Các dự án Trí tuệ nhân tạo (AI) là nhân tố bắt buộc (thậm chí là X factor) nếu muốn cạnh tranh trên thị trường ngày hôm nay. Mặc dù vậy, triển khai công nghệ này cần đối mặt với nhiều thách thức, thậm chí đối với những công ty hàng đầu. Làm thế nào để giải quyết vấn đề dữ liệu, tìm được nhân tài phù hợp, phát triển mô hình đúng đắn để có được mức lợi nhuận trên vốn đầu tư đáp ứng kỳ vọng? Hãy cùng trituenhantao.io tìm hiểu trong bài viết này.
Có một sự thật khách quan là có rất nhiều các dự án Trí tuệ nhân tạo thất bại. Theo IDC, chỉ có khoảng 35% tổ chức thành công trong việc ứng dụng các mô hình vào sản phẩm thực tế. Mặc dù AI đã biểu diễn những màn trình diễn đáng kinh ngạc như Google Translate, AlphaGo hay xe tự lái, nhưng quả thật không dễ dàng để xác định bài toán kinh doanh nào phù hợp để áp dụng AI.
Bên cạnh đó, thị trường ngày nay bị xáo trộn bởi những sản phẩm “được gán nhãn” là AI. Các công ty tung ra các chiến lược tiếp thị về các sản phẩm dựa trên công nghệ AI mặc dù hàm lượng thông minh và tự động hóa của chúng không đáng kể. Câu chuyện này tương tự với thời điểm bùng nổ truyền thông về Điện toán đám mây. Mọi công ty lúc bấy giờ quảng bá các dịch vụ “trên mây” dù thực tế không phải như vậy.
Vậy làm thế nào để bắt đầu một dự án Trí tuệ nhân tạo một cách thực chất, chuyên nghiệp và hiệu quả? Dưới đây là một vài gợi ý.
Hiểu khái niệm The Hype
The Hype có thể hiểu là sự quan tâm thái quá của công chúng về một công nghệ mới nổi nào đó. Sự hoang tưởng về tiềm năng và lợi ích của công nghệ này trong lòng công chúng sinh ra bởi những chiến dịch quảng bá, truyền thông, những bộ phim khoa học viễn tưởng và các yếu tố phái sinh khác. The Hype quan trọng trong việc đưa ý tưởng mới đến với cộng đồng những nó cũng là con dao hai lưỡi.
Chúng ta cần nhìn thẳng vào sự thật rằng AI không phải là phép thuật. Nó không thể giúp giải quyết mọi vấn đề trong công ty của bạn. Do vậy, bạn cần có cách tiếp cận thực tế với công nghệ này.
Không giống như phân tích dữ liệu truyền thống, machine learning, cốt lõi của AI hiện đại không phải lúc nào cũng cho những câu trả lời rõ ràng. Đưa AI vào trong kinh doanh cần rất nhiều thử nghiệm và tất nhiên không phải thử nghiệm nào cũng mang lại lợi nhuận. Để có được một dự án thành công, bạn phải sẵn sàng đánh đổi rất nhiều thử nghiệm thất bại. Nếu muốn đầu tư vào AI, bạn phải kiên nhẫn nếu muốn có được phần thưởng lớn trong tương lai.
Một điểm cần lưu ý nữa khi triển khai dự án về AI là đôi khi công nghệ này quá đắt đỏ và xịn xò so với những gì bạn cần. Sẽ có những bài toán mà một giải pháp công nghệ đơn giản hơn, rẻ tiền hơn, nhanh chóng hơn hoàn toàn có thể giải quyết được. Hãy khảo sát kỹ vấn đề hoặc hỏi ý kiến chuyên gia nếu như bạn không muốn “Hạ sát gà với dao mổ trâu”.
Quan tâm đến pháp lý
Bạn không muốn quăng tiền bạc, thời gian và công sức vào một dự án rồi sau đó mới nhận ra các ràng buộc về pháp lý và chính sách. Điều này dẫn đến việc mọi công sức của bạn đều bỏ sông bỏ biển.
Điều đơn giản nhất bạn cần lưu tâm là dữ liệu của người dùng không nên bị dùng nếu không xin phép và được chấp thuận. Tại Việt Nam, tình trạng này xảy ra không ít vì các công ty thường không quan tâm đến vấn đề này. Bên cạnh đó, thực tiễn pháp lý còn nhiều lỗ hổng là điều kiện dung dưỡng các dự án vi phạm quyền riêng tư của người dùng. Nhưng nếu bạn muốn một khoản đầu tư an toàn và dài hạn, hãy quan tâm đến vấn đề này sớm.
Tiếp theo, bạn cần có những kiểm thử nghiệm chặt chẽ để chắc chắn rằng mô hình không cho ra những dự đoán thiên vị, phân biệt đối xử với các đối tượng khác nhau. Bên cạnh điểm mạnh của mình, machine learning thường được coi là một hộp đen , nó phản ánh một phần dữ liệu huấn luyện và một phần nằm ở những tham số và siêu tham số được khởi tạo ngẫu nhiên. Đừng sử dụng mô hình nếu như chưa có cách để kiểm thử thích hợp.
Xác định đúng bài toán
Trước khi bắt đầu một dự án AI, hãy chắc chắn rằng tổ chức của bạn đã xác định đúng bài toán. Ý kiến của những người trong các bộ phận khác nhau liên quan đến sản phẩm mục tiêu là rất quan trọng. Và dù bài toán là gì, nó vẫn phải hướng đến việc giải quyết một bài toán kinh doanh cụ thể. Đừng sa đà vào các bài toán để phô diễn công nghệ, hãy xuất phát từ nhu cầu thị trường.
Bên cạnh đó, bài toán của bạn cần rõ ràng và đo lường được, đừng ngại xác định phạm vi của bài toán. Bạn không có đủ năng lượng để đun nóng cả đại dương. Sai lầm thường thấy của các nhà quản lý dự án thiếu kinh nghiệm với AI là mong muốn có một mô hình hoạt động tốt với mọi dữ liệu. Đó là điều bất khả thi và hãy nhớ rằng sự rõ ràng tạo nên kết quả.
Quan tâm đến chi phí
Mọi người thường nhìn vào lợi nhuận khổng lồ của các dự án AI (nếu thành công) nhưng hiếm khi quan tâm đến chi phí của dự án. Đây là sai lầm lớn của những người mới bắt đầu. Điều này dẫn đến tình trạng hết tiền trước khi dự án thành công.
Đầu tiên, không phải dự án nào cũng thành công như kỳ vọng. Bạn cần có một phương án dự phòng trong trường hợp dự án thất bại (hoặc không thành công như mong đợi). Trong trường hợp đó, bạn có thể chấp nhận chi phí đã bỏ ra hay có thể sử dụng lại các tiền sản phẩm đã sản xuất hay không? Hãy suy nghĩ kỹ lưỡng về điều đó.
Thứ hai, không phải hoạt động nào trong quy trình cũng mang lại lợi nhuận như nhau. Điều này phụ thuộc vào nguồn lực và bài toán bạn muốn giải quyết. Thông thường, việc lưu trữ và chuyển đổi dữ liệu sẽ tốn chi phí hơn nhưng mang lại lợi nhuận thấp hơn so với cải tiến năng suất và hiệu năng của hệ thống. Nói một cách đơn giản, nếu công ty có thể giảm chi phí và tăng chất lượng cho dữ liệu, nguồn lực sẽ dồi dào hơn cho việc nâng cấp chất lượng mô hình.
Văn hóa công ty
Triển khai trí tuệ nhân tạo có thể là một trải nghiệm không mấy dễ dàng cho doanh nghiệp. Các nhân viên có thể sợ công nghệ và lo lắng bị sa thải bởi điểm yếu của mình. Đó là lý do tại sao chúng ta cần xây dựng văn hóa công ty phù hợp với việc triển khai AI.
Song song với việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo, bạn phải có kế hoạch tuyển dụng và đào tạo nhân viên phù hợp. Đưa nhân viên đi học các khóa về Trí tuệ nhân tạo có thể là một khởi đầu tốt. Nhưng bên cạnh đó, cần có những cơ hội và chính sách để họ có thể áp dụng những gì đã học. Không chỉ vậy, những cổ đông và người dùng cuối nên được tham gia vào dự án từ đầu để tránh việc sản xuất ra những sản phẩm không phù hợp với chính những người sử dụng nó.