Giải đáp 3 câu hỏi then chốt về ứng dụng AI trong ngành viễn thông

- Tập đoàn Rakuten (gồm Rakuten Mobile và Rakuten Symphony) đang phát triển các ứng dụng AI dựa trên nguồn dữ liệu chung từ nhiều lĩnh vực kinh doanh như ngân hàng, thương mại điện tử, dịch vụ tài chính.
- 3 câu hỏi lớn về AI trong viễn thông cần được trả lời: 1) Vấn đề đang gặp phải có thực sự cần giải pháp AI không? 2) Chi phí đầu tư và vận hành hệ thống AI là bao nhiêu? 3) Liệu AI có tạo ra hiệu quả vượt trội so với phương pháp truyền thống?  
- Quy trình tự động hóa thường bao gồm 3 bước: phân tích dữ liệu, tìm nguyên nhân gốc rễ và đưa ra quyết định/hành động. Bước thứ 2 đòi hỏi sự huấn luyện và tinh chỉnh mô hình AI.
- Rakuten sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau cho các ứng dụng AI. Việc tự xây dựng LLM riêng cho ngành viễn thông không phải là cách tiếp cận tối ưu.
- Để thành công với AI, doanh nghiệp cần vận hành dựa trên dữ liệu và phần mềm. Độ chính xác và tính kịp thời của dữ liệu đóng vai trò then chốt.
- Thách thức lớn nhất là chuyển đổi kiến thức/kinh nghiệm của nhân viên thành dữ liệu có cấu trúc để huấn luyện AI. Công tác chuẩn bị dữ liệu chiếm tới 90% khối lượng công việc trong dự án AI.
- Huấn luyện các mô hình AI đòi hỏi một lượng lớn năng lượng tính toán, gây ra tác động môi trường đáng kể. Cần có sự cân bằng giữa đổi mới công nghệ và bảo vệ môi trường khi phát triển AI.
- Các cơ quan quản lý ở Mỹ và EU đang soạn thảo luật yêu cầu đánh giá và báo cáo tác động môi trường của các hệ thống AI trong vòng đời hoạt động.

📌 AI hứa hẹn mang lại nhiều đột phá cho ngành viễn thông, nhưng doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng 3 yếu tố: sự phù hợp của giải pháp AI, chất lượng dữ liệu đầu vào và tác động môi trường khi triển khai trên quy mô lớn. Chỉ khi cân bằng được giữa đổi mới và phát triển bền vững, các công nghệ AI mới thực sự tạo ra giá trị lâu dài cho doanh nghiệp và xã hội.

Citations:
[1] https://www.rcrwireless.com/20240502/carriers/the-three-big-telco-ai-questions