Trí tuệ nhân tạo (AI) là vương miện cho mọi doanh nghiệp công nghệ dù nhỏ hay lớn. Và nắm bắt những cơ hội mới với AI là điều mà mọi doanh nghiệp phải làm để giữ vững vị thế của mình. Việc triển khai AI trong kinh doanh sẽ tác động trực tiếp đến sự thành công của các công ty, từ việc ra quyết định được cải thiện đến việc sử dụng tốt hơn các dữ liệu được tạo ra.

Tuy có vẻ thân thiện với doanh nghiệp, nhưng con đường để triển khai AI trong kinh doanh không bằng phẳng. Trong khi các doanh nghiệp lớn có lợi thế, thì các công ty khởi nghiệp (startup) lại gặp không ít thách thức. Dưới đây là một số thách thức điển hình mà các startup phải đối mặt khi triển khai AI.

Thiếu hiểu biết

Mặc dù phần lớn các công ty hiện nay sử dụng học máy, nhưng điều đó không làm cho họ trở thành một công ty AI. Để trở thành một công ty AI thực sự, các doanh nghiệp cần phải có một hệ thống dựa trên các thuật toán tự học và có thể tự đưa ra quyết định.

Đối với startup, để nhận diện các tình huống kinh doanh cho ứng dụng AI, cần có sự hiểu biết sâu sắc về các công nghệ AI hiện tại, các hạn chế và ứng dụng đúng đắn trong doanh nghiệp. Để một hệ thống AI cho kết quả tích cực, đòi hỏi sự kết hợp đúng đắn NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên), học sâu và công nghệ liên quan, điều mà hầu hết các startup không có được. Vì thế các startup có thể đánh mất sự phù hợp và tầm nhìn, do đó không bao giờ có cơ hội mở rộng quy mô. Các chuyên gia tin rằng, trong hầu hết các trường hợp, việc thiếu hiểu biết này có thể là trở ngại chính trong việc áp dụng AI của các startup.

Một vấn đề khác với AI, giống như bất kỳ công nghệ mới nào khác, là sự lạc quan quá mức, dẫn đến việc doanh nghiệp hoạt động mà không có cơ cấu ROI (lợi tức đầu tư) rõ ràng hoặc theo đuổi các mục tiêu không thể. Thường các nhà quản lý mới và các nhà lãnh đạo startup lạc quan quá mức do đọc các nghiên cứu phi thực tế được vẽ ra và tin rằng họ đang tụt lại phía sau. Trên thực tế, để triển khai đúng đắn ứng dụng AI, startup cần có chuyên gia hiểu biết sâu sắc về những tiến bộ hiện tại của nó.

Thiếu tài năng và nguồn lực

Để thành công trong doanh khởi nghiệp, các công ty cần sự kết hợp đúng đắn các tài năng khác nhau. Tương tự, startup AI đòi hỏi chuyên môn và nguồn lực chú trọng vào khoa học hơn và những người có hứng thú với các mô hình phức tạp với có nhiều kỹ năng về toán và giải quyết vấn đề. Một số kỹ năng chính được ưa thích là vật lý, robot, nhận thức và khoa học máy tính với sự chú trọng nhất định vào học máy. Cần có sự kiên nhẫn và sức chịu đựng to lớn để xây dựng một startup, và nguồn cung tài năng phù hợp có thể vẫn chưa được phát triển, điều này khiến hầu hết các startup không có tài năng phù hợp để đối phó với các công nghệ mới. Vì những người phù hợp là cốt lõi của sự thúc đẩy tăng trưởng, việc thiếu nguồn lực phù hợp có thể là yếu tố ngăn cản việc triển khai AI trong startup của bạn.

Hiện tại có khoảng cách kỹ năng AI rất lớn, có thể tác động đáng kể đến các startup muốn lao vào ngành này và tự phát triển các giải pháp tiếp thị AI. Ngay cả các startup có sẵn giải pháp AI cũng cần phải đảm bảo có đủ nhân viên được đào tạo và có kỹ năng để triển khai và quản lý nó, và diễn giải kết quả chính xác. Mặc dù trong một số trường hợp, khoảng cách kỹ năng này có thể được lấp đầy bằng cách triển khai các mô đun đào tạo cho nhân viên hiện tại của bạn, trong khi các startup khác thì dành ngân sách đáng kể để thu hút các chuyên gia AI với gói lương cạnh tranh. Điều này gây áp lực lên ngân sách hiện tại hoặc sẽ tạo ra nhu cầu thuyết phục ban lãnh đạo cao hơn đầu tư nhiều hơn cho AI, điều mà các nhà lãnh đạo startup thường không muốn làm.

Thiếu niềm tin và sự kiên nhẫn

AI là công nghệ tương đối mới và có phần phức tạp. Thường phải mất một khoảng thời gian đáng kể để phát triển hệ thống AI và việc chờ đợi ít nhất hai năm trước khi hệ thống thực sự có thể tạo ra doanh thu đầu tiên là điều bình thường. Có khoảng cách khá lớn giữa lý thuyết và triển khai thực tế, điều này khiến nó trở thành một thách thức lớn đối với các startup muốn thấy lợi nhuận ngay từ ngày đầu kinh doanh. Các nhà sáng lập startup cũng khá thất vọng khi chờ đợi mãi mà không thấy bất kỳ lợi nhuận nào từ khoản đầu tư của họ. Phát triển sản phẩm AI đòi hỏi một sự tương tác sâu rộng với khách hàng tiềm năng để hiểu vấn đề của họ để đào tạo các mô hình tương ứng, việc này cần nhiều thời gian và vốn. Thậm chí đôi khi các startup còn gặp thách thức trong việc cân bằng giữa nghiên cứu và ứng dụng.

Máy tính không đủ mạnh

Để sử dụng AI, cùng với các giải pháp học máy và học sâu, cần có các máy móc đồ sộ và máy tính tiên tiến để giải quyết các vấn đề ở tốc độ siêu nhanh. Và để tạo ra tốc độ làm việc cao như vậy, cần có các bộ xử lý tiên tiến, điều này trở thành một vấn đề lớn đối với các startup vì ngân sách hạn chế. Tuy nhiên, có một giải pháp ngắn hạn, điện toán đám mây và các hệ thống xử lý song song đại trà đáp ứng yêu cầu của các startup. Nhưng, vấn đề thực sự nảy sinh khi khối lượng dữ liệu tiếp tục tăng lên và việc học sâu mang đến những thuật toán phức tạp hơn. Và để giải quyết vấn đề này, các startup cần triển khai các giải pháp cơ sở hạ tầng máy tính thế hệ tiếp theo, như điện toán lượng tử thao tác trên dữ liệu nhanh hơn nhiều so với các máy tính hiện nay.

Có được dữ liệu phù hợp và sử dụng công cụ phù hợp có thể là một số thách thức lớn đối với startup AI. Do đó, điều quan trọng là phải có sự tin tưởng vào công nghệ và cân bằng đúng mức trong việc phát triển các sản phẩm AI.

Cơ sở hạ tầng CNTT kém và không đủ vốn

Công nghệ AI xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và do đó cần phần cứng hiệu năng cao. Để thúc đẩy chiến lược tiếp thị dựa trên AI thành công, các startup cần một cơ sở hạ tầng CNTT mạnh mẽ và hệ thống máy tính tiên tiến đằng sau nó, vốn rất tốn kém để thiết lập và vận hành. Các hệ thống này cũng có thể yêu cầu bảo trì và cập nhật thường xuyên để đảm bảo công việc trôi chảy. Đây có thể là một trở ngại đáng kể cho các startup và các công ty nhỏ với ngân sách CNTT khiêm tốn. Trong khi các công ty lớn như Facebook, Apple, Microsoft, Google, Amazon có ngân sách riêng cho việc triển khai AI, thì các startup và các công ty nhỏ hơn gặp khó khăn khi thực hiện các giải pháp AI cho quy trình kinh doanh của mình.

Tuy nhiên, có một giải pháp để khắc phục vấn đề này. Mặc dù các doanh nghiệp lớn có thể lựa chọn tự phát triển và vận hành phần mềm tiếp thị AI, các startup có nguồn lực ít hơn luôn có thể lựa chọn các giải pháp dựa trên đám mây giá rẻ. Đối với các startup, các nhà cung cấp phần mềm đám mây trở nên cực kỳ có ích, vì họ cung cấp tất cả các cơ sở hạ tầng CNTT cần thiết để chạy phần mềm AI.

Khan hiếm dữ liệu

Một thực tế đó là hiện tại doanh nghiệp được truy cập nhiều dữ liệu nhiều hơn bao giờ hết; tuy nhiên, các bộ dữ liệu dùng cho ứng dụng AI học là rất hiếm. Việc đào tạo AI thường yêu cầu dữ liệu được dán nhãn vốn có giới hạn. Vì vậy đối với các doanh nghiệp, việc tạo tự động các thuật toán ngày càng phức tạp sẽ chỉ làm vấn đề trở nên tồi tệ hơn. Để doanh nghiệp thực hiện thành công chiến lược AI đòi hỏi phải có một bộ dữ liệu cơ bản và cần duy trì một nguồn thông tin phù hợp liên tục để đảm bảo AI luôn được cập nhật. Đối với startup đây là một trở ngại lớn vì rất khan hiếm dữ liệu phù hợp có sẵn.

Các startup có thể thu thập dữ liệu trên các ứng dụng khác nhau với vô số định dạng như văn bản, âm thanh, hình ảnh và video; tuy nhiên, đủ loại nền tảng để thu thập dữ liệu này làm tăng thêm thách thức cho AI. Tất cả dữ liệu này phải được tích hợp theo cách mà AI có thể hiểu và biến thành kết quả hữu ích. Tuy nhiên, dần dần các startup sẽ đầu tư vào việc thiết kế các phương pháp và tập trung vào cách tạo ra các mô hình AI bất chấp sự khan hiếm dữ liệu có dán nhãn.

P.Uyên

Xem thêm