Ngày nay, nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt với thách thức phát triển nhanh chóng của công nghệ AI. Theo khảo sát “Tình trạng phát triển AI năm 2026” của OutSystems, hơn 1800 giám đốc CNTT cho biết AI đã vào giai đoạn sản xuất sớm trong nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là trong các bộ phận CNTT. Tuy nhiên, việc áp dụng nhanh chóng này cũng mang lại những thách thức trong quản lý. Bài viết này sẽ dựa trên các tình huống thực tế để giúp độc giả hiểu “Doanh nghiệp cần quản lý trung ương AI trong trường hợp nào” và “Quản lý trung ương phù hợp với ai”, cũng như đưa ra các khuyến nghị hành động.
Q1: Doanh nghiệp nào sẽ bắt đầu nghĩ đến việc thiết lập quản lý trung ương cho phát triển AI?
Nhiều doanh nghiệp trong giai đoạn đầu của các dự án AI thường để các bộ phận riêng lẻ tự mình thử nghiệm phát triển ứng dụng AI. Mặc dù phương pháp phát triển phân tán này linh hoạt, nhưng khi số lượng ứng dụng AI tăng lên, nó dẫn đến việc phát triển trùng lặp, lãng phí nguồn lực và tiêu chuẩn kỹ thuật không đồng nhất. Khi giám đốc CNTT nhận thấy các vấn đề này đang cản trở việc mở rộng hơn nữa, họ sẽ nghĩ đến việc liệu có cần thiết lập quản lý trung ương để tích hợp quy trình và nguồn lực phát triển AI hay không.
Ví dụ: một công ty lớn ở các bộ phận thị trường khác nhau phát triển chatbot tùy chỉnh riêng lẻ ban đầu hoạt động tốt, nhưng sau đó phát hiện ra việc mua AI dịch vụ trùng lặp, kiểm soát dữ liệu an toàn vì phân tán mà không chặt chẽ, vào lúc này ban quản lý bắt đầu rà soát hiện trạng và cho rằng quản lý trung ương có thể nâng cao hiệu suất và an toàn tổng thể.
Q2: Mô hình quản lý trung ương phù hợp với loại hình doanh nghiệp hay vai trò nào?
Quản lý trung ương thích hợp nhất cho các doanh nghiệp vừa và lớn có nhiều đơn vị kinh doanh và ứng dụng AI đa dạng, đặc biệt trong các ngành như tài chính, sản xuất và bán lẻ, nơi tài sản dữ liệu lớn cần tiêu chuẩn hóa và kiểm soát an toàn hợp nhất hơn. Giám đốc CNTT và quản lý dự án AI là những vai trò chính thúc đẩy quản lý trung ương, họ cần tổng hợp kiến trúc kỹ thuật và phân bổ nguồn lực, đảm bảo các dự án AI phù hợp với mục tiêu chung của doanh nghiệp.
Chẳng hạn, một giám đốc CNTT đang suy nghĩ, ứng dụng AI của công ty đã dày đặc đến mức không thể quản lý bằng một bộ phận đơn lẻ, quản lý tập trung không chỉ có thể tránh việc xây dựng hệ thống trùng lặp mà còn đảm bảo các bộ phận có thể chia sẻ mô hình AI và nền tảng dữ liệu, nâng cao hiệu suất sử dụng và tiết kiệm chi phí.
Q3: Trong những tình huống nào doanh nghiệp không phù hợp để ngay lập tức áp dụng quản lý AI trung ương?
Nếu doanh nghiệp có quy mô nhỏ, ứng dụng AI đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm (Proof of Concept) và quy mô đội ngũ hạn chế, việc áp dụng quản lý trung ương một cách cưỡng bức có thể gây ra gánh nặng hành chính và trì hoãn phát triển. Hơn nữa, nếu văn hóa doanh nghiệp nhấn mạnh tính tự chủ của bộ phận và có tính linh hoạt cao, quản lý tập trung có thể làm giảm sự sáng tạo và năng lực đổi mới.
Ví dụ, một công ty khởi nghiệp vừa mới bắt đầu thử nghiệm dịch vụ AI, trong đội ngũ có sự trao đổi nội bộ thường xuyên và quy trình ra quyết định nhanh chóng. Trong lúc này, việc tập trung vào giảm thiểu chu kỳ lặp lại và thử nghiệm có thể hoạt động hiệu quả hơn thông qua quản lý phân tán, việc đưa ra quản lý trung ương quá sớm có thể tạo ra rào cản trong tổ chức.
Q4: Doanh nghiệp nên lập kế hoạch và hành động như thế nào để thúc đẩy quản lý trung ương AI?
Khuyên rằng trước tiên nên đánh giá quy mô và khó khăn trong quản lý của các dự án AI hiện tại, xác định các quy trình nào cần được chuẩn hóa và tập trung nguồn lực. Sau đó, thành lập nhóm chiến lược AI liên ngành để thiết lập tiêu chuẩn kỹ thuật và chính sách bảo mật dữ liệu thống nhất. Có thể áp dụng phương pháp từng giai đoạn, bắt đầu từ nền tảng chia sẻ công nghệ hoặc công cụ quản lý mô hình, sau đó mở rộng đến sự phối hợp và giám sát trung ương toàn diện.
Tôi đã từng tham gia một trường hợp, doanh nghiệp đã xây dựng một thư viện mô hình AI chung và nền tảng quản lý API để giảm thiểu công việc phát triển trùng lặp của các bộ phận, và xây dựng cơ chế quản trị dữ liệu. Khi hiệu quả ngày càng rõ rệt, quản lý đã từng bước đẩy mạnh quy trình hợp tác và tích hợp nguồn lực.
Q5: Làm thế nào để đánh giá thành công sau khi áp dụng quản lý trung ương? Có chỉ số hoặc tiêu chí nào không?
Quản lý trung ương thành công có thể mang lại hiệu suất phát triển dự án được cải thiện, số lần phát triển trùng lặp giảm, tốc độ triển khai mô hình AI nhanh hơn, cũng như tính tuân thủ và kiểm soát rủi ro tốt hơn. Doanh nghiệp có thể đánh giá thông qua thời gian hoàn thành dự án, tỷ lệ sử dụng nguồn lực AI, tỉ lệ sự cố an ninh dữ liệu, và nhiều chỉ số khác.
Nếu bạn là người phụ trách CNTT của doanh nghiệp, bạn có thể bắt đầu từ đánh giá hàng năm của các dự án AI, so sánh dữ liệu chỉ số trước và sau khi áp dụng quản lý trung ương, và thông qua khảo sát mức độ hài lòng của người dùng để hiểu mức độ chấp nhận và đề xuất của các bộ phận đối với hệ thống trung ương, liên tục điều chỉnh cải tiến.
Tổng hợp lại, quản lý trung ương trong phát triển phần mềm AI không phải lúc nào cũng cần thiết ngay lập tức cho mọi doanh nghiệp, nhưng đối với những doanh nghiệp có sự phát triển nhanh chóng của ứng dụng AI đa dạng và thách thức quản lý ngày càng rõ rệt, quản lý trung ương là công cụ quan trọng để nâng cao khả năng quản trị và phát triển vững chắc. Khuyên rằng các nhà quản lý doanh nghiệp nên dựa trên quy mô và giai đoạn phát triển của chính mình, đánh giá thời điểm khởi động, và thực hiện một cách linh hoạt theo từng giai đoạn để giảm thiểu sức cản.
Muốn tìm hiểu thêm về thực tiễn tốt nhất trong quản lý doanh nghiệp với phần mềm AI, vui lòng tham khảo tại đây.
You may also like: Làm thế nào để hiểu và掌握 quy trình xây dựng trung tâm dữ liệu AI? Phân tích các giai đoạn quan trọng đằng sau thành công của Firmus
learn more about: Agent Trade Kit構建 AI Agent，全自動執行交易策略策略交易多種智能策略，助您輕鬆交易
