Việc OpenAI tập trung vào "ứng dụng thực tiễn" trong năm nay có thể báo hiệu rằng ngành công nghiệp AI đã sẵn sàng ngừng sống dựa vào sự cường điệu và hướng tới chủ nghĩa thực dụng thực tế.

Giám đốc tài chính của OpenAI, Sarah Friar, đã phác thảo sự thay đổi đó vào Chủ nhật trong một bài đăng trên blog của công ty. Bà viết rằng bằng cách tập trung vào "ứng dụng thực tiễn", OpenAI có thể thu hẹp khoảng cách giữa những gì AI hiện nay có thể làm được và cách mọi người, các công ty và quốc gia đang sử dụng nó hàng ngày.

"Cơ hội rất lớn và cận kề, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế, khoa học và doanh nghiệp, nơi mà thông tin tốt hơn sẽ trực tiếp dẫn đến kết quả tốt hơn," bà nhận định.

“Cơ sở hạ tầng mở rộng những gì chúng ta có thể cung cấp,” bà tiếp tục. “Đổi mới mở rộng khả năng của trí tuệ nhân tạo. Việc ứng dụng mở rộng đối tượng người dùng. Doanh thu tài trợ cho bước tiến tiếp theo. Đây là cách trí tuệ nhân tạo phát triển và trở thành nền tảng cho nền kinh tế toàn cầu.”

Cách tiếp cận này phản ánh sự chuyển dịch từ những lời hứa vĩ mô về AI sang việc triển khai hàng ngày và các kết quả có thể đo lường được.

Việc Friar nhấn mạnh vào “ứng dụng thực tiễn” cho thấy ngay cả những công ty AI nổi tiếng nhất cũng nhận ra rằng chu kỳ cường điệu đang nhường chỗ cho chu kỳ trách nhiệm, theo nhận định của Jon Knisley, người đứng đầu bộ phận hỗ trợ và giá trị AI tại Abbyy , một công ty tự động hóa thông minh toàn cầu.

“Các tổ chức không còn muốn bị gây ấn tượng nữa mà đã sẵn sàng nhìn thấy lợi nhuận,” ông nói với TechNewsWorld. “Việc bà ấy tập trung vào y tế, khoa học và doanh nghiệp như những lĩnh vực ưu tiên rất đáng chú ý, bởi vì đây là những lĩnh vực mà bối cảnh và quản trị là điều bắt buộc. Bạn không thể cung cấp AI đáng tin cậy trong chăm sóc sức khỏe hoặc dịch vụ tài chính nếu không giải quyết được vấn đề độ chính xác, khả năng truy vết và tuân thủ.”

“Những công ty chiến thắng trong giai đoạn tiếp theo này sẽ không chỉ sở hữu những mô hình mạnh mẽ nhất,” ông nói. “Họ sẽ sở hữu những mô hình đáng tin cậy nhất.”

Dấu hiệu của sự trưởng thành

Khoảng cách mà "việc áp dụng thực tiễn" hướng đến thu hẹp không chủ yếu nằm ở hiệu suất mô hình hay cơ sở hạ tầng, mà là ở sự rõ ràng trong lãnh đạo, ra quyết định, động lực, lòng tin và văn hóa, theo nhận định của Barbara Roos, người sáng lập Trailhead Communications , một công ty tư vấn về truyền thông và quản lý thay đổi tại Portland, Oregon.

"Nói cách khác," bà nói với TechNewsWorld, "khía cạnh công nghệ của trí tuệ nhân tạo đã phát triển nhanh hơn khả năng của các công ty và con người trong việc tích hợp nó vào cách thức công việc thực tế được thực hiện."

“Hầu hết các công ty vẫn đang thử nghiệm ở những khía cạnh nhỏ trong khi các quy trình làm việc cốt lõi, mô hình quản trị và hành vi lãnh đạo vẫn không thay đổi,” bà giải thích. “Khả năng của AI đang phát triển theo cấp số nhân, nhưng việc áp dụng lại bị hạn chế bởi các hệ thống và tư duy chậm chạp của con người.”

“Điều đáng chú ý là OpenAI đang công khai coi việc ứng dụng – chứ không chỉ khả năng – là ưu tiên chiến lược của mình,” bà nói thêm. “Điều đó báo hiệu sự trưởng thành của ngành. Chúng ta đang bước vào giai đoạn mà sự thành công của AI sẽ được đánh giá ít hơn dựa trên các tiêu chuẩn và nhiều hơn dựa trên việc liệu các nhà lãnh đạo có thể làm cho nó thay đổi một cách có ý nghĩa cách thức làm việc, ra quyết định và tạo ra giá trị hay không.”

Natasha August, người sáng lập RM11 , một nền tảng kiếm tiền từ nội dung dành cho người sáng tạo ở Carrollton, Texas, lưu ý rằng vẫn còn một khoảng cách giữa những gì AI có thể làm và cách mọi người thực sự sử dụng nó trong cuộc sống hàng ngày. "Các công cụ AI vô cùng mạnh mẽ, nhưng đối với nhiều người và doanh nghiệp, vẫn chưa rõ làm thế nào để biến sức mạnh đó thành điều gì đó thiết thực như tiết kiệm thời gian, kiếm tiền hoặc cải thiện cách họ làm việc", cô nói với TechNewsWorld.

Trong kinh doanh, khoảng cách nằm ở khả năng phân tích thô của AI và khả năng thúc đẩy các kết quả kinh doanh hữu hình, có thể lặp lại, theo nhận định của Nithin Mummaneni, người sáng lập và CEO của Infinity Loop , một nền tảng thông minh về hợp đồng và đàm phán tại thành phố New York. Ông nói với TechNewsWorld: “Nhiều tổ chức có thể tạo ra những hiểu biết sâu sắc, nhưng rất ít tổ chức có thể chuyển những hiểu biết đó thành các quyết định thực sự thay đổi hợp đồng, giá cả hoặc chi phí.”

“Trong khâu mua sắm và quản lý nhà cung cấp, khoảng cách đó thể hiện rõ ràng,” ông nói. “Các công ty có dữ liệu, nhưng vẫn trả giá quá cao vì những hiểu biết đó không được vận dụng vào các cuộc đàm phán.”

Trí tuệ nhân tạo hoàn thành nhiệm vụ, chứ không chỉ trả lời câu hỏi.

Behnam Bastani, CEO và người sáng lập OpenInfer , một công ty phần mềm AI giai đoạn đầu tại San Mateo, California, giải thích rằng đường cong năng lực AI đã phát triển cực kỳ nhanh chóng. Tuy nhiên, việc ứng dụng thực tế vẫn gặp phải những trở ngại như ma sát trong quy trình làm việc, vấn đề về lòng tin, yêu cầu quản trị và những hạn chế về chi phí, năng lượng và độ trễ. Ông nói với TechNewsWorld: “Khoảng cách không nằm ở trí thông minh, mà là ở khâu triển khai”.

Ông nói thêm rằng khoảng cách đó có thể được thu hẹp bằng cách coi AI như phần mềm sản xuất chứ không phải là một điều mới lạ. "Điều đó có nghĩa là tích hợp chặt chẽ hơn với các công cụ và dữ liệu hiện có, đánh giá và giám sát mạnh mẽ, kiểm soát rõ ràng có sự tham gia của con người, AI có thể giải thích được và thiết kế dựa trên các quy trình làm việc cụ thể mà bạn có thể đo lường tác động," ông nói.

“Giải pháp hiệu quả không phải là ‘Trí tuệ nhân tạo biết trả lời’ mà là ‘Trí tuệ nhân tạo biết hoàn thành nhiệm vụ một cách an toàn và có thể dự đoán được’”, ông tiếp tục. “Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo diễn ra khi nó trở thành một phần của quy trình làm việc, chứ không phải là một điểm đến riêng biệt.”

Khoảng cách mà Friar đang chỉ ra về cơ bản nằm giữa tiềm năng của AI và ứng dụng thực tiễn trong thế giới thực, theo nhận định của Olek Paraska, CTO của Togal.AI , một công ty công nghệ xây dựng ở Miami. Ông nói với TechNewsWorld: “Nhiều công cụ AI được phát triển một cách biệt lập với những thách thức kinh doanh hàng ngày. Chúng trông rất ấn tượng trong nghiên cứu hoặc các bản demo, nhưng không phải lúc nào cũng giải quyết được các vấn đề cụ thể.”

“Trong ngành xây dựng, khoảng cách này là rất thực tế,” ông giải thích. “Các nhóm phải dành hàng giờ để phân tích bản vẽ và ước tính dự án bằng tay, và cho đến khi trí tuệ nhân tạo (AI) có thể can thiệp để tự động hóa quy trình làm việc đó, thì những lợi ích về hiệu quả vẫn chỉ là lý thuyết.”

Để thu hẹp khoảng cách, AI cần được thiết kế chuyên dụng cho các nhiệm vụ thực tế, ông lập luận. “Tại Togal, chúng tôi tập trung vào việc đào tạo AI để đọc bản vẽ kỹ thuật và tự động hóa các bước tốn nhiều thời gian nhất trong quá trình đấu thầu,” ông nói. “Điều này bao gồm dữ liệu quy mô lớn, chuyên biệt theo lĩnh vực, thử nghiệm lặp đi lặp lại với các nhóm thực tế và thiết kế các hệ thống bổ sung cho chuyên môn của con người chứ không phải thay thế nó.”

Ông nói thêm: "Trí tuệ nhân tạo càng mô phỏng sát với quy trình làm việc thực tế, thì khoảng cách giữa chúng càng thu hẹp."

Nhúng quy trình làm việc

Thu hẹp khoảng cách là cách AI chuyển từ sự mới lạ sang thứ mà mọi người phụ thuộc vào, điều này có xu hướng cải thiện khả năng giữ chân khách hàng, sự sẵn lòng chi trả và nhu cầu dài hạn, theo nhận định của Sameer Gulati, giám đốc sản phẩm tại ZenBusiness , một công ty công nghệ tài chính ở Austin, Texas.

“Nhưng ý nghĩa quan trọng hơn của nó còn rộng hơn,” ông nói. “Nó thúc đẩy toàn bộ ngành công nghiệp chuyển từ ‘trí tuệ theo yêu cầu’ sang trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào quy trình làm việc thực tế, kết nối với dữ liệu và thực thi. Đó là nơi tác động trở nên to lớn, đối với các công ty và người dùng cuối.”

“Tín hiệu quan trọng là các công ty hàng đầu trong lĩnh vực AI đang chuyển từ việc chỉ đơn thuần cung cấp trí tuệ nhân tạo hoặc khả năng tính toán sang trở thành một phần của hệ sinh thái, nơi trí tuệ nhân tạo kết nối với quy trình làm việc và dữ liệu,” ông nói thêm. “Đó là con đường dẫn đến tiện ích cao hơn, và cuối cùng, đó là điều quyết định liệu AI có thay đổi cuộc sống hàng ngày trên quy mô lớn hay không.”

Những phát biểu của Friar báo hiệu sự đa dạng hóa rộng rãi trong cách chúng ta tương tác với công nghệ cốt lõi của OpenAI, theo nhận định của Ross Rubin, nhà phân tích chính tại Reticle Research , một công ty tư vấn công nghệ tiêu dùng ở thành phố New York. “Đây là cách OpenAI nói rằng họ thực sự sẽ trở thành một nhà cung cấp dịch vụ công nghệ toàn diện hơn,” ông nói với TechNewsWorld. “Thông điệp là họ sẽ được tích hợp vào nhiều khía cạnh hơn trong cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp hàng ngày của chúng ta.”

“Ẩn sâu bên trong, ý nghĩa ngầm là thị trường AI đang bước vào kỷ nguyên ‘cơ sở hạ tầng’, nơi mà sự tích hợp, độ tin cậy và quản trị quan trọng không kém gì trí tuệ của mô hình,” Mark N. Vena, chủ tịch kiêm nhà phân tích chính tại SmartTech Research , một công ty tư vấn công nghệ ở Las Vegas, nhận định.

“Nếu OpenAI có thể làm cho việc tự động hóa trở nên ‘an toàn và nhàm chán’ theo cách tốt nhất, thì công ty sẽ mở rộng từ một công cụ mà mọi người dùng thử thành một lớp vận hành mà mọi người phụ thuộc vào,” ông nói với TechNewsWorld. “Đó là lý do tại sao việc Friar tập trung vào lĩnh vực y tế, khoa học và doanh nghiệp lại rất đáng chú ý, bởi vì đó là những lĩnh vực hướng đến kết quả, nơi những lợi ích thiết thực được chuyển đổi trực tiếp thành giá trị mà mọi người sẵn sàng trả tiền.”

“Điều thú vị là phát ngôn này lại đến từ một giám đốc tài chính,” Rob Enderle, chủ tịch kiêm nhà phân tích chính tại Enderle Group , một công ty dịch vụ tư vấn ở Bend, Oregon, cho biết thêm.

“Thông thường, ngoài việc báo cáo tài chính, các CFO giống như những đứa trẻ ngoan ngoãn, chỉ được nhìn thấy chứ không được nghe thấy,” ông nói với TechNewsWorld. “Nhưng trong trường hợp này, những tuyên bố cho thấy sự hiểu biết sâu sắc về một trong những vấn đề rủi ro cao nhất mà các công ty AI như OpenAI phải đối mặt và thể hiện Friar là một nhà điều hành quan trọng và hiệu quả, đảm bảo tương lai của OpenAI.”