Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày nay không còn là khái niệm xa lạ mà đã trở thành yếu tố cốt lõi trong chiến lược chuyển đổi số của các doanh nghiệp. Từ các tập đoàn lớn đến doanh nghiệp vừa và nhỏ đều nhận thấy AI là công cụ chiến lược giúp nâng cao năng lực cạnh tranh, tối ưu quy trình vận hành và thúc đẩy tăng trưởng bền vững. Chính vì vậy, việc thiết kế một hệ thống AI có khả năng tích hợp linh hoạt với hạ tầng công nghệ hiện có không chỉ là xu hướng, mà còn là yêu cầu cấp thiết nếu doanh nghiệp không muốn bị tụt lại trong kỷ nguyên số. Bài viết dưới đây sẽ giới thiệu 6 bước quan trọng trong quy trình thiết kế hệ thống AI, giúp doanh nghiệp triển khai và khai thác hiệu quả tiềm năng của công nghệ này trong hoạt động thực tiễn.
1. Tầm quan trọng của thiết kế hệ thống AI cho hoạt động vận hành tại doanh nghiệp
Theo tờ Harvard Business Review (2023), có đến 85% nhà lãnh đạo doanh nghiệp cho biết họ thấy căng thẳng và mệt mỏi trong quá trình ra quyết định. Ba phần tư trong số họ cho biết khối lượng quyết định hàng ngày mà họ phải đưa ra đã tăng gấp mười lần trong ba năm qua. Cho đến khi áp dụng AI vào phân tích và xử lý các vấn đề, việc đưa ra quyết định của họ trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn cả và giảm được hơn 30% khối lượng công việc cần xử lý so với trước đó.
Thiết kế hệ thống AI cho hoạt động vận hành tại doanh nghiệp là quan trọng
Cũng theo báo cáo của Deloitte Insights (2024), có tới 94% lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng thiết kế một hệ thống AI hiệu quả trong doanh nghiệp là yếu tố then chốt trong chiến lược thành công 5 năm tới. Phân tích dữ liệu từ hơn 4.600 công ty cho thấy những doanh nghiệp kết hợp chặt chẽ giữa chiến lược, công nghệ và năng lực chuyển đổi có thể tăng giá trị vốn hóa thị trường thêm 1,25 nghìn tỷ USD, trong khi sai lệch định hướng có thể khiến mất tới 1,5 nghìn tỷ USD. Báo cáo khẳng định rằng việc thiết kế hệ thống vận hành dựa trên AI không chỉ giúp tối ưu chi phí, tăng hiệu suất và mở rộng quy mô, mà còn là nền tảng tạo giá trị bền vững và lợi thế cạnh tranh dài hạn cho doanh nghiệp.
2. 6 bước trong quy trình thiết kế hệ thống AI
Thực tế cho thấy, nhiều doanh nghiệp đã hiểu rõ được lợi ích của việc xây dựng và thiết kế một hệ thống AI toàn diện và có những kế hoạch triển khai quá trình này. Tuy nhiên, quy trình thiết kế một hệ thống AI không hề đơn giản mà đòi hỏi nhiều sự chuẩn bị và sự am hiểu sâu sắc về công nghệ. Do đó, doanh nghiệp cần tìm hiểu kỹ trước khi tiến hành triển khai dự án quan trọng này.
6 bước trong quy trình thiết kế hệ thống AI
Về cơ bản, quy trình thiết kế hệ thống AI gồm 6 bước:
Bước 1: Xác định mục tiêu thiết kế hệ thống AI
Trước khi bắt đầu quy trình thiết kế hệ thống AI, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu kinh doanh mà hệ thống AI sẽ phục vụ.
Doanh nghiệp nên gắn mục tiêu với kết quả đo lường cụ thể như: giảm 20% chi phí vận hành, tăng 15% doanh thu từ khách hàng hiện hữu, hay rút ngắn thời gian phản hồi xuống còn 2 giây… để có thể dễ dàng định hướng thiết kế hệ thống AI của mình.
Việc này đòi hỏi sự phối hợp giữa ban lãnh đạo và bộ phận kỹ thuật để chuyển các chỉ tiêu kinh doanh thành yêu cầu kỹ thuật rõ ràng như:
- Cần hệ thống dự báo tồn kho
- Chatbot chăm sóc khách hàng
- Mô hình chấm điểm rủi ro tín dụng.
Đây cũng là nền tảng để xây dựng giải pháp toàn diện về AI Agent, bảo đảm hệ thống AI thực sự phục vụ chiến lược kinh doanh tổng thể.
Bước 2: Thu thập và xử lý dữ liệu
Doanh nghiệp cần tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như giao dịch, cảm biến, mạng xã hội, hệ thống CRM, ERP… Sau đó, dữ liệu phải được làm sạch, chuẩn hóa và gắn nhãn để đảm bảo tính chính xác khi thiết kế hệ thống AI.
Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần thiết lập các tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng dữ liệu để loại bỏ sai lệch, trùng lặp hoặc thiếu thông tin. Đây là nền tảng cho quá trình huấn luyện mô hình, giúp doanh nghiệp tạo ra mô hình AI tùy chỉnh có độ chính xác cao và phản ánh đúng thực tế vận hành.
Bước 3: Chọn mô hình cho quy trình thiết kế hệ thống AI
Tùy theo mục tiêu đề ra, doanh nghiệp cần lựa chọn mô hình AI và công nghệ phù hợp:
- Machine Learning sử dụng cho các bài toán dự báo, phân loại, chấm điểm rủi ro…
- Deep Learning sử dụng cho nhận diện hình ảnh, giọng nói, dữ liệu phi cấu trúc…
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng cho chatbot, phân tích cảm xúc khách hàng…
- Computer Vision cho nhận diện khuôn mặt, hàng hóa, hành vi…
Sau đó, các kỹ sư AI sẽ tiến hành huấn luyện mô hình bằng dữ liệu thực tế, đánh giá hiệu suất và tối ưu dần để đạt kết quả tốt nhất.
Bước 4: Thiết kế hệ thống AI và tích hợp với các hệ thống có sẵn của doanh nghiệp
Khi mô hình đã sẵn sàng, bước tiếp theo là thiết kế kiến trúc tổng thể của hệ thống AI. Ở giai đoạn này, đội ngũ kỹ thuật cần thiết kế kiến trúc tổng thể bao gồm pipeline như sau:
- Xử lý dữ liệu: lưu trữ dữ liệu đã thu thập và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực.
- Huấn luyện mô hình: xây dựng thuật toán theo mô hình đã lựa chọn ở bước 3.
- Triển khai và phục vụ kết quả (AI Service): mô hình hoạt động và phản hồi qua API hoặc ứng dụng.
- Tích hợp với hệ thống hiện có của doanh nghiệp: tích hợp hệ thống AI với hạ tầng công nghệ thông tin có sẵn như ERP, CRM hay Core banking…
Việc tích hợp hiệu quả giúp hệ thống AI được thiết kế không hoạt động tách biệt mà trở thành một phần liền mạch trong hệ sinh thái doanh nghiệp, đảm bảo khả năng mở rộng, bảo mật và hiệu năng.
Bước 5: Triển khai và kiểm thử
Sau khi hoàn thiện việc thiết kế hệ thống AI, doanh nghiệp có thể triển khai thông qua API, container, hoặc trên nền tảng đám mây (cloud/on-premise). Giai đoạn này cần kiểm thử toàn diện để đánh giá hiệu năng, độ chính xác, tốc độ phản hồi và tính ổn định của hệ thống. Các doanh nghiệp có thể lựa chọn dịch vụ gia công phần mềm AI để tận dụng chuyên môn của đối tác công nghệ, đảm bảo hệ thống được triển khai hiệu quả và tối ưu chi phí.
Bước 6: Đo lường và cải tiến liên tục
Sau triển khai việc thiết kế hệ thống AI, doanh nghiệp cần thiết lập các chỉ số đo lường (KPIs) như độ chính xác, chi phí tiết kiệm, năng suất xử lý… Đồng thời, theo dõi hiện tượng “data drift” hoặc “concept drift” để phát hiện sự thay đổi dữ liệu ảnh hưởng đến hiệu quả mô hình. Việc cập nhật và huấn luyện lại mô hình giúp hệ thống AI ngày càng thông minh hơn. Trong nhiều trường hợp, hợp tác với đối tác cung cấp tư vấn chiến lược và triển khai AI sẽ giúp doanh nghiệp duy trì và mở rộng năng lực AI một cách bền vững.
3. Những điều cần quan tâm để thiết kế hệ thống AI hiệu quả
3.1. Lựa chọn đối tác cung ứng dịch vụ thiết kế hệ thống AI có chuyên môn và kinh nghiệm
Việc lựa chọn đúng đối tác công nghệ đóng vai trò quyết định trong thành công của dự án thiết kế hệ thống AI. Doanh nghiệp nên ưu tiên hợp tác với các đơn vị có năng lực triển khai, am hiểu quy trình vận hành doanh nghiệp và có khả năng phát triển mô hình AI tùy chỉnh phù hợp với mục tiêu kinh doanh cụ thể.
Nên lựa chọn đối tác có chuyên môn trong thiết kế hệ thống AI
Ngoài ra, đối tác cần cung cấp các dịch vụ gia công phần mềm AI, tích hợp hệ thống AI và tư vấn chiến lược và triển khai thiết kế hệ thống AI để đảm bảo sự đồng bộ, linh hoạt và có khả năng mở rộng lâu dài.
Sự đồng hành của một đối tác có kinh nghiệm toàn diện giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tối ưu chi phí và khai thác tối đa giá trị của công nghệ AI trong hoạt động thực tiễn.
Để lại thông tin và nhận thông tin từ vấn về quy trình thiết kế hệ thống AI tại đây!
3.2. Xác định đúng mục tiêu của doanh nghiệp trong việc thiết kế hệ thống AI
Trước khi bắt đầu thiết kế hệ thống AI, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu mà hệ thống hướng đến. Mục tiêu phải cụ thể, đo lường được và gắn liền với chiến lược phát triển chung. Việc xác định sai mục tiêu có thể khiến việc thiết kế hệ thống đi lệch hướng, lãng phí nguồn lực và không mang lại giá trị thực tế cho hoạt động kinh doanh.
Xác định đúng mục tiêu trong thiết kế hệ thống AI
3.3. Chuẩn bị ngân sách và chi phí cho việc thiết kế hệ thống AI
Thiết kế hệ thống AI đòi hỏi đầu tư vào hạ tầng dữ liệu, công nghệ, nhân lực và đào tạo. Doanh nghiệp nên xây dựng kế hoạch ngân sách chi tiết, bao gồm chi phí cho phát triển mô hình AI tùy chỉnh, triển khai, bảo trì và nâng cấp định kỳ. Đồng thời, cần dự trù chi phí cho các rủi ro kỹ thuật hoặc thay đổi chiến lược để đảm bảo dự án không bị gián đoạn giữa chừng.
Chuẩn bị chi phí và ngân sách cho kế hoạch thiết kế hệ thống AI
3.4. Đảm bảo dữ liệu phục vụ hoạt động thiết kế hệ thống AI có chất lượng và bảo mật
Doanh nghiệp cần đảm bảo dữ liệu thu thập được đầy đủ, chính xác, không trùng lặp và phản ánh đúng thực tế vận hành. Áp dụng các tiêu chuẩn bảo mật và mã hóa giúp hệ thống AI vận hành an toàn và đảm bảo quy định pháp lý.
Đảm bảo dữ liệu phục vụ hoạt động thiết kế hệ thống AI có chất lượng và bảo mật
3.5. Đánh giá khả năng tích hợp của hệ thống AI được thiết kế với quy trình kinh doanh hiện có tại doanh nghiệp
Doanh nghiệp cần đánh giá kỹ khả năng tích hợp hệ thống AI để tránh tình trạng xung đột quy trình hoặc gián đoạn vận hành. Nên tránh việc đánh giá tích hợp ở mức bề mặt, không xem xét toàn bộ quy trình vận hành. Điều này dẫn đến việc bỏ qua sự tương thích của AI với quy trình nghiệp vụ, cấu trúc tổ chức hoặc mô hình ra quyết định nội bộ.
Đánh giá khả năng tích hợp của hệ thống AI
3.6. Xem xét tính đảm bảo lâu dài của hệ thống khi tiếp nhận sản phẩm của cuối cùng từ doanh nghiệp gia công
Sau khi kết thúc quy trình thiết kế hệ thống AI, doanh nghiệp cần đánh giá khả năng vận hành lâu dài của hệ thống được bàn giao. Các yếu tố như khả năng mở rộng, cập nhật mô hình, hỗ trợ kỹ thuật và đào tạo nội bộ phải được đảm bảo. Ngoài ra, cần có kế hoạch chuyển giao tri thức để đội ngũ nội bộ có thể chủ động quản lý, duy trì và tối ưu hệ thống AI trong tương lai mà không phụ thuộc hoàn toàn vào bên ngoài.
Xem xét tính lâu dài của hệ thống AI khi tiếp nhận từ doanh nghiệp gia công
Chúng ta đã tìm hiểu về 6 bước trong quy trình thiết kế hệ thống AI nhằm tăng hiệu quả vận hành cho doanh nghiệp và những lưu ý khi doanh nghiệp triển khai thiết kế thiết kế hện thống này. Mong rằng bài viết đem lại thông tin hữu ích nhất cho bạn. Nếu có những chia sẻ hoặc mong muốn giải đáp thắc mắc, hãy để lại thông tin ở phía dưới, chúng tôi sẽ liên hệ với bạn!
