Chiến Lược Dữ Liệu là Cốt Lõi: Vai Trò Quyết Định của Chất Lượng Dữ Liệu trong Tăng Trưởng Dẫn dắt bởi AI

Trong cuộc đua triển khai Trí tuệ Nhân tạo, nhiều công ty nhận ra rằng thành công của dự án AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của dữ liệu. Sự phụ thuộc này là nguyên nhân khiến nhiều sáng kiến đầy tham vọng bị đình trệ, không thể vượt qua giai đoạn thử nghiệm ban đầu (proof-of-concept - PoC) để trở thành công cụ tạo ra doanh thu thực tế.

1. AI: Phương Tiện Chứ Không Phải Đích Đến

Quan điểm cốt lõi là "Không có chiến lược AI nếu không có chiến lược dữ liệu." Các ứng dụng, tác nhân và mô hình AI chỉ hiệu quả khi được xây dựng trên dữ liệu có chất lượng cao. Nếu không có cơ sở hạ tầng dữ liệu thống nhất và được quản trị tốt, ngay cả những mô hình AI tiên tiến nhất cũng sẽ thất bại.

Nguyên nhân khiến các dự án bị tắc nghẽn thường xoay quanh ba vấn đề phổ biến:

• Dự án không thực sự phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

• Thiếu sự giao tiếp và cộng tác giữa các nhóm.

• Dữ liệu lộn xộn, thiếu chất lượng.

Thành công đến với những doanh nghiệp thiết lập được nền tảng vững chắc từ đầu, bao gồm một nền tảng dữ liệu an toàn, được quản trị và tập trung.

2. Vai Trò của Con Người và Quy trình

Ngay cả với công nghệ xuất sắc, chiến lược AI cũng có thể sụp đổ nếu văn hóa công ty chưa sẵn sàng. Một trong những thách thức lớn nhất là đưa dữ liệu đến tay tất cả mọi người cần nó, chứ không chỉ giới hạn ở một số nhà khoa học dữ liệu. Để AI hoạt động trên quy mô lớn, các công ty phải xây dựng nền tảng vững chắc ở cả ba trụ cột: con người, quy trình và công nghệ.

Điều này đòi hỏi phải phá bỏ các rào cản giữa các phòng ban và làm cho dữ liệu chất lượng cùng các công cụ AI trở nên dễ tiếp cận với mọi người. Khi mọi người làm việc dựa trên một nguồn thông tin duy nhất, các nhóm có thể ngừng tranh cãi về tính chính xác của các con số và bắt đầu đưa ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn.

3. Bước Nhảy Vọt Tiếp Theo: Tác Nhân AI Tự Chủ (Goal-Directed Autonomy)

Sự đột phá thực sự hiện nay là sự xuất hiện của các tác nhân AI (AI agents) có khả năng suy luận và hiểu được nhiều loại dữ liệu cùng một lúc, bất kể cấu trúc hay chất lượng. Điều này bao gồm dữ liệu có cấu trúc (như trong bảng tính) và dữ liệu phi cấu trúc (như trong tài liệu, video, email) – loại dữ liệu chiếm phần lớn dữ liệu của một công ty.

Xu hướng này đang chuyển sang "tính tự chủ định hướng mục tiêu" (goal-directed autonomy). Thay vì phải liên tục hướng dẫn AI (hỏi một câu, nhận một câu trả lời), thế hệ AI tiếp theo cho phép người dùng giao một mục tiêu phức tạp, và tác nhân AI sẽ tự tìm ra các bước cần thiết để hoàn thành mục tiêu đó.

Quá trình này tự động hóa các phần tốn thời gian nhất của công việc khoa học dữ liệu, chẳng hạn như dọn dẹp dữ liệu tẻ nhạt và điều chỉnh mô hình lặp đi lặp lại. Kết quả là, các nhân tài hàng đầu được giải phóng khỏi các công việc thủ công, chuyển vai trò của họ từ người thực hành sang người hoạch định chiến lược, từ đó thúc đẩy giá trị thực cho doanh nghiệp.