Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company provides services such as offshore development in Vietnam, lab-type development, and generative AI consulting, with a focus on generative AI. Recently, we have been fortunate to receive many requests for system development integrated with generative AI.

“How should AI be utilized in human resource management?” This is a question that many HR managers are asking.

With the worsening issues of labor shortages and skill mismatches, AI offers new solutions in various areas such as recruitment, skill development, and performance evaluation. AI is not merely a tool for automating tasks but also supports decision-making based on data, enabling more efficient and fair processes.

Additionally, AI contributes to improving employee engagement through chatbot-based support and personalized learning programs. However, to effectively implement AI, it is essential to not only understand the technology but also manage risks related to bias and privacy.

In this article, we will explain specific examples and benefits of using AI in human resource management, as well as the challenges and solutions involved in its implementation.

The Impact of AI on Human Resource Management

The Benefits of AI Utilization

By automating tasks that were previously done manually, AI can streamline operations. For example, AI can automate tasks such as screening application documents and scheduling interviews. This allows HR personnel to focus on more important tasks, leading to increased productivity.

Moreover, AI can assist in formulating optimal personnel assignments and development plans based on the analysis of large amounts of data. By utilizing AI, companies can maximize the potential of their employees and drive business growth.

Furthermore, AI chatbots can respond to employee inquiries, reducing the burden on HR departments. Employees can access necessary information at any time, leading to improved satisfaction.

AI not only streamlines traditional HR management tasks and creates an environment where personnel can focus on more strategic activities, but it is also a highly convenient system for employees.

Specific Benefits Expected from AI Implementation

The first benefit is the reduction of time and cost in the recruitment process. By utilizing AI for screening application documents and conducting aptitude tests, candidates can be narrowed down more efficiently. Traditionally, HR personnel had to review a vast number of application documents and select candidates, but AI significantly streamlines this task. As a result, not only can time and costs associated with recruitment activities be reduced, but the likelihood of securing more qualified talent also increases. This can be seen as a significant advantage for companies.

The second benefit is the improvement of employee engagement. Communication tools equipped with AI can respond to employee inquiries promptly and accurately, as well as provide tailored information to meet individual needs. Employees can easily obtain the necessary information whenever they need it, which increases their engagement with the company. By utilizing AI, companies can enhance employee satisfaction and expect to see a reduction in turnover rates.

Evolving Human Resource Management Operations with AI

Transforming Recruitment with AI

AI streamlines the entire recruitment process, from job posting to screening application documents and even scheduling interviews. For example, AI-equipped recruitment management systems automatically match job seekers with the most suitable job postings based on their skills and experience and introduce them to the company.

This allows companies to efficiently find candidates who are highly likely to match the personnel they are seeking. Additionally, AI-powered interview analysis can assess the content of a candidate’s responses, their facial expressions, and the tone of their voice, supporting objective evaluations.

By conducting evaluations that are not reliant on the subjective judgment of interviewers, more equitable recruitment selections can be realized. Utilizing AI in recruitment activities contributes to enhancing a company’s competitiveness by improving both efficiency and fairness.

Improving the Accuracy of Performance Evaluations

AI collects and analyzes data on employee performance, supporting objective evaluations. Traditional evaluation systems can sometimes be biased by the subjective judgment of managers, but by using AI, a more fair and credible evaluation system can be built.

For example, AI can analyze and quantify an employee’s work achievements and contributions to projects, enabling objective evaluations. Additionally, AI can propose improvement measures to enhance employee performance. By analyzing employees’ strengths and weaknesses, AI can suggest individualized training programs or career paths to promote employee growth.

Utilizing AI in performance evaluations holds the potential to significantly contribute to improving employee motivation, skill development, and ultimately the growth of the company.

Personalized Employee Development

AI analyzes an employee’s skills, experience, and learning history to provide individualized training programs. Unlike conventional uniform training, AI delivers training tailored to individual needs, leading to improved learning outcomes.

For example, if an employee wants to enhance their sales skills, AI analyzes the employee’s learning history, experience, and data related to sales performance to propose the most suitable training program. This allows the employee to efficiently acquire the necessary skills, contributing to improved productivity for the entire company.

AI-powered employee development is an extremely effective tool for maximizing employee capabilities and enhancing a company’s competitiveness.

Improving Employee Engagement and Retention

AI-powered chatbots can respond to employee inquiries 24/7, providing quick solutions to issues. Employees can ask questions at any time, regardless of location, which helps reduce stress and improve work efficiency.

Additionally, AI can analyze employee engagement and turnover risk and propose improvement measures to the HR department. For example, by analyzing the factors contributing to declining employee engagement, AI can suggest strategies to improve the work environment and promote communication, leading to lower turnover rates.

By utilizing AI, companies can enhance employee engagement and retention, helping to maintain and improve their competitiveness.

Streamlining HR Department Operations

AI automates daily tasks within the HR department, creating an environment where personnel can focus on more strategic activities. Examples include the automation of tasks such as payroll calculations, attendance management, and social insurance procedures.

These tasks, while requiring accuracy, often become routine and place a significant burden on HR personnel. By delegating these tasks to AI, HR personnel can focus on more creative and strategic work, contributing to the growth of the company.

AI plays an essential role in promoting the efficiency of HR operations and improving overall productivity within the company.

Challenges and Solutions in AI Implementation

Costs of AI System Implementation and Building an Operational Framework

Implementing AI systems may require costs, time, and specialized knowledge. Therefore, before implementation, it is essential to clarify the company’s challenges and needs and select the appropriate system.

Additionally, even after implementation, it is necessary to build an operational framework to maximize the effectiveness of the AI system. Operating an AI system may require specialized knowledge and skills, and it may also be necessary to train personnel or collaborate with external partners.

While there are several challenges, such as costs and operational frameworks, that need to be considered before AI system implementation, with proper preparation and planning, these challenges can be overcome.

Ethical Use of AI and Privacy Protection

The use of AI requires careful consideration of ethical aspects and privacy protection. For example, in AI-driven recruitment processes, it is necessary to eliminate biases to ensure that candidates with specific attributes are not disadvantaged.

If there is bias in the data used to train AI, it may result in discriminatory evaluations against candidates with certain attributes. Therefore, in AI development and operation, it is essential to ensure fairness and transparency and to implement measures to eliminate bias.

Additionally, when handling personal information about employees, appropriate security measures must be taken to protect privacy. Ethical use of AI and privacy protection are critical issues that cannot be overlooked when utilizing AI.

Improving Employee AI Literacy

To effectively utilize AI, employees need to acquire basic knowledge about AI and be able to use AI tools proficiently. Companies must work to improve employees’ AI literacy by providing AI-related training and educational programs. AI literacy refers to the ability to understand AI’s mechanisms, potential, and limitations and to use AI appropriately.

By improving employee AI literacy, resistance to AI can be reduced, and employees’ willingness to use it actively can be increased. Enhancing AI literacy among employees is a key factor in successfully implementing AI.

AI as a Partner in Human Resource Management

AI is a powerful tool that can solve various challenges in human resource management, but it is still just a “tool.”

To fully leverage AI, it is important for the HR department to take the lead in implementing and managing AI and to establish a system where humans and AI work collaboratively. While AI can process vast amounts of data quickly and perform objective analysis and predictions, it cannot understand human emotions, ethics, or creativity.

In human resource management, it is crucial to understand the individuality and abilities of each employee and to respond flexibly to different situations. There are many challenges that AI alone cannot solve. By viewing AI as a “tool” and allowing humans and AI to work together, each utilizing their strengths, better human resource management can be achieved.

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore tại Việt Nam, phát triển mô hình lab và tư vấn AI tạo sinh, với trọng tâm là AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất may mắn khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp AI tạo sinh.

“Làm thế nào để tận dụng AI trong quản lý nhân sự?” Đây là câu hỏi mà nhiều nhà quản lý nhân sự đang đặt ra.

Trong bối cảnh thiếu hụt lao động và sự không phù hợp về kỹ năng ngày càng nghiêm trọng, AI cung cấp các giải pháp mới trong nhiều lĩnh vực như tuyển dụng, phát triển kỹ năng và đánh giá hiệu suất. AI không chỉ đơn thuần là công cụ tự động hóa công việc mà còn hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, giúp các quy trình trở nên hiệu quả và công bằng hơn.

Ngoài ra, AI còn góp phần nâng cao sự gắn kết của nhân viên thông qua hỗ trợ chatbot và các chương trình học tập cá nhân hóa. Tuy nhiên, để triển khai AI một cách hiệu quả, cần phải hiểu rõ về công nghệ và quản lý các rủi ro liên quan đến thiên kiến và quyền riêng tư.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích các ví dụ cụ thể và lợi ích của việc sử dụng AI trong quản lý nhân sự, cũng như những thách thức và giải pháp đi kèm với việc triển khai AI.

Tác động của AI đối với quản lý nhân sự

Lợi ích của việc sử dụng AI

Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ trước đây do con người thực hiện, AI có thể đơn giản hóa quy trình hoạt động. Ví dụ, AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ như sàng lọc hồ sơ ứng viên và lên lịch phỏng vấn. Điều này cho phép nhân viên nhân sự tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn, dẫn đến việc tăng năng suất.

Hơn nữa, AI có thể hỗ trợ việc lập kế hoạch phân bổ nhân sự và phát triển dựa trên phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Bằng cách sử dụng AI, các công ty có thể tối đa hóa tiềm năng của nhân viên và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

Ngoài ra, các chatbot AI có thể trả lời các câu hỏi của nhân viên, giảm tải cho bộ phận nhân sự. Nhân viên có thể truy cập thông tin cần thiết bất cứ lúc nào, từ đó nâng cao sự hài lòng.

AI không chỉ giúp đơn giản hóa các nhiệm vụ quản lý nhân sự truyền thống và tạo ra môi trường để nhân viên tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn mà còn là hệ thống mang lại nhiều tiện ích cho nhân viên.

Những lợi ích cụ thể có thể mong đợi từ việc triển khai AI

Lợi ích đầu tiên là rút ngắn thời gian và giảm chi phí trong quy trình tuyển dụng. Bằng cách sử dụng AI để sàng lọc hồ sơ ứng tuyển và thực hiện các bài kiểm tra năng lực, có thể chọn lọc ứng viên một cách hiệu quả hơn. Trước đây, nhân viên nhân sự phải xem xét một số lượng lớn hồ sơ ứng tuyển và lựa chọn ứng viên, nhưng AI giúp đơn giản hóa đáng kể công việc này. Kết quả là không chỉ thời gian và chi phí liên quan đến các hoạt động tuyển dụng được giảm bớt mà còn tăng khả năng đảm bảo những ứng viên chất lượng cao hơn. Đây có thể được coi là một lợi ích lớn đối với các công ty.

Lợi ích thứ hai là nâng cao sự gắn kết của nhân viên. Các công cụ giao tiếp được tích hợp AI có thể trả lời các câu hỏi của nhân viên một cách nhanh chóng và chính xác, cũng như cung cấp thông tin tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cá nhân. Nhân viên có thể dễ dàng tiếp cận thông tin cần thiết bất cứ khi nào họ cần, từ đó tăng cường sự gắn kết với công ty. Việc sử dụng AI giúp tăng sự hài lòng của nhân viên và có thể kỳ vọng giảm tỷ lệ nghỉ việc.

Tiến hóa các hoạt động quản lý nhân sự bằng AI

Thay đổi hoạt động tuyển dụng với AI

AI giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng, từ việc công bố thông tin tuyển dụng, sàng lọc hồ sơ ứng tuyển đến việc lên lịch phỏng vấn. Ví dụ, các hệ thống quản lý tuyển dụng được tích hợp AI sẽ tự động kết nối các ứng viên với các thông tin tuyển dụng phù hợp nhất dựa trên kỹ năng và kinh nghiệm của họ và giới thiệu họ với công ty.

Điều này cho phép các công ty tìm kiếm ứng viên có khả năng phù hợp cao với yêu cầu nhân sự một cách hiệu quả. Ngoài ra, phân tích phỏng vấn bằng AI có thể đánh giá nội dung phát biểu của ứng viên, biểu cảm khuôn mặt và tông giọng, giúp hỗ trợ việc đánh giá khách quan.

Bằng cách tiến hành các đánh giá không phụ thuộc vào phán đoán chủ quan của người phỏng vấn, quá trình tuyển chọn công bằng hơn có thể được thực hiện. Việc sử dụng AI trong các hoạt động tuyển dụng không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn nâng cao tính công bằng, từ đó đóng góp vào việc tăng cường khả năng cạnh tranh của công ty.

Cải thiện độ chính xác trong đánh giá hiệu suất

AI thu thập và phân tích dữ liệu về hiệu suất của nhân viên, hỗ trợ việc đánh giá một cách khách quan. Các hệ thống đánh giá truyền thống đôi khi có thể bị ảnh hưởng bởi phán đoán chủ quan của người quản lý, nhưng bằng cách sử dụng AI, có thể xây dựng một hệ thống đánh giá công bằng và đáng tin cậy hơn.

Ví dụ, AI có thể phân tích và định lượng các thành tích công việc của nhân viên và đóng góp vào các dự án, từ đó giúp đánh giá khách quan. Ngoài ra, AI cũng có thể đề xuất các biện pháp cải tiến để nâng cao hiệu suất của nhân viên. Bằng cách phân tích điểm mạnh và điểm yếu của nhân viên, AI có thể đề xuất các chương trình đào tạo cá nhân hóa hoặc con đường phát triển sự nghiệp, thúc đẩy sự phát triển của nhân viên.

Việc sử dụng AI trong đánh giá hiệu suất có tiềm năng đóng góp rất lớn vào việc cải thiện động lực, phát triển kỹ năng của nhân viên, và cuối cùng là sự tăng trưởng của công ty.

Phát triển nhân viên được cá nhân hóa

AI phân tích các kỹ năng, kinh nghiệm và lịch sử học tập của nhân viên để cung cấp các chương trình đào tạo được cá nhân hóa. Không giống như các chương trình đào tạo đồng đều truyền thống, AI cung cấp các chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu cá nhân, giúp cải thiện kết quả học tập.

Ví dụ, nếu một nhân viên muốn cải thiện kỹ năng bán hàng của mình, AI sẽ phân tích lịch sử học tập, kinh nghiệm và dữ liệu liên quan đến hiệu suất bán hàng để đề xuất chương trình đào tạo phù hợp nhất. Điều này giúp nhân viên có thể học tập hiệu quả các kỹ năng cần thiết, từ đó đóng góp vào việc nâng cao năng suất cho toàn công ty.

Việc sử dụng AI để phát triển nhân viên là một phương tiện rất hiệu quả trong việc khai thác tối đa khả năng của nhân viên và nâng cao khả năng cạnh tranh của công ty.

Cải thiện sự gắn kết và duy trì nhân viên

Chatbot tích hợp AI có thể trả lời các câu hỏi của nhân viên 24/7, giúp giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng. Nhân viên có thể đặt câu hỏi bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu, từ đó giúp giảm căng thẳng và cải thiện hiệu quả công việc.

Ngoài ra, AI có thể phân tích sự gắn kết của nhân viên và rủi ro nghỉ việc, đồng thời đề xuất các biện pháp cải thiện cho bộ phận nhân sự. Ví dụ, bằng cách phân tích các yếu tố dẫn đến sự suy giảm gắn kết của nhân viên, AI có thể đề xuất các chiến lược cải thiện môi trường làm việc và thúc đẩy giao tiếp, dẫn đến việc giảm tỷ lệ nghỉ việc.

Việc sử dụng AI có thể giúp các công ty tăng cường sự gắn kết và duy trì nhân viên, giúp duy trì và nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

Tối ưu hóa hoạt động của bộ phận nhân sự

AI tự động hóa các công việc hàng ngày trong bộ phận nhân sự, tạo ra môi trường để nhân viên có thể tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn. Ví dụ bao gồm việc tự động hóa các nhiệm vụ như tính lương, quản lý chấm công, và các thủ tục bảo hiểm xã hội.

Những công việc này đòi hỏi sự chính xác, nhưng thường trở thành công việc lặp đi lặp lại và gây áp lực lớn cho nhân viên nhân sự. Bằng cách giao những công việc này cho AI, nhân viên nhân sự có thể tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược hơn, đóng góp vào sự phát triển của công ty.

AI đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hiệu quả của bộ phận nhân sự và cải thiện năng suất chung của toàn công ty.

Thách thức và giải pháp khi triển khai AI

Chi phí triển khai hệ thống AI và xây dựng khuôn khổ vận hành

Việc triển khai hệ thống AI có thể đòi hỏi chi phí, thời gian và kiến thức chuyên môn. Do đó, trước khi triển khai, cần phải làm rõ các thách thức và nhu cầu của công ty và chọn lựa hệ thống phù hợp.

Ngoài ra, ngay cả sau khi triển khai, cần xây dựng một khuôn khổ vận hành để tối đa hóa hiệu quả của hệ thống AI. Vận hành hệ thống AI có thể yêu cầu kiến thức và kỹ năng chuyên môn, và cũng có thể cần phải đào tạo nhân viên hoặc hợp tác với các đối tác bên ngoài.

Mặc dù có một số thách thức cần được xem xét trước khi triển khai hệ thống AI, như chi phí và khuôn khổ vận hành, nhưng với sự chuẩn bị và lập kế hoạch phù hợp, các thách thức này có thể được vượt qua.

Sử dụng AI một cách đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư

Việc sử dụng AI đòi hỏi phải xem xét cẩn thận các khía cạnh đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, trong quy trình tuyển dụng do AI điều khiển, cần phải loại bỏ sự thiên vị để đảm bảo rằng các ứng viên có thuộc tính cụ thể không bị bất lợi.

Nếu có sự thiên vị trong dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AI, nó có thể dẫn đến việc đánh giá phân biệt đối với các ứng viên có thuộc tính nhất định. Do đó, trong quá trình phát triển và vận hành AI, cần đảm bảo tính công bằng và minh bạch, đồng thời thực hiện các biện pháp để loại bỏ sự thiên vị.

Ngoài ra, khi xử lý thông tin cá nhân về nhân viên, cần phải áp dụng các biện pháp bảo mật thích hợp để bảo vệ quyền riêng tư. Việc sử dụng AI một cách đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư là những vấn đề quan trọng không thể bỏ qua khi sử dụng AI.

Nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên

Để sử dụng AI một cách hiệu quả, nhân viên cần phải nắm bắt các kiến thức cơ bản về AI và có thể sử dụng thành thạo các công cụ AI. Các công ty phải cố gắng nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên bằng cách cung cấp các chương trình đào tạo và giáo dục liên quan đến AI. Trình độ hiểu biết về AI đề cập đến khả năng hiểu cách thức hoạt động của AI, tiềm năng và giới hạn của nó, cũng như sử dụng AI một cách hợp lý.

Bằng cách nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên, có thể giảm sự phản kháng đối với AI và tăng cường ý thức sẵn sàng sử dụng nó một cách tích cực. Việc nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên là chìa khóa quan trọng để triển khai thành công AI.

AI là đối tác trong quản lý nhân sự

AI là một công cụ mạnh mẽ có thể giải quyết nhiều thách thức trong quản lý nhân sự, nhưng cuối cùng nó vẫn chỉ là một “công cụ.”

Để tận dụng tối đa AI, điều quan trọng là bộ phận nhân sự phải chủ động trong việc triển khai và quản lý AI, đồng thời xây dựng hệ thống mà con người và AI cùng hợp tác. Trong khi AI có thể xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và thực hiện phân tích cũng như dự đoán khách quan, nó không thể hiểu được cảm xúc, đạo đức hay sự sáng tạo của con người.

Trong quản lý nhân sự, điều quan trọng là phải hiểu được tính cách và khả năng của từng nhân viên và phản ứng linh hoạt theo từng tình huống. Có nhiều thách thức mà AI không thể tự giải quyết. Bằng cách coi AI là một “công cụ” và cho phép con người và AI hợp tác, mỗi bên sử dụng điểm mạnh của mình, có thể đạt được quản lý nhân sự tốt hơn.

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company provides services such as offshore development and lab-type development in Vietnam, specializing in generative AI, as well as generative AI consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development integrated with generative AI.

Is your advertising management optimized? If you are not utilizing generative AI, you may be missing out on a significant opportunity. AI has the potential to dramatically improve advertising effectiveness by automating tasks such as creative generation, targeting, and budget allocation. In fact, large companies such as Meta and Coca-Cola have introduced AI, revolutionizing their advertising strategies. In this article, we will introduce specific cases of AI usage in the advertising industry and the results achieved through its implementation, while also explaining key points for effectively utilizing AI.

Innovations AI Brings to Advertising

AI is transforming advertising strategies

AI is revolutionizing traditional advertising norms and evolving how companies connect with their customers. By analyzing vast amounts of data—including not only basic demographic information like age, gender, and location but also web browsing history, purchase history, and social media activity—AI allows companies to understand and predict consumer behavior patterns and preferences more deeply.

Advertising is shifting from a one-way mass marketing approach to personalized One-to-One marketing tailored to each customer. By offering advertising experiences optimized for each customer’s needs and circumstances, companies can increase customer engagement, foster long-term relationships, and enhance brand loyalty.

Benefits of Utilizing AI

By utilizing AI, advertisers can enjoy many benefits that were not achievable with traditional advertising methods. First, AI’s data analysis capabilities drastically improve targeting accuracy. AI can process vast amounts of data that were difficult to analyze using conventional methods, quickly and accurately, enabling much more precise targeting than before. For example, AI can analyze customers’ past purchase histories, website browsing activities, and behavior on social media to predict which products they are interested in and which ad messages they are more likely to respond to.

Moreover, AI contributes to maximizing advertising effectiveness. AI-powered ad delivery platforms offer features that measure ad performance in real-time and automatically adjust budget allocations and bidding amounts. This enables optimal ad delivery that adapts to changing circumstances. As a result, advertisers can make the most of their limited budgets and achieve maximum results.

Additionally, AI significantly enhances the efficiency of creative production. By learning from past advertising data and customer data, AI can automatically generate effective ad copies and banner images. It also has functions that automate A/B testing and select the best creatives from a large pool. By utilizing AI, advertisers can create effective ad creatives while greatly reducing the time and effort involved.

Case Studies of AI in Advertising

1. HOLT CAT Accelerates Talent Acquisition

HOLT CAT, a heavy equipment company in the U.S., successfully resolved its growing workforce shortage by implementing the AI-powered ad platform “AiAdvertising.” The company faced challenges with traditional recruitment ads, such as a limited applicant pool and high recruitment costs.

By adopting the AI-driven ad platform “AiAdvertising,” HOLT CAT was able to deliver optimized ad messages based on employee data and AI analysis results. This allowed the company to reach a larger pool of potential applicants that traditional recruitment ads could not reach. As a result, they achieved both an increase in applicants and a reduction in recruitment costs, marking a significant success.

2. RedBalloon Reduces Customer Acquisition Cost

Australia’s gift sales site “RedBalloon” significantly improved its advertising cost-effectiveness by implementing the AI advertising tool “Albert.” Albert integrates with advertising platforms like Google Ads to automatically generate and test over 6,500 ad variations. Based on the results, it adjusts targeting and budget allocation in real time to maximize advertising cost-effectiveness.

By introducing Albert, RedBalloon succeeded in greatly reducing customer acquisition costs, contributing significantly to increased sales. This success story demonstrates that AI is an extremely effective tool for streamlining ad operations and maximizing cost-effectiveness.

3. Vanguard Increases Conversion Rate of Ads

Vanguard, one of the largest investment companies in the world, strengthened customer engagement and accelerated business growth by promoting personalized advertising using the AI language platform “Persado.”

Persado is a platform that uses vast marketing data and natural language processing technology to automatically generate ad copy with optimal expressions that appeal to the emotions of the target audience. By introducing Persado, Vanguard efficiently created ad copy aligned with its brand image, resulting in improved customer engagement and a 15% increase in ad conversion rate.

AI Utilization in Meta’s Advertising Business

Meta’s Struggles Due to Third-Party Cookie Regulation

Meta, which operates Facebook and Instagram, suffered a major blow to its advertising business in 2022 when third-party cookie regulations were strengthened from a privacy protection standpoint. Third-party cookies are technologies that track users’ website visit histories and allow ads to be delivered based on their interests. Meta had long grown its advertising business through targeting methods using third-party cookies, but with the tightening of regulations, these traditional targeting methods became difficult to implement, leading to a decline in ad revenue.

Strengthening Advertising Business with AI

To overcome the challenges posed by the third-party cookie regulations, Meta turned to AI-powered advertising tools. This led to the development of “Meta Advantage+.” Meta Advantage+ is a tool that leverages AI and machine learning to automate ad delivery, achieving higher targeting accuracy and improved ad effectiveness than before. Meta Advantage+ is designed to solve various challenges faced by advertisers, offering functions such as improved operational efficiency through automated ad delivery, maximized ad effectiveness through detailed targeting, and AI-powered creative generation and A/B testing.

Main Features of Meta Advantage+

Meta Advantage+ offers four main features. First, “Advantage+ Placement” is a function where AI automatically determines the optimal ad placement. By analyzing vast amounts of data, AI automatically selects and distributes ads in positions that best match the user’s attributes, interests, and behavior history, maximizing advertising effectiveness.

Next is “Advantage+ Detailed Targeting,” a feature that allows advertisers to reach potential customer segments that traditional targeting methods couldn’t reach. AI automatically extracts users with characteristics similar to the advertiser’s desired target audience from the massive user data on Facebook and Instagram, enabling more precise ad delivery. This allows advertisers to conduct highly accurate targeting and improve advertising effectiveness.

The third feature is “Advantage+ Shopping Campaign.” This is designed for e-commerce businesses, automatically delivering ads based on product catalogs and user interests. By analyzing users’ past purchase histories and browsing activities, AI automatically displays the most suitable product ads, allowing advertisers to reach users with high purchasing intent. As a result, advertisers can acquire customers more efficiently and increase sales.

Finally, “Advantage+ App Campaign” is a feature aimed at app developers. It automatically delivers ads to promote app installs and increase in-app events. By analyzing users’ attributes, interests, and behavior history, AI delivers ads at the optimal time, efficiently promoting app installs and usage. This feature helps advertisers make their apps more known to a wider audience and boost downloads.

Results of Implementing Meta Advantage+

By implementing Meta Advantage+, Meta was able to minimize the impact of third-party cookie regulations on its advertising business and, in fact, improve its advertising performance compared to before. The company saw increases in user numbers, video viewing time, and advertising revenue, demonstrating the success of AI-powered advertising. Compared to traditional advertising methods, AI-powered ad delivery not only achieves better results but also significantly improves operational efficiency, and it is expected that many companies will continue to adopt it in the future.

Key Points for Utilizing AI Advertising Tools

Avoid Over-reliance

AI-powered advertising tools are extremely powerful and can significantly improve ad operations and maximize advertising effectiveness. However, AI is just a tool, and overestimating its capabilities can be dangerous. The results produced by AI are not always optimal, and there is a possibility that ads inconsistent with the brand image might be delivered. It is important to maintain a stance where human checks and adjustments are always made, and the final decisions are left to humans.

Gradual Implementation

AI advertising tools come with numerous features, and trying to master all of them from the start can complicate operations and potentially lead to inefficiencies. It’s important to begin by using the basic features and gradually becoming familiar with them to maximize the effectiveness of the tools. Additionally, it’s essential to select the tool that best fits your company’s challenges and objectives before implementation.

Consideration for Privacy

Since AI uses large amounts of data for learning, it’s crucial to handle data with great care, particularly from the perspective of personal information protection. When using AI advertising tools, it is essential to comply with personal information protection laws and related regulations and to configure the settings appropriately so as not to infringe on user privacy.

The Role of Humans

As AI technology evolves, many tasks in ad operations are becoming automated, but that doesn’t mean the role of humans is disappearing. In fact, the role of humans is becoming more critical than ever for effectively utilizing AI. Humans are needed to analyze the results produced by AI, consider the next actions, and conduct final checks on ad content from an ethical perspective that AI cannot judge. In many cases, human wisdom and experience are indispensable.

Latest AI Advertising Tools

As AI technology continues to advance, many AI advertising tools have emerged to streamline ad operations and maximize effectiveness. Here are some recommended tools:

1. [Persado] AI Copywriting Tool That Moves Hearts with Words

Persado is a platform that uses AI to automatically generate ad copy and marketing messages. By leveraging vast marketing data from around the world and natural language processing technology, it generates ad copy with expressions that appeal to the emotions of target audiences. It also offers robust A/B testing features, allowing efficient evaluation of ad effectiveness.

2. [Emotiva] Visualizing Ad Effectiveness Through Facial Expression Analysis

Emotiva is a tool that uses AI-driven facial expression analysis technology to measure users’ emotions in real time while they view ads. By analyzing users’ unconscious reactions, which traditional surveys cannot capture, it enables more accurate ad effectiveness measurement.

3. [Pathmatics] Revise Your Strategy Through Competitor Analysis

Pathmatics is a tool that analyzes competitors’ advertising strategies. It uses AI to collect and analyze data on competitors’ ad placements and creatives, offering insights that can help improve your own ad strategy. For example, it can analyze which ad platforms competitors are using, what target audiences they are reaching, and what types of creatives they are employing.

4. [Omneky] Generating Ad Creatives for Multiple Platforms

Omneky is a tool that uses AI to automatically generate ad creatives for various platforms, such as Facebook, Instagram, and TikTok. It can produce a large volume of creatives in a short time, making A/B testing more efficient and maximizing ad effectiveness.

5. [Celtra] Optimizing Ad Creatives for Better Performance

Celtra is a tool that uses AI to optimize ad creatives. It automatically generates creatives in the optimal sizes, formats, and designs based on the platform, device, and target audience.

Creating the Future of Advertising with AI

AI is revolutionizing the advertising industry and transforming how companies connect with their customers. By utilizing AI, companies can expect improvements in targeting accuracy, ad effectiveness, creative production efficiency, and consumer engagement. However, AI is merely a tool, and for it to realize its full potential, proper human operation and management are essential. By staying informed about AI advancements and actively adopting them, the possibilities for advertising will continue to expand indefinitely.

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore và phát triển mô hình lab tại Việt Nam, chuyên về AI tạo sinh, cũng như tư vấn AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất may mắn khi nhận được nhiều yêu cầu về phát triển hệ thống tích hợp với AI tạo sinh.

Hoạt động quản lý quảng cáo của bạn đã được tối ưu hóa chưa? Nếu bạn chưa sử dụng AI tạo sinh, bạn có thể đang bỏ lỡ một cơ hội lớn. AI có khả năng cải thiện đáng kể hiệu quả quảng cáo bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như tạo nội dung sáng tạo, nhắm mục tiêu và phân bổ ngân sách. Trên thực tế, các công ty lớn như Meta và Coca-Cola đã giới thiệu AI, làm thay đổi hoàn toàn chiến lược quảng cáo của họ. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu các trường hợp sử dụng cụ thể của AI trong ngành quảng cáo và những kết quả đạt được thông qua việc triển khai AI, đồng thời giải thích các điểm quan trọng để sử dụng AI một cách hiệu quả.

Những đổi mới mà AI mang lại cho quảng cáo

AI đang thay đổi chiến lược quảng cáo

AI đang cách mạng hóa các chuẩn mực quảng cáo truyền thống và phát triển cách các công ty kết nối với khách hàng của họ. Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu—bao gồm không chỉ thông tin nhân khẩu học cơ bản như độ tuổi, giới tính và vị trí, mà còn cả lịch sử duyệt web, lịch sử mua hàng và hoạt động trên mạng xã hội—AI cho phép các công ty hiểu và dự đoán các mẫu hành vi và sở thích của người tiêu dùng sâu hơn.

Quảng cáo đang chuyển từ cách tiếp cận tiếp thị đại chúng một chiều sang tiếp thị One-to-One cá nhân hóa theo từng khách hàng. Bằng cách cung cấp các trải nghiệm quảng cáo được tối ưu hóa cho nhu cầu và hoàn cảnh của từng khách hàng, các công ty có thể tăng cường tương tác với khách hàng, thúc đẩy xây dựng mối quan hệ lâu dài và nâng cao lòng trung thành đối với thương hiệu.

Lợi ích của việc sử dụng AI

Việc sử dụng AI mang lại cho nhà quảng cáo nhiều lợi ích mà các phương pháp quảng cáo truyền thống không thể đạt được. Đầu tiên, khả năng phân tích dữ liệu của AI cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc nhắm mục tiêu. AI có thể xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ mà các phương pháp truyền thống khó phân tích, nhanh chóng và chính xác, từ đó thực hiện việc nhắm mục tiêu chính xác hơn nhiều so với trước đây. Ví dụ, AI có thể phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng, hoạt động duyệt web, và hành vi trên mạng xã hội để dự đoán sản phẩm mà họ quan tâm cũng như các thông điệp quảng cáo mà họ có khả năng phản hồi cao.

Hơn nữa, AI còn góp phần tối đa hóa hiệu quả quảng cáo. Các nền tảng phân phối quảng cáo được tích hợp AI cung cấp các chức năng đo lường hiệu quả quảng cáo theo thời gian thực và tự động điều chỉnh phân bổ ngân sách và giá thầu. Điều này cho phép phân phối quảng cáo tối ưu, phù hợp với các thay đổi về hoàn cảnh. Nhờ đó, nhà quảng cáo có thể sử dụng tối đa ngân sách hạn chế của mình và đạt được kết quả tốt nhất.

Thêm vào đó, AI còn đóng góp lớn vào việc nâng cao hiệu quả trong quá trình sáng tạo nội dung. Bằng cách học hỏi từ dữ liệu quảng cáo và dữ liệu khách hàng trong quá khứ, AI có thể tự động tạo ra các nội dung quảng cáo hiệu quả và hình ảnh biểu ngữ. Nó cũng tích hợp các chức năng tự động thực hiện kiểm tra A/B và chọn lựa nội dung sáng tạo tối ưu từ một lượng lớn lựa chọn. Nhờ việc sử dụng AI, nhà quảng cáo có thể tạo ra các nội dung quảng cáo hiệu quả trong khi tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức.

Các trường hợp ứng dụng AI trong quảng cáo

1. HOLT CAT đẩy nhanh quá trình thu hút nhân tài

HOLT CAT, một công ty thiết bị nặng của Hoa Kỳ, đã thành công trong việc giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân sự trầm trọng bằng cách triển khai nền tảng quảng cáo AI “AiAdvertising.” Công ty đã gặp phải các thách thức với các quảng cáo tuyển dụng truyền thống, như số lượng ứng viên hạn chế và chi phí tuyển dụng cao.

Bằng cách áp dụng nền tảng quảng cáo “AiAdvertising” sử dụng AI, HOLT CAT đã có thể phân phối các thông điệp quảng cáo tối ưu dựa trên dữ liệu nhân viên và kết quả phân tích AI. Điều này cho phép công ty tiếp cận nhiều ứng viên tiềm năng hơn mà các quảng cáo tuyển dụng truyền thống không thể đạt tới. Kết quả là, họ đã đạt được cả việc tăng số lượng ứng viên và giảm chi phí tuyển dụng, đánh dấu một thành công lớn.

2. RedBalloon giảm chi phí thu hút khách hàng

Trang bán quà tặng “RedBalloon” của Úc đã cải thiện đáng kể hiệu quả chi phí quảng cáo của mình bằng cách triển khai công cụ quảng cáo AI “Albert”. Albert tích hợp với các nền tảng quảng cáo như Google Ads để tự động tạo và thử nghiệm hơn 6.500 biến thể quảng cáo. Dựa trên kết quả đó, Albert điều chỉnh nhắm mục tiêu và phân bổ ngân sách trong thời gian thực nhằm tối đa hóa hiệu quả chi phí quảng cáo.

Bằng cách giới thiệu Albert, RedBalloon đã thành công trong việc giảm mạnh chi phí thu hút khách hàng và đóng góp lớn vào việc gia tăng doanh số bán hàng. Câu chuyện thành công này cho thấy AI là một công cụ cực kỳ hiệu quả trong việc hợp lý hóa hoạt động quảng cáo và tối đa hóa hiệu quả chi phí.

3. Vanguard tăng tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo

Vanguard, một trong những công ty đầu tư lớn nhất thế giới, đã tăng cường sự gắn kết của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh bằng cách thúc đẩy cá nhân hóa quảng cáo thông qua nền tảng ngôn ngữ AI “Persado.”

Persado là một nền tảng sử dụng dữ liệu tiếp thị khổng lồ và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động tạo các bản sao quảng cáo với các biểu hiện tối ưu thu hút cảm xúc của đối tượng mục tiêu. Bằng cách giới thiệu Persado, Vanguard đã tạo ra các bản sao quảng cáo phù hợp với hình ảnh thương hiệu của mình một cách hiệu quả, dẫn đến việc cải thiện sự gắn kết của khách hàng và tăng 15% tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo.

Sử dụng AI trong hoạt động kinh doanh quảng cáo của Meta

Khó khăn của Meta do quy định về cookie của bên thứ ba

Meta, công ty điều hành Facebook và Instagram, đã chịu một tổn thất lớn trong hoạt động kinh doanh quảng cáo vào năm 2022 khi các quy định về cookie của bên thứ ba được thắt chặt từ quan điểm bảo vệ quyền riêng tư. Cookie của bên thứ ba là công nghệ theo dõi lịch sử truy cập trang web của người dùng và cho phép phân phối quảng cáo dựa trên sở thích của họ. Meta đã phát triển hoạt động kinh doanh quảng cáo của mình trong thời gian dài thông qua các phương pháp nhắm mục tiêu sử dụng cookie của bên thứ ba, nhưng việc thắt chặt các quy định đã khiến các phương pháp nhắm mục tiêu truyền thống này trở nên khó thực hiện, dẫn đến sự suy giảm doanh thu quảng cáo.

Tăng cường hoạt động kinh doanh quảng cáo với AI

Để vượt qua những thách thức do quy định về cookie của bên thứ ba đặt ra, Meta đã hướng đến việc phát triển các công cụ quảng cáo tích hợp AI. Kết quả là sự ra đời của “Meta Advantage+”. Meta Advantage+ là một công cụ tận dụng AI và máy học để tự động hóa việc phân phối quảng cáo, đạt được độ chính xác cao hơn trong việc nhắm mục tiêu và cải thiện hiệu quả quảng cáo so với trước đây. Meta Advantage+ được thiết kế để giải quyết nhiều thách thức khác nhau mà các nhà quảng cáo đang đối mặt, cung cấp các chức năng như cải thiện hiệu quả hoạt động thông qua tự động hóa phân phối quảng cáo, tối đa hóa hiệu quả quảng cáo thông qua nhắm mục tiêu chi tiết, và tạo nội dung sáng tạo cùng với thử nghiệm A/B bằng AI.

Các tính năng chính của Meta Advantage+

Meta Advantage+ cung cấp bốn tính năng chính. Đầu tiên, “Advantage+ Placement” là một chức năng mà AI tự động xác định vị trí quảng cáo tối ưu. Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu, AI tự động chọn và phân phối quảng cáo ở các vị trí phù hợp nhất với thuộc tính, sở thích và lịch sử hành vi của người dùng, tối đa hóa hiệu quả quảng cáo.

Tiếp theo là “Advantage+ Nhắm mục tiêu chi tiết”, một tính năng cho phép nhà quảng cáo tiếp cận các nhóm khách hàng tiềm năng mà các phương pháp nhắm mục tiêu truyền thống không thể với tới. AI tự động trích xuất những người dùng có đặc điểm tương tự với đối tượng mục tiêu mong muốn của nhà quảng cáo từ lượng dữ liệu người dùng khổng lồ trên Facebook và Instagram, giúp phân phối quảng cáo chính xác hơn. Điều này cho phép nhà quảng cáo thực hiện nhắm mục tiêu với độ chính xác cao hơn và cải thiện hiệu quả quảng cáo.

Tính năng thứ ba là “Advantage+ Chiến dịch mua sắm”. Đây là tính năng dành cho các doanh nghiệp thương mại điện tử, tự động phân phối quảng cáo dựa trên danh mục sản phẩm và sở thích của người dùng. Bằng cách phân tích lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của người dùng, AI tự động hiển thị các quảng cáo sản phẩm phù hợp nhất, giúp nhà quảng cáo tiếp cận những người dùng có ý định mua hàng cao. Kết quả là, nhà quảng cáo có thể thu hút khách hàng hiệu quả hơn và tăng doanh số.

Cuối cùng, “Advantage+ Chiến dịch ứng dụng” là tính năng dành cho các nhà phát triển ứng dụng. Nó tự động phân phối quảng cáo nhằm thúc đẩy việc cài đặt ứng dụng và tăng cường các sự kiện trong ứng dụng. Bằng cách phân tích thuộc tính, sở thích và lịch sử hành vi của người dùng, AI phân phối quảng cáo vào thời điểm tối ưu, giúp thúc đẩy hiệu quả việc cài đặt và sử dụng ứng dụng. Tính năng này giúp nhà quảng cáo làm cho ứng dụng của họ được nhiều người biết đến hơn và thúc đẩy số lượt tải xuống.

Kết quả của việc triển khai Meta Advantage+

Bằng cách triển khai Meta Advantage+, Meta đã có thể giảm thiểu tác động của các quy định về cookie của bên thứ ba đối với hoạt động kinh doanh quảng cáo và thậm chí cải thiện hiệu suất quảng cáo so với trước đây. Công ty đã chứng kiến sự gia tăng về số lượng người dùng, thời gian xem video và doanh thu quảng cáo, chứng tỏ thành công của việc củng cố hoạt động kinh doanh quảng cáo bằng AI. So với các phương pháp quảng cáo truyền thống, phân phối quảng cáo bằng AI không chỉ đạt được kết quả tốt hơn mà còn cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động, và dự kiến nhiều doanh nghiệp sẽ tiếp tục áp dụng trong tương lai.

Những điểm cần lưu ý khi sử dụng công cụ quảng cáo AI

Tránh phụ thuộc quá mức

Công cụ quảng cáo sử dụng AI là một công cụ rất mạnh mẽ, có thể cải thiện đáng kể hoạt động quảng cáo và tối đa hóa hiệu quả quảng cáo. Tuy nhiên, AI chỉ là một công cụ và đánh giá quá cao khả năng của nó có thể rất nguy hiểm. Kết quả mà AI đưa ra không phải lúc nào cũng là tối ưu, và đôi khi quảng cáo không phù hợp với hình ảnh thương hiệu có thể được phân phối. Do đó, điều quan trọng là phải luôn kiểm tra và điều chỉnh bởi con người, và quyết định cuối cùng nên do con người thực hiện.

Triển khai từng bước

Công cụ quảng cáo AI có nhiều tính năng, và nếu cố gắng nắm vững tất cả các tính năng ngay từ đầu có thể làm phức tạp hóa quy trình vận hành và có khả năng dẫn đến sự kém hiệu quả. Quan trọng là bắt đầu sử dụng các tính năng cơ bản trước, và dần dần làm quen với chúng để tối đa hóa hiệu quả của công cụ. Ngoài ra, cần phải lựa chọn công cụ phù hợp nhất với các thách thức và mục tiêu của công ty trước khi triển khai.

Chú ý đến quyền riêng tư

Do AI sử dụng một lượng lớn dữ liệu để học hỏi, cần phải xử lý dữ liệu một cách cẩn thận từ góc độ bảo vệ thông tin cá nhân. Khi sử dụng các công cụ quảng cáo AI, điều quan trọng là tuân thủ các quy định về bảo vệ thông tin cá nhân và các quy định pháp luật liên quan, đồng thời thiết lập cài đặt sao cho không vi phạm quyền riêng tư của người dùng.

Vai trò của con người

Khi công nghệ AI phát triển, nhiều nhiệm vụ trong vận hành quảng cáo đang dần được tự động hóa, nhưng điều đó không có nghĩa là vai trò của con người sẽ biến mất. Thực tế, vai trò của con người đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết để sử dụng AI một cách hiệu quả. Con người cần phân tích các kết quả do AI đưa ra, xem xét các hành động tiếp theo, và thực hiện kiểm tra cuối cùng về nội dung quảng cáo từ quan điểm đạo đức mà AI không thể đánh giá. Trong nhiều trường hợp, trí tuệ và kinh nghiệm của con người là điều không thể thiếu.

Các công cụ quảng cáo AI mới nhất

Cùng với sự tiến bộ của công nghệ AI, nhiều công cụ quảng cáo AI đã xuất hiện để giúp tối ưu hóa quy trình vận hành quảng cáo và tối đa hóa hiệu quả. Dưới đây là một số công cụ được khuyến nghị:

1. [Persado] Công cụ viết quảng cáo AI gây xúc động bằng ngôn từ

Persado là một nền tảng sử dụng AI để tự động tạo ra bản sao quảng cáo và thông điệp tiếp thị. Bằng cách sử dụng lượng dữ liệu tiếp thị khổng lồ trên toàn thế giới và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Persado tạo ra các bản sao quảng cáo với những biểu hiện đánh vào cảm xúc của đối tượng mục tiêu. Nó cũng cung cấp các tính năng kiểm tra A/B mạnh mẽ, cho phép đánh giá hiệu quả quảng cáo một cách hiệu quả.

2. [Emotiva] Phân tích biểu cảm khuôn mặt để đo lường hiệu quả quảng cáo

Emotiva là một công cụ sử dụng công nghệ phân tích biểu cảm khuôn mặt do AI điều khiển để đo lường cảm xúc của người dùng theo thời gian thực khi họ xem quảng cáo. Bằng cách phân tích phản ứng vô thức của người dùng, điều mà các cuộc khảo sát truyền thống không thể thu thập, nó cho phép đo lường hiệu quả quảng cáo với độ chính xác cao hơn.

3. [Pathmatics] Xem lại chiến lược của bạn thông qua phân tích đối thủ cạnh tranh

Pathmatics là một công cụ phân tích chiến lược quảng cáo của đối thủ cạnh tranh. Nó sử dụng AI để thu thập và phân tích dữ liệu về việc xuất bản quảng cáo và sáng tạo nội dung của các đối thủ, cung cấp những gợi ý có thể giúp cải thiện chiến lược quảng cáo của bạn. Ví dụ, nó có thể phân tích các nền tảng quảng cáo mà đối thủ đang sử dụng, đối tượng mục tiêu mà họ đang tiếp cận, và loại sáng tạo nội dung mà họ sử dụng.

4. [Omneky] Tạo nội dung sáng tạo quảng cáo cho nhiều nền tảng

Omneky là một công cụ sử dụng AI để tự động tạo nội dung quảng cáo cho nhiều nền tảng khác nhau, như Facebook, Instagram, và TikTok. Nó có khả năng sản xuất một lượng lớn nội dung sáng tạo trong thời gian ngắn, giúp tối ưu hóa việc kiểm tra A/B và tối đa hóa hiệu quả quảng cáo.

5. [Celtra] Tối ưu hóa nội dung sáng tạo để cải thiện hiệu quả quảng cáo

Celtra là một công cụ sử dụng AI để tối ưu hóa nội dung sáng tạo quảng cáo. Nó tự động tạo ra các nội dung sáng tạo với kích thước, định dạng, và thiết kế tối ưu dựa trên nền tảng, thiết bị và đối tượng mục tiêu.

Tạo tương lai cho quảng cáo bằng AI

AI đang mang lại những thay đổi lớn cho ngành công nghiệp quảng cáo và biến đổi cách các công ty kết nối với khách hàng của họ. Việc sử dụng AI có thể mang lại những cải tiến về độ chính xác trong nhắm mục tiêu, hiệu quả quảng cáo, hiệu suất sáng tạo nội dung, và tăng cường sự gắn kết với người tiêu dùng. Tuy nhiên, AI chỉ là một công cụ, và để đạt được hiệu quả tối đa, việc vận hành và quản lý đúng cách bởi con người là điều cần thiết. Bằng cách luôn nắm bắt sự tiến bộ của AI và tích cực sử dụng nó, tiềm năng của quảng cáo sẽ ngày càng mở rộng.

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company offers services such as Vietnamese offshore development and lab-type development with a focus on generative AI, and recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development that integrates generative AI.

Implementing generative AI presents a significant opportunity for companies to enhance productivity and streamline operations.

However, if one does not correctly understand the methods of implementing and utilizing generative AI, it will not be possible to fully leverage its potential value. Generative AI refers to the technology that generates new content and data using AI generation techniques, capable of outputting various formats such as text, images, audio, and even video.

Many companies are utilizing this technology to automate business processes and achieve innovations in creative fields, but proper implementation methods and responses to risks are essential.

What is Generative AI?

Definition and Mechanism of Generative AI

Generative AI is an AI technology that generates new content and data just like a human creator. It learns patterns and rules from large amounts of data and, based on that knowledge, can produce natural text, images, music, and more that seem to have been created by humans.

For example, a generative AI trained on a vast number of paintings can create new works of art, and an AI trained on many compositions can compose original music. Additionally, a generative AI trained on large amounts of text data can produce natural text that appears to have been written by a human, generating novels, articles, poems, and more.

In this way, generative AI has the potential to extend human creativity and generate new content that has never existed before.

What Generative AI Can Do

Generative AI is a powerful tool that shapes our imagination. It can automatically generate various outputs, including text, images, audio, and program code.

For example, it is increasingly used in business contexts, such as chatbots that automatically respond to customer inquiries and marketing tools that generate attractive advertising copy and catchphrases. Furthermore, it opens up new possibilities in the arts, enabling the creation of innovative product designs and compositions or paintings.

Generative AI stimulates our creativity and has the power to accelerate innovation across various fields.

Algorithms of Generative AI

Representative Algorithms and Their Characteristics

There are various types of algorithms that realize generative AI. The following are some of the representative ones:

The first is GAN (Generative Adversarial Networks). GAN is an algorithm that uses two neural networks (the generative network and the discriminative network) for training. The generative network learns to produce data that resembles real data, while the discriminative network learns to distinguish between real and generated data. By having these two networks compete with each other, it becomes possible to generate data with higher accuracy. GAN has achieved high performance, particularly in the field of image generation.

The second is VAE (Variational Autoencoder). VAE is an algorithm that extracts the features of data and uses those features to generate new data. Because VAE can learn the latent characteristics of data, it can generate a more diverse set of data compared to GAN.

Points for Selecting Algorithms

When selecting the most suitable algorithm for a generative AI project, it is necessary to consider the project goals, data characteristics, and required accuracy. For example, if high-precision image generation is needed, GAN is suitable, whereas VAE may be more appropriate if diverse data generation is desired.

Steps for Implementing Generative AI

Clarifying Business Goals

To successfully implement generative AI, it is crucial to first clarify business goals.

By specifically determining “what you want to achieve” and “which operations you want to streamline” through generative AI, you can select appropriate use cases and create an effective implementation plan. Additionally, the introduction of AI should not be merely a technical choice; it needs to align with the company’s strategy.

Before implementation, establishing a common understanding among stakeholders and setting goals from a comprehensive perspective that includes resource allocation and risk management can be expected to generate sustainable value post-implementation.

Selecting and Evaluating Use Cases

Based on business goals, consider how to apply generative AI to different operations.

Various use cases can be considered, such as automating customer support, creating marketing content, and developing new products. Each use case should be evaluated for feasibility and cost-effectiveness to select the optimal one.

Furthermore, it is necessary to examine how the selected use cases will impact on-site business processes, including not only labor reduction and speed improvement but also aspects such as quality enhancement and increased customer satisfaction. Finding use cases that contribute to the long-term growth of the company is the first step to success.

Project Planning and Organizational Structure

Based on the selected use cases, develop a specific project plan.

Clarify specific tasks and schedules for necessary data collection, AI model development, system integration, and operational structure building. Additionally, organize a team to drive the project forward, clearly defining roles and responsibilities. Moreover, incorporate strategies in advance for addressing potential risks and challenges that may arise during the course of the project, creating a flexible response system.

It is also important to establish methods of communication with stakeholders and a reporting structure to enhance the transparency of the project and accurately track progress. Furthermore, strengthening collaboration among stakeholders and considering external partners or expert cooperation as needed for the success of the project are crucial.

Additionally, it is essential to prioritize feedback and periodically review the plan to maintain the optimal direction toward achieving the project’s goals. This will lead to the successful implementation of the generative AI project.

Implementation of PoC (Proof of Concept)

Before full-scale implementation, it is recommended to conduct a small-scale PoC to verify feasibility and effectiveness. In the PoC, actual data is used to develop the AI model, and it is evaluated whether the expected results are obtained and whether the implementation effects are promising. Based on the results of the PoC, it may be necessary to revise the implementation plan or reevaluate the use cases.

Gradual Implementation and Effect Verification

If the results of the PoC are favorable, you can proceed to full-scale implementation. However, rather than implementing it company-wide all at once, it is advisable to initially introduce it in a specific department or for certain operations on a trial basis, verifying effectiveness while gradually expanding its use. After implementation, it is crucial to regularly measure effectiveness and, if necessary, to retrain the AI model and improve the system to maximize the effectiveness of generative AI.

Points to Consider in Implementing Generative AI

Ethical Considerations

When utilizing generative AI, it is essential to consider ethical aspects. It is necessary to examine in advance whether the content generated by generative AI is ethically sound and whether there are issues related to copyright and privacy.

Moreover, there is a risk that the use of generative AI could promote bias or discrimination, so it is also important to ensure fairness in the selection of datasets and the design of models. Additionally, clarifying the source of the generated content and its creation process for users is required to enhance transparency and increase trustworthiness. Developing ethical guidelines and raising staff awareness through ongoing education is also part of fulfilling corporate responsibility.

By doing so, it is possible to consider the impact of AI utilization on society and contribute to sustainable development. Furthermore, it is important to accept feedback from users and continue improvements. This will promote the proper use of AI and build trust across society.

Security Measures

The learning data and generated data from generative AI are valuable information assets for companies, so appropriate security measures must be taken.

To prevent data breaches and unauthorized access, it is necessary to implement security software, set access permissions, and establish security policies. Additionally, conducting regular security audits and vulnerability assessments is important to identify system weaknesses and take prompt action. Employees should also receive training to enhance security awareness and deepen their knowledge regarding data handling and password management.

Moreover, reviewing data management processes and implementing encryption or backup as necessary can further strengthen data protection. This will enhance the company’s reliability and build trust from customers and partners.

Continuous Learning and Improvement

The implementation of generative AI is not a one-time event. AI models continuously learn from new data to improve their accuracy. Additionally, it is important to reassess the use cases and implementation methods of generative AI in response to changes in the business environment and customer needs.

Generative AI is a technology that has the potential to bring significant transformation to businesses. Companies can maximize the benefits by understanding the steps for implementing generative AI and the key considerations, while advancing appropriate planning and preparation.

Conclusion

Generative AI holds great potential to significantly contribute to improving corporate productivity.

To ensure successful implementation, it is crucial to set clear objectives, select appropriate use cases, verify through PoC (Proof of Concept), and build a sustainable operational framework. By referencing successful cases, innovation creation can be achieved.

Generative AI is not just a tool; it can be a powerful partner that has the potential to greatly change the future of businesses.

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của Scuti.

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore tại Việt Nam và phát triển kiểu lab với điểm mạnh là AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vui mừng khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp AI tạo sinh.

Việc triển khai AI tạo sinh mang đến một cơ hội lớn cho các công ty nhằm nâng cao năng suất và tinh gọn quy trình.

Tuy nhiên, nếu không hiểu đúng cách thức triển khai và sử dụng AI tạo sinh, sẽ không thể tận dụng tối đa giá trị tiềm năng của nó. AI tạo sinh đề cập đến công nghệ tạo ra nội dung và dữ liệu mới bằng cách sử dụng kỹ thuật tạo sinh AI, có khả năng xuất ra nhiều định dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và cả video.

Nhiều công ty đang sử dụng công nghệ này để tự động hóa quy trình kinh doanh và đạt được những đổi mới trong lĩnh vực sáng tạo, nhưng phương pháp triển khai đúng đắn và ứng phó với rủi ro là điều cần thiết.

AI tạo sinh là gì?

Định nghĩa và cơ chế của AI tạo sinh

AI tạo sinh là một công nghệ AI tạo ra nội dung và dữ liệu mới như một người sáng tạo. Nó học hỏi các mẫu và quy tắc từ một lượng lớn dữ liệu và dựa trên kiến thức đó, có thể tạo ra văn bản tự nhiên, hình ảnh, âm nhạc và nhiều hơn nữa, giống như con người đã tạo ra.

Ví dụ, một AI tạo sinh được đào tạo từ một số lượng lớn các bức tranh có thể tạo ra những tác phẩm nghệ thuật mới, và một AI được đào tạo từ nhiều tác phẩm âm nhạc có thể sáng tác những bản nhạc gốc. Ngoài ra, một AI tạo sinh được đào tạo từ nhiều dữ liệu văn bản có thể tạo ra văn bản tự nhiên giống như con người đã viết, tạo ra tiểu thuyết, bài báo, thơ ca và nhiều hơn nữa.

Theo cách này, AI tạo sinh có khả năng mở rộng sự sáng tạo của con người và tạo ra những nội dung mới chưa từng tồn tại trước đây.

AI tạo sinh có thể làm gì

AI tạo sinh là một công cụ mạnh mẽ giúp hình thành trí tưởng tượng của chúng ta. Nó có thể tự động tạo ra nhiều loại đầu ra khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và mã chương trình.

Ví dụ, nó ngày càng được sử dụng nhiều trong các bối cảnh kinh doanh, chẳng hạn như chatbot tự động phản hồi các câu hỏi của khách hàng và các công cụ tiếp thị tạo ra các đoạn quảng cáo hấp dẫn và câu slogan. Hơn nữa, nó mở ra những khả năng mới trong nghệ thuật, cho phép tạo ra các thiết kế sản phẩm sáng tạo và các bản nhạc hoặc tranh vẽ.

AI tạo sinh kích thích sự sáng tạo của chúng ta và có khả năng thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Thuật toán của AI tạo sinh

Thuật toán đại diện và đặc điểm của chúng

Có nhiều loại thuật toán khác nhau để thực hiện AI tạo sinh. Dưới đây là một số thuật toán điển hình:

Đầu tiên là GAN (Mạng đối kháng tạo sinh). GAN là một thuật toán sử dụng hai mạng nơ-ron (mạng tạo sinh và mạng phân biệt) để đào tạo. Mạng tạo sinh học cách sản xuất dữ liệu giống như dữ liệu thực, trong khi mạng phân biệt học cách phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu được tạo ra. Bằng cách cho hai mạng này cạnh tranh với nhau, việc tạo ra dữ liệu có độ chính xác cao hơn trở nên khả thi. GAN đã đạt được hiệu suất cao, đặc biệt trong lĩnh vực tạo hình ảnh.

Thứ hai là VAE (Mã hóa biến thiên). VAE là một thuật toán trích xuất các đặc điểm của dữ liệu và sử dụng những đặc điểm đó để tạo ra dữ liệu mới. Bởi vì VAE có thể học các đặc điểm tiềm ẩn của dữ liệu, nó có thể tạo ra một bộ dữ liệu đa dạng hơn so với GAN.

Các điểm cần lưu ý khi chọn thuật toán

Khi chọn thuật toán phù hợp nhất cho một dự án AI tạo sinh, cần phải xem xét các mục tiêu của dự án, đặc điểm dữ liệu và độ chính xác cần thiết. Ví dụ, nếu cần tạo hình ảnh với độ chính xác cao, GAN là lựa chọn phù hợp, trong khi VAE có thể phù hợp hơn nếu muốn tạo ra dữ liệu đa dạng.

Các bước triển khai AI tạo sinh

Làm rõ mục tiêu kinh doanh

Để triển khai AI tạo sinh thành công, điều quan trọng là phải làm rõ các mục tiêu kinh doanh.

Bằng cách xác định cụ thể “bạn muốn đạt được điều gì” và “các hoạt động nào bạn muốn tinh gọn” thông qua AI tạo sinh, bạn có thể chọn các trường hợp sử dụng phù hợp và tạo ra một kế hoạch triển khai hiệu quả. Ngoài ra, việc giới thiệu AI không chỉ đơn thuần là một lựa chọn kỹ thuật; nó cần phải phù hợp với chiến lược của công ty.

Trước khi triển khai, việc thiết lập sự hiểu biết chung giữa các bên liên quan và đặt mục tiêu từ một góc nhìn toàn diện bao gồm phân bổ nguồn lực và quản lý rủi ro có thể kỳ vọng sẽ tạo ra giá trị bền vững sau khi triển khai.

Lựa chọn và đánh giá các trường hợp sử dụng

Dựa trên các mục tiêu kinh doanh, hãy xem xét cách áp dụng AI tạo sinh cho các hoạt động khác nhau.

Nhiều trường hợp sử dụng có thể được xem xét, chẳng hạn như tự động hóa hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung tiếp thị và phát triển sản phẩm mới. Mỗi trường hợp sử dụng nên được đánh giá về khả năng thực hiện và chi phí để chọn ra trường hợp tối ưu.

Hơn nữa, cần phải xem xét cách mà các trường hợp sử dụng đã chọn sẽ ảnh hưởng đến quy trình kinh doanh tại chỗ, bao gồm không chỉ việc giảm bớt công sức và tăng tốc độ mà còn các khía cạnh như cải thiện chất lượng và tăng sự hài lòng của khách hàng. Tìm ra các trường hợp sử dụng góp phần vào sự phát triển lâu dài của công ty là bước đầu tiên dẫn đến thành công.

Lập kế hoạch dự án và xây dựng cơ cấu tổ chức

Dựa trên các trường hợp sử dụng đã chọn, hãy phát triển một kế hoạch dự án cụ thể.

Làm rõ các nhiệm vụ cụ thể và lịch trình cho việc thu thập dữ liệu cần thiết, phát triển mô hình AI, tích hợp hệ thống và xây dựng cơ cấu vận hành. Ngoài ra, hãy tổ chức một đội ngũ để thúc đẩy dự án tiến triển, làm rõ vai trò và trách nhiệm. Hơn nữa, hãy lập kế hoạch trước cho các chiến lược để đối phó với những rủi ro và thách thức có thể phát sinh trong quá trình thực hiện dự án, tạo ra một hệ thống phản ứng linh hoạt.

Cũng quan trọng là thiết lập các phương thức giao tiếp với các bên liên quan và một cơ cấu báo cáo để nâng cao tính minh bạch của dự án và theo dõi chính xác tiến độ. Hơn nữa, việc củng cố sự hợp tác giữa các bên liên quan và xem xét hợp tác với các đối tác bên ngoài hoặc chuyên gia khi cần thiết cho sự thành công của dự án cũng rất quan trọng.

Ngoài ra, cần thiết phải ưu tiên phản hồi và định kỳ xem xét kế hoạch để duy trì hướng đi tối ưu nhằm đạt được các mục tiêu của dự án. Điều này sẽ dẫn đến sự thành công của dự án triển khai AI tạo sinh.

Thực hiện PoC (Bằng chứng khái niệm)

Trước khi triển khai quy mô lớn, việc thực hiện một PoC quy mô nhỏ để xác minh tính khả thi và hiệu quả là điều được khuyến nghị. Trong PoC, dữ liệu thực được sử dụng để phát triển mô hình AI, và được đánh giá xem liệu có đạt được kết quả như mong đợi hay không và liệu có thể kỳ vọng vào hiệu quả của việc triển khai hay không. Dựa trên kết quả của PoC, có thể cần phải sửa đổi kế hoạch triển khai hoặc xem xét lại các trường hợp sử dụng.

Triển khai dần dần và xác minh hiệu quả

Nếu kết quả của PoC là tốt, bạn có thể tiến hành triển khai quy mô lớn. Tuy nhiên, không nên triển khai ngay lập tức trên toàn công ty, mà trước tiên nên thử nghiệm trong một bộ phận hoặc cho các hoạt động cụ thể, xác minh hiệu quả trong khi mở rộng dần dần việc sử dụng. Sau khi triển khai, việc đo lường hiệu quả định kỳ và, nếu cần thiết, thực hiện lại việc huấn luyện mô hình AI và cải thiện hệ thống để tối đa hóa hiệu quả của AI tạo sinh là điều rất quan trọng.

Các điểm cần lưu ý trong việc triển khai AI tạo sinh

Các yếu tố đạo đức

Khi sử dụng AI tạo sinh, việc xem xét các khía cạnh đạo đức là điều không thể thiếu. Cần xem xét trước liệu nội dung mà AI tạo sinh sản xuất có phù hợp về mặt đạo đức hay không và liệu có vấn đề nào liên quan đến quyền tác giả và quyền riêng tư hay không.

Hơn nữa, việc sử dụng AI tạo sinh có thể khuyến khích sự thiên lệch hoặc phân biệt, vì vậy việc đảm bảo sự công bằng trong việc lựa chọn tập dữ liệu và thiết kế mô hình cũng rất quan trọng. Thêm vào đó, việc làm rõ nguồn gốc của nội dung được tạo ra và quy trình tạo ra nó cho người sử dụng cũng là cần thiết để nâng cao tính minh bạch và tăng cường độ tin cậy. Việc phát triển các hướng dẫn đạo đức và nâng cao nhận thức của nhân viên thông qua giáo dục liên tục cũng là một phần của trách nhiệm doanh nghiệp.

Điều này sẽ giúp xem xét tác động của việc sử dụng AI đối với xã hội và đóng góp cho sự phát triển bền vững. Hơn nữa, việc tiếp nhận phản hồi từ người sử dụng và tiếp tục cải tiến cũng rất quan trọng. Điều này sẽ thúc đẩy việc sử dụng AI đúng cách và xây dựng lòng tin trong xã hội.

Các biện pháp an ninh

Dữ liệu học tập và dữ liệu được tạo ra từ AI tạo sinh là tài sản thông tin quan trọng đối với các doanh nghiệp, do đó cần phải thực hiện các biện pháp an ninh thích hợp.

Để ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu và truy cập trái phép, cần triển khai phần mềm bảo mật, thiết lập quyền truy cập và xây dựng chính sách bảo mật. Ngoài ra, việc thực hiện các cuộc kiểm tra an ninh định kỳ và đánh giá lỗ hổng là rất quan trọng để xác định điểm yếu của hệ thống và thực hiện các biện pháp kịp thời. Nhân viên cũng cần được đào tạo để nâng cao nhận thức về an ninh và nâng cao kiến thức về quản lý dữ liệu và mật khẩu.

Thêm vào đó, việc xem xét lại quy trình quản lý dữ liệu và thực hiện mã hóa hoặc sao lưu khi cần thiết có thể tăng cường bảo vệ dữ liệu. Điều này sẽ nâng cao độ tin cậy của doanh nghiệp và xây dựng lòng tin từ khách hàng và đối tác.

Học hỏi liên tục và cải tiến

Việc triển khai AI tạo sinh không phải là một sự kiện chỉ diễn ra một lần. Các mô hình AI liên tục học hỏi từ dữ liệu mới để cải thiện độ chính xác của chúng. Thêm vào đó, việc xem xét lại các trường hợp sử dụng và phương pháp triển khai AI tạo sinh để đáp ứng với sự thay đổi của môi trường kinh doanh và nhu cầu khách hàng cũng rất quan trọng.

AI tạo sinh là một công nghệ có khả năng mang lại sự chuyển biến đáng kể cho các doanh nghiệp. Các công ty có thể tối đa hóa lợi ích bằng cách hiểu các bước triển khai AI tạo sinh và các yếu tố chính cần cân nhắc, đồng thời tiến hành kế hoạch và chuẩn bị phù hợp.

Tóm tắt

AI tạo sinh có khả năng đóng góp đáng kể vào việc cải thiện năng suất của doanh nghiệp.

Để đảm bảo việc triển khai thành công, việc đặt ra các mục tiêu rõ ràng, lựa chọn các trường hợp sử dụng phù hợp, xác minh thông qua PoC (Bằng chứng khái niệm), và xây dựng một cơ cấu vận hành bền vững là rất quan trọng. Bằng cách tham khảo các trường hợp thành công, có thể đạt được sự sáng tạo đổi mới.

AI tạo sinh không chỉ là một công cụ; nó có thể là một đối tác mạnh mẽ với khả năng thay đổi lớn trong tương lai của các doanh nghiệp.