Sự Tiến Hóa Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh Trong Năm 2025: Từ Mới Lạ Đến Bất Cập Thiết

Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong hành trình của Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh (Gen AI). Những gì bắt đầu như một công nghệ mới lạ đã trở thành một công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp trên nhiều ngành công nghiệp.

Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh: Từ Tìm Kiếm Giải Pháp Cho Một Vấn Đề Đến Nguồn Sức Mạnh Giải Quyết Vấn Đề

Sự phấn khích ban đầu về Gen AI được thúc đẩy bởi tính mới lạ của việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), được đào tạo trên các tập dữ liệu công khai rộng lớn. Các doanh nghiệp và cá nhân đều bị thu hút bởi khả năng nhập các lệnh ngôn ngữ tự nhiên và nhận được các phản hồi chi tiết, mạch lạc từ các mô hình công khai. Chất lượng giống con người của các đầu ra từ LLMs đã dẫn nhiều ngành công nghiệp đến việc thực hiện các dự án với công nghệ mới này, thường mà không có một vấn đề kinh doanh rõ ràng để giải quyết hoặc bất kỳ KPI thực sự nào để đo lường thành công. Mặc dù đã có một số giá trị được mở khóa trong những ngày đầu của Gen AI, nhưng đó là một tín hiệu rõ ràng cho thấy chúng ta đang trong một chu kỳ đổi mới (hoặc hype) khi các doanh nghiệp từ bỏ việc xác định một vấn đề trước, và sau đó tìm kiếm một giải pháp công nghệ khả thi để giải quyết nó.

Trong năm 2025, chúng ta dự kiến rằng sự cân bằng sẽ chuyển sang hướng khác. Các tổ chức sẽ tìm kiếm Gen AI để mang lại giá trị kinh doanh bằng cách xác định trước các vấn đề mà công nghệ có thể giải quyết. Sẽ chắc chắn có nhiều dự án khoa học được tài trợ tốt hơn, và làn sóng đầu tiên của các trường hợp sử dụng Gen AI cho tóm tắt, chatbot, tạo nội dung và mã sẽ tiếp tục phát triển, nhưng các giám đốc điều hành sẽ bắt đầu yêu cầu các dự án AI phải chịu trách nhiệm về ROI trong năm nay. Sự tập trung vào công nghệ cũng sẽ chuyển từ các mô hình ngôn ngữ công khai chung chung tạo ra nội dung sang một tập hợp các mô hình hẹp hơn có thể được kiểm soát và đào tạo liên tục trên ngôn ngữ riêng của một doanh nghiệp để giải quyết các vấn đề thực tế ảnh hưởng đến lợi nhuận một cách có thể đo lường được.

Năm 2025 sẽ là năm AI trở thành trung tâm của doanh nghiệp. Dữ liệu doanh nghiệp là con đường để mở khóa giá trị thực sự với AI, nhưng dữ liệu đào tạo cần thiết để xây dựng một chiến lược chuyển đổi không nằm trên Wikipedia, và nó sẽ không bao giờ nằm ở đó. Nó tồn tại trong các hợp đồng, hồ sơ khách hàng và bệnh nhân, và trong các tương tác không cấu trúc lộn xộn thường chảy qua văn phòng sau hoặc sống trong các hộp giấy. Việc lấy dữ liệu này là phức tạp, và các mô hình ngôn ngữ chung chung là một công nghệ phù hợp kém ở đây, bất kể các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và quản lý dữ liệu. Các doanh nghiệp sẽ ngày càng áp dụng kiến trúc RAG và các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) trong môi trường đám mây riêng, cho phép họ tận dụng các tập dữ liệu tổ chức nội bộ để xây dựng các giải pháp AI độc quyền với một danh mục các mô hình có thể đào tạo. Các SLMs nhắm mục tiêu có thể hiểu ngôn ngữ cụ thể của một doanh nghiệp và các sắc thái của dữ liệu, và cung cấp độ chính xác và minh bạch cao hơn với chi phí thấp hơn – đồng thời tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư và bảo mật.

Vai Trò Quan Trọng Của Làm Sạch Dữ Liệu Trong Việc Triển Khai AI

Khi các sáng kiến AI tăng trưởng, các tổ chức phải ưu tiên chất lượng dữ liệu. Bước đầu tiên và quan trọng nhất trong việc triển khai AI, dù sử dụng LLMs hay SLMs, là đảm bảo rằng dữ liệu nội bộ không chứa lỗi và không chính xác. Quá trình này, được gọi là “làm sạch dữ liệu”, là thiết yếu cho việc tạo ra một khu vực dữ liệu sạch, là chìa khóa cho sự thành công của các dự án AI.

Nhiều tổ chức vẫn phụ thuộc vào tài liệu giấy, cần được số hóa và làm sạch cho hoạt động kinh doanh hàng ngày. Lý tưởng nhất, dữ liệu này sẽ chảy vào các tập dữ liệu đào tạo được gắn nhãn cho AI độc quyền của một tổ chức, nhưng chúng ta đang ở giai đoạn đầu trong việc chứng kiến điều đó xảy ra. Trên thực tế, trong một cuộc khảo sát gần đây mà chúng tôi thực hiện cùng với Harris Poll, nơi chúng tôi phỏng vấn hơn 500 người ra quyết định IT giữa tháng 8 và tháng 9, cho thấy 59% tổ chức không sử dụng toàn bộ khu vực dữ liệu của họ. Báo cáo cùng cho thấy 63% tổ chức đồng ý rằng họ thiếu hiểu biết về dữ liệu của chính mình và điều này đang cản trở khả năng tối đa hóa tiềm năng của GenAI và các công nghệ tương tự. Các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và quản lý chắc chắn là các chướng ngại vật, nhưng dữ liệu chính xác và sạch sẽ là rất quan trọng, ngay cả những lỗi đào tạo nhỏ cũng có thể dẫn đến các vấn đề phức tạp khó giải quyết khi một mô hình AI đã sai. Trong năm 2025, việc làm sạch dữ liệu và các đường ống để đảm bảo chất lượng dữ liệu sẽ trở thành một lĩnh vực đầu tư quan trọng, đảm bảo rằng một thế hệ mới của hệ thống AI doanh nghiệp có thể hoạt động trên thông tin đáng tin cậy và chính xác.

Sự Tăng Trưởng Của Vai Trò CTO

Vai trò của Giám đốc Công nghệ (CTO) luôn quan trọng, nhưng tác động của nó sẽ tăng lên gấp nhiều lần trong năm 2025. Vẽ ra song song với “kỷ nguyên CMO”, nơi trải nghiệm khách hàng dưới sự lãnh đạo của Giám đốc Tiếp thị là tối quan trọng, những năm sắp tới sẽ là “thế hệ của CTO”.

Mặc dù các trách nhiệm cốt lõi của CTO vẫn không thay đổi, nhưng ảnh hưởng của các quyết định của họ sẽ lớn hơn bao giờ hết. Các CTO thành công sẽ cần có hiểu biết sâu sắc về cách các công nghệ mới nổi có thể thay đổi tổ chức của họ. Họ cũng phải nắm bắt được cách AI và các công nghệ hiện đại khác thúc đẩy chuyển đổi kinh doanh, không chỉ là hiệu quả trong bốn bức tường của công ty. Các quyết định của CTO trong năm 2025 sẽ quyết định hướng đi tương lai của tổ chức của họ, khiến vai trò của họ có tác động hơn bao giờ hết.

Các dự đoán cho năm 2025 nhấn mạnh một năm chuyển đổi cho Gen AI, quản lý dữ liệu và vai trò của CTO. Khi Gen AI chuyển từ việc tìm kiếm giải pháp cho một vấn đề đến trở thành một nguồn sức mạnh giải quyết vấn đề, tầm quan trọng của việc làm sạch dữ liệu, giá trị của khu vực dữ liệu doanh nghiệp và sự tăng trưởng của vai trò CTO sẽ định hình tương lai của các doanh nghiệp. Các tổ chức chấp nhận những thay đổi này sẽ được đặt vào vị trí tốt để thịnh vượng trong môi trường công nghệ đang thay đổi.