Điểm Bất Động Của Trí Tuệ Nhân Tạo Được Đẩy Đến Bởi Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh

Trước khi trí tuệ nhân tạo (AI) được đưa vào danh sách phổ biến do sự dễ tiếp cận của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh (GenAI), tích hợp dữ liệu và giai đoạn liên quan đến Học Máy là một trong những ưu tiên kinh doanh phổ biến. Trong quá khứ, các doanh nghiệp và tư vấn sẽ tạo ra các dự án AI/ML một lần cho các trường hợp sử dụng cụ thể, nhưng sự tự tin vào kết quả là有限, và những dự án này thường được giữ riêng trong các đội IT. Những trường hợp sử dụng AI đầu tiên yêu cầu các đội nhà khoa học dữ liệu chuyên dụng, quá nhiều thời gian và nỗ lực để sản xuất kết quả, thiếu minh bạch và đa số các dự án đều không thành công.

Từ đó, khi các nhà phát triển trở nên thoải mái và tự tin hơn với công nghệ, AI và Học Máy (ML) được sử dụng thường xuyên hơn, lại chủ yếu bởi các đội IT do tính chất phức tạp của việc xây dựng các mô hình, làm sạch và nhập dữ liệu và kiểm tra kết quả. Ngày nay, với GenAI trở nên không thể tránh khỏi trong các thiết lập chuyên nghiệp và cá nhân trên toàn thế giới, công nghệ AI đã trở nên dễ tiếp cận với mọi người. Chúng ta hiện đang ở điểm bất động của AI, nhưng làm thế nào chúng ta đến được đây và tại sao GenAI lại đẩy chúng ta đến sự áp dụng rộng rãi?

Sự Thật Về AI

Với “OpenAI” và “ChatGPT” trở thành những cái tên quen thuộc, các cuộc trò chuyện về GenAI đang diễn ra mọi nơi và thường không thể tránh khỏi. Từ các ứng dụng kinh doanh như chatbot, phân tích dữ liệu và tóm tắt báo cáo đến các ứng dụng cá nhân như lập kế hoạch chuyến đi và tạo nội dung, GenAI đang nhanh chóng trở thành công nghệ được thảo luận nhiều nhất trên thế giới và sự phát triển nhanh chóng của nó đang vượt qua những gì chúng ta đã thấy với các đổi mới công nghệ khác.

Mặc dù hầu hết mọi người biết về AI, và một số biết cách nó hoạt động và có thể được triển khai, nhưng các tổ chức thuộc khu vực công và tư vẫn đang cố gắng theo kịp khi nói đến việc tận dụng tối đa lợi ích của công nghệ này. Theo dữ liệu từ Alphasense, 40% cuộc gọi thu nhập đã ca ngợi lợi ích và sự phấn khích của AI, nhưng chỉ 1 trong 6 (16%) công ty S&P 500 đã đề cập đến AI trong các bản cáo bạch hàng quý. Điều này đặt ra câu hỏi: những tác động tài chính của AI là gì và bao nhiêu công ty thực sự đầu tư vào việc áp dụng nó?

Thay vì chỉ nhảy vào xu hướng AI vì nó đang thịnh hành, các doanh nghiệp cần phải suy nghĩ về giá trị mà AI sẽ mang lại cho nội bộ và khách hàng của họ, cũng như những vấn đề mà nó có thể giải quyết cho người dùng. Các dự án AI thường rất tốn kém, và nếu một công ty nhảy vào sử dụng AI mà không đánh giá đúng các trường hợp sử dụng và ROI, nó có thể là một sự lãng phí thời gian và tiền bạc. Các bản xem trước riêng tư của khách hàng cung cấp một cách kiểm soát để xác nhận sự phù hợp của thị trường và xác thực ROI liên quan đến các trường hợp sử dụng cụ thể để xác thực giá trị đề xuất của giải pháp AI trước khi phát hành nó ra thị trường.

Điều Các Nhà Cung Cấp Cần Biết Trước Khi Đầu Tư Vào AI

Để đầu tư vào AI, hay không đầu tư vào AI? Đây là một câu hỏi quan trọng mà các nhà cung cấp SaaS cần xem xét trước khi quyết định phát triển các giải pháp AI. Khi cân nhắc các lựa chọn của bạn, hãy chú ý đến giá trị, tốc độ, niềm tin và quy mô.

Cân bằng giá trị với tốc độ. Không có khả năng khách hàng của bạn sẽ chỉ bị ấn tượng bởi việc đề cập đến một giải pháp AI; thay vào đó, họ sẽ muốn giá trị có thể đo lường được. Các đội sản phẩm SaaS nên bắt đầu bằng cách hỏi liệu có một nhu cầu kinh doanh thực sự hoặc vấn đề mà họ muốn giải quyết cho khách hàng của mình, và liệu AI có phải là giải pháp phù hợp hay không. Đừng cố gắng nhét một cái que vuông (AI) vào một lỗ tròn (các dịch vụ công nghệ của bạn). Nếu không biết AI sẽ thêm giá trị như thế nào cho người dùng cuối, thì không có gì đảm bảo rằng ai đó sẽ trả tiền cho những khả năng đó.

Xây dựng niềm tin, sau đó mở rộng quy mô. Để thay đổi hệ thống, cần rất nhiều niềm tin. Các nhà cung cấp nên ưu tiên xây dựng niềm tin vào các giải pháp AI của họ trước khi mở rộng quy mô. Minh bạch và khả năng hiển thị vào các mô hình dữ liệu và kết quả có thể giải quyết ma sát. Hãy để người dùng nhấp vào nguồn mô hình để họ thấy cách các thông tin chi tiết của giải pháp được suy diễn. Hầu hết các nhà cung cấp uy tín cũng có thể chia sẻ các phương pháp hay nhất cho việc áp dụng AI để giúp giảm bớt các điểm đau tiềm năng.

Các Chướng Ngại Đường Phổ Biến Cho Các Nhà Cung Cấp Công Nghệ: Phiên Bản AI

Đối với các tổ chức sẵn sàng bắt đầu hành trình AI, có một số chướng ngại vật cần tránh để đảm bảo tác động tối ưu. Tránh tư duy theo đám đông, và đừng theo đuổi đám đông mà không biết bạn đang đi đâu. Hãy có một chiến lược rõ ràng cho việc áp dụng AI để bạn có thể phản ánh lại mục tiêu cuối cùng và xác nhận rằng chiến lược đó phù hợp với sứ mệnh và giá trị của khách hàng trong tổ chức của bạn.

Đưa một sản phẩm AI ra thị trường không phải là một nhiệm vụ dễ dàng và số lượng thất bại nhiều hơn số thành công. Các rủi ro về bảo mật, kinh tế và nhân tài là rất nhiều.

Khi chỉ xem xét các vấn đề bảo mật, các mô hình AI thường chứa các tài liệu và dữ liệu nhạy cảm, mà các tổ chức SaaS cần phải có khả năng quản lý. Các điều cần xem xét bao gồm:

• Xử Lý Tài Liệu Nhạy Cảm: Chia sẻ tài liệu nhạy cảm với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chung tạo ra rủi ro rằng mô hình có thể vô tình tiết lộ tài liệu nhạy cảm cho các người dùng khác. Các công ty nên phác thảo các phương pháp hay nhất cho người dùng – cả nội bộ và bên ngoài – để bảo vệ tài liệu nhạy cảm.
• Lưu Trữ Dữ Liệu và Hậu Quả Riêng Tư: Ngoài các vấn đề chia sẻ, việc lưu trữ tài liệu nhạy cảm trong các hệ thống AI có thể khiến dữ liệu dễ bị vi phạm hoặc truy cập không được phép. Người dùng nên lưu trữ dữ liệu ở các vị trí an toàn với các biện pháp bảo vệ để bảo vệ chống lại các vi phạm dữ liệu.
• Giảm Thiểu Thông Tin Không Chính Xác: Các mô hình AI thu thập và tổng hợp một lượng lớn dữ liệu và thông tin không chính xác có thể dễ dàng lan truyền. Giám sát, kiểm soát và xác thực của con người là cần thiết để đảm bảo thông tin chính xác và chính xác được chia sẻ. Tư duy phản biện và phân tích là tối quan trọng để tránh thông tin sai lệch.

Ngoài các tác động bảo mật, các chương trình AI đòi hỏi nguồn lực và ngân sách đáng kể. Hãy xem xét lượng năng lượng và cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc phát triển AI hiệu quả và hiệu suất. Đây là lý do tại sao việc có một đề xuất giá trị rõ ràng cho khách hàng là rất quan trọng, nếu không, thời gian và tài nguyên dành cho phát triển sản phẩm sẽ bị浪 phí. Hãy hiểu xem tổ chức của bạn có nền tảng để bắt đầu với AI hay không, và nếu không, hãy xác định ngân sách cần thiết để bắt kịp.

Cuối cùng, các rủi ro về nhân tài và trình độ kỹ năng không nên bị bỏ qua. Phát triển AI chung đòi hỏi một nhóm chuyên dụng gồm các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu, cũng như các nhà phân tích kinh doanh và quản lý sản phẩm chức năng. Tuy nhiên, khi làm việc với GenAI, các tổ chức cần có thêm giám sát bảo mật và tuân thủ do các rủi ro bảo mật được đề cập trước đó. Nếu AI không phải là mục tiêu kinh doanh lâu dài, chi phí cho việc tuyển dụng và đào tạo lại nhân tài có thể không cần thiết và sẽ không mang lại ROI tốt.

Kết Luận

AI ở đây để ở. Nhưng, nếu bạn không suy nghĩ chiến lược trước khi tham gia vào xu hướng và tài trợ cho các dự án AI, nó có thể tiềm năng gây hại nhiều hơn lợi cho tổ chức của bạn. Thời đại AI mới này vừa bắt đầu, và nhiều rủi ro vẫn chưa được biết đến. Khi bạn đánh giá việc phát triển AI cho tổ chức của mình, hãy có một cái nhìn rõ ràng về giá trị của AI đối với khách hàng nội bộ và bên ngoài, xây dựng niềm tin vào các mô hình AI và hiểu rõ các rủi ro.