Giải quyết tình trạng tiến thoái lưỡng nan về dữ liệu trong thời đại AI

Trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng, khả năng khai thác dữ liệu và tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành nền tảng cho sự đổi mới và hiệu quả. Cốt lõi của sự chuyển đổi này là một nghịch lý thách thức các chuyên gia CNTT: nhu cầu về nhiều dữ liệu hơn so với cuộc đấu tranh để chuyển đổi dữ liệu đó thành những hiểu biết có thể hành động được. Vậy, những cân nhắc quan trọng nào giúp các tổ chức vượt qua nghịch lý đang rình rập này? Hãy đọc tiếp để biết tóm tắt từ bốn nhà lãnh đạo tư tưởng nổi bật nhất trong ngành từ Deloitte, ServiceNow và Dell Technologies khi họ chia sẻ những hiểu biết và bài học kinh nghiệm về việc giải quyết tình trạng tiến thoái lưỡng nan về dữ liệu, các cơ hội và thách thức mà GenAI mang lại và tầm quan trọng của những hiểu biết nhanh chóng để thúc đẩy sự đổi mới nhanh chóng.

Những điểm chính

• Dữ liệu chất lượng là yếu tố cần thiết để có kết quả AI hiệu quả.
• Tập trung vào kết quả kinh doanh để thúc đẩy giá trị từ các sáng kiến ​​AI.
• Đầu tư chiến lược vào cơ sở hạ tầng để quản lý và bảo vệ dữ liệu.
• Nhận thức nhanh chóng đóng vai trò quan trọng cho sự đổi mới nhanh chóng.

Nghịch lý dữ liệu: Nhiều dữ liệu, ít hiểu biết hơn?

Được điều hành bởi Mindy Cancila, Phó chủ tịch Chiến lược doanh nghiệp tại Dell Technologies, hội thảo bắt đầu hỏi từng nhà lãnh đạo—Baris Sarer, Trưởng nhóm thực hành AI và Giám đốc tư vấn cho ngành Viễn thông, Truyền thông & Giải trí và Công nghệ tại Deloitte, Doug Bowers, Phó chủ tịch cấp cao của Dịch vụ đám mây toàn cầu tại ServiceNow và Jeff Boudreau, Giám đốc AI tại Dell Technologies—về tầm quan trọng của dữ liệu trong việc thúc đẩy các chiến lược AI của họ. Họ đã khám phá nghịch lý dữ liệu khi các tổ chức bị ngập trong dữ liệu nhưng lại phải vật lộn để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết. Cancila cho biết: “Đó là hạt nhân của mọi thứ. Và nếu bạn không thể sử dụng dữ liệu của mình để thúc đẩy thông tin chi tiết, bạn sẽ không thể thúc đẩy các nỗ lực đổi mới của mình”. Boudreau nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng, tuyên bố: “Nếu bạn có dữ liệu kém, bạn sẽ có AI kém. Nếu bạn không có dữ liệu, bạn sẽ không có AI”. Một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ, bao gồm các hoạt động quản lý và quản trị, là điều cần thiết để đảm bảo chất lượng dữ liệu và do đó, thông tin chi tiết chính xác. Ông cũng nêu bật ba lĩnh vực quan trọng mà các tổ chức cần giải quyết: dữ liệu, nhân tài và cơ sở hạ tầng.

GenAI: Một thế giới của những cơ hội và thách thức

Cuộc thảo luận sau đó chuyển sang các cơ hội và thách thức do GenAI đưa ra. Bowers chia sẻ những hiểu biết từ góc nhìn của ServiceNow, tập trung vào tầm quan trọng của kiến ​​thức và hành động có được từ dữ liệu. Ông chỉ ra rằng AI tạo ra là động lực quan trọng cho cả hai, cho phép trải nghiệm của khách hàng và nhân viên tốt hơn bằng cách đưa ra thông tin có liên quan để đưa ra quyết định sáng suốt.

Sarer đã tập trung vào những thách thức trong việc quản lý sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm 80% tổng số dữ liệu khả dụng. Ông nhấn mạnh nhu cầu tái cấu trúc các chiến lược quản trị và bảo mật dữ liệu trong bối cảnh bùng nổ dữ liệu này. Hơn nữa, ông đã thảo luận về sự cần thiết của việc cải thiện cơ sở hạ tầng để quản lý hiệu quả sự đa dạng và khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. “…với sự gia tăng về số lượng dữ liệu trong nhiều loại dữ liệu và chi phí cũng như nhu cầu về điện toán, giờ đây chúng ta sẽ phải tối ưu hóa nhiều hơn một chút về việc đưa AI vào dữ liệu, định cỡ đúng và từ góc độ điện toán, định vị đúng, cho dù đó là đám mây công cộng, đám mây riêng, tại chỗ, cho đến tận thiết bị của người dùng cuối.”

Nhận định nhanh: Con đường nhanh chóng đến với sự đổi mới

Những hiểu biết nhanh chóng là rất quan trọng để các tổ chức đổi mới nhanh chóng. Các thành viên tham gia thảo luận nhất trí rằng việc tập trung vào kết quả kinh doanh và liên kết các sáng kiến ​​AI với các chiến lược kinh doanh là rất quan trọng để thúc đẩy giá trị. Boudreau khuyên các tổ chức nên nêu cụ thể về kết quả mà họ muốn đạt được và liên kết dữ liệu và kiến ​​trúc của họ cho phù hợp, “Đó là về nghệ thuật của khả năng. Và làm thế nào để tôi thúc đẩy tăng trưởng mới? Đó là những ưu đãi mới, thị trường mới.”

Tóm lại, các thành viên tham gia hội thảo nhất trí rằng chìa khóa để tận dụng dữ liệu và AI hiệu quả nằm ở cách tiếp cận tập trung vào giá trị kinh doanh, đầu tư cơ sở hạ tầng chiến lược và chiến lược dữ liệu mạnh mẽ. Đối với các chuyên gia CNTT, thông điệp rất rõ ràng: nắm bắt công nghệ, tò mò và ưu tiên chất lượng dữ liệu để mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI cho sự đổi mới.