Tìm hiểu về công việc của một kiến trúc sư AI

Các sáng kiến trí tuệ nhân tạo (AI) thường gặp khó khăn do lựa chọn kiến trúc yếu, thiếu sự chuẩn bị và không có khả năng mở rộng quy mô. Trước tình trạng này, các nhà lãnh đạo đổi mới công nghệ và kiến trúc doanh nghiệp có thể tạo ra vai trò kiến trúc sư AI để giúp xây dựng một kiến trúc AI mạnh mẽ cho doanh nghiệp.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Báo cáo Việc làm và mức lương ngành công nghệ thông tin năm 2024
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Thuật toán phát hiện nói dối bằng AI: Vũ khí mới trong cuộc chiến chống tội phạm
• Vai trò của AI trong chẩn đoán bệnh về mắt

Các sáng kiến trí tuệ nhân tạo (AI) thường gặp khó khăn do lựa chọn kiến trúc yếu, thiếu sự chuẩn bị và không có khả năng mở rộng quy mô. Trước tình trạng này, các nhà lãnh đạo đổi mới công nghệ và kiến trúc doanh nghiệp có thể tạo ra vai trò kiến trúc sư AI để giúp xây dựng một kiến trúc AI mạnh mẽ cho doanh nghiệp.

Kiến trúc sư AI là ai?

“Kiến trúc sư AI là người quản lý và chủ sở hữu chiến lược kiến trúc AI. Họ là chất kết dính giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phát triển, hoạt động (DevOps, DataOps, MLOps) và các nhà lãnh đạo đơn vị kinh doanh để quản lý và mở rộng các sáng kiến AI.” Arun Chandrasekaran, Phó chủ tịch phân tích xuất sắc tại Gartner phát biểu.

Họ hợp tác chặt chẽ với các kiến trúc sư doanh nghiệp và giải pháp, nhưng không giống như nhóm kiến trúc doanh nghiệp chịu trách nhiệm về một loạt các chức năng, họ tập trung cao độ vào việc xây dựng một kiến trúc mạnh mẽ trên toàn doanh nghiệp cho AI.

Kiến trúc sư AI làm gì?

AI có nhiều trường hợp sử dụng và mô hình triển khai đa dạng, vì vậy các kiến trúc sư AI cần có nhiều khả năng:

Cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia AI khác

Kiến trúc sư AI cộng tác với các nhà khoa học Dữ liệu và chuyên gia AI khác để tăng cường nỗ lực chuyển đổi kỹ thuật số bằng cách xác định và thử nghiệm các trường hợp sử dụng. Thảo luận về tính khả thi của các trường hợp sử dụng cùng với thiết kế kiến trúc với các nhóm kinh doanh và biến tầm nhìn của các nhà lãnh đạo kinh doanh thành triển khai kỹ thuật thực tế. Đồng thời, chú ý đến các sáng kiến không phù hợp và các trường hợp sử dụng không thực tế.

Điều chỉnh việc triển khai kỹ thuật với các yêu cầu hiện tại và tương lai

Kiến trúc sư AI điều chỉnh việc triển khai kỹ thuật với các yêu cầu hiện tại và tương lai bằng cách thu thập đầu vào từ nhiều bên liên quan — người dùng doanh nghiệp, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia bảo mật, kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu cũng như những người trong hoạt động CNTT — đồng thời phát triển các quy trình và sản phẩm dựa trên đầu vào.

Đóng vai trò quan trọng trong việc xác định kiến trúc AI

Kiến trúc sư AI  đóng vai trò quan trọng trong việc xác định kiến trúc AI và lựa chọn các công nghệ phù hợp từ nhóm các dịch vụ thương mại và mã nguồn mở. Chọn các mô hình triển khai đám mây, tại chỗ hoặc kết hợp và đảm bảo các công cụ mới được tích hợp tốt với các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu hiện có.

Kiểm tra các công cụ và phương pháp thực hành AI

Kiến trúc sư AI  kiểm tra các công cụ và phương pháp thực hành AI trên dữ liệu, mô hình và công nghệ phần mềm, tập trung vào cải tiến liên tục. Đảm bảo cơ chế phản hồi để đánh giá các dịch vụ AI, hỗ trợ hiệu chỉnh lại mô hình và đào tạo lại mô hình.

Phối hợp chặt chẽ với các nhà lãnh đạo bảo mật và rủi ro

Kiến trúc sư AI  phối hợp chặt chẽ với các nhà lãnh đạo bảo mật và rủi ro để thấy trước và khắc phục các rủi ro, chẳng hạn như nhiễm độc dữ liệu đào tạo, đánh cắp mô hình AI, đảm bảo việc triển khai AI có đạo đức và khôi phục lòng tin vào các hệ thống AI. Làm quen với các quy định sắp tới và sắp xếp chúng theo các phương pháp hay nhất.

Kiến trúc sư AI cần những kỹ năng gì?

Các kiến trúc sư AI cần một bộ kỹ năng đa dạng rèn luyện trong một thời gian dài.

Kỹ năng kỹ thuật bao gồm:

• Kiến trúc AI và quy hoạch đường ống. Hiểu quy trình công việc và cấu trúc đường ống của ML và khối lượng công việc cần tìm hiểu sâu. Kiến thức chuyên sâu về các thành phần và sự đánh đổi kiến trúc liên quan đến quy trình quản lý dữ liệu, quản trị, xây dựng mô hình, triển khai và sản xuất AI là điều bắt buộc.
• Kỹ thuật phần mềm và các nguyên tắc DevOps, bao gồm kiến thức về các công cụ và quy trình công việc DevOps, chẳng hạn như Git, bộ chứa, Kubernetes và CI/CD.
• Khoa học dữ liệu và phân tích nâng cao, bao gồm kiến thức về các công cụ phân tích nâng cao (chẳng hạn như SAS, R và Python) cùng với toán học ứng dụng, ML và các khung Deep Learning (chẳng hạn như TensorFlow) và các kỹ thuật ML (chẳng hạn như rừng ngẫu nhiên và mạng thần kinh).

Kỹ năng phi kỹ thuật bao gồm:

• Tư tưởng lãnh đạo. Trở thành tác nhân thay đổi để giúp tổ chức áp dụng tư duy dựa trên AI. Thực hiện một cách tiếp cận thực tế đối với những hạn chế và rủi ro của AI, đồng thời đưa ra một bức tranh thực tế trước các giám đốc điều hành CNTT, những người cung cấp khả năng lãnh đạo tư duy kỹ thuật số tổng thể.
• Tư duy hợp tác. Để đảm bảo rằng các nền tảng AI đáp ứng cả yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật, hãy tìm cách cộng tác hiệu quả với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư ML, các kiến trúc sư khác, lãnh đạo đơn vị kinh doanh và CxO (nhân viên kỹ thuật và phi kỹ thuật) đồng thời hài hòa mối quan hệ giữa họ .

Tóm lại, sự đa dạng và cấp bách ngày càng tăng của các dự án, sản phẩm và mô hình triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra nhu cầu về vai trò kiến trúc sư AI. Các kiến trúc sư AI hình dung, xây dựng, triển khai và vận hành hệ thống máy học (ML) và AI từ đầu đến cuối.

Các kiến trúc sư AI có thể giúp xây dựng một kiến trúc AI mạnh mẽ trên toàn doanh nghiệp và cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phát triển, vận hành và bảo mật.

Quỳnh Anh (dịch từ Gartner.com)

Link bài gốc: https://www.gartner.com/en/articles/what-are-ai-architects-and-what-do-they-do

Tin liên quan:

• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả