Trong kỷ nguyên số ngày càng phát triển, trí tuệ nhân tạo đã xâm nhập và trở thành nhân tố tiềm năng thay đổi cách vận hành của các doanh nghiệp. Trong đó, hai thuật ngữ Generative AI và Predictive AI thường xuyên được nhắc đến và đã thu hút sự quan tâm của đông đảo người dùng trên toàn thế giới.
Cùng Gimasys khám phá hai nhánh con của trí tuệ nhân tạo AI, giải mã những điểm khác biệt then chốt cũng như hé mở bài toán kết hợp hoàn hảo khi ứng dụng triển khai trong doanh nghiệp.
Giới thiệu cơ bản về Generative AI và Predictive AI
Generative AI là gì?
Generative AI, hay Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh, là một nhánh công nghệ trong tổng thể các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Dạng Ai này ra đời với sứ mệnh kế thừa, học hỏi và tạo ra “bước bật” sáng tạo nội dung dựa trên yêu cầu của người sử dụng. Thay vì chỉ phân tích những dữ liệu có sẵn, Gen AI hoạt động trên cơ chế máy học, tạo ra các sản phẩm độc đáo, có tính cải tiến, độc nhất.
Được huấn luyện và đào tạo dựa trên các tập dữ liệu đầu vào khổng lồ, gen AI ứng dụng các kỹ thuật học sâu deep-learning tiến bộ và bộ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để cho ra những tác phẩm sáng tạo vượt trội, ngoài giới hạn con người có thể kỳ vọng những gì máy móc có thể làm trước kia.
Predictive AI là gì?
Predictive AI, hay Trí tuệ nhân tạo Dự đoán, cũng là một nhánh của AI tương tự như Generative AI. Thuật toán của dạng AI này sử dụng dữ liệu trong quá khứ và hiện tại để đưa ra các dự đoán sự kiện, xu hướng có thể xảy ra trong tương lai. Dựa trên nguyên lý hoạt động phân tích sâu deep-analysis các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu, mô hình có thể dự đoán những gì có thể xảy ra tiếp theo về xu hướng, hành vi.
Predictive AI là một giải pháp công nghệ được tạo nên từ các mô hình thống kê và kỹ thuật máy học, bao gồm các mạng nơ-ron, cây quyết định và phân tích hồi quy. Với những dữ liệu khổng lồ trong lịch sử, quy trình đọc, hiểu, AI sẽ xác định yếu tố then chốt và đưa ra các khả năng có thể xảy ra trong tương lai một cách khoa học, có căn cứ và chính xác nhất.
Phân biệt Generative AI và Predictive AI
Ra đời và phát triển dựa trên sứ mệnh khác nhau, Generative AI (AI tạo sinh) và Predictive AI (AI dự đoán) có vô số những điểm khác biệt về mục tiêu, công năng, nguyên lý hoạt động hay tính ứng dụng trong các ngành công nghiệp. Cùng Gimasys tìm hiểu kỹ hơn về những điểm khác biệt này để cân nhắc áp dụng vào trong hoạt động doanh nghiệp nhé!
| Generative AI | Predictive AI | |
| Mục đích | Tạo ra các nội dung hoặc dữ liệu mới, có tính độc đáo (như hình ảnh, văn bản, âm thanh, mã code…) | Đưa ra các dự đoán và phân tích dựa trên các dữ liệu lịch sử, các mẫu hay kết quả hiện có |
| Mô hình học | Các mô hình GANs, VAEs, Transformer | Các mô hình Random forests, Decision trees, Neural networks |
| Thuật toán | Generative AI sử dụng các thuật toán phức tạp và học sâu để tạo nội dung mới dựa trên dữ liệu được đào tạo | Predictive AI thường dựa vào các thuật toán thống kê và học máy để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán |
| Quá trình học tập | Học hỏi, sắp xếp và xác định mối liên hệ giữa các mẫu trong dữ liệu | Học từ dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán |
| Bản chất | Tạo thông tin hoặc nội dung mới | Dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử |
| Dữ liệu đầu vào | Yêu cầu tính đa dạng, chi tiết và toàn diện để AI có thể học và sáng tạo | Yêu cầu tính hữu ích và thuộc về lịch sử để AI học hỏi và dự đoán |
| Dữ liệu đầu ra | Nội dung mới, độc đáo, mô phỏng dựa theo mô hình học mẫu dữ liệu đào tạo
Mang tính chủ quan (VD: tính thực tế, tính sáng tạo) |
Các dự đoán, phân loại dữ liệu hoặc đề xuất hữu ích
Khách quan (VD: độ chính xác, tỉ lệ chính xác, tỉ lệ ghi nhớ) |
| Thách thức | Đầu ra có thể thiếu tính cụ thể, thực tế, không đáp ứng đạt yêu cầu prompt | Bị giới hạn bởi các mẫu hiện có, có thể bỏ sót các kịch bản mới |
| Độ phức tạp trong quá trình huấn luyện | Nhìn chung phức tạp hơn và tốn nhiều tài nguyên hơn | Yêu cầu đào tạo ít phức tạp hơn so với mô hình sinh |
| Tính sáng tạo | Generative AI có tính sáng tạo cao và có thể tạo ra những sản phẩm có độ độc đáo cao, thậm chí chưa từng tồn tại trước đây | Predictive AI không có yếu tố sáng tạo nội dung, thiên về phân tích và dự báo, có tính khoa học |
| Ứng dụng | Các tác vụ sáng tạo, nghệ thuật, thiết kế, sáng tạo nội dung, âm thanh | Phân tích kinh doanh, dự báo tài chính, phân tích xu hướng thị trường, phát hiện gian lận. |
| Ngành nghề | Ngành công nghiệp sáng tạo, thiết kế và bất kỳ lĩnh vực nào cần tạo nội dung mới | Ra quyết định dựa trên dữ liệu trong tài chính, chăm sóc sức khỏe, marketing và các lĩnh vực khác phụ thuộc vào dự báo. |
| Case study điển hình | Chat GPT tạo văn bản, DALL-E tạo hình ảnh, Einstein Copilot for Tableau (Link) | Amazon Forecast, Adobe Analytics |
| Hạn chế | Đôi khi kết quả đầu ra không thể đoán trước và phù hợp với kỳ vọng của người dùng | Hiệu quả sẽ bị hạn chế bởi khối lượng và chất lượng đầu vào, do vậy kết quả tạo ra có thể không đạt điều kiện, thiếu chính xác nếu dữ liệu đầu vào không được kiểm duyệt. |
Sự kết hợp hoàn hảo: Generative AI và Predictive AI
Tuy khác biệt là vậy, nhưng 2 giải pháp trí tuệ nhân tạo này lại có những đặc điểm bổ trợ và có thể kết hợp đồng thời để gia tăng năng suất, giải quyết hiệu quả công việc tốt hơn cho người dùng. Đặc biệt, đối với ngành marketing, “cặp bài trùng” này được dự báo đem tới làn gió mới, tạo ra những biến chuyển mạnh mẽ.
Đây chính là sự kết hợp tương hỗ giữa khả năng sáng tạo độc đáo, duy nhất của Generative AI và khả năng phân tích chuyên sâu logic của Predictive AI.
Để phân tích sâu hơn về khía cạnh này, nhà quản trị có thể khai thác Predictive AI cho việc nhận diện mẫu và dự đoán hành vi người tiêu dùng, xu hướng có khả năng cao xảy tới trong tương lai. Việc khai thác dữ liệu có chọn lọc và chuyên sâu giúp doanh nghiệp tìm ra những insight giá trị và hỗ trợ đề xuất giải pháp, phát triển sản phẩm, hay đưa ra quyết định mang tính chiến lược.
Bên cạnh đó, chính những ý tưởng thu thập được từ quá trình phân tích trên sẽ tạo tiền đề để Generative AI hoạt động mạnh mẽ, hiệu quả và đáp ứng insight người dùng hơn. Những sáng tạo nội dung mới mẻ từ AI tạo sinh có căn cứ để hoạt động một cách bài bản và có định hướng. Đồng thời, các sản phẩm sẽ được tiếp tục kế thừa và đóng góp, làm giàu thêm kho dữ liệu để AI dự đoán học hỏi, phân tích.
Tóm lại, sự kết hợp giữa Generative AI và Predictive AI đã tạo nên bức tranh sinh động và tiềm năng trong quy trình vận hành của các doanh nghiệp. Nếu có thể khai thác thế mạnh của từng thuật toán, đồng thời kết hợp chúng để tạo nên một quy trình làm việc liền mạch, thông minh, có hiệu quả, doanh nghiệp có thể tối ưu hiệu suất làm việc giữa các phòng ban, diễn giải dữ liệu kinh doanh, đưa ra giải pháp tối ưu với thời gian và công sức tối thiểu. Từ đó, tạo ra lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ trên thị trường.
