Công ty trí tuệ nhân tạo cần kết nối công nghệ, dữ liệu và chuyên môn ngành để phát triển giải pháp AI phù hợp với bài toán và môi trường sử dụng thực tế.
AI ngày càng xuất hiện trong nhiều hoạt động của doanh nghiệp, từ xử lý dữ liệu, khai thác tài liệu đến tự động hóa quy trình và hỗ trợ con người tiếp cận thông tin. Cùng với nhu cầu đó, thị trường cũng xuất hiện nhiều đơn vị cung cấp công cụ, nền tảng và giải pháp liên quan đến AI.
Tuy nhiên, khả năng cung cấp một công cụ có tính năng AI chưa phản ánh đầy đủ năng lực của một doanh nghiệp phát triển AI. Khi công nghệ đi sâu hơn vào hoạt động thực tế, bài toán không còn dừng ở việc lựa chọn mô hình nào mà mở rộng sang dữ liệu, hạ tầng, quy trình, tri thức chuyên môn và cách con người sử dụng kết quả.
Vì vậy, khi tìm hiểu một công ty trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng không chỉ là xem doanh nghiệp đó sở hữu công nghệ gì. Cần nhìn vào khả năng chuyển năng lực AI thành giải pháp phù hợp với từng vấn đề, tích hợp vào môi trường sử dụng và tiếp tục phát triển khi nhu cầu thay đổi.
Công ty AI cần đi xa hơn việc cung cấp một công cụ
Một doanh nghiệp có thể bắt đầu sử dụng AI thông qua những công cụ sẵn có. Đây là cách phù hợp để thử nghiệm công nghệ với một số tác vụ cụ thể và nhanh chóng đánh giá khả năng ứng dụng. Nhưng khi nhu cầu trở nên chuyên biệt hơn, công cụ chung có thể không giải quyết đầy đủ bài toán.
Một quy trình thực tế thường liên quan đến dữ liệu nội bộ, hệ thống đang vận hành, cách làm việc của người dùng và những yêu cầu riêng của từng lĩnh vực. Nếu giải pháp AI đứng ngoài những yếu tố này, người dùng có thể vẫn phải thực hiện nhiều bước thủ công để đưa kết quả của AI vào công việc.
Công ty AI vì vậy không chỉ cần biết cách sử dụng mô hình. Năng lực quan trọng hơn là xác định công nghệ nên tham gia vào đâu, sử dụng dữ liệu như thế nào và cần được kết nối với hệ thống nào để tạo ra giá trị thực tế.
Điều này cũng tạo ra sự khác biệt giữa việc cung cấp một tính năng AI và phát triển giải pháp AI doanh nghiệp. Một tính năng có thể giải quyết một tác vụ, trong khi một giải pháp cần được đặt trong toàn bộ bối cảnh sử dụng.
Khi đánh giá công ty phát triển AI, doanh nghiệp nên nhìn vào cách đơn vị đó tiếp cận vấn đề. Nếu quá trình luôn bắt đầu từ công nghệ trước khi hiểu nhu cầu, giải pháp có nguy cơ sở hữu nhiều khả năng nhưng khó đi sâu vào hoạt động thực tế.
Năng lực phát triển AI cần kết nối công nghệ với dữ liệu và nghiệp vụ
Một giải pháp AI không được tạo nên chỉ bởi mô hình. Chất lượng và khả năng ứng dụng còn phụ thuộc vào cách dữ liệu được tổ chức, hạ tầng được xây dựng và tri thức chuyên môn được đưa vào quá trình phát triển.
Do đó, năng lực của một công ty triển khai AI cần được nhìn như sự kết hợp của nhiều thành phần thay vì chỉ tập trung vào một công nghệ riêng lẻ.
Năng lực công nghệ tạo nền móng cho giải pháp
Tùy bài toán, AI có thể liên quan đến xử lý ngôn ngữ, thị giác máy tính, học máy, dữ liệu hoặc những năng lực công nghệ khác. Đội ngũ phát triển cần hiểu đặc điểm của từng hướng tiếp cận để lựa chọn công nghệ phù hợp thay vì đưa cùng một mô hình vào mọi vấn đề.
Bên cạnh mô hình, hạ tầng cũng đóng vai trò quan trọng. Một thử nghiệm có thể hoạt động tốt trong phạm vi nhỏ nhưng khi số lượng người dùng và dữ liệu tăng lên, yêu cầu về vận hành, tích hợp và khả năng phát triển tiếp cũng thay đổi.
Công ty AI vì vậy cần nhìn giải pháp như một hệ thống. Mô hình là một thành phần quan trọng, nhưng dữ liệu, hạ tầng và khả năng kết nối mới giúp công nghệ đi vào hoạt động lâu dài.
Hiểu nghiệp vụ giúp AI được đặt đúng bối cảnh
Cùng một năng lực AI có thể được sử dụng rất khác nhau trong từng lĩnh vực. Một hệ thống xử lý ngôn ngữ trong môi trường pháp lý phải làm việc với dữ liệu, thuật ngữ và quy trình khác một ứng dụng dành cho giáo dục hay y tế.
Vì vậy, tri thức chuyên ngành cần tham gia vào quá trình phát triển. Đội ngũ công nghệ hiểu cách xây dựng hệ thống, trong khi người có chuyên môn giúp xác định bài toán, bối cảnh và cách kết quả sẽ được sử dụng.
Sự kết hợp này giúp hạn chế cách tiếp cận xem AI như một lời giải chung cho mọi ngành. Công nghệ có thể cung cấp lớp năng lực cốt lõi, nhưng giải pháp phía trên vẫn cần được chuyên biệt hóa theo môi trường thực tế.
Khả năng triển khai quyết định AI có đi được từ thử nghiệm đến vận hành?
Một mô hình hoạt động trong giai đoạn thử nghiệm chưa đồng nghĩa giải pháp đã sẵn sàng để sử dụng trong doanh nghiệp. Khi AI đi vào thực tế, công nghệ phải làm việc cùng dữ liệu, phần mềm, workflow và người dùng đang tồn tại.
Công ty triển khai AI vì vậy cần giải quyết khoảng cách giữa khả năng kỹ thuật và khả năng vận hành. Đây là giai đoạn mà nhiều vấn đề không xuất hiện trong thử nghiệm bắt đầu trở nên rõ ràng.
Chẳng hạn, dữ liệu cần được đưa đến đúng bước trong quy trình, kết quả AI cần được chuyển sang hệ thống tiếp theo và quyền truy cập phải phù hợp với từng nhóm người dùng. Một giải pháp có thể đưa ra kết quả tốt nhưng vẫn khó sử dụng nếu người dùng phải liên tục chuyển dữ liệu thủ công giữa AI và các công cụ khác.
Khả năng tích hợp vì thế là một phần quan trọng của quá trình triển khai. AI cần được đặt trong kiến trúc công nghệ hiện có thay vì trở thành một hệ thống tách biệt mới.
Bên cạnh đó, giải pháp cũng cần có khả năng tiếp tục điều chỉnh. Dữ liệu thay đổi, quy trình phát triển và nhu cầu của người dùng không đứng yên. Một dự án AI không nên được xem là hoàn thành ngay khi hệ thống bắt đầu hoạt động.
Khả năng triển khai thực tế giúp phân biệt giữa một thử nghiệm công nghệ và một năng lực có thể đồng hành cùng doanh nghiệp. Giá trị không chỉ nằm ở việc AI làm được gì trong môi trường kiểm thử mà còn ở việc con người có thể sử dụng công nghệ như thế nào trong công việc hằng ngày.
Công ty AI Việt Nam có cơ hội phát triển từ những bài toán chuyên biệt
Thị trường AI không chỉ xoay quanh việc xây dựng những mô hình có quy mô lớn. Một hướng phát triển quan trọng khác là đưa năng lực AI đến gần hơn với những vấn đề cụ thể của doanh nghiệp và từng lĩnh vực.
Đây là không gian mà công ty AI Việt Nam có thể tập trung vào việc hiểu bối cảnh sử dụng, dữ liệu và nhu cầu của thị trường trong nước. Giá trị không nhất thiết đến từ việc tạo ra một công nghệ có thể giải quyết mọi vấn đề, mà từ khả năng kết hợp những năng lực phù hợp để xây dựng giải pháp cho từng bài toán.
Hướng tiếp cận chuyên biệt cũng phù hợp với đặc điểm của AI. Y tế, pháp lý, giáo dục hay vận hành doanh nghiệp đều có ngôn ngữ, dữ liệu, quy trình và người dùng khác nhau. Nếu chỉ đưa một công cụ chung vào các môi trường này, khoảng cách giữa khả năng công nghệ và nhu cầu thực tế có thể vẫn còn lớn.
Do đó, doanh nghiệp AI có thể tạo ra giá trị bằng cách phát triển một lớp năng lực công nghệ có khả năng kế thừa, sau đó chuyên biệt hóa thành các nền tảng và ứng dụng theo từng lĩnh vực.
Cách làm này đồng thời giúp tránh hai thái cực: xây dựng lại toàn bộ công nghệ cho mỗi bài toán hoặc cố gắng sử dụng một giải pháp giống nhau cho mọi ngành. Những năng lực cốt lõi có thể được dùng chung, trong khi dữ liệu, tri thức và quy trình tiếp tục được phát triển theo từng bối cảnh.
Trivita AI phát triển AI theo hướng nền tảng và chuyên biệt hóa
Trivita AI định hướng phát triển AI lấy con người làm trung tâm, trong đó công nghệ được xây dựng để đồng hành và hỗ trợ con người thay vì thay thế vai trò của con người. Cách tiếp cận bắt đầu từ việc hiểu lĩnh vực và bài toán trước khi xác định AI sẽ tham gia như thế nào.
Ở lớp công nghệ, Trivita AI phát triển các năng lực liên quan đến ngôn ngữ, thị giác máy tính, học máy, dữ liệu và hạ tầng AI. Việc kết hợp nhà khoa học, kỹ sư AI và chuyên gia ngành tạo cơ sở để công nghệ được đặt trong mối quan hệ với nhu cầu sử dụng thực tế.
Những năng lực có khả năng kế thừa đóng vai trò lớp nền, trong khi giải pháp phía trên được chuyên biệt hóa theo từng lĩnh vực. Cách tổ chức này hướng đến việc tránh xây dựng các ứng dụng AI hoàn toàn tách biệt, đồng thời không áp dụng một giải pháp chung nguyên trạng cho mọi bài toán.
Định hướng đó được thể hiện qua 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 có dữ liệu, tri thức và quy trình riêng nhưng cùng được phát triển trên tinh thần kết nối công nghệ với con người và chuyên môn ngành.
Theo cách tiếp cận này, giá trị của AI không được đo bằng việc công nghệ có thể thay thế bao nhiêu công việc. Điều quan trọng hơn là AI có thể hỗ trợ con người khai thác thông tin, tiếp cận tri thức và thực hiện công việc hiệu quả hơn như thế nào trong từng môi trường cụ thể.
Công ty trí tuệ nhân tạo tạo giá trị khi công nghệ giải quyết được bài toán thực tế
Một công ty trí tuệ nhân tạo không chỉ được xác định bởi việc sở hữu hay sử dụng những công nghệ AI mới, mà còn bởi khả năng kết nối công nghệ với dữ liệu, nghiệp vụ, hệ thống và con người để tạo thành giải pháp có thể triển khai trong thực tế. Khi năng lực AI cốt lõi được xây dựng thành nền tảng có khả năng kế thừa, đồng thời từng ứng dụng được chuyên biệt hóa theo lĩnh vực, AI có cơ sở để phát triển từ những thử nghiệm riêng lẻ thành năng lực hỗ trợ lâu dài. Đây cũng là hướng Trivita AI theo đuổi khi phát triển hệ sinh thái AI theo từng lĩnh vực, đặt con người ở trung tâm và xem công nghệ là công cụ đồng hành để giải quyết những vấn đề thực tế thay vì trở thành mục tiêu tự thân.
