Các ứng dụng kinh doanh phổ biến của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) mà bạn có thể triển khai ngay hôm

Những điểm khóa

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) sử dụng các thuật toán học máy và học sâu để tạo ra nội dung mới từ các mẫu trong các tập dữ liệu lớn.

Khác với trí tuệ nhân tạo phân loại (discriminative AI) chỉ phân loại dữ liệu hiện có, các mô hình sinh (generative models) tạo ra văn bản, hình ảnh, mã nguồn và nội dung đa phương tiện mới, giống với các mẫu đào tạo nhưng vẫn giữ được tính độc đáo.

Công nghệ này phát triển từ các mạng thần kinh ban đầu như perceptron vào năm 1957 và các chatbot như ELIZA vào năm 1961.

Việc tạo ra nội dung chất lượng cao trở nên khả thi sau khi Mạng đối kháng sinh thành ( Generative Adversarial Networks) ra đời vào năm 2014, tiếp theo là các mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên transformer, kết hợp hàng tỷ tham số để tạo ra đầu ra nhất quán và phù hợp với ngữ cảnh.

McKinsey ước tính trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) có thể đóng góp từ $2,6 đến $4,4 nghìn tỷ cho nền kinh tế toàn cầu.

Tại sao điều đó quan trọng

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) mang lại những cải thiện hiệu quả có thể đo lường được, trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí vận hành và vị trí cạnh tranh.

Các tổ chức sử dụng công nghệ này báo cáo tiết kiệm từ 10 đến 15% chi phí nghiên cứu và phát triển, trong khi các nhóm phần mềm tự động hóa từ 20 đến 45% các công việc kỹ thuật.

Các cải tiến trong dịch vụ khách hàng đặc biệt thu hút sự chú ý. Gartner dự đoán rằng đến năm 2026, 50% các tổ chức dịch vụ khách hàng sẽ áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI), có thể giảm chi phí lao động tại trung tâm liên lạc xuống $80 tỷ.

Những người tiên phong như Klarna đã chứng minh tiềm năng này, với trợ lý AI của họ xử lý khối lượng công việc tương đương với 700 nhân viên con người trên 23 thị trường.

Những cải thiện về hiệu quả này được nhân lên qua các bộ phận, cho phép các nhóm tập trung nỗ lực vào các công việc chiến lược có giá trị cao đồng thời duy trì hoặc nâng cao chất lượng dịch vụ.

Các trường hợp sử dụng phổ biến của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong kinh doanh

Các doanh nghiệp hiện đại triển khai trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) trong năm lĩnh vực chính, mang lại lợi nhuận rõ rệt và cải thiện hoạt động kinh doanh.

1. Hỗ trợ khách hàng

Các đại lý được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý phân loại vé, phản hồi đa ngôn ngữ và hướng dẫn tự phục vụ, đồng thời duy trì khả năng hoạt động 24/7. Việc triển khai của Klarna cung cấp hỗ trợ liên tục tương đương với 700 nhân viên con người, giúp giảm thời gian giải quyết và chi phí vận hành.

Trợ lý ảo Empolis Buddy của KUKA là một ví dụ điển hình về ứng dụng công nghiệp, sử dụng tài liệu kỹ thuật và quy trình vận hành tiêu chuẩn để cung cấp câu trả lời ngay lập tức về các sản phẩm sản xuất. Được xây dựng trên nền tảng Amazon Bedrock, hệ thống này loại bỏ các trì hoãn thường gặp khi xử lý các câu hỏi phức tạp về sản phẩm.

2. Tạo/lập nội dung

Các nhóm tiếp thị tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để tạo ra nội dung cho các bài đăng trên mạng xã hội, chiến dịch email và bài viết blog, từ đó mở rộng nỗ lực cá nhân hóa. Sau khi áp dụng Microsoft Copilot, NC Fusion đã giảm thời gian soạn thảo email từ 60 phút xuống còn 10 phút, giúp tăng gấp ba lần mức độ tương tác của chiến dịch.

Sự gia tăng tốc độ này cho phép các nhóm tiếp thị thử nghiệm nhiều biến thể sáng tạo hơn, phản ứng nhanh hơn với những thay đổi của thị trường và duy trì giọng điệu thương hiệu nhất quán trên các kênh mà không cần tăng số lượng nhân sự tương ứng.

3. Phát triển phần mềm

Các công cụ hỗ trợ lập trình tạo ra các hàm, đề xuất các cải tiến mã nguồn và tạo tài liệu, với JetBrains cho biết 77% lập trình viên cảm thấy năng suất làm việc được cải thiện. Công nghệ này xử lý các mẫu mã lặp lại trong khi lập trình viên tập trung vào kiến trúc và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Công ty Condor của Brazil đã phát triển một trợ lý trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh được đào tạo dựa trên các phiếu hỗ trợ kỹ thuật (IT tickets) lịch sử, cung cấp các phản hồi có khả năng nhận biết ngữ cảnh, giúp giảm thời gian phản hồi của bộ phận hỗ trợ kỹ thuật và nâng cao tỷ lệ giải quyết vấn đề ngay lần liên hệ đầu tiên.

4. Tối ưu hóa quy trình

Xử lý tài liệu và phân tích quy trình làm việc được hưởng lợi từ khả năng nhận diện mẫu của trí tuệ nhân tạo (AI). Thị trường bảo hiểm y tế Covered California đã tự động hóa quá trình xác minh tài liệu đủ điều kiện bằng cách sử dụng Google Cloud Document AI, nâng tỷ lệ xác minh từ 28-30% lên 84%, với kỳ vọng sẽ vượt quá 95%.

Cải tiến này loại bỏ các điểm nghẽn trong quá trình kiểm tra thủ công đồng thời duy trì độ chính xác của việc tuân thủ, minh chứng cho cách AI chuyển đổi các quy trình hành chính tốn nhiều công sức.

5. Thiết kế sản phẩm

Các mô hình sinh thành (Generative models) giúp đẩy nhanh quá trình thiết kế mẫu và nghiên cứu khả thi trong nhiều ngành công nghiệp. Evozyne và NVIDIA’s ProT-VAE có thể tạo ra hàng triệu trình tự protein trong vài giây, rút ngắn chu kỳ nghiên cứu kéo dài hàng tháng xuống còn vài tuần, đồng thời cho phép các nhà nghiên cứu điều chỉnh hơn một nửa số axit amin của protein trong một lần lặp.

Công ty khoa học vật liệu GenMat sử dụng các mô hình sinh thành để mô phỏng các tính chất mới của vật liệu, giúp rút ngắn quá trình đánh giá khả thi và định hướng đầu tư nghiên cứu mà không cần thực hiện các thử nghiệm phòng thí nghiệm quy mô lớn.

Các ứng dụng này cho thấy cách trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) vượt ra ngoài tự động hóa đơn thuần để mở ra những phương pháp mới trong đổi mới và khám phá.

Ứng dụng của Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh trong Kinh doanh Tương lai

Trong hai đến năm năm tới, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) có thể sẽ được tích hợp vào các hoạt động kinh doanh tiêu chuẩn, với sự phát triển tập trung vào các ứng dụng chuyên biệt và cải thiện quản trị.

Các xu hướng chính định hình bức tranh tổng thể bao gồm sự áp dụng nhanh chóng của các doanh nghiệp, với Gartner dự đoán hơn 100 triệu người sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) cho công việc vào năm 2026. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện các công việc đa bước (agentic AI) sẽ trở nên phổ biến hơn, mang lại cho những doanh nghiệp tiên phong những lợi thế cạnh tranh đáng kể thông qua tỷ suất hoàn vốn (ROI) cao hơn và hiệu quả hoạt động tốt hơn.

Khung pháp lý sẽ tiếp tục được siết chặt, với các yêu cầu về hệ thống rủi ro cao của Luật Trí tuệ Nhân tạo (AI) của Liên minh Châu Âu (EU) có hiệu lực vào tháng 8 năm 2026. Các khu vực pháp lý khác có thể sẽ áp dụng các cơ chế giám sát tương tự, yêu cầu các tổ chức phải phát triển các khả năng quản trị mạnh mẽ.

Tác động đối với lực lượng lao động vẫn còn rất lớn, với các nghiên cứu cho thấy trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) có thể tự động hóa 20 đến 45% các công việc phát triển phần mềm và có thể chuyển đổi 40% tất cả các công việc. Các tổ chức thành công sẽ tập trung vào việc nâng cao kỹ năng và hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo thay vì các chiến lược thay thế đơn thuần.

Những xu hướng này cho thấy một môi trường kinh doanh nơi khả năng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành một yêu cầu cạnh tranh thay vì một lợi thế tùy chọn.

Tính toán tác động kinh doanh và ROI của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI)

Để hiểu rõ tác động tài chính của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI), cần phân tích cả tiết kiệm chi phí trực tiếp và các yếu tố nhân đôi năng suất trong các hàm tổ chức khác nhau.

Các tổ chức đo lường ROI thông qua một số chỉ số khóa:

Nghiên cứu năm 2025 của Google Đám mây cho thấy 52% các nhà điều hành sử dụng các trợ lý AI, với 74% đạt được lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) trong năm đầu tiên. Tăng trưởng doanh thu từ 6 đến 10% xuất hiện trong 53% các trường hợp triển khai, trong khi 56% báo cáo tăng trưởng kinh doanh tổng thể.

Tuy nhiên, việc định lượng ROI vẫn còn là một thách thức. Mặc dù kỳ vọng thu về $3,50 cho mỗi đô la đầu tư, 60% giám đốc tài chính (CFO) và giám đốc công nghệ (CTO) gặp khó khăn trong việc đo lường đóng góp cụ thể của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) đối với kết quả kinh doanh, cho thấy khoảng cách giữa giá trị được nhận thức và lợi nhuận được ghi nhận.

Tránh những thách thức của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh

Mặc dù đã được chứng minh là mang lại lợi ích, việc triển khai trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) vẫn phải đối mặt với các thách thức kỹ thuật, đạo đức và vận hành, đòi hỏi sự quản lý cẩn thận và kỳ vọng

Các thách thức thường gặp trong quá trình triển khai bao gồm:

Khung quản lý rủi ro AI của NIST xác định các khía cạnh rủi ro trong các giai đoạn của chu kỳ đời sống AI, nhấn mạnh rằng AI tạo sinh có thể làm trầm trọng thêm các rủi ro AI hiện có đồng thời tạo ra các lỗ hổng không lường trước được.

Các tổ chức thường thiếu hiển thị về thành phần dữ liệu đào tạo, khiến việc dự đoán hoặc ngăn chặn các kết quả không mong muốn trở nên khó khăn.

Một quan niệm sai lầm phổ biến cho rằng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) sẽ hoàn toàn thay thế lao động con người. Trên thực tế, công nghệ này giỏi trong việc tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, nhưng lại gặp khó khăn với các vấn đề đạo đức, quyết định chiến lược và lý luận nguyên nhân-hậu quả phức tạp đòi hỏi sự phán đoán và giám sát của con người.

Thành công đòi hỏi phải bắt đầu với các trường hợp sử dụng cụ thể, đánh giá kỹ lưỡng kết quả đầu ra và duy trì sự giám sát của con người đối với các quyết định có rủi ro cao.

Câu hỏi thường gặp

Chi phí ban đầu có thể dao động đáng kể tùy thuộc vào độ phức tạp của trường hợp sử dụng và yêu cầu tích hợp. Hầu hết các triển khai thành công đều bắt đầu với các chương trình thử nghiệm yêu cầu đầu tư khiêm tốn, sau đó mở rộng quy mô dựa trên giá trị đã được chứng minh.

Mong đợi kết quả tức thì và mang tính đột phá mà không có kế hoạch cụ thể. Các dự án thành công thường bắt đầu với các trường hợp sử dụng cụ thể, xác định tiêu chí đánh giá và dần mở rộng phạm vi.

Các ngành dịch vụ khách hàng tùy chỉnh, phát triển phần mềm, tiếp thị và nghiên cứu chuyên sâu cho thấy những lợi ích rõ rệt nhất. Tuy nhiên, các ứng dụng cụ thể quan trọng hơn so với phân loại ngành.