NHỮNG YẾU TỐ QUAN TRỌNG ĐỂ XÂY DỰNG NỀN TẢNG AI THÀNH CÔNG

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, nền tảng AI đang trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho doanh nghiệp trong việc nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa quy trình.Tuy nhiên, để triển khai AI thành công, doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ lưỡng từ dữ liệu, đội ngũ kỹ thuật, đến hạ tầng công nghệ. Bài viết dưới đây, AI First sẽ chia sẻ tới bạn những yếu tố quan trọng và quy trình xây dựng nền tảng AI hiệu quả.

1. Nền tảng AI là gì?

Nền tảng AI (Artificial Intelligence Platform) là một hệ thống phần mềm hoặc phần cứng giúp phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng và mô hình trí tuệ nhân tạo. Các nền tảng AI cung cấp các công cụ, dịch vụ và tài nguyên cần thiết để xây dựng các giải pháp AI như học máy (machine learning), học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân tích dữ liệu lớn (big data), và tự động hóa các quy trình.

2. Doanh nghiệp cần chuẩn bị những gì khi xây dựng nền tảng AI?

Việc xây dựng nền tảng AI cho doanh nghiệp không phải là một nhiệm vụ đơn giản, và yêu cầu chuẩn bị kỹ lưỡng về các yếu tố cơ bản để đảm bảo nền tảng hoạt động hiệu quả và đạt được mục tiêu kinh doanh. Dưới đây là những yếu tố quan trọng mà doanh nghiệp cần chuẩn bị khi xây dựng nền tảng AI:

• Dữ liệu chất lượng: Dữ liệu là yếu tố nền tảng quan trọng trong bất kỳ dự án AI nào. Doanh nghiệp cần thu thập đủ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán.
• Xây dựng đội ngũ kỹ thuật: Tuyển dụng hoặc đào tạo chuyên gia về AI, học máy, khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm. Đội ngũ này sẽ phát triển, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình AI, đồng thời phối hợp với các bộ phận khác để triển khai AI hiệu quả.
• Đầu tư vào hạ tầng công nghệ: Hạ tầng công nghệ vững chắc là yếu tố thiết yếu để triển khai nền tảng AI thành công. Doanh nghiệp cần xây dựng hoặc chọn lựa các nền tảng công nghệ mạnh mẽ như các dịch vụ đám mây (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) để lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu. 
• Chiến lược và lộ trình rõ ràng: Doanh nghiệp phải thiết lập một chiến lược AI gắn liền với mục tiêu kinh doanh cốt lõi.Một lộ trình chi tiết cần được vạch ra, phân chia dự án thành các giai đoạn khả thi với các cột mốc và chỉ số đo lường hiệu quả (KPIs) cụ thể. 
• Thiết lập khung quản trị, đạo đức và tuân thủ: Doanh nghiệp cần thiết lập một khung quản trị AI có trách nhiệm, đảm bảo mô hình luôn minh bạch, công bằng và có thể giải thích được (Explainable AI) để tránh sai lệch. Việc tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư là điều bắt buộc.

3. Các tiêu chí cần có khi xây dựng nền tảng AI

Khi doanh nghiệp quyết định triển khai nền tảng AI, có một số yếu tố quan trọng cần xem xét để đảm bảo rằng nền tảng này có thể hoạt động hiệu quả và đáp ứng nhu cầu phát triển dài hạn. Các tiêu chí dưới đây sẽ giúp bạn xây dựng một nền tảng AI mạnh mẽ, linh hoạt và có khả năng mở rộng.

1 - Tính khả dụng

Tính khả dụng là một trong những yếu tố quan trọng khi xây dựng nền tảng AI. Nền tảng AI cần phải hoạt động liên tục mà không gặp sự cố lớn, vì sự gián đoạn có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và giảm hiệu quả của các ứng dụng AI.
Ví dụ: Một hệ thống chatbot AI phục vụ khách hàng cần đảm bảo luôn sẵn sàng hoạt động 24/7 để hỗ trợ khách hàng bất cứ lúc nào.

2 - Khả năng mở rộng

Khả năng mở rộng giúp nền tảng AI có thể xử lý lượng dữ liệu và khối lượng công việc tăng lên mà không làm giảm hiệu suất. Đây là một tiêu chí quan trọng, đặc biệt đối với các doanh nghiệp có sự phát triển nhanh chóng hoặc khối lượng dữ liệu lớn.
Ví dụ: Một nền tảng AI trong ngành tài chính cần có khả năng xử lý hàng triệu giao dịch mỗi ngày mà không gặp vấn đề về tốc độ.

3 - Khả năng tích hợp

Nền tảng AI cần phải có khả năng tích hợp dễ dàng với các hệ thống và công nghệ hiện tại của doanh nghiệp, như hệ thống quản lý khách hàng (CRM), hệ thống quản lý dữ liệu (hệ thống ERP), hoặc các công cụ phần mềm khác. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình công việc và dữ liệu được chia sẻ giữa các bộ phận.
Ví dụ: Một nền tảng AI trong ngành thương mại điện tử cần tích hợp với hệ thống quản lý kho và vận chuyển để tự động hóa quy trình.

4 - Bảo mật và tuân thủ quy định

Bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định là yếu tố cần thiết trong việc xây dựng nền tảng AI, đặc biệt đối với các ngành như tài chính, y tế và ngân hàng, nơi dữ liệu khách hàng rất nhạy cảm. Nền tảng AI cần có các biện pháp bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ và tuân thủ các quy định về bảo mật như GDPR hoặc HIPAA.
Ví dụ: Một nền tảng AI cho ngân hàng cần phải mã hóa tất cả các giao dịch và tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật quốc tế.

5 - Độ chính xác của AI

Độ chính xác của các mô hình AI là yếu tố quan trọng để đảm bảo rằng nền tảng có thể đưa ra những dự đoán và quyết định chính xác. Việc huấn luyện mô hình AI với dữ liệu chất lượng cao và tối ưu hóa thuật toán sẽ giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của nền tảng.
Ví dụ: Một hệ thống AI trong y tế cần phải phân tích dữ liệu y tế chính xác để hỗ trợ bác sĩ đưa ra các quyết định về điều trị.

6 - Tính linh hoạt và khả năng tùy chỉnh 

Nền tảng AI phải có khả năng tùy chỉnh để đáp ứng các nhu cầu và yêu cầu đặc thù của từng doanh nghiệp. Điều này có thể bao gồm việc thay đổi các thuật toán, cấu hình mô hình học máy hoặc điều chỉnh các tính năng sao cho phù hợp với mục tiêu và chiến lược của doanh nghiệp.
Ví dụ: Một nền tảng AI trong marketing cần cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh các chiến lược tối ưu hóa quảng cáo phù hợp với nhóm đối tượng mục tiêu.

4. Những doanh nghiệp nào nên xây dựng nền tảng AI?

Dưới đây là những loại hình doanh nghiệp nên xem xét việc áp dụng AI để tăng trưởng bền vững và cải thiện hoạt động.

• Doanh nghiệp có khối lượng dữ liệu lớn: Các doanh nghiệp có nhiều dữ liệu từ khách hàng, giao dịch, hoặc sản phẩm có thể tận dụng AI để phân tích và rút ra các thông tin quan trọng. AI sẽ giúp tự động hóa việc xử lý dữ liệu, phát hiện xu hướng và đưa ra dự báo chính xác, từ đó cải thiện quyết định kinh doanh. 
• Doanh nghiệp cần giải quyết bài toán đặc thù: Các giải pháp AI có sẵn trên thị trường thường được thiết kế cho các vấn đề chung. Nếu doanh nghiệp của bạn có những bài toán cốt lõi, mang tính đặc thù cao mà không có công cụ nào đáp ứng được, việc xây dựng nền tảng riêng là cần thiết.
• Doanh nghiệp có quy mô lớn và yêu cầu cao về bảo mật, tùy chỉnh: Với các tập đoàn lớn, việc tích hợp một giải pháp AI từ bên ngoài vào hệ thống hạ tầng phức tạp có sẵn là rất khó khăn và tốn kém. Xây dựng nền tảng riêng cho phép họ kiểm soát hoàn toàn dữ liệu, đảm bảo an ninh và tùy chỉnh linh hoạt theo nhu cầu của từng phòng ban. Ví dụ như các ngân hàng, công ty bảo hiểm có yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu và tính tùy chỉnh cao.
• Doanh nghiệp muốn AI là lợi thế cạnh tranh cốt lõi: Khi doanh nghiệp xác định AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà là một phần không thể thiếu trong mô hình kinh doanh và là yếu tố tạo ra sự khác biệt so với đối thủ, doanh nghiệp nên đầu tư xây dựng nền tảng riêng. Ví dụ các startup công nghệ xây dựng mô hình kinh doanh hoàn toàn dựa trên một công nghệ AI độc quyền nào đó.

5. Quy trình xây dựng nền tảng AI cho doanh nghiệp

Xây dựng nền tảng AI cho doanh nghiệp là một quá trình phức tạp và đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng ở nhiều giai đoạn khác nhau. Dưới đây là quy trình chi tiết mà doanh nghiệp cần thực hiện để xây dựng nền tảng AI hiệu quả:

5.1. Đánh giá nhu cầu và xác định mục tiêu

Đánh giá và hiểu rõ nhu cầu của doanh nghiệp để xác định những vấn đề mà AI có thể giải quyết và thiết lập các mục tiêu rõ ràng.

• Phân tích vấn đề cụ thể: Doanh nghiệp cần bắt đầu bằng cách xác định vấn đề cụ thể mà AI sẽ giúp giải quyết. Điều này có thể bao gồm tối ưu hóa quy trình sản xuất, phân tích hành vi khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường, hay cải thiện dịch vụ khách hàng.
• Lựa chọn ứng dụng AI phù hợp: Dựa trên vấn đề đã xác định, lựa chọn các ứng dụng AI phù hợp. Ví dụ, nếu doanh nghiệp muốn cải thiện dịch vụ khách hàng, có thể sử dụng chatbot hoặc trợ lý ảo. Nếu mục tiêu là tối ưu hóa marketing, doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng và dự đoán hành vi tiêu dùng.
• Xác định KPIs và mục tiêu đo lường: Đặt ra các chỉ số đo lường (KPIs) để theo dõi hiệu quả của nền tảng AI. Chẳng hạn như tỷ lệ chuyển đổi, mức độ hài lòng của khách hàng, hoặc giảm thiểu thời gian phản hồi dịch vụ.

5.2. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

Dữ liệu chất lượng là yếu tố cốt lõi để huấn luyện mô hình AI, và việc chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng sẽ giúp AI hoạt động hiệu quả hơn.

• Xác định nguồn dữ liệu: Doanh nghiệp cần xác định tất cả các nguồn dữ liệu có thể sử dụng cho nền tảng AI. Điều này có thể bao gồm dữ liệu giao dịch khách hàng, dữ liệu hành vi từ website hoặc ứng dụng, dữ liệu từ mạng xã hội, dữ liệu từ các khảo sát hoặc các cảm biến (IoT), và dữ liệu từ các hệ thống CRM hay ERP.
• Thu thập dữ liệu: Bắt đầu thu thập dữ liệu từ các nguồn đã xác định. Điều này có thể đòi hỏi việc tích hợp các hệ thống dữ liệu khác nhau vào một kho dữ liệu chung để dễ dàng quản lý và truy cập.
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Sau khi thu thập dữ liệu, cần phải làm sạch dữ liệu để loại bỏ thông tin thiếu chính xác, thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu trùng lặp. Dữ liệu phải được chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán, giúp mô hình AI có thể học và phân tích hiệu quả.
• Tạo và phân loại dữ liệu huấn luyện: Chia dữ liệu thành các bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm thử. Các bộ dữ liệu huấn luyện sẽ được dùng để huấn luyện mô hình AI, trong khi bộ kiểm thử sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình.

5.3. Lựa chọn và xây dựng hạ tầng công nghệ phù hợp

Hạ tầng công nghệ phải có khả năng đáp ứng các yêu cầu về lưu trữ, xử lý dữ liệu và tính toán phức tạp của nền tảng AI.

• Chọn công nghệ đám mây hoặc hạ tầng nội bộ: Doanh nghiệp cần quyết định có sử dụng công nghệ đám mây (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) hay xây dựng hạ tầng nội bộ (on-premise). Việc này sẽ tùy thuộc vào các yếu tố như chi phí, quy mô của dữ liệu và yêu cầu về bảo mật.

  • Đám mây: Nếu doanh nghiệp muốn có khả năng mở rộng linh hoạt và chi phí tiết kiệm, đám mây là lựa chọn hợp lý. Các nhà cung cấp như AWS, Google Cloud cung cấp các dịch vụ AI và dữ liệu mạnh mẽ với khả năng mở rộng theo nhu cầu.

  • Nội bộ: Nếu doanh nghiệp yêu cầu mức độ bảo mật cao hoặc có khối lượng dữ liệu lớn, việc xây dựng hạ tầng nội bộ có thể là lựa chọn phù hợp. Tuy nhiên, chi phí và việc duy trì hạ tầng sẽ cao hơn.

• Chọn phần cứng và công cụ tính toán: Doanh nghiệp cần chọn các công cụ tính toán hiệu quả cho việc xử lý các mô hình AI phức tạp, đặc biệt là khi áp dụng học sâu (deep learning). Phần cứng cần thiết bao gồm các GPU hoặc TPU để xử lý khối lượng tính toán lớn mà các mô hình AI yêu cầu.
• Chọn nền tảng AI và công cụ phát triển: Lựa chọn các công cụ phần mềm và framework phù hợp để xây dựng và huấn luyện mô hình AI, như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn cho học máy (machine learning), hoặc Keras và Caffe cho học sâu (deep learning). Các công cụ này sẽ giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai mô hình AI.
• Đảm bảo khả năng mở rộng và bảo mật: Nền tảng công nghệ cần có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu dữ liệu tăng trưởng theo thời gian. Đồng thời, cần thiết lập các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như mã hóa dữ liệu, xác thực đa yếu tố để bảo vệ thông tin doanh nghiệp và khách hàng.

5.4. Xây dựng và huấn luyện mô hình AI

Khi dữ liệu đã được chuẩn bị đầy đủ, bước tiếp theo là xây dựng và huấn luyện mô hình AI để giải quyết các bài toán cụ thể của doanh nghiệp.

• Lựa chọn thuật toán phù hợp: Tùy thuộc vào mục tiêu và loại dữ liệu, doanh nghiệp cần chọn các thuật toán học máy (machine learning) hoặc học sâu (deep learning) phù hợp. Các thuật toán như hồi quy (regression), phân loại (classification), và mạng nơ-ron (neural networks) có thể được áp dụng tùy thuộc vào loại bài toán mà doanh nghiệp muốn giải quyết.
• Huấn luyện mô hình: Dữ liệu thu thập được sẽ được chia thành các bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm thử. Mô hình AI sẽ được huấn luyện với dữ liệu huấn luyện và điều chỉnh qua các vòng lặp để cải thiện độ chính xác. 
• Kiểm tra và đánh giá mô hình: Sau khi huấn luyện, mô hình sẽ được kiểm tra với bộ dữ liệu kiểm thử để đánh giá độ chính xác và khả năng dự đoán của nó. Các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), độ đặc hiệu (precision) và F1-score sẽ giúp đánh giá hiệu quả của mô hình.

5.5. Triển khai AI vào quy trình doanh nghiệp

Khi mô hình AI đã được huấn luyện và kiểm tra, việc triển khai vào các quy trình thực tế trong doanh nghiệp sẽ giúp nền tảng AI phát huy hiệu quả tối đa. Đây là giai đoạn quan trọng để AI có thể hỗ trợ các công việc cụ thể như phân tích dữ liệu khách hàng, tối ưu hóa marketing, hoặc tự động hóa quy trình sản xuất.

• Tích hợp với hệ thống hiện tại: Nền tảng AI cần được tích hợp vào các hệ thống và phần mềm đang có trong doanh nghiệp như CRM, ERP, phần mềm quản lý dự án, v.v. Việc này giúp AI hỗ trợ các hoạt động như phân tích dữ liệu khách hàng, tối ưu hóa chiến lược marketing, hoặc tự động hóa các quy trình công việc hàng ngày.
• Ứng dụng vào các quy trình thực tế: Xác định các quy trình kinh doanh cụ thể mà AI sẽ hỗ trợ, như phân tích hành vi khách hàng, dự đoán doanh thu, hoặc tối ưu hóa quy trình sản xuất. Việc triển khai này giúp AI mang lại giá trị thực tế và cải thiện hiệu quả công việc.
• Đảm bảo tính tương thích và hỗ trợ người dùng: Khi triển khai nền tảng AI, cần đảm bảo rằng đội ngũ nhân sự đã được đào tạo và có thể sử dụng công cụ AI hiệu quả. Cung cấp tài liệu hướng dẫn và hỗ trợ kỹ thuật giúp người dùng dễ dàng tiếp cận và vận hành hệ thống.

5.6. Theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất nền tảng AI

Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần duy trì việc theo dõi và đánh giá hiệu suất của nền tảng AI để đảm bảo rằng nó luôn hoạt động hiệu quả:

• Giám sát và theo dõi liên tục: Sau khi triển khai, việc giám sát và theo dõi hiệu suất nền tảng AI là rất quan trọng để phát hiện sớm các vấn đề. Các chỉ số đo lường (KPIs) như độ chính xác của mô hình, thời gian phản hồi, và tỷ lệ chuyển đổi sẽ giúp đánh giá hiệu quả của nền tảng.
• Tối ưu hóa mô hình: Dựa trên các chỉ số giám sát, doanh nghiệp có thể thực hiện các điều chỉnh để tối ưu hóa mô hình AI. Quá trình tối ưu hóa có thể bao gồm việc cải tiến thuật toán, điều chỉnh dữ liệu huấn luyện, hoặc tinh chỉnh các tham số mô hình để đạt hiệu suất cao hơn.
• Cải tiến liên tục: AI là một công nghệ liên tục phát triển. Doanh nghiệp cần duy trì việc cải tiến mô hình AI bằng cách liên tục huấn luyện lại với dữ liệu mới, cập nhật các thuật toán, và cải thiện các quy trình để duy trì hiệu quả và tính cạnh tranh của hệ thống AI.

6. Gợi ý một số nền tảng AI phổ biến

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI, có rất nhiều nền tảng AI được thiết kế để đáp ứng nhu cầu và quy mô khác nhau của các doanh nghiệp. Dưới đây là một số nền tảng AI phổ biến, giúp bạn lựa chọn giải pháp phù hợp cho mục tiêu và chiến lược của doanh nghiệp.

Có thể thấy rằng, việc xây dựng nền tảng AI là bước đi quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả hoạt động. Áp dụng các quy trình trên sẽ giúp bạn xây dựng một nền tảng AI vững chắc. Hãy bắt đầu triển khai AI ngay hôm nay để tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp. Đầu tư vào AI chính là đầu tư vào tương lai.