Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt với thách thức của sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI. Theo khảo sát “Tình hình phát triển AI 2026” của OutSystems, hơn 1800 giám đốc IT cho biết AI đã bước vào giai đoạn sản xuất sớm trong nhiều doanh nghiệp, nhất là tại các phòng ban IT. Tuy nhiên, sự áp dụng nhanh chóng này cũng mang đến những thách thức trong việc quản lý. Bài viết này sẽ tham khảo các tình huống thực tế để giúp độc giả hiểu rõ “doanh nghiệp cần quản lý trung ương phát triển phần mềm AI trong trường hợp nào” và “ai là người phù hợp với quản lý trung ương”, đồng thời đưa ra các khuyến nghị hành động.
Q1: Doanh nghiệp bắt đầu suy nghĩ về việc thiết lập quản lý phát triển AI trung ương khi nào?
Nhiều doanh nghiệp trong giai đoạn đầu của dự án AI thường để các phòng ban khác nhau tự thử nghiệm phát triển ứng dụng AI. Mặc dù phát triển phân tán mang lại tính linh hoạt, nhưng khi số lượng ứng dụng AI tăng lên, sẽ phát sinh những vấn đề như phát triển trùng lặp, lãng phí tài nguyên và tiêu chuẩn kỹ thuật không nhất quán. Khi các giám đốc IT nhận thấy những vấn đề này bắt đầu cản trở việc mở rộng hơn nữa, họ sẽ xem xét khả năng thiết lập quản lý trung ương để tích hợp quy trình phát triển AI và tài nguyên.
Ví dụ: Một tập đoàn lớn phát triển chatbot tùy chỉnh cho các phòng ban marketing khác nhau ban đầu hoạt động tốt, nhưng sau đó phát hiện ra việc mua sắm dịch vụ AI trùng lặp, và việc kiểm soát an ninh dữ liệu cũng trở nên lỏng lẻo do phân tán, lúc này ban quản lý đã bắt đầu đánh giá tình hình hiện tại và nhận thấy 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 hoặc vai trò nào?
Quản lý trung ương phù hợp nhất với những 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, bán lẻ, nơi mà tài sản dữ liệu lớn và cần tiêu chuẩn hóa và kiểm soát an ninh đồng nhất. Các giám đốc IT và người quản lý dự án AI là những vai trò quan trọng thúc đẩy quản lý trung ương, họ cần tổng hợp kiến trúc công nghệ và phân bổ tài nguyên để đảm bảo các dự án AI đáp ứng các mục tiêu tổng thể của doanh nghiệp.
Chẳng hạn, một giám đốc IT đang suy nghĩ rằng việc ứng dụng AI trong công ty đã đạt đến mức độ không thể quản lý chỉ bằng một phòng ban, quản lý tập trung không chỉ có thể tránh việc xây dựng hệ thống trùng lặp mà còn đảm bảo các phòng ban có thể chia sẻ mô hình AI và nền tảng dữ liệu, nâng cao hiệu suất ứng dụng và tiết kiệm chi phí.
Q3: Doanh nghiệp không phù hợp để lập tức áp dụng quản lý AI tập trung trong những trường hợp nào?
Nếu doanh nghiệp có quy mô nhỏ, ứng dụng AI vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm khái niệm (Proof of Concept), và quy mô đội ngũ hạn chế, việc áp dụng quản lý trung ương ép buộc có thể dẫn đến gánh nặng hành chính và trì hoãn phát triển. Ngoài ra, nếu văn hóa doanh nghiệp nhấn mạnh sự tự chủ và tính linh hoạt của từng phòng ban, quản lý tập trung có thể làm giảm sự sáng tạo.
Ví dụ, một công ty khởi nghiệp chỉ mới bắt đầu thử nghiệm dịch vụ AI, sự giao tiếp trong đội nhóm diễn ra thường xuyên và quyết định nhanh chóng, trong giai đoạn này việc tập trung vào việc lặp lại nhanh chóng và thử nghiệm sẽ hiệu quả hơn, áp dụng quản lý trung ương quá sớm có thể dẫn đến lực cản trong tổ chức.
Q4: Doanh nghiệp nên lập kế hoạch và hành động như thế nào để thúc đẩy quản lý AI trung ương?
Chúng tôi khuyên bạn nên đánh giá quy mô dự án AI hiện có và những điểm đau trong quản lý, xác định các quy trình cần chuẩn hóa và tài nguyên cần tập trung. Tiếp theo, thành lập một nhóm chiến lược AI liên phòng, đặt ra các tiêu chuẩn công nghệ và chính sách an ninh dữ liệu chung. Có thể áp dụng phương pháp đi theo từng giai đoạn, bắt đầu từ nền tảng chia sẻ công nghệ hoặc công cụ quản lý mô hình, sau đó dần mở rộng đến việc điều phối và giám sát trung ương toàn diện.
Tôi đã tham gia một trường hợp, doanh nghiệp đã xây dựng một thư viện mô hình AI chia sẻ và nền tảng quản lý API, giúp giảm bớt công việc trùng lặp phát triển của các phòng ban, đồng thời thiết lập cơ chế quản lý dữ liệu. Khi những kết quả khả quan dần xuất hiện, đội ngũ quản lý đã từng bước thúc đẩy các quy trình hợp tác sâu hơn và tích hợp tài nguyên.
Q5: Làm thế nào để đánh giá thành công sau khi áp dụng quản lý trung ương? Có những chỉ số hoặc tiêu chí nào?
Quản lý trung ương thành công sẽ mang lại sự nâng cao hiệu suất phát triển dự án, giảm số lần phát triển trùng lặp, tăng tốc độ triển khai mô hình AI, và cải thiện việc tuân thủ và kiểm soát rủi ro. Doanh nghiệp có thể đánh giá thông qua thời gian hoàn thành dự án, tỷ lệ sử dụng tài nguyên AI, tỷ lệ xảy ra sự cố an ninh dữ liệu và các chỉ số khác.
Nếu bạn là người chịu trách nhiệm IT trong doanh nghiệp, bạn có thể bắt đầu từ việc xem xét thường niên dự án AI, so sánh dữ liệu chỉ số trước và sau khi áp dụng quản lý trung ương, và thông qua khảo sát sự hài lòng của người sử dụng để hiểu mức độ chấp nhận và những gợi ý của các phòng ban đối với hệ thống quản lý trung ương, nhằm liên tục điều chỉnh và cải thiện.
Tổng hợp lại, quản lý trung ương trong phát triển phần mềm AI không phải là điều mà mỗi doanh nghiệp cần ngay lập tức, nhưng đối với những doanh nghiệp có ứng dụng AI đa dạng phát triển nhanh chóng và những thách thức trong quản lý ngày càng rõ ràng, quản lý trung ương là công cụ quan trọng để nâng cao khả năng quản lý và phát triển bền vững. Chúng tôi khuyến nghị các nhà quản lý doanh nghiệp nên đánh giá quy mô và giai đoạn phát triển của mình để quyết định thời điểm khởi động, và áp dụng các phương pháp linh hoạt, theo từng giai đoạn để giảm bớt sức cản.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các thực tiễn tốt nhất trong việc quản lý AI và doanh nghiệp, hãy tham khảo tại đây.
You may also like: Làm thế nào để hiểu và nắm vững quy trình tổng thể xây dựng trung tâm dữ liệu AI? Phân tích các giai đoạn then chốt đứng sau sự thành công của Firmus
learn more about: 賺幣持幣生幣， 賺取收益簡單賺幣USDG 獎勵
