7 rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng AI và giải pháp của chúng

Chúng ta đã thấy cách COVID-19 gây áp lực buộc các doanh nghiệp phải đẩy nhanh hành trình Chuyển đổi số của họ theo tháng và trong một số trường hợp là theo năm. Sự xuất hiện của đại dịch khiến họ xem xét lại các công nghệ mà họ có trong tầm tay – trí tuệ nhân tạo (AI) nói riêng – và khai thác chúng để tăng năng suất, giải quyết các vấn đề về chuỗi cung ứng và cung cấp sản phẩm và dịch vụ một cách liền mạch. Các tổ chức đã nhận ra tính tất yếu của việc tích hợp AI vào chiến lược kỹ thuật số của họ và bài viết này sẽ tập trung giải quyết các thách thức phổ biến khi áp dụng AI.

Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ mang tính cách mạng giúp tiết kiệm thời gian, năng lượng và tiền bạc. Nó không còn bị giới hạn trong sách giáo khoa khoa học hay khoa học viễn tưởng; nó có vô số ứng dụng trong thế giới thực. Các doanh nghiệp hiện đang thừa nhận tầm quan trọng của việc triển khai công nghệ tương lai này. Trên thực tế, sự thâm nhập ở mức độ cao của trí thông minh máy móc có thể giải quyết các vấn đề cơ bản.

MỘT khảo sát McKinsey minh họa rằng việc áp dụng AI đã đi theo một quỹ đạo đi lên vào năm 2021 và tiếp tục như vậy. Nó tuyên bố, “56 phần trăm tất cả những người được hỏi báo cáo việc áp dụng AI trong ít nhất một chức năng, tăng từ 50 phần trăm vào năm 2020.”

Mặc dù các doanh nghiệp đã nhận ra rằng việc áp dụng AI là con đường phía trước, nhưng điều đó không phải lúc nào cũng dễ dàng. Vậy đâu là những rào cản quan trọng ngăn cản các doanh nghiệp nhận ra tiềm năng to lớn của công nghệ thế hệ tiếp theo này? Hãy thảo luận từng thách thức về việc áp dụng AI này.

cân nhắc đạo đức

Thách thức đầu tiên đối với việc áp dụng AI là đạo đức trở thành mối quan tâm cấp bách như thế nào khi các tổ chức tích hợp AI với nhiều quy trình hơn. AI mang lại sự tin cậy có vẻ khoa học cho những thành kiến ​​​​của con người và có xu hướng khuếch đại chúng, khiến khả năng ra quyết định của nó bị nghi ngờ. May mắn thay, chúng tôi có một giải pháp.

Một dấu hiệu đầy hứa hẹn là nhận thức ngày càng tăng về vấn đề này và thừa nhận khả năng thiên vị của AI là bước đầu tiên. Khi các doanh nghiệp đào tạo các mô hình AI/ML của họ, họ phải tích cực chống lại dữ liệu có định kiến ​​và lập trình cụ thể cho AI của họ trở nên không thiên vị. Ngoài ra, người chú thích phải phân tích cẩn thận dữ liệu huấn luyện trước khi dữ liệu đó được đưa vào thuật toán. Bằng cách này, nó sẽ không dẫn đến kết luận sai lệch.

Chất lượng dữ liệu kém

Một trong những rào cản quan trọng nhất đối với việc áp dụng AI có lợi nhuận là chất lượng dữ liệu kém được sử dụng. Bất kỳ ứng dụng AI nào cũng chỉ thông minh như thông tin mà nó có thể truy cập. Các bộ dữ liệu không liên quan hoặc được dán nhãn không chính xác có thể ngăn ứng dụng hoạt động hiệu quả như bình thường.

Nhiều tổ chức thu thập quá nhiều dữ liệu. Nó có thể đầy mâu thuẫn và dư thừa, dẫn đến phân rã dữ liệu. Chất lượng dữ liệu có thể được cải thiện bằng cách hợp lý hóa quy trình thu thập. Các bên liên quan phải chú ý nhiều hơn đến việc làm sạch dữ liệu, ghi nhãn và lưu kho. Những thay đổi về quy trình làm việc này có thể cung cấp cho doanh nghiệp dữ liệu chất lượng cao.

Quản trị dữ liệu

Trước sự gia tăng của tội phạm mạng, việc quản trị dữ liệu có trách nhiệm trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Mọi người lo ngại về cách các công ty truy cập và sử dụng thông tin bí mật của họ, vì vậy, điều quan trọng là các tổ chức tận dụng AI hướng tới khách hàng phải tự chịu trách nhiệm khi triển khai ứng dụng.

Chìa khóa ở đây là phân khúc và khả năng hiển thị. Các tổ chức phải đảm bảo rằng họ có thể giám sát và hạn chế cách thuật toán AI của họ sử dụng dữ liệu ở tất cả các giai đoạn. Phân đoạn giảm thiểu tác động của vi phạm và giữ thông tin người dùng an toàn nhất có thể. Tương tự như vậy, các chính sách thu thập dữ liệu minh bạch cũng có thể giúp giảm bớt những lo ngại liên quan đến AI.

Quy trình thiếu sót

Các công ty thường sử dụng các công cụ và quy trình nội bộ để triển khai và giám sát AI. Việc xây dựng một mô hình AI hiệu quả từ đầu đòi hỏi một khoản chi phí đáng kể về thời gian và tiền bạc. Vì vậy, nếu bạn mới bắt đầu, việc áp dụng AI có thể khiến bạn phải trả giá đắt. Ngoài ra, công cụ của bạn có thể bao gồm các thuật toán không phù hợp và dữ liệu sai lệch. Trong trường hợp như vậy, việc áp dụng các công cụ của bên thứ ba để tích hợp AI hoặc sử dụng một công cụ đã được thử nghiệm trên thị trường là một lựa chọn tương đối hợp lý.

An ninh mạng

Việc triển khai AI gây ra rủi ro an ninh mạng. Nhiều vụ vi phạm dữ liệu đã xảy ra trong nỗ lực thu thập dữ liệu cho các sáng kiến ​​AI. Do đó, việc bảo vệ dữ liệu được lưu trữ khỏi phần mềm độc hại và tin tặc nên là ưu tiên hàng đầu của các công ty. Một phương pháp bảo vệ an ninh mạng mạnh mẽ có thể giúp ngăn chặn các cuộc tấn công như vậy. Bên cạnh đó, các nhà lãnh đạo áp dụng AI cần thừa nhận mối đe dọa ngày càng tăng của các mối đe dọa tinh vi và phát triển từ chiến lược phản ứng sang chiến lược chủ động.

Giới hạn lưu trữ

Đào tạo các mô hình AI/ML yêu cầu số lượng bộ dữ liệu được dán nhãn chất lượng cao liên tục. Do đó, các tổ chức cần cung cấp khối lượng dữ liệu khổng lồ vào các thuật toán học máy để chúng có thể thực hiện các hoạt động mong muốn và mang lại kết quả đáng tin cậy.

Điều này đã trở thành một thách thức vì các công nghệ lưu trữ truyền thống khá đắt đỏ và đi kèm với những hạn chế về Lĩnh vực. Tuy nhiên, những đột phá công nghệ gần đây như lưu trữ flash dường như cung cấp một giải pháp. Không giống như các đĩa cứng truyền thống đắt tiền, bộ lưu trữ flash đáng tin cậy hơn và giá cả phải chăng hơn.

Tuân thủ quy định

AI và các hoạt động tập trung vào dữ liệu khác ngày càng phải đối mặt với các quy định pháp lý với mức độ nổi bật ngày càng tăng của chúng. Các tổ chức phải tuân thủ những hạn chế này, đặc biệt nếu họ hoạt động trong các ngành được quản lý chặt chẽ như tài chính và chăm sóc sức khỏe.

Thực hiện một cách tiếp cận linh hoạt để duy trì các tiêu chuẩn quản trị và quyền riêng tư cao có thể giúp các công ty này tuân thủ pháp luật hơn. Kiểm toán viên bên thứ ba có nhiều khả năng được yêu cầu do các quy định gia tăng.

Con đường phía trước

AI đang dần trở thành nhân tố thay đổi cuộc chơi và tiềm năng của nó đang được khai thác. MỘT nghiên cứu PwC tuyên bố “AI có thể đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, nhiều hơn sản lượng hiện tại của Trung Quốc và Ấn Độ cộng lại. Trong số này, 6,6 nghìn tỷ đô la có thể đến từ tăng năng suất và 9,1 nghìn tỷ đô la có thể đến từ các tác động tiêu dùng.”

Nhưng điều gì có thể làm cho AI hoạt động cho các công ty? Dự đoán các rào cản đối với việc áp dụng AI và áp dụng cách tiếp cận chiến lược để triển khai AI có thể giúp các tổ chức đạt được sự tăng trưởng mang tính chuyển đổi và tối đa hóa lợi nhuận.