Từ chatbot chăm sóc khách hàng, trợ lý ảo nội bộ đến dự báo nhu cầu, phát hiện gian lận hay tối ưu chuỗi cung ứng, AI đang dần trở thành một phần trong chiến lược tăng trưởng của doanh nghiệp. Theo đó, ngày càng nhiều tổ chức đầu tư vào AI cho doanh nghiệp với kỳ vọng nâng cao năng suất, cải thiện khả năng ra quyết định và tạo lợi thế cạnh tranh.
Tuy nhiên, thực tế cho thấy không phải dự án AI nào cũng mang lại kết quả như kỳ vọng. Nhiều doanh nghiệp đầu tư vào mô hình AI hiện đại, thuê chuyên gia hoặc triển khai các nền tảng Generative AI, nhưng sau một thời gian vẫn gặp khó khăn trong việc mở rộng hoặc tạo ra giá trị thực cho hoạt động kinh doanh.
Điều đáng nói là nguyên nhân thường không nằm ở AI. Mà nằm ở một bước quan trọng đã bị bỏ qua ngay từ đầu.
Khi nhắc đến triển khai AI cho doanh nghiệp, nhiều người thường nghĩ đến việc lựa chọn mô hình AI, xây dựng chatbot hay tích hợp các công cụ Generative AI.
Nhưng thực tế, AI chỉ là lớp ứng dụng nằm trên cùng của toàn bộ hệ thống dữ liệu doanh nghiệp.
Nếu dữ liệu phân tán giữa ERP, CRM, HRM, hệ thống bán hàng, website, ứng dụng di động và hàng trăm tệp Excel khác nhau, AI sẽ không có một nguồn dữ liệu đáng tin cậy để phân tích.
Đó cũng là lý do nhiều tổ chức gặp phải các vấn đề như:
Một nguyên tắc quen thuộc trong lĩnh vực AI vẫn luôn đúng:
AI chỉ thông minh bằng dữ liệu mà doanh nghiệp cung cấp.
Nhiều doanh nghiệp vẫn đang tiếp cận AI theo hướng “triển khai công nghệ trước, chuẩn bị dữ liệu sau”. Không ít tổ chức dành nhiều thời gian để đánh giá mô hình AI, lựa chọn nền tảng hoặc xây dựng chatbot nội bộ, nhưng lại chưa xác định được dữ liệu nào thực sự có giá trị đối với hoạt động kinh doanh.
Ba hiểu lầm phổ biến nhất khi triển khai AI là:
Chính vì vậy, nhiều chuyên gia nhận định rằng thách thức lớn nhất của AI hiện nay không còn là thuật toán, mà là dữ liệu.
Nếu ví AI là bộ não của doanh nghiệp, thì Data Foundation chính là hệ thần kinh và nguồn tri thức giúp bộ não đó hoạt động hiệu quả. Một mô hình AI dù tiên tiến đến đâu cũng không thể tạo ra quyết định chính xác nếu dữ liệu đầu vào thiếu nhất quán, khó truy cập hoặc không được quản trị đúng cách.
Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần trả lời một câu hỏi quan trọng:
Dữ liệu đã thực sự sẵn sàng cho AI hay chưa?
Đó chính là khái niệm AI Readiness – mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI vào hoạt động thực tế.
Ở trung tâm của AI Readiness là Data Foundation (nền tảng dữ liệu) – lớp hạ tầng giúp doanh nghiệp thu thập, lưu trữ, quản trị và khai thác dữ liệu một cách thống nhất.
Một Data Foundation hiện đại không chỉ là nơi lưu trữ dữ liệu, mà còn cần đảm bảo:
Nói cách khác, AI không phải điểm khởi đầu. Data Foundation mới là nền móng của mọi chiến lược AI.
Sau khi xác định được tầm quan trọng của nền tảng dữ liệu, câu hỏi tiếp theo là doanh nghiệp nên xây dựng Data Foundation bằng cách nào.
Đây là lúc các nền tảng Cloud Data Warehouse và AI Data Platform phát huy vai trò của mình.
Là nền tảng Snowflake AI Data Cloud, Snowflake giúp doanh nghiệp hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn vào một hệ thống thống nhất, giảm tình trạng Data Silos và xây dựng Single Source of Truth cho toàn tổ chức.
Bên cạnh khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu trên quy mô lớn, Snowflake còn tích hợp các tính năng AI như Snowflake Cortex AI, cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên để khai thác dữ liệu mà không cần viết SQL hay xây dựng báo cáo thủ công. Điều này giúp các phòng ban kinh doanh, marketing hay vận hành tiếp cận dữ liệu nhanh hơn, đồng thời giảm tải cho đội ngũ Data.
Snowflake cũng cung cấp các khả năng Data Governance, phân quyền truy cập, Secure Data Sharing và mở rộng tài nguyên linh hoạt trên môi trường đám mây. Nhờ đó, doanh nghiệp không chỉ xây dựng được một AI-ready Data Platform mà còn tạo nền tảng để phát triển các ứng dụng Machine Learning và AI trong tương lai.
Thay vì xem Snowflake đơn thuần là một Cloud Data Warehouse, nhiều doanh nghiệp đang coi đây là lớp hạ tầng dữ liệu giúp kết nối dữ liệu, AI và hoạt động kinh doanh trên cùng một nền tảng thành hệ sinh thái Data – AI – Cloud.
SIFT Analytics Group là đối tác Snowflake được chứng nhận tại khu vực APAC, với hơn 25 năm kinh nghiệm triển khai các giải pháp dữ liệu cho doanh nghiệp tại Đông Nam Á. Đội ngũ chuyên gia SIFT đã hỗ trợ hàng trăm tổ chức từ ngân hàng, bảo hiểm đến sản xuất và bán lẻ tại Việt Nam xây dựng nền tảng dữ liệu sẵn sàng cho AI.
Nếu doanh nghiệp của bạn đang cân nhắc ứng dụng Snowflake, SIFT cung cấp:
Liên hệ đội ngũ SIFT:
Trao đổi trực tiếp cùng chuyên gia
Khám phá những thông điệp mới nhất của chúng tôi
