“VÌ SAO CÁC DỰ ÁN AI THẤT BẠI” ?

Đây là bài viết từ chuyên gia Phạm Trọng Chinh, tôi xin được biên tập và bổ sung thêm vài ý để gửi tới các bạn để chia sẻ thêm một góc nhìn về AI.

Tôi xin chia sẻ chuyện này vì làm doanh nghiệp, tôi có tham gia vào chuyện triển khai dự án AI.

AI trên báo chí cũng như ở tầm chiến lược DN thì đúng là lúc nào người ta cũng dành những mỹ từ cho nó. Cũng xứng đáng thôi vì tiềm năng ứng dụng và hiệu quả hứa hẹn của nó thì ai cũng rõ. Tuy nhiên khi đến khâu phát triển & triển khai đến từng DN thì câu chuyện doanh nghiệp gặp thì lại hoàn toàn khác. Cũng giống như mình nhìn một tấm vải lụa, lúc nào cũng thấy đẹp mắt nhưng không chắc là khi may đo thành một chiếc áo cụ thể cho mình thì nó có thể phù hợp, mặc lên vừa vặn và đẹp. Việc triển khai AI trong DN thực sự là một quá trình “may đo” tấm vải AI sao cho vừa vặn với “kích thước thực tế” của doanh nghiệp.

Có thể tiếp tục ví von như sau: Nếu người thợ giỏi đã dệt nên tấm vải AI đẹp thì chính đội ngũ kỹ sư AI (hoặc nhà cung cấp kỹ thuật) mới là “ông thợ may” chứ không phải ông thợ dệt. Ông thợ may không cần biết cách dệt nên tấm vải, hoặc biết ít thôi (về tính năng, nó bị co nhiều không khi nhúng nước trước khi may) nhưng ông phải hiểu thật rõ về cách cắt miếng vải theo số đo, kích thước, và yêu cầu trong hoạt động hằng ngày khi người được may sẽ mặc áo để sinh hoạt, sao cho thành một chiếc áo vừa nhất. 

Vấn đề là hiện nay chúng ta đang thiếu những người làm vai trò thợ may như vậy. Người thợ may chính là các chuyên gia phân tích hệ thống, họ phải cực kỹ rành rẽ về nhu cầu của doanh nghiệp, phân tích nhu cầu đó trong hiện tại cũng như dự báo sự biến chuyển trong tương lai. Sau đó họ sẽ “phiên dịch” chúng trở thành các “đơn đặt hàng” về mặt kỹ thuật cho những kỹ sư AI.

Thực tế cho thấy ở VN, khi tiến hành dự án, doanh nghiệp đang thiếu trầm trọng đội ngũ chuyên viên phân tích hệ thống như vậy, và họ thường áp dụng giải pháp tình thế là giao luôn cho đội ngũ kỹ thuật của một đại lý làm dịch vụ hoặc mời những người bên ngoài có kinh nghiệm từng làm qua các dự án tương tự để thực hiện. Tuy nhiên theo lời khuyên của những người đã từng trải qua các đau thương thất bại rồi mới đi tới thành công thì bản thân các DN nên tìm cách để phát triển nguồn nhân lực nội bộ để có những người làm vai trò phân tích hệ thống thường trực. 

Tại sao phải thường trực? Bởi vì AI một khi đã được triển khai thì là một thành phần quan trọng gắn liền với đời sống hằng ngày, theo sự thay đổi của tình hình kinh doanh, nhu cầu của DN và vì vậy thì dự án AI cũng liên tục có sự đổi mới cho nên DN không thể thuê ngoài thành phần nhân sự rất quan trọng này. Chỉ có người DN mới thật sự am hiểu chính DN đó cần gì.

Đầu tư đội ngũ nhân sự này đương nhiên là tốn kém vì họ thuộc nhóm trình độ cao, cần đãi ngộ xứng đáng, song song còn phải chi cho việc đào tạo, đào tạo lại liên tục. Tuy nhiên tiền nào của nấy, so với thiệt hại do việc thất bại hoặc trở ngại khi triển khai dự án AI thì chi phí đầu tư này không đáng kể.

Thực tế là thị trường hiện nay nhóm các chuyên gia phân tích hệ thống, phục vụ cho các dự án AI có thể nói đang được săn đón số 1 trên thị trường.

Một vấn đề khác mà cô Phạm Chi Lan có nhắc đó chính là việc không đủ dữ liệu cho AI làm việc. Khi Chinh ngồi bàn với anh em trong công ty về dự án AI giúp ghi nhận và chấm điểm trưng bày các cửa hiệu tạp hoá tự động. Để “dạy” con AI này hoạt động ở mức “chấp nhận được” thì đòi hỏi cần khoảng 200K tấm hình mới đủ. Câu hỏi lúc này chính là dữ liệu ở đâu để cung cấp cho nó? nếu ráng cố gắng thì chi phí cho dữ liệu này là bao nhiêu, quy trình tìm kiếm, lưu trữ thế nào? Hàng trăm thứ phải đặt trên bàn về câu chuyện dữ liệu. Lúc này rõ ràng khó khăn không phải là ở khâu kỹ thuật nữa mà chính là khả năng đáp ứng về dữ liệu và thích nghi của chính DN với giải pháp AI đã có sẵn.