Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company provides services such as Vietnamese offshore development and lab-type development, with a focus on generative AI. 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.

 

Basic Knowledge of Generative AI

What is Generative AI?

Generative AI is a type of artificial intelligence (AI) that can generate new content and data based on patterns learned from existing data.

This technology can generate various formats of data, including text, images, audio, and video, and is expected to be utilized in various business scenarios. While traditional AI analyzes and predicts based on existing data, generative AI can produce creative outputs.

Specifically, by learning a large volume of text data, image data, audio data, etc., it can generate natural sentences, images, and sounds that seem to have been created by humans.

For example, a text generation AI can create various genres of writing, such as blog articles, novels, poems, and scripts. Likewise, an image generation AI can produce images in various styles, including photographs, illustrations, and paintings.

Mechanism of Generative AI

Generative AI is realized using a type of machine learning called deep learning.

In deep learning, a model that mimics the neural circuits of the human brain, known as a neural network, is trained using large amounts of data, enabling it to recognize complex patterns. In generative AI, this deep learning is utilized to learn the characteristics of input data and output new data based on those characteristics.

Among deep learning techniques, “Generative Adversarial Networks (GANs)” and “Variational Autoencoders (VAEs)” are particularly central to generative AI.

GANs use two networks called the generative network and the discriminative network for training. The generative network learns to create data that resembles real data from noise, while the discriminative network learns to determine whether the input data is real or not.

By having these two networks compete against each other during training, it becomes possible to generate data with higher accuracy. On the other hand, VAEs learn to map input data into a lower-dimensional space called latent variables and then restore data close to the original from these latent variables.

Through this learning process, it is possible to capture the latent characteristics of data and generate new data.

At our company, we have created a document titled “How to Use Generative AI by Purpose! A Collection of Generative AI Use Cases,” summarizing how ChatGPT and generative AI can be utilized in business. It is available for free download, so please make good use of it!

 

Use Cases of Generative AI in Companies

Text Generation: Improving Operational Efficiency and Customer Experience

Generative AI can be utilized for various text processing tasks such as automatic text generation, summarization, translation, and proofreading.

For example, it is used widely in tasks such as chatbots that automatically respond to customer inquiries, assistance in creating internal documents, and automatic generation of marketing content. By automating these tasks, both operational efficiency and improved customer experience can be achieved simultaneously.

For instance, in the field of customer support, chatbots utilizing generative AI can automatically respond to customer inquiries, shortening customer wait times while simultaneously alleviating the burden on customer support representatives.

Additionally, in the marketing sector, using generative AI to automatically generate personalized advertising text and newsletters based on customer attributes and purchase history is expected to enhance marketing effectiveness.

Image Generation: New Possibilities for Expression

Generative AI has brought significant innovations in the field of image processing, including image generation, editing, and transformation. Techniques such as automatic generation of realistic images, creation of fictional character images, enhancement of image resolution, and style transfer are utilized to provide new expressive possibilities across various industries, including advertising, gaming, and entertainment.

For instance, in the advertising industry, the use of generative AI has made it possible to produce high-quality advertising banners and posters in a short amount of time. In the gaming industry, the automatic generation of 3D models for characters and backgrounds reduces costs and development time.

In the entertainment industry, generative AI is leveraged to create images of non-existent characters or to combine CGI with live-action footage, resulting in more realistic and impactful visuals.

As a result, new possibilities are expanding throughout the creative industry.

Voice Generation: Evolution of Communication

Generative AI is also applied in voice generation, allowing for natural speech synthesis that is indistinguishable from human voices, the ability to learn and reproduce specific speaking styles, and noise reduction.

This evolution has advanced communication using voice, with applications such as voice assistants, voice translation, and voice content production.

For example, voice assistants are embedded in smartphones and smart speakers, automatically executing tasks in response to user voice commands. Voice translation enables real-time communication between people speaking different languages, facilitating smooth intercultural exchanges.

Moreover, in voice content production, generative AI can generate high-quality audio without the need for narrators or voice actors, contributing to cost and time savings in advertising, education, and entertainment sectors.

 

Implementation Methods and Detailed Steps for Introducing Generative AI

Clarifying Objectives: What Do You Want to Achieve?

The first important step when introducing generative AI is to clarify the objectives. If the objectives are unclear, there is a risk of not achieving the expected results.

For example, setting specific goals such as “improving customer service efficiency,” “enhancing marketing effectiveness,” or “promoting new product development” can provide appropriate direction.

By clarifying the issues you want to solve and the expected outcomes using generative AI, you can select the optimal tools and data and formulate an effective implementation plan.

Moreover, sharing goals helps unify the understanding among stakeholders within the organization, facilitating a smoother implementation process.

Data Preparation: Learning Materials for Generative AI

To enhance the accuracy of generative AI, it is essential to have a large quantity of high-quality data.

Collecting data that aligns with the purpose and area of implementation and organizing and processing it appropriately is key to success. Particularly, the quality and quantity of data are directly linked to the performance of generative AI, necessitating careful handling.

When collecting data, it is essential to ensure comprehensiveness, accuracy, and timeliness, requiring the gathering of diverse data.

Furthermore, during the data organization and processing stage, tasks such as standardizing formats, handling missing values, and removing noise should be conducted to create an environment where the AI can learn efficiently.

Additionally, when handling data that includes personal or sensitive information, it is necessary to ensure compliance with laws and to adequately consider privacy protection.

Selecting Tools: Choosing Those That Fit Your Purpose and Budget

There is a wide variety of tools available for implementing generative AI, each with different characteristics. When selecting tools, it is important to consider the purpose of implementation, necessary features, and budget to choose the most suitable tools for your company.

There are a wide range of options, from open-source tools available for free to high-functionality commercial tools. When selecting tools, not only the completeness of features but also usability, support systems, and security measures are important factors to consider.

Especially when introducing commercial tools, it is crucial to confirm whether appropriate support and updates are provided in case of issues. Additionally, compatibility with the company’s system environment should not be overlooked.

Evaluation and Improvement: Measuring Effectiveness and Continuous Improvement

After implementing generative AI, it is important to regularly measure its effectiveness and make improvements as necessary.

It is essential to evaluate the extent of the results achieved against the goals set at the time of implementation, and, if necessary, to add data or retrain the model to improve the accuracy of the generative AI. Setting specific KPIs (Key Performance Indicators) for effectiveness measurement and evaluating based on quantitative data is effective.

Moreover, if the expected effects are not achieved, it is necessary to analyze the causes and implement appropriate improvement measures.

Generative AI is not just a tool to be operated as is after implementation; it is a tool that can produce higher results through continuous improvement. A long-term perspective on review and optimization is key to unlocking the true potential of generative AI.

 

Risks of Generative AI

Ethical Issues

While generative AI is a powerful technology, it also poses risks of ethical issues.

For example, the spread of misinformation and privacy violations are instances of this risk. Malicious users can utilize generative AI to create fake videos or images impersonating real individuals, which can lead to defamation and confusion.

Furthermore, when used to generate and spread fake news, biased information can permeate society and exacerbate anxiety.

Additionally, there are privacy risks. The misuse of data related to personal privacy by generative AI or its use without permission heightens the risk of personal information leakage or infringement.

To address these ethical issues, it is necessary to establish regulations and rules regarding the appropriate use of technology.

Impact on Employment

The proliferation of generative AI has the potential to significantly impact the labor market.

In particular, jobs that involve many routine or simple tasks are at risk of being replaced by automation through generative AI, leading to a reduction in employment opportunities.

For example, simple tasks such as data entry, text generation, and image processing can increasingly be delegated to AI, which may result in a decreased need for human labor.

On the other hand, there is also the possibility that new jobs utilizing new technologies may emerge, but concerns remain high about individuals in existing occupations being replaced by generative AI.

Particularly, low-skilled workers and those in certain industries are likely to be affected by the evolution of AI, and may need to undergo re-employment or retraining.

To address the impact on employment, it is essential to implement measures such as skill training and career transition support associated with the introduction of AI.

 

Conclusion

Generative AI has the potential to bring about innovative changes in modern business.

Through proper implementation and utilization, it can create unprecedented business opportunities and strengthen corporate competitiveness.

However, it is also true that generative AI is still an evolving technology with several challenges remaining.

For instance, there are concerns about the accuracy of generated content, ethical issues, and privacy protection, necessitating companies to explore ways to utilize this technology while addressing these challenges.

Nonetheless, the potential of generative AI is extremely high, and more companies are expected to proceed with its implementation in the future. The key to success lies in correctly understanding generative AI and effectively utilizing it according to business needs.

By doing so, companies can expect to seize new growth opportunities.

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.

 

Kiến thức cơ bản về AI tạo sinh

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra nội dung và dữ liệu mới dựa trên các mẫu đã học từ dữ liệu hiện có.

Công nghệ này có thể tạo ra nhiều định dạng dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, và được kỳ vọng sẽ được sử dụng trong nhiều tình huống kinh doanh khác nhau. Trong khi AI truyền thống phân tích và dự đoán dựa trên dữ liệu hiện có, AI tạo sinh có khả năng tạo ra các sản phẩm đầu ra sáng tạo.

Cụ thể, bằng cách học một khối lượng lớn dữ liệu văn bản, dữ liệu hình ảnh, dữ liệu âm thanh, v.v., nó có thể tạo ra các câu tự nhiên, hình ảnh và âm thanh như thể được tạo ra bởi con người.

Ví dụ, AI tạo văn bản có thể tạo ra nhiều thể loại văn bản khác nhau, như bài viết blog, tiểu thuyết, thơ và kịch bản. Tương tự, AI tạo hình ảnh có thể tạo ra hình ảnh theo nhiều phong cách khác nhau, bao gồm ảnh chụp, minh họa và tranh vẽ.

Cơ chế của AI tạo sinh

AI tạo sinh được thực hiện bằng cách sử dụng một loại học máy gọi là học sâu.

Trong học sâu, một mô hình mô phỏng các mạch thần kinh của não người, được gọi là mạng nơ-ron, được đào tạo bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu, cho phép nhận dạng các mẫu phức tạp. Trong AI tạo sinh, học sâu này được sử dụng để học các đặc điểm của dữ liệu đầu vào và xuất ra dữ liệu mới dựa trên các đặc điểm đó.

Trong số các kỹ thuật học sâu, “Mạng đối kháng tạo sinh (GAN)” và “Mã hóa biến thiên (VAE)” đặc biệt là trung tâm của AI tạo sinh.

GAN sử dụng hai mạng được gọi là mạng tạo sinh và mạng phân biệt để đào tạo. Mạng tạo sinh học cách tạo ra dữ liệu giống như dữ liệu thực từ tiếng ồn, trong khi mạng phân biệt học cách xác định liệu dữ liệu đầu vào có phải là thực hay không.

Bằng cách cho hai mạng này cạnh tranh với nhau trong quá trình đào tạo, việc tạo ra dữ liệu có độ chính xác cao hơn trở nên khả thi. Mặt khác, VAE học cách ánh xạ dữ liệu đầu vào vào một không gian thấp chiều gọi là biến tiềm ẩn và sau đó khôi phục dữ liệu gần với dữ liệu gốc từ các biến tiềm ẩn này.

Thông qua quá trình học này, có thể nắm bắt các đặc điểm tiềm ẩn của dữ liệu và tạo ra dữ liệu mới.

Tại công ty của chúng tôi, chúng tôi đã tạo ra một tài liệu có tiêu đề “Cách sử dụng AI tạo sinh theo mục đích! Bộ sưu tập các trường hợp sử dụng AI tạo sinh”, tóm tắt cách mà ChatGPT và AI tạo sinh có thể được sử dụng trong kinh doanh. Tài liệu này có sẵn để tải xuống miễn phí, vì vậy xin vui lòng sử dụng tốt!

 

Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh trong các công ty

Tạo văn bản: Cải thiện hiệu quả hoạt động và trải nghiệm khách hàng

AI tạo sinh có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ xử lý văn bản như tự động tạo văn bản, tóm tắt, dịch thuật và hiệu đính.

Ví dụ, nó được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ như chatbot tự động phản hồi các câu hỏi của khách hàng, hỗ trợ tạo tài liệu nội bộ, và tự động tạo nội dung tiếp thị. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ này, có thể đạt được cả hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm khách hàng đồng thời.

Chẳng hạn, trong lĩnh vực hỗ trợ khách hàng, các chatbot sử dụng AI tạo sinh có thể tự động phản hồi các câu hỏi của khách hàng, rút ngắn thời gian chờ đợi của khách hàng trong khi giảm bớt gánh nặng cho các đại diện hỗ trợ khách hàng.

Ngoài ra, trong lĩnh vực tiếp thị, việc sử dụng AI tạo sinh để tự động tạo ra văn bản quảng cáo và bản tin được cá nhân hóa dựa trên đặc điểm khách hàng và lịch sử mua hàng dự kiến sẽ nâng cao hiệu quả tiếp thị.

Tạo hình ảnh: Những khả năng biểu đạt mới

AI tạo sinh đã mang đến những đổi mới đáng kể trong lĩnh vực xử lý hình ảnh, bao gồm tạo hình ảnh, chỉnh sửa và chuyển đổi. Các kỹ thuật như tự động tạo ra hình ảnh thực tế, tạo ra hình ảnh nhân vật hư cấu, nâng cao độ phân giải hình ảnh và chuyển đổi phong cách được sử dụng để cung cấp những khả năng biểu đạt mới trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm quảng cáo, trò chơi và giải trí.

Ví dụ, trong ngành quảng cáo, việc sử dụng AI tạo sinh đã cho phép sản xuất các banner quảng cáo và poster chất lượng cao trong một thời gian ngắn. Trong ngành trò chơi, việc tự động tạo ra các mô hình 3D cho nhân vật và bối cảnh giúp giảm chi phí và thời gian phát triển.

Trong ngành giải trí, AI tạo sinh được tận dụng để tạo ra hình ảnh của các nhân vật không tồn tại hoặc kết hợp CGI với hình ảnh thực, tạo ra những hình ảnh thực tế và ấn tượng hơn.

Như vậy, những khả năng mới đang mở rộng trong toàn bộ ngành công nghiệp sáng tạo.

Tạo giọng nói: Sự tiến hóa của giao tiếp

AI tạo sinh cũng được áp dụng trong việc tạo giọng nói, cho phép tổng hợp âm thanh tự nhiên không thể phân biệt được với giọng nói con người, khả năng học hỏi và tái tạo các phong cách nói cụ thể, cũng như loại bỏ tiếng ồn.

Sự tiến hóa này đã thúc đẩy giao tiếp bằng giọng nói, với các ứng dụng như trợ lý giọng nói, dịch giọng nói và sản xuất nội dung giọng nói.

Chẳng hạn, trợ lý giọng nói được tích hợp trong điện thoại thông minh và loa thông minh, tự động thực hiện các nhiệm vụ theo chỉ thị bằng giọng nói của người dùng. Dịch giọng nói cho phép giao tiếp thời gian thực giữa những người nói các ngôn ngữ khác nhau, tạo điều kiện cho sự trao đổi văn hóa giữa các nền văn hóa.

Hơn nữa, trong sản xuất nội dung giọng nói, AI tạo sinh có thể tạo ra âm thanh chất lượng cao mà không cần đến người dẫn chuyện hoặc diễn viên lồng ghép, đóng góp vào việc tiết kiệm chi phí và thời gian trong các lĩnh vực quảng cáo, giáo dục và giải trí.

 

Phương pháp triển khai và các bước thực hiện chi tiết để giới thiệu AI tạo sinh

Làm rõ mục tiêu: Bạn muốn đạt được điều gì?

Bước đầu tiên quan trọng khi giới thiệu AI tạo sinh là làm rõ các mục tiêu. Nếu các mục tiêu không rõ ràng, có nguy cơ không đạt được kết quả mong đợi.

Ví dụ, thiết lập các mục tiêu cụ thể như “cải thiện hiệu quả phục vụ khách hàng,” “nâng cao hiệu quả tiếp thị,” hoặc “thúc đẩy phát triển sản phẩm mới” có thể cung cấp hướng đi phù hợp.

Bằng cách làm rõ các vấn đề mà bạn muốn giải quyết và các kết quả mong đợi khi sử dụng AI tạo sinh, bạn có thể chọn các công cụ và dữ liệu tối ưu, từ đó lập kế hoạch triển khai hiệu quả.

Hơn nữa, việc chia sẻ các mục tiêu giúp thống nhất sự hiểu biết giữa các bên liên quan trong tổ chức, tạo điều kiện cho quá trình triển khai diễn ra suôn sẻ hơn.

Chuẩn bị dữ liệu: Tài liệu học tập cho AI tạo sinh

Để nâng cao độ chính xác của AI tạo sinh, việc có một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao là điều cần thiết.

Việc thu thập dữ liệu phù hợp với mục đích và lĩnh vực triển khai, cũng như tổ chức và xử lý nó một cách thích hợp là chìa khóa thành công. Đặc biệt, chất lượng và số lượng dữ liệu có liên quan trực tiếp đến hiệu suất của AI tạo sinh, do đó cần xử lý một cách cẩn thận.

Khi thu thập dữ liệu, cần đảm bảo tính toàn diện, độ chính xác và tính kịp thời, yêu cầu thu thập dữ liệu đa dạng.

Hơn nữa, trong giai đoạn tổ chức và xử lý dữ liệu, các công việc như chuẩn hóa định dạng, xử lý giá trị thiếu và loại bỏ tiếng ồn cần được thực hiện để tạo ra một môi trường mà AI có thể học tập hiệu quả.

Ngoài ra, khi xử lý dữ liệu có chứa thông tin cá nhân hoặc nhạy cảm, cần đảm bảo tuân thủ pháp luật và xem xét đầy đủ việc bảo vệ quyền riêng tư.

Lựa chọn công cụ: Chọn những công cụ phù hợp với mục đích và ngân sách của bạn

Có rất nhiều loại công cụ khác nhau cho việc triển khai AI tạo sinh, mỗi công cụ đều có những đặc điểm khác nhau. Khi lựa chọn công cụ, điều quan trọng là phải xem xét mục đích triển khai, các tính năng cần thiết và ngân sách để chọn ra công cụ phù hợp nhất cho công ty của bạn.

Có rất nhiều lựa chọn, từ các công cụ mã nguồn mở miễn phí đến các công cụ thương mại với chức năng cao. Khi chọn công cụ, không chỉ cần xem xét tính đầy đủ của các tính năng mà cả tính dễ sử dụng, hệ thống hỗ trợ và các biện pháp bảo mật cũng là những yếu tố quan trọng.

Đặc biệt, khi giới thiệu các công cụ thương mại, việc xác nhận xem hỗ trợ và cập nhật có được thực hiện đúng cách trong trường hợp xảy ra sự cố hay không là rất quan trọng. Ngoài ra, khả năng tương thích với môi trường hệ thống của công ty cũng không thể bị bỏ qua.

Đánh giá và Cải tiến: Đo lường hiệu quả và Cải tiến liên tục

Sau khi triển khai AI tạo sinh, việc thường xuyên đo lường hiệu quả của nó và thực hiện các cải tiến cần thiết là điều quan trọng.

Cần đánh giá mức độ kết quả đạt được so với các mục tiêu đã đặt ra vào thời điểm triển khai và, nếu cần, thêm dữ liệu hoặc huấn luyện lại mô hình để cải thiện độ chính xác của AI tạo sinh. Việc thiết lập các KPI cụ thể (Chỉ số Hiệu suất Chính) cho việc đo lường hiệu quả và đánh giá dựa trên dữ liệu định lượng là rất hiệu quả.

Hơn nữa, nếu không đạt được các hiệu quả mong đợi, cần phân tích nguyên nhân và thực hiện các biện pháp cải tiến phù hợp.

AI tạo sinh không chỉ là một công cụ để vận hành như hiện tại sau khi triển khai; mà còn là một công cụ có thể tạo ra kết quả cao hơn thông qua việc cải tiến liên tục. Một cái nhìn dài hạn về việc xem xét và tối ưu hóa là chìa khóa để phát huy tiềm năng thực sự của AI tạo sinh.

 

Rủi ro của AI tạo sinh

Vấn đề Đạo đức

Mặc dù AI tạo sinh là một công nghệ mạnh mẽ, nhưng nó cũng đi kèm với các rủi ro về vấn đề đạo đức.

Ví dụ, sự lây lan thông tin sai lệch và vi phạm quyền riêng tư là những ví dụ về rủi ro này. Người dùng ác ý có thể sử dụng AI tạo sinh để tạo ra video hoặc hình ảnh giả mạo người thật, điều này có thể dẫn đến việc phỉ báng và gây nhầm lẫn.

Hơn nữa, khi được sử dụng để tạo ra và phát tán tin giả, thông tin thiên lệch có thể lan truyền trong xã hội và làm gia tăng lo âu.

Ngoài ra, còn có các rủi ro liên quan đến quyền riêng tư. Việc lạm dụng dữ liệu liên quan đến quyền riêng tư cá nhân bởi AI tạo sinh hoặc việc sử dụng nó mà không có sự cho phép làm tăng nguy cơ rò rỉ hoặc vi phạm thông tin cá nhân.

Để giải quyết những vấn đề đạo đức này, cần thiết lập các quy định và quy tắc về việc sử dụng công nghệ một cách phù hợp.

Ảnh hưởng đến Việc làm

Việc phổ biến AI tạo sinh có khả năng ảnh hưởng lớn đến thị trường lao động.

Cụ thể, những công việc bao gồm nhiều nhiệm vụ định hình hoặc đơn giản có nguy cơ bị thay thế bởi sự tự động hóa qua AI tạo sinh, dẫn đến sự giảm bớt cơ hội việc làm.

Chẳng hạn, các nhiệm vụ đơn giản như nhập dữ liệu, tạo văn bản và xử lý hình ảnh có thể ngày càng được giao cho AI, điều này có thể dẫn đến việc giảm nhu cầu về lao động con người.

Mặt khác, cũng có khả năng xuất hiện những công việc mới sử dụng công nghệ mới, nhưng mối quan ngại về việc những người trong các ngành nghề hiện tại bị AI tạo sinh thay thế vẫn còn rất lớn.

Đặc biệt, những lao động có kỹ năng thấp và những người phụ thuộc vào một số ngành nhất định có thể dễ bị ảnh hưởng bởi sự tiến hóa của AI và có thể cần phải trải qua đào tạo lại hoặc chuyển đổi nghề nghiệp.

Để đối phó với ảnh hưởng đến việc làm, cần thiết phải thực hiện các biện pháp như đào tạo kỹ năng và hỗ trợ chuyển đổi nghề nghiệp liên quan đến việc giới thiệu AI.

 

Tóm tắt

AI tạo sinh có khả năng mang lại những thay đổi đổi mới trong kinh doanh hiện đại.

Thông qua việc triển khai và sử dụng đúng cách, nó có thể tạo ra những cơ hội kinh doanh chưa từng có và củng cố sức cạnh tranh của các doanh nghiệp.

Tuy nhiên, cũng đúng là AI tạo sinh vẫn là một công nghệ đang phát triển và còn một số thách thức cần giải quyết.

Ví dụ, có những lo ngại về độ chính xác của nội dung được tạo ra, các vấn đề đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư, điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải tìm kiếm cách thức sử dụng công nghệ này trong khi giải quyết những thách thức đó.

Tuy nhiên, tiềm năng của AI tạo sinh là vô cùng cao, và ngày càng nhiều doanh nghiệp dự kiến sẽ tiến hành triển khai nó trong tương lai. Chìa khóa để thành công là hiểu đúng về AI tạo sinh và sử dụng hiệu quả nó phù hợp với nhu cầu kinh doanh.

Bằng cách đó, các doanh nghiệp có thể hy vọng nắm bắt được những cơ hội tăng trưởng mới.

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

At our company, we specialize in Vietnamese offshore development and lab-based development, with a focus on generative AI. We also offer generative AI consulting services, and recently, we have been receiving many requests for system development integrated with generative AI.

Are you struggling with streamlining back-office operations? You may feel that processes are becoming more complex and that manual tasks are causing delays. As a solution to these challenges, the use of generative AI is rapidly gaining attention. Generative AI can automate and optimize tasks, leading to remarkable efficiency in data processing and task management.

In this article, we will explain how generative AI can help streamline back-office operations and enhance a company’s competitiveness, by introducing specific usage methods and their effects.

 

The Innovation Generative AI Brings to the Back Office

The Impact of AI on Back Office Operations

AI is transforming traditional back-office operations, bringing significant benefits to many companies. Particularly in areas such as data analysis, customer service, and decision-making processes, AI has achieved remarkable results. AI can analyze large amounts of data quickly and accurately, uncovering hidden patterns and insights that were previously missed by humans, thereby supporting more precise decision-making. For example, analyzing purchase histories and behavioral patterns of customers allows for personalized product or service recommendations, as well as predicting potential risks to prevent issues before they occur. In addition to supporting strategic planning and decision-making, AI greatly contributes to improving the efficiency of daily operations.

10 Specific Ways AI Enhances Back Office Efficiency

AI brings the following 10 specific benefits to back-office operations:

1. Automation of Routine Tasks: AI can automate routine tasks like data entry, scheduling, and basic customer service inquiries, which were previously handled manually. This allows employees to focus on more complex and creative tasks, thereby improving productivity. For example, by using AI-powered Optical Character Recognition (OCR), paper invoices can be converted into digital data, and the necessary information can be automatically extracted. This automates processes that previously required manual work, significantly reducing time and costs.

2. Faster and More Advanced Data Analysis:
AI can analyze large volumes of data much faster and more accurately than humans. It can create reports, identify trends, and provide insights that are difficult or time-consuming for humans to comprehend. This is particularly beneficial in areas like finance and human resources. For example, by implementing an AI-powered demand forecasting system, it is possible to analyze past sales data and market trends to conduct highly accurate demand forecasts, leading to optimized inventory management and expanded sales opportunities.

3. Improved Customer Satisfaction:
By generating personalized responses to customer inquiries, AI contributes to faster response times and improved customer satisfaction. For instance, chatbots and virtual assistants can handle a large number of inquiries without human intervention, allowing for prompt and appropriate responses without making customers wait. AI chatbots understand customer questions and can automatically provide appropriate answers or direct them to relevant FAQ pages, thus enhancing customer satisfaction. Moreover, AI can also conduct sentiment analysis, allowing it to respond in a manner that is more aligned with the customer’s emotions, thus fostering deeper customer engagement.

4. Efficiency in Document Creation and Management:
AI assists in the creation, review, and management of documents and contracts. It can generate drafts based on templates, ensure compliance with regulations, and propose optimizations or improvements. This reduces the time needed to create contracts and reports while improving the accuracy of their content. For example, by using AI-powered contract review systems, it is possible to automatically check the wording of contracts, detect risky clauses, and identify sections that require amendments.

5. Faster and More Accurate Decision-Making:
By providing detailed analyses and predictive models, AI can support decision-making based on a larger amount of information. This is particularly helpful for strategic planning and resource allocation. For example, analyzing past sales data and market trends can help forecast future sales and develop more effective sales strategies. AI extracts highly relevant information from vast amounts of data and presents potential risks or opportunities that may not be immediately apparent to humans, thus enabling faster and more accurate decision-making.

6. Creation of New Business Opportunities:
AI can generate new product or service ideas and propose improvements to existing products and services by analyzing data trends and customer feedback. It allows companies to discover customer needs that were previously unnoticed, creating new business opportunities. For instance, by analyzing customer purchase histories and website browsing behavior, AI can identify latent customer needs and contribute to the development of new products or the improvement of services. With AI, companies can better capture customer feedback and develop the products and services that customers truly want.

7. Personalization of Employee Training:
AI can create personalized training programs for employees, helping them acquire necessary skills more efficiently. By providing optimal learning content based on each employee’s learning progress and understanding, AI enhances the effectiveness of training. AI-powered learning systems automatically analyze employees’ learning histories and comprehension levels to provide individually optimized learning plans, supporting efficient skill development.

8. Reducing Fraud Risks:
AI systems monitor transactions and communications for signs of fraud, significantly improving an organization’s risk management capabilities. For instance, AI can detect fraudulent use of credit cards in real time, preventing damage before it occurs. By learning from vast amounts of transaction data, AI can identify patterns of fraudulent behavior and detect fraud in real time, protecting both the company’s assets and customer information.

9. Optimizing Resource Allocation:
AI optimizes resource usage in back-office operations by assigning tasks to employees based on workload and skill sets, or managing energy usage in office buildings. By maximizing the use of limited resources, companies can achieve both cost reduction and operational efficiency. For example, AI can track employees’ skills, experience, and task progress in real time to automatically assign the most suitable tasks, improving efficiency and reducing employee burden. AI-powered resource management systems help optimize the allocation of personnel, equipment, and energy, contributing to overall productivity gains for the company.

10. Flexible Response to Changes in the Business Environment:
AI can easily scale up or down based on business needs, allowing for flexible management of workloads and adaptation to changes in demand. This flexibility enables smooth handling of sudden increases in workload, ensuring business stability. For instance, AI can automatically expand or contract systems in response to fluctuations in demand, maintaining optimal performance and supporting stable business operations. AI’s flexibility is crucial for companies to maintain competitiveness in today’s rapidly changing business environment.

 

Improving Operational Efficiency and Reducing Costs with Generative AI

Efficiency Improvements with AI: Specific Examples

AI can automate many back-office tasks that were previously performed by humans, thus improving operational efficiency. For example, tasks such as massive data entry, invoice processing, and responding to customer inquiries can be automated. This allows employees to focus on more complex and creative tasks, thereby improving productivity. In the case of automating invoice processing using AI-powered Optical Character Recognition (OCR), employees can focus on higher-level tasks such as content verification and approval, leading to overall operational efficiency. Additionally, by introducing AI-powered chatbots, companies can respond to customer inquiries 24/7, enhancing customer satisfaction while also reducing the workload for employees.

Cost Reduction through AI: Specific Examples

AI contributes to reducing labor and operational costs. In addition to reducing manpower through automation, AI can help prevent human errors and speed up processes, which leads to cost savings. For example, by automating invoice processing, companies can avoid rework or delays caused by manual input errors and achieve accurate and prompt processing, resulting in cost reduction. Moreover, AI-powered demand forecasting can optimize inventory management, reducing the risk of overstocking and thereby cutting storage and disposal costs. AI helps eliminate unnecessary costs and significantly contributes to improving company profitability.

 

Key Considerations for Introducing Generative AI

Ethical Aspects and Data Quality

When introducing generative AI, it is essential to pay attention to ethical aspects and the quality of the data used. AI is a tool, and depending on its usage, it can potentially cause ethical issues.

For instance, concerns may arise about AI contributing to discrimination, bias, or privacy violations. It is essential to follow ethical guidelines in AI development and operation to ensure that discrimination or bias is not inadvertently promoted.

Moreover, AI learning requires large amounts of data, and the quality of this data has a significant impact on AI’s performance. AI trained on biased or inaccurate data may make incorrect decisions or predictions. Therefore, it is crucial to use accurate, unbiased, and high-quality data for AI training.

Ethical issues and data quality concerns related to AI are critical for a company’s social responsibility and trustworthiness, and they must not be taken lightly.

How to Ensure the Successful Implementation of Generative AI

To successfully implement generative AI, it is essential to deepen the organization’s overall understanding of AI and clearly define the objectives and goals of AI adoption. Companies need to precisely define what challenges they aim to solve with AI and what outcomes they wish to achieve.

For example, setting specific goals such as “Automate invoice processing to save XX million yen annually” or “Improve customer satisfaction by X% through the introduction of AI chatbots” is important. These goal settings are also useful for tracking the progress of the AI implementation project and measuring its effectiveness.

Furthermore, to maximize the benefits of AI implementation, it is essential to review and restructure business processes in a way that aligns with AI. AI adoption should be seen not just as the introduction of a new tool, but as a company-wide initiative that includes business process reformation, organizational culture changes, and employee mindset shifts.

 

Generative AI Creates the Future of Back-Office Operations

The Further Evolution and Potential of Generative AI

Generative AI is expected to evolve further, bringing significant changes to back-office operations. For example, if AI can support more advanced decision-making, the automation and efficiency of back-office operations are expected to progress even further.

Moreover, if AI becomes capable of generating natural human-like text, images, and audio, it will be applicable to an even broader range of tasks. For instance, we can envision AI agents that automate communication with customers or AI systems that automatically generate contracts and reports. The evolution of AI will fundamentally change the nature of back-office operations, bringing new possibilities to businesses.

Strengthening Corporate Competitiveness with Generative AI

By leveraging generative AI, companies can streamline back-office operations, reduce costs, and enhance their competitiveness. Generative AI is no longer a technology reserved for a select few companies; it is now an indispensable tool for businesses of all kinds.

To thrive in the future, it is important to maximize the potential of generative AI and link it to business growth. Generative AI not only significantly improves productivity and efficiency but also has the potential to contribute to the creation of new business models and the establishment of competitive advantages.

 

Specific Use Cases: Transforming Back-Office Operations with Generative AI

Case 1: Automating Invoice Processing in the Finance Department

The finance department handles large volumes of invoices daily. By utilizing generative AI, the process of reading invoice contents and creating journal entries can be automated. This frees staff from manual data entry tasks, enabling more accurate and efficient invoice processing.

For example, by using AI-powered Optical Character Recognition (OCR), the contents of paper invoices are converted into digital data, and AI automatically creates the journal entries. The staff only needs to review and make any necessary corrections to the data generated by AI to complete the processing.

AI-OCR has also improved its ability to recognize handwritten characters and can handle various invoice formats, making it a popular choice among many companies.

Case 2: Streamlining Recruitment Processes in the HR Department: Screening and Responding to Applicants

In the HR department, a significant amount of time and effort is spent screening application documents and interacting with applicants. By introducing a system powered by generative AI, the content of application documents can be automatically analyzed, allowing companies to narrow down suitable candidates more efficiently.

For example, AI can automatically extract, evaluate, and rank skills, experience, and work history from application documents, displaying candidates that match the company’s desired profile in a ranking format. Additionally, AI chatbots can automatically respond to inquiries from applicants, reducing the workload on HR staff.

AI chatbots contribute to the efficiency of HR tasks by automatically answering frequently asked questions from applicants and providing guidance on how to submit application documents. Moreover, AI can analyze applicants’ social media posts and assess their compatibility with the company’s culture.

Case 3: Automating and Enhancing Customer Support Inquiries: FAQ Responses and Automated Email Replies

Responding to customer inquiries is a critical task for businesses, but it is also a time-consuming and costly process. By implementing generative AI-powered chatbots, businesses can automate responses to frequently asked questions and transfer inquiries to the appropriate staff based on the content.

Furthermore, generative AI learns from past inquiry data and customer information, allowing it to generate more accurate and personalized responses, thereby improving customer satisfaction.

For example, AI can automatically generate FAQs or responses tailored to the individual based on their purchase history and previous inquiries. Additionally, AI chatbots can gather necessary information during conversations with customers and automatically generate responses or connect the customer to the appropriate staff, reducing wait times and ensuring smooth inquiry handling.

AI chatbots are available 24/7 and can support multiple languages, making them highly effective in global customer support operations.

 

Steps to Ensure Successful Implementation of Generative AI

Step 1: Clarifying Issues and Setting Goals: The Importance of Current Analysis and Goal Setting

Before introducing generative AI, it is important to first clarify the challenges in current back-office operations and set specific goals for what you want to achieve with AI implementation.

In the current analysis, you should identify the challenges and bottlenecks within each business process and determine which tasks will benefit most from AI implementation.

For example, by visualizing the current processes and analyzing factors such as processing time, costs, and error rates for each process, you can clarify the areas that need improvement.

In goal setting for AI implementation, it is essential to establish specific objectives, such as “Automate invoice processing to save XX million yen annually” or “Reduce the number of customer inquiries by X% through the introduction of AI chatbots.” Setting clear goals is also useful for tracking the progress of the AI implementation project and measuring its effectiveness.

Selecting the Right AI Tools: Choosing the Best Tool for Your Company

There are many generative AI tools available, each with different features and functionalities. Selecting the tool that best aligns with your company’s challenges and goals is key to successful AI implementation.

When choosing a tool, it is important to consider not only its functionality but also its ease of use, implementation cost, and support structure.

For instance, you need to choose a tool, such as AI-OCR or chatbots, that best solves your company’s challenges. It is also important to select a tool that matches your company’s system environment.

Additionally, it is essential to consider future scalability and integration with other systems. Choosing the wrong tool can lead to ineffective AI implementation, wasting both implementation and operational costs.

Gradual Implementation and Effect Measurement: The Importance of Starting Small and Evaluating Effectiveness

When introducing generative AI, it is important not to roll it out company-wide all at once, but instead to begin with one department or a specific task, conducting effect evaluations while gradually expanding the implementation.

For effect measurement, KPIs should be set to quantitatively evaluate the specific outcomes of AI implementation. If effectiveness is low, adjustments may be needed, such as revising the AI model or improving business processes according to the situation.

For example, by quantitatively evaluating how much processing time has been reduced, how much cost has been saved, or how much the error rate has decreased due to AI implementation, companies can objectively assess the impact of AI.

By repeating gradual implementation and effect measurement, companies can minimize the risks associated with AI implementation while steadily increasing its effectiveness.

 

Evolving Back-Office Operations with Generative AI

Generative AI is a very powerful tool that simultaneously enables operational efficiency and cost reduction in back-office operations.

By leveraging generative AI, companies can improve employee productivity, allowing them to focus on more creative and strategic tasks. To ensure successful AI implementation, it is crucial to deepen the organization’s overall understanding of AI, select the right tools, and proceed with gradual implementation.

We hope this article will serve as a helpful guide for introducing generative AI and evolving back-office operations.

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

Công ty chúng tôi chuyên về phát triển offshore tại Việt Nam và phát triển theo mô hình phòng thí nghiệm, tập trung vào AI tạo sinh. Chúng tôi cũng cung cấp dịch vụ tư vấn AI tạo sinh, và gần đây, chúng tôi nhận được nhiều yêu cầu về phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Bạn có gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa các hoạt động hậu trường không? Bạn có thể cảm thấy rằng các quy trình ngày càng phức tạp và các công việc thủ công đang gây ra sự trì trệ. Là một giải pháp cho những thách thức này, việc sử dụng AI tạo sinh đang nhanh chóng thu hút sự chú ý. AI tạo sinh có thể tự động hóa và tối ưu hóa các tác vụ, mang lại hiệu quả đáng kể trong xử lý dữ liệu và quản lý công việc.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích cách AI tạo sinh có thể giúp tối ưu hóa các hoạt động hậu trường và nâng cao năng lực cạnh tranh của công ty, bằng cách giới thiệu các phương pháp sử dụng cụ thể và hiệu quả của chúng.

 

Sự Đổi Mới Mà AI Tạo Sinh Mang Lại Cho Các Hoạt Động Hậu Trường

Tác động của AI đối với các hoạt động hậu trường

AI đang thay đổi các hoạt động hậu trường truyền thống, mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho nhiều công ty. Đặc biệt, trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, dịch vụ khách hàng và quy trình ra quyết định, AI đã đạt được những kết quả ấn tượng. AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, khám phá các mẫu ẩn và những hiểu biết sâu sắc mà con người đã bỏ qua, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn. Ví dụ, việc phân tích lịch sử mua hàng và hành vi của khách hàng cho phép đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ tối ưu cho từng khách hàng, cũng như dự đoán các rủi ro tiềm ẩn để ngăn ngừa chúng. Ngoài việc hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định, AI còn góp phần lớn vào việc nâng cao hiệu quả trong các công việc hàng ngày.

10 Lợi Ích Cụ Thể Mà AI Mang Lại Cho Hiệu Quả Hoạt Động Hậu Trường

AI mang lại 10 lợi ích cụ thể sau cho các hoạt động hậu trường:

1. Tự động hóa các tác vụ định kỳ: AI có thể tự động hóa các tác vụ định kỳ như nhập dữ liệu, lập lịch và trả lời các câu hỏi dịch vụ khách hàng cơ bản, những công việc trước đây do con người thực hiện. Điều này cho phép nhân viên tập trung vào các công việc phức tạp và sáng tạo hơn, từ đó nâng cao năng suất. Ví dụ, bằng cách sử dụng Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) dựa trên AI, các hóa đơn giấy có thể được chuyển đổi thành dữ liệu số và các thông tin cần thiết có thể được tự động trích xuất. Điều này tự động hóa các quy trình mà trước đây yêu cầu công việc thủ công, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí đáng kể.

2. Phân tích dữ liệu nhanh hơn và nâng cao hơn:
AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn con người rất nhiều. Nó có thể tạo báo cáo, xác định xu hướng và cung cấp những thông tin chi tiết mà con người khó hoặc mất nhiều thời gian để hiểu. Điều này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như tài chính và nhân sự. Ví dụ, bằng cách triển khai hệ thống dự báo nhu cầu dựa trên AI, có thể phân tích dữ liệu bán hàng trước đây và xu hướng thị trường để thực hiện dự báo nhu cầu với độ chính xác cao, dẫn đến việc tối ưu hóa quản lý tồn kho và mở rộng cơ hội bán hàng.

3. Nâng cao sự hài lòng của khách hàng:
Bằng cách tạo ra các phản hồi cá nhân hóa cho các yêu cầu của khách hàng, AI góp phần tăng tốc độ phản hồi và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Ví dụ, chatbot và trợ lý ảo có thể xử lý một lượng lớn các yêu cầu mà không cần can thiệp của con người, cho phép phản hồi nhanh chóng và phù hợp mà không làm khách hàng phải chờ đợi. Chatbot AI hiểu câu hỏi của khách hàng và có thể tự động cung cấp câu trả lời thích hợp hoặc hướng dẫn họ đến trang Câu hỏi thường gặp (FAQ) có liên quan, góp phần nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Hơn nữa, AI cũng có thể thực hiện phân tích cảm xúc của khách hàng, cho phép nó phản hồi một cách phù hợp với cảm xúc của khách hàng, từ đó tăng cường sự gắn kết với khách hàng.

4. Tăng cường hiệu quả trong việc tạo và quản lý tài liệu:
AI hỗ trợ tạo, xem xét và quản lý các tài liệu và hợp đồng. Nó có thể tạo bản nháp dựa trên các mẫu, đảm bảo tuân thủ các quy định và đề xuất các tối ưu hóa hoặc cải tiến. Điều này giúp giảm thời gian tạo hợp đồng và báo cáo đồng thời cải thiện độ chính xác của nội dung. Ví dụ, bằng cách sử dụng hệ thống xem xét hợp đồng dựa trên AI, có thể tự động kiểm tra nội dung hợp đồng, phát hiện các điều khoản rủi ro và xác định các phần cần sửa đổi.

5. Đẩy nhanh và nâng cao độ chính xác trong việc ra quyết định:
Bằng cách cung cấp các phân tích chi tiết và mô hình dự báo, AI có thể hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên lượng thông tin lớn hơn. Điều này đặc biệt hữu ích cho việc lập kế hoạch chiến lược và phân bổ nguồn lực. Ví dụ, phân tích dữ liệu bán hàng trước đây và xu hướng thị trường có thể giúp dự báo doanh số bán hàng trong tương lai và phát triển các chiến lược bán hàng hiệu quả hơn. AI trích xuất các thông tin có mức độ liên quan cao từ một lượng lớn dữ liệu và trình bày các rủi ro hoặc cơ hội tiềm năng mà con người có thể không nhận thấy, từ đó hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

6. Tạo ra cơ hội kinh doanh mới:
AI có thể tạo ra các ý tưởng sản phẩm hoặc dịch vụ mới và đề xuất các cải tiến cho các sản phẩm hoặc dịch vụ hiện có dựa trên phân tích xu hướng dữ liệu và phản hồi từ khách hàng. Nó cho phép các công ty khám phá những nhu cầu của khách hàng mà trước đây chưa được nhận ra, tạo ra cơ hội kinh doanh mới. Ví dụ, bằng cách phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng và hành vi duyệt web, AI có thể xác định các nhu cầu tiềm ẩn của khách hàng và góp phần vào việc phát triển sản phẩm mới hoặc cải thiện dịch vụ. Với AI, các công ty có thể nắm bắt ý kiến khách hàng một cách chính xác hơn và phát triển các sản phẩm và dịch vụ mà khách hàng thực sự mong muốn.

7. Cá nhân hóa đào tạo nhân viên:
AI có thể tạo ra các chương trình đào tạo cá nhân hóa cho nhân viên, giúp họ nắm vững các kỹ năng cần thiết một cách hiệu quả hơn. Bằng cách cung cấp nội dung học tập tối ưu dựa trên tiến độ học tập và mức độ hiểu biết của từng nhân viên, AI nâng cao hiệu quả của việc đào tạo. Hệ thống học tập dựa trên AI tự động phân tích lịch sử học tập và mức độ hiểu biết của nhân viên để cung cấp các kế hoạch học tập tối ưu cho từng cá nhân, hỗ trợ việc phát triển kỹ năng một cách hiệu quả.

8. Giảm thiểu rủi ro gian lận:
Các hệ thống AI giám sát các giao dịch và giao tiếp để phát hiện các dấu hiệu của hành vi gian lận, giúp cải thiện đáng kể khả năng quản lý rủi ro của tổ chức. Ví dụ, AI có thể phát hiện gian lận trong việc sử dụng thẻ tín dụng theo thời gian thực, ngăn chặn thiệt hại trước khi xảy ra. Bằng cách học từ lượng lớn dữ liệu giao dịch, AI có thể xác định các mô hình gian lận và phát hiện gian lận theo thời gian thực, bảo vệ tài sản của công ty và thông tin khách hàng.

9. Tối ưu hóa phân bổ nguồn lực:
AI tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên trong các hoạt động hậu trường bằng cách phân công công việc cho nhân viên dựa trên khối lượng công việc và bộ kỹ năng, hoặc quản lý việc sử dụng năng lượng trong các tòa nhà văn phòng. Bằng cách tối đa hóa việc sử dụng các nguồn lực hạn chế, các công ty có thể đạt được cả hai mục tiêu là cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động. Ví dụ, AI có thể theo dõi kỹ năng, kinh nghiệm của nhân viên và tiến độ công việc trong thời gian thực để tự động phân công các công việc phù hợp nhất, cải thiện hiệu quả và giảm bớt gánh nặng cho nhân viên. Các hệ thống quản lý tài nguyên dựa trên AI giúp tối ưu hóa việc phân bổ nhân sự, thiết bị và năng lượng, góp phần nâng cao năng suất tổng thể của công ty.

10. Phản ứng linh hoạt trước sự thay đổi của môi trường kinh doanh:
AI có thể dễ dàng mở rộng hoặc thu nhỏ theo nhu cầu kinh doanh, cho phép quản lý linh hoạt khối lượng công việc và thích ứng với những thay đổi về nhu cầu. Điều này cho phép xử lý nhanh chóng các khối lượng công việc tăng đột biến, đảm bảo sự ổn định cho doanh nghiệp. Ví dụ, AI có thể tự động mở rộng hoặc thu nhỏ hệ thống theo biến động về nhu cầu, duy trì hiệu suất tối ưu và hỗ trợ hoạt động ổn định của doanh nghiệp. Tính linh hoạt của AI rất quan trọng đối với các công ty để duy trì lợi thế cạnh tranh trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng hiện nay.

 

Cải Thiện Hiệu Quả Hoạt Động Và Giảm Chi Phí Với AI Tạo Sinh

Cải Thiện Hiệu Quả Với AI: Ví Dụ Cụ Thể

AI có thể tự động hóa nhiều tác vụ hậu trường mà trước đây con người thực hiện, do đó cải thiện hiệu quả hoạt động. Ví dụ, các tác vụ như nhập dữ liệu khối lượng lớn, xử lý hóa đơn và phản hồi yêu cầu của khách hàng có thể được tự động hóa. Điều này cho phép nhân viên tập trung vào các công việc phức tạp và sáng tạo hơn, từ đó nâng cao năng suất. Trong trường hợp tự động hóa xử lý hóa đơn bằng cách sử dụng Nhận Dạng Ký Tự Quang Học (OCR) dựa trên AI, nhân viên có thể tập trung vào các công việc cấp cao hơn như xác minh nội dung và phê duyệt, dẫn đến cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể. Ngoài ra, bằng cách giới thiệu chatbot AI, các công ty có thể phản hồi yêu cầu của khách hàng 24/7, vừa nâng cao sự hài lòng của khách hàng, vừa giảm bớt gánh nặng công việc cho nhân viên.

Giảm Chi Phí Thông Qua AI: Ví Dụ Cụ Thể

AI đóng góp vào việc giảm chi phí nhân công và vận hành. Bên cạnh việc giảm nhân lực thông qua tự động hóa, AI có thể giúp ngăn ngừa lỗi do con người và tăng tốc quy trình, từ đó dẫn đến việc giảm chi phí. Ví dụ, bằng cách tự động hóa xử lý hóa đơn, các công ty có thể tránh tái làm việc hoặc chậm trễ do lỗi nhập liệu thủ công và đạt được xử lý chính xác và nhanh chóng, dẫn đến giảm chi phí. Hơn nữa, dự báo nhu cầu dựa trên AI có thể tối ưu hóa quản lý tồn kho, giảm rủi ro lưu trữ quá nhiều hàng tồn kho, từ đó cắt giảm chi phí lưu kho và tiêu hủy. AI giúp loại bỏ các chi phí không cần thiết và đóng góp lớn vào việc cải thiện lợi nhuận của công ty.

 

Các Cân Nhắc Quan Trọng Khi Giới Thiệu AI Tạo Sinh

Các Khía Cạnh Đạo Đức Và Chất Lượng Dữ Liệu

Khi giới thiệu AI tạo sinh, điều quan trọng là phải chú ý đến các khía cạnh đạo đức và chất lượng của dữ liệu sử dụng. AI là một công cụ, và tùy thuộc vào cách sử dụng, nó có thể gây ra các vấn đề đạo đức.

Ví dụ, có thể phát sinh các lo ngại về việc AI góp phần vào sự phân biệt đối xử, thành kiến hoặc xâm phạm quyền riêng tư. Cần tuân thủ các hướng dẫn đạo đức trong phát triển và vận hành AI để đảm bảo rằng không vô tình khuyến khích sự phân biệt đối xử hoặc thành kiến.

Hơn nữa, việc học của AI đòi hỏi lượng lớn dữ liệu và chất lượng của dữ liệu này ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của AI. AI được đào tạo từ dữ liệu thiên lệch hoặc không chính xác có thể đưa ra các quyết định hoặc dự đoán sai. Do đó, việc sử dụng dữ liệu chính xác, không thiên lệch và chất lượng cao là điều quan trọng trong quá trình đào tạo AI.

Các vấn đề đạo đức và chất lượng dữ liệu liên quan đến AI là những vấn đề quan trọng đối với trách nhiệm xã hội và độ tin cậy của công ty, và không thể xem nhẹ.

Cách Đảm Bảo Thành Công Khi Triển Khai AI Tạo Sinh

Để triển khai AI tạo sinh thành công, điều cần thiết là nâng cao sự hiểu biết của toàn tổ chức về AI và xác định rõ ràng mục tiêu và mục đích của việc triển khai AI. Các công ty cần xác định rõ những thách thức mà họ muốn giải quyết với AI và những kết quả họ muốn đạt được.

Ví dụ, việc thiết lập các mục tiêu cụ thể như “Tự động hóa xử lý hóa đơn để tiết kiệm XX triệu yên hàng năm” hoặc “Nâng cao sự hài lòng của khách hàng lên X% thông qua việc giới thiệu chatbot AI” là rất quan trọng. Việc đặt mục tiêu này cũng hữu ích trong việc theo dõi tiến độ của dự án triển khai AI và đo lường hiệu quả của nó.

Hơn nữa, để tận dụng tối đa lợi ích của việc triển khai AI, điều cần thiết là phải xem xét lại và cấu trúc lại các quy trình kinh doanh sao cho phù hợp với AI. Việc áp dụng AI không chỉ là giới thiệu một công cụ mới, mà còn là một sáng kiến ​​trên toàn công ty bao gồm cả cải cách quy trình kinh doanh, thay đổi văn hóa tổ chức và thay đổi tư duy của nhân viên.

 

AI Tạo Sinh Tạo Ra Tương Lai Cho Các Hoạt Động Hậu Trường

Sự Tiến Hóa Và Tiềm Năng Của AI Tạo Sinh

AI tạo sinh được kỳ vọng sẽ tiến hóa hơn nữa, mang lại những thay đổi đáng kể cho các hoạt động hậu trường. Ví dụ, nếu AI có thể hỗ trợ ra quyết định phức tạp hơn, việc tự động hóa và nâng cao hiệu quả hoạt động hậu trường sẽ được kỳ vọng tiến xa hơn.

Hơn nữa, nếu AI có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh và âm thanh tự nhiên như con người, nó sẽ được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ hơn nữa. Chẳng hạn, chúng ta có thể hình dung đến các đại lý AI tự động hóa giao tiếp với khách hàng hoặc các hệ thống AI tự động tạo hợp đồng và báo cáo. Sự phát triển của AI sẽ thay đổi căn bản cách thức hoạt động của các hoạt động hậu trường, mang lại những khả năng mới cho các doanh nghiệp.

Tăng Cường Năng Lực Cạnh Tranh Của Doanh Nghiệp Với AI Tạo Sinh

Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, các công ty có thể hợp lý hóa các hoạt động hậu trường, giảm chi phí và nâng cao năng lực cạnh tranh. AI tạo sinh không còn là công nghệ chỉ dành cho một số ít công ty; giờ đây, nó đã trở thành một công cụ không thể thiếu đối với mọi loại hình doanh nghiệp.

Để tồn tại trong tương lai, điều quan trọng là phải tối đa hóa tiềm năng của AI tạo sinh và kết nối nó với sự phát triển kinh doanh. AI tạo sinh không chỉ cải thiện đáng kể năng suất và hiệu quả mà còn có khả năng đóng góp vào việc tạo ra các mô hình kinh doanh mới và xây dựng lợi thế cạnh tranh.

 

Các Trường Hợp Sử Dụng Cụ Thể: Thay Đổi Các Hoạt Động Hậu Trường Với AI Tạo Sinh

Trường Hợp 1: Tự Động Hóa Xử Lý Hóa Đơn Trong Bộ Phận Tài Chính

Bộ phận tài chính phải xử lý khối lượng lớn hóa đơn hàng ngày. Bằng cách sử dụng AI tạo sinh, quá trình đọc nội dung hóa đơn và tạo dữ liệu bút toán có thể được tự động hóa. Điều này giải phóng nhân viên khỏi các công việc nhập liệu thủ công, cho phép xử lý hóa đơn chính xác và hiệu quả hơn.

Ví dụ, bằng cách sử dụng Nhận Dạng Ký Tự Quang Học (OCR) dựa trên AI, nội dung của các hóa đơn giấy được chuyển đổi thành dữ liệu số và AI tự động tạo dữ liệu bút toán. Nhân viên chỉ cần xem xét và thực hiện các chỉnh sửa cần thiết đối với dữ liệu do AI tạo ra để hoàn tất quá trình xử lý.

AI-OCR cũng đã cải thiện khả năng nhận dạng các ký tự viết tay và có thể xử lý nhiều định dạng hóa đơn khác nhau, khiến nó trở thành một lựa chọn phổ biến đối với nhiều công ty.

Trường Hợp 2: Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng Trong Bộ Phận Nhân Sự: Sàng Lọc Và Phản Hồi Ứng Viên

Trong bộ phận nhân sự, một lượng lớn thời gian và công sức được dành cho việc sàng lọc hồ sơ ứng tuyển và tương tác với ứng viên. Bằng cách giới thiệu hệ thống dựa trên AI tạo sinh, nội dung của hồ sơ ứng tuyển có thể được phân tích tự động, cho phép các công ty thu hẹp các ứng viên phù hợp một cách hiệu quả hơn.

Ví dụ, AI có thể tự động trích xuất, đánh giá và xếp hạng các kỹ năng, kinh nghiệm và lịch sử công việc từ các tài liệu ứng tuyển, hiển thị các ứng viên phù hợp với hồ sơ mong muốn của công ty theo dạng xếp hạng. Ngoài ra, chatbot AI có thể tự động phản hồi các yêu cầu từ ứng viên, giảm bớt gánh nặng cho nhân viên nhân sự.

Chatbot AI đóng góp vào việc tối ưu hóa các nhiệm vụ nhân sự bằng cách tự động trả lời các câu hỏi thường gặp từ ứng viên và hướng dẫn họ cách nộp hồ sơ ứng tuyển. Hơn nữa, AI có thể phân tích các bài đăng trên mạng xã hội của ứng viên và đánh giá mức độ tương thích của họ với văn hóa công ty.

Trường Hợp 3: Tự Động Hóa Và Nâng Cao Xử Lý Yêu Cầu Hỗ Trợ Khách Hàng: Phản Hồi Câu Hỏi Thường Gặp Và Email Tự Động

Xử lý các yêu cầu từ khách hàng là một nhiệm vụ quan trọng đối với doanh nghiệp, nhưng cũng là một quá trình tốn nhiều thời gian và chi phí. Bằng cách triển khai chatbot AI tạo sinh, các doanh nghiệp có thể tự động hóa việc phản hồi các câu hỏi thường gặp và chuyển yêu cầu đến nhân viên phù hợp dựa trên nội dung yêu cầu.

Hơn nữa, AI tạo sinh học từ dữ liệu yêu cầu trước đó và thông tin khách hàng, cho phép nó tạo ra các phản hồi chính xác và cá nhân hóa hơn, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Ví dụ, AI có thể tự động tạo câu hỏi thường gặp (FAQ) hoặc phản hồi được tối ưu hóa dựa trên lịch sử mua hàng và yêu cầu trước đó của khách hàng. Ngoài ra, chatbot AI có thể thu thập các thông tin cần thiết trong quá trình trò chuyện với khách hàng và tự động tạo phản hồi hoặc kết nối khách hàng với nhân viên phù hợp, giảm thời gian chờ đợi và đảm bảo xử lý yêu cầu một cách trơn tru.

Chatbot AI hoạt động 24/7 và hỗ trợ đa ngôn ngữ, khiến chúng trở nên rất hiệu quả trong các hoạt động hỗ trợ khách hàng toàn cầu.

 

Các Bước Để Đảm Bảo Triển Khai AI Tạo Sinh Thành Công

Bước 1: Làm Rõ Vấn Đề Và Đặt Mục Tiêu: Tầm Quan Trọng Của Phân Tích Hiện Trạng Và Đặt Mục Tiêu

Trước khi giới thiệu AI tạo sinh, điều quan trọng là phải làm rõ các thách thức trong các hoạt động hậu trường hiện tại và thiết lập các mục tiêu cụ thể cho những gì bạn muốn đạt được với việc triển khai AI.

Trong quá trình phân tích hiện trạng, bạn cần xác định các thách thức và điểm nghẽn trong từng quy trình kinh doanh và xác định những nhiệm vụ nào sẽ mang lại lợi ích lớn nhất khi áp dụng AI.

Ví dụ, bằng cách trực quan hóa các quy trình hiện tại và phân tích các yếu tố như thời gian xử lý, chi phí và tỷ lệ lỗi của từng quy trình, bạn có thể làm rõ các khu vực cần cải tiến.

Trong việc đặt mục tiêu cho việc triển khai AI, điều cần thiết là phải thiết lập các mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như “Tự động hóa xử lý hóa đơn để tiết kiệm XX triệu yên hàng năm” hoặc “Giảm số lượng yêu cầu từ khách hàng xuống X% thông qua việc giới thiệu chatbot AI.” Việc đặt mục tiêu rõ ràng cũng hữu ích trong việc theo dõi tiến độ của dự án triển khai AI và đo lường hiệu quả của nó.

Chọn Công Cụ AI Phù Hợp: Lựa Chọn Công Cụ Tốt Nhất Cho Công Ty

Có rất nhiều công cụ AI tạo sinh khác nhau, mỗi công cụ có các tính năng và chức năng khác nhau. Việc lựa chọn công cụ phù hợp nhất với các thách thức và mục tiêu của công ty là chìa khóa để triển khai AI thành công.

Khi lựa chọn công cụ, không chỉ nên xem xét về mặt chức năng mà còn phải cân nhắc đến tính dễ sử dụng, chi phí triển khai và hệ thống hỗ trợ.

Ví dụ, bạn cần chọn một công cụ như AI-OCR hoặc chatbot, công cụ có thể giải quyết tốt nhất các thách thức của công ty. Ngoài ra, điều quan trọng là phải chọn một công cụ phù hợp với môi trường hệ thống của công ty.

Ngoài ra, cũng cần xem xét đến khả năng mở rộng trong tương lai và tích hợp với các hệ thống khác. Nếu chọn sai công cụ, hiệu quả của việc triển khai AI sẽ không được đảm bảo, và cả chi phí triển khai lẫn chi phí vận hành có thể trở thành lãng phí.

Triển Khai Dần Và Đo Lường Hiệu Quả: Tầm Quan Trọng Của Việc Bắt Đầu Nhỏ Và Đánh Giá Hiệu Quả

Khi giới thiệu AI tạo sinh, điều quan trọng là không triển khai trên toàn bộ công ty ngay lập tức, mà trước tiên nên bắt đầu với một bộ phận hoặc một nhiệm vụ cụ thể, thực hiện đánh giá hiệu quả và dần dần mở rộng việc triển khai.

Trong quá trình đo lường hiệu quả, các chỉ số KPI cần được thiết lập để đánh giá một cách định lượng các kết quả cụ thể của việc triển khai AI. Nếu hiệu quả thấp, có thể cần phải điều chỉnh, chẳng hạn như sửa đổi mô hình AI hoặc cải thiện quy trình kinh doanh theo tình hình thực tế.

Ví dụ, bằng cách đánh giá định lượng việc thời gian xử lý đã giảm bao nhiêu, chi phí đã tiết kiệm được bao nhiêu hoặc tỷ lệ lỗi đã giảm bao nhiêu nhờ việc triển khai AI, các công ty có thể đánh giá một cách khách quan tác động của AI.

Bằng cách lặp lại quy trình triển khai dần dần và đo lường hiệu quả, các công ty có thể giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc triển khai AI đồng thời tăng cường hiệu quả một cách đều đặn.

 

Tiến Hóa Các Hoạt Động Hậu Trường Với AI Tạo Sinh

AI tạo sinh là một công cụ rất mạnh mẽ, giúp tăng cường hiệu quả hoạt động và cắt giảm chi phí trong các hoạt động hậu trường cùng một lúc.

Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, các công ty có thể nâng cao năng suất của nhân viên, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược hơn. Để đảm bảo việc triển khai AI thành công, điều quan trọng là phải nâng cao hiểu biết của toàn tổ chức về AI, chọn các công cụ phù hợp và tiến hành triển khai một cách dần dần.

Chúng tôi hy vọng bài viết này sẽ là một hướng dẫn hữu ích để giới thiệu AI tạo sinh và tiến hóa các hoạt động hậu trường.

 

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.