Các chiến lược hiệu quả để triển khai AI tạo ra nội dung trong kinh doanh

Nếu bạn chưa từng xem xét việc triển khai trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong tổ chức của mình… bạn nên làm ngay! 💁🏻

Theo dự báo, ngành công nghiệp AI tạo ra nội dung sẽ trở thành ngành công nghiệp trị giá 356 tỷ đô la vào năm 2030. 🤯

Bất kể mục tiêu của bạn là gì — tiết kiệm thời gian và chi phí đáng kể hay giảm sự phụ thuộc vào nguồn nhân lực — các mô hình AI tạo ra nội dung sẽ giúp bạn đạt được điều đó, đưa bạn đến gần hơn với các mục tiêu kinh doanh lớn hơn. 🎯

Bạn muốn tìm hiểu thêm? Hãy tiếp tục đọc để khám phá thế giới của AI tạo sinh và các ứng dụng của nó, cũng như những cách mà nó có thể nâng cao hiệu quả hoạt động của bạn. Hãy bắt đầu! 💃🏻

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì?

Trí tuệ nhân tạo tạo ra (hay gen AI, như thường được gọi) là một công nghệ AI sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), kỹ thuật học máy và xử lý hình ảnh để xác định các mẫu cơ bản trong dữ liệu hiện có và tạo ra các phản hồi và nội dung mới.

Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn một ví dụ.

Giả sử bạn đã bắt đầu kinh doanh trực tuyến. Mọi thứ đã sẵn sàng — trang web, cửa hàng thương mại điện tử, v.v. Nhưng ngay khi bạn chuẩn bị ra mắt, bạn nhận ra rằng mình chưa tạo bất kỳ mô tả sản phẩm nào. 😥

Đó là lúc các mô hình AI tạo ra nội dung như ChatGPT, Google Gemini, Claude hoặc Llama phát huy tác dụng. Chúng chỉ cần bạn cung cấp dữ liệu đầu vào cơ bản, như tên sản phẩm, tính năng, giá cả, v.v. và thế là xong. Trong vài giây, các công cụ này sẽ tạo ra các mô tả sản phẩm hấp dẫn, thân thiện với SEO và phản ánh điểm bán hàng độc đáo (USP) của sản phẩm, giống như bản sao của bất kỳ copywriter dày dạn kinh nghiệm nào. ✍️

Trên thực tế, 'văn bản' không phải là tất cả. Các công cụ Gen AI còn tạo ra nhiều nội dung khác, như âm thanh, video, hình ảnh, thiết kế, mã phần mềm, thậm chí là dữ liệu tổng hợp. Và không, đó không phải là phép thuật. 🪄

Tại cốt lõi, AI tạo sinh được vận hành bởi ba mô hình học sâu—Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs) và Transformers:

Vì vậy, khi bạn cần một nội dung, bất kỳ thành phần nào trong ba thành phần này cũng có thể giúp bạn đạt được điều đó! 🧙

Các trường hợp sử dụng chính của AI tạo ra nội dung

Có nhiều khả năng áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong một tổ chức.

Tạo nội dung

Gần 82% chuyên gia bán hàng sử dụng AI tạo ra nội dung để tạo/lập nội dung, và bạn cũng nên làm như vậy.

Cho dù là nội dung dài như blog và bài báo hay tài liệu tiếp thị ngắn như mô tả sản phẩm và bản sao trên mạng xã hội, các giải pháp gen AI đều có thể tạo ra tất cả các loại nội dung văn bản nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Thiết kế đồ họa

Các công cụ AI tạo ra nội dung như Stable Diffusion và Midjourney đang phá vỡ rào cản trong việc tạo ra hình ảnh từ văn bản.

Nhập một văn bản mô tả và xem các công cụ này tạo ra những hình ảnh độc đáo, chất lượng cao từ đầu như thế nào. Bạn có thể sử dụng chúng để tạo logo, hình ảnh cho mạng xã hội, áp phích cho các chiến dịch tiếp thị và các yếu tố đồ họa khác ngay lập tức.

Phát triển sản phẩm

Có một số công việc đòi hỏi nỗ lực cao trong quá trình phát triển sản phẩm.

Các công cụ Gen AI tự động hóa hầu hết các công việc này. Cho dù bạn muốn xác định xu hướng của các sản phẩm khác nhau hay tạo ra những hiểu biết sâu sắc về hiệu suất của một sản phẩm cụ thể, những công cụ này sẽ bổ sung cho nỗ lực của bạn. Chúng cũng giúp bạn nghĩ ra những ý tưởng sản phẩm mới và gỡ lỗi mã của bạn.

Dịch vụ khách hàng

Chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI tạo ra nội dung cung cấp giải pháp tức thì và chính xác cho các truy vấn của khách hàng. Chúng trả lời câu hỏi, khắc phục sự cố phổ biến và đề xuất sản phẩm để nhân viên có thể tập trung vào các vấn đề phức tạp và làm hài lòng khách hàng.

Điều này giúp các doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn, nâng cao dịch vụ khách hàng và sự hài lòng của khách hàng.

Các bước để triển khai AI tạo ra thành công

Bạn đang nghĩ đến việc triển khai AI tạo ra nội dung? Hãy làm theo các bước dưới đây!

Bước 1: Hiểu vấn đề và xác định các trường hợp sử dụng tiềm năng

AI tạo ra có hàng tỷ ứng dụng. Tuy nhiên, sử dụng nó cho mọi công việc sẽ làm phức tạp vấn đề thay vì đơn giản hóa chúng. Các vấn đề như kết quả không nhất quán, thiếu chính xác và dữ liệu dễ bị tổn thương sẽ nhanh chóng leo thang.

Vì vậy, hãy cẩn thận chọn vấn đề bạn muốn giải quyết bằng công nghệ này. Sau đó, lập danh sách và sắp xếp theo mức độ ưu tiên các công việc hoặc hoạt động mà việc triển khai AI tạo ra ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả, chi phí và khả năng mở rộng.

Bước 2: Giai đoạn tạo mẫu

Đã đến lúc tạo ra các nguyên mẫu của mô hình AI tạo ra nội dung để giải quyết hiệu quả vấn đề đã xác định. Có ba bước chính trong giai đoạn này:

#1: Thu thập dữ liệu

Bước đầu tiên trong việc tạo bất kỳ mô hình AI nào là thu thập dữ liệu — nói một cách đơn giản hơn, đó là thu thập dữ liệu sẽ được sử dụng để huấn luyện và thử nghiệm mô hình. Điều này rất quan trọng vì nó cho phép mô hình AI xác định các mẫu và xu hướng để từ đó tạo ra kết quả.

Vì vậy, hãy bắt đầu bằng cách xác định các nguồn dữ liệu có liên quan. Đây có thể là các nền tảng mạng xã hội, công cụ tìm kiếm, trang web hoặc dữ liệu của chính công ty bạn. Sau khi hoàn thành việc này, hãy thu thập nhiều dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc chất lượng cao từ các nguồn này.

Vì dữ liệu không tuần tự và tuần tự được thu thập là dữ liệu thô, bạn phải cung cấp thêm bối cảnh để nâng cao độ chính xác và hiệu quả tổng thể của mô hình AI tạo ra. Đây là lúc việc dán nhãn dữ liệu phát huy tác dụng.

Dán nhãn dữ liệu là việc gán thẻ hoặc chú thích theo ngữ cảnh cho dữ liệu. Một số kỹ thuật dán nhãn dữ liệu phổ biến là crowdsourcing, học tích cực và học chuyển giao.

#2: Xử lý dữ liệu

Điều quan trọng là phải đảm bảo dữ liệu bạn nhập vào mô hình AI tạo ra nội dung phải nhất quán và chính xác. Vì vậy, sau khi hoàn thành việc gắn nhãn dữ liệu, hãy xử lý sơ bộ dữ liệu để đảm bảo dữ liệu nhất quán, không có nhiễu và phù hợp.

Để xử lý trước dữ liệu, hãy bắt đầu với việc làm sạch dữ liệu. Lấy dữ liệu thô và loại bỏ những dữ liệu có giá trị bị thiếu, không chính xác hoặc trùng lặp.

Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu và token hóa cũng sẽ nâng cao kích thước, sự đa dạng và chất lượng dữ liệu.

Sau đó, chia dữ liệu đã được xử lý trước thành ba loại: bộ dữ liệu huấn luyện, bộ dữ liệu xác nhận và bộ dữ liệu thử nghiệm. Sử dụng bộ dữ liệu huấn luyện để huấn luyện mô hình AI tạo ra, bộ dữ liệu xác nhận để tinh chỉnh hiệu suất của mô hình và bộ dữ liệu thử nghiệm để kiểm tra tính khả thi và hiệu quả của mô hình cuối cùng.

#3: Lựa chọn thuật toán phù hợp

Có một phạm vi các thuật toán AI tạo ra để lựa chọn. Tuy nhiên, việc lựa chọn thuật toán phù hợp nhất là rất quan trọng, vì nó sẽ ảnh hưởng đến chất lượng và độ chính xác của kết quả.

Vì vậy, sau khi phân tách dữ liệu, hãy chọn thuật toán tốt nhất dựa trên vấn đề của bạn, khung học sâu đã lựa chọn và yêu cầu tính toán.

Ngoài ra, đánh giá hiệu suất của nó trên dữ liệu đã được tiền xử lý để đảm bảo tính phù hợp tối ưu.

Bước 3: Giai đoạn phát triển

Tại thời điểm này, bạn đã có sẵn một bản mẫu của mô hình AI tạo sinh. Hãy chuyển sang giai đoạn phát triển và bắt đầu xây dựng mô hình. Nếu được thực hiện hoàn hảo, giai đoạn này sẽ đảm bảo mô hình AI tạo sinh của bạn hoạt động hiệu quả, ổn định và sẵn sàng cho việc triển khai lâu dài.

Giai đoạn phát triển chủ yếu bao gồm:

Với số lượng bước phức tạp và tốn thời gian trong giai đoạn này, rất dễ xảy ra sai sót trong quản lý và hiệu quả công việc giảm sút. Nhưng điều đó sẽ không xảy ra nếu bạn sử dụng ClickUp.

Là một công cụ quản lý công việc tất cả trong một, ClickUp bao gồm các tính năng và chức năng đa dạng hỗ trợ bạn và nhóm của bạn đảm bảo hiệu quả tối đa trong quá trình xây dựng mô hình AI tạo ra nội dung. Dưới đây là một số tính năng:

Nhiệm vụ ClickUp

Sử dụng Nhiệm vụ ClickUp để quản lý mọi công việc phát triển một cách hoàn hảo.

Theo dõi tiến độ công việc, phân công nhiệm vụ, điều chỉnh ưu tiên và trực quan hóa công việc của bạn để đảm bảo thực hiện thành công.

Lợi ích khác:

Chế độ xem ClickUp

Cần trợ giúp quản lý sự hợp tác trong nhóm? ClickUp Views là giải pháp cho bạn!

Hình dung và quản lý toàn bộ quy trình làm việc của bạn với hơn 15 chế độ xem toàn diện tại một nơi. Kiểm tra trạng thái dự án ở bất kỳ định dạng nào bạn chọn — danh sách, bảng, biểu đồ Gantt hoặc lịch — để điều chỉnh nỗ lực của nhóm một cách hiệu quả!

Lợi ích khác:

Tài liệu ClickUp

Sử dụng ClickUp Docs để hợp tác với nhóm của bạn và chia sẻ ý tưởng, hiểu biết và đề xuất một cách tập trung để giảm thiểu vòng lặp phản hồi.

Sắp xếp mọi chi tiết trong các tài liệu lồng nhau để tạo thành cơ sở kiến thức tối ưu cho phát triển AI tạo ra nội dung.

Lợi ích khác:

Theo dõi thời gian ClickUp

Kiểm tra chặt chẽ đóng góp và hiệu quả của từng thành viên trong nhóm với ClickUp Time Tracking.

Bạn có thể sử dụng nó để theo dõi thời gian dành cho một công việc, đặt ước lượng, gửi nhắc nhở và xem báo cáo để đạt năng suất tối đa.

Lợi ích khác:

Bảng điều khiển ClickUp

Kiểm tra tiến độ tổng thể của mọi nhóm tham gia phát triển AI tạo ra nội dung với sự trợ giúp của Bảng điều khiển ClickUp.

Bạn có thể sắp xếp công việc theo mức độ ưu tiên, kiểm tra năng suất, quản lý khối lượng công việc, nhận thông tin chi tiết và trực quan hóa trạng thái dự án chỉ bằng vài cú chạm.

Lợi ích khác:

Bước 4: Triển khai

Hoan hô! Sau tất cả các giai đoạn tạo mẫu và phát triển, mô hình AI tạo ra của bạn cuối cùng đã sẵn sàng để triển khai. Đây là khi mô hình được triển khai trong môi trường sản xuất và có thể được sử dụng bởi nhân viên và/hoặc khách hàng của bạn. 🥳

Giờ đây, bạn có thể triển khai AI tạo ra nội dung tại nơi làm việc, nhưng phải thừa nhận rằng đây là một quá trình khá dài. Vậy tại sao không chọn các giải pháp đơn giản, sáng tạo và sẵn có như ClickUp Brain?

Là một giải pháp AI tạo ra nội dung mạnh mẽ từ ClickUp, Brain là công cụ tối ưu cho mọi yêu cầu tự động hóa. Một số cách để triển khai ClickUp Brain trong quy trình làm việc của bạn bao gồm:

Đó không phải là tất cả — ngoài việc mạnh mẽ, ClickUp Brain còn dễ sử dụng và dễ truy cập. Thực tế, nó được tích hợp hoàn toàn trong nền tảng quản lý dự án của ClickUp, vì vậy bạn sẽ có một giải pháp tất cả trong một. Không cần triển khai riêng!

Tại sao AI tạo ra nội dung là điều cần thiết cho doanh nghiệp của bạn

Từ thúc đẩy các sáng kiến chiến lược đến hỗ trợ các công việc chi tiết hàng ngày, các mô hình AI tạo ra có khả năng đóng góp vào sự phát triển kinh doanh ở mọi sức chứa. 📶

Dưới đây là một số lợi ích của chúng:

Tăng cường sự sáng tạo

Giả sử sau nhiều năm dùng thử và mắc lỗi, cuối cùng bạn cũng thành lập được một nhóm sáng tạo vững vàng. Nhưng liệu điều này có đảm bảo rằng nhóm sẽ không gặp phải tình trạng bế tắc sáng tạo? Ngay cả khi đã nỗ lực hết sức, sẽ vẫn có những ngày bạn gặp phải tình trạng suy giảm sáng tạo. 🤕

Việc tích hợp AI tạo ra vào hệ thống sáng tạo của bạn sẽ mang đến cho bạn một hệ thống sao lưu hoàn hảo. Nhờ mạng nơ-ron và thuật toán tiên tiến, các mô hình AI tạo ra này giúp bạn nghĩ ra những ý tưởng mới, phát triển những ý tưởng chưa hoàn thiện và tạo ra nội dung mới — văn bản, hình ảnh và âm thanh — từ đầu. ✨

Tùy chỉnh cá nhân hóa cao

Trước khi các mô hình AI tạo sinh ra đời, công cụ tìm kiếm là công cụ chính mà chúng ta sử dụng cho mọi thứ. Tuy nhiên, điểm khác biệt quan trọng nhất giữa hai công nghệ này chính là mức độ cá nhân hóa.

Giả sử bạn muốn tìm kiếm gợi ý cho kỳ nghỉ tiếp theo. Trong khi Google đề xuất một số địa điểm nổi tiếng, công cụ AI tạo ra nội dung sẽ phân tích các chi tiết như sở thích, ngân sách và lịch sử du lịch của bạn để đưa ra các đề xuất phù hợp.

Hãy tưởng tượng số cách mà một doanh nghiệp có thể tận dụng điều này. Từ cải thiện chất lượng mọi tương tác với khách hàng đến thiết kế các sản phẩm và dịch vụ cá nhân hóa có thể mở rộng quy mô — với AI tạo ra nội dung, mọi thứ đều có thể! 🦸

Ra quyết định tốt hơn

Phân tích dữ liệu sản phẩm và hiệu suất là điều cần thiết để doanh nghiệp của bạn tiếp tục đổi mới và phát triển. Tuy nhiên, không phải mọi doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ, đều có thể thành lập một nhóm chuyên trách phân tích dữ liệu. Giải pháp trung gian? AI tạo ra nội dung!

Hàng ngàn mạng nơ-ron đa lớp cho phép các mô hình AI này giải thích và phân tích dữ liệu khổng lồ để xác định xu hướng, mẫu và mối tương quan mà chỉ các nhà phân tích và nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm mới có thể làm được. Điều này giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt và cải thiện chiến lược bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết có thể hành động được. 🤩

Cải thiện dịch vụ khách hàng

Quà tặng và giảm giá là tốt. Tuy nhiên, nếu bạn muốn duy trì sự hài lòng của khách hàng, bạn không thể thỏa hiệp về việc giải quyết truy vấn — 90% khách hàng đồng ý với điều này.

Tuy nhiên, việc giải quyết chính xác các truy vấn trong một khung thời gian chấp nhận được đòi hỏi rất nhiều nỗ lực và sự phối hợp. Bạn cần một khung dịch vụ khách hàng siêu hiệu quả với cơ sở kiến thức tập trung và một nhóm nhanh nhạy, phản ứng nhanh.

Về mặt này, AI tạo ra là một giải pháp tiết kiệm chi phí. Chatbot AI và trợ lý ảo có thể hiểu các truy vấn và cung cấp các giải pháp phù hợp từ cơ sở kiến thức của bạn.

Ngoài ra, vì công nghệ này có thể hoạt động 24/7 mà không có thời gian ngừng hoạt động, bạn sẽ có thể phản hồi khách hàng mọi lúc. Điều này cũng giúp giải quyết truy vấn nhanh hơn, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng. 😊

Nâng cao hiệu quả

Một nhân viên trung bình dành hơn 50% thời gian làm việc để thực hiện các công việc lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu, tạo/lập tài liệu, v.v.

Nếu điều này khiến bạn liên tưởng đến lực lượng lao động của mình, bạn nên cảnh giác. Đây là lý do:

Những công việc này không yêu cầu bất kỳ kỹ năng hoặc kiến thức chuyên môn nào. Nếu nhân viên liên tục bị ràng buộc với những công việc này, bạn đang lãng phí tiềm năng của họ, vốn có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ bắt buộc cần có chuyên môn của con người. Cuối cùng, đây trở thành lý do chính khiến các tổ chức không đạt được hiệu quả trong hoạt động của mình.

Tuy nhiên, việc triển khai AI tạo ra ngăn chặn điều này. Các khả năng của AI tạo ra cho phép bạn sử dụng nguồn nhân lực và tối đa hóa hiệu quả tổ chức bằng cách tự động hóa mọi công việc lặp đi lặp lại làm giảm năng suất của lực lượng lao động.

Đó chưa phải là tất cả — các công cụ như ClickUp còn đưa sáng kiến này tiến thêm một bước nữa. 🥳

Với ClickUp Automations, bạn có thể dễ dàng quản lý tất cả các hoạt động tự động hóa AI của mình tại một nơi, cho dù liên quan đến quản lý dự án, tiếp thị hay bất kỳ hàm kinh doanh nào khác.

ClickUp cũng cung cấp quyền truy cập vào một loạt các mẫu tự động hóa được thiết kế sẵn, cho phép bạn phân công công việc, đăng bình luận và theo dõi trạng thái của mọi nhiệm vụ tự động một cách toàn diện. 🏆

Khả năng mở rộng

Một vấn đề phổ biến mà các tổ chức đang phát triển phải đối mặt là quy mô. Làm thế nào để phát triển mà không mất hiệu quả? Câu trả lời nằm ở AI tạo ra.

Các mô hình AI giúp công ty của bạn phát triển kinh doanh mà không tăng chi phí bằng cách tự động hóa các quy trình và cải thiện thông tin chi tiết từ dữ liệu. Ngoài ra, các công cụ AI như ClickUp có thể mở rộng hoặc thu hẹp quy mô cùng với bạn, để phù hợp với các yêu cầu thay đổi của bạn.

Thách thức trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI)

Đúng vậy, các mô hình AI tạo ra nội dung có khả năng biến đổi doanh nghiệp của bạn. Tuy nhiên, chúng cũng có những nhược điểm nhất định.

Vì vậy, nếu tổ chức của bạn chưa từng sử dụng AI tạo ra nội dung — hoặc bất kỳ mô hình AI nào — trước đây, đây là một số yếu tố quan trọng bạn phải xem xét trước khi bắt đầu:

Chất lượng dữ liệu kém

Các mô hình AI tạo ra sử dụng các tập dữ liệu đào tạo lớn để tạo nội dung. Chất lượng và tính chính xác của các phản hồi từ mô hình AI của bạn sẽ phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu đào tạo này.

Vấn đề đạo đức

Việc sử dụng AI trong các tổ chức có thể gây ra lo ngại về tính minh bạch và tiềm ẩn nguy cơ lạm dụng. Nếu không có các hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm, tổ chức có thể phải đối mặt với sự thiếu tin tưởng và các vấn đề đạo đức.

Bảo mật và bảo mật

Các mô hình AI tạo ra nội dung dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ và đa dạng, bao gồm dữ liệu cá nhân, tài chính, y tế, hành vi và dữ liệu do người dùng tạo ra. Mức độ sử dụng dữ liệu cao này khiến chúng dễ bị rủi ro như truy cập trái phép và rò rỉ dữ liệu, gây ra các lo ngại nghiêm trọng về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.

Tiềm ẩn nguy cơ thiên vị

Đảm bảo chất lượng dữ liệu đào tạo là yếu tố quan trọng để đào tạo các thuật toán AI tạo sinh.

Nếu mô hình này phản ánh bất kỳ dạng thiên vị nào — giới tính, văn hóa, chủng tộc, v.v. — kết quả đầu ra do các mô hình này tạo ra cũng sẽ mang cùng đặc điểm đó.

Mất độ chính xác

Khi sử dụng các mô hình Gen AI, bạn phải đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào của bạn chi tiết và chính xác nếu muốn kết quả đầu ra không có lỗi. Tuy nhiên, nội dung do AI tạo ra vẫn có thể có lỗi, đó là lý do tại sao nó thường được coi là không đáng tin cậy và cần có sự giám sát của con người.

Các phương pháp tốt nhất cho việc triển khai trí tuệ nhân tạo tạo sinh

Giờ bạn đã biết về những nhược điểm tiềm ẩn khi triển khai AI tạo ra nội dung, dưới đây là một số mẹo để khắc phục chúng và tăng năng suất và hiệu quả tại nơi làm việc:

Ưu tiên bảo mật dữ liệu ✅

Việc triển khai AI tạo ra trong bất kỳ quy trình kinh doanh nào cũng sẽ gây ra lo ngại về bảo mật và bảo mật dữ liệu.

Để ngăn chặn điều này, hãy thực thi các giao thức bảo mật mạnh mẽ. Áp dụng các biện pháp như mã hóa dữ liệu, ẩn danh dữ liệu và hạn chế quyền truy cập. Khuyến khích tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu như GDPR và HIPPAA.

Các biện pháp này bảo vệ bạn và khách hàng của bạn khỏi các vi phạm an ninh mạng đồng thời nâng cao niềm tin của người dùng.

Lập kế hoạch giám sát của con người ✅

Như chúng tôi đã đề cập trước đó, chất lượng đầu ra của bất kỳ giải pháp AI tạo sinh nào đều phụ thuộc vào chất lượng và độ chính xác của dữ liệu đào tạo.

Mặc dù việc đào tạo mô hình AI tạo sinh trên dữ liệu chất lượng cao luôn là lựa chọn tốt nhất để tránh các vấn đề này, quá trình này đòi hỏi thời gian và chuyên môn kỹ thuật.

May mắn thay, lập kế hoạch giám sát của con người là cách dễ dàng và tương đối nhanh chóng để đảm bảo kết quả của bạn luôn hoàn hảo. Đảm bảo mọi thứ được tạo ra bởi mô hình AI tạo ra được xem xét kỹ lưỡng trước khi triển khai.

Bắt đầu từ những bước nhỏ ✅

Bắt đầu với việc triển khai giới hạn và mở rộng dần khi bạn đã có đủ bằng chứng về tính khả thi.

Đối với người mới bắt đầu, bạn có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại không yêu cầu sự chú ý đến chi tiết, như nhập dữ liệu, quét tài liệu, trả lời một số email (ví dụ: email thông báo vắng mặt), theo dõi đơn đặt hàng, trả lời câu hỏi thường gặp cơ bản, v.v.

Khi quá trình này đã thích nghi với sự thay đổi, hãy mở rộng quy mô và tự động hóa các công việc phức tạp hơn, khai phá toàn bộ tiềm năng của Gen AI.

Có một lộ trình và chính sách AI minh bạch ✅

Xác định mục tiêu kinh doanh cho việc triển khai AI và chia sẻ với tất cả các bên liên quan. Phát triển các hướng dẫn rõ ràng cho việc phát triển và triển khai AI, đồng thời đào tạo nhân viên về việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm.

Xây dựng niềm tin bằng cách áp dụng AI có thể giải thích được. Đồng thời, liên tục đánh giá tác động của các sáng kiến AI và điều chỉnh chiến lược khi cần thiết.

Xu hướng tương lai của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI)

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là một công nghệ mạnh mẽ đang liên tục được cải tiến và phát triển với tốc độ nhanh chóng. Dưới đây là một số xu hướng và tiềm năng mà bạn có thể mong đợi sẽ xuất hiện trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong những năm tới.

Nâng cao khả năng AI đa phương thức

Hiện tại, các mô hình AI tạo ra chỉ hiểu thông tin từ một phương thức (nói một cách đơn giản hơn là loại dữ liệu, như văn bản, âm thanh, hình ảnh, v.v.) tại một thời điểm.

Tuy nhiên, trong tương lai, AI sẽ có thể xử lý và hiểu nhiều phương thức cùng một lúc. Điều này sẽ khuyến khích nhiều dự án sử dụng AI hơn, đặc biệt là vì nó sẽ nâng cao khả năng thực hiện các công việc phức tạp của các dự án này.

Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ nhỏ (LLMs)

Hiện nay, hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chứa hàng tỷ tham số. Mặc dù điều này cho phép chúng hiểu và tạo ra các ngôn ngữ đa dạng, nhưng cũng khiến các mô hình AI tạo ra nội dung trở nên tốn kém và phức tạp, không khả thi đối với các nhóm nhỏ.

Do đó, các công ty phát triển AI tạo ra sẽ tập trung vào việc tạo ra các LLM nhỏ hơn, có thể xử lý các công việc tương tự mà vẫn tiết kiệm chi phí và đơn giản.

Tăng cường cá nhân hóa

Mặc dù AI tạo ra kết quả được cá nhân hóa, phạm vi của nó khá giới hạn. Tốt nhất, nó chỉ tạo ra các phản hồi tùy chỉnh dựa trên các mẫu chung như sở thích của người dùng hoặc hành vi của khách hàng.

Tuy nhiên, trong thời gian tới, các mô hình này sẽ có khả năng cung cấp mức độ cá nhân hóa tinh tế hơn, phù hợp với từng cá nhân bằng cách phân tích dữ liệu chi tiết hơn về hành vi, sở thích và tương tác của từng người dùng.

Cải thiện đạo đức

Các sáng tạo AI tạo ra trong tương lai có thể sẽ giải quyết các vấn đề đạo đức quan trọng của công nghệ này.

Các vấn đề như thiên vị và bảo mật dữ liệu có thể dễ dàng phòng ngừa hơn. Các nhà nghiên cứu được kỳ vọng sẽ tận dụng dữ liệu tổng hợp để giảm rủi ro vi phạm dữ liệu cá nhân và lọc bộ dữ liệu đào tạo để giảm thiểu thiên vị một cách hiệu quả hơn.

Tận dụng AI tích hợp với ClickUp

AI tạo ra đã nổi lên như một giải pháp tuyệt vời để tăng hiệu quả hoạt động. Công nghệ AI này giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh và tăng tốc độ phát triển dễ dàng hơn nhiều. Trên thực tế, với những đổi mới đột phá được dự đoán trong tương lai trong không gian này, chuyển sang các giải pháp AI tạo ra là một bước đi đầy hứa hẹn.

Tuy nhiên, việc triển khai có thể chỉ khả thi đối với một số doanh nghiệp. Do tính chất phức tạp của quy trình và lượng kiến thức chuyên môn cũng như thời gian cần thiết, các nhóm có nguồn lực giới hạn có thể cần sự trợ giúp để tận dụng công nghệ AI tạo ra để mang lại lợi ích cho mình.

Đây là lúc nền tảng quản lý công việc đa năng ClickUp phát huy tác dụng. Thay vì quá trình phát triển và triển khai AI tạo ra nội dung phức tạp, hãy sử dụng ClickUp. Các tính năng dễ sử dụng, bao gồm công cụ AI tích hợp ClickUp Brain, mang đến cho bạn hiệu quả đảm bảo tương đương, nếu không muốn nói là cao hơn.

Đăng ký tài khoản ClickUp ngay hôm nay và tự mình trải nghiệm AI trong thực tế.