Định nghĩa lại trí tuệ doanh nghiệp bằng AI tự chủ

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp không còn là tham vọng tương lai. Công nghệ này đang trong giai đoạn vận hành đầy đủ. Khả năng của các mô hình đang phát triển nhanh hơn mức hầu hết các tổ chức có thể tiếp thu, trong khi chi phí hiệu suất tiếp tục giảm. Trên toàn cầu, đầu tư vào AI dự kiến đạt 2.500 tỷ USD vào năm 2026, tăng 44% so với năm trước. Đối với nhiều doanh nghiệp, khoản đầu tư này đã dẫn đến sự phân mảnh. Thông tin có thể tích lũy trong các kho dữ liệu riêng biệt, ví dụ, nhân viên bán hàng không biết về các yêu cầu hỗ trợ đang mở, hoặc hệ thống tiếp thị cá nhân hóa nội dung mà không nắm được những gì bộ phận tài chính đã biết về khách hàng. Mỗi chức năng có thể hoạt động tốt một cách độc lập, nhưng toàn bộ doanh nghiệp học hỏi được ít và có ít thông tin hơn để hành động. TẢI BÁO CÁO Sự chuyển đổi từ AI như một công cụ sang AI như một mô hình vận hành – điều mà chúng tôi gọi là “sự chuyển dịch tác nhân” trong báo cáo này – đòi hỏi một điều cơ bản hơn là các mô hình tốt hơn hay hạ tầng nhanh hơn. Nó yêu cầu kết nối con người, quy trình và dữ liệu theo thời gian thực, cùng với quản trị và kiểm soát để hành động dựa trên thông tin đó một cách đáng tin cậy. Điều này có nghĩa là phải xem xét lại cả kiến trúc và mô hình vận hành cùng lúc. Thứ nhất, xây dựng lại hạ tầng dữ liệu để dễ tiếp cận hơn là chỉ tập trung vào khối lượng. Thứ hai, thay thế các ngăn xếp công nghệ cố định bằng các kiến trúc có thể kết hợp (composable architectures) để có thể phát triển khi các mô hình và công cụ thay đổi. Và cuối cùng, giải quyết các vấn đề về chủ quyền AI, bao gồm nơi thông tin được xử lý, ai kiểm soát nó và cách nó hoạt động trên các ranh giới tổ chức và pháp lý. Các phát hiện chính bao gồm: Vấn đề mở rộng quy mô của AI doanh nghiệp mang tính cấu trúc. Các công ty ưu tiên quy trình đang dẫn đầu. Chi tiêu AI toàn cầu đang tăng mạnh và khả năng của các mô hình đang phát triển nhanh hơn mức hầu hết các tổ chức có thể tích hợp. Tuy nhiên, phần lớn các doanh nghiệp vẫn chưa tăng doanh thu thông qua AI hoặc thay đổi cơ bản cách thức hoạt động của họ. Các công ty tạo ra lợi nhuận bền vững có một kỷ luật chung. Họ coi việc thiết kế lại quy trình là công việc đi trước việc lựa chọn mô hình, xây dựng cho cách công nghệ sẽ phát triển thay vì điều chỉnh lại vai trò và quy trình làm việc sau khi triển khai. Đối với họ, sự chuyển dịch tác nhân bắt đầu bằng mô hình vận hành. Sự sẵn sàng của dữ liệu, chứ không phải sự phong phú của dữ liệu, là yếu tố giúp AI có thể nhân rộng. Hầu hết các doanh nghiệp phát hiện quá muộn rằng có dữ liệu và có dữ liệu sẵn sàng cho AI là hai điều rất khác nhau. Một nền tảng có chủ quyền, có thể kết hợp – một nền tảng truy vấn và chuẩn bị dữ liệu tại nơi nó cư trú, không cần di chuyển hoặc tập trung hóa – có thể chuyển đổi các kho dữ liệu thô thành thông tin mà các tác nhân AI có thể hành động. Khi luật cư trú dữ liệu, môi trường đa đám mây và sự phức tạp về cấu trúc khiến việc tập trung hóa ngày càng không thực tế, quyền kiểm soát có chủ quyền đối với nơi các mô hình chạy và dữ liệu tồn tại là yếu tố duy trì khả năng thích ứng đó. Tải báo cáo. Nội dung này được sản xuất bởi Insights, bộ phận nội dung tùy chỉnh của MIT Technology Review, không phải bởi đội ngũ biên tập. Nội dung được nghiên cứu và viết bởi con người, với bất kỳ công cụ AI nào có thể đã được sử dụng đều giới hạn trong các quy trình sản xuất dưới sự giám sát của con người.