Chuyển đổi và quản trị AI trong tổ chức không chỉ là một xu hướng mà đã trở thành yêu cầu thiết yếu. Các doanh nghiệp hiện nay đang tìm cách tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả thông qua việc áp dụng AI. Để đạt được điều này, các nhà quản lý dự án AI cần nắm vững ba cấp độ quản lý: chiến lược, chiến thuật và kỹ thuật. Bên cạnh đó, sự phù hợp, sự sẵn sàng của tổ chức, quản trị và văn hóa cũng là những yếu tố quan trọng kết nối chiến lược AI với các hoạt động hàng ngày.
Ở cấp độ chiến lược, việc xác định tầm nhìn dài hạn cho AI trong tổ chức là rất quan trọng. Điều này không chỉ liên quan đến việc đặt ra các mục tiêu lớn mà còn là cách AI có thể hỗ trợ trong việc đạt được những mục tiêu đó. Người quản lý dự án AI cần phải là cầu nối giữa chiến lược cấp cao và các hoạt động thực tiễn hàng ngày liên quan đến AI, từ đó đảm bảo rằng mọi thứ đều đi đúng hướng.
Tiếp theo, cấp độ chiến thuật là nơi mà các sáng kiến ngắn hạn đến trung hạn được triển khai. Một trong những sáng kiến quan trọng là thiết lập Trung tâm Xuất sắc về AI (AI CoE). Các CoE này không chỉ giúp chuẩn hóa thực tiễn mà còn nâng cao độ trưởng thành của AI trong tổ chức. Chúng có trách nhiệm xác định các trường hợp sử dụng ưu tiên và phát triển lộ trình cho các dự án AI, đồng thời thúc đẩy văn hóa AI thông qua các chương trình học tập và hợp tác. Việc thành lập một CoE mới có thể là một nhiệm vụ thú vị, tùy thuộc vào cấu trúc tổ chức.
Cuối cùng, cấp độ kỹ thuật tập trung vào các nhiệm vụ thiết kế, triển khai và duy trì các ứng dụng AI. Việc lựa chọn công nghệ nền tảng là rất quan trọng, từ thiết kế kiến trúc AI đến tích hợp các công cụ cho các dự án cụ thể. Các thành phần chính bao gồm tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như ERP, CRM và cảm biến IoT, quản lý dữ liệu với các cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL, phát triển phần mềm với các lớp backend và frontend, cũng như các công cụ CI/CD như GitHub và Jenkins. Đặc biệt, MLOps là một phần không thể thiếu trong việc quản lý vòng đời học máy, giúp phát hiện sự thay đổi dữ liệu và cập nhật mô hình một cách hiệu quả.
Khung COMPEL gần đây đã được giới thiệu như một công cụ hữu ích để tổ chức chuyển đổi và quản trị AI, từ chiến lược đến giám sát sản xuất. Điều này cho thấy rằng quản lý AI không chỉ là trách nhiệm của một bộ phận mà là một nỗ lực toàn diện, cần sự phối hợp chặt chẽ giữa các cấp độ khác nhau trong tổ chức.
Top comments (0)