Sự bùng nổ Trí tuệ nhân tạo đã đạt đến giai đoạn quyết định: Những điều doanh nghiệp cần biết

Trung học cơ sở không bao giờ là giai đoạn tuyệt vời của bất kỳ ai – nhưng chúng ta đều phải vượt qua nó, cùng với những khó khăn và thách thức, để đạt được một phiên bản tốt hơn, trưởng thành hơn của bản thân.

Sự bùng nổ Trí tuệ nhân tạo hiện đang bước vào một giai đoạn nào đó của tuổi thiếu niên đầy thách thức, điều mà các chuyên gia gọi là giai đoạn trung gian hỗn độn giữa việc áp dụng và trưởng thành. Sự hypes ban đầu đã phai nhạt, và hiện tại, các tổ chức đang tập trung vào việc đưa Trí tuệ nhân tạo trở nên hoạt động thực sự. Nhưng Trí tuệ nhân tạo đang trưởng thành trong một thời điểm đầy thách thức. Các dự đoán đang đi theo nhiều hướng khác nhau, sự hoài nghi đang cao trong cả doanh nghiệp và người tiêu dùng, và việc nói về một bong bóng Trí tuệ nhân tạo đang mở rộng đã khiến các nhà lãnh đạo doanh nghiệp lo lắng, chờ đợi sự “nổ” đáng sợ.

Tại thời điểm quyết định này, các tổ chức phải phân biệt tín hiệu từ tiếng ồn – cho dù họ đang chuyển đổi nỗ lực từ thí nghiệm sang ứng dụng thực tế, hoặc mở rộng ứng dụng thực tế sang sự phổ biến hoạt động. Điều đó đòi hỏi tập trung vào các yếu tố cụ thể mà họ có thể kiểm soát, như cơ sở hạ tầng và sự sẵn sàng của dữ liệu; đo lường kết quả; và xây dựng nền tảng cho quy mô.

Phương pháp tiếp cận cơ sở hạ tầng đầu tiên

Sự sẵn sàng thực sự cho Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi cơ sở hạ tầng phù hợp để hỗ trợ việc triển khai bền vững các khối lượng công việc Trí tuệ nhân tạo. Tự nhiên, Trí tuệ nhân tạo đã đẩy mạnh nhu cầu về dịch vụ đám mây: chi tiêu cho đám mây dự kiến sẽ tăng 40% trong năm nay, với cơ sở hạ tầng hình thành mục chi phí lớn nhất trong ngân sách, và các trung tâm dữ liệu mới đang xuất hiện trên mọi lục địa để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về tính toán Trí tuệ nhân tạo. Tại điểm chuyển đổi Trí tuệ nhân tạo này, các lựa chọn cơ sở hạ tầng là tồn tại hoặc không. Cơ sở hạ tầng định nghĩa những gì an toàn, những gì có thể, và những gì thực sự sẽ mang lại lợi ích cho doanh nghiệp, thay vì tạo ra gánh nặng cho tài nguyên.

Cơ sở hạ tầng bền vững được định nghĩa bởi nhiều hơn là chỉ chi phí và tổng công suất tính toán. Khi xác định nơi và cách lưu trữ các khối lượng công việc Trí tuệ nhân tạo, các tổ chức phải xem xét các vấn đề về hiệu quả tài nguyên, bảo mật, khả năng hiển thị và giá cả so với hiệu suất. Cơ sở hạ tầng Trí tuệ nhân tạo không thể là một khoản đầu tư một lần, mà là một quá trình liên tục, có thể phát triển cùng với nhu cầu của từng dự án.

Đây là một sự khác biệt rõ ràng so với các phương pháp tiếp cận lịch sử đối với chi tiêu đám mây. Trước sự bùng nổ Trí tuệ nhân tạo hiện tại, các tổ chức thường phụ thuộc vào một nhà cung cấp dịch vụ đám mây duy nhất – thường là một nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn – để lưu trữ hoạt động dựa trên đám mây của họ. Bây giờ, sự phức tạp và đa dạng của các khối lượng công việc Trí tuệ nhân tạo đang thách thức mô hình này, đặc biệt là khi các doanh nghiệp chuyển sang các trường hợp sử dụng thực tế hơn, và các đám mây thay thế xuất hiện để đáp ứng nhu cầu.

Các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo hiện đại đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn, điều mà Big 3 có thể cung cấp. Các vết nứt bắt đầu xuất hiện khi tất cả sức mạnh đó trở nên quá nhiều. Các hợp đồng của nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn có thể có chi phí cao, bị phình to bởi các tiện ích bổ sung không cần thiết, và có thể không cung cấp bảo mật dữ liệu và nơi cư trú cần thiết cho các dự án nhạy cảm cao.

Thay vì gắn hoạt động đám mây của họ với một nhà cung cấp duy nhất, các doanh nghiệp có thể tận dụng một lớp các giải pháp thay thế ngày càng tăng để tạo thành các ngăn xếp của riêng họ trên các nhà cung cấp khác nhau, loại GPU và thiết lập đám mây công cộng / riêng dựa trên nhu cầu cụ thể của họ. Bằng cách này, họ không phải trả tiền cho các tính năng họ không cần, đồng thời tùy chỉnh đám mây của họ cho những gì họ cần.

Một phương pháp tiếp cận cơ sở hạ tầng đầu tiên để đạt được sự trưởng thành của Trí tuệ nhân tạo là về việc tạo ra một nền tảng ổn định cho quy mô, một nền tảng tối đa hóa hiệu quả và tiện ích mà không hy sinh sức mạnh.

Từ thí nghiệm đến ứng dụng

Trong những năm qua, các doanh nghiệp trên toàn cầu đã thí nghiệm với cách đưa Trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của họ. Được thúc đẩy bởi sự tò mò và không ít sự hypes, họ đã đẩy ranh giới của sự đổi mới, mở khóa các khả năng mới cho hiệu quả, và nâng cao tiềm năng của vô số công cụ và mô hình mã nguồn mở. Họ cũng đã chạy thẳng vào thực tế, học rằng triết lý “di chuyển nhanh và phá vỡ” của Thung lũng Silicon không phải lúc nào cũng là cách để đi, đặc biệt là khi nói đến một công nghệ mạnh mẽ như Trí tuệ nhân tạo.

Bây giờ, khi các doanh nghiệp xuất hiện từ giai đoạn thí nghiệm này, thất bại không phải là một lựa chọn. Độ chính xác là quan trọng. Hiệu suất không thể chậm. Nếu các doanh nghiệp sẽ tái xây dựng các chức năng kinh doanh cốt lõi trên một khuôn khổ Trí tuệ nhân tạo, họ phải tăng gấp đôi “những phần nhàm chán” mà đưa Trí tuệ nhân tạo từ một thí nghiệm sáng tạo đến một nhân tố tăng trưởng, bao gồm:

• Bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu: Nhiều mô hình Trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu cá nhân và kinh doanh nhạy cảm để hoạt động hiệu quả. Các tổ chức cần đảm bảo rằng dữ liệu của họ được lưu trữ một cách an toàn, mà không có rủi ro sao chép không được ủy quyền hoặc “tiếp xúc Trí tuệ nhân tạo tối”.
• Quản lý vòng đời mô hình: Mô hình phải chính xác, cập nhật và được đào tạo lại thường xuyên để hỗ trợ các chức năng kinh doanh quan trọng.
• Tính nhất quán của hiệu suất: Cho dù triển khai mô hình cho sử dụng nội bộ hoặc trong các hoạt động đối mặt với khách hàng, việc đảm bảo hiệu suất nhất quán là quan trọng đối với hiệu quả và dễ sử dụng. Nhiều vấn đề hiệu suất phổ biến, chẳng hạn như những vấn đề liên quan đến độ trễ và thời gian ngừng hoạt động, được giải quyết ở cấp độ cơ sở hạ tầng.

Hiện tại, chỉ có 37% của các tổ chức đang triển khai các mô hình tạo mới trên cơ sở hàng tháng, hàng tuần hoặc hàng ngày. Khi nhiều tổ chức hơn chuyển sang giai đoạn ứng dụng, tỷ lệ đó sẽ tăng đáng kể, tạo ra nhu cầu lớn hơn về sức mạnh tính toán – nhưng cũng về cơ sở hạ tầng được thiết kế cho các mô hình cụ thể. Một mô hình “nhẹ” không cần một nền tảng ở cấp độ nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn, nhưng nếu nó sử dụng thông tin nhạy cảm, nó có thể cần mức độ bảo mật đó. Đây là nơi các đám mây tùy chỉnh xuất hiện – và tại sao cơ sở hạ tầng nên là yếu tố được xem xét hàng đầu trong quá trình chuyển đổi Trí tuệ nhân tạo của doanh nghiệp.

Từ ứng dụng đến quy mô

Đối với các doanh nghiệp đã đi xa hơn trên đường cong trưởng thành, ứng dụng thực tế của Trí tuệ nhân tạo đã là một phần của hoạt động hàng ngày của họ. Bây giờ, họ đang nhắm đến việc mở rộng các ứng dụng này để tạo ra giá trị lớn hơn và phát triển hoàn toàn doanh nghiệp của họ.

Áp lực đang gia tăng, và lợi thế là rõ ràng: 81% của các tổ chức ở mức trưởng thành Trí tuệ nhân tạo cao nhất đã báo cáo kết quả tài chính tốt hơn trong năm qua. Đây là giai đoạn mà các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo phải trải qua bài kiểm tra căng thẳng lớn nhất. Họ có thể vượt qua kiểm tra trong một môi trường được kiểm soát, nhưng họ có thể tiêu hóa nhiều dữ liệu hơn không? Hoạt động trong các khu vực mới? Và có lẽ câu hỏi quan trọng nhất: họ có thể đưa ra kết quả có ý nghĩa không?

Quy mô là về việc phát triển lớn hơn, nhưng trong một số trường hợp, ít hơn là nhiều hơn. Các doanh nghiệp ở giai đoạn này nên xem xét liệu các mô hình ngôn ngữ nhỏ mục tiêu (SLM) có thể hoạt động tốt hơn các mô hình ngôn ngữ lớn đa năng (LLM) không. Các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo thành công nhất khi chúng được gắn với các vấn đề kinh doanh thực sự và có thể đưa ra kết quả đo lường được.

Một mẫu tương tự xảy ra trong ứng dụng và quy mô của các tác nhân Trí tuệ nhân tạo – tiền tuyến tiếp theo của Trí tuệ nhân tạo tự động. Các tác nhân thực hiện các nhiệm vụ cụ thể cho lĩnh vực, được thông tin bởi một tập dữ liệu tập trung cao và được duy trì nhất quán, là những tác nhân thực sự tạo ra tác động trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, các tác nhân chuyên dụng vẫn cần sức mạnh tính toán lớn, mặc dù không nhiều như một người bạn đồng hành toàn diện, làm mọi thứ. Ưu tiên cơ sở hạ tầng từ đầu sẽ cho phép các tổ chức thu được ROI thực sự từ các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo của họ mà không làm bùng nổ ngân sách đám mây của họ.

Sáng tạo với tác động

Cuộc “đua” Trí tuệ nhân tạo ít hơn là một cuộc đua hơn là một sự đổi mới: nếu chúng ta đang tái xây dựng doanh nghiệp, chúng ta muốn làm như vậy trên một nền tảng vững chắc – nếu không, các bức tường sẽ sụp đổ. Các doanh nghiệp phải dành thời gian để suy nghĩ cẩn thận về cơ sở hạ tầng, đảm bảo các biện pháp bảo vệ dữ liệu, quản lý chặt chẽ vòng đời mô hình, theo dõi hiệu suất, và thu thập thông tin và thực hiện các điều chỉnh. Sự kiên nhẫn và kiên trì là chìa khóa để tạo ra các giải pháp thực sự hoạt động, vẫn an toàn, và hoạt động nhất quán.

Sự mới mẻ của chu kỳ hypes Trí tuệ nhân tạo có thể đang phai nhạt, nhưng các tổ chức có thể vượt qua những năm tháng hỗn độn của Trí tuệ nhân tạo bằng cách khơi dậy các đội của họ với những gì quan trọng nhất: kết quả.