Thị trường hàng hóa
Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn để quản lý dữ liệu, hợp lý hóa và nâng cao các quy trình, cũng như định vị chiến lược doanh nghiệp. Các tổ chức cung cấp dịch vụ và công nghệ có kế hoạch sử dụng công nghệ AI cho biết họ sẽ đầu tư hơn 1 triệu USD vào các công nghệ tiên tiến này trong hai năm tới.
Tuy nhiên, chi phí liên quan đến AI và học máy, cùng các bộ kỹ năng và nguồn lực cần thiết để quản lý công nghệ thường được coi là rào cản đối với việc triển khai. Ở châu Á – Thái Bình Dương, tổng giá trị của học máy được dự đoán sẽ tăng gấp 10 lần, từ 15,5 tỷ USD năm 2021 lên 152,24 tỷ USD vào năm 2028.
Ở ASEAN, việc áp dụng AI vẫn đang trong giai đoạn tăng trưởng ban đầu. Báo cáo chỉ ra 27% công ty trong khu vực đang đầu tư vào AI/ML hoặc đang phát triển chiến lược AI. Điều đáng tích cực, tốc độ áp dụng AI/ML ở các nước ASEAN dự kiến tăng lên, với 56% doanh nghiệp ASEAN có kế hoạch thí điểm các sáng kiến trong những năm tới.
Singapore đã khởi động chiến lược AI trên toàn quốc vào năm 2019. Đảo quốc sư tử đầu tư 500 triệu USD để bắt đầu áp dụng AI và tập trung phát triển các yếu tố nền tảng hỗ trợ AI. Singapore được dự báo sẽ dẫn đầu khu vực về sử dụng AI nhờ vào những ưu thế của cơ sở hạ tầng, nền kinh tế số hóa và tự động hóa.
Báo cáo về “xu hướng công nghệ thông tin” của SolarWinds 2022 cho thấy một cuộc khủng hoảng và thách thức tiềm ẩn mà các chuyên gia công nghệ thông tin (CNTT) phải đối mặt là thách thức lớn của việc sử dụng các công cụ và công nghệ mới. Để tháo gỡ khó khăn, công nghệ cần phải được sử dụng rộng rãi, có tính phân mảnh.
Cũng theo khảo sát của SolarWinds, 1/3 số người được hỏi không được trang bị đầy đủ kiến thức về công nghệ thông tin và 6% không tự tin trong việc quản lý sự phức tạp của CNTT. 81% chuyên gia CNTT tin rằng lợi ích đầu tư (ROI) trong hơn một năm qua bị ảnh hưởng nặng nề do sự phức tạp của CNTT ngày càng tăng. Việc thiếu khả năng hiển thị trong cơ sở hạ tầng CNTT thường dẫn đến sự chậm trễ và kém hiệu quả của dự án và thường đội chi phí lên cao bất thường.
Với khối lượng dữ liệu có thể truy cập ngày càng tăng, dữ liệu có sẵn nhiều hơn cộng thêm các thuật toán được phát triển, phương án giảm chi phí dài hạn là điều mà các công ty có thể xem xét. Theo đó, tổ chức và doanh nghiệp sẽ tận dụng AI và ML để tạo ra hiệu quả nhằm thúc đẩy sự phát triển hoạt động kinh doanh và chuyển đổi kỹ thuật số.
Việc mua hoặc đăng ký các dịch vụ AI/ML và tích hợp chúng trong các quy trình làm việc có thể là một khoản đầu tư lớn đối với các công ty. Nhìn chung khoản đầu tư trả trước có chi phí cao đáng kể, đặc biệt là khi phát triển AI/ML nội bộ từ đầu.
Nhưng theo thời gian, các công ty sẽ nhận về lợi ích không hề nhỏ. Vậy nên, đây được coi là phương án hợp lý và tiết kiệm.
Ví dụ, AI/ML tăng cường tự động hóa ở quy mô chưa từng có bằng cách giảm đầu vào thủ công. Nhờ vậy, công ty sẽ quản lý dữ liệu hiệu quả hơn và phân tích kinh doanh chuẩn xác hơn. Các tính năng tự động của AI/ML có thể giải phóng nguồn lực hạn chế của doanh nghiệp, cho phép các nhiệm vụ như nghiên cứu và phát triển đạt được những tiến bộ lớn hơn trong chiến lược kinh doanh.
Ở chiều hướng khác, sự ra đời của AI/ML có thể giúp các doanh nghiệp triển khai “con đường mới” để bảo vệ các hệ thống bảo mật cốt lõi, trong bối cảnh nhu cầu giải quyết vấn đề bảo mật của các tổ chức ngày càng cao. Do quá trình chuyển đổi kỹ thuật số diễn ra nhanh chóng, mọi ngành công nghiệp đều chứng kiến sự gia tăng các vi phạm an ninh mạng ở mức độ cao.
Ngoài ra, việc triển khai AI/ML có thể giúp các trung tâm bảo mật phân tích dữ liệu phức tạp ở mức độ sâu hơn và có hiệu suất cao hơn. Ngoài việc tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình cấp thấp, các tính năng AI/ML có thể cho phép công ty phát triển các hệ thống cảnh báo khi có vi phạm hoặc lỗ hổng bảo mật. Khi nói đến việc giảm thiểu rủi ro trong doanh nghiệp, AI và ML là những công cụ chính mà các chuyên gia CNTT có thể tận dụng để củng cố an ninh – bảo mật của tổ chức.
Tag
BÀI VIẾT LIÊN QUAN
Đọc thêm