Chiến Lược AI và Data Migration: Tại Sao Bạn Không Cần "Nấu Tất Cả" Cùng Lúc

Hôm nay có người hỏi tôi về cách thức triển khai dự án di chuyển dữ liệu để chuẩn bị cho chương trình AI của công ty. Khi nghĩ về AI, bạn cần nhớ một điều: đây không phải là vấn đề AI, mà thực chất là vấn đề dữ liệu. Việc thay đổi góc nhìn đơn giản này sẽ tạo ra sự khác biệt lớn trong cách bạn tiếp cận AI và di chuyển dữ liệu cho doanh nghiệp.

Follow me on Tik Tok nhe 👉 https://www.tiktok.com/@anhthuongbangai

Hầu hết các công ty tôi làm việc cùng đều có doanh thu từ 10 đến 40 triệu đô mỗi năm. Họ thường không có cơ sở dữ liệu tập trung cho toàn công ty. Thông tin khác h hàng ở một hệ thống, dữ liệu kho hàng ở hệ thống khác, còn dữ liệu marketing lại nằm ở một nơi hoàn toàn khác. Đây là tình huống phổ biến, và có thể khiến việc triển khai AI trở nên đáng sợ.

Nhưng tin tốt là: bạn không cần phải di chuyển tất cả cùng một lúc.

Tôi thích sử dụng ẩn dụ về pizza ở đây. Nếu tôi muốn làm pizza, những nguyên liệu (dữ liệu) tôi cần sẽ phụ thuộc vào kết quả mong muốn. Nếu bắt đầu với pizza Margherita cổ điển, tôi chỉ cần đế bánh và ít sốt cà chua trong bếp thôi. Khi mở rộng thực đơn, tôi mới cần bổ sung thêm nguyên liệu.

Với AI và di chuyển dữ liệu cũng vậy. Bạn không cần đưa tất cả dữ liệu vào một hệ thống thống nhất trước khi có thể bắt đầu thấy được giá trị từ AI. Bạn chỉ cần những nguyên liệu phù hợp cho chiếc "pizza" cụ thể mà bạn đang muốn làm.

Ví dụ, nếu bạn muốn AI giúp cải thiện thời gian phản hồi dịch vụ khách hàng, bạn có thể chỉ cần di chuyển dữ liệu tương tác khách hàng và các chỉ số phản hồi. Bạn không nhất thiết cần dữ liệu kho hàng cho ứng dụng cụ thể đó.

Pizza, Pizza :-)

Khi đã có đầy đủ nguyên liệu, tôi có thể bắt đầu sáng tạo với những loại pizza muốn làm. Với AI, khi đã di chuyển những phần dữ liệu thiết yếu, bạn có thể bắt đầu xây dựng những ứng dụng ngày càng tinh vi hơn.

Vì vậy, khi bắt đầu chương trình AI cho công ty, bạn cần hiểu những phần dữ liệu cốt lõi mà ứng dụng cần để đưa ra quyết định tốt và tạo ra ROI. Cách tiếp cận có mục tiêu này sẽ khiến toàn bộ quá trình bớt áp lực và dễ thực hiện hơn. Tôi thích bắt đầu với tầm nhìn cuối cùng, xây dựng lộ trình và thậm chí là mô hình dữ liệu đầy đủ. Nhưng khi thực sự bắt tay vào xây dựng, chúng tôi luôn tiến hành từng bước một, dẫn đến ROI chỉ trong vài tuần thay vì vài tháng hoặc vài năm.

Từng Bước Một: AI và Data Migration trong Chiến Lược AI

Lộ Trình AI Quyết Định Chiến Lược Di Chuyển Dữ Liệu

Cách tiếp cận từng bước trong AI và di chuyển dữ liệu có nhiều lợi ích:

1. Thời Gian Tạo Ra Giá Trị Nhanh Hơn: Bằng cách chỉ tập trung vào dữ liệu bạn cần cho một ứng dụng cụ thể, bạn có thể bắt đầu thấy lợi nhuận sớm hơn nhiều.

2. Giảm Độ Phức Tạp: Di chuyển chỉ những gì bạn cần sẽ khiến các thách thức kỹ thuật dễ quản lý hơn.

3. Tập Trung Tốt Hơn: Điều này buộc bạn phải suy nghĩ kỹ về dữ liệu nào thực sự quan trọng cho mục tiêu kinh doanh.

4. Điều Chỉnh Hướng Đi Dễ Dàng Hơn: Khi học được cái gì hiệu quả, bạn có thể điều chỉnh chiến lược trước khi cam kết với các cuộc di chuyển lớn.

   
   

Tôi đã thấy quá nhiều công ty bị mắc kẹt trong những vòng lặp lập kế hoạch bất tận cho việc di chuyển dữ liệu toàn diện mà không bao giờ thực sự triển khai được. Trong khi đó, các đối thủ của họ đã phục vụ những chiếc "pizza" đầu tiên và học hỏi được khách hàng thực sự muốn gì.

Điều trớ trêu là nhiều giám đốc nghĩ về AI như một công nghệ bí ẩn, phức tạp đòi hỏi những thay đổi hạ tầng khổng lồ.

Thực tế, những triển khai AI thành công nhất mà tôi từng thấy đều bắt đầu nhỏ, với mục tiêu rõ ràng và chỉ đủ di chuyển dữ liệu để những mục tiêu đó trở nên khả thi.

Vì vậy, lần tới khi ai đó hỏi bạn về việc chuẩn bị cho AI, hãy nhớ: bạn không cần phải xây dựng lại toàn bộ nhà bếp trước khi có thể làm chiếc pizza đầu tiên. Chỉ cần thu thập những nguyên liệu cần thiết cho công thức cụ thể đó, và bắt đầu nấu. Phần còn lại có thể đến sau.

Rốt cuộc, AI không thực sự là về trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), mà là về việc nâng cấp nguyên liệu (augmented ingredients).

Chúng ta có cần phải chuyển đổi toàn bộ dữ liệu công ty trước khi bắt đầu với AI không?

Không cần đâu. Hãy nghĩ như việc làm pizza vậy, bạn chỉ cần những nguyên liệu cho chiếc pizza bạn đang làm thôi. Chỉ cần bắt đầu với dữ liệu cốt lõi cần thiết cho trường hợp sử dụng AI đầu tiên của bạn.

Chúng ta nên bắt đầu với loại dữ liệu nào?

Tùy thuộc vào kết quả mà bạn muốn đạt được. Nếu mục tiêu là cải thiện tốc độ chăm sóc khách hàng, hãy chuyển đổi dữ liệu tương tác với khách hàng và dữ liệu phản hồi. Bạn không cần phải chuyển toàn bộ cơ sở dữ liệu kho hàng cho việc đó.

Tại sao nên tiếp cận từng bước thay vì chuyển đổi một lần lớn?

Việc chuyển đổi nhỏ, có mục tiêu cụ thể nghĩa là thời gian tạo ra giá trị nhanh hơn, ít phức tạp hơn, và dễ điều chỉnh hướng đi hơn nếu ưu tiên thay đổi.

Mất bao lâu để thấy được lợi nhuận đầu tư (ROI)?

Với sự tập trung đúng hướng, các công ty có thể bắt đầu thấy lợi nhuận trong vòng vài tuần, không phải vài tháng hay năm, vì họ chỉ chuyển đổi dữ liệu quan trọng cho "công thức" đầu tiên của mình thôi.