Trước khi đưa AI vào hệ thống vận hành, không ít doanh nghiệp đã đầu tư nhiều thời gian để xây dựng kho dữ liệu tập trung nhưng trên thực tế, kết quả được tạo ra vẫn không như kỳ vọng. Điều đó đặt ra một câu hỏi rằng “Nếu dữ liệu được xem là “nhiên liệu” của AI, tại sao nhiều hệ thống dữ liệu lại chưa đủ khả năng để AI tạo ra giá trị?” Nhiều người cho rằng nguyên nhân nằm ở chất lượng dữ liệu. Dữ liệu càng sạch thì AI càng hoạt động tốt.
Tuy nhiên, dựa trên kinh nghiệm triển khai hệ thống ứng dụng AI cho khách hàng doanh nghiệp từ đội ngũ kỹ thuật của Fabbi, đó mới chỉ là một phần của câu chuyện. Điều AI cần không chỉ đơn thuần là dữ liệu đúng mà là dữ liệu được định nghĩa nhất quán trong toàn bộ hệ thống doanh nghiệp.
Con người có thể làm việc và xử lý những dữ liệu khác biệt một cách tự nhiên bằng kinh nghiệm. Nhưng AI không vận hành bằng những quy ước ngầm được tích lũy qua nhiều năm làm việc. AI chỉ có thể suy luận dựa trên những gì doanh nghiệp đã định nghĩa một cách rõ ràng và nhất quán.
Đó là lý do nhiều dự án AI không gặp vấn đề ở mô hình, mà gặp vấn đề ở chính tầng dữ liệu. Không phải vì doanh nghiệp thiếu dữ liệu, mà vì dữ liệu chưa phản ánh được thông tin nhất quán doanh nghiệp đang sở hữu. Đây cũng là là điểm khác biệt giữa một doanh nghiệp có dữ liệu và một doanh nghiệp sẵn sàng cho AI.
Do đó, những doanh nghiệp triển khai AI hiệu quả thường không bắt đầu bằng việc thu thập thêm dữ liệu mà thay vào đó đầu tư thời gian để chuẩn hóa khái niệm, thống nhất dữ liệu và chuyển hóa những tri thức “kinh nghiệm” trong nhân sự thành tri thức mà hệ thống có thể hiểu được. Chỉ như vậy, dữ liệu mới thực sự trở thành nền tảng để AI có thể suy luận, ra quyết định và tạo ra giá trị thực sự ở quy mô doanh nghiệp. Bời lễ d
