Trí tuệ nhân tạo tác động như thế nào đến các hoạt động dầu khí?

 Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ kỹ thuật số khác trong ngành dầu khí đã gia tăng đáng kể trong những năm gần đây và dự kiến ​​sẽ tiếp tục phát triển hơn nữa trong những thập niên tới.

 

 

AI đang được coi là nhân tố làm thay đổi cuộc chơi đối với ngành dầu khí, được ứng dụng để giảm chi phí vận hành, cải thiện tính bền vững, tăng tốc và tối ưu hóa các quy trình.

 

Theo báo cáo nghiên cứu thị trường của Mordor Intelligence, việc sử dụng AI trong thị trường dầu khí dự kiến ​​sẽ tăng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 10,81% từ năm 2022 đến năm 2027.

 

Và theo một cuộc khảo sát gần đây của Ernst & Young cho thấy, 92% các công ty dầu khí trên thế giới đang đầu tư vào AI hoặc có kế hoạch đầu tư phát triển AI trong vòng 5 năm tới.

 

Mặc dù nhiều ứng dụng công nghệ AI đã được chú trọng tăng tốc, song tốc độ các công ty áp dụng AI vẫn chậm hơn so với tốc độ phát triển và ứng dụng nó trong các lĩnh vực khác.

 

Trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng theo nhiều cách khác nhau trong ngành dầu khí, việc sử dụng AI có thể giúp cải thiện đáng kể việc quản lý chuỗi cung ứng với khả năng giảm lỗi từ 20 đến 50%. Đây được coi là một vấn đề rất cần được chú trọng sau sự gián đoạn chuỗi cung ứng trong và sau đại dịch Covid-19. Sự chậm trễ trong sản xuất và phân phối các thành phần năng lượng đã dẫn đến lượng tồn kho tăng, cùng nhiều hoạt động khiến chi phí và thời gian cũng tăng mạnh. Do đó, việc ứng dụng AI để quản lý hệ thống chuỗi cung ứng có thể giúp giảm bớt những áp lực này trong tương lai.

 

Các ứng dụng AI mới nổi cũng có thể giúp cải thiện đáng kể các tiêu chuẩn an toàn, giám sát tốt hơn các giàn khoan dầu khí để giúp bảo đảm an toàn và sức khoẻ cho người lao động. AI cũng có thể được sử dụng để giám sát các đường ống và cơ sở hạ tầng khác nhằm ngăn ngừa rò rỉ và tràn dầu. Điều này có thể giúp các công ty tiết kiệm tới hàng triệu USD cũng như tránh thiệt hại lớn cho môi trường.

 

Cho đến nay, một số công ty năng lượng khổng lồ như Shell, BP và ExxonMobil cũng đã bắt đầu ứng dụng AI vào các hoạt động của mình.

 

Các công nghệ mới, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở nên quan trọng đối với việc vận hành các hoạt động dầu khí. Nó được áp dụng để làm giảm bớt thời gian và chi phí, đồng thời tăng sự an toàn cho người lao động và bảo vệ môi trường. Ngày càng có nhiều công ty lớn và nhỏ sẵn sàng triển khai công nghệ AI, đặc biệt là sau những khó khăn nghiêm trọng mà họ đã phải đối mặt trong đại dịch Covid-19. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ AI mới nhất trong ngành năng lượng vẫn còn nhiều thiếu sót và cần phải cải thiện đáng kể.

 

@muachung

Read More

Elon Musk đang cho thấy tài năng quản trị doanh nghiệp thiên bẩm của mình khi mạng xã hội Twitter vẫn vận hành được dù bị cắt giảm phần lớn nhân sự.

 

Kể từ khi chính thức tiếp quản Twitter vào cuối tháng 10 năm ngoái, một trong các thay đổi lớn nhất mà ông Elon Musk thực hiện đối với mạng xã hội này là nhân sự. Khoảng 6.500 nhân viên, tương đương 80% nhân sự Twitter đã bị cắt giảm chỉ trong vòng 6 tháng sau khi ông Musk lên nắm quyền.

Theo một nguồn tin nội bộ, giờ đây Twitter chỉ còn gần 1.500 người bao gồm 2 nhà thiết kế, 6 nhà phát triển iOS, 20 nhà phát triển web cùng khoảng 1.400 nhân viên kinh doanh và vận hành.

Nhưng điều kinh ngạc hơn cả là cho dù sa thải phần lớn nhân sự đến như vậy, website Twitter vẫn hoạt động gần như bình thường – tất nhiên ngoại trừ một vài sự cố và lỗi kỹ thuật vặt vãnh, hầu như mọi hoạt động của hệ thống vẫn diễn ra tương đối bình thường trong suốt thời gian đó.

Tại sao họ có thể làm được điều đó?

Trên thực tế, đã bao giờ bạn thấy thắc mắc tại sao nhiều công ty công nghệ tưởng chừng đơn giản lại cần đến hàng chục nghìn nhân viên chưa? Có thể công ty đó cần đến một đội ngũ đông đảo người làm kinh doanh cũng như vận hành, hỗ trợ công nghệ, nhưng thông thường nguyên nhân đến từ một định luật có tên gọi Định luật Parkinson.

Ông Cyril Northcote Parkinson, người xây dựng nên Định luật mang tên ông

Được lấy tên theo người tìm ra nó, nhà sử học Cyril Northcote Parkinson, định luật này cho rằng các công việc ngay cả đơn giản cũng có xu hướng mở rộng ra, chiếm hết thời gian, ngân sách và nhân lực được phân bổ cho nó – cho dù có bao nhiêu người được phân bổ công việc này, họ vẫn luôn cảm thấy bận rộn khi hoàn thành nó.

Họ cảm thấy bận rộn bởi vì khi có quá thừa thời gian – hay thời gian rảnh rỗi – trong hệ thống, họ sẽ bắt đầu tập trung vào những nhiệm vụ ngày càng ít quan trọng hơn.

Đây là cách nó thể hiện ở cấp độ một cá nhân:

Giả sử bạn có một tuần để hoàn thành một báo cáo nào đó.

Nhưng trên thực tế, bạn chỉ cần khoảng 5 tiếng đồng hồ để hoàn thành báo cáo đó nếu thực sự tập trung và làm việc hiệu quả. Tuy nhiên, vì bạn biết mình có một tuần để hoàn thành nó, bạn sẽ có xu hướng dành thời gian để làm nó hơn mức cần thiết.

Định luật Parkinson là lý do tại sao mọi người thường trở nên năng suất khi sát đến deadline.

Bạn trở nên phân tâm hơn, nghỉ giải lao lâu hơn và có thể quyết định thêm nhiều chi tiết, bảng biểu khác đôi khi không cần thiết. Về cơ bản, tác vụ này trở nên phức tạp hơn, tiêu tốn thời gian hơn chỉ bởi vì bạn có nhiều thời gian để làm nó hơn.

Đây là cách nó thể hiện ở cấp độ một tổ chức:

Giả sử đó là một công ty công nghệ lớn. Một công ty mạng xã hội với nhiều phòng ban khác nhau. Mỗi phòng ban lại có nhiệm vụ riêng phải hoàn thành để đóng góp vào năng suất chung của công ty.

Giả sử, mỗi phòng ban lại có một ngân sách riêng và thời gian nhất định để hoàn thành nhiệm vụ của mình trong một năm.

 

Theo định luật Parkinson, mỗi bộ phận sẽ sử dụng toàn bộ ngân sách và thời gian được phân bổ, ngay cả khi các nhiệm vụ đó lẽ ra có thể được hoàn thành với thời gian và ngân sách ít hơn. Đó là bởi vì khi các nguồn lực và thời gian tăng lên, các phòng ban có xu hướng trở nên phức tạp hơn và ít hiệu quả hơn.

Ví dụ, một bộ phận nào đó sẽ bổ sung thêm các bước khác trong quy trình của mình, đòi hỏi phải có nhiều sự phê chuẩn hơn và nhiều công việc giấy tờ hơn, cuối cùng làm chậm lại cả quá trình. Hoặc nó có thể sử dụng toàn bộ ngân sách để bổ sung nhân sự và thiết bị không cần thiết thay vì cải thiện hoặc gia tăng năng suất.

Ngoài ra các phòng ban cũng muốn sử dụng hết ngân sách được phân bổ bởi vì điều đó sẽ được dùng làm căn cứ để phân bổ ngân sách lớn hơn cho năm sau, khi nhiều tổ chức thường phân bổ ngân sách cho các phòng ban dựa trên mức chi tiêu của năm trước đó. Đó là một hiện tượng thường được gọi là "tiêu hết tiền hoặc mất tiền" trong các tổ chức phức tạp quy mô lớn.

Sự kém hiệu quả này cũng thường kéo theo sự thừa thãi nhân sự. Khi một phòng ban trở nên đông đúc hơn, nó cũng bổ sung thêm nhiều vị trí quản lý không thật sự cần thiết. Nhiều cấp bậc quản lý hơn, sẽ tạo ra nhiều tầng lớp quan liêu hơn không mang lại hiệu suất và cũng làm chậm quá trình ra quyết định.

Ông Musk cũng từng nói đến điều này trên một dòng tweet của mình vài năm trước.

Định luật Parkinson là lời giải thích tại sao các tập đoàn lớn thường trở nên kém hiệu quả, kém sáng tạo hơn theo thời gian. Xu hướng trở nên quan liêu hơn khi bộ máy quản lý và tổ chức trở nên phức tạp hơn giống như một con sán dây ăn mòn dần vào các tập đoàn và công ty lớn.

Twitter: Minh chứng cho tài năng quản trị của ông Elon Musk

Trong quản trị còn một nguyên tắc thú vị khác có tên 80-20 (hay Nguyên tắc Pareto) cho rằng: khoảng 80% kết quả do 20% nguyên nhân tạo ra. Đối với một công ty, 20% khách hàng mang lại 80% doanh thu, 20% nhân viên tạo ra 80% kết quả, 20% tính năng tạo ra 80% nhu cầu sử dụng. Là một trong những nhà quản trị doanh nghiệp tài ba nhất thế giới, gần như chắc chắn ông Musk cũng không xa lạ gì điều này.

Đối với Twitter, quyết định loại bỏ 80% nhân sự của ông Musk dường như đã được từ trước. Từ giữa tháng 10 năm 2022, vài tuần trước khi chính thức tiếp quản Twitter, một số báo cáo cho biết, ông Musk có kế hoạch cắt giảm 75% nhân sự hiện có của công ty. Tuy nhiên, vào thời điểm đó, ông Musk đã phủ nhận các báo cáo này.

Đến giữa tháng 11 năm 2022, ông Musk lại đăng một dòng tweet cho biết, Twitter chỉ cần chưa đến 20% các microservice để hoạt động. Cắt giảm các microservice đó cũng đồng nghĩa với việc sẽ phải cắt giảm một số lượng lớn các lập trình viên phát triển và duy trì các microservice đó.

 

Giai Phap Quan Ly Doanh Nghiep

Read More

Chatbot với tên gọi Med-PaLM 2 được phát triển trên cơ sở của PaLM 2, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới nhất và tiên tiến nhất của Google.

              Với đặc thù về y tế, Med-PaLM 2 được cho là có thể đưa ra các câu trả lời chuyên ngành y tế chất lượng hơn so với các chatbot thông thường khác như Bard, Bing của Microsoft và ChatGPT của OpenAI.

         

 

Chatbot với tên gọi Med-PaLM 2 được phát triển trên cơ sở của PaLM 2, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới nhất và tiên tiến nhất của Google.

 

Với đặc thù về y tế, Med-PaLM 2 được cho là có thể đưa ra các câu trả lời chuyên ngành y tế chất lượng hơn so với các chatbot thông thường khác như Bard, Bing của Microsoft và ChatGPT của OpenAI.

 

Một số ý kiến chuyên gia cho rằng Med-PaLM 2 sẽ rất hữu ích tại các quốc gia "bị hạn chế về khả năng tiếp cận các y, bác sỹ."

 

Theo Giám đốc điều hành của Google và các nghiên cứu do công ty công bố, Med-PaLM 2 có thể thực hiện các tác vụ như tóm tắt tài liệu hoặc sắp xếp dữ liệu y tế.

 

Đặc biệt, khách hàng thử nghiệm Med-PaLM 2 sẽ có quyền kiểm soát dữ liệu cá nhân, được cài đặt và mã hóa cho mục tiêu bảo mật. Google và hệ thống Med-PaLM 2 cũng không thể truy cập hồ sơ cá nhân này.

 

Trao đổi với tờ Wall Street Journal (WSJ), Giám đốc nghiên cứu cấp cao của Google Greg Corrado cho biết công ty vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển Med-PaLM 2.

 

Ông khẳng định hệ thống này sẽ đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực y tế và giúp mở rộng tiềm năng AI hơn nữa.

 

Các bác sỹ và chuyên gia chăm sóc sức khỏe cho biết các chương trình như Med-PaLM 2 vẫn cần phát triển và thử nghiệm thêm trước khi được sử dụng để chẩn đoán cho bệnh nhân và đề xuất phương pháp điều trị.

 

Hệ thống Med-PaLM 2 đã được thí điểm tại bệnh viện nghiên cứu Mayo Clinic của Mỹ kể từ tháng Tư vừa qua.

 

Người phát ngôn của Google từ chối tiết lộ thời điểm ra mắt chính thức và phổ biến rộng rãi Med-PaLM 2.

 

Google và Microsoft hiện là hai trong số những đối thủ lớn nhất trong mảng AI với những khoản đầu tư mạnh tay trong lĩnh vực này, bên cạnh OpenAI với chatbot từng "gây sốt" ChatGPT/.

Giải Pháp Doanh Nghiệp

Read More

Google tối ưu trải nghiệm mua sắm với Search Generative Experience

Google đã thông báo rằng họ sẽ "tăng cường" trải nghiệm mua sắm trên nền tảng bằng cách sử dụng công nghệ A.I. Hiện tại, Google đang thử nghiệm một tính năng mới được gọi là Trải nghiệm Sáng tạo Tìm kiếm (Search Generative Experience) nhằm cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về sản phẩm, giá cả và ưu đãi một cách chính xác nhất dựa trên việc tổng hợp thông tin từ Internet. Google cho biết rằng công nghệ A.I của họ sẽ giúp người dùng thực hiện mua sắm dễ dàng hơn bằng cách lọc thông tin từ 35 tỷ danh sách sản phẩm trên Biểu đồ Mua sắm của Google (Google’s Shopping Graph) để hiển thị kết quả phù hợp. Để trải nghiệm tính năng này, người dùng cần tham gia chương trình Google's Search Labs, một chương trình mới cho phép họ thử nghiệm những trải nghiệm tìm kiếm mới nhất từ Google.

 

Search Generative Experience tập trung vào việc cung cấp trải nghiệm mua sắm tốt hơn và thông tin sản phẩm đáng tin cậy cho người dùng

Các nỗ lực được đề cập nhằm mục đích tăng cường hiệu quả quảng cáo cho các thương hiệu, từ đó tạo ra nhiều doanh thu hơn cho các nền tảng quảng cáo kỹ thuật số. Tuy nhiên, nền tảng này đang đối mặt với mối đe dọa ngày càng tăng từ các nhà bán lẻ và công ty thương mại điện tử, chẳng hạn như Walmart, Instacart và Dollar General, khi họ đang cố gắng xây dựng nền tảng quảng cáo của riêng mình để tận dụng các hoạt động kinh doanh có lợi và mang lại lợi nhuận cao. Điều này đang tạo sự chú ý cho cả Google và Meta .

 

1. Hrvn

Read More

Cổ phiếu Apple chốt phiên giao dịch 12/6 ở mức kỷ lục, tiến sát mốc vốn hoá lịch sử 3.000 tỷ USD.

 Cổ phiếu của nhà sản xuất iPhone đã nhảy vọt hơn 41%, cao hơn mức tăng 35% của chỉ số Nasdaq 100 tính từ đầu năm nay.

 

Theo Bloomberg, Apple vẫn luôn là cổ phiếu được nhà đầu tư ưa chuộng gần như bất kể điều kiện thị trường ra sao. Đây được coi là nơi trú ẩn an toàn trong bối cảnh ngành ngân hàng gặp nhiều biến động từ tháng 3/2023.

Bên cạnh đó, nhà đầu tư đánh giá cao bảng cân đối kế toán vững mạnh, chương trình hoàn vốn và dòng doanh thu bền vững của gã khổng lồ công nghệ.



Diễn biến cổ phiếu Apple qua các năm.

Kết quả kinh doanh gần đây của Apple cũng vượt kỳ vọng của giới chuyên gia, xoa dịu lo ngại về triển vọng tăng trưởng. Ngoài ra, nhà đầu tư lạc quan về kế hoạch mở rộng và hồi sinh chuỗi bán lẻ của nhà sản xuất iPhone.

“Apple có một lộ trình mà mọi người đều cảm thấy hợp lý. Họ cũng có dòng tiền rất tốt và mô hình kinh doanh không thể tuyệt vời hơn. Chúng tôi đang nhận thấy nhiều nhà đầu tư quay lại thị trường và Apple là một trong các cổ phiếu mà họ thấy thoải mái khi sở hữu dù giá tăng hay giảm, bởi họ tự tin hãng này kiếm được tiền trong dài hạn", ông Wayne Kaufman, nhà phân tích thị trường tại hãng tư vấn Phoenix Financial Services nhận định.

Đà tăng của Apple là một dấu hiệu cho thấy nhóm Big Tech đã lấy lại vị thế dẫn đầu thị trường chứng khoán Mỹ.

Hiện Táo Khuyết vẫn là công ty lớn nhất tại Wall Street, chiếm khoảng 7,5% chỉ số S&P 500 và mức tăng trong năm 2023 đã giúp vốn hoá của hãng phình to lên 2.890 tỷ USD, tiến sát mốc vốn hoá lịch sử 3.000 tỷ USD.

 

1. Nguontin
 

Read More

Nhiều công ty tận dụng AI để bán nhà

 

Ông Dade Sokoloff, một doanh nhân địa ốc ở Miami (Mỹ) đã rất bất ngờ khi nhiếp ảnh gia chỉ mất 1 tiếng đồng hồ để hoàn thiện những bức hình sắc nét về bất động sản. Điều đáng nói là tất cả những sản phẩm này đều được thực hiện bởi trí tuệ nhân tạo (AI), theo Peta Pixel.

“Những bức ảnh này là tất cả những gì tôi muốn. Chúng rất chân thực và hoàn toàn có thể được sử dụng trong các ấn phẩm truyền thông trong bất động sản”, ông Dade Sokoloff chia sẻ.

“Trợ thủ” trong truyền thông

Anh Buster Cox, người tạo ra những bức hình cho vị doanh nhân trên, đã tìm hiểu các công cụ tạo ảnh bằng AI như Midjourney, Kaiber và Runway. Sau khoảng thời gian dài trải nghiệm, nhiếp ảnh gia này thừa nhận kỹ năng sử dụng AI sẽ trở thành yêu cầu buộc phải có đối với các nhà sáng tạo nội dung cho doanh nghiệp.

“Nhờ trí tuệ nhân tạo, nhiều công ty bất động sản có thể dễ dàng tự tạo ra những bức ảnh theo ý thích mà không cần tốn quá nhiều chi phí hay am hiểu tường tận về công nghệ”, anh Buster Cox cho biết.

 

Những bức ảnh được tạo ra bằng AI có độ chân thực đến khó tin. Ảnh: Peta Pixel. 

 AI cũng đã trở thành cứu cánh cho anh Alec Miles, một môi giới bất động sản tại London (Anh). Trước đây, để chụp ảnh rao bán căn nhà, anh sẽ phải thuê các vật dụng nội thất và mất công bài trí, sắp đặt.

Tuy nhiên, hiện tất cả những gì anh phải làm là chụp ảnh căn phòng trống và trả 40 USD để đội ngũ kỹ thuật viên làm phần việc còn lại. Từ đó, khách hàng có thể dễ dàng hình dung căn nhà của mình sẽ trông như thế nào khi có thêm các vật dụng nội thất cá nhân, theo CBC.

“Công ty đó sẽ sử dụng AI để dàn cảnh bàn ghế, giường, tủ vào trong căn phòng. Mọi công đoạn được thực hiện chỉ trong nửa ngày. Kết quả cho ra rất tuyệt vời và chân thực”, anh Alec Miles hào hứng chia sẻ.

Không chỉ hình ảnh, AI còn có thể tạo ra nội dung bằng chữ để giúp các sàn giao dịch quảng bá sản phẩm trên mạng xã hội. Anh Osman Omar, một môi giới viên có 5 năm kinh nghiệm tại London, cho biết AI đã giúp anh có thêm nhiều ý tưởng để viết các tin bài rao bán bất động sản.

"ChatGPT (một AI chatbot của OpenAI) giúp tôi tập hợp một bộ khung thông tin về các kiểu khách hàng. Bên cạnh đó, công cụ này có thể viết bài quảng bá bất động sản với nhiều phong cách khác nhau, từ chuyên nghiệp cho đến hài hước”, anh Omar cho biết.

Môi giới viên này khẳng định AI đã giúp anh tiết kiệm rất nhiều thời gian. Nhờ đó, anh có thể tập trung dồn lực vào các công đoạn khác và tăng tỷ lệ giao dịch thành công.

Tương lai của thị trường

Theo ZAWYA, những nhà đầu tư bất động sản tại Dubai sẽ sớm bị chia thành 2 nhóm đối tượng, gồm những người đón nhận AI và những người phân tích theo phương pháp truyền thống. Trong đó, nhóm thứ nhất có thể thu về nguồn lợi lớn hơn.

Ông Alex Galtsev, người sáng lập Realiste, cho biết mục tiêu của các nhà đầu tư là tối đa hóa lợi nhuận, đồng thời giảm thiểu rủi ro. Các phương pháp phân tích thị trường truyền thống bị giới hạn bởi khả năng tính toán của con người và gặp hạn chế về dữ liệu.

 Ngược lại, công nghệ AI có thể phân tích khối lượng dữ liệu lớn hơn rất nhiều, cung cấp thứ hạng và thông tin chi tiết để nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn nhất.

“Thông qua AI, nhà đầu tư có thể xem thông tin về các nhà phát triển và dự án của họ, thậm chí là cả xu hướng giá của bất động sản trong ba năm tới”, ông Alex Galtsev chia sẻ.

Trong trường hợp khác, AI còn có khả năng định giá bất động sản. Công ty Zillow đã sử dụng công cụ này để lập bản đồ 3D về căn nhà, từ đó ước tính giá trị của bất động sản dựa trên tình trạng cơ sở vật chất, theo CNN.

Ông Matt Kreamer, phát ngôn viên của Zillow, cho biết sự phát triển của AI trong ngành bất động sản sẽ chậm hơn so với các lĩnh vực khác. Tuy nhiên, ông vẫn tin tưởng vào triển vọng phát triển của công nghệ này.

“Công ty không quảng bá hay bài xích AI hay ChatGPT. Chúng tôi chỉ quan tâm và theo dõi cách công nghệ này được sử dụng trong thực tế. Bây giờ còn quá sớm để nói liệu AI có trở thành trụ cột trong lĩnh vực bất động sản hay không. Tuy nhiên, chắc chắn công cụ này đang tác động không nhỏ đến sự phát triển của ngành”, ông Matt Kreamer nhận định.

Tuy nhiên, AI cũng có thể mang lại rủi ro cho nhà đầu tư. Theo Entrepreneur, công nghệ này vẫn có những sai số trong việc tính toán và kết quả đưa ra chưa thực sự chính xác trong một số trường hợp. Vì vậy, các nhà đầu tư nên có những phân tích độc lập, thay vì phụ thuộc quá nhiều vào AI.

 Giải Pháp Doanh Nghiệp

 

Read More