Tại sao các công ty nên tập trung vào mục tiêu nhỏ và cụ thể khi áp dụng AI tạo sinh?
- Chet Kapoor, chủ tịch kiêm CEO của Datastax khẳng định: không thể có AI mà không có dữ liệu phi cấu trúc ở quy mô lớn
- Tại sự kiện Techcrunch Disrupt 2024, các chuyên gia thảo luận về tầm quan trọng của:
+ Chất lượng dữ liệu
+ Vai trò của dữ liệu thời gian thực trong AI tạo sinh
+ Ưu tiên product-market fit hơn là quy mô trong giai đoạn đầu của AI
- Các đội ngũ SWAT đang viết hướng dẫn về cách xây dựng ứng dụng AI tạo sinh, thay vì đọc sách hướng dẫn có sẵn
- Vanessa Larco từ quỹ đầu tư NEA đề xuất cách tiếp cận thực tế:
+ Xác định rõ mục tiêu cần đạt được
+ Tìm kiếm dữ liệu phù hợp với mục tiêu
+ Không nên áp dụng AI tạo sinh cho toàn bộ công ty ngay từ đầu
+ Tập trung vào các ứng dụng nội bộ với mục tiêu cụ thể
- George Fraser, CEO của Fivetran nhấn mạnh:
+ Chỉ giải quyết các vấn đề hiện tại
+ 99% chi phí đổi mới thường đến từ những thứ không hiệu quả
+ Fivetran có khách hàng lớn như OpenAI và Salesforce
- Chet Kapoor ví von giai đoạn hiện tại là "kỷ nguyên Angry Birds của AI tạo sinh":
+ Năm 2024: các doanh nghiệp đưa các ứng dụng nhỏ, nội bộ vào sản xuất
+ Năm 2025: dự đoán là năm của sự chuyển đổi, với các ứng dụng thực sự thay đổi quỹ đạo phát triển của doanh nghiệp
📌 AI tạo sinh đang trong giai đoạn sơ khai giống như thời kỳ đầu của web và smartphone. Các chuyên gia khuyến nghị doanh nghiệp nên bắt đầu từ các dự án nhỏ, nội bộ với 99% chi phí đổi mới đến từ những thử nghiệm không thành công.
https://techcrunch.com/2024/11/03/genai-suffers-from-data-overload-so-companies-should-focus-on-smaller-specific-goals/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
