Các doanh nghiệp ưu tiên AI- Trường hợp cấp thiết cho các nền tảng AI có thể mở rộng, được kết nối

July 1, 2025
10 min read

Doanh nghiệp ưu tiên AI: Trường hợp cấp thiết cho các nền tảng AI có khả năng mở rộng và kết nối

Được trình bày bởi EdgeVerve

Bất chấp những khoản đầu tư đáng kể, AI trong doanh nghiệp thường bị đình trệ ở giai đoạn chứng minh khái niệm - bị mắc kẹt trong các silo và bị giới hạn về quy mô. Nếu không có một chiến lược gắn kết, các tổ chức thường gặp phải những thách thức về khả năng mở rộng, khoảng trống quản trị và phân mảnh dữ liệu. Các thử nghiệm thành công trong tự động hóa dịch vụ khách hàng hoặc phân tích dự đoán có thể không chuyển thành giá trị trên toàn tổ chức nếu các hệ thống AI hoạt động biệt lập.

Đây là nơi các nền tảng AI cấp doanh nghiệp đóng một vai trò chuyển đổi.

Các nền tảng AI hiện đại tạo ra một hệ sinh thái kết nối giữa các đơn vị kinh doanh, cho phép luồng dữ liệu liền mạch, triển khai mô hình tiêu chuẩn hóa và các khuôn khổ quản trị thống nhất. Chúng tạo điều kiện cho khả năng tương tác giữa các hệ thống khác nhau - CRM, ERP, SCM - đảm bảo rằng các mô hình AI có quyền truy cập vào dữ liệu toàn diện, chất lượng cao, rất quan trọng để đưa ra các dự đoán và quyết định hiệu quả. Bằng cách tích hợp các nguồn dữ liệu và mô hình AI khác nhau, các nền tảng này cho phép các tổ chức phá vỡ các silo và đạt được các hoạt động đa chức năng hiệu quả hơn, cuối cùng thúc đẩy kết quả kinh doanh tốt hơn.

Bằng cách kết hợp AI với khả năng tự động hóa và điều phối, các nền tảng cũng cho phép các doanh nghiệp chuyển từ hiệu quả biệt lập sang chuyển đổi hệ thống. Sự thay đổi từ các thử nghiệm AI sang các doanh nghiệp hỗ trợ AI (hoặc phương pháp tiếp cận “từ xưởng đúc đến nhà máy”) là nền tảng để nhận ra lợi thế cạnh tranh bền vững và mở ra các cơ hội tăng trưởng mới.

Nhúng trí thông minh theo ngữ cảnh trên toàn doanh nghiệp

Giá trị thực sự của AI xuất hiện khi trí thông minh được bắt nguồn sâu sắc trong bối cảnh kinh doanh, chứ không phải khi nó hoạt động trừu tượng. Một mô hình bảo trì dự đoán chỉ hiệu quả nếu nó hiểu các sắc thái của một quy trình sản xuất cụ thể. Một giải pháp AI dịch vụ khách hàng phải được đào tạo về từ vựng và tình cảm cụ thể của ngành để cung cấp hỗ trợ có ý nghĩa.

Các nền tảng AI hiện đại trao quyền cho các doanh nghiệp xây dựng các mô hình nhận biết miền có thể diễn giải các tín hiệu, hành vi và rủi ro thông qua lăng kính kiến thức cụ thể của ngành và doanh nghiệp. Trong các ngành như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi các thay đổi quy định diễn ra thường xuyên, việc duy trì trí thông minh theo ngữ cảnh thậm chí còn trở nên quan trọng hơn.

Ví dụ: các mô hình dự đoán dựa trên AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe không chỉ phải được đào tạo trên dữ liệu bệnh nhân mà còn phải thích ứng với các quy định mới liên quan đến quyền riêng tư và các quy trình điều trị. Các nền tảng có khả năng học tập thích ứng đảm bảo các mô hình này tuân thủ, cung cấp biện pháp bảo vệ chống lại cả rủi ro về quy định và hoạt động.

Điều này có nghĩa là quản lý các tập dữ liệu dành riêng cho miền, xếp lớp siêu dữ liệu theo ngữ cảnh và đảm bảo kết quả mô hình được liên kết trực tiếp với KPI hoạt động. Các nền tảng AI làm cho điều này trở nên khả thi bằng cách cung cấp nền tảng để nhúng mức độ phù hợp trong thế giới thực vào mọi đầu ra, do đó kết quả không chỉ chính xác về mặt kỹ thuật mà còn hữu ích và phù hợp với các ưu tiên kinh doanh.

Trí thông minh theo ngữ cảnh cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc xây dựng lòng tin, một điều ngày càng trở nên có giá trị hơn bao giờ hết trong thế giới hướng đến AI ngày nay. AI có trách nhiệm là điều cần thiết và không thể được coi là một ý nghĩ muộn màng. Các nguyên tắc cốt lõi như phát hiện độ lệch, khả năng giải thích và tính công bằng cần được xây dựng vào vòng đời mô hình ngay từ đầu.

Thích ứng AI để luôn phù hợp trong một thế giới đang thay đổi

Trong các thị trường phát triển nhanh chóng, những hiểu biết sâu sắc ngày hôm qua có thể nhanh chóng mất đi sự liên quan của chúng. Kỳ vọng của khách hàng thay đổi, chuỗi cung ứng được sắp xếp lại và bối cảnh pháp lý phát triển. Các mô hình AI vẫn tĩnh lặng khi đối mặt với những thay đổi này có nguy cơ trở nên lỗi thời vì chúng sử dụng thông tin lỗi thời để thông báo cho việc ra quyết định của họ.

Để luôn hiệu quả, AI phải liên tục học hỏi và thích ứng. Điều đó có nghĩa là đào tạo lại và tinh chỉnh các mô hình dựa trên dữ liệu thời gian thực, phản hồi hiệu suất và các điều kiện bên ngoài mới. Một nền tảng AI thống nhất có thể đóng một vai trò quan trọng ở đây bằng cách không chỉ tích hợp dữ liệu mà còn chuyển đổi và cung cấp cho các mô hình AI ở tốc độ và quy mô mong muốn. Nhưng học tập liên tục không chỉ là một chức năng kỹ thuật, mà còn là một tư duy của tổ chức. Các doanh nghiệp cần các quy trình thường xuyên đánh giá hiệu suất mô hình và các nhóm được trao quyền để điều chỉnh để giữ cho AI phù hợp với các mục tiêu kinh doanh.

Ví dụ: một công ty bán lẻ sử dụng AI để dự báo nhu cầu phải thường xuyên hiệu chỉnh lại các mô hình của mình để phản ánh các hành vi tiêu dùng đang thay đổi, xu hướng theo mùa và các dòng sản phẩm mới. Việc căn chỉnh các bản cập nhật đó với kế hoạch hàng tồn kho và các nỗ lực tiếp thị đảm bảo AI tiếp tục thúc đẩy tác động có thể đo lường được.

Các thành phần cốt lõi của việc học tập liên tục bao gồm:

Giám sát độ lệch mô hình: Phát hiện khi các dự đoán của mô hình bắt đầu khác với kết quả mong đợi.
Quy trình đào tạo lại tự động: Hợp lý hóa các bản cập nhật bằng cách kích hoạt đào tạo lại mô hình khi có dữ liệu mới - mà không cần chờ can thiệp thủ công.

Hãy xem xét một mô hình được thiết kế để dự đoán sự gián đoạn chuỗi cung ứng. Khi động lực địa chính trị hoặc hiệu suất của nhà cung cấp thay đổi, mô hình sẽ tự động cập nhật để phản ánh các rủi ro mới nổi - đảm bảo các quyết định nhanh nhẹn, sáng suốt. Nền tảng AI cung cấp năng lượng cho nó phải linh hoạt và có khả năng mở rộng, không cứng nhắc, để đáp ứng nhu cầu phát triển của doanh nghiệp.

Khuếch đại tiềm năng của con người với AI

Bất chấp câu chuyện xung quanh việc AI thay thế công việc, các doanh nghiệp thành công nhất sẽ là những doanh nghiệp sử dụng AI và tự động hóa để khuếch đại tiềm năng của con người, chứ không phải làm giảm nó.

Các nền tảng AI hiện đại tích hợp các hệ thống trí thông minh ra quyết định hỗ trợ người ra quyết định chứ không thay thế họ. Ví dụ:

Trong hỗ trợ khách hàng, AI có thể đề xuất các hành động tốt nhất tiếp theo trong khi con người vẫn giữ quyền quyết định cuối cùng.
Trong các dịch vụ tài chính, AI có thể làm nổi bật các giao dịch bất thường để con người xem xét thay vì đưa ra các quyết định đơn phương.
Trong các hoạt động chuỗi cung ứng, AI có thể đề xuất các tuyến đường tối ưu dựa trên phân tích dự đoán, trao quyền cho các nhà quản lý đưa ra các lựa chọn sáng suốt hơn.

Bằng cách kết hợp AI với tự động hóa trong một thiết kế lấy con người làm trung tâm, các doanh nghiệp có thể thúc đẩy môi trường làm việc viên mãn hơn, thúc đẩy năng suất cao hơn và mở ra sự đổi mới ở quy mô lớn.

Mối quan hệ cộng sinh giữa con người và máy móc này không chỉ là một mục tiêu công nghệ, mà còn là một sự chuyển đổi văn hóa xác định tương lai của công việc. Các doanh nghiệp nên ưu tiên các nền tảng AI tối ưu hóa TCO thông qua kiến trúc mô-đun, hiệu quả về tài nguyên, đồng thời tối đa hóa ROI bằng cách tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có - nâng cao giá trị từ các khoản đầu tư kỹ thuật số trong quá khứ với sự gián đoạn tối thiểu hoặc chi phí gia tăng.

Xây dựng các doanh nghiệp linh hoạt, thích ứng

Hành trình trở thành một doanh nghiệp ưu tiên AI là phức tạp. Nó đòi hỏi nhiều hơn là chỉ các công nghệ mới; nó đòi hỏi các quy trình được hình dung lại, các mô hình quản trị mới, cam kết lãnh đạo và sẵn sàng liên tục phát triển.

Các nền tảng AI là nền tảng công nghệ của sự chuyển đổi này, nhưng sự thay đổi tư duy mà chúng cho phép thậm chí còn quan trọng hơn.

Một doanh nghiệp linh hoạt, ưu tiên AI được đặc trưng bởi:

Trí thông minh tích hợp: AI được nhúng liền mạch vào mọi lớp hoạt động.
Mức độ liên quan theo ngữ cảnh: Các mô hình hiểu các sắc thái của quy trình kinh doanh và nhu cầu của khách hàng.
Sự phát triển liên tục: Các hệ thống thích ứng trở nên thông minh hơn theo thời gian.
Quản trị có trách nhiệm: Các thực tiễn AI đáng tin cậy đảm bảo tính công bằng, minh bạch và tuân thủ quy định.

Bằng cách nắm lấy AI được kết nối, theo ngữ cảnh và liên tục, các doanh nghiệp có thể xây dựng lợi thế thích ứng, phản ứng nhanh hơn với sự gián đoạn, khám phá các cơ hội tăng trưởng mới và mang lại giá trị vượt trội cho khách hàng và các bên liên quan. Các doanh nghiệp đầu tư vào các nền tảng AI linh hoạt, có khả năng mở rộng và đạo đức ngày nay không chỉ chuẩn bị cho tương lai; họ đang tích cực định hình nó.

N Shashidhar là VP và Global Platform Head của EdgeVerve AI Next.

Các bài viết được tài trợ là nội dung do một công ty sản xuất, công ty đó trả tiền cho bài đăng hoặc có mối quan hệ kinh doanh với VentureBeat và chúng luôn được đánh dấu rõ ràng. Để biết thêm thông tin, hãy liên hệ với sales@venturebeat.com.

AI Today - SkyAI