Hướng dẫn chi tiết cho sếp dữ liệu về cách xây dựng và mở rộng AI tạo sinh trong doanh nghiệp

- Sau giai đoạn đầu đầy hứng thú, các doanh nghiệp hiện đã chuyển sang giai đoạn quan trọng hơn: tận dụng AI tạo sinh để tạo ra giá trị thực tế. Theo khảo sát của McKinsey, 65% doanh nghiệp đã ứng dụng AI tạo sinh thường xuyên, tăng gấp đôi so với năm trước, phản ánh sự tăng trưởng nhanh chóng trong việc áp dụng công nghệ này.
- Việc triển khai AI tạo sinh không chỉ là vấn đề tích hợp công nghệ mà còn đòi hỏi mô hình hoạt động rõ ràng để đảm bảo các kết quả có thể đo lường được. Mô hình này kết hợp cả con người, quy trình, và công nghệ nhằm mang lại giá trị cho khách hàng và các bên liên quan.
- Một trong những thách thức phổ biến mà các doanh nghiệp gặp phải là tập trung quá nhiều vào công nghệ mà không có mục đích kinh doanh rõ ràng, dẫn đến việc lãng phí tài nguyên vào các giải pháp AI không mang lại giá trị thực tế. Thêm vào đó, việc thử nghiệm các dự án AI riêng lẻ mà thiếu sự kết nối chặt chẽ có thể dẫn đến kết quả không như mong đợi, đặc biệt trong các ngành như công nghệ, bán lẻ, và ngân hàng, nơi AI có thể nhanh chóng cải thiện năng suất.
- Mô hình hoạt động AI tạo sinh cần bao gồm tất cả các quyết định liên quan đến việc tổ chức đội ngũ, phát triển công nghệ và tuân thủ các biện pháp an ninh, rủi ro. Việc này đòi hỏi phải có kế hoạch dài hạn để triển khai AI theo các giai đoạn rõ ràng, bao gồm việc xác định các thành phần AI tạo sinh quan trọng để tích hợp vào hạ tầng công nghệ hiện có mà không cần thay đổi toàn bộ hệ thống.
- Một ví dụ điển hình là một ngân hàng lớn ở châu Âu đã triển khai thành công 14 thành phần AI tạo sinh trong kiến trúc doanh nghiệp của họ, từ đó đạt được 80% các trường hợp sử dụng AI cốt lõi chỉ trong vòng 3 tháng. Điều này cho thấy cách tiếp cận có hệ thống, tập trung vào các thành phần quan trọng, có thể đem lại kết quả nhanh chóng và rõ ràng.
- Để thành công trong việc triển khai AI tạo sinh, doanh nghiệp cần ưu tiên quản lý dữ liệu một cách hiệu quả, đảm bảo rằng AI có thể truy xuất và xử lý thông tin phù hợp. Hiện nay, hơn 80% dữ liệu của doanh nghiệp là dữ liệu phi cấu trúc, điều này tạo ra nhiều thách thức trong việc quản lý và sử dụng. Theo McKinsey, 60% các doanh nghiệp có hiệu suất cao về AI và 80% các công ty khác gặp khó khăn trong việc thiết lập chiến lược toàn diện cho dữ liệu phi cấu trúc.
- Để giải quyết vấn đề này, doanh nghiệp có thể bắt đầu với việc ưu tiên các miền dữ liệu quan trọng theo mục tiêu kinh doanh. Các chuyên gia dữ liệu, chẳng hạn như kỹ sư dữ liệu và chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cần được triển khai để quản lý dữ liệu phi cấu trúc và đảm bảo rằng các quy trình quản trị dữ liệu và chất lượng được tuân thủ.
- Về phương thức tổ chức đội ngũ, doanh nghiệp có thể chọn giữa 2 mô hình: mở rộng các đội ngũ dữ liệu hiện có với các kỹ năng AI tạo sinh mới hoặc thành lập các đội ngũ AI tạo sinh riêng biệt. Cả 2 mô hình đều có những lợi ích và thách thức khác nhau, nhưng việc đảm bảo rằng đội ngũ AI hoạt động đồng bộ với các hệ thống IT và dữ liệu tổng thể là vô cùng quan trọng để tránh tạo ra các giải pháp rời rạc.
- Các doanh nghiệp có thể lựa chọn phát triển từ mô hình tập trung hóa AI tạo sinh sang mô hình phân quyền, cho phép các đội ngũ trong từng lĩnh vực tự chịu trách nhiệm về việc phát triển các ứng dụng AI. Tuy nhiên, quá trình này cần được quản lý kỹ lưỡng để tránh các vấn đề liên quan đến an ninh và tính đồng bộ của hệ thống.
- Cuối cùng, quản lý rủi ro và tuân thủ là yếu tố cốt lõi trong việc triển khai AI tạo sinh. Những rủi ro như thông tin sai lệch, sự cố kỹ thuật, và rò rỉ dữ liệu cần được theo dõi và kiểm soát chặt chẽ. Doanh nghiệp cần xây dựng một kế hoạch quản trị rủi ro rõ ràng, bao gồm việc đánh giá các rủi ro tiềm ẩn, xác định các công cụ AI quan trọng cần được giám sát kỹ lưỡng, và thực hiện các thử nghiệm định kỳ để đảm bảo tính an toàn và tuân thủ quy định.

📌 Hướng dẫn này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng mô hình hoạt động AI tạo sinh hiệu quả, với trọng tâm là quản lý dữ liệu phi cấu trúc và quản lý rủi ro. Các doanh nghiệp cần có chiến lược linh hoạt và dài hạn để triển khai AI tạo sinh một cách hiệu quả, đồng thời đảm bảo tính tuân thủ và an toàn trong suốt quá trình.

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/a-data-leaders-operating-guide-to-scaling-gen-ai

#McKinsey