Trong thời đại AI phát triển mạnh mẽ như hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang tìm cách đưa công nghệ tạo sinh vào quy trình kinh doanh để gia tăng hiệu quả và tạo ra những lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI một cách ồ ạt và thiếu định hướng dễ dẫn đến chi phí khổng lồ và rủi ro cao, đặc biệt khi phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đôi khi phức tạp và không đồng nhất. Các chuyên gia AI hàng đầu tại sự kiện TechCrunch Disrupt 2024 đã cùng chia sẻ những chiến lược quan trọng cho doanh nghiệp muốn triển khai AI hiệu quả mà vẫn đảm bảo tiết kiệm chi phí và đạt được kết quả thực tiễn.
Trong hội thảo, Chet Kapoor, CEO của công ty quản lý dữ liệu DataStax, đã mở đầu bằng việc nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu đối với AI: “Không có AI nếu thiếu dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu phi cấu trúc, và phải ở quy mô lớn”. Mặc dù dữ liệu đóng vai trò trọng yếu, chính việc làm sao tận dụng dữ liệu đúng cách để phục vụ các mục tiêu cụ thể lại là vấn đề cốt lõi mà các doanh nghiệp phải lưu ý.
Vanessa Larco, đối tác tại quỹ đầu tư mạo hiểm NEA, đã nhấn mạnh rằng thay vì thu thập mọi dữ liệu có sẵn và triển khai AI trên diện rộng, các doanh nghiệp nên bắt đầu từ những vấn đề cốt lõi họ muốn giải quyết. Theo cô, “Hãy xác định rõ mục tiêu cần đạt, sau đó tìm kiếm và sử dụng những dữ liệu liên quan trực tiếp đến mục tiêu đó.”
Larco cũng chia sẻ rằng cách làm này sẽ giúp tránh lãng phí tài nguyên vào các dự án AI không hiệu quả hoặc khó kiểm soát, đồng thời đảm bảo rằng hệ thống AI phát triển phù hợp với thực tế của doanh nghiệp.
Khác với lầm tưởng phổ biến rằng AI cần phải áp dụng trên quy mô lớn để tạo ra sự thay đổi, Larco cho rằng các doanh nghiệp nên tập trung vào các ứng dụng nhỏ và nội bộ trước. Ví dụ, các công ty có thể triển khai AI trong các bộ phận hỗ trợ khách hàng hoặc quản lý dữ liệu để thử nghiệm trước khi mở rộng phạm vi. Chiến lược này giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, hiểu rõ hơn về cách AI hoạt động trong môi trường cụ thể và tích lũy kinh nghiệm cho các ứng dụng lớn hơn.
George Fraser, CEO của Fivetran, đồng tình và nhấn mạnh: “Chỉ giải quyết các vấn đề thực tế mà doanh nghiệp đang gặp phải hôm nay, thay vì cố gắng dự đoán và giải quyết những vấn đề trong tương lai xa.” Theo Fraser, chi phí cho những công nghệ thử nghiệm không hiệu quả có thể chiếm đến 99% tổng chi phí nghiên cứu và phát triển. Điều này cho thấy rằng, chỉ khi tập trung giải quyết các mục tiêu hiện tại, doanh nghiệp mới thực sự đạt được hiệu quả kinh tế từ AI.
Kapoor ví giai đoạn hiện tại của AI giống như thời kỳ game Angry Birds nổi lên: tạo ra sự hào hứng nhưng chưa thật sự thay đổi cuộc sống hàng ngày. Anh cho rằng 2024 sẽ là năm mà nhiều doanh nghiệp đưa AI vào sản xuất với các ứng dụng nhỏ và bắt đầu “làm quen với AI”. Theo Kapoor, năm 2025 sẽ là thời điểm mà các ứng dụng AI có thể thực sự thay đổi chiến lược và quỹ đạo phát triển của doanh nghiệp.
Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tập trung vào các ứng dụng AI thiết thực, đơn giản và giải quyết các vấn đề cụ thể trong giai đoạn đầu. Đến khi doanh nghiệp hiểu rõ cách tích hợp AI vào quy trình kinh doanh, họ có thể dễ dàng mở rộng và áp dụng cho các dự án lớn hơn, tạo nên tác động sâu rộng và bền vững.
Khi doanh nghiệp bắt đầu ứng dụng AI, một trong những thách thức lớn nhất chính là cách quản lý và bảo vệ dữ liệu. Những dữ liệu cần thiết cho AI không chỉ đơn thuần là số liệu mà có thể bao gồm các thông tin nhạy cảm và nằm rải rác ở nhiều nguồn khác nhau. Vì vậy, doanh nghiệp cần có chiến lược quản lý dữ liệu hiệu quả để đảm bảo tính an toàn, bảo mật và chất lượng dữ liệu.
Fraser cho biết: “Chi phí xử lý lỗi khi dữ liệu không đồng nhất hoặc chất lượng kém sẽ rất lớn. Do đó, cần thiết lập quy trình quản lý dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống AI.” Điều này đòi hỏi một đội ngũ am hiểu công nghệ, có khả năng phân tích và kiểm soát các nguồn dữ liệu để tránh tình trạng “bội thực” thông tin, gây ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của AI.
Kapoor nhấn mạnh rằng yếu tố con người đóng vai trò then chốt trong việc triển khai AI hiệu quả. Doanh nghiệp cần xây dựng các nhóm chuyên biệt để nghiên cứu và phát triển các dự án AI thử nghiệm. Những nhóm này chính là “những người viết nên cuốn sách hướng dẫn cách ứng dụng AI”, tạo ra những bài học quý giá cho các dự án trong tương lai.
Các doanh nghiệp cũng cần tạo dựng môi trường hỗ trợ sáng tạo, khuyến khích thử nghiệm và tiếp thu phản hồi từ mọi cấp độ trong tổ chức. Đây chính là điều kiện để đội ngũ nhân viên có thể đóng góp và sáng tạo một cách tự do, giúp AI phát triển bền vững và đáp ứng đúng nhu cầu của tổ chức.
Dù AI đang phát triển mạnh mẽ, việc triển khai công nghệ này đòi hỏi sự kiên nhẫn và chiến lược hợp lý. Tập trung vào những mục tiêu nhỏ, chọn lọc dữ liệu và xây dựng một đội ngũ sáng tạo sẽ là chìa khóa để doanh nghiệp tận dụng tối đa tiềm năng của AI. Thay vì vội vã mở rộng quy mô, việc bắt đầu từ những ứng dụng nội bộ nhỏ sẽ giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tối ưu chi phí và sẵn sàng đón đầu những cơ hội lớn từ AI trong tương lai.
AI là một công cụ mạnh mẽ, nhưng để khai thác hết giá trị của nó, doanh nghiệp cần thận trọng trong từng bước triển khai.
