ai

Khi AI đi sâu vào dữ liệu cá nhân, dữ liệu doanh nghiệp và hạ tầng quốc gia, câu hỏi không chỉ còn là mô hình nào mạnh hơn. Câu hỏi lớn hơn là dữ liệu nằm ở đâu, ai kiểm soát, ai được truy cập và hệ thống AI có tuân thủ quy định địa phương hay không. Đây là lý do private AI và sovereign AI đang...

Agentic AI là một trong những khái niệm được nhắc đến nhiều khi AI chuyển từ trả lời câu hỏi sang thực hiện công việc. Nếu chatbot chủ yếu phản hồi theo yêu cầu của người dùng, thì Agentic AI hướng đến khả năng tự lập kế hoạch, chia nhỏ nhiệm vụ, gọi công cụ, theo dõi kết quả và điều chỉnh bước...

AI trong doanh nghiệp không chỉ ảnh hưởng đến một nhóm kỹ thuật hay một vài người thích thử công cụ mới. Khi được triển khai đúng, AI có thể thay đổi cách làm việc của nhiều phòng ban cùng lúc, từ chăm sóc khách hàng, sales, marketing, nhân sự, tài chính, pháp lý, vận hành đến IT. Mức độ thay...

Với người dùng cá nhân, AI ban đầu thường được dùng như một công cụ hỏi đáp: hỏi kiến thức, viết lại câu chữ, tóm tắt tài liệu, dịch nội dung hoặc gợi ý ý tưởng. Nhưng hướng phát triển quan trọng hơn là AI trở thành trợ lý điều phối công việc cá nhân, giúp người dùng quản lý nhiệm vụ, lịch...

Trong cuộc đua AI, mọi người thường chú ý đến model mới: thông minh hơn, dài ngữ cảnh hơn, đa phương thức hơn, suy luận tốt hơn. Nhưng với doanh nghiệp và người dùng thực tế, bước nhảy giá trị lớn nhất có thể không đến từ model mạnh hơn một chút, mà từ workflow thông minh hơn: cách AI được đặt...

Mỗi khi AI tiến bộ, câu hỏi “AI có thay thế nhân viên văn phòng không?” lại được nhắc đến nhiều hơn. Đây là một câu hỏi hợp lý, nhưng nếu chỉ trả lời có hoặc không thì hơi đơn giản. Thực tế có thể phức tạp hơn: AI sẽ thay thế một số tác vụ, làm biến mất một số vai trò lặp lại, nhưng cũng sẽ thay...

Trong doanh nghiệp, tri thức thường không thiếu. Vấn đề là tri thức nằm rải rác ở quá nhiều nơi: tài liệu nội bộ, email, chat, file thuyết trình, biên bản họp, CRM, wiki, ticket hỗ trợ và kinh nghiệm của từng nhân viên. Vì vậy, AI cho knowledge management có khả năng bùng nổ vì nó giải quyết một...

Khi nói về AI trong doanh nghiệp, câu hỏi quan trọng không phải là “AI có thể làm được gì?”, vì câu trả lời gần như lúc nào cũng rất rộng. Câu hỏi thực dụng hơn là: doanh nghiệp nên dùng AI ở đâu để tạo ROI rõ nhất, đo được nhanh nhất và ít gây xáo trộn nhất trong vận hành hiện tại? Bối cảnh...

Chatbot giúp AI trở nên phổ biến vì nó tạo ra một cách tương tác rất tự nhiên: người dùng hỏi, AI trả lời. Nhưng giới hạn của chatbot cũng rất rõ. Nó chủ yếu phản hồi trong khung hội thoại, còn việc thực thi công việc vẫn phụ thuộc vào con người. Bước tiến quan trọng trong vài năm tới sẽ là AI...

Trong vài năm qua, AI thường được đánh giá qua các màn demo ấn tượng: viết nội dung nhanh, tạo ảnh đẹp, trả lời câu hỏi khó, phân tích tài liệu dài hoặc tự động hóa một số thao tác phức tạp. Nhưng khi AI bước vào môi trường doanh nghiệp thật, yếu tố quyết định không còn chỉ là “demo có hay...

AI on-device và private AI đang trở thành một hướng đi quan trọng, đặc biệt khi doanh nghiệp và cá nhân ngày càng quan tâm đến dữ liệu riêng tư. Thay vì gửi mọi thứ lên máy chủ bên ngoài, một phần hoặc toàn bộ quá trình xử lý AI có thể diễn ra ngay trên thiết bị của người dùng, trong hệ thống...

AI đa phương thức không còn là tính năng phụ để trình diễn. Nó đang dần trở thành mặc định. Người dùng sẽ không chỉ gõ văn bản để hỏi AI, mà còn gửi ảnh, file, bảng tính, âm thanh, video, màn hình làm việc hoặc thậm chí nói trực tiếp trong lúc đang xử lý công việc. AI sẽ phải hiểu nhiều loại dữ...

Một trong những giới hạn lớn của AI hiện nay là nó thường chỉ hiểu tốt trong phạm vi cuộc trò chuyện hoặc tài liệu đang mở. Nhưng khi AI có trí nhớ dài hạn, trải nghiệm làm việc sẽ thay đổi đáng kể. Nó có thể nhớ phong cách viết của bạn, dự án đang theo đuổi, các quyết định trước đây, người liên...

AI đang đi qua giai đoạn “một công cụ dùng cho tất cả” để tiến tới các hệ thống được cá nhân hóa theo từng nghề nghiệp. Một bác sĩ, luật sư, kế toán, lập trình viên, marketer hay nhân viên chăm sóc khách hàng đều không cần cùng một kiểu AI. Họ cần một trợ lý hiểu ngôn ngữ chuyên môn, quy trình...

AI từng được nhìn nhận chủ yếu như một công cụ tạo nội dung: viết bài, tóm tắt tài liệu, soạn email, tạo hình ảnh hoặc viết mã. Nhưng giai đoạn tiếp theo có thể sẽ khác hơn nhiều. AI sẽ không chỉ “làm ra thứ gì đó”, mà còn tham gia điều phối toàn bộ luồng công việc: nhận yêu cầu, chia nhỏ nhiệm...

AI trong sales, marketing, CSKH: đâu là use case thực tế nhất? AI đang được nhắc đến ở khắp nơi như một lời hứa về tăng trưởng, tự động hóa và tối ưu chi phí. Nhưng khi đi vào các bộ phận trực tiếp tạo doanh thu và giữ chân khách hàng như sales, marketing và chăm sóc khách hàng, câu hỏi quan...

Vì sao AI coding chỉ là phần nổi của tảng băng? Trong khoảng hai năm trở lại đây, khi nhắc đến AI trong công việc, phần lớn sự chú ý đổ dồn vào một hình ảnh rất cụ thể: AI ngồi cạnh lập trình viên, gợi ý code, sinh hàm, viết test, sửa bug, giải thích stack trace. Điều đó dễ hiểu, vì đây là phần...

Công việc nào của nhân viên tri thức sẽ bị AI bào mòn trước tiên? Trong nhiều năm, khi nói về tự động hóa, người ta thường nghĩ đến công nhân nhà máy, dây chuyền lắp ráp hay các công việc tay chân lặp đi lặp lại. Nhưng làn sóng AI hiện nay đang dịch chuyển tâm điểm sang một nhóm khác: nhân viên...

Người dùng cá nhân sẽ thật sự dùng AI cho công việc gì? Trong vài năm qua, AI xuất hiện ở khắp mọi nơi. Từ chatbot, công cụ tạo ảnh, trợ lý viết nội dung cho đến các phần mềm có thể tóm tắt, dịch thuật, lập kế hoạch hay hỗ trợ học tập. Nhìn bề ngoài, AI giống như một cuộc cách mạng công nghệ...

Cuộc chiến AI - Không phải model mạnh hơn, mà là ứng dụng tốt hơn Trong vài năm trở lại đây, cuộc đua AI thường được nhắc đến như một cuộc chiến về sức mạnh mô hình. Ai có model lớn hơn, ai có nhiều tham số hơn, ai đạt điểm benchmark cao hơn, ai tạo ra câu trả lời mượt hơn, nhanh hơn, thông minh...