Hãy tưởng tượng một công nghệ có thể tiết kiệm cho bạn 92.400 giờ, nhưng nó hoạt động một cách im lặng, hòa nhập một cách tự nhiên vào bối cảnh công việc hàng ngày của bạn.
Nó thể hiện khả năng nhận thức bối cảnh đầy đủ về công việc của bạn — phát hiện các tín hiệu, dự đoán nhu cầu và thực hiện hành động mà không cần bạn phải yêu cầu.
Đó là cam kết của Ambient AI: sự chuyển đổi từ tính năng phản ứng sang tính năng chủ động thực sự. Thay vì chờ đợi các lệnh rõ ràng, các môi trường thông minh được trang bị Ambient AI có thể:
- Hiểu bối cảnh của bạn
- Dự đoán bước tiếp theo của bạn
- Hỗ trợ bạn trong mọi quy trình làm việc mà không gặp trở ngại.
Điều này không chỉ đơn thuần là về các công cụ thông minh hơn, mà còn về việc các hệ thống thay đổi cách thức công việc được hoàn thành. Hãy cùng tìm hiểu chi tiết.
Ambient AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo môi trường (Ambient AI) đề cập đến các hệ thống thông minh hoạt động liên tục trong nền, cảm nhận môi trường xung quanh, học các mẫu hành vi và chủ động hỗ trợ người dùng mà không cần lệnh trực tiếp.
Hãy tưởng tượng nó như một trí tuệ nhân tạo có khả năng hòa nhập và hành động mà không cần được yêu cầu ở mỗi giai đoạn. Đây không phải là thứ bạn có thể bật tắt, mà là một công cụ liên tục hỗ trợ công việc của bạn, điều chỉnh theo thói quen của bạn và cải thiện theo thời gian.
Thay vì chỉ đơn thuần phản ứng với các lệnh của bạn, Ambient AI nhận biết bối cảnh và hành động chủ động để thực hiện các công việc hàng ngày. Hãy cùng tìm hiểu các đặc điểm cốt lõi của nó.
Nhận thức bối cảnh thông qua cảm biến đa phương thức
Hệ thống Ambient AI sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm giám sát an ninh vật lý liên tục thông qua cảm biến chuyển động, camera, micro, dữ liệu telemetry của thiết bị, dữ liệu lịch, địa điểm và cảm biến môi trường (như nhiệt độ và tình trạng sử dụng). Trí tuệ thị giác máy tính đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.
Các tín hiệu đa phương thức này cùng nhau được tích hợp vào một hệ thống xây dựng bối cảnh tình huống tự động về môi trường và hành vi của người dùng. Như một nhà phân tích đã nhận định: “Công nghệ cảm biến đang trở nên rẻ hơn và ít hiển thị hơn, cho phép các tổ chức thu thập thông tin từ những quy trình ẩn nhất của bạn.”
Hỗ trợ chủ động thay vì phản ứng
Khác với AI truyền thống, vốn chờ đợi lệnh từ người dùng (“Lên lịch cuộc họp”, “Tạo báo cáo”), AI môi trường dự đoán trước. Nó có thể nhận ra bạn đang tham gia các cuộc họp liên tiếp, suy luận rằng bạn cần một bản tóm tắt và một khung thời gian theo dõi, và thực hiện hành động mà không cần được yêu cầu.
Tích hợp mượt mà vào các quy trình làm việc hiện có
Ambient AI không hoạt động như một ứng dụng riêng lẻ mà bạn mở; nó tích hợp vào môi trường làm việc, thiết bị, hệ thống và thói quen mà bạn đã sử dụng. Nó hoạt động ngầm — điều chỉnh nhiệt độ, chuẩn bị cuộc họp tiếp theo, đề xuất hành động, phân bổ tài nguyên — mà không yêu cầu bạn thay đổi cách sử dụng AI để quản lý quy trình làm việc của mình.
Các nhà nghiên cứu đánh giá các hệ thống trí tuệ môi trường nhấn mạnh nhu cầu về “các công cụ thông minh có khả năng thích ứng với hành vi thực tế của người dùng thay vì yêu cầu hướng dẫn rõ ràng.”
Học tập liên tục từ môi trường và hành vi của người dùng
Các hệ thống này cải thiện theo thời gian bằng cách thu thập dữ liệu về hành vi người dùng, sự thay đổi bối cảnh và kết quả. Chúng học hỏi những gì là công việc và những gì không, từ đó tinh chỉnh dự đoán và hành động của mình cho phù hợp. Văn liệu về trí tuệ môi trường nhấn mạnh tính linh hoạt, và cá nhân hóa là kết quả khóa của phương pháp này.
Ra quyết định tự động trong các tham số đã định sẵn
Cuối cùng, Ambient AI không chỉ đơn thuần đề xuất các hành động; nó thực hiện các công việc một cách tự động trong phạm vi đã được xác định trước, đưa ra quyết định, điều phối tài nguyên và kích hoạt các quy trình làm việc.
Đây là nơi Ambient AI giao thoa với các công cụ AI đại lý ( các đại lý AI đặt mục tiêu, hành động và lập kế hoạch). Ví dụ, một hệ thống văn phòng thông minh có thể phát hiện mật độ sử dụng thấp và tự động điều chỉnh phân bổ phòng hoặc điều chỉnh cài đặt HVAC mà không cần can thiệp của con người.
Hoặc, trong trường hợp của ClickUp Brain, nó có thể xem lại các ghi chú cuộc họp gần đây, trích xuất các nhiệm vụ cần thực hiện, tạo các công việc và sau đó giúp phân công chúng cho các thành viên nhóm phù hợp bằng các tính năng như AI Assign và Prioritize. Điều này được thực hiện nhờ một bộ công cụ mạnh mẽ hoạt động cùng nhau trong một không gian làm việc AI tích hợp, bao gồm:
- Một lịch tích hợp có thể tự động lên lịch công việc và khối thời gian dựa trên các ưu tiên bạn đã định nghĩa.
- Một công cụ ghi chú AI tích hợp sẵn giúp ghi lại tất cả chi tiết cuộc họp cũng như các mục cần thực hiện.
- ClickUp Brain, hoạt động như một hệ thống AI môi trường có khả năng hiểu bối cảnh và thực hiện các bước tiếp theo.
- Bộ công cụ quản lý dự án tích hợp, đảm bảo việc cần làm được hoàn thành trên cùng một nền tảng và luôn có thể theo dõi được với trí tuệ nhân tạo thời gian thực.
Xem nó hoạt động tại đây. 👇🏼
Khi kết hợp lại, Ambient AI chuyển đổi mô hình tính toán từ các trợ lý thụ động mà bạn phải gọi rõ ràng sang các hệ thống luôn hoạt động, có khả năng hiểu, dự đoán và hành động.
Sự khác biệt giữa Ambient AI và các hệ thống AI truyền thống
Trong mô hình truyền thống, người dùng đưa ra một vấn đề hoặc truy vấn (“lên lịch cuộc họp”, “tạo báo cáo”, “chatbot trả lời câu hỏi này”), và AI sẽ phản hồi.
Luồng ở đây là rời rạc và phản ứng. Các trợ lý AI, chatbot và mô hình chuyên biệt cho từng công việc chiếm ưu thế trong không gian này.
Ngược lại, Ambient AI có mặt khắp nơi. Nó theo dõi bối cảnh liên tục, hiểu các tín hiệu ngầm (thay vì các lệnh rõ ràng) và điều phối giữa nhiều công việc, thiết bị và hệ thống.
Dưới đây là so sánh chi tiết để giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt:
| Aspect | Trí tuệ nhân tạo truyền thống | Trí tuệ nhân tạo môi trường (Ambient AI) |
|---|---|---|
| Chế độ hoạt động | Công việc theo mô hình lệnh-phản hồi; bạn đặt vấn đề, và hệ thống sẽ trả lời. | Luôn hoạt động và chạy ngầm trong nền, cảm nhận bối cảnh và thực hiện hành động mà không cần nhập liệu trực tiếp. |
| Tương tác người dùng | Yêu cầu các lệnh rõ ràng như gõ phím, nhấp chuột hoặc ra lệnh bằng giọng nói. | Hiểu được các tín hiệu ngầm từ hành vi, môi trường và ý định; thường hỗ trợ mà không cần được yêu cầu. |
| Tập trung | Xử lý một công việc tại một thời điểm và phản ứng với các vấn đề cụ thể. | Quản lý nhiều công việc, phối hợp giữa các công cụ và hành động chủ động. |
| Nhận thức bối cảnh | Hiểu biết giới hạn, phụ thuộc vào dữ liệu có cấu trúc hoặc đầu vào cụ thể của người dùng. | Liên tục phân tích tín hiệu, sở thích và môi trường xung quanh để hành động một cách thông minh. |
| Học tập hành vi | Chỉ học hỏi khi được đào tạo lại hoặc cập nhật thủ công. | Liên tục cải thiện bằng cách quan sát các mẫu và điều chỉnh theo hành vi của người dùng. |
| Hiển thị | Rõ ràng và tách biệt khỏi các quy trình làm việc thông thường; bạn biết khi nào mình đang "sử dụng AI". | Hòa nhập vào công việc hàng ngày, cung cấp sự hỗ trợ mượt mà, gần như vô hình. |
| Ví dụ điển hình | Chatbot, trợ lý giọng nói và các mô hình chuyên biệt cho từng công việc | Không gian làm việc thông minh, lịch trình dự đoán, quản lý công việc thích ứng hoặc tự động hóa nhận thức bối cảnh. |
Kết nối với các nguyên tắc của AI tự chủ và quy trình làm việc tự động.
Ambient AI và agentic AI có mối quan hệ chặt chẽ nhưng không hoàn toàn giống nhau.
Trí tuệ nhân tạo môi trường cung cấp khả năng cảm biến liên tục, bối cảnh và trí tuệ nền, trong khi trí tuệ nhân tạo tác nhân là nhà cung cấp các tác nhân có mục tiêu, có thể lập kế hoạch và thực hiện hành động.
Trong thực tế, các hệ thống Ambient cung cấp các tín hiệu phong phú, thời gian thực (địa điểm, lịch trình, dữ liệu theo dõi thiết bị, tình trạng sử dụng phòng, tín hiệu cuộc hội thoại) vào các thành phần đại lý, giúp thiết lập mục tiêu, sắp xếp các bước và thực thi công việc thay mặt người dùng. Sự phân chia này, bao gồm lớp bối cảnh và lớp đại lý, chính là cách các doanh nghiệp kỳ vọng chuyển đổi từ tự động hóa thụ động sang các quy trình làm việc tự chủ.
Các triển khai thực tế cho thấy rằng các hệ thống ambient và agentic có thể hàm như "đồng đội kỹ thuật số", nhưng chúng yêu cầu các khung quản trị, xác thực và trách nhiệm để ngăn chặn việc sử dụng sai mục đích và hành vi không thể dự đoán.
Đối với người thực hành hoặc quản lý, thông điệp chính là: Xem AI môi trường như lớp cảm biến và bối cảnh cho phép các quy trình làm việc tự động, và xem AI tự động như thực thi viên cần được quản lý.
Để thành công ở đây, bạn cần:
- Ghi nhận bối cảnh đáng tin cậy và bảo mật
- Mục tiêu và các trường hợp thất bại được xác định rõ ràng của các tác nhân
- Kiểm tra, vô hiệu hóa và các bước leo thang để con người duy trì quyền kiểm soát.
Sự kết hợp đó chính là yếu tố biến các công cụ thụ động thành các quy trình làm việc an toàn, hiệu quả và tự động.
Cách các hệ thống AI môi trường giải quyết tình trạng phân tán công việc
Hệ thống Ambient AI đang nổi lên như một giải pháp thầm lặng nhưng mạnh mẽ để đối phó với sự hỗn loạn trong công việc hiện đại. Công việc ngày nay bị cản trở bởi các công cụ không kết nối, bối cảnh phân tán và việc chuyển đổi liên tục giữa các ứng dụng, khiến các nhóm phải mất hàng giờ để tìm kiếm kiến thức quan trọng cho công việc. Đây chính là hiện tượng "sự lan rộng của công việc" đang diễn ra, và nó đang khiến các công ty mất hàng tỷ đô la do giảm sút năng suất.
Thật không may, việc đầu tư vào các công cụ AI mới nhất và đang được quan tâm không phải lúc nào cũng là giải pháp. Những công cụ này thường chỉ cung cấp các hàm chuyên biệt và không tích hợp sẵn vào không gian làm việc của bạn, dẫn đến sự gia tăng của các công cụ AI không tương tác với nhau và cần được quản lý riêng lẻ: sự bùng nổ của AI.
Đó chính là lúc Ambient AI phát huy tác dụng. Thay vì bắt người dùng phải tìm kiếm ngữ cảnh qua vô số ứng dụng, Ambient AI tích hợp trí tuệ trực tiếp vào quy trình làm việc.
Nó nhận biết những gì các nhóm đang làm, kết nối thông tin giữa các hệ thống và tự động hóa các bước nhỏ, lặp đi lặp lại thường gây ra sự phân mảnh. Bằng cách tích hợp nhận thức thay vì thêm một giao diện khác, nó biến các quy trình làm việc phân tán thành một hệ thống số hóa thống nhất.
Khi AI hoạt động một cách liền mạch trên các nền tảng, các nhóm không cần đến hàng chục công cụ trùng lặp cho việc giao tiếp, đang theo dõi dự án và phân tích. Trí tuệ từng bị cô lập trong các silo nay di chuyển cùng người dùng, duy trì bối cảnh và giảm thiểu sự trùng lặp.
Kết quả? Ít thao tác chuyển đổi hơn, ít điểm mù hơn và ít thời gian lãng phí hơn khi cố gắng nhớ địa điểm của các thứ. Nói tóm lại, các công cụ AI môi trường như ClickUp Brain biến nơi làm việc từ một mảng rời rạc của các hệ thống không kết nối thành một hệ sinh thái thống nhất, tự nhận thức, hoạt động song song với bạn — tổ chức, kết nối và tối ưu hóa một cách im lặng trong quá trình công việc.
Dưới đây là số:
- Một lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) 384% trong ba năm.
- Thêm $3,9 triệu doanh thu được tạo ra trong ba năm thông qua việc giao dự án nhanh hơn và tái phân bổ thời gian.
- 92.400 giờ tiết kiệm vào năm thứ ba, nhờ vào AI, tự động hóa và hợp tác cải thiện.
💡Mẹo hay: Học cách xây dựng một trợ lý AI. Không cần biết mã!
Các thành phần khóa của hệ thống Ambient AI
Để hiểu cách AI môi trường thực sự hoạt động, việc nhìn vào bên trong hệ thống sẽ rất hữu ích.
Đầu tiên, Ambient AI không phải là một hệ thống duy nhất, mà là một mạng lưới các công nghệ thông minh đang thực hiện công việc cùng nhau một cách âm thầm. Các cảm biến thu thập thông tin về môi trường xung quanh bạn, các bộ xử lý dữ liệu phân tích thông tin, các mô hình dự đoán tiên đoán hành động tiếp theo của bạn, và các tác nhân tự động thực hiện hành động, thường mà bạn không nhận ra.
Đây là một hệ sinh thái kỹ thuật số luôn học hỏi, luôn lắng nghe (một cách có trách nhiệm) và luôn cải thiện cách luồng công việc diễn ra trong suốt ngày làm việc của bạn. Hãy cùng tìm hiểu các thành phần chính giúp điều này trở nên khả thi.
Mạng cảm biến: Thu thập dữ liệu môi trường
Nền tảng của nó là các cảm biến — thiết bị IoT, thiết bị đeo, camera, micro, thiết bị theo dõi địa điểm, dữ liệu telemetry của thiết bị và cảm biến môi trường xung quanh (như nhiệt độ, chuyển động và sự hiện diện).
Những thành phần này biểu mẫu cho vai trò là "mắt và tai" của hệ thống.
Các động cơ xử lý ngữ cảnh: Giải thích thời gian thực các đầu vào đa hộp thoại modal.
Dữ liệu cảm biến thô cần được xử lý, và bối cảnh cần được suy luận, tức là (“Cuộc họp có đang kết thúc không?”, “Người dùng có mệt mỏi không?”, “Không gian làm việc có bị sử dụng không hiệu quả không?”).
Các hệ thống bối cảnh áp dụng lý luận dựa trên quy tắc, logic thời gian, nhận dạng mẫu và học máy để xây dựng mô hình tình huống. Các nghiên cứu ban đầu về hệ thống thông minh môi trường nhấn mạnh loại lý luận và khả năng thích ứng này.
Dữ liệu từ các cuộc khảo sát của ClickUp cho thấy sự chuyển đổi này: các nhóm sử dụng AI tích hợp, dựa trên ngữ cảnh có khả năng sử dụng AI hàng ngày cao gấp 2,78 lần, và 39,1% đạt được tích hợp đầy đủ so với chỉ 17,3% khi sử dụng các công cụ khác. Đáng chú ý nhất, 83% người dùng báo cáo cảm giác nhẹ nhõm từ việc hợp nhất công cụ, vì mọi thứ họ cần để kế hoạch, hợp tác và thực hiện nay đều nằm trong một không gian làm việc thống nhất.
📖 Đọc thêm: Trí tuệ tìm kiếm là gì và cách triển khai nó?
Mô hình dự đoán: Dự đoán nhu cầu và hành vi của người dùng
Khi bối cảnh được hiểu rõ, các mô hình dự đoán sẽ dự báo những gì có thể xảy ra hoặc hành động nào sẽ hữu ích.
Các trường hợp sử dụng AI ở đây bao gồm phát hiện khi nhân viên tham gia các cuộc họp liên tiếp và có thể cần nghỉ ngơi, hoặc khi tài sản cần bảo trì trước khi hỏng hóc. Theo Gartner, trí tuệ môi trường vượt ra ngoài việc đang theo dõi quyết định để "ra quyết định".
Các tác nhân tự động: thực hiện các công việc mà không cần lệnh rõ ràng.
Ambient AI cũng bao gồm các tác nhân tự động — các thực thể phần mềm có thể khởi tạo quy trình làm việc, gửi thông báo, đặt lịch tài nguyên, điều chỉnh cài đặt, phân bổ tài sản hoặc hợp tác với các tác nhân khác.
Ví dụ, một tác nhân Ambient có thể tự động đặt hàng lại linh kiện dịch vụ khi cảm biến phát hiện sự mài mòn, hoặc lên lịch cuộc họp tiếp theo khi nó nhận định một công việc đã quá hạn. Khái niệm về tác nhân Ambient nhấn mạnh điều này: “theo dõi, suy luận, quyết định, hành động. ”
Ví dụ, các Trợ lý Ambient của ClickUp hoạt động lặng lẽ ở chế độ nền, sẵn sàng trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin thời gian thực và duy trì Không gian Làm việc của bạn hoạt động trơn tru. Với tích hợp mượt mà trên các công cụ yêu thích của bạn như Google Drive, GitHub và Salesforce, các Trợ lý của ClickUp luôn có cái nhìn toàn diện. Bạn thậm chí có thể tùy chỉnh chúng để phù hợp với quy trình làm việc của mình mà không cần mã. Chỉ cần đặt nhiệm vụ ClickUp, chọn tài nguyên của bạn và để AI xử lý phần còn lại.
🌼 Bạn có biết? Hơn 2 triệu khách hàng tùy chỉnh sử dụng ClickUp AI để hoàn thành nhiều việc cần làm hơn, nhanh hơn!
Vòng lặp phản hồi: cải tiến liên tục thông qua tương tác
Cuối cùng, để duy trì hiệu quả và khả năng thích ứng, các hệ thống AI môi trường tích hợp các vòng phản hồi. Điều này bao gồm theo dõi kết quả của các hành động, thu thập phản hồi hoặc can thiệp của người dùng, tinh chỉnh mô hình, thu thập dữ liệu mới và điều chỉnh.
Ứng dụng thực tế của Ambient AI
Cách đơn giản nhất để hiểu về Ambient AI là quan sát nó hoạt động trong thực tế.
Từ các văn phòng tự động điều chỉnh ánh sáng và nhiệt độ đến các bệnh viện nơi hệ thống phát hiện rủi ro sức khỏe trước cả việc cần làm của bác sĩ, Ambient AI đang biến các không gian hàng ngày thành các hệ sinh thái thông minh, phản ứng linh hoạt.
Các ví dụ này cho thấy cách AI hòa nhập vào nền tảng có thể làm cho công việc trơn tru hơn, quyết định nhanh hơn và trải nghiệm cá nhân hóa hơn.
Năng suất làm việc: Ghi chép cuộc họp, ưu tiên công việc và lịch trình tự động hóa.
Trong một môi trường làm việc hiện đại, Ambient AI có thể theo dõi lịch trình, email, bản ghi cuộc họp, việc sử dụng thiết bị và môi trường làm việc của bạn.
Nó có thể nhận biết rằng một cuộc họp đang kéo dài, vì vậy nó sẽ tìm một khung thời gian miễn phí cho cuộc họp tiếp theo, thông báo cho các bên liên quan, chuẩn bị tóm tắt và cài đặt công việc trong công cụ quản lý công việc của bạn — tất cả mà không cần bạn phải yêu cầu rõ ràng. Dưới đây là một ví dụ từ ClickUp:
Y tế: Giám sát bệnh nhân, chẩn đoán dự đoán, tối ưu hóa quy trình làm việc
Trong lĩnh vực y tế, các hệ thống Ambient đang dần được áp dụng: trí tuệ Ambient theo dõi các chỉ số sinh tồn của bệnh nhân, đang theo dõi các mẫu chuyển động, cảnh báo khi cần can thiệp và tự động hóa tạo ghi chú.
Ví dụ, Bệnh viện Mayo đã hợp tác với Google Health để nghiên cứu công nghệ cảm biến môi trường trong phòng bệnh nhân, giúp phát hiện các dấu hiệu như khó thở hoặc thay đổi khả năng di chuyển trước khi tình trạng trở nên nghiêm trọng.
Về mặt tài liệu, Microsoft’s Nuance DAX Copilot lắng nghe các cuộc hội thoại y tế và tự động tạo ra các ghi chú y tế, giảm khối lượng công việc hành chính của bác sĩ lên đến 50%.
Bán lẻ: Trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa, quản lý hàng tồn kho
Các nhà bán lẻ đang áp dụng trí tuệ môi trường để theo dõi hàng tồn kho thông qua cảm biến, hiểu rõ hành vi di chuyển của khách hàng, kích hoạt các ưu đãi tùy chỉnh, điều chỉnh bố cục cửa hàng và quản lý hàng tồn kho một cách linh hoạt.
Công ty GreyOrange cho biết nền tảng gStore của họ cung cấp độ chính xác thời gian thực về hàng tồn kho (thường vượt quá 98%) và địa điểm chính xác của mục (trong khoảng ba đến năm feet) bằng cách sử dụng công nghệ RFID và phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI).
Văn phòng thông minh: Điều khiển môi trường, phân bổ tài nguyên, nâng cao hợp tác
Các văn phòng thông minh đang được chuyển đổi bởi Ambient AI: cảm biến phát hiện sự hiện diện, điều chỉnh ánh sáng và nhiệt độ, lên lịch phòng dựa trên mô hình sử dụng, phân bổ không gian hợp tác tự động và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
Các tài liệu học thuật mô tả các hệ thống văn phòng thông minh theo dõi môi trường làm việc và điều chỉnh phù hợp.
➡️ Một nghiên cứu có tiêu đề “Anyone here? Smart embedded low-resolution omnidirectional video sensor to measure room occupancy” mô tả một camera omnidirectional gắn trần và hệ thống mạng thần kinh nhúng có khả năng phát hiện số và vị trí của người trong các phòng (bao gồm phòng họp và bàn làm việc linh hoạt). Nghiên cứu nhấn mạnh việc giảm chi phí trong việc sử dụng không gian làm việc và phòng họp thông qua phân tích chiếm dụng.
➡️ Bài đánh giá “Dự đoán tình trạng sử dụng trong các tòa nhà thông minh được trang bị IoT ” mô tả cách các tòa nhà sử dụng cảm biến IoT để xác định thời điểm và cách thức không gian được sử dụng, cho phép hệ thống điều chỉnh hệ thống HVAC, chiếu sáng và các tài nguyên khác để phản ứng với sự thay đổi về tình trạng sử dụng. Trường hợp sử dụng này tập trung vào mối liên hệ giữa việc cảm biến tình trạng sử dụng và tối ưu hóa năng lượng/tài nguyên.
Các ví dụ sau đây cho thấy phạm vi ứng dụng của AI trong nâng cao năng suất: Từ chăm sóc bệnh nhân đến vận hành bán lẻ cho đến tối ưu hóa không gian làm việc — AI môi trường có ý nghĩa ở bất kỳ đâu mà sự hỗ trợ nhận thức bối cảnh và tự động hóa là quan trọng.
📖 Đọc thêm: Cách sử dụng AI để tự động hóa các công việc
Lợi ích của Ambient AI đối với kinh doanh
Mặc dù Ambient AI có thể nghe có vẻ tương lai, nhưng tác động kinh doanh của nó ngày càng có thể đo lường được.
Đối với các tổ chức, sự chuyển đổi này mang lại ít sự phối hợp thủ công hơn, ít gián đoạn hơn và sử dụng thời gian và tài nguyên một cách thông minh hơn. Lợi ích là rõ ràng: chi phí thấp hơn, quyết định nhanh hơn và trải nghiệm nhân viên mượt mà hơn.
Dưới đây là phân tích chi tiết về cách Ambient AI tạo ra giá trị trên các khía cạnh khác nhau của công việc và quản lý:
| Lợi ích | Cách thức công việc | Tác động đến kinh doanh |
|---|---|---|
| Giảm tải nhận thức cho người lao động | Trí tuệ nhân tạo (AI) môi trường tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, có thể dự đoán trước và các nhắc nhở, giải phóng bandwidth tinh thần của nhân viên để tập trung vào công việc chiến lược hơn. | Cho phép nhân viên tập trung vào các công việc có giá trị cao, sáng tạo hoặc chiến lược thay vì các công việc hành chính lặt vặt. |
| Tăng năng suất thông qua tự động hóa | Chúng dự đoán nhu cầu, kích hoạt quy trình làm việc và giảm thiểu sự chậm trễ. Ví dụ, lớp "trí tuệ vô hình" này trích xuất thông tin và tự động hóa quyết định mà không làm gián đoạn quy trình. | Thực thi công việc nhanh hơn, ít cản trở hơn, quy trình làm việc mượt mà hơn, năng suất cao hơn. |
| Nâng cao khả năng ra quyết định với những thông tin bối cảnh | Các hệ thống liên tục theo dõi bối cảnh (dữ liệu cảm biến/mạng, môi trường, cách sử dụng) để trở thành nhà cung cấp những thông tin kịp thời. | Những người ra quyết định có hiển thị các hoạt động ẩn, cho phép hành động chủ động thay vì sửa chữa phản ứng. |
| Cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua cá nhân hóa | Môi trường thích ứng với hành vi và sở thích của người dùng (ánh sáng, lịch trình, thông báo, phân bổ tài nguyên), khiến hệ thống cảm giác như một "đồng nghiệp" thay vì một công cụ. | Tăng cường sự hài lòng của người dùng, nâng cao tỷ lệ chấp nhận hệ thống, tăng cường sự tham gia và giữ chân nhân viên/khách hàng. |
| Giảm chi phí thông qua bảo trì dự đoán và tối ưu hóa | Trí tuệ nhân tạo môi trường phát hiện các mẫu trước khi xảy ra sự cố, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên (năng lượng, tỷ lệ sử dụng) và thực hiện bảo trì dự đoán. | Giảm chi phí vận hành, giảm thời gian ngừng hoạt động, kéo dài tuổi thọ tài sản, tối ưu hóa năng lượng và vật liệu — trực tiếp cải thiện ROI. |
Cuộc họp với ứng dụng AI đa năng trên desktop có thể làm được tất cả mọi việc cần làm.
Brain MAX là đối tác AI môi trường thực sự của bạn, luôn hoạt động ngầm để giúp ngày làm việc của bạn trôi chảy và năng suất hơn. Hãy tưởng tượng bạn đang chuẩn bị cho một cuộc họp quan trọng: Brain MAX tự động hiển thị các tệp dự án mới nhất, tóm tắt các chủ đề email gần đây và đánh dấu các mục chưa hoàn thành.
Trong suốt ngày làm việc, bạn có thể sử dụng tính năng Talk-to-Text để nhanh chóng ghi lại ý tưởng, giao công việc hoặc soạn thảo email theo dõi, tất cả đều không cần dùng tay.
Người dùng Brain MAX có quyền truy cập vào ClickUp Brain cùng nhiều mô hình AI hàng đầu như GPT, Gemini và Claude để phân tích quy trình làm việc của bạn, dự đoán nhu cầu của bạn và cung cấp các đề xuất dựa trên ngữ cảnh — chẳng hạn như cảnh báo về hạn chót mà bạn có thể bỏ lỡ hoặc đề xuất tự động hóa cho các công việc lặp đi lặp lại. Nó thậm chí có thể kích hoạt các tác vụ tự động, như gửi nhắc nhở, cập nhật trạng thái dự án hoặc tổ chức ghi chú thay cho bạn.
Dù bạn đang brainstorming, quản lý dự án hay chuyển đổi giữa các ưu tiên, Brain MAX thích ứng theo thời gian thực, kết nối tất cả công cụ và thông tin của bạn để bạn có thể tập trung vào những điều quan trọng nhất.
Bắt đầu với Ambient AI: Các bước cần thực hiện
Đối với các nhà lãnh đạo hoặc nhà phát triển đang đánh giá Ambient AI, đây là những yếu tố thực tiễn cần xem xét để định hình chiến lược:
Giai đoạn 1: Hệ thống hóa hoạt động AI và xây dựng nền tảng
- Bắt đầu với các mục tiêu kinh doanh rõ ràng: Xác định các quy trình làm việc có tác động lớn (ví dụ: điểm nghẽn trong cuộc họp, thời gian ngừng hoạt động của tài sản, chăm sóc bệnh nhân) nơi Ambient AI có thể mang lại giá trị đo lường được. Thiết kế các dự án thử nghiệm với các chỉ số KPI rõ ràng (ví dụ: giảm thiểu sự chậm trễ, nâng cao sự hài lòng).
- Đảm bảo hạ tầng cảm biến và dữ liệu vững chắc: Đầu tư vào IoT, thiết bị biên, đường ống dữ liệu và tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp (lịch, nhân sự, quản lý cơ sở vật chất, hồ sơ y tế điện tử) để cung cấp dữ liệu đáng tin cậy và có thể hành động.
- Ưu tiên bảo mật, an ninh và quản trị: Xây dựng chính sách AI tuân thủ các tiêu chuẩn (ví dụ: ISO 42001). Đảm bảo thu thập dữ liệu minh bạch, sự đồng ý của người dùng, nhật ký kiểm tra và giám sát có sự tham gia của con người. Thiết lập các quy trình xử lý sự cố và các quy trình kiểm toán đạo đức.
- Kết quả: Các hoạt động AI minh bạch và được quản lý chặt chẽ, giúp xây dựng niềm tin và độ tin cậy.
🌼 Bạn có biết: Trí tuệ nhân tạo của ClickUp đặt bảo mật lên hàng đầu — dữ liệu của bạn không bao giờ được sử dụng để đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo của bên thứ ba, và nó không bao giờ được lưu trữ hoặc giữ lại bởi các nhà cung cấp bên ngoài. Với việc tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn GDPR, ISO, HIPAA và SOC 2, không gian làm việc của bạn luôn an toàn và bảo mật.
Giai đoạn 2: Xây dựng xử lý bối cảnh và điều phối tác nhân
- Phát triển lớp xử lý bối cảnh và điều phối tác nhân: Tạo hoặc áp dụng các nền tảng quản lý luồng sự kiện, suy luận bối cảnh và điều phối các tác nhân. Tích hợp các động cơ suy luận, chính sách quyết định và các mô-đun quy trình làm việc tự động.
- Giữ con người trong vòng lặp: Thiết kế hệ thống để tăng cường — chứ không thay thế — quá trình ra quyết định của con người. Tích hợp các cơ chế kiểm soát, giám sát và can thiệp, đặc biệt đối với các quy trình làm việc quan trọng.
- Nhân sự và văn hóa: Đào tạo các nhà điều hành AI, quản lý dữ liệu và chuyên gia quản trị. Tăng cường văn hóa "con người làm lệnh".
- Kết quả: Hệ thống AI hoạt động dựa trên ngữ cảnh, với sự giám sát chặt chẽ của con người.
Giai đoạn 3: Thử nghiệm, cải tiến và mở rộng
- Bắt đầu từ quy mô nhỏ và mở rộng dần: Triển khai các dự án thử nghiệm trong môi trường kiểm soát, đo lường kết quả và tinh chỉnh mô hình. Sử dụng vòng lặp phản hồi để cải tiến và học tập liên tục.
- Đang theo dõi các chỉ số và ROI: Đang theo dõi tỷ lệ tự động hóa, giảm thiểu trễ/lỗi, sự hài lòng của người dùng, sử dụng tài nguyên và tiết kiệm chi phí. Sử dụng các chỉ số này để chứng minh việc mở rộng quy mô và đầu tư thêm.
- Đang theo dõi: Đo lường tuân thủ, thời gian hoạt động, kiểm toán đạo đức và tác động kinh doanh.
- Kết quả: Những thành công ban đầu và quá trình học tập lặp đi lặp lại thúc đẩy việc áp dụng và phát triển.
Giai đoạn 4: Mở rộng sang trí tuệ dự đoán, chủ động và cộng sinh
- Tích hợp phân tích dự đoán: Mở rộng AI từ việc điều phối đến dự báo - triển khai các tác nhân để xác định cơ hội, phát hiện rủi ro và đề xuất các bước chuyển hướng chiến lược.
- Thúc đẩy sự cộng sinh giữa con người và AI: Tái thiết kế vai trò để ưu tiên sự sáng tạo của con người và lãnh đạo chiến lược. Đặt con người vào vị trí giám sát để hoàn thiện kết quả của AI.
- Áp dụng giao diện hợp tác: Triển khai các công cụ hiển thị quá trình suy luận của tác nhân và cho phép con người can thiệp.
- Kết quả: AI dự đoán nhu cầu của doanh nghiệp, và con người và AI hợp tác để tăng cường giá trị.
Giai đoạn 5: Tối ưu hóa liên tục và mở rộng hệ sinh thái
- Áp dụng vòng lặp cải tiến liên tục: Sử dụng dữ liệu theo dõi và phản hồi để tự động tối ưu hóa quy trình làm việc.
- Mở rộng quản lý AI: Mở rộng vào các hệ sinh thái hướng đến khách hàng và đối tác; áp dụng các mô hình trí tuệ liên kết để hợp tác bảo mật giữa các ngành.
- Xây dựng các đối tác và trung tâm đổi mới: Hợp tác đổi mới với các đối tác bên ngoài và công bố các báo cáo tác động AI minh bạch.
- Quản trị: Thực hiện đánh giá lại mức độ trưởng thành hàng năm và kiểm toán đạo đức.
- Kết quả: Sự phát triển bền vững của AI, cân bằng giữa niềm tin, tầm nhìn xa và đổi mới để tạo ra giá trị lâu dài.
📖 Đọc thêm: Cách tận dụng AI với thông tin thời gian thực
Trí tuệ nhân tạo môi trường (Ambient AI): Thách thức và Cân nhắc
Không có công nghệ nào không đi kèm với những hạn chế, và Ambient AI mang đến một bộ thách thức độc đáo mà các kinh doanh cần quản lý một cách thận trọng.
Vì các hệ thống này hoạt động liên tục, nhận biết bối cảnh và hành động độc lập, các rủi ro vượt ra ngoài những thách thức quản trị AI thông thường. Dưới đây là những điều lãnh đạo cần lưu ý:
| Thách thức | Mô tả và bối cảnh thực tế | Tại sao điều này quan trọng |
|---|---|---|
| Quan ngại về bảo mật dữ liệu và giám sát | Trí tuệ nhân tạo môi trường (Ambient AI) phụ thuộc vào các luồng dữ liệu liên tục từ cảm biến, camera, micro và nhật ký kỹ thuật số. Trong môi trường làm việc, điều này có thể bao gồm việc theo dõi phòng họp, sự hiện diện của nhân viên hoặc hoạt động của thiết bị để tự động hóa lịch trình hoặc sử dụng năng lượng. Mặc dù mục tiêu là tăng hiệu quả, nhân viên có thể coi đó là giám sát nếu thiếu minh bạch. Năm 2024, Gartner cảnh báo rằng “các sáng kiến trí tuệ nhân tạo môi trường sẽ bị đình trệ trừ khi các chiến lược bảo mật dữ liệu được tích hợp ngay từ thiết kế.” | Việc xử lý sai dữ liệu nhạy cảm hoặc không công khai các thực hành thu thập dữ liệu có thể kích hoạt sự phản đối của nhân viên, rủi ro pháp lý và tổn hại danh tiếng—đặc biệt dưới các quy định như GDPR hoặc Đạo luật Bảo mật Quyền riêng tư của Người tiêu dùng California (CCPA). Mối đe dọa đối với bảo mật vật lý là có thật. |
| Phức tạp kỹ thuật và tích hợp | Xây dựng một môi trường AI môi trường xung quanh có nghĩa là kết nối các cảm biến vật lý, hệ thống IoT, nguồn dữ liệu doanh nghiệp và các động cơ ra quyết định AI — tất cả đều diễn ra theo thời gian thực. Một phân tích của McKinsey ghi chú: “Các công ty triển khai phân tích IoT đạt được tích hợp đầy đủ do cơ sở hạ tầng cũ và các silo dữ liệu.” | Nếu không có khả năng tương tác mạnh mẽ, khả năng nhận thức tình huống của AI sẽ trở nên phân mảnh — dẫn đến các kích hoạt sai, bỏ lỡ tín hiệu hoặc tự động hóa không hiệu quả. |
| Rủi ro do phụ thuộc quá mức và khả năng phục hồi | Khi AI môi trường đảm nhận các tác vụ điều phối thường xuyên, từ lịch trình và cảnh báo bảo trì đến định tuyến quy trình làm việc, nhân viên có thể trở nên quá phụ thuộc vào tự động hóa. Một sự cố hệ thống hoặc kích hoạt sai có thể làm gián đoạn hoạt động nếu không có các quy trình dự phòng. Bài viết này nhấn mạnh điều này là "mâu thuẫn của tự động hóa": hệ thống càng hoạt động tốt, con người càng ít chuẩn bị khi chúng gặp sự cố. | Các tổ chức cần lập kế hoạch cho việc giám sát có sự tham gia của con người, các cơ chế bảo vệ an toàn mạnh mẽ và kiểm tra khả năng phục hồi định kỳ để tránh tình trạng tê liệt hoạt động và các sự cố bảo mật. |
| Sự thiên vị, công bằng và minh bạch | Các tác nhân Ambient AI có khả năng đưa ra quyết định độc lập. Tuy nhiên, nếu được đào tạo trên dữ liệu có thiên vị, các hệ thống này có thể củng cố sự bất công, chẳng hạn như ưu tiên hỗ trợ cho người dùng thường xuyên hoặc các bộ phận cụ thể. Khung thiết kế Ethically Aligned Design của IEEE khuyến nghị rằng “các hệ thống tự động phải duy trì tính minh bạch và chịu trách nhiệm trước các bên liên quan bị ảnh hưởng.” | Thiết kế minh bạch và các thực hành AI có thể giải thích là yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin và tuân thủ quy định, đặc biệt trong các ứng dụng nhân sự, y tế và dịch vụ khách hàng. |
| Quản lý thay đổi và sự chấp nhận của người dùng | Nhân viên có thể cảm thấy lo lắng khi các hệ thống ambient "theo dõi" hoặc hành động mà không có chỉ dẫn rõ ràng. Ví dụ, đối với bệnh viện, các bác sĩ ban đầu đã phản đối các công cụ ghi chép ambient như Nuance DAX do lo ngại về độ chính xác và giám sát, chỉ chấp nhận chúng sau khi có thông tin rõ ràng về các biện pháp bảo mật. | Sự thành công của việc triển khai phụ thuộc vào việc triển khai một cách có chiến lược; thu hút người dùng từ sớm, định vị công nghệ như một công cụ hỗ trợ thay vì xâm phạm, và đảm bảo sự giám sát của con người được hiển thị rõ ràng. |
Tóm tắt: Tiềm năng của Ambient AI trong môi trường công việc nằm ở khả năng hòa mình vào nền tảng—nhưng chính sự vô hình đó có thể che khuất cách thức hoạt động và dữ liệu mà nó thu thập. Thiết kế có trách nhiệm, quản trị minh bạch và các thực hành hợp tác chặt chẽ giữa con người và AI sẽ quyết định liệu các tổ chức có thể xây dựng niềm tin và giá trị lâu dài từ các hệ thống này hay không.
Tương lai của Trí tuệ nhân tạo môi trường
Tương lai của Ambient AI nằm ở việc tích hợp trí tuệ vào chính bản chất của công việc và môi trường làm việc – nơi công nghệ tính toán trở nên vô hình và trải nghiệm trở nên trực quan. Một số xu hướng đang chỉ ra hướng đi:
Tích hợp với các khung công nghệ AI có khả năng tương tác.
Trí tuệ nhân tạo môi trường ngày càng gắn kết chặt chẽ với trí tuệ nhân tạo đại lý. Ví dụ, Amazon Web Services (AWS) đã thành lập một nhóm mới tập trung vào trí tuệ nhân tạo đại lý để cho phép tự động hóa mà không cần sự can thiệp của người dùng. Đồng thời, các phân tích của Gartner cảnh báo rằng nhiều dự án trí tuệ nhân tạo đại lý vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm, dự đoán rằng hơn 40% có thể bị bỏ dở vào năm 2027 do giá trị kinh doanh chưa rõ ràng.
Sự phát triển hướng tới khả năng hiểu bối cảnh phức tạp hơn.
Giai đoạn tiếp theo của Ambient AI sẽ tập trung vào khả năng nhận thức bối cảnh sâu hơn và tương tác phong phú hơn: các môi trường không chỉ nhận biết sự hiện diện của bạn mà còn cả hoạt động, tâm trạng, sở thích và ý định của bạn. Ví dụ, lớp AI Home của Samsung sẽ sử dụng cảm biến trong TV, tủ lạnh và loa để phát hiện các hoạt động như nấu ăn hoặc tập thể dục, và phản hồi tương ứng bằng cách điều chỉnh ánh sáng, nhiệt độ hoặc âm nhạc — tất cả mà không cần lệnh giọng nói.
Theo báo cáo năm 2025, các công ty như Microsoft đang hướng tới một "lớp máy tính môi trường" nơi các thiết bị hiểu ý định, bối cảnh và hoạt động một cách liền mạch (ví dụ: hệ điều hành "Windows 12" tiếp theo). Điều này đặt AI môi trường ngay vào lớp trải nghiệm người dùng: không phải là một công cụ riêng biệt mà bạn mở ra, mà là một hệ thống cảm nhận những gì bạn đang làm và hỗ trợ bạn mà không cần lệnh rõ ràng.
Sự hội tụ với các công nghệ khác (IoT, điện toán biên, 5G)
Để Ambient AI hoạt động mượt mà, nó phải tích hợp với các cảm biến Internet of Things (IoT), hạ tầng tính toán biên và kết nối tốc độ cao như 5G. Ví dụ, công nghệ cảm biến Ambient của Samsung lưu trữ dữ liệu cửa hàng cục bộ trên các hub SmartThings, thay vì gửi mọi thứ lên đám mây, giúp giảm độ trễ và nâng cao bảo mật.
Thách thức cấu trúc: Sự mở rộng của AI và các nền tảng thống nhất
Khi các hệ thống AI môi trường và các hệ thống AI khác ngày càng phổ biến, các doanh nghiệp phải đối mặt với " sự lan rộng của AI " – nhiều công cụ, cảm biến, tác nhân, nhưng ít sự phối hợp. Một bài viết năm 2025 cho biết thách thức lớn nhất không phải là triển khai AI, mà là quản lý nó xuyên suốt các silo.
Khả năng tương tác không chỉ đơn thuần là tích hợp hoặc kết nối; nó đòi hỏi các công cụ AI có thể chia sẻ bối cảnh, tuân thủ các quy tắc quản lý nhất quán và cung cấp thông tin chi tiết trên các nền tảng. Phương pháp tiếp cận ngang hàng này tránh được việc mua thêm tính năng và tập trung vào việc làm cho các tính năng đó hoạt động hài hòa với nhau.
Khả năng tương tác không chỉ đơn thuần là tích hợp hoặc kết nối; nó đòi hỏi các công cụ AI có thể chia sẻ bối cảnh, tuân thủ các quy tắc quản lý nhất quán và cung cấp thông tin chi tiết trên các nền tảng. Phương pháp tiếp cận ngang hàng này tránh được bẫy của việc mua thêm tính năng và tập trung vào việc làm cho các tính năng đó hoạt động hài hòa với nhau.
Để AI môi trường có thể mở rộng quy mô, kiến trúc phải cho phép luồng dữ liệu thống nhất, quản trị, mạng cảm biến và điều phối tác nhân. Nếu không, bạn sẽ có các tính năng thông minh rời rạc thay vì một môi trường thông minh thống nhất.
ClickUp là đối tác Ambient AI mà bạn cần.
Trí tuệ nhân tạo (AI) môi trường đại diện cho một bước tiến quan trọng trong cách chúng ta tương tác với công nghệ. Thay vì nhấp chuột, nhập lệnh hoặc ra lệnh, luồng công việc đơn giản chỉ diễn ra một cách tự nhiên.
Trong kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo tự chủ, trí tuệ môi trường trở thành kết nối giữa con người, dữ liệu và hành động – nơi các tác nhân thông minh có thể nhận biết bối cảnh, dự đoán nhu cầu và hành động độc lập trong các quy trình làm việc.
ClickUp AI là minh chứng cho sự chuyển đổi này; hoạt động lặng lẽ ở chế độ nền để tóm tắt cuộc họp, tổ chức dự án, ưu tiên công việc và cung cấp thông tin hữu ích ngay khi nhóm cần. Đó chính là trí tuệ môi trường trong hành động: nhận thức bối cảnh, chủ động và tích hợp mượt mà.
Các tổ chức thành công trong việc này bắt đầu từ sự rõ ràng. Điều đó bao gồm mục tiêu kinh doanh rõ ràng, dữ liệu đáng tin cậy, thiết kế lấy con người làm trung tâm và quản trị có thể mở rộng. Lợi ích mang lại là có thể đo lường được: giảm tải nhận thức, thực thi nhanh hơn, quyết định thông minh hơn và một ngày làm việc bình tĩnh, tập trung hơn.
Khi được hoàn thành tốt, Ambient AI không chỉ làm cho công việc trở nên dễ dàng hơn—nó làm cho nó trở nên vô hình. Nó trở thành cách làm việc tự nhiên của bạn.
Câu hỏi thường gặp
Không hoàn toàn chính xác—nhưng chúng có liên quan. Ubiquitous computing (công nghệ tính toán phổ biến) đề cập đến công nghệ được tích hợp khắp mọi nơi, trong các thiết bị, cảm biến và môi trường, cho phép kết nối liên tục. Ambient AI (trí tuệ nhân tạo môi trường) phát triển trên nền tảng đó, bổ sung trí tuệ. Nó không chỉ tồn tại khắp mọi nơi; nó hiểu và hành động khắp mọi nơi. Trong khi công nghệ tính toán phổ biến kết nối các hệ thống, Ambient AI khiến chúng trở nên nhạy bén với bối cảnh và chủ động, có khả năng dự đoán nhu cầu và thực hiện hành động mà không cần lệnh rõ ràng.
Trong lĩnh vực y tế, ambient AI thường đề cập đến các hệ thống ghi chép y tế tự động lắng nghe, phân tích và tóm tắt các cuộc gặp gỡ giữa bác sĩ và bệnh nhân. Ví dụ, Dragon Ambient eXperience (DAX) của Nuance ghi lại các cuộc hội thoại giữa bác sĩ và bệnh nhân, sau đó tạo ra các ghi chú y tế chính xác trong nền. Điều này giúp giảm bớt gánh nặng hành chính, cho phép các chuyên gia y tế tập trung vào chăm sóc bệnh nhân thay vì phải gõ ghi chú. Các công cụ tương tự như Heidi Health và DeepScribe cũng sử dụng trí tuệ môi trường để tối ưu hóa quy trình làm việc y tế và giảm thiểu tình trạng kiệt sức.
Ambience Healthcare (thường được gọi là Ambience AI) là một công ty phát triển các công cụ tài liệu y tế được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho các chuyên gia y tế. Các sản phẩm của công ty sử dụng Ambient AI để ghi lại và tóm tắt cuộc hội thoại giữa bác sĩ và bệnh nhân theo thời gian thực, tự động tạo ra các ghi chú y tế có cấu trúc trong hệ thống hồ sơ y tế điện tử (EHR). Điều này giúp các bệnh viện và phòng khám nâng cao hiệu quả, giảm thiểu tình trạng kiệt sức và duy trì hồ sơ y tế chất lượng cao mà không cần chuyển đổi thủ công.
Hai công nghệ này phục vụ các mục đích khác nhau. Generative AI tập trung vào việc tạo ra—sản xuất văn bản, hình ảnh hoặc mã từ các lệnh (như trong các công cụ như ChatGPT hoặc DALL·E). Trí tuệ nhân tạo môi trường tập trung vào bối cảnh và hành động — nhận biết những gì đang xảy ra, hiểu ý định và hành động tự động trong nền. Tóm lại: Trí tuệ nhân tạo tạo sinh tạo ra nội dung; Trí tuệ nhân tạo môi trường điều phối trải nghiệm. Trong khi một bên phản hồi với bạn, bên kia lặng lẽ công việc cho bạn.