Marketing Demand
Summary
Bài viết này khám phá lý do tại sao doanh nghiệp nên chọn giải pháp No－Code hoặc tự code để tối ưu hiệu quả công việc． Nó mang đến cái nhìn sâu sắc về lợi ích của việc áp dụng công nghệ AI mà không cần kiến thức lập trình． Key Points:
- No-Code AI giúp doanh nghiệp vượt qua rào cản công nghệ, phù hợp cho cả những người không biết lập trình.
- Các nền tảng như Akkio và Obviously AI cung cấp giao diện thân thiện, tiết kiệm thời gian và nguồn lực thông qua tự động hóa.
- Công cụ như Teachable Machine và Lobe mở ra cơ hội cho người mới bắt đầu làm quen với học máy một cách dễ dàng.
Doanh nghiệp hiện đại đang đứng trước lựa chọn nào giữa No-Code và Full-Code AI?
**Giải pháp AI No-Code và Full-Code: Lựa chọn then chốt cho doanh nghiệp hiện đại**
AI đang dần trở thành nền tảng không thể thiếu trong vận hành doanh nghiệp. Các tổ chức liên tục tìm cách tối ưu hóa tài nguyên, và việc lựa chọn giải pháp công nghệ phù hợp chính là chìa khóa. Hiện nay, nhiều đơn vị phân vân giữa hai hướng: một bên là nền tảng AI no-code với giao diện trực quan giúp triển khai nhanh, bên kia là giải pháp full-code cho phép tùy chỉnh sâu từng dòng lệnh. Đâu đó còn có "vùng xám" low-code - kết hợp cả hai ưu điểm này.
Điểm khác biệt lớn nhất nằm ở cách tiếp cận. No-Code AI hoạt động theo cơ chế kéo-thả, phù hợp cho nghiệp vụ có quy trình ổn định, trong khi Full-Code đòi hỏi lập trình thuật toán từ A-Z nhưng bù lại xử lý được bài toán phức tạp. Về chi phí, no-code tiết kiệm thời gian đào tạo nhân sự, ngược lại full-code cần đội ngũ kỹ thuật trình độ cao - đi kèm ngân sách không hề nhỏ.
Một ví dụ thực tế: triển khai hệ thống phân loại đơn hàng tự động bằng no-code chỉ mất vài ngày, nhưng nếu muốn tích hợp học máy nâng cao với full-code có thể kéo dài hàng tuần. Tuy nhiên, độ linh hoạt của full-code cho phép doanh nghiệp điều chỉnh mô hình theo từng biến động thị trường - thứ mà no-code khó đáp ứng.
Cuối cùng, không có giải pháp "hoàn hảo" tuyệt đối. Tất cả phụ thuộc vào quy mô, nguồn lực và tốc độ thay đổi của từng doanh nghiệp.
Khám phá sức mạnh của No-Code AI - công cụ dành cho người không chuyên lập trình
**No-Code AI là gì?** Các nền tảng AI không cần mã đang mở rộng cánh cửa phát triển AI cho mọi người, cho phép xây dựng ứng dụng thông minh mà không đòi hỏi kiến thức lập trình. Những công cụ này thường sở hữu giao diện trực quan, tích hợp tính năng kéo-thả đơn giản cùng kho template được thiết lập sẵn. Chúng tự động hóa những công đoạn quan trọng như nhập liệu, chọn mô hình hay thiết kế quy trình làm việc.
Chẳng hạn, một chuyên viên marketing có thể dùng Akkio để tạo mô hình dự đoán từ file Excel chỉ với vài thao tác, hay triển khai chatbot hỗ trợ khách hàng trên Landbot bằng cách trực quan định nghĩa các luồng hội thoại. Mục tiêu cốt lõi là giúp nhân sự phi kỹ thuật - từ phân tích nghiệp vụ đến vận hành - dễ dàng áp dụng AI vào các tác vụ như phân loại văn bản, nhận diện hình ảnh hay tự động hóa quy trình kinh doanh.
Một số nền tảng No-Code AI tiêu biểu:
- Akkio và Obviously AI: Tối ưu hóa phân tích dự đoán qua giao diện bảng tính thân thiện
- Teachable Machine của Google hay Lobe từ Microsoft: Giúp người mới bắt đầu huấn luyện mô hình xử lý ảnh/âm thanh cực kỳ dễ dàng
Điểm đặc biệt là các hệ thống này hoạt động dựa trên nguyên lý "đóng gói sẵn" - tích hợp cả thư viện mô hình được đào tạo trước và công cụ xử lý đa dạng định dạng dữ liệu (từ số liệu thô đến file media) mà không yêu cầu làm sạch phức tạp. Người dùng còn có thể tùy chỉnh linh hoạt tham số như độ chính xác hay tốc độ xử lý để phù hợp với nhu cầu nghiệp vụ cụ thể.
Extended Perspectives Comparison:
| Giải pháp | Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|---|---|
| Nền tảng no-code AI | Tạo mẫu nhanh, dễ triển khai cho ứng dụng đơn giản, tiết kiệm chi phí ban đầu. | Khả năng tùy chỉnh hạn chế, khó mở rộng cho hệ thống phức tạp, rủi ro bảo mật cao. |
| AI phát triển bằng Full-Code | Tùy chỉnh không giới hạn, khả năng mở rộng tốt, kiểm soát bảo mật và tuân thủ nghiêm ngặt. | Thời gian phát triển kéo dài, chi phí ban đầu cao, phát sinh bảo trì. |
| Khi chọn no-code | Phù hợp với tạo mẫu MVP hoặc ứng dụng nội bộ cho nhóm không chuyên về công nghệ. | Không tối ưu cho các yêu cầu AI cao cấp và bảo mật khắt khe. |
| Khi chọn full-code | Cần thiết cho hệ thống đòi hỏi độ tin cậy cao như ngân hàng hay y tế. | Chi phí vận hành và thời gian phát triển có thể tăng lên đáng kể. |
| Chiến lược kết hợp | Sử dụng no-code để thử nghiệm ý tưởng trước khi chuyển sang full-code để mở rộng quy mô. | Yêu cầu quản lý kỹ lưỡng trong việc chuyển đổi giữa hai phương pháp. |
)
Low-Code AI có thực sự là giải pháp 'vàng' kết hợp ưu điểm cả hai bên?
Dialogflow và Chatbot.com: Những nền tảng này hỗ trợ tạo lập chatbot bằng giao diện trực quan, từ phiên bản đơn giản theo quy tắc đến những mô hình phức tạp hơn. Công cụ no-code còn mở rộng khả năng đến **tự động hóa quy trình làm việc**. Điển hình như **N8N** hay **Make**, cho phép tích hợp AI vào hệ thống nghiệp vụ hiện có mà không đòi hỏi kiến thức kỹ thuật sâu. Ví dụ, bạn có thể kết nối AI với hệ thống CRM để chấm điểm khách hàng tiềm năng, hoặc xử lý dữ liệu phức tạp qua giao diện kéo-thả - tất cả đều không cần viết code.
**Điểm khác biệt của Low-Code AI**
Low-Code AI là giải pháp trung gian, kết hợp ưu điểm no-code với khả năng tuỳ chỉnh bằng code. Nền tảng loại này thường cung cấp sẵn module và công cụ thiết kế trực quan, giúp rút ngắn đáng kể thời gian phát triển. Bạn sẽ thấy rõ sự linh hoạt khi có thể điều chỉnh mô hình theo nghiệp vụ cụ thể mà không cần mò mẫm code phức tạp - chẳng hạn như tích hợp API hay dùng tính năng drag-and-drop. So với cách làm truyền thống, phương pháp này tiết kiệm đến khoảng 60% thời gian triển khai. Trong lĩnh vực bán lẻ hay logistics, nhiều doanh nghiệp đã áp dụng thành công để xây dựng hệ thống dự đoán nhu cầu hoặc tối ưu tuyến đường vận chuyển.
**Điểm khác biệt của Low-Code AI**
Low-Code AI là giải pháp trung gian, kết hợp ưu điểm no-code với khả năng tuỳ chỉnh bằng code. Nền tảng loại này thường cung cấp sẵn module và công cụ thiết kế trực quan, giúp rút ngắn đáng kể thời gian phát triển. Bạn sẽ thấy rõ sự linh hoạt khi có thể điều chỉnh mô hình theo nghiệp vụ cụ thể mà không cần mò mẫm code phức tạp - chẳng hạn như tích hợp API hay dùng tính năng drag-and-drop. So với cách làm truyền thống, phương pháp này tiết kiệm đến khoảng 60% thời gian triển khai. Trong lĩnh vực bán lẻ hay logistics, nhiều doanh nghiệp đã áp dụng thành công để xây dựng hệ thống dự đoán nhu cầu hoặc tối ưu tuyến đường vận chuyển.
Full-Code AI - khi doanh nghiệp cần đến những giải pháp tùy chỉnh cao cấp
Tuy nhiên, các nền tảng này còn thể hiện sự khéo léo hơn nhiều khi tích hợp script tùy chỉnh hoặc kết nối với API bên ngoài để đạt được chức năng nâng cao và cá nhân hóa. Những cái tên như OutSystems hay Microsoft Power Apps là ví dụ điển hình - chúng vừa cho phép phát triển ứng dụng nhanh chóng, vừa hỗ trợ sử dụng ngôn ngữ phổ biến như Python hay JavaScript để xử lý nghiệp vụ đặc thù. Giải pháp low-code đặc biệt phù hợp với doanh nghiệp cần ứng dụng AI được may đo mà không phải đầu tư quá nhiều tài nguyên vào việc tự xây dựng từ đầu, đồng thời linh hoạt hơn hẳn so với các mẫu template cứng nhắc của nền tảng no-code thuần túy.
Vậy triển khai AI theo phương thức full-code là gì? Đây là cách làm từ gốc rễ: sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python, Java, R cùng các framework chuyên biệt kiểu TensorFlow hay PyTorch để thiết kế hệ thống. Các kỹ sư sẽ tự xây đường truyền dữ liệu, huấn luyện mô hình riêng biệt sao cho bám sát yêu cầu cụ thể, rồi tinh chỉnh đến khi đạt hiệu suất mong muốn. Chẳng hạn, một bệnh viện có thể dùng cách này để tạo ra hệ thống chẩn đoán bệnh hiếm gặp, hay chuỗi bán lẻ lớn phát triển công cụ đề xuất sản phẩm xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực.
Những trường hợp buộc phải áp dụng full-code thường liên quan đến hệ thống đòi hỏi độ tuỳ biến cực cao - như phần mềm chống gian lận trong ngân hàng cần phân tích hành vi giao dịch theo nghìn tiêu chí, hay hệ điều khiển tự hành trong vận tải yêu cầu độ chính xác từng mili giây. Điểm then chốt ở đây là khả năng kiểm soát toàn bộ quy trình: từ việc huấn luyện mô hình trên dataset riêng để đảm bảo độ chuẩn xác theo nghiệp vụ, đến việc tuỳ chỉnh hyperparameter nhằm cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ tin cậy. Hơn nữa, hệ thống full-code dễ dàng tích hợp với CRM/ERP qua API và có tuỳ chọn triển khai on-premise để đáp ứng yêu cầu bảo mật khắt khe.
Vậy triển khai AI theo phương thức full-code là gì? Đây là cách làm từ gốc rễ: sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python, Java, R cùng các framework chuyên biệt kiểu TensorFlow hay PyTorch để thiết kế hệ thống. Các kỹ sư sẽ tự xây đường truyền dữ liệu, huấn luyện mô hình riêng biệt sao cho bám sát yêu cầu cụ thể, rồi tinh chỉnh đến khi đạt hiệu suất mong muốn. Chẳng hạn, một bệnh viện có thể dùng cách này để tạo ra hệ thống chẩn đoán bệnh hiếm gặp, hay chuỗi bán lẻ lớn phát triển công cụ đề xuất sản phẩm xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực.
Những trường hợp buộc phải áp dụng full-code thường liên quan đến hệ thống đòi hỏi độ tuỳ biến cực cao - như phần mềm chống gian lận trong ngân hàng cần phân tích hành vi giao dịch theo nghìn tiêu chí, hay hệ điều khiển tự hành trong vận tải yêu cầu độ chính xác từng mili giây. Điểm then chốt ở đây là khả năng kiểm soát toàn bộ quy trình: từ việc huấn luyện mô hình trên dataset riêng để đảm bảo độ chuẩn xác theo nghiệp vụ, đến việc tuỳ chỉnh hyperparameter nhằm cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ tin cậy. Hơn nữa, hệ thống full-code dễ dàng tích hợp với CRM/ERP qua API và có tuỳ chọn triển khai on-premise để đáp ứng yêu cầu bảo mật khắt khe.
)
Những lợi ích không thể bỏ qua khi doanh nghiệp chọn No-Code AI
**Ưu và nhược điểm của No-Code AI**
**Ưu điểm nổi bật**
- **Triển khai siêu tốc:** Các nền tảng no-code rút ngắn đáng kể thời gian phát triển, chỉ cần vài ngày đến vài tuần để cho ra mắt nguyên mẫu chức năng. Công cụ như Bubble giúp các nhóm xây dựng MVP (sản phẩm tối thiểu khả thi) một cách chớp nhoáng, hoàn hảo để thăm dò thị trường. Ví dụ điển hình là đội marketing có thể dựng ngay một trang đích tích hợp chatbot no-code nhằm thu hút khách hàng quan tâm sản phẩm mới.
- **Tiết kiệm chi phí ban đầu:** Nhờ tận dụng nhân sự hiện có cùng mô hình giá theo gói, giải pháp no-code cắt giảm đáng kể chi phí đầu tư ban đầu, không cần lập trình viên AI hay hạ tầng IT phức tạp ngay từ đầu.
- **Dễ tiếp cận cho người dùng nghiệp vụ:** Nhân viên nghiệp vụ giờ đây có thể tự tạo công cụ AI như bảng điều khiển tương tác hay quy trình tự động hóa mà không phụ thuộc vào bộ phận IT. Các nền tảng như N8N hay Make cung cấp giao diện trực quan để thiết kế quy trình kinh doanh tích hợp AI chỉ bằng thao tác kéo-thả.
*Bổ sung chi tiết:*
No-Code AI hoạt động dựa trên giao diện đồ họa thân thiện và các mô hình AI được đào tạo sẵn, cho phép điều chỉnh tham số (đầu vào, độ chính xác) mà không đòi hỏi kiến thức coding. Khả năng tích hợp nhanh với hệ thống hiện có qua API (ví dụ kết nối CRM/ERP) cũng là điểm mạnh. Tuy nhiên, cần lưu ý về chi phí ẩn như bảo trì lâu dài so với giải pháp tự code truyền thống.
Mặt trái của No-Code AI mà doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ trước khi áp dụng
Nhược điểm của nền tảng no-code AI thường bộc lộ rõ khi áp dụng vào các dự án phức tạp. Khả năng tùy chỉnh bị giới hạn đáng kể - bạn khó lòng triển khai những kiến trúc mô hình độc đáo hay thuật toán chuyên biệt, khiến chúng trở nên kém linh hoạt với yêu cầu AI cao cấp. Tình trạng "kẹt cứng" với nhà cung cấp cũng là vấn đề nan giải, nhất là khi họ đột ngột thay đổi chính sách giá hay ngừng dịch vụ.
Một báo cáo công nghiệp năm 2025 từng chỉ ra những khó khăn trong việc di chuyển ứng dụng từ nền tảng no-code do hệ sinh thái đóng của chúng. Khả năng mở rộng cũng không phải điểm mạnh - nhiều giải pháp tỏ ra ì ạch khi xử lý khối lượng giao dịch lớn hoặc các tác vụ real-time, dẫn đến việc chúng ít phù hợp với doanh nghiệp quy mô lớn có hệ thống then chốt.
Đáng lo ngại hơn là rủi ro về bảo mật và tuân thủ. Việc thiếu quyền kiểm soát chi tiết các giao thức bảo mật backend có thể gây khó khăn cho việc đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt như GDPR hay HIPAA. Nhiều doanh nghiệp còn vật lộn trong việc đảm bảo mã hóa dữ liệu xuyên suốt và lưu vết kiểm tra đầy đủ.
Thực tế cho thấy chất lượng đầu ra phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu đầu vào - chỉ cần dữ liệu không được chuẩn hóa kỹ, kết quả có thể sai lệch không ngờ. Chưa kể việc tích hợp với hệ thống hiện tại hay xử lý nghiệp vụ phức tạp cũng thường vấp phải nhiều trở ngại.
)
Tại sao Full-Code AI vẫn là lựa chọn số 1 cho các hệ thống quan trọng?
**Ưu điểm và Nhược điểm của AI Phát triển bằng Full-Code**
**Ưu điểm**
- **Tùy chỉnh không giới hạn:** Việc tự code từ đầu cho phép bạn thoải mái xây dựng thuật toán riêng hoặc tích hợp với bất kỳ hệ thống nào, đặc biệt quan trọng khi cần xử lý những ứng dụng phức tạp như xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao hay phân tích dự đoán thời gian thực.
- **Khả năng mở rộng và hiệu suất:** Giải pháp tự thiết kế có thể được tối ưu hóa để đáp ứng khối lượng công việc lớn mà vẫn đảm bảo hiệu suất ổn định, nhất là khi triển khai trên phần cứng chuyên dụng như GPU/TPU.
- **Bảo mật và tuân thủ:** Bạn hoàn toàn kiểm soát được cách triển khai các biện pháp bảo mật cấp doanh nghiệp, từ mã hóa dữ liệu (ví dụ: AES-256) đến việc tuân thủ nghiêm ngặt các quy định như PCI-DSS hay HIPAA.
**Nhược điểm**
- **Thời gian phát triển kéo dài:** Dự án full-code thường tốn nhiều thời gian hơn so với việc sử dụng nền tảng no-code/low-code, điều này có thể làm chậm tiến độ ra mắt sản phẩm.
- **Chi phí ban đầu cao:** Cần đầu tư vào đội ngũ lập trình viên AI có chuyên môn, xây dựng cơ sở hạ tầng và duy trì hệ thống IT đi kèm.
- **Phát sinh bảo trì:** Việc cập nhật liên tục, sửa lỗi hay quản lý "technical debt" đòi hỏi nguồn lực kỹ thuật dài hạn, làm tăng chi phí vận hành.
Ngoài ra, full-code còn cho phép can thiệp sâu vào từng lớp thuật toán (như neural networks) để điều chỉnh độ chính xác theo nhu cầu cụ thể. Kiến trúc hệ thống cũng linh hoạt hơn khi doanh nghiệp muốn mở rộng quy mô sau này.
Những thách thức không nhỏ khi doanh nghiệp quyết định đầu tư vào Full-Code AI
Khi nào nên chọn giải pháp AI không cần lập trình? Những nền tảng AI no-code này đặc biệt phù hợp trong các trường hợp:
Việc tạo mẫu nhanh hay sản phẩm tối giản (MVP) sẽ cực kỳ hiệu quả khi bạn cần thử nghiệm ý tưởng kinh doanh mà không mất nhiều thời gian phát triển. Chúng cũng tỏ ra hữu ích với những tính năng AI đơn giản như tích hợp bộ phân tích cảm xúc vào hệ thống phản hồi khách hàng - vừa dễ triển khai lại mang lại giá trị thiết thực.
Đối với các nhóm không chuyên về công nghệ, đây chính là công cụ lý tưởng để tự xây dựng những ứng dụng nội bộ mà không cần nhờ đến đội ngũ kỹ thuật. Còn với những dự án eo hẹp ngân sách, nhất là giai đoạn khởi nghiệp hay chạy thử nghiệm khi hiệu quả đầu tư chưa rõ ràng, no-code AI giúp tiết kiệm chi phí ban đầu đáng kể.
Theo xu hướng phân tích năm 2025, các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang áp dụng no-code AI ngày càng nhiều nhờ ưu điểm linh hoạt và rào cản gia nhập thấp. Tuy nhiên cũng cần lưu ý một số điểm như chi phí ẩn (nhân sự IT trình độ cao, bảo trì hệ thống), thời gian triển khai từ khâu nghiên cứu thuật toán đến training dữ liệu, hay các rủi ro công nghệ có thể phát sinh. Khả năng tùy chỉnh hạn chế khi nhu cầu thay đổi và vấn đề bảo mật hệ thống cũng là những yếu tố đáng cân nhắc kỹ trước khi quyết định.
)
Kịch bản nào thì nên triển khai No-Code AI để đạt hiệu quả tối ưu?
Khi nào nên chọn giải pháp AI viết code từ đầu?
Những hệ thống đòi hỏi độ tin cậy cực cao như phát hiện gian lận trong ngân hàng hay chẩn đoán y tế quan trọng sẽ cần dùng AI tự code. Lý do là chúng đòi hỏi mức độ bảo mật khắt khe, tuân thủ quy định nghiêm ngặt mà chỉ kiểm soát toàn bộ codebase mới đáp ứng được.
Với các mô hình AI phức tạp kiểu như ngôn ngữ tự nhiên đa tầng nghĩa hay thuật toán học tăng cường cho hệ thống ra quyết định, việc tự viết code giúp bạn điều chỉnh từng chi tiết trong quy trình phát triển. Đây là điểm mà các nền tảng no-code khó lòng theo kịp.
Còn nếu xây dựng nền tảng thương mại điện tử quy mô lớn với lượng truy cập khổng lồ, data khổng lồ thì rõ ràng giải pháp tự code sẽ chiếm ưu thế nhờ khả năng tối ưu hiệu năng và độ ổn định khi chịu tải cao.
Mấy trường hợp này no-code khó đua lại được vì: Chi phí dịch vụ tích lũy theo tháng có khi đắt hơn tự làm, khả năng mở rộng bị giới hạn khi nghiệp vụ phức tạp dần, lại khó tích hợp sâu với hệ thống hiện có của doanh nghiệp. Nhưng ngược lại, no-code lại hợp với những ai cần giải pháp gấp, ít rủi ro hoặc thiếu nhân lực kỹ thuật - ví dụ như dự báo tồn kho trong bán lẻ hay phân tích cảm xúc khách hàng trong marketing mà dùng model có sẵn là đủ.
Trường hợp nào buộc doanh nghiệp phải lựa chọn Full-Code AI dù chi phí cao?
Khi quyết định chọn giải pháp AI không cần code hay tự code hoàn toàn, cần cân nhắc kỹ lưỡng dựa trên phạm vi dự án, nguồn lực hiện có, mục tiêu chiến lược và cả yếu tố thời gian. Các nền tảng no-code thực sự hấp dẫn nhờ khả năng tạo mẫu nhanh, triển khai tính năng AI đơn giản, giúp đội ngũ không chuyên kỹ thuật dễ dàng tiếp cận và tiết kiệm chi phí cho các ứng dụng giai đoạn đầu hoặc ít quan trọng.
Tuy nhiên, hạn chế về tuỳ chỉnh, khả năng mở rộng và bảo mật khiến chúng không phù hợp với hệ thống phức tạp hoặc đòi hỏi độ tin cậy cao. Ngược lại, giải pháp full-code mang lại sự linh hoạt vượt trội, tối ưu hiệu suất và đáp ứng nghiêm ngặt các yêu cầu tuân thủ - lý tưởng cho những dự án mang tính sống còn hoặc đột phá.
Trong nhiều trường hợp, chiến lược kết hợp sẽ khá hiệu quả: dùng no-code để thử nghiệm ý tưởng ban đầu rồi chuyển sang full-code khi cần mở rộng quy mô hay nâng cao tuỳ biến - cách làm này cân bằng được cả tốc độ và độ vững chắc.
Một số tình huống đặc biệt như xử lý dữ liệu nhạy cảm (ngân hàng, y tế) hay tích hợp với hệ thống ERP/CRM sẵn có thường buộc phải tự code để đảm bảo thuật toán riêng biệt và khả năng tương thích. Đặc biệt với các quy định nghiêm ngặt như GDPR thì kiểm soát mã nguồn trở thành yêu cầu bắt buộc chứ không còn là lựa chọn.
Reference Articles
Doanh nghiệp nên chọn đầu tư vào No code - Low code hay ERP ...
No-Code - Low-Code đang thay đổi cách thức mà các doanh nghiệp xây dựng ứng dụng, mở ra những cơ hội mới về tốc độ và chi phí phát triển.
Source: SotaERPLựa chọn mô hình AI tốt nhất cho một doanh nghiệp
Tùy chỉnh hoặc đào tạo mô hình AI. Khi các DN bắt đầu hành trình GenAI, một số ví dụ về mô hình AI mà họ có thể triển khai là: · Lựa chọn sự kết ...
Source: ictvietnam.vn
ALL
Máy móc chính xác
Related Discussions