Tương lai hóa Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo của Công ty: Làm thế nào một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ có thể thiết lập sự đổi mới bền vững

Tốc độ đổi mới nhanh chóng đã khiến các nhà lãnh đạo kinh doanh phải đối mặt với nhiều thách thức trong những năm gần đây, và việc theo kịp sự xuất hiện của các khả năng mới trên thị trường đã trở nên khó khăn. Chỉ khi các công ty nghĩ rằng họ đã đi trước đám đông, một thông báo mới lại đe dọa đến sự chú ý và làm chậm tiến độ. Điều đó đã khiến các nhà lãnh đạo cấp cao phải suy nghĩ về dài hạn với các chiến lược số của họ và tăng cường khả năng đổi mới bền vững.

Khái niệm về đổi mới bền vững khác với tính bền vững bản thân (thường liên quan đến tác động môi trường), và thay vào đó, nó là sự công nhận rằng công nghệ mới nổi đòi hỏi một hệ sinh thái phù hợp để phát triển. Nói cách khác, chuyển đổi số không chỉ là về việc mua công nghệ hiện có, mà còn là về việc thiết lập một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ để có thể tận dụng công nghệ trong tương lai. Nền tảng đó là gốc rễ của đổi mới, và nó cho phép các công ty xây dựng một mô hình phân tích trên đó (với trí tuệ nhân tạo được tích hợp) để cung cấp thông tin chi tiết giúp thúc đẩy sự thay đổi. Loại môi trường này thường là nơi khởi nguồn cho nguyên tắc “Thất bại nhanh. Học hỏi nhanh” vì nó cung cấp không gian cho các đội để thử nghiệm và kiểm tra các ý tưởng mới.

Khi sự cường điệu xung quanh trí tuệ nhân tạo và GenAI chuyển từ thử nghiệm sang thực hiện, các công ty đang tương lai hóa các khoản đầu tư của họ bằng cách tạo ra một lớp dữ liệu mạnh mẽ, được thiết kế tốt, có thể tiếp cận, tổ chức và cấu trúc để chịu đựng được thử thách của thời gian.

Địa chỉ khoảng trống dữ liệu

Trong khi công nghệ đối mặt với khách hàng sexy thường thu hút tất cả các tiêu đề, thì phân tích dữ liệu phía sau cảnh đó mới là công việc thực sự của trí tuệ nhân tạo/GenAI. Hầu hết các nhà lãnh đạo đều hiểu điều này, nhưng các chương trình trí tuệ nhân tạo và nỗ lực thu thập dữ liệu vẫn có thể chạy song song với nhau, trong đó dữ liệu được tích lũy ở một vị trí trước khi được đưa vào các chương trình trí tuệ nhân tạo. Thay vì xem chương trình dữ liệu và quy trình trí tuệ nhân tạo/GenAI như hai sáng kiến riêng biệt, hai nỗ lực này phải được liên kết để đảm bảo dữ liệu được sắp xếp đúng và sẵn sàng để được tiêu thụ. Nghĩa là, mặc dù có thể có rất nhiều dữ liệu có sẵn, nhưng các nhà lãnh đạo cần xem xét bao nhiêu dữ liệu có thể được sử dụng ngay để thúc đẩy các dự án trí tuệ nhân tạo của họ. Thực tế là, không nhiều. Theo một cách nào đó, các tổ chức đang nhân đôi nỗ lực bằng cách giữ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo riêng biệt, và việc liên kết chúng lại với nhau có thể là một yếu tố khác biệt quan trọng về hiệu quả, giảm chi phí và tối ưu hóa hoạt động.

Theo BCG, các công ty đã đầu tư thời gian vào việc kết hợp chương trình dữ liệu và trí tuệ nhân tạo từ đầu đã trải qua sự tăng trưởng vượt trội so với các đồng nghiệp của họ. Sau tất cả, các công ty không thể có sự phát triển trí tuệ nhân tạo mà không sửa dữ liệu trước, và các nhà lãnh đạo đang vượt qua đám đông bằng cách sử dụng các khả năng trưởng thành hơn của họ để ý tưởng hóa, ưu tiên và đảm bảo việc áp dụng các trường hợp sử dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo khác biệt và chuyển đổi hơn. Kết quả là, các công ty đã liên kết dữ liệu với sự phát triển trí tuệ nhân tạo có bốn lần nhiều trường hợp được mở rộng và áp dụng trên toàn doanh nghiệp so với những người tụt lại phía sau trong dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, và đối với mỗi trường hợp họ thực hiện, tác động tài chính trung bình là năm lần lớn hơn.

Để tăng cường nền tảng dữ liệu của bạn, hãy bắt đầu bằng cách đặt một số câu hỏi then chốt

Hãy nhớ rằng, khả năng nâng và di chuyển dữ liệu (cho dù trên trang web hoặc thông qua di chuyển đám mây) không giống như việc làm cho nó sẵn sàng cho trí tuệ nhân tạo. Để đảm bảo rằng dữ liệu được chuẩn bị để được tiêu thụ (tức là có thể được phân tích để có thông tin chi tiết về trí tuệ nhân tạo), các công ty cần xem xét một số câu hỏi quan trọng:

• Dữ liệu của chúng tôi phù hợp với các kết quả kinh doanh cụ thể như thế nào? Các mô hình trí tuệ nhân tạo cần dữ liệu được thu thập, phù hợp và được đặt trong bối cảnh để có hiệu quả. Trong các giai đoạn đầu, các công ty nên chuyển đổi tư duy của họ từ cách dữ liệu được thu thập/lưu trữ sang cách nó sẽ được sử dụng cho việc ra quyết định dựa trên trí tuệ nhân tạo trong các chức năng cụ thể. Khi các công ty thiết kế các trường hợp sử dụng cụ thể trong khi lưu trữ và tổ chức dữ liệu của họ, nó có thể dễ dàng tiếp cận hơn khi đến thời điểm phát triển các quy trình mới như trí tuệ nhân tạo, GenAI hoặc trí tuệ nhân tạo chủ động.
• Những chướng ngại vật nào đang cản trở chúng tôi? Khi McKinsey khảo sát 100 nhà lãnh đạo cấp cao trong các ngành công nghiệp trên toàn thế giới, gần 50% đã gặp khó khăn trong việc hiểu các rủi ro được tạo ra bởi các chuyển đổi số và phân tích – rõ ràng là điểm đau lớn nhất trong quản lý rủi ro. Trong sự vội vàng để bắt đầu tạo ra kết quả, các công ty có thể hy sinh chiến lược cho tốc độ. Thay vào đó, các nhà lãnh đạo cần nghiên cứu cẩn thận tất cả các góc độ, suy nghĩ về tương lai và cố gắng giảm thiểu bất kỳ rủi ro tiềm ẩn nào.
• Làm thế nào chúng tôi có thể tối ưu hóa dữ liệu của mình để tăng hiệu quả? Khi nhu cầu về dữ liệu tăng lên, điều phổ biến là các nhà quản lý sẽ chỉ tập trung vào bộ phận của mình. Loại suy nghĩ theo hướng silo này dẫn đến sự dư thừa dữ liệu và tốc độ truy xuất dữ liệu chậm hơn, vì vậy các công ty cần ưu tiên giao tiếp và hợp tác giữa các chức năng từ đầu.

4 Thực tiễn tốt nhất để phát triển một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ

Các công ty đầu tư vào lớp dữ liệu của họ ngày nay đang thiết lập mình cho thành công trí tuệ nhân tạo lâu dài trong tương lai. Dưới đây là bốn thực tiễn tốt nhất để giúp tương lai hóa chiến lược dữ liệu của bạn:

1. Đảm bảo chất lượng và quản trị dữ liệu

• Thiết lập dòng dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu và kiểm tra chất lượng tự động
• Sử dụng danh mục dữ liệu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để khám phá và phân loại tốt hơn
• Đơn giản hóa quản lý dữ liệu để đảm bảo quản trị mượt mà của dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, mô hình học máy (ML), notebook, bảng điều khiển và tệp

Một ví dụ tốt về một công ty tích cực sử dụng trí tuệ nhân tạo để đảm bảo chất lượng và quản trị dữ liệu là SAP, công ty tích hợp các khả năng học máy trong bộ quản lý dữ liệu của mình để xác định và sửa dữ liệu không nhất quán, do đó cải thiện chất lượng dữ liệu tổng thể và duy trì các thực tiễn quản trị dữ liệu mạnh mẽ trên các nền tảng của mình.

2. Tăng cường bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu

• Triển khai Bảo mật Zero-Trust bằng cách mã hóa dữ liệu khi nghỉ và trong quá trình truyền
• Sử dụng phát hiện mối đe dọa được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để xác định các bất thường và ngăn chặn các vi phạm
• Đảm bảo tuân thủ các quy định toàn cầu như GDPR và CCPA, và tự động hóa báo cáo/kiểm toán bằng trí tuệ nhân tạo

Một công ty đang làm những điều đổi mới trong chuỗi cung ứng số và quản lý rủi ro của bên thứ ba là Black Kite. Nền tảng thông minh của Black Kite cung cấp thông tin nhanh chóng và tiết kiệm về các bên thứ ba và chuỗi cung ứng, ưu tiên các phát hiện vào một bảng điều khiển đơn giản mà các đội quản lý rủi ro có thể dễ dàng tiêu thụ và đóng các lỗ hổng bảo mật quan trọng.

3. Khám phá các quan hệ đối tác chiến lược

• Đánh giá các khả năng phân tích nâng cao của bạn và nghiên cứu cách dữ liệu hiện có hoạt động
• Tìm kiếm các đối tác có thể tích hợp trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật dữ liệu và phân tích vào một nền tảng dễ quản lý

Một số giải pháp đối tác dựa trên đám mây có thể giúp cấu trúc dữ liệu cho thành công trí tuệ nhân tạo là: (a) Databricks, tích hợp với các công cụ hiện có và giúp các doanh nghiệp xây dựng, mở rộng và quản trị dữ liệu/trí tuệ nhân tạo (bao gồm GenAI và các mô hình học máy khác); và (b) Snowflake, hoạt động trên một nền tảng cho phép phân tích dữ liệu và truy cập đồng thời các tập dữ liệu với độ trễ tối thiểu.

4. Phát triển một văn hóa dựa trên dữ liệu

• Democrat hóa truy cập dữ liệu bằng cách triển khai các công cụ trí tuệ nhân tạo tự phục vụ sử dụng truy vấn ngôn ngữ tự nhiên (NLQ) để làm cho thông tin chi tiết về dữ liệu có thể tiếp cận
• Nâng cao kỹ năng cho nhân viên về trí tuệ nhân tạo và văn hóa dữ liệu, và đào tạo các đội về các quy trình quản trị dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
• Khuyến khích hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và các đội kinh doanh để tạo điều kiện cho việc chia sẻ dữ liệu và tạo ra các thông tin chi tiết toàn diện hơn

Một ví dụ hàng đầu về một công ty tích cực phát triển một văn hóa dựa trên dữ liệu phụ thuộc nhiều vào trí tuệ nhân tạo là Amazon, sử dụng dữ liệu khách hàng rộng rãi để cá nhân hóa các khuyến nghị sản phẩm, tối ưu hóa hậu cần và đưa ra quyết định kinh doanh thông minh trên toàn bộ hoạt động của họ, làm cho dữ liệu trở thành một cột mốc trung tâm trong chiến lược của họ.

Xây dựng một nền tảng dữ liệu cho tương lai

Theo một cuộc khảo sát gần đây của KPMG, 67% các nhà lãnh đạo kinh doanh dự kiến trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi cơ bản doanh nghiệp của họ trong hai năm tới, và 85% cảm thấy như chất lượng dữ liệu sẽ là điểm nghẽn lớn nhất đối với tiến bộ. Điều đó có nghĩa là đã đến lúc phải suy nghĩ lại về dữ liệu bản thân, tập trung không chỉ vào lưu trữ, mà còn vào khả năng sử dụng và hiệu quả. Bằng cách sắp xếp các nền tảng dữ liệu của họ ngay bây giờ, các công ty có thể tương lai hóa các khoản đầu tư trí tuệ nhân tạo của họ và đặt mình vào vị trí cho sự đổi mới bền vững liên tục.