Tại sao đưa GenAI vào hoạt động không dễ dàng?

Nghiên cứu - Trao đổi - Ngày đăng : 07:03, 11/03/2024

Hơn một năm sau khi ra mắt ChatGPT, nhiều doanh nghiệp vẫn phải đối mặt với câu hỏi tương tự khi lần đầu tiên xem xét công nghệ: Làm thế nào để đưa trí tuệ nhân tạo vào sử dụng trong kinh doanh? Nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng các công cụ Generative AI, mặc dù rất ấn tượng nhưng lại không thể đưa vào vận hành ngay.

Sau gần một năm rưỡi kể từ khi phát hành ChatGPT 3.5, cả doanh nghiệp và cá nhân đều đổ xô khám phá công nghệ trí tuệ nhân tạo sáng tạo (generative - genAI). Đối với nhiều tổ chức, có một nỗi sợ hãi rõ ràng là bỏ lỡ một cơ hội lớn, bị vượt qua bởi các đối thủ cạnh tranh có khả năng bẻ khóa quy tắc sử dụng nó để cách mạng hóa hoạt động kinh doanh của họ hoặc bất ngờ bởi sự thay đổi sâu rộng trên toàn ngành.

GenAI đã khơi dậy một làn sóng mới trong giới công nghệ. Khác với AI truyền thống, Generative AI không chỉ phản ánh dữ liệu đã biết mà còn sử dụng hiểu biết của mình để tạo ra nội dung mới. Công nghệ GenAI mở ra một kỷ nguyên mới trong việc tạo ra văn bản, hình ảnh, âm nhạc và các dự đoán và mô hình chưa từng có.

Ngày nay, cơn sốt GenAI dường như đã dịu đi – ít nhất là ở mức độ nhẹ. Nhiều tổ chức vẫn đang phải đối mặt với những câu hỏi tương tự như một năm trước: Làm thế nào họ có thể tận dụng khoản tiết kiệm chi phí đã hứa và mức tăng hiệu quả đáng kể mà GenAI được cho là sẽ mang lại? Làm thế nào để thực sự đưa nó vào sử dụng trong kinh doanh?

Có những lý do cho việc này.

Đầu tiên, nhiều doanh nghiệp, lớn và nhỏ, vẫn đang vật lộn với cách tích hợp AI truyền thống - chẳng hạn như thuật toán dựa trên quy tắc và học máy - vào hoạt động của họ. Một nghiên cứu gần đây cho thấy hơn 70% các công ty lớn được khảo sát vẫn đang tự hỏi làm thế nào để tận dụng những lợi ích tiềm năng mà GenAI có thể mang lại.

Thứ hai, GenAI phức tạp hơn nhiều và được thiết kế để phục vụ các mục đích cụ thể. Mặc dù GenAI có thể viết một báo cáo 5.000 từ ngay lập tức, nhưng nó không thể thực hiện một tác vụ nhập dữ liệu cơ bản như trích xuất và phân loại dữ liệu giấy phép lái xe mà AI truyền thống có thể thực hiện dễ dàng. Do đó, doanh nghiệp cần suy nghĩ sâu sắc về trường hợp kinh doanh nào có thể phù hợp để tìm ra lợi ích của GenAI. Điều hướng thông qua AI truyền thống giống như đi qua vùng nước đục ngầu bằng một con tàu hiện đại nhưng hơi cồng kềnh, và GenAI bổ sung thêm trọng tải, sức mạnh và thậm chí cả một vùng biển hỗn loạn hơn. Một doanh nghiệp chưa vững chắc với cái trước tất nhiên sẽ phải vật lộn với cái sau.

Thứ ba, tác động lâu dài của việc áp dụng GenAI - chẳng hạn như chi phí dài hạn và tác động của quy định hiện tại và tương lai - vẫn chưa chắc chắn. Trước đây, khi Internet bắt đầu xâm nhập. mặc dù các tổ chức hồi đó có thể nhận thấy nhu cầu thiết lập trang web nhưng ít người có thể thấy rõ vai trò cụ thể của Internet rộng hơn sẽ đóng vai trò như một phần không thể thiếu trong chiến lược đa kênh, chưa nói đến trên các thiết bị và ứng dụng điện thoại.

Với tất cả những điều này, thật hợp lý khi hầu hết các tổ chức vẫn đang tìm kiếm một con đường phía trước (ngay cả khi có vẻ như người khác đã tìm ra nó). Điều đó không có nghĩa là việc tìm kiếm là vô ích. Đây là cách để xác định phương hướng và tìm ra những việc cần làm tiếp theo.

Thị trường cho GenAI

Quyết định đầu tiên mà hầu hết các tổ chức phải đưa ra là họ muốn sử dụng sản phẩm GenAI nào. Hiện tại, có nhiều nhà cung cấp GenAI - cả những người khổng lồ trong ngành như Meta (Facebook) và Alphabet (Google) cũng như những nhà cung cấp mới như Hugging Face, Anthropic và Stability.ai. Thị trường này thậm chí còn trở nên đông đúc hơn, với các tập đoàn giàu dữ liệu như Bloomberg và JPMorgan Chase đang báo hiệu ý định tham gia vào cuộc cạnh tranh và Apple đang phát triển sản phẩm của riêng mình, được gọi là Ajax. Có một số yếu tố mà các tổ chức nên xem xét.

Thứ nhất, Open AI và các đối thủ hiện tại hiện đang cạnh tranh để trở thành lựa chọn GenAI hàng đầu của các nhà phát triển giải pháp và những người đến sau có thể đã lỡ cơ hội. Việc OpenAI giới thiệu một công cụ đơn giản để tạo các ứng dụng hỗ trợ ChatGPT gần đây có thể là một nỗ lực nhằm củng cố vị thế của công ty, vì những người dùng đã quen với một hệ thống có thể sẽ sử dụng lại nó trong những nỗ lực trong tương lai. Với GenAI lớn nhất và được cho là tốt nhất trên thị trường, OpenAI đang ở vị trí tốt nhất để thiết lập một hệ sinh thái.

Điều đó nói lên rằng, các nhà phát triển giải pháp có thể sẽ không muốn thề trung thành với bất kỳ nhà sản xuất GenAI nào vì vẫn giữ được tùy chọn có thể chọn GenAI cho các dự án khác nhau. Chính điều này đã tạo ra các bộ công cụ như LangChain, một nền tảng nguồn mở được thiết kế để cho phép người dùng làm việc trên nhiều GenAI khác nhau cùng một lúc.

Sự cạnh tranh giữa các công ty GenAI khác nhau có phần giống với những ngày đầu của cuộc đọ sức giữa hai hệ điều hành iOS và Android. Một hệ sinh thái lớn sẽ cho phép OpenAI duy trì vị trí dẫn đầu thị trường trong vài năm cho đến khi các đối thủ của nó có thể hợp lực. Điều này không nhất thiết có nghĩa là Apple và Google sẽ hợp nhất để cạnh tranh với Microsoft. Nhiều khả năng, chúng ta sẽ thấy các đối thủ đồng ý về cùng một tiêu chuẩn để hợp tác nhằm chống lại sự thống trị của OpenAI. Điều này không khác với tình hình năm 2015 khi những người ủng hộ Android cuối cùng đã có thể thiết lập một hệ sinh thái có ý nghĩa để cạnh tranh với iOS. Khi thị trường GenAI hợp nhất, người dùng có thể mong đợi sẽ thấy hai đến ba phe phái lớn cạnh tranh với nhau.

Những cân nhắc chính để tận dụng GenAI

Với tình trạng hiện tại, làm thế nào các doanh nghiệp có thể tham gia GenAI? Sau đây là một số gợi ý:

Chọn hiệu suất hơn phiên bản mới

Theo kinh nghiệm làm việc với GenAI, hiệu suất của nó không xuất phát từ phản hồi văn bản giống con người theo cách trò chuyện hoặc mô hình được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu. Để tận dụng tối đa GenAI, bạn phải hỏi liệu đó có phải là công nghệ phù hợp cho một nhiệm vụ hoặc mục tiêu cụ thể hay không.

Ví dụ: mặc dù ChatGPT (hiện tại) xử lý từ ngữ và ngôn ngữ tốt hơn, nhưng các mô hình học sâu (deep learning) truyền thống mang lại kết quả xử lý hình ảnh tốt hơn nhiều. Một khám phá khác: Trong một sản phẩm đang xây dựng, ChatGPT-4 có khả năng “hiểu” truy vấn của người dùng tốt hơn, trong khi phiên bản 3.5 chuyển đổi kết quả đầu ra đã xử lý thành phản hồi cho người dùng nhanh hơn và tốt hơn.

Nói cách khác, thay vì áp dụng công nghệ AI mới nhất, doanh nghiệp phải hiểu các vấn đề kinh doanh mà họ đang cố gắng giải quyết và tìm ra công cụ AI phù hợp nhất dựa trên cả điểm mạnh và điểm yếu của từng lựa chọn có sẵn.

Kết hợp GenAI với sức mạnh của cơ sở dữ liệu vectơ

Đây là một dạng cơ sở dữ liệu mới chuyên truy xuất các bản ghi trùng khớp gần nhất để trả lời tốt nhất các truy vấn cụ thể (ngược lại với cơ sở dữ liệu truyền thống chỉ lưu giữ các bản ghi). Doanh nghiệp có thể sử dụng GenAI như ChatGPT để chia nhỏ các truy vấn của người dùng, sau đó sử dụng cơ sở dữ liệu vectơ để tìm kiếm câu trả lời tốt nhất phù hợp với các tham số đó.

Hãy xem xét một phép tương tự: Nếu bạn đang phỏng vấn xin việc, ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh của nó sẽ cung cấp khả năng “đọc phòng”, phân tích tư thế, nét mặt, lựa chọn từ ngữ và giọng điệu của người phỏng vấn. Mặt khác, cơ sở dữ liệu vectơ sẽ hoạt động giống như ngân hàng trí nhớ và trí tuệ của bạn, tạo thành khả năng đưa ra những điều tốt nhất để nói.

Nói cách khác, chỉ riêng GenAI có thể là chưa đủ. Tùy thuộc vào vấn đề cần giải quyết, nó chỉ có thể là một nửa giải pháp công nghệ. Nhu cầu về cơ sở dữ liệu vectơ để làm cho GenAI thực sự hữu ích có nghĩa là doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với sự phức tạp hơn nữa và thời gian thực hiện lâu hơn khi kết hợp giải pháp.

Không bao giờ quên vai trò con người trong quy trình

Hơn bao giờ hết, cho dù công nghệ AI có mạnh mẽ đến đâu thì khả năng của chúng cũng chỉ tốt khi có sự tham gia của con người. Điều này không khác gì với GenAI. Con người đóng một vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn GenAI hướng tới các mục tiêu kinh doanh, quản lý các tương tác trong hệ thống CNTT, thiết kế các hành động cần thiết để dữ liệu đến và đi từ các mô hình AI cũng như giảm thiểu ảo giác - thông tin sai sự thật hoặc hoàn toàn do GenAI tạo ra - đó vẫn là một vấn đề lớn của GenAI ngày nay.

Theo dõi dữ liệu

Mặc dù vấn đề ảo giác vẫn còn lan tràn, nhưng điều quan trọng là phải thiết lập một dấu vết rõ ràng từ nguồn dữ liệu đến tận người dùng cuối. Khả năng truy xuất nguồn gốc cho phép người dùng biết nguồn dữ liệu ban đầu, điều này giúp tăng cường độ tin cậy và độ tin cậy của đầu ra GenAI, từ đó tạo ra nền tảng vững chắc hơn cho việc ra quyết định sáng suốt.

Doanh nghiệp cần đảm bảo dòng dữ liệu là một tính năng nổi bật trong cả hệ thống công nghệ cũng như quy trình và quy trình công việc của họ. Chỉ bằng cách này mới có thể biết đầy đủ rằng họ đang sử dụng đúng loại dữ liệu.

Có những kỳ vọng thực tế.

GenAI là một con tàu di chuyển nhanh với nhiều hoạt động diễn ra bên dưới boong tàu. Thật khó để biết chính xác những gì, mức độ và tốc độ mà các công ty GenAI có thể đạt được trên thực tế. Niềm tin chắc chắn rằng nó có thể mang lại kết quả ngay lập tức và lợi nhuận tài chính vượt trội rất có thể sẽ dẫn đến sự thất vọng. Nhà lãnh đạo phải nhận ra rằng hành trình khám phá và thử nghiệm của GenAI có thể sẽ còn dài.

Việc sử dụng công nghệ GenAI trong hoạt động kinh doanh không chỉ dừng lại ở việc đầu tư công nghệ đơn thuần; về cơ bản nó là một mệnh lệnh kinh doanh. Dù khó khăn như thế nào, việc đưa GenAI vào hoạt động của doanh nghiệp là phải hiểu được các sắc thái của sự phát triển GenAI hiện tại và có nhận thức sâu sắc về những thách thức đặt ra. Tuy nhiên, đối với những doanh nghiệp có thể sử dụng thành công GenAI để đạt được mục tiêu kinh doanh của mình, phần thưởng có thể vừa hứa hẹn vừa rất lớn.

LTV