Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phổ biến, việc doanh nghiệp đạt được sự chuẩn bị cho AI (AI Readiness) trở thành một vấn đề then chốt. Rajan Padmanabhan, Giám Đốc Công Nghệ của bộ phận phân tích dữ liệu và AI tại Infosys, đã chia sẻ về các bước quan trọng trong việc thúc đẩy chiến lược AI của công ty, đặc biệt tập trung vào hai khía cạnh chính là “nâng cao kỹ năng” và “hạ tầng dữ liệu”.
Câu Hỏi 1: AI Readiness là gì? Tại sao nó lại quan trọng đối với doanh nghiệp?
AI Readiness đề cập đến khả năng tổ chức và phân bổ nguồn lực mà doanh nghiệp cần có trước khi áp dụng và tích hợp công nghệ AI. Điều này bao gồm trình độ kỹ năng của nhân viên, quản lý tài nguyên dữ liệu, và sự hoàn thiện của nền tảng công nghệ.
Padmanabhan nhấn mạnh, AI không chỉ là một công nghệ đổi mới, mà còn là cốt lõi của sự chuyển mình trong mô hình vận hành của doanh nghiệp. Nếu không chuẩn bị tốt cho AI, doanh nghiệp không những không thể khai thác hết lợi ích mà AI mang lại, mà còn có nguy cơ mất lợi thế cạnh tranh do chất lượng dữ liệu kém hoặc kỹ năng thiếu hụt.
Câu Hỏi 2: Infosys nhìn nhận vai trò của việc nâng cao kỹ năng trong sự chuẩn bị cho AI như thế nào?
Nâng cao kỹ năng là nền tảng quan trọng của AI Readiness. Rajan Padmanabhan cho biết, với sự cập nhật nhanh chóng của công nghệ AI, doanh nghiệp cần phải liên tục thúc đẩy nhân viên học hỏi những công nghệ và phương pháp mới, bao gồm khoa học dữ liệu, phát triển mô hình học máy và khả năng phân tích ứng dụng.
“Chúng tôi tại Infosys tiến hành các chương trình đào tạo liên phòng, khuyến khích nhân viên nắm vững kiến thức cơ bản về AI cho đến thực hành chuyên sâu,” Padmanabhan chia sẻ về những gì ông chứng kiến nhiều đội ngũ từ việc học tập đến việc áp dụng AI, dần nâng cao khả năng chuyển đổi số tổng thể của doanh nghiệp.
Câu Hỏi 3: Tại sao hạ tầng dữ liệu lại là yếu tố quyết định thành công của AI?
Dữ liệu chất lượng cao và được cấu trúc tốt là cốt lõi để AI có thể hoạt động thành công. Infosys nhấn mạnh, phải tổ chức và quản lý dữ liệu một cách hợp lý, đảm bảo tính toàn vẹn và dễ sử dụng của dữ liệu, để hỗ trợ việc dự đoán và ra quyết định chính xác từ mô hình AI.
Padmanabhan cho biết: “Chúng tôi đã đầu tư rất nhiều vào việc xây dựng nền tảng dữ liệu linh hoạt và an toàn, bao gồm toàn bộ quy trình từ việc thu thập, làm sạch, gán nhãn cho đến lưu trữ. Hạng tầng này giúp cho mô hình AI của chúng tôi có thể học tập và tối ưu hóa một cách hiệu quả hơn.”
Câu Hỏi 4: Doanh nghiệp thường gặp phải những thách thức nào trong quá trình chuẩn bị cho AI?
Theo quan sát của Padmanabhan, các thách thức chính mà doanh nghiệp phải đối mặt là khoảng cách kỹ năng, khó khăn trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn và đa dạng, cùng với việc văn hóa chống lại sự thay đổi. Nếu không có các biện pháp ứng phó hợp lý, những thách thức này sẽ cản trở hiệu quả của các dự án AI một cách nghiêm trọng.
Ông gợi ý rằng nên áp dụng chiến lược tiến hành từng bước, bắt đầu từ các thí điểm quy mô nhỏ, dần dần mở rộng phạm vi ứng dụng AI, đồng thời tăng cường đào tạo và giao tiếp nội bộ để hình thành văn hóa doanh nghiệp ủng hộ sự đổi mới.
Câu Hỏi 5: Đối với những doanh nghiệp muốn nâng cao mức độ chuẩn bị cho AI, Infosys có những lời khuyên cụ thể nào?
Đầu tiên, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng cách đánh giá tình trạng kỹ năng và dữ liệu của chính mình, từ đó xây dựng chiến lược và lộ trình AI rõ ràng. Infosys khuyến khích việc thúc đẩy hợp tác liên ngành, kết hợp sức mạnh của các đội ngũ IT, kinh doanh và khoa học dữ liệu.
Padmanabhan nói: “AI là một cuộc chiến lâu dài, cần kiên nhẫn và đầu tư liên tục. Giai đoạn đầu nên tập trung vào việc phát triển nhân tài và xây dựng một cấu trúc dữ liệu vững chắc, dần dần tạo ra một hệ sinh thái AI có thể mở rộng, cuối cùng đạt được chuyển đổi thông minh.”
Tiểu Minh là một quản lý dự án doanh nghiệp vừa bắt đầu tham gia vào lĩnh vực AI, anh chia sẻ suy nghĩ của mình: “Sau khi nghe chia sẻ của Rajan, tôi càng nhận thấy rằng chỉ có công nghệ là chưa đủ, mà chúng ta cần phải giúp đội ngũ nắm vững việc tích hợp AI và dữ liệu để có thể đứng vững trong thị trường cạnh tranh khốc liệt.”
Tóm lại, thông qua sự chuẩn bị kép về nâng cao kỹ năng và hạ tầng dữ liệu, doanh nghiệp mới có thể thúc đẩy hiệu quả ứng dụng công nghệ AI và nắm bắt cơ hội chuyển đổi số.
Để tìm hiểu thêm về những thực tiễn tốt nhất trong lĩnh vực AI và phân tích dữ liệu, vui lòng truy cập đây.
You may also like: Làm thế nào để hiểu và nắm bắt quy trình xây dựng trung tâm dữ liệu AI? Phân tích các giai đoạn then chốt đằng sau sự thành công của Firmus
learn more about: 繁體中文EnglishEnglishEnglishDeutschEnglish简体中文EnglishEnglish
