Bất ngờ khi 99% người dùng Chat GPT không hiệu quả
(DNTO) - Chuyên gia cho biết, dù là ứng dụng nổi đình nổi đám nhưng rất ít doanh nghiệp Việt sử dụng thành công ChatGPT, bởi họ lúng túng trong cách sử dụng, ngại công nghệ mới, hoang mang giữa "rừng" thông tin.
ChatGPT không dễ để dùng đúng
Trao đổi tại Ngày hội trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2024 (AI4VN) hôm 23/8, ông Cao Vương, Chủ tịch Hội đồng Quản trị AIVA Group, chuyên gia cho biết thực trạng ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) trên thế giới tăng mạnh trong 5 năm gần đây. Đặc biệt GenAI (trí tuệ nhân tạo tạo sinh) bắt đầu được ứng dụng từ năm 2022, đến hiện tại tăng trưởng 62%.
92% công ty top 500 Fortune đã ứng dụng Gen AI, nhờ đó giúp họ tăng gần 16% doanh thu, cải thiện 37% năng suất nhân viên, gần 25% năng suất toàn doanh nghiệp, 55% năng suất của nhà phát triển.
Trong ngành marketing và bán hàng, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng chủ yếu trong viết bài, viết quảng cáo hay nghiên cứu từ khóa. Các doanh nghiệp đang dùng Chatbots để bán hàng, đào tạo nhân sự. Ngoài ra, họ sử dụng ChatGPT để phục vụ người dùng cuối.
Tuy nhiên, theo vị chuyên gia, việc ứng dụng GenAI vẫn còn nhiều thách thức với các nhà lãnh đạo và doanh nghiệp thiếu chiến lược. Bên cạnh đó, tỷ lệ người dùng thường xuyên vẫn chưa cao. Lý do đến từ việc họ lúng túng trong cách sử dụng, ngại công nghệ mới, hoang mang giữa "rừng" thông tin, sử dụng không hiệu quả dẫn đến không dùng nữa.
“99% người dùng đang sử dụng ChatGPT không hiệu quả”, ông Cao Vương nói và giải thích rằng, nhược điểm của GenAI đến từ việc người dùng không thể yêu cầu AI hoàn thành cả một nhiệm vụ lớn. Do đó, trong tương lai, nên tận dụng GenAI theo hướng tạo nội dung cho cả tháng chỉ trong 1 giờ, lên kế hoạch marketing tổng thể, viết một cuốn eBook trong 15 phút, tạo một video chỉ trong 5 phút, viết bài 3.000 từ chuẩn SEO bằng một click, tái chế nội dung đa kênh...
Phân tích dưới góc độ kĩ thuật, Tiến sĩ Trần Thế Trung, Viện trưởng Viện nghiên cứu công nghệ FPT, cho biết so với AI truyền thống, AI tạo sinh có nhiều điểm khác biệt, đòi hỏi sự tính toán, lượng dữ liệu lớn hơn và mô hình nhiều tham số.
Vì vậy, AI tạo sinh không phù hợp với các hạ tầng cũ. Trong khi đó, hiện tại Việt Nam chưa sản xuất được chip tính toán cho trí tuệ nhân tạo, nguồn nhân lực còn nhiều hạn chế. “Vấn đề do AI tạo sinh mới phát triển bùng nổ 2 năm trở lại đây, dữ liệu cũng chưa đủ. Hiện chỉ có 36% doanh nghiệp tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo tạo sinh, còn con số thực tế triển khai chỉ 9%", ông Trung nói.
Dữ liệu không hợp lý có thể thành món nợ
Là doanh nghiệp có 30 năm bước chân vào thị trường Việt Nam, đóng góp 0,5% GDP đất nước, Heineken cũng đã ứng dụng AI từ sớm, từ khâu sản xuất cho đến người dùng cuối.
Bà Đặng Huỳnh Mai Anh, Giám đốc dữ liệu và phân tích Heineken Việt Nam, cho biết công ty này đang có nền tảng để kiểm soát từ khâu sản xuất, đến việc nhân viên tự kiểm soát KPI và các đối tượng bán lẻ cần tăng doanh thu.
Mặc dù nhìn nhận dữ liệu, data là nguồn tài sản mới, tạo ra lợi thế cạnh tranh, nhưng đại diện Heineken cũng cho rằng tích luỹ nhiều dữ liệu mà không sử dụng hợp lý sẽ thành món nợ do chi phí vận hành. Vì vậy bài toán doanh nghiệp phải đối mặt chính là việc sử dụng dữ liệu sao cho hiệu quả.
Đồng tình quan điểm này, ông Ajay Kushwaha, Giám đốc cấp cao, Kiến trúc doanh nghiệp, Khu vực ASEAN, Salesforce cho biết, sau những gen AI, các ứng dụng như ChatGPT là những mô hình ngôn ngữ lớn. Nhưng để ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp hiệu quả, cần cho AI hiểu bối cảnh.
“Đây là yếu tố giúp con người đưa ra quyết định có tin con AI và có hiểu data của mình hay không", ông Kushwaha nhấn mạnh.
GS.TS Nguyễn Thanh Thủy, Chủ tịch FISU Việt Nam, Chủ tịch Hội Tin học Việt Nam dự báo, AI tạo sinh sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến thị trường lao động trong 3 năm tới. Vấn đề của các doanh nghiệp vừa và nhỏ là lựa chọn điểm rơi để ứng dụng AI, đồng thời cần lưu ý đến những rủi ro để chọn đối tác, môi trường.
Giáo sư Thuỷ cho biết, con người nên tận dụng nhưng không lạm dụng, phó mặc cho AI thay thế hoàn toàn. Chúng ta cần kiểm soát dữ liệu từ sơ cấp, thứ cấp, lưu ý đến đạo đức khi ứng dụng AI tạo sinh. “Sai lệch thường đến từ dữ liệu thứ cấp vì không đảm bảo chất lượng, được diễn giải trong ngữ cảnh khác", vị giáo sư nêu rõ.