Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, các doanh nghiệp làm thế nào để mở rộng ứng dụng AI hiệu quả mà vẫn giữ được sự đổi mới? Bài viết này sẽ theo hình thức Q&A (Hỏi & Đáp), tập trung vào những quan điểm của Dan Diasio, lãnh đạo AI toàn cầu của EY, phân tích sâu sắc về cách mà cơ sở hạ tầng AI trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp mở rộng AI một cách nhanh chóng, giúp bạn hiểu cách làm thế nào để phát triển qui mô mà không ảnh hưởng tới tốc độ đổi mới.
Từ khóa chính của bài viết này được thiết lập là “EY AI mở rộng” và “cấu trúc đổi mới AI”, sẽ được tích hợp một cách tự nhiên vào nội dung, tránh việc nhồi nhét từ khóa, nhằm giữ cho nội dung mạch lạc và thiết thực.
Câu Hỏi 1: Theo EY, tại sao cơ sở hạ tầng lại là yếu tố then chốt cho việc mở rộng AI nhanh chóng?
Dan Diasio chỉ ra rằng, công nghệ AI đã ngày càng trưởng thành, nhưng thử thách thực sự đối với doanh nghiệp là cách tích hợp những công nghệ này vào môi trường kinh doanh phức tạp. Một cơ sở hạ tầng AI tốt không chỉ hỗ trợ cho sự hoạt động ổn định của các mô hình mà còn đảm bảo an toàn và tuân thủ dữ liệu, đồng thời tránh lãng phí do việc xây dựng lại không cần thiết. Cơ sở hạ tầng trở thành yếu tố cơ bản quyết định liệu các phòng ban có thể nhanh chóng triển khai các giải pháp AI đổi mới hay không.
Ông bổ sung: “Nếu cơ sở hạ tầng được xây dựng quá cứng nhắc hoặc phức tạp, sẽ làm giảm ý chí của nhóm trong việc thử nghiệm công nghệ mới, làm chậm lại tốc độ đổi mới tổng thể. Do đó, thiết kế cơ sở hạ tầng linh hoạt và mô-đun là trung tâm để đạt được sự mở rộng nhanh chóng mà vẫn duy trì đổi mới linh hoạt.” Tôi cũng đã quan sát thấy trong quá trình làm việc với nhiều doanh nghiệp rằng, khi thiết kế cơ sở hạ tầng tốt, các nhà phát triển có thể tập trung vào đổi mới mà không phải tốn nhiều thời gian giải quyết các vấn đề môi trường, do đó hiệu suất tự nhiên được cải thiện.
Câu Hỏi 2: Những thách thức thường gặp khi doanh nghiệp mở rộng AI là gì?
Dan chỉ ra một số thách thức chính: Thứ nhất, tiêu chuẩn công nghệ không đồng nhất dẫn đến việc các mô hình AI khó có thể phối hợp giữa các phòng ban hoặc hệ thống; Thứ hai là vấn đề đảo lộn dữ liệu, khi dữ liệu phân tán trên nhiều nền tảng hoặc phòng ban thiết yếu không thể tích hợp một cách hiệu quả; thứ ba là thiếu sự quản lý và quy định thống nhất, có thể làm gia tăng rủi ro.
Ông nhận thấy rằng, nhiều doanh nghiệp trong giai đoạn đầu tập trung vào việc nâng cao độ chính xác của một mô hình đơn lẻ mà bỏ qua việc lập kế hoạch từ góc nhìn toàn cầu. Đó giống như tôi đã từng cố gắng xây dựng các ứng dụng AI trên nhiều nền tảng, mất nhiều thời gian để tích hợp khiến tôi không thể tập trung vào cốt lõi đổi mới, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế cơ sở hạ tầng trước đó.
Câu Hỏi 3: Làm thế nào để có thể mở rộng AI một cách nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến tốc độ đổi mới?
Theo quan điểm của Dan, chìa khóa là xây dựng một nền tảng cơ sở hạ tầng AI thống nhất và có thể mở rộng. Ông cho rằng, nền tảng như vậy có khả năng phản hồi nhanh đối với nhu cầu kinh doanh ở mọi khía cạnh từ đào tạo mô hình, triển khai cho tới giám sát, đồng thời tạo điều kiện cho các đội phát triển tự tùy chỉnh các thành phần tùy theo các ứng dụng khác nhau, giảm thiểu việc làm lại từ đầu.
Tôi đã trải nghiệm nhiều dự án và thấy rằng, khi có sự hỗ trợ từ một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và linh hoạt, nhóm có thể tự tin thử nghiệm, nhanh chóng cải tiến, kích thích tiềm năng đổi mới. Cấu trúc này cũng phải xem xét đến vấn đề an ninh và tuân thủ, đảm bảo quá trình mở rộng không gây ra rủi ro cho doanh nghiệp.
Câu Hỏi 4: EY làm thế nào để hỗ trợ khách hàng đối mặt với những thách thức từ cơ sở hạ tầng AI?
Dan chia sẻ rằng, EY sử dụng kinh nghiệm phong phú và chuyên môn công nghệ của mình để giúp khách hàng phát triển các chiến lược cơ sở hạ tầng AI tùy chỉnh, bắt đầu từ phân tích nhu cầu, xây dựng một hệ thống kết hợp giữa thực tiễn kinh doanh và tính công nghệ tiên tiến. Họ cũng liên tục cung cấp quản lý, giám sát và hỗ trợ an toàn toàn diện, đảm bảo AI hoạt động liên tục trong môi trường tuân thủ.
Tôi cảm thấy mô hình tư vấn này, tập trung vào nhu cầu của khách hàng, không chỉ giúp doanh nghiệp giải quyết các nút thắt công nghệ hiện tại mà còn để lại không gian cho việc mở rộng và chuyển đổi, tạo ra tầm nhìn xa cho AI trở thành động lực cho sự đổi mới liên tục, thay vì trở ngại.
Câu Hỏi 5: Xu hướng mở rộng và đổi mới AI trong tương lai, bạn có những quan sát và đề xuất gì?
Dan vẫn lạc quan về sự tiến hóa của cấu trúc sẽ phát triển theo hướng tự động hóa và thông minh hơn, nhằm giúp doanh nghiệp thay đổi mô hình hoạt động truyền thống thông qua cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu và hợp tác AI. Ông khuyên các doanh nghiệp không chỉ nên chú ý đến kết quả ngắn hạn mà nên xây dựng một hệ sinh thái AI dài hạn, bao gồm việc phát triển đồng đều ba lĩnh vực: nhân lực, quy trình và công nghệ.
Cá nhân tôi cho rằng, quan điểm này rất thực tế vì việc mở rộng AI nhanh chóng không phải là việc có thể thực hiện ngay lập tức, mà cần sự hợp tác giữa các phòng ban và hệ thống. Nếu doanh nghiệp muốn đứng vững trong làn sóng AI này, họ cần phải cải tiến không ngừng trong “cơ sở hạ tầng và đổi mới”, giữ cho công nghệ linh hoạt và chiến lược linh hoạt.
Tóm lại, Dan Diasio, lãnh đạo AI toàn cầu của EY, đã chỉ ra vị trí quan trọng của cơ sở hạ tầng AI trong quá trình mở rộng nhanh chóng, giúp doanh nghiệp có thể triển khai và quản lý các giải pháp AI một cách hiệu quả trong khi vẫn giữ được linh hoạt đổi mới. Đối với những độc giả muốn hiểu sâu hơn về cách AI thành công trong ngành, những cái nhìn này chắc chắn là tài liệu quý giá.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về công nghệ AI và chiến lược đổi mới, hãy tham khảo và tham gia tại đây, mở ra tương lai đầu tư thông minh và đổi mới.
You may also like: Khi nào bạn nên chú ý đến các đồng tiền điện tử mới lên sàn? – Với ví dụ từ Ucan fix life và Kuku Ma trên Binance
