𝗧𝗵𝗲 𝗔𝗜 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗥𝗲𝗮𝗱𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗚𝗮𝗽
95% các dự án AI thử nghiệm (pilot) tại doanh nghiệp thất bại.
Các mô hình không thất bại. Dữ liệu mới là thứ thất bại.
Hầu hết các công ty đều phát hiện ra các lỗ hổng về hạ tầng trong quá trình thử nghiệm. Đến lúc đó, họ đã mất đi ngân sách và uy tín. Chỉ 15% các công ty cảm thấy sẵn sàng cho agentic AI.
Để thành công, bạn cần bốn yếu tố cùng một lúc:
- Dữ liệu có thể truy cập được
- Dữ liệu sạch và có cấu trúc
- Các hệ thống được kết nối
- Bảo mật tích hợp
Dữ liệu không thể truy cập được sẽ cản trở tiến độ. Dữ liệu của bạn nằm ở nhiều nơi như CRM, ERP và các cơ sở dữ liệu cũ (legacy databases). AI cần dữ liệu này phải luôn cập nhật và được tổ chức tốt.
Chất lượng dữ liệu kém sẽ tạo ra nhiều vấn đề hơn. Các trường dữ liệu bị thiếu và định dạng không nhất quán sẽ dẫn đến sai sót. AI sẽ khuếch đại những sai sót này trên toàn bộ doanh nghiệp của bạn.
Các lỗ hổng hệ thống sẽ cô lập AI của bạn. Một AI về thu mua sẽ trở nên vô dụng nếu nó không thể tiếp cận hệ thống ngân sách hoặc các hợp đồng nhà cung cấp.
Agentic AI làm được nhiều việc hơn là chỉ trả lời câu hỏi. Nó thực hiện hành động. Nó phải đọc dữ liệu, ghi ngược lại vào các hệ thống và kích hoạt các quy trình công việc (workflows). Hầu hết hạ tầng doanh nghiệp không được xây dựng để phục vụ việc này.
Đừng bắt đầu một dự án thử nghiệm mà không có đánh giá mức độ sẵn sàng. Một bản đánh giá tốt phải:
- Lập bản đồ mọi nguồn dữ liệu cho trường hợp sử dụng (use case) của bạn
- Xác định các lỗ hổng về khả năng truy cập
- Kiểm tra chất lượng dữ liệu
- Tài liệu hóa các nhu cầu tích hợp
- Xây dựng lộ trình kỹ thuật
Những công ty thực hiện công việc này trước sẽ sớm đưa được vào vận hành thực tế (production). Những công ty bỏ qua bước này sẽ thất bại ngay giữa quá trình thử nghiệm.
Cộng đồng học tập tùy chọn: https://t.me/GyaanSetuAi