Viết ở phần đầu

Hầu hết các sự cố AI không phải do mô hình quá ngốc nghếch, mà là do thiếu kỹ thuật ngữ cảnh — thông tin không được “ghi chép, chọn lọc, nén, tách biệt” một cách chính xác.
Bỏ qua ngữ cảnh = mất mát tiền thật: từ sự cố ra mắt Bard đến “260 viên gà chiên”, các doanh nghiệp đều phải trả giá cho lỗi trong trí nhớ.
Kéo dài ngữ cảnh mà không có mục đích chỉ làm gia tăng tiếng ồn và bề mặt tấn công; quản lý ngữ cảnh chính xác và ngắn gọn mới là giải pháp cho hiệu suất và bảo mật.
Trước hết cần làm rõ ngữ cảnh, sau đó mới bàn về mô hình lớn: Lợi ích phổ biến là chi phí đầu vào -80%, độ chính xác +15~90%, rẻ hơn rất nhiều so với việc đổi sang mô hình lớn hơn.

Thực tiễn doanh nghiệp từ 2023-2025 chứng minh rằng lý do cơ bản khiến ứng dụng AI thất bại không phải vì mô hình thiếu thông minh mà bởi vì sự thiếu hụt “kỹ thuật ngữ cảnh”. Google đã mất 1000 tỷ đô la giá trị thị trường, trong khi những công ty nắm giữ công nghệ này lại đạt được mức cải thiện hiệu suất từ 40-90%.

I. 1000 tỷ đô la bài học: Điều gì xảy ra khi AI “quên”?

Cú sốc trí mạng của Bard từ Google

Vào tháng 2 năm 2023, Google tự tin giới thiệu chatbot AI Bard của mình cho thế giới. Tuy nhiên, trong sự kiện công bố này, Bard đã phạm phải một sai lầm gây sốc.

Khi được hỏi về những thành tựu của kính thiên văn James Webb, Bard đã tự tin trả lời: “Nó đã chụp bức ảnh đầu tiên về hành tinh ngoài hệ mặt trời.” Câu trả lời này nghe có vẻ chuyên nghiệp, nhưng có một vấn đề chí mạng — đó là sai. Thực tế, bức ảnh đầu tiên của hành tinh ngoài hệ mặt trời được chụp vào năm 2004 bởi Đài thiên văn Nam Mỹ, tức là sớm trước sự ra đời của Webb gần 20 năm.

Lỗi tưởng chừng như nhỏ này đã kích hoạt hiệu ứng đổ vỡ. Các nhà đầu tư ngay lập tức nhận ra rằng nếu AI của Google không thể nắm bắt chính xác những sự thật cơ bản, thì làm thế nào nó có thể hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống kinh doanh phức tạp hơn? Trong ngày hôm đó, giá cổ phiếu của Alphabet (công ty mẹ của Google) đã giảm 9%, giá trị thị trường đã bốc hơi hơn 1000 tỷ đô la. [Nguồn: CNN, NPR, báo chí Time]

“Mẹo” đắt giá từ Air Canada

Cuối năm 2023, hành khách Canada Jake Moffatt cần mua vé máy bay khẩn cấp vì bà của anh đã qua đời. Anh đã tham khảo ý kiến trợ lý AI của Air Canada và nhận được một câu trả lời có vẻ chu đáo: “Bạn có thể mua vé máy bay giá đầy đủ trước, sau đó yêu cầu hoàn tiền giảm giá cho người mất trong vòng 90 ngày.”

Moffatt thực hiện theo lời khuyên của AI, nhưng khi yêu cầu hoàn tiền, anh được thông báo rằng: cần phải yêu cầu giảm giá trước khi mua vé, không thể retroactive. Hóa ra, trợ lý AI đã cung cấp thông tin chính sách hoàn toàn sai lệch.

Trường hợp này cuối cùng đã ra đến tòa án. Tòa án dân sự Canada đã đưa ra phán quyết lịch sử: các doanh nghiệp phải chịu trách nhiệm pháp lý đối với các khuyến nghị sai lầm của hệ thống AI của mình. Air Canada bị tòa án buộc bồi thường 812,02 đô la Canada và phải cập nhật hệ thống AI của mình. [Nguồn: Các trường hợp thảm họa AI do CIO báo cáo]

Cơn ác mộng “260 viên gà chiên” của McDonald’s

Vào tháng 6 năm 2024, McDonald’s đã chấm dứt hợp tác 3 năm với IBM trong việc triển khai công nghệ AI đặt hàng. Quyết định này xuất phát từ một loạt các thất bại gây cười.

Sự cố nổi tiếng nhất xảy ra tại một nhà hàng McDonald’s phục vụ tốc hành. Một khách hàng chỉ muốn gọi một vài miếng gà chiên, nhưng hệ thống AI bỗng nhiên “hỏng hóc”, liên tục thêm gà vào đơn hàng. Khách hàng hoảng hốt kêu lên “Dừng lại! Dừng lại!”, nhưng AI không hề nghe thấy, cuối cùng đơn hàng lên tới 260 miếng gà McNuggets.

Video này đã lan truyền trên mạng xã hội và trở thành một ví dụ điển hình về thất bại của AI. McDonald’s buộc phải đóng cửa hệ thống thử nghiệm AI tại hơn 100 cửa hàng, khiến cho 3 năm đầu tư nghiên cứu thất bại. [Nguồn: Phân tích thất bại AI doanh nghiệp từ CIO]

II. Khám phá sự thật: Không phải AI không đủ thông minh, mà là “hệ thống trí nhớ” gặp vấn đề

Thiên tài mắc “bệnh Alzheimer” nặng

Hãy tưởng tượng một cảnh tượng như thế này: Bạn thuê một chuyên gia hàng đầu với chỉ số IQ 180 làm trợ lý, người biết mọi thứ trong các lĩnh vực khác nhau và có khả năng tính toán xuất sắc. Nhưng có một vấn đề — ông ta mắc chứng suy giảm trí nhớ ngắn hạn nghiêm trọng, cứ vài phút lại quên đi nội dung cuộc trò chuyện trước đó.

Đây chính là chân dung của hầu hết các hệ thống AI doanh nghiệp hiện nay. Chúng không thiếu “trí tuệ” (khả năng mô hình), mà thiếu một “quản lý trí nhớ” hiệu quả (kỹ thuật ngữ cảnh).

Ngữ cảnh là gì? Hiểu qua biên bản cuộc họp

Trong công việc hàng ngày của con người, “ngữ cảnh” hiện diện mọi nơi. Hãy tưởng tượng bạn tham gia một cuộc họp dự án quan trọng:

Ngữ cảnh cuộc họp: Tại sao cuộc họp này được tổ chức? (tương tự như hệ thống nhắc nhở của AI)
Lịch sử diễn ra: Những lần họp trước đã thảo luận gì? (tương tự như lịch sử đối thoại)
Tài liệu liên quan: Các báo cáo, dữ liệu, hợp đồng cần tham khảo (tương tự như kho tri thức)
Thành viên tham gia: Vai trò và quyền hạn của từng người (tương tự như định nghĩa công cụ và quyền hạn)
Biên bản họp: Quyết định quan trọng và các hành động (tương tự như tóm tắt trí nhớ)

Nếu thiếu những “ngữ cảnh” này, ngay cả chuyên gia giỏi nhất cũng không thể đưa ra quyết định chính xác. Đây chính là lý do cơ bản mà Google Bard mắc lỗi — nó thiếu dữ liệu lịch sử chính xác và cơ chế xác thực sự thật khi trả lời câu hỏi.

Bài học đắt giá từ ngành sản xuất

Theo nghiên cứu của Gartner, ngành sản xuất đang phải đối mặt với những thách thức đặc biệt nghiêm trọng trong việc áp dụng AI:

Chỉ có 20% các dự án AI sinh tạo được coi là thành công
85% các dự án AI không đạt được mục tiêu kỳ vọng
42% các công ty có kế hoạch từ bỏ chương trình AI vào năm 2025 (tỷ lệ này chỉ là 17% vào năm 2024)

[Nguồn: Báo cáo AI ngành sản xuất từ Appinventiv, SupplyChainBrain]

Tại sao tỷ lệ thất bại trong ngành sản xuất lại cao đến vậy? Đáp án vẫn là sự thiếu hụt trong kỹ thuật ngữ cảnh:

Thiếu dữ liệu lịch sử: Hệ thống AI mới không thể truy cập vào dữ liệu sản xuất quan trọng trong hệ thống cũ
Thiếu thông tin thời gian thực: AI không thấy trạng thái thiết bị hiện tại, mức độ tồn kho khi đưa ra quyết định
Đảo kiến thức: Các hệ thống AI của các phòng ban khác nhau hoạt động độc lập, không thể chia sẻ thông tin quan trọng

III. Kỹ thuật ngữ cảnh: Giải pháp giúp AI có “trí nhớ hoàn chỉnh”

Trang bị cho AI một “thư ký thông minh”

Bản chất của kỹ thuật ngữ cảnh giống như việc trang bị cho hệ thống AI của bạn một thư ký cực kỳ có năng lực. Công việc của thư ký này bao gồm:

Ghi lại thông tin quan trọng (Write/ghi chép)
- Lưu giữ các quyết định và kết luận quan trọng
- Giống như thư ký sẽ tóm tắt biên bản cuộc họp
Lựa chọn tài liệu liên quan (Select/chọn lọc)
- Tìm ra những gì cần thiết từ khối lượng thông tin lớn
- Giống như thư ký sẽ chuẩn bị tài liệu cần thiết cho bạn
Tóm tắt các điểm chính (Compress/nén)
- Nén các báo cáo dài thành những điểm quan trọng
- Giống như thư ký sẽ thực hiện một bảng tóm tắt
Phối hợp công việc của đội ngũ (Isolate/tách biệt)
- Cho phép các chuyên gia khác nhau xử lý phần mà họ am hiểu nhất
- Giống như thư ký sẽ sắp xếp các cuộc họp chuyên môn

Trường hợp thực tế: Sự chuyển mình ấn tượng của công ty bảo hiểm

Công ty bảo hiểm Five Sigma đã thay đổi hoàn toàn quy trình xử lý khiếu nại thông qua việc thực hiện kỹ thuật ngữ cảnh: [Nguồn: Nghiên cứu trường hợp từ MarkTechPost]

Khó khăn trước khi cải cách:

Hệ thống AI thường xuyên đưa ra các khuyến nghị bồi thường mâu thuẫn với các điều khoản hợp đồng
Không thể xác định các mẫu gian lận, vì không nhìn thấy dữ liệu khiếu nại lịch sử
Hay mắc lỗi khi xử lý các trường hợp phức tạp

Sau khi thực hiện kỹ thuật ngữ cảnh:

Hệ thống có thể truy cập đồng thời: các điều khoản hợp đồng, lịch sử khiếu nại, yêu cầu pháp lý, cơ sở dữ liệu gian lận
Giảm 80% sai sót trong xử lý khiếu nại
Nâng hiệu quả công việc của nhân viên xử lý lên 25%
Độ chính xác trong bảo hiểm vượt quá 95%

Điều quan trọng là, họ không thay đổi mô hình AI mà chỉ cải thiện cách thức tổ chức và truyền đạt thông tin.

Cách mạng công cụ phát triển của Microsoft

Trợ lý lập trình AI của Microsoft đã cho thấy sức mạnh của kỹ thuật ngữ cảnh: [Nguồn: Blog chính thức của Microsoft]

Bằng cách tích hợp các thông tin ngữ cảnh sau:

Lịch sử dự án của các nhà phát triển
Quy chuẩn lập trình của nhóm
Tài liệu kỹ thuật liên quan
Các mối quan hệ phụ thuộc trong cơ sở mã

Kết quả đạt được:

Tăng tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ phần mềm lên 26%
Giảm 65% lỗi mã
Thời gian lên kế hoạch cho nhân viên mới giảm 55%
Chất lượng mã tăng 70%

IV. Cạm bẫy ngữ cảnh kéo dài: Tại sao “nhớ càng nhiều” không có nghĩa là “làm tốt hơn”

Cảnh báo từ nhóm an ninh AWS

Năm 2024, nhóm nghiên cứu an ninh AWS phát hiện ra một vấn đề nghiêm trọng: Khi “trí nhớ” của hệ thống AI quá tải, sẽ xuất hiện các lỗ hổng chí mạng. [Nguồn: Phân tích kỹ thuật từ Towards Data Science]

Hãy tưởng tượng một cảnh tượng: Trợ lý AI của bạn cần xử lý một báo cáo dài 1000 trang. Về lý thuyết, mô hình AI mới có thể “nhớ” tất cả nội dung. Nhưng thực tế xảy ra là:

Các hướng dẫn quan trọng trước đó bị “đẩy ra” khỏi trí nhớ
Người dùng độc ác có thể “ô nhiễm” trí nhớ của AI bằng lượng thông tin không liên quan
AI bắt đầu tạo ra ảo giác, đưa ra quyết định dựa trên thông tin sai lệch

Điều này giống như một người cố gắng nhớ toàn bộ một cuốn bách khoa toàn thư — quá nhiều thông tin sẽ gây ra sự xáo trộn.

Giải pháp từ hệ thống lái tự động của Tesla

Hệ thống lái tự động hoàn toàn của Tesla (FSD) là một trong những triển khai kỹ thuật ngữ cảnh phức tạp nhất: [Nguồn: Trang web Tesla, Wikipedia]

48 mạng nơ-ron làm việc đồng bộ
Mỗi bước thời gian xuất ra 1000 tensor khác nhau
Xử lý video thời gian thực từ 8 camera
Tổng số miles đã lái hơn 1 tỷ

Tesla đã quản lý dòng thông tin khổng lồ này như thế nào? Câu trả lời là “lọc thông minh”:

Không phải tất cả thông tin đều quan trọng như nhau
Các thông tin khẩn cấp (như người đi bộ bất ngờ xuất hiện) được xử lý trước
Thông tin lịch sử được lưu trữ theo cấp độ quan trọng
Các mạng nơ-ron khác nhau chịu trách nhiệm cho từng loại thông tin khác nhau

V. Những bước tiến mới nhất của các ông lớn: Họ đã học được gì từ bài học 1000 tỷ đô la

Giao thức ngữ cảnh mô hình của OpenAI (MCP)

Cuối năm 2024, OpenAI đã đưa ra giao thức MCP cách mạng, giải quyết vấn đề “M×N”: [Nguồn: Pluralsight, Microsoft Learn]

Vấn đề trong phương pháp truyền thống:

10 mô hình AI × 100 nguồn dữ liệu = cần 1000 giao diện tùy chỉnh
Mỗi giao diện đều cần phát triển và duy trì riêng biệt

Giải pháp của MCP:

Tạo ra một “ngôn ngữ chung” thống nhất
Bất kỳ mô hình AI nào cũng có thể truy cập bất kỳ nguồn dữ liệu nào qua giao diện tiêu chuẩn
Giảm 90% chi phí tích hợp

“AI hiến pháp” của Anthropic

Anthropic (công ty phát triển Claude) đã áp dụng một phương pháp độc đáo: [Nguồn: Nghiên cứu chính thức của Anthropic]

Họ đã mời 1000 công dân Mỹ tham gia xây dựng “quy tắc hành vi” cho AI, đảm bảo hệ thống AI:

Hiểu và tuân theo các giá trị của con người
Đưa ra các quyết định phù hợp về đạo đức trong các tình huống phức tạp
Giảm tỉ lệ bị lợi dụng từ 86% xuống còn 4.4%

Gemini của Google với ngữ cảnh triệu token

Google đã học hỏi từ thất bại của Bard, Gemini 1.5 Pro đã đạt được: [Nguồn: Blog chính thức của Google]

Ngữ cảnh ổn định 1 triệu tokens (tương đương 700,000 chữ Trung Quốc)
Có khả năng xử lý đồng thời âm thanh, video, văn bản và mã
Có thể phân tích cả một bộ phim hoặc hàng trăm trang tài liệu

Nhưng Google cũng thừa nhận: ngữ cảnh lớn hơn không có nghĩa là hiệu suất tốt hơn, điều quan trọng là cách tổ chức và sử dụng những thông tin này.

Lập trình thông minh của Microsoft Azure

Microsoft cung cấp nhiều biến thể mô hình trong Azure AI Foundry: [Nguồn: Blog Microsoft Azure]

GPT-5: 272K ngữ cảnh, phù hợp cho suy luận phức tạp
GPT-5 mini: Tối ưu hóa cho trải nghiệm thời gian thực
GPT-5 nano: Phản hồi độ trễ cực thấp
Rô-bốt thông minh tự động chọn mô hình phù hợp nhất, tiết kiệm 60% chi phí

VI. Hợp tác đa tác nhân: Thực tiễn của Amazon và Walmart

Đội quân 750,000 rô bốt của Amazon

Hệ thống tự động hóa kho của Amazon đã thể hiện sức mạnh của quản lý ngữ cảnh quy mô lớn: [Nguồn: Báo cáo chính thức của Amazon, Phân tích từ LinkedIn]

750,000 rô bốt di động được triển khai vào năm 2023
Hệ thống Sequoia đã giúp thời gian xử lý đơn hàng giảm 25%
Nhờ tối ưu hóa lộ trình đã tiết kiệm được 30 triệu dặm quãng đường di chuyển
Giảm 94 triệu pound CO₂ phát thải
Tỷ lệ hư hỏng gói gửi giữ ở mức dưới 0.1%

Bí quyết thành công nằm ở “quản lý ngữ cảnh theo tầng”:

Mỗi rô bốt chỉ cần biết nhiệm vụ của mình
Bộ điều khiển khu vực phối hợp với nhóm rô bốt địa phương
Hệ thống AI trung ương nắm toàn bộ tối ưu hóa toàn cục

Cách mạng tồn kho AI của Walmart

Hệ thống AI mà Walmart triển khai tại hơn 4700 cửa hàng tích hợp: [Nguồn: Tin tức chính thức của Walmart, Blog Walmart Tech]

Thông tin ngữ cảnh đa chiều:

Dữ liệu bán hàng lịch sử
Dự báo thời tiết (ảnh hưởng đến mô hình mua sắm)
Xu hướng kinh tế vĩ mô
Thống kê dân số địa phương
Xu hướng trên mạng xã hội

Đổi mới độc đáo:

Công nghệ “quên bất thường”: Tự động loại bỏ ảnh hưởng của các sự kiện một lần (như tích trữ trong đại dịch) đối với dự đoán
Thuật toán điều chỉnh động: Điều chỉnh theo thời gian thực dựa trên ngày lễ, sự kiện khuyến mãi

Kết quả:

Tăng trưởng 24% trong Q3 năm 2023
Tối ưu hóa lộ trình đã tránh 30 triệu dặm lái xe không cần thiết
Gắn mục tiêu đến năm tài chính 2026 đạt 65% tự động hóa cửa hàng

VII. “AI khiêm nhường” của General Electric: Biết điều gì mình không biết

Sự thông minh của 1.2 triệu bản sao kỹ thuật số

General Electric (GE) đã tạo ra hơn 1.2 triệu bản sao kỹ thuật số từ năm 2016-2017, tạo ra giá trị 6000 tỷ đô la: [Nguồn: Emerj, Nghiên cứu Microsoft]

Khung “AI khiêm nhường” của họ đặc biệt đáng chú ý:

Hệ thống AI có thể xác định giới hạn khả năng của mình
Khi gặp những tình huống vượt quá khả năng hiểu biết, hệ thống tự động chuyển sang chế độ an toàn
Chủ động yêu cầu sự can thiệp của chuyên gia con người

Kết quả thực tế:

Tăng cường sản lượng điện của các nhà máy điện gió lên 20%
Ngăn chặn 400 lần bảo trì ngoài kế hoạch mỗi năm (trong lĩnh vực hàng không)
Giảm 30% bảo trì ngoài kế hoạch (thông qua bảo trì dự đoán)

Cách tiếp cận này đã tránh được những hậu quả thảm khốc do AI “không hiểu mà vẫn cố gắng” gây ra.

VIII. Bốn công nghệ cốt lõi của kỹ thuật ngữ cảnh

Dựa trên nghiên cứu của các chuyên gia như Phil Schmid, Lance Martin cùng với thực tiễn của LangChain, LlamaIndex, kỹ thuật ngữ cảnh bao gồm bốn hoạt động cốt lõi: [Nguồn: philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. Ghi chép (Write): Thiết lập “trí nhớ dài hạn” cho AI

Giống như con người viết nhật ký, làm ghi chú, hệ thống AI cũng cần ghi lại thông tin quan trọng:

Ghi chép trong cuộc trò chuyện:

Bản nháp tạm thời (như quy trình tính toán)
Các bước suy nghĩ trung gian
Kế hoạch cho nhiệm vụ hiện tại

Ghi chép lâu dài:

Tóm tắt sở thích của người dùng
Các quy tắc kinh doanh quan trọng
Hồ sơ quyết định lịch sử

Các ứng dụng như ChatGPT và Cursor đã sử dụng phương pháp này để giúp AI “học hỏi” và “phát triển” trong suốt các tương tác liên tục với người dùng.

2. Chọn lọc (Select): Tìm ra thông tin cần thiết nhất trong “thời điểm này”

Hãy tưởng tượng trợ lý của bạn cần chuẩn bị một báo cáo, anh ta sẽ không mang toàn bộ thư viện đến mà chỉ chọn lọc chính xác tài liệu cần thiết:

Chọn lọc chắc chắn:

Tải cố định một số tài liệu quan trọng (như chính sách công ty)

Chọn lọc do mô hình điều khiển:

Để AI tự đánh giá thông tin nào là cần thiết

Chọn lọc bằng truy vấn:

Tìm nội dung liên quan thông qua tìm kiếm độ tương đồng

3. Nén (Compress): Biến “Chiến tranh và Hòa bình” thành một trang giấy

Khi thông tin quá nhiều, cần phải nén thông minh:

Tóm tắt tự động:

Giảm 1000 từ của một email xuống còn 3 câu tóm tắt

Sắp xếp theo độ quan trọng:

Giữ lại 20% thông tin quan trọng nhất mà bao phủ 80% giá trị

Cập nhật gia tăng:

Chỉ ghi lại những phần thay đổi, thay vì sao chép đầy đủ

4. Tách biệt (Isolate): Phân công công việc cho nhóm chuyên gia

Các nhiệm vụ phức tạp cần sự hợp tác của nhiều chuyên gia AI:

Phân tách nhiệm vụ:

Chuyên gia phân tích tài chính xử lý các con số
Chuyên gia pháp lý kiểm tra tính tuân thủ
Chuyên gia viết báo cáo cuối cùng

Tách biệt thông tin:

Mỗi chuyên gia chỉ nhận được thông tin liên quan
Tránh quá tải và nhầm lẫn thông tin

Tổng hợp kết quả:

AI chính tổng hợp ý kiến của các chuyên gia
Đưa ra quyết định cuối cùng

IX. Tỷ suất hoàn vốn đầu tư: Tại sao kỹ thuật ngữ cảnh lại kinh tế hơn so với việc nâng cấp mô hình

Tỷ lệ chi phí/hiệu suất bất ngờ

Theo số liệu ngành, tỷ suất hoàn vốn đầu tư của kỹ thuật ngữ cảnh vượt xa việc nâng cấp mô hình: [Nguồn: Tích hợp từ nhiều trường hợp]

Kỹ thuật ngữ cảnh:

Chiếm 5% ngân sách AI
Mang lại 40-90% cải thiện hiệu suất
Thời gian triển khai: 2-3 tháng

Nâng cấp mô hình:

Chiếm 60-70% ngân sách AI
Mang lại 10-20% cải thiện hiệu suất
Thời gian triển khai: 6-12 tháng

Hóa đơn thực tế của một công ty công nghệ

Dữ liệu thực tế từ một công ty công nghệ vừa:

Sau khi thực hiện kỹ thuật ngữ cảnh, công ty tiết kiệm 23,000 đô la Mỹ mỗi tháng cho chi phí tính toán
Bằng cách cắt giảm ngữ cảnh, kích thước đầu vào giảm 80%
Chi phí gọi API cũng giảm tương ứng 80%
Hiệu suất lại tăng lên 15%

Điều này giống như tiết kiệm chi phí xăng và rút ngắn thời gian đi làm nhờ quy hoạch giao thông tốt hơn.

X. Triển vọng năm 2025: Bước quan trọng từ “trình diễn” đến “sản xuất”

Sự đồng thuận của các chuyên gia ngành

“Hầu hết sự thất bại của các tác nhân AI không còn là do mô hình, mà là do ngữ cảnh.” Đây đã trở thành một sự đồng thuận trong ngành.

Cognition (đội ngũ phát triển Devin AI) khẳng định: “Kỹ thuật ngữ cảnh là công việc trước tiên trong việc xây dựng tác nhân AI.” [Nguồn: blog cognition.ai]

Ba gợi ý hành động cho doanh nghiệp

1. Ngay lập tức tiến hành “kiểm tra sức khỏe ngữ cảnh”

Ghi lại các tình huống cụ thể mà hệ thống AI của bạn thất bại:

Thiếu thông tin gì khi AI đưa ra câu trả lời sai?
Các khâu nào gặp phải tình trạng thiếu thông tin?
Hệ thống hiện tại có thể truy cập những nguồn dữ liệu nào?

2. Chọn một thử nghiệm có giá trị cao

Đừng cố gắng cải cách tất cả hệ thống một lúc, hãy chọn một:

Được sử dụng thường xuyên
Chi phí thất bại lớn
Có rõ ràng không gian cải thiện

Ví dụ: dịch vụ khách hàng, xử lý đơn hàng, tạo báo cáo.

3. Thiết lập cơ chế hợp tác giữa các bộ phận

Kỹ thuật ngữ cảnh cần:

Phòng IT: Cung cấp hỗ trợ kỹ thuật
Phòng kinh doanh: Xác định nhu cầu thông tin
Nhóm dữ liệu: Đảm bảo chất lượng dữ liệu
Nhóm tuân thủ: Đảm bảo an ninh thông tin

Tránh các cạm bẫy phổ biến

Cạm bẫy 1: Theo đuổi mô hình lớn một cách mù quáng

Những suy nghĩ sai lầm: Mô hình càng lớn càng tốt
Cách làm đúng: Tối ưu hóa ngữ cảnh trước, sau đó xem xét nâng cấp mô hình

Cạm bẫy 2: Càng nhiều thông tin càng tốt

Những suy nghĩ sai lầm: Cung cấp cho AI tất cả thông tin có thể
Cách làm đúng: Cung cấp thông tin liên quan một cách chính xác

Cạm bẫy 3: Bỏ qua chất lượng thông tin

Những suy nghĩ sai lầm: Có thông tin là đủ
Cách làm đúng: Đảm bảo thông tin chính xác, kịp thời và có cấu trúc

Kết luận: Khởi đầu của một kỷ nguyên mới

Năm 2023-2025 sẽ được lịch sử nhớ đến như “năm của kỹ thuật ngữ cảnh”. Từ bài học 1000 tỷ đô la của Google đến những thực hành thành công của Tesla, Amazon và Walmart, chúng ta đã thấy một xu hướng rõ rệt:

Thành công của AI không còn phụ thuộc vào “bộ não thông minh hơn”, mà phụ thuộc vào “hệ thống trí nhớ tốt hơn”.

Các doanh nghiệp nắm giữ kỹ thuật ngữ cảnh đang đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững:

Hiệu suất vận hành được nâng cao đáng kể
Trải nghiệm khách hàng được cải thiện rõ rệt
Tỷ suất hoàn vốn đầu tư tăng gấp bội
Rủi ro và sai sót giảm đáng kể

Trong khi đó, những doanh nghiệp bỏ qua xu hướng này có thể sẽ bị thời đại bỏ lại phía sau, giống như những công ty đã bỏ lỡ cuộc cách mạng Internet.

Như một lãnh đạo ngành đã nói: “Trong kỷ nguyên AI, kỹ thuật ngữ cảnh có thể là phần mang lại tỷ suất hoàn vốn cao nhất trong đầu tư AI của bạn.”

Bây giờ là lúc để xem xét lại chiến lược AI của bạn. Không phải hỏi “Chúng ta có cần một AI mạnh mẽ hơn không?” mà là hỏi “Chúng ta làm thế nào để giúp AI hiện tại hiểu và nhớ các thông tin quan trọng tốt hơn?”

Câu trả lời nằm trong kỹ thuật ngữ cảnh.

Bài viết này được biên soạn dựa trên thực tiễn của các doanh nghiệp hàng đầu quốc tế từ 2023-2025, tất cả dữ liệu đều từ các báo cáo công khai và phát hành chính thức.