Triển khai AI: 5 lý do khiến doanh nghiệp
chùn bước khi tích hợp

Trí tuệ nhân tạo có mặt khắp nơi và trở thành phần không thể thiếu của mọi ngành công nghiệp. Đây không phải là một sự phát triển hoàn toàn mới. Các công ty từ lâu đã sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ lặp lại, tầm thường. Ví dụ như thu thập dữ liệu, nhập dữ liệu và tạo hóa đơn, các thuật toán AI để chuyển đổi lượng dữ liệu lớn thành thông tin chi tiết có thể hành động …

Trái với những câu chuyện thành công về AI ngoài kia, các công ty vẫn đang vật lộn để tích hợp hoàn toàn công nghệ này vào quy trình của họ. Một phần là do những tiến bộ đang diễn ra quá nhanh đến mức khó có thể xác định giải pháp nào sẽ cải thiện hiệu quả và năng suất nhất. Cùng với rất nhiều nguyên nhân khiến công ty phải đối mặt với những trở ngại không lường trước được. Sau đây là một số rào cản phổ biến nhất khi triển khai AI và cách vượt qua chúng:

1. Thiếu chuyên môn

Mặc dù việc áp dụng AI trong kinh doanh đã tăng trưởng đáng kể tuy nhiên các công ty vẫn đang vật lộn để tìm kiếm nhân tài AI. Phần lớn các doanh nghiệp nhận thấy “rất” khó khăn khi tuyển dụng các vai trò liên quan đến AI.

Việc thiết lập quan hệ đối tác với các chuyên gia AI và đào tạo lại hoặc nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện tại có thể giúp các công ty vượt qua thách thức này. Kiến thức về AI không chỉ cần thiết cho việc triển khai thành công mà còn là chìa khóa để sử dụng công nghệ hiệu quả. Các kênh khác có thể giúp tìm kiếm nhân tài AI và thu hẹp khoảng cách kỹ năng bao gồm các trường đại học kỹ thuật hàng đầu, các công ty công nghệ toàn cầu …

2. Chi phí cao khi triển khai AI

Thiếu chuyên môn không phải là rào cản duy nhất mà các doanh nghiệp đang gặp phải với AI. Nhiều công ty đã nhận ra chi phí triển khai AI cao hơn nhiều so với dự kiến ban đầu. Rất nhiều doanh nghiệp cho rằng chi phí là rào cản triển khai các công cụ AI mới nhất. Hiện tại, doanh nghiệp khó và ngại tiếp cận các dự án AI khiến chúng bị trì hoãn trong giai đoạn phát triển thử nghiệm.

Và càng khó khăn hơn khi giải pháp AI phức tạp và toàn diện thì chi phí ngày càng cao. Tuy nhiên, trong kinh doanh điều quan trọng là phải suy nghĩ về giải pháp nào có thể mang lại lợi ích lớn nhất cho doanh nghiệp và cân nhắc lợi ích đó so với chi phí.

3. Thách thức về mặt kỹ thuật

Hệ thống AI cần dữ liệu chất lượng cao, có cấu trúc để học và dự đoán chính xác. Nhưng nhiều doanh nghiệp hiện nay đối mặt với dữ liệu phân mảnh, không cấu trúc và chất lượng kém. Doanh nghiệp cần quản lý, làm sạch và cấu trúc dữ liệu để vượt qua thách thức này.

Thêm vào đó, cơ sở hạ tầng CNTT lỗi thời và không tương thích cũng là rào cản. Hai giải pháp phổ biến là nâng cấp hệ thống hiện có hoặc sử dụng phần mềm trung gian để kết nối công nghệ cũ và mới. Các hệ thống AI cũng cần được kiểm tra lỗ hổng bảo mật để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

Khó khăn trong triển khai AI bắt nguồn từ nội tại doanh nghiệp, như thiếu kỹ năng và kinh nghiệm. Điều quan trọng là chọn đúng công cụ AI phù hợp với lĩnh vực kinh doanh, đảm bảo dễ sử dụng và mang lại giá trị thực tiễn.

4. Lo ngại về vấn đề bảo mật dữ liệu

Khi ứng dụng AI, doanh nghiệp cần cung cấp bigdata cho thuật toán và mô hình học máy. Điều này khiến doanh nghiệp lo ngại về việc mất kiểm soát dữ liệu của mình. Đặc biệt là khi sử dụng các nền tảng AI của bên thứ ba.
Các lỗ hổng bảo mật trong hệ thống AI có thể dẫn đến rò rỉ thông tin ra bên ngoài. Thuật toán AI thường rất phức tạp nên khó kiểm soát và hiểu được cách chúng đưa ra quyết định.
Hiện nay, chưa có một bộ tiêu chuẩn bảo mật chung và đầy đủ cho các hệ thống AI. Điều này khiến doanh nghiệp khó đánh giá và lựa chọn các giải pháp bảo mật phù hợp. Cùng với đó là việc sử dụng AI có thể vi phạm quyền riêng tư của cá nhân. Đặc biệt là khi thu thập và xử lý dữ liệu sinh trắc học.
Các quy định và hình phạt về bảo vệ dữ liệu ngày càng chặt chẽ.
Các cuộc tấn công vào hệ thống AI thường rất tinh vi và khó phát hiện. Ngay cả khi phát hiện được, việc xử lý cũng rất phức tạp và tốn thời gian.

5. Lo ngại về tốc độ phát triển nhanh của AI và rủi ro lạc hậu

Tốc độ phát triển chóng mặt của AI khiến chu kỳ sống của các giải pháp trở nên ngắn ngủi. Các thuật toán và mô hình mới liên tục được cập nhật, nhanh chóng thay thế những công nghệ cũ. Đồng nghĩa với việc doanh nghiệp sẽ đầu tư rủi ro vào công nghệ chưa hoàn thiện, sớm lỗi thời. Hơn thế nữa, việc dự đoán chính xác xu hướng phát triển của AI là vô cùng khó khăn. Điều này khiến doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng đầu tư sai hướng và lãng phí nguồn lực.

Ví dụ thực tế: Các chatbot dựa trên quy tắc đã bị thay thế bởi chatbot sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tại sao chatbot dựa trên quy tắc bị thay thế?

Khả năng hiểu ngôn ngữ hạn chế: Chatbot dựa trên quy tắc không thể hiểu được sự đa dạng và phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên.
Không thể thích ứng: Chatbot không thể tự học và cải thiện theo thời gian, dẫn đến trải nghiệm người dùng kém.
Không thể xử lý các câu hỏi mở: Chatbot chỉ có thể trả lời các câu hỏi có sẵn trong cơ sở dữ liệu.