Tránh Bẫy Phức Tạp của AI: Chiến Lược Đơn Giản

Nghịch lý của AI: Đơn giản hay Phức tạp

Tích hợp trí tuệ nhân tạo vào một tổ chức thường được xem là cách để đơn giản hóa hoạt động và giảm bớt sự phức tạp. Tuy nhiên, hành trình từ phát triển đến triển khai và hỗ trợ liên tục có thể cảm thấy quá tải, đòi hỏi một bộ kỹ năng đa dạng và công nghệ không ngừng phát triển. Vậy, liệu AI có thực sự đơn giản hóa trong khi cũng đòi hỏi nhiều như vậy không?

Kỳ diệu hay Rất Nhiều Công Việc?

Chris Howard, người đứng đầu nghiên cứu toàn cầu của Gartner, nhấn mạnh sự hiểu lầm rằng AI là một giải pháp đơn giản. "AI dường như là thứ kỳ diệu, rất dễ dàng, và nó có thể làm được mọi thứ đáng kinh ngạc," ông nói trong một video gần đây. "Nhưng khi bạn bắt đầu làm việc với nó, bạn nhận ra rằng nó thực sự khó, và có những khía cạnh của nó thực sự phức tạp."

Cảnh quan công nghệ AI không ngừng thay đổi, đặc biệt trong không gian AI sinh ra, càng làm tăng thêm sự nhầm lẫn. Howard giải thích, "Vì vậy, chúng chưa đạt đến điểm ổn định...nơi mà thực sự dễ dàng hiểu cách bạn sẽ ghép các mảnh khác nhau lại với nhau. Và vì điều đó đang thay đổi, nó gây ra sự nhầm lẫn -- nó cực kỳ phức tạp." Hơn nữa, việc quản lý dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng nhưng cũng đầy thách thức. "Bạn cần mang nó lại với nhau vào một nơi mà bạn có thể thực sự hoạt động trên nó và đạt được kết quả tốt hơn. Điều gì xuất hiện như kỳ diệu thực ra là rất nhiều công việc."

Mặc dù có những thách thức, AI hứa hẹn trong việc tự động hóa và đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp. Smita Hashim, giám đốc sản phẩm của Zoom, tin rằng AI có thể "giúp giải quyết sự phức tạp trong nơi làm việc và mở rộng năng suất cũng như hạnh phúc của nhân viên và khách hàng."

Tuy nhiên, AI không phải là giải pháp toàn diện. Richard Demeny, cựu tư vấn phát triển phần mềm tại Arm, cảnh báo, "AI không phải là viên đạn bạc." Ông chỉ ra rằng khả năng của AI dựa trên xác suất hơn là sự hiểu biết thực sự. "Chính con người thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống, và trong khi AI có thể tự động hóa một số vai trò cấp thấp và chắc chắn mang lại lợi ích năng suất đáng kể, nó không thể thay thế lượng kinh nghiệm thực tiễn mà các nhà ra quyết định công nghệ thông tin cần để đưa ra các lựa chọn đúng đắn."

Demeny thêm rằng để AI cung cấp câu trả lời tốt nhất, "nó sẽ cần biết mọi chi tiết nhỏ trong đầu của người ra quyết định. Thực tế hơn là tự mình đưa ra quyết định, với sự hỗ trợ của AI."

Hashim nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chọn đúng nền tảng. "Người dùng của bạn làm việc trên nhiều ứng dụng khác nhau," cô nói. "Hãy chọn các giải pháp nền tảng mở và cho phép tích hợp và luồng công việc liền mạch. Sự linh hoạt này rất quan trọng để giảm bớt sự phức tạp trong môi trường đa nhà cung cấp ngày nay."

AI Có Thể Mang Lại Lợi Ích Cho Hoạt Động Công Nghệ Thông Tin Như Thế Nào

Khi các hệ thống công nghệ thông tin ngày càng phức tạp, các doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức chưa từng có. Bill Lobig, phó chủ tịch quản lý sản phẩm và khả năng quan sát của IBM Automation, lưu ý, "Các nhóm đang quản lý một lượng lớn các ứng dụng, tận dụng các đám mây và môi trường tại chỗ khác nhau -- và các ứng dụng cần phải hoạt động liên tục. Hiện tại, các tổ chức sử dụng hơn 1.000 ứng dụng, và 82% lãnh đạo doanh nghiệp cho rằng sự phức tạp của công nghệ thông tin cản trở sự thành công."

Sự phức tạp này dẫn đến các vấn đề như các ứng dụng bị cô lập, khả năng mất điện tiềm ẩn, lãng phí tài nguyên và năng lượng, và các vấn đề về hiệu suất. Lobig nhìn thấy AI như một giải pháp. "Làm thế nào các nhà lãnh đạo công nghệ thông tin có thể quản lý rủi ro của những vấn đề tiềm ẩn này và vượt lên trước những tình huống sắp xảy ra của thời gian chết? Câu trả lời là khả năng quan sát và quản lý tài nguyên ứng dụng -- tất cả đều được thực hiện thông qua tự động hóa do AI hỗ trợ."

Với AI, các nhóm có thể "tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên tính toán, lưu trữ và mạng một cách chủ động ở mọi lớp của hệ thống," Lobig giải thích. Cách tiếp cận này loại bỏ nhu cầu về các biện pháp phản ứng và cung cấp quá mức, tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc.

Việc cập nhật với các phát triển của AI là rất quan trọng đối với hoạt động công nghệ thông tin. Lobig khuyên, "Thích nghi và mở rộng với kiến trúc lai, trong khi duy trì cái nhìn toàn diện về hiệu suất, chi phí và giá trị trên các ứng dụng và mạng."

Triển Khai AI Cần Phải Cẩn Thận

Để quản lý cả AI và sự phức tạp của công nghệ thông tin một cách hiệu quả, việc triển khai cẩn thận là rất cần thiết. Hashim đề nghị tập trung vào "sự đơn giản của trải nghiệm người dùng, chất lượng của AI và khả năng hoàn thành công việc của nó." Cô ủng hộ việc sử dụng AI để "nâng cao tất cả nhân viên của bạn...để toàn bộ tổ chức của bạn có thể năng suất và hạnh phúc hơn."

Howard nhấn mạnh tầm quan trọng của sự nhất quán trong việc quản lý sự phức tạp. "Các nền tảng...làm cho mọi thứ nhất quán. Vì vậy, bạn có thể làm những điều -- đôi khi rất phức tạp -- theo cách nhất quán và tiêu chuẩn mà mọi người đều biết cách sử dụng chúng. Ngay cả điều gì đó đơn giản như định nghĩa hay phân loại. Nếu mọi người nói cùng một ngôn ngữ, tức là một phân loại đơn giản, thì việc giao tiếp sẽ dễ dàng hơn nhiều."

Cuối cùng, Demeny nhắc nhở chúng ta rằng "AI có thể đưa ra những gợi ý có thông tin, nhưng vẫn là con người đưa ra quyết định cuối cùng và chịu trách nhiệm cho hậu quả." Ông nhấn mạnh rằng "mỗi sản phẩm, mỗi cơ sở hạ tầng AI, đều khác nhau, và sự phức tạp của mỗi cái đòi hỏi sự hiểu biết của con người. Vai trò của AI nên được xem như một công cụ hỗ trợ, không phải là sự thay thế cho phán đoán và chuyên môn đến từ kinh nghiệm."