Mở rộng quy mô AI là gì?
Mở rộng quy mô AI là gì?
Mở rộng quy mô AI (Scaling AI) là việc tăng cường mức độ sử dụng và phạm vi ứng dụng của AI trên mọi khía cạnh hoạt động của tổ chức nhằm tối đa hóa giá trị kinh doanh. Hầu hết các tổ chức bắt đầu với một vài dự án AI tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể. Mở rộng quy mô AI vượt ra khỏi các dự án để tích hợp AI cả rộng rãi và sâu vào dịch vụ cốt lõi, sản phẩm hoặc quy trình kinh doanh của tổ chức.
Quá trình này đòi hỏi khả năng kỹ thuật nâng cao — bạn phải phát triển và đào tạo các mô hình AI khác nhau với các bộ dữ liệu đa dạng, sau đó triển khai chúng một cách có hệ thống để quản lý thay đổi và sửa lỗi. Ngoài việc giải quyết các thách thức kỹ thuật, việc mở rộng quy mô AI cũng đòi hỏi sự thay đổi tư duy và quy trình để thúc đẩy đổi mới trong mọi khía cạnh.
Lợi ích của việc mở rộng quy mô AI là gì?
Mở rộng quy mô AI có nghĩa là chuyển từ trí tuệ nhân tạo thử nghiệm sang ứng dụng. Điều này có các ứng dụng doanh nghiệp rộng rãi và có thể tạo ra sự đột biến trong các ngành công nghiệp. Đây là một yếu tố mang tính cách mạng, giúp thay đổi bối cảnh cạnh tranh. Các tổ chức có thể cung cấp nhiều giá trị hơn với chi phí thấp hơn và đạt được lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực của họ. Chúng tôi đã nêu ra một số lợi ích chính dưới đây.
Nguồn doanh thu mới
Các hệ thống AI đã đóng góp vào việc cải tiến sản phẩm và dịch vụ. Ví dụ, các công nghệ AI tạo sinh đang được sử dụng để tăng tốc độ thiết kế sản phẩm và chatbot đang thay đổi cách khách hàng truy cập và nhận hỗ trợ và dịch vụ. Với suy nghĩ đó, việc áp dụng AI trên toàn doanh nghiệp có thể thúc đẩy sự đổi mới vượt xa phạm vi này. Ví dụ: Takenaka Corporation, công ty xây dựng hàng đầu Nhật Bản, sử dụng AI để phát triển Nền tảng kỹ thuật số Building 4.0. Điều này cho phép người lao động dễ dàng tra cứu thông tin từ điều luật đến các quy định, hướng dẫn và thực tiễn tốt nhất của ngành. Nền tảng này đã cải thiện hiệu quả nội bộ và tạo ra một nguồn doanh thu mới cho tổ chức.
Cải thiện sự hài lòng của khách hàng
Việc áp dụng AI trên toàn doanh nghiệp cho phép các tổ chức mang lại giá trị ở mọi bước của hành trình khách hàng. Từ các đề xuất được cá nhân hóa đến giao hàng nhanh hơn và giao tiếp theo thời gian thực, các tổ chức có thể giải quyết các vấn đề của khách hàng và đáp ứng các yêu cầu thay đổi của họ. Ví dụ: FOX, một công ty truyền thông lớn, đang tăng tốc thông tin chi tiết dữ liệu để cung cấp các sản phẩm dựa trên AI phù hợp với bối cảnh cho người tiêu dùng, nhà quảng cáo và đài truyền hình gần theo thời gian thực. Các nhà quảng cáo có thể sử dụng hệ thống để nhắm mục tiêu vị trí sản phẩm tại các thời điểm video cụ thể và có liên quan – điều này mang lại nhiều giá trị hơn từ mối quan hệ của họ với Fox. Đồng thời, người xem cũng nhận được các đề xuất sản phẩm phù hợp nhất với họ vào đúng thời điểm.
Giảm lãng phí
Mở rộng quy mô AI có nghĩa là sử dụng các khả năng AI từ các khu vực hướng đến khách hàng cho các tác vụ văn phòng hành chính và trung gian. Điều này có thể giảm thiểu khối lượng công việc hành chính, giải phóng nhân viên để làm những công việc sáng tạo hơn cũng như cân bằng giữa cuộc sống và công việc tốt hơn. Tương tự, các hệ thống AI cũng có thể giám sát các quy trình quan trọng để xác định và loại bỏ các trở ngại hoặc điểm tắc nghẽn. Ví dụ: Merck, một công ty nghiên cứu dược phẩm sinh học chuyên sâu, đã xây dựng các ứng dụng AI cho các tác vụ khai thác tri thức và nghiên cứu thị trường. Mục tiêu của họ là giảm thiểu các quy trình thủ công, tiêu tốn nhiều thời gian để tập trung vào các công việc có tác động hơn trên toàn chuỗi giá trị dược phẩm.
Mở rộng quy mô AI yêu cầu những gì?
Thử nghiệm với một hoặc hai mô hình AI khác biệt đáng kể so với việc vận hành toàn bộ doanh nghiệp của bạn bằng AI. Sự phức tạp, chi phí và những thách thức khác cũng tăng lên khi việc áp dụng AI mở rộng quy mô. Để mở rộng quy mô AI thành công, bạn phải đầu tư nguồn lực và thời gian vào ba lĩnh vực chính: con người, công nghệ và quy trình.
Con người
Các dự án AI thường là lĩnh vực của các nhà khoa học dữ liệu và các nhà nghiên cứu AI. Tuy nhiên, AI trên quy mô lớn đòi hỏi một loạt các kỹ năng – từ chuyên môn về lĩnh vực đến quản lý cơ sở hạ tầng CNTT và kỹ thuật dữ liệu. Các tổ chức nên đầu tư vào việc tạo ra các đội ngũ đa ngành có thể cộng tác cho các dự án triển khai AI khác nhau trên toàn doanh nghiệp. Có hai cách tiếp cận: theo pod và theo bộ phận.
Pod
Các đội ngũ nhỏ gồm các chuyên gia máy học, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm đảm nhận việc phát triển sản phẩm AI cho các bộ phận cụ thể trong doanh nghiệp. Các pod có thể đẩy nhanh sự phát triển AI nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Chúng có thể dẫn đến tình trạng kiến thức bị cô lập và các bộ sưu tập công nghệ và công cụ AI khác nhau được sử dụng tùy ý trên toàn doanh nghiệp.
Bộ phận
Một bộ phận hoặc bộ phận AI riêng biệt để ưu tiên, giám sát và quản lý sự phát triển AI trong toàn tổ chức. Cách tiếp cận này đòi hỏi nhiều chi phí ban đầu hơn và cũng có thể làm tăng thời gian áp dụng. Tuy nhiên, nó mang lại khả năng mở rộng AI bền vững và có hệ thống hơn.
Công nghệ
Việc mở rộng quy mô AI đòi hỏi doanh nghiệp phải xây dựng và triển khai hàng trăm mô hình máy học trên nhiều môi trường khác nhau. Các tổ chức phải áp dụng công nghệ có khả năng chuyển đổi hiệu quả các mô hình từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc bảo trì và năng suất liên tục. Công nghệ này phải tích hợp với cơ sở hạ tầng CNTT hiện có và các hoạt động phát triển phần mềm. Nó sẽ hỗ trợ sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu và các bên liên quan khác trong tổ chức.
Quy trình
Phát triển AI là một quá trình lặp lại, đòi hỏi sự tinh chỉnh liên tục. Các nhà khoa học dữ liệu chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và điều chỉnh mô hình, sau đó triển khai vào sản xuất. Họ giám sát đầu ra và hiệu suất và lặp lại các bước để phát hành phiên bản tiếp theo. Toàn bộ quá trình đòi hỏi phải chuẩn hóa để mở rộng quy mô hiệu quả. Các tổ chức phải triển khai các hoạt động máy học (MLOps), một tập hợp các phương pháp thực hành để tự động hóa và chuẩn hóa các quy trình trong suốt vòng đời AI. Quản trị toàn bộ vòng đời cũng rất quan trọng để đảm bảo sự phát triển AI an toàn, được quản lý và có đạo đức.
Các công nghệ chính trong việc mở rộng AI là gì?
Các công nghệ và công cụ chuyên biệt là điều bắt buộc cho sự tiến bộ trong AI. Sau đây là một vài ví dụ chúng tôi đưa ra.
Kho đặc trưng
Kho đặc trưng hỗ trợ việc tái sử dụng các đặc trưng giữa các mô hình ML khác nhau. Đặc trưng là các thuộc tính đo lường được, được trích xuất từ dữ liệu thô. Chúng có thể là các thuộc tính đơn giản như tuổi tác, thu nhập hoặc tỷ lệ nhấp, hoặc các đặc trưng phức tạp hơn được tạo ra thông qua các phép biến đổi và tổng hợp..
Một kho đặc trưng tổ chức và quản lý các đặc trưng này và siêu dữ liệu của chúng như định nghĩa, logic tính toán, phụ thuộc và lịch sử sử dụng của chúng. Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học có thể tái sử dụng, chia sẻ và khám phá các đặc trưng một cách hiệu quả, giảm sự trùng lặp công sức.
Tài sản mã
Các tài sản mã có thể tái sử dụng như thư viện, khuôn khổ và mã tùy chỉnh giúp tăng hiệu quả. Bằng cách chuẩn hóa một số thư viện và khuôn khổ nhất định, các tổ chức có thể đảm bảo rằng các giải pháp AI của họ được phát triển theo các thực tiễn tốt nhất và có khả năng duy trì lâu dài hơn. Tài sản mã có thể tái sử dụng cũng thúc đẩy tính nhất quán giữa các dự án. Chúng làm giảm công việc lặp lại và cung cấp khuôn khổ cho sự đổi mới.
Tự động hóa vận hành
Các tự động hóa như kiểm tra tự động và tích hợp/triển khai liên tục (CI/CD) là vô giá trong quy trình mở rộng AI. Chúng cho phép các tổ chức nhanh chóng lặp lại các mô hình AI và nâng cao tính linh hoạt trong việc triển khai AI. Các phương pháp như RAG có thể được sử dụng để nâng cao việc đào tạo hiện có về các mô hình ngôn ngữ lớn trong AI tạo sinh, thay vì đào tạo những mô hình mới từ đầu. Công nghệ truyền dữ liệu là điều bắt buộc để tự động hóa các nhiệm vụ xử lý dữ liệu — những công việc như chuẩn bị và phân tích xử lý dữ liệu theo thời gian thực mà các hoạt động máy học yêu cầu.
Điện toán đám mây
Điện toán đám mây và hạ tầng mở rộng cung cấp các tài nguyên linh hoạt, có thể mở rộng và có thể được phân bổ linh hoạt để đáp ứng nhu cầu của khối lượng công việc AI. Khả năng tăng hoặc giảm quy mô tài nguyên dựa trên nhu cầu đảm bảo rằng các tổ chức có thể quản lý chi phí hiệu quả trong khi đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất của mô hình AI. Ví dụ: bạn có thể sử dụng các phiên bản điện toán hiệu suất cao (HPC) để đào tạo các mô hình phức tạp và các giải pháp lưu trữ có thể mở rộng để quản lý các tập dữ liệu lớn. Các dịch vụ đám mây AWS cũng bao gồm các công cụ AI và máy học chuyên dụng có thể đẩy nhanh hơn nữa việc phát triển và triển khai.
Những thách thức trong việc mở rộng AI là gì?
Việc mở rộng AI thành công đòi hỏi các tổ chức phải vượt qua những thách thức sau đây.
Vận hành mô hình
Các mô hình đã phát triển không phát huy được hết tiềm năng với tư cách là các công cụ vận hành vì một số lý do, một số được liệt kê dưới đây:
- Việc phát triển một mô hình phần lớn là quá trình một lần, không liên quan đến kết quả kinh doanh thực tế.
- Việc bàn giao mô hình giữa các nhóm xảy ra mà không có tài liệu, quy trình và cấu trúc.
- Quá trình phát triển mô hình tồn tại tách biệt mà không có sự đóng góp từ người dùng cuối, các tổ chức rộng lớn hơn hoặc các chuyên gia về lĩnh vực.
- Các mô hình được triển khai riêng lẻ trên các hệ thống cũ.
Các mô hình dựa trên dữ liệu tĩnh được trích xuất một lần sẽ nhanh chóng trở nên lỗi thời và thiếu chính xác. Nếu không có các thực tiễn cải tiến liên tục, hiệu suất của mô hình cuối cùng sẽ suy giảm, hoặc có nguy cơ trở nên lỗi thời.
Sự kháng cự văn hóa
Việc áp dụng AI trên quy mô lớn đòi hỏi những thay đổi đáng kể trong văn hóa tổ chức và quy trình làm việc. Sự kháng cự với thay đổi và thiếu hiểu biết về khả năng của AI cản trở quá trình này. Việc tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh và hệ thống CNTT hiện có cũng có thể phức tạp do các vấn đề về sự tương thích hoặc hệ thống cũ. Các nhóm dữ liệu có thể gặp khó khăn trong việc duy trì năng suất do sự phức tạp ngày càng tăng, sự hợp tác không đầy đủ giữa các nhóm và thiếu các quy trình và công cụ tiêu chuẩn hóa.
Độ phức tạp ngày càng tăng
Các mô hình AI hoạt động phải luôn chính xác và hiệu quả trong các môi trường hay thay đổi. Việc giám sát và bảo trì liên tục — như cập nhật thường xuyên và đào tạo lại với dữ liệu mới — là điều bắt buộc. Tuy nhiên, khi các mô hình AI trở nên tinh vi hơn, chúng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn để đào tạo và suy luận. Việc thay đổi hoặc sửa lỗi trở nên tốn kém hơn và mất nhiều thời gian hơn trong các lần lặp lại sau này.
Các vấn đề về quy định
Đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu và các mô hình AI là một thách thức. Các dự án AI thử nghiệm có tính linh hoạt hơn trong việc sử dụng dữ liệu của tổ chức. Tuy nhiên, sự thành công trong vận hành đòi hỏi phải tuân thủ tất cả các khuôn khổ pháp lý áp dụng cho doanh nghiệp. Việc phát triển AI đòi hỏi sự quản lý cẩn thận để đảm bảo việc truy cập dữ liệu được ủy quyền ở mọi bước. Ví dụ: nếu một người dùng trái phép hỏi chatbot AI một câu hỏi bí mật, nó không nên tiết lộ thông tin bí mật trong câu trả lời của nó.
AWS có thể hỗ trợ các nỗ lực điều chỉnh quy mô AI của bạn như thế nào?
AWS hỗ trợ bạn trong mọi giai đoạn trên hành trình áp dụng AI với bộ dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) cùng cơ sở hạ tầng và tài nguyên triển khai toàn diện nhất. Bạn có thể mở rộng quy mô AI nhanh hơn và hiệu quả hơn trên toàn doanh nghiệp. Chẳng hạn, bạn có thể sử dụng:
- Amazon Bedrock để chọn, tùy chỉnh, đào tạo và triển khai các mô hình nền tảng hàng đầu trong ngành để sử dụng dữ liệu độc quyền.
- Nhà phát triển Amazon Q để tăng tốc phát triển phần mềm bằng cách tạo mã, phân tích cơ sở mã, gỡ lỗi và cung cấp hướng dẫn kiến trúc dựa trên các phương pháp hay nhất của AWS — tất cả thông qua các tương tác ngôn ngữ tự nhiên trong IDE hoặc Bảng điều khiển quản lý AWS của bạn.
- Amazon Q để nhận câu trả lời nhanh chóng, phù hợp cho các câu hỏi cấp bách, giải quyết vấn đề và tạo nội dung. Bạn cũng có thể hành động bằng cách sử dụng dữ liệu và chuyên môn trong kho thông tin, mã và hệ thống doanh nghiệp của công ty bạn.
- Amazon SageMaker Jumpstart giúp các đội ngũ phần mềm đẩy nhanh quá trình phát triển AI bằng cách xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình nền tảng trong trung tâm máy học.
Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ Sagemaker cho MLops để hợp lý hóa các quy trình phát triển AI. Ví dụ:
- Sử dụng Thử nghiệm của SageMaker để theo dõi các tạo tác liên quan đến công việc đào tạo mô hình của bạn, như các tham số, chỉ số và tập dữ liệu.
- Cấu hình Quy trình của SageMaker để chạy tự động theo khoảng thời gian đều đặn hoặc khi một số sự kiện nhất định được kích hoạt.
- Sử dụng SageMaker Model Registry để theo dõi các phiên bản mô hình và siêu dữ liệu — chẳng hạn như nhóm trường hợp sử dụng và các dòng cơ sở chỉ số hiệu suất mô hình — trong kho lưu trữ trung tâm. Bạn có thể sử dụng thông tin này để chọn mô hình tốt nhất dựa trên yêu cầu kinh doanh của bạn.
Bắt đầu sử dụng AI trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.