Mô hình số là bản sao kỹ thuật số của các đối tượng vật lý hoặc hệ thống, cho phép doanh nghiệp mô phỏng và phân tích hoạt động trong môi trường ảo. Khi tích hợp với AI, mô hình số không chỉ phản ánh trạng thái hiện tại mà còn có khả năng dự đoán, học hỏi và tự điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất.
Theo một báo cáo từ Hexagon, chỉ khoảng 50% doanh nghiệp đạt được lợi tức đầu tư (ROI) trên 20% khi triển khai mô hình số. Tuy nhiên, khi kết hợp với AI, ROI có thể tăng lên đáng kể, nhờ vào khả năng tự động hóa và ra quyết định thông minh mà AI mang lại.
Tự động hóa quy trình: AI giúp mô hình số tự động phát hiện và khắc phục sự cố, giảm thiểu sự can thiệp của con người.
Dự đoán và phòng ngừa: Khả năng học máy của AI cho phép mô hình số dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và đề xuất giải pháp trước khi sự cố xảy ra.
Tối ưu hóa hiệu suất: AI phân tích dữ liệu từ mô hình số để đề xuất các cải tiến, giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn.
Mặc dù có nhiều lợi ích, việc triển khai AI và mô hình số cũng đối mặt với một số thách thức:
Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc xây dựng và duy trì mô hình số yêu cầu nguồn lực đáng kể. Tuy nhiên, AI có thể giúp giảm chi phí này bằng cách tự động hóa nhiều quy trình.
Tích hợp dữ liệu: Để mô hình số hoạt động hiệu quả, cần tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, điều này đòi hỏi hệ thống dữ liệu linh hoạt và mạnh mẽ.
Bảo mật và quyền riêng tư: Việc xử lý dữ liệu lớn đòi hỏi các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt để bảo vệ thông tin nhạy cảm.
Sự kết hợp giữa AI và mô hình số đang trở thành xu hướng tất yếu trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp. Bằng cách tận dụng sức mạnh của cả hai công nghệ, doanh nghiệp có thể đạt được mức độ tự động hóa cao hơn, dự đoán chính xác hơn và tối ưu hóa hiệu suất vận hành, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường.
Nguồn: Network World
