CEO Scale AI lạc quan trong bối cảnh hầu hết công ty không thấy lợi nhuận từ trí tuệ nhân tạo

“Có một định kiến rằng, bạn chỉ cần cắm mô hình AI vào… và mọi thứ sẽ hoạt động”. ông Jason Droege, CEO startup Scale AI, chia sẻ trong cuộc phỏng vấn. “Thực tế thì hơi khác một chút”.

Theo CNN Business, Scale AI chủ yếu được biết đến với nhiệm vụ giúp AI vận hành ở mức nền tảng. Đa số tập đoàn luôn cần lượng dữ liệu khổng lồ nhằm huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn, và dữ liệu cần được gắn nhãn, phân loại để mô hình có thể học, ví dụ như phân biệt đâu là ảnh con mèo và đâu là ảnh con cá — trong nhiều năm qua, vô số công ty đã tìm đến Scale AI để sở hữu nguồn dữ liệu được tổ chức như vậy.

META RÓT TỶ ĐÔ, SCALE AI ĐỨNG TRƯỚC THÁCH THỨC MỚI

Gắn nhãn dữ liệu là mảng kinh doanh quan trọng đến mức Meta đã mua 49% cổ phần của Scale AI vào tháng 6 vừa qua với giá 14,3 tỷ USD, định giá startup ở mức tổng cộng 29 tỷ USD. Theo thỏa thuận, nhà sáng lập kiêm CEO khi đó là Alexandr Wang cùng một số nhân sự cấp cao khác đã rời công ty sang làm việc cho Meta.

Tuy nhiên, thương vụ làm dấy lên lo ngại rằng các đối thủ sản xuất LLM có thể e dè khi hợp tác với Scale AI sau khi Meta đầu tư. OpenAI và Google được cho là đã cắt giảm hợp tác với công ty.

Mặt khác, startup cho biết mảng kinh doanh “gắn nhãn dữ liệu” của hãng vẫn tiếp tục tăng trưởng mỗi tháng kể từ sau thỏa thuận với Meta. Nhưng tân CEO Jason Droege, người gia nhập Scale AI năm ngoái với vai trò Giám đốc Chiến lược, hiện lại tập trung vào mảng ít được biết đến hơn: giúp doanh nghiệp tự tổng hợp dữ liệu riêng, xây dựng bộ công cụ AI nhằm tự động hóa quy trình và xử lý công việc lặp đi lặp lại. Ông Droege hy vọng có thể thay đổi suy nghĩ thời đại rằng triển khai ứng dụng AI là không sinh lợi.

“Tôi nghĩ các công ty tưởng rằng công cuộc này dễ hơn so với thực tế”, vị CEO nói. “Nhưng nó mang lại rất nhiều giá trị khi bạn làm đúng cách”.

AI KHÔNG PHẢI “CÂY ĐŨA THẦN”

Mặc cho sự hô hào từ nhiều lãnh đạo doanh nghiệp Hoa Kỳ về lời hứa AI sẽ giúp hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn — hầu hết công ty vẫn chưa thấy được lợi tức từ khoản đầu tư trí tuệ nhân tạo. Báo cáo tháng 8 của MIT góp phần làm gia tăng lo ngại rằng thị trường AI có thể trở thành bong bóng sắp vỡ, ngay cả khi ngành công nghiệp vẫn đang góp phần nâng đỡ nền kinh tế Mỹ.

Một số khách hàng nổi bật mà Scale AI hỗ trợ xây dựng ứng dụng có Mayo Clinic, chính phủ Qatar, Cisco và Global Atlantic Financial Group. Chỉ tháng trước, công ty vừa ký hợp đồng trị giá 99 triệu USD với Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ nhằm phát triển ứng dụng AI cho Lục quân.

Theo ông Droege, các công ty không thu được lợi nhuận từ AI thường là do cố gắng áp dụng công nghệ vào những vấn đề không phù hợp. “Tôi nghĩ một trong những hiểu lầm là AI như cây đũa thần, có thể giải quyết mọi vấn đề, và điều đó không đúng ở thời điểm hiện tại”.

Những vấn đề phù hợp với AI là vấn đề mà con người làm việc chậm, thiếu nhất quán hoặc dễ mắc lỗi, chẳng hạn như việc đọc, tóm tắt hoặc chỉnh sửa nhiều trang tài liệu.

Ví dụ, Scale AI đã giúp một số tổ chức phát triển hệ thống xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm, hoặc cung cấp cho bác sĩ bản tóm tắt hồ sơ bệnh án trước buổi thăm khám.

Nếu ý tưởng về hệ thống AI quyết định liệu bạn có được chi trả cho thủ thuật y tế hay nhắc bác sĩ về tình trạng bệnh phức tạp của bạn nghe có vẻ đáng lo ngại thì ông Droege khẳng định các công ty luôn yêu cầu sự tham gia của chuyên gia con người liên tục đóng góp và cải thiện AI.

“Nếu một tổ chức y tế cố gắng cung cấp công cụ hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh tốt hơn… thì bạn sẽ muốn những bác sĩ cao cấp nhất, những chuyên gia y khoa giàu kinh nghiệm nhất trong lĩnh vực đó sử dụng ứng dụng, đưa ra phản hồi, chỉ ra vấn đề”, ông Droege nhấn mạnh. Toàn bộ quy trình có thể mất vài tuần hoặc vài tháng, nhưng cuối cùng mang lại công cụ hữu ích hơn nhiều cho nhân viên so với chỉ một chatbot phổ thông.

Nhà lãnh đạo Scale AI dẫn ví dụ các cơ quan chính phủ đang sử dụng trí tuệ nhân tạo nhằm đánh giá hồ sơ xin cấp phép xây dựng trước khi đưa hồ sơ tới cho chuyên viên kiểm duyệt dựa trên dữ liệu từ quy trình đánh giá trong quá khứ, từ đó rút ngắn và làm trơn tru quy trình cấp phép.

LÀM SAO ĐỂ AI TẠO RA LỢI NHUẬN ĐỘT PHÁ?

Nhưng một số nhà phân tích cho rằng có thể sẽ mất vài năm nữa trước khi công cụ AI thực sự tạo ra tiền cho doanh nghiệp.

“Phải mất nhiều năm nữa các tập đoàn lớn mới có thể triển khai công cụ AI thực sự hữu ích, tạo doanh thu và tiết kiệm chi phí”, ông Gil Luria, trưởng bộ phận nghiên cứu công nghệ tại DA Davidson, nói. Tuy nhiên, ông Luria bổ sung: “Khi chúng ta tìm ra cách áp dụng AI vào bối cảnh tổ chức, những công cụ này sẽ rất giá trị và mang lại doanh thu khổng lồ”.

Tất nhiên, Scale AI phải đối mặt với rất nhiều đối thủ cạnh tranh, bao gồm cả ông lớn như Amazon hay Microsoft.

“Khái niệm phát triển ứng dụng AI cho doanh nghiệp là điều mà tất cả người chơi đều theo đuổi trong hai năm rưỡi qua”, ông Luria nhận định. Trong khi Scale AI là công ty đi đầu ở thị trường gắn nhãn dữ liệu, thì hiện tại hãng “chỉ là công ty thứ 10.000” cạnh tranh ở mảng ứng dụng, vị chuyên gia cho biết.

Dù vậy, CEO Droege cho rằng vẫn còn nhiều cơ hội cho những công ty thật sự hiểu AI hoạt động thế nào và có thể giải quyết vấn đề gì.

Điều này nghe như chiêu tiếp thị khôn khéo, nhưng cũng phù hợp với kết luận từ nghiên cứu của MIT, vốn phát hiện rằng những công ty ít thành công nhất khi triển khai AI là nhóm cố gắng tự xây dựng công cụ AI một mình mà không có sự trợ giúp từ bên ngoài.

Theo ông Droege, yếu tố chuyên môn giúp công ty hiểu rõ vấn đề nào AI có thể và không thể giải quyết.

Ông Droege tuyên bố với CNN rằng ông lạc quan về cả mảng dữ liệu lẫn mảng ứng dụng trong hoạt động kinh doanh của Scale AI.

“Ngay từ đầu, mảng ứng dụng của chúng tôi đã đạt doanh thu hàng trăm triệu USD. Và về phía dữ liệu, chúng tôi đã tăng trưởng mỗi tháng kể từ sau thỏa thuận với Meta… Đây là mảng kinh doanh lớn và chúng tôi rất hài lòng”.