Trong quá trình doanh nghiệp áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI), một câu hỏi thường gặp là: “Liệu chúng ta có thật sự cần phải thiết kế một kiến trúc mở rộng đặc biệt cho AI hay không?” Đặc biệt, khi mọi thứ đang thay đổi nhanh chóng và cần giữ được hiệu suất, đây trở thành một quyết định quan trọng. Dan Diasio, lãnh đạo tư vấn toàn cầu về AI của EY, nói rằng kiến trúc chính là yếu tố then chốt quyết định liệu doanh nghiệp có thể mở rộng AI mà không làm chậm lại tốc độ đổi mới hay không.
Bài viết này sẽ bắt đầu từ các tình huống thực tế để giúp bạn xác định khi nào và ai cần chú trọng đến kiến trúc mở rộng AI, bàn về các trường hợp không phù hợp, cũng như gợi ý các bước hành động.
Q1: Trong tình huống nào, tôi sẽ bắt đầu suy nghĩ về “cách thiết kế kiến trúc mở rộng cho AI”?
Thông thường, khi doanh nghiệp cố gắng mở rộng từ một ứng dụng AI sang việc triển khai ở nhiều phòng ban hoặc quy mô lớn thì mới gặp phải vấn đề này. Chẳng hạn, một công ty bán lẻ khởi đầu với việc thử nghiệm hệ thống gợi ý và thấy hiệu quả, rồi quyết định áp dụng AI vào các lĩnh vực khác như tương tác với khách hàng, 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 đổi mới sẽ bị hạn chế.
Tôi đã nghe một quản lý IT trong cuộc họp nội bộ ngập ngừng nói: “Quá trình AI của chúng ta hiện đang hoạt động tốt, tại sao lại phải thay đổi cấu trúc lớn?” Đây chính là tình trạng điển hình khi chưa nhận thức được những thách thức sẽ phát sinh khi mở rộng quy mô.
Q2: Những vai trò hoặc doanh nghiệp nào đặc biệt phù hợp để đầu tư vào thiết kế kiến trúc mở rộng AI?
Khi doanh nghiệp đã trải qua một dự án AI nhỏ và chuẩn bị đưa công nghệ AI vào nhiều dòng sản phẩm hơn và nhiều trường hợp hơn, thiết kế kiến trúc trở thành yếu tố không thể thiếu. Các nhà khoa học dữ liệu, kiến trúc sư IT và quản lý doanh nghiệp cần tham gia vào quá trình này để đảm bảo kiến trúc không chỉ đáp ứng nhu cầu kỹ thuật mà còn có thể điều chỉnh linh hoạt với sự biến đổi của thị trường.
Dan Diasio lưu ý rằng, đặc biệt là các doanh nghiệp đa quốc gia hoặc các tổ chức có nhiều hệ thống kinh doanh, nếu 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, tối ưu hóa kiến trúc có thể mang lại nền tảng dữ liệu chung, công cụ tiêu chuẩn hóa và quy trình tự động hóa, giúp các dự án AI mở rộng thuận lợi.
Q3: Tại sao kiến trúc lại trở thành yếu tố then chốt trong việc mở rộng nhanh AI?
Một CTO của doanh nghiệp từng chia sẻ suy nghĩ của mình: “Chúng tôi lo lắng rằng việc mở rộng AI sẽ làm chậm tiến độ, bởi vì mỗi khi thêm một trường hợp sử dụng mới, đều có thể đi kèm với lượng lưu lượng truy cập và độ phức tạp mới.” Đây chính là vấn đề: nếu không lên kế hoạch kiến trúc trước, sẽ dẫn đến sự bất ổn trong hệ thống và có thể là những điểm nghẽn trong việc bảo trì, từ đó cản trở đổi mới.
Dan Diasio cho biết, kiến trúc giống như nền tảng cho sự phát triển nhanh chóng của AI, nó cần hỗ trợ các mô hình đa dạng, điều chỉnh tài nguyên linh hoạt, và yêu cầu về quản trị dữ liệu. Bằng cách này, doanh nghiệp có thể liên tục phát triển sản phẩm và tính năng mới mà không ảnh hưởng đến tốc độ.
Q4: Trong các trường hợp nào không nên vội vàng thực hiện điều chỉnh lớn trong kiến trúc AI?
Nếu doanh nghiệp vẫn đang trong giai đoạn thí điểm AI với số lượng ứng dụng hạn chế và người dùng ít, thì việc đầu tư vào thay đổi kiến trúc lớn quá sớm có thể gây lãng phí tài nguyên. Dan Diasio khuyên rằng, trước khi xác định đầu tư AI mang lại lợi ích ổn định và bắt đầu mở rộng, duy trì kiến trúc đơn giản là lựa chọn lý trí hơn.
Hơn nữa, khi doanh nghiệp thiếu sự phối hợp giữa các phòng ban và thiếu lộ trình kỹ thuật rõ ràng, việc thúc ép thay đổi kiến trúc có thể trở thành một cản trở, dẫn đến xung đột nội bộ và giảm hiệu suất. Do đó, trong khi tổ chức chưa sẵn sàng, việc tiến hành theo từng giai đoạn hợp lý hơn.
Q5: Nếu tôi quyết định mở rộng AI và điều chỉnh kiến trúc, bước tiếp theo nên là gì?
Dan Diasio nhấn mạnh, trước tiên cần đánh giá ứng dụng AI hiện tại và kiến trúc hệ thống để xác định các điểm nghẹt và yếu kém, sau đó lập một kế hoạch cải tiến theo từng giai đoạn dựa trên mục tiêu kinh doanh. Điểm mấu chốt là tạo ra một kiến trúc vừa linh hoạt vừa có thể tiêu chuẩn hóa, tránh rơi vào việc thiết lập lại nhiều lần trong tương lai.
Hơn nữa, trong quá trình này, việc xây dựng cơ chế hợp tác giữa các phòng ban và kênh giao tiếp là điều không thể xem nhẹ. Việc mở rộng AI không phải là nhiệm vụ của một phòng ban riêng lẻ, mà là sự phản ánh của chiến lược doanh nghiệp, để tất cả các bên tham gia đều hiểu rõ mục tiêu và vai trò của mình, từ đó đảm bảo cùng thắng về tốc độ và đổi mới.
Nếu bạn cũng đang đối mặt với thách thức trong việc mở rộng và đổi mới AI, hãy tham khảo các nguồn lực của EY để tìm hiểu thêm về cách tạo ra kiến trúc AI phù hợp cho 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: Samsung Dẫn Đầu Lợi Nhuận Mới Nhờ Trung Tâm Dữ Liệu AI, Doanh Thu Q1 2025 Vượt Mức Dự Đoán Cả Năm
