Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều doanh nghiệp bắt đầu tự hỏi: “Liệu mình có thật sự cần chuẩn bị cho AI không?” “Trong trường hợp nào thì nên đầu tư vào cảng xây dựng AI?” “Các phòng ban hoặc vai trò khác nhau có cần năng lực AI không?” Những câu hỏi này thường xuất hiện trong tâm trí của ban quản lý, đội ngũ công nghệ hay các nhà phân tích dữ liệu.
Bài viết này sẽ bắt đầu từ những hiểu biết quan trọng mà Phó Chủ tịch Infosys kiêm Giám đốc Công nghệ phân tích dữ liệu và AI, Rajan Padmanabhan, chia sẻ. Bằng cách sử dụng các tình huống cụ thể và yêu cầu về vai trò, sẽ giúp bạn quyết định xem có cần khởi động chuẩn bị cho AI không và nên lập kế hoạch bước tiếp theo như thế nào.
Câu hỏi 1: Trong trường hợp nào, công ty tôi cần bắt đầu chuẩn bị cho AI?
Nhiều doanh nghiệp bắt đầu nghĩ về việc chuẩn bị cho AI khi họ phải đối mặt với khối lượng dữ liệu lớn, nhu cầu ra quyết định kinh doanh gia tăng hoặc yêu cầu nâng cao trải nghiệm khách hàng. Ví dụ, khi các phương pháp phân tích truyền thống không đáp ứng được yêu cầu báo cáo hoặc dự đoán thời gian thực, đó chính là chất xúc tác để khởi động.
Trong một lần quan sát của tôi, một nhóm tiếp thị hy vọng có thể dự đoán hành vi người tiêu dùng một cách chính xác hơn, nhưng các công cụ dữ liệu hiện có hoàn toàn không thể phân tích các mẫu phức tạp theo thời gian thực. Giám đốc điều hành đã tự hỏi: “Chúng ta có thật sự nên tăng tốc đầu tư vào AI không? Liệu đây có phải là chìa khóa giải quyết vấn đề không?” Đây chính là điểm quyết định điển hình.
Câu hỏi 2: Bộ phận IT hoặc đội ngũ công nghệ cần có những năng lực AI nào để được coi là chuẩn bị sẵn sàng?
Rajan Padmanabhan nhấn mạnh rằng yếu tố quan trọng về mặt công nghệ là “hạ tầng dữ liệu” và “đào tạo nhân sự”. Nói một cách đơn giản, không chỉ cần có dữ liệu, mà chất lượng, tích hợp và khả năng sử dụng của dữ liệu cũng quan trọng; đồng thời, các thành viên trong đội ngũ cần liên tục học hỏi kỹ năng mới về AI để theo kịp sự thay đổi.
Ví dụ, một kỹ sư dữ liệu khi xem xét liệu có nên học công nghệ nền tảng machine learning (học máy) sẽ nghĩ: “Công nghệ hiện có của tôi liệu có đủ không? Học các kỹ năng AI có phải là cơ hội để tôi vượt qua rào cản sự nghiệp không?” Cách tư duy này giúp anh ta đánh giá mức độ chuẩn bị của cá nhân và đội ngũ.
Câu hỏi 3: Không phải tất cả doanh nghiệp hoặc vai trò đều thích hợp với cùng một kế hoạch chuẩn bị cho AI, nên ứng phó như thế nào?
Đối với một công ty khởi nghiệp, vốn hạn chế và hoạt động vừa bắt đầu, có thể không cần ngay lập tức xây dựng hạ tầng AI đầy đủ; ngược lại, các doanh nghiệp lớn với lượng dữ liệu khổng lồ cần gấp rút xây dựng hạ tầng và nhân sự. Ở mức độ vai trò, phía kinh doanh cần nhiều hơn để hiểu kết quả AI và sử dụng phân tích một cách hợp lý, trong khi phía kỹ thuật phải đi sâu vào xây dựng và duy trì mô hình.
Tôi từng thấy một Giám đốc điều hành đang do dự trước việc có nên thúc đẩy toàn diện việc áp dụng AI hay không. “Khối lượng công việc của chúng ta chưa đủ để hỗ trợ đầu tư lớn, có đáng để mạo hiểm không?” Lúc này, việc lựa chọn thử nghiệm từng bước là lựa chọn phù hợp, tiến từng bước một.
Câu hỏi 4: Trong trường hợp nào có thể không phù hợp khi vội vàng áp dụng AI?
Nếu dữ liệu của doanh nghiệp phân tán, chất lượng dữ liệu kém, hoặc quy trình kinh doanh tổng thể chưa ổn định, việc gấp gáp triển khai AI có thể làm tăng gánh nặng quản lý và gia tăng rủi ro ra quyết định sai lầm.
Một CIO đã chia sẻ rằng trước khi thử nghiệm áp dụng mô hình dự đoán AI, anh phát hiện dữ liệu nội bộ thiếu chuẩn hóa, đã mất nhiều thời gian để làm sạch dữ liệu nhưng vẫn không khả quan. Anh nhanh chóng tự hỏi: “Trong môi trường như vậy, thúc đẩy AI không chỉ lãng phí tài nguyên mà còn có thể ảnh hưởng tiêu cực đến quy trình ra quyết định.” Vì vậy, khuyên mọi người nhất thiết phải xây dựng nền tảng vững chắc trước tiên.
Câu hỏi 5: Nếu tôi chỉ muốn thử nghiệm AI thì nên làm như thế nào? Có khuyến nghị gì cho hành động?
Đối với những đội ngũ hoặc cá nhân muốn thử nghiệm AI, phương pháp tốt nhất là trước tiên tập trung vào “thí điểm quy mô nhỏ”, kết hợp với các vấn đề kinh doanh cốt lõi, và dần dần xây dựng môi trường dữ liệu và kỹ năng dự trữ. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và có thể nhanh chóng điều chỉnh chiến lược trong quá trình thực hiện.
Tôi cá nhân khuyên rằng nên dành thời gian đánh giá tình trạng dữ liệu hiện tại và chọn ra những điểm nghẽn cấp thiết trong kinh doanh, chẳng hạn như phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ, làm mục tiêu cho dự án AI đầu tiên. Bên cạnh đó, cũng nên khuyến khích đội ngũ tham gia các khóa học trực tuyến và hội thảo để từng bước nâng cao năng lực thực hành AI.
Tóm lại, như Rajan Padmanabhan của Infosys đã nói, chuẩn bị cho AI không phải là một chuyện đơn giản, mà đòi hỏi hai yếu tố cốt lõi: “nền tảng dữ liệu vững chắc” và “đào tạo nhân sự liên tục,” kết hợp với tình hình và yêu cầu vai trò của doanh nghiệp từng bước điều chỉnh chiến lược và tiến độ, mới có thể phát huy giá trị thực sự của AI.
Nếu bạn cũng đang suy nghĩ về bước tiếp theo liên quan đến AI, hãy nhấp vào liên kết bên dưới để hiểu thêm về các tài nguyên hữu ích, để hành trình khám phá AI của bạn thêm định hướng:
https://www.okx.com/join?channelId=42974376
You may also like: Khám Phá Sự Thật Về Công Nghệ FMS Thế Hệ Mới Của YunoJuno: Bí Mật Đằng Sau Việc Đưa Nhân Tài Vào Làm Trong 24 Giờ
learn more about: 簡單賺幣USDG 獎勵
