AI chiếm vị trí trung tâm, từ lý thuyết sang ứng dụng thực tế

John Roese - Giám đốc Công nghệ toàn cầu của Dell Technologies - dự đoán rằng, AI tạo sinh (Generative AI) sẽ bước từ lý thuyết sang giai đoạn ứng dụng thực tế, với sự chuyển đổi từ hạ tầng huấn luyện, chi phí huấn luyện sang suy luận và chi phí vận hành. “Mặc dù AI tạo sinh đã khơi dậy những ý tưởng cực kỳ sáng tạo, đến mức không tưởng, về cách nó sẽ biến đổi hoạt động kinh doanh và thay đổi thế giới, nhưng có rất ít AI tạo sinh vận hành quy mô lớn trong thế giới thực. Sang năm 2024, chúng ta sẽ chứng kiến làn sóng đầu tiên của các dự án doanh nghiệp AI tạo sinh đạt đến mức độ trưởng thành, bộc lộ những khía cạnh quan trọng của AI tạo sinh chưa được hiểu rõ trong giai đoạn đầu”, ông nhận định.

Các đội IT và an ninh trong doanh nghiệp sẽ hợp nhất

Những mối đe dọa an ninh mới nổi lên trong lĩnh vực công nghệ vào năm 2024 sẽ làm mờ ranh giới trách nhiệm giữa các nhóm nhân viên IT (công nghệ thông tin) và an ninh. Zeki Turedi - Giám đốc công nghệ châu Âu tại CrowdStrike (ảnh) - dự đoán: bằng cách hợp nhất các đội IT và an ninh trong doanh nghiệp, các doanh nghiệp sẽ có cơ hội nâng cao khả năng phục hồi tổ chức trước các nguy cơ an ninh. “Mặc dù trước nay 2 nhóm này hoạt động trong các lĩnh vực riêng biệt, họ sẽ thấy mục tiêu và hoạt động hằng ngày của họ ngày càng gắn kết. Sự hợp nhất này đặc biệt kịp thời và cần thiết khi các mối đe dọa đơn lẻ hiện nay đồng thời nhắm vào cả cơ sở hạ tầng và an ninh, đòi hỏi một phản ứng thống nhất. Bằng cách thúc đẩy sự hợp tác chặt chẽ hơn, chia sẻ công nghệ và nền tảng, những đội ngũ một thời tách biệt này có thể kết hợp chuyên môn của họ để tăng cường phòng thủ chống lại các mối đe dọa mạng phức tạp”.

Máy tính siêu quy mô thúc đẩy một hệ sinh thái mạnh mẽ, thời gian thực

AI tạo sinh thường bị chê bai vì sử dụng dữ liệu cũ. Rodrigo Liang - Giám đốc điều hành của SambaNova Systems (ảnh) - dự đoán, sự hợp tác giữa các hệ thống tính toán siêu quy mô và mô hình AI sẽ cách mạng hóa toàn bộ công đoạn phân tích dữ liệu, kết hợp dữ liệu hiện tại với việc tinh chỉnh thời gian thực, dẫn đến những cải thiện đáng kể về tốc độ, độ chính xác của AI tạo sinh.

“Chúng ta sẽ tiếp tục chứng kiến sự chuyển dịch hướng tới việc tinh chỉnh thời gian thực, cho phép các mô hình thích nghi và hiểu dữ liệu hiện tại, từ đó thúc đẩy tiến bộ trong các ứng dụng AI ở mọi ngành công nghiệp”, Liang nói. “Sự kết hợp của các chip tiên tiến và khả năng dữ liệu siêu lớn sẽ tạo ra một hệ sinh thái mạnh mẽ, cho phép phát triển các mô hình rất lớn để giải quyết những trường hợp sử dụng phức tạp hơn nhiều so với những gì chúng ta đã thấy ngày nay trong các ngành như tiếp thị, quảng cáo, chăm sóc sức khỏe, khí hậu, ngân hàng và nhiều hơn nữa”.

Tái tập trung vào mô hình zero trust

Trong môi trường làm việc kết hợp offline - online ngày nay, mọi người phụ thuộc vào thiết bị, ứng dụng và dịch vụ hơn bao giờ hết. Nhiều thứ trong số đó được lưu trữ trên đám mây trên các hệ thống không nằm dưới sự kiểm soát trực tiếp của IT doanh nghiệp. Bối cảnh mới này yêu cầu zero trust.

Zero trust là mô hình bảo mật trong đó yêu cầu người dùng và thiết bị phải xác thực liên tục, mã hóa mọi nội dung, cấp quyền truy nhập tối thiểu cần thiết và giới hạn thời lượng truy nhập, đồng thời sử dụng phân đoạn để hạn chế thiệt hại do bất kỳ vi phạm nào.

Chris Peake - Giám đốc an toàn thông tin (CISO) và Phó Chủ tịch bảo mật tại Smartsheet - dự đoán: “một số tổ chức có thể thêm bảo mật dựa trên vai trò, cho phép xác định vai trò người dùng khác nhau và quản lý quyền truy cập của họ một cách phù hợp”, Peake nói. “Điều này sẽ giúp họ bảo vệ thông tin nhạy cảm trong khi giảm bớt các rào cản truy cập cho những người được ủy quyền. Các tổ chức cũng có thể thêm quyền truy cập theo thời gian. Ngoài ra, AI tạo sinh có tiềm năng lớn để tăng cường bảo mật dữ liệu và thêm một lớp bảo vệ. Máy học có thể phát triển để hiểu điều gì là bình thường và đánh dấu điều gì không bình thường”.

Chi tiêu IT sẽ tập trung vào kết quả kinh doanh hơn bao giờ hết

Đối mặt với bối cảnh kinh tế vĩ mô và cạnh tranh đang phát triển, Linda Yao - Giám đốc điều hành và Trưởng phòng Chiến lược của Lenovo Solutions & Services Group (ảnh) - dự đoán rằng, doanh nghiệp sẽ tập trung vào việc tạo ra nhiều giá trị hơn từ chi tiêu công nghệ thông tin. “Cách đầu tiên là họ sẽ linh hoạt hơn trong hoạt động đầu tư, tương ứng với giá trị mà chúng mang lại”, Yao nói. “Họ muốn dự đoán nhiều hơn về dòng tiền, nghĩa là sử dụng công nghệ để ổn định tăng trưởng doanh thu hoặc tiết kiệm được chi phí, hoặc triển khai công nghệ đó một cách cho phép dòng tiền thanh toán dự đoán được. Doanh nghiệp cũng sẽ tập trung vào việc bảo đảm triển khai công nghệ thông tin trực tiếp hỗ trợ hoặc thúc đẩy kết quả kinh doanh, dù là doanh số, lợi nhuận, hoặc đạt được các chỉ số cụ thể về trải nghiệm khách hàng, bền vững, năng suất, thu hút khách hàng. Doanh nghiệp sẽ gắn việc áp dụng công nghệ với các chỉ số này, thay vì triển khai và duy trì công nghệ chung chung. Hệ quả của xu hướng này có thể bao gồm việc chuyển từ hệ thống công nghệ thông tin truyền thống sang đám mây, áp dụng môi trường công nghệ thông tin ảo hóa và kết nối nhiều hơn”.

Tiến triển lượng tử

Theo Liz Centoni - Phó Chủ tịch điều hành và Giám đốc Chiến lược của Cisco - vào năm 2024, chúng ta sẽ thấy việc áp dụng mật mã hậu lượng tử (PQC) - ngay cả trước khi nó được chuẩn hóa, như một phương pháp dựa trên phần mềm kết hợp với hệ thống thông thường để bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công lượng tử. “PQC sẽ bắt đầu xuống đến doanh nghiệp khi họ hướng đến bảo vệ dữ liệu an toàn trong thế giới hậu lượng tử. Xu hướng nữa là vai trò quan trọng ngày càng tăng của mạng lượng tử, trong vòng 4 - 5 năm tới, sẽ cho phép máy tính lượng tử giao tiếp và hợp tác để tạo ra các giải pháp lượng tử có khả năng mở rộng hơn. Mạng lượng tử sẽ tận dụng các hiện tượng như rối lượng tử và siêu vị để truyền thông tin. QKD (kỹ thuật phân phối khóa lượng tử) - như một lựa chọn thay thế hoặc bổ sung cho PQC tùy thuộc vào mức độ an ninh và hiệu suất yêu cầu - cũng sẽ tận dụng mạng lượng tử. Việc nghiên cứu và đầu tư cho mạng lượng tử sẽ có sự tham gia đáng kể từ chính phủ và khối tài chính, những nơi có nhu cầu cao về bảo mật và xử lý dữ liệu”.

Càng áp dụng AI thì càng cần kỹ năng của con người

Báo cáo CX (trải nghiệm khách hàng) toàn cầu 2023 của NTT Ltd. cho thấy phần lớn các tương tác CX vẫn cần có sự can thiệp của con người. Nhân tố con người vẫn là một phần quan trọng của hành trình khách hàng. Có tới 80% các tổ chức đang lên kế hoạch tích hợp AI vào giao tiếp CX trong 12 tháng tới, nhưng Sashen Naidu - Phó Chủ tịch dịch vụ CX tại NTT Ltd. - cho rằng, yếu tố con người sẽ là cốt lõi thành công. “Khi các doanh nghiệp chuyển sự chú ý đến việc tự động hóa có thể bổ sung và nâng cao khả năng của con người, họ sẽ càng chú trọng giải quyết sự thiếu hụt kỹ năng - điều sẽ thách thức các mục tiêu kỳ vọng với AI. Sử dụng AI và phân tích dữ liệu lớn sẽ trở thành kỹ năng cơ bản cho đa số nhân công”.

Tấn công dựa trên kỹ thuật xã hội tiếp tục gia tăng

Theo Turedi của Crowdstrike, các cuộc tấn công trên mạng dựa trên danh tính tiếp tục là vũ khí chính của các nhóm hacker vào năm 2024, đơn giản vì nó vẫn là một phương pháp rất hiệu quả. “Như được tiết lộ trong báo cáo mới nhất của CrowdStrike, 80% các vụ tấn công xảy ra thông qua danh tính bị xâm phạm. Đối thủ không chỉ dựa vào việc xâm phạm thông tin đăng nhập hợp lệ, mà họ còn lạm dụng mọi hình thức xác định và ủy quyền, bao gồm thông tin đăng nhập mua từ thị trường ngầm và nâng cao kỹ năng lừa đảo và kỹ thuật xã hội của mình. Kỹ thuật xã hội là điểm nổi bật. Bảo vệ danh tính là việc các công ty nên tìm cách tăng cường vào năm 2024. Nếu không, đối thủ sẽ liên tục nhắm vào điểm yếu này và họ sẽ thành công thường xuyên”.

AI điều khiển sâu hơn trong tiêu thụ điện năng

Centoni của Cisco giải thích, năng lượng bền vững đóng vai trò quan trọng trong việc đối phó với biến đổi khí hậu. Bằng cách lựa chọn các mô hình AI nhỏ hơn với ít lớp và bộ lọc cụ thể cho từng trường hợp sử dụng, các công ty sẽ bắt đầu giảm chi phí tiêu thụ năng lượng so với các hệ thống tổng quát. “Các hệ thống chuyên biệt này được huấn luyện trên các bộ dữ liệu nhỏ, chính xác cao và hoàn thành hiệu quả các nhiệm vụ cụ thể. Trái lại, các mô hình học sâu sử dụng một lượng lớn dữ liệu. Lĩnh vực mạng năng lượng mới nổi, kết hợp khả năng của mạng lưới được định nghĩa bởi phần mềm và hệ thống điện gồm các lưới micro dòng điện trực tiếp sẽ góp phần vào hiệu quả năng lượng. Áp dụng mạng lưới cho điện và kết nối nó với dữ liệu, mạng năng lượng cung cấp khả năng quan sát và đánh giá toàn diện, tối ưu hóa việc sử dụng, phân phối, truyền tải và lưu trữ năng lượng. Mạng năng lượng cũng sẽ giúp các tổ chức đo lường việc sử dụng năng lượng và khí thải một cách chính xác hơn, tự động hóa nhiều chức năng các thiết bị. Với các khả năng quản lý năng lượng tích hợp, mạng lưới sẽ trở thành bảng điều khiển để đo lường, giám sát và quản lý việc tiêu thụ”.

Các doanh nghiệp lập hàng rào hạn chế rủi ro AI

Theo Art Hu - Phó chủ tịch cấp cao và Giám đốc thông tin tại Lenovo - các công ty triển khai AI sẽ có nhận thức hơn về rủi ro và bản chất cơ bản của AI. Nhiều doanh nghiệp sẽ thực hiện các hành động cụ thể để giảm thiểu rủi ro. “Các mô hình mới như tạo sinh khôi phục có thể giúp LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) tạo ra kết quả từ các nguồn thông tin uy tín”, ông nói. “Các kỹ thuật bổ sung như bảo đảm chất lượng và trung thực của dữ liệu đào tạo và giữ người trong vòng lặp cả trong quá trình đào tạo (học tập củng cố dựa trên phản hồi của con người) và suy luận cho các tình huống nhạy cảm là cách cân bằng trí tuệ tăng cường mà AI tạo sinh cung cấp. Chúng ta cũng sẽ thấy sự gia tăng trong các chính sách quản trị mạnh mẽ, quy trình và công cụ, bao gồm kiểm tra và xác thực nội dung AI tạo ra, tích hợp giám sát trong toàn bộ hệ thống. Có một chính sách AI rõ ràng xác định tiêu chí để xác định điều gì là đạo đức, trách nhiệm và bao quát sẽ hướng dẫn việc sử dụng AI”./.