GENERATIVE AI LÀ GÌ VÀ VÌ SAO DOANH NGHIỆP CẦN ỨNG DỤNG NGAY?

Trong bối cảnh chuyển đổi số tăng tốc, Generative AI nhanh chóng trở thành công nghệ chủ chốt giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành, nâng cao năng suất và tăng lợi thế cạnh tranh. Hiểu đúng Generative AI là gì và cách nó tạo ra giá trị sẽ giúp doanh nghiệp ứng dụng hiệu quả trong quản trị, marketing, bán hàng và phát triển sản phẩm. Cùng HBR khám phá cách Generative AI có thể mở ra cơ hội bứt phá cho doanh nghiệp trong thời đại số.

Bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện thông qua các phần chính sau:

• Những lợi ích nổi bật của Generative AI trong thời đại số
• Bốn ứng dụng thực tiễn nhất của Generative AI trong ngôn ngữ, âm thanh, hình ảnh và dữ liệu tổng hợp

• Ba tiêu chí đánh giá một mô hình Generative AI thành công

• Các ứng dụng GenAI trong doanh nghiệp: marketing, bán hàng, quản trị – vận hành, sản phẩm – dịch vụ
• Cơ hội và thách thức khi triển khai Generative AI

1. Tìm hiểu về Generative AI

Để hiểu rõ cách Generative AI tạo ra giá trị cho doanh nghiệp, trước hết cần nắm được khái niệm nền tảng và cơ chế hoạt động của công nghệ này. Phần dưới đây sẽ giúp bạn khám phá Generative AI từ những yếu tố cốt lõi nhất.

1.1. Generative AI là gì?

Generative AI (GenAI), hay còn gọi là AI tạo sinh, là công nghệ cho phép người dùng đưa vào nhiều dạng yêu cầu khác nhau để tạo ra nội dung hoàn toàn mới, bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, mã lập trình, thiết kế 3D và các loại phương tiện số khác. Công nghệ này được phát triển dựa trên quá trình huấn luyện với khối lượng lớn tài liệu và dữ liệu có sẵn trên Internet.

Generative AI liên tục hoàn thiện nhờ được bổ sung ngày càng nhiều dữ liệu mới trong quá trình đào tạo. Công nghệ này vận hành thông qua các mô hình và thuật toán trí tuệ nhân tạo quy mô lớn, được huấn luyện trên các bộ dữ liệu chưa gán nhãn, đòi hỏi những phép tính phức tạp cùng năng lực xử lý mạnh mẽ. Nhờ đó, AI có thể dự đoán, tạo lập hoặc mô phỏng các kết quả theo cách tương tự như hành vi hay sự sáng tạo của con người.

Theo dự báo của Gartner, Generative AI sẽ tạo ra những ảnh hưởng sâu rộng đối với doanh nghiệp trong giai đoạn 5 năm tới. Đến năm 2024, 40% ứng dụng doanh nghiệp sẽ được tích hợp khả năng tương tác bằng AI đàm thoại, so với mức dưới 5% vào năm 2020. Đến năm 2025, tỷ lệ doanh nghiệp triển khai chiến lược thử nghiệm và phát triển có hỗ trợ AI sẽ đạt 30%, tăng đáng kể từ mức 5% của năm 2021.

1.2. Cơ chế vận hành của Generative AI

Generative AI vận hành dựa trên một quy trình gồm ba giai đoạn trọng yếu, đảm bảo mô hình có thể học hỏi, thích nghi và tạo ra kết quả có chất lượng cao:

1 - Giai đoạn huấn luyện (Training)
Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất, nơi hệ thống được cung cấp một lượng dữ liệu khổng lồ để xây dựng nên mô hình nền tảng. Mô hình này đóng vai trò là “bộ não” ban đầu, giúp AI hiểu ngôn ngữ, hình ảnh, âm thanh và các kiểu mẫu dữ liệu khác. 

Việc huấn luyện yêu cầu sức mạnh tính toán lớn và các thuật toán học sâu để AI có khả năng tổng hợp, suy luận và sáng tạo nội dung mới.

2 - Giai đoạn điều chỉnh (Fine-tuning)
Sau khi có mô hình nền tảng, AI sẽ được tinh chỉnh để phù hợp hơn với những mục tiêu ứng dụng cụ thể. Ở giai đoạn này, mô hình được đào tạo bổ sung bằng các bộ dữ liệu chuyên biệt nhằm tối ưu hóa hiệu suất trong từng lĩnh vực, chẳng hạn như viết nội dung marketing, tạo hình ảnh sản phẩm, phân tích dữ liệu doanh nghiệp hay hỗ trợ chăm sóc khách hàng. Việc điều chỉnh giúp mô hình đáp ứng sát nhu cầu thực tế của từng ngành hoặc từng doanh nghiệp.

3 - Giai đoạn tạo, đánh giá và tối ưu liên tục (Generation – Evaluation – Reinforcement)
Khi mô hình đã được triển khai, nó sẽ bắt đầu tạo ra đầu ra mới dựa trên yêu cầu của người dùng. Các kết quả này được đánh giá dựa trên tính chính xác, tính phù hợp ngữ cảnh, độ sáng tạo và mức độ đáp ứng kỳ vọng. Dựa trên phản hồi hoặc dữ liệu đánh giá, mô hình sẽ được cải thiện liên tục, giúp chất lượng nội dung ngày càng tốt hơn và giảm thiểu sai lệch trong tương lai. Đây là chu trình lặp lại nhằm đảm bảo AI ngày càng thông minh và hiệu quả.

2. Lợi ích của Generative AI trong thời đại số

Generative AI đang trở thành một trong những công nghệ đột phá nhất, góp phần thay đổi cách doanh nghiệp và cá nhân tiếp cận công việc, sáng tạo và ra quyết định. Với khả năng tạo nội dung mới, phân tích dữ liệu quy mô lớn và tự động hóa quy trình phức tạp, Generative AI mang đến nhiều lợi ích nổi bật trong kỷ nguyên số:

• Tăng năng suất và tối ưu chi phí: Generative AI giúp tự động hóa các tác vụ lặp lại như viết nội dung, phân tích dữ liệu, tạo tài liệu hay thiết kế ban đầu. Điều này góp phần rút ngắn thời gian xử lý, giảm tải công việc và tối ưu chi phí vận hành cho doanh nghiệp.
• Hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn: Nhờ khả năng phân tích dữ liệu nhanh và sâu, Generative AI cung cấp các gợi ý, dự báo và mô phỏng giúp nhà lãnh đạo đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính. Đây là yếu tố quan trọng trong bối cảnh thị trường thay đổi liên tục.
• Thúc đẩy sáng tạo và đổi mới: Công nghệ này hỗ trợ tạo ra hình ảnh, video, thiết kế, ý tưởng sản phẩm và mô hình kinh doanh mới. Generative AI mở rộng giới hạn sáng tạo, giúp doanh nghiệp dễ dàng thử nghiệm, phát triển và tối ưu hóa giải pháp mới.
• Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng: Với khả năng hiểu ngữ cảnh và nhu cầu khách hàng, Generative AI giúp tạo ra nội dung cá nhân hóa như email, thông điệp quảng cáo, kịch bản tư vấn… từ đó nâng cao sự hài lòng và cải thiện hành trình khách hàng.
• Hỗ trợ đào tạo và phát triển nhân lực: Generative AI có thể tạo tài liệu đào tạo, mô phỏng tình huống, xây dựng lộ trình học tập phù hợp với từng nhân sự. Điều này giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực đội ngũ với chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn.
• Tăng khả năng cạnh tranh: Doanh nghiệp ứng dụng Generative AI sớm có lợi thế về tốc độ triển khai, chất lượng dịch vụ và khả năng đổi mới sản phẩm. Trong thời đại số, đây là yếu tố quyết định giúp doanh nghiệp vượt lên trong cuộc đua thị trường.

3. 4 ứng dụng của Generative AI trong thực tiễn

Generative AI không còn chỉ xuất hiện trong các nghiên cứu hay phòng thí nghiệm mà đã trở thành công cụ mạnh mẽ được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là bốn ứng dụng tiêu biểu thể hiện rõ nhất giá trị thực tiễn mà công nghệ này đang mang lại:

3.1. Ngôn ngữ

Văn bản là nền tảng của phần lớn các mô hình AI tổng quát và được xem là lĩnh vực phát triển mạnh nhất hiện nay. Một trong những đại diện tiêu biểu cho nhóm mô hình này chính là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các LLM có khả năng đảm nhiệm nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm tạo bài luận, sinh mã lập trình, dịch thuật đa ngôn ngữ và thậm chí phân tích, diễn giải các chuỗi gen trong lĩnh vực sinh học.

Những mô hình LLM phổ biến như OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude hay Meta LLaMA đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều hoạt động thực tế, bao gồm:

• Tạo lập nội dung (blog, báo cáo, bài luận…)
• Lập trình tự động (thông qua GitHub Copilot, CodeWhisperer…)
• Dịch thuật ngôn ngữ (với DeepL, Google Translate AI…)
• Phân tích và giải mã dữ liệu di truyền trong y sinh học

3.2. Âm thanh

Âm thanh, giọng nói và âm nhạc cũng đang trở thành những lĩnh vực phát triển nhanh của Generative AI. Nhiều mô hình hiện nay có khả năng sáng tác nhạc dựa trên văn bản mô tả, tạo ra đoạn âm thanh phù hợp với nội dung video, nhận diện âm thanh trong cảnh quay hoặc thậm chí tạo nên bản nhạc cá nhân hóa theo yêu cầu của người dùng.

Một số công cụ tiêu biểu trong mảng này gồm có:

• Suno AI, Boomy, AIVA – tạo nhạc từ văn bản hoặc theo phong cách người dùng mong muốn
• ElevenLabs, Resemble AI, Play.ht – tạo giọng nói nhân tạo chất lượng cao và hỗ trợ lồng tiếng
• Runway ML – tạo và chỉnh sửa âm thanh đồng bộ với nội dung video

3.3. Hình ảnh

Hình ảnh là một trong những lĩnh vực được ứng dụng rộng rãi nhất của Generative AI. Công nghệ này cho phép tạo ra nhiều loại nội dung trực quan như hình ảnh 3D, hình đại diện, video minh họa, biểu đồ và các dạng đồ họa khác. Generative AI sở hữu khả năng linh hoạt trong việc tạo ra hình ảnh theo nhiều phong cách thẩm mỹ khác nhau, đồng thời hỗ trợ chỉnh sửa, biến đổi hoặc nâng cấp hình ảnh đã được tạo sẵn.

Các mô hình AI tạo sinh còn có thể tạo ra biểu đồ khoa học mô tả hợp chất hóa học hoặc phân tử mới để phục vụ nghiên cứu phát hiện thuốc, sản xuất hình ảnh chân thực cho công nghệ thực tế ảo/thực tế tăng cường, thiết kế mô hình 3D cho trò chơi điện tử, hay thậm chí tạo logo và các tài sản đồ họa cho thương hiệu.

Những công cụ tiêu biểu bao gồm:

• DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Firefly – tạo hình ảnh từ mô tả văn bản
• Runway, Pika, Synthesia – tạo video và hình đại diện ảo
• NVIDIA Picasso, Kaedim, Luma AI – dựng mô hình 3D và cảnh vật cho AR/VR

3.4. Dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu tổng hợp (synthetic data) đóng vai trò quan trọng trong huấn luyện AI, đặc biệt khi dữ liệu thực không tồn tại, bị hạn chế, khó thu thập hoặc không thể bao quát đầy đủ các trường hợp đặc thù. Sự phát triển của dữ liệu tổng hợp thông qua các mô hình tạo sinh được xem là một giải pháp hiệu quả giúp doanh nghiệp vượt qua rào cản thiếu hụt dữ liệu.

Loại dữ liệu này cho phép mở rộng nhiều trường hợp sử dụng và thường được tạo ra thông qua quy trình gọi là học hiệu quả gắn nhãn (efficient labeling). Các mô hình AI tổng hợp có thể giảm chi phí gắn nhãn dữ liệu bằng cách tự động tạo thêm dữ liệu bổ sung hoặc học cách biểu diễn dữ liệu bên trong để giúp mô hình AI được đào tạo hiệu quả hơn, ngay cả với lượng dữ liệu gắn nhãn hạn chế.

Khi nguồn dữ liệu thực không đủ, Generative AI có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao để nâng cao hiệu suất huấn luyện mô hình. Một số công cụ nổi bật gồm:

Các nền tảng tạo dữ liệu tổng hợp:

• Mostly AI, Gretel.ai, Synthetaic, DataGen – tạo dữ liệu người dùng, dữ liệu hành vi, hình ảnh…
• Unity Perception, NVIDIA Omniverse Replicator – tạo dữ liệu mô phỏng cho thị giác máy tính và môi trường ảo

4. 3 tiêu chí đánh giá mô hình Generative AI thành công

Để một mô hình Generative AI được xem là hiệu quả và sẵn sàng ứng dụng thực tế, đặc biệt trong các sản phẩm hướng tới người dùng, nó cần đáp ứng một số tiêu chuẩn quan trọng. Các tiêu chí này phản ánh mức độ trưởng thành, độ tin cậy và khả năng tạo giá trị của mô hình. Dưới đây là ba yêu cầu cốt lõi quyết định sự thành công của một mô hình AI tạo sinh:

1 - Chất lượng đầu ra

Đối với các ứng dụng có tính tương tác trực tiếp với người dùng, chất lượng là yếu tố quan trọng bậc nhất. Mô hình AI cần tạo ra kết quả có độ chính xác cao, thể hiện sự tự nhiên và đáp ứng đúng mong đợi của người sử dụng.

• Ví dụ: Trong tạo giọng nói, nếu âm thanh bị méo, thiếu độ tự nhiên hoặc khó nghe thì trải nghiệm người dùng sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng.
• Tương tự, trong tạo hình ảnh, ai cũng mong đầu ra phải sắc nét, chân thực và khó phân biệt với hình ảnh thật ngoài đời.

Chỉ khi chất lượng vượt qua ngưỡng kỳ vọng này, mô hình mới có khả năng ứng dụng rộng rãi và tạo ra giá trị thực tế.

2 - Tính đa dạng

Một mô hình AI tạo sinh tốt không chỉ tạo ra nội dung chất lượng mà còn phải thể hiện sự đa dạng trong các kết quả của mình. Điều này bao gồm khả năng tái tạo nhiều phong cách, góc nhìn hoặc mẫu dữ liệu khác nhau mà không làm suy giảm chất lượng.
Khi mô hình nắm bắt được cả những mẫu dữ liệu xuất hiện với tần suất thấp, nó sẽ giúp:

• Giảm thiểu sự thiên lệch (bias) trong quá trình học
• Tăng tính linh hoạt trong ứng dụng
• Đáp ứng tốt hơn nhiều nhu cầu khác nhau của người dùng

Tính đa dạng chính là chìa khóa để mở rộng phạm vi ứng dụng của Generative AI trong nhiều lĩnh vực.

3 - Tốc độ xử lý

Tốc độ là yếu tố quan trọng trong các ứng dụng đòi hỏi tính phản hồi nhanh. Nhiều trường hợp cần mô hình tạo nội dung gần như ngay lập tức để phục vụ quy trình sáng tạo hoặc xử lý tác vụ thời gian thực.

• Ví dụ: chỉnh sửa hình ảnh theo thời gian thực, hỗ trợ dựng nội dung tức thì, tạo concept nhanh cho marketing hoặc thiết kế.

Nếu mô hình mất quá nhiều thời gian để tạo ra đầu ra, nó sẽ làm gián đoạn trải nghiệm người dùng và giảm hiệu quả trong quy trình làm việc. Vì vậy, tốc độ xử lý nhanh là yêu cầu không thể thiếu đối với bất kỳ mô hình AI tạo sinh nào.

5. Các ứng dụng phổ biến của Generative AI trong doanh nghiệp

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và nguồn lực hạn chế, Generative AI mang đến cho doanh nghiệp một cách tiếp cận mới để tối ưu chi phí và tăng hiệu quả công việc. Công nghệ này giúp giải quyết những vấn đề thường gặp như thiếu nhân sự, marketing rời rạc hay quản trị cảm tính. Dưới đây là các ứng dụng thực tế mà doanh nghiệp có thể áp dụng ngay.

6. Cơ hội và thách thức của mô hình Generative AI

Generative AI mang đến nhiều tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ nhưng đồng thời cũng đi kèm những rủi ro và giới hạn cần được cân nhắc. Việc hiểu rõ cả cơ hội và thách thức sẽ giúp doanh nghiệp ứng dụng công nghệ này một cách hiệu quả và bền vững.

6.1. Cơ hội của mô hình Generative AI

Generative AI đang mở ra nhiều khả năng mới trong phân tích, sáng tạo và mở rộng dữ liệu. Công nghệ này giúp doanh nghiệp và các lĩnh vực sáng tạo khai thác giá trị theo cách trước đây khó thực hiện. Những cơ hội tiêu biểu bao gồm:

• Tạo ra dữ liệu mới: Generative AI có khả năng tạo ra các dạng dữ liệu mới mang đặc tính tương đồng với dữ liệu huấn luyện ban đầu, bao gồm hình ảnh, âm thanh, văn bản và nhiều định dạng khác. Khả năng này giúp mở rộng tập dữ liệu huấn luyện, tạo dữ liệu mô phỏng cho nghiên cứu hoặc hỗ trợ quá trình sáng tạo nội dung mới, đặc biệt trong những bối cảnh dữ liệu thực còn thiếu hoặc khó thu thập.
• Nâng cao hiểu biết về dữ liệu: Thông qua việc huấn luyện mô hình để sinh dữ liệu mới, Generative AI giúp làm rõ cấu trúc, quy luật và đặc trưng tiềm ẩn bên trong dữ liệu gốc. Việc phát hiện các mẫu và xu hướng này góp phần hỗ trợ phân tích dữ liệu, thúc đẩy nghiên cứu khoa học và tạo nền tảng cho nhiều ứng dụng sáng tạo trong các lĩnh vực khác nhau.
• Ứng dụng trong nghệ thuật và thiết kế: Generative AI mang lại nhiều đột phá trong việc sản xuất các sản phẩm sáng tạo, đặc biệt trong nghệ thuật và thiết kế. Các mô hình như GAN đã được ứng dụng để tạo ra hình ảnh, video, âm nhạc và nhiều loại nội dung nghệ thuật mới, mở rộng không gian sáng tạo và thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực này.

6.2. Thách thức của mô hình Generative AI

Dù mang lại nhiều lợi ích, Generative AI cũng đặt ra không ít thách thức trong quá trình triển khai. Các yếu tố về hạ tầng, dữ liệu và pháp lý có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả ứng dụng. Một số thách thức đáng chú ý gồm:

• Yêu cầu hạ tầng điện toán quy mô lớn: Việc xây dựng mô hình Generative AI đòi hỏi đầu tư đáng kể vào năng lực tính toán, bao gồm xử lý hàng tỷ tham số và làm việc với các bộ dữ liệu khổng lồ. Điều này yêu cầu nguồn lực tài chính lớn và chuyên môn kỹ thuật cao để vận hành hệ thống GPU mạnh cùng dung lượng bộ nhớ lớn, tạo ra rào cản đáng kể cho các tổ chức muốn tự phát triển giải pháp nội bộ.
• Đảm bảo tính ổn định và đa dạng: Trong một số trường hợp, mô hình có thể gặp khó khăn trong việc duy trì sự đa dạng và tính ổn định của dữ liệu tạo ra. Kết quả có thể thiếu nhất quán hoặc không đáp ứng được mức độ sáng tạo mong muốn. Do đó, việc lựa chọn mô hình phù hợp và thiết kế quy trình huấn luyện tối ưu là yếu tố then chốt để đảm bảo chất lượng đầu ra.
• Vấn đề đạo đức và bản quyền: Khả năng tạo ra dữ liệu mới cũng kéo theo nhiều thách thức về đạo đức và sở hữu trí tuệ. Việc tái tạo hoặc mô phỏng dữ liệu có thể vô tình vi phạm bản quyền nếu không được kiểm soát chặt chẽ. Do vậy, đảm bảo tuân thủ pháp lý và sử dụng mô hình đúng mục đích là yêu cầu bắt buộc đối với các tổ chức và cá nhân vận hành Generative AI.
• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện: Hiệu quả của Generative AI phụ thuộc trực tiếp vào độ đầy đủ và tính đại diện của dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu bị hạn chế hoặc thiên lệch, mô hình có thể tạo ra kết quả kém chính xác hoặc không phản ánh đúng thực tế. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư nghiêm túc vào việc xây dựng và lựa chọn bộ dữ liệu đầu vào.
• Thời gian và quy trình cấp phép dữ liệu: Việc cấp phép thương mại cho dữ liệu huấn luyện có thể là một quá trình phức tạp và kéo dài. Các tổ chức công nghệ cần đảm bảo quyền sử dụng hợp pháp đối với bộ dữ liệu họ khai thác. Nếu không xin được giấy phép hoặc tuân thủ đầy đủ yêu cầu về bản quyền, doanh nghiệp có thể đối mặt với nguy cơ vi phạm pháp lý.

Generative AI đang trở thành công nghệ trọng yếu giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành, tăng tốc sáng tạo và nâng cao năng lực cạnh tranh. Từ tạo nội dung, phân tích dữ liệu đến tự động hóa quy trình, AI tạo sinh mang lại giá trị thiết thực trong nhiều lĩnh vực. Tuy vậy, để khai thác hiệu quả, doanh nghiệp cần hiểu rõ cơ hội, thách thức và ứng dụng phù hợp với nguồn lực hiện có. Nắm bắt đúng hướng sẽ giúp doanh nghiệp dẫn đầu trong kỷ nguyên số.