Khi các nhà khoa học đang cạnh tranh để phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đạt cấp độ con người, các doanh nghiệp cũng đối mặt với một cuộc đua không kém phần quan trọng. Đó là cuộc đua áp dụng các trường hợp sử dụng AI đột phá vào tổ chức của họ.
Mặc dù AI có thể mang lại tác động lớn cho doanh nghiệp, nhưng thời gian triển khai và giá trị mà nó mang lại là yếu tố quyết định. Với những doanh nghiệp thiếu nguồn nhân lực AI và khoa học dữ liệu, việc phát triển hoặc thậm chí chỉ triển khai một mô hình AI có thể kéo dài và đầy khó khăn. Thực tế, 93% lãnh đạo doanh nghiệp nhận thấy AI là yếu tố quan trọng cho thành công trong tương lai, nhưng 73% lại gặp khó khăn do thiếu hụt nghiêm trọng về kỹ năng AI, khiến ROI trở nên khó khăn.
Kết quả nhanh chóng có thể đạt được với các mô hình nền tảng tổng quát, nhưng các kết quả thường thiếu chính xác và cần đánh giá thủ công nhiều. Ngày càng nhiều doanh nghiệp phải sử dụng những mô hình AI tùy chỉnh để đạt độ chính xác cao và thực hiện các quy trình kinh doanh một cách hiệu quả. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi nền tảng mạnh mẽ, hệ thống kiểm soát và khả năng huấn luyện các mô hình này dựa trên dữ liệu doanh nghiệp cụ thể.
Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu hai phương pháp phát triển mô hình AI tùy chỉnh giúp rút ngắn thời gian triển khai và tối ưu hóa hiệu suất.
Phương pháp 1: AI dưới dạng dịch vụ
Không nhiều doanh nghiệp có đủ nguồn lực hoặc nhân sự kỹ thuật để xây dựng mô hình AI từ đầu. Thay vào đó, họ thường áp dụng phương pháp "tự lắp ráp" bằng cách tập hợp các thành phần cần thiết từ nhiều nhà cung cấp bên thứ ba. Tuy nhiên, việc lắp ghép này vẫn tốn kém và phức tạp. Trước khi bước vào giai đoạn huấn luyện mô hình, điều chỉnh thông số, hay giám sát hiệu suất và tuân thủ, đã có vô số thách thức.
May mắn thay, bạn không cần phụ thuộc vào hệ thống phức tạp để tạo ra mô hình AI tùy chỉnh. Các nhà cung cấp hàng đầu cung cấp mô hình AI tiên tiến được xây dựng sẵn và các công cụ để điều chỉnh theo nhu cầu của bạn. Hãy tưởng tượng bạn muốn tự động hóa quy trình thu hồi công nợ. Bạn sẽ cần một mô hình AI có thể hiểu chính xác thông điệp của khách hàng, trích xuất dữ liệu và nhận diện cảm xúc trong các loại hình giao tiếp khác nhau. Xây dựng hệ thống như vậy sẽ rất tốn kém và rủi ro.
Thay vào đó, hãy cân nhắc khả năng như UiPath Communications Mining™, cung cấp mô hình CommPath AI dưới dạng dịch vụ. Bạn chỉ cần tải dữ liệu lên và mô hình sẽ bắt đầu học và huấn luyện từ đó. Các tính năng như nhận diện cảm xúc và hỗ trợ đa ngôn ngữ đều có sẵn, giúp quá trình tùy chỉnh trở nên dễ dàng và hiệu quả.
GenAI như UiPath DocPath và CommPath có thể xử lý và trích xuất dữ liệu có giá trị từ tài liệu với rất ít hoặc không cần huấn luyện. Quá trình tùy chỉnh diễn ra nhanh chóng nhờ học tập chủ động, nơi mô hình và đội ngũ của bạn hợp tác để điều chỉnh mô hình.
Phương pháp 2: Dịch vụ AI tùy chỉnh
Tuy nhiên, nếu bạn cần một mô hình AI không yêu cầu đội ngũ của bạn phải huấn luyện, các đội ngũ chuyên gia AI từ các nhà cung cấp có thể thực hiện toàn bộ quá trình từ thu thập dữ liệu, điều chỉnh, cho đến huấn luyện mô hình. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và đạt được độ chính xác cao trong các quy trình kinh doanh.
Ví dụ, UiPath IDP Model Factory giúp doanh nghiệp xây dựng mô hình tùy chỉnh cho việc xử lý tài liệu thông minh (IDP). Với đội ngũ chuyên gia và kinh nghiệm phát triển hàng trăm mô hình AI, họ có thể giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian triển khai và đạt giá trị nhanh chóng.
Việc doanh nghiệp cần nhiều hơn các mô hình AI tổng quát để đạt độ chính xác cao trong dữ liệu của họ là điều rõ ràng. Các mô hình như DocPath và CommPath của UiPath không chỉ đáp ứng nhu cầu này mà còn cung cấp các dịch vụ huấn luyện tùy chỉnh từ các chuyên gia hàng đầu.