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 tốt nhất của bất kỳ ai – nhưng chúng ta đều phải vượt qua nó, cùng với những khó khăn và thách thức, để đạt đến một phiên bản tốt hơn và trưởng thành hơn của bản thân.

Sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo hiện đang bước vào giai đoạn khó khăn của riêng nó, một giai đoạn mà các chuyên gia gọi là giai đoạn trung gian giữa việc áp dụng và trưởng thành. Sự hào nhoáng ban đầu đã phai nhạt, và hiện tại, các tổ chức đang tập trung vào việc làm cho trí tuệ nhân tạo trở nên hoạt động thực sự. Nhưng trí tuệ nhân tạo đang trưởng thành trong một thời kỳ đầy thách thức. Các dự đoán đang đi theo nhiều hướng khác nhau, sự hoài nghi đang cao giữa các 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 sụp đổ đáng sợ.

Vào thời điểm quyết định này, các tổ chức phải phân biệt tín hiệu từ tiếng ồn – liệu họ đang chuyển hướng nỗ lực từ thí nghiệm sang ứng dụng thực tế, hay mở rộng ứng dụng thực tế sang quy mô hoạt động. Điều đó đòi hỏi phải 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 cho trí tuệ nhân tạo thực sự đòi hỏi phải có cơ sở hạ tầng phù hợp để hỗ trợ việc triển khai bền vững các công việc trí tuệ nhân tạo. Tự nhiên, trí tuệ nhân tạo đã làm tăng 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 này của trí tuệ nhân tạo, các lựa chọn cơ sở hạ tầng là quyết định sự sống còn. Cơ sở hạ tầng xác định 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 chỉ chi phí và tổng công suất tính toán. Khi xác định nơi và cách thức lưu trữ các công việc trí tuệ nhân tạo của họ, 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 về chi tiêu đám mây. Trước khi có 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 các hoạt động dựa trên đám mây của họ. Hiện tại, sự phức tạp và đa dạng của các 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 các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn được trang bị tốt để cung cấp. Các vết nứt bắt đầu xuất hiện khi tất cả sức mạnh đó trở nên quá lớn. Các hợp đồng của nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn có thể tốn kém, bị phình to bởi các tính năng không cần thiết, và có thể không cung cấp mức độ bảo mật dữ liệu và 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 ngày càng tăng của các giải pháp thay thế để tạo thành các chồng khác nhau 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. Điều này cho phép 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.

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 thế giới đã thí nghiệm cách thức tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của họ. Được thúc đẩy bởi sự tò mò và một liều lượng không nhỏ của sự hào nhoáng, họ đã đẩy ranh giới của sự đổi mới, mở ra những 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 được 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.

Hiện tại, khi các doanh nghiệp bước ra từ giai đoạn thí nghiệm này, thất bại không phải là một lựa chọn. Độ chính xác là rất quan trọng. Hiệu suất không thể chậm lại. Nếu các doanh nghiệp muốn xây dựng lại các chức năng kinh doanh cốt lõi trên một khuôn khổ trí tuệ nhân tạo, họ phải tập trung vào các phần “nhàm chán” mang trí tuệ nhân tạo từ một thí nghiệm sáng tạo đến một nhân tố tăng cường, 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 an toàn, mà không có rủi ro về sao chép không được phép hoặc “trí tuệ nhân tạo tối”.
• Quản lý vòng đời mô hình: Các mô hình phải chính xác, cập nhật và được đào tạo lại thường xuyên để hỗ trợ các chức năng kinh doanh quan trọng.
• Độ nhất quán về hiệu suất: Cho dù triển khai mô hình cho sử dụng nội bộ hay trong các hoạt động đối mặt với khách hàng, việc đảm bảo hiệu suất nhất quán là rất 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% 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 lý do tại sao cơ sở hạ tầng nên là yếu tố chính được xem xét 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. Hiện tại, họ đang hướng tới 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% các tổ chức ở mức độ 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 cuộc kiểm tra căng thẳng lớn nhất. Chúng có thể vượt qua kiểm tra trong một môi trường được kiểm soát, nhưng chúng có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn không? Hoạt động trong các khu vực mới? Và có lẽ câu hỏi quan trọng nhất: chúng có thể mang lại 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 có 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 mang lại kết quả đo lường được.

Một mô hình tương tự xảy ra trong ứng dụng và quy mô của các tác nhân trí tuệ nhân tạo – ranh giới tiếp theo của trí tuệ nhân tạo tự chủ. Các tác nhân thực hiện các nhiệm vụ cụ thể của lĩnh vực, được thông tin bởi một tập dữ liệu tập trung và được duy trì nhất quán, là những tác nhân thực sự mang lại tác động trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, các tác nhân chuyên dụng vẫn cần sức mạnh tính toán đáng kể, mặc dù không nhiều như một tác nhân đa năng. Ưu tiên cơ sở hạ tầng từ đầu sẽ cho phép các tổ chức khai thác ROI thực sự từ các sáng kiến trí tuệ nhân tạo của họ mà không làm bùng nổ ngân sách đám mây.

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 xây dựng lại 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 an toàn dữ liệu, quản lý chặt chẽ vòng đời mô hình, theo dõi hiệu suất, và thu thập thông tin và 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 hào nhoáng trí tuệ nhân tạo có thể đang phai nhạt, nhưng các tổ chức có thể vượt qua những năm tháng khó khăn của trí tuệ nhân tạo bằng cách tạo động lực cho các đội của họ với những gì quan trọng nhất: kết quả.