Trong bài viết “2018 – Machine Learning ‘lên ngôi’, dẫn đầu Thế giới Số kể từ sự ra đời của Internet”. ông Chris Chelliah, Phó chủ tịch kiêm Kiến trúc sư trưởng, Mảng Công nghệ lõi và Điện toán Đám mây, Oracle Châu Á Thái Bình Dương đã nhấn mạnh sự ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo trong thời đại mới.
Trước tiên, để hiểu tường tận về vấn đề này, ta cần gạt bỏ định kiến “robot cướp việc làm của người lao động” – như tựa đề của hàng loạt các bài báo gần đây. Thực chất, những phát minh đổi mới và việc áp dụng các công cụ tiện ích cho cuộc sống vẫn luôn là đặc trưng tiêu biểu của mọi tiến trình phát triển trong lịch sử, xuyên suốt các cuộc cách mạng nông nghiệp và công nghiệp. Tương tự, trong cuộc cách mạng dữ liệu hiện nay, vai trò của người lao động tất nhiên cũng sẽ thay đổi, nhưng kèm theo đó, nhiều công việc mới, mô hình kinh doanh mới, hay thậm chí cả ngành công nghiệp mới cũng sẽ dần được hình thành theo suốt quá trình phát triển. Thay vì khiến con người trở nên lỗi thời, công nghệ học máy sẽ thúc đẩy nhân loại, và giúp chúng ta trở nên hiệu quả hơn bao giờ hết.
Học máy (machine learning) thực ra không phải là một khái niệm mới, mà đã luôn được tích hợp vào những phần mềm chuyên dụng trong điện thoại, xe hơi, nhà cửa, cũng như trong hệ thống CNTT doanh nghiệp, giúp ta tiếp cận thông tin, và đưa ra những quyết định đúng đắn, có cơ sở một cách nhanh chóng hơn.
Theo Tập đoàn Tư vấn và Nghiên cứu Gartner, công nghệ trí tuệ nhân tạo AI sẽ có mặt trong “hầu hết mọi sản phẩm phần mềm mới” vào năm 2020. Do đó, đây chính là thời điểm đầy tiềm năng và lý tưởng đối với các nhà cung cấp phần mềm, đồng thời là một ngã rẽ trọng yếu cho các doanh nghiệp đang sử dụng các dịch vụ công nghệ này.
Hiện nay, báo chí truyền thông chỉ đang tập trung khai thác chủ đề robot và xe ô tô tự lái – những lĩnh vực chắc chắn sẽ phát triển trong những năm tới đây, nhưng dường như lại bỏ qua nhiều lĩnh vực quan trọng khác mà công nghệ học máy đang trực tiếp tác động và làm thay đổi hoàn toàn. Khả năng tiết kiệm thời gian đáng kể, cũng như nâng cao tính hiệu quả của quá trình ra quyết định, nghe có vẻ không hấp dẫn bằng những chiếc xe tự lái, nhưng lại chính là yếu tố lý giải việc học máy trở thành công nghệ đang chuyển hóa cả một kỷ nguyên.
Các doanh nghiệp có thể tận dụng khả năng của công nghệ học máy sẽ nhanh chóng “nhảy vọt”, nhờ vào tốc độ và hiệu quả được cải thiện cho những quyết định quan trọng. Nếu đi ngược với trào lưu, hay phớt lờ công nghệ này, doanh nghiệp đó chắc chắn sẽ tụt lại phía sau.
Ứng dụng công nghệ học máy sẽ đi liền với sự phát triển của điện toán đám mây. Khả năng tích hợp liền mạch giữa các ứng dụng, nền tảng và cơ sở hạ tầng trên điện toán đám mây có ý nghĩa quyết định đối với sự phát triển và tính hiệu quả của công nghệ học máy. Nhờ đó, công nghệ này có thể tiếp cận được với lượng dữ liệu khổng lồ, xóa bỏ khoảng cách, và thu thập dữ liệu xuyên suốt mọi bộ phận và mạng lưới hiện hành của doanh nghiệp.
Nỗ lực tận dụng tối đa công nghệ học máy chỉ trong phạm vi của một doanh nghiệp tương tự như việc “mò kim đáy bể” vậy. Mọi thuật toán để vận hành công nghệ học máy đều đòi hỏi lượng dữ liệu lớn từ càng nhiều nguồn càng tốt. Với càng nhiều dữ liệu, công nghệ này sẽ càng trở nên thông minh hơn, và tiềm năng hỗ trợ việc đưa ra quyết định cũng lớn hơn.
Bối cảnh thị trường điện toán đám mây đang trưởng thành và phổ biến một cách nhanh chóng như hiện nay cũng là một nhân tố giúp công nghệ học máy “bùng nổ: vào năm 2018. Điện toán đám mây giờ đang là công nghệ tích hợp không thể thiếu trong hầu hết mọi chiến lược CNTT của doanh nghiệp, giúp thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, cũng như khả năng khai thác giá trị từ dữ liệu sẵn có.
Nếu dữ liệu lớn (big data) hé lộ khả năng tiềm tàng của chuyển đổi kỹ thuật số, còn điện toán đám mây giúp gây dựng những nền móng cơ bản cho quá trình chuyển đổi này, thì công nghệ học máy chính là công cụ công nghiệp hóa đích thực đầu tiên để khai mở tự động những tiềm năng đó tùy theo từng điều kiện cụ thể.
Hiện thực hóa những điều trên đòi hỏi việc phải xây dựng một chiến lược khôn ngoan. Chìa khóa giúp tận dụng tối đa từ công nghệ học máy là tìm kiếm những ứng dụng mang lại giá trị chiến lược dài hạn, có khả năng hỗ trợ chuyển đổi các chức năng hay quy trình quan trọng trong doanh nghiệp, thay vì chỉ đưa ra được những “thông tin giật gân” có giá trị ngắn hạn.
Khả năng rút ngắn thời gian đưa ra những dự báo chính xác, đáng tin cậy sở hữu sức ảnh hưởng sâu rộng không chỉ đến năng lực lên kế hoạch, xây dựng ngân sách và sử dụng nguồn lực của doanh nghiệp một cách hiệu quả, mà khi được kết hợp lại, còn tạo ra thế mạnh đáng kể về mặt tài chính cho bất cứ công ty nào.
Lợi ích của công nghệ học máy là gần như vô hạn. Bất kể đâu cần phân tích và tổng hợp hiểu biết chuyên sâu từ kho dữ liệu, nơi đó cần sự tham gia của công nghệ học máy. Bất kể đâu cần xác định xu hướng và các trường hợp bất thường từ cơ sở dữ liệu khổng lồ, dù là trong nghiên cứu lâm sàng, khả năng giám sát độ tuân thủ, hay hệ thống bảo mật, thì tại đó công nghệ học máy đều có thể mang lại những tác động tích cực đến không ngờ.
Trong hầu hết các ngành công nghiệp dịch vụ, chủ yếu các yêu cầu từ khách hàng đều có thể phân loại theo một số hạng mục nhất định; và phần lớn trong số đó đều có thể đoán trước và phản hồi qua công nghệ chatbot, với khả năng tinh chỉnh và ứng biến phù hợp với khách hàng nhờ học máy. Nhờ vậy, thời gian chờ đợi và gây ức chế của khách hàng sẽ được giảm thiểu đáng kể, từ đó giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn. Công nghệ này cũng cho phép đội ngũ chăm sóc khách hàng tập trung xử lý các tình huống khiếu nại, phàn nàn đòi hỏi kỹ năng xử lý linh hoạt của chuyên viên.
Trường hợp nêu trên cũng là chính ví dụ dễ hình dung nhất cho việc công nghệ học máy đang giúp nâng cao chất lượng làm việc của con người. Công nghệ này không thay thế, mà ngược lại, sẽ thúc đẩy hiệu suất và năng lực làm việc của con người.
Nếu buộc phải chỉ ra một “mối nguy” của công nghệ học máy, thì đó chính là khi công nghệ này không nhận được sự quan tâm đúng mức. 2018 nên là cột mốc cho mọi doanh nghiệp tận lực khai thác và “mở khóa” mọi giá trị của công nghệ học máy, nếu như họ chưa có cơ hội thực hiện điều này.