Từ thí điểm đến sản xuất: Thông tin chi tiết về việc mở rộng quy mô các chương trình GenAI trong dài hạn

Nhiều năm sau, khi chúng ta suy ngẫm về sự phát triển của AI tạo sinh (GenAI), năm 2024 sẽ được coi là thời điểm mang tính bước ngoặt – một giai đoạn thử nghiệm rộng rãi, lạc quan và tăng trưởng, khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp từng ngần ngại dấn thân vào vùng nước đổi mới chưa được thử nghiệm, đã lao đầu vào. Trong Khảo sát toàn cầu của McKinsey về AI được thực hiện vào giữa năm 2024, 75% dự đoán rằng GenAI sẽ dẫn đến sự thay đổi đáng kể hoặc mang tính đột phá trong ngành của họ trong những năm tới.

Mặc dù đã có nhiều thông tin về những ưu điểm và hạn chế của GenAI, nhưng điều quan trọng cần nhớ là chúng ta vẫn đang trong giai đoạn tiến hóa. Các chương trình thí điểm có thể được triển khai nhanh chóng và tương đối rẻ để xây dựng, nhưng điều gì sẽ xảy ra khi các chương trình đó được đưa vào sản xuất dưới sự giám sát của văn phòng CIO? Các trường hợp sử dụng chức năng cụ thể sẽ hoạt động như thế nào trong môi trường ít được kiểm soát hơn và làm thế nào các nhóm có thể tránh mất đà trước khi chương trình của họ thậm chí có cơ hội thể hiện kết quả?

Những thách thức chung khi chuyển từ thí điểm sang sản xuất

Với tiềm năng to lớn của GenAI trong việc cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao khả năng ra quyết định, nhiệm vụ của C-Suite đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp chức năng đã rất rõ ràng - tiến lên và mày mò. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp bắt tay vào làm việc, mày mò chức năng của GenAI và tạo ra các chương trình thí điểm của riêng họ. Các nhóm tiếp thị đã sử dụng GenAI để tạo ra trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa cao và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại. Trong dịch vụ khách hàng, GenAI đã giúp cung cấp năng lượng cho các chatbot thông minh để giải quyết các vấn đề theo thời gian thực và các nhóm R&D có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để phát hiện ra các xu hướng mới.

Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều sự khác biệt giữa tiềm năng này và việc thực hiện nó.

Khi một chương trình thí điểm đi vào quỹ đạo của văn phòng CIO, dữ liệu được xem xét kỹ lưỡng hơn nhiều. Đến nay, chúng ta đã quen thuộc với một số vấn đề phổ biến với GenAI như thiên vị mô hình và ảo giác, và trên quy mô lớn hơn, những vấn đề đó trở thành vấn đề lớn. CIO chịu trách nhiệm về quyền riêng tư dữ liệu và quản trị dữ liệu trên toàn bộ tổ chức, trong khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang sử dụng dữ liệu chỉ có thể liên quan đến lĩnh vực trọng tâm cụ thể của họ.

3 điều quan trọng cần suy nghĩ trước khi mở rộng quy mô

Đừng nhầm lẫn, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc xây dựng các trường hợp sử dụng GenAI với kết quả ấn tượng cho chức năng cụ thể của họ, nhưng việc mở rộng quy mô để có tác động lâu dài lại khá khác biệt. Dưới đây là ba cân nhắc trước khi bắt đầu hành trình này:

1. Bao gồm các nhóm CNTT và bảo mật thông tin sớm (và thường xuyên)

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp chức năng thường có xu hướng che mắt trong công việc hàng ngày và đánh giá thấp những gì cần thiết để mở rộng chương trình thí điểm của họ ra toàn bộ tổ chức. Nhưng khi chương trình thí điểm đó đi vào sản xuất, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần sự hỗ trợ của nhóm CNTT và an ninh thông tin để suy nghĩ về tất cả những điều khác nhau có thể xảy ra sai sót.

Đó là lý do tại sao nên để nhóm CNTT và bảo mật thông tin tham gia ngay từ đầu để giúp kiểm tra ứng suất thí điểm và xem xét các mối quan tâm tiềm ẩn. Làm như vậy cũng sẽ giúp thúc đẩy sự hợp tác liên chức năng, điều này rất quan trọng để đưa ra quan điểm bên ngoài và thách thức sự thiên vị xác nhận có thể xảy ra trong các chức năng riêng lẻ.

2. Sử dụng dữ liệu thực tế bất cứ khi nào có thể

Như đã đề cập trước đó, các vấn đề về dữ liệu là một trong những rào cản lớn nhất trong việc mở rộng quy mô GenAI. Đó là vì các chương trình thí điểm thường dựa vào dữ liệu tổng hợp có thể dẫn đến kỳ vọng không phù hợp giữa các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, nhóm CNTT và cuối cùng là CIO. Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo ra một cách nhân tạo để mô phỏng dữ liệu thực tế, về cơ bản đóng vai trò là dữ liệu thay thế cho dữ liệu thực tế nhưng không có bất kỳ thông tin cá nhân nhạy cảm nào.

Các nhà lãnh đạo chức năng không phải lúc nào cũng có quyền truy cập vào dữ liệu thực, vì vậy một số mẹo hữu ích để khắc phục sự cố sẽ là: (1) tránh các chương trình thí điểm có thể yêu cầu sự giám sát chặt chẽ hơn của cơ quan quản lý sau này; (2) đưa ra các hướng dẫn để ngăn dữ liệu xấu làm hỏng/làm sai lệch kết quả thí điểm; và (3) đầu tư vào các giải pháp sử dụng công nghệ hiện có của công ty để tăng khả năng liên kết trong tương lai.

3. Đặt kỳ vọng thực tế

Khi GenAI lần đầu tiên nổi tiếng sau khi ra mắt ChatGPT vào cuối năm 2022, kỳ vọng về công nghệ này sẽ cách mạng hóa các ngành công nghiệp chỉ sau một đêm đã lên cao ngất ngưởng. Sự cường điệu đó (dù tốt hay xấu) phần lớn vẫn tiếp diễn, và các nhóm vẫn đang chịu áp lực rất lớn để thể hiện kết quả ngay lập tức nếu khoản đầu tư GenAI của họ hy vọng nhận được thêm tài trợ.

Thực tế là trong khi GenAI sẽ mang tính chuyển đổi, các công ty cần dành thời gian (và hỗ trợ) cho công nghệ để bắt đầu chuyển đổi. GenAI không phải là plug-and-play, cũng không phải giá trị thực sự của nó chỉ giới hạn ở các chatbot thông minh hoặc hình ảnh sáng tạo. Các công ty có thể mở rộng quy mô thành công các chương trình GenAI sẽ là những công ty đầu tiên dành thời gian để xây dựng một nền văn hóa đổi mới ưu tiên tác động dài hạn hơn là kết quả ngắn hạn.

Tất cả chúng ta ở trong này cùng nhau

Mặc dù chúng ta đã đọc rất nhiều về GenAI gần đây, nhưng đây vẫn là một công nghệ rất mới mẻ và các công ty nên cảnh giác với bất kỳ nhà cung cấp nào tuyên bố đã tìm ra tất cả. Sự kiêu ngạo đó làm lu mờ phán đoán, đẩy nhanh các khái niệm chưa hoàn thiện và dẫn đến các vấn đề về cơ sở hạ tầng có thể phá sản các doanh nghiệp. Thay vào đó, khi chúng ta bước vào một năm phấn khích khác của GenAI, chúng ta hãy dành thời gian để tham gia vào các cuộc thảo luận có ý nghĩa về cách mở rộng quy mô công nghệ mạnh mẽ này một cách có trách nhiệm. Bằng cách đưa nhóm CNTT vào quá trình ngay từ đầu, dựa vào dữ liệu thực tế và duy trì kỳ vọng ROI hợp lý, các công ty có thể giúp đảm bảo các chiến lược GenAI của họ không chỉ có khả năng mở rộng mà còn bền vững.