Khai thác giá trị kinh doanh từ dữ liệu thống nhất và AI thông minh một cách bền vững

[Derpy]

AI đang làm cho vấn đề shadow IT trở nên nghiêm trọng hơn, khi nhân viên dễ dàng tự triển khai các công cụ mà không qua kiểm soát. Điều này khiến nhiều quyết định quan trọng được đưa ra dựa trên dữ liệu phân mảnh, sai lệch, tạo ra rủi ro giống như “công viên khủng long” của Jurassic Park – tham vọng vượt trước khả năng kiểm soát.

Giải pháp không phải là kìm hãm đổi mới, mà là xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất, chất lượng và tuân thủ, giúp AI hoạt động đáng tin cậy, hạn chế silo dữ liệu và giảm chi phí IT. Khi có cấu trúc và quản trị rõ ràng, doanh nghiệp vừa đảm bảo an toàn, vừa khuyến khích thử nghiệm có trách nhiệm, từ đó đưa ra quyết định thông minh hơn và phát triển bền vững. Chi tiết

"Các nhà khoa học của các bạn đã quá tập trung vào việc họ có thể làm gì mà không dừng lại để suy nghĩ xem họ có nên làm hay không." Câu nói nổi tiếng này trong bộ phim Jurassic Park không chỉ là lời nhắc nhở sâu sắc về những nguy hiểm của tham vọng không kiểm soát mà còn có thể áp dụng cho bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng và phân mảnh ngày nay. Việc AI trở nên phổ biến trên thị trường đã làm gia tăng các vấn đề liên quan đến shadow IT, khi mà nhân viên ngày càng lén lút vượt qua các quy định để triển khai những công cụ AI tự phục vụ mạnh mẽ. Trong bối cảnh này, nhiều doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc quản lý yếu tố kiểm soát khi những hệ thống AI không được giám sát bắt đầu đưa ra các quyết định quan trọng dựa trên dữ liệu phân mảnh và chưa được xác minh. Giống như công viên giải trí đầy tham vọng nhưng thất bại của John Hammond, một số tổ chức hiện đang tạo ra những thứ mạnh mẽ mà không hoàn toàn hiểu rõ những rủi ro hay không có các biện pháp kiểm soát phù hợp. Vì vậy, việc tìm ra cách để đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho AI được tin tưởng, tuân thủ và kết nối một cách liền mạch trở thành một yêu cầu tất yếu trong kinh doanh.

Shadow IT không phải là một thách thức mới, nhưng AI đưa vấn đề này lên một tầm cao mới. Với nhiều công cụ tạo nội dung sẵn có, nhân viên có thể giải quyết vấn đề, tạo nội dung hoặc đưa ra đề xuất với tốc độ nhanh chóng, thường không cần bất kỳ chuyên môn kỹ thuật hay sự phê duyệt nào. Tốc độ này vừa là một lợi thế, vừa là một rủi ro. Khi hào hứng thử nghiệm và nhanh chóng đưa ra giải pháp, các nhóm thường lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bỏ qua những kiểm soát cấp doanh nghiệp để tìm các giải pháp nhanh chóng và tạm thời. Theo thời gian, những giải pháp ngắn hạn này tích lũy lại, khiến cho tổ chức phải đối mặt với một mớ hỗn độn các hệ thống, mô hình và thông tin không có sự liên kết. Rủi ro không chỉ nằm ở việc các nhóm trùng lặp công việc hay hiểu sai dữ liệu. Các quyết định quan trọng liên quan đến khách hàng, chuỗi cung ứng, phát triển sản phẩm và chiến lược đang ngày càng được đưa ra dựa trên những thông tin không được xác minh trong các silo. Khi các hệ thống AI hoạt động trên nền tảng dữ liệu sai lệch đưa ra các khuyến nghị ảnh hưởng đến chiến lược tăng trưởng, nguy cơ thiên lệch hoặc sai sót tăng lên theo cấp số nhân.

Giải pháp cho rủi ro ngày càng tăng này không phải là kìm hãm sự thử nghiệm. Thay vào đó, chúng ta cần xây dựng nền tảng dữ liệu phù hợp, hỗ trợ đổi mới sáng tạo mà vẫn duy trì được ngữ cảnh và tính toàn vẹn. Điều này có nghĩa là cung cấp cho nhân viên quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cao, sẵn sàng cho AI từ khắp nơi trong doanh nghiệp. Việc xây dựng một lớp dữ liệu đồng nhất kết nối tất cả các ứng dụng AI trong doanh nghiệp là rất cần thiết, giúp mọi người từ lập trình viên đến người ra quyết định có thể dựa vào một nguồn thông tin duy nhất. Nền tảng này giữ cho ngữ cảnh được nguyên vẹn, giúp toàn bộ doanh nghiệp có thể thấy nơi, cách thức, thời điểm và lý do mà dữ liệu được sản xuất, từ đó xây dựng sự tin tưởng và thông tin ra quyết định chính xác. Khi dữ liệu được thống nhất, nó còn hỗ trợ cho các yêu cầu quy định và giữ cho doanh nghiệp linh hoạt với các yêu cầu tuân thủ trong tương lai.

Có một lợi ích chi phí đáng kể từ việc này nữa. Khi tăng trưởng là mục tiêu chung của doanh nghiệp, tổ chức không thể để tiêu tốn chi phí vào một hệ thống IT không hiệu quả. Ước tính rằng các tổ chức hiện nay chi đến 50% ngân sách IT của họ cho dữ liệu và phân tích, với một phần lớn trong số đó dành cho việc cố gắng hài hòa các nguồn dữ liệu không kết nối. Tuy nhiên, bất chấp những nỗ lực này, nhiều doanh nghiệp vẫn thiếu một lớp dữ liệu liên tục, thống nhất mang lại các nguồn này một cách hợp lý và sử dụng được. Điều này không chỉ là không hiệu quả mà còn là một cơ hội bị bỏ lỡ. Trong thời đại AI, sức mạnh của dữ liệu không chỉ nằm ở số lượng mà còn ở cách mà nó được kết nối. Thiếu một nền tảng chung, các mô hình AI có nguy cơ rút ra những kết luận sai hoặc được huấn luyện trên thông tin lỗi thời. Điều này sẽ dẫn đến thêm áp lực ngân sách. Doanh nghiệp cần tự tin mở rộng AI trên nhiều chức năng, biết rằng các thông tin đưa ra là chính xác, an toàn và tuân thủ.

Để chuyển từ dữ liệu thô đến kết quả kinh doanh thực tế, các tổ chức cần hơn chỉ hạ tầng. Họ cần một cách tiếp cận chiến lược đối với dữ liệu và phân tích hỗ trợ việc ra quyết định ở mọi cấp độ. Điều này có nghĩa là kết hợp các công nghệ mới với các quy trình kinh doanh hiện có để tạo ra các sản phẩm dữ liệu phong phú, được biên soạn mang lại giá trị ý nghĩa. Nó yêu cầu trang bị cho người dùng những công cụ phân tích tiên tiến, công cụ so sánh và ứng dụng thông tin được hỗ trợ bởi AI có thể cả giải thích dữ liệu và đưa ra đề xuất. Cách tiếp cận chiến lược này giúp hạn chế sự phát tán của shadow IT bằng cách giảm bớt nhu cầu nhân viên tìm kiếm các công cụ không được phê duyệt hoặc các con đường tắt khác. Bằng cách định hướng các sáng kiến dữ liệu theo các khuôn khổ quản trị đã thiết lập và các giá trị văn hóa, các tổ chức có thể đảm bảo tính nhất quán, tuân thủ và sự tin tưởng vào dữ liệu đang được sử dụng. Đồng thời, nó tạo không gian cho đổi mới và tính linh hoạt, cho phép các nhóm di chuyển nhanh chóng và tự tin trong một cấu trúc có định nghĩa rõ ràng. Khi được thực hiện đúng, các lợi ích là rõ ràng: quyết định thông minh hơn, phản ứng nhanh hơn và kết quả tốt hơn trên toàn bộ.

Cuối cùng, câu hỏi mà các doanh nghiệp cần tự hỏi không phải là họ đã sẵn sàng sử dụng AI hay chưa, mà là họ đã sẵn sàng làm điều đó một cách có trách nhiệm và đáng tin cậy hay chưa. Sự sẵn sàng bắt đầu từ một nền tảng dữ liệu vững mạnh, đảm bảo rằng thông tin là chính xác, dễ tiếp cận và được quản lý tốt. Nó có nghĩa là trao quyền cho các nhóm bằng các công cụ và chỉ dẫn để đổi mới một cách có trách nhiệm, tạo ra một văn hóa mà trong đó sự thử nghiệm với các công cụ phù hợp được khuyến khích. Bài học từ Jurassic Park không phải là đổi mới là nguy hiểm. Mà là đổi mới mà không có cấu trúc, không có hàng rào và không xem xét bức tranh tổng thể có thể nhanh chóng rơi vào tình trạng mất kiểm soát.

Nguồn tham khảo: Techradar