 |
Horton International (HI) là công ty tư vấn nghiên cứu và quản lý toàn cầu hàng đầu với hơn 45 văn phòng hiện diện tại khắp các khu vực châu Mỹ, châu Âu, Trung Đông, châu Phi và châu Á - Thái Bình Dương. Trụ sở chính của HI đặt tại thành phố Oxford (Vương quốc Anh). Với phạm vi tiếp cận toàn cầu cho phép HI cung cấp kiến thức chuyên môn về chuyên ngành và kiến thức địa lý để tìm kiếm và tuyển dụng những ứng viên phù hợp cho khách hàng của mình.
Trong phạm vi bài viết này, xin trân trọng giới thiệu với độc giả ấn phẩm của HI CHLB Đức với tựa đề “Các xu hướng công nghệ hàng đầu năm 2024” để tham khảo.
Hiện có chút nghi ngờ khi cho rằng năm 2024 sẽ là năm mà trí tuệ nhân tạo (AI) thống trị lĩnh vực công nghệ đổi mới sáng tạo. Kể từ khi AI tạo sinh ra đời vào năm 2022 với sự ra mắt của Open AIs là một tổ chức nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tư nhân được thành lập từ tháng 12/2015, đã khai trương mô hình/mẫu ngôn ngữ lớn (large language models-LLM) Chat GPT (tháng 11/2022 OpenAI cho ra mắt ChatGPT- 3.5 và đạt 1 triệu người dùng chỉ sau 5 ngày ra mắt, đánh dấu cuộc cách mạng AI và thay đổi hoàn toàn thói quen của mọi người vì đây là một công cụ trí tuệ nhân tạo sở hữu giao diện đàm thoại cho phép đặt câu hỏi bằng bất cứ ngôn ngữ nào), một số công ty lớn nhất thế giới đã đụng độ (locked horns) trong một cuộc chạy đua vũ trang để phát triển những mẫu tốt hơn nữa, bao gồm CHPT-4 tích hợp với Microsoft Windows và Gemini AI từ Deep Mind của Google, tất cả đều có thể phân tích và tạo ra đa phương tiện bao gồm âm thanh, văn bản và video. Tuy vậy, cho dù AI chắc chắn là một thế lực thống trị trong lĩnh vực công nghệ song đây không phải là xu hướng công nghệ duy nhất cần lưu ý. Các công nghệ đang phát triển khác cũng là điều rất cần thiết để tối đa hóa khả năng lợi thế tiềm năng của AI, đồng thời đảm bảo cải thiện song song cơ sở hạ tầng, quản trị và công cụ cần thiết cho khả năng phục hồi và tăng trưởng trong tương lai.
Trên thực tế, trước đây, công ty Gartner là một công ty chuyên nghiên cứu và tư vấn công nghệ hàng đầu tại Hoa Kỳ cũng đã đưa ra 10 xu hướng công nghệ hàng đầu năm 2024. Trong bài viết này, HI CHLB Đức chỉ xem xét lựa chọn đưa ra dự báo nhận định về top 08 xu hướng công nghệ chủ đạo trong năm 2024 và tương lai, trong đó bao gồm:
(1) Quản lý độ tin cậy, rủi ro và bảo mật (trust, risk and security management-AI TRiSM2): Quản lý độ tin cậy, rủi ro và bảo mật AI là nhu cầu cấp thiết và là yêu cầu cần có của mỗi doanh nghiệp.
(2) Quản lý tiếp xúc với mối đe dọa liên tục (continuous threat exposure management-CTEM): Đây là một cách tiếp cận thực tế và có hệ thống cho phép các tổ chức đánh giá khả năng tiếp cận, mức độ tiếp xúc và khả năng khai thác tài sản vật lý và kỹ thuật số của doanh nghiệp một cách liên tục và nhất quán.
(3) Công nghệ bền vững (sustainable technology-ST): Bao gồm các giải pháp số nhằm thúc đẩy các mục tiêu về môi trường, xã hội và quản trị (ESG), tập trung vào cân bằng hệ sinh thái lâu dài và quyền con người.
(4) Kỹ thuật nền tảng (platform engineering-PE): Bao gồm việc tạo và duy trì các nền tảng phát triển nội bộ tự phục vụ, nâng cao năng suất và trải nghiệm người dùng đồng thời đẩy nhanh việc phân phối giá trị kinh doanh; mỗi nền tảng là một lớp, được tạo và duy trì bởi một nhóm sản phẩm chuyên dụng.
(5) Phát triển tăng cường AI (AI-augmented development- AI AD): Đây là việc sử dụng các công nghệ AI để giúp các kỹ sư phần mềm thiết kế, mã hóa (code) và thử nghiệm các ứng dụng (test application). Các công cụ phát triển phần mềm được AI hỗ trợ này giúp cải thiện đáng kể năng suất kinh doanh cho nhà phát triển (là bên thứ 3 cung cấp dịch vụ cho doanh nghiệp), giúp doanh nghiệp dành nhiều thời gian hơn để tạo ra các ứng dụng có tác động mạnh mẽ tới hoạt động kinh doanh của mình.
(6) Nền tảng đám mây công nghiệp (industry cloud platform-ICP): Mục tiêu là để đẩy nhanh các dự án kinh doanh của doanh nghiệp. ICP là giải pháp đám mây có thể tùy chỉnh được thiết kế cho các lĩnh vực cụ thể và có thể được điều chỉnh thêm để đáp ứng nhu cầu của từng tổ chức, doanh nghiệp.
(7) Ứng dụng thông minh (intelligent application-IA): Ứng dụng có khả năng thích ứng và hoạt động thông minh với định nghĩa đây là “sự thích nghi đã được học để phản ứng một cách linh hoạt, phù hợp và tự chủ”. Các ứng dụng thông minh sử dụng nhiều AI-based (AI cơ sở) khác nhau để tăng cường hoặc tự động hóa công việc tốt hơn và mang lại trải nghiệm thích ứng linh hoạt với từng người dùng.
(8) AI tạo sinh dân chủ hóa (democratized generative AI): Xu hướng này đã lọt vào danh sách các xu hướng công nghệ hàng đầu mà phải cần tập trung chú ý trong năm 2024 khi mà phần lớn các tổ chức, doanh nghiệp sẽ sử dụng các mô hình/mẫu (models) và API (application programming interface -giao diện lập trình ứng dụng) AI tạo sinh và/hoặc các ứng dụng hỗ trợ AI tạo sinh trong môi trường sản xuất.
Tất cả top 08 xu hướng công nghệ năm 2024 trên được HI dự báo sẽ gây ảnh hưởng lớn đến thị trường công ăn việc làm mới của người lao động trên toàn cầu. Hiện có sự thiếu hụt nhân tài trên khắp các lĩnh vực công nghệ trong số này, trong khi, như đã thường được lưu ý trước đó, có thể sẽ xuất hiện tình trạng biến mất công ăn việc làm của người lao động ở các lĩnh vực dễ dàng tự động hóa.
1/ AI TRiSM (tackling trust, risk and security in AI models)
Các ứng dụng của AI có tầm ảnh hưởng rất sâu rộng và tác động đến nhiều khía cạnh đến đời sống làm việc và giải trí của chúng ta. Tất cả những người ủng hộ AI đã chứng minh bằng nhiều cách thức AI sẽ cải thiện cuộc sống của chúng ta song vẫn không thiếu những cảnh báo về nhiều mối hiểm nguy mà AI thể hiện.
Mối quan tâm hàng đầu đối với AI liên quan đến độ rủi ro, sự tin cậy và bảo mật. Câu hỏi được đặt ra là làm cách nào để đảm bảo độ tin cậy và sự đáng tin cậy của AI? Một câu trả lời tiềm năng là khuôn khổ quản lý độ tin cậy, sự rủi ro và tính bảo mật AI (AI TRiSM) là nhu cầu cấp thiết và là yêu cầu cần có của mỗi doanh nghiệp do công ty Gartner đã đề xuất nhằm hỗ trợ thành công sự đổi mới sáng tạo, phát triển niềm tin và gia tăng giá trị của từng doanh nghiệp.
Khuôn khổ AI TRiSM bao gồm ba thành tố: (i) AI sự tin cậy (trust) bao gồm tính minh bạch và khả năng giải thích, chẳng hạn như nếu và bằng cách nào mô hình AI đạt được kết quả mong muốn. (ii) AI độ rủi ro: Đây là ứng dụng quản trị để quản lý rủi ro AI, bao gồm các giai đoạn phát triển và xử lý để bảo đảm tính toàn vẹn và tuân thủ của mô hình. (iii) Quản lý bảo mật AI nhằm đảm bảo an ninh ở mọi giai đoạn của quy trình xuyên suốt toàn bộ quy trình học máy, bao gồm cả việc xử lý các điểm bất thường và lỗ hổng bảo mật.
Tất cả các thành tố trên lại được xây dựng trên bốn trụ cột, bao gồm:
- Khả năng giải thích/Giám sát mô hình tạo lập các quyết định AI một cách minh bạch và có thể hiểu được bằng cách mô tả cách các mô hình hoạt động, ghi lại điểm mạnh và điểm yếu của chúng, đồng thời kiểm tra những thành kiến tiềm ẩn.
- ModelOps bao gồm việc quản lý các mô hình/mẫu AI trong suốt vòng đời của chúng, duy trì tối ưu hiệu quả hoạt động và các tiêu chuẩn đạo đức, bao gồm học máy, biểu đồ tri thức, quy tắc, tối ưu hóa, ngôn ngữ và mô hình dựa trên tác nhân.
- Bảo mật ứng dụng AI là nhằm mục đích bảo vệ các mô hình khỏi các cuộc tấn công mạng.
- Quyền riêng tư đảm bảo bảo vệ dữ liệu, tập trung vào quyền riêng tư cá nhân ở những nơi dữ liệu nhạy cảm đang thịnh hành.
Do đó, AI TRiSM đóng vai trò then chốt trong việc triển khai và quản lý mô hình/mẫu AI. Công ty Gartner đưa ra tuyên bố cho rằng các tổ chức, doanh nghiệp khi triển khai AI TRiSM sẽ nhận thấy hiệu quả cải thiện 80% độ chính xác của việc đưa ra các quyết định.
2/ Quản lý tiếp xúc với mối đe dọa liên tục (CTEM)
Quản lý tiếp xúc với mối đe dọa liên tục là một hoạt động liên tục và quá trình chủ động xác định, đánh giá và giảm thiểu các mối đe dọa và lỗ hổng an ninh mạng một cách có hệ thống và liên tục. Bên cạnh đó, CTEM còn nhằm mục đích cung cấp cho các tổ chức, doanh nghiệp thông tin sự hiểu biết theo thời gian thực về tình trạng bảo mật, đồng thời cho phép họ phát hiện và phản hồi các mối đe dọa một cách kịp thời.
Các thành phần quan trọng của CTEM bao gồm:
- Đánh giá lỗ hổng: Thường xuyên quét và xác định các lỗ hổng trong hệ thống, mạng và các ứng dụng sử dụng các công cụ tự động để khám phá yếu điểm tiềm năng mà kẻ tấn công có thể khai thác.
- Tích hợp dữ liệu về mối đe dọa: Kết hợp mối đe dọa nguồn cấp dữ liệu thông minh để thu được thông tin mới nhất về các mối đe dọa, xu hướng và chiến thuật an ninh mạng mà những kẻ độc hại sử dụng.
- Ưu tiên rủi ro: Phân tích và xác định mức độ ưu tiên các lỗ hổng dựa trên cơ sở mức độ nghiêm trọng và tác động tiềm tàng của chúng đối với tổ chức, doanh nghiệp.
- Giám sát liên tục: Triển khai các giải pháp giám sát theo thời gian thực nhằm phát hiện và ứng phó các sự cố an ninh khi chúng xảy ra. Điều này liên quan đến việc theo dõi các hoạt động mạng, hành vi của người dùng và nhật ký hệ thống để xác định các điểm bất thường hoặc dấu hiệu tiềm ẩn của sự vi phạm.
- Quản lý bản vá và khắc phục: Phát triển và thực hiện các chiến lược nhằm giải quyết và giảm thiểu các lỗ hổng đã được xác định.
- Tự động hóa và sự điều phối: Tận dụng tự động hóa để hợp lý hóa và tăng tốc các quy trình bảo mật trong quá trình quét, phân tích và đáp trả các mối đe dọa một cách hiệu quả hơn, giảm thiểu khoảng thời gian giữa việc phát hiện và sự giảm thiểu.
- Giám sát tuân thủ: Đảm bảo các biện pháp bảo mật phù hợp với yêu cầu pháp lý và tiêu chuẩn của lĩnh vực công nghiệp. Đối với CTEM, các tổ chức, doanh nghiệp có thể thoát khỏi cách tiếp cận truyền thống về đánh giá bảo mật định kỳ mà thay vào đó thiết lập một trạng thái bảo mật năng động và đáp trả bối cảnh mối đe dọa đang phát triển. Do vậy, cách tiếp cận này rất quan trọng trong thời đại ngày nay khi mà môi trường an ninh mạng đang thay đổi rất nhanh chóng, nơi có các lỗ hổng và mối đe dọa mới xuất hiện một cách thường xuyên.
Theo công ty Gartner, ứng dụng CTEM có thể giúp giảm tới 66% trường hợp vi phạm an ninh mạng.
3/ Công nghệ bền vững
Công nghệ bền vững trong khuôn khổ giải pháp số đưa ra kết quả tiêu chuẩn môi trường, xã hội và quản trị (ESG) áp dụng công nghệ đổi mới sáng tạo đối với thách thức về mặt sinh thái, thúc đẩy công bằng xã hội và duy trì các nguyên tắc quản trị. Đồng thời nhằm mục đích hỗ trợ cân bằng sinh thái về mặt lâu dài và nhân quyền bằng cách tích hợp giải pháp kỹ thuật số vào các khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp và xã hội. Công nghệ bền vững có thể được khái niệm hóa trong khuôn khổ này bởi:
Môi trường: (1) Các giải pháp năng lượng tái tạo: Triển khai công nghệ số để nâng cao hiệu quả năng lượng và sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời, gió và thủy điện. (2) Hệ thống mạng lưới điện thông minh: Sử dụng các công cụ số để tạo ra các hệ thống phân phối năng lượng thông minh. (3) Internet vạn vật (internet of things-IoT) để thực hiện giám sát môi trường.
Xã hội: (1) Hòa nhập kỹ thuật số: Đảm bảo quyền truy cập một cách công bằng vào công nghệ số. (2) Công nghệ y tế cho tác động xã hội: Tận dụng các giải pháp y tế số để cải thiện khả năng tiếp cận công tác chăm sóc sức khỏe y tế từ xa và quản lý dữ liệu sức khỏe y tế. (3) Công nghệ giáo dục: Triển khai các công cụ số để nâng cao giáo dục và phát triển kỹ năng.
Quản trị: (1) Blockchain dành cho sự minh bạch. (2) Dữ liệu cá nhân và bảo mật: Triển khai các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. (3) Nền tảng quản trị số dành cho các quy trình quản trị một cách hiệu quả và minh bạch, tăng cường sự tham gia của công chúng và tạo điều kiện cho việc ban hành quyết định dựa trên dữ liệu.
Nhân quyền: AI và thuật toán đạo đức: (1) Đảm bảo trí tuệ nhân tạo AI và thuật toán tuân thủ các nguyên tắc về đạo đức, tránh những định kiến và thực tiễn phân biệt đối xử. (2) Truy xuất nguồn gốc chuỗi cung ứng.
Một cách tiếp cận toàn diện đối với công nghệ bền vững liên quan đến việc tích hợp các giải pháp số này xuyên suốt các lĩnh vực công nghiệp, thúc đẩy sự hợp tác giữa các doanh nghiệp, chính phủ các nước và cộng đồng.
4/ Kỹ thuật nền tảng
Kỹ thuật nền tảng liên quan đến việc tạo ra và duy trì cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và dịch vụ cho phép các nhà phát triển và nhóm trong tổ chức, doanh nghiệp xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng của họ một cách hiệu quả. Cách tiếp cận này nhấn mạnh đến khái niệm những nền tảng nội bộ, trong đó mỗi nền tảng được quản lý bởi một nhóm sản phẩm chuyên dụng nhằm phục vụ cho các nhu cầu cụ thể của người sử dụng chúng. Các khía cạnh quan trọng của kỹ thuật nền tảng bao gồm:
Triết lý tự phục vụ:
- Trao quyền cho các nhóm phát triển: Nguyên tắc cốt lõi của nền tảng tự phục vụ là trao quyền cho các nhóm phát triển bằng cách cung cấp cho họ các công cụ và dịch vụ để quản lý vòng đời ứng dụng của họ một cách độc lập.
- Quy trình làm việc tự động: Thiết kế những nền tảng với quy trình làm việc được vi tính hóa cho các công việc hằng ngày như triển khai ứng dụng, mở rộng quy mô và giám sát, giảm thiểu nỗ lực thủ công theo yêu cầu của các nhóm phát triển.
Kiến trúc lớp:
- Thiết kế module: Các nền tảng được cấu trúc theo lớp, mỗi lớp phục vụ một mục đích cụ thể, điều này cho phép tính linh hoạt, khả năng mở rộng và khả năng cập nhật riêng lẻ các thành phần mà không làm gián đoạn toàn bộ hệ thống.
- Trừu tượng hóa độ phức tạp: Mỗi lớp trừu tượng hóa độ phức tạp của cơ sở hạ tầng nằm bên dưới và cung cấp giao diện đơn giản cho những người dùng.
Nhóm sản phẩm chuyên dụng giao diện với các công cụ và quy trình
- Tích hợp với quy trình tích hợp liên tục/ triển khai liên tục (continuous integration/continuous deployment-CI/CD): Tích hợp liền mạch với tích hợp liên tục và quy trình triển khai liên tục nhằm đảm bảo các ứng dụng có thể được nhanh chóng được xây dựng, thử nghiệm và triển khai trên nền tảng.
- Tích hợp giám sát và ghi nhật ký: Hỗ trợ tích hợp để theo dõi và ghi nhật ký công cụ cung cấp khả năng hiển thị về hiệu suất và tình trạng của các ứng dụng đang chạy trên nền tảng.
- Khả năng mở rộng và co giãn: Nền tảng có quy mô theo chiều ngang và co giãn để phù hợp khối lượng công việc và nhu cầu tài nguyên khác nhau.
Phương pháp tiếp cận lấy người dùng làm trung tâm
- Thiết kế trải nghiệm người dùng (UX): Ưu tiên người dùng trải nghiệm trong thiết kế nền tảng nhằm đảm bảo các nhà phát triển và nhóm vận hành nhận thấy việc sử dụng các công cụ và dịch vụ được cung cấp mang tính trực quan.
- Tài liệu và đào tạo: Cung cấp tài liệu một cách toàn diện và tài nguyên đào tạo nhằm giúp người dùng hiểu được khả năng và cách thực hành tốt nhất trong việc liên kết với kỹ thuật nền tảng.
Bằng cách áp dụng kỹ thuật nền tảng với các nền tảng nội bộ tự phục vụ, các tổ chức, doanh nghiệp có thể đẩy nhanh quá trình phát triển, cải thiện sự hợp tác giữa các nhà phát triển và các nhóm vận hành, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo bằng cách cho phép các nhóm vận hành tập trung vào việc xây dựng các tính năng hơn là quản lý cơ sở hạ tầng. Do vậy, cách tiếp cận này phù hợp với nguyên tắc của DevOps là một sự kết hợp của các nguyên lý, thực hành, quy trình và các tool giúp tự động hóa quá trình lập trình và chuyển giao phần mềm cũng như hỗ trợ tính linh hoạt và hiệu quả tổng thể của tổ chức, doanh nghiệp.
Theo công ty Gartner, có tới 80% nhóm kỹ thuật phần mềm sẽ dựa trên kỹ thuật nền tảng.
5/ Phát triển tăng cường AI
Sự phát triển tăng cường AI nhằm hỗ trợ các kỹ sư phần mềm trong việc thiết kế, mã hóa và thử nghiệm ứng dụng liên quan đến việc tích hợp các công nghệ AI, bao gồm trí tuệ nhân tạo và học máy để hỗ trợ và nâng cao các khía cạnh khác nhau của vòng đời phát triển phần mềm. Mục tiêu là nhằm cải thiện công nghệ phần mềm một cách hiệu quả, tốc độ và chất lượng của quy trình bằng cách tận dụng các khả năng của AI. Một số yếu tố chính yếu bao gồm:
- Tạo mã: AI tạo sinh có thể tự động tạo các đoạn mã hoặc thậm chí toàn bộ chức năng dựa trên thông số kỹ thuật cấp cao do nhà phát triển cung cấp, điều này giúp tăng tốc quá trình mã hóa và giảm nỗ lực thủ công theo yêu cầu thường lệ hoặc dòng mã soạn sẵn.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing-NLP): Các mô hình/mẫu AI với khả năng NLP có thể hiểu và diễn giải các mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Điều này cho phép các nhà phát triển thể hiện ý định ở định dạng dễ đọc hơn cho con người và có thể dịch thành mã chức năng.
- Kiểm tra tự động: Thuật toán ML có thể tạo ra các công cụ tự động kiểm tra thông minh được học hỏi từ dữ liệu thử nghiệm trong lịch sử.
- Phân tích dự đoán: Mô hình ML có thể dự đoán các vùng mã tiềm ẩn dễ bị lỗi, giúp các nhà phát triển tập trung nỗ lực thử nghiệm vào các phần quan trọng của ứng dụng.
- Đánh giá mã tự động: Các công cụ AI có thể phân tích mã để tuân thủ các tiêu chuẩn mã hóa, phương pháp tốt nhất và các lỗ hổng tiềm ẩn.
Các khả năng khác bao gồm tối ưu hóa hiệu suất, lập kế hoạch dự án và phân bổ nguồn lực cũng như phân công nhiệm vụ một cách tự động, tích hợp và triển khai liên tục, quản lý phát hành, thiết kế giao diện người dùng, v.v.
Phát triển tăng cường AI là một lĩnh vực đang phát triển hứa hẹn sẽ tạo ra phát triển phần mềm hiệu quả hơn, hợp tác và dễ tiếp cận hơn. Theo công ty Gartner thì có tới 75% kỹ sư phần mềm sẽ sử dụng trợ lý mã hóa AI vào năm 2028.
6/ Nền tảng đám mây công nghiệp
Các nền tảng đám mây công nghiệp được thiết kế chuyên biệt các giải pháp điện toán đám mây để giải quyết những nhu cầu và thách thức chuyên ngành của các lĩnh vực công nghiệp cụ thể. Các nền tảng này vượt xa dịch vụ đám mây chung bằng cách tích hợp phần mềm dành riêng cho lĩnh vực công nghiệp dưới dạng dịch vụ (SaaS), nền tảng dưới dạng các thành phần dịch vụ (PaaS) và cơ sở hạ tầng dưới dạng dịch vụ (IaaS) hình thành việc cung cấp một toàn diện với khả năng tổng hợp. Các tính năng chính của phương pháp này bao gồm:
- Trọng tâm lĩnh vực công nghiệp: Nền tảng đám mây lĩnh vực công nghiệp được xây dựng với sự hiểu biết sâu về các yêu cầu và quy định riêng của các lĩnh vực cụ thể như chăm sóc sức khỏe y tế, tài chính, sản xuất hoặc bán lẻ.
- Các ứng dụng SaaS được cấu hình sẵn, các công cụ PaaS và những tài nguyên IaaS được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu của lĩnh vực công nghiệp khi cắt giảm độ phức tạp của việc triển khai và tùy chỉnh.
- Các nền tảng trên được thiết kế với kiến trúc module có thể tổng hợp, cho phép các tổ chức, doanh nghiệp lựa chọn và tích hợp các dịch vụ cụ thể dựa trên những yêu cầu độc đáo.
- Người dùng có thể soạn các ứng dụng và quy trình công việc của mình bằng cách kết hợp và cấu hình các thành phần khác nhau nhằm tạo ra một giải pháp linh hoạt và tùy chỉnh.
- Các nền tảng tích hợp liền mạch các ứng dụng SaaS, công cụ PaaS và các cơ sở hạ tầng, điều này đảm bảo dữ liệu được truyền đi một cách thông suốt trên nhiều thành phần khác nhau, giúp tăng cường khả năng tương tác.
- Nền tảng thường bao gồm các công cụ và dịch vụ để xử lý dữ liệu dành riêng cho lĩnh vực công nghiệp chẳng hạn như hồ sơ sức khỏe của bệnh nhân hoặc các giao dịch tài chính, đồng thời đảm bảo việc tuân thủ các quy định.
Nền tảng đám mây công nghiệp cung cấp nhiều lợi thế hơn so với các phương pháp cũ. Chẳng hạn như nền tảng này hiểu sâu những quy trình và quy định thách thức cụ thể trong một lĩnh vực nhất định mà được phản ánh trong thiết kế và tính năng của nền tảng. Liền mạch tích hợp mở rộng quy mô linh hoạt và mô hình “sử dụng bao nhiêu chi trả bấy nhiêu” (pay-as-you-go) cho sử dụng dịch vụ điện toán đám mây nhằm tối đa hóa hiệu quả. Ngoài ra, các nền tảng khác được thiết kế với các biện pháp bảo mật dành riêng cho lĩnh vực công nghiệp và tính năng tuân thủ, giúp tổ chức, doanh nghiệp đáp ứng các yêu cầu quy định.
Theo công ty Gartner, tính đến năm 2027 dự kiến sẽ có hơn một nửa số doanh nghiệp toàn cầu sẽ ứng dụng công nghệ trên.
7/ Các ứng dụng thông minh
Các ứng dụng thông minh tận dụng AI và các công nghệ tiên tiến khác để nâng cao chức năng, khả năng học tập và tự động hóa. Các ứng dụng này phân tích dữ liệu nhằm thích nghi với hành vi của người dùng và đưa ra quyết định sáng suốt mà không cần lập trình một cách rõ ràng. Về các phần cơ bản, cốt lõi và thiết yếu nhất của các ứng dụng trên, bao gồm:
- Thu thập dữ liệu: Các ứng dụng thông minh trong việc thu thập và xử lý khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm sự tương tác của người dùng, hồ sơ lịch sử và thông tin đầu vào theo thời gian thực.
- Trích xuất đặc điểm: Các đặc điểm liên quan được trích xuất từ dữ liệu để xây dựng một sự hiểu biết toàn diện về bối cảnh và các mô hình/mẫu.
- Các thuật toán học máy được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử để nhận dạng các mô hình/mẫu, các mối quan hệ và xu hướng. Các ứng dụng thông minh thường sử dụng các mô hình có thể thích ứng và học hỏi liên tục, cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian khi được bổ sung thêm dữ liệu.
- Đầu vào của người dùng và phản hồi liên tục của người dùng sẽ tinh chỉnh các mô hình và cải thiện tính năng của ứng dụng. khả năng hiểu và đáp ứng nhu cầu của người dùng.
- Các ứng dụng có thể đưa ra quyết định, dự đoán hoặc đề xuất một cách sáng suốt dựa trên cơ sở phân tích dữ liệu và các mô hình/mẫu đã học.
- Các ứng dụng như vậy thường kết hợp NLP và thị giác máy tính để liên lạc và nhận dạng đối tượng.
Do đó, các ứng dụng thông minh có thể nâng cao và cá nhân hóa trải nghiệm cho người dùng hiểu được và phản hồi với bối cảnh của người dùng, đồng thời cải thiện mức độ liên quan của các đề xuất và tương tác. Các ứng dụng thông minh là một phần then chốt của cảnh quan công nghệ đang phát triển, góp phần chuyển đổi số của các lĩnh vực công nghiệp khác nhau bằng cách tận dụng AI và thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để cung cấp các giải pháp thông minh hơn và hiệu quả hơn.
Theo công ty Gartner, đến năm 2026, ước tính sẽ có 1/3 số ứng dụng mới sẽ được điều khiển bởi AI.
8/ AI tạo sinh được dân chủ hóa
AI tạo sinh được dân chủ hóa liên quan đến khả năng tiếp cận và sử dụng rộng rãi của các công cụ và công nghệ AI tạo sinh dành cho nhiều người dùng khác nhau trong một tổ chức, doanh nghiệp và trên khắp các lĩnh vực công nghiệp. Do đó, sức mạnh và lợi ích của AI tạo sinh được phân bổ một cách rộng rãi, giúp làm cho những khả năng tiên tiến này sẵn có cho đối tượng lớn hơn và đa dạng hơn. Theo đó, các tính năng chủ chốt bao gồm:
- Tính khả dụng rộng rãi giúp nhiều công cụ AI có thể tiếp cận được với nhiều đối tượng, bao gồm các cá nhân, doanh nghiệp nhỏ và các tổ chức có chuyên môn kỹ thuật khác nhau.
- Công cụ trực quan: Các công cụ liên quan đến AI tạo sinh được dân chủ hóa được thiết kế với giao diện thân thiện với người dùng, giảm thiểu nhu cầu về kỹ năng kỹ thuật tiên tiến để sử dụng và hiểu biết về công nghệ.
- Các nền tảng AI tạo sinh được dân chủ hóa thường kết hợp tiếp cận không có mã hoặc các mã thấp, điều này cho phép người dùng khai thác sức mạnh của AI mà không cần mở rộng kiến thức lập trình.
- AI tạo sinh được dân chủ hóa khuyến khích sự cộng tác và chia sẻ kiến thức trong một cộng đồng của những người dùng, thúc đẩy sự hiểu biết chung và phát triển các ứng dụng AI.
- Một số nỗ lực về AI tạo sinh được dân chủ hóa liên quan đến các sáng kiến nguồn mở cho phép người dùng đóng góp sự cải thiện và mở rộng các công cụ AI.
AI tạo sinh được dân chủ hóa có tiềm năng mở ra những khả năng mới, thúc đẩy sáng tạo và dân chủ hóa lợi ích của công nghệ AI trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Nhằm làm cho các công cụ này có thể truy cập và thân thiện với người dùng, AI tạo sinh được dân chủ hóa cũng khuyến khích nhiều đối tượng hơn tham gia và đóng góp vào sự tiến bộ của các ứng dụng AI tạo sinh.
Theo công ty Gartner, hầu hết các doanh nghiệp toàn cầu sẽ sử dụng AI tạo sinh vào năm 2026.
Kết luận
Từ những xu hướng mà HI CHLB Đức đã phân tích ở trên thì một điều chắc chắn là AI và các công nghệ liên quan hiện đang trên đường hướng chuyển đổi ngành công nghiệp một cách đáng kể trên nhiều lĩnh vực bằng cách giới thiệu khả năng đổi mới sáng tạo, nâng cao hiệu quả và tạo ra các giải pháp mới. Sự đổi mới sáng tạo tự động hóa, thiết kế sáng tạo và tối ưu hóa quy trình cùng chuỗi cung ứng cũng như tài chính, dịch vụ khách hàng và an ninh mạng, nhân sự, giám sát môi trường, giáo dục và chăm sóc sức khỏe y tế, tất cả đều chỉ là một số lĩnh vực sẽ cảm nhận được tác động của AI tạo sinh và các công nghệ đổi mới sáng tạo. Trong khi các mốc thời gian đặt ra rất khó khăn khi dự báo thì các chuyên gia công nghệ thông tin đều thống nhất cho rằng sẽ có nhiều thay đổi về công nghệ tiên tiến diễn ra trong vòng 36 tháng tới đây.
Do vậy, sự ảnh hưởng tới công ăn việc làm của người lao động dự báo sẽ rất mạnh mẽ. Sự thiếu hụt chuyên môn về AI và công nghệ tiên tiến được thể hiện qua việc nâng cao cơ hội và phần thưởng dành cho những nhân tài hàng đầu trong các lĩnh vực này, đồng thời, công nghệ tiên tiến có thể được tự động hóa cũng sẽ thay thế nhiều công ăn việc làm của người lao động.
Cập nhật tin tức công nghệ mới nhất tại fanpage Công nghệ & Cuộc sống