Tin tức CÔNG TY CỔ PHẦN DỊCH VỤ CÔNG NGHỆ DATECH
Số 23E4 KĐT Cầu Diễn, Tổ 7, Phú Diễn, Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Email: info@datech.vn
Danh mục sản phẩm
CÔNG TY CỔ PHẦN DỊCH VỤ CÔNG NGHỆ DATECH
Số 23E4 KĐT Cầu Diễn, Tổ 7, Phú Diễn, Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Danh mục sản phẩm
Router 
Firewall 
Switch 
Wifi - Access Point 
Máy chủ ( Server ) 
Thiết bị lưu trữ NAS 
Networking Accessories 
Video Conference 
Vật tư mạng 
Tổng đài & điện thoại 
Bộ lưu điện UPS 
13/12/2021
13/12/2021
Danh sách nội dung [Ẩn]
Có lẽ không có gì ngạc nhiên khi với tư cách là một CIO, chủ đề được thảo luận nhiều nhất trong số các đồng nghiệp của tôi là trí tuệ nhân tạo. Nhưng trò đùa không chỉ về khả năng và nơi đầu tư trước tiên; phần lớn cũng là về cách sử dụng AI đúng cách.
Với tất cả sự hào hứng về cách nó có thể giúp các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn và cải thiện năng suất hơn bao giờ hết, bạn sẽ không thể hoàn thành công việc của mình nếu không nghiêm túc tham gia vào công nghệ này. Tuy nhiên, những câu hỏi lớn vẫn xoay quanh sự thiên vị, quản trị và bảo mật. Điều này khiến các nhà lãnh đạo CNTT phải vật lộn với sự cân bằng giữa nỗi sợ bỏ lỡ (FOMO) và nỗi sợ gây rối (FOMU).
Nghe có vẻ quen?
Juniper Networks gần đây đã hợp tác với Wakefield Research để khảo sát 1.000 giám đốc điều hành toàn cầu có liên quan đến AI và học máy tại tổ chức của họ. Những phát hiện này nhấn mạnh những thách thức rất thực tế giữa các công ty và ngành mà chúng ta cần phải giải quyết. Chỉ cần xem xét ảnh chụp nhanh này của một số phát hiện:
Như đã nói, AI có cảm giác rất khác so với các công nghệ đột phá khác trong những thập kỷ gần đây, chẳng hạn như đám mây, Internet of Things (IoT) và di động.
AI không chỉ là việc triển khai một công cụ hoặc ứng dụng mới để đạt hiệu quả; đó còn là việc phân tích tác động mà nó có thể gây ra đối với toàn bộ tổ chức của họ. Nỗi sợ hãi về những điều chưa biết và sự không chắc chắn về hậu quả khiến việc áp dụng AI trở thành một thách thức phức tạp và kích thích tư duy hơn đối với các CIO so với hầu hết các đột phá công nghệ trước đây.
Nhưng tôi ở đây để nói rằng AI không cần phải phức tạp hay đáng sợ như vậy.
Với những cân nhắc và thách thức mà các nhà lãnh đạo CNTT ở khắp mọi nơi hiện đang phải đối mặt, tôi nghĩ sẽ rất hữu ích nếu chia sẻ một số kết quả khảo sát làm sáng tỏ cùng với quan điểm của tôi về cách giải quyết tốt nhất những điều không chắc chắn liên quan đến việc áp dụng AI.
Điểm dữ liệu được phát hiện từ cuộc khảo sát được thực hiện với Wakefield Research và 1.000 giám đốc điều hành toàn cầu liên quan đến AI và học máy tại tổ chức của họ
Đây không phải là điều ngạc nhiên, nhưng là một lời nhắc nhở hữu ích về mức độ áp lực mà các CIO và các nhà lãnh đạo công nghệ đang cảm thấy. Vào năm 2023, làn sóng giải pháp AI tổng quát đã làm cho các khả năng của AI trở nên hữu hình hơn trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giúp AI dễ tiếp cận hơn. Các CIO và lãnh đạo doanh nghiệp đang cảnh giác vì họ biết liệu sự cường điệu đó có đúng hay không và nếu họ không hành động nhanh chóng, họ có nguy cơ gặp bất lợi trong cạnh tranh từ các khía cạnh OpEx, năng suất và tốc độ. Mặc dù có thể cảm nhận được sự cấp bách nhưng điều quan trọng là bạn phải tìm cách tiến hành một cách thận trọng để không có nguy cơ bị bỏ lại phía sau. Bắt đầu an toàn, ở đó quy mô có thể quản lý được vì bạn cần điều chỉnh để đảm bảo độ chính xác và lặp lại nhanh chóng. Thậm chí có thể đặt một số cược hợp lý để thử những điều mà trước đây không thể thực hiện được - bạn không tệ hơn trước đây, nhưng ít nhất bạn sẽ học được trong quá trình này.
 | Phần lớn nỗi sợ hãi và nghi ngờ này xuất phát từ những lo ngại gần như phổ biến về việc đầu vào được sử dụng làm nguyên liệu AI nguồn. Kể từ khi OpenAI ra mắt ChatGPT, ngành công nghiệp đã chạy đua để bắt kịp và AI tổng quát đã có tác động to lớn đến cách mọi người nhìn nhận về AI nói chung. Phần lớn là do giới truyền thông tập trung vào những thứ như ảo giác về AI và sự thiên vị không thể tránh khỏi trong nội dung được sử dụng để đào tạo LLM. Nhưng còn nhiều điều hơn nữa trong câu chuyện. Tất nhiên, khi bạn đang xem xét một giải pháp AI tổng quát dựa trên dữ liệu cóp nhặt, điều cần thiết là phải phân tách các loại vấn đề khác nhau để xem xét khả năng sai lệch. Việc đào tạo các loại LLM này cũng yêu cầu các nhà lãnh đạo xem xét cách dữ liệu sẽ được đưa vào mô hình, cách kiểm tra AI và ai đang sử dụng mô hình sau khi hoàn thành. Có các kỹ thuật như tạo tăng cường truy xuất (RAG) cho phép bạn chuyển mô hình thành các câu trả lời mà bạn biết là chính xác cũng như các giải pháp con người trong vòng lặp có thể giúp đảm bảo độ chính xác. Các giải pháp AI và học máy chuyên dụng phụ thuộc vào dữ liệu đáng tin cậy hơn lại là một vấn đề khác. Ví dụ: trong Mạng AI-Native của Juniper, chúng tôi dựa vào dữ liệu đến từ các hoạt động đang diễn ra, vì vậy chúng tôi biết dữ liệu đó chính xác và được cho là sai lệch theo hướng tích cực. |
 | Điều thú vị là, một thách thức mà nhiều người nhận thấy trong thế giới AI mới nổi là niềm tin mù quáng mà nhân viên của họ dường như đặt vào công nghệ mới nổi. May mắn thay, việc giải quyết các mối lo ngại liên quan đến niềm tin tương đối đơn giản. Lãnh đạo cần ưu tiên đào tạo và giáo dục để trang bị cho nhân viên kiến thức họ cần để đưa ra quyết định sáng suốt về việc sử dụng AI một cách an toàn trong các tình huống rủi ro cao và thấp. Việc nhân viên vô tình dựa vào các bản dùng thử phần mềm hoặc các công cụ mua dễ dàng có tích hợp AI được cho là điều đáng lo ngại đối với doanh nghiệp hơn nhiều tình huống ảo giác hoặc thiên vị. Cuối cùng, giáo dục và đào tạo phù hợp về các tầng quan tâm khác nhau trong việc sử dụng AI là điều cần thiết. |
Điểm dữ liệu được phát hiện từ cuộc khảo sát được thực hiện với Wakefield Research và 1.000 giám đốc điều hành toàn cầu cũng như việc triển khai AI của tổ chức của họ Khi bạn xem xét các giải pháp đang phát triển nhanh như thế nào và khả năng của chúng, có thể hiểu được tại sao việc thúc đẩy nhanh chóng triển khai AI đang tạo ra điểm căng thẳng ở nhiều nơi. doanh nghiệp. Cũng có thể hiểu được tại sao các chính sách dành cho công nghệ mạnh mẽ như vậy thường là điểm vướng mắc.
Tuy nhiên, hãy nhớ rằng bạn không cần phải phát minh lại hoàn toàn bánh xe khi nói đến AI và các chính sách của công ty. Thay vào đó, sẽ đáng giá hơn khi nghĩ về các chính sách theo hướng tiến hóa hay cách mạng. Ví dụ: hầu hết các công ty đều có chính sách rõ ràng về những dữ liệu mà nhân viên có thể hoặc không thể chia sẻ với bên thứ ba. Trong nhiều trường hợp, có thể chỉ cần trình bày lại các chính sách một cách rõ ràng và lưu ý rằng chúng cũng áp dụng cho các công cụ AI tổng hợp bên ngoài. Hãy nhớ xem xét các chính sách mua phần mềm và thêm các phụ lục để có những đánh giá bổ sung cho bất kỳ giải pháp nào có AI nhúng.
Dựa trên những gì tôi đã thấy trong nhiều năm qua, những con số này phản ánh một bước lặp mới của thách thức CNTT ngầm đang diễn ra. Như với bất kỳ mối quan tâm nào liên quan đến CNTT trong bóng tối, quản trị chính là chìa khóa. Nó không cần phải là một nỗ lực lớn với sự tham gia của các nhà lãnh đạo đa chức năng trong mọi quyết định mua hàng và triển khai. Nó cũng không có nghĩa là chỉ nói không. Điều đó có nghĩa là đảm bảo bạn đặt đúng câu hỏi và tin tưởng vào đúng người cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Đặc biệt là đối với bất cứ điều gì liên quan đến thông tin nhạy cảm.
Ví dụ: với ứng dụng nhân sự do AI điều khiển, bạn sẽ cần phải thực hiện bài tập thiên vị dựa trên bất kỳ luật hiện hành nào. Trong trường hợp này, điều quan trọng là phải thu hút các chuyên gia pháp lý và nhân sự để đảm bảo giải pháp đạt tiêu chuẩn. Khi nói đến các lĩnh vực nhạy cảm, điều đặc biệt quan trọng là phải xem xét mức độ tinh vi của nhà cung cấp, bao gồm cách tiếp cận AI và hồ sơ theo dõi của họ với các giải pháp trước đó.
Không thể phủ nhận rằng AI, giống như bất kỳ công nghệ đột phá mới nào, cuối cùng sẽ thay thế con người trong nhiều loại công việc. Nhưng cũng không thể tránh khỏi việc AI sẽ dẫn đến những yêu cầu về kỹ năng và công việc mới. Để tiến lên phía trước, tôi cho rằng điều quan trọng là phải nâng cao các kỹ năng liên quan đến trách nhiệm mà số liệu thống kê không thể xử lý được - trong khi AI có khả năng tạo sinh thể hiện bằng ngôn ngữ tự nhiên thì phần lớn nó vẫn là số liệu thống kê.
Và đừng quên rằng khả năng làm cho bản thân và những người xung quanh trở nên hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các công cụ AI đã nhanh chóng trở thành một kỹ năng được săn đón trên thị trường. Những người luôn gắn bó và không ngừng nâng cao kỹ năng của mình sẽ có nhiều cơ hội nhất.
Mặc dù khái niệm về AI đã tồn tại hơn 70 năm nhưng chỉ trong vài năm gần đây, nó mới được phổ biến rộng rãi. Năm 2023 đánh dấu thời điểm bước ngoặt khi AI chuyển từ lĩnh vực khoa học viễn tưởng sang trở thành một yêu cầu kinh doanh cơ bản. Bỏ qua sự cường điệu và khó hiểu, có một điều chắc chắn: 2024 sẽ là năm chúng ta học được rất nhiều điều về khả năng định hình lại thế giới của AI một cách đáng kinh ngạc như thế nào.
Trong khi chờ đợi, chúng ta thực sự cần suy nghĩ xem AI có ý nghĩa ở đâu và ưu tiên các lĩnh vực giải pháp có tác động cao, rủi ro thấp, chẳng hạn như kết nối mạng, để đặt nền tảng cho sự thành công liên tục với AI.
Bạn muốn tìm hiểu thêm về Nền tảng mạng gốc AI của Juniper? Hãy liên hệ chúng tôi để biết têm về nền tảng mạng gốc AI của Juniper được chú ý cũng như cách nó mang lại trải nghiệm tốt hơn và cá nhân hóa hơn cho các nhà khai thác và người dùng cuối.
CÔNG TY CỔ PHẦN DỊCH VỤ CÔNG NGHỆ DATECH
