Sử Dụng Microsoft Copilot Cho Phân Tích Dự Báo, Dự Đoán Và Ra Quyết Định Kinh Doanh

(MENAFN- Robotics & Automation News) Thế kỷ mới đánh dấu một bước chuyển đổi, từ tủ hồ sơ sang cơ sở dữ liệu. Trong khi chúng ta thường xem đây là cách để trở nên chính xác và hiệu quả hơn, thì mãi đến khi khoa học dữ liệu trở nên phổ biến, ngay cả trong các công ty nhỏ, thì sức mạnh thực sự sẽ nằm ở khả năng thao tác và phân tích dữ liệu đã số hóa.

Sau đó, sự trỗi dậy của AI sinh tạo và các công cụ như Microsoft Copilot đã mang lại một bước chuyển mới, nơi các chủ sở hữu không kỹ thuật không chỉ ghi lại quá khứ hay đánh giá hiện tại, mà còn dự đoán tương lai.

Chuyển dữ liệu tĩnh thành những hiểu biết dự đoán

Một quản lý thường xem báo cáo vào cuối tháng để nhận ra rằng sản xuất giảm hoặc khách hàng rời bỏ tăng. Tất nhiên, đến lúc đó, thiệt hại đã xảy ra. Các ứng dụng dựa trên AI thay đổi điều này theo hai cách.

Thứ nhất, phân tích theo thời gian thực xuất hiện ngay lập tức, nhưng bằng cách sử dụng học máy, các ứng dụng tùy chỉnh có thể xác định các mẫu mà bạn có thể đã bỏ lỡ. Điều này có nghĩa là các vấn đề kinh doanh được cảnh báo trước, hoặc các KPI có khả năng bị bỏ lỡ.

AI sinh tạo cho bảo trì dự đoán

Điều này dẫn đến bảo trì dự đoán. Trước đây, bảo trì chủ yếu dựa trên lịch trình (phòng ngừa) hoặc sau khi xảy ra sự cố (phản ứng). Cả hai đều không tối ưu, vì một bên gây ra chi phí không cần thiết, còn bên kia gây gián đoạn hoạt động.

AI sinh tạo có thể được sử dụng trong các ứng dụng tùy chỉnh để doanh nghiệp có thể sử dụng tốt hơn các số liệu. Ví dụ, một công ty sản xuất sử dụng cảm biến IoT và nhật ký bảo trì lịch sử, thậm chí các ghi chú kỹ thuật không cấu trúc cũng có thể được lượng hóa bằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

Không chỉ có các số liệu cứng mới có thể làm đầu vào.

Trong ví dụ kho này, ứng dụng không chờ cảm biến đạt ngưỡng, mà xem xét nhiều biến số và mối quan hệ của chúng, như cách hành vi rung động, nhiệt độ và các mẫu sửa chữa trước đó kết hợp lại thành một kết quả có khả năng xảy ra.

Sau đó, cảnh báo sẽ được đưa ra khi một bộ phận có khả năng hỏng. Chi phí bảo trì giảm, và vòng đời của tài sản được kéo dài.

Nhưng điều này cũng áp dụng cho bất kỳ môi trường nào. Một người bán kem có thể tính toán thời điểm hàng tồn kho có khả năng cạn kiệt, có thể bao gồm các thay đổi theo mùa và mô hình chuỗi cung ứng.

Dự báo thông minh

Dự báo không còn mới, nhưng thường bị hạn chế bởi dữ liệu quá hạn chế, cũng như thành kiến của con người (chúng ta tìm kiếm các mẫu mà mình muốn thấy). AI sinh tạo giúp kéo thêm nhiều biến số hơn và tránh thành kiến.

Khi Copilot có mặt trong các ứng dụng này, nó giúp mô tả bằng lời những gì dữ liệu đang nói. Các chủ sở hữu không kỹ thuật có thể hỏi: Tăng 10% chi phí nguyên vật liệu sẽ ảnh hưởng thế nào đến lịch giao hàng Quý 3 của chúng ta?

AI có dữ liệu, và khi được gắn nhãn chính xác, nó có thể bắt đầu thực hiện các mô phỏng đúng đắn rồi cung cấp câu trả lời bằng văn bản, không kỹ thuật. Nó có thể trở thành trợ lý tham khảo trước khi thực hiện các thay đổi, ví dụ như mua sắm dự phòng.

Cải thiện dịch vụ khách hàng

Dịch vụ khách hàng là một trong những ngành bị AI tác động mạnh nhất. Chatbot không còn là điều mới, nhưng cách chúng hoạt động hiện nay thì khác. Trước đây là các cây quyết định if-then, còn ngày nay là trải nghiệm với LLM nhiều hơn.

Một số ứng dụng tự động phân loại yêu cầu, ưu tiên dựa trên giá trị lịch sử của khách hàng hoặc mức độ khẩn cấp của ngôn ngữ, có thể cân nhắc khả năng khách hàng đó viết đánh giá tiêu cực trực tuyến, và soạn thảo các giải pháp cá nhân hóa.

Copilot có thể hỗ trợ nhân viên bằng cách tóm tắt các chuỗi email dài và đề xuất hướng đi tốt nhất dựa trên chính sách công ty và các giải pháp thành công trước đó. Điều này giúp rút ngắn thời gian xử lý vấn đề khi AI xử lý truy xuất dữ liệu – nhiệm vụ của nhân viên là tập trung vào sự cảm thông và giải quyết vấn đề cấp cao.

Mỗi tương tác trở thành một điểm dữ liệu khác, sau đó được sử dụng trong huấn luyện học máy để cải thiện các giải pháp trong tương lai, trở thành một phần của R&D.

Xây dựng nền tảng cho kiến trúc AI ưu tiên

Tiềm năng của các công cụ này lớn đến mức chúng ta thường cảm thấy bị tê liệt bởi chính nó. Và trong khi AI là một công cụ mạnh mẽ, điều đó không có nghĩa là chúng ta không thể lạm dụng nó – nó không phải là tối ưu hóa tự nhiên.

Khi bị giới hạn bởi dữ liệu truy cập, chúng ta cần cấu trúc dữ liệu của công ty theo cách không bị cô lập hoặc gắn nhãn sai.

Các doanh nghiệp thường tìm đến các dịch vụ tư vấn ứng dụng mạnh mẽ để hiện đại hóa các quy trình cũ. Một ứng dụng được thiết kế tốt sẽ giúp dữ liệu được tổ chức, an toàn và dễ truy cập.

Đây là môi trường sạch cần thiết để Copilot có thể phát huy sức mạnh. Đó là nền tảng mà, thường thì, bạn chỉ cần làm đúng một lần.

Tầm nhìn hướng về tương lai

Các ứng dụng doanh nghiệp không còn là công cụ để chúng ta làm việc nữa, mà trở thành đối tác và trợ lý tích cực. Nó không thay thế hoàn toàn các nhân viên chuyên môn, nhưng giảm thiểu nhu cầu, đặc biệt khi doanh nghiệp được tổ chức để tự cảm nhận và tự điều chỉnh.

Copilot và các ứng dụng AI tùy chỉnh ngày càng được các đối thủ cạnh tranh sử dụng nhiều hơn, nhưng nếu không có tư vấn ứng dụng mạnh mẽ, họ có thể chưa khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu sẵn có.