Những gì các ứng viên Trí tuệ nhân tạo sinh (GenAI) có thể học hỏi từ sai lầm của điện toán đám mây

Trí tuệ nhân tạo sinh (GenAI) đang ở đây để ở lại, với các tổ chức trên toàn thế giới tận hưởng khả năng của công nghệ. Hiện tại, 72% các tổ chức báo cáo đang sử dụng GenAI rộng rãi hoặc hạn chế và 26% khác đang thử nghiệm với công nghệ này. Tuy nhiên, giai đoạn mới này của việc áp dụng GenAI vẫn còn trong những ngày đầu.

Theo McKinsey, chỉ 1% các giám đốc điều hành của công ty mô tả việc triển khai GenAI của họ là “chín”, nghĩa là công nghệ đã được tích hợp đầy đủ vào các quy trình làm việc và thúc đẩy các kết quả kinh doanh đáng kể. Việc đóng khoảng cách trưởng thành này đòi hỏi phải liên tục điều chỉnh, thường liên quan đến các chướng ngại vật triển khai, chẳng hạn như chi phí đáng kể, sự không tin tưởng vào các công nghệ chưa được chứng minh và rủi ro pháp lý. Nếu những thách thức này nghe có vẻ quen thuộc, chúng nên như vậy – khi các nhóm CNTT lần đầu tiên nhảy vào chấp nhận đám mây như một điều lớn tiếp theo, nhiều rào cản tương tự đã xuất hiện.

Hai làn sóng của sự hào hứng về công nghệ mới khác nhau ở một số cách. Trong khi điện toán đám mây được triển khai trong các hệ thống quan trọng hơn vào giai đoạn đầu, GenAI đang được áp dụng nhanh hơn trong các giai đoạn thử nghiệm và cho các trường hợp sử dụng chủ yếu dành cho hiệu suất và lợi ích. Tuy nhiên, đường cong học tập là tương tự: cả hai đều thúc đẩy các tổ chức suy nghĩ và làm việc khác nhau.

Bằng cách phản ánh lại kinh nghiệm của những người tiền nhiệm điện toán đám mây, những người hy vọng về GenAI ngày nay có thể đặt mình vào một tương lai được thông tin tốt hơn.

Quản lý Chi phí, Rủi ro và Thay đổi: Học hỏi từ sai lầm của đám mây

Quay lại thời điểm khi công nghệ đám mây bắt đầu thu hút sự chú ý, nhiều tổ chức đã đánh giá thấp sự phức tạp của việc di chuyển và đánh giá cao tiết kiệm chi phí ngắn hạn. Kết quả là, hầu hết các tổ chức đó đều trở thành nạn nhân của ba cạm bẫy chính: quản lý chi phí kém, cấu hình bảo mật không đúng và sự phản kháng tự nhiên mà đi cùng với sự thay đổi văn hóa và tổ chức.

Giai đoạn đám mây đã dạy chúng ta rằng việc “nâng và chuyển” – di chuyển các khối lượng công việc đến đám mây mà không hiện đại hóa – thường không mang lại giá trị. Tương tự, các sáng kiến GenAI thường bị đình trệ khi các tổ chức cố gắng cắm dữ liệu di sản, không cấu trúc hoặc không được ghi chép rõ ràng vào các mô hình mới mạnh mẽ mà không cập nhật nền tảng dữ liệu. Trên thực tế, các dự án GenAI có thể mang lại kết quả không như mong đợi hoặc thậm chí còn củng cố các hiệu quả hiện có. Bài học: công nghệ đơn独 không thể vượt qua các điểm yếu cơ bản.

Giống như công nghệ đám mây đã暴 lộ các khoảng trống trong quản trị, kỹ năng và chiến lược dài hạn, GenAI cũng vậy. Nếu nhân viên áp dụng các công cụ GenAI mà không có sự giám sát hoặc sử dụng công nghệ ngoài phạm vi chính sách sử dụng chấp nhận được, rủi ro của công nghệ bóng tối có thể tái xuất hiện, cùng với những khó khăn trong việc bảo mật các đường ống GenAI và đảm bảo tuân thủ trên quy mô lớn. Những sự tương đồng này sẽ tiếp tục xuất hiện khi GenAI chuyển từ thử nghiệm sang tích hợp doanh nghiệp rộng rãi, đòi hỏi phải có các khuôn khổ an ninh mạng mạnh mẽ, kế hoạch ứng phó sự cố và cấu trúc quản trị giống như những gì được tìm thấy trong đám mây.

Beyond quản lý rủi ro, sự bùng nổ chi phí không được quản lý là một vấn đề lâu dài trong công nghệ. Đám mây không phải là ngoại lệ và khi các doanh nghiệp tiếp tục tích hợp GenAI vào các quy trình làm việc của họ, họ phải đối mặt với sự gia tăng tương tự về chi phí.

Một số lượng ngày càng tăng các tổ chức đang cố gắng cải thiện chiến lược quản lý chi phí của họ đang chuyển sang FinOps như một giải pháp. Bằng cách tận dụng các thông tin kịp thời và dựa trên dữ liệu để giúp cải thiện dự báo và khuyến khích trách nhiệm và hợp tác liên chức năng, một cơ sở hạ tầng FinOps toàn diện đã chứng minh là vô giá trong việc kiểm soát chi tiêu quá mức và tối đa hóa giá trị kinh doanh. Các nguyên tắc FinOps không chỉ giới hạn ở quản lý chi phí đám mây, mà còn cung cấp một lựa chọn khả thi cho chi tiêu GenAI.

Đặt các bài học của đám mây vào thực tiễn GenAI

Vào cuối năm nay, Gartner dự đoán rằng ít nhất 30% các dự án GenAI sẽ bị bỏ rơi sau khi chứng minh khái niệm. Khi sự cường điệu vượt qua thực tế, các mẫu ẩn sau sự thất bại của dự án GenAI – như dữ liệu không được chuẩn bị, quyền sở hữu kinh doanh không rõ ràng hoặc sự phức tạp không cần thiết – thường không được chú ý trong sự vội vàng áp dụng công nghệ mới. Việc nhận ra và giải quyết những tín hiệu cảnh báo này sớm có thể tạo ra sự khác biệt giữa thành công của GenAI và một dự án bị bỏ rơi khác. Các nhà lãnh đạo tích cực theo dõi những tín hiệu cảnh báo này, thay vì tìm cách bỏ qua quy trình, sẽ giúp đội ngũ của họ thành công trong dài hạn.

Khi việc áp dụng được phê duyệt, các công ty nên tập trung vào các dự án thử nghiệm GenAI nhỏ để kiểm tra và đảm bảo giá trị thực tế thay vì nhảy ngay vào việc mở rộng quy mô doanh nghiệp. Điều quan trọng là các công ty phải bắt đầu với chỉ một vài trường hợp sử dụng được xác định rõ ràng, có tác động cao với các mục tiêu ROI được ánh xạ lại với các nhu cầu kinh doanh thực sự.

Điều này đảm bảo những chiến thắng ban đầu, xây dựng sự tự tin nội bộ và tránh lãng phí thời gian và tài nguyên vào các thí nghiệm chung chung. Bằng cách gắn việc áp dụng GenAI với một kết quả cụ thể – như tự động hóa tóm tắt hỗ trợ khách hàng hoặc tăng tốc các đánh giá mã – các tổ chức có thể chứng minh giá trị nhanh chóng, tinh chỉnh phương pháp của họ và mở rộng quy mô một cách chiến lược hơn. Điều này cũng giúp liên kết các nỗ lực kỹ thuật với các mục tiêu kinh doanh, nơi mà nhiều dự án GenAI hiện đang thiếu.

Từ đó, việc thiết lập các kiểm soát và cân bằng mạnh mẽ, giám sát liên tục và các chính sách quản trị rõ ràng là bước quan trọng tiếp theo cho việc sử dụng và tuân thủ có trách nhiệm. Việc tham gia với các chuyên gia bên ngoài có thể là một bước đầu tiên tuyệt vời trong việc điều hướng cảnh quan pháp lý phức tạp và不断 thay đổi ngày nay. Bằng cách đầu tư vào các công cụ và cơ sở hạ tầng phù hợp ngay từ đầu trong quá trình triển khai GenAI, cùng với việc đào tạo liên tục, các tổ chức có thể thiết lập nền tảng cho thành công bền vững.

Đánh dấu sự cân bằng đúng đắn với sự đổi mới của GenAI

Bằng cách áp dụng các bài học của giai đoạn đám mây với sự kỷ luật và tầm nhìn, các tổ chức có thể tránh những sai lầm tốn kém và mở khóa toàn bộ tiềm năng của GenAI – một cách an toàn, bền vững và trên quy mô lớn.

GenAI được thiết lập để vẫn là một lực lượng mạnh mẽ, với 70% các CEO báo cáo rằng họ dự kiến công nghệ sẽ ảnh hưởng đến mô hình kinh doanh của họ trong ba năm tới. Một con số tăng lên 89% trong số những người đã sử dụng công nghệ. Rõ ràng, tiềm năng chuyển đổi của GenAI đang chứng minh là có giá trị đối với các nhà ra quyết định điều hành, nhưng tác động lớn và bền vững vẫn phụ thuộc vào việc giải quyết các rào cản về niềm tin, quản trị và tích hợp.