AI cho doanh nghiệp là gì?

Khi bạn triển khai AI cho doanh nghiệp, bạn có thể giải quyết những thách thức chưa thể giải quyết trước đây. Nền tảng AI cho doanh nghiệp giúp bạn thúc đẩy các nguồn doanh thu mới và hiệu quả trong một tổ chức lớn.

Thúc đẩy đổi mới

Các doanh nghiệp lớn thường có vài trăm đội ngũ kinh doanh, nhưng không phải tất cả đều có ngân sách và nguồn lực cho các kỹ năng khoa học dữ liệu. AI ở quy mô doanh nghiệp cho phép ban lãnh đạo dân chủ hóa các công nghệ trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) và giúp chúng dễ tiếp cận hơn trên toàn công ty. Bất cứ ai trong tổ chức đều có thể đề xuất, thử nghiệm và kết hợp các công cụ AI vào quy trình kinh doanh của họ. Các chuyên gia miền có kiến thức kinh doanh có thể đóng góp cho các dự án AI và dẫn dắt quá trình chuyển đổi kỹ thuật số.

Tăng cường quản trị

Các phương pháp tiếp cận kín đáo trong phát triển AI mang lại khả năng hiển thị và quản lý hạn chế. Các phương pháp tiếp cận kín đáo làm giảm lòng tin của các bên liên quan và hạn chế việc áp dụng AI, đặc biệt là trong các dự đoán đưa ra quyết định thiết yếu.

AI cho doanh nghiệp mang lại sự minh bạch và kiểm soát cho quy trình. Các tổ chức có thể kiểm soát việc truy cập dữ liệu nhạy cảm theo yêu cầu của quy định, đồng thời khuyến khích đổi mới. Các nhóm khoa học dữ liệu có thể sử dụng các phương pháp AI có thể giải thích được để mang lại sự minh bạch cho quá trình ra quyết định dựa trên AI và tăng cường sự tin tưởng của người dùng cuối.

Giảm chi phí

Quản lý chi phí cho các dự án AI đòi hỏi phải kiểm soát chặt chẽ nỗ lực phát triển, thời gian và tài nguyên máy tính, đặc biệt là trong quá trình đào tạo. Chiến lược AI cho doanh nghiệp có thể tự động hóa và tiêu chuẩn hóa các nỗ lực kỹ thuật lặp đi lặp lại trong tổ chức. Các dự án AI có quyền truy cập tập trung và có thể mở rộng vào các tài nguyên điện toán đồng thời đảm bảo không có sự chồng chéo hoặc lãng phí. Bạn có thể tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên, giảm lỗi và cải thiện hiệu quả của quy trình theo thời gian.

Tăng năng suất

Bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường, AI có thể giảm lãng phí thời gian và giải phóng nguồn nhân lực cho công việc sáng tạo và hiệu quả hơn. Việc bổ sung trí thông minh vào phần mềm doanh nghiệp cũng có thể tăng tốc hoạt động kinh doanh, giảm thời gian cần thiết giữa các giai đoạn khác nhau trong mọi hoạt động của doanh nghiệp. Thời gian rút ngắn từ thiết kế đến thương mại hóa hoặc sản xuất đến cung cấp có thể mang lại lợi tức đầu tư ngay lập tức.

Các tổ chức phải thực hiện những điều sau đây để triển khai thành công AI cho doanh nghiệp.

Quản lý dữ liệu

Các dự án AI yêu cầu truy cập dễ dàng và an toàn vào tài sản dữ liệu của doanh nghiệp. Các tổ chức phải xây dựng các hệ thống kỹ thuật dữ liệu của họ, cho dù là xử lý dữ liệu trực tuyến hoặc hàng loạt, lưới dữ liệu hay lưu kho dữ liệu. Họ phải đảm bảo các hệ thống như danh mục dữ liệu được thiết lập để các nhà khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng tìm và sử dụng các tập dữ liệu họ cần. Cơ chế quản trị dữ liệu tập trung điều chỉnh việc truy cập dữ liệu và hỗ trợ quản lý rủi ro mà không tạo ra những trở ngại không cần thiết trong việc truy xuất dữ liệu.

Cơ sở đào tạo mô hình

Các tổ chức phải thiết lập cơ sở hạ tầng tập trung để xây dựng và đào tạo các mô hình máy học mới và hiện có. Ví dụ: kỹ thuật lấy dữ liệu đặc trưng bao gồm cả việc trích xuất và chuyển đổi các biến hoặc tính năng, chẳng hạn như bảng giá và thông tin mô tả sản phẩm, từ dữ liệu thô để đào tạo. Kho đặc trưng tập trung cho phép nhiều nhóm khác nhau cộng tác, thúc đẩy tái sử dụng và tránh tình trạng phân chia công việc trùng lặp.

Tương tự như vậy, cần có các hệ thống hỗ trợ tạo dữ liệu tăng cường truy xuất (RAG) để các nhóm khoa học dữ liệu có thể điều chỉnh các mô hình AI hiện có với dữ liệu doanh nghiệp nội bộ. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo trên khối lượng dữ liệu khổng lồ và sử dụng hàng tỷ tham số để tạo ra thông tin đầu ra ban đầu. Bạn có thể sử dụng chúng cho các tác vụ như trả lời câu hỏi, dịch ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. RAG mở rộng các khả năng vốn đã mạnh mẽ của LLM đến các miền cụ thể hoặc cơ sở kiến thức nội bộ của tổ chức, tất cả mà không cần đào tạo lại mô hình.

Sổ đăng ký mô hình trung tâm

Sổ đăng ký mô hình trung tâm là danh mục doanh nghiệp dành cho các LLM và mô hình máy học được xây dựng và đào tạo trên nhiều đơn vị kinh doanh. Sổ đăng ký mô hình trung tâm cho phép lập phiên bản mô hình, hỗ trợ các nhóm hoàn thành nhiều tác vụ:

• Theo dõi số lần lặp lại của mô hình theo thời gian
• So sánh hiệu suất trên các phiên bản khác nhau
• Đảm bảo rằng các phương thức triển khai đang sử dụng các phiên bản hiệu quả nhất và cập nhật nhất

Các nhóm cũng có thể duy trì hồ sơ chi tiết về siêu dữ liệu mô hình, bao gồm cả dữ liệu đào tạo, thông số, số liệu hiệu suất và quyền sử dụng. Điều này tăng cường sự hợp tác giữa các nhóm và hợp lý hóa việc quản trị, tuân thủ và khả năng kiểm tra của các mô hình AI.

Triển khai model

Các phương pháp như MLOps và LLMOps cho thấy hiệu quả vận hành của việc phát triển AI cho doanh nghiệp. Chúng áp dụng các nguyên tắc của DevOps vào những thách thức độc đáo của AI và công nghệ máy học.

Ví dụ: bạn có thể tự động hóa nhiều giai đoạn vòng đời ML và LLM, chẳng hạn như chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, kiểm thử và triển khai, để giảm lỗi thủ công. Xây dựng các quy trình vận hành ML và LLM tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp và phân phối liên tục (CI/CD) các mô hình AI. Các nhóm có thể nhanh chóng lặp lại và cập nhật các mô hình dựa trên phản hồi theo thời gian thực và các yêu cầu thay đổi.

Theo dõi mẫu

Việc theo dõi đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý các mô hình AI, đảm bảo độ tin cậy, độ chính xác và tính phù hợp của nội dung do AI tạo theo thời gian. Các mô hình AI dễ bị ảo tưởng hoặc đôi khi tạo ra thông tin không chính xác. Thông tin đầu ra của mô hình cũng có thể trở nên không liên quan do dữ liệu và bối cảnh phát triển.

Các tổ chức phải triển khai cơ chế có sự tham gia của con người để quản lý hiệu quả thông tin đầu ra của LLM. Các chuyên gia miền định kỳ đánh giá thông tin đầu ra của AI để đảm bảo tính chính xác và sự phù hợp. Bằng cách sử dụng phản hồi theo thời gian thực từ người dùng cuối, các tổ chức có thể duy trì tính toàn vẹn của mô hình AI và đảm bảo mô hình này đáp ứng được nhu cầu không ngừng thay đổi của các bên liên quan.