Trong thực tế hoạt động của doanh nghiệp, việc mở rộng nhanh chóng công nghệ AI thường đi kèm với lo ngại về khả năng đổi mới có thể bị ảnh hưởng. Dan Diasio, lãnh đạo AI toàn cầu của EY, chỉ ra rằng thiết kế cấu trúc trở thành yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp mở rộng AI mà vẫn duy trì tốc độ và không hy sinh khả năng đổi mới.
Chúng ta có thể nhìn vào quá trình suy nghĩ của Emily, một người phụ trách công nghệ trong doanh nghiệp, khi cô phải đưa ra một quyết định: mở rộng nền tảng AI phục vụ cho nhiều đơn vị kinh doanh hơn, nhưng lo ngại rằng cấu trúc không đủ linh hoạt sẽ hạn chế tốc độ của đội ngũ đổi mới. Emily tự hỏi, “Chúng ta cần một cấu trúc AI như thế nào để có thể thúc đẩy ứng dụng nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến việc thử nghiệm và đổi mới mô hình mới?”
Quan điểm mà EY đưa ra là xây dựng một cấu trúc AI mô-đun và dễ dàng mở rộng. Loại cấu trúc này cho phép nhiều giải pháp AI hoạt động đồng thời và cho phép các đội ngũ có tự do lớn hơn để khám phá và thử nghiệm, mà không bị chậm lại do các điểm nghẽn từ một nền tảng hay quy trình duy nhất.
Tuy nhiên, không phải tất cả doanh nghiệp đều phù hợp để áp dụng ngay lập tức cấu trúc mô-đun phức tạp. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang bắt đầu xây dựng năng lực AI, hoặc các bộ phận có nguồn lực hạn chế, việc theo đuổi cấu trúc phức tạp có thể gia tăng chi phí và gánh nặng quản lý. Trong trường hợp này, nên tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI ổn định và có thể sử dụng lại, từ từ tiến bộ.
Tóm lại, theo khuyến nghị của EY, nếu doanh nghiệp muốn mở rộng AI nhanh chóng mà vẫn duy trì tính linh hoạt trong đổi mới, thì phải đầu tư vào quy hoạch cấu trúc ngay từ giai đoạn thiết kế, xây dựng một hệ thống hỗ trợ đa dạng các sáng tạo thử nghiệm mà không trở thành điểm nghẽn, để thật sự đạt được mục tiêu “không mất đổi mới trong tốc độ”.
Q1: Khi nào tôi cần quan tâm đến thiết kế cấu trúc AI để hỗ trợ mở rộng nhanh chóng?
Khi nhiều bộ phận trong doanh nghiệp bắt đầu áp dụng AI và nhu cầu về AI tăng nhanh, sẽ xuất hiện vấn đề khó khăn trong việc tích hợp công nghệ và phân bổ tài nguyên không đồng đều. Trong tình huống này, nếu không có một cấu trúc tốt, rất có thể đội ngũ đổi mới sẽ phải chờ đợi tài nguyên hệ thống, cản trở việc phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ mới.
Chẳng hạn, kiến trúc sư Amy của một công ty sản xuất EV nhận ra rằng đội ngũ ban đầu phát triển ứng dụng AI một cách độc lập nhưng khi cần nhanh chóng đưa ra thị trường, hệ thống đã xuất hiện nút thắt về hiệu suất, khiến cô nhận ra rằng đã đến lúc tái thiết kế toàn bộ cấu trúc, để đội ngũ có thể nhanh chóng triển khai giải pháp mới mà không làm gián đoạn công việc của nhau.
Q2: Cấu trúc nào phù hợp để mở rộng AI nhanh chóng?
Cấu trúc AI phù hợp để mở rộng nhanh chóng thường có thiết kế mô-đun, giao diện chuẩn hóa và cơ chế phân bổ tài nguyên linh hoạt. Những thiết kế này cho phép các mô hình AI và đội ngũ phát triển, thử nghiệm độc lập, đồng thời có thể chia sẻ tài nguyên cơ sở hạ tầng, đạt hiệu suất tối ưu.
Dan Diasio nhấn mạnh, chính vì cấu trúc cho phép đội ngũ đổi mới thử nghiệm các thuật toán và chiến lược dữ liệu khác nhau mà doanh nghiệp mới có thể duy trì tính linh hoạt và tinh thần đổi mới trong quá trình mở rộng, tránh tình trạng quy mô càng lớn, đổi mới càng chậm.
Q3: Tất cả doanh nghiệp hoặc bộ phận đều cần ngay lập tức thực hiện cấu trúc AI cao cấp không?
Không hẳn như vậy. Đối với các đội ngũ mới khởi đầu, hoặc doanh nghiệp có sự sử dụng AI chưa đạt mức quy mô lớn, việc áp dụng cấu trúc phức tạp quá sớm có thể gia tăng gánh nặng kỹ thuật và quản lý không cần thiết. Lúc này, điều quan trọng là xây dựng một hệ thống AI có thể vận hành ổn định, rồi từ đó nâng cấp theo nhu cầu.
Chẳng hạn, Founder Leo của một công ty khởi nghiệp ban đầu chỉ cần những mô hình tính toán đơn giản và một lượng nhỏ dữ liệu kết nối, không cần phải đầu tư cho một nền tảng dữ liệu quy mô lớn, mà nên xây dựng một cách nhẹ nhàng, đảm bảo các chức năng hoạt động, và chờ đến khi nhu cầu tăng lên thì xem xét việc mở rộng.
Q4: Nếu cấu trúc không đủ linh hoạt, sẽ ảnh hưởng đến đổi mới như thế nào?
Cấu trúc không linh hoạt sẽ khiến thời gian phát triển mô hình AI mới kéo dài, việc thử nghiệm và triển khai bị giới hạn, thậm chí đội ngũ phải chờ đợi tài nguyên hệ thống chung, tạo ra tình trạng đổi mới trở nên kém hiệu quả và phản ứng chậm. Dài lâu, năng lực cạnh tranh tổng thể của tổ chức sẽ bị đe dọa.
Chẳng hạn, một nhóm khoa học dữ liệu ngân hàng từng gặp phải vấn đề tương tự, vì nền tảng chia sẻ bị tắc nghẽn đã khiến việc triển khai thuật toán mới bị trì hoãn, bỏ lỡ cơ hội phản ứng nhanh với sự biến động của thị trường, cuối cùng họ quyết định ưu tiên tái cấu trúc để nâng cao khả năng tự quản lý.
Q5: Tôi nên bắt đầu cải thiện hoặc thiết kế cấu trúc AI phù hợp để mở rộng nhanh chóng như thế nào?
Thực tiễn tốt nhất là đầu tiên đánh giá các nút thắt trong hệ thống hiện tại và nhu cầu của đội ngũ, nếu cần, hãy áp dụng thiết kế cấu trúc mô-đun, và thúc đẩy sự giao tiếp, hợp tác giữa các bộ phận, đảm bảo cấu trúc có thể hỗ trợ đa dạng đổi mới mà không trở thành rào cản phát triển.
Cần chú ý đến việc phân bổ tài nguyên (như điện toán đám mây, quy trình truy cập dữ liệu) có linh hoạt không, và thường xuyên theo dõi hiệu suất của cấu trúc, từ từ tối ưu hóa. EY cũng khuyến nghị hợp tác với những tư vấn viên có kinh nghiệm, kết hợp tình huống thực tế của doanh nghiệp để xây dựng chiến lược cấu trúc có tính khả thi.
Để biết thêm thông tin về việc mở rộng nhanh chóng ứng dụng AI mà vẫn duy trì đổi mới, vui lòng tham khảo Giải pháp thiết kế cấu trúc AI chuyên nghiệp của EY.
You may also like: Năm tin tức nóng nhất về AI tuần này: Xu hướng mới nhất từ Deloitte, Apple, Bumble, Mastercard và NVIDIA
learn more about: 簡單賺幣USDG 獎勵
