Trợ lý AI, Phi công phụ và Đại lý trong Dữ liệu & Phân tích: Sự khác biệt là gì? | của Louise de Leyritz | Tháng 6 năm 2024

Hiểu quyền tự chủ của AI: trợ lý, phi công phụ, đại lý và tác động của chúng đối với giá trị doanh nghiệp

Trong năm qua, các nhà cung cấp đã tích hợp trợ lý AI, phi công phụ và đại lý vào các công cụ của họ, đặc biệt là trong lĩnh vực dữ liệu và phân tích. Nếu bạn đã lướt qua LinkedIn (hoặc bất cứ nơi nào, thực sự) đủ lâu, bạn có thể đã gặp những thuật ngữ này, thường được sử dụng thay thế cho nhau.

Nếu bạn thấy mình không chắc chắn về ý nghĩa chính xác đằng sau những thuật ngữ này thì bạn không đơn độc. Tuy nhiên, khi bạn cân nhắc việc đưa các hệ thống hỗ trợ AI này vào tổ chức của mình, điều cần thiết là phải hiểu rõ về các khả năng và trường hợp sử dụng riêng biệt của chúng. Bằng cách dành thời gian tìm hiểu sự khác biệt giữa ba khái niệm này, bạn sẽ có cơ hội tốt hơn để lựa chọn công nghệ phù hợp.

Gần đây tôi tình cờ thấy một mô hình tinh thần thú vị của Bain Capital Ventures. Họ đã nghiên cứu các cấp độ tự chủ khác nhau trong các công cụ hỗ trợ AI để hiểu điều gì phân biệt trợ lý, phi công phụ và đặc vụ. Họ phát hiện ra rằng sự khác biệt chính nằm ở một biến số duy nhất – mức độ tự chủ. Trợ lý AI có quyền tự quyết và quyền tự chủ thấp, các đặc vụ AI có tính chủ động và tự chủ, còn phi công phụ nằm ở khoảng giữa. Hình ảnh dưới đây minh họa những khác biệt này.

Các mức độ tự chủ khác nhau cuối cùng sẽ tác động đến giá trị doanh nghiệp, đây là mối quan tâm hàng đầu của hầu hết các công ty. Hệ thống AI với ít đại lý là một cách tuyệt vời để tăng cường công việc và giúp các bên liên quan trả lời các câu hỏi về dữ liệu khi họ đã biết nên hỏi câu hỏi nào. Tuy nhiên, ở nhiều tổ chức, phần lớn các bên liên quan không chắc chắn nên hỏi câu hỏi dữ liệu nào hoặc cách sử dụng câu trả lời một cách hiệu quả. Đây là nơi các công ty hướng đến việc triển khai các hệ thống có quyền tự chủ và quyền tự chủ cao hơn, có thể đóng vai trò là người bạn đồng hành mang tính quy định cho các bên liên quan.

Trong phần này, tôi sẽ xem xét các cấp độ tự chủ khác nhau của trợ lý, phi công phụ và đại lý và cuối cùng chúng ảnh hưởng như thế nào đến giá trị kinh doanh mà mỗi cấp độ có thể mang lại cho doanh nghiệp. Mục tiêu của tôi là giúp bạn phân biệt giữa các công nghệ này khi triển khai chúng.

Khi bạn gặp thuật ngữ “Trợ lý AI”, hãy nghĩ: chức năng hỗ trợ, hiểu biết sâu sắc, nhiệm vụ cơ bản và khả năng tự chủ thấp.

Trợ lý AI được thiết kế để nâng cao khả năng của con người trong nhiều nhiệm vụ khác nhau. Chúng hoạt động dựa trên các quy tắc được xác định trước và có thể nhanh chóng cung cấp thông tin chính xác và phù hợp bất cứ khi nào cần.

Trong lĩnh vực dữ liệu và phân tích, trợ lý AI hoạt động theo một giả định chính: người dùng thông thạo lĩnh vực của họ. Để cung cấp cho bạn bức tranh rõ ràng hơn, đây là một số ví dụ về những gì trợ lý AI có thể làm trong không gian dữ liệu và phân tích:

• Tự động tạo tài liệu cho các bảng và cột trong hệ sinh thái của bạn.
• Cung cấp khả năng tìm kiếm thông minhhướng dẫn người dùng tới những tài sản dữ liệu phù hợp nhất với nhu cầu của họ.
• Dịch truy vấn SQL sang tiếng Anh đơn giảncho phép người dùng ít kỹ thuật hơn có thể hiểu các truy vấn phức tạp một cách dễ dàng.
• Tạo và gỡ lỗi mã bằng cách định dạng các truy vấn SQL, cải thiện khả năng đọc và tối ưu hóa hiệu suất, cuối cùng là nâng cao hiệu quả và năng suất.

Trợ lý AI có thể khiến con người những người đã tham gia vào công việc phân tích năng suất hơn. Họ hợp lý hóa quá trình tìm kiếm, hiểu và tin cậy dữ liệu. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là trợ lý giả định rằng người dùng đã quen với quy trình phân tích và chỉ có thể đảm nhận các nhiệm vụ cơ bản.

Cách phát hiện trợ lý AI từ cách xa một dặm: chúng cần sự giám sát của con người và chúng còn lâu mới tác động đến các quyết định.

Một cách khác để phân biệt Trợ lý AI, Phi công phụ và Đại lý là kiểm tra mức độ gần gũi của chúng với quá trình ra quyết định. Như chúng ta đã thấy, Trợ lý giúp tăng năng suất nhưng chúng không ảnh hưởng trực tiếp đến các quyết định. Mặt khác, phi công phụ không chỉ nâng cao năng suất mà còn cung cấp hỗ trợ có giá trị trong quá trình ra quyết định.

Thuật ngữ “Phi công phụ” ngụ ý sự hiện diện của một phi công phụ trách, người xác định phương hướng bằng cách đặt những câu hỏi phù hợp. Nó gợi ý mối quan hệ hợp tác giữa các bên liên quan và máy móc, đó chính xác là những gì nó đạt được.

Vì vậy, bạn có thể mong đợi điều gì từ một phi công phụ AI trong lĩnh vực phân tích?

• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên: Các phi công AI cho phép người dùng đặt câu hỏi về dữ liệu của họ bằng ngôn ngữ hàng ngày. Sau đó, AI sẽ đưa ra các đề xuất và đề xuất dựa trên truy vấn của người dùng, trao quyền cho những người dùng không rành về kỹ thuật có thể tương tác và rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu của họ một cách dễ dàng.
• Phân tích dữ liệu: Copilots hỗ trợ người dùng phân tích dữ liệu bằng cách đề xuất công thức cũng như cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất dựa trên mẫu dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu: Các phi công phụ AI đề xuất các loại biểu đồ, đồ thị và hình ảnh trực quan phù hợp nhất dựa trên dữ liệu và mục tiêu của người dùng.
• Hành động tốt nhất tiếp theo: Dựa trên những hiểu biết sâu sắc thu thập được từ dữ liệu, các phi công phụ AI đề xuất các bước tiếp theo hiệu quả nhất để người dùng thực hiện. Ví dụ: trong phân tích tỷ lệ rời bỏ khách hàng, AI có thể đề xuất các chiến lược giữ chân cụ thể cho những khách hàng được xác định là có rủi ro cao.

Các phi công phụ đại diện cho một giai đoạn phát triển nâng cao hơn khi họ tích cực tham gia vào việc đưa ra các đề xuất, mang lại giá trị kinh doanh lớn hơn cho người dùng. Họ trao quyền cho người dùng làm việc hiệu quả hơn và đưa ra quyết định sáng suốt hơn, nhưng họ vẫn dựa vào các bên liên quan để đặt ra câu hỏi phù hợp và xác định các phân tích mong muốn.

Cách nhận biết phi công phụ AI từ cách xa một dặm: Họ tăng cường quá trình ra quyết định thông qua các khuyến nghị và hợp tác làm việc với con người.

“Các tác nhân AI là các thực thể phần mềm tự trị hoặc bán tự động sử dụng các kỹ thuật AI để nhận thức, đưa ra quyết định, thực hiện hành động và đạt được các mục tiêu trong môi trường vật lý hoặc kỹ thuật số của họ”. Gartner

Tác nhân AI đại diện cho dạng AI tự chủ nhất. Không giống như trợ lý AI và phi công phụ, các tác nhân AI có thể hoạt động độc lập, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu họ xử lý và học hỏi kinh nghiệm của họ.

Điều làm nên sự khác biệt của các tác nhân AI là mức độ tự chủ của chúng. Chúng có thể nhận biết môi trường của mình thông qua các cảm biến và hành động dựa trên môi trường đó thông qua các bộ truyền động, cho phép chúng nỗ lực đạt được các mục tiêu cụ thể mà không cần sự giám sát của con người.

Khái niệm tác nhân trong bối cảnh mô hình ngôn ngữ liên quan đến việc cho phép mô hình chia nhỏ một nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn và sau đó thực hiện các bước đó một cách tuần tự. Một bước đột phá lớn trong lĩnh vực này là sự ra đời của “ Chuỗi nhắc nhở suy nghĩ”. Cách tiếp cận này cho phép các mô hình ngôn ngữ phân tích các vấn đề gồm nhiều bước thành các giai đoạn trung gian, mô phỏng một “quá trình tư duy” để giải quyết vấn đề.

Vì vậy, bạn có thể mong đợi điều gì từ một tác nhân AI trong không gian Dữ liệu & Phân tích? Dưới đây là một số khả năng chính.

• Phân tích dữ liệu và ra quyết định: Tác nhân AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định sáng suốt phù hợp với các mục tiêu cụ thể. Họ có thể áp dụng các kỹ thuật học máy để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu, hỗ trợ và nâng cao quá trình ra quyết định.
• Xử lý thông tin: Các tác nhân AI vượt trội trong việc xử lý thông tin theo nhiều cách khác nhau để nâng cao khả năng ra quyết định và hiểu biết.
• Tối ưu hóa: Các tác nhân AI có thể sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa để tối đa hóa lợi ích trong khi quản lý các hạn chế và sự đánh đổi. Họ có thể tạo ra các kế hoạch hành động có thể thực hiện được để tối ưu hóa quy trình phân tích và nâng cao hiệu quả.
• Sự hợp tác: Nhiều tác nhân AI có thể làm việc cùng nhau trong các nhiệm vụ phân tích phức tạp vượt quá khả năng của từng tác nhân. Ứng dụng kết hợp của nhiều tác nhân có thể cung cấp các giải pháp phân tích mạnh mẽ, có thể mở rộng và thích ứng hơn, đặc biệt trong các môi trường yêu cầu ra quyết định phi tập trung dựa trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Tác nhân AI là hệ thống tác động nhiều nhất đến giá trị doanh nghiệp. Trên thực tế, việc áp dụng phân tích trong các doanh nghiệp vẫn trì trệ trong 20 năm, dao động trong khoảng từ 20% đến 30%. Một con số đáng kinh ngạc là 70% nhân viên trong các tổ chức không biết nên hỏi câu hỏi nào hoặc phải làm gì với câu trả lời. Tác nhân AI là hệ thống gần nhất có ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Họ đủ tự chủ để xác định mục tiêu, phân tích môi trường của mình và tham gia vào các hoạt động phân tích theo quy định – đó là những gì tổ chức cần nhất.

Việc ra quyết định có tác động đáng kể nhất đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Trong khi các trợ lý AI giúp các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, thì các tác nhân AI tiến thêm một bước nữa bằng cách cho phép đưa ra quyết định “tập trung vào dữ liệu”. Chúng ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định của 70% nhân viên trong các công ty trước đây không tham gia vào lĩnh vực phân tích.

Cách nhận biết đặc vụ AI từ cách xa một dặm: Họ có thể hành động mà không cần sự giám sát của con người, họ có thể đưa ra quyết định và hành động theo quyết định đó — ảnh hưởng đến môi trường của họ.

Các thuật ngữ trợ lý AI, phi công phụ AI và tác nhân AI thường được sử dụng thay thế cho nhau, điều này có thể dẫn đến nhầm lẫn. Tuy nhiên, sự khác biệt giữa chúng khá đơn giản. Tất cả đều thuộc phạm vi tự chủ, mỗi cấp có mức độ độc lập và tác động riêng biệt đến việc ra quyết định.

Ở một đầu của quang phổ, trợ lý AI tăng cường công việc, cung cấp sự hỗ trợ có giá trị mà không có bất kỳ quyền tự chủ nào. Chúng không ảnh hưởng trực tiếp đến việc ra quyết định mà đóng vai trò là công cụ hữu ích để nâng cao năng suất.

Di chuyển dọc theo quang phổ, chúng tôi tìm thấy các phi công phụ AI, có mức độ tự chủ cao hơn. Họ có thể cộng tác với các bên liên quan và đưa ra các khuyến nghị để hướng dẫn việc ra quyết định, đóng vai trò là cố vấn đáng tin cậy trong quá trình này.

Ở phía xa của quang phổ, các tác nhân AI là những thực thể hoàn toàn tự chủ có khả năng đưa ra hướng hành động tốt nhất dựa trên phân tích của chúng về môi trường và mục tiêu.

Với tư cách là người mua, điều quan trọng là phải đánh giá mức độ tự động hóa tối ưu cho các vai trò khác nhau trong tổ chức của bạn. Khi xem xét các nhà cung cấp tiềm năng, hãy yêu cầu họ chỉ ra rõ ràng công nghệ của họ đứng ở đâu trên phạm vi tự chủ. Điều này sẽ cho phép bạn nắm bắt được khả năng và hạn chế của từng giải pháp, giúp bạn tìm ra giải pháp tốt nhất.

Theo đuổi các hệ thống AI với khả năng tự chủ cao hơn có thể mang lại lợi tức đầu tư cao hơn và triển khai đơn giản hơn. Tuy nhiên, điều này cũng đòi hỏi mức độ tin cậy cao hơn vào khả năng của AI trong việc hiểu chính xác các trường hợp sử dụng của bạn.

Nguồn

1. Gartner. “Hướng dẫn đổi mới: Đại lý AI.” (liên kết)
2. Đơn giản. “Các loại tác nhân AI.” Blog Simform.
3. Hướng tới khoa học dữ liệu. “Đại lý LLM được giải thích một cách trực quan và thấu đáo.” Trung bình.
4. Geek dành cho Geek. “Đại lý trong trí tuệ nhân tạo.” Geek dành cho Geek.
5. AWS. “Đại lý AI là gì?” AWS.