Đây sẽ là một công cụ quan trọng giúp các bên liên quan tính toán các chi phí và lợi ích liên quan đến các chiến lược triển khai khác nhau, cho dù thông qua API hay các giải pháp mã nguồn mở hiện có trên thị trường.
Khi chúng ta đang ở trong thời điểm ‘thời kỳ của ChatGPT’, LLMs đứng ở trung tâm của làn sóng biến đổi, thúc đẩy các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp coi sự phát triển như một công cụ mạnh mẽ để “giảm chi phí và tăng lợi nhuận“. Nhưng thị trường dường như không phát triển nhanh như kỳ vọng của các nhà quảng cáo. Sự hiểu biết toàn diện về cơ sở hạ tầng cần thiết để tối đa hóa tiềm năng của lĩnh vực mới này – bao gồm các thông tin về tỷ lệ lợi ích so với chi phí, các trường hợp sử dụng liên quan và động cơ thúc đẩy các tổ chức áp dụng các công cụ như vậy – vẫn còn nhiều điểm cần cân nhắc.
Trong một nghiên cứu gần đây Gartner cũng dự đoán một sự chậm trễ đáng kể trong việc triển khai mô hình tiên tiến tới doanh nghiệp trong lĩnh vực. Như được nhấn mạnh trong nghiên cứu, dự kiến trong hai năm tới, các chi phí áp đảo sẽ vượt quá giá trị được tạo ra, dẫn đến khoảng 50% các doanh nghiệp lớn sẽ từ bỏ việc phát triển các mô hình Trí tuệ Nhân tạo quy mô lớn của họ vào năm 2028.
Trên cơ sở đó, AIM Research đã tổ chức một cuộc thảo luận trò chuyện tròn với sự tham gia của một số nhà lãnh đạo Trí tuệ Nhân tạo đến từ các ngành công nghiệp khác nhau đang làm việc trong lĩnh vực này. Dưới đây là một số thông tin quan trọng mà đã được đề cập:
- Xác định trường hợp sử dụng thích hợp với lợi ích kinh doanh có thể đo lường là rất quan trọng. Điều này bao gồm hiểu rõ về khả năng công nghệ và điều chỉnh chúng với mục tiêu kinh doanh. Bắt đầu với một bằng chứng thực nghiệm (POC) cho phép các doanh nghiệp đánh giá tác động tiềm năng trước khi mở rộng quy mô. Cũng quan trọng là nhận thức về các chi phí liên quan đến việc mở rộng quy mô, bao gồm chi phí sử dụng đám mây và API.
- Một cách tiếp cận hợp lý đối với ngân sách sẽ bao gồm việc phân bổ nhiều hơn vào việc cải thiện hiệu suất hoạt động ban đầu thông qua tích hợp Trí tuệ Nhân tạo để tối ưu hóa quy trình, cắt giảm chi phí và cải thiện mức dịch vụ, và khi hệ thống trưởng thành, dần dần chuyển đổi quỹ tiền vào chiến lược thu hút khách hàng, sử dụng Trí tuệ Nhân tạo để tăng cường cá nhân hóa và tương tác.
- Năng cao năng lực kỹ thuật: để thành công với Trí tuệ Nhân tạo, các tổ chức phải tập trung vào việc cải thiện khả năng kỹ thuật để có được thông tin mục tiêu, và xuất sắc trong việc kết hợp dữ liệu để kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để có thông tin chính xác và hữu ích hơn, thúc đẩy sự hợp tác và tích hợp trong tổ chức.
- Cộng tác: tương lai của Trí tuệ Nhân tạo dường như đang hướng đến công nghệ đặc biệt, trong đó nhiều tác nhân Trí tuệ Nhân tạo làm việc cùng nhau để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, thay vì một thực thể Trí tuệ Nhân tạo duy nhất xử lý tất cả các nhiệm vụ. Các công nghệ này sẽ phù hợp với từng ngành và sẽ hợp tác tương tự như một tâm trí con người, mặc dù việc đạt được mức độ tích hợp và chức năng như vậy vẫn còn là một mục tiêu xa vời.
- Lựa chọn phương án triển khai: các tổ chức đang đánh giá cả tùy chọn API và mã nguồn mở để tích hợp Trí tuệ Nhân tạo, cân nhắc các yếu tố như tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường, tùy chỉnh và yêu cầu về quy định. Trong khi API có thể được ưa chuộng cho các dự án thử nghiệm vì khả năng triển khai nhanh chóng, mã nguồn mở có thể là lựa chọn cho sản xuất hoàn chỉnh, cung cấp cơ hội kiểm tra tốt hơn và tùy chỉnh tốt hơn.
Do đó, một báo cáo như thế này có thể phục vụ như một công cụ quan trọng trong quá trình này, giúp các bên liên quan đánh giá các chi phí tiềm năng và lợi ích liên quan đến các chiến lược triển khai khác nhau, cho dù là kết nối thông qua API hay sử dụng các giải pháp mã nguồn mở. Báo cáo cũng nỗ lực làm rõ những khía cạnh phức tạp của cả chi phí trực tiếp và gián tiếp, giúp đưa ra quyết định thông minh hơn, xem xét các yếu tố như triển khai nhanh chóng và tùy chỉnh mô hình theo yêu cầu.
Cuối cùng, các nhà lãnh đạo, chuyên gia có thể sử dụng báo cáo như vậy một nguồn tham khảo bổ ích cho quá trình lên kế hoạch và tổ chức triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo LLM với doanh nghiệp hay tổ chức của mình.
Ayush Jain
Ayush quan tâm đến cách công nghệ tạo ra và định nghĩa văn hóa của chúng ta, và sự hiểu biết của chúng ta về thế giới. Anh tin vào việc khám phá hiện thực tại những điểm giao của công nghệ và nghệ thuật, khoa học và chính trị.
