This post is also available in:
English
AI đang định hình lại các ngành công nghiệp, nhưng các tổ chức đang ở những giai đoạn khác nhau trong hành trình quản trị AI. Một số tổ chức đang tập trung hóa các dự án AI, những tổ chức khác nỗ lực đón đầu các yêu cầu AI tạo ra, trong khi đó nhiều tổ chức ưu tiên xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc. Chỉ một số ít đã phát triển một “nhà máy AI” hoạt động hiệu quả, có thể phân loại, lập hồ sơ và chứng nhận dữ liệu AI đồng thời tạo ra những hiểu biết đột phá. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều nhà lãnh đạo dữ liệu bày tỏ rõ ràng ý định xây dựng chiến lược AI và nâng cao quản trị dữ liệu.
Các tổ chức đã triển khai danh mục dữ liệu đang dẫn đầu cuộc cách mạng AI. Những danh mục này giúp mô hình hóa, phân loại và quản lý dữ liệu, tạo điều kiện cho việc khai thác AI một cách hiệu quả. Các tính năng nâng cao của danh mục dữ liệu—như giám sát luồng dữ liệu, chấm điểm dữ liệu và tạo ra các thị trường dữ liệu—đang thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu, giúp các nhóm tập trung vào kết quả AI tạo ra thay vì xử lý dữ liệu. Dữ liệu có cấu trúc và chất lượng cao chính là yếu tố then chốt để tối ưu hóa tiềm năng của AI.
Để xây dựng một chiến lược quản trị AI vững chắc, hãy cân nhắc bảy phương pháp tốt nhất sau đây:
1. Xác định Rõ Mục Tiêu Sử AI
Establishing clear goals for AI initiatives is essential. Define the questions you aim to answer and refine how you prompt AI models. Effective data modeling outlines data requirements and ensures AI projects align with business objectives.
The concept of “Data Products” plays a vital role here. When business teams request data for campaigns, product development, or research, they require a mix of datasets, reports, AI features, and governance guidelines. A structured approach fosters collaboration between data experts and business users, ensuring impactful outcomes.
Việc đặt ra các mục tiêu rõ ràng cho các sáng kiến AI là điều cần thiết. Xác định những câu hỏi bạn muốn giải đáp và tinh chỉnh cách bạn đưa ra yêu cầu cho các mô hình AI. Mô hình hóa dữ liệu hiệu quả giúp xác định các yêu cầu dữ liệu và đảm bảo rằng các dự án AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Khái niệm “Sản phẩm Dữ liệu” (Data Products) đóng vai trò quan trọng trong quá trình này. Khi các nhóm kinh doanh yêu cầu dữ liệu cho các chiến dịch, phát triển sản phẩm hoặc nghiên cứu, họ cần sự kết hợp giữa các tập dữ liệu, báo cáo, tính năng AI và hướng dẫn quản trị. Một cách tiếp cận có cấu trúc giúp tăng cường sự hợp tác giữa các chuyên gia dữ liệu và người dùng doanh nghiệp, đảm bảo kết quả có tác động thực sự.
2. Cung cấp Quyền Truy Cập Dữ Liệu Tự Phục Vụ
Người dùng không nên cần đến sự can thiệp của IT để truy cập dữ liệu. Một thị trường dữ liệu hiện đại trong danh mục dữ liệu nên mang đến trải nghiệm liền mạch, dễ sử dụng—tương tự như một nền tảng mua sắm trực tuyến—nơi người dùng có thể duyệt, so sánh và tích hợp các tập dữ liệu theo nhu cầu.
Tính minh bạch đóng vai trò quan trọng trong việc làm việc với AI. Dù sử dụng dữ liệu thô, dữ liệu chuẩn hóa hay dữ liệu tổng hợp, người dùng cần hiểu rõ nguồn gốc, chất lượng và mức độ phù hợp của dữ liệu. Các tổ chức nên xác định các thông số dữ liệu dựa trên từng trường hợp sử dụng, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và đạo đức.
3. Phân Loại và Tổ Chức Hệ Sinh Thái Dữ Liệu
Các mô hình AI hoạt động hiệu quả nhất khi được đào tạo trên các miền dữ liệu được xác định rõ ràng. Việc sử dụng AI trên một tập dữ liệu rộng và không có cấu trúc có thể làm giảm độ chính xác. Một danh mục dữ liệu được quản trị tốt giúp phân loại và xếp hạng dữ liệu, hỗ trợ các mô hình AI tạo ra những hiểu biết chính xác hơn.
Các đường ống dữ liệu (data pipelines) đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý đầu vào và đầu ra của dữ liệu AI. Giám sát theo thời gian thực đảm bảo tính minh bạch trong luồng dữ liệu, quy tắc chuyển đổi và các chỉ số chất lượng. Các kỹ thuật phân loại nâng cao—như bổ sung ngữ nghĩa (semantic augmentation)—tự động gán thuật ngữ kinh doanh, giúp quản trị dữ liệu cá nhân và dữ liệu theo quy định một cách hiệu quả.
4. Triển Khai Một Khung Quản Trị AI Vững Mạnh
Các quy định về AI toàn cầu đang phát triển nhanh chóng, yêu cầu các tổ chức xây dựng các khung quản trị linh hoạt nhằm giải quyết các vấn đề về công bằng thuật toán, phát hiện thiên vị, các cân nhắc đạo đức và tuân thủ quy định.
Một khung quản trị AI nên:
-
Đáp ứng các chính sách AI đang thay đổi
-
Phát hiện và giảm thiểu thiên vị
-
Đảm bảo các thực hành AI đạo đức, minh bạch
-
Hỗ trợ các giải pháp công nghệ linh hoạt
-
Tham gia hợp tác ngành (ví dụ: GPAI)
Phát triển AI đạo đức là phần không thể thiếu trong văn hóa doanh nghiệp. Các tổ chức cần đánh giá rủi ro của các mô hình AI—dù là thấp, trung bình hay cao—và triển khai các biện pháp bảo vệ để đảm bảo việc sử dụng có trách nhiệm. Các công cụ danh mục dữ liệu có thể giúp thi hành các chính sách quản trị và cảnh báo người dùng về các rủi ro trong thời gian thực.
5. Giám sát Các Mô Hình AI để Giảm Thiểu Thiên Vị
Phát hiện thiên vị yêu cầu sự giám sát liên tục đối với đầu vào và đầu ra của mô hình AI. Các mô hình AI cần được theo dõi để phát hiện những bất thường và sai lệch có thể gây ra thiên vị không mong muốn. Các danh mục dữ liệu được trang bị công cụ kiểm tra chất lượng dữ liệu cung cấp cái nhìn toàn diện về tính toàn vẹn của dữ liệu, giúp các nhóm xác định và giải quyết nguồn gốc của thiên vị.
Dữ liệu luôn thay đổi, vì vậy các mô hình AI phải được đào tạo sao cho phù hợp. Việc thiết lập ngưỡng cho sự dao động của dữ liệu giúp đảm bảo các hiểu biết có ý nghĩa đồng thời ngăn ngừa kết quả lệch lạc. Cảnh báo theo thời gian thực giúp các nhóm xác thực hoặc loại bỏ các bất thường, đảm bảo các quyết định dựa trên AI vẫn chính xác và không thiên vị.
6. Chấm Điểm và Chứng Nhận Sự Sẵn Sàng Của AI
Các tổ chức cần xây dựng các mô hình trưởng thành AI để xác thực độ tin cậy của dữ liệu. Việc triển khai một quy trình chứng nhận AI có cấu trúc giúp xác định khi nào một mô hình sẵn sàng để đưa vào sản xuất. Việc chấm điểm dữ liệu—dựa trên đánh giá của người dùng, kết quả hồ sơ và các chỉ số quản trị—giúp phân loại dữ liệu thành các hạng vàng, bạc và đồng.
Việc hiểu rõ phân loại của các tập dữ liệu giúp các nhóm đánh giá mức độ rủi ro và đưa ra các quyết định AI có cơ sở. Tính minh bạch này đảm bảo rằng các hiểu biết từ AI được xây dựng trên dữ liệu đáng tin cậy và có chất lượng cao.
7. Đầu Tư Vào Đào Tạo và Giáo Dục AI
Một lực lượng lao động được đào tạo tốt là yếu tố thiết yếu để đạt được thành công với AI. Các tổ chức nên cung cấp đào tạo về:
-
Kỹ thuật prompt engineering
-
Quản lý rủi ro AI và các quy định
-
Kiến thức về dữ liệu và quản trị
Việc giáo dục nhân viên giúp loại bỏ nỗi sợ hãi, xây dựng sự tự tin và tạo sự đồng thuận giữa các phòng ban. Đào tạo giúp các nhóm hiểu rõ khả năng, giới hạn và các phương pháp tốt nhất để triển khai AI một cách đạo đức.
Kết luận
Tương lai của các doanh nghiệp sử dụng AI phụ thuộc vào tính minh bạch và khả năng truy cập dữ liệu. Việc xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu vững chắc—bao gồm các danh mục siêu dữ liệu, công cụ kiểm tra chất lượng dữ liệu và khung quản trị—đảm bảo các tổ chức sẵn sàng cho AI. Thành công trong AI đòi hỏi sự cân bằng giữa công nghệ, chiến lược và đạo đức. Bằng cách áp dụng các phương pháp tốt nhất, các công ty có thể khai thác tối đa tiềm năng của AI trong khi giảm thiểu rủi ro và thúc đẩy đổi mới có trách nhiệm.
Đây là thời điểm để xây dựng nền tảng dữ liệu phù hợp với sự phát triển của AI. Các tổ chức chủ động hành động ngay hôm nay sẽ có vị thế tốt để dẫn đầu trong tương lai do AI dẫn dắt.
Về DT Asia
DT Asia được thành lập năm 2007 với sứ mệnh đưa các giải pháp bảo mật CNTT tiên phong khác nhau từ Hoa Kỳ, Châu Âu và Israel gia nhập thị trường.
Hiện tại, DT Asia đã là một nhà phân phối giá trị gia tăng trong khu vực đối với các giải pháp an ninh mạng, cung cấp công nghệ tiên tiến cho các tổ chức chính phủ trọng yếu cũng như các khách hàng tư nhân lớn bao gồm các ngân hàng toàn cầu và các công ty trong danh sách Fortune 500. Với các văn phòng và đối tác rộng khắp trong khu vực Châu Á Thái Bình Dương, chúng tôi hiểu rõ hơn về thị trường và từ đó mang đến những giải pháp bản địa hóa phù hợp với từng quốc gia, từng tổ chức.
Cách chúng tôi có thể giúp bạn
Nếu bạn muốn biết thêm về chiến lược quản trị dữ liệu AI, bạn đang ở đúng nơi, chúng tôi sẵn sàng giúp đỡ! DT Asia là nhà phân phối của Quest Software, đặc biệt tại Việt Nam và châu Á, các kỹ thuật viên của chúng tôi có kinh nghiệm sâu rộng về sản phẩm và các công nghệ liên quan mà bạn luôn có thể tin tưởng. Chúng tôi cung cấp các giải pháp trọn gói cho sản phẩm này, bao gồm tư vấn, triển khai và dịch vụ bảo trì.
Để biết thêm thông tin chi tiết và được hỗ trợ, vui lòng truy cập: https://dtasiagroup.com/quest/
