Generative AI mở ra một làn sóng mới về trải nghiệm tương tác, đa phương thức, thay đổi cách mọi người tương tác với thông tin, thương hiệu và với nhau. Tuy nhiên, sự khác biệt giữa Generative AI và Predictive AI là gì? và xu hướng mới giữa 2 trí tuệ nhân tạo này là gì? Hãy cùng NOVENTIQ tìm hiểu nhé. 

GENERATIVE AI và PREDICTIVE AI là hai loại kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác nhau với các chức năng riêng biệt. 

Sự khác biệt chính giữa Predictive AI và Generative AI là Predictive AI dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử, trong khi Generative AI được sử dụng để tạo nội dung hoặc dữ liệu mới dựa trên các mẫu và xu hướng hiện có. 

• Generative AI: Là một loại AI có khả năng sáng tạo nội dung mới như hình ảnh, âm nhạc, văn bản, etc. Nó sử dụng các thuật toán phức tạp và kỹ thuật deep learning để tạo nội dung mới dựa trên dữ liệu đào tạo đã được cung cấp cho nó. 
• Các mô hình này thường đào tạo theo cách không giám sát, phân tích dữ liệu mà không cần đầu vào của con người và đưa ra kết luận của riêng nó. 
• Predictive AI: Sử dụng các thuật toán thống kê và máy học để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán về các sự kiện hoặc hành vi trong tương lai. Nó học hỏi từ dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán kết quả trong tương lai. 
• Các mô hình dự đoán suy ra thông tin về các điểm dữ liệu khác nhau để chúng có thể đưa ra quyết định. Dựa trên dữ liệu đào tạo mà nó gặp phải, mô hình học cách phản ứng với các tình huống khác nhau theo những cách khác nhau.

XU HƯỚNG GENERATIVE AI 

Generative AI đang mang lại một cuộc cách mạng cho nhiều ngành công nghiệp và mang đến một số xu hướng kỹ thuật số mới: 

• Cá nhân hóa: Generative AI có thể tạo nội dung, sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa dựa trên sở thích và hành vi của người dùng. Xu hướng này đặc biệt rõ ràng trong ngành thương mại điện tử, nơi AI có thể tạo các đề xuất tùy chỉnh và thiết kế sản phẩm dựa trên các kiểu mua sắm cá nhân. 
• Tự động hóa: Nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, giúp người dùng có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp và sáng tạo hơn. Xu hướng này đã được nhìn thấy trong các ngành công nghiệp như sản xuất, nơi các robot được AI hỗ trợ để tự động hóa các quy trình dây chuyền lắp ráp. 
• Sáng tạo: Hỗ trợ các nhiệm vụ sáng tạo như hình ảnh, âm nhạc và nội dung. Xu hướng này thể hiện rõ trong các lĩnh vực như thiết kế đồ họa, nơi AI có thể tạo các logo và thiết kế tùy chỉnh dựa trên sở thích của người dùng. 
• Dự đoán: Nó có thể phân tích các tập dữ liệu lớn để đưa ra dự đoán về các xu hướng và hành vi trong tương lai. Xu hướng này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như tài chính và marketing, nơi AI có thể phân tích xu hướng thị trường và hành vi của người tiêu dùng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. 
• Hợp tác giữa con người và AI: Nhằm tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới và sáng tạo. Xu hướng này thể hiện rõ trong các ngành như y học, nơi AI có thể hỗ trợ lập kế hoạch chẩn đoán và điều trị. 
• Cải thiện trải nghiệm: Tạo ra trải nghiệm tương tác thu hút người dùng theo những cách mới. Xu hướng này thể hiện rõ trong các ứng dụng như thực tế ảo và thực tế tăng cường, nơi AI có thể tạo ra môi trường chân thực và nhập vai. 
• Tăng cường dữ liệu: Các mô hình máy học yêu cầu một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để hoạt động chính xác, điều này có thể khó thu được. Tuy nhiên, Generative AI có thể được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp, tăng cường các bộ dữ liệu hiện có, cho phép đào tạo các mô hình mạnh mẽ và chính xác hơn. Giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình máy học trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và giao thông vận tải, giúp đưa ra các dự đoán và kết quả tốt hơn. 
• Thiết kế sản phẩm: Generative AI có thể được sử dụng để tạo ra các thiết kế mới và sáng tạo dựa trên các mẫu và xu hướng hiện có, cho phép các công ty nhanh chóng phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới. Điều này có thể dẫn đến các quy trình phát triển sản phẩm mới hiệu quả và tăng khả năng cạnh tranh với các đối thủ. 

XU HƯỚNG PREDICTIVE AI

Predictive AI có thể được ứng dụng trong dự báo tài chính, phát hiện gian lận, chăm sóc sức khỏe và marketing. Nó cũng được sử dụng trong các hệ thống đề xuất được cá nhân hóa dựa trên hành vi và sở thích trong quá khứ của người dùng:   

• Cải thiện khả năng quyết định: Sử dụng thuật toán thống kê và máy học để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán về các sự kiện hoặc hành vi trong tương lai. Nó có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu về các xu hướng và hành vi trong tương lai. 

Ví dụ: các nhà bán lẻ có thể sử dụng Predictive AI để dự đoán sản phẩm nào có khả năng bán được nhiều nhất, điều chỉnh hàng tồn kho và tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng của họ.  

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Predictive AI có thể được sử dụng để tạo trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng. 

Ví dụ: Giúp các công ty e-commerce giới thiệu các sản phẩm dựa trên các giao dịch mua và sở thích trước đây của khách hàng, đồng thời các dịch vụ phát trực tuyến đề xuất các bộ phim hoặc chương trình TV dựa trên lịch sử xem của người dùng. 

• Phát hiện gian lận: Nó có thể được sử dụng để xác định những kẻ lừa đảo tiềm ẩn bằng cách phân tích dữ liệu và xác định các mẫu biểu thị hành vi gian lận. Giúp các tổ chức tài chính ngăn chặn các hoạt động gian lận và rò rỉ thông tin. 

• Chăm sóc sức khỏe: Dự đoán các đợt bùng phát dịch bệnh, xác định bệnh nhân có nguy cơ cao mắc một số bệnh nhất định và cá nhân hóa kế hoạch điều trị dựa trên dữ liệu bệnh nhân. Predictive AI có thể được sử dụng để dự đoán bệnh nhân nào có khả năng được tái nhập viện, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe can thiệp sớm và ngăn chặn việc tái nhập viện. 

• Marketing: Giúp xác định kênh và nội dung tối ưu nhất để tiếp cận được tệp đối tượng, bằng cách phân tích hành vi và sở thích của khách hàng, Predictive AI có thể dự đoán những khách hàng nào có nhiều khả năng mua nhất và cá nhân hóa các thông điệp marketing cho phù hợp.