Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phổ biến, câu hỏi về cách thức chuẩn bị cho AI (AI Readiness) đã trở thành một vấn đề then chốt cho các doanh nghiệp. Ông Rajan Padmanabhan, Giám đốc Kỹ thuật của bộ phận Phân tích Dữ liệu và AI tại Infosys, đã chia sẻ về những bước quan trọng trong việc thúc đẩy chiến lược AI của công ty, đặc biệt là tập trung vào hai mặt “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 nguồn lực mà doanh nghiệp cần chuẩn bị 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.
Ông Padmanabhan nhấn mạnh rằng, AI không chỉ là một sự đổi mới công nghệ, mà còn là cốt lõi của sự chuyển mình trong mô hình vận hành doanh nghiệp. Nếu không chuẩn bị tốt cho AI, doanh nghiệp không chỉ không thể tận dụng tối đa lợi ích từ AI mang lại mà còn có thể đánh mất lợi thế cạnh tranh vì chất lượng dữ liệu kém hoặc thiếu kỹ năng.
Câu Hỏi 2: Infosys nhìn nhận vai trò của nâng cao kỹ năng trong sự chuẩn bị cho AI như thế nào?
Nâng cao kỹ năng là nền tảng quan trọng của sự chuẩn bị cho AI. Ông Rajan Padmanabhan cho biết, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, các doanh nghiệp cần liên tục thúc đẩy việc học hỏi những công nghệ và phương pháp mới cho nhân viên, bao gồm khoa học dữ liệu, phát triển mô hình máy học và khả năng phân tích ứng dụng.
“Tại Infosys, chúng tôi tiến hành các chương trình đào tạo liên phòng, khuyến khích nhân viên nắm vững từ kiến thức cơ bản về AI cho đến thực hành chuyên sâu.” Ông Padmanabhan chia sẻ rằng ông đã chứng kiến nhiều nhóm từ việc học đến thực hành AI, dần dần nâng cao khả năng chuyển đổi số của toàn bộ doanh nghiệp.
Câu Hỏi 3: Tại sao hạ tầng dữ liệu lại là chìa khóa cho sự thành công của AI?
Dữ liệu có chất lượng cao và được tổ chức tốt là cốt lõi cho sự triển khai thành công của AI. Infosys nhấn mạnh rằng, cần phải tổ chức và quản lý dữ liệu một cách hợp lý, đảm bảo tính đầy đủ và dễ sử dụng của dữ liệu, từ đó hỗ trợ những dự đoán và quyết định chính xác của mô hình AI.
Ông Padmanabhan cho biết: “Chúng tôi đã đầu tư nhiều nguồn lực vào việc xây dựng một nền tảng dữ liệu linh hoạt và an toàn, bao gồm toàn bộ quy trình từ thu thập dữ liệu, làm sạch, gán nhãn cho đến lưu trữ. Hệ thống hạ tầng này giúp mô hình AI của chúng tôi có thể học tập và tối ưu hiệu quả hơn.”
Câu Hỏi 4: Doanh nghiệp thường gặp phải những thách thức gì trong quá trình chuẩn bị cho AI?
Theo quan sát của ông Padmanabhan, những thách thức chính mà doanh nghiệp thường phải đối mặt là thiếu kỹ năng, khó khăn trong việc xử lý một lượng lớn và đa dạng dữ liệu, và sự kháng cự thay đổi trong văn hóa tổ chức. Nếu không có biện pháp ứng phó hợp lý, những thách thức này có thể cản trở nghiêm trọng hiệu quả của các dự án AI.
Ông nhấn mạnh rằng nên áp dụng chiến lược từng bước, bắt đầu từ các thí điểm quy mô nhỏ và dần dần mở rộng phạm vi ứng dụng AI, đồng thời củng cố đào tạo nội bộ và giao tiếp, tạo dựng văn hóa doanh nghiệp hỗ trợ đổi mới.
Câu Hỏi 5: Infosys có những lời khuyên cụ thể nào cho các doanh nghiệp muốn nâng cao trình độ AI?
Đầu tiên, doanh nghiệp nên bắt đầu từ việc đánh giá tình hình kỹ năng và dữ liệu hiện tại, từ đó xây dựng một chiến lược và lộ trình AI rõ ràng. Infosys khuyến khích việc thúc đẩy hợp tác liên ngành, tập hợp sức mạnh của các nhóm IT, kinh doanh và khoa học dữ liệu.
Ông Padmanabhan nói: “AI là một cuộc chiến lâu dài, đòi hỏi sự kiên nhẫn và đầu tư liên tục. Trong giai đoạn đầu, cần tập trung vào đào tạo nhân tài và xây dựng một hạ tầng dữ liệu vững chắc, từng bước tạo lập một hệ sinh thái AI có thể mở rộng, cuối cùng đạt được chuyển đổi thông minh.”
Ông Minh, một nhà quản lý dự án doanh nghiệp mới bắt đầu tham gia vào lĩnh vực AI, chia sẻ suy nghĩ của mình: “Sau khi nghe sự chia sẻ của Rajan, tôi hiểu rõ rằng chỉ có công nghệ là chưa đủ. Chúng tôi cần phải đảm bảo đội ngũ nắm vững sự tích hợp giữa AI và dữ liệu để đứng vững trong thị trường cạnh tranh khốc liệt.”
Tóm lại, thông qua việc nâng cao kỹ năng và xây dựng hạ tầng dữ liệu, doanh nghiệp có thể thúc đẩy hiệu quả ứng dụng công nghệ AI, nắm bắt cơ hội từ sự chuyển đổi số.
Để tìm hiểu thêm về những thực tiễn tốt nhất trong AI và phân tích dữ liệu, hãy truy cập tại đây.
You may also like: Làm thế nào để hiểu và nắm vững quy trình xây dựng trung tâm dữ liệu AI? Phân tích các giai đoạn quan trọng đằng sau sự thành công của Firmus
learn more about: C2C 買幣靈活選擇，0 交易費
