Ba bài học quan trọng về phát triển trí tuệ nhân tạo

AI tạo sinh đã trải qua một khoảng thời gian phát triển nhất định. Từ những  giai đoạn đầu tiên khi công nghệ này mới nổi lên, một điều thú vị là mọi người đã chuyển sự tập trung từ “AI tạo sinh có tiềm năng như thế nào” sang “ta có thể ứng dụng ra sao.” Sau một năm với những thử nghiệm thực tế, ươm tạo, chứng minh tính khả thi và thí điểm, các chủ đề thảo luận nay tập trung vào khả năng mang lại lợi nhuận từ công nghệ này và kinh nghiệm rút ra từ những thách thức gặp phải. 

Có ba bài học nổi bật từ việc phát triển AI tạo sinh.

1. Xây dựng nền tảng dữ liệu phù hợp

Dữ liệu chất lượng, tinh gọn và được quản lý chặt chẽ đóng vai quan trọng đối với AI, vì công nghệ này không thể nào phát triển nếu thiếu đi cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh. Hiện tại, dữ liệu đang là thách thức lớn mới nhất với các doanh nghiệp, khi phải giải quyết các vấn đề liên quan. Nhiều công ty vẫn đang trong quá trình làm sạch dữ liệu, và đó là một cuộc “hành trình” với hai phần khác nhau. Đầu tiên, làm sạch dữ liệu hiện tại, sau đó xây dựng cơ sở dữ liệu mới.

Xử lý dữ liệu và các công việc liên quan (gồm quản lý, kiểm soát, tạo từ điển, xác định bản thể luận và duy trì chất lượng) có thể được xem như “quy trình làm sạch dữ liệu. Bên cạnh đó, các khía cạnh như quyền sở hữu, trách nhiệm, chiến lược phát triển, phân bổ vốn và thiết kế tổ chức đóng vai trò vô cùng thiết yếu trong quản lý dữ liệu phù hợp.

Cách tổ chức, sắp xếp tốt nhất sẽ nâng cao chất lượng dữ liệu, bằng cách tiến hành đánh giá trực tiếp hoạt động trong những ứng dụng chủ đạo, thay vì tách ra làm nhiều phần quản lý. Điều quan trọng còn nằm ở cấu trúc hoạt động của con người trong việc quản lý dữ liệu. Một ví dụ nổi bật là cách tổ chức vị trí giám đốc dữ liệu (CDO), một người chuyên trách về dữ liệu có vai trò giám sát chất lượng, cũng như quản trị trong những bộ phận kinh doanh cụ thể.

2. Điều chỉnh lại quy trình kinh doanh hiện tại và thích nghi với sự thay đổi 

Quá trình đổi mới thực sự đến từ “sự giao nhau” giữa nhiều thành phần khác nhau, và điều đó còn quan trọng hơn đối với AI tạo sinh. Khác với tự động hóa khi quy trình thực hiện gần như vẫn giữ nguyên sau khi hoàn tất, AI về cơ bản thay đổi điều đó và phần việc còn lại mà con người thực hiện sẽ khác hoàn toàn so với trước. Kết quả, cách con người thay đổi, định hình lại quy trình làm việc thay vì chỉ cố gắng đưa AI tạo sinh vào cách làm hiện tại, là điều quan trọng để đưa dữ liệu từ thí điểm sang sản xuất. Không những vậy, thay đổi cách điều hành và nâng cao kỹ năng cũng cần thiết để áp dụng hiệu quả quy trình làm việc mới.

Một yếu tố khác trong việc ứng dụng AI tạo sinh trong nhiều lĩnh vực, ngành nghề khác nhau không chỉ nằm ở công nghệ, mà còn sự phối hợp giữa đội ngũ kinh doanh và IT (công nghệ thông tin). Xác định đúng vấn đề để giải quyết, bao gồm tận dụng nguồn lực từ những người nắm rõ hoạt động nhất, và đảm bảo rằng hai bên “đặt ra câu hỏi thay vì đã có sẵn câu trả lời.” Yếu tố khác là phân bổ nguồn vốn (và mức độ nhận thức), cân bằng giữa các khoản đầu tư lớn vào công nghệ mới trong khi đó giảm chi phí và khoản vay. 

Nhiều ban lãnh đạo doanh nghiệp xem AI tạo sinh như cơ hội tuyệt vời để thu hút thêm vốn đầu tư cho việc thực hiện các dự án AI. Bên cạnh đó, áp dụng cách thức quản trị tinh gọn sẽ tạo ra “bộ khung” lý tưởng giữ sự đồng đều giữa ý tưởng và cách triển khai, cùng với tập trung vào định hình lại quy trình hoạt động.

Trở nên chủ động hơn với sự thay đổi và nâng cao kỹ năng để thúc đẩy việc ứng dụng hiệu quả hơn nữa AI tạo sinh là điều cần thiết nhằm mang lại lợi nhuận từ công nghệ này. Không phải công nghệ, mà nhân lực, kỹ năng và văn hóa đang là điều cần lưu ý. Có nhận định rằng những cá nhân có khả năng tốt nhất về AI tạo sinh thường được đặt ở nhiều bộ phận khác nhau mà không tập trung vào một nơi duy nhất. Kỹ năng prompt engineering (quá trình thiết kế và điều chỉnh câu lệnh) chưa đạt đến mức yêu cầu và các doanh nghiệp thường tìm kiếm nhân lực ngoài lĩnh vực khoa học máy tính. Do vậy, chuẩn bị đội ngũ nhân sự về AI tạo sinh là nhân tố quan trọng đối với thành công của một công ty.

3. Tập hợp công nghệ và khung quản lý phù hợp

Trong bối cảnh ngành công nghệ liên tục phát triển với những nhân tố mới, gồm mô hình nền tảng, công cụ, phần mềm và nhà phát triển ứng dụng, các doanh nghiệp cần phải phân bổ nguồn vốn hiệu quả, cũng như quyết định mang tính chiến lược cho nhiều cách giải quyết vấn đề khác nhau.

Chủ động trong hướng tiếp cận AI tạo sinh là điều quan trọng, bất kể sử dụng các công cụ phổ biến rộng rãi như ChatGPT, hay phát triển AI tạo sinh của riêng mình trong cơ sở hạ tầng đám mây gồm thiết kế, điều chỉnh câu lệnh, các mô hình được tinh chỉnh. Hoặc tận dụng các giải pháp AI nhúng tích hợp sẵn trong những ứng dụng hiện nay. Sự lựa chọn sẽ tùy thuộc vào thời gian, mức độ kiểm soát, phù hợp và bối cảnh công việc.

Bên cạnh đó, khi lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cụ thể cho việc phát triển ứng dụng từ AI tạo sinh, nhiều doanh nghiệp muốn giảm rủi ro bằng việc dùng đồng thời nhiều LLM. Mục đích nhằm tránh công nghệ phát triển quá nhanh. Điều này đòi hỏi front-end (giao dịch và trải nghiệm người dùng) trực quan, nhất quán, với back-end (cơ sở dữ liệu và hạ tầng) có thể mở rộng sử dụng giao diện API để kết nối nhiều LLM.

Đó còn là nỗi lo ngại về việc doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào các cung cấp, và điều đó có thể dẫn đến rủi ro về kinh tế cũng như an ninh, tài chính.

Các doanh nghiệp, tổ chức chủ động đánh giá việc phát triển những khung pháp lý và triển khai AI một cách bình đẳng, toàn diện sẽ nắm lợi thế. Các công ty công nghệ đang đối mặt với những quy định ngày càng gia tăng về cơ sở hạ tầng quan trọng, quyền riêng tư, bảo mật và dữ liệu liên quan đến AI tạo sinh. Dịch vụ tài chính, lĩnh vực thường gặp phải các quy định quản lý nghiêm ngặt, sẽ mang đến nhiều thông tin hơn về xu hướng phổ biến hiện nay. Thách thức nằm ở việc định hướng quy định mới và sử dụng chính sách có đạo đức, trong khi cân bằng giữa khả năng chi trả, tốc độ và đổi mới.

Một điều chắc chắn là AI tạo sinh sẽ còn một chặng đường dài phía trước và phát triển hơn nữa. Những gì chúng ta sắp thực hiện sẽ vượt xa những gì đã đạt được cho đến nay với công nghệ này.

Biên dịch: Minh Tuấn