CÁC ỨNG DỤNG AI TRONG THỰC TẾ - BIẾT ĐỂ ỨNG DỤNG AI TRONG CUỘC SỐNG NGAY

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần thay đổi cách thức hoạt động của nhiều ngành nghề. Bài viết này, Trường Doanh Nhân HBR sẽ đưa ra các ứng dụng AI trong thực tế, từ việc hỗ trợ chẩn đoán y tế, tối ưu hóa dịch vụ khách hàng đến cách mạng hóa vận tải. AI không chỉ là một xu hướng mà còn là một công cụ mạnh mẽ giúp nâng cao hiệu quả và sáng tạo. Hãy cùng khám phá để biết cách tận dụng những cơ hội mà AI mang lại cho tương lai của bạn.

1. Trí tuệ nhân tạo AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh của khoa học máy tính, với mục tiêu tạo ra những cỗ máy có khả năng thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu trí tuệ con người, như học tập, nhận thức, giải quyết vấn đề và ra quyết định. AI không chỉ dừng lại ở việc lập trình các thuật toán đơn giản, mà còn có khả năng học hỏi từ dữ liệu và tự điều chỉnh để cải thiện hiệu suất. Các thuật toán AI ngày càng được phát triển mạnh mẽ, từ những công nghệ đơn giản đến những hệ thống phức tạp như deep learning và mạng nơ-ron nhân tạo.

2. Phân loại công nghệ trí tuệ nhân tạo AI

Trước khi tìm hiểu các ứng dụng AI trong thực tế, chúng ta cần biết trí tuệ nhân tạo gồm những loại nào.

2.1. Công nghệ AI phản ứng

Đây là dạng AI đơn giản nhất, có khả năng phản ứng với các tình huống cụ thể mà không có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm. Ví dụ điển hình là Deep Blue của IBM, một siêu máy tính có thể đánh bại con người trong các trận cờ vua.

2.2. Công nghệ Ai với bộ nhớ ngắn hạn

Loại AI này có khả năng học từ dữ liệu lịch sử để đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai. Một ví dụ phổ biến là các hệ thống nhận dạng giọng nói như Siri hay Google Assistant.

2.3. Lý thuyết trí tuệ nhân tạo

Đây là giai đoạn phát triển tiếp theo, nơi AI có khả năng hiểu và biểu diễn cảm xúc, suy nghĩ của con người. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, tiềm năng của loại AI này là rất lớn.

2.4. Công nghệ tự nhận thức

Đây là loại AI tiên tiến nhất, có khả năng tự nhận thức và thậm chí là tự điều chỉnh để cải thiện khả năng của mình. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm và chưa được ứng dụng rộng rãi.

3. Các ứng dụng AI trong thực tế

Dưới đây là các ứng dụng AI trong thực tế, từ y tế, dịch vụ khách hàng, vận tải, nông nghiệp, ngành bán lẻ, giáo dục, ngành truyền thông, giải trí đến kiến trúc. Khám phá ngay AI đã làm được gì và những doanh nghiệp/ tổ chức nào đã ứng dụng AI trong cuộc sống thành công.

3.1. Ứng dụng AI trong y tế

Hệ thống y tế toàn cầu đang đối mặt với nhiều thách thức: thiếu y bác sĩ chuyên môn cao, sai sót trong chẩn đoán và điều trị vì quá  tải số lượng bệnh nhân, áp lực về chi phí y tế… Trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế để giải quyết các vấn đề này. Một số ứng dụng cụ thể bao gồm:

1 - Chẩn đoán hình ảnh y khoa

AI có khả năng phân tích hình ảnh y khoa (X-quang, MRI và CT scan) với độ chính xác cao, tương đương với chuẩn đoán của bác sĩ chuyên khoa. Nhờ đó, AI hỗ trợ bác sĩ đưa ra các chẩn đoán chính xác và nhanh hơn.

Bệnh viện Mayo Clinic (Mỹ) đã sử dụng hệ thống AI để phân tích hình ảnh X-quang, MRI  và CT scan để chẩn đoán ung thư phổi. Hệ thống AI này sử dụng các thuật toán học sâu (deep learning) để quét các hình ảnh y khoa và nhận diện các dấu hiệu sớm của khối u phổi mà có thể bị bỏ qua bởi con người. AI được huấn luyện trên hàng triệu hình ảnh để nhận diện các mẫu liên quan đến ung thư, từ đó đánh giá khả năng tồn tại của các khối u dựa trên hình ảnh CT scan.

2 - Phát triển thuốc

AI hỗ trợ trong việc phát hiện và phát triển thuốc mới bằng cách phân tích các mô hình phân tử và dự đoán hiệu quả của chúng. Điều này giúp rút ngắn thời gian và giảm chi phí trong quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc.

Tại bệnh viện Mount Sinai (Mỹ), hệ thống AI hỗ trợ quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc mới để chống lại ung thư và Alzheimer. AI sử dụng các mô hình học máy để phân tích dữ liệu từ hàng triệu hợp chất hóa học và kết hợp chúng với dữ liệu di truyền, sinh học để dự đoán hiệu quả của các hợp chất này trong việc điều trị các bệnh cụ thể.

3 - Cải thiện sức khỏe tâm thần

Với ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và lưu trữ dữ liệu bệnh nhân, các chatbot và chuyên gia trị liệu ảo có thể tương tác với người dùng trong các phiên trị liệu. Những công cụ này giúp bệnh nhân giảm bớt căng thẳng, trầm cảm và các vấn đề tâm lý khác, đặc biệt là trong bối cảnh thiếu hụt các chuyên gia tâm lý trực tiếp.

Bệnh viện Apollo (Ấn Độ) đã triển khai các chatbot và chuyên gia trị liệu ảo tương tác với bệnh nhân qua tin nhắn hoặc giọng nói. Hệ thống AI có khả năng nhận diện các dấu hiệu của các vấn đề tâm lý dựa trên cách bệnh nhân trả lời và điều chỉnh tư vấn hoặc hướng dẫn dựa trên những gì học được từ các cuộc trò chuyện trước đó. Thực tế, hơn 60% bệnh nhân đã cảm thấy trạng thái tinh thần của họ được cải thiện sau khi sử dụng các chatbot trị liệu này trong vòng 3 tháng.

3.2. Ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng

Dịch vụ khách hàng truyền thống thường gặp phải các vấn đề như: thời gian chờ đợi lâu, chi phí cao và khó khăn trong việc duy trì chất lượng phục vụ ổn định. AI đã thay đổi cách các doanh nghiệp tương tác với khách hàng bằng cách cung cấp các giải pháp tự động và thông minh hơn:

1 - Chatbots và trợ lý ảo

AI-powered chatbots có thể xử lý một lượng lớn yêu cầu khách hàng cùng một lúc mà không cần đến sự can thiệp của con người. Các chatbot này có thể trả lời các câu hỏi thường gặp, giải quyết các vấn đề đơn giản và thậm chí thực hiện các giao dịch cơ bản.

Hãng hàng không KLM (Hà Lan) đã phát triển một chatbot AI có tên là "KLM BlueBot" (BB). BlueBot sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng liên quan đến chuyến bay, hành lý và các dịch vụ khác. BlueBot đã giúp KLM xử lý hơn 16.000 tin nhắn mỗi tuần, với mức độ chính xác cao, giúp giảm tải công việc cho đội ngũ hỗ trợ khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

2 - Phân tích cảm xúc

Một số hệ thống AI được phát triển để phân tích giọng nói hoặc văn bản của khách hàng nhằm xác định cảm xúc và mức độ hài lòng của họ. Điều này giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách điều chỉnh cách thức giao tiếp và hỗ trợ kịp thời.

Công ty bán lẻ Nordstrom (Mỹ) đã triển khai một hệ thống phân tích cảm xúc dựa trên AI để phân tích âm điệu, ngữ điệu và tốc độ nói của khách hàng. Từ đó nhận diện cảm xúc như hài lòng, giận dữ hoặc thất vọng. Dữ liệu này sau đó được kết hợp với thông tin về hành vi mua sắm và lịch sử giao dịch của khách hàng để đưa ra các biện pháp phản hồi phù hợp. Nhờ đó, Nordstrom đã cải thiện khả năng phản hồi của họ đối với những khách hàng không hài lòng, từ đó giúp tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên đến 30%.

3 - Dự đoán nhu cầu khách hàng

AI có thể phân tích hành vi khách hàng để dự đoán các nhu cầu tương lai, giúp doanh nghiệp chủ động trong việc cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp.

AI của Amazon phân tích dữ liệu từ các lượt tìm kiếm, lịch sử mua hàng, đánh giá sản phẩm và các tương tác khác của khách hàng trên trang web để nhận diện các mẫu hành vi. Dựa trên các mẫu này, AI dự đoán những sản phẩm mà khách hàng có thể quan tâm trong tương lai và tự động đưa ra các gợi ý sản phẩm trên trang chủ của Amazon, trong email quảng cáo, hoặc các thông báo đẩy (push notifications). Việc dự đoán chính xác nhu cầu của khách hàng đã giúp Amazon tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng lên đến 35%. 

3.3. Ứng dụng AI trong vận tải

Ngành vận tải đang đối mặt với những thách thức lớn như: quản lý lộ trình, tiêu thụ nhiên liệu và an toàn giao thông. Những vấn đề này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động mà còn liên quan đến các tác động môi trường và chi phí. AI đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc giải quyết các thách thức này:

1 - Tối ưu hóa lộ trình

Các hệ thống AI có khả năng phân tích dữ liệu từ hàng triệu cảm biến và nguồn thông tin khác để đề xuất lộ trình tối ưu, giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu và thời gian di chuyển. Điều này đặc biệt quan trọng khi sống ở các thành phố lớn.

Công ty vận tải UPS (Mỹ) sử dụng một hệ thống AI ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) để tối ưu hóa lộ trình cho các xe tải giao hàng của mình. ORION phân tích dữ liệu từ hàng triệu điểm giao hàng, cảm biến trên xe và các nguồn dữ liệu giao thông để đề xuất lộ trình giao hàng tối ưu. Hệ thống này có thể xử lý 250 triệu lộ trình giao hàng khác nhau mỗi ngày, từ đó xác định con đường hiệu quả nhất cho từng xe tải dựa trên các yếu tố như thời gian, khoảng cách và điều kiện giao thông.

2 - Xe tự lái

AI là công nghệ cốt lõi trong việc phát triển các phương tiện tự lái. Những chiếc xe này được trang bị hệ thống cảm biến và AI để nhận diện môi trường xung quanh, điều chỉnh tốc độ và đưa ra quyết định lái xe một cách an toàn. 

Các xe của Tesla được trang bị một hệ thống AI mạnh mẽ sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks) để phân tích dữ liệu từ các cảm biến như radar, camera và LiDAR. Hệ thống này liên tục thu thập và phân tích dữ liệu từ môi trường xung quanh. Từ đó đưa ra các quyết định lái xe như điều chỉnh tốc độ, chuyển làn và dừng xe khi cần thiết. AI của Tesla cũng có khả năng học hỏi từ hành vi của người lái xe để cải thiện hiệu suất lái tự động.

3 - Dự đoán và bảo trì phòng ngừa

AI có thể phân tích dữ liệu từ các phương tiện để dự đoán khi nào cần bảo trì, giúp tránh các hỏng hóc đột ngột và tăng tuổi thọ cho phương tiện.

AI của Công ty vận tải DHL (Đức) phân tích dữ liệu từ hàng triệu cảm biến trên các xe tải, bao gồm dữ liệu về động cơ, nhiệt độ, độ ẩm và điều kiện vận hành. Hệ thống này sử dụng các thuật toán học máy để nhận diện các mẫu dữ liệu bất thường và dự đoán khi nào cần bảo trì hoặc thay thế các bộ phận. Việc ứng dụng AI vào dự đoán và bảo trì phòng ngừa đã giúp DHL giảm 20% chi phí bảo trì và giảm 50% số lần hỏng hóc đột ngột của các phương tiện.

3.4. Ứng dụng AI trong nông nghiệp

Nông nghiệp truyền thống đối mặt với các thách thức về biến đổi khí hậu, sâu bệnh... Để duy trì sản xuất bền vững, ngành nông nghiệp cần phải áp dụng các công nghệ tiên tiến. AI đã và đang được sử dụng để giải quyết các vấn đề này thông qua:

1 - Dự báo thời tiết

AI có thể phân tích dữ liệu từ các nguồn thời tiết để dự báo chính xác các điều kiện khí hậu, giúp nông dân lập kế hoạch trồng trọt và thu hoạch hiệu quả hơn.

The Climate Corporation - một công ty con của Bayer (Mỹ) đã sử dụng AI trong nền tảng FieldView để cung cấp dự báo thời tiết chính xác cho nông dân. FieldView sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) để phân tích dữ liệu thời tiết từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu vệ tinh, cảm biến đất và các mô hình khí hậu lịch sử. AI xử lý và tổng hợp dữ liệu này để đưa ra các dự báo thời tiết chính xác đến từng giờ cho các khu vực cụ thể, giúp nông dân lập kế hoạch trồng trọt và thu hoạch hiệu quả.

2 - Phân tích đất và cây trồng

Các hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu từ cảm biến đất và hình ảnh từ vệ tinh để đánh giá tình trạng của đất và cây trồng, từ đó đưa ra các khuyến nghị về phân bón, nước tưới và thời gian thu hoạch.

John Deere (Mỹ) - công ty hàng đầu về thiết bị nông nghiệp đã phát triển hệ thống AI có tên là See & Spray để phân tích đất và cây trồng. See & Spray có khả năng phân tích dữ liệu về độ ẩm đất, chất dinh dưỡng và tình trạng cây trồng để đưa ra các khuyến nghị về lượng phân bón, nước tưới và thời gian thu hoạch tối ưu.

3 - Quản lý sâu bệnh

AI có thể nhận diện và dự đoán sự bùng phát của sâu bệnh dựa trên các dữ liệu từ trang trại, giúp nông dân đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời.

Công ty Prospera (Israel) sử dụng hệ thống AI để phân tích dữ liệu từ các cảm biến và hình ảnh chụp từ drone và vệ tinh để phát hiện sớm các dấu hiệu của sâu bệnh trong các cánh đồng. AI có thể nhận diện các bất thường trên lá cây, xác định loại sâu bệnh cụ thể và dự đoán sự lây lan của chúng dựa trên các điều kiện thời tiết và môi trường. Ngoài ra, hệ thống AI của Prospera còn phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán các vụ bùng phát sâu bệnh trong tương lai. Nhờ vào hệ thống AI của Prospera, nông dân đã giảm chi phí bảo vệ thực vật lên đến 30%, đồng thời bảo vệ tốt hơn cho môi trường và sức khỏe cộng đồng.

3.5. Ứng dụng AI trong bán lẻ

Ngành bán lẻ đang phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt, yêu cầu các doanh nghiệp phải tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và quản lý hàng tồn kho một cách hiệu quả. AI đã và đang đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện các hoạt động kinh doanh trong lĩnh vực bán lẻ:

1 - Phân tích hành vi khách hàng

AI có thể theo dõi và phân tích hành vi mua sắm của khách hàng để đề xuất các sản phẩm phù hợp với nhu cầu cá nhân. Điều này giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm và tăng doanh thu.

2 - Quản lý hàng tồn kho

AI có thể dự đoán nhu cầu sản phẩm dựa trên các yếu tố như xu hướng mua sắm, mùa vụ, và các sự kiện đặc biệt, từ đó tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho. Điều này giúp giảm thiểu hàng tồn kho không cần thiết và đảm bảo rằng các sản phẩm phổ biến luôn có sẵn.

AI của Walmart (Mỹ) phân tích dữ liệu từ các giao dịch bán hàng, xu hướng mua sắm theo mùa, các sự kiện đặc biệt và thậm chí cả dữ liệu thời tiết để dự đoán nhu cầu của từng sản phẩm. Dựa trên dự đoán nhu cầu, AI giúp xác định số lượng sản phẩm cần có trong kho cho mỗi cửa hàng để kịp thời đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Hệ thống còn giúp tối ưu hóa không gian kho bãi và giảm thiểu chi phí liên quan đến hàng tồn kho không cần thiết. Điều này bao gồm cả việc giảm thiểu tình trạng hàng tồn đọng quá lâu, dẫn đến lãng phí tài nguyên và chi phí lưu kho cao.

💥💥 HOT NHẤT LÚC NÀY: Sự kiện AI MARKETING 2024 tại HÀ NỘI là nơi lý tưởng để: Cập nhật các kiến thức, xu hướng mới nhất về AI, cách làm Affiliate, sàn thương mại điện tử, hệ thống Marketing & Sale tự động. THAM GIA NGAY!

3.6. Ứng dụng AI trong giáo dục

Hệ thống giáo dục truyền thống thường gặp phải các thách thức như: phương pháp giảng dạy một chiều, khó khăn trong việc cá nhân hóa chương trình học và thiếu sự theo dõi sát sao tiến trình học tập của học sinh. AI đã mở ra những cơ hội mới để cải thiện chất lượng giáo dục và trải nghiệm học tập:

1 - Học tập cá nhân hóa

AI có thể phân tích phong cách học tập của từng học sinh để đề xuất các bài học, tài liệu và phương pháp giảng dạy phù hợp nhất. Điều này giúp học sinh học tập hiệu quả hơn và giáo viên có thể dễ dàng điều chỉnh nội dung giảng dạy.

Nền tảng giáo dục trực tuyến Khan Academy đã tích hợp AI để phân tích dữ liệu học tập của từng học sinh (các bài kiểm tra, thời gian dành cho mỗi chủ đề và các lỗi mắc phải trong quá trình học). 

Dựa trên phân tích này, AI đề xuất các bài học tiếp theo, tài liệu tham khảo và các phương pháp học tập phù hợp nhất cho từng học sinh. Hệ thống AI cũng điều chỉnh lộ trình học tập dựa trên sự tiến bộ của học sinh, đảm bảo rằng học sinh luôn được thử thách một cách phù hợp với khả năng của mình. Việc cá nhân hóa lộ trình học tập đã giúp học sinh tại Khan Academy tiến bộ nhanh hơn 1,5 lần so với các phương pháp học truyền thống. 

2 - Theo dõi tiến độ học tập

AI có thể theo dõi và phân tích dữ liệu học tập của học sinh. Từ đó cung cấp các báo cáo chi tiết về tiến độ học tập và các khía cạnh cần cải thiện. Điều này giúp giáo viên và phụ huynh nắm bắt được tình hình học tập của học sinh và đưa ra các biện pháp hỗ trợ kịp thời.

Hệ thống AI của Công ty giáo dục trực tuyến DreamBox Learning (Mỹ) thu thập và phân tích dữ liệu từ mỗi lần học sinh tương tác với chương trình (thời gian học, số lần thử và kết quả đạt được trong các bài tập). Sau đó, AI tạo ra các báo cáo chi tiết về tiến độ học tập của từng học sinh, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đề xuất các hoạt động học tập bổ sung. Giáo viên và phụ huynh có thể truy cập các báo cáo này để nắm bắt tình hình học tập của học sinh và đưa ra các biện pháp hỗ trợ kịp thời.

3 - Tạo nội dung học tập tự động

AI có thể tự động tạo ra các câu hỏi, bài tập và bài kiểm tra dựa trên nội dung giảng dạy, giúp giáo viên tiết kiệm thời gian trong việc chuẩn bị tài liệu học tập.

Nhà xuất bản giáo dục lớn nhất thế giới Pearson đã triển khai AI để tạo nội dung học tập tự động, đặc biệt là các câu hỏi kiểm tra và bài tập. AI của Pearson phân tích các tài liệu giảng dạy và giáo trình hiện có để tạo ra các câu hỏi và bài tập liên quan. Hệ thống này sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và tái tạo các khái niệm từ nội dung giảng dạy, sau đó tự động tạo ra các câu hỏi trắc nghiệm, bài tập tự luận và thậm các bài kiểm tra tổng hợp. 

Pearson cung cấp cho giáo viên các công cụ linh hoạt để tùy chỉnh bài giảng phù hợp với nhu cầu của học sinh, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí trong việc tạo nội dung giáo dục.

3.7. Ứng dụng AI trong ngành truyền thông

Ngành truyền thông đang đối mặt với sự thay đổi nhanh chóng về hành vi tiêu dùng và sự bùng nổ của dữ liệu. Các công ty cần phải tìm ra các phương pháp hiệu quả để tạo nội dung hấp dẫn và quản lý dữ liệu một cách thông minh. AI đã và đang thay đổi cách thức tạo, phân phối và tối ưu hóa nội dung truyền thông:

1 - Tạo nội dung tự động

AI có thể viết các bài báo, báo cáo tài chính, kịch bản tin tức, kịch bản phim dựa trên dữ liệu có sẵn.

Hai công ty truyền thông Associated Press (AP) và Reuters đã sử dụng một hệ thống AI có tên là Wordsmith. AI này có khả năng phân tích dữ liệu từ các nguồn tin tức, báo cáo tài chính và các sự kiện thời sự khác. Sau đó, nó sẽ tự động viết các bài báo và báo cáo một cách logic và mới mẻ. 

Việc sử dụng AI để tạo nội dung tự động đã giúp AP và Reuters sản xuất nhiều nội dung hơn với tốc độ nhanh chóng và chi phí thấp hơn. Điều này không chỉ giúp các tổ chức này cung cấp thông tin kịp thời cho độc giả mà còn cho phép các nhà báo tập trung viết bài phân tích sâu. Theo AP, việc sử dụng AI đã giúp họ tăng số lượng bài báo tài chính được xuất bản lên đến 10 lần mà không cần tăng số lượng nhân sự.

2 - Phân tích dữ liệu người dùng

AI có thể phân tích dữ liệu từ người dùng để hiểu rõ hơn về sở thích, thói quen và xu hướng tiêu thụ nội dung. Điều này giúp các công ty truyền thông tối ưu hóa nội dung và chiến dịch tiếp thị của họ, từ đó thu hút và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.

Hệ thống AI của Netflix phân tích dữ liệu từ hàng triệu người dùng (thói quen xem phim, thời gian dành cho mỗi loại nội dung, lượt thích hoặc bỏ qua). Dựa trên những dữ liệu này, AI tạo ra các hồ sơ người dùng và đề xuất những bộ phim và chương trình truyền hình phù hợp nhất với sở thích của từng cá nhân. Hệ thống AI này cũng phân tích xu hướng tiêu thụ nội dung để dự đoán nhu cầu và đưa ra các quyết định về sản xuất nội dung gốc.

3.8. Ứng dụng AI trong giải trí

Ngành giải trí ngày càng trở nên cạnh tranh với việc các công ty phải liên tục đổi mới để thu hút sự chú ý của khán giả. Điều này đòi hỏi các công nghệ tiên tiến để hỗ trợ việc sáng tạo nội dung và cung cấp trải nghiệm giải trí cá nhân hóa. AI đã giúp ngành giải trí tiếp cận gần hơn với người tiêu dùng thông qua:

1 - Cá nhân hóa nội dung

Các nền tảng như Netflix và Spotify sử dụng AI để phân tích hành vi người dùng và đề xuất nội dung phù hợp, giúp người dùng khám phá những bộ phim, bài hát mới theo sở thích của họ.

Spotify sử dụng AI để phân tích dữ liệu nghe nhạc của người dùng (các bài hát yêu thích, danh sách phát, thói quen nghe nhạc theo thời gian trong ngày). Sau đó, AI sẽ tạo ra các danh sách phát như "Discover Weekly" và "Daily Mix" dựa trên sở thích cá nhân và xu hướng nghe nhạc của người dùng.

2 - Sáng tạo nội dung mới

AI không chỉ hỗ trợ trong việc phân tích mà còn có khả năng sáng tạo, ví dụ như tạo ra các bản nhạc mới hoặc các câu chuyện dựa trên xu hướng và sở thích của người dùng.

Amper Music là một nền tảng sử dụng AI để sáng tạo nhạc mới. Người dùng chỉ cần chọn thể loại, tâm trạng và độ dài của bài hát. Sau đó. AI của Amper sẽ tạo ra một bản nhạc gốc theo yêu cầu. Các nhà sản xuất phim, quảng cáo và nội dung số đã sử dụng Amper Music để tạo ra nhạc nền độc đáo mà không cần đến các nhạc sĩ chuyên nghiệp, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.

3 - Tương tác thực tế ảo (VR)

AI được tích hợp vào các hệ thống VR để tạo ra các môi trường ảo chân thực và tương tác hơn, mang lại trải nghiệm giải trí độc đáo và lôi cuốn.

The Void đã sử dụng AI để quản lý và điều khiển các yếu tố trong môi trường thực tế ảo, từ âm thanh đến hình ảnh, nhằm mang lại trải nghiệm độc đáo cho người dùng. The Void đã mang lại những trải nghiệm VR độc đáo như các trò chơi và phiêu lưu nhập vai, khiến người dùng cảm thấy như họ đang thực sự tham gia vào một thế giới khác. Điều này đã giúp The Void trở thành một trong những công ty dẫn đầu trong lĩnh vực giải trí VR.

3.9. Ứng dụng AI trong kiến trúc

Ngành kiến trúc đòi hỏi sự sáng tạo và hiệu quả trong việc thiết kế không gian sống và làm việc. Tuy nhiên, việc tối ưu hóa các yếu tố về công năng, thẩm mỹ và tiết kiệm năng lượng là một thách thức lớn. AI đã được sử dụng để hỗ trợ các kiến trúc sư trong việc tạo ra các thiết kế không gian hiệu quả và sáng tạo:

1 - Thiết kế tự động

Công ty phần mềm nổi tiếng trong lĩnh vực thiết kế và xây dựng Autodesk (Mỹ) đã phát triển một công cụ AI có tên là "Autodesk Generative Design" để hỗ trợ các kiến trúc sư trong quá trình thiết kế.

Các kiến trúc sư chỉ cần nhập các tiêu chí thiết kế và mục tiêu vào hệ thống, sau đó AI sẽ tự động tạo ra các thiết kế khác nhau, từ đó người dùng có thể lựa chọn giải pháp tối ưu nhất. Công cụ này cũng cho phép điều chỉnh các thông số đầu vào để nhanh chóng thấy được các thiết kế khác nhau, từ đó dễ dàng chọn được phương án phù hợp nhất.

2 - Tối ưu hóa sử dụng năng lượng

AI có thể phân tích các yếu tố như ánh sáng, nhiệt độ và gió để tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các tòa nhà. Từ đó giảm thiểu chi phí vận hành và tác động đến môi trường.

Công ty kiến trúc Foster & Partners (Anh) đã sử dụng AI để phân tích các yếu tố môi trường như ánh sáng mặt trời, gió và nhiệt độ. Hệ thống AI này sử dụng dữ liệu từ các cảm biến và dự báo thời tiết để mô phỏng và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các tòa nhà. Điều này bao gồm việc xác định vị trí và kích thước cửa sổ để tối ưu hóa ánh sáng tự nhiên, thiết kế hệ thống thông gió tự nhiên, và tối ưu hóa việc sử dụng vật liệu cách nhiệt nhằm giảm nhu cầu sử dụng năng lượng cho sưởi ấm và làm mát.

3 - Tạo mô hình 3D

AI hỗ trợ việc tạo ra các mô hình 3D chân thực của các dự án kiến trúc, giúp khách hàng có cái nhìn rõ ràng và chi tiết hơn về sản phẩm cuối cùng trước khi triển khai xây dựng. 

Zaha Hadid Architects sử dụng AI kết hợp với công nghệ mô phỏng tiên tiến để tạo ra các mô hình 3D chi tiết của các tòa nhà và cấu trúc mà họ thiết kế.

Các ứng dụng AI trong thực tế đang thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và giải trí. Với tiềm năng to lớn, AI hứa hẹn sẽ giúp chúng ta giải quyết những thách thức phức tạp của cuộc sống. Đừng bỏ lỡ cơ hội để biến AI thành một phần quan trọng trong chiến lược phát triển của bạn.