Tại Sao Dữ Liệu Là Người Hùng Không Được Ca Ngợi Của Chiến Lược AI

Cơn Sóng Vàng Của Trí Tuệ Nhân Tạo – Từ Các Dự Án Thử Nghiệm Đến Chiến Lược Và Quy Mô Doanh Nghiệp

Định Luật Moore đang hoạt động mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo đang được săn đón mạnh mẽ, và mọi doanh nghiệp đều đang áp dụng trí tuệ nhân tạo. Sự đổi mới cũng đang giúp thúc đẩy nhu cầu này với các mô hình trí tuệ nhân tạo mới, các tác nhân trí tuệ nhân tạo và các công nghệ mới đang xuất hiện. Điều này đang tạo ra một sự thay đổi cơ bản cho các doanh nghiệp – giai đoạn cho các dự án thử nghiệm và các thí nghiệm thú vị cho trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tạo sinh, đang dần phai nhạt. Các doanh nghiệp đang nhận ra rằng trí tuệ nhân tạo cần được tích hợp như một phần của chiến lược doanh nghiệp để mở rộng quy mô và tạo ra sự khác biệt thực sự trong kinh doanh. Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề trong hầu hết các phòng họp cấp cao, dẫn đến sự đổi mới chiến lược và ngân sách.

Dữ Liệu: Domino Đầu Tiên Trong Chiến Lược Trí Tuệ Nhân Tạo

Một yếu tố quan trọng trong bất kỳ chiến lược trí tuệ nhân tạo nào nên được xem xét là Dữ liệu. Dữ liệu là điều kiện cần thiết để các mô hình trí tuệ nhân tạo trở nên ngữ cảnh, thông minh và cụ thể cho từng lĩnh vực và doanh nghiệp. Các mô hình trí tuệ nhân tạo dự đoán kết quả dựa trên cả cách mô hình được điều chỉnh và các đầu vào được trình bày cho nó. Cả hai yếu tố này đều phụ thuộc vào chất lượng, đa dạng, tính mới và cấu trúc của dữ liệu.

Theo một dự báo của IDC gần đây, trí tuệ nhân tạo dự kiến sẽ tăng cường nền kinh tế toàn cầu gần 20 nghìn tỷ đô la vào năm 2030, không chỉ được thúc đẩy bởi các mô hình mà còn bởi các khoản đầu tư lớn vào dữ liệu và cơ sở hạ tầng cơ bản mà chúng dựa vào.

Dữ liệu đào tạo với các tập con hẹp dẫn đến các mô hình bị thiên vị, dữ liệu cũ dẫn đến kết quả không liên quan, và dữ liệu kém chất lượng chỉ dẫn đến kết quả trí tuệ nhân tạo kém. Do đó, Dữ liệu là domino đầu tiên trong chiến lược dữ liệu của một doanh nghiệp. Ngay cả với những người giỏi nhất và công nghệ tiên tiến nhất, nếu domino dữ liệu sụp đổ, toàn bộ chiến lược trí tuệ nhân tạo sẽ sụp đổ nhanh chóng.

Theo báo cáo của Gartner năm 2024 về các xu hướng hàng đầu trong dữ liệu và phân tích, các tổ chức khi mở rộng quy mô với trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào dữ liệu, và những người lãnh đạo thành công sẽ là những người thiết lập niềm tin vào dữ liệu của họ và lãnh đạo chiến lược với nó.

Các Quyết Định Chiến Lược Dữ Liệu then chốt cho Chiến Lược Trí Tuệ Nhân Tạo của Bạn

Dưới đây là 5 yếu tố quan trọng mà bạn và doanh nghiệp của bạn cần xem xét khi chuẩn bị Dữ liệu cho chiến lược trí tuệ nhân tạo:

1. Tái Sử Dụng Phong Cách Dữ Liệu Của Bạn – Nhiều doanh nghiệp không tái sử dụng phong cách quản lý dữ liệu, quản trị dữ liệu và lưu trữ và phân tích dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo. Nhiều dữ liệu phục vụ báo cáo và phân tích quan trọng cũng có thể quan trọng cho trí tuệ nhân tạo. Do đó, điều quan trọng là bắt đầu với các tài sản dữ liệu hiện có trong doanh nghiệp. Tất nhiên, điều này cần được bổ sung với các biện pháp chất lượng dữ liệu phù hợp.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Dữ liệu nào chúng tôi có trong doanh nghiệp của mình, và nó đang ở trong tình trạng nào?

2. Dữ Liệu Được Ghi Nhãn và Dữ Liệu Xuất Xứ – Đối với dữ liệu hiện có, siêu dữ liệu, tức là dữ liệu về dữ liệu, có thể quan trọng không kém, nếu không muốn nói là quan trọng hơn, đối với trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, các thuật ngữ kinh doanh được gắn thẻ vào dữ liệu có thể giúp xác định ngữ cảnh liên quan cho một mô hình RAG, ví dụ. Khi một người dùng yêu cầu trạng thái của một yêu cầu trong một doanh nghiệp bảo hiểm, tất cả các thuộc tính dữ liệu được gắn thẻ với Trạng thái Yêu cầu có thể được sử dụng làm ngữ cảnh cho mô hình trí tuệ nhân tạo để phản hồi. Dữ liệu Xuất xứ cũng giúp hiểu luồng dữ liệu, giúp các mô hình trí tuệ nhân tạo xác định nguồn dữ liệu đáng tin cậy.

Dựa trên một bài đăng blog gần đây của ISASA, Quản trị Trí Tuệ Nhân Tạo là quan trọng và đòi hỏi siêu dữ liệu và dữ liệu xuất xứ phù hợp để mở rộng quy mô.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Dữ liệu của chúng tôi có được gắn thẻ đúng với siêu dữ liệu kinh doanh và kỹ thuật không? Chúng tôi có thu thập dữ liệu xuất xứ để hiểu luồng dữ liệu từ đầu đến cuối không?

3. Quản Trị Dữ Liệu và Tuân Thủ – Đảm bảo rằng dữ liệu của bạn được quản lý và quản trị tốt, và bất kỳ quy định và quy định về quyền riêng tư nào được áp dụng cho dữ liệu. Chiến lược Trí Tuệ Nhân Tạo sau đó nên kế thừa và mở rộng các quy định và quản trị này thay vì bắt đầu từ đầu. Ví dụ, nếu một khách hàng muốn dữ liệu của họ được ẩn danh theo quy định GDPR, một mô hình trí tuệ nhân tạo nên được đào tạo và hoạt động trên tập dữ liệu ẩn danh.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Chúng tôi có chương trình Quản trị Dữ liệu và Tuân thủ không? Nếu không, những khía cạnh quan trọng nào tôi cần có cho chiến lược trí tuệ nhân tạo của mình?

4. Xử Lý Dữ Liệu Chính làm Trợ Tác Viên Của Bạn – Dữ liệu chính quan trọng, chứa dữ liệu về các thực thể chính trong doanh nghiệp của bạn, nên được sử dụng làm cơ sở cho chiến lược trí tuệ nhân tạo của bạn. Ví dụ, nếu có một cái nhìn 360 độ về khách hàng, một chiến lược trí tuệ nhân tạo về bất kỳ lĩnh vực khách hàng nào, chẳng hạn như dự đoán chuyển đổi khách hàng, nên tận dụng dữ liệu chính này để tránh bất kỳ dữ liệu bị thiếu hoặc không đầy đủ. Tất nhiên, điều này có thể được kết hợp với thông tin từ các nguồn dữ liệu cụ thể.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Tôi có các lĩnh vực dữ liệu chính quan trọng của mình có sẵn và được kết nối với phần còn lại của phong cảnh dữ liệu không?

5. Dữ Liệu và Giá Trị Của Nó – Dữ liệu không nên được coi là một trung tâm chi phí mà nên được đo lường theo giá trị, cả về trí tuệ nhân tạo và kinh doanh. Điều này đòi hỏi dữ liệu phải được đưa lên bảng và các chủ đề CXO ngoài trí tuệ nhân tạo.

Câu Hỏi then chốt để Hỏi – Hội đồng quản trị và các CXO của tôi có hiểu giá trị của Dữ liệu đối với tổ chức không? Nếu không, làm thế nào chúng tôi có thể đảm bảo rằng điều này được hiểu, đặc biệt là trong ngữ cảnh của chiến lược trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp?

Các Mô Hình Đến và Đi, Nhưng Dữ Liệu Luôn Còn

Khi chiến lược trí tuệ nhân tạo của bạn phát triển, các mô hình và đổi mới trí tuệ nhân tạo mới sẽ xuất hiện. Tốc độ đổi mới trong lĩnh vực này thật đáng kinh ngạc. Nhưng theo thời gian, các mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ trở nên phổ biến; yếu tố khác biệt thực sự trong doanh nghiệp của bạn không phải là mô hình bạn sử dụng mà là cách nó được ngữ cảnh hóa với dữ liệu nào được đào tạo, tinh chỉnh và làm việc trên nó.

Nếu bạn đang xây dựng một chiến lược trí tuệ nhân tạo, đừng bắt đầu với mô hình. Bắt đầu với câu hỏi: Chúng tôi có dữ liệu để hỗ trợ nó không?