Việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và tuân thủ quy định không chỉ phụ thuộc vào thuật toán. Nền tảng thành công của AI còn nằm ở việc xây dựng một cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ và sẵn sàng cho AI. Tuy nhiên, theo McKinsey, chỉ 1% doanh nghiệp báo cáo đã triển khai AI thế hệ mới một cách hoàn thiện để mở rộng quy mô AI một cách hiệu quả. Điều này cho thấy một thách thức đáng kể đối với các tổ chức muốn ứng dụng AI ở quy mô lớn.
Bài viết này khám phá những điều mà các nhà lãnh đạo — đặc biệt là Giám đốc Dữ liệu (CDO), Giám đốc Trí tuệ Nhân tạo (CAIO), Giám đốc Công nghệ Thông tin (CIO) và đội ngũ của họ — cần ưu tiên để tạo ra một cơ sở hạ tầng dữ liệu cho phép các giải pháp AI phát triển mạnh mẽ. Bằng cách tập trung vào các ưu tiên chính được thảo luận trong bài viết này, bạn có thể chuẩn bị cho tổ chức của mình một sự phát triển AI có tính đạo đức và khả năng mở rộng.
Chất lượng dữ liệu và gắn nhãn: Nền tảng của hiệu suất AI
Thành công của AI bắt đầu từ rất lâu trước khi lựa chọn mô hình; nó bắt đầu với chất lượng dữ liệu cung cấp năng lượng cho hệ thống của bạn. Để dữ liệu thực sự "có thể đào tạo bằng AI", nó phải được cấu trúc, dán nhãn chính xác và được định hướng bởi bối cảnh liên quan.
Khi dữ liệu thiếu những phẩm chất thiết yếu này, hiệu suất của các mô hình AI sẽ bị ảnh hưởng. Thông tin không chính xác hoặc được gắn nhãn kém có thể dẫn đến những dự đoán và kết quả sai lệch, làm suy yếu các mục tiêu kinh doanh. Trên thực tế, một phần đáng kể các sáng kiến AI thường dành cho việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu, những công việc có thể chiếm tới 80% tiến độ của một dự án. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu, không chỉ đối với hiệu suất hệ thống mà còn đối với hiệu quả dự án và ROI doanh nghiệp nói chung.
Để đạt được mức độ xuất sắc về dữ liệu này đòi hỏi nhiều nỗ lực. Với chú thích người dùng trong vòng lặp, việc gắn nhãn trở nên sắc nét và chính xác hơn, đặc biệt khi dữ liệu liên quan đến các sắc thái phức tạp hoặc đặc thù của từng lĩnh vực. Các bước đảm bảo chất lượng mạnh mẽ giúp phát hiện sớm các điểm không nhất quán, trong khi các phân loại được xây dựng chuyên biệt đảm bảo dữ liệu của bạn phản ánh đầy đủ bối cảnh và ý nghĩa mà nó mang lại.
Cùng nhau, các hoạt động này chuyển đổi thông tin thô thành các tài sản sẵn sàng cho AI, tạo thành nền tảng cho hiệu suất AI đáng tin cậy và có khả năng mở rộng.
Kiến trúc lưu trữ và truy cập có thể mở rộng
Các hệ thống AI hiện đại đòi hỏi tính linh hoạt cao hơn so với kho dữ liệu truyền thống. Trong khi kho dữ liệu được tối ưu hóa cho thông tin có cấu trúc dạng bảng, khối lượng công việc AI ngày nay lại phụ thuộc vào nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, nhật ký, v.v. Đó là lý do tại sao nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang các kiến trúc lưu trữ đám mây gốc như hồ dữ liệu (data lake) và nhà hồ (lakehouse), cho phép họ lưu trữ và xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc cùng lúc. Lưu trữ đối tượng cung cấp một cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng để quản lý khối lượng lớn dữ liệu đa dạng.
Khi các tổ chức mở rộng quy mô ứng dụng AI, khả năng di chuyển và truy cập dữ liệu theo thời gian thực trở nên quan trọng không kém việc lưu trữ dữ liệu. Việc sử dụng thông minh lưu trữ nóng (truy cập nhanh) và lưu trữ lạnh (lưu trữ) giúp cân bằng giữa tốc độ và chi phí.
Các nền tảng đám mây như AWS, Azure và Google Cloud đã trở thành lựa chọn mặc định cho kiến trúc này, với số lượng lớn doanh nghiệp hiện đang sử dụng lưu trữ đám mây để hỗ trợ khối lượng công việc AI và ML. Các hệ thống tệp phân tán như Apache Iceberg và Delta Lake cho phép truy cập dữ liệu nhanh hơn, đáng tin cậy hơn ở quy mô lớn, đảm bảo các mô hình AI có thể đào tạo, cập nhật và hoạt động mà không bị chậm trễ.
Tích hợp và khả năng tương tác: Phá vỡ các kho dữ liệu
Các hệ thống rời rạc như CRM, ERP, IoT và các môi trường đám mây riêng biệt dẫn đến các quy trình AI bị phân mảnh. Nếu không tích hợp liền mạch trên các hệ thống này, việc mở rộng các sáng kiến AI trên toàn bộ nhóm và quy trình làm việc sẽ trở thành một rào cản lớn.
Vượt qua các kho dữ liệu
Theo Báo cáo Kết nối Salesforce, 81% lãnh đạo CNTT nhấn mạnh rằng các kho dữ liệu riêng biệt cản trở quá trình chuyển đổi số, ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của doanh nghiệp. Do đó, cần có một giải pháp toàn diện. Giải quyết thách thức này bắt đầu bằng việc áp dụng các khuôn khổ tích hợp và tiêu chuẩn dữ liệu cho phép di chuyển dữ liệu liền mạch, có thể truy xuất nguồn gốc và theo thời gian thực trên khắp các hệ thống.
- Sử dụng các công cụ ETL/ELT như Apache NiFi hoặc Talend để di chuyển và chuyển đổi dữ liệu hiệu quả
- Sử dụng API và kiến trúc dữ liệu để trao đổi dữ liệu dễ dàng
- Ưu tiên chuẩn hóa siêu dữ liệu để có nguồn gốc dữ liệu rõ ràng và quản trị
Bảo mật và tuân thủ: Cơ sở hạ tầng cho AI có trách nhiệm
Quản trị và sự đồng thuận, như đã thảo luận trong khuôn khổ rộng hơn về AI có trách nhiệm, phải được chuyển thành các biện pháp bảo vệ kỹ thuật cụ thể. Các hệ thống an toàn và tuân thủ không chỉ bảo vệ dữ liệu nhạy cảm mà còn tạo ra sự tin cậy và minh bạch trong toàn bộ quy trình làm việc của AI. Cơ sở hạ tầng là nơi những nguyên tắc này bén rễ.
Những cân nhắc chính về bảo mật
Sau đây là các yếu tố cơ sở hạ tầng cốt lõi hỗ trợ AI an toàn, tuân thủ để dữ liệu được bảo vệ, có thể theo dõi và quản lý ở mọi bước.
1. Bảo vệ dữ liệu đầu cuối
Bảo mật phải được thực thi ở mọi giai đoạn xử lý dữ liệu:
- Mã hóa khi lưu trữ và khi truyền tải : Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong quá trình lưu trữ và di chuyển.
- Kiểm soát truy cập : Hạn chế quyền truy cập chỉ dành cho nhân viên được ủy quyền, giảm nguy cơ vi phạm.
- Nhật ký kiểm tra : Duy trì dấu vết minh bạch của mọi tương tác dữ liệu để tuân thủ và giải trình nội bộ.
2. Bảo mật đường ống MLOps
Quy trình học máy phải được xây dựng chú trọng đến vấn đề an toàn vận hành:
- Quản lý phiên bản và khôi phục : Theo dõi và khôi phục các mô hình khi cần thiết để ngăn chặn hành vi không mong muốn.
- Triển khai có kiểm soát : Các mô hình được đào tạo và phát hành trong môi trường có thể kiểm tra và giám sát.
- Hỗ trợ khả năng giải thích : Cơ sở hạ tầng cần hỗ trợ việc ra quyết định minh bạch, đặc biệt là trong các lĩnh vực được quản lý.
3. Cơ sở hạ tầng được xây dựng để tuân thủ
Các quy định toàn cầu ảnh hưởng trực tiếp đến cách thức cơ sở hạ tầng được cấu trúc:
- Hỗ trợ quy định tích hợp : Hệ thống phải tuân thủ các tiêu chuẩn như GDPR, HIPAA, SOC2 và ISO/IEC 27001.
- Chính sách lưu giữ và xóa : Đảm bảo dữ liệu chỉ được lưu trữ trong thời gian cần thiết và được xóa đúng cách.
- Che giấu dữ liệu và bảo vệ PII : Cơ sở hạ tầng phải giảm thiểu việc tiết lộ dữ liệu cá nhân theo mặc định.
Khi áp lực pháp lý gia tăng, sự sẵn sàng về mặt kỹ thuật trở thành yếu tố trực tiếp thúc đẩy việc áp dụng AI trên toàn doanh nghiệp. Nếu không có nó, ngay cả những hệ thống AI triển vọng nhất cũng không thể rời khỏi phòng thí nghiệm.
Ưu tiên thực hiện cho CIO và CDO: Biến chiến lược cơ sở hạ tầng thành hành động
Để đảm bảo cơ sở hạ tầng AI của tổ chức luôn sẵn sàng cho tương lai, các nhà lãnh đạo cần áp dụng một phương pháp tiếp cận chiến lược, từng bước. Điều này bắt đầu bằng việc đánh giá các hệ thống hiện tại và thiết kế lộ trình cho cơ sở hạ tầng dữ liệu có khả năng mở rộng, thời gian thực và an toàn.
Các bước hành động tiếp theo
- Đánh giá tình trạng hiện tại: Bắt đầu bằng việc kiểm tra toàn diện các đường truyền dữ liệu, khung lưu trữ và biện pháp kiểm soát bảo mật hiện có. Xác định những điểm hệ thống thiếu khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực, những điểm dữ liệu bị phân mảnh và những điểm có thể tồn tại rủi ro tuân thủ.
- Áp dụng kiến trúc mô-đun, ưu tiên đám mây: Thiết kế cơ sở hạ tầng với tính linh hoạt cao. Môi trường đám mây gốc hỗ trợ cả luồng dữ liệu thời gian thực và chu kỳ đào tạo lại định kỳ là điều cần thiết để thích ứng với khối lượng công việc AI đang phát triển.
- Lồng ghép quản trị ở cấp độ cơ sở hạ tầng: Quản trị phải mang tính vận hành, chứ không phải lý thuyết. Sử dụng các công cụ gắn thẻ siêu dữ liệu, theo dõi dòng dõi và truy xuất nguồn gốc để đảm bảo trách nhiệm giải trình, khả năng tái tạo và tính minh bạch trong toàn bộ vòng đời dữ liệu.
- Tích hợp với MLOps và các hệ thống giám sát: Cơ sở hạ tầng phải hoạt động song song với các quy trình MLOps, hỗ trợ kiểm soát phiên bản, khôi phục, giải thích và giám sát hiệu suất.
Sự liên kết chiến lược này giúp các nhóm dữ liệu và nhóm AI làm việc hiệu quả hướng tới các mục tiêu thống nhất.
Từ nền tảng dữ liệu đến sự trưởng thành của AI có thể mở rộng
Hệ thống AI không hoạt động độc lập. Thành công của chúng phụ thuộc vào chất lượng, cấu trúc và khả năng quản trị cơ sở hạ tầng dữ liệu mà chúng dựa vào. Niềm tin và tính minh bạch — thường được thảo luận về cách các mô hình hoạt động — cũng phụ thuộc vào cách dữ liệu được thu thập, gắn nhãn, lưu trữ và truy cập trong toàn bộ hệ thống.
Trong suốt bài viết này, chúng tôi đã đề cập đến các yếu tố cơ bản mà các nhà lãnh đạo phải ưu tiên để vượt ra khỏi giai đoạn thử nghiệm AI và hướng tới quy mô bền vững.
- Dữ liệu có nhãn chất lượng cao mang lại kết quả đáng tin cậy và đào tạo mô hình công bằng.
- Bộ lưu trữ đám mây có khả năng mở rộng để truy cập linh hoạt vào dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
- Hệ thống tích hợp và đường ống dữ liệu giúp loại bỏ sự phân mảnh và hỗ trợ học tập liên tục.
- Các biện pháp kiểm soát tuân thủ tích hợp phù hợp với các yêu cầu quy định toàn cầu.
- Luồng dữ liệu thời gian thực và MLOps an toàn giúp AI có khả năng thích ứng và kiểm tra được.
