Bản tin TopGold
Chủ nhật, 11/05/2025.
Bản tin ngày 25/03/2025
Giữa muôn trùng AI, nên chọn công cụ nào?

Có tới hàng nghìn công cụ AI trên thị trường, tuy nhiên một số công cụ lại không có chiều sâu. Chính vì thế, việc chọn các công cụ AI để sử dụng đối với người dùng và doanh nghiệp là điều không dễ.


Một trong những điều khiến người dùng và doanh nghiệp hiện nay bị rối khi sử dụng AI, đó chính là họ không biết lựa chọn công cụ nào giữa hàng nghìn cái trên thị trường.

Anh Hoàng Hùng, chủ một doanh nghiệp nhỏ ở TPHCM, cho biết thấy người ta nói rất nhiều về AI trong thời gian qua, nên anh cũng sợ “lỡ tàu”, muốn áp dụng các công cụ AI cho doanh nghiệp của mình.

Tuy nhiên, anh cảm thấy rối khi hiện có quá nhiều công cụ AI khác nhau, mức giá cũng thuộc loại thượng vàng hạ cám và chất lượng cũng rất khó kiểm soát.

Chính vì vậy, sau nhiều lần thử nghiệm các công cụ khác nhau, anh vẫn chưa áp dụng được mô hình AI nào vào doanh nghiệp của mình, tất cả vẫn đang ở dạng dùng thử. 

Tương tự, chị Nguyễn Thị Vân, một giáo viên ở TPHCM, cũng phân vân không biết dùng AI nào để hỗ trợ cho việc soạn bài giảng sinh động hơn.

Chị Vân chia sẻ, mặc dù thấy một số công cụ quảng cáo hỗ trợ cho giáo dục rất hoành tráng, nhưng thực tế khi sử dụng lại không đáp ứng được nhu cầu của mình; thậm chí một số công cụ thực hiện còn lâu hơn so với chị làm bình thường. 

Theo ông Đặng Hữu Sơn, đồng sáng lập LovinBot, hiện nay công cụ AI trên thị trường có rất nhiều, lên tới hàng nghìn; các mô hình AI cũng nhiều, cộng thêm mạng xã hội "fomo" khiến người dùng cảm thấy khó lựa chọn.

Tuy vậy, thực tế là công cụ AI vẫn chưa đáp ứng được hết các nhu cầu đa dạng. Lý do là cứ 10 công cụ về AI thì có 7 công cụ, tuy khác nhau về giao diện nhưng giống nhau về tính năng, phục vụ cùng một phân khúc khách hàng.

Đây gọi là tình trạng lạm phát công cụ, lạm phát chatbot và không có chiều sâu.

Chính điều này tạo ra rất nhiều khoảng trống thị trường chưa có AI phù hợp. Chẳng hạn, ở lĩnh vực giáo dục, rất nhiều nhu cầu AI đa dạng, trong khi công cụ AI cho lĩnh vực này ít hoặc không có chất lượng.

Tương tự, với ngành tài chính, xử lý số liệu chuyên ngành cũng có rất ít công cụ để phục vụ cho việc này. 

Theo VietNamNet

TIN KHÁC

Bản tin ngày 24/03/2025
Bản tin ngày 23/03/2025
Bản tin ngày 22/03/2025
Bản tin ngày 21/03/2025
Bản tin ngày 20/03/2025