Tích hợp và AI có điểm gì chung?

Công nghệ mới nổi rất lộn xộn và trí tuệ nhân tạo có lẽ là thứ lộn xộn nhất. Đến năm 2026, Gartner dự đoán các tổ chức phát triển AI có mục đích đáng tin cậy sẽ chứng kiến hơn 75% đổi mới AI thành công so với 40% trong số những tổ chức không thành công. Bất kỳ ai theo dõi tin tức về AI vào năm 2022 đều biết tỷ lệ dự án AI thất bại cao. Khoảng 60-80% dự án AI đang thất bại theo các nguồn tin tức và nhà phân tích khác nhau.

Chỉ riêng những dự đoán này đã khá đáng lo ngại, nhưng khi đặt cạnh tỷ lệ thất bại rộng hơn của dự án CNTT, chúng thậm chí còn trở nên đau đớn hơn. Ít nhất không giao hàng đúng thời hạn, trong phạm vi ngân sách hoặc theo mong đợi của người dùng. Tại sao tỷ lệ thất bại của các dự án AI lại cao như vậy và tại sao nó lại khác biệt lớn như vậy so với bối cảnh CNTT rộng lớn hơn? Nguyên nhân nào dẫn đến thất bại ở mức độ thê thảm như vậy?

Trước đây chúng ta đã thảo luận về triết lý kinh doanh mà các công ty thành công sử dụng để thấy được giá trị từ AI. Mặc dù chắc chắn có giá trị, nhưng việc áp dụng trực tiếp tuyên bố sứ mệnh của doanh nghiệp thông minh cho một tổ chức là một thách thức. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ đề cập đến các khía cạnh kỹ thuật khác của việc triển khai AI do API dẫn đầu, chẳng hạn như cách AI do API dẫn đầu giải quyết và cách nó có thể giảm tỷ lệ thất bại cao của các dự án này.

Tại sao bạn cần một chiến lược tích hợp cho AI?

Trước khi chúng ta tìm hiểu quá sâu về AI và do API dẫn đầu, nếu bạn chưa quen với phương pháp tích hợp do API dẫn đầu, tôi khuyên bạn nên tìm hiểu thêm về kết nối do API dẫn đầu là gì trước khi tiếp tục.

Tích hợp và AI có điểm gì chung? Về cơ bản, bất kỳ triển khai AI nào cũng là một vấn đề tích hợp và tỷ lệ thất bại phần lớn là do lỗi tích hợp xung quanh chính AI. Một kiến trúc tích hợp vững chắc là điều bắt buộc để AI thành công.

Hãy nghĩ về AI và tích hợp giống như hệ thống ống nước. Khi tích hợp chủ yếu liên quan đến luồng dữ liệu, AI dựa vào dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết cho tổ chức. AI tăng cường dữ liệu, nhưng nếu không có phương pháp tốt để truyền dữ liệu đến và từ hệ thống AI, mọi triển khai AI sẽ thất bại. Ngoài AI, kiến trúc tích hợp dự đoán thành công hay thất bại cho các dự án AI.

AI cũng phải vật lộn với các vấn đề đã được giải quyết trong không gian tích hợp. Đứng đầu trong số này là các kiến trúc lớn, nguyên khối dành cho các mẫu này. Thông thường, các hệ thống AI được thiết kế để giải quyết một vấn đề duy nhất và kết quả là hệ thống có tính liên kết cao và chỉ phục vụ một trường hợp sử dụng duy nhất.

Trong không gian tích hợp, chúng tôi đã thấy điều này tạo ra các vấn đề về khả năng mở rộng và thời gian phát triển. Điều này cũng đúng với các hệ thống AI. Các mô hình nguyên khối mất nhiều thời gian để phát triển, không thể tái sử dụng trong các dự án sắp tới để tăng hiệu quả và không mở rộng quy mô hiệu quả.

AI do API dẫn đầu là gì?

Nếu bạn đã quen thuộc với API-led, những ý tưởng này sẽ quen thuộc với bạn. Trí tuệ nhân tạo do API dẫn đầu là cách xem AI được đơn giản hóa và chuẩn hóa. Mục tiêu là tạo các khối xây dựng nhỏ, có thể tái sử dụng mà bạn có thể triển khai trong toàn tổ chức của mình. Đối với những độc giả hiểu biết nhiều hơn về AI, điều này dường như là không thể, hoặc ít nhất là không nên làm. Làm cách nào bạn có thể chia mô hình AI thành các phần nhỏ hơn? Mặc dù chắc chắn có những mô hình không thể chia nhỏ, nhưng nhiều hệ thống thì có thể.

Hãy sử dụng hệ thống giới thiệu cho một nhà hàng thức ăn nhanh làm ví dụ. Giả sử bạn muốn giới thiệu các món trong thực đơn cho khách hàng của tôi khi họ đặt hàng và bạn muốn triển khai hệ thống này để đặt hàng qua ổ đĩa, tại cửa hàng và trên thiết bị di động. Cách truyền thống để giải quyết vấn đề này là xây dựng ba hệ thống cho mỗi lần sử dụng. Nhóm xây dựng một mô hình cho drive-thru, thử nghiệm và triển khai để sử dụng, sau đó bắt đầu lại từ đầu cho hệ thống tiếp theo. Mặc dù một số dữ liệu đi vào các hệ thống này có thể giống nhau, nhưng có dữ liệu liên quan cho drive-thru mà chúng tôi không có cho tại cửa hàng hoặc thiết bị di động.

Cách tiếp cận dựa trên API trông như thế nào? Đầu tiên, chúng tôi xem xét các tính năng dữ liệu có liên quan đến cả ba hệ thống, chẳng hạn như ưu đãi hiện tại, thời gian trong ngày và vị trí nhà hàng. Với điều này, chúng tôi xây dựng một hệ thống AI duy nhất có thể được sử dụng cho cả ba vấn đề. Mặc dù nó không tự hoạt động, nhưng chúng tôi có thể nâng cao kết quả của hệ thống này cho từng trường hợp sử dụng bằng các mô hình tiện ích bổ sung nhỏ hơn. Mô hình phổ biến mà chúng tôi đã xây dựng ở trên có thể được tái sử dụng cho hai trường hợp sử dụng khác mà không cần sửa đổi, giúp giảm đáng kể thời gian đưa ra thị trường cho các hệ thống tiếp theo nhưng có liên quan.

Cách tốt hơn để tạo ra một doanh nghiệp thông minh

AI do API dẫn dắt cho phép chúng tôi tận dụng các lợi ích của AI do API dẫn dắt để triển khai AI. Dẫn đầu về API tạo ra một nền tảng vững chắc trong tương lai giúp tăng tốc độ phát triển thông qua tái sử dụng và trừu tượng hóa. Dẫn đầu bằng API đã được chứng minh là một giải pháp hiệu quả cho các vấn đề mà trí tuệ nhân tạo cần giải quyết.

Tìm hiểu thêm về lợi ích của API-led bằng cách đi sâu vào danh mục nghiên cứu điển hình về tích hợp của MuleSoft hoặc Liên hệ với chúng tôi