Nền tảng AI cho doanh nghiệp là gì?

Nền tảng AI doanh nghiệp là một nhóm công nghệ tích hợp cho phép các tổ chức thử nghiệm, phát triển, triển khai và vận hành các ứng dụng AI trên quy mô lớn. Các mô hình học sâu là cốt lõi của bất kỳ ứng dụng AI nào. AI cho doanh nghiệp yêu cầu tái sử dụng mô hình AI cao hơn giữa các tác vụ thay vì đào tạo một mô hình từ đầu mỗi khi có vấn đề hoặc tập dữ liệu mới. Nền tảng AI cho doanh nghiệp cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để tái sử dụng, sản xuất và chạy các mô hình học sâu có thể điều chỉnh quy mô trên toàn tổ chức. Đây là một hệ thống hoàn chỉnh, đầu cuối, ổn định, linh hoạt và có thể lặp lại, cung cấp giá trị bền vững trong khi vẫn linh hoạt để cải tiến liên tục và thay đổi môi trường.

Lợi ích của 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 quy mô doanh nghiệp cho phép lãnh đạo dân chủ hóa các công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy (AI/ML) và làm cho chúng dễ tiếp cận hơn trong 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.

AI cho doanh nghiệp có những trường hợp sử dụng nào?

Các ứng dụng AI cho doanh nghiệp có thể tối ưu hóa mọi thứ từ quản lý chuỗi cung ứng đến phát hiện gian lận và quản lý mối quan hệ khách hàng. Tiếp theo, chúng tôi đưa ra một số ví dụ kèm theo các nghiên cứu điển hình.

Nghiên cứu và phát triển

Các tổ chức có thể phân tích các tập dữ liệu lớn, dự đoán xu hướng và mô phỏng kết quả để giảm đáng kể thời gian và nguồn lực cần thiết cho việc phát triển sản phẩm. Các mô hình AI có thể xác định các mô hình và thông tin chuyên sâu từ những thành công và thất bại của sản phẩm trong quá khứ, định hướng cho việc phát triển các sản phẩm trong tương lai. Chúng cũng có thể hỗ trợ việc đổi mới mang tính hợp tác để các nhóm ở nhiều vùng địa lý làm việc hiệu quả hơn trong các dự án phức tạp.

Ví dụ, AstraZeneca , một thương hiệu dược phẩm toàn cầu, đã tạo ra một nền tảng khám phá thuốc dựa trên AI để tăng chất lượng và giảm thời gian cần thiết để khám phá một ứng cử viên thuốc tiềm năng.

Quản lý tài sản

Công nghệ AI tối ưu hóa việc mua lại, sử dụng và xử lý tài sản vật chất và kỹ thuật số trong một tổ chức. Ví dụ: thuật toán bảo trì dự đoán có thể dự đoán thời điểm thiết bị hoặc máy móc có khả năng hỏng hóc hoặc cần bảo trì. Họ có thể đề xuất những điều chỉnh về vận hành cho máy móc để cải thiện hiệu quả, giảm mức tiêu thụ năng lượng hoặc kéo dài tuổi thọ của tài sản. Thông qua hệ thống theo dõi do AI hỗ trợ, các tổ chức có thể theo dõi vị trí và trạng thái tài sản của mình theo thời gian thực.

Ví dụ, Baxter International Inc., công ty hàng đầu về công nghệ y tế toàn cầu, sử dụng AI để giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị ngoài kế hoạch, ngăn chặn hơn 500 giờ máy ngừng hoạt động ngoài kế hoạch chỉ trong một cơ sở.

Dịch vụ khách hàng

AI có thể cung cấp các hoạt động tương tác với khách hàng được cá nhân hóa, hiệu quả và có thể mở rộng quy mô. Các chatbot hỗ trợ AI và trợ lý ảo xử lý nhiều thắc mắc của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người. AI cũng có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu khách hàng theo thời gian thực, giúp các doanh nghiệp cung cấp các đề xuất và dịch vụ hỗ trợ được cá nhân hóa.

Ví dụ, T-Mobile , một công ty viễn thông toàn cầu, sử dụng AI để tăng tốc độ và chất lượng tương tác của khách hàng. Nhân viên phục vụ khách hàng tốt hơn và nhanh hơn, làm phong phú trải nghiệm khách hàng và tạo ra các kết nối mạnh mẽ hơn giữa người với người.

Những điểm cân nhắc chính về công nghệ trong AI cho doanh nghiệp là gì?

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 đường ống kỹ thuật dữ liệu của họ, cho dù là xử lý dữ liệu trực tuyến hoặc hàng loạt , lưới dữ liệu hoặc kho dữ liệu . Họ phải đảm bảo các hệ thống như danh mục dữ liệu được đặt tại chỗ để các nhà khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng tìm và sử dụng các bộ 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 tính năng liên quan đến việc trích xuất và chuyển đổi các biến hoặc tính năng, chẳng hạn như bảng giá và 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, các hệ thống hỗ trợ tạo tăng cường truy xuất (RAG) là cần thiết 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 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 giới thiệu hiệu quả hoạt động cho việc phát triển AI doanh nghiệp. Họ áp dụng các nguyên tắc của DevOps vào những thách thức độc đáo của AI và học máy.

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. 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 nó đáp ứng nhu cầu phát triển của các bên liên quan.