CAGI

 

Quyết định quản lý kinh doanh chuyển đổi bởi Trí tuệ Nhân tạo

I. GIỚI THIỆU

Ngày nay, Trí tuệ Nhân tạo (AI) được sử dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực. Phương pháp công nghệ hiện đại này đã ảnh hưởng đến suy nghĩ của nhiều cá nhân, cho dù đó là một nhà khoa học hay một doanh nhân. AI đang trở nên ngày càng phổ biến trong quản lý. AI có nhiều định nghĩa khác nhau và thành công trong tác động đến các thế hệ mới. Có vẻ như tương lai của công việc sẽ phụ thuộc vào công nghệ thực tế này. Quyết định trong thời đại này thông qua AI giải quyết nhiều vấn đề và thách thức mà con người đang đối mặt. Các điều hành trong tổ chức kinh doanh đối mặt với nhiều thách thức khi đưa ra quyết định dựa trên việc xử lý dữ liệu phức tạp phản ánh phương pháp của họ. Do đó, AI đang trở nên thông thường trong quản trị kinh doanh để giảm công việc của các giám đốc và quản lý tích hợp dữ liệu với độ chính xác cao. Trí tuệ Nhân tạo nằm ở sự tiến bộ của các công nghệ tương lai với triển vọng thực hiện giao tiếp hiệu quả giữa các bên liên quan và nhà tuyển dụng đa dạng. Sở hữu kiến thức đáng tin cậy về thông tin và phân tích tính toán, khả năng xảy ra không chắc chắn và sai sót giảm đi. Sự bùng nổ nhanh chóng trong thời đại đương đại thay đổi từ mạng thần kinh, nhận dạng giọng nói/ mẫu vật đến giải thuật di truyền đến học sâu đã giảm bớt gánh nặng của con người một cách nhất định.

Kỹ thuật cấp quyền này bổ sung cho quyết định nói chung cũng như các vấn đề cụ thể. Ngày nay, nó thu hút nhiều doanh nhân, ảnh hưởng đến việc biến đổi cảnh quan kinh doanh. Theo lời Stephen Hawking, “sự phát triển trí tuệ nhân tạo đầy đủ có thể đánh dấu sự kết thúc của loài người”. Công nghệ hứa hẹn này là tia hy vọng cho thế giới doanh nghiệp vì nó cải thiện quyết định, đổi mới thiết kế và hệ sinh thái kinh doanh. Theo khám phá vào năm 2018, trí tuệ nhân tạo đứng đầu danh sách các công nghệ chiến lược. Mặc dù tương tác giữa công nghệ AI và con người là sự kết hợp thú vị sử dụng triết lý và lý thuyết để tìm ra một giải pháp riêng biệt. Hoạt động tăng cường của sự kết hợp trí tuệ của con người và máy móc tạo ra một tài sản quan trọng trong ngữ cảnh quyết định tổ chức. Phân tích dự đoán bên cạnh hệ thống tinh thông là các công cụ trí tuệ nhân tạo cơ bản cung cấp các ước tính được giải thích nhằm thu gọn dữ liệu rườm rà, do đó kiểm tra các lựa chọn quyết định thay thế. Với việc tiêu thụ nhanh chóng của công nghệ để theo đuổi phán quyết mạng lưới cấp cao trong các ngành công nghiệp đa dạng. Sự hài hòa giữa việc đưa ra quyết định sáng tạo và tuyệt đối bởi các doanh nhân sử dụng công nghệ AI là cần thiết. Những vấn đề mà họ đối mặt trong việc tinh chế dữ liệu và ra quyết định hợp lý cũng được trình bày trong bài báo. Áp dụng AI vào quản lý kinh doanh chỉ có thể bằng cách sử dụng lý thuyết và kinh nghiệm, tức là một người cần phải có kỹ năng để sử dụng AI. Hệ thống logistics kinh doanh đòi hỏi hệ thống quản lý chất lượng (QMS) cùng với các nhân viên được đào tạo. Lấy ví dụ của trò chơi cờ vua, chúng ta có thể thấy được tầm nhìn về các nhiệm vụ đánh giá cao và phối hợp giữa con người và AI; những khả năng độc đáo nhưng vẫn cần thiết cho việc ra quyết định thành công. Bằng cách sử dụng phương pháp phân tích, thuật toán và kỹ thuật, các nhà học thuật tổ chức đánh giá một chiến lược hiểu biết để phân tích ba vấn đề cơ bản: sự không chắc chắn, phức tạp và nơi không rõ ràng.

2. PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Một số kỹ thuật đã được sử dụng để thiết kế các nhà điều hành AI sẽ được thảo luận trong phần này. Việc mô hình hóa hệ thống cung cấp một con đường hứa hẹn để làm quen với AI, loại bỏ các rào cản để đảm bảo thành công trong việc triển khai. Hệ thống dựa trên kiến thức hoặc học máy là không đầy đủ nếu thiếu các kỹ thuật này. Một cái nhìn chi tiết về cách hoạt động của AI như sau.

2.1. Sự can thiệp dựa trên luật

Phương pháp cơ bản nhất mà AI hoạt động, áp dụng các luật được trích xuất từ các chuyên gia con người bởi một nhà điều hành có kỹ năng. Hiện nay, sự khác biệt liên quan đến việc lựa chọn các luật đã được phát triển bằng cách sử dụng một phương pháp tự động như CART (cây phân loại và hồi quy) hoặc khai thác luật liên kết. Hầu hết mọi hệ thống AI được nêu lên cho đến năm 2000 đều sử dụng sự can thiệp dựa trên luật vì đó là kỹ thuật phổ biến nhất cho đến ngày nay.

2.2 Phân tích ngữ nghĩa

Nó liên quan đến phương pháp hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà con người sử dụng để giao tiếp. Điều này phụ thuộc vào việc biểu diễn cấu trúc câu, cụm từ một cách nhất quán. Điều này phân tích quy trình ngôn ngữ trong việc kiểm tra các yếu tố như đặt tên, diễn đạt lại, định nghĩa và phân loại. Lý thuyết cho rằng máy đang thực hiện xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Phân tích văn bản ngữ nghĩa cũng là một phiên bản của kỹ thuật ngữ nghĩa. Các phiên bản của phương pháp này được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính và chẩn đoán y tế.

2.3 Mạng Bayesian

Một hệ thống giáo dục thông minh được thiết kế để đánh giá thông tin dựa trên can thiệp ngẫu nhiên. Xác suất có điều kiện liên quan đến mỗi đường đi giữa các nút trong mạng điều chỉnh ánh sáng của dữ liệu mới, do đó tích hợp học tập. Mô hình Bayes là một hướng đồ họa không chu trình để hiểu các phụ thuộc điều kiện của các biến. Ứng dụng của nó trong một loạt các nhiệm vụ bao gồm dự đoán, phát hiện bất thường, chẩn đoán, hiểu biết tự động, lập luận, dự đoán chuỗi thời gian và ra quyết định dưới sự không chắc chắn. Công cụ hữu ích này được dựa trên học dữ liệu.

2.4 Đo lường độ tương đồng

Đây là một lĩnh vực của máy học giám sát trong Trí tuệ Nhân tạo. Việc phát hiện đo lường danh tính giữa hai điểm dữ liệu được quan sát. CBR, tức là Case-based reasoning là một phương pháp sử dụng đo lường tương đồng để sửa chữa trường hợp được lưu trữ/tương tự với trường hợp truy vấn. Theo một nghiên cứu, phương pháp tiếp cận k-means tạo ra kết quả tốt nhất khi thực hiện đo lường tương đồng cho phân tích văn bản. Phương pháp tiếp cận k-means hoạt động bằng cách chia một tập hợp các quan sát thành một số cụ thể của các cụm (k) bằng cách lặp lại quá trình. Ban đầu, một tập hợp ngẫu nhiên k điểm được chọn để trở thành trung tâm của các cụm, sau đó mỗi chú thích được gán cho trung tâm gần nhất của nó. Sau khi thu thập được tất cả các đọc, điểm trung bình của mỗi bộ sưu tập được ước tính lại và chúng trở thành tập mới của các trung tâm cụm. Quy trình tiếp tục cho đến khi không còn thay đổi nào được quan sát thấy trong cụm đọc.

Một phương pháp tiếp cận đo lường tương đồng khác là máy vector hỗ trợ được phân loại bằng cách tăng độ rộng của khoảng cách giữa các bộ sưu tập.

2.5 Mạng Neural

Máy học, học sâu là một phần của trí tuệ nhân tạo (AI) được bao gồm trong mạng nơ-ron, là một hệ thống hoạt động tương tự như các nhiệm vụ được thực hiện bởi các tế bào thần kinh của não người. Một mạng nơ-ron nhân tạo bắt chước não người để nhận ra các mối quan hệ cơ bản trong một tập dữ liệu. Mô hình thống kê phần nào dựa trên mạng nơ-ron sinh học có khả năng phát triển mối quan hệ phi tuyến giữa đầu vào và đầu ra song song.

Giải thuật di truyền là một kỹ thuật khác được lấy cảm hứng từ sinh học, mô phỏng sự lựa chọn tự nhiên Darwin, với một quần thể các giải pháp trải qua các quy trình tương đương với sự thừa kế, sinh sản, đột biến và giao thoa, cho đến khi kết quả tuyệt vời được đạt được.

3. AI HỢP LÝ TRONG QUYẾT ĐỊNH

Làm thế nào việc sử dụng máy học bổ sung cho quyết định tổ chức? Để trả lời câu hỏi này, những thách thức cơ bản đối mặt với các học giả tổ chức nên được lưu ý. Các công cụ AI hoặc các kỹ thuật được chỉ định cung cấp một phương pháp phân tích để ra quyết định. Logic được áp dụng bởi các máy thông minh nhân tạo được trang bị với nhiều khía cạnh khác nhau, làm cho tư duy hợp lý mạnh hơn so với lời chỉ thị được đưa ra bởi con người. Kỹ thuật mô hình sáng tạo xác định vấn đề, đưa ra quyết định chiến lược cho giải pháp được lợi nhiều nhất.

Sự đắ immersion là bước mà người ra quyết định suy nghĩ về vấn đề một cách có tỉnh táo và thu thập thông tin. Ở thời điểm ban đầu, bộ não hoạt động về vấn đề một cách không tỉnh táo. Sau một thời gian nhất định, khi một giải pháp phù hợp xuất hiện thì sự xác nhận và sự phù hợp của giải pháp được kiểm tra. Kỹ thuật AI phân loại chức năng dựa trên kiến thức, suy nghĩ và ngôn ngữ liên quan đến cách tiếp cận thông dịch của con người. Loại bỏ thông tin không liên quan từ dữ liệu là thành phần chính. “Khai thác dữ liệu” hoặc nhận dạng mẫu tạo ra một bản đồ các giả định quan trọng cho các ký hiệu hình thức để xác định thông tin hợp lệ trong dữ liệu. Xử lý ngôn ngữ, văn bản và ngôn ngữ giữ vai trò chính trong kỹ thuật ngôn ngữ thông minh.

Quản lý chất lượng trong các tổ chức liên quan đến quy trình cụ thể. Thu thập dữ liệu cũng như đánh giá sự hài lòng của khách hàng được thực hiện thông qua phỏng vấn cá nhân, phỏng vấn điện thoại và khảo sát qua thư. Tuy nhiên, một số rủi ro bao gồm nhu cầu của một lượng lớn công việc thủ công làm tăng chi phí nghiên cứu. Mặc dù AI là một phương pháp linh hoạt nơi con người được hưởng lợi nhưng nó cũng gây khó khăn trong việc phân tích dữ liệu. Phần tiếp theo xử lý các trở ngại mà các nhà quản lý đối mặt khi đưa ra quyết định.

3.1 Không thể đoán trước: một tình huống mơ hồ.

Khái niệm về tính không đáng tin cậy xuất phát từ sự thiếu thông tin về cả môi trường nội và ngoại bộ máy tổ chức bao gồm sự khan hiếm của tài nguyên nhân lực, sự phơi bày của các công nghệ ngắt kết nối và các chính sách mới của chính phủ. Sự tăng lên của cảm giác không chắc chắn cho thấy một môi trường khác biệt sẽ ảnh hưởng đến quyết định mà nhà tổ chức đưa ra. Tìm hiểu và thích nghi với những sự thay đổi này mang lại lợi ích để nâng cao tính quyết đoán. Hệ thống AI hỗ trợ quản lý viên phát hiện bất thường bằng cách cung cấp cái nhìn thời gian thực về khả năng hành động sửa chữa ban đầu. Một số công cụ được thiết kế để phát hiện và xác định môi trường bên ngoài tổ chức, hỗ trợ việc phát biểu chiến lược bán tự động.

3.1.1 Trong trường hợp không chắc chắn tăng lên

Mức độ không chắc chắn tạo ra một mức độ căng thẳng giữa con người, làm cho họ căng thẳng và tiết lộ một số kế hoạch để giải quyết vấn đề.

Dưới đây là một số ý tưởng để xem xét trong những lúc quyết định không chắc chắn cao:

  1. Giảm thời gian giới hạn để xác định một giải pháp: Thực hiện những bước nhỏ một cách khôn ngoan để xây dựng một cái cầu cho thành công. Làm quen và làm cho mình quen thuộc với mỗi bước để đảm bảo an toàn.
  2. Ngăn chặn những rủi ro không mong muốn: Nó có thể tạo ra sự nhầm lẫn, lo lắng và làm cho việc đạt được kết luận cụ thể trở nên khó khăn. Giữ nhiều rủi ro cùng lúc có thể khiến một người bối rối dẫn đến quyết định sai lầm.
  3. Tập trung vào mục tiêu của bạn với một cái nhìn rõ ràng: Những mong muốn và nhu cầu phải được làm rõ với sự hiểu biết về lợi và hại. Trong việc đối mặt với sự không chắc chắn, đánh giá hậu quả tiêu cực và tích cực của những rủi ro liên quan.

3.2 Điều hướng những vấn đề phức tạp: lợi ích của trí tuệ nhân tạo (AI) Nhiều yếu tố đóng góp vào một tình huống phức tạp. Trong thời đại hiện đại, trí tuệ nhân tạo đã vượt trội hơn não bộ con người với khả năng tính toán, tính số liệu và phân tích vượt trội của nó. Bằng cách phân tích vấn đề và trích xuất một lượng dữ liệu mạnh mẽ, AI mang lại lợi ích. Nó cung cấp rất nhiều đóng góp cần có sự suy nghĩ toàn diện và sáng tạo để đạt được kết quả chiến lược.

Sự tương tác hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm một quan điểm kết hợp của việc quan sát các điều kiện phức tạp giúp cho việc xử lý trở nên dễ dàng hơn. Hậu quả của sự phức tạp tăng lên trong năng lực quản lý tổ chức đòi hỏi sự chấp nhận của môi trường kinh doanh động. Các nhà quản lý phải quan sát và phản hồi với nhiều nguồn gốc thay đổi gây cản trở quá trình ra quyết định. Một nghiên cứu cho biết rằng sự phức tạp có thể được mô hình hoá với lý thuyết hỗn loạn, trong đó sự thay đổi nhỏ trong một yếu tố có thể mang lại một sự chuyển đổi quan trọng trong yếu tố khác. Quản lý dữ liệu không hoàn chỉnh dẫn đến tình trạng không ổn định sau đó trở nên khó xử lý. Do đó, việc kết hợp trí tuệ nhân tạo với kinh nghiệm của con người trở thành một phần quan trọng.

3.3 Giải quyết sự mập mờ trong quá trình ra quyết định

Thẩm mỹ kinh doanh đôi khi bị gián đoạn do xung đột lợi ích giữa các bên liên quan, khách hàng và nhà hoạch định chính sách dẫn đến một cách quyết định không cân bằng. Quan điểm trung lập của máy móc có thể đối lập với sự tinh tế mập mờ, kích thích mạnh mẽ và tạm thời của nhiều quyết định bất định do tổ chức đưa ra. Trí tuệ cảm xúc và xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp tầm nhìn và giải quyết một cuộc tấn công cộng đồng và ngoại giao thúc đẩy tình trạng quyết định mập mờ, đó là một phẩm chất con người vượt trội hơn máy móc.

4. THỰC HIỆN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VỚI KHAI THÁC DỮ LIỆU

Thời kỳ tiến hóa của các hệ thống dữ liệu lớn trong kinh doanh và quản lý tiết lộ một quá trình học tập dựa trên tri thức:

  • Một danh tiếng tốt và một cách tiếp cận có kỹ năng thu hút danh tiếng.
  • Chuyên gia kinh doanh cần nhận thức rằng hệ thống thường phục vụ để hỗ trợ quyết định của con người.
  • Sự phổ biến ngày càng tăng của quản lý tri thức được tăng lên khi một sự chuyển đổi đột ngột trong sự tập trung từ kỹ năng sang sự hiểu biết đã xảy ra.

Việc sử dụng hệ thống dựa trên tri thức một cách hợp lý là cần thiết cùng với tích hợp học máy để giải quyết các khó khăn mà các doanh nhân đang gặp phải.

Khai thác dữ liệu bao gồm việc sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu tinh vi để tạo lợi cho các nhà quyết định. Các mô hình và thuật toán được thiết kế để cải thiện chất lượng dữ liệu trích xuất dự đoán các xu hướng và hành vi sắp tới cho phép các ngành công nghiệp đưa ra quyết định tích cực dựa trên tri thức. Dựa trên quyết định dựa trên tri thức cũ, khai thác dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo ngày nay trở nên phổ biến hơn. Phương pháp cây quyết định CART được sử dụng để nâng cấp các quy tắc kinh doanh như một kỹ thuật khai thác dữ liệu là một phương pháp khác.

5. HỌC TÁC ÍCH CHO QUẢN LÝ VÀ TỔ CHỨC

Tối ưu hóa mô hình dự đoán và phân tích dữ liệu để giảm thiểu sai số đã cho phép các doanh nhân đầu tư vào các công nghệ nhận thức dài hạn với khả năng đặc biệt của con người.

Quy trình học tập đề cập đến các hệ thống kỹ thuật xã hội và đột phá công nghệ với trí tuệ nhân tạo. Hiệu quả của tư duy tổ chức chủ yếu bị đối lập bởi các chiến lược thuật toán cũng như tâm trí con người. Môi trường thích nghi cùng với tương tác với các công nghệ thông minh được khuyến khích để thúc đẩy kỹ năng phân tích. Việc giải quyết yêu cầu các hành động bổ sung của cả những người làm việc có kiến thức về trí tuệ nhân tạo để vận hành công việc của doanh nghiệp.

6. THẢO LUẬN

Phương pháp thống kê và mô hình dự đoán trong giải quyết những trở ngại mà doanh nhân đối mặt trong quyết định quản lý cung cấp một cách để vượt trội. Những thông tin Thông tin Doanh nghiệp (BI) được rút ra từ dữ liệu được thu thập và thể hiện nhu cầu tổ chức là ứng dụng thực tế của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Từ khai thác dữ liệu đến quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và quản lý tài sản chính là những gì mà trí tuệ nhân tạo đã học được. Đây là tổng quan về việc triển khai thành công trong tổ chức bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo.

  • Có kiến thức vững chắc về trí tuệ nhân tạo: Làm quen với những tính năng đa dạng mà trí tuệ nhân tạo cung cấp. Để tăng kiến thức, hãy làm rõ các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo để có thể sử dụng nó một cách hiệu quả.
  • Xác định vấn đề mà bạn muốn giải quyết thông qua trí tuệ nhân tạo: Khám phá các ý tưởng là bước đầu tiên để bất kỳ nhà quản lý nào bắt đầu. Nhận ra vấn đề để tìm ra giải pháp đáng kể để tạo ra sản phẩm có giá trị.
  • Gán giá trị cụ thể: Ưu tiên các giá trị cụ thể có khả năng và thực thi khả thi để xác định việc triển khai trí tuệ nhân tạo. Bảng kế toán tài chính phải được xem xét để nâng cao hiệu quả làm việc trong tổ chức.
  • Hiểu khoảng cách: Luôn có một khoảng trống giữa những gì một doanh nhân muốn và những gì anh ta đạt được trong thời gian nhất định. Làm quen với khoảng cách khả năng nội tại sẽ giúp cải thiện hiệu suất, điều đó là có thể với việc triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo.
  • Việc tích hợp dữ liệu: Bước quan trọng nhất trong quản lý kinh doanh là cần phải làm sạch dữ liệu để xóa bộ nhớ đệm. Máy học cung cấp sự cần thiết cho phân tích dữ liệu doanh nghiệp với việc làm việc có kỹ năng.
  • Bắt đầu thông minh: Bắt đầu với một phương pháp đơn giản và tập trung giải quyết mẫu dữ liệu của bạn bằng trí tuệ nhân tạo. Sự hiểu biết về ngôn ngữ tự nhiên được áp dụng cho mọi lĩnh vực ngày nay bất kể vấn đề. Các bước nhỏ dẫn đến các quyết định khôn ngoan hơn.
  • Hợp nhất lưu trữ như một phần: Khi làm việc với một tập dữ liệu khổng lồ với một thuật toán cải tiến giúp xây dựng các mô hình chính xác, điều này yêu cầu bao gồm lưu trữ nhanh, hoàn hảo là thiết kế hệ thống trí tuệ nhân tạo.
  • Biến trí tuệ nhân tạo thành thói quen hàng ngày của bạn: Công nghệ này được các công ty sử dụng nên được trải nghiệm rõ ràng bởi những người cung cấp giải pháp. Bổ sung trí tuệ nhân tạo là điều mà nhân viên nên biết.
  • Tạo với sự ổn định: Mỗi khía cạnh của việc phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo nên được giữ trong đầu khi hiểu được sự cân bằng cần thiết. Băng thông đủ cho lưu trữ, đơn vị xử lý đồ họa (GPU) và mạng là ba yếu tố mà một công ty cần chú ý. Hiểu biết về loại dữ liệu được sử dụng với việc mã hóa của chúng là một nhiệm vụ khác. Tương tự, sự cân bằng trong ngân sách tổng thể được chi cho dự án là một thuộc tính khác mà công ty nên làm việc trên.

7. KẾT LUẬN

Với sự tăng cường về thực thi của AI trong việc loại bỏ sự trùng lặp trong dữ liệu phong phú với các thuật toán tiên tiến và khả năng tính toán nâng cao, đã ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định. Với hướng nghiên cứu phù hợp và thành công của các ứng dụng AI, nó đã đạt được một vị trí cơ bản trong hệ thống kỹ thuật số và cuộc sống con người. Tầm nhìn của sự tương tác giữa con người và máy móc không phải là một cuộc đua với máy móc mà là một cuộc đua cùng với máy móc. Sự diễn giải sáng tạo dựa trên các công cụ AI cho QMS cũng đặt ra một số thách thức cần có sự chỉ đạo khôn ngoan. Tổng thể, dữ liệu khổng lồ được mã hóa và phân tích rất hiệu quả bởi các máy móc, cung cấp cho tổ chức một cái nhìn đúng đắn về hướng đi đúng đắn. Các công ty kinh doanh đang chuyển đổi với tốc độ nhanh hơn với công nghệ trí tuệ nhân tạo này. Tính đa năng của triển vọng này hấp dẫn nhiều nhà quản lý cũng như các chi nhánh khác. Tương lai trông sáng sủa hơn với sự hoàn thành tốt hơn của AI trong lĩnh vực tiếp thị, bán hàng, nghiên cứu và phát triển, tự động hóa và nhiều lĩnh vực khác.

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với việc ra quyết định được điều chỉnh bởi sự phát triển lý thuyết và thực nghiệm. Sự tương thích giữa con người và máy móc sẽ đưa thế giới đến một cấp độ tối thượng, đạt đến một điểm mà máy móc có thể vượt qua khả năng suy nghĩ của con người để đưa ra quyết định một cách logic và hiệu quả như yêu cầu. Sự tiến bộ sắp tới của trí tuệ nhân tạo hứa hẹn một tình hình tốt hơn với việc loại bỏ những thách thức và đạt được các mục tiêu.