử mua sắm, hành vi duyệt web, phản hồi của khách hàng để đề xuất các nội dung quảng cáo được cá nhân hoặc sản phẩm phù hợp, giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và gia tăng lòng trung thành với thương hiệu.

Trong cuộc thăm dò ý kiến ​​gần đây của Gartner trên hơn 2.500 giám đốc điều hành, 38% cho biết họ đầu tư vào AI với mục đích chính là nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng trưởng doanh thu (26%), tối ưu chi phí (17%).

Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Generative AI hỗ trợ doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình kinh doanh bằng cách phân tích dữ liệu trong quá khứ và dự đoán xu hướng tương lai. Cụ thể:

• Dự báo nhu cầu sản phẩm: AI dựa trên dữ liệu bán hàng và các yếu tố thị trường để giúp doanh nghiệp điều chỉnh sản xuất và quản lý tồn kho tốt hơn
• Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển: AI giúp giảm chi phí và thời gian vận chuyển bằng cách đề xuất các tuyến đường hiệu quả
• Đánh giá và tối ưu các phương án khác nhau trong nhiều lĩnh vực như tiếp thị, quảng cáo, tài chính nhằm giảm thiểu thời gian, chi phí

Nâng cao năng suất của nhân viên

Generative AI giúp nâng cao năng suất làm việc bằng cách tự động hóa những tác vụ lặp lại và cung cấp các công cụ hỗ trợ, cụ thể:

• Tiếp thị: AI tạo ra các kịch bản bán hàng mới hoặc nội dung emai được cá nhân hóa, hỗ trợ các đội ngũ tiếp thị trong việc thu hút khách hàng và xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả
• Phát triển phần mềm: AI giúp lập trình viên bằng cách đề xuất mã mới cho các ứng dụng, giúp tăng tốc độ và hiệu quả phát triển phần mềm
• Hỗ trợ quản lý: AI có thể tự động tạo báo cáo, tóm tắt thông tin và dự báo, giúp nhà quản lý có được cái nhìn tổng quan và ra quyết định nhanh chóng

TẢI NGAY: TRỌN BỘ TÀI LIỆU CHUYỂN ĐỔI SỐ A-Z ĐẦY ĐỦ NHẤT CHO MỌI NGÀNH NGHỀ

3. Các mô hình Generative AI hoạt động như thế nào?

AI tạo sinh sử dụng nhiều mô hình khác nhau để tạo ra nội dung mới. Dưới đây là một số mô hình tiêu biểu:

3.1. Mô hình khuếch tán (Diffusion Models)

Mô hình khuếch tán, còn được gọi là mô hình xác suất khuếch tán khử nhiễu (DDPMs), là một loại mô hình tạo sinh. Chúng hoạt động theo hai bước: khuếch tán (forward diffusion) và khử nhiễu (reverse denoising).

Trong quá trình khuếch tán, các thay đổi cực nhỏ (nhiễu) ngẫu nhiên được thêm vào dữ liệu để huấn luyện dần. Còn quá trình khử nhiễu sẽ loại bỏ các nhiễu này để tạo ra một mẫu dữ liệu mới giống với bản gốc. Mô hình bắt đầu từ các nhiễu ngẫu nhiên hoàn toàn và từ từ loại bỏ nó để tạo ra dữ liệu mới có chất lượng cao.

• Ưu điểm: Mô hình khuếch tán có thể tạo ra các lớp rất phức tạp và chất lượng cao
• Nhược điểm: Quá trình đào tạo và tạo dữ liệu mới có thể mất nhiều thời gian

3.2. Mô hình tự mã hóa biến phân (VAEs)

VAEs – Variational Autoencoders là một mô hình AI tạo sinh giúp nén và giải mã dữ liệu để tạo ra các phiên bản mới. Mô hình này gồm hai phần chính:

1. Bộ mã hóa (Encoder): Bộ mã hóa nhận dữ liệu đầu vào và nén nó thành một dạng biểu diễn nhỏ gọn hơn, gọi là không gian ngầm. Không gian ngầm là biểu diễn toán học dùng để mã hóa các đặc điểm chính của dữ liệu. Ví dụ, trong nghiên cứu khuôn mặt, nó sẽ chứa các giá trị số đại diện cho hình dạng mắt, mũi, gò má…
2. Bộ giải mã (Decoder): Bộ giải mã sẽ tái tạo lại dữ liệu gốc hoặc tạo ra dữ liệu mới từ không gian ngầm. Quá trình này cho phép tạo ra các phiên bản mới của dữ liệu mà vẫn duy trì các đặc điểm chính của dữ liệu gốc.

• Ưu điểm: Tạo ra dữ liệu nhanh hơn, hữu ích cho nhiều loại ứng dụng
• Nhược điểm: Dữ liệu tạo ra thường không chi tiết bằng mô hình khuếch tán

3.3. Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs)

Mô hình GANs – Generative Adversarial Networks được phát triển vào năm 2014, là một mô hình AI tạo sinh khác được xây dựng dựa trên mô hình khuếch tán.

Mô hình này gồm hai mạng nơ-ron: mạng tạo sinh (generator) và mạng phân biệt (discriminator). Mạng tạo sinh tạo ra các mẫu dữ liệu giả, trong khi mạng phân biệt cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thật (từ dữ liệu gốc) và dữ liệu giả (do mạng tạo sinh tạo ra). 

Trong quá trình đào tạo, mạng tạo sinh liên tục cải thiện khả năng tạo ra dữ liệu giống thật hơn, trong khi mạng phân biệt ngày càng giỏi hơn trong việc nhận biết thật và giả. Quá trình đối nghịch này tiếp diễn cho đến khi mạng tạo sinh có thể tạo ra dữ liệu mà mạng phân biệt không thể phân biệt được với dữ liệu thật.

• Ưu điểm: Có thể tạo ra các mẫu chất lượng cao
• Nhược điểm: Độ đa dạng của mẫu tạo ra có thể hạn chế, phù hợp hơn cho các dữ liệu cụ thể

4. Các ứng dụng thực tiễn của Generative AI

Generative AI là công cụ đầy tiềm năng giúp nâng cao hiệu suất mạnh mẽ cho các nhà sáng tạo nội dung, kỹ sư, nhà nghiên cứu, nhà khoa học… Công nghệ này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực, hỗ trợ từ cá nhân cho đến các tổ chức, doanh nghiệp.

AI tạo sinh có khả năng biến đổi và tạo ra nội dung mới từ các loại dữ liệu đầu vào như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã lập trình. Ví dụ, nó có thể chuyển đổi văn bản thành hình ảnh, đưa hình ảnh thành âm nhạc hoặc chuyển video thành văn bản. Những khả năng này không chỉ thúc đẩy sự đổi mới mà còn mở ra nhiều cơ hội cho các ứng dụng sáng tạo.

4.1. Ngôn ngữ

Văn bản là nền tảng của mô hình AI tạo sinh và được coi là lĩnh vực tiên tiến nhất. Ví dụ điển hình là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – Large Language Models). Các mô hình này được sử dụng để tạo bài viết, phát triển mã lập trình, dịch thuật, thậm chí là phân tích trình tự gen.

4.2. Âm thanh

Âm nhạc, âm thanh và giọng nói cũng đang được phát triển mạnh mẽ trong mô hình AI tạo sinh. Công nghệ này có thể tạo ra các bài hát hoàn chỉnh, nhận dạng đối tượng và cung cấp âm thanh phù hợp trong video, thậm chí sáng tạo âm nhạc cá nhân hóa theo yêu cầu.

4.3. Hình ảnh

Generative AI được ứng dụng rộng rãi trong việc tạo ra hình ảnh và đồ họa chuyên nghiệp như hình 3D, video, biểu đồ và các thiết kế chi tiết khác. AI tạo sinh có khả năng tạo hình ảnh với nhiều phong cách khác nhau, đồng thời cho phép chỉnh sửa và thay đổi hình ảnh đã có sẵn.

Công nghệ này cũng có thể thực hiện các tác vụ phức tạp như chỉnh sửa, nâng cao chất lượng hình ảnh, tùy biến nội dung hình ảnh hiện có. Một số ví dụ cụ thể: tạo biểu đồ minh họa hợp chất hóa học mới, sản xuất hình ảnh và video cho thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR), phát triển mô hình 3D cho trò chơi điện tử, thiết kế nội thất, cải tiến hình ảnh cho các mục đích tiếp thị truyền thông…

4.4. Dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu tổng hợp (Synthetic Data) là dữ liệu được sản xuất một cách nhân tạo với sự trợ giúp của các thuật toán, chứ không phải bởi sự kiện thực tế.

Khi dữ liệu thực tế không có sẵn, bị hạn chế hoặc không đủ để xử lý, thì dữ liệu tổng hợp rất hữu ích để huấn luyện các mô hình AI. Hiện nay nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt dữ liệu, việc phát triển dữ liệu tổng hợp thông qua mô hình AI tạo sinh là một trong những giải pháp quan trọng để giải quyết thách thức này.

Dữ liệu tổng hợp thường được tạo ra thông qua quá trình gọi là “label efficient learning”. Generative AI có thể giảm chi phí gán nhãn bằng cách tự động tạo thêm dữ liệu huấn luyện bổ sung hoặc học cách biểu diễn nội tại của dữ liệu, giúp mô hình học hiệu quả hơn mà không cần nhiều dữ liệu gán nhãn.

>> Xem thêm: 10 ứng dụng AI phổ biến nhất cho doanh nghiệp

5. Generative AI tác động tới doanh nghiệp như thế nào?

Generative AI đang có những ảnh hưởng quan trọng đối với các doanh nghiệp trên nhiều lĩnh vực, giúp tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí và tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới. Dưới đây là cách AI tạo sinh tác động đến một số ngành cụ thể:

5.1. Logistics và Quản lý chuỗi cung ứng

Theo một thống kê của Statista, hơn một nửa ngành công nghiệp này trên toàn cầu dự kiến ​​sẽ áp dụng Generative AI vào năm 2025. Công nghệ này hỗ trợ các doanh nghiệp logistics trong nhiều khía cạnh, bao gồm:

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Generative AI giúp dự đoán nhu cầu hàng hóa, tối ưu lộ trình giao hàng và quản lý kho bãi, từ đó giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận chuyển và tồn kho, tăng cường hiệu quả vận hành.
• Tạo kịch bản dự phòng: AI có thể mô phỏng các tình huống như thiên tai, sự cố chuỗi cung ứng, biến động thị trường để doanh nghiệp chuẩn bị các kế hoạch dự phòng.
• Tự động hóa quy trình: Từ việc quản lý đơn hàng đến vận hành robot trong kho, AI tạo sinh giúp tự động hóa các tác vụ, giảm thiểu lỗi và cải thiện tốc độ xử lý.

5.2. Y tế – Chăm sóc sức khỏe

Theo một nghiên cứu của Gartner, đến năm 2025, hơn 30% các loại thuốc và vật liệu mới sẽ được khám phá thông qua AI tạo sinh, một bước tiến lớn từ con số 0 ở thời điểm hiện tại. Điều này cho thấy tiềm năng to lớn của Generative AI trong lĩnh vực y tế, giúp giảm đáng kể thời gian, chi phí cho quá trình nghiên cứu và phát triển.

Một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của AI tạo sinh là đẩy nhanh việc khám phá và nghiên cứu thuốc. Công nghệ này có thể tạo trình tự protein mới với các đặc tính cụ thể để thiết kế kháng thể, enzyme, vắc-xin và liệu pháp gen. Cụ thể Generative AI có thể hỗ trợ:

• Phát hiện và chẩn đoán bệnh: Phân tích hình ảnh y tế, dữ liệu gen và các hồ sơ bệnh án để hỗ trợ chẩn đoán bệnh, giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị nhanh chóng và chính xác hơn.
• Phát triển thuốc: Mô phỏng và tạo ra các hợp chất mới, giúp rút ngắn thời gian và giảm chi phí trong quá trình phát triển thuốc.
• Cá nhân hóa điều trị: Phân tích dữ liệu cá nhân để đề xuất các phương án điều trị phù hợp với từng bệnh nhân, tăng cường hiệu quả và an toàn của các biện pháp y tế.

5.3. Ngành ô tô và sản xuất

Các công ty sản xuất ô tô đang tận dụng công nghệ AI tạo sinh cho nhiều mục đích, từ thiết kế kỹ thuật đến cải thiện trải nghiệm người dùng và dịch vụ khách hàng. Công nghệ này hỗ trợ thiết kế các vật liệu, chip và bộ phận mới, tối ưu hóa thiết kế các bộ phận cơ khí, giảm lực cản… Ngoài ra, Generative AI còn giúp nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp phản hồi nhanh chóng cho các câu hỏi phổ biến (công nghệ chatbot).

5.4. Marketing

Một khảo sát của Botco trên nhiều doanh nghiệp cho thấy, 73% bộ phận Marketing đã sử dụng Generative AI. Công nghệ này mang lại nhiều lợi ích đáng kể trong lĩnh vực marketing, bao gồm:

• Sáng tạo nội dung: AI tạo sinh giúp doanh nghiệp sản xuất nội dung từ bài viết, hình ảnh đến video, cho phép tạo ra những thông điệp tùy chỉnh hấp dẫn và phù hợp với từng đối tượng khách hàng. 
• Phân tích hành vi khách hàng: AI phân tích dữ liệu lớn từ các hoạt động trực tuyến và ngoại tuyến, cung cấp cái nhìn sâu sắc về thói quen và sở thích của khách hàng. Thông tin này giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu, từ đó tối ưu hóa nội dung và chiến lược tiếp cận.
• Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo: Với khả năng phân tích và dự báo, AI xác định các kênh quảng cáo hiệu quả nhất, điều chỉnh ngân sách và thời gian phát sóng quảng cáo để tối đa hóa ROI (lợi tức đầu tư). Điều này giúp doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn đạt được kết quả cao hơn từ các chiến dịch quảng cáo.

5.5. Dịch vụ tài chính

Generative AI có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính:

• Phân tích và dự đoán rủi ro: Phân tích dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng thị trường, nhận diện rủi ro và đề xuất biện pháp phòng ngừa, giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định chính xác hơn.
• Tự động hóa quy trình tài chính: Từ phân tích báo cáo tài chính, lập dự toán, đến phát hiện gian lận, AI giúp tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình tài chính nội bộ.
• Phát hiện và ngăn chặn gian lận: Các thuật toán AI có thể hỗ trợ công tác này bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu giao dịch, tìm kiếm điểm bất thường hoặc sai lệch so với các tiêu chuẩn đã thiết lập.

Có thể thấy AI tạo sinh đang ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Công nghệ này mang lại cơ hội lớn cho doanh nghiệp, giúp tăng năng suất mạnh mẽ, thúc đẩy hoạt động kinh doanh và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Hiện nay tại Việt Nam, MISA là đơn vị tiên phong ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào các sản phẩm trong hệ sinh thái MISA AMIS – nền tảng quản trị doanh nghiệp hàng đầu tại Việt Nam. Với việc tích hợp AI vào trong các phần mềm ở cả 4 trụ cột chính bao gồm Tài chính – Kế toán, Marketing – Bán hàng, Nhân sự và Điều hành, MISA AMIS có khả năng giúp doanh nghiệp tăng năng suất gấp 10 lần.

Cụ thể, AI hỗ trợ doanh nghiệp ở từng mảng nghiệp vụ như sau:

Dùng thử miễn phí

• Tài chính – Kế toán: Trợ lý MISA AVA giúp giảm 80% thời gian nhờ tự động các nghiệp vụ như kiểm tra hoá đơn, nhập chứng từ, nhập dữ liệu, lên báo cáo,… với độ chính xác 100% nhờ năng suất của bộ phận kế toán nên gấp 10 lần.
• Quản trị Nhân sự: Trợ lý MISA AVA có khả năng đọc và phân loại hàng nghìn hồ sơ ứng viên một cách chính xác, tiết kiệm đến 90% thời gian trong công tác tuyển dụng.
• Bán hàng – Marketing: Trợ lý MISA AVA hỗ trợ viết email chào hàng, chăm sóc khách hàng,…chuyên nghiệp và tự động kiểm tra lỗi chính tả, tăng tốc độ thực hiện lên đến 36 lần.
• Quản lý – Điều hành: Trợ lý MISA AVA tự động tổng hợp, phân tích, báo cáo chỉ trong vài giây, giúp CEO nắm bắt nhanh chóng tình hình hoạt động của doanh nghiệp và ra quyết định kịp thời dựa trên dữ liệu.

Hơn 250.000+ doanh nghiệp đã tin chọn MISA AMIS, trong đó có Công ty Cổ phần Hữu Nghị Xuân Cương, Đại học Công nghệ Đồng Nai, Công ty Cổ phần Công nghệ Novatek, Cao đẳng Dầu khí,.. và nhiều khách hàng khác.

Dùng thử và khám phá sức mạnh của MISA AMIS ngay tại đây:

6. Kết luận

Generative AI mang đến những cơ hội đột phá cho doanh nghiệp, từ tối ưu hóa quy trình đến sáng tạo sản phẩm. Công nghệ này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả, mà còn tạo lợi thế cạnh tranh vượt trội, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững. Đầu tư ứng dụng AI vào hoạt động của doanh nghiệp chính là bước đi chiến lược quan trọng để vươn lên trong kỷ nguyên số hóa.