5 bước thực hiện AI Proof of Concept (PoC)

PoC là việc hiện thực hóa một phương pháp hoặc một ý tưởng nhằm chứng minh tính khả thi của giải pháp và tiềm năng của nó trong thực tế. Một PoC thường nhỏ và có thể hoàn thành hoặc không, vì đơn giản, nó chỉ là một thử nghiệm để khẳng định tính khả thi, để biết dừng sớm nếu thất bại. Thực tế, thời gian dự kiến thực hiện một dự án PoC là khoảng 2 tuần đến 1 tháng, tùy vào độ phức tạp của PoC.

AI PoC là các dự án PoC có áp dụng trí tuệ nhân tạo. Thông qua các AI PoC, các công ty cố gắng chứng minh rằng một giải pháp AI trên thực tế sẽ cắt giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm người dùng hoặc bằng một cách này đó sẽ là điểm khác biệt cho doanh nghiệp. AI PoC thường được thực hiện trên các thuật toán khá đơn giản bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo có sẵn hoặc sử dụng các bộ dữ liệu nội bộ ở quy mô nhỏ. Mục tiêu chính là chỉ ra rằng một thuật toán có thể được đào tạo để giải quyết một trường hợp cụ thể với một lượng nhỏ dữ liệu đào tạo. Nếu dự án PoC thành công, họ tiếp tục tiến hành giai đoạn thành phẩm.

Bước 1: Xác định cơ hội

Các doanh nghiệp phải đặt ra những mục tiêu chính mà họ muốn đạt được với AI, tại sao AI lại quan trọng đối với doanh nghiệp của họ, và họ đảm bảo kết quả mong đợi đến đâu. Nếu doanh nghiệp vẫn chưa xác định được các cơ hội chính của mình với AI thì có lẽ doanh nghiệp nên tiếp cận những nơi AI có thể tạo ra khác biệt tức thời:

• Cân nhắc các doanh nghiệp khác đang làm gì với AI
• Tìm hiểu kỹ những vấn đề cần giải pháp trong lĩnh vực hoặc những giá trị của AI
• Làm việc với đội ngũ chuyên gia, sử dụng kĩ năng và kinh nghiệm doanh nghiệp sẵn có

Bước 2: Mô tả vấn đề và dữ liệu

Sau khi đã xác định và kiểm tra các cơ hội của doanh nghiệp, bước tiếp theo là hiểu rõ và tổng hợp những vấn đề cần giải quyết một cách chi tiết, phân loại chúng thành những hạng mục như lập luận, nhận thức hoặc thị giác máy tính.

Bước 3: Xây dựng và triển khai giải pháp

Để thiết kế và triển khai giải pháp đã được thử nghiệm trong PoC, doanh nghiệp cần có:

• Những thành phẩm cơ bản và các hệ thống cơ sở vật chất
• Phần mềm AI để vận hành cơ sở vật chất
• Cho phép AI hỗ trợ giải pháp dự tính
• Các phần mềm và/ hoặc phần cứng hiển thị và front-end

Cơ sở vật chất và phần mềm được xây dựng và thử nghiệm vẫn đòi hỏi những yêu cầu của AI. Điều này đồng nghĩa với việc cung cấp liên tục nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn cho hệ thống. Các chuyên gia khoa học dữ liệu có thể làm việc với hệ thống IT để thiết kế các phương thức triển khai từ dữ liệu trung tâm đến dữ liệu vùng biên, cùng với việc tích hợp phần mềm, kết nối mạng, những vấn đề cơ học và các khía cạnh khác. Phải thử nghiệm nhiều phương án khác nhau bằng cách tiếp cận thử nghiệm và tìm hiểu nhằm tối ưu hoá trải nghiệm. Sau đó, doanh nghiệp có thể tiếp tục với các yếu tố AI khác trong giải pháp - xây dựng mô hình, đào tạo và điều chỉnh.

Xây dựng mô hình

Xây dựng mô hình là một công việc chính liên quan đến AI. Các chuyên gia khoa học dữ liệu phải sử dụng dữ liệu đào tạo và quản lí tham số để tiến hành thử nghiệm. Bằng cách này, doanh nghiệp mới có thể kiểm tra độ chính xác ban đầu của mô hình trước khi tiếp tục đào tạo và điều chỉnh sâu hơn.

Đào tạo và điều chỉnh

Đào tạo và điều chỉnh là phần việc về AI đòi hỏi tính toán chuyên sâu nhất. Ở đây, các chuyên gia khoa học dữ liệu quyết định ở tham số nào mô hình của họ hiệu quả nhất với dự liệu đào tạo sẵn có.

Bước 4: Thẩm định giá trị doanh nghiệp

Doanh nghiệp sẽ phải xác định các yếu tố thẩm định PoC: với các kỹ sư, các yếu tố này có thể được thiết kế, đo lường, và thử nghiệm liên tục.

Những yếu tố thẩm định sau có thể được áp dụng cùng giá trị doanh nghiệp:

• Độ chính xác: Giải pháp có đang đưa ra kết quả và phân tích đúng không? Chúng có lặp lại không?
• Độ hoàn thiện: Giải pháp có đang tận dụng đúng tất cả các nguồn dữ liệu không?
• Thời điểm: Các phân tích có được đưa ra đúng thời điểm không?

Những yếu tố sau áp dụng với giải pháp, và liệu nó có hoạt động như mong đợi:

• Quy mô: Giải pháp có tiếp tục hoạt động không nếu lượng dữ liệu hoặc số lượng người dùng tăng theo thời gian, hoặc tăng đột biến?
• Độ tương thích: Giải pháp có tích hợp được với các nguồn dữ liệu và dịch vụ của bên thứ 3 không?
• Độ linh hoạt: Nếu dữ liệu cần hoặc mô hình thay đổi, giải pháp có thích nghi được với thay đổi không?
• Kỹ thuật: Có dễ dàng sửa lỗi bug kết quả đầu ra sai từ một mô hình đào tạo không?

Cuối cùng, giải pháp cần được đánh giá dựa trên chất lượng quyết định. Những tiêu chí trong mục này bao gồm:

• Thiên lệch: Làm sao để đảm bảo hệ thống AI không có góc nhìn thiên lệch do lỗi đào tạo dữ liệu, mô hình hay hàm mục tiêu?
• Công bằng: Nếu hệ thống AI đưa ra quyết định, làm sao để biết đó là những quyết định công bằng? Và công trong trường hợp nào - với ai?
• Hệ quả: Mô hình có thể cung cấp được suy luận đúng và giải thích được hiện tượng đang diễn ra không?
• Minh bạch: Các phân tích AI chuyên sâu có giải thích được theo cách người dùng sẽ hiểu không? Dựa vào đâu?
• An toàn: Làm sao để người dùng tin vào hệ thống AI?

Bước 5: Muốn mở rộng quy mô của PoC

Trải nghiệm tích cực của người dùng có thể dẫn đến lượng cầu cao và tăng khả năng thành công của doanh nghiệp hơn. Tuy nhiên, nó cũng mạo hiểm biến PoC thành mục tiêu chung của nhiều doanh nghiệp. Doanh nghiệp có thể làm một số việc để đảm bảo sự thành công của PoC, cho phép hỗ trợ chiến lược AI:

• Mở rộng khả năng suy luận
• Mở rộng cơ sở vật chất
• Điều chỉnh và tối ưu hoá giải pháp PoC
• Mở rộng viễn cảnh cho doanh nghiệp
• Lập kế hoạch quản lí và vận hành

Để tối đa hoá khả năng thành công và đưa ra giá trị nhanh, doanh nghiệp nên bắt đầu từ những quy mô nhỏ và dễ quản lí, đảm bảo các mục tiêu luôn rõ ràng và tập trung và kết quả mong đợi của doanh nghiệp.