Những Khó Khăn Về Dữ Liệu: Chất Lượng, Số Lượng và Quản Lý

Thách thức

Khi nói đến AI, câu nói “rác vào, rác ra” là hoàn toàn đúng. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) và các công ty khởi nghiệp nhận thấy họ hoặc không có đủ dữ liệu hoặc dữ liệu của họ có chất lượng kém để huấn luyện các mô hình AI (MIT Sloan).

Hãy tưởng tượng: một công ty khởi nghiệp ở Việt Nam muốn sử dụng AI cho dự báo doanh số nhưng lại có hồ sơ khách hàng không đầy đủ, dữ liệu giao dịch bị thiếu, hoặc nhật ký phân tán trên các bảng tính và hệ thống cũ. Định dạng dữ liệu không khớp, các trường dữ liệu không nhất quán, và một số bản ghi hoàn toàn sai. Cơn ác mộng bắt đầu từ đây.

Kết quả? Các mô hình hoạt động kém hiệu quả, đưa ra dự đoán không chính xác và nhanh chóng làm giảm niềm tin vào giá trị của AI (Forbes). Và vì các SME hiếm khi có đội ngũ kỹ sư dữ liệu chuyên trách, việc làm sạch và gắn nhãn dữ liệu trở thành một công việc tốn nhiều tài nguyên.

Nói cách khác: dữ liệu có thể (phải là - để chính xác) là nhiên liệu cho AI - nhưng hầu hết các doanh nghiệp nhỏ đang hoạt động với một bình xăng trống hoặc bẩn.

Các giải pháp thông minh

Thay vì bắt đầu từ con số không, nhiều SME đang chuyển sang dữ liệu đã có sẵn và các mô hình đã được đào tạo trước để rút ngắn thời gian thực hiện các công việc nặng nhọc:

• Các mô hình được đào tạo trước & API AI: Các dịch vụ từ Google Cloud Vision, OpenAI, hoặc Hugging Face cho phép bạn tận dụng các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ. Bạn có thể tinh chỉnh chúng với dữ liệu nhỏ hơn, đặc thù lĩnh vực của mình để nhanh chóng có được kết quả khả dụng.
   

• Tạo dữ liệu tổng hợp: Các công cụ như Mostly AI hoặc Gretel.ai tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp thực tế để bổ sung cho dữ liệu thực tế khan hiếm, thúc đẩy quá trình huấn luyện mô hình mà không cần thêm chi phí thu thập.
   

• Gắn nhãn dữ liệu tự động: Các nền tảng như Label Studio và SuperAnnotate sử dụng AI để gắn nhãn dữ liệu trước, giảm đáng kể công sức thủ công cần thiết.

Ví dụ: Thay vì thu thập hàng nghìn ảnh sản phẩm để huấn luyện mô hình nhận dạng ảnh, một doanh nghiệp thương mại điện tử nhỏ có thể sử dụng API phát hiện đối tượng của Google và tinh chỉnh nó chỉ với vài trăm ví dụ về sản phẩm của riêng mình.

Ưu điểm & Nhược điểm

Điều chỉnh cho các công ty khởi nghiệp & SME

Để cân bằng tốc độ và kiểm soát, hãy xem xét phương pháp này:

1. Khởi chạy nhanh với các mô hình được đào tạo trước: Sử dụng chúng để tung ra các tính năng nhanh chóng trong khi xác định những hạn chế của chúng đối với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.
    

2. Thu thập dữ liệu độc quyền song song: Ví dụ, chạy một chatbot hỗ trợ khách hàng nhưng ghi lại mọi truy vấn chưa được trả lời hoặc hiểu sai. Những nhật ký đó trở thành dữ liệu huấn luyện có giá trị cho mô hình của riêng bạn sau này.
    

3. Thiết lập quản trị dữ liệu cơ bản sớm: Ngay cả các quy tắc đơn giản để làm sạch, xác thực và lưu trữ dữ liệu cũng sẽ được đền đáp khi mở rộng quy mô (Gartner).
    

4. Khám phá các mối quan hệ đối tác dữ liệu: Hợp tác với các công ty không cạnh tranh trong lĩnh vực của bạn để tập hợp dữ liệu ẩn danh vì lợi ích chung.

Theo thời gian, chiến lược lai này biến sự tiện lợi được đào tạo trước thành một lợi thế cạnh tranh lâu dài, tập dữ liệu cụ thể về lĩnh vực của riêng bạn, chất lượng cao.

Tại sao điều này quan trọng

Nếu không có dữ liệu chất lượng, ngay cả kiến trúc AI tốt nhất cũng sẽ hoạt động kém hiệu quả. Nhưng với sự kết hợp phù hợp giữa trí thông minh mượn (các mô hình được đào tạo trước) và chiến lược dữ liệu cẩn thận, các SME có thể bỏ qua các trở ngại ban đầu và bắt đầu mang lại giá trị do AI điều khiển nhanh chóng.

Và nếu việc xây dựng đường dẫn đó nghe có vẻ khó khăn, Glinteco có thể giúp đỡ. Đội ngũ AI của chúng tôi chuyên về việc tích hợp các mô hình được đào tạo trước, tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu và tạo ra các giải pháp có thể mở rộng phù hợp với doanh nghiệp của bạn để bạn có thể tập trung vào kết quả, không phải cơ sở hạ tầng.