Trí tuệ thông minh nhân tạo AI thường gợi lên hình ảnh là đỉnh cao của quá trình chuyển đổi số. AI là điều mà mọi tổ chức, doanh nghiệp nên hướng tới. Một số doanh nghiệp tin AI đóng góp quan trọng vào sự sống còn. Vẫn tồn tại song song các nhà lãnh đạo ngờ vực vào công nghệ thay thế các quyết định của con người.
Vậy tại sao có sự đồng tình và đâu là nguyên nhân cho sự ngờ vực giá trị mà AI mang lại? Chúng ta cùng tìm hiểu sâu hơn về thực trạng này nhé!
Rào cản kỹ thuật đối với việc áp dụng trí tuệ thông minh nhân tạo AI
Các chuyên gia công nghệ chỉ ra rằng câu trả lời là ở ”Garbage in, garbage out”. Tức là dữ liệu nhập vào sai thì kết quả xuất ra đương nhiên sẽ sai. Đây là nguyên nhân phổ biến dẫn đến sự thất bại của nhiều dự án AI. Các thuật toán dữ liệu đơn giản sẽ không đủ tốt để trả về kết quả hữu dụng. Đồng thời, làm gia tăng lượng dữ liệu xấu cho tổ chức. “Dữ liệu xấu” bao gồm những trường hợp: dữ liệu không đầy đủ, không chính xác và cũ. Theo khảo sát:
- 71% tổ chức gặp khó khăn trong việc truy cập tất cả dữ liệu cần thiết để chạy các chương trình, khối lượng công việc và mô hình AI.
- 72% cảm thấy khó khăn trong việc làm sạch dữ liệu ở định dạng phù hợp để có thể sử dụng được.
- 73% thấy việc dịch dữ liệu thành lời khuyên hữu ích là một thách thức.
Kỹ sư dữ liệu – người xây dựng và duy trì các dòng mã đường ống dẫn truyền dữ liệu. Họ làm việc liên tục để giúp dữ liệu có thể truy cập được. Nếu không tự động hóa, công việc rườm rà và tốn thời gian sẽ dẫn đến “dữ liệu cũ”. Giá trị dữ liệu cũ sẽ làm giảm hiệu suất của các chuyên gia. Tuy nhiên, hiện nay chín trong mười tổ chức vẫn dựa vào các quy trình thủ công này.
Sử dụng “dữ liệu xấu” là đánh cược với công nghệ và tiền bạc
Trên thực tế, rào cản phổ biến nhất của việc áp dụng AI là những thách thức trong tuyển dụng. Việc thuê thêm chuyên gia dữ liệu và trao quyền cho những tài năng mới là giải pháp tốt nhất. Các chuyên gia dữ liệu được đào tạo chuyên sâu, họ sẽ xây dựng hệ thống AI hiệu quả. Theo thống kê, đến 87% tổ chức cho rằng các chuyên gia dữ liệu không được sử dụng hết tiềm năng. Đây là sự lãng phí tiền bạc.
Các tổ chức ước tính 5% doanh thu đã thất thoát do các chương trình AI kém hiệu quả. Phần lớn là những chương trình được xây dựng trên dữ liệu xấu. Khi các khoản đầu tư vào AI sẽ tiếp tục tăng trưởng trong 3 đến 5 năm tới. Các tổ chức cần đặt việc quản lý dữ liệu là ưu tiên cốt lõi và hàng đầu.
Cách chuẩn bị cho dữ liệu sẵn sàng cho ứng dụng trí tuệ AI
Cách dễ nhất để xây dựng các chiến lược dữ liệu sẵn sàng cho AI là nghĩ về ‘ngăn xếp dữ liệu hiện đại’ hoặc MDS. MDS là sự kết hợp của ba công nghệ cốt lõi:
- tích hợp dữ liệu tự động.
- kho dữ liệu đám mây hoặc hồ dữ liệu.
- nền tảng trực quan hóa dữ liệu mà công cụ học máy có thể bổ sung thêm.
Khi nói đến việc lưu trữ dữ liệu lớn, hai lựa chọn phổ biến nhất là data lake và data warehouse. Data warehouse (Kho dữ liệu) được sử dụng để phân tích dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ. Trong khi Data lake (Hồ dữ liệu) được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn của tất cả các cấu trúc.
Với tích hợp tự động, việc thiết lập đường ống dẫn dữ liệu là quy trình không cần dòng mã. Nó bao gồm đăng nhập, chọn trường và xem các tập dữ liệu sẵn sàng. Dữ liệu được cập nhật liên tục giúp loại bỏ các “dữ liệu xấu”. Từ đó, kéo theo tiết kiệm thời gian cho các kỹ sư dữ liệu.
Hiện nay, thiếu hụt các chuyên gia dữ liệu và các dự án AI đang có nhu cầu ngày càng tăng thì điều quan trọng là sử dụng tốt tài năng của nhà khoa học dữ liệu. Giảm bớt gánh nặng chuẩn bị dữ liệu thủ công sẽ giúp các tổ chức giữ chân nhân tài. Đồng thời đảm bảo việc tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt.
Hãy bắt đầu từ những bước cơ bản
Các tổ chức còn một chặng đường dài phía trước để đạt đến sự “chín muồi” của ứng dụng AI. Tuy nhiên họ không nên cảm thấy nản lòng. Một khi họ đặt niềm tin vào dữ liệu, thì việc tin tưởng vào trí tuệ thông minh nhân tạo AI sẽ tự nhiên diễn ra.
Hơn nữa, bằng cách tăng cường khả năng hiển thị, độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu. Họ không chỉ đặt nền móng cho chương trình AI thành công mà còn mở đường cho các khả năng phân tích mạnh mẽ. Xét cho cùng, việc giải thích chính xác những gì đã xảy ra ngày hôm qua cũng quan trọng không kém so với việc cố gắng dự đoán điều gì sẽ xảy ra vào ngày mai. Những tổ chức có nền tảng phù hợp sẽ tìm thấy lợi thế cạnh tranh trong chính dữ liệu của họ.
