ASEAN vẫn đang vật lộn xây dựng nền tảng dữ liệu và AI phù hợp

Trí tuệ nhân tạo (AI) có tác động lớn đối với các tổ chức thông qua việc sử dụng dữ liệu hiệu quả. Ví dụ: AI tổng quát đã nhận được sự hưởng ứng của các công ty công nghệ lớn nhờ khả năng nâng cao có thể thực hiện được qua dữ liệu mà nó có quyền truy cập. Gartner dự đoán rằng các công nghệ mới nổi như AI tổng quát vẫn còn từ 3 đến 8 năm nữa mới có thể được áp dụng rộng rãi.

Đối với các doanh nghiệp, việc sử dụng AI để đạt hiệu quả và năng suất cao hơn trong công việc luôn là mục tiêu cuối cùng. Tuy nhiên, hầu hết các tổ chức đang phải đối mặt với các rào cản trong việc tận dụng tối đa dữ liệu và AI của họ.

ASEAN VẪN ĐANG ĐỐI MẶT VỚI TRỞ NGẠI KHI XÂY DỰNG DỮ LIỆU

Một báo cáo gần đây của Kyndryl cho thấy việc áp dụng AI trong các tổ chức vẫn còn thấp. Trên thực tế, theo một nghiên cứu từ Five Sights chỉ 7% các tổ chức ở Đông Nam Á tập trung vào việc xây dựng nền tảng dữ liệu và AI phù hợp cho hoạt động kinh doanh của họ.

Báo cáo này cộng tác với công ty tư vấn và nghiên cứu công nghệ Ecosystm đã sử dụng phản hồi từ 500 nhà lãnh đạo C-suite trên khắp ASEAN. Nó nhằm mục đích giải quyết các thách thức về dữ liệu và AI mà các tổ chức trong ASEAN phải đối mặt và đưa ra các khuyến nghị để họ xây dựng các chiến lược có thể mở rộng mang lại tác động kinh doanh.

Theo nghiên cứu, tại ASEAN có 4 thách thức chính để triển khai dữ liệu và AI thành công. Điều này bao gồm việc tích hợp giải pháp AI trong các hệ thống hiện có, ảnh hưởng đến 48% tổ chức trong khi 38% khác phải vật lộn với việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn. 34% cũng gặp vấn đề với chất lượng dữ liệu và 31% khác gặp khó khăn trong việc xác định dữ liệu phù hợp cho các mô hình AI.

Những thách thức không có gì đáng ngạc nhiên khi một số tổ chức đã nhảy vào cuộc đua AI mà không cần suy nghĩ về cách họ nên sử dụng công nghệ chính xác như thế nào. Vấn đề này không chỉ áp dụng cho các doanh nghiệp ở Đông Nam Á mà còn trên toàn cầu. Do đó, các doanh nghiệp cần phải có một kế hoạch phù hợp khi họ xem xét việc xây dựng AI có thể mở rộng.

Ý NGHĨA CỦA XÂY DỰNG DỮ LIỆU VÀ AI 

Vì quyền truy cập vào dữ liệu vẫn là một trở ngại chính, các tổ chức cần có được những hiểu biết thực sự. Việc xây dựng bộ dữ liệu đó yêu cầu các điều kiện chính như tập trung vào dữ liệu sạch và đáng tin cậy, chiến lược về khả năng tương tác dữ liệu và tạo dữ liệu tổng hợp để thu hẹp khoảng cách dữ liệu.

Các doanh nghiệp cũng cần sự sáng tạo về dữ liệu. Một tổ chức sẽ ưu tiên dữ liệu thực sự thu được giá trị từ các khoản đầu tư vào dữ liệu và trí tuệ nhân tạo của mình trên toàn bộ tổ chức và các tổ chức trong ASEAN đã nhận ra điều đó. Trong hai năm tới từ 2023 đến 2024, 77% người tham gia sẽ tăng cường sử dụng các giải pháp AI và dữ liệu cho trải nghiệm khách hàng, 75% cho nguồn nhân lực và 72% cho tiếp thị.

Lợi tức đầu tư sẽ được đo lường bằng các thuật ngữ tài chính nội bộ như tăng tỷ suất lợi nhuận, tối ưu hóa chi phí, giảm chi phí vận hành, v.v. – trên tất cả các ngành kinh doanh, bao gồm cả công nghệ thông tin. Điều này sẽ giúp xác định và ưu tiên các trường hợp kinh doanh cho dữ liệu.

Báo cáo cũng nhấn mạnh rằng việc thiếu chính sách nội bộ và hiểu biết hạn chế về rủi ro (36%) là hai thách thức lớn nhất đối với chính sách quản trị dữ liệu hiệu quả ở ASEAN. Các chính sách quản trị dữ liệu do các tổ chức ưu tiên dữ liệu xây dựng nên bao gồm các nguyên tắc về trách nhiệm giải trình và quyền sở hữu, các quy định được tiêu chuẩn hóa, một nhóm quản lý dữ liệu chuyên dụng và quy trình thường xuyên để đánh giá lại các chính sách đã thiết lập.

Do đó, các tổ chức phải có khả năng quan sát, trí thông minh và tự động hóa được tích hợp trong toàn bộ vòng đời dữ liệu. Việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu sẵn sàng cho các nhu cầu hiện tại nhưng có thể không hỗ trợ được các yêu cầu kinh doanh trong tương lai khi dữ liệu tiếp tục sinh sôi nảy nở, thể hiện một quan điểm thiển cận.

Mặt khác, một kết cấu dữ liệu doanh nghiệp sẽ bảo vệ cho sự phát triển của các tổ chức vì nó tăng tốc và đơn giản hóa việc truy cập vào các tài sản dữ liệu trên toàn bộ doanh nghiệp. Siêu dữ liệu được tạo bởi kết cấu dữ liệu sẽ bao gồm dữ liệu kinh doanh, kỹ thuật và hoạt động, có thể tạo ra thông tin chuyên sâu cho toàn bộ doanh nghiệp nếu được quản lý thông minh.

Tuy nhiên, chỉ 10% tổ chức ở ASEAN có đội ngũ kinh doanh quản lý hoặc duy trì các giải pháp AI. Xây dựng AI mở rộng sẽ yêu cầu các tổ chức trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu, công dân thông qua đào tạo và truy cập vào các công cụ thân thiện với người dùng giúp họ thu thập thông tin phù hợp để có thông tin chuyên sâu phù hợp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trở thành tiêu chuẩn cho doanh nghiệp.

Ullrich Loeffler, Giám đốc điều hành của Ecosystm cho rằng các giám đốc điều hành trên toàn khu vực ASEAN cần hiểu rằng dữ liệu là nền tảng cho hành trình đổi mới và chuyển đổi của họ. Tuy nhiên, việc xây dựng và triển khai chiến lược dữ liệu tổng thể không hề dễ dàng và chúng tôi nhận thấy những thách thức chung xung quanh việc tích hợp, chất lượng và quản trị dữ liệu.

Loeffler nói thêm: “Sự tin tưởng vào dữ liệu và các mô hình AI tiếp theo là rất quan trọng để thực sự nắm bắt được DNA dựa trên dữ liệu trong toàn tổ chức và sự tin tưởng vào lớp dữ liệu đang bị thiếu trong phần lớn các tổ chức ngày nay”.

Tại Malaysia, Joey Mak, Giám đốc điều hành của Kyndryl Malaysia giải thích rằng các sáng kiến ​​về dữ liệu và AI giữa các tổ chức ở Malaysia đang gia tăng khi họ tìm cách thúc đẩy các chương trình nghị sự về tăng trưởng, chuyển đổi và phát triển bền vững. Mak nói thêm rằng các nhà lãnh đạo công nghệ thông tin và doanh nghiệp cần nhìn thấy tiềm năng trong việc tận dụng dữ liệu và AI để mở khóa thông tin chi tiết theo thời gian thực và mang lại sự nhanh nhẹn cần thiết để thành công trong thị trường cạnh tranh và biến động ngày nay.