Khám phá sức mạnh của AI: Hành trình của Spark đến cá nhân hóa tối đa
Mục Lục
- Hành trình của chúng tôi
1.1 Điểm khởi hành
1.2 Nhận thức về dữ liệu và AI
1.3 Dự án đầu tiên và cam kết
1.4 Thay đổi về mô hình tổ chức dữ liệu
1.5 Sản phẩm Brain - Mong muốn cho tương tác cá nhân
1.6 Hướng đi tiếp theo: Enterprise Brain
- Sự xuất hiện của AI phát sinh
2.1 Tính sáng tạo của AI generative
2.2 Sự kết hợp của AI predictive và generative
2.3 Dịch vụ Spark GPT
2.4 Chuyển tiếp sang AI agents
- Mô hình hoạt động và thách thức
3.1 Nguyên tắc AI đạo đức
3.2 Tận dụng tiềm năng từ con người và quy trình
3.3 Câu trả lời cho những câu hỏi quan trọng
- Kết luận
1. Hành trình của chúng tôi
1.1 Điểm khởi hành
Chúng tôi làm việc trong một tập đoàn lớn với Kalol Dutta là trưởng nhóm dữ liệu và tự động hóa tại Spark Business Group. Hành trình của chúng tôi bắt đầu từ nhận thức về quan trọng của dữ liệu và cách áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động kinh doanh.
1.2 Nhận thức về dữ liệu và AI
Vào năm 2019, chúng tôi nhận ra rằng dữ liệu trong tay chúng tôi đã tồn tại trong suốt nhiều năm qua. Tuy nhiên, chúng tôi đã bỏ qua cơ hội phát triển dữ liệu và thất bại trong việc xây dựng một kiến trúc dữ liệu như sợi mì. Chúng tôi nhận thấy rằng thế giới đang thay đổi với sự xuất hiện của các công ty công nghệ như Google và Uber, và dữ liệu đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của họ.
1.3 Dự án đầu tiên và cam kết
Sau khi nhận thức được sự quan trọng của dữ liệu và AI, ban lãnh đạo đã đặt ra câu hỏi: "Bạn có thể biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh không?" Chúng tôi cam kết đặt dữ liệu làm trụ cột chiến lược của Spark trong 3 năm tới và đầu tư vào việc tận dụng dữ liệu và ứng dụng AI một cách hiệu quả.
1.4 Thay đổi về mô hình tổ chức dữ liệu
Để xây dựng một kiến trúc dữ liệu đáng tin cậy, chúng tôi đã phải đối mặt với việc hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra một cái nhìn toàn diện về khách hàng và hộ gia đình. Điều này đã tạo ra cơ sở cho việc áp dụng các mô hình AI và học máy để cung cấp dịch vụ tốt hơn và sản phẩm phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
1.5 Sản phẩm Brain - Mong muốn cho tương tác cá nhân
Sau quá trình đầu tư và phát triển, chúng tôi đã tạo ra sản phẩm Brain, một hệ thống AI mạnh mẽ cho các tương tác cá nhân. Brain đã mang lại cho chúng tôi lợi ích lớn với doanh thu hơn 30 đến 40 triệu đô la thông qua việc cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa và giảm chi phí đồng thời.
1.6 Hướng đi tiếp theo: Enterprise Brain
Với thành công của sản phẩm Brain, chúng tôi đang hướng tới việc xây dựng "Enterprise Brain" - một hệ thống AI toàn diện, mở rộng trên toàn bộ tổ chức. Chúng tôi tin rằng điều này sẽ mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng và tạo điểm khác biệt trong thị trường.
2. Sự xuất hiện của AI phát sinh
2.1 Tính sáng tạo của AI generative
Trong thời gian gần đây, chúng tôi đã chứng kiến sự trỗi dậy của AI generative, một dạng AI có khả năng tạo ra nội dung sáng tạo như tài liệu và tóm tắt. Điều này mở ra cơ hội để kết hợp AI predictive và generative để mang lại hiệu suất và sáng tạo.
2.2 Sự kết hợp của AI predictive và generative
Chúng tôi đã đưa ra khái niệm AI predictive và generative, trong đó AI predictive dự đoán trải nghiệm cá nhân cho khách hàng và AI generative tạo ra thông tin chi tiết để hỗ trợ việc tương tác với khách hàng. Với sự kết hợp này, chúng tôi có khả năng tăng cường trải nghiệm và tạo ra thông tin giá trị dựa trên dữ liệu.
2.3 Dịch vụ Spark GPT
Để khám phá cách áp dụng AI generative, chúng tôi đã phát triển dịch vụ Spark GPT. Đây là một giao diện đơn giản và an toàn, giúp chúng tôi tạo ra nội dung sáng tạo mà không cần chia sẻ dữ liệu ra khỏi hệ thống Spark.
2.4 Chuyển tiếp sang AI agents
Tiếp theo, chúng tôi đang phát triển khái niệm AI agents, các trợ lý AI có khả năng làm việc trên dữ liệu của Spark. Chúng tôi tin rằng AI agents này sẽ tự động hóa nhiều công việc như cung cấp thông tin, tạo đơn hàng và thực hiện các tác vụ cần thiết.
3. Mô hình hoạt động và thách thức
3.1 Nguyên tắc AI đạo đức
Trong quá trình phát triển AI, chúng tôi luôn chú trọng đến những nguyên tắc đạo đức, bao gồm sự đa dạng, tính minh bạch, công bằng và kiểm soát sự chệch lệch. Chúng tôi đặt an toàn và đạo đức trong việc sử dụng AI lên hàng đầu.
3.2 Tận dụng tiềm năng từ con người và quy trình
Chúng tôi nhận thấy rằng giá trị lớn nhất của AI đến từ con người và quy trình. Chúng tôi đã thay đổi tổ chức và trách nhiệm công việc để tận dụng các tiềm năng này. Điều này đã giúp chúng tôi từ ý tưởng ban đầu chuyển đến việc triển khai thực tế.
3.3 Câu trả lời cho những câu hỏi quan trọng
Trong quá trình phát triển, chúng tôi đã nhận được nhiều câu hỏi về công việc của chúng tôi. Dưới đây là câu trả lời cho những câu hỏi quan trọng nhất:
- Làm thế nào để bắt đầu? Chúng tôi khuyến nghị bắt đầu từ những dự án nhỏ và mở rộng từ đó.
- Làm thế nào để quản lý rủi ro? Thay vì không làm gì cả, chúng tôi cho rằng việc thử nghiệm và thất bại còn tốt hơn vì nó mang lại học hỏi quý giá.
- Nên tập trung hay phân tán? Chúng tôi khuyến nghị tập trung ban đầu để tạo ra sự tập trung và sau đó phân tán để mở rộng quy mô.
- Ai chịu trách nhiệm cho thay đổi? Chúng tôi tin rằng ai thực hiện thay đổi cần chịu trách nhiệm cho nó, đó là cách duy nhất để mang lại sự thay đổi ý nghĩa.
4. Kết luận
Hành trình của chúng tôi từ việc nhận thức về giá trị của dữ liệu đến áp dụng AI và tạo ra các sản phẩm như Brain và Spark GPT đã thay đổi cách chúng tôi làm việc và tạo ra lợi ích cho khách hàng. Sự phát triển của chúng tôi không chỉ liên quan đến công nghệ mà còn đến con người và quy trình làm việc. Chúng tôi hy vọng rằng sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày giúp chúng tôi hiểu và áp dụng những học tập đó vào kinh doanh.