Trong quá trình doanh nghiệp triển khai trí tuệ nhân tạo (AI), một trong những câu hỏi thường gặp là: “Chúng tôi có thực sự cần thiết kế kiến trúc mở rộng cho AI không?” Đặc biệt là khi đang thúc đẩy đổi mới nhanh chóng trong khi vẫn giữ được hiệu quả, đây là một điểm quyết định quan trọng. Dan Diasio, lãnh đạo AI toàn cầu tại EY, nhấn mạnh rằng kiến trúc đã trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp duy trì tốc độ mà không hy sinh tính sáng tạo trong quá trình mở rộng AI.
Bài viết này sẽ dựa trên các tình huống thực tế để giúp bạn xác định khi nào và ai cần chú ý đến kiến trúc mở rộng AI, đồng thời thảo luận về những tình huống không phù hợp và các bước hành động được đề xuất.
Câu hỏi 1: Khi nào tôi nên bắt đầu suy nghĩ về “cách thiết kế kiến trúc mở rộng cho AI”?
Thường thì doanh nghiệp sẽ đối mặt với vấn đề này khi cố gắng mở rộng từ một ứng dụng AI đơn lẻ ra nhiều phòng ban hoặc triển khai quy mô lớn hơn. Ví dụ, một công ty bán lẻ ban đầu thử nghiệm hệ thống gợi ý với kết quả khả quan, sau đó bắt đầu áp dụng AI vào các lĩnh vực như tương tác khách hàng và dự đoán chuỗi cung ứng. Lúc này, Dan Diasio nhấn mạnh rằng nếu không có một kiến trúc vững chắc và linh hoạt, các ứng dụng sẽ trở nên khó tích hợp, tốc độ sẽ chậm lại và tiến trình đổi mới sẽ bị hạn chế.
Tôi đã nghe một giám đốc CNTT băn khoăn trong cuộc họp nội bộ: “Chúng tôi hiện đang vận hành quy trình AI ổn định, tại sao phải thay đổi kiến trúc lớn?” Đây là trường hợp tiêu biểu khi mà họ chưa nhận ra những thách thức trong việc mở rộng khi chỉ dựa vào những kết quả ban đầu.
Câu hỏi 2: Những vai trò nào hoặc doanh nghiệp nào đặc biệt thích hợp để tham gia vào thiết kế kiến trúc mở rộng AI?
Khi doanh nghiệp đã trải qua một số dự án AI quy mô nhỏ và chuẩn bị mở rộng ứng dụng AI vào nhiều dòng công việc, nhiều kịch bản hơn, thiết kế kiến trúc trở thành yếu tố không thể thiếu. Các nhà khoa học dữ liệu, kiến trúc sư CNTT và quản lý doanh nghiệp cần tham gia vào quá trình này, bởi vì họ phải cùng nhau đảm bảo rằng kiến trúc hỗ trợ yêu cầu kỹ thuật cũng như đáp ứng kịp thời những thay đổi linh hoạt trong kinh doanh.
Dan Diasio lưu ý rằng, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp đa quốc gia hoặc những tổ chức có nhiều hệ thống kinh doanh khác nhau, không có một kiến trúc AI tốt sẽ có nguy cơ gặp phải các điểm nghẽn trong đổi mới và giảm hiệu suất. Ngược lại, việc tối ưu hóa cấu trúc có thể mang lại nền tảng dữ liệu chung, công cụ tiêu chuẩn hóa và quy trình tự động hóa, giúp dự án AI mở rộng một cách suôn sẻ.
Câu hỏi 3: Tại sao kiến trúc lại là yếu tố then chốt trong việc mở rộng nhanh chóng AI?
Một CTO của doanh nghiệp đã chia sẻ: “Chúng tôi lo ngại rằng việc mở rộng AI sẽ làm chậm tiến độ, vì mỗi ứng dụng mới có thể mang lại lưu lượng và độ phức tạp mới.” Điều này rất đúng: nếu không có sự lập kế hoạch kiến trúc hợp lý, hệ thống có thể không ổn định, thậm chí dẫn đến các điểm nghẽn trong bảo trì, làm chậm lại quá trình đổi mới.
Dan Diasio chỉ ra rằng, kiến trúc giống như nền tảng giúp AI có thể phát triển nhanh chóng, nó cần hỗ trợ nhiều mô hình khác nhau, khả năng điều phối tài nguyên linh hoạt và các yêu cầu về quản trị dữ liệu. Chỉ như vậy, doanh nghiệp mới có thể liên tục phát hành các sản phẩm và tính năng mới mà không hy sinh tốc độ.
Câu hỏi 4: Tình huống nào không nên vội vàng thực hiện điều chỉnh lớn về kiến trúc AI?
Nếu doanh nghiệp vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm AI và các kịch bản ứng dụng hạn chế, số lượng người dùng ít, việc đầu tư quá sớm vào cải cách kiến trúc lớn có thể lãng phí tài nguyên. Dan Diasio khuyên rằng, nên duy trì kiến trúc đơn giản cho đến khi xác định được rằng đầu tư vào AI mang lại lợi ích ổn định và bắt đầu mở rộng.
Ngoài ra, khi doanh nghiệp thiếu sự phối hợp liên bộ và lộ trình kỹ thuật rõ ràng, việc thúc đẩy cải cách kiến trúc một cách cưỡng ép có thể trở thành một cản trở, dẫn đến sự ma sát và giảm hiệu suất nội bộ. Do đó, nên tiến hành từng bước một cách hợp lý cho đến khi tổ chức hoàn toàn sẵn sàng.
Câu hỏi 5: Nếu tôi quyết định mở rộng AI và điều chỉnh kiến trúc, bước tiếp theo nên là gì?
Dan Diasio nhấn mạnh, bước đầu tiên là đánh giá các ứng dụng AI hiện tại và kiến trúc hệ thống, tìm ra các điểm nghẽn và thiếu sót, sau đó xây dựng kế hoạch cải thiện theo từng giai đoạn dựa trên mục tiêu kinh doanh. Điểm chính là giúp cho kiến trúc vừa linh hoạt vừa có thể tiêu chuẩn hóa, tránh rơi vào tình trạng xây dựng lại nhiều lần trong tương lai.
Hơn nữa, trong quá trình này, việc thiết lập cơ chế hợp tác và kênh giao tiếp giữa các bộ phận là điều không thể thiếu. Mở rộng AI không phải là nhiệm vụ của một bộ phận đơn lẻ mà là biểu hiện của chiến lược doanh nghiệp, giúp tất cả các bên tham gia hiểu rõ mục tiêu và vai trò của mình, từ đó bảo đảm sự kết hợp giữa tốc độ và đổi mới.
Nếu bạn cũng đang đối mặt với thách thức mở rộng và đổi mới AI, hãy tham khảo các nguồn tài nguyên liên quan từ EY để tìm hiểu thêm về cách xây dựng kiến trúc AI phù hợp với doanh nghiệp của mình.
Chúng tôi mời bạn nhấn vào đây để tìm hiểu thêm: https://www.okx.com/join?channelId=16662481
You may also like: Tại sao Iran đe dọa kế hoạch Stargate của OpenAI? — Phân tích Q&A sâu sắc
