Nhiều công cụ AI nhưng không kết nối khiến dữ liệu và quy trình bị phân mảnh, làm doanh nghiệp khó hình thành năng lực AI dùng chung và mở rộng lâu dài.
Doanh nghiệp có thể bắt đầu ứng dụng AI từ nhiều nhu cầu khác nhau. Marketing sử dụng một công cụ hỗ trợ nội dung, bộ phận vận hành thử nghiệm AI để xử lý tài liệu, nhóm khác triển khai hệ thống tìm kiếm thông tin hoặc tự động hóa một số tác vụ. Mỗi công cụ giải quyết được một vấn đề riêng và mang lại giá trị nhất định cho người sử dụng.
Tuy nhiên, khi số lượng ứng dụng tăng lên, một vấn đề mới có thể xuất hiện. Các công cụ hoạt động độc lập, sử dụng những nguồn dữ liệu khác nhau và khó tham gia vào cùng một quy trình. Doanh nghiệp rơi vào tình trạng nhiều công cụ AI nhưng không kết nối, dù nhìn bề ngoài mức độ ứng dụng AI đã tăng đáng kể.
Điểm nghẽn lúc này không còn nằm ở việc thiếu công cụ. Doanh nghiệp cần xem xét cách những năng lực AI đang được tổ chức, kết nối với dữ liệu và tích hợp vào hệ thống chung. Nếu mỗi nhu cầu tiếp tục được giải quyết bằng một công cụ riêng, số lượng ứng dụng có thể tăng nhưng năng lực AI ở cấp độ tổ chức chưa chắc phát triển tương ứng.
AI rời rạc xuất hiện khi mỗi nhu cầu được giải quyết bằng một công cụ riêng
Việc các phòng ban chủ động thử nghiệm AI là một cách tự nhiên để doanh nghiệp bắt đầu tiếp cận công nghệ. Mỗi nhóm hiểu rõ vấn đề của mình và có thể nhanh chóng lựa chọn công cụ phù hợp với một tác vụ cụ thể. Cách tiếp cận này giúp giảm thời gian thử nghiệm và cho phép tổ chức nhìn thấy giá trị của AI ở quy mô nhỏ.
Sự phân mảnh bắt đầu rõ hơn khi các thử nghiệm riêng lẻ cùng tồn tại trong một doanh nghiệp. Một bộ phận có thể sử dụng công cụ AI riêng, bộ phận khác triển khai một hệ thống khác, trong khi một số ứng dụng được phát triển để phục vụ những nghiệp vụ chuyên biệt. Mỗi giải pháp có dữ liệu, tài khoản, cách vận hành và phạm vi sử dụng riêng.
Doanh nghiệp lúc này có thể sở hữu nhiều hệ thống AI nhưng chưa hình thành được một hệ thống năng lực AI thống nhất. Khi xuất hiện nhu cầu kết nối dữ liệu giữa các bộ phận hoặc xây dựng một quy trình đi qua nhiều hệ thống, giới hạn của cách triển khai rời rạc bắt đầu bộc lộ.
Vấn đề vì vậy không nằm ở số lượng công cụ nhiều hay ít. Một doanh nghiệp hoàn toàn có thể cần nhiều ứng dụng AI khác nhau. Điều cần xem xét là những ứng dụng đó có khả năng cùng hoạt động trên một lớp năng lực chung hay mỗi công cụ đang trở thành một điểm tách biệt mới trong hệ thống công nghệ.
AI không tích hợp làm dữ liệu và quy trình tiếp tục bị chia cắt
AI chỉ tạo ra giá trị trong mối quan hệ với dữ liệu và quy trình mà nó phục vụ. Khi mỗi công cụ hoạt động độc lập, sự phân mảnh không chỉ xuất hiện ở lớp công nghệ mà có thể lan sang cách dữ liệu được khai thác và cách công việc được thực hiện.
Dữ liệu khó trở thành nguồn lực dùng chung
Mỗi ứng dụng AI có thể cần một nhóm dữ liệu riêng. Nếu các công cụ không được kết nối, cùng một loại dữ liệu có thể phải được đưa vào nhiều hệ thống hoặc xử lý theo nhiều cách khác nhau. Điều này khiến doanh nghiệp khó xây dựng một cách tiếp cận thống nhất đối với dữ liệu phục vụ AI.
Khi AI không liên thông, thông tin tạo ra ở một hệ thống cũng khó trở thành đầu vào tự nhiên cho hệ thống khác. Người dùng có thể phải chuyển dữ liệu thủ công hoặc thực hiện thêm các bước trung gian để tiếp tục công việc.
Vấn đề trở nên rõ hơn khi nhu cầu sử dụng vượt ra khỏi phạm vi một phòng ban. Dữ liệu vốn đã nằm ở nhiều nguồn khác nhau lại tiếp tục được khai thác thông qua những công cụ AI độc lập, khiến bài toán kết nối ngày càng phức tạp khi doanh nghiệp muốn mở rộng.
Quy trình bị chia thành nhiều điểm sử dụng AI riêng lẻ
Một quy trình doanh nghiệp thường không kết thúc trong một công cụ. Công việc có thể đi qua nhiều bộ phận, nhiều nguồn thông tin và nhiều bước xử lý trước khi tạo ra kết quả cuối cùng.
Nếu AI chỉ xuất hiện như các điểm hỗ trợ riêng lẻ, người dùng phải tự kết nối những điểm đó. Một công cụ tạo ra kết quả, con người chuyển kết quả sang hệ thống tiếp theo rồi tiếp tục xử lý ở một ứng dụng khác. AI có thể giúp từng bước nhanh hơn nhưng toàn bộ quy trình vẫn bị chia cắt.
Do đó, hiệu quả của một công cụ riêng lẻ chưa phản ánh đầy đủ hiệu quả ở cấp độ tổ chức. Khi đánh giá AI, doanh nghiệp cần nhìn cả hành trình của dữ liệu và công việc thay vì chỉ đo khả năng thực hiện từng tác vụ.
AI thiếu nền tảng chung khiến việc mở rộng ngày càng phức tạp
Tình trạng nhiều công cụ AI nhưng không kết nối có thể chưa tạo ra trở ngại lớn khi doanh nghiệp chỉ triển khai một vài thử nghiệm. Tuy nhiên, khi nhu cầu tăng lên, mỗi hệ thống mới lại bổ sung thêm một lớp cần quản lý và kết nối.
Doanh nghiệp có thể phải giải quyết lặp lại những vấn đề tương tự như cách truy cập dữ liệu, phân quyền người dùng, kết nối hạ tầng hay đưa kết quả AI vào quy trình. Nếu từng ứng dụng được xây dựng như một hệ thống độc lập, việc mở rộng đồng nghĩa với việc tiếp tục xử lý những bài toán nền tảng nhiều lần.
Một lớp nền chung giúp thay đổi cách tiếp cận này. Thay vì yêu cầu mọi ứng dụng giống nhau, doanh nghiệp có thể xác định những năng lực cốt lõi nào nên được chia sẻ và những phần nào cần tiếp tục chuyên biệt theo từng nhu cầu.
Chẳng hạn, các phòng ban có thể cần những ứng dụng khác nhau nhưng vẫn có nhu cầu sử dụng chung một số nguồn dữ liệu, năng lực AI hoặc hạ tầng. Khi những thành phần này được tổ chức thành lớp nền, ứng dụng mới có thể phát triển dựa trên năng lực đã có thay vì luôn bắt đầu từ một hệ thống tách biệt.
Nền tảng chung vì vậy không có nghĩa gom mọi công cụ thành một ứng dụng duy nhất. Mục tiêu là tạo khả năng kết nối giữa những năng lực cần dùng chung, đồng thời vẫn giữ không gian để từng giải pháp thích ứng với bài toán và người dùng cụ thể.
Kết nối AI cần đi cùng khả năng chuyên biệt theo từng nhu cầu
Giải quyết sự phân mảnh không có nghĩa doanh nghiệp nên loại bỏ mọi công cụ đang sử dụng và chuyển sang một giải pháp duy nhất. Các bộ phận khác nhau vẫn có những nhu cầu riêng và trong nhiều trường hợp cần những ứng dụng được thiết kế phù hợp với nghiệp vụ của mình.
Điểm quan trọng là tìm được sự cân bằng giữa nền tảng chung và năng lực chuyên biệt. Một lớp công nghệ có thể tạo cơ sở cho việc chia sẻ những thành phần cần thiết, trong khi các ứng dụng phía trên tiếp tục được phát triển theo từng bài toán.
Cách tiếp cận này đặc biệt cần thiết khi AI đi vào những lĩnh vực có tri thức và quy trình chuyên môn rõ rệt. Một ứng dụng dành cho y tế không thể được thiết kế giống một ứng dụng pháp lý chỉ vì cả hai cùng sử dụng AI. Công nghệ cốt lõi có thể được kế thừa, nhưng dữ liệu, tri thức, quy trình và yêu cầu sử dụng vẫn cần được xem xét theo từng lĩnh vực.
Nhờ đó, doanh nghiệp không phải lựa chọn giữa hai hướng hoàn toàn đối lập là sử dụng một công cụ cho mọi nhu cầu hoặc xây dựng từng hệ thống độc lập. Nền tảng chung có thể đóng vai trò kết nối, còn sự chuyên biệt giúp AI tiếp tục phù hợp với môi trường mà con người thực sự làm việc.
Đây cũng là nền tảng để doanh nghiệp chuyển từ tư duy sở hữu nhiều công cụ AI sang xây dựng năng lực AI. Giá trị không còn được đo đơn thuần bằng số lượng ứng dụng đã triển khai mà bằng khả năng những ứng dụng đó cùng đóng góp vào dữ liệu, quy trình và mục tiêu chung của tổ chức.
Trivita AI kết nối năng lực nền tảng với các ứng dụng chuyên biệt
Trivita AI tiếp cận AI theo hướng xây dựng năng lực công nghệ cốt lõi và phát triển các nền tảng chuyên biệt theo từng lĩnh vực. Thay vì xem một mô hình chung là giải pháp có thể áp dụng nguyên trạng cho mọi nhu cầu, công nghệ được đặt trong mối quan hệ với bài toán, dữ liệu, tri thức chuyên ngành và quy trình thực tế.
Cách tiếp cận này tạo ra hai lớp có mối quan hệ với nhau. Năng lực AI cốt lõi đóng vai trò nền tảng để hỗ trợ quá trình phát triển, trong khi từng giải pháp tiếp tục được chuyên biệt hóa theo môi trường sử dụng. Trivita AI xây dựng năng lực liên quan đến ngôn ngữ, thị giác máy tính, học máy, dữ liệu và hạ tầng AI, đồng thời kết hợp nhà khoa học, kỹ sư AI với chuyên gia ngành trong quá trình phát triển.
Định hướng một nền tảng chung và nhiều năng lực chuyên biệt cũng được thể hiện qua hệ sinh thái Trivita AI. MedVita dành cho lĩnh vực 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 đặc thù riêng về dữ liệu, tri thức và môi trường sử dụng nhưng được đặt trong cùng định hướng phát triển AI lấy con người làm trung tâm.
Cách tổ chức này hướng đến việc AI không tồn tại như những công cụ độc lập chỉ giải quyết từng tác vụ. Năng lực công nghệ cần có khả năng kế thừa và phát triển, trong khi từng ứng dụng vẫn đủ chuyên biệt để phù hợp với con người và bối cảnh mà nó phục vụ.
Từ nhiều công cụ AI đến một năng lực có thể kết nối
Tình trạng nhiều công cụ AI nhưng không kết nối cho thấy số lượng ứng dụng chưa phản ánh đầy đủ mức độ trưởng thành về AI của một tổ chức, bởi khi dữ liệu vẫn phân mảnh, quy trình phải kết nối thủ công và mỗi nhu cầu mới lại tạo thêm một hệ thống độc lập, doanh nghiệp sẽ khó biến những thử nghiệm riêng lẻ thành năng lực có thể sử dụng và phát triển lâu dài. Hướng tiếp cận phù hợp không nhất thiết là thay thế mọi công cụ bằng một giải pháp duy nhất, mà là xác định những năng lực, dữ liệu và hạ tầng cần được tổ chức trên một lớp nền chung, đồng thời duy trì khả năng chuyên biệt hóa theo từng phòng ban và lĩnh vực. Với định hướng kết nối năng lực AI cốt lõi cùng các nền tảng chuyên biệt, Trivita AI hướng đến một hệ sinh thái trong đó công nghệ có thể phát triển theo từng bài toán nhưng vẫn đặt con người, dữ liệu và nhu cầu sử dụng thực tế ở trung tâm.
