Tầm quan trọng của AI phân tích bên cạnh AI sinh tạo

[Love AI]

Kể từ sự bùng nổ của ChatGPT, AI sinh tạo chiếm ưu thế trên báo chí và trong hội nghị lãnh đạo. Nhưng AI phân tích — công nghệ dự đoán và khai thác dữ liệu — vẫn là yếu tố then chốt để ra quyết định, thuyết phục nhà đầu tư và tối ưu vận hành.

AI sinh tạo lên ngôi, nhưng đừng quên AI phân tích​

Kể từ khi ChatGPT nổi lên, AI sinh tạo được nhắc đến khắp nơi vì khả năng tạo nội dung giống con người, viết mã, thiết kế nguyên mẫu và hạ thấp rào cản đổi mới cho nhiều chức năng kinh doanh.

AI phân tích là gì và nó khác thế nào​

AI phân tích (thường gọi là AI truyền thống) tập trung vào việc phân tích dữ liệu để rút ra thông tin hữu ích hỗ trợ quyết định. Nó dùng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai phá dữ liệu để dự đoán, đề xuất và giải thích hành vi hoặc kết quả tương lai.

Nói ngắn gọn, đây là công nghệ dự đoán — giúp doanh nghiệp tiên liệu hành vi khách hàng và dự báo kết quả.

Tình trạng áp dụng hiện nay​

Nhiều công ty đã tăng mạnh sử dụng ChatGPT; một báo cáo ở Anh cho thấy chi tiêu cho công cụ này tăng 835% theo năm tính đến cuối 2024. Đối lập với đó, chỉ khoảng 9% tổ chức dùng AI cho quản lý và phân tích dữ liệu, dù chính lĩnh vực này có thể mang lại giá trị lớn.

Tại sao hai loại AI cần song hành​

AI sinh tạo và AI phân tích không loại trừ lẫn nhau mà bổ trợ cho nhau khi được dùng đúng chiến lược. Ví dụ trên trang web: AI sinh tạo giúp sản xuất nội dung nhanh và cá nhân hóa, còn AI phân tích báo hiệu nội dung nào thu hút, thời điểm hiển thị ưu tiên, hay điểm rời trang của người dùng.

Theo nghiên cứu của McKinsey, các trường hợp sử dụng AI sinh tạo có thể cộng thêm tới 40% lợi ích kinh tế vào những lợi ích đã được dự báo cho AI phân tích — tức AI sinh tạo là yếu tố nhân lực, không thay thế hoàn toàn giá trị phân tích.

Quyết định đầu tư và tính thuyết phục trước nhà đầu tư​

Thị trường đầu tư đã thay đổi: nhà đầu tư không chỉ cần câu chuyện hấp dẫn mà yêu cầu số liệu chi tiết, chỉ số đo lường và bằng chứng vận hành. Thông báo doanh thu tăng X% là chưa đủ nếu không có phân tích chứng minh sự bền vững, khả năng mở rộng và dự báo đáng tin cậy.

AI phân tích biến dữ liệu thô thành câu chuyện có bằng chứng — về dự đoán doanh thu, giá trị vòng đời khách hàng, tỷ lệ giữ chân — giúp tăng độ tin cậy của lời cam kết trước nhà đầu tư.

Lợi ích thực tiễn​

• Dự đoán churn và hành động giữ chân khách hàng.
• Đánh giá hiệu suất chuỗi cung ứng và phát hiện điểm nghẽn.
• Phân tích hành vi sử dụng sản phẩm để tối ưu tính năng và lộ trình phát triển.

Kết luận​

Doanh nghiệp nên đầu tư đồng thời vào AI sinh tạo và AI phân tích: dùng AI sinh tạo để tăng tốc sáng tạo và cá nhân hóa, đồng thời dùng AI phân tích để đo lường, dự báo và thuyết phục nhà đầu tư. Sự kết hợp này không chỉ tối ưu hiệu suất mà còn biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh rõ rệt.