AI Platform cho doanh nghiệp kết nối dữ liệu, công nghệ và quy trình trên nền tảng chung, giúp tổ chức triển khai và mở rộng ứng dụng AI hiệu quả hơn.
Doanh nghiệp có thể tiếp cận AI bằng nhiều cách. Một bộ phận sử dụng công cụ hỗ trợ xử lý tài liệu, một nhóm triển khai AI để khai thác dữ liệu, trong khi những đơn vị khác thử nghiệm tự động hóa hoặc xây dựng ứng dụng cho nghiệp vụ riêng. Cách tiếp cận này giúp AI nhanh chóng đi vào công việc nhưng cũng đặt ra một vấn đề khi số lượng ứng dụng ngày càng tăng.
Nếu mỗi nhu cầu được giải quyết bằng một công cụ riêng, doanh nghiệp có thể sở hữu nhiều ứng dụng AI nhưng chưa hình thành được năng lực AI thống nhất. Dữ liệu tiếp tục nằm ở nhiều nơi, các hệ thống khó kết nối và những thành phần công nghệ tương tự có thể phải được xây dựng lại cho từng dự án.
AI Platform cho doanh nghiệp tạo ra một hướng tiếp cận khác. Thay vì chỉ bổ sung thêm một công cụ, nền tảng hướng đến việc tổ chức những năng lực AI có thể dùng chung, kết nối với dữ liệu và quy trình, đồng thời tạo cơ sở để các ứng dụng chuyên biệt tiếp tục được phát triển theo nhu cầu thực tế.
Doanh nghiệp cần nền tảng khi AI vượt khỏi phạm vi một vài công cụ
Trong giai đoạn thử nghiệm, một công cụ AI riêng lẻ có thể đáp ứng tốt nhu cầu. Doanh nghiệp chưa cần thay đổi nhiều về hạ tầng và từng phòng ban có thể chủ động lựa chọn giải pháp phù hợp với công việc của mình.
Bài toán thay đổi khi AI bắt đầu xuất hiện ở nhiều bộ phận. Marketing có nhu cầu riêng, vận hành cần một cách sử dụng khác, trong khi các nhóm chuyên môn lại làm việc với những loại dữ liệu và quy trình đặc thù. Số lượng ứng dụng tăng đồng nghĩa doanh nghiệp phải quản lý nhiều điểm công nghệ hơn.
Nếu các ứng dụng này hoạt động độc lập, những gì được xây dựng ở dự án trước chưa chắc có thể đóng góp cho dự án tiếp theo. Mỗi nhóm có thể phải kết nối lại dữ liệu, thiết lập cách sử dụng AI và giải quyết những vấn đề tích hợp tương tự.
Nền tảng AI cho doanh nghiệp trở nên cần thiết khi tổ chức muốn chuyển từ thử nghiệm từng công cụ sang xây dựng năng lực AI có thể phát triển lâu dài. Mục tiêu không phải gom mọi nhu cầu vào một ứng dụng duy nhất, mà xác định đâu là những thành phần có thể dùng chung và đâu là phần cần được phát triển riêng theo nghiệp vụ.
Từ góc nhìn này, AI Platform không chỉ phục vụ một trường hợp sử dụng. Nền tảng đóng vai trò lớp năng lực phía dưới để nhiều ứng dụng có thể được xây dựng và phát triển trên những gì doanh nghiệp đã có.
AI Platform kết nối công nghệ với dữ liệu và quy trình vận hành
Một nền tảng AI doanh nghiệp không tạo ra giá trị chỉ nhờ khả năng của mô hình. AI cần được kết nối với dữ liệu phù hợp và tham gia vào quy trình thực tế thì công nghệ mới có thể hỗ trợ hoạt động của tổ chức.
Đây cũng là điểm khác biệt giữa việc sở hữu một công cụ AI và xây dựng AI Platform doanh nghiệp. Nền tảng cần tạo điều kiện để các thành phần phía dưới có thể phối hợp thay vì tiếp tục tồn tại như những hệ thống tách biệt.
Dữ liệu cần được tổ chức để phục vụ đúng bài toán
Dữ liệu doanh nghiệp có thể nằm trong tài liệu, cơ sở dữ liệu, phần mềm nghiệp vụ hoặc nhiều hệ thống được xây dựng ở những giai đoạn khác nhau. Khi mỗi ứng dụng AI tự kết nối với dữ liệu theo một cách, việc quản lý sẽ trở nên phức tạp hơn khi số lượng ứng dụng tăng.
Nền tảng AI tích hợp tạo cơ sở để doanh nghiệp tổ chức cách các ứng dụng tiếp cận nguồn dữ liệu phù hợp. Điều này không có nghĩa mọi thông tin phải được đưa về một nơi hoặc mọi ứng dụng đều được sử dụng cùng một dữ liệu.
Điều quan trọng là doanh nghiệp có một cách tiếp cận có hệ thống đối với nguồn dữ liệu, quyền sử dụng và cách thông tin được đưa vào từng ứng dụng. Nhờ đó, bài toán mới có thể tận dụng những kết nối đã có thay vì luôn bắt đầu lại.
AI cần tham gia trực tiếp vào dòng công việc
Một công cụ AI có thể tạo ra kết quả tốt nhưng vẫn nằm ngoài quy trình nếu người dùng phải liên tục sao chép, tải xuống hoặc chuyển dữ liệu sang hệ thống khác. Trong trường hợp đó, AI hỗ trợ một tác vụ nhưng chưa thực sự trở thành một phần của hoạt động doanh nghiệp.
AI Platform có thể tạo cơ sở để năng lực AI được kết nối với workflow. Kết quả của một bước có thể được sử dụng ở bước tiếp theo, trong khi con người tiếp tục tham gia tại những điểm cần đánh giá, kiểm tra hoặc đưa ra quyết định.
Giá trị của nền tảng vì vậy không chỉ nằm ở việc AI thực hiện được gì mà còn ở khả năng công nghệ được đặt đúng vị trí trong quy trình. Đây là điều giúp doanh nghiệp chuyển từ sử dụng AI như một công cụ bên ngoài sang tích hợp AI vào cách công việc thực sự vận hành.
Nền tảng chung tạo điều kiện để AI có thể mở rộng trong doanh nghiệp
Một trong những thách thức lớn khi triển khai AI là khoảng cách giữa thử nghiệm và mở rộng. Một giải pháp có thể hoạt động tốt với một nhóm nhỏ nhưng trở nên khó quản lý khi số lượng người dùng, dữ liệu và quy trình tăng lên.
Nếu mỗi phòng ban phát triển hệ thống riêng, doanh nghiệp có thể phải duy trì nhiều kiến trúc công nghệ cùng lúc. Khi xuất hiện nhu cầu mới, những bài toán liên quan đến dữ liệu, tích hợp hoặc hạ tầng tiếp tục được giải quyết từ đầu.
Enterprise AI Platform hướng đến việc tạo lớp năng lực có thể sử dụng cho nhiều trường hợp phù hợp. Những thành phần có khả năng kế thừa được tổ chức ở cấp độ nền tảng, trong khi từng ứng dụng vẫn có thể phát triển theo nhu cầu của phòng ban hoặc lĩnh vực.
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tránh hai thái cực. Một bên là sử dụng một công cụ chung cho mọi nhu cầu dù không phù hợp với nghiệp vụ. Bên còn lại là xây dựng từng giải pháp hoàn toàn độc lập khiến hệ thống ngày càng phân mảnh.
Nền tảng chung nằm giữa hai hướng đó. Công nghệ cốt lõi có thể được kế thừa, còn ứng dụng phía trên tiếp tục được chuyên biệt hóa. Khi một bài toán mới xuất hiện, doanh nghiệp có thể xem xét năng lực nào đã có và phần nào thực sự cần phát triển thêm.
Khả năng mở rộng vì vậy không chỉ là tăng số lượng người sử dụng cùng một công cụ. Một AI Platform doanh nghiệp cần tạo điều kiện để tổ chức phát triển thêm trường hợp sử dụng mà không phải liên tục xây dựng lại toàn bộ lớp công nghệ phía dưới.
Giá trị của AI Platform nằm ở khả năng tích hợp và phát triển lâu dài
Khi đánh giá một giải pháp AI doanh nghiệp, số lượng tính năng không nên là tiêu chí duy nhất. Một nền tảng có nhiều khả năng AI nhưng khó kết nối với dữ liệu và hệ thống đang vận hành vẫn có thể tạo thêm một điểm tách biệt trong kiến trúc công nghệ.
Khả năng tích hợp vì vậy có vai trò quan trọng. AI Platform cần được đặt trong mối quan hệ với hệ thống hiện có thay vì yêu cầu doanh nghiệp xem mọi thứ đã xây dựng trước đó là những thành phần cần thay thế.
Nền tảng AI tích hợp cũng giúp doanh nghiệp tiếp cận đầu tư theo hướng dài hạn hơn. Khi các năng lực phù hợp có thể tái sử dụng, dự án mới không nhất thiết phải đầu tư lại toàn bộ hạ tầng hoặc xây dựng lại những thành phần tương tự. Nguồn lực có thể tập trung nhiều hơn vào phần cần chuyên biệt hóa cho bài toán.
Tuy nhiên, một nền tảng chỉ thực sự có giá trị khi giải quyết được vấn đề thực tế. Doanh nghiệp không cần xây dựng AI Platform chỉ vì muốn sở hữu một kiến trúc công nghệ lớn hơn. Điểm xuất phát vẫn phải là những vấn đề trong dữ liệu, quy trình và công việc mà AI có thể hỗ trợ.
Điều này cũng giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả AI theo một cách thực tế hơn. Thay vì hỏi nền tảng có bao nhiêu mô hình hoặc tính năng, tổ chức có thể xem xét AI có kết nối được với hoạt động hiện tại, có tạo ra năng lực có thể kế thừa và có tiếp tục thích ứng khi nhu cầu thay đổi hay không.
Trivita AI phát triển nền tảng từ năng lực chung đến ứng dụng chuyên biệt
Trivita AI tiếp cận phát triển AI theo hướng bắt đầu từ bài toán, dữ liệu và bối cảnh sử dụng. Thay vì xem một công nghệ chung là lời giải nguyên trạng cho mọi lĩnh vực, quá trình phát triển cần xác định rõ môi trường mà AI sẽ tham gia và vai trò công nghệ có thể đảm nhận.
Ở lớp nền tảng, các năng lực liên quan đến ngôn ngữ, thị giác máy tính, học máy, dữ liệu và hạ tầng AI tạo cơ sở để phát triển ứng dụng. Những thành phần có khả năng kế thừa có thể đóng vai trò năng lực chung, giúp các bài toán mới không nhất thiết phải được tiếp cận như những hệ thống hoàn toàn tách biệt.
Ở lớp ứng dụng, AI cần được chuyên biệt hóa theo từng lĩnh vực. Dữ liệu y tế khác với dữ liệu pháp lý, trong khi môi trường giáo dục có người dùng, quy trình và mục tiêu riêng. Việc cùng sử dụng AI không có nghĩa những lĩnh vực này có thể sử dụng cùng một cách triển khai.
Định hướng đó được thể hiện trong hệ sinh thái Trivita AI với MedVita dành cho y tế đang được triển khai, VitaLaw dành cho pháp lý đang trong quá trình phát triển và EdVita là định hướng dành cho giáo dục. Mỗi nhánh được phát triển dựa trên bối cảnh riêng nhưng cùng nằm trong định hướng xây dựng năng lực AI lấy con người làm trung tâm.
Theo cách tiếp cận này, AI Platform không nhằm thay thế vai trò của con người bằng một hệ thống tự động hoàn toàn. Công nghệ đóng vai trò hỗ trợ con người khai thác thông tin, tiếp cận tri thức và thực hiện công việc hiệu quả hơn, trong khi những bước cần chuyên môn, đánh giá và trách nhiệm vẫn cần được đặt đúng vị trí trong quy trình.
AI Platform trở thành năng lực khi có thể đồng hành cùng sự phát triển của doanh nghiệp
AI Platform cho doanh nghiệp không chỉ là một tập hợp công nghệ hay thêm một hệ thống AI vào kiến trúc hiện có, mà là cách tổ chức dữ liệu, năng lực AI và các ứng dụng để chúng có thể kết nối, kế thừa và tiếp tục phát triển theo nhu cầu. Khi những thành phần có thể dùng chung được xây dựng thành lớp nền, trong khi từng giải pháp vẫn được chuyên biệt theo nghiệp vụ, doanh nghiệp có cơ sở để hạn chế sự phân mảnh và mở rộng AI trên những năng lực đã có.
Với định hướng AI lấy con người làm trung tâm, Trivita AI tiếp cận nền tảng theo hướng kết nối năng lực công nghệ cốt lõi với từng bối cảnh sử dụng, để AI không chỉ xuất hiện như một công cụ riêng lẻ mà từng bước trở thành năng lực hỗ trợ con người và hoạt động của tổ chức trong dài hạn.
