69% trong số tổ chức được khảo sát báo cáo đã triển khai ít nhất một dự án AI trong quá trình sản xuất, trong khi 28% đã đạt đến quy mô doanh nghiệp. Những “người tiên phong AI” này đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm và đang tiến hành tích hợp AI vào quy trình sản xuất kinh doanh và kiến tạo giá trị cho khách hàng của doanh nghiệp.
Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một công nghệ mới nổi được đề cập trong các kế hoạch sản phẩm và chiến lược. Báo cáo Xu hướng Toàn cầu về AI năm 2023 này cho biết công nghệ này đã trở thành một yếu tố thúc đẩy cho sự biến đổi – 69% trong số tổ chức được khảo sát báo cáo đã triển khai ít nhất một dự án AI trong quá trình sản xuất, trong khi 28% đã đạt đến quy mô doanh nghiệp. Những “người tiên phong AI” này đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm và đang tích hợp AI vào quy trình làm việc và giá trị đề xuất của họ.
Tuy nhiên, với sự trưởng thành và quy mô, cùng với đó là những thách thức, nhiều tổ chức đang cảm nhận mạnh mẽ sức ép mà các mô hình AI đặt lên hệ thống dữ liệu của họ. Việc sử dụng dữ liệu càng lớn hơn cần thiết để huấn luyện các mô hình AI bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau và đòi hỏi yêu cầu tính toán phức tạp, đẩy sự giới hạn của kiến trúc IT và dữ liệu truyền thống.
Những thách thức về hạ tầng và dữ liệu này còn trở nên trầm trọng hơn bởi sự tiến bộ nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo tạo ra, điều này đã định hình nhiều phần tiến triển của thị trường AI vào năm 2023. Khoảng một phần ba người tham gia khảo sát sử dụng trí tuệ nhân tạo sáng tạo ngày nay, cho thấy sự tiếp nhận lớn trong lĩnh vực phần mềm dự đoán sẽ phát triển thành một thị trường ước tính 36 tỷ đô la vào năm 2028. Công suất tính toán, lưu trữ và tài nguyên mạng lớn cần thiết để huấn luyện các mô hình cơ sở lớn đã đặt tổ chức vào tình thế khó khăn, đặc biệt khi họ cố gắng bắt kịp với những đột phá của trí tuệ nhân tạo sáng tạo đồng thời với triển khai AI hiện có của họ.
Tuy nhiên, mối quan hệ giữa AI và hạ tầng IT không chỉ tiêu cực. Các tổ chức cũng coi trí tuệ nhân tạo là quan trọng trong việc tạo ra sự cải thiện về hiệu quả. Một mô hình tương tự xuất hiện khi xem xét về mặt bền vững, với AI đồng thời là một thách thức và một phần quan trọng trong việc đạt được mục tiêu bền vững của doanh nghiệp (CSG).
Mặc dù việc tiết kiệm chi phí và tăng cường hiệu quả có thể thấy rõ với các ứng dụng AI/ML, Báo cáo Xu hướng Toàn cầu về AI năm 2023 cho thấy các tổ chức đang ngày càng nhìn vào AI để giúp mở ra các nguồn thu nhập mới. Sử dụng AI/ML để thúc đẩy sự phát triển từ trên xuống thông qua mô hình kinh doanh mới, sản phẩm sáng tạo và dịch vụ khác biệt đang khiến thị trường phát triển nhanh chóng.
Các điểm chính đáng chú ý trong báo cáo
Báo cáo Xu hướng Toàn cầu về AI xem xét tình trạng sử dụng trí tuệ nhân tạo vào năm 2023 và cung cấp các thông tin quan trọng dựa trên dữ liệu về những phát triển dự kiến. Nó xem xét các trường hợp sử dụng và yếu tố thúc đẩy giá trị của các dự án AI thành công trên khắp các ngành công nghiệp và các thách thức quản lý dữ liệu và bền vững mà các tổ chức đối diện khi họ cố gắng mở rộng ứng dụng AI của họ, đặc biệt là đối với những tổ chức chưa đầu tư vào việc hiện đại hóa kiến trúc dữ liệu và cơ sở hạ tầng của họ.
Nhằm hỗ trợ cho nghiên cứu này, S&P Global Market Intelligence đã tiến hành cuộc khảo sát trên hơn 1.500 người đứng đầu quyết định về AI và lãnh đạo dự án trên toàn thế giới, và từ đó đưa ra bảy kết quả quan trọng:
Nhằm hỗ trợ cho nghiên cứu này, S&P Global Market Intelligence đã tiến hành cuộc khảo sát trên hơn 1.500 người đứng đầu quyết định về AI và lãnh đạo dự án trên toàn thế giới, và từ đó đưa ra bảy kết quả quan trọng:
- Trí tuệ nhân tạo/Máy học (AI/ML) đang gia tăng sự sử dụng trên các lĩnh vực công nghiệp và trong các tổ chức, nhưng chỉ một số ít đã đạt đến quy mô doanh nghiệp thực sự. Hơn hai phần ba (69%) tổ chức tham gia khảo sát đã triển khai ít nhất một dự án AI trong quá trình sản xuất (“người tiên phong AI”), trong khi 31% dự án AI của các người tham gia khảo sát vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm hoặc chứng minh khái niệm (“người thám hiểm AI”). Ngoài ra, 28% người tham gia khảo sát đã đạt đến quy mô doanh nghiệp với các dự án AI được triển khai rộng rãi và tạo ra giá trị kinh doanh đáng kể.
- Trí tuệ nhân tạo đã dịch chuyển từ việc tiết kiệm chi phí sang việc thúc đẩy doanh thu và đang tái định nghĩa thị trường. Trong hơn 5,400 phản hồi nhận được từ hơn 1,500 người tham gia khảo sát, 69% phản hồi về những động cơ đằng sau các dự án AI/ML đề cập đến việc tập trung vào việc tạo ra doanh thu, so với 31% tập trung vào việc tiết kiệm chi phí. Trong số những người tiên phong AI, 70% phản hồi liên quan đến việc tạo ra doanh thu, so sánh với 66% phản hồi từ những người thám hiểm AI, cho thấy sự tập trung vào khả năng của AI để tạo ra doanh thu gia tăng khi các dự án AI trưởng thành.
- Quản lý dữ liệu là rào cản kỹ thuật hàng đầu đối với trí tuệ nhân tạo/Máy học. Rào cản kỹ thuật thường được đề cập nhiều nhất đối với triển khai trí tuệ nhân tạo/Máy học là quản lý dữ liệu (32%), vượt qua các thách thức về bảo mật (26%) và hiệu suất tính toán (20%). Điều này cho thấy kiến trúc dữ liệu hiện tại của nhiều tổ chức không phù hợp cho cuộc cách mạng của trí tuệ nhân tạo.
- Những người tiên phong AI tận dụng một phương pháp kết hợp và nhiều vị trí triển khai hơn để hỗ trợ nhu cầu của công việc AI/ML. Công việc AI/ML có thể hoạt động ở nhiều vị trí triển khai khác nhau, từ điện toán đám mây công cộng đến trung tâm dữ liệu doanh nghiệp và, ngày càng, các trang trại cạnh gốc. Những người tiên phong AI (người tham gia có dự án AI/ML đang trong môi trường sản xuất) trung bình tận dụng nhiều vị trí triển khai hơn (3.2 vị trí triển khai để đào tạo, 2.5 cho suy luận) so với những người thám hiểm AI (2.9 và 2.3 vị trí tương ứng). Tuy nhiên, với các ứng dụng AI phức tạp và yêu cầu dữ liệu lớn, điện toán đám mây công cộng cung cấp một cơ hội dễ dàng hơn để bắt đầu; điện toán đám mây công cộng là vị trí triển khai chính hàng đầu cho việc đào tạo mô hình AI/ML (47%) và suy luận (44%). Hơn nữa, những người sử dụng điện toán đám mây công cộng để chạy AI/ML thường kết hợp một phương pháp kết hợp sử dụng nhiều vị trí hơn cho việc đào tạo (trung bình 4.2) và suy luận (3.2), so với những người tham gia không sử dụng điện toán đám mây công cộng (2.2 và 1.9 vị trí tương ứng).
- Sử dụng năng lượng và lượng khí nhà kính do trí tuệ nhân tạo/Máy học (AI/ML) tạo ra đang tạo áp lực đối với mục tiêu bền vững của các doanh nghiệp, nhưng điện toán đám mây mở ra một lối đi để cải thiện tình hình. Các tổ chức đang gặp khó khăn do tác động của AI/ML lên việc sử dụng năng lượng và lượng khí nhà kính của tổ chức. Hơn hai phần ba (68%) người tham gia khảo sát cho biết họ lo ngại về tác động của AI/ML đối với việc sử dụng năng lượng và lượng khí nhà kính của tổ chức. Điện toán đám mây mở ra cơ hội để tăng cường bền vững của AI: 74% tổng số người tham gia khảo sát cho biết bền vững là một động cơ quan trọng hoặc quyết định chuyển công việc sang điện toán đám mây công cộng.
- Cơ sở hạ tầng dữ liệu lỗi thời và kiến trúc cổ điển ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất bền vững của AI/ML. Hơn ba phần tư (77%) người tham gia khảo sát tin rằng kiến trúc dữ liệu ảnh hưởng đến hiệu suất bền vững của họ.
- Các tổ chức đã sắp xếp “nhà” dữ liệu và cơ sở hạ tầng của họ sẽ nắm vị trí tốt để dẫn đầu với AI trong tương lai. Các công ty tận dụng kiến trúc dữ liệu hiện đại để vượt qua những thách thức lớn về dữ liệu (nguồn, loại dữ liệu, yêu cầu, v.v.) có thể thích nghi với công việc AI/ML hoạt động trên nhiều nơi triển khai cơ sở hạ tầng.
Các tổ chức nên chú ý đến các kết quả của Báo cáo Xu hướng Toàn cầu về AI năm 2023, tận dụng thông tin dựa trên dữ liệu như một tiêu chuẩn và đặt kết quả này vào ngữ cảnh của tình hình đặc biệt của tổ chức họ để hướng dẫn chiến lược AI của họ trong năm 2023 và trong tương lai.
