Để thành công, yếu tố con người là điều không thể thiếu. Bạn cần có một đội ngũ vận hành giỏi, hiệu quả và cùng chí hướng. Nhưng đối với thời điểm hiện tại khi công nghệ phát triển quá nhanh, yếu tố khác mà bạn cần có để tồn tại trong môi trường đầy cạnh tranh này chính là dữ liệu, thông tin. Dữ liệu có thể tiết lộ cho bạn biết khách hàng của bạn muốn gì, doanh nghiệp của bạn đang hoạt động như thế nào và những gì sắp xảy ra. Vì vậy AI ra đời để phục vụ vấn đề xử lý các dữ liệu mà con người cung cấp để đưa ra các kết quả tối ưu nhất.
Tầm quan trọng của dữ liệu đối với AI
Moses Guttmann - Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của ClearML cho biết: “Một số người có thể nghĩ rằng đó là một dòng mã kỳ diệu đột nhiên làm cho một quy trình nhanh hơn nhiều. “Nhưng trên thực tế, AI yêu cầu dữ liệu có ý nghĩa để tạo ra những cải tiến đáng chú ý và thúc đẩy đổi mới thương mại.”
Guttmann cho biết một bộ dữ liệu chất lượng “rất quan trọng để hỗ trợ AI thành công, vì các mô hình chỉ tốt khi dữ liệu được đưa vào chúng”. “Ý tưởng về chất lượng dữ liệu là một phần quan trọng để có một giải pháp mang lại kết quả nhất quán và điều này cũng cần được hiểu rõ trước khi áp dụng. Không đủ những người ra quyết định hiểu rằng AI là một quá trình không bao giờ kết thúc và cũng như khi dữ liệu thay đổi, AI cần phải áp dụng song song những thay đổi đó.”
Nhà phân tích Ritu Jyoyi của IDC cho biết rằng AI thành công “đòi hỏi sự đa dạng về dữ liệu”. “Tương tự như vậy, tác động biến đổi hoàn toàn của AI có thể được nhận ra bằng cách sử dụng nhiều loại dữ liệu. Việc thêm các lớp dữ liệu có thể cải thiện độ chính xác của các mô hình và tác động cuối cùng của các ứng dụng. Ví dụ: dữ liệu nhân khẩu học cơ bản của người tiêu dùng cung cấp một bản phác thảo sơ bộ về người đó. Nếu bạn thêm nhiều bối cảnh hơn như tình trạng hôn nhân, giáo dục, việc làm, thu nhập và sở thích như lựa chọn âm nhạc và thực phẩm, thì một bức tranh hoàn chỉnh hơn sẽ bắt đầu hình thành. Với thông tin chi tiết bổ sung từ các giao dịch mua gần đây, vị trí hiện tại và các sự kiện khác trong cuộc sống, bức chân dung thực sự trở nên sống động.”
Không đủ chỗ chứa cho dữ liệu
Hóa ra dữ liệu thậm chí có thể là một nguồn tài nguyên hữu hạn. Các trường đại học cũng đang nghiên cứu về AI sâu hơn. Một nghiên cứu của Đại học Aston dự đoán rằng chúng ta sẽ nhanh chóng hết dung lượng lưu trữ cho tất cả dữ liệu được tạo. Ngoài ra, thậm chí còn có bóng ma về việc hết dữ liệu đào tạo chung. Nhưng bây giờ chúng ta hãy giữ mọi thứ ở cấp độ doanh nghiệp, nơi thiếu dữ liệu đã được chứng minh là rào cản khó chịu nhất đối với AI. Thành công với AI yêu cầu “sự sẵn có và quyền truy cập vào dữ liệu; và hiểu cách áp dụng dữ liệu đó vào các trường hợp sử dụng cụ thể để cải thiện kết quả kinh doanh".
Đối với hầu hết các doanh nghiệp ngày nay, “việc khai thác giá trị to lớn có trong dữ liệu họ tạo ra hàng ngày là một cuộc đấu tranh,” Bhowmick nói. “Do đó, việc tích hợp đầy đủ bối cảnh kinh doanh và thực tiễn quản lý thay đổi là rất quan trọng để có được sự tương tác đúng đắn giữa quy mô và đổi mới. Các doanh nghiệp có thể có tác động hữu hình, có thể đo lường được đối với lợi nhuận của họ bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu phù hợp để vận hành các khoản đầu tư AI của họ.
