5 lý do khiến doanh nghiệp chùn bước khi tích hợp

Các hệ thống AI đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, chất lượng cao và có liên quan để bắt đầu học và đưa ra dự đoán chính xác. Nhưng đó không phải là trạng thái dữ liệu thực tế của nhiều doanh nghiệp hiện nay. Đa phần dữ liệu bị phân mảnh, không có cấu trúc hoặc chất lượng kém. Việc triển khai các hoạt động quản lý dữ liệu mạnh mẽ hơn, kết hợp với việc làm sạch và cấu trúc dữ liệu, có thể giúp khắc phục một trong nhiều thách thức kỹ thuật khi triển khai AI.

Tương tự như vậy, một thách thức phổ biến khác đối với nhiều doanh nghiệp là câu chuyện liên quan đến cơ sở hạ tầng CNTT của họ. Các hệ thống lỗi thời và phần mềm hoặc phần cứng không tương thích có thể cản trở việc tích hợp các công cụ AI. Và các phương pháp được lựa chọn phổ biến cho vấn đề này là nâng cấp các hệ thống hiện có hoặc sử dụng các giải pháp phần mềm trung gian để đóng vai trò là cầu nối giữa các công nghệ cũ và mới. Ngoài ra, các hệ thống AI nên được kiểm tra để tìm các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn vì nhiều công cụ trong số này sẽ xử lý dữ liệu nhạy cảm.

Khi một doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc triển khai AI, rất có thể nguyên nhân là do nội tại. Nếu không có đủ kinh nghiệm và kỹ năng phù hợp việc tích hợp bất kỳ công cụ kỹ thuật số nào có thể trở nên khó khăn, và điều này đặc biệt đúng với AI. Tất cả phụ thuộc vào việc lựa chọn đúng công cụ AI cho đúng lĩnh vực kinh doanh và sau đó đảm bảo rằng giải pháp dễ sử dụng và mang lại giá trị cho hoạt động.