Triển khai AI là gì?

Triển khai AI là cả một quá trình xuyên suốt, đi từ vấn đề kinh doanh đến việc đưa một hệ thống AI vận hành thực tế và được giám sát chặt chẽ. Hoạt động mua sắm chỉ là một phần nhỏ trong quy trình đó. Các yếu tố quyết định thành công nằm ở ba lớp thành phần cần phải vận hành đồng bộ với nhau.

Lớp công nghệ bao gồm các mô hình, ứng dụng và cơ sở hạ tầng đám mây dùng để vận hành hệ thống AI. Lớp dữ liệu bao gồm các thông tin mà mô hình sử dụng để học hỏi và xử lý, cùng với các quy chế và bảo mật đi kèm. Lớp nhân sự bao gồm các kỹ năng xây dựng và quản lý AI, cũng như các hoạt động thúc đẩy để nhân viên thực sự sử dụng hệ thống này. Giá trị dài hạn được tạo ra nhờ sự chuẩn bị kỹ lưỡng, các bản cập nhật định kỳ và sự cộng tác chặt chẽ, bền bỉ giữa đội ngũ kỹ thuật và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Khi một dự án AI bị đình trệ, nguyên nhân thường nằm ở sự yếu kém của một trong các lớp thành phần, chứ không phải do bản thân mô hình AI.

Việc hiểu rõ những lợi ích mang lại sẽ giúp bạn thuyết phục nội bộ và xác định điểm khởi đầu phù hợp. Các tổ chức triển khai AI hiệu quả thường đạt được kết quả tích cực trên năm phương diện: cải thiện khả năng ra quyết định (nhờ AI phân tích khối lượng lớn thông tin theo thời gian thực, giúp lãnh đạo nhận diện xu hướng và phản ứng kịp thời); tăng hiệu suất (nhờ tự động hóa các tác vụ lặp lại, giải phóng nhân viên để họ tập trung vào những công việc mang tính chiến lược); tiết kiệm chi phí (nhờ quy trình vận hành tinh gọn và giảm bớt các thao tác thủ công); cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng (nhờ phân tích hành vi khách hàng để tùy chỉnh các hoạt động tiếp thị, dịch vụ và hỗ trợ); và tăng cường khả năng mở rộng (nhờ hệ thống AI có thể xử lý khối lượng công việc gia tăng mà không đòi hỏi sự tăng trưởng tương ứng về nhân sự hay phần cứng).

Những lợi ích này sẽ cộng hưởng và gia tăng giá trị, nhưng chỉ khi quá trình triển khai được thực hiện một cách bài bản và có chủ đích. Quy trình dưới đây sẽ giúp bạn đạt được những mục tiêu đó.

Thứ tự thực hiện rất quan trọng. Mỗi bước tạo ra kết quả làm nền tảng cho bước tiếp theo; việc bỏ qua các bước trung gian là nguyên nhân phổ biến nhất khiến các dự án AI bị đình trệ sau giai đoạn trình diễn thử nghiệm (demo) đầy hứa hẹn.

Trước tiên, hãy đánh giá mức độ sẵn sàng triển khai AI của bạn trên năm khía cạnh: bảo mật dữ liệu, khả năng tiếp cận dữ liệu, cơ sở hạ tầng, nhân sự và cơ hội tích hợp. Hãy đảm bảo rằng bạn có thể tiếp cận cả dữ liệu có cấu trúc (như cơ sở dữ liệu khách hàng) lẫn dữ liệu phi cấu trúc (như các phiếu yêu cầu hỗ trợ). Thứ hai, thiết lập các mục tiêu rõ ràng, có thể đo lường được và xác định các chỉ số cơ sở để so sánh; ví dụ: giảm 40% thời gian phản hồi trung bình đối với các yêu cầu của khách hàng nhờ sử dụng trợ lý AI. Thứ ba, thành lập một nhóm liên chức năng: bộ phận CNTT xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng, các chuyên gia dữ liệu thiết kế và đánh giá mô hình, còn các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đảm bảo công việc luôn gắn liền với một vấn đề thực tế cần giải quyết. Thứ tư, chuẩn bị và bảo mật dữ liệu bằng cách hợp nhất các nguồn dữ liệu vào một kho lưu trữ thống nhất, làm sạch và xác thực các bản ghi, đồng thời áp dụng các biện pháp mã hóa, kiểm soát Zero Trust, chính sách quản trị, tuân thủ quy định về quyền riêng tư và theo dõi luồng xử lý dữ liệu.

Bước thứ năm: lựa chọn cơ sở hạ tầng và công cụ. Điện toán đám mây có khả năng mở rộng, hệ thống lưu trữ đáng tin cậy cho cả dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc, cùng cơ sở hạ tầng chuyên dụng cho AI sẽ đảm nhận khối lượng xử lý; trong khi đó, các công cụ hỗ trợ năng suất đã tích hợp sẵn AI (chẳng hạn như Microsoft 365 Copilot) giúp rút ngắn thời gian triển khai. Bước thứ sáu: triển khai thử nghiệm trước khi mở rộng quy mô: đặt cấu hình hoặc đào tạo mô hình, kiểm thử dựa trên các chỉ số cơ sở, sau đó vận hành thử với một nhóm người dùng giới hạn để phát hiện các trở ngại trong quy trình làm việc và quá trình tiếp nhận công nghệ. Bước thứ bảy: triển khai chính thức, giám sát và đào tạo lại. Liên tục theo dõi các chỉ số hiệu suất, đào tạo lại mô hình bằng dữ liệu mới khi điều kiện thay đổi, đồng thời kiểm tra độ thiên kiến ​​thông qua việc sử dụng dữ liệu đào tạo đa dạng và các quy trình đánh giá tính công bằng. Thực hiện tuần tự các bước này, bạn sẽ có một quy trình chuẩn có thể áp dụng lặp lại cho mọi dự án AI tiếp theo.

Bảy bước này chính là quá trình thực thi. Chiến lược triển khai AI là tài liệu được ban lãnh đạo phê duyệt, nhằm giải đáp bốn câu hỏi trước khi tiến hành mua sắm bất kỳ công cụ nào. AI phục vụ những mục tiêu kinh doanh nào? Gắn kết mỗi trường hợp sử dụng được đề xuất với một kết quả cụ thể, chẳng hạn như giảm chi phí dịch vụ hoặc đẩy nhanh tốc độ xử lý đơn hàng. Trình tự thực hiện như thế nào? Xếp hạng các trường hợp sử dụng dựa trên giá trị và mức độ nỗ lực, sau đó bắt đầu với trường hợp mang lại giá trị cao nhưng độ phức tạp thấp để sớm tạo dựng uy tín. Ngân sách thực tế là bao nhiêu? Tính toán chi phí cho công nghệ, nhân sự, cơ sở hạ tầng và quản lý sự thay đổi, thay vì chỉ tập trung vào chi phí cấp phép phần mềm. Bạn sẽ đo lường thành công như thế nào? Xác định các chỉ số và tần suất đánh giá trước khi triển khai, khi mà các kỳ vọng vẫn còn có thể điều chỉnh được.

Một chiến lược xác định rõ người chịu trách nhiệm, các chỉ số đo lường và trình tự thực hiện sẽ chuyển đổi AI từ một chuỗi các thử nghiệm đơn thuần thành một năng lực vận hành thực thụ.

Mọi tổ chức đều gặp phải những trở ngại tương tự. Việc biết trước biện pháp đối phó sẽ giúp chúng không trở thành rào cản. Hệ thống AI và dữ liệu đào tạo của chúng trở thành mục tiêu bảo mật, vì vậy hãy mở rộng các biện pháp kiểm soát và giám sát hiện có để bao gồm khối lượng công việc AI ngay từ đầu. Dữ liệu không đầy đủ hoặc trùng lặp làm sai lệch kết quả, vì vậy hãy coi việc làm sạch và hợp nhất dữ liệu là một luồng công việc được đầu tư. Kỹ năng về khoa học dữ liệu và máy học rất khan hiếm, vì vậy hãy kết hợp tuyển dụng có mục tiêu với đào tạo cho những người đã hiểu rõ hoạt động kinh doanh của bạn.

Các hệ thống cũ khó áp dụng công nghệ mới, vì vậy hãy ưu tiên các công cụ được xây dựng để tích hợp hơn là phát triển tùy chỉnh. Phần cứng cũ và khả năng tính toán hạn chế làm chậm hiệu suất mô hình, đó là lý do tại sao năng lực đám mây thường là con đường nhanh hơn. Đầu tư ban đầu rất lớn, vì vậy hãy gắn chi tiêu với các mục tiêu có thể đo lường được mà bạn đã đặt ra trước đó. Sự kháng cự với sự thay đổi là điều bình thường, vì vậy hãy kết hợp mọi lần triển khai với đào tạo, hướng dẫn rõ ràng và sự hỗ trợ rõ ràng từ ban lãnh đạo. Không có lý do nào trong số này là lý do để chờ đợi. Mỗi vấn đề đều có câu trả lời đã biết, và việc giải quyết chúng sớm sẽ tốn ít chi phí hơn nhiều so với việc khắc phục chúng giữa chừng dự án.

Một công cụ tương thích tốt với các hệ thống hiện có thường vượt trội hơn so với công cụ sở hữu danh sách tính năng dài nhất. Hãy cân nhắc năm yếu tố: khả năng tích hợp với các hệ thống và công cụ làm việc hiện tại; các biện pháp kiểm soát về bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ được tích hợp sẵn trong sản phẩm; khả năng mở rộng để tránh việc phải thay đổi toàn bộ nền tảng chỉ sau hai năm; tổng chi phí bao gồm triển khai, đào tạo và hỗ trợ duy trì; cùng sự hỗ trợ từ nhà cung cấp trong quá trình triển khai và đưa vào sử dụng thực tế, chứ không chỉ dừng lại ở khâu cài đặt. Các công cụ tích hợp sẵn AI giúp rút ngắn thời gian triển khai và giảm thiểu khối lượng công việc phát triển tùy chỉnh mà đội ngũ của bạn cần duy trì.

Hãy bắt đầu với bốn bước sau. Xác định các mục tiêu giúp gắn kết kế hoạch triển khai AI với các mục tiêu kinh doanh. Đầu tư vào cơ sở hạ tầng đám mây và hệ thống lưu trữ có khả năng mở rộng. Lựa chọn các công cụ hỗ trợ năng suất được thiết kế để hoạt động cùng AI, giúp việc tích hợp trở nên dễ dàng và thuận tiện. Duy trì chất lượng dữ liệu và thực thi các quy tắc quản trị để đảm bảo tính chính xác và bảo mật cho các mô hình AI.

Microsoft 365 Copilot là một điểm khởi đầu lý tưởng, giúp đưa AI vào các ứng dụng mà đội ngũ của bạn vẫn sử dụng hàng ngày. Để có cái nhìn tổng quan hơn về công tác chuẩn bị cho tổ chức, hãy tìm hiểu về cách xây dựng chiến lược sẵn sàng cho AI, cũng như khám phá năm cách AI đang hỗ trợ các doanh nghiệp nhỏ tăng trưởng và vận hành hiệu quả hơn.