Thách thức lớn nhất của AI tạo sinh: chứng minh ROI và cách vượt qua

- Mặc dù các giám đốc điều hành và quản lý hào hứng với cách áp dụng AI tạo sinh và LLM vào công việc, nhưng cần xem xét kỹ lưỡng cách thức và nơi áp dụng để mang lại lợi nhuận cho doanh nghiệp.
- Thách thức lớn nhất là chứng minh ROI khi đưa 20-40 giải pháp GenAI vào sản xuất. Cần đầu tư vào kiểm thử và giám sát các LLM.
- Kiểm thử rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của LLM. Các nhà phát triển, thiết kế hoặc chuyên gia QA nên cố tình "đầu độc" LLM để kiểm tra khả năng xử lý thông tin sai lệch.
- GenAI dễ dàng áp dụng sai cách vào ứng dụng hiện có và giả vờ làm đúng. Nó có thể thêm các tính năng hào nhoáng nhưng lại tệ hại về bảo mật và rủi ro trong sản xuất.
- GenAI sẽ mất 2-5 năm nữa để trở thành xu hướng chính. Thách thức là làm sao để bắt kịp. Sẽ có nhiều cạnh tranh và đa dạng từ các nhà cung cấp, nền tảng phần mềm và đám mây.
- Một rủi ro khác là áp dụng LLM cho các tác vụ đơn giản hơn như so khớp địa chỉ, gây lãng phí tiền bạc. Cần tìm cách tận dụng LLM rẻ hơn và hiệu quả hơn.
- Nên áp dụng truy vấn trên nhiều mô hình để đo lường hiệu suất và chất lượng phản hồi. Cần có cách chung để thu thập các chỉ số, phát lại truy vấn trên các mô hình khác nhau.
- GenAI không sai theo cách thông thường. Nó có thể đưa ra kết quả không liên quan. Cần có các rào cản để ngăn chặn điều này.

📌 AI tạo sinh đang là xu hướng nóng, nhưng việc chứng minh ROI và triển khai đúng cách vẫn là thách thức lớn. Các doanh nghiệp cần đầu tư vào kiểm thử, giám sát và áp dụng linh hoạt trên nhiều mô hình để tối ưu chi phí và hiệu quả, đồng thời hạn chế rủi ro bảo mật. Cuộc đua GenAI đang diễn ra gay gắt và đa dạng, đòi hỏi các doanh nghiệp phải nhanh chóng thích ứng trong 2-5 năm tới.

https://www.zdnet.com/article/generative-ais-biggest-challenge-is-showing-the-roi-heres-why/