Quản lý dự án AI hiện nay không chỉ là một thách thức mà còn là một cơ hội lớn cho các tổ chức. Để thành công trong lĩnh vực này, các nhà quản lý cần phải nắm vững ba cấp độ quản lý: chiến lược, chiến thuật và kỹ thuật. Mỗi cấp độ này không chỉ kết nối chiến lược tổng thể với hoạt động hàng ngày mà còn định hình cách thức tổ chức triển khai AI hiệu quả.
Cấp độ quản lý chiến lược là nền tảng cho mọi hoạt động AI trong tổ chức. Tại đây, các nhà quản lý cần xác định tầm nhìn dài hạn cho AI, đồng thời xây dựng sự đồng thuận trong nội bộ về cách thức AI có thể hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh. Điều này không chỉ bao gồm việc đảm bảo sự sẵn sàng của tổ chức mà còn cần sự tham gia của lãnh đạo cấp cao để các sáng kiến AI được tích hợp vào chiến lược tổng thể của công ty. Nếu không có sự hỗ trợ từ trên xuống, các dự án AI dễ dàng bị bỏ qua hoặc không được triển khai đúng cách.
Tiếp theo là cấp độ quản lý chiến thuật, nơi các nhà quản lý thực hiện các kế hoạch cụ thể để triển khai các sáng kiến AI. Một trong những cách hiệu quả để thực hiện điều này là thành lập các Trung tâm Xuất sắc về AI (AI CoE). Các CoE này không chỉ xác định các trường hợp sử dụng ưu tiên mà còn phát triển các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và xây dựng lộ trình dự án AI. Việc này giúp chuẩn hóa các phương pháp tốt nhất và tăng cường khả năng trưởng thành của AI trong tổ chức. Nếu bạn đang ở vị trí lãnh đạo, việc tham gia hoặc dẫn dắt các CoE này sẽ là một bước đi chiến lược quan trọng.
Cuối cùng, cấp độ quản lý kỹ thuật là nơi mọi thứ trở nên cụ thể và thực tiễn hơn. Tại đây, các nhiệm vụ kỹ thuật như tích hợp dữ liệu, quản lý và lưu trữ dữ liệu, phát triển phần mềm và xây dựng nền tảng AI được thực hiện. Các phương pháp như DevOps và MLOps trở nên cực kỳ quan trọng để đảm bảo rằng các mô hình AI được triển khai một cách nhất quán và đáng tin cậy. DevOps giúp tự động hóa quy trình phát triển phần mềm, trong khi MLOps mở rộng các nguyên tắc này cho toàn bộ vòng đời học máy, từ kiểm soát phiên bản dữ liệu đến phát hiện sự thay đổi dữ liệu.
Gần đây, theo Khung COMPEL cho Chuyển đổi và Quản trị AI, xu hướng đang chuyển sang việc áp dụng một mô hình chiến lược cho việc chuyển đổi và quản trị AI với sáu giai đoạn: Calibrate, Organize, Model, Produce, Evaluate và Learn. Mỗi giai đoạn này có các hoạt động và tiêu chí chất lượng cụ thể, giúp kết nối chiến lược cấp cao với hoạt động AI hàng ngày.
Top comments (0)