Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

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

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

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

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

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

 

The Impact of AI on Human Resource Management

The Benefits of AI Utilization

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

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

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

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

Specific Benefits Expected from AI Implementation

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

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

 

Evolving Human Resource Management Operations with AI

Transforming Recruitment with AI

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

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

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

Improving the Accuracy of Performance Evaluations

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

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

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

Personalized Employee Development

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

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

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

Improving Employee Engagement and Retention

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

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

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

Streamlining HR Department Operations

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

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

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

 

Challenges and Solutions in AI Implementation

Costs of AI System Implementation and Building an Operational Framework

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

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

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

Ethical Use of AI and Privacy Protection

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

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

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

Improving Employee AI Literacy

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

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

 

AI as a Partner in Human Resource Management

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

Tác động của AI đối với quản lý nhân sự

Lợi ích của việc sử dụng AI

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

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

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

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

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

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

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

 

Tiến hóa các hoạt động quản lý nhân sự bằng AI

Thay đổi hoạt động tuyển dụng với AI

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

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

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

Cải thiện độ chính xác trong đánh giá hiệu suất

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

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

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

Phát triển nhân viên được cá nhân hóa

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

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

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

Cải thiện sự gắn kết và duy trì nhân viên

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

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

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

Tối ưu hóa hoạt động của bộ phận nhân sự

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

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

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

 

Thách thức và giải pháp khi triển khai AI

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

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

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

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

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

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

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

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

Nâng cao trình độ hiểu biết về AI của nhân viên

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

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

 

AI là đối tác trong quản lý nhân sự

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

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

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

 

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

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

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

 

Innovations AI Brings to Advertising

AI is transforming advertising strategies

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

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

Benefits of Utilizing AI

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

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

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

 

Case Studies of AI in Advertising

1. HOLT CAT Accelerates Talent Acquisition

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

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

2. RedBalloon Reduces Customer Acquisition Cost

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

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

3. Vanguard Increases Conversion Rate of Ads

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

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

 

AI Utilization in Meta’s Advertising Business

Meta’s Struggles Due to Third-Party Cookie Regulation

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

Strengthening Advertising Business with AI

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

Main Features of Meta Advantage+

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

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

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

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

Results of Implementing Meta Advantage+

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

 

Key Points for Utilizing AI Advertising Tools

Avoid Over-reliance

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

Gradual Implementation

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

Consideration for Privacy

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

The Role of Humans

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

 

Latest AI Advertising Tools

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

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

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

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

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

3. [Pathmatics] Revise Your Strategy Through Competitor Analysis

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

4. [Omneky] Generating Ad Creatives for Multiple Platforms

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

5. [Celtra] Optimizing Ad Creatives for Better Performance

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

 

Creating the Future of Advertising with AI

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

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

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

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

 

Những đổi mới mà AI mang lại cho quảng cáo

AI đang thay đổi chiến lược quảng cáo

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

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

Lợi ích của việc sử dụng AI

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

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

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

 

Các trường hợp ứng dụng AI trong quảng cáo

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

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

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

2. RedBalloon giảm chi phí thu hút khách hàng

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

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

3. Vanguard tăng tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo

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

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

 

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

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

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

Tăng cường hoạt động kinh doanh quảng cáo với AI

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

Các tính năng chính của Meta Advantage+

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

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

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

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

Kết quả của việc triển khai Meta Advantage+

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

 

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

Tránh phụ thuộc quá mức

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

Triển khai từng bước

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

Chú ý đến quyền riêng tư

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

Vai trò của con người

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

 

Các công cụ quảng cáo AI mới nhất

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 

Tạo tương lai cho quảng cáo bằng AI

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

Introduction

As AI technology becomes more widespread, so do concerns around data security. AI systems, especially those that power social media, smart devices, and even financial services, require vast amounts of data to function effectively. This reliance on data brings about privacy and ethical questions, especially when user data is involved. Addressing AI security isn’t just about defending against cyber threats; it’s also about setting ethical standards and ensuring user trust in a highly data-dependent world.

1. Data Privacy: An Urgent Concern

One of the pressing issues surrounding AI is how much user data is needed for training.

The challenge is twofold: users often remain unaware of how their data contributes to AI development, and tech companies have the ongoing responsibility to safeguard this information. For example, platforms like X (formerly Twitter) have come under scrutiny for using user posts and interactions for training AI without clear consent. Although users can adjust their privacy settings to opt out, the default setting often opts them in, leaving them largely unaware of these data practices. Transparent consent processes and informed user agreements are vital steps toward greater data privacy​

 

2. Recognizing AI-Specific Security Threats

AI models can be susceptible to unique forms of cyber threats:

・Data Manipulation: By altering training data, attackers can influence how an AI behaves, a technique known as data poisoning.

・Privacy Invasion: Techniques like model inversion allow attackers to reverse-engineer models to extract private information about individuals in the training data.

・Deception through Adversarial Attacks: These attacks involve subtly modifying data input to mislead AI systems, which poses significant risks, particularly in high-stakes fields such as finance and autonomous driving.

By understanding these risks, developers and users alike can work towards more secure systems, prioritizing not only the accuracy of AI but also the integrity and safety of the data driving it​

3. Navigating Regulatory and Ethical Frameworks

As technology outpaces regulation, various regions are introducing measures to protect data privacy. In the European Union, for instance, GDPR mandates explicit user consent for personal data usage, making it harder for companies to default to automatic data collection. In the U.S., California has implemented data privacy protections, though a comprehensive federal law remains absent. These regulations reflect a growing commitment to enforcing user rights, though challenges remain as technology continues to evolve​

 

4. Best Practices for Strengthening AI Security

Given the unique vulnerabilities AI systems face, here are some best practices for securing AI models:

・Regular Model Audits: Routine model evaluations and monitoring can reveal vulnerabilities and detect suspicious activities, helping to prevent potential breaches.

・Explainable AI: Transparent models are easier to scrutinize and help identify bias or unfair treatment within the data.

・User-Centric Policies: Educating users about their data rights and providing clear options to opt-out can empower them to control their data footprint, thereby fostering trust.

 

5. Looking Forward: Privacy-Protecting AI Innovations

The future of AI security lies in developing privacy-preserving technologies such as federated learning, which enables machine learning models to train on user data without needing direct access to it. As AI’s role expands across sectors, proactive measures like these will be essential to ensure both data protection and model accuracy.

Conclusion

AI security calls for a balanced approach that safeguards user data, complies with evolving regulations, and respects user autonomy. In a world where AI is increasingly embedded in our daily lives, it’s crucial that developers, policymakers, and users work together to establish trust, uphold data integrity, and protect privacy.

Struggling to make your content stand out? With Ideogram and ChatGPT, you can create eye-catching visual hooks in just seconds that will captivate your audience.

Ideogram AI is a top-tier generative AI tool, designed to help you create stunning images and artwork using simple prompts.

What makes it exceptional is its ability to excel at:

– Incorporating text into designs

– Adding intricate details

– Delivering crystal-clear visuals

– Offering customizable shapes

Whether you’re a marketer, designer, or content creator, this powerful duo ensures you can craft engaging visuals quickly and effortlessly. With the recent launch of Ideogram Canvas, creating impressive visuals has never been easier or faster.

Ideogram Canvas has solved a challenge I used to face, and it can do the same for you.

[1] Before, I had to download images from Ideogram, then edit, extend, and upscale them using Canva.

[2] Now, with Ideogram Canvas, you can handle all of those tasks directly on the platform. This update streamlines your workflow and saves time by eliminating the need to switch between apps.

It’s a flexible creative board that lets you organize, generate, and edit images in one place.

You can upload your own images or create new ones, then easily edit or combine them with powerful tools like Magic Fill and Extend.

Try out Ideogram Canvas here: https://ideogram.ai/canvas

In this article, you’ll discover how to use ChatGPT and the new Ideogram Canvas to craft stunning visual hooks for your content in just four simple steps.

[Step 1] – Create prompt
Open ChatGPT and use the ‘Ideogram 2.0 Prompt Creator’ GPT.

Navigate to ChatGPT, go to ‘Explore GPTs,’ and search for ‘Ideogram prompts.’ You’ll find a list of available GPTs designed to help you generate prompts for Ideogram.


Now, Select the “Ideogram 2.0 Prompt Creator” GPT.

[Step 2] — Use this prompt template with the GPT

Once you’ve selected the GPT, use the following prompt:

“Please help me generate 5 Ideogram 2.0 prompts to create a unique, visually appealing, and attention-grabbing visual hook cover image for a [Usecase: social media ad, podcast thumbnail, brochure, blog post, etc.] on the topic of [TOPIC: e.g., How to Boost Engagement with Creative Visuals].”

This will provide you with five creative prompts to try in Ideogram. You can then choose the one that stands out the most and aligns with your vision.

Here’s an example:

[Step 3] — Copy the prompts into Ideogram and generate designs  

Now, go tohttps://ideogram.ai/canvas and paste the prompts generated by ChatGPT.Configure the Ideogram settings according to your preferences. Here’s a quick overview of what each setting means:

– Magic Prompt: ON — This feature automatically expands and enhances your input prompt with more descriptive details, helping to create richer, more visually appealing outputs. It makes your prompt “smarter” by adding vivid and expressive elements.

– Prompt — Describe what you want the AI to generate.

– Model — Choose the AI model for image generation. Use the latest 2.0 version for the best results.

– Style — Set the visual style, such as General, Realistic, Design, 3D, or Anime.

– Aspect Ratio — Define the height-to-width ratio. For example, select 1:1 for a 1024px x 1024px image.

– Seed — Control randomness for consistency; using the same seed will produce similar outputs.

– Negative Prompt — Specify any elements or features you don’t want included in the image.

Once everything is set, generate your designs! Here are the outcomes from the prompts I used on Ideogram to create a LinkedIn carousel cover for a post.

[Step 4] — Edit your designs in the new Ideogram Canvas  

After your design is generated, simply select it, click the ‘…’ button, and choose ‘Edit in Canvas’ to make any adjustments or enhancements to the image.”


This is how it look


Here are two amazing features of Ideogram Canvas:

Magic Fill 

This powerful inpainting tool allows you to edit specific areas of an image by replacing objects, adding text, fixing imperfections, or changing backgrounds. With Ideogram Canvas, you can zoom in for high-resolution, detailed edits.

How to use Magic Fill:

1) Select the area you want to edit.

2) Adjust the generation window as needed.

3) Enter a text prompt to guide the tool in making the changes.

 

Extend 

Extend is an outpainting tool that expands images beyond their original borders while preserving a consistent style. It lets you adjust the composition and aspect ratio, making your image adaptable to any screen size without losing its original essence.

How to use Extend:

1) Adjust the generation window.

2) Enter a text prompt to guide the Extend tool in expanding the image.

Combine Magic Fill and Extend for impressive results.I upgraded to the Pro version of Ideogram Canvas, which is only $8 per month. Along with the subscription, I received 100 complimentary credits to explore all the features, and it’s been a fantastic tool.

You can try out Ideogram Canvas here: https://ideogram.ai/canvas

Reference from @anishsingh20

React 19 is officially released on April 25, 2024, marking a significant milestone. This release brings a variety of new features and improvements designed to enhance developer experience and application performance. Many features that were experimental in React 18 are now considered stable in React 19, offering a more robust and optimized framework.

React 19 new features

React 19 release brings a host of groundbreaking features that significantly enhance the development experience and application performance. Let’s explore four key innovations:

1. Experimental React compiler: 

This new compiler transforms React code into optimized JavaScript, offering substantial performance gains. It autonomously manages component rendering for UI state changes, eliminating the need for manual state and UI updates.

The compiler also optimizes components as needed, reducing dependency on hooks like useMemo, memo APIs and useCallback. With React compiler, developers can handle errors encountered due to excessive re-rendering through performance optimizations.

Key benefits:

• Improved error reporting in react-dom
• Seamless rendering of async scripts anywhere in a component tree
• Native rendering of document metadata tags in components
• Better APIs loading and preloading browser resources to optimize resource loading

2. Server actions: 

The server actions streamline data mutations and state updates in React applications by bridging the gap between client and server seamlessly. This new enhancement of React 19 enables developers to automatically handle pending states, error management, optimistic updates, and sequential requests.

Key benefits:

• Client components to call asynchronous functions
• Provide built-in error handling
• Enable immediate user feedback during data submission
• Simplify form handling through new props like action and formAction

3. React Server Components (RSCs): 

RSCs allow server-side rendering of UI components, separate from client-side applications or traditional SSR. This approach significantly improves initial page load times, especially for complex UIs. RSCs can be executed at build time or for each request, offering flexibility.

They reduce client bundle sizes and integrate seamlessly with Client Components, creating a balanced architecture that combines server-side efficiency with client-side interactivity.

Key benefits:

• Faster page load time and smoother interactions
• Runtime flexibility at build time, and for each request
• Improved app performance

4. New Hook: useFormStatus, useActionState, useOptimistic  

The newest React 19 version comes with three prominent hooks as significant additions in the library. These React’s built-in hooks are powered by React programming patterns. In React 19, these new hooks are going to transform the way React developers handle forms.

• useActionState 

UseActionState is designed to simplify state management within Actions. It automatically tracks pending states during an action and returns both the final result and a pending status indicator. useActionState also supports action composition, managing execution order and state updates for chained actions.

Key benefits:

• Automatically manages pending state 
• Eliminates manual handling
• useFormStatus

React 19 introduces useFormStatus, a hook that simplifies access to parent form information within child components. This is particularly valuable in design systems where components need to interact with form state without excessive prop drilling.

Key benefits:

• Provides direct access to parent form status for child components, similar to Context providers
• Minimizes prop drilling, leading to cleaner component hierarchies
• Addresses a common design system scenario, reducing boilerplate code for form state interactions
• useOptimistic

The useOptimistic hook in React 19 facilitates optimistic UI updates during asynchronous data mutations. This pattern allows immediate display of expected outcomes while data updates are in progress.

Key benefits:

• Enables instant optimistic state rendering, providing immediate user feedback
• Automatically manages state, reverting to original values if updates fail
• Enhances user experience by increasing perceived responsiveness and interactivity

5.  New API: use

React 19 release introduces an experimental API called use, designed to read resource values (like Promises or context) directly within render functions. This leads to more concise code for asynchronous data fetching and state management.

Key benefits:

• Allows direct access to resource values in render functions, reducing the need for separate state variables or lifecycle methods
• Primarily targets data fetching scenarios, simplifying Promise handling
• Currently available in React’s Canary and experimental channels, with potential for future changes

New features in React 19: Notable improvements for developers at a glance

1. Ref as a Prop

React 19 introduces a notable enhancement for refs: functional components can now directly accept refs as props. This advancement often eliminates the need for the forwardRef higher-order component.

Key benefits:

• Enhanced functional components: Refs can now be passed using standard prop syntax, increasing versatility when interacting with DOM elements.
• Streamlined code: Removing the forwardRef requirement leads to cleaner, more concise component code and improved readability.
• Maintains compatibility: forwardRef is still supported for scenarios involving class components or complex functional component hierarchies, ensuring existing code remains functional.

2. Improved hydration error reporting

 React 19 significantly enhances error reporting, particularly for hydration errors. This improvement aims to make debugging more straightforward and efficient.

Key benefits:

• Clearer error messages: Instead of displaying multiple confusing errors, React now provides a single, comprehensive error message.
• Detailed difference reporting: The new error format clearly highlights discrepancies between server-rendered and client-side content.
• Enhanced debugging experience: Developers can more easily identify and resolve hydration-related issues, leading to smoother development processes.

3. Support for preloading resources

ditReact 19 enhances performance optimization with a new feature: built-in support for resource preloading. This capability allows developers to proactively load fonts, scripts, and stylesheets in the background while users interact with the initial page content.

Key benefits:

• Enhanced Page Load Speed: Preloading enables browsers to fetch resources before they’re critically needed for rendering. This leads to a more fluid user experience and faster perceived load times.
• Optimized User Experience: By reducing the amount of content downloaded after the initial page load, preloading creates a smoother experience for users, particularly beneficial for those on slower connections.
• Declarative Resource Management: React 19 provides access to modern browser APIs such as ‘preload’, ‘prefetch’, and ‘preconnect’. This allows developers to declaratively control resource preloading within their components, offering a more intuitive and React-centric approach to performance optimization.

This feature represents a significant step forward in React’s built-in performance tooling, giving developers more control over resource loading strategies directly within their component code.

4.  Async Scripts for better asset loading 

React 19 introduces enhanced support for asynchronous scripts, significantly improving how these scripts are managed within component hierarchies. This update streamlines the handling of scripts that load asynchronously and in potentially variable order throughout the component tree.

Key benefits:

• Versatile Script Positioning: Developers can now place async scripts anywhere in the component tree without concerns about duplication or misplacement. React automatically ensures that each script is loaded and executed only once, even when rendered by multiple components.
• Simplified Code Structure: The need for complex custom logic to manage script loading order or prevent duplication is eliminated. React now handles these aspects internally, resulting in cleaner, more concise code.
• Enhanced Code Organization: By allowing async scripts to be positioned near the components that depend on them, this feature promotes more intuitive and maintainable code structure. This proximity improves code readability and eases future modifications.

This improvement in async script handling represents a significant step towards more efficient and developer-friendly management of external resources in React applications, reducing complexity and potential errors associated with script loading.

5. Style support for document metadata 

React 19 brings a notable advancement for i.e. seamless support for document metadata tags under components. With this update, React developers now add relevant metadata tags in rendering documents minimizing the hassle of manual tags insertion. In React 19, developers get meta tags like <title> <link> and <meta> under the <head> section of the document when React renders this component. The metadata tags bridge all the disruption gaps across client-only apps, streaming SSR, and Server Components. 

Key benefits:

• Improved SEO optimization: Particularly useful for SEO purposes, the document metadata support in React 19 enables modifications in meta tag strings, which are meant to increase website visibility in search engines.
• Enhanced social media sharing: Make it simple to quickly edit and tweak Open Graph and Twitter Card elements, leading to much better and more accurate previews when content is shared on social media platforms.
• Better accessibility: Support for document metadata may also help in the management of ARIA attributes and other types of metadata that contribute to better accessibility of the developed React apps.

Trong những thập kỷ qua, cách chúng ta học ngoại ngữ đã thay đổi đáng kể. Từ việc học qua sách vở và lớp học truyền thống, giờ đây công nghệ đang thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận. Trong đó, AI (trí tuệ nhân tạo) đóng vai trò then chốt, giúp quá trình học ngôn ngữ trở nên nhanh hơn, hiệu quả hơn và cá nhân hóa hơn.

Học Ngoại Ngữ Trước Khi Có AI

Trước khi có sự hỗ trợ của AI, việc học ngôn ngữ gặp nhiều thách thức:

• Phụ thuộc vào sách vở và lớp học: Người học phải tiếp cận kiến thức qua tài liệu cố định, thiếu khả năng tùy biến theo nhu cầu cá nhân.
• Thiếu sự tương tác: Không phải lúc nào người học cũng có cơ hội tương tác với người bản ngữ, khiến khả năng thực hành hạn chế.
• Học theo nhịp độ cố định: Các khóa học truyền thống có cấu trúc cứng nhắc, không điều chỉnh theo tiến độ cá nhân.

Học Ngoại Ngữ Sau Khi Có AI

Khi AI xuất hiện, mọi khía cạnh của việc học ngôn ngữ đều được cải tiến đáng kể:

• Tính cá nhân hóa: AI có khả năng hiểu rõ nhu cầu và tiến độ của từng người học, từ đó đề xuất lộ trình học tập phù hợp.
• Tương tác liên tục: Các chatbot và trợ lý ảo giúp người học có thể thực hành hội thoại bất kỳ lúc nào, mang lại trải nghiệm thực tế và sống động hơn.
• Hỗ trợ toàn diện: AI không chỉ giúp dịch thuật mà còn phân tích ngữ pháp, ngữ điệu, và văn hóa, giúp người học hiểu sâu hơn về ngôn ngữ.

Các Công Cụ AI Hỗ Trợ Học Ngoại Ngữ Hiện Tại

Hiện nay, có rất nhiều công cụ AI mạnh mẽ giúp học ngoại ngữ hiệu quả hơn. Dưới đây là một số ví dụ điển hình:

1. Duolingo:

Duolingo là nền tảng học ngôn ngữ phổ biến với hơn 300 triệu người dùng. Sử dụng AI để cá nhân hóa lộ trình học, Duolingo cung cấp các bài tập vui nhộn và ôn tập thông minh để tăng hiệu quả ghi nhớ.

• Cung cấp bài học đa dạng nâng cao từ vựng, ngữ pháp và phát âm qua các câu hỏi trắc nghiệm, luyện nghe và phát âm.
• Linh hoạt trong việc học, cho phép bạn học bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu.
• Có khả năng đặt mục tiêu học tập và theo dõi tiến độ thông qua bảng điều khiển người dùng.
• Là giải pháp tuyệt vời cho những ai muốn nâng cao kỹ năng tiếng Anh, đặc biệt là nhân viên IT.

2. Babbel:

Babbel là ứng dụng tập trung vào hội thoại thực tế, sử dụng AI để tạo ra các bài học phù hợp với mục tiêu của từng người học, như đi du lịch hay làm việc.

• Sử dụng AI để cá nhân hóa lộ trình học cho từng người dùng.
• Cung cấp bài học dựa trên tình huống thực tế, giúp nắm vững từ vựng, ngữ pháp, và kỹ năng giao tiếp.
• Tính năng nhận diện giọng nói giúp cải thiện phát âm.
• Sử dụng thuật toán “lặp lại giãn cách” (spaced repetition) để ôn tập hiệu quả.
• Hỗ trợ nhiều khóa học đa dạng cho các ngôn ngữ từ cơ bản đến nâng cao.
• Trải nghiệm học linh hoạt qua cả điện thoại và máy tính.
• Nội dung bài học được xây dựng bởi chuyên gia ngôn ngữ.

3. Rosetta Stone:

Rosetta Stone là một ứng dụng học ngoại ngữ lâu đời và nổi tiếng, sử dụng phương pháp trực quan để dạy ngôn ngữ.

• Tập trung vào việc học qua hình ảnh, âm thanh và ngữ cảnh mà không cần dịch thuật.
• Phương pháp “ngâm ngôn ngữ” (language immersion) giúp người học tiếp xúc trực tiếp với ngôn ngữ, tương tự như cách trẻ em học tiếng mẹ đẻ.
• Cung cấp các bài tập phát âm và nhận diện giọng nói với công nghệ AI giúp cải thiện khả năng nói.
• Hỗ trợ học 24 ngôn ngữ khác nhau với các khóa học từ cơ bản đến nâng cao.
• Người học có thể truy cập trên nhiều thiết bị, từ điện thoại, máy tính bảng đến máy tính.
• Phù hợp cho cả người mới bắt đầu và những người muốn nâng cao kỹ năng ngôn ngữ.
• Trải nghiệm học tương tác với các bài hội thoại thực tế và hoạt động trực tuyến.

4. Speechling:

Speechling là một công cụ luyện phát âm, nơi người học có thể gửi đoạn ghi âm để nhận phản hồi từ AI và người hướng dẫn bản ngữ.

• Tập trung vào việc luyện phát âm và cải thiện khả năng giao tiếp thông qua nghe và nói.
• Cung cấp các bài học với bản ghi âm từ người bản ngữ giúp người học nắm bắt cách phát âm chính xác.
• Người dùng có thể gửi ghi âm của mình và nhận phản hồi cá nhân từ người hướng dẫn (tính năng độc đáo của Speechling).
• Hỗ trợ học 13 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, Tây Ban Nha, Pháp, Trung Quốc, Nhật.
• Sử dụng phương pháp lặp lại ngữ cảnh để ghi nhớ từ vựng và câu trong các tình huống thực tế.
• Miễn phí cho hầu hết các bài học, với lựa chọn nâng cấp để nhận thêm hướng dẫn từ người bản ngữ.
• Giao diện học linh hoạt, có thể học qua trang web hoặc ứng dụng di động.

5. Elsa Speak:

Elsa là ứng dụng học tiếng Anh dành riêng cho người Việt, giúp cải thiện khả năng nghe, phát âm, ngữ pháp và từ vựng.

• Sử dụng công nghệ tiên tiến để đo lường và đánh giá trình độ chính xác.
• Trợ lý ảo thông minh hướng dẫn phát âm chính xác, tăng cường tự tin giao tiếp.
• Áp dụng phương pháp học kết hợp hình ảnh, âm thanh và câu chuyện thực tế.
• Giao diện đẹp mắt, thân thiện với người dùng, tối ưu hóa trải nghiệm học tập.
• Giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất trong quá trình học tiếng Anh.

6. LingoDeer:

LingoDeer mang đến cho bạn phương pháp học tiếng Anh độc đáo, với bài học được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu.

• Đội ngũ giảng viên giỏi, phát âm rõ ràng giúp bạn tiếp cận kiến thức một cách hiệu quả.
• Bài học được phân chia theo các chủ đề, giúp người học dễ dàng nắm bắt nội dung.
• Thư viện trò chơi và bài tập giải trí hấp dẫn làm cho việc học trở nên vui nhộn và thú vị.
• Giúp bạn phát triển khả năng ngôn ngữ một cách tự nhiên và hứng thú.

Vai Trò Của AI Trong Học Ngoại Ngữ

AI không chỉ đơn thuần là công nghệ hỗ trợ, mà còn tạo ra những nền tảng học tập thích ứng, điều chỉnh theo tốc độ và sở thích cá nhân của từng người học. Các ứng dụng như Duolingo, Babbel, hay Google Dịch đều dựa trên AI để phân tích, đánh giá và thiết kế lộ trình học tập phù hợp nhất cho người dùng.

Cách AI Giúp Tăng Tốc Độ Học

AI mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho việc học ngoại ngữ:

• Cá nhân hóa lộ trình học: AI nhận diện điểm mạnh, điểm yếu của người học và đưa ra các bài tập tập trung vào những phần cần cải thiện.
• Phản hồi tức thì: AI giúp sửa lỗi phát âm và ngữ pháp ngay lập tức, giúp người học điều chỉnh kịp thời.
• Ôn tập thông minh: Thuật toán AI giúp nhắc nhở người học ôn tập đúng thời điểm, tăng khả năng ghi nhớ dài hạn.
• Luyện tập hội thoại với AI: Các trợ lý ảo như Google Assistant hay Siri đóng vai trò như đối tác hội thoại, giúp người học thực hành nói một cách tự nhiên mà không cần lo ngại mắc lỗi.

AI Giúp Vượt Qua Những Khó Khăn Truyền Thống

Những rào cản như lo lắng khi nói, thiếu đối tác luyện tập, hay học theo một nhịp độ không phù hợp với bản thân giờ đây có thể được giải quyết dễ dàng với sự hỗ trợ của AI. Ví dụ, nhiều người thường sợ mắc lỗi khi giao tiếp, nhưng khi sử dụng AI, họ có thể tự tin luyện tập mà không sợ bị phán xét. AI cũng giúp đảm bảo người học luôn có bài luyện tập phù hợp với trình độ và tiến độ của mình.

Tương Lai Của AI Trong Học Ngoại Ngữ

Với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo, các công nghệ như học sâu (deep learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) sẽ ngày càng nâng cao độ chính xác của việc dịch thuật và hiểu biết về ngữ cảnh, văn hóa. Trong tương lai, AI có thể mang lại những trải nghiệm học ngôn ngữ không chỉ nhanh mà còn thú vị hơn, giúp việc học ngoại ngữ trở nên dễ tiếp cận cho tất cả mọi người.

Kết luận

AI đã và đang tạo ra cuộc cách mạng trong việc học ngoại ngữ. Nó giúp quá trình này trở nên nhanh chóng, hiệu quả và cá nhân hóa. Với sự phát triển của công nghệ, việc học một ngôn ngữ mới chưa bao giờ dễ dàng và thú vị đến thế. Hãy bắt đầu khám phá các công cụ AI để tăng tốc hành trình học ngoại ngữ của bạn ngay hôm nay!

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi sâu rộng trong nền kinh tế và xã hội. Nó không chỉ thay thế hoặc tự động hóa một số công việc truyền thống mà còn mở ra cánh cửa cho nhiều ngành nghề mới, đòi hỏi kỹ năng và kiến thức hoàn toàn khác biệt. Dưới đây là một số ngành nghề mới được sinh ra từ sự phát triển của AI, và chúng sẽ đóng vai trò quan trọng trong thế giới tương lai.

1. Kỹ sư AI (AI Engineer)

Một trong những ngành nghề phổ biến và phát triển nhanh chóng nhờ AI là kỹ sư AI. Các kỹ sư AI là những người thiết kế, phát triển và triển khai các hệ thống AI. Họ cần hiểu rõ về các mô hình học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (computer vision), và các công nghệ khác liên quan đến AI.

Kỹ sư AI không chỉ làm việc trong các công ty công nghệ mà còn tham gia vào nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, tài chính, giao thông và sản xuất. Sự tăng trưởng của AI đang đẩy mạnh nhu cầu tuyển dụng cho những vị trí này, và đây là một trong những nghề hot nhất trong thập kỷ tới.

2. Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Cùng với sự phát triển của AI, nhà khoa học dữ liệu đang trở thành một trong những vị trí không thể thiếu trong các tổ chức. AI dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ để học hỏi và đưa ra quyết định, vì vậy vai trò của nhà khoa học dữ liệu là xử lý, phân tích và biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị.

Công việc của nhà khoa học dữ liệu không chỉ bao gồm việc làm sạch và tổ chức dữ liệu mà còn sử dụng các công cụ và mô hình AI để khám phá các xu hướng, dự đoán và đưa ra các giải pháp cho doanh nghiệp. Họ cần có kiến thức về lập trình, thống kê, và đặc biệt là hiểu biết về cách các thuật toán AI hoạt động.

3. Chuyên viên đạo đức AI (AI Ethics Specialist)

AI không chỉ mang lại những cơ hội lớn mà còn đặt ra nhiều thách thức về đạo đức. Các hệ thống AI có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng nếu chúng được lập trình hoặc vận hành không chính xác, từ thiên vị trong quá trình ra quyết định đến việc xâm phạm quyền riêng tư.

Vì vậy, nhu cầu về các chuyên viên đạo đức AI ngày càng tăng. Những người làm việc trong lĩnh vực này sẽ đánh giá và đảm bảo rằng AI được phát triển và sử dụng theo cách có trách nhiệm, không gây hại cho xã hội. Họ làm việc chặt chẽ với các nhà phát triển, các tổ chức, và thậm chí là chính phủ để xây dựng các quy tắc và hướng dẫn liên quan đến việc sử dụng AI.

4. Huấn luyện viên AI (AI Trainer)

Huấn luyện viên AI là một ngành nghề mới lạ nhưng quan trọng trong việc phát triển các hệ thống AI. Vai trò của họ là “dạy” AI thông qua việc cung cấp dữ liệu và huấn luyện các mô hình học máy. Điều này bao gồm việc cung cấp các bộ dữ liệu được chú thích cẩn thận để AI có thể học cách nhận diện, phân tích và đưa ra quyết định một cách chính xác.

Ví dụ, trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI trainer sẽ cung cấp hàng ngàn mẫu dữ liệu để hệ thống học hỏi và cải thiện khả năng xử lý của mình. Công việc này rất quan trọng trong giai đoạn phát triển AI, giúp hệ thống đạt đến mức độ chính xác cao hơn.

5. Chuyên gia thiết kế trải nghiệm người dùng cho AI (AI UX Designer)

Với sự xuất hiện của AI trong các sản phẩm và dịch vụ, việc thiết kế trải nghiệm người dùng (UX) trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. AI UX designer là những người tạo ra giao diện và trải nghiệm giúp người dùng tương tác với các hệ thống AI một cách dễ dàng và tự nhiên hơn.

Chuyên gia UX cho AI cần phải hiểu sâu về cách thức hoạt động của AI để thiết kế những giao diện phù hợp, giúp người dùng tin tưởng và cảm thấy thoải mái khi sử dụng các sản phẩm thông minh như chatbot, trợ lý ảo, hoặc các ứng dụng dựa trên AI.

6. Chuyên viên phát triển thuật toán AI đạo diễn nội dung (AI Content Creator/Curator)

AI ngày càng được sử dụng để tạo ra nội dung trong nhiều lĩnh vực, từ viết lách, thiết kế đồ họa cho đến âm nhạc và điện ảnh. Tuy nhiên, để AI tạo ra nội dung có chất lượng cao, vai trò của các chuyên viên phát triển và kiểm soát nội dung AI trở nên quan trọng.

Chuyên viên phát triển nội dung AI sẽ làm việc để tinh chỉnh và giám sát các thuật toán, đảm bảo rằng nội dung được tạo ra bởi AI không chỉ hợp lý mà còn phù hợp với mục tiêu và phong cách của thương hiệu. Họ cũng sẽ giúp AI hiểu sâu hơn về sự sáng tạo của con người và những yếu tố tinh tế trong các sản phẩm nghệ thuật.

7. Kỹ sư bảo mật AI (AI Security Specialist)

Khi AI trở thành một phần không thể thiếu trong các hệ thống công nghệ, bảo mật AI trở thành mối quan tâm lớn. Các kỹ sư bảo mật AI có nhiệm vụ đảm bảo rằng các hệ thống AI không bị tấn công hoặc xâm phạm bởi các tin tặc hoặc các tổ chức có ý đồ xấu.

Công việc của họ bao gồm đánh giá các lỗ hổng bảo mật trong hệ thống AI, phát triển các giải pháp để bảo vệ dữ liệu và ngăn chặn các cuộc tấn công. Đây là lĩnh vực rất quan trọng trong bối cảnh AI được tích hợp vào các hệ thống như xe tự lái, hệ thống tài chính và các cơ sở hạ tầng quan trọng.

8. Chuyên gia luật pháp AI (AI Legal Consultant)

Với sự phát triển của AI, những thách thức về pháp lý cũng xuất hiện. Các chuyên gia luật pháp AI sẽ giúp các tổ chức và doanh nghiệp hiểu rõ các quy định pháp luật liên quan đến việc phát triển và sử dụng AI, đặc biệt là về quyền riêng tư, sở hữu trí tuệ, và trách nhiệm khi hệ thống AI gây ra sự cố.

Họ cũng có vai trò quan trọng trong việc tham gia vào quá trình xây dựng các chính sách và quy định về AI ở cấp độ quốc gia và quốc tế.

Kết Luận

AI không chỉ thay đổi cách chúng ta làm việc mà còn mở ra nhiều ngành nghề mới, đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật, quản lý và đạo đức. Những công việc này sẽ ngày càng quan trọng khi AI tiếp tục phát triển và thâm nhập sâu hơn vào mọi khía cạnh của cuộc sống. Để chuẩn bị cho tương lai, việc đầu tư vào kiến thức và kỹ năng liên quan đến AI là bước đi thông minh cho những ai muốn bắt kịp xu hướng công nghệ mới này.