Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều giám đốc điều hành và lãnh đạo kỹ thuật trong doanh nghiệp đã bắt đầu suy nghĩ:
Tôi có cần nhanh chóng mở rộng ứng dụng AI không? Trong tình huống nào việc mở rộng AI trở nên cần thiết?
Bài viết này sẽ lấytình huống thực tế làm điểm khởi đầu, kết hợp với những cái nhìn của Dan Diasio, lãnh đạo AI toàn cầu tại EY, để giúp bạn xác định trong những môi trường doanh nghiệp và nhu cầu nào, cần lựa chọn cấu trúc AI như thế nào để có thể mở rộng AI nhanh chóng mà không đánh đổi tốc độ đổi mới.
Q1: Trong trường hợp nào, doanh nghiệp cảm thấy cần nhanh chóng mở rộng AI?
Thông thường, doanh nghiệp sẽ bắt đầu xem xét cách mở rộng nhanh chóng công nghệ AI trong một số tình huống sau:
- Áp lực cạnh tranh trên thị trường lớn, cần sử dụng AI để tự tối ưu hóa quy trình và sản phẩm;
- Nội bộ đã có các dự án AI thử nghiệm, nhưng muốn mở rộng kết quả ra toàn công ty;
- Cần phản hồi nhanh chóng nhu cầu khách hàng và lưu lượng dữ liệu tăng mạnh, cấu trúc cũ không thể hỗ trợ.
Như một CTO doanh nghiệp đang tự hỏi: “Chúng tôi đã có một vài dự án AI nhỏ, nhưng làm thế nào để toàn bộ công ty có thể sử dụng AI mà không làm chậm hệ thống do số lượng người dùng tăng lên? Đồng thời, chúng tôi cũng không thể vì mở rộng mà hạn chế thử nghiệm các ý tưởng mới.”
Q2: Tại sao cấu trúc lại trở thành yếu tố quyết định trong việc mở rộng AI nhanh chóng?
Dan Diasio nhấn mạnh rằng trong quá trình mở rộng AI, thiết kế cấu trúc là yếu tố quan trọng quyết định có thể vừa duy trì tốc độ vừa đổi mới hay không. Nếu thiết kế cấu trúc tốt, có thể hỗ trợ các mô-đun AI đa dạng một cách linh hoạt, đồng thời chứa đựng quy mô dữ liệu ngày càng lớn, sẽ tránh được các điểm nghẽn khi mở rộng.
Ví dụ, một công ty dịch vụ tài chính đã chọn cấu trúc microservices linh hoạt, thành công trong việc mở rộng từ một mô hình AI đơn lẻ thành nhiều mô hình song song, nhanh chóng phản hồi nhu cầu từ các đơn vị kinh doanh khác nhau, và cũng cho phép đội ngũ phát triển đồng thời thử nghiệm nhiều giải pháp đổi mới.
Q3: Tất cả các doanh nghiệp đều thích hợp để ngay lập tức mở rộng AI không?
Không phải doanh nghiệp nào cũng thích hợp để ngay lập tức mở rộng quy mô lớn AI. Một công ty khởi nghiệp mới bắt đầu ứng dụng AI có thể cần thử nghiệm trong quy mô nhỏ trước để chắc chắn về hiệu quả; các đội nhóm có nguồn lực hạn chế càng cần phải từng bước tối ưu hóa cấu trúc hiện tại.
Có một giám đốc CNTT trong ngành chế tạo trung bình đã thắc mắc: “Chúng tôi hiện mới chỉ bắt đầu sử dụng AI để tối ưu hóa lịch trình sản xuất, việc mở rộng nhanh sẽ tạo gánh nặng bảo trì, có phải chúng tôi nên ổn định cấu trúc hiện tại trước rồi mới nghĩ đến mở rộng quy mô lớn?” Nhận định như vậy thực sự là rất quan trọng.
Q4: Trong trường hợp nào, việc mở rộng nhanh chóng AI có thể cản trở sự đổi mới?
Quá chú trọng đến tốc độ mở rộng mà bỏ qua tính linh hoạt của cấu trúc có thể khiến các hệ thống AI trở nên cứng nhắc. Một khi cấu trúc khó điều chỉnh, ý tưởng mới rất khó để thử nghiệm nhanh chóng, dẫn đến việc mất đi lợi thế đổi mới.
Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ đã tìm cách triển khai một nền tảng AI thống nhất một cách nhanh chóng, điều này dẫn đến việc các nhà phát triển sau này không thể tự do điều chỉnh các mô-đun AI, hạn chế việc thử nghiệm các ý tưởng sản phẩm mới và phản ứng với thị trường.
Q5: Để cân bằng giữa mở rộng nhanh AI và đổi mới, doanh nghiệp nên bắt đầu như thế nào?
Bước đầu tiên, doanh nghiệp cần đánh giá từ góc độ cấu trúc xem hệ thống AI hiện tại có đủ linh hoạt và có thể mở rộng hay không. Theo sự khuyến nghị của Dan Diasio, việc áp dụng cấu trúc mô-đun, cơ sở hạ tầng đám mây và các công cụ tự động hóa đều giúp thúc đẩy cả việc mở rộng và đổi mới cùng một lúc.
Tôi gợi ý các giám đốc doanh nghiệp và lãnh đạo kỹ thuật trong quá trình ra quyết định, không nên bỏ qua việc thử nghiệm nội bộ quy mô nhỏ trước, sau đó dần dần mở rộng khả năng hệ thống, đồng thời giữ không gian đổi mới mở, tránh vội vàng theo đuổi tốc độ mở rộng mà rơi vào tình trạng cứng nhắc.
Tóm lại, việc xác định “thời điểm nào cần mở rộng nhanh AI” chủ yếu phụ thuộc vào mức độ trưởng thành trong nhu cầu và tính linh hoạt của cấu trúc. Chọn đúng cấu trúc, có thể mở rộng AI mà vẫn giữ được tốc độ đổi mới, sẽ là chìa khóa cho sự thành công trong tương lai.
