Trang chủ > Tùy bút tiểu thuyết > Nội dung chính

Thể trí thông minh doanh nghiệpbacarat, số hóa và phân công ngành nghề

2024-03-23

---

Xây dựng các đại diện thông minh AI (AI Agent[1]) trên nền tảng mô hình cơ bản đã trở thành chủ đề thu hút sự chú ý trong hơn nửa năm qua; thậm chí có người còn gọi đại diện AI là giai đoạn tiếp theo của lĩnh vực mô hình lớn. Hôm naybacarat, chúng ta sẽ tập trung vào các doanh nghiệp và thảo luận về một số dạng thức có thể của đại diện AI trong các tình huống triển khai dành cho thị trường B2B. Trong thế giới kinh doanh hiện đại, vai trò của AI ngày càng quan trọng. Các công ty không chỉ tìm cách tối ưu hóa quy trình hoạt động mà còn muốn tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo để tăng cường khả năng cạnh tranh. Một đại diện AI hiệu quả không chỉ cần hiểu rõ yêu cầu của khách hàng mà còn phải có khả năng tự động hóa các tác vụ phức tạp và đưa ra các đề xuất sáng tạo dựa trên dữ liệu khổng lồ. Một trong những hình thức phổ biến nhất của đại diện AI trong doanh nghiệp là trợ lý ảo đa năng. Những trợ lý này thường được tích hợp vào hệ thống CRM hoặc ERP để hỗ trợ nhân viên trong việc quản lý thông tin khách hàng, phân tích xu hướng thị trường và thậm chí đưa ra chiến lược kinh doanh mới. Ngoài ra, một số đại diện AI còn được thiết kế để hoạt động độc lập, tự học hỏi từ các tương tác trước đó và cải thiện chất lượng dịch vụ theo thời gian. Một hình thức khác đang nhận được nhiều sự quan tâm là đại diện AI chuyên biệt. Những đại diện này được phát triển để xử lý một nhóm cụ thể các nhiệm vụ trong doanh nghiệp, chẳng hạn như hỗ trợ tài chính, chăm sóc khách hàng hay quản lý nguồn nhân lực. Điều này giúp doanh nghiệp có thể tùy chỉnh giải pháp AI sao cho phù hợp với nhu cầu đặc thù của mình mà không cần đầu tư vào một hệ thống chung quá phức tạp. Cuối cùng, không thể không nhắc đến các đại diện AI có khả năng hợp tác với con người. Những đại diện này không chỉ là công cụ mà còn là đối tác đồng hành, giúp nhân viên giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra quyết định nhanh chóng hơn. Với sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, doanh nghiệp có thể đạt được hiệu quả cao nhất trong mọi hoạt độ Vì vậy, khi nói về triển vọng của đại diện AI trong doanh nghiệp, chúng ta không chỉ thấy tiềm năng mà còn thấy cả trách nhiệm. Việc xây dựng và triển khai các đại diện AI hiệu quả đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các chuyên gia công nghệ và chuyên gia ngành nghề. Chỉ khi đó, đại diện AI mới thực sự trở thành cánh tay đắc lực của doanh nghiệp trong cuộc cách mạng công nghệ 4.0.

Bắt đầu từ sự hợp tác giữa người và máy

Trước khi bắt đầubầu cua, chúng ta hãy suy nghĩ về một câu hỏi: Doanh nghiệp vận hành như thế nào để đạt được mục tiêu hiệu quả

Từ góc nhìn hợp tác giữa người và máyi9bet.com nhận 100k, doanh nghiệp hiện đại có hình ảnh như sau:

Hiện đại doanh nghiệp bao gồm con người và máy móc. Trong hình này có hai loại nút khác nhau:

• Con người: Chịu trách nhiệm hoàn thành các nhiệm vụ phức tạpi9bet.com nhận 100k, không chắc chắn. Con người là một thực thể thông minh cao cấp.
• Máy móc (các nút hình chữ nhật màu xanh): Chịu trách nhiệm hoàn thành các nhiệm vụ đơn giảni9bet.com nhận 100k, xác định. Bao gồm phần mềm, thiết bị, thuộc về công cụ.

Vì vậybacarat, giữa hai loại nút này, đã xuất hiện ba mối quan hệ:

• Người với người: Mối quan hệ giao tiếp Để đạt được mục tiêu của doanh nghiệpbầu cua, việc phối hợp giữa các thành viên trong tổ chức là điều vô cùng cần thiết thông qua những cuộc trao đổi và thảo luận. Điều này có thể là sự cộng tác chặt chẽ giữa các thành viên trong một nhóm nhỏ, hoặc là sự kết nối, chia sẻ giữa các phòng ban khác nhau, thậm chí là giữa cấp quản lý và nhân viên. Mỗi hình thức giao tiếp đều đóng vai trò quan trọng, góp phần xây dựng một môi trường làm việc hiệu quả và hài hòa.
• Người với máy: Giao tiếp giữa người và máy . Người và máy cần tương tác qua Giao diện sản phẩm Để giao tiếp.
• Máy với máy: API . Máy với máy hợp tác thông qua việc gọi APIbầu cua, ngôn ngữ mà chúng sử dụng khi giao tiếp thuộc về ngôn ngữ máy móc.

Từ góc nhìn nàybacarat, chúng ta trả lời câu hỏi trước đó: Bất kỳ doanh nghiệp nào cũng đều đạt được mục tiêu hiệu quả chung thông qua Nhiều Sự hợp tác phức tạp giữa người và máy.

Hãy cùng quan sát kỹ khung viền ảo hình elip trong hình. Nó đại diện cho một lĩnh vực hoạt động (Domain) bên trong doanh nghiệpbacarat, được kết nối chặt chẽ bởi một quy trình nghiệp vụ cụ thể và bao phủ các nguồn lực bao gồm cả con người lẫn máy móc trong toàn bộ tổ chức. Lĩnh vực hoạt động này có thể lớn hoặc nhỏ tùy theo phạm vi của nó. Ví dụ như lĩnh vực tiếp thị (marketing domain), lĩnh vực phân phối sản phẩm (fulfillment domain), lĩnh vực quản lý hàng hóa (product domain), hay lĩnh vực lập kế hoạch (scheduling domain), v.v... Mỗi lĩnh vực đều đóng vai trò quan trọng trong việc vận hành tổng thể hệ thống doanh nghiệp.

Trong một lĩnh vực kinh doanhbacarat, quy trình kinh doanh thường yêu cầu sự phối hợp giữa con người và máy móc để hoàn thành (dựa trên ba loại mối quan hệ đã đề cập trước đó). Để nâng cao hiệu quả làm việc, hệ thống phần mềm sẽ dần được xây dựng. Điều này không chỉ giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại mà còn tạo ra một môi trường làm việc thông minh hơn, cho phép nhân viên tập trung vào những nhiệm vụ sáng tạo và có giá trị cao hơn.

Dựa trên góc nhìn nàybacarat, chúng ta hãy xem xét lại một số khái niệm thường nghe trước đây:

• Chuyển đổi số (Digital Transformation [2]) Có thể hiểu rằngbacarat, ngày càng có nhiều lĩnh vực kinh doanh được cô lập và các quy trình nghiệp vụ từ môi trường vật lý đang dần chuyển sang nền tảng trực tuyến. Điều này đồng nghĩa với việc trong sơ đồ trên, sẽ có thêm nhiều thiết bị và hệ thống mới tham gia vào quá trình hoạt động, góp phần tối ưu hóa hiệu quả làm việc và cải thiện trải nghiệm người dùng.
• Tự động hóa (Automation [3]) Hãy để máy móc gánh vác nhiều công việc hơni9bet.com nhận 100k, còn con người chỉ cần lo những việc quan trọng hơn. Nhờ đó, con người sẽ có thêm thời gian để tập trung vào những nhiệm vụ sáng tạo, từ đó tạo ra nhiều giá trị hơn cho bản thân và xã hội. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn mở ra cơ hội để mỗi cá nhân phát triển tài năng một cách tối đa.
• RPA (Robotic Process Automation[4]) : Xây dựng sự nối kết tự động giữa các hệ thống phần mềm (thường mô phỏng thao tác của con người). Chỉ hiệu quả trong các tình huống đơn giản.

Khi AI tham gia vào

Trước đâybacarat, chúng ta nói rằng con người là thực thể thông minh, máy móc là công cụ.

Bây giờbacarat, trong thời đại AI mới, "thực thể AI" đã đến. Và nó có cả hai thuộc tính của thực thể thông minh và công cụ:

• Thực thể bán thông minh: Có thể cung cấp kiến thứcbacarat, và là lượng kiến thức khổng lồ.
• Công cụ bán tự động: có khả năng tự động hóa việc gọi các công cụ thực tế. Thậm chíbacarat, hiện nay với sự phát triển của các mô hình lớn dựa trên trí tuệ nhân tạo, ngay cả một số khía cạnh lập kế hoạch cũng có thể được tự động hóa. Điều này đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc tối ưu hóa quy trình làm việc và tăng cường hiệu quả tổng thể.

Sau khi thực thể AI tham giabacarat, cảnh quan hợp tác giữa người và máy ở phần đầu tiên trở nên như sau:

Như hình cho thấybacarat, thực thể AI có thể đóng vai trò ba loại:

• AI-0: Tham gia trực tiếp vào tự động hóa quy trình kinh doanh . Là một nút trong quy trình tự động hóabầu cua, hoàn thành công việc trước đây chỉ có thể được thực hiện bởi con người. Cần phải kết nối với dữ liệu doanh nghiệp 。
  • Ví dụ: Chiết xuất thông tin hàng loạt từ tài liệu; Dịch thuật tài liệu hàng loạt; Khai thác dữ liệu và dự đoán hàng loạti9bet.com nhận 100k, v.v.
• AI-1: Làm trợ lý Copilot cung cấp kiến thức Không đặt ra mục tiêu hiệu suất trực tiếp cho doanh nghiệpbacarat, mà thay vào đó đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ dành cho con người. Công việc này thường đòi hỏi tương tác thường xuyên với mọi người dưới hình thức trò chuyện (chat). Không cần kết nối với dữ liệu doanh nghiệp 。
  • Trong nhiều tình huốngbacarat, ChatGPT thường đảm nhận vai trò chính trong việc thực hiện các nhiệm vụ đa dạng như trả lời câu hỏi kiến thức, tóm tắt thông tin, dịch văn bản, phân tích dữ liệu dưới dạng biểu đồ trực quan, đọc và tổng hợp tài liệu công khai, viết báo cáo, vẽ biểu đồ, lập trình, và còn nhiều loại công việc sáng tạo khác. Đây là những hoạt động mà ChatGPT có thể hỗ trợ một cách hiệu quả, giúp người dùng xử lý thông tin một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn.
• AI-2: Làm giao diện tương tác mới giữa người và máy . Cung cấp giao diện tương tác tự nhiên hơnbacarat, chủ yếu dưới dạng Chat. Cần phải kết nối với dữ liệu doanh nghiệp Vai trò này có thể đảm nhiệm những nhiệm vụ lớn nhỏ khác nhau. Nó có thể chỉ đơn giản là trả lời các câu hỏi về tài liệu riêng tư của doanh nghiệpi9bet.com nhận 100k, thay thế cho việc tìm kiếm tài liệu truyền thống; hoặc cũng có thể sở hữu logic phức tạp đến mức trở thành bộ não của doanh nghiệp, thúc đẩy sự hợp tác giữa con người và máy móc trở nên hiệu quả hơn bao giờ hết.
  • Trong không gian riêng tư của doanh nghiệpbầu cua, bạn có thể thực hiện các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên để truy xuất dữ liệu nội bộ, khám phá thông tin cần thiết và kích hoạt các quy trình tự động hóa một cách linh hoạt. Điều này cho phép bạn dễ dàng tìm kiếm câu trả lời từ cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, quản lý quy trình làm việc hiệu quả hơn và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh theo thời gian thực.

Phân công ngành nghề và hình thái sản phẩm

Trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệpi9bet.com nhận 100k, để hỗ trợ cho các quy trình hoạt động trong từng lĩnh vực kinh doanh, cần phải xây dựng hàng loạt hệ thống phần mềm. Đồng thời, điều này cũng sẽ tạo ra và tích lũy được những dữ liệu cốt lõi quý giá của doanh nghiệp. Khi thực hiện chuyển đổi số, mỗi bộ phận trong tổ chức sẽ cần có một nền tảng kỹ thuật riêng biệt nhằm tối ưu hóa công việc. Điều này đòi hỏi các nhà phát triển phải sáng tạo và thiết kế những giải pháp phần mềm linh hoạt, có khả năng kết nối và chia sẻ thông tin giữa các phòng ban. Chính sự kết nối này không chỉ giúp tăng cường hiệu quả làm việc mà còn góp phần bảo vệ và quản lý tốt hơn nguồn dữ liệu quan trọng của doanh nghiệp.

Do đó, Hai yếu tố cốt lõi của hệ thống số hóa doanh nghiệp là: Phần mềm và dữ liệu . Dựa trên hai yếu tố cốt lõi nàybầu cua, chúng ta tạm thời phân loại các bên tham gia thị trường thành hai phần:

• Bản thân doanh nghiệp.
• Nhà cung cấp phần mềm hoặc dữ liệu.

Trước tiênbacarat, chúng ta hãy bàn về dữ liệu. Dữ liệu thường được coi là tài sản cốt lõi của doanh nghiệp. Các công ty thường có xu hướng tự tạo ra dữ liệu và tự sử dụng nó mà không dễ dàng ủy thác cho bên thứ ba. Tuy nhiên, họ cũng sẽ mua một số lượng nhất định dữ liệu chất lượng cao từ bên ngoài để đáp ứng nhu cầu kinh doanh, đây cũng chính là cơ hội cho các nhà cung cấp dữ liệu trong một số ngành cụ thể. Ngoài ra, việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau còn giúp doanh nghiệp phát triển chiến lược cạnh tranh bền vững hơn, từ đó tạo ra lợi thế so với đối thủ trên thị trường.

Đối với hệ thống phần mềmbầu cua, tình hình lại phức tạp hơn nhiều. Thông thường, các phần mềm cần thiết để duy trì hoạt động của một doanh nghiệp rất đa dạng và phong phú. Doanh nghiệp không thể nào tự mình xây dựng tất cả từ đầu. Vì vậy, các công ty thường phải tìm đến những giải pháp bên ngoài, chẳng hạn như mua bản quyền phần mềm hoặc thuê dịch vụ từ các nhà cung cấp chuyên nghiệp. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn tận dụng được những công nghệ tiên tiến nhất trên thị trường hiện nay. Ngoài ra, việc lựa chọn đúng nhà cung cấp cũng là yếu tố quan trọng. Một đối tác uy tín sẽ không chỉ đảm bảo chất lượng sản phẩm mà còn hỗ trợ doanh nghiệp trong quá trình vận hành và nâng cấp hệ thống về sau. Điều này đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp muốn mở rộng quy mô hoặc chuyển đổi số trong tương lai. Doanh nghiệp cần nhận biết lĩnh vực cốt lõi của mình i9bet.com nhận 100k, tức là Core Domain thường được nhắc đến trong DDD [5] [6].

Trong bức tranh hợp tác giữa người và máy trước mắtbầu cua, vùng ranh giới được khoanh bởi khung ellipse đứt nét có thể đại diện cho lĩnh vực cốt lõi của doanh nghiệp, nhưng cũng có thể là một lĩnh vực không quá quan trọng. Điều này tùy thuộc vào chiến lược và mục tiêu phát triển mà công ty đang theo đuổi. Trong nhiều trường hợp, việc xác định rõ liệu lĩnh vực đó có phải là trọng tâm hay không đóng vai trò quyết định trong việc tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể.

Lõi doanh nghiệpbacarat, hay còn gọi là "core domain", ám chỉ những lĩnh vực hoạt động chính trực tiếp liên quan đến kết quả kinh doanh của công ty. Chẳng hạn như hoạt động gửi và vay tiền tại ngân hàng, việc quản lý quảng cáo và phân phối chiến dịch của nền tảng quảng cáo, hay các giao dịch và đặt hàng trong thương mại điện tử. Đối với phần lớn các doanh nghiệp, các mảng như quy trình phê duyệt, tài chính và hợp tác văn phòng thường được xem là những phần không nằm trong lõi cốt lõi, tức non- Những lĩnh vực này hỗ trợ cho các hoạt động chính nhưng không phải là yếu tố then chốt quyết định sự thành công của doanh nghiệp.

Thông thườngi9bet.com nhận 100k, các hệ thống phần mềm trong lĩnh vực cốt lõi, do sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp dẫn đến mức độ tùy chỉnh cao, thường được phát triển bởi chính bộ phận IT của doanh nghiệp, tạo ra phần mềm độc quyền. Trong khi đó, các lĩnh vực không nằm trong trọng tâm có thể mua các giải pháp SaaS sẵn có hoặc thuê ngoài cho các nhà cung cấp để phát triển. Tuy nhiên, thực tế lại không hoàn toàn như vậy. Ví dụ, ở nước ngoài, ngành công nghiệp dịch vụ phần mềm phân chia rất rõ ràng, tạo nên nhiều nhà cung cấp SaaS lớn như Salesforce, Shopify và Intuit, với giá trị thị trường đều vượt mức nghìn tỷ USD. Điều này đã thay đổi đáng kể cách mà các doanh nghiệp tiếp cận công nghệ và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của mình.

Trở lại với ba vai trò mà thực thể AI có thể đóng.

Đối với AI-0,

• Một cách tiếp cận có thể là nhà cung cấp phần mềm tập trung vào việc cung cấp các yếu tố then chốt của phần mềm độc quyền trong lĩnh vực kinh doanhbầu cua, đóng vai trò như một AI-0. Đối với những tình huống mà công nghệ trước đây không thể tự động hóa được, AI-0 có khả năng sẽ có thể xử lý. Về hình thức phân phối phần mềm, nó có thể ở dạng API hoặc được triển khai riêng tư theo yêu cầu của khách hàng. Ngoài ra, việc cung cấp giải pháp này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình hoạt động mà còn mang lại sự linh hoạt cao cho doanh nghiệp, đặc biệt khi họ cần một hệ thống tùy chỉnh và hiệu quả hơn trong bối cảnh số hóa ngày càng phát triển mạnh mẽ.
• Một cách tiếp cận khác là nhà cung cấp phần mềm cung cấp toàn bộ giải pháp SaaS cho toàn bộ lĩnh vự Tuy nhiênbầu cua, đối với các lõi cốt lõi của doanh nghiệp, các nhà cung cấp phần mềm bên thứ ba thường gặp khó khăn trong việc thực hiện điều này một cách hoàn hảo. Thực tế là, sự phức tạp trong hoạt động kinh doanh nằm ở chỗ nhiều vấn đề không rõ ràng, và ranh giới giữa lõi cốt lõi và không cốt lõi cũng không phải lúc nào cũng phân định rạch ròi. Tiêu chí đánh giá phù hợp hơn ở đây có lẽ nên là: Liệu lĩnh vực kinh doanh có thể trở thành chuẩn ngành Trong trường hợp đã có những chuẩn mực ngành nghề được thiết lậpbacarat, hoặc khi việc hình thành những chuẩn mực này mang lại lợi ích lớn hơn cho tất cả các bên liên quan trên thị trường, sẽ có cơ hội để phân công xã hội trở nên chi tiết và cụ thể hơn. Điều này cũng đồng nghĩa với việc các nhà cung cấp phần mềm độc lập có nhiều khả năng hơn trong việc tham gia vào các mối quan hệ hợp tá Từ góc nhìn về việc tối ưu hóa nguồn lực của toàn xã hội, cách tiếp cận này chắc chắn sẽ cải thiện hiệu quả. Tuy nhiên, đây là một vấn đề rộng lớn hơn nhiều so với các hệ thống thông minh như AI-0. Nhìn xa hơn, sự phát triển theo hướng này không chỉ tạo ra cơ hội cho các doanh nghiệp mà còn góp phần thúc đẩy sáng tạo và đổi mới trong ngành công nghệ. Khi các chuẩn mực được chấp nhận rộng rãi, thị trường sẽ tự động loại bỏ những sản phẩm kém chất lượng, từ đó khuyến khích sự cạnh tranh lành mạnh. Đồng thời, điều này cũng đặt ra yêu cầu cao hơn đối với năng lực quản lý và điều phối của các tổ chức liên quan, giúp duy trì tính ổn định và bền vững của toàn bộ hệ sinh thái ngành.

Đối với AI-1 và AI-2 mà nóibầu cua, chúng thuộc về thị trường gia tăng trong kỷ nguyên AI mới. Đặc biệt là AI-1, do không cần kết nối với dữ liệu của doanh nghiệp, nó rất phù hợp cho các nhà cung cấp phần mềm khởi nghiệp tham gia, cũng như dễ dàng chuyển đổi từ thị trường tiêu dùng (to C) sang thị trường doanh nghiệp (to B). Tất nhiên, sản phẩm thông minh lý tưởng của AI nên là sự kết hợp giữa AI-1 và AI-2. Người dùng có thể vừa khai thác được lượng kiến thức khổng lồ và dữ liệu chuyên ngành bên ngoài doanh nghiệp từ AI, vừa có thể tương tác với dữ liệu nội bộ hoặc công cụ phần mềm của doanh nghiệp đằng sau nó, giúp nhiều công việc hơn được AI thực hiện. Không gian phát triển ở đây là vô cùng rộng lớn.

Bảo mật dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) gắn bó chặt chẽ với dữ liệu. Trong một tình huống lý tưởngi9bet.com nhận 100k, người dùng có thể thông qua AI không chỉ tiếp cận được các dữ liệu công khai bên ngoài doanh nghiệp mà còn truy cập vào những dữ liệu riêng tư bên trong tổ chức. So với cách tiếp cận truyền thống như tìm kiếm bằng từ khóa, lợi thế của AI nằm ở khả năng xử lý thông tin. Điều này được thể hiện qua hai hướng sau: Thứ nhất, AI có thể phân tích và tổng hợp dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn bất kỳ phương pháp nào trước đây. Nó không chỉ lọc ra thông tin cần thiết mà còn có thể liên kết các mảnh ghép thông tin để tạo ra những kết luận sâu sắc và hữu ích. Thứ hai, AI có thể tự động hóa việc cập nhật và học hỏi từ dữ liệu mới, giúp hệ thống luôn trong trạng thái tối ưu. Điều này đặc biệt quan trọng khi dữ liệu thay đổi liên tục hoặc khi có thêm các nguồn dữ liệu mới cần được tích hợp vào hệ thống. Như vậy, trí tuệ nhân tạo không chỉ đơn thuần là một công cụ hỗ trợ mà còn là một nền tảng tiên tiến giúp người dùng tối đa hóa hiệu quả sử dụng thông tin trong thời đại số hóa ngày nay.

• Bên cạnh đó là thông tin công việc cá nhân của người dùngi9bet.com nhận 100k, có thể cung cấp thêm cho trí tuệ nhân tạo để AI xử lý tự động nhiều dữ liệu hơn. Điều này giúp AI đưa ra các dịch vụ được cá nhân hóa, phù hợp với nhu cầu riêng biệt của từng người dùng. Với khả năng tiếp nhận và phân tích sâu rộng, AI sẽ trở thành một công cụ đắc lực trong việc tối ưu hóa trải nghiệm của người dùng.
• Hướng khác là sau khi nhận được thông tinbầu cua, thực thể AI có thể xử lý thông tin nhiều hơn và phức tạp hơn.

Dù thế nào đi chăng nữai9bet.com nhận 100k, để đạt được hiệu quả tối ưu nhất, các thực thể AI thường vẫn cần phụ thuộc vào dữ liệu từ doanh nghiệp của khách hàng (trừ trường hợp AI-1). Tuy nhiên, khi kết nối với dữ liệu của doanh nghiệp, các hệ thống AI cũng có thể đối mặt với những vấn đề về bảo mật thông tin. Điều này đặt ra thách thức không nhỏ trong việc cân bằng giữa khả năng hoạt động hiệu quả và việc đảm bảo an toàn cho dữ liệu nhạy cảm.

Từ góc độ của một doanh nghiệpbầu cua, chắc chắn họ sẽ mong muốn có thể dựa vào dữ liệu từ bên ngoài. Tuy nhiên, dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp thường không được khuyến khích truyền tải ra khỏi phạm vi riêng tư của mình. Đặc biệt đối với các phần mềm dạng SaaS, doanh nghiệp có thể lo ngại về vấn đề này. Họ luôn cân nhắc cẩn thận để đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm không bị rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích, đồng thời tìm kiếm sự minh bạch và bảo mật trong việc hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài.

Làm thế nào để giải quyết? Có ba hướng tiếp cận:

• Bạn có thể phân loại dữ liệu theo cấp độ nhạy cảm. Dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp có thể được sắp xếp thành các cấp độ dựa trên mức độ nhạy cảm. Bằng cách áp dụng quyền truy cập phù hợp và thiết kế sản phẩm một cách khéo léobầu cua, bạn có thể tránh xa những thông tin nhạy cảm này. Điều này không chỉ giúp bảo vệ dữ liệu quan trọng mà còn đảm bảo rằng mọi hoạt động trong tổ chức diễn ra một cách an toàn và hiệu quả.
• Giải quyết vấn đề niềm tin. Điều này cần tuân theo các tiêu chuẩn an toàn ngành.
• Sử dụng hệ thống triển khai riêng. Ở một số tình huốngi9bet.com nhận 100k, việc triển khai riêng lẻ mang lại hiệu quả cao. Tuy nhiên, việc chỉ sử dụng triển khai riêng cho các hệ thống AI không phải là lựa chọn tối ưu. Lý do là vì tốc độ phản hồi và cải tiến của nó thường khá chậm, khiến quá trình cập nhật và tối ưu hóa gặp nhiều hạn chế. Các nhà phát triển cần cân nhắc thêm yếu tố kết nối giữa hệ thống riêng tư với nền tảng chung để có thể tận dụng lợi ích từ cả hai môi trường. Điều này không chỉ giúp tăng cường khả năng học hỏi mà còn cải thiện đáng kể hiệu suất hoạt động tổng thể của hệ thống.

Học máy cho người bình thường (một): Lý thuyết tối ưu hóa

Công nghệ trí tuệ nhân tạo dựa trên các mô hình cơ bản đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Nó được kỳ vọng sẽ giải quyết những vấn đề mang tầm vĩ mô hơn là chỉ đơn thuần dự đoán từ tiếp theo (predict next token). Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽbacarat, các đại diện của AI đã mở ra nhiều khả năng mới cho các giải pháp ngành nghề. Trong lĩnh vực tài chính, các hệ thống AI thông minh có thể phân tích dữ liệu lớn và đưa ra dự báo về xu hướng thị trường một cách nhanh chóng và chính xác. Trong khi đó, trong y tế, chúng có thể hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh lý phức tạp bằng cách xử lý hàng nghìn trường hợp tương tự trước đó. Ngoài ra, trong giáo dục, AI không chỉ giúp cá nhân hóa trải nghiệm học tập mà còn hỗ trợ giáo viên trong việc quản lý lớp học và đánh giá kết quả học tập. Những tiến bộ này không chỉ phản ánh khả năng của công nghệ trong việc thích nghi với nhiều hoàn cảnh khác nhau mà còn cho thấy tiềm năng to lớn để tạo ra tác động xã hội sâu rộng. Với sự phát triển không ngừng, AI hứa hẹn sẽ trở thành một phần quan trọng trong tương lai của nhiều ngành nghề và lĩnh vực hoạt động khác nhau.

Rất nhiều lúci9bet.com nhận 100k, điều hợp lý về mặt logic không nhất thiết sẽ thành công trong lĩnh vự Điều này còn chịu ảnh hưởng bởi cấu trúc ngành và các yếu tố cạnh tranh. Tuy nhiên, điều chắc chắn là việc chuyển đổi số của doanh nghiệp vẫn còn tiềm năng rất lớn, lớn hơn nhiều so với những gì mọi người tưởng tượng. Trong quá trình này, khi công nghệ và hoạt động kinh doanh được tích hợp sâu hơn, các bên tham gia trên thị trường có thể hình thành một sự phân công lao động xã hội hiệu quả, từ đó đạt được kết quả đa bên cùng có lợi.

Phân tích chi tiết về phân tán: Tính nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Tài liệu tham khảo:

• [1] Zhiheng Xibầu cua, et al. 2023. The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey .
• [2] https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_transformation
• [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Automation
• [4] https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation
• [5] Eric Evans. 2003. Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software . [Book]
• [6] Vaughn Vernon. 2013. Implementing Domain-Driven Design . [Book]

Các bài viết được chọn lọc khác ：

• Chúng ta mong đợi gì từ các mô hình lớn vào đầu năm 2024?
• Ba cấp độ của kiến thức
• Học máy có thể nhìn thấy: Hiểu về mạng thần kinh từ nền tảng
• Nội lực hóa, vấn đề Hamming và sự lặp lại nhận thức
• Giữ sự cân bằng giữa kỹ thuật và kinh doanh
• Bài báo quan trọng nhất trong lĩnh vực phân tán, rốt cuộc nói gì?
• Tìm hiểu về hệ thống phân tán, vấn đề các tướng quân và blockchain
• Cuộc phiêu lưu của ba byte

Bài viết gốcbacarat, xin vui lòng trích dẫn nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết: /7loxoivt.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.

---