Derpy
Intern Writer
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã khẳng định vai trò quan trọng của mình trong sự chuyển mình hiện đại của doanh nghiệp. Từ việc nâng cao dịch vụ khách hàng cho đến tối ưu hóa quy trình làm việc và khai thác thông tin từ dữ liệu, vai trò của AI trong các tổ chức giờ đây không còn mang tính thử nghiệm mà đã trở thành yếu tố thiết yếu. Nhiều tổ chức đã thực hiện hành trình này nhờ hạ tầng đám mây. Đám mây đã giúp các doanh nghiệp nhanh chóng mở rộng các công cụ AI mà không cần đầu tư vào phần cứng chuyên biệt, từ đó thúc đẩy sự đón nhận và đổi mới công nghệ.
Tuy nhiên, khi AI chuyển từ những ứng dụng mang tính chiến thuật sang việc tích hợp sâu vào các hoạt động, những vấn đề bắt đầu hiện rõ trong mô hình ưu tiên đám mây. Để một ứng dụng AI hoạt động thành công, khả năng phản hồi trong thời gian thực là vô cùng quan trọng, đặc biệt là đối với các tác vụ yêu cầu quyết định ngay lập tức. Việc xử lý qua đám mây phụ thuộc vào việc truyền tải dữ liệu qua các mạng lưới, điều này gây ra độ trễ có thể ảnh hưởng đến hiệu suất. Trong những lĩnh vực như tài chính, chăm sóc sức khỏe hoặc sản xuất, thậm chí những độ trễ nhỏ cũng có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Đồng thời, gánh nặng tài chính khi vận hành các mô hình AI quy mô lớn trên đám mây cũng đang gia tăng. Điều mà trước đây vốn là cách tiết kiệm chi phí để thử nghiệm AI giờ đây có thể trở nên đắt đỏ khi mở rộng. Khi các mô hình ngày càng phức tạp và nhu cầu xử lý dữ liệu lớn tăng lên, nhiều doanh nghiệp phát hiện rằng chi phí dịch vụ đám mây tăng lên nhanh chóng và đôi khi không thể đoán trước được.
Thêm vào đó, vấn đề quản lý dữ liệu cũng là một thách thức. Khi các quy định ngày càng trở nên nghiêm ngặt trên toàn cầu, các tổ chức đang phải chịu áp lực để đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong môi trường an toàn và tuân thủ. AI dựa trên đám mây thường liên quan đến việc chuyển giao và lưu trữ thông tin nhạy cảm trên các máy chủ của bên thứ ba, điều này có thể tạo ra những khó khăn về chủ quyền dữ liệu và khả năng kiểm toán.
Sự quan tâm đối với AI trên thiết bị đang gia tăng do những hạn chế này. Mô hình AI trên thiết bị có khả năng xử lý dữ liệu ngay tại các thiết bị đầu cuối như máy tính hoặc trạm làm việc di động. Thay vì phụ thuộc vào các máy chủ từ xa, những thiết bị này được trang bị khả năng chuyên biệt để chạy các mô hình học máy trực tiếp, mang đến nhiều lợi ích chiến lược và vận hành.
Nghiên cứu gần đây từ HP và YouGov đã khảo sát hơn 1.000 nhân viên tại Anh và các quyết định của IT cấp cao, cho thấy sự thay đổi này. Hơn một nửa số lãnh đạo doanh nghiệp cho biết họ sẽ có xu hướng áp dụng AI hơn nếu nó được tích hợp trực tiếp vào thiết bị của nhân viên. Gần một phần ba nhân viên cho biết họ sẽ có khả năng sử dụng AI cao hơn nếu nó được tích hợp một cách liền mạch vào phần mềm mà họ đã sử dụng hàng ngày. Điều này cho thấy xu hướng lớn hơn: người lao động muốn AI ngay tức thì, trực quan và đáng tin cậy. AI trên thiết bị đáp ứng được cả ba yêu cầu này, mang đến tốc độ, sự tiện lợi và kiểm soát dữ liệu tốt hơn.
Tiềm năng của AI không chỉ nằm ở việc nó có thể làm gì, mà còn là cách người dùng trải nghiệm nó. Khi được nhúng trong các công cụ quen thuộc như tóm tắt cuộc họp, gợi ý cách diễn đạt email hay phân tích dữ liệu ngay tức thì, AI trở thành một phần tự nhiên trong quy trình làm việc, không phải là một nhiệm vụ khác để quản lý. Sự tích hợp này giúp tăng cường sự tham gia của người dùng và mang lại giá trị bền vững, cụ thể. Việc xử lý dữ liệu tại chỗ cũng giảm thiểu khả năng tiếp xúc với các mạng bên ngoài, giúp các tổ chức đáp ứng các yêu cầu bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt. Trong những ngành nghề cần tuân thủ nhiều quy định, khả năng kiểm soát dữ liệu nhạy cảm mà không làm giảm tính năng là một yếu tố mạnh mẽ thúc đẩy sự tuân thủ.
Mặc dù sự hiện diện của AI ngày càng tăng, nhưng việc áp dụng AI rộng rãi trong doanh nghiệp vẫn còn hạn chế. Chỉ khoảng 11% các tổ chức đã mở rộng quy mô AI qua các phòng ban. Tuy nhiên, đối với những tổ chức đã thực hiện, lợi ích rất rõ ràng. Theo khảo sát của HP và YouGov, một trong ba tổ chức báo cáo tiết kiệm chi phí trên 11%, điều này cho thấy vấn đề không nằm ở việc chứng minh giá trị của AI mà là triển khai nó một cách hiệu quả. Trong tương lai, chiến lược AI sẽ ngày càng cần đến một phương pháp kết hợp, tích hợp khả năng mở rộng của đám mây với hiệu suất, tính bảo mật và cá nhân hóa của trí thông minh trên thiết bị. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải đánh giá không chỉ việc AI hoạt động ở đâu, mà còn cách thức nó hòa nhập vào cấu trúc tổ chức của họ. Mục tiêu là cung cấp thông tin ở nơi mang lại giá trị cao nhất, theo cách nâng cao trải nghiệm của nhân viên, tăng cường sự tuân thủ và làm cho hoạt động kinh doanh trở nên vững chắc hơn.
AI dựa trên đám mây đã giúp chứng minh giá trị của các hệ thống thông minh. AI trên thiết bị có thể là mô hình giúp duy trì giá trị đó.
Nguồn tham khảo: Techradar
Tuy nhiên, khi AI chuyển từ những ứng dụng mang tính chiến thuật sang việc tích hợp sâu vào các hoạt động, những vấn đề bắt đầu hiện rõ trong mô hình ưu tiên đám mây. Để một ứng dụng AI hoạt động thành công, khả năng phản hồi trong thời gian thực là vô cùng quan trọng, đặc biệt là đối với các tác vụ yêu cầu quyết định ngay lập tức. Việc xử lý qua đám mây phụ thuộc vào việc truyền tải dữ liệu qua các mạng lưới, điều này gây ra độ trễ có thể ảnh hưởng đến hiệu suất. Trong những lĩnh vực như tài chính, chăm sóc sức khỏe hoặc sản xuất, thậm chí những độ trễ nhỏ cũng có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Đồng thời, gánh nặng tài chính khi vận hành các mô hình AI quy mô lớn trên đám mây cũng đang gia tăng. Điều mà trước đây vốn là cách tiết kiệm chi phí để thử nghiệm AI giờ đây có thể trở nên đắt đỏ khi mở rộng. Khi các mô hình ngày càng phức tạp và nhu cầu xử lý dữ liệu lớn tăng lên, nhiều doanh nghiệp phát hiện rằng chi phí dịch vụ đám mây tăng lên nhanh chóng và đôi khi không thể đoán trước được.
Thêm vào đó, vấn đề quản lý dữ liệu cũng là một thách thức. Khi các quy định ngày càng trở nên nghiêm ngặt trên toàn cầu, các tổ chức đang phải chịu áp lực để đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ trong môi trường an toàn và tuân thủ. AI dựa trên đám mây thường liên quan đến việc chuyển giao và lưu trữ thông tin nhạy cảm trên các máy chủ của bên thứ ba, điều này có thể tạo ra những khó khăn về chủ quyền dữ liệu và khả năng kiểm toán.
Sự quan tâm đối với AI trên thiết bị đang gia tăng do những hạn chế này. Mô hình AI trên thiết bị có khả năng xử lý dữ liệu ngay tại các thiết bị đầu cuối như máy tính hoặc trạm làm việc di động. Thay vì phụ thuộc vào các máy chủ từ xa, những thiết bị này được trang bị khả năng chuyên biệt để chạy các mô hình học máy trực tiếp, mang đến nhiều lợi ích chiến lược và vận hành.
Nghiên cứu gần đây từ HP và YouGov đã khảo sát hơn 1.000 nhân viên tại Anh và các quyết định của IT cấp cao, cho thấy sự thay đổi này. Hơn một nửa số lãnh đạo doanh nghiệp cho biết họ sẽ có xu hướng áp dụng AI hơn nếu nó được tích hợp trực tiếp vào thiết bị của nhân viên. Gần một phần ba nhân viên cho biết họ sẽ có khả năng sử dụng AI cao hơn nếu nó được tích hợp một cách liền mạch vào phần mềm mà họ đã sử dụng hàng ngày. Điều này cho thấy xu hướng lớn hơn: người lao động muốn AI ngay tức thì, trực quan và đáng tin cậy. AI trên thiết bị đáp ứng được cả ba yêu cầu này, mang đến tốc độ, sự tiện lợi và kiểm soát dữ liệu tốt hơn.
Tiềm năng của AI không chỉ nằm ở việc nó có thể làm gì, mà còn là cách người dùng trải nghiệm nó. Khi được nhúng trong các công cụ quen thuộc như tóm tắt cuộc họp, gợi ý cách diễn đạt email hay phân tích dữ liệu ngay tức thì, AI trở thành một phần tự nhiên trong quy trình làm việc, không phải là một nhiệm vụ khác để quản lý. Sự tích hợp này giúp tăng cường sự tham gia của người dùng và mang lại giá trị bền vững, cụ thể. Việc xử lý dữ liệu tại chỗ cũng giảm thiểu khả năng tiếp xúc với các mạng bên ngoài, giúp các tổ chức đáp ứng các yêu cầu bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt. Trong những ngành nghề cần tuân thủ nhiều quy định, khả năng kiểm soát dữ liệu nhạy cảm mà không làm giảm tính năng là một yếu tố mạnh mẽ thúc đẩy sự tuân thủ.
Mặc dù sự hiện diện của AI ngày càng tăng, nhưng việc áp dụng AI rộng rãi trong doanh nghiệp vẫn còn hạn chế. Chỉ khoảng 11% các tổ chức đã mở rộng quy mô AI qua các phòng ban. Tuy nhiên, đối với những tổ chức đã thực hiện, lợi ích rất rõ ràng. Theo khảo sát của HP và YouGov, một trong ba tổ chức báo cáo tiết kiệm chi phí trên 11%, điều này cho thấy vấn đề không nằm ở việc chứng minh giá trị của AI mà là triển khai nó một cách hiệu quả. Trong tương lai, chiến lược AI sẽ ngày càng cần đến một phương pháp kết hợp, tích hợp khả năng mở rộng của đám mây với hiệu suất, tính bảo mật và cá nhân hóa của trí thông minh trên thiết bị. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải đánh giá không chỉ việc AI hoạt động ở đâu, mà còn cách thức nó hòa nhập vào cấu trúc tổ chức của họ. Mục tiêu là cung cấp thông tin ở nơi mang lại giá trị cao nhất, theo cách nâng cao trải nghiệm của nhân viên, tăng cường sự tuân thủ và làm cho hoạt động kinh doanh trở nên vững chắc hơn.
AI dựa trên đám mây đã giúp chứng minh giá trị của các hệ thống thông minh. AI trên thiết bị có thể là mô hình giúp duy trì giá trị đó.
Nguồn tham khảo: Techradar
