Khoảng cách dữ liệu AI: Tại sao trí thông minh, không phải thuật toán, sẽ quyết định thành công của AI doanh nghiệp

-  AI đang biến đổi các ngành công nghiệp với tốc độ chưa từng có, từ khoa học đời sống, dịch vụ tài chính đến ô tô và sản xuất, nhưng nhiều tổ chức vẫn gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô AI thành công.

-  Lý do chính khiến các doanh nghiệp không thành công với AI không phải là do thuật toán phức tạp hay sức mạnh tính toán, mà là cách họ quản lý và di chuyển dữ liệu trong môi trường ngày càng phức tạp.

-  Giả định rằng đột phá AI chỉ đến từ thuật toán tinh vi hơn hoặc GPU mạnh mẽ là sai lầm, vì mô hình AI chỉ hiệu quả bằng dữ liệu cung cấp cho chúng.

-  Hầu hết tổ chức vận hành với kiến trúc dữ liệu phân mảnh, nơi các kho dữ liệu riêng biệt, hệ thống lưu trữ chậm và quy trình làm việc không hiệu quả tạo ra sự chậm trễ lớn trong xử lý AI.

-  Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), AI tạo sinh và suy luận thời gian thực đòi hỏi truy cập nhanh vào các tập dữ liệu khổng lồ, nhưng nếu đường ống dữ liệu không theo kịp tốc độ xử lý GPU, mô hình AI sẽ thiếu thông tin cần thiết.

-  Doanh nghiệp thành công với AI có kiến trúc dữ liệu thống nhất, cung cấp liền mạch dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc cho ứng dụng AI theo thời gian thực.

-  Doanh nghiệp tụt hậu với AI thường dựa vào lưu trữ lỗi thời và đường ống phân mảnh, khiến các nhóm AI phải dành nhiều thời gian quản lý dữ liệu hơn là tạo ra thông tin chi tiết.

-  Các nhà lãnh đạo AI ưu tiên tự động hóa thông minh trong quy trình dữ liệu, giảm thời gian đến thông tin chi tiết và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.

-  Để khai thác tiềm năng đầy đủ của AI, doanh nghiệp nên áp dụng nền tảng dữ liệu thông minh, hiệu suất cao hỗ trợ đổi mới AI.

-  Khi nâng cấp trí thông minh AI, các tổ chức cần tránh những cạm bẫy phổ biến như kho dữ liệu riêng biệt, nút thắt cổ chai và quy trình làm việc không hiệu quả.

-  Thành công của trí thông minh AI không chỉ về công nghệ mà còn về con người, với các vai trò như kỹ sư dữ liệu, chuyên gia MLOps và kiến trúc sư trí thông minh AI.

-  Tốc độ dữ liệu và tính toàn vẹn dữ liệu đều quan trọng cho thành công của AI, đòi hỏi quản trị tự động, kiểm soát truy cập và khung tuân thủ.

-  Trí thông minh AI phải hoạt động hài hòa với hệ thống doanh nghiệp hiện có, sử dụng tiêu chuẩn mở, API và kiến trúc lai để ngăn chặn vấn đề tương thích.

-  Tổ chức nên xem xét các phương pháp hay nhất, tiêu chuẩn ngành và thậm chí các phương pháp tự làm khi đánh giá nhu cầu trí thông minh AI của họ.

-  Nếu sáng kiến AI không mang lại kết quả như mong đợi, đã đến lúc nhìn xa hơn thuật toán và sức mạnh tính toán, tập trung vào cách quản lý và di chuyển dữ liệu.

-  Tương lai của AI thuộc về những người có thể làm cho dữ liệu hoạt động thông minh hơn, không chỉ là nhanh hơn.

📌 Thành công của AI doanh nghiệp phụ thuộc vào khả năng quản lý dữ liệu thông minh, không phải chỉ thuật toán hay GPU mạnh. Các tổ chức cần kiến trúc dữ liệu thống nhất, tự động hóa quy trình và cân bằng giữa tốc độ, bảo mật và tuân thủ để dẫn đầu cuộc cách mạng AI.

https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/04/02/the-ai-data-divide-why-intelligence-not-algorithms-will-determine-enterprise-ai-success/