Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong giáo dục toàn cầu khi trí tuệ nhân tạo (AI) chuyển từ vai trò bổ trợ sang trở thành một nhân tố trung tâm trong hoạt động dạy và học. Tại một trường đại học ở Seoul, một sinh viên năm nhất có thể “lội […]

Các nhà lãnh đạo năm 2025 đang từ bỏ Tự động hóa truyền thống (RPA) vì nó không đủ khả năng xử lý sự phức tạp và thay đổi của hệ thống hiện đại. Thay vào đó, họ chuyển sang AI Agents tự chủ – những tác nhân AI có thể hiểu ngữ cảnh, tự điều tra, và sửa lỗi mà không cần can thiệp. Mục tiêu là đạt được tốc độ ra quyết định theo thời gian thực, chuyển sang mô hình vận hành chủ động dự đoán sự cố, và giải phóng nhân sự để tập trung vào chiến lược. AI Agents được xem là công cụ Tăng cường Trí tuệ (Intelligence Augmentation), khuếch đại năng lực con người.

Trong năm 2025, cá nhân hóa trở thành chiến lược cốt lõi của doanh nghiệp khi trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép phân tích dữ liệu thời gian thực, dự đoán nhu cầu và tạo trải nghiệm phù hợp cho từng khách hàng ở quy mô lớn. Với khả năng tự động gợi ý sản phẩm, điều chỉnh nội dung và hỗ trợ khách hàng tức thì, AI đang định hình lại toàn bộ hành trình trải nghiệm, giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, nâng cao mức độ hài lòng và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững.

Salesforce đã áp dụng chính công nghệ của mình: MuleSoft và Agentforce 360. Kết quả: họ đang trên đà cắt giảm 70% IT self-service tickets ( 70% số phiếu yêu cầu hỗ trợ IT mà nhân viên tự gửi qua hệ thống self-service ) liên quan đến dữ liệu và quyền truy cập của nhân viên.

Trong bối cảnh kinh tế biến động và cạnh tranh gia tăng, việc tinh gọn vận hành đang trở thành ưu tiên sống còn của nhiều doanh nghiệp. Trong hành trình đó, AI agents nổi lên như một “đòn bẩy” mạnh mẽ, giúp giảm chi phí, tăng hiệu suất và tạo lợi thế cạnh tranh […]

Loss Landscape trong Deep Learning: Vì sao Gradient Descent thường gặp khó khăn? Trong huấn luyện các mô hình học sâu (Deep Learning), đặc biệt là các mạng thần kinh nhiều tầng (DNN, Transformer, CNN), chúng ta phải tối ưu hàm mất mát (loss function) để mô hình học ra trọng số tốt nhất. Tuy […]

Bài viết so sánh RPA và Autonomous AI Agents, giúp doanh nghiệp hiểu sự khác biệt giữa tự động hóa theo quy tắc và tự động hóa thông minh, từ đó chọn giải pháp phù hợp nhất cho nhu cầu vận hành.

Xây dựng quy trình làm việc phức tạp, chuẩn bị cho hoạt động trong tương lai và tích hợp liền mạch các khả năng do AI thúc đẩy giúp cải thiện tính linh hoạt, khả năng mở rộng và hiệu quả tổng thể Event-driven Tăng cường quy trình làm việc không đồng bộ của bạn […]

Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI), đang phát triển nhanh chóng. Tuy nhiên, giá trị mà nó mang lại vẫn phụ thuộc vào việc duy trì mức độ kiểm soát phù hợp trong hầu hết các trường hợp. Đó có thể là lý do tại sao […]

GIỚI THIỆU: TỪ CHATBOT ĐẾN TRÍ TUỆ ĐẠI DIỆN Trong thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ các hệ thống hẹp, dựa trên quy tắc thành các kiến ​​trúc lý luận thích ứng có khả năng hiểu, lập kế hoạch và hành động. Các giao diện đàm thoại ban đầu, […]