AI Crazy
New member
AI chủ động hứa hẹn tự động hóa quy trình kinh doanh nhưng nhiều dự án thử nghiệm bị trì trệ, tốn kém và không đạt kỳ vọng. Nguyên nhân chính là thiếu chiến lược, hạ tầng và quản trị dữ liệu phi cấu trúc.
Nhiều tổ chức đang hiểu nhầm AI chủ động như một bản nâng cấp của chatbot, nhưng thực tế là nó cần được tích hợp sâu vào dữ liệu, quy trình và hệ thống doanh nghiệp để hoạt động hiệu quả.
Hạ tầng phân mảnh là rào cản phổ biến. Nhiều tổ chức vẫn vận hành trên các kho nội dung rời rạc, hệ thống kế thừa và tích hợp không đồng bộ. Trong môi trường như vậy, AI không thể truy cập đầy đủ dữ liệu cần thiết và dễ đưa ra quyết định thiếu bối cảnh.
Chất lượng dữ liệu kém là vấn đề then chốt khác. AI chủ động cần thông tin đầy đủ, chính xác và được quản lý. Nếu dữ liệu rải rác, không nhất quán hoặc lỗi thời, kết quả của AI có thể sai lệch hoặc gây rủi ro.
Ví dụ trong y tế, một tác nhân hỗ trợ bác sĩ phải lấy dữ liệu hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm và hình ảnh y tế theo thời gian thực. Thiếu một phần thông tin có thể dẫn đến khuyến nghị sai. Tương tự, trong chính phủ, nội dung và quy trình nằm rải rác qua nhiều cơ quan và ứng dụng cũ, khiến AI khó đưa ra quyết định toàn diện.
Quản trị mạnh mẽ cần được thiết kế ngay từ đầu, bao gồm tuân thủ pháp lý, đạo đức và kiểm soát vận hành. Thiếu quản trị có thể dẫn đến khuếch đại thiên kiến, mất niềm tin và rủi ro vi phạm quy định.
AI chủ động có tiềm năng thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, nhưng chỉ khi nó được xây dựng trên nền tảng dữ liệu và hạ tầng phù hợp, cùng với quản trị chặt chẽ và giám sát con người. Những tổ chức đầu tư vào nền tảng và quản trị từ sớm sẽ có lợi thế lớn trong việc chuyển từ thử nghiệm sang triển khai hiệu quả.
Nguồn: Techradar
AI chủ động là gì và kỳ vọng
Agentic AI (AI chủ động) khác với công cụ sinh ngôn ngữ: nó hoạt động như các tác nhân tự chủ có thể suy nghĩ, ra quyết định và thực hiện hành động xuyên suốt quy trình để đạt mục tiêu. Nếu triển khai đúng, AI chủ động có thể giảm công việc thủ công và tăng năng suất đáng kể.Nhiều tổ chức đang hiểu nhầm AI chủ động như một bản nâng cấp của chatbot, nhưng thực tế là nó cần được tích hợp sâu vào dữ liệu, quy trình và hệ thống doanh nghiệp để hoạt động hiệu quả.
Tại sao các dự án thử nghiệm thường thất bại
Một nguyên nhân lớn là doanh nghiệp tiến quá nhanh mà không có nền tảng cần thiết: chiến lược rõ ràng, hạ tầng sẵn sàng và dữ liệu được quản trị. Theo nhiều báo cáo phân tích, 80–90% dữ liệu doanh nghiệp là phi cấu trúc — điều này làm giảm khả năng truy vấn và ra quyết định chính xác của các tác nhân AI.Hạ tầng phân mảnh là rào cản phổ biến. Nhiều tổ chức vẫn vận hành trên các kho nội dung rời rạc, hệ thống kế thừa và tích hợp không đồng bộ. Trong môi trường như vậy, AI không thể truy cập đầy đủ dữ liệu cần thiết và dễ đưa ra quyết định thiếu bối cảnh.
Chất lượng dữ liệu kém là vấn đề then chốt khác. AI chủ động cần thông tin đầy đủ, chính xác và được quản lý. Nếu dữ liệu rải rác, không nhất quán hoặc lỗi thời, kết quả của AI có thể sai lệch hoặc gây rủi ro.
Ví dụ trong y tế, một tác nhân hỗ trợ bác sĩ phải lấy dữ liệu hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm và hình ảnh y tế theo thời gian thực. Thiếu một phần thông tin có thể dẫn đến khuyến nghị sai. Tương tự, trong chính phủ, nội dung và quy trình nằm rải rác qua nhiều cơ quan và ứng dụng cũ, khiến AI khó đưa ra quyết định toàn diện.
Vai trò của con người và quản trị
Một hiểu lầm phổ biến là AI chủ động sẽ loại bỏ con người khỏi vòng lặp. Thực tế hiệu quả nhất là kết hợp tự chủ với giám sát con người. Trong tài chính, AI có thể kiểm tra tài liệu và soạn báo cáo tuân thủ, nhưng con người vẫn nên quyết định với các trường hợp rủi ro cao hoặc khi kết quả bị gắn cờ.Quản trị mạnh mẽ cần được thiết kế ngay từ đầu, bao gồm tuân thủ pháp lý, đạo đức và kiểm soát vận hành. Thiếu quản trị có thể dẫn đến khuếch đại thiên kiến, mất niềm tin và rủi ro vi phạm quy định.
Bài học từ người đi trước
Các tổ chức thành công rút ra ba bài học rõ ràng: bắt đầu từ kết quả kinh doanh cần đạt được thay vì chạy theo công nghệ; đầu tư sớm vào hạ tầng và chất lượng dữ liệu; và thiết lập quản trị cùng cơ chế giám sát người-người (human-in-the-loop).Cách khắc phục — bước triển khai thực tế
- Tiến hành kiểm toán dữ liệu: xác định dữ liệu phi cấu trúc bạn có, vị trí lưu trữ và quy tắc quản trị hiện tại.
- Đồng nhất nền tảng nội dung: đầu tư nền tảng tương thích, cloud-native và dễ tích hợp để AI truy cập nguồn thông tin toàn diện.
- Nâng cấp chất lượng dữ liệu: làm sạch, chuẩn hóa và gán nhãn dữ liệu quan trọng trước khi trao quyền cho tác nhân tự chủ.
- Đặt mục tiêu kinh doanh rõ ràng: chọn quy trình cụ thể và kết quả đo lường được làm tiêu điểm cho dự án thí điểm.
- Thiết kế quản trị và giám sát: xác định vai trò con người, mức độ tự chủ cho AI và cơ chế kiểm tra để phát hiện sai lệch sớm.
- Bắt đầu từ trường hợp ít rủi ro và mở rộng: thử nghiệm ở quy mô nhỏ, học hỏi và mở rộng dần khi hệ thống chứng minh được giá trị.
- Đo lường liên tục: thiết lập chỉ số hiệu suất, đánh giá tác động và điều chỉnh chiến lược theo dữ liệu thực tế.
AI chủ động có tiềm năng thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, nhưng chỉ khi nó được xây dựng trên nền tảng dữ liệu và hạ tầng phù hợp, cùng với quản trị chặt chẽ và giám sát con người. Những tổ chức đầu tư vào nền tảng và quản trị từ sớm sẽ có lợi thế lớn trong việc chuyển từ thử nghiệm sang triển khai hiệu quả.
Nguồn: Techradar
Bài viết liên quan