Công ty cung cấp AI Platform cần có năng lực công nghệ, hiểu nghiệp vụ, dữ liệu và khả năng đồng hành để đưa AI từ ý tưởng đến ứng dụng thực tế.
Doanh nghiệp có thể tiếp cận ngày càng nhiều công cụ AI, nhưng đưa AI vào một quy trình thực tế lại là câu chuyện khác. Công nghệ cần làm việc với dữ liệu của tổ chức, thích ứng với nghiệp vụ và giải quyết được vấn đề cụ thể thay vì chỉ thể hiện khả năng của một mô hình AI.
Vì vậy, lựa chọn công ty cung cấp AI Platform không nên chỉ dựa trên danh sách tính năng hay công nghệ đang sử dụng. Doanh nghiệp cần đánh giá cả khả năng hiểu bài toán, năng lực xây dựng nền tảng, cách tiếp cận dữ liệu và khả năng đồng hành trong quá trình triển khai. Những tiêu chí này giúp doanh nghiệp nhìn AI Platform như một năng lực có thể phát triển lâu dài thay vì một công cụ được bổ sung vào hệ thống.
Lựa chọn công ty cung cấp AI Platform bắt đầu từ bài toán doanh nghiệp
Một dự án AI dễ bắt đầu bằng câu hỏi nên sử dụng mô hình nào, tích hợp công nghệ nào hoặc AI có thể tự động hóa được bao nhiêu công việc. Tuy nhiên, những câu hỏi này chỉ thực sự có ý nghĩa sau khi doanh nghiệp xác định được vấn đề cần giải quyết.
Một nhà cung cấp AI Platform phù hợp cần có khả năng đi từ bối cảnh kinh doanh đến bài toán công nghệ. Điều đó đòi hỏi hiểu người dùng của hệ thống là ai, quy trình hiện tại có điểm nghẽn nào, dữ liệu nào đang được sử dụng và AI nên tham gia ở đâu để tạo thêm giá trị.
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tránh triển khai AI chỉ vì công nghệ đang được quan tâm. Thay vì cố gắng đưa AI vào càng nhiều tác vụ càng tốt, nền tảng được xây dựng xoay quanh những nhu cầu có giá trị thực tế.
Do đó, khi trao đổi với một công ty AI Platform, doanh nghiệp không chỉ nên quan tâm họ có thể xây dựng gì. Cách đơn vị đó đặt câu hỏi và phân tích vấn đề trước khi đề xuất công nghệ cũng là một tín hiệu đáng chú ý.
Năng lực công nghệ cần đi cùng khả năng xây dựng nền tảng
AI Platform không chỉ là một mô hình AI được đặt trong giao diện sử dụng. Một nền tảng có thể liên quan đến nhiều lớp năng lực như xử lý ngôn ngữ, thị giác máy tính, học máy, dữ liệu, hạ tầng và khả năng kết nối với những thành phần khác trong hệ thống.
Vì vậy, năng lực của công ty phát triển nền tảng AI cần được nhìn ở cấp độ tổng thể. Doanh nghiệp nên xem xét đơn vị đó có khả năng kết nối các thành phần công nghệ thành một nền tảng phù hợp với môi trường sử dụng hay chỉ cung cấp những công cụ AI riêng lẻ.
Điều này đặc biệt quan trọng khi nhu cầu không dừng ở một tác vụ. Khi AI phải làm việc với nhiều nguồn dữ liệu, nhiều nhóm người dùng hoặc tham gia vào quy trình vận hành, kiến trúc nền tảng và khả năng phát triển dài hạn trở nên quan trọng hơn số lượng tính năng ban đầu.
Một nền tảng AI doanh nghiệp vì thế cần được xây dựng với khả năng thích ứng theo nhu cầu thay đổi, thay vì chỉ giải quyết một yêu cầu tại thời điểm triển khai.
Khả năng hiểu nghiệp vụ tạo khác biệt giữa giải pháp chung và giải pháp phù hợp
Cùng một công nghệ AI có thể được sử dụng trong nhiều ngành, nhưng cách ứng dụng không giống nhau. Y tế, pháp lý, giáo dục hay các lĩnh vực kinh doanh khác đều có hệ thống thuật ngữ, quy trình và tiêu chuẩn riêng.
Một công ty cung cấp AI Platform có năng lực công nghệ nhưng thiếu hiểu biết về môi trường sử dụng có thể xây dựng được hệ thống hoạt động về mặt kỹ thuật nhưng chưa chắc giải quyết đúng vấn đề của người dùng.
Đây là lý do sự kết hợp giữa đội ngũ công nghệ và chuyên gia ngành trở nên quan trọng. Kỹ sư AI hiểu cách xây dựng hệ thống, trong khi chuyên gia chuyên môn giúp làm rõ bối cảnh, tri thức và những giới hạn cần được tôn trọng khi AI tham gia vào công việc.
Khả năng hiểu nghiệp vụ cũng ảnh hưởng đến cách xác định vai trò của AI. Có những tác vụ phù hợp để công nghệ hỗ trợ xử lý, nhưng cũng có những bước cần giữ sự tham gia và quyết định của con người. Một giải pháp phù hợp cần phân biệt được hai nhóm này.
Dữ liệu cần được xem xét ngay từ quá trình thiết kế AI Platform
AI chỉ có thể tạo ra giá trị thực tế khi được đặt trong mối quan hệ với dữ liệu mà tổ chức đang sở hữu. Dữ liệu có thể nằm trong tài liệu nội bộ, hệ thống quản lý, cơ sở dữ liệu hoặc nhiều nguồn khác nhau, với cấu trúc và chất lượng không đồng nhất.
Do đó, đánh giá nhà cung cấp AI Platform cũng cần xem xét cách đơn vị đó tiếp cận dữ liệu. Một giải pháp không nên được thiết kế tách biệt rồi mới tìm cách đưa dữ liệu của doanh nghiệp vào sau cùng.
Cách dữ liệu được tổ chức, sử dụng và bảo vệ cần trở thành một phần của quá trình xây dựng nền tảng. Khi AI được ứng dụng trong những lĩnh vực có dữ liệu nhạy cảm, yêu cầu này càng trở nên quan trọng.
Doanh nghiệp cũng cần nhìn dữ liệu như một yếu tố có thể thay đổi. Nguồn dữ liệu hôm nay chưa chắc giống với nhu cầu trong tương lai. Vì vậy, nền tảng cần có khả năng tiếp tục thích ứng khi dữ liệu và hoạt động của tổ chức phát triển.
Thử nghiệm và kiểm chứng giúp AI đi từ khả năng đến ứng dụng
Một hệ thống AI hoạt động tốt trong môi trường thử nghiệm chưa đồng nghĩa với việc sẽ tạo ra kết quả tương tự khi tham gia quy trình thực tế. Dữ liệu, người dùng và các tình huống phát sinh trong vận hành có thể tạo ra những yêu cầu khác với giai đoạn phát triển ban đầu.
Vì vậy, công ty cung cấp AI Platform cần có cách tiếp cận cho phép thử nghiệm và kiểm chứng giải pháp trước khi mở rộng ứng dụng. Mục tiêu không phải chứng minh AI có thể thực hiện một tác vụ, mà xác định công nghệ có phù hợp với bối cảnh thực tế hay không.
Quá trình kiểm chứng cũng giúp doanh nghiệp nhìn rõ hơn giới hạn của giải pháp. Đây là yếu tố cần thiết để xác định những phần AI có thể hỗ trợ và những phần vẫn cần sự kiểm soát của con người.
Với những ngành có yêu cầu cao về độ tin cậy, bảo mật hoặc trách nhiệm, thử nghiệm không nên là bước phụ sau khi xây dựng nền tảng. Nó cần trở thành một phần trong cách giải pháp được phát triển.
Bảo mật và trách nhiệm phản ánh cách nhà cung cấp nhìn về AI
Khi AI tiếp cận dữ liệu và tham gia sâu hơn vào hoạt động của tổ chức, câu chuyện không còn giới hạn ở hiệu suất. Bảo mật dữ liệu, kiểm soát rủi ro và trách nhiệm trong quá trình sử dụng công nghệ cần được xem xét song song.
Một nhà cung cấp AI Platform phù hợp cần có tư duy về những yếu tố này ngay từ quá trình thiết kế thay vì xử lý sau khi hệ thống đã hoàn thiện. Điều đó đặc biệt cần thiết với các lĩnh vực như y tế hay pháp lý, nơi dữ liệu và quyết định chuyên môn có những yêu cầu riêng.
Trách nhiệm cũng liên quan đến vị trí của con người trong hệ thống. AI có thể hỗ trợ tiếp cận thông tin, xử lý dữ liệu hoặc nâng cao hiệu quả công việc, nhưng không phải mọi quyết định đều nên được chuyển hoàn toàn cho công nghệ.
Cách một đơn vị xác định giới hạn của AI vì vậy cũng là tiêu chí để doanh nghiệp đánh giá triết lý phát triển nền tảng của họ.
Khả năng đồng hành quyết định giá trị của AI sau triển khai
AI Platform không phải một sản phẩm được cài đặt một lần rồi giữ nguyên. Khi doanh nghiệp thay đổi quy trình, mở rộng nguồn dữ liệu hoặc xuất hiện nhu cầu mới, nền tảng cũng cần được điều chỉnh.
Vì vậy, lựa chọn công ty cung cấp AI Platform cần nhìn xa hơn giai đoạn phát triển ban đầu. Khả năng theo dõi, cải tiến và tiếp tục phát triển giải pháp ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị dài hạn của nền tảng.
Một đối tác phù hợp không chỉ bàn giao công nghệ mà còn cần hiểu cách giải pháp vận hành trong thực tế. Những phản hồi từ người dùng và thay đổi của môi trường hoạt động là dữ liệu quan trọng để tiếp tục hoàn thiện hệ thống.
Đây cũng là điểm khác biệt giữa mua một công cụ AI và xây dựng năng lực AI cho tổ chức. Với cách tiếp cận thứ hai, mối quan hệ giữa doanh nghiệp và nhà cung cấp mang tính đồng hành nhiều hơn một giao dịch công nghệ đơn lẻ.
Trivita AI phát triển AI Platform từ đặc thù của từng lĩnh vực
Trivita AI tiếp cận việc xây dựng nền tảng AI theo hướng bắt đầu từ bài toán đặc thù, dữ liệu đặc thù, tri thức chuyên ngành cùng các quy định và tiêu chuẩn liên quan. Thay vì xem một mô hình AI chung là lời giải cho mọi nhu cầu, công nghệ được đặt trong bối cảnh cụ thể mà nó sẽ phục vụ.
Quá trình phát triển đi từ hiểu ngành, phân tích bài toán đến xây dựng nền tảng, triển khai thực tế và tiếp tục phát triển. Cách tiếp cận này đặt công nghệ trong mối quan hệ với con người, dữ liệu và quy trình thay vì tách AI thành một lớp công cụ độc lập.
Để thực hiện hướng đi đó, Trivita AI xây dựng năng lực dựa trên sự kết hợp giữa nhà khoa học, kỹ sư AI và chuyên gia ngành, cùng các năng lực về ngôn ngữ, thị giác máy tính, học máy, dữ liệu và hạ tầng AI. Hoạt động thử nghiệm, kiểm chứng, bảo mật dữ liệu và kiểm soát rủi ro cũng là những yếu tố cần được đặt trong quá trình phát triển giải pháp.
Định hướng này được thể hiện qua hệ sinh thái chuyên biệt gồm MedVita cho y tế, LawVita cho pháp lý và EduVita cho giáo dục. Mỗi nhánh kế thừa năng lực AI cốt lõi nhưng được phát triển dựa trên bối cảnh và yêu cầu riêng của lĩnh vực tương ứng.
Một AI Platform phù hợp cần tạo giá trị cho con người
Lựa chọn công ty cung cấp AI Platform không nên dừng ở việc so sánh mô hình AI, danh sách tính năng hay khả năng trình diễn công nghệ. Điều quan trọng hơn là đơn vị cung cấp có hiểu bài toán của tổ chức, làm việc được với dữ liệu và tri thức chuyên ngành, có phương pháp thử nghiệm, kiểm chứng và đủ khả năng đồng hành khi nhu cầu tiếp tục thay đổi hay không. Với định hướng AI lấy con người làm trung tâm, Trivita AI phát triển các nền tảng chuyên biệt để kết nối năng lực công nghệ với dữ liệu, quy trình và đặc thù từng lĩnh vực, trong đó AI đóng vai trò hỗ trợ con người tiếp cận tri thức, làm việc hiệu quả hơn và đưa ra quyết định tốt hơn. Với doanh nghiệp đang cân nhắc xây dựng AI Platform, xác định đúng bài toán và tiêu chí lựa chọn đối tác là bước quan trọng trước khi quyết định công nghệ nào sẽ được đưa vào hệ thống.
