Salte a conteúdo principal

Hitachi

Cải Tiến Xã Hội

AI

Phát triển trong thời đại kinh doanh không thể dự đoán cùng với
Công nghệ AI của Hitachi/H.

XEM THÊM

Chúng ta không thể đoán trước được điều gì trong kinh doanh thời hiện đại.

"Chúng ta chỉ biết hai điều về tương lai: Tương lai là một ẩn số và sẽ khác với những gì đang tồn tại và những gì chúng ta kỳ vọng."

── Peter Drucker *1

Cách tốt nhất để đối mặt với khả năng không thể dự đoán này là gì? Đây là một trong nhiều thách thức mà các doanh nghiệp hiện nay phải đối mặt và trở ngại thì không ngừng tăng lên.

Trước đây, doanh nghiệp sẽ phân loại tình huống thành các danh mục và xử lý những trường hợp không thể dự đoán bằng cách cân nhắc các biện pháp dự phòng trước cho từng danh mục. Tuy nhiên, tốc độ biến động trong nhu cầu và giá cả cũng như sự đa dạng hóa của sở thích cá nhân ngày càng tăng nhanh. Khi hoạt động kinh doanh ở nước ngoài, các doanh nghiệp cũng phải đối mặt với những khác biệt trong nền văn hóa cũng như phong tục của quốc gia và khu vực. Số lượng danh mục trong nỗ lực phân tích chính xác tất cả trường hợp này là vô hạn. Và bởi vì việc hình dung ra trước tất cả các loại tình huống là điều không thể về mặt lý thuyết, doanh nghiệp sẽ phải cập nhật liên tục các phân loại cũng như phương pháp của mình, một việc đòi hỏi nỗ lực và chi phí cực lớn.

*1:
P. F. Drucker, "Managing for Results," Harper & Row, New York (1964).

Đó là những việc AI có thể làm. Nhưng AI hiện tại cũng có những giới hạn.

Cách thay đổi tình trạng này là thông qua AI (trí tuệ nhân tạo). Hiện đã có một số loại AI được sử dụng nhưng mỗi loại đều giới hạn trong một ứng dụng cụ thể - chỉ "AI cho mục đích đặc biệt".

Ví dụ: có AI tạo ra đề xuất khách hàng cho các nhà bán lẻ. Có hệ thống nhận diện khuôn mặt chỉ ra các khuôn mặt từ dữ liệu ảnh. Có hệ thống trả lời câu đố. Những công nghệ xác định khuôn mặt của con người dựa trên hình ảnh trực tuyến. Các loại AI này phải do con người thiết kế dựa trên những giả thuyết về dữ liệu mà con người sẽ nhập, được triển khai dưới dạng các chương trình và được phân tích cũng như phát triển cho từng vấn đề mà chúng được áp dụng. Và một điều bất lợi khi dựa trên những giả thuyết do con người dự đoán là chúng thường không tạo ra kết quả vượt qua được ý tưởng của con người.

H, nhằm trở thành trí tuệ nhân tạo thực sự.

Năm 2015, Hitachi đã giới thiệu Công nghệ AI của Hitachi/H (sau đây gọi là "H"), một công nghệ hiện thực hóa tính đa năng ở mức độ cao hơn. H đánh dấu "AI mục đích chung" được thương mại hóa đầu tiên*2. Công nghệ này tự động tạo ra rất nhiều giả thuyết -- trên một triệu -- sau đó lấy các yếu tố bắt buộc và chọn tùy chọn tốt nhất do con người cung cấp. Khác biệt chính giữa AI mục đích đặc biệt và phương pháp mục đích chung của H đó là H tạo ra các giả thuyết để tự đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Sau đây là một thử nghiệm. Một rô bốt được trang bị công nghệ H được đặt trên cái đu làm từ các khối đồ chơi. Với mục đích "tối đa góc lệch của cái đu", rô bốt được cung cấp một điều kiện "gập và duỗi đầu gối". H hình thành các giả thuyết về thời điểm và mức độ gập gối dựa trên thông tin lĩnh hội được thông qua chuyển động của chính nó. H sẽ dựa trên dữ liệu này và bắt đầu tìm kiếm giá trị tối ưu (AI mục đích đặc biệt thường yêu cầu con người nhận thức và cung cấp thông tin này). Rô bốt được trang bị công nghệ H bắt đầu di chuyển cái đu trong thời gian chưa đến một phút và trong năm phút đã tạo ra chuyển động quay thậm chí vượt nhận thức của con người.

AI mục đích chung có thể học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu và đưa ra phán đoán riêng, loại bỏ nhu cầu cần người thiết lập giả thuyết trước và khám phá ra giải pháp mà con người chưa từng nghĩ tới. Do đó, có thể coi H là "trí tuệ nhân tạo" theo đúng nghĩa.

*2:
Nghiên cứu của Hitachi năm 2015

Hành trình tiến tới những khả năng không thể dự đoán đã bắt đầu.

H đang được áp dụng vào các hệ thống hiện có trong nhiều lĩnh vực và vấn đề mà không cần tùy chỉnh hóa. Khi được sử dụng như là thiết bị gắn thêm, H có thể tự tìm hiểu để biến hệ thống hiện tại thành hệ thống phát triển. Đây là một cách khác để có thể gọi H là "AI mục đích chung".

Ví dụ: một kho phân phối sử dụng H như là thiết bị gắn thêm cho WMS (Hệ thống Quản lý Kho) của họ và đã cải thiện 8% năng suất tại kho đó. Những cải tiến khác đã được xác nhận bao gồm doanh số cao hơn 15% ở cửa hàng và tỷ lệ đặt hàng tăng 27% ở tổng đài. H cũng được áp dụng trong lĩnh vực tài chính, đường sắt, nhà máy, nhà máy nước và các lĩnh vực khác -- đã áp dụng trong 57 dự án ở 14 lĩnh vực.

Tiếp theo, đến lượt bạn. H là đối tác giúp bạn ứng phó với khả năng không thể dự đoán trong kinh doanh thời hiện đại.

Đã áp dụng trong 57 dự án ở 14 lĩnh vực

  • Kho hàng
    08%
    Năng suất cải thiện
  • Bán lẻ
    15%
    Doanh số tăng
  • Tổng đài
    27%
    Tỷ lệ đặt hàng tăng

Lên đầu trang