Hannover Messe 2018 – hội chợ hàng đầu thế giới về công nghệ và máy móc công nghiệp, là sự kiện thường niên được tổ chức bởi Deutsche Messe AG (CHLB Đức) tại Hannover. Sự kiện đã diễn ra từ ngày 23 đến 27/4/2018. Để Quý vị có được những thông tin mới nhất, những xu thế và xu hướng phát triển của các ngành công nghiệp và công nghệ trọng yếu hiện tại và trong tương lai, technologyMAG.net sẽ lần lượt có những tin bài, hình ảnh, video … về các chủ đề quan trọng nhất đã hiện diện tại sự kiện lớn nhất hành tinh này.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những yếu tố giúp phát triển hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp. Tuy không có một kế hoạch cụ thể nào trong việc sử dụng AI, nhưng những quy tắc cơ bản này được áp dụng trong hầu hết mọi trường hợp.

Theo McKinsey, robot thông minh và máy tính tự học (self-learning computers) sẽ tác động rất lớn đến ngành công nghiệp Đức trong những năm tới: trí tuệ nhân tạo có thể giúp tổng sản phẩm quốc nội của Đức tăng thêm 10 tỷ Euro mỗi năm trước 2030. Trong đó, ngành tư vấn quản lý là một trong những ngành nhìn thấy rõ những cơ hội lớn nhất trong quá trình sản xuất và kinh doanh. Sự hợp tác chặt chẽ giữa robot và người lao động có thể làm tăng năng suất lên đến 20%, miễn là các công ty tích hợp trí tuệ nhân tạo vào mô hình kinh doanh của họ một cách nhất quán và càng sớm càng tốt. Năm quy tắc sau được đúc kết từ McKinsey, sẽ giúp xây dựng một môi trường làm việc lấy AI làm trung tâm.

1. Dự án kinh doanh (Business case): tranh luận về cơ hội phát triển của trí tuệ nhân tạo

Đầu tư một cách nhanh chóng theo xu hướng thì không được khuyến khích khi nói đến trí tuệ nhân tạo. Trước tiên, doanh nghiệp cần phải biết được AI có thể làm gì và nó mang lại những giá trị gia tăng nào cho công ty? Các thông số chính ở đây là tính khả thi về mặt kỹ thuật, ngân sách hiện có và tiềm năng tối ưu trong công ty. McKinsey cảnh báo về việc xác định một dự án kinh doanh không phải là một nhiệm vụ dễ dàng khi nói đến trí tuệ nhân tạo. Thông tin về AI vẫn còn chưa đầy đủ, do đó, gây ra sự nghi ngờ cho các nhân viên.

2. Năng lực: kết hợp bên trong lẫn bên ngoài

Số lượng các chuyên gia về AI rất “khan hiếm”: ở Đức, hiện đang thiếu khoảng 5.000 nhân sự lành nghề trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, và theo McKinsey chỉ có 0.1% nhân sự ở Mỹ được đào tạo để trở thành chuyên gia dữ liệu. Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp không chỉ phải tự trang bị những kiến thức cơ bản lẫn chuyên môn về AI, mà còn kết nối với các nguồn lực từ các nhà cung cấp thứ ba, từ đó tạo ra sự liên kết giữa các nhà phát triển và công ty quản lý. Đây là cách tiếp cận cần thiết để tạo ra một môi trường lấy AI làm trung tâm.

3. “Nguyên liệu thô”: Lưu trữ chi tiết dữ liệu

Dữ liệu hình thành nên nền tảng cho mọi trí tuệ nhân tạo. Do đó, các công ty phải lưu trữ càng nhiều dữ liệu chi tiết càng tốt và làm cho thông tin này luôn sẵn sàng trong mọi tình huống. Dữ liệu đó có thể là hình ảnh hoặc dựa trên một ngôn ngữ lập trình, cũng như dữ liệu từ các cảm biến và máy móc, nếu dữ liệu không đồng nhất thì phải được điều chỉnh và sắp xếp lại.

4. Chuyên môn: Kết hợp kiến thức hiện có với AI

Việc áp dụng AI sẽ không dẫn đến kết quả thành công nếu như AI không có bất kì thông tin nào về công ty, ví dụ như lĩnh vực, ngành nghề chính của công ty, môi trường công nghệ và sự tương tác của các hệ thống, công nghệ hiện đại và nhân viên lành nghề,… McKinsey cho biết, việc thuê ngoài trong trường hợp này là không nên, mà nên mã hoá thông tin của công ty, tức là ghi lại, lưu trữ và tích hợp nó vào thuật toán AI để hỗ trợ tốt nhất cho việc tự học của máy.

5. Thực hành: Kiểm tra một cách nhanh chóng

Việc truyền tải kiến thức cho AI nên được thực hiện một cách nhanh chóng. Thực hiện các mô phỏng và kiểm tra liên tục nhằm tối ưu hóa kết quả. AI nhận được nhiều kiến thức (giai đoạn học tập), học cách hiểu nó (giai đoạn hiểu và phân tích) và sau đó, áp dụng kiến thức này (giai đoạn giải quyết vấn đề). AI có thể giám sát các quá trình thông qua chức năng và ra quyết định các bước tiếp theo.

Tuy nhiên, có một điều khác mà các công ty nên xem xét trước khi tích hợp trí tuệ nhân tạo, đó là yếu tố về văn hoá: Nhiều nhân viên quan ngại về tính an toàn và độ bảo mật dữ liệu, lo lắng về những việc làm có thể biến mất hoặc tin rằng trí thông minh của máy móc không bao giờ có thể sánh ngang bằng con người. Jonas Albertson, Giám đốc điều hành của công ty công nghiệp Thụy Điển Atlas Copco cho biết: “Thách thức lớn nhất không phải là công nghệ. Điều thực sự quan trọng là việc thay đổi cách quản lý các nhân sự liên quan.”

Để xem các tin bài khác về hội chợ Hannover Messe 2018, hãy nhấn vào đây

 

(Nguồn: Hannover Messe/ www.hannovermesse.com)