CÁCH XÂY DỰNG DỮ LIỆU ĐÀO TẠO AI CHẤT LƯỢNG ĐỂ DẪN ĐẦU THỊ TRƯỜNG SỐ

Dữ liệu đào tạo AI là chìa khóa để các hệ thống trí tuệ nhân tạo “thông minh” hơn và giúp doanh nghiệp tăng trưởng vượt bậc. Nhưng làm thế nào để hiểu đúng và ứng dụng dữ liệu này một cách hiệu quả? Cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu kỹ hơn về dữ liệu đào tạo AI trong các nội dung dưới đây.

1. Dữ liệu đào tạo AI là gì?

Dữ liệu đào tạo AI (Training Data) là tập hợp các bộ dữ liệu được sử dụng để “dạy” các mô hình AI hoặc các thuật toán học máy (Machine Learning) cách nhận diện, phân tích, dự đoán và đưa ra quyết định dựa trên các đặc điểm có trong dữ liệu đó. Nói cách khác, dữ liệu đào tạo chính là nền tảng giúp AI học được các quy luật, mẫu hình, từ đó áp dụng vào thực tế.

Ví dụ, trong một mô hình nhận diện hình ảnh, dữ liệu đào tạo sẽ là các bức ảnh đã được gán nhãn rõ ràng, ví dụ “con mèo”, “con chó”,… AI sẽ học cách phân biệt các đặc điểm của từng loại hình ảnh dựa trên bộ dữ liệu này.

Trong quá trình xây dựng và phát triển các mô hình AI, việc hiểu rõ sự khác biệt giữa dữ liệu đào tạo và dữ liệu thử nghiệm là vô cùng quan trọng. Mỗi loại dữ liệu đảm nhận một vai trò riêng biệt, góp phần tạo nên hiệu quả và độ chính xác của mô hình AI. 

2. Vì sao dữ liệu đào tạo AI quan trọng đối với doanh nghiệp?

Với vai trò là người đứng đầu doanh nghiệp, lãnh đạo cần hiểu rằng đầu tư vào AI không đơn thuần chỉ là mua một công nghệ mới hay phần mềm thông minh mà là đầu tư một cách bài bản vào dữ liệu – tài sản giá trị nhất để AI có thể học hỏi và phát triển. 

Dữ liệu đào tạo chất lượng không chỉ giúp mô hình AI nhận diện được chính xác các mẫu hành vi, dự đoán xu hướng, mà còn giảm thiểu tối đa các sai sót, rủi ro trong vận hành, từ đó bảo đảm nguồn lực tài chính và nhân sự được sử dụng hiệu quả.

• Tăng cường độ chính xác của mô hình AI: Dữ liệu đào tạo chất lượng giúp AI học được các đặc điểm, xu hướng thực tế của thị trường và khách hàng. Khi đó, các hệ thống như chatbot AI hỗ trợ khách hàng, dự báo doanh số, hay phân tích hành vi sẽ vận hành chính xác, đem lại hiệu quả cao hơn.
• Tối ưu chi phí vận hành và marketing: Doanh nghiệp thường có nguồn lực hạn chế, việc ứng dụng AI đúng cách với dữ liệu đào tạo phù hợp giúp giảm bớt các công việc thủ công, tự động hóa quy trình marketing, quản lý khách hàng, tiết kiệm chi phí thuê nhân sự và quảng cáo không hiệu quả.
• Giúp ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế: AI được “nuôi dưỡng” bằng dữ liệu đào tạo giúp lãnh đạo có cái nhìn toàn diện hơn về xu hướng khách hàng, hiệu suất kinh doanh, từ đó ra quyết định chiến lược chính xác và kịp thời.
• Đảm bảo tính cạnh tranh trên thị trường: Các doanh nghiệp có khả năng khai thác và quản lý dữ liệu đào tạo AI tốt sẽ tạo ra lợi thế lớn trong việc phát triển sản phẩm, mở rộng thị trường và tối ưu trải nghiệm khách hàng, không bị tụt hậu trong kỷ nguyên số.

3. Dữ liệu đào tạo được sử dụng như thế nào trong AI và học máy? 

Dữ liệu đào tạo được đưa vào mô hình học máy (Machine Learning - ML), nơi các thuật toán sẽ phân tích để nhận diện các mẫu hình trong dữ liệu. Quá trình này giúp mô hình học máy có khả năng dự đoán hoặc phân loại chính xác hơn khi gặp các dữ liệu tương tự trong tương lai.

Có 3 phương pháp đào tạo chính phổ biến trong AI và học máy:

• Học có giám sát (Supervised learning): Sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn (annotated data) để chỉ ra các đặc điểm quan trọng. Con người đóng vai trò quan trọng trong việc chọn lựa, gán nhãn và tinh chỉnh dữ liệu trước, trong và sau khi đào tạo mô hình. Phản hồi của con người giúp nâng cao chất lượng mô hình.
• Học không giám sát (Unsupervised learning): Cho phép mô hình tự tìm ra các mẫu hình trong dữ liệu thô chưa được gán nhãn, bằng các kỹ thuật như phân cụm (clustering). Trong quá trình này, con người gần như không tham gia trực tiếp, tuy nhiên vẫn có thể đánh giá kết quả đầu ra để cải thiện mô hình.
• Học bán giám sát (Semi-supervised learning): Là sự kết hợp giữa học có giám sát và không giám sát. Các kỹ thuật tiên tiến như học nhiều lần (many-shot), học ít lần (few-shot) hay học một lần (one-shot) thường thuộc nhóm này.

Quy trình đào tạo có giám sát thường diễn ra như sau:

• Dữ liệu thô: Bắt đầu với dữ liệu chưa được xử lý, có thể được thu thập từ nhiều nguồn hoặc tạo ra trong nội bộ doanh nghiệp. Do dữ liệu đã được gán nhãn sẵn thường hiếm và hạn chế, nên dữ liệu thô là bước khởi đầu phổ biến.
• Dữ liệu đã gán nhãn: Dữ liệu thô được lựa chọn, xử lý và gán nhãn bởi các chuyên gia (như các nhà khoa học dữ liệu) để đảm bảo tính chính xác và làm nổi bật các yếu tố quan trọng giúp mô hình học tốt hơn.
• Đào tạo mô hình: Mô hình sẽ tiếp nhận dữ liệu đã gán nhãn, xử lý và học các đặc điểm cần thiết. Quá trình này phần lớn tự động nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên và thời gian.
• Đánh giá kết quả: Sau khi đào tạo, mô hình được thử nghiệm trên dữ liệu kiểm tra để đánh giá độ chính xác. Nếu kết quả đạt yêu cầu, mô hình sẵn sàng được triển khai. Ngược lại, phản hồi từ con người sẽ giúp phát hiện, chỉnh sửa lỗi dữ liệu hoặc điều chỉnh mô hình để cải thiện kết quả trong các lần đào tạo tiếp theo.

4. Các loại dữ liệu cần ưu tiên trong đào tạo AI cho doanh nghiệp

Theo như chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings: “Đối với các doanh nghiệp, việc lựa chọn và ưu tiên nguồn dữ liệu phù hợp là yếu tố then chốt quyết định hiệu quả của AI trong kinh doanh”.

Chính vì vậy, lãnh đạo doanh nghiệp cần xác định rõ các loại dữ liệu có tính ứng dụng cao, giúp mô hình AI phản ánh chính xác thực tế và hỗ trợ tối ưu các hoạt động quan trọng trong doanh nghiệp. 

Dưới đây là 4 nhóm dữ liệu quan trọng nên ưu tiên thu thập và quản lý:

4.1. Dữ liệu khách hàng

Dữ liệu khách hàng là nguồn thông tin quý giá giúp AI hiểu rõ hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm và gia tăng hiệu quả kinh doanh.

• Hành vi mua sắm: Ghi nhận các sản phẩm, dịch vụ khách hàng quan tâm, tần suất và thói quen mua hàng.
• Tương tác trên website và mạng xã hội: Dữ liệu về lượt truy cập, thời gian tương tác, các trang được quan tâm, phản hồi và bình luận.
• Thông tin phản hồi, đánh giá dịch vụ/sản phẩm: Những nhận xét, đánh giá tích cực hoặc tiêu cực giúp AI hiểu điểm mạnh, điểm yếu của doanh nghiệp.
• Lịch sử giao dịch, đơn hàng, hỗ trợ khách hàng: Bao gồm các giao dịch đã hoàn thành, lịch sử yêu cầu hỗ trợ, khiếu nại… giúp phân tích hành trình khách hàng toàn diện.

Cách doanh nghiệp thu thập hiệu quả:

• Thu thập dữ liệu qua website, ứng dụng, và mạng xã hội.
• Ghi nhận phản hồi và đánh giá qua khảo sát, chatbots hoặc hotline chăm sóc khách hàng.
• Lưu trữ lịch sử giao dịch và tương tác khách hàng trong hệ thống CRM.

4.2. Dữ liệu vận hành nội bộ

Dữ liệu vận hành là cốt lõi để AI tối ưu hóa quy trình nội bộ, nâng cao hiệu suất và giảm thiểu chi phí không cần thiết.

• Quy trình sản xuất, tồn kho, phân phối: Thông tin về năng suất, chất lượng sản phẩm, tồn kho hiện có và luồng hàng hóa trong chuỗi cung ứng.
• Quản lý nhân sự và hiệu suất làm việc: Số liệu về số lượng nhân viên, năng suất, thời gian làm việc, tỉ lệ nghỉ việc và đào tạo.
• Báo cáo tài chính và chi phí vận hành: Các khoản chi phí cố định, biến đổi, doanh thu và lợi nhuận giúp AI dự báo tài chính và phân bổ nguồn lực hợp lý.

Cách doanh nghiệp thu thập hiệu quả:

• Sử dụng hệ thống ERP để quản lý sản xuất, tồn kho, phân phối.
• Ứng dụng phần mềm quản lý nhân sự để theo dõi hiệu suất và lịch sử làm việc.
• Báo cáo tài chính được cập nhật định kỳ và lưu trữ tập trung.

4.3. Dữ liệu thị trường và đối thủ cạnh tranh

Để đưa ra quyết định chiến lược đúng đắn, doanh nghiệp cần dữ liệu về bối cảnh thị trường và hành động của đối thủ.

• Xu hướng ngành hàng và biến động giá cả: Các thay đổi trong nhu cầu thị trường, sản phẩm mới, xu hướng tiêu dùng và biến động giá nguyên vật liệu.
• Chiến lược và hoạt động của đối thủ: Thông tin về sản phẩm mới, chiến dịch marketing, giá bán, kênh phân phối của các đối thủ cạnh tranh.
• Thông tin về các yếu tố kinh tế vĩ mô: Tình hình kinh tế, chính sách thuế, pháp luật, các yếu tố xã hội ảnh hưởng đến ngành hàng.

Cách doanh nghiệp thu thập hiệu quả:

• Theo dõi báo cáo ngành, phân tích thị trường từ các tổ chức nghiên cứu.
• Thu thập thông tin công khai về đối thủ qua website, mạng xã hội và các kênh truyền thông.
• Sử dụng dữ liệu kinh tế vĩ mô từ các cơ quan nhà nước và nguồn dữ liệu mở.

4.4. Dữ liệu từ các nguồn mở và đối tác công nghệ

Ngoài dữ liệu nội bộ, doanh nghiệp cần tận dụng các nguồn dữ liệu bên ngoài để làm phong phú và đa dạng hóa nguồn dữ liệu đào tạo AI.

• Bộ dữ liệu mở (open data): Các dữ liệu công khai về khách hàng, thị trường, hành vi tiêu dùng… từ các tổ chức, cơ quan nhà nước hoặc nền tảng dữ liệu mở.
• Dữ liệu từ các nền tảng đối tác: Bao gồm dữ liệu CRM, ERP, hệ thống Marketing Automation mà doanh nghiệp đang sử dụng, được chia sẻ hoặc tích hợp để bổ sung thông tin cho AI.

Cách doanh nghiệp thu thập hiệu quả:

• Tận dụng các bộ dữ liệu mở từ các nền tảng công khai, chính phủ hoặc tổ chức quốc tế.
• Kết nối và đồng bộ dữ liệu từ hệ thống CRM, ERP và công cụ Marketing Automation hiện có.
• Hợp tác với đối tác công nghệ để khai thác dữ liệu chuyên sâu phù hợp lĩnh vực kinh doanh.

5. Quy trình xây dựng và quản lý dữ liệu đào tạo AI hiệu quả dành cho lãnh đạo

Việc sở hữu dữ liệu là một chuyện, nhưng để biến dữ liệu đó thành “tài sản” phục vụ cho AI thì doanh nghiệp cần một chiến lược xây dựng và quản lý bài bản. Đối với lãnh đạo doanh nghiệp, việc vạch ra một lộ trình rõ ràng, thực tế và có thể triển khai từng bước là vô cùng cần thiết.

Dưới đây là một chiến lược gồm 7 giai đoạn cốt lõi mà lãnh đạo có thể tham khảo:

Giai đoạn 1: Xác định rõ ràng mục tiêu ai và nhu cầu dữ liệu tương ứng

Trước khi thu thập bất kỳ dữ liệu nào, câu hỏi đầu tiên lãnh đạo cần trả lời là: "Chúng ta muốn AI giải quyết vấn đề kinh doanh cụ thể nào?" hoặc "AI có thể giúp chúng ta đạt được cơ hội nào?"

• Liên kết AI với chiến lược kinh doanh tổng thể: Đảm bảo các dự án AI hỗ trợ trực tiếp cho mục tiêu của công ty (ví dụ: tăng doanh thu, giảm chi phí, nâng cao sự hài lòng của khách hàng).
• Bắt đầu từ nguyên tắc SMART: Mục tiêu cần cụ thể (Specific), có thể đo lường (Measurable), khả thi (Achievable), thực tế (Relevant) và có thời hạn rõ ràng (Time-bound). Ví dụ, thay vì mục tiêu chung chung như “cải thiện hiệu quả”, hãy đặt mục tiêu rõ ràng như “giảm 20% thời gian xử lý đơn hàng trong 6 tháng” hoặc “tăng 15% tỷ lệ chuyển đổi từ website trong quý tới”.
• Xác định loại dữ liệu cần thiết cho từng mục tiêu AI: Nếu muốn xây dựng chatbot, bạn cần dữ liệu về các câu hỏi thường gặp và câu trả lời. Nếu muốn dự đoán tồn kho, bạn cần dữ liệu lịch sử bán hàng, dữ liệu nhà cung cấp.
• Đánh giá tính khả thi: Liệu doanh nghiệp có khả năng thu thập hoặc tiếp cận được nguồn dữ liệu cần thiết hay không?

Giai đoạn 2: Lập kế hoạch thu thập và tổng hợp dữ liệu (Data Collection and Aggregation)

Khi đã rõ nhu cầu, bước tiếp theo là xác định cách thức thu thập và tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

• Ưu tiên khai thác dữ liệu nội bộ: Tận dụng tối đa các hệ thống hiện có như CRM, ERP, website analytics, phần mềm kế toán. Đây thường là nguồn dữ liệu đáng tin cậy và ít tốn kém nhất.
• Xem xét các nguồn dữ liệu bên ngoài:
• Dữ liệu công khai (Open Data): Dữ liệu từ các cơ quan chính phủ, tổ chức nghiên cứu (cần kiểm tra chất lượng và tính liên quan).
• API từ bên thứ ba: Kết nối với các dịch vụ khác để lấy dữ liệu (ví dụ: dữ liệu thời tiết, dữ liệu thị trường chứng khoán).
• Mua dữ liệu từ các nhà cung cấp chuyên biệt: Cân nhắc kỹ về chi phí, chất lượng, độ tin cậy và các vấn đề pháp lý.
• Chiến lược tạo dữ liệu (Data Generation): Trong một số trường hợp, nếu dữ liệu quá khan hiếm, có thể xem xét các kỹ thuật tạo dữ liệu tổng hợp (synthetic data) hoặc thu thập dữ liệu thủ công cho các dự án thí điểm nhỏ.
• Xây dựng quy trình thu thập nhất quán: Đảm bảo dữ liệu được thu thập đồng bộ, đúng định dạng và đầy đủ các trường thông tin cần thiết.

Giai đoạn 3: Ưu tiên hàng đầu cho tiền xử lý và làm sạch dữ liệu (Data Preprocessing and Cleaning)

Dữ liệu thô thường chứa nhiều lỗi như thiếu sót thông tin, dữ liệu sai lệch, trùng lặp hoặc không đồng nhất về định dạng. Nếu không được xử lý kỹ càng, những dữ liệu này sẽ khiến mô hình AI học sai, dẫn đến kết quả dự đoán không chính xác, ảnh hưởng xấu đến quyết định kinh doanh và gây tổn thất cho doanh nghiệp.

Lãnh đạo doanh nghiệp cần hiểu rằng “Rác vào, rác ra” là nguyên tắc không thể bỏ qua trong AI. Chất lượng dữ liệu đầu vào quyết định trực tiếp hiệu quả của toàn bộ dự án. Do đó, việc cam kết đầu tư thời gian, nhân sự và công cụ để làm sạch dữ liệu là bắt buộc.

Các bước cần thực hiện trong quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm:

• Xử lý giá trị thiếu (Missing Values): Lãnh đạo cần chỉ đạo nhóm kỹ thuật xác định nguyên nhân dữ liệu thiếu và chọn cách xử lý phù hợp, như điền giá trị trung bình hoặc loại bỏ những bản ghi có quá nhiều dữ liệu trống để tránh ảnh hưởng đến mô hình.
• Xử lý giá trị ngoại lai (Outliers): Phát hiện các điểm dữ liệu bất thường như số liệu quá lớn hoặc quá nhỏ so với mặt bằng chung. Doanh nghiệp cần quyết định giữ lại, điều chỉnh hoặc loại bỏ những dữ liệu này dựa trên ý nghĩa thực tế và ảnh hưởng tới mô hình.
• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp (Duplicates): Những bản ghi trùng sẽ gây sai lệch kết quả phân tích, do đó phải được rà soát và xóa bỏ triệt để.
• Chuẩn hóa định dạng dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu nhất quán về định dạng ngày tháng, đơn vị tiền tệ, cách viết tên hay số liệu đo lường để thuận tiện trong quá trình tổng hợp và phân tích.
• Sửa lỗi nhập liệu: Các lỗi chính tả hoặc sai sót trong nhập liệu cần được phát hiện và chỉnh sửa để tránh làm sai lệch mô hình.

Giai đoạn 4: Thực hiện gán nhãn dữ liệu (Data Labeling/Annotation)

Gán nhãn dữ liệu là bước cực kỳ quan trọng trong quá trình xây dựng mô hình AI, đặc biệt với các bài toán học có giám sát (supervised learning) – phương pháp phổ biến nhất hiện nay. 

Nếu dữ liệu được gán nhãn sai hoặc không đầy đủ, AI sẽ học sai, dẫn đến kết quả kém chính xác và không đáng tin cậy. Vì vậy, lãnh đạo cần đảm bảo quy trình gán nhãn được thực hiện kỹ càng, chính xác và phù hợp với mục tiêu dự án.

1 - Lựa chọn phương án gán nhãn phù hợp

• Gán nhãn nội bộ (In-house): Doanh nghiệp sử dụng nhân viên hiện có hoặc tuyển thêm đội ngũ chuyên trách để gán nhãn. Ưu điểm là kiểm soát chất lượng tốt, hiểu rõ bối cảnh và đặc thù doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu dữ liệu lớn, phương án này có thể tốn nhiều thời gian và chi phí.
• Thuê ngoài (Outsourcing/Crowdsourcing): Sử dụng dịch vụ bên ngoài hoặc nền tảng cộng đồng để gán nhãn nhanh, tiết kiệm chi phí cho khối lượng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, cần có quy trình kiểm soát chất lượng chặt chẽ và đảm bảo bảo mật thông tin doanh nghiệp.

2 - Các bước cần thiết để đảm bảo chất lượng gán nhãn

• Xây dựng hướng dẫn gán nhãn (Labeling Guidelines) chi tiết, rõ ràng để người thực hiện hiểu đúng yêu cầu.
• Đầu tư công cụ hỗ trợ gán nhãn chuyên nghiệp giúp tăng năng suất và độ chính xác.
• Thực hiện kiểm tra chất lượng (Quality Assurance - QA) thường xuyên để phát hiện và sửa lỗi kịp thời.

Giai đoạn 5: Xây dựng hệ thống lưu trữ, bảo mật và quản trị dữ liệu (Data Storage, Security, and Governance)

Dữ liệu là tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp, đặc biệt khi ứng dụng AI và các công nghệ số. Vì vậy, việc xây dựng một hệ thống lưu trữ dữ liệu an toàn, hiệu quả và có quản trị chặt chẽ là yếu tố không thể thiếu để bảo vệ dữ liệu khỏi mất mát, rò rỉ và đảm bảo sử dụng dữ liệu đúng mục đích.

1 - Lựa chọn giải pháp lưu trữ phù hợp

• Lưu trữ tại chỗ (On-premise): Doanh nghiệp tự quản lý toàn bộ máy chủ và hệ thống lưu trữ dữ liệu. Ưu điểm là kiểm soát hoàn toàn dữ liệu, bảo mật tốt theo tiêu chuẩn nội bộ. Tuy nhiên, chi phí đầu tư ban đầu và vận hành rất cao, đòi hỏi kỹ thuật và nhân lực chuyên môn lớn.
• Lưu trữ đám mây (Cloud-based): Sử dụng dịch vụ từ các nhà cung cấp lớn như AWS, Google Cloud, Microsoft Azure. Ưu điểm là linh hoạt, dễ mở rộng theo nhu cầu, tiết kiệm chi phí đầu tư ban đầu, và dễ dàng truy cập từ xa. Tuy nhiên, doanh nghiệp cần quan tâm đến các chính sách bảo mật và chủ quyền dữ liệu khi dùng dịch vụ đám mây.

2 - Ưu tiên hàng đầu là bảo mật dữ liệu

• Mã hóa dữ liệu: Mọi dữ liệu quan trọng phải được mã hóa để ngăn chặn truy cập trái phép.
• Kiểm soát truy cập: Xác định rõ ai có quyền xem, sửa, xóa dữ liệu; áp dụng phân quyền nghiêm ngặt để giảm thiểu rủi ro.
• Tuân thủ pháp luật: Đảm bảo thực hiện đúng các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, như Nghị định 13/2023/NĐ-CP của Việt Nam, để tránh bị xử phạt và mất uy tín.

3 - Quản trị dữ liệu bài bản

• Xây dựng khung quản trị dữ liệu (Data Governance Framework) xác định rõ vai trò, trách nhiệm của các bên liên quan trong quản lý dữ liệu.
• Thiết lập các chính sách, quy trình quản lý dữ liệu từ khi thu thập, lưu trữ, sử dụng đến khi hủy bỏ.
• Theo dõi nguồn gốc dữ liệu (Data Lineage) để truy xuất lịch sử và đảm bảo tính minh bạch trong sử dụng dữ liệu.

Giai đoạn 6: Thực hiện phân chia dữ liệu hợp lý (Data Splitting)

Phân chia dữ liệu là bước quan trọng giúp đảm bảo mô hình AI được đào tạo và đánh giá một cách chính xác, khách quan. Thay vì dùng toàn bộ dữ liệu cho một mục đích duy nhất, dữ liệu tổng thường được chia thành 3 phần chính:

• Dữ liệu đào tạo (Training data): Dùng để “dạy” mô hình nhận diện các mẫu và học cách xử lý thông tin.
• Dữ liệu xác thực (Validation data): Giúp kiểm tra và tinh chỉnh mô hình trong quá trình đào tạo, tránh hiện tượng mô hình “quá khớp” (overfitting).
• Dữ liệu thử nghiệm (Testing data): Là tập dữ liệu hoàn toàn mới, chưa từng xuất hiện trong quá trình đào tạo hay xác thực, dùng để đánh giá cuối cùng hiệu quả và khả năng vận hành thực tế của mô hình AI.

Đối với lãnh đạo, cần nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân chia dữ liệu hợp lý với đội ngũ kỹ thuật, để mô hình được đánh giá chính xác, không bị sai lệch. Đồng thời, phải đảm bảo dữ liệu thử nghiệm được giữ kín hoàn toàn cho đến khi kết thúc quá trình đào tạo, nhằm có được kết quả khách quan và đáng tin cậy nhất.

Giai đoạn 7: Liên tục đánh giá, cập nhật và duy trì chất lượng dữ liệu (Data Evaluation, Updating, and Maintenance)

Sau khi đã xây dựng và triển khai hệ thống dữ liệu đào tạo AI, lãnh đạo doanh nghiệp cần nhận thức rằng quá trình quản lý dữ liệu không kết thúc ở đó. Dữ liệu là một tài sản động, luôn thay đổi và phát triển theo thời gian. Vì vậy, để đảm bảo mô hình AI luôn chính xác, hiệu quả và phù hợp với thực tế kinh doanh, doanh nghiệp cần thực hiện các bước sau một cách liên tục và bài bản:

• Xây dựng văn hóa dữ liệu sống: Khuyến khích nhân viên thường xuyên rà soát, cập nhật và làm mới dữ liệu để duy trì chất lượng cao.
• Theo dõi hiệu suất mô hình AI: Giám sát liên tục để phát hiện sớm dấu hiệu “data drift” – sự thay đổi trong dữ liệu thực tế so với dữ liệu đào tạo ban đầu.
• Lập kế hoạch thu thập dữ liệu mới: Định kỳ bổ sung dữ liệu cập nhật nhằm giữ cho mô hình AI luôn phản ánh chính xác tình hình hiện tại.
• Đầu tư duy trì và nâng cấp hệ thống quản lý dữ liệu: Bảo đảm hạ tầng lưu trữ, bảo mật và xử lý dữ liệu luôn hoạt động ổn định, hiệu quả.

6. Những thách thức lãnh đạo doanh nghiệp thường gặp khi quản lý dữ liệu đào tạo AI

Mặc dù AI mang lại nhiều cơ hội cải thiện hiệu quả và tăng trưởng cho doanh nghiệp, nhưng trên thực tế, việc triển khai và quản lý dữ liệu đào tạo AI không phải lúc nào cũng dễ dàng. Các lãnh đạo doanh nghiệp thường đối mặt với nhiều khó khăn thực tế, từ việc thiếu kiến thức chuyên môn, hệ thống dữ liệu chưa đồng bộ, đến hạn chế về nguồn lực và áp lực về bảo mật.

• Thiếu kiến thức chuyên môn về dữ liệu và AI: Nhiều lãnh đạo chưa hiểu đúng vai trò và cách quản lý dữ liệu trong quá trình phát triển AI, dẫn đến các dự án bị sai hướng hoặc không hiệu quả. → Giải pháp: Tăng cường đào tạo kiến thức cơ bản về dữ liệu và AI cho lãnh đạo và nhân sự chủ chốt trong tổ chức.
• Dữ liệu phân tán, thiếu đồng bộ: Doanh nghiệp, tổ chức thường sử dụng nhiều hệ thống riêng biệt, khiến dữ liệu rải rác, khó tập hợp và xử lý đồng bộ. → Giải pháp: Xây dựng hệ thống tích hợp dữ liệu tập trung, đồng bộ hóa và quản lý dữ liệu hiệu quả trên quy mô toàn tổ chức.
• Chất lượng dữ liệu thấp: Dữ liệu chưa được chuẩn hóa, nhiều lỗi, thiếu đầy đủ thông tin làm giảm chất lượng đào tạo AI, ảnh hưởng tới độ chính xác và khả năng ứng dụng của mô hình. → Giải pháp: Áp dụng quy trình làm sạch, chuẩn hóa và kiểm tra dữ liệu định kỳ trước khi đưa vào đào tạo AI.
• Nguồn lực hạn chế về nhân sự và tài chính: Việc đầu tư xây dựng hệ thống dữ liệu và AI đòi hỏi nguồn lực lớn về thời gian, tài chính và nhân lực chuyên môn, trong khi nhiều tổ chức còn cân nhắc kỹ về chi phí và ưu tiên đầu tư. → Giải pháp: Ưu tiên triển khai từng bước, bắt đầu với các dự án AI quy mô nhỏ.
• Vấn đề bảo mật và tuân thủ pháp luật: Việc thu thập và lưu trữ dữ liệu khách hàng tiềm ẩn rủi ro nếu không có biện pháp bảo mật nghiêm ngặt, dễ gây mất uy tín và bị xử phạt. → Giải pháp: Xây dựng chính sách bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt và tuân thủ các quy định pháp luật hiện hành.

Hiểu và ứng dụng tốt dữ liệu đào tạo AI sẽ giúp doanh nghiệp nâng tầm cạnh tranh và tối ưu hoạt động kinh doanh. Trường Doanh Nhân HBR tin rằng bạn sẽ nhanh chóng nắm bắt và ứng dụng thành công công nghệ này. Đừng bỏ lỡ cơ hội tham gia khóa học của chúng tôi để biến AI thành công cụ đắc lực để nâng tầm phát triển doanh nghiệp trong kỷ nguyên số.