Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

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

In HR operations, is there not a constant demand for greater efficiency in daily tasks?

Generative AI is gaining attention as a powerful tool to transform HR processes and improve efficiency. From recruitment to evaluation and overall organizational performance management, utilizing generative AI can significantly reduce labor-intensive tasks, allowing more time for strategic work.

However, it is important to understand how to effectively utilize generative AI by referencing successful examples. In this article, we will explain in detail the specific methods for improving HR efficiency through generative AI and the effects of its implementation.

 

The Transformation Generative AI Brings to HR Operations

What is Generative AI? 

Generative AI is a type of AI technology that generates new data or content based on large amounts of data. It can automatically generate text, images, audio, and even code. The advancement of this technology is being applied across many business sectors, and HR is no exception.

For example, generative AI is being used to automate tasks such as creating job advertisements and employee evaluation reports, as well as introducing chatbots for communication with candidates.

Furthermore, by utilizing generative AI, the analysis of candidate data and the creation of predictive models can be done quickly and accurately, enabling more appropriate hiring decisions.

Additionally, generative AI is expected to serve as a tool to support employee growth through tasks such as skill matching and the formulation of career development plans. This strengthens the strategic role of HR, contributing to the overall productivity of the organization.

Benefits of Utilizing Generative AI

By utilizing generative AI, HR departments can gain the following benefits:

Improved Operational Efficiency: Generative AI automates routine tasks, reducing the workload of HR personnel and allowing them more time to focus on strategic tasks.

High-Quality Output: Generative AI can generate high-quality outputs based on vast amounts of data. For example, it can automatically generate job postings and employee feedback.

Individual Optimization: Generative AI enables tailored information and support to meet the specific needs of each employee. For instance, it can suggest personalized learning plans and provide career consultation.

Enhanced Creativity: Generative AI sparks new ideas and innovative thinking. For example, it can promote the development of new training programs or propose new employee benefits, driving HR strategy innovation.

 

Practical Examples of Using Generative AI: Streamlining HR Operations

Enhancing the Efficiency of Recruitment Activities

Generative AI improves the efficiency of recruitment operations by automating tasks such as creating job postings, screening application documents, and generating interview questions. Traditionally, HR personnel spent a lot of time on these tasks, but generative AI allows them to focus on more strategic work.

Creating Attractive Job Postings with Generative AI
Generative AI enables the creation of appealing job postings that attract ideal candidates. Simply instruct the AI on the desired candidate profile, required skills, and experience, and it will automatically generate effective job ads. This saves time and ensures that highly qualified candidates are reached.

Automating the Screening of Application Documents
With AI-powered automatic screening of application documents, candidates who meet the company’s requirements can be selected quickly and efficiently, greatly improving the recruitment process.

Streamlining the Creation of Interview Questions
By utilizing AI, interview questions based on the candidate’s work history and skills can be automatically generated. This allows interviewers to efficiently prepare questions, leading to more effective job interviews.

Optimizing and Personalizing Onboarding

Generative AI automates the creation of onboarding materials for new hires and the proposal of personalized learning plans, thus streamlining the onboarding process.

Additionally, AI chatbots can automatically respond to new employees’ questions, reducing the burden on HR personnel and quickly addressing any concerns or uncertainties new hires may have.

Automatically Creating Onboarding Materials
By training AI on company information and employment regulations, it can automatically create onboarding materials for new hires. This enables efficient and standardized material delivery.

Automating Responses with AI Chatbots
AI chatbots handle frequently asked questions from new employees, providing quick and accurate answers thanks to pre-learning. This streamlines employee support and reduces the burden on HR personnel.

Creating Personalized Learning Plans
AI analyzes the skills, experience, and training history of new hires and automatically proposes individually optimized learning plans. This supports efficient skill development and accelerates growth, offering tailored training to each employee.

Improving the Efficiency and Objectivity of Performance Evaluation

Generative AI supports the creation of performance evaluation materials and the automatic generation of feedback for evaluators. Additionally, by analyzing employee behavior and results, AI provides objective evaluation metrics, improving fairness in evaluations and reducing the burden on HR personnel.

Streamlining the Creation of Evaluation Materials
AI analyzes employee work performance and results, assisting in the creation of performance evaluation materials.

Providing Feedback to Evaluators
AI analyzes the evaluation tendencies of evaluators and automatically generates feedback to promote more objective and fair evaluations.

Providing Feedback to Employees
AI analyzes employees’ strengths and weaknesses, automatically generating feedback that encourages their future growth.

Improving Employee Engagement and Retention

Generative AI assists with conducting and analyzing employee engagement surveys, and helps to develop measures for improving employee satisfaction. Additionally, AI chatbots can automatically respond to employees’ inquiries, contributing to mental health support and reducing employee turnover.

Conducting and Analyzing Engagement Surveys
AI supports the creation and analysis of engagement survey questionnaires. It efficiently collects and analyzes data, proposing measures to enhance employee satisfaction and motivation.

Predicting Turnover Risk
AI analyzes employee work conditions, engagement, and internal communication to predict turnover risk. By taking early action, organizations can prevent employee departures, thereby supporting organizational stability and growth.

Advancing Employee Development and Training

Generative AI automates the creation of individually optimized learning content and training programs tailored to each employee’s skills and career goals. Additionally, AI manages employees’ learning progress and provides feedback at appropriate times, effectively supporting skill development.

Creating Individually Optimized Learning Content
AI analyzes employees’ skills, experience, and learning goals, automatically proposing personalized learning content. By providing content suited to each employee, it supports efficient skill improvement and career growth.

Proposing Training Programs
AI analyzes employees’ career goals and skill gaps, automatically proposing individually optimized training programs. This supports efficient skill improvement and career development, contributing to the overall performance of the organization.

 

Considerations for Introducing Generative AI

Data Privacy and Security

When introducing generative AI, data privacy and security are critical issues. AI processes large amounts of employee data, making the protection of personal information indispensable. Companies must comply with data protection laws, such as the Personal Information Protection Act and GDPR, and properly manage employee data.

Particularly, the data handled by generative AI often includes confidential or personal information, so robust security measures are essential to prevent unauthorized access or data breaches. In addition to encryption and access controls, limiting the range of data usage and ensuring that AI does not access more data than necessary are also important steps.

Moreover, clearly communicating the purpose of data use to employees and ensuring transparency can help build trust. When introducing generative AI, consideration of these privacy and security aspects is essential.

AI Ethics

When introducing generative AI, careful consideration of AI ethics is essential. Special attention must be paid to the design of algorithms and the selection of training data to ensure that AI does not make discriminatory decisions or take biased actions towards employees or customers.

If AI learns from biased data, there is a risk of producing unfair outcomes. Therefore, it is important to ensure diversity and fairness in the data, so that AI can make impartial judgments.

Additionally, transparency in the decision-making process of AI is necessary. Ensuring explainability allows for rapid identification and correction of mistakes when incorrect judgments are made.

Furthermore, it is important to carefully consider the social impact of AI usage and to continuously monitor and evaluate AI from an ethical perspective. When introducing generative AI, it is essential to take these AI ethics into account and aim for responsible operation.

Collaboration Between Humans and AI

Generative AI is a powerful tool, but it is not a complete replacement for HR personnel. It is important for AI and humans to work together. While AI efficiently handles data analysis and automated tasks, it has limitations in areas such as creativity and building interpersonal relationships, which are unique to humans.

By introducing generative AI, HR personnel can be freed from time-consuming routine tasks and dedicate more resources to strategic work and communication with employees.

This collaborative relationship allows for combining AI’s data processing capabilities with human intuition and judgment, fostering more effective talent strategies and organizational growth. Additionally, HR personnel make the final decisions based on data and suggestions provided by AI, achieving a balance between objectivity and human-centric operation.

When introducing generative AI, success depends on leveraging the strengths of both humans and AI in collaboration.

 

Conclusion

Generative AI has the potential to revolutionize HR department efficiency. By utilizing AI, tasks such as automatic generation of job advertisements, screening application documents, creating interview questions, onboarding materials, and performance evaluations can be streamlined, which previously required significant time and effort.

This allows HR personnel to focus on more strategic tasks, freeing them from routine work. Additionally, generative AI enhances data analysis and personalized support, contributing to improved employee engagement and retention.

However, when introducing generative AI, attention must be paid to data privacy protection, AI ethics, and collaboration between AI and humans. Properly utilizing generative AI will enable HR departments to achieve more flexible and efficient talent management, opening a future of growth for the entire organization.

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

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

Trong các hoạt động nhân sự, phải chăng việc nâng cao hiệu quả trong các công việc hàng ngày luôn được yêu cầu?

AI tạo sinh đang nhận được sự chú ý như một công cụ mạnh mẽ để chuyển đổi các quy trình nhân sự và cải thiện hiệu quả. Từ tuyển dụng đến đánh giá và quản lý hiệu suất của tổ chức, việc sử dụng AI tạo sinh có thể giảm đáng kể các công việc tốn nhiều công sức, cho phép dành nhiều thời gian hơn cho các công việc chiến lược.

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu cách sử dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả bằng cách tham khảo các ví dụ thành công. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích chi tiết về các phương pháp cụ thể để nâng cao hiệu quả công việc nhân sự thông qua AI tạo sinh và những tác động của việc triển khai nó.

 

Sự thay đổi mà AI tạo sinh mang lại cho các hoạt động nhân sự

AI tạo sinh là gì? 

AI tạo sinh là một loại công nghệ AI có thể tạo ra dữ liệu hoặc nội dung mới dựa trên một lượng lớn dữ liệu. Nó có thể tự động tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh và thậm chí cả mã code. Sự tiến bộ của công nghệ này đang được áp dụng trên nhiều lĩnh vực kinh doanh, và nhân sự không phải là ngoại lệ.

Ví dụ, AI tạo sinh đang được sử dụng để tự động hóa các công việc như tạo quảng cáo tuyển dụng và báo cáo đánh giá nhân viên, cũng như giới thiệu chatbot để giao tiếp với các ứng viên.

Hơn nữa, bằng cách sử dụng AI tạo sinh, việc phân tích dữ liệu ứng viên và tạo các mô hình dự đoán có thể được thực hiện nhanh chóng và chính xác, cho phép đưa ra các quyết định tuyển dụng phù hợp hơn.

Ngoài ra, AI tạo sinh cũng được kỳ vọng sẽ đóng vai trò hỗ trợ sự phát triển của nhân viên thông qua các nhiệm vụ như ghép nối kỹ năng và xây dựng kế hoạch phát triển sự nghiệp. Điều này củng cố vai trò chiến lược của bộ phận nhân sự, góp phần nâng cao năng suất tổng thể của tổ chức.

Lợi ích của việc sử dụng AI tạo sinh

Bằng cách sử dụng AI tạo sinh, các phòng nhân sự có thể nhận được những lợi ích sau:

Cải thiện hiệu suất công việc: AI tạo sinh tự động hóa các công việc định kỳ, giảm bớt khối lượng công việc của nhân viên nhân sự và cho phép họ tập trung nhiều hơn vào các nhiệm vụ chiến lược.

Đầu ra chất lượng cao: AI tạo sinh có thể tạo ra các đầu ra chất lượng cao dựa trên một lượng lớn dữ liệu. Ví dụ, nó có thể tự động tạo quảng cáo tuyển dụng và phản hồi cho nhân viên.

Tối ưu hóa cá nhân: AI tạo sinh cho phép cung cấp thông tin và hỗ trợ phù hợp với nhu cầu của từng nhân viên. Ví dụ, nó có thể đề xuất các kế hoạch học tập cá nhân hóa và cung cấp tư vấn về sự nghiệp.

Tăng cường sáng tạo: AI tạo sinh khơi dậy những ý tưởng mới và suy nghĩ sáng tạo. Ví dụ, nó có thể thúc đẩy việc phát triển các chương trình đào tạo mới hoặc đề xuất các phúc lợi nhân viên mới, thúc đẩy đổi mới chiến lược nhân sự.

 

Ví dụ thực tiễn về việc sử dụng AI tạo sinh: Tinh giản các hoạt động nhân sự

Nâng cao hiệu quả của các hoạt động tuyển dụng

AI tạo sinh cải thiện hiệu quả của các hoạt động tuyển dụng bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như tạo quảng cáo tuyển dụng, sàng lọc tài liệu ứng tuyển và tạo câu hỏi phỏng vấn. Trước đây, nhân viên nhân sự dành nhiều thời gian cho những công việc này, nhưng AI tạo sinh cho phép họ tập trung vào công việc chiến lược hơn.

Tạo quảng cáo tuyển dụng hấp dẫn với AI tạo sinh

AI tạo sinh cho phép tạo ra các quảng cáo tuyển dụng hấp dẫn thu hút các ứng viên lý tưởng. Chỉ cần hướng dẫn AI về hồ sơ ứng viên mong muốn, kỹ năng cần thiết và kinh nghiệm, và nó sẽ tự động tạo ra các quảng cáo tuyển dụng hiệu quả. Điều này tiết kiệm thời gian và đảm bảo tiếp cận được những ứng viên chất lượng cao phù hợp với mục tiêu tuyển dụng.

Tự động hóa việc sàng lọc tài liệu ứng tuyển

Với việc sàng lọc tài liệu ứng tuyển tự động bởi AI, các ứng viên đáp ứng các yêu cầu của công ty có thể được lựa chọn một cách nhanh chóng và hiệu quả, cải thiện đáng kể quy trình tuyển dụng.

Tối ưu hóa việc tạo câu hỏi phỏng vấn

Bằng cách sử dụng AI, các câu hỏi phỏng vấn dựa trên lịch sử công việc và kỹ năng của ứng viên có thể được tự động tạo ra. Điều này giúp người phỏng vấn chuẩn bị câu hỏi một cách hiệu quả, dẫn đến các buổi phỏng vấn tuyển dụng hiệu quả hơn.

Tối ưu hóa và cá nhân hóa quy trình đào tạo nhân viên mới

AI tạo sinh tự động hóa việc tạo tài liệu đào tạo cho nhân viên mới và đề xuất các kế hoạch học tập cá nhân hóa, giúp tối ưu hóa quy trình đào tạo nhân viên mới.

Ngoài ra, chatbot AI có thể tự động trả lời các câu hỏi của nhân viên mới, giảm bớt gánh nặng cho bộ phận nhân sự và giải quyết nhanh chóng những thắc mắc hoặc lo lắng của nhân viên mới.

Tự động tạo tài liệu đào tạo nhân viên mới

AI được học các thông tin về công ty và quy định làm việc, có thể tự động tạo tài liệu đào tạo cho nhân viên mới. Điều này cho phép cung cấp tài liệu một cách hiệu quả và đồng nhất.

Tự động hóa việc trả lời câu hỏi với chatbot AI

Chatbot AI xử lý các câu hỏi thường gặp từ nhân viên mới, cung cấp câu trả lời nhanh chóng và chính xác nhờ việc học trước đó. Điều này giúp tối ưu hóa công việc hỗ trợ nhân viên và giảm gánh nặng công việc cho bộ phận nhân sự.

Tạo kế hoạch học tập cá nhân hóa

AI phân tích kỹ năng, kinh nghiệm và lịch sử tham gia đào tạo của nhân viên mới và tự động đề xuất các kế hoạch học tập tối ưu hóa cho từng cá nhân. Điều này hỗ trợ nâng cao kỹ năng hiệu quả và thúc đẩy sự phát triển, cung cấp các chương trình đào tạo phù hợp cho từng nhân viên.

Cải thiện hiệu quả và tính khách quan của việc đánh giá hiệu suất

AI tạo sinh hỗ trợ việc tạo tài liệu đánh giá hiệu suất và tự động tạo ra phản hồi cho người đánh giá. Ngoài ra, bằng cách phân tích hành vi và kết quả làm việc của nhân viên, AI cung cấp các chỉ số đánh giá khách quan, nâng cao tính công bằng trong đánh giá và giảm bớt gánh nặng công việc đánh giá cho bộ phận nhân sự.

Tối ưu hóa việc tạo tài liệu đánh giá
AI phân tích tình hình làm việc và kết quả của nhân viên, hỗ trợ việc tạo tài liệu đánh giá hiệu suất.

Cung cấp phản hồi cho người đánh giá
AI phân tích xu hướng đánh giá của người đánh giá và tự động tạo ra phản hồi để thực hiện các đánh giá khách quan và công bằng hơn.

Cung cấp phản hồi cho nhân viên
AI phân tích điểm mạnh và điểm yếu của nhân viên, tự động tạo ra các phản hồi để khuyến khích sự phát triển trong tương lai của họ.

Cải thiện mức độ gắn kết và giữ chân nhân viên

AI tạo sinh hỗ trợ thực hiện và phân tích các cuộc khảo sát mức độ gắn kết của nhân viên, đồng thời giúp xây dựng các biện pháp cải thiện sự hài lòng của nhân viên. Ngoài ra, chatbot AI có thể tự động trả lời các thắc mắc của nhân viên, góp phần hỗ trợ sức khỏe tâm lý và giảm tỷ lệ nghỉ việc.

Thực hiện và phân tích khảo sát gắn kết
AI hỗ trợ việc tạo và phân tích bảng câu hỏi khảo sát gắn kết nhân viên. Nó thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, đề xuất các biện pháp để nâng cao sự hài lòng và động lực của nhân viên.

Dự đoán rủi ro nghỉ việc
AI phân tích tình trạng làm việc, mức độ gắn kết và giao tiếp nội bộ của nhân viên để dự đoán rủi ro nghỉ việc. Bằng cách thực hiện các biện pháp kịp thời, tổ chức có thể ngăn chặn việc nhân viên nghỉ việc, từ đó hỗ trợ sự ổn định và phát triển của tổ chức.

Nâng cao phát triển và đào tạo nhân viên

AI tạo sinh tự động hóa việc tạo ra các nội dung học tập được tối ưu hóa cho từng cá nhân và đề xuất các chương trình đào tạo dựa trên kỹ năng và mục tiêu nghề nghiệp của từng nhân viên. Ngoài ra, AI quản lý tiến độ học tập của nhân viên và cung cấp phản hồi kịp thời, hỗ trợ nâng cao kỹ năng một cách hiệu quả.

Tạo nội dung học tập cá nhân hóa
AI phân tích kỹ năng, kinh nghiệm và mục tiêu học tập của nhân viên, tự động đề xuất các nội dung học tập cá nhân hóa. Bằng cách cung cấp nội dung phù hợp với từng nhân viên, nó hỗ trợ nâng cao kỹ năng hiệu quả và phát triển nghề nghiệp.

Đề xuất chương trình đào tạo
AI phân tích mục tiêu nghề nghiệp và khoảng cách kỹ năng của nhân viên, tự động đề xuất các chương trình đào tạo tối ưu hóa cho từng cá nhân. Điều này hỗ trợ nâng cao kỹ năng và phát triển nghề nghiệp một cách hiệu quả, đóng góp vào việc nâng cao hiệu suất tổng thể của tổ chức.

 

Các lưu ý khi triển khai AI tạo sinh

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Khi triển khai AI tạo sinh, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là những vấn đề rất quan trọng. AI xử lý một lượng lớn dữ liệu nhân viên, do đó việc bảo vệ thông tin cá nhân là điều không thể thiếu. Các công ty cần tuân thủ luật bảo vệ thông tin cá nhân như GDPR và quản lý dữ liệu nhân viên một cách đúng đắn.

Đặc biệt, dữ liệu mà AI tạo sinh xử lý thường bao gồm các thông tin bí mật hoặc cá nhân, vì vậy cần có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để ngăn chặn truy cập trái phép hoặc rò rỉ dữ liệu. Ngoài việc áp dụng các biện pháp kỹ thuật như mã hóa và kiểm soát truy cập, việc hạn chế phạm vi sử dụng dữ liệu và đảm bảo AI không truy cập vào dữ liệu nhiều hơn mức cần thiết cũng rất quan trọng.

Hơn nữa, việc truyền đạt rõ ràng mục đích sử dụng dữ liệu cho nhân viên và đảm bảo tính minh bạch có thể giúp xây dựng niềm tin. Khi triển khai AI tạo sinh, sự chú ý đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là điều không thể thiếu.

Đạo đức AI

Khi triển khai AI tạo sinh, cần chú ý kỹ lưỡng đến đạo đức AI. Cần đặc biệt quan tâm đến thiết kế thuật toán và lựa chọn dữ liệu đào tạo để đảm bảo rằng AI không đưa ra các quyết định phân biệt đối xử hoặc có hành vi thiên vị đối với nhân viên hoặc khách hàng.

Nếu AI học từ dữ liệu có thành kiến, có nguy cơ đưa ra kết quả không công bằng. Do đó, việc đảm bảo tính đa dạng và công bằng trong dữ liệu là rất quan trọng để AI có thể đưa ra các quyết định khách quan.

Ngoài ra, cần đảm bảo tính minh bạch trong quy trình ra quyết định của AI. Đảm bảo khả năng giải thích giúp nhanh chóng xác định và sửa chữa sai lầm khi có quyết định không chính xác.

Hơn nữa, cần xem xét kỹ lưỡng tác động xã hội của việc sử dụng AI và tiếp tục giám sát và đánh giá AI từ góc độ đạo đức. Khi triển khai AI tạo sinh, việc xem xét các yếu tố đạo đức AI và đảm bảo vận hành có trách nhiệm là rất cần thiết.

Sự hợp tác giữa con người và AI

AI tạo sinh là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó không hoàn toàn thay thế nhân viên nhân sự. Việc AI và con người làm việc cùng nhau là rất quan trọng. Trong khi AI xử lý hiệu quả các công việc phân tích dữ liệu và tự động hóa, nó có những giới hạn trong các lĩnh vực như sáng tạo và xây dựng mối quan hệ giữa các cá nhân, những điều mà con người thực hiện tốt hơn.

Bằng cách triển khai AI tạo sinh, nhân viên nhân sự có thể được giải phóng khỏi các công việc lặp đi lặp lại và dành nhiều tài nguyên hơn cho các công việc chiến lược và giao tiếp với nhân viên.

Mối quan hệ hợp tác này cho phép kết hợp khả năng xử lý dữ liệu của AI với trực giác và sự phán đoán của con người, thúc đẩy các chiến lược nhân tài hiệu quả hơn và sự phát triển của tổ chức. Ngoài ra, nhân sự đưa ra quyết định cuối cùng dựa trên dữ liệu và đề xuất do AI cung cấp, giúp cân bằng giữa tính khách quan và sự tập trung vào con người.

Khi triển khai AI tạo sinh, thành công phụ thuộc vào việc tận dụng sức mạnh của cả con người và AI để làm việc cùng nhau.

 

Kết luận

AI tạo sinh có tiềm năng mang lại sự thay đổi mang tính cách mạng trong việc nâng cao hiệu quả của bộ phận nhân sự. Bằng cách sử dụng AI, các nhiệm vụ như tự động tạo quảng cáo tuyển dụng, sàng lọc tài liệu ứng tuyển, tạo câu hỏi phỏng vấn, tài liệu đào tạo và đánh giá hiệu suất có thể được tối ưu hóa, những công việc trước đây đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức.

Điều này cho phép nhân viên nhân sự tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn, giúp họ giải phóng khỏi các công việc lặp lại hàng ngày. Ngoài ra, AI tạo sinh nâng cao khả năng phân tích dữ liệu và hỗ trợ cá nhân hóa, góp phần cải thiện sự gắn kết và giữ chân nhân viên.

Tuy nhiên, khi triển khai AI tạo sinh, cần chú ý đến việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, đạo đức AI và sự hợp tác giữa AI và con người. Sử dụng đúng cách AI tạo sinh sẽ giúp bộ phận nhân sự đạt được quản lý nhân tài linh hoạt và hiệu quả hơn, mở ra một tương lai tăng trưởng cho toàn bộ tổ chức.

 

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

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

The marketing industry is evolving daily, and the use of generative AI is rapidly expanding. If you are looking to improve the efficiency of your work, generative AI holds great potential.

Handling vast amounts of data, the question becomes how to implement more effective strategies. Generative AI offers a powerful solution to this challenge. However, when introducing it, the question arises as to how to proceed and what aspects to prioritize.

In this article, we will introduce specific methods for improving marketing efficiency using generative AI, along with practical examples.

 

The Innovation Generative AI Brings to Marketing

Achieving Marketing Efficiency with Generative AI

Generative AI automates marketing tasks that traditionally required time and effort, significantly improving efficiency. For example, generative AI can automatically create personalized ad copy or email content tailored to specific customer segments. It analyzes vast amounts of customer data and automatically generates the most suitable messages for each individual customer.

Furthermore, based on the browsing history of website visitors, it can predict products of high interest in real-time and display the most appropriate recommendations. In this way, generative AI maximizes marketers’ creativity and supports the execution of more effective marketing strategies.

Use Cases of Generative AI to Enhance Customer Experience

1. Chatbots that Facilitate Smooth Communication with Customers
   Generative AI-powered chatbots can answer customer inquiries naturally and provide information about products. This allows customers to receive necessary support 24 hours a day, leading to improved customer satisfaction.
2. Personalized Content that Offers the Best Content for Each Customer
   Generative AI can automatically generate content tailored to each customer’s interests based on data such as past purchase history and website browsing behavior. This increases opportunities for customers to encounter valuable information, thereby enhancing engagement with the company.

 

The Three Stages of Introducing Generative AI

1. Introduction into Existing Operations

First, the aim is to improve the efficiency of existing marketing operations by utilizing generative AI tools. For instance, tasks such as simple copywriting, image creation, and conducting A/B tests can quickly benefit from the implementation of generative AI, allowing the immediate realization of its effects. This reduces the time and resources spent on routine tasks, creating an environment where employees can focus on more value-added tasks. Specifically, it enables a greater focus on more complex data analysis and the formulation of long-term marketing strategies, ultimately leading to an increase in overall team productivity.

Moreover, by utilizing generative AI tools, not only will work processes become more efficient, but the opportunity to generate new ideas and creative concepts will also increase, resulting in further improvements in marketing outcomes.

2. Differentiation through Customization

Differentiation through customization is the next step in effectively utilizing generative AI tools. Once familiar with the basic use of generative AI tools, the next stage is to customize them using your company’s unique data, allowing for more precise marketing activities.

Specifically, by training AI on your brand guidelines, past marketing campaign performance data, and customer behavior data, you can obtain outputs optimized for your business needs and customer characteristics. This type of customization enables the creation of unique content and strategies that differentiate your company from competitors, allowing for more personalized marketing that better aligns with your target audience.

As a result, customer engagement is strengthened, leading to increased brand loyalty and revenue growth. The use of customized generative AI becomes not only a tool for efficiency but also a crucial means of enhancing your company’s unique value.

3. The Transformation of Marketing Operations through Generative AI

The transformation of marketing operations through generative AI is a crucial long-term initiative. Ultimately, it requires integrating generative AI into all marketing operations and establishing new approaches that are not bound by traditional methods. Generative AI is more than just a tool; it has the potential to revolutionize and streamline every process of marketing—from data analysis to customer segmentation, content creation, and even campaign performance measurement. This enables marketers to instantly analyze vast amounts of data, allowing for more precise and accurate targeting. In content creation, it allows for the rapid generation of optimal creatives tailored to the target audience.

Furthermore, in campaign performance measurement, real-time data acquisition and immediate result analysis enable faster and more flexible decision-making. The use of AI in this way significantly enhances marketing efficiency, allowing for performance levels that were previously unattainable with traditional methods. By fully embracing generative AI, companies can strengthen their competitiveness and establish more data-driven, effective marketing strategies.

 

Successful Case Studies of Marketing Using Generative AI

Improvement in Customer Targeting Accuracy

In the case of a retail company that successfully improved customer targeting accuracy using generative AI, the precision of targeting was significantly enhanced. This company built a system that utilized generative AI to learn from a wide range of data, including purchase history, website browsing history, and demographic data, to deliver optimized ads to each customer segment. By using this data, generative AI gained a deeper understanding of each customer’s behavior and preferences, allowing it to deliver highly relevant ads at the right time.

As a result, the return on ad spend (ROAS) improved significantly, unnecessary ad distribution was reduced, and more efficient marketing activities were achieved. This approach allowed the company to pinpoint its target customers more precisely, greatly contributing to increased sales. Advanced targeting using generative AI captures customer needs that were previously overlooked by traditional approaches, providing companies with a powerful competitive advantage.

Personalized Content Marketing

A travel company implemented personalized content marketing by utilizing generative AI to propose optimal travel plans for each customer. Based on customer data, such as past travel history and interests, the generative AI automatically created travel plans and sent them to customers via email. As a result, the number of inquiries and booking rates increased significantly, contributing to enhanced customer satisfaction.

 

Key Considerations When Introducing Generative AI

The Importance of Data Accuracy

To improve the accuracy of generative AI, the quality of the data used for learning is crucial. Whether generative AI can produce accurate results largely depends on the precision and comprehensiveness of the data behind it.

If the training data is accurate and comprehensive, generative AI can generate more reliable results. However, if the quality of the data is poor, the results produced by the AI are likely to include errors or inaccurate information. Therefore, ensuring the precision and reliability of data is essential when operating generative AI. Overlooking this point may lead to the AI not performing as expected and producing incorrect results or decisions, which makes careful data selection and management crucial.

Ethical Issues

When utilizing generative AI, careful consideration of ethical issues is essential. For example, it is never acceptable to use generative AI to create discriminatory content or to collect data that invades personal privacy. Since AI learns from vast amounts of data, there is a risk that biases or inappropriate information contained in the data could be reflected in the generated results. To avoid such problems, strict monitoring of both the data used by AI and the entire learning process is required.

Moreover, in marketing or content creation using generative AI, it is crucial to always check from an ethical perspective and ensure compliance with legal regulations and industry guidelines. For instance, intentional checks are necessary to ensure that AI-generated content does not harm specific individuals or groups. As AI technology evolves, so does social responsibility, making it fundamental to use generative AI in an ethically sound manner, which in turn supports trustworthy corporate activities.

 

Conclusion

Generative AI not only streamlines marketing tasks but also holds the potential to create entirely new marketing approaches. By effectively utilizing generative AI, companies can provide better services and products to customers, enhancing their competitiveness. Generative AI will undoubtedly become a powerful tool for marketers.

 

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 kiểu lab tại Việt Nam với trọng tâm là AI tạo sinh, cũng như tư vấn về AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất may mắn nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp với AI tạo sinh.

Ngành marketing đang phát triển từng ngày và việc sử dụng AI tạo sinh đang mở rộng nhanh chóng. Nếu bạn đang muốn cải thiện hiệu quả công việc của mình, AI sinh tạo có tiềm năng rất lớn.

Khi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, câu hỏi đặt ra là làm thế nào để đưa ra các chiến lược hiệu quả hơn. AI tạo sinh là giải pháp mạnh mẽ cho thách thức này. Tuy nhiên, khi giới thiệu nó, câu hỏi về cách tiến hành và những yếu tố cần chú trọng sẽ được đặt ra.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu các phương pháp cụ thể để nâng cao hiệu quả công việc marketing bằng cách sử dụng AI tạo sinh, cùng với các ví dụ thực tiễn.

 

Sự đổi mới mà AI tạo sinh mang lại cho Marketing

Đạt được hiệu quả Marketing với AI tạo sinh

AI tạo sinh tự động hóa các công việc marketing vốn đòi hỏi thời gian và công sức, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất. Ví dụ, AI tạo sinh có thể tự động tạo ra các nội dung quảng cáo hoặc email được cá nhân hóa phù hợp với từng phân đoạn khách hàng. Nó phân tích một lượng lớn dữ liệu khách hàng và tự động tạo ra những thông điệp phù hợp nhất cho từng khách hàng riêng lẻ.

Hơn nữa, dựa trên lịch sử duyệt web của khách truy cập trang web, AI có thể dự đoán sản phẩm nào đang được quan tâm cao và hiển thị các đề xuất phù hợp nhất theo thời gian thực. Bằng cách này, AI tạo sinh tối đa hóa khả năng sáng tạo của các nhà tiếp thị và hỗ trợ thực hiện các chiến lược marketing hiệu quả hơn.

Trường hợp sử dụng AI tạo sinh để nâng cao trải nghiệm khách hàng

1. Chatbot giúp giao tiếp với khách hàng trở nên suôn sẻ
   Chatbot sử dụng AI tạo sinh có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng một cách tự nhiên và cung cấp thông tin về sản phẩm. Điều này giúp khách hàng có thể nhận được hỗ trợ cần thiết 24/7, từ đó cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
2. Nội dung được cá nhân hóa cung cấp nội dung tốt nhất cho từng khách hàng
   AI tạo sinh có thể tự động tạo ra các nội dung phù hợp với sở thích của từng khách hàng dựa trên dữ liệu như lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web. Điều này giúp tăng cơ hội để khách hàng tiếp xúc với các thông tin có giá trị, từ đó nâng cao mức độ tương tác với doanh nghiệp.

 

Ba giai đoạn triển khai AI tạo sinh

1. Triển khai vào các hoạt động hiện có

Trước tiên, mục tiêu là nâng cao hiệu quả của các hoạt động marketing hiện có bằng cách sử dụng các công cụ AI tạo sinh. Ví dụ, các nhiệm vụ như viết bản sao đơn giản, tạo hình ảnh và thực hiện thử nghiệm A/B có thể nhanh chóng nhận thấy hiệu quả của việc triển khai AI tạo sinh, cho phép nhận ra ngay lập tức những hiệu quả của nó. Điều này giúp giảm thời gian và tài nguyên dành cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hàng ngày, tạo ra một môi trường cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị gia tăng cao hơn. Cụ thể, nó cho phép tập trung nhiều hơn vào phân tích dữ liệu phức tạp và lập kế hoạch chiến lược marketing dài hạn, dẫn đến việc tăng năng suất của toàn bộ nhóm.

Ngoài ra, việc sử dụng các công cụ AI tạo sinh không chỉ giúp quy trình làm việc trở nên hiệu quả hơn mà còn tạo cơ hội để đưa ra những ý tưởng và sáng tạo mới, từ đó cải thiện hơn nữa kết quả marketing.

2. Phân biệt thông qua tùy chỉnh

Phân biệt thông qua tùy chỉnh là bước tiếp theo để tận dụng hiệu quả các công cụ AI tạo sinh. Sau khi đã quen với việc sử dụng các công cụ AI tạo sinh cơ bản, bước tiếp theo là tùy chỉnh chúng bằng cách sử dụng dữ liệu độc đáo của công ty bạn, cho phép thực hiện các hoạt động tiếp thị chính xác hơn.

Cụ thể, bằng cách cho AI học các nguyên tắc hướng dẫn thương hiệu của bạn, dữ liệu hiệu suất của các chiến dịch tiếp thị trước đây và dữ liệu hành vi khách hàng, bạn có thể có được các đầu ra được tối ưu hóa cho nhu cầu kinh doanh và đặc điểm khách hàng của mình. Loại tùy chỉnh này cho phép tạo ra nội dung và chiến lược độc đáo, khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh, từ đó cho phép tiếp thị được cá nhân hóa nhiều hơn phù hợp với đối tượng mục tiêu của bạn.

Kết quả là sự gắn kết của khách hàng được củng cố, dẫn đến tăng lòng trung thành với thương hiệu và tăng trưởng doanh thu. Việc sử dụng AI tạo sinh được tùy chỉnh không chỉ là công cụ để nâng cao hiệu quả mà còn là một phương tiện quan trọng để nâng cao giá trị độc đáo của công ty bạn.

3. Sự thay đổi của các hoạt động marketing thông qua AI tạo sinh

Sự thay đổi của các hoạt động marketing thông qua AI tạo sinh là một sáng kiến quan trọng trong dài hạn. Cuối cùng, nó đòi hỏi phải tích hợp AI tạo sinh vào tất cả các hoạt động tiếp thị và thiết lập các phương pháp tiếp cận mới không bị ràng buộc bởi các phương pháp truyền thống. AI tạo sinh không chỉ đơn thuần là một công cụ; nó có tiềm năng cách mạng hóa và tinh gọn mọi quy trình tiếp thị, từ phân tích dữ liệu đến phân đoạn khách hàng, tạo nội dung và thậm chí đo lường hiệu quả chiến dịch. Điều này cho phép các nhà tiếp thị phân tích ngay lập tức một lượng lớn dữ liệu, cho phép nhắm mục tiêu chính xác và chính xác hơn. Trong việc tạo nội dung, nó cho phép tạo ra các sáng tạo tối ưu một cách nhanh chóng, phù hợp với đối tượng mục tiêu.

Hơn nữa, trong việc đo lường hiệu quả chiến dịch, việc thu thập dữ liệu theo thời gian thực và phân tích kết quả ngay lập tức cho phép ra quyết định nhanh chóng và linh hoạt hơn. Việc sử dụng AI theo cách này sẽ nâng cao hiệu quả marketing một cách đáng kể, đạt được các cấp độ hiệu suất mà trước đây không thể thực hiện được với các phương pháp truyền thống. Bằng cách hoàn toàn tích hợp AI tạo sinh, các công ty có thể tăng cường khả năng cạnh tranh và xây dựng các chiến lược marketing hiệu quả hơn, dựa trên dữ liệu.

 

Các trường hợp thành công trong Marketing sử dụng AI tạo sinh

Cải thiện độ chính xác trong việc nhắm mục tiêu khách hàng

Trong trường hợp của một công ty bán lẻ đã cải thiện thành công độ chính xác trong việc nhắm mục tiêu khách hàng bằng cách sử dụng AI tạo sinh, độ chính xác của việc nhắm mục tiêu đã được cải thiện đáng kể. Công ty này đã xây dựng một hệ thống sử dụng AI tạo sinh để học từ một loạt dữ liệu, bao gồm lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web và dữ liệu nhân khẩu học, để phân phối quảng cáo tối ưu cho từng phân đoạn khách hàng. Nhờ sử dụng những dữ liệu này, AI tạo sinh đã hiểu sâu hơn về hành vi và sở thích của từng khách hàng, cho phép nó phân phối quảng cáo có liên quan cao vào đúng thời điểm.

Kết quả là, lợi tức trên chi tiêu quảng cáo (ROAS) được cải thiện đáng kể, việc phân phối quảng cáo không cần thiết đã giảm bớt, và các hoạt động tiếp thị trở nên hiệu quả hơn. Cách tiếp cận này cho phép công ty tiếp cận chính xác đối tượng khách hàng mục tiêu, góp phần đáng kể vào việc tăng doanh thu. Việc nhắm mục tiêu nâng cao sử dụng AI tạo sinh giúp nắm bắt chính xác nhu cầu của khách hàng mà các phương pháp truyền thống đã bỏ lỡ, mang lại cho doanh nghiệp một lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ.

Tiếp thị nội dung cá nhân hóa

Một công ty du lịch đã thực hiện tiếp thị nội dung cá nhân hóa bằng cách sử dụng AI tạo sinh để đề xuất các kế hoạch du lịch tối ưu cho từng khách hàng. Dựa trên dữ liệu như lịch sử du lịch trước đây và sở thích của khách hàng, AI tạo sinh tự động tạo ra các kế hoạch du lịch và gửi chúng qua email cho khách hàng. Kết quả là số lượng yêu cầu và tỷ lệ đặt chỗ tăng đáng kể, góp phần nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

 

Những điểm cần lưu ý khi triển khai AI tạo sinh

Tầm quan trọng của độ chính xác dữ liệu

Để cải thiện độ chính xác của AI tạo sinh, chất lượng của dữ liệu được sử dụng cho việc học là vô cùng quan trọng. Việc AI tạo sinh có thể đưa ra kết quả chính xác hay không phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác và tính toàn diện của dữ liệu phía sau nó.

Nếu dữ liệu học chính xác và bao quát, AI tạo sinh có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy hơn. Ngược lại, nếu độ chính xác của dữ liệu kém, kết quả mà AI đưa ra có thể bao gồm các lỗi hoặc thông tin không chính xác. Do đó, việc đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu là điều cần thiết khi vận hành AI tạo sinh. Nếu bỏ qua điểm này, AI có thể không hoạt động như mong đợi và đưa ra những kết quả hoặc quyết định sai lầm, vì vậy việc lựa chọn và quản lý dữ liệu cẩn thận là rất cần thiết.

Vấn đề đạo đức

Khi sử dụng AI tạo sinh, cần xem xét kỹ lưỡng các vấn đề đạo đức. Ví dụ, không bao giờ được phép sử dụng AI tạo sinh để tạo ra nội dung mang tính phân biệt đối xử hoặc thu thập dữ liệu xâm phạm quyền riêng tư của cá nhân. Vì AI học từ khối lượng dữ liệu khổng lồ, nên có nguy cơ rằng sự thiên vị hoặc thông tin không phù hợp trong dữ liệu có thể được phản ánh vào kết quả tạo ra. Để tránh những vấn đề này, cần có sự giám sát nghiêm ngặt cả dữ liệu mà AI xử lý lẫn toàn bộ quy trình học tập của nó.

Hơn nữa, trong tiếp thị hoặc tạo nội dung bằng AI tạo sinh, điều quan trọng là phải luôn kiểm tra từ quan điểm đạo đức và đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật cũng như các hướng dẫn của ngành. Ví dụ, cần có các kiểm tra cố ý để đảm bảo rằng nội dung do AI tạo ra không gây bất lợi cho các cá nhân hoặc nhóm cụ thể. Khi công nghệ AI phát triển, trách nhiệm xã hội cũng tăng lên, làm cho việc sử dụng AI tạo sinh một cách có đạo đức trở thành nền tảng hỗ trợ các hoạt động doanh nghiệp đáng tin cậy.

 

Kết luận

AI tạo sinh không chỉ đơn thuần làm cho các nhiệm vụ marketing trở nên hiệu quả hơn mà còn có tiềm năng tạo ra các phương pháp marketing hoàn toàn mới. Bằng cách sử dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả, các công ty có thể cung cấp dịch vụ và sản phẩm tốt hơn cho khách hàng, đồng thời tăng cường khả năng cạnh tranh. AI tạo sinh chắc chắn sẽ trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhà tiếp thị.

 

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company offers offshore development, lab-based development, and consulting services specializing in generative AI. Recently, we have been fortunate to receive many requests for system development integrated with generative AI.

Does your company face challenges in improving operational efficiency?
In the construction industry, daily operations are becoming more complex, and new technologies are needed to enhance productivity. One such technology gaining attention is “generative AI.”

Generative AI is an innovative tool that processes tasks, previously handled manually over long periods, in a much shorter time, supporting efficiency in design and operations. By incorporating generative AI into architectural design and optimizing business processes, the potential for significantly improving productivity across the industry is vast.

This article explains how generative AI is used in the construction industry and how it contributes to operational efficiency through specific examples and benefits.

 

What is Generative AI?

Definition of Generative AI

Generative AI contributes to operational efficiency in the construction industry in the following ways:

• Automated Design Generation:
  Generative AI can automatically create architectural design proposals. This streamlines tasks previously done manually by designers, allowing for the consideration of more design options.
• Automated 3D Modeling:
  Generative AI enables the automatic creation of 3D models of buildings, reducing the time and effort spent on manual modeling.
• Rendering Generation:
  It can also generate architectural renderings automatically, making it easier for designers to convey the visual concept of a building.
• Construction Simulation:
  Generative AI can simulate the construction process, enhancing site safety and helping to shorten project timelines.

How Generative AI Contributes to the Construction Industry

Generative AI can enhance operational efficiency in the construction industry in the following ways:

• Automated Design Generation:
  Generative AI automatically creates architectural design proposals. This streamlines tasks that were previously done manually, allowing designers to explore more design options efficiently.
• Automated 3D Modeling:
  Generative AI generates 3D models of buildings automatically, reducing the time and effort required for manual modeling.
• Automated Rendering Creation:
  It can also create architectural renderings automatically, helping designers easily convey the visual concept of a building.
• Construction Simulation:
  Generative AI can simulate the construction process, improving site safety and helping to shorten project timelines.

 

Considerations for Implementing Generative AI

Ethical Issues

Generative AI raises ethical concerns related to copyright and privacy. There is a risk that the content generated by AI could infringe on others’ copyrights or violate privacy. It is essential to be fully aware of these issues when using generative AI.

Accuracy Issues

As an evolving technology, generative AI does not always produce flawless content. The output may contain incorrect or biased information, so it is crucial for humans to review and correct AI-generated content as needed.

Importance of Data Quality

The performance of generative AI heavily relies on the quality of the training data. Training the AI with appropriate data ensures the generation of high-precision content. Ensuring the quality of training data is vital when implementing generative AI.

 

Practical Applications of Generative AI Tools

• Design Support Tools

These tools automatically generate design proposals to assist architects. Traditionally, architectural design has been a time-consuming and labor-intensive process. However, with generative AI, multiple design options can be created quickly.
AI learns from past design data and style patterns, automatically presenting proposals that reflect the required criteria and conditions. Additionally, the automation of blueprint creation minimizes manual errors and significantly enhances the overall design process efficiency.
This allows designers to focus more time on creative tasks.

• 3D Modeling Tools

This tool leverages generative AI to automatically create 3D models of buildings and efficiently modify them as needed. Traditional 3D modeling requires specialized skills and significant time investment. However, generative AI simplifies this process, allowing it to be completed quickly. For example, by inputting the basic design data of a building, AI can generate detailed 3D models. If design changes are necessary, AI can automatically make adjustments, updating the model in real-time. This streamlines communication between the design team and the client, ensuring that modifications and fine-tuning are promptly reflected.

• Rendering Tools

This tool automatically creates renderings, or visualizations, of completed buildings and offers features to enhance their quality. Renderings are crucial for communicating the visual concept of a building to clients and stakeholders, but their creation typically requires both technical skills and time. With generative AI, designers can input information to generate high-quality renderings automatically, improving the accuracy of these visualizations. AI can also replicate details such as lighting, shadows, and textures realistically, providing a more lifelike representation. This makes it easier to effectively convey the building’s vision to clients.

• Construction Simulation Tools

This tool uses generative AI to simulate the entire construction process. Construction involves many interconnected factors, but AI analyzes these elements to propose optimal plans that enhance both safety and efficiency. For instance, AI can assess weather conditions, terrain, and material delivery schedules to recommend the most effective workflow. Through simulations, AI can also predict potential risks in advance, helping to ensure safety during construction. Additionally, AI contributes to shortening project timelines and reducing costs, significantly improving the overall efficiency of projects.

 

Case Studies of Our Generative AI Solutions

Structuring Data from Construction Material Catalogs:

Traditionally, extracting information about materials needed for home construction from catalogs was done manually, incurring high labor costs. To address this, we developed a system that uses OCR to read catalog content, allowing generative AI to interpret the text and extract only relevant construction material data. This information is then stored in a database, reducing labor costs by over 70%.

Document Search with AI Chat:

A major challenge we addressed was the difficulty in locating specific documents within the vast collection of shared materials in the company. This made information retention and sharing highly dependent on individual employees. To solve this, we implemented a secure RAG (Retrieval-Augmented Generation) system, which allows for efficient document sharing by searching documents and summarizing the retrieved information using generative AI.
Note: This system processes only text-based documents; images and graphs within design and technical documents are not included in the search.

 

Conclusion

Generative AI is a powerful tool that contributes to design support and operational efficiency in the construction industry. It accelerates the generation of design proposals and 3D models, enabling designers to focus more on creative tasks.

Additionally, the automatic generation of renderings and construction simulations facilitates smooth project progression, improving safety and reducing timelines. With the adoption of generative AI, the construction industry can expect further development and enhanced efficiency.

 

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in offshore development and lab-based development in Vietnam, leveraging generative AI as our core strength. We also provide consulting services for generative AI. Recently, we have been fortunate to receive many requests for system development integrated with generative AI.

Are you facing challenges in streamlining your HR operations? With advancements in generative AI, HR departments can now experience significant improvements in various tasks, including recruitment, training, and performance management.

For example, leveraging talent intelligence enables the efficient analysis of candidates’ skills, allowing them to be placed in the most suitable positions.

Additionally, we can enhance employee experience and automate training processes, creating an environment where employees can perform at their best.

 

The Present and Potential of AI Utilization in the HR Industry

How Does AI Transform HR Operations?

AI brings significant changes to HR operations.

Firstly, it automates previously manual tasks such as recruitment processes, schedule management, and candidate screening, leading to improved efficiency. This enables HR professionals to focus more on strategic tasks.

Moreover, AI analyzes large datasets to support the formulation of optimal strategies for recruitment and talent placement. Predictive analytics based on historical data allow companies to identify the right talent and make informed decisions effectively.

Thus, AI not only enhances efficiency but also empowers companies to evolve their HR strategies through data-driven decision-making.

Benefits of AI Implementation

Operational Efficiency: Routine tasks such as screening applications, scheduling interviews, and managing HR information can be automated.

Improved Recruitment Success Rate: AI-powered candidate analysis efficiently identifies candidates with high potential to match the company’s desired profile.

Enhanced Employee Engagement: Providing personalized training programs and ensuring timely communication enhances employee engagement.

Utilization of HR Data: Analyzing accumulated HR data allows for strategic decisions, such as predicting employee turnover and optimizing talent placement.

 

Streamlining HR Operations with Generative AI: Practical Examples and Benefits

Generative AI in Recruitment

By leveraging generative AI, recruitment activities such as creating job postings, screening applications, and scheduling interviews can be automated. This allows recruiters to focus on more strategic tasks, leading to greater efficiency.

Automated Job Post Creation:
With generative AI, job descriptions including roles, required skills, and experience can be generated automatically, resulting in compelling job postings.

Automated Application Screening:
AI can efficiently screen large volumes of applications, ensuring that candidates matching the company’s criteria are shortlisted. This reduces the workload of recruiters significantly.

Automated Interview Scheduling:
AI manages the schedules of applicants and interviewers, setting up interviews efficiently.

Generative AI for Employee Development

Generative AI enables the creation of personalized training programs tailored to each employee’s skills, experience, and learning progress.

Additionally, AI chatbots can handle inquiries related to training content, providing prompt responses to employees’ questions.

Automated Training Program Creation
Generative AI allows for the creation of personalized training programs tailored to each employee’s skills, experience, and learning progress.

Automated Inquiry Handling for Training
AI chatbots can automatically respond to inquiries about training content, ensuring prompt responses to employee questions.

Generative AI for Performance Management

Traditionally, employee evaluations often lacked clear standards due to subjectivity among evaluators. However, with generative AI, evaluations can be conducted based on objective performance metrics.

Automated Evaluations Based on Metrics:
Generative AI enables evaluations to be based on objective performance indicators.

Automated Feedback Generation:
AI automatically generates feedback for employees based on evaluation results.

Case Studies of Generative AI Implementation at Our Company

Structuring Resumes and Job Histories:
By uploading resumes and job histories, the data—such as names, contact details, and career information—are converted into structured formats, significantly reducing the time spent on data entry. Additionally, the system can automatically generate summaries of candidates using generative AI, allowing recruiters to quickly grasp the profiles of applicants.

Matching Evaluation Between Candidates and Companies:
Generative AI analyzes the information of both candidates and companies, evaluates the degree of compatibility, and creates lists of companies that match each candidate, as well as lists of candidates that match each company.

 

Key Considerations for Generative AI Implementation

Data Accuracy Management

The accuracy of generative AI heavily depends on the quality of the training data. Therefore, providing precise and unbiased data to the AI is crucial.
Using low-quality or biased data may lead to inaccurate or skewed results.
Additionally, AI trained on incorrect data carries the risk of spreading misinformation. For ethical reasons, ensuring data accuracy is essential. To maintain the performance and reliability of AI, a rigorous process must be established for collecting, selecting, and managing data accuracy, creating an environment where AI can learn from accurate information.

Ethical Considerations

The use of generative AI requires careful ethical consideration.

First, it is essential to prevent generative AI from producing discriminatory content or biased outputs. If the training data contains bias, the resulting outputs may also reflect unfairness.

Additionally, the handling of personal and confidential information demands strict attention. When AI processes personal data, it is crucial to establish robust management frameworks to ensure that the data is not misused. Furthermore, incorporating mechanisms for reviewing and filtering generated content is necessary to prevent the spread of misinformation, which is another ethical challenge that must be addressed.

Security Measures

When using generative AI, implementing effective security measures is essential.

In particular, handling highly sensitive HR data or personal information requires adequate precautions to mitigate the risks of data leaks or unauthorized access. Encrypting data and applying access restrictions are necessary steps to ensure information security.

Additionally, it is important to regularly check the AI system for vulnerabilities and keep security updates current. Ensuring robust security measures enables the reliable operation of AI systems.

 

Conclusion: Evolving HR Strategies with AI

AI offers new possibilities in various aspects of HR operations, revolutionizing corporate HR strategies.

Automation of recruitment processes, optimal talent placement through employee data analysis, and performance evaluation are all significantly enhanced by AI implementation.

This enables companies to pursue more strategic talent management and make quick, accurate decisions. Moreover, by utilizing AI’s analytical capabilities, businesses can support optimal placements and career development, which contributes to improving employee motivation and retention rates.

By effectively leveraging AI, companies can enhance their competitiveness and achieve sustainable growth. Evolving HR strategies with AI will be a key component in the future of corporate management.

 

Hello, my name is Kakeya, the representative of Scuti.

Our company provides services such as offshore development and lab-based development in Vietnam, focusing on generative AI. We also offer generative AI consulting, and recently, we have received numerous requests for system development integrated with generative AI.

In the advertising industry, streamlining daily operations is a critical theme. With the advancement of generative AI technologies, new methods to enhance the efficiency of creative production and marketing operations have gained significant attention.

Generative AI facilitates the creation of advertising banners and the automated generation of creative content, enabling the delivery of high-quality ads in a short period. However, many may still wonder how to implement it effectively, as well as what specific use cases and applications exist.

This Article Explores Methods and Case Studies of Generative AI to Streamline Operations in the Advertising Industry and Enhance Productivity.

 

What is Generative AI?

Generative AI refers to a type of machine learning model known as a generative model, which creates new data based on the data it has been trained on. This technology is applied in various fields, including natural language processing, image recognition, speech synthesis, and video generation.

For instance, generative AI can automatically produce text from text data, generate new images from image data, or create new sounds from audio data. Additionally, it enables the creation of innovative works based on input data, and it is increasingly being utilized in art, entertainment, and the advertising industry.

With technological advancements, generative AI has gained attention as a tool that supports human creativity and provides new value.

How Generative AI Works

The mechanism of generative AI is based on deep learning technology. Deep learning uses multi-layer neural networks to automatically extract and learn patterns and features from large datasets. During this process, generative AI uncovers hidden relationships and structures within the data and uses these characteristics to generate new data.

For example, text-generating AI learns from extensive text data, understanding grammatical and contextual patterns to generate natural new text. Image-generating AI captures visual features from numerous images and can create entirely new images from scratch. Similarly, audio and video-generating AI learn waveforms and motion patterns to produce realistic sounds and visuals.

 

Application of Generative AI in the Advertising Industry

Automated Generation of Advertising Creative Content

Generative AI can automatically create advertising elements such as catchy slogans, images, and videos. This significantly reduces the time required for ad production and enables the exploration of a greater variety of creative options.

Enhancement of Targeted Advertising Accuracy

Generative AI analyzes user behavior and demographic data to deliver the most suitable advertisements automatically. This helps improve both click-through rates and conversion rates, maximizing campaign effectiveness.

Streamlining Communication with Customers

Generative AI can be used to automate customer interactions through tools such as chatbots and virtual assistants. This reduces the time spent on customer service and enhances overall customer satisfaction.

 

Benefits of Introducing Generative AI

Time Savings through Operational Efficiency

By automating many tasks previously performed by humans, generative AI contributes significantly to reducing time consumption. This allows employees to focus more on creative and value-added tasks.

Cost Reduction

Generative AI helps lower personnel costs and production expenses. This is particularly effective in areas that require specialized knowledge or skills, such as creative production and data analysis, providing substantial cost-saving benefits.

Quality Improvement

Generative AI, by learning from vast amounts of data, can produce content and services with a level of quality that surpasses human creativity and performance in specific fields.

For example, text-generating AI can swiftly create natural texts based on extensive textual data. It is applicable for various purposes, such as news articles, blogs, product descriptions, and even novels or poems. This enables the generation of high-quality, consistent content more efficiently than manual efforts.

 

Considerations When Implementing Generative AI

1. Data Bias

   Generative AI creates new content based on its learning from large datasets. However, if the training data contains biases, the resulting output may reflect those biases.

For instance, if the data contains uneven representation of certain cultures, genders, or regions, the AI may generate unfair or biased results. It is crucial to carefully assess the quality of the data and understand any inherent biases to manage them appropriately.

Ensuring that AI has access to well-balanced information is a vital step toward achieving fair and accurate outputs.

2. Copyright Issues

   Generative AI references existing data to create new content, but it may unintentionally incorporate portions of copyrighted works during this process. Therefore, it is essential to verify that the content generated by AI does not infringe on copyright laws.

For example, without clearly defining the rights concerning text, images, music, or any other type of content, legal disputes may arise. When utilizing generative AI, sufficient caution must be taken to ensure that the technology does not lead to legal issues.

3. Ethical Issues

   Since generative AI creates information based on the data it has learned, there is a risk that it may generate content containing discriminatory expressions or misinformation.

For example, if the data includes biases or stereotypes related to race, gender, or religion, the AI may reflect these in its output. Therefore, it is essential to use AI in an ethically appropriate manner by carefully considering and managing its usage. To prevent adverse social impacts, the ethical aspects of generative AI must be thoroughly taken into account.

 

Steps for Implementing Generative AI

1. Clarifying Objectives and Challenges

   It is crucial to define the objectives for implementing generative AI and specify the challenges you aim to address. For instance, setting clear goals such as improving ad production efficiency, enhancing targeting accuracy, or increasing customer satisfaction is essential.

2. Selecting the Right Generative AI Tools

   There are numerous generative AI tools available, but selecting a tool that aligns with your company’s needs and objectives is necessary. When choosing a tool, it is important to consider factors such as functionality, cost, security, and support system.

3. Preparing Data

   The quality of the content generated by AI depends on the quality of the training data. Therefore, it is necessary to gather data that is most relevant to your business operations and process it into an appropriate format.

4. Testing and Validation

   Once the generative AI tools are in use, testing and validation should be conducted. It is important to assess the quality and effectiveness of the generated content and make parameter adjustments or tool changes as needed.

5. Building an Operational Structure

   To continue utilizing generative AI effectively, it is necessary to establish an operational structure. This includes assigning responsible personnel, regularly monitoring the operational status, and updating tools and data when necessary.

 

Specific Steps for Implementing Generative AI in the Advertising Industry

The following steps outline an effective approach for integrating AI into marketing and advertising:

1. Enhancing Internal Understanding of AI

   It is essential to familiarize employees with the basics of AI technology and its practical applications. Conducting training sessions, workshops, or study meetings helps alleviate concerns or resistance towards AI and fosters an environment where employees can actively leverage AI.

2. Identifying Concrete Use Cases for AI

   Clearly define how AI can be integrated into marketing and advertising processes to improve operational efficiency and increase sales. For instance, delegating customer data analysis to AI can enhance the precision of targeting and personalized advertising efforts.

3. Selecting Appropriate AI Tools

   Implementing AI tools that align with your company’s marketing goals and workflow is crucial. Consider functionality, cost, security, and post-deployment support when choosing tools. There are various options, including data analysis tools, chatbots, and content generation tools.

4. Organizing and Utilizing Data

   Since AI depends on data for learning, it is necessary to collect and organize high-quality data. Gather data on customer behavior, purchase history, and campaign results, and structure it into formats suitable for AI, enabling more precise and effective marketing strategies.

5. Measuring Effectiveness and Providing Feedback

   Quantify the outcomes of AI-powered campaigns and initiatives to identify successes and areas for improvement. Continuously monitor the impact of AI, and adjust your marketing strategies accordingly to achieve further optimization and efficiency.

By following these steps incrementally, companies can drive innovation in marketing and advertising activities, enhancing their competitiveness.

 

Case Study of Generative AI Adoption in the Advertising Industry

Coca-Cola’s “Create Real Magic” Campaign

This campaign utilizes generative AI to allow users to create original artworks using Coca-Cola’s brand assets, logos, and visual elements.

Users can unleash their creativity to design artwork based on Coca-Cola’s unique themes and share their creations. This initiative promotes interaction between the brand and consumers, increasing engagement by involving consumers in the creative process.

Empowered by AI, users can reimagine Coca-Cola’s identity as personal expressions, achieving significant success as a participatory marketing campaign.

Duolingo’s AI Learning Feature

This feature leverages generative AI to analyze users’ learning progress in real time and automatically generate the most suitable practice problems for individual learners. The AI understands the learners’ strengths and weaknesses and provides a customized learning experience based on this information. This approach enables users to improve their language skills more efficiently while maintaining their learning motivation.

Additionally, the generative AI adjusts the difficulty based on user responses, ensuring that the learning content remains both appropriate and challenging. This high level of personalization has become a key factor in Duolingo’s success, offering a flexible learning environment where learners can progress at their own pace.

 

The Future of the Advertising Industry with Generative AI

Generative AI holds the potential to transform the advertising industry and unlock new possibilities.

1. Personalization of Customer Experience

   Generative AI analyzes customers’ behavioral history and preferences to generate the most suitable ads and content for each individual. This enhances the customer experience, deepening engagement with the brand.

2. Democratization of Creative Production

   In the past, creative production required the expertise of designers and copywriters. However, with the advent of generative AI, anyone can easily create high-quality ad content. This democratization is expected to inspire more ideas and revitalize creativity across the advertising industry.

3. Visualization and Optimization of Ad Performance

   Generative AI enables real-time analysis and optimization of advertising campaigns. This allows for the reduction of wasted ad spend and more effective budget allocation.

 

Our Company’s Case Studies

AI Document Search for a Major Digital Marketing Company

We customized our “Secure GAI” to create a system where internal documents, such as work regulations and proposals, can be searched via AI chat.

Additionally, we implemented functions tailored to the company’s operations, including integration with external cloud services, image generation and analysis, and the Code Interpreter feature.

Automated Generation of LP Content

We built a system that uses LLM to generate parts of landing page content automatically, optimizing conversion rates (CVR).

Automated Video Content Planning

For a client in video production, we developed a system where generative AI understands the “winning patterns” accumulated by the client. By entering the project outline, the system automatically generates plans aligned with these patterns.

 

Conclusion

Generative AI has the potential to improve operational efficiency, enhance customer experience, and create new business models in the advertising industry. By proactively utilizing generative AI, the entire advertising industry can evolve, leading to a more innovative and creative future.

 

 

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

Công ty chúng tôi cung cấp các dịch vụ như phát triển offshore và phát triển theo mô hình lab tại Việt Nam, tập trung vào AI tạo sinh. Chúng tôi cũng cung cấp dịch vụ tư vấn về AI tạo sinh, và gần đây, chúng tôi đã nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp AI tạo sinh.

Trong ngành quảng cáo, việc tối ưu hóa hoạt động hàng ngày là một chủ đề quan trọng. Với sự phát triển của công nghệ AI tạo sinh, các phương pháp mới để nâng cao hiệu quả trong sản xuất sáng tạo và quản lý marketing đã thu hút nhiều sự chú ý.

AI tạo sinh giúp tạo ra banner quảng cáo và tự động hóa việc sản xuất nội dung sáng tạo, cho phép tạo ra quảng cáo chất lượng cao trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, nhiều người có thể vẫn chưa biết cách triển khai hiệu quả và những trường hợp sử dụng cụ thể như thế nào.

Bài viết này khám phá các phương pháp và ví dụ áp dụng AI tạo sinh để tối ưu hóa quy trình trong ngành quảng cáo và nâng cao năng suất.

 

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là một loại mô hình học máy được gọi là mô hình tạo sinh, có khả năng tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã được học. Công nghệ này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh, tổng hợp giọng nói và tạo video.

Ví dụ, AI tạo sinh có thể tự động tạo văn bản từ dữ liệu văn bản, tạo ra hình ảnh mới từ dữ liệu hình ảnh hoặc tạo âm thanh mới từ dữ liệu âm thanh. Ngoài ra, AI tạo sinh còn có thể tạo ra những tác phẩm sáng tạo dựa trên dữ liệu đầu vào và đang ngày càng được ứng dụng trong nghệ thuật, giải trí và ngành quảng cáo.

Với sự phát triển của công nghệ, AI tạo sinh đã thu hút sự chú ý như một công cụ hỗ trợ cho sự sáng tạo của con người và mang lại những giá trị mới.

Cách thức hoạt động của AI tạo sinh

Cơ chế hoạt động của AI tạo sinh dựa trên công nghệ học sâu (deep learning). Học sâu sử dụng các mạng nơ-ron nhiều lớp để tự động trích xuất và học các mẫu và đặc điểm từ các tập dữ liệu lớn. Trong quá trình này, AI tạo sinh sẽ tìm ra các mối quan hệ và cấu trúc ẩn trong dữ liệu và tạo dữ liệu mới dựa trên những đặc điểm đó.

Ví dụ, AI tạo văn bản học từ dữ liệu văn bản phong phú, hiểu được các mẫu ngữ pháp và ngữ cảnh để tạo ra các văn bản tự nhiên mới. AI tạo hình ảnh nắm bắt các đặc điểm thị giác từ nhiều hình ảnh và có thể vẽ nên hình ảnh mới từ đầu. Tương tự, AI tạo âm thanh và video học các dạng sóng âm và chuyển động để tạo ra âm thanh và hình ảnh chân thực.

 

Cách áp dụng AI tạo sinh trong ngành quảng cáo

Tự động tạo nội dung sáng tạo quảng cáo

AI tạo sinh có thể tự động tạo ra các yếu tố quảng cáo như khẩu hiệu thu hút, hình ảnh và video. Điều này giúp rút ngắn thời gian sản xuất quảng cáo và cho phép thử nhiều lựa chọn sáng tạo hơn.

Nâng cao độ chính xác của quảng cáo nhắm mục tiêu

AI tạo sinh phân tích dữ liệu hành vi và thông tin người dùng để tự động phân phối quảng cáo phù hợp nhất. Nhờ đó, tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi của quảng cáo được kỳ vọng sẽ tăng lên.

Tối ưu hóa giao tiếp với khách hàng

AI tạo sinh được sử dụng để tự động hóa giao tiếp với khách hàng thông qua các công cụ như chatbot và trợ lý ảo. Điều này giúp rút ngắn thời gian xử lý yêu cầu và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

 

Lợi ích của việc áp dụng AI tạo sinh

Tiết kiệm thời gian nhờ tối ưu hóa quy trình làm việc

AI tạo sinh giúp tự động hóa nhiều công việc mà trước đây con người phải thực hiện, đóng góp đáng kể vào việc tiết kiệm thời gian. Nhờ đó, nhân viên có thể tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và mang lại giá trị cao hơn.

Giảm chi phí

AI tạo sinh giúp giảm chi phí nhân sự và chi phí sản xuất. Điều này đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực yêu cầu kiến thức chuyên môn hoặc kỹ năng cao như sản xuất nội dung sáng tạo và phân tích dữ liệu, mang lại lợi ích lớn về mặt tiết kiệm chi phí.

Nâng cao chất lượng

AI tạo sinh, thông qua việc học từ một lượng dữ liệu lớn, có thể tạo ra nội dung và dịch vụ với chất lượng vượt trội so với sự sáng tạo và hiệu suất của con người trong một số lĩnh vực cụ thể.

Ví dụ, AI tạo văn bản có thể nhanh chóng tạo ra các văn bản tự nhiên dựa trên dữ liệu văn bản phong phú. Nó được ứng dụng trong nhiều mục đích như bài báo, blog, mô tả sản phẩm và thậm chí cả tiểu thuyết hay thơ. Điều này giúp tạo ra nội dung chất lượng cao và nhất quán hiệu quả hơn so với việc làm thủ công.

 

Những lưu ý khi triển khai AI tạo sinh

1. Sự thiên lệch trong dữ liệu

AI tạo sinh tạo ra nội dung mới dựa trên việc học từ dữ liệu lớn. Tuy nhiên, nếu dữ liệu đào tạo chứa các yếu tố thiên lệch, kết quả đầu ra có thể phản ánh những thiên lệch đó.

Ví dụ, nếu dữ liệu có sự phân bố không đồng đều về các nền văn hóa, giới tính, hoặc khu vực, AI có thể tạo ra kết quả không công bằng. Do đó, việc đánh giá kỹ lưỡng chất lượng dữ liệu và hiểu rõ các yếu tố thiên lệch là rất quan trọng để quản lý chúng đúng cách.

Đảm bảo rằng AI có thể truy cập vào thông tin cân bằng là một bước quan trọng để đạt được đầu ra công bằng và chính xác.

2. Vấn đề bản quyền

AI tạo sinh tham chiếu dữ liệu hiện có để tạo ra nội dung mới, nhưng có thể vô tình sử dụng một phần tác phẩm có bản quyền trong quá trình này. Vì vậy, cần kiểm tra trước để đảm bảo nội dung do AI tạo ra không vi phạm bản quyền.

Ví dụ, nếu không làm rõ quyền liên quan đến văn bản, hình ảnh, âm nhạc hoặc bất kỳ loại nội dung nào, có thể phát sinh tranh chấp pháp lý. Khi sử dụng AI tạo sinh, cần thận trọng để đảm bảo công nghệ này không gây ra vấn đề pháp lý.

3. Vấn đề đạo đức

Vì AI tạo sinh tạo ra thông tin dựa trên dữ liệu đã học, nên có nguy cơ nó sẽ tạo ra nội dung chứa các biểu hiện phân biệt hoặc thông tin sai lệch.

Ví dụ, nếu dữ liệu học chứa các định kiến hoặc khuôn mẫu liên quan đến chủng tộc, giới tính hoặc tôn giáo, AI có thể phản ánh những yếu tố đó trong kết quả của nó. Do đó, cần thận trọng xem xét và quản lý việc sử dụng AI để đảm bảo tính đạo đức. Để tránh tác động tiêu cực đến xã hội, các khía cạnh đạo đức của AI tạo sinh cần được xem xét kỹ lưỡng.

 

Các bước triển khai AI tạo sinh

1. Xác định rõ mục tiêu và thách thức

Cần xác định rõ mục tiêu của việc triển khai AI tạo sinh và cụ thể hóa các thách thức cần giải quyết. Ví dụ, việc đặt ra các mục tiêu cụ thể như nâng cao hiệu quả sản xuất quảng cáo, cải thiện độ chính xác của nhắm mục tiêu, hoặc tăng cường sự hài lòng của khách hàng là rất quan trọng.

2. Lựa chọn công cụ AI tạo sinh phù hợp

Có nhiều công cụ AI tạo sinh trên thị trường, nhưng cần chọn công cụ phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của công ty. Khi chọn công cụ, cần xem xét các yếu tố như tính năng, chi phí, bảo mật và hệ thống hỗ trợ.

3. Chuẩn bị dữ liệu

Chất lượng nội dung do AI tạo ra phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu học. Vì vậy, cần thu thập dữ liệu phù hợp nhất với hoạt động của doanh nghiệp và xử lý chúng theo định dạng thích hợp.

4. Kiểm tra và xác thực

Sau khi triển khai công cụ AI tạo sinh, cần tiến hành kiểm tra và xác thực. Đánh giá chất lượng và hiệu quả của nội dung được tạo ra và điều chỉnh các tham số hoặc thay đổi công cụ nếu cần thiết.

5. Xây dựng cơ cấu vận hành

Để tiếp tục sử dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả, cần xây dựng cơ cấu vận hành. Điều này bao gồm phân công người phụ trách, thường xuyên theo dõi tình trạng vận hành và cập nhật công cụ hoặc dữ liệu khi cần thiết.

 

Các bước cụ thể để triển khai AI tạo sinh trong ngành quảng cáo

Các bước dưới đây sẽ giúp áp dụng AI vào hoạt động marketing và quảng cáo một cách hiệu quả:

1. Nâng cao hiểu biết nội bộ về AI

Nhân viên cần được trang bị kiến thức về công nghệ AI và cách ứng dụng cụ thể của nó. Việc tổ chức các buổi đào tạo, hội thảo hoặc workshop giúp giảm bớt lo ngại và khuyến khích nhân viên tích cực sử dụng AI.

2. Xác định các trường hợp sử dụng cụ thể của AI

Cần xác định rõ cách AI có thể tích hợp vào quy trình marketing và quảng cáo để tối ưu hóa hoạt động và tăng doanh thu. Ví dụ, phân tích dữ liệu khách hàng bằng AI có thể cải thiện độ chính xác của việc nhắm mục tiêu và cá nhân hóa quảng cáo.

3. Lựa chọn công cụ AI phù hợp

Việc triển khai công cụ AI cần phải phù hợp với mục tiêu marketing và quy trình làm việc của công ty. Khi chọn công cụ, cần xem xét các yếu tố như tính năng, chi phí, bảo mật và hỗ trợ sau khi triển khai. Có nhiều lựa chọn, bao gồm công cụ phân tích dữ liệu, chatbot và công cụ tạo nội dung.

4. Tổ chức và sử dụng dữ liệu

Vì AI phụ thuộc vào dữ liệu để học hỏi, cần thu thập và tổ chức dữ liệu chất lượng cao. Thu thập dữ liệu về hành vi khách hàng, lịch sử mua sắm và kết quả chiến dịch, và chuẩn bị chúng dưới dạng phù hợp với AI để thực hiện chiến lược marketing chính xác và hiệu quả hơn.

5. Đo lường hiệu quả và phản hồi

Đo lường định lượng hiệu quả của các chiến dịch và sáng kiến có sử dụng AI để xác định thành công và cải thiện. Theo dõi liên tục tác động của AI và điều chỉnh chiến lược marketing để đạt hiệu quả và tối ưu hóa cao hơn.

Bằng cách thực hiện theo các bước này, doanh nghiệp có thể tạo ra những đổi mới trong marketing và quảng cáo, đồng thời tăng cường năng lực cạnh tranh.

 

Ví dụ về việc áp dụng AI tạo sinh trong ngành quảng cáo

Chiến dịch “Create Real Magic” của Coca-Cola

Chiến dịch này sử dụng AI tạo sinh để cho phép người dùng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật độc đáo bằng cách sử dụng tài sản thương hiệu, logo và yếu tố hình ảnh của Coca-Cola.

Người dùng có thể phát huy sự sáng tạo của mình để thiết kế các tác phẩm nghệ thuật dựa trên chủ đề độc đáo của Coca-Cola và chia sẻ chúng. Đây là một sáng kiến thúc đẩy sự tương tác giữa thương hiệu và người tiêu dùng, tăng cường sự gắn kết bằng cách cho phép người tiêu dùng tham gia vào quá trình sáng tạo.

Với sức mạnh của AI, người dùng có thể tái hiện bản sắc của Coca-Cola theo cách riêng của mình, tạo ra thành công lớn trong chiến dịch marketing có sự tham gia của người dùng.

Tính năng học tập AI của Duolingo

Tính năng này sử dụng AI tạo sinh để phân tích tiến trình học tập của người dùng trong thời gian thực và tự động tạo ra các bài tập phù hợp nhất cho từng người học. AI hiểu được các điểm mạnh và điểm yếu của người học và cung cấp trải nghiệm học tập được tùy chỉnh dựa trên thông tin đó, giúp người dùng nâng cao kỹ năng ngôn ngữ một cách hiệu quả hơn và duy trì động lực học tập.

Ngoài ra, AI tạo sinh điều chỉnh độ khó dựa trên phản hồi của người dùng, đảm bảo nội dung học tập luôn phù hợp và có tính thách thức. Mức độ cá nhân hóa cao này là một trong những yếu tố quan trọng góp phần vào thành công của Duolingo, tạo ra môi trường học tập linh hoạt cho phép người học tiến bộ theo tốc độ của riêng mình.

 

Tương lai của ngành quảng cáo với AI tạo sinh

AI tạo sinh có khả năng thay đổi cách thức hoạt động của ngành quảng cáo và mở ra những cơ hội mới.

1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI tạo sinh phân tích lịch sử hành vi và sở thích của khách hàng để tạo ra quảng cáo và nội dung phù hợp nhất cho từng cá nhân, cải thiện trải nghiệm và tăng cường sự gắn kết với thương hiệu.

2. Dân chủ hóa sản xuất sáng tạo

Trước đây, sản xuất sáng tạo đòi hỏi chuyên môn từ các nhà thiết kế và người viết quảng cáo. Tuy nhiên, với sự ra đời của AI tạo sinh, bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo ra nội dung quảng cáo chất lượng cao. Điều này được kỳ vọng sẽ khơi dậy nhiều ý tưởng hơn và thúc đẩy sự sáng tạo trong toàn bộ ngành quảng cáo.

3. Hiển thị và tối ưu hóa hiệu quả quảng cáo

AI tạo sinh cho phép phân tích và tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo theo thời gian thực, giúp giảm thiểu lãng phí ngân sách và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

 

Ví dụ về ứng dụng của chúng tôi

Tìm kiếm tài liệu bằng AI cho một công ty marketing kỹ thuật số lớn

Chúng tôi đã tùy chỉnh “Secure GAI” để xây dựng hệ thống cho phép tìm kiếm các tài liệu nội bộ như quy định làm việc và đề xuất qua AI chat.

Ngoài ra, chúng tôi đã triển khai các chức năng phù hợp với hoạt động của công ty, bao gồm tích hợp với dịch vụ đám mây bên ngoài, tạo và phân tích hình ảnh, cũng như tính năng Code Interpreter.

Tự động tạo nội dung LP

Chúng tôi đã phát triển hệ thống sử dụng LLM để tự động tạo một phần nội dung của trang đích, tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (CVR).

Tự động lập kế hoạch nội dung video

Đối với khách hàng trong lĩnh vực sản xuất video, chúng tôi đã xây dựng hệ thống để AI hiểu được các “mô hình thành công” mà khách hàng đã tích lũy. Bằng cách nhập nội dung dự án, hệ thống sẽ tự động tạo ra kế hoạch phù hợp với các mô hình này.

 

Kết luận

AI tạo sinh có khả năng cải thiện hiệu quả hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra các mô hình kinh doanh mới trong ngành quảng cáo. Việc chủ động sử dụng AI tạo sinh sẽ giúp ngành quảng cáo phát triển và tạo ra một tương lai sáng tạo và đầy tiềm năng hơn.