Business Insights#49|Chiến lược xây dựng văn hóa AI/Machine Learning từ Amazon, Uber |TS Thành Thái

Tóm tắt ngắn:

Video thảo luận về chiến lược xây dựng văn hóa AI/Machine Learning (ML) trong doanh nghiệp, lấy ví dụ từ Amazon và Uber.
Các điểm chính bao gồm tầm quan trọng của dữ liệu, việc bắt đầu từ những ứng dụng đơn giản (như ChatGPT), sự cần thiết của tư duy lãnh đạo, và việc cân bằng giữa ứng dụng ngắn hạn và chuẩn bị dài hạn. Công nghệ cụ thể được đề cập đến như ChatGPT, các mô hình Transformer, tối ưu hóa (optimization), phân tích nhân quả (causal inference), và tầm quan trọng của chip GPU (Nvidia).
Ứng dụng của AI/ML được đề cập đến trong nhiều ngành, bao gồm bán lẻ (retail), logistics, sản xuất, với các ví dụ cụ thể như tối ưu hóa kho hàng, phân tích hành vi khách hàng, và tự động hóa.
Phương pháp được đề cập là bắt đầu nhỏ, tập trung vào những bài toán đơn giản, và dần dần mở rộng quy mô sau khi đạt được thành công ban đầu ("think big, start small").

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu và khách mời: Vanessa, giám đốc điều hành của công ty analytics, giới thiệu chương trình và khách mời đặc biệt: Tiến sĩ Phạm Thành Thái, Machine Learning Engineering Leader tại Uber. Thành Thái được giới thiệu là người có thành tích xuất sắc về toán học và công nghệ. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của toán học trong lĩnh vực AI/ML.

Phần 2: Tầm quan trọng của dữ liệu và sự phát triển của AI/ML: Thành Thái thảo luận về sự phát triển nhanh chóng của AI/ML, đặc biệt là sự xuất hiện của ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn. Ông giải thích sự khác biệt giữa AI, Machine Learning (ML), và Deep Learning, nhấn mạnh rằng tất cả đều dựa trên toán học và lập trình. Ông cũng đề cập đến sự đầu tư của Nvidia vào Việt Nam và tiềm năng phát triển công nghệ cao tại Việt Nam.

Phần 3: Ứng dụng AI/ML trong doanh nghiệp: Vanessa đặt câu hỏi về cách doanh nghiệp Việt Nam nên tiếp cận AI/ML, đặc biệt là sự lo lắng về việc bỏ lỡ xu hướng (FOMO). Thành Thái chia sẻ hai khía cạnh ứng dụng AI: tăng hiệu suất công việc (ChatGPT, tạo hình ảnh,...) và xây dựng các mô hình AI riêng. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bắt đầu từ những mô hình đơn giản và sử dụng dữ liệu hiện có. Ông kể câu chuyện về Uber, cho thấy sự chuyển đổi từ chủ yếu sử dụng tối ưu hóa sang ứng dụng rộng rãi Machine Learning trong vài năm gần đây.

Phần 4: Điều kiện tiên quyết cho việc ứng dụng AI/ML: Ba yếu tố quan trọng được nêu ra: nguồn lực, dữ liệu, và tư duy lãnh đạo. Thành Thái nhấn mạnh vai trò quyết định của lãnh đạo trong việc thúc đẩy việc ứng dụng AI/ML. Ông cũng thảo luận về việc lựa chọn ngành nào cần ưu tiên áp dụng AI/ML, nhấn mạnh những ngành có nhiều dữ liệu và liên quan đến quyết định quan trọng. Các ví dụ được đưa ra bao gồm bán lẻ (phân tích hành vi khách hàng, quản lý kho hàng), logistics, và sản xuất (tự động hóa, giám sát từ xa).

Phần 5: Xây dựng văn hóa AI/ML: Thành Thái định nghĩa văn hóa AI/ML là một tư duy xuyên suốt từ lãnh đạo đến nhân viên, tạo niềm tin và hỗ trợ cho việc ứng dụng công nghệ. Ông chia sẻ kinh nghiệm tại Uber, cho thấy sự thay đổi rõ rệt trong tư duy lãnh đạo về việc ứng dụng Machine Learning.

Phần 6: Phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực AI/ML: Video thảo luận về con đường phát triển sự nghiệp cho nhân sự IT, chia thành các cấp độ: sử dụng công cụ có sẵn, hiểu cơ bản về hoạt động của công nghệ, tùy chỉnh và xây dựng mô hình riêng, và nghiên cứu phát triển mô hình mới. Tầm quan trọng của toán học được nhấn mạnh. Video cũng đề cập đến khó khăn trong việc tuyển dụng và phỏng vấn nhân sự AI/ML do thiếu hiểu biết về công nghệ này của nhiều nhà tuyển dụng.

Phần 7: Kết luận: Vanessa tóm tắt lại các điểm chính và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bắt đầu nhỏ, tập trung vào những bài toán đơn giản, và dần dần xây dựng văn hóa AI/ML trong doanh nghiệp. Video kết thúc bằng lời khuyên cho khán giả về việc tiếp cận và ứng dụng AI/ML một cách hiệu quả.