Trong thời đại số hóa, học máy được coi là một trong những công nghệ then chốt giúp doanh nghiệp tối ưu hoá quy trình, nâng cao năng suất và hiệu quả hoạt động. Với khả năng phân tích dữ liệu lớn và tìm ra các mối quan hệ phức tạp mà con người khó có thể nhận biết, học máy hứa hẹn mang lại nhiều giá trị cho các tổ chức.
Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là mọi lĩnh vực đều nên vội vàng ứng dụng học máy. Thực tế, nhiều dự án học máy đã thất bại vì thiếu sự cân nhắc kỹ lưỡng. Doanh nghiệp cần xem xét cẩn thận các yếu tố sau trước khi quyết định đầu tư vào học máy:
Chất lượng và số lượng dữ liệu
Dữ liệu là nền tảng của mọi dự án học máy. Thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu kém chất lượng sẽ khiến mô hình không thể học hỏi và hoạt động kém hiệu quả. Doanh nghiệp cần đánh giá kỹ khả năng thu thập và lưu trữ dữ liệu cần thiết cho dự án. Bên cạnh đó, cần xem xét các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
Xác định và gán nhãn dữ liệu
Hầu hết các thuật toán học máy đều yêu cầu dữ liệu được gán nhãn chính xác. Quá trình này đòi hỏi nhiều thời gian và nhân lực. Nhãn cần được xác định rõ ràng, tránh mơ hồ. Doanh nghiệp cần lường trước chi phí cho giai đoạn chuẩn bị dữ liệu này.
Triển khai mô hình
Sau khi xây dựng xong, mô hình học máy cần được triển khai vào hệ thống của doanh nghiệp một cách thông minh để mang lại giá trị. Điều này đòi hỏi sự phối hợp nhịp nhàng giữa các bộ phận CNTT, kinh doanh và dữ liệu. Doanh nghiệp cần có đội ngũ kỹ thuật đủ năng lực để vận hành hệ thống.
Rủi ro và sai sót
Các mô hình học máy dù tốt đến đâu cũng khó tránh khỏi sai sót. Doanh nghiệp cần đánh giá tác động của sai sót lên hoạt động kinh doanh và uy tín thương hiệu. Đối với những lĩnh vực nhạy cảm, rủi ro cao, các giải pháp truyền thống có thể an toàn hơn.
Vấn đề đạo đức
Học máy tiềm ẩn nguy cơ lỗi do thiên vị từ dữ liệu hoặc thuật toán. Doanh nghiệp cần đảm bảo mô hình không sử dụng các đặc điểm nhạy cảm dẫn đến phân biệt đối xử. Các ứng dụng học máy cần tuân thủ nghiêm ngặt quy định về đạo đức và nhân quyền.
Khả năng giải thích
Các thuật toán machine learning phức tạp như deep learning và các mô hình ngôn ngữ lớn thường bị coi là “hộp đen” khó hiểu. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp nhất định, doanh nghiệp cần có khả năng giải thích được cơ chế ra quyết định của mô hình. Điều này sẽ giúp xây dựng niềm tin với khách hàng và các bên liên quan.
Nhìn chung, áp dụng học máy đòi hỏi sự tính toán kỹ lưỡng và chiến lược dài hạn. Các doanh nghiệp cần xem xét đầy đủ các yếu tố trên để đưa ra quyết định đúng đắn, tránh lãng phí nguồn lực và ảnh hưởng uy tín.
Để cập nhật các xu hướng và kiến thức mới nhất về học máy cũng như các công nghệ AI khác, hãy truy cập thường xuyên trituenhantao.io. Ngoài ra bạn có thể tham gia discord của trituenhantao.io để trải nghiệm các bot AI mới nhất hiện nay.
-----