Tác giả: Saurabh Sharma, Ayan Jain, Ryan Peterson và Philippe Wanner 

Ngày đăng: ngày 30 tháng 4 năm 2025 

Danh mục: Tác nhân Amazon Bedrock, Thông báo, Trí tuệ nhân tạo, Thực tiễn tốt nhất, Tăng tốc dựa trên trải nghiệm, AI Tạo sinh 

Chúng tôi vui mừng thông báo ra mắt Lộ trình Hiện đại hóa ‘Move to AI’. Lộ trình này cung cấp cho các tổ chức một phương pháp tiếp cận có cấu trúc để xác định và triển khai các cơ hội ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại giá trị cao trong danh mục ứng dụng của họ. Sự bổ sung này vào bộ lộ trình hiện đại hóa toàn diện của chúng tôi cung cấp một cách hiệu quả để mở khóa sự đổi mới, tự động hóa quy trình làm việc và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Cơ hội trong hành trình hiện đại hóa AI

Các tổ chức đang khám phá những cơ hội thú vị để tối ưu hóa việc sử dụng AI trong danh mục ứng dụng của mình, với dữ liệu là nền tảng để tạo ra giá trị. Khả năng tiếp cận ngày càng tăng của công nghệ AI và máy học (ML) mở ra những khả năng mới cho sự đổi mới, trong khi các nhóm phát triển chuyên môn trong các lĩnh vực kinh doanh và công nghệ. Thông qua việc lập kế hoạch cẩn thận và khuôn khổ quản trị mạnh mẽ, các tổ chức có thể tích hợp AI một cách chiến lược vào các hệ thống hiện có. Các thí điểm thành công đang cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho việc mở rộng quy mô toàn doanh nghiệp, định vị các công ty nắm bắt tiềm năng chuyển đổi của bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng này.

Mặc dù AI mang lại những cơ hội to lớn, nhưng kinh nghiệm làm việc của chúng tôi với hàng nghìn khách hàng đã cho thấy rằng nhiều thí điểm AI ban đầu không được đưa vào môi trường sản xuất do không phù hợp với các ưu tiên kinh doanh. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc áp dụng AI chiến lược tập trung vào kết quả kinh doanh cụ thể hơn là công nghệ vì lợi ích của công nghệ.

Các lộ trình hiện đại hóa

AWS cung cấp một bộ lộ trình hiện đại hóa được thiết kế để đơn giản hóa việc ra quyết định và đẩy nhanh hành trình hiện đại hóa. Như minh họa trong Hình 1, với việc bổ sung lộ trình ‘Move to AI’ mới, AWS hiện cung cấp bảy lộ trình mạnh mẽ để giúp bạn thúc đẩy và mở rộng quy mô chuyển đổi kỹ thuật số. Hãy cùng khám phá từng lộ trình:

Hình 1: Lộ trình hiện đại hóa

1. Move to AI (Mới!): Áp dụng các giải pháp AI tiên tiến để mở khóa sự đổi mới, tự động hóa quy trình và chuyển đổi ứng dụng. Các dịch vụ như Amazon Bedrock và Amazon SageMaker AI giúp bạn nâng cao trải nghiệm của khách hàng, đẩy nhanh kết quả kinh doanh với thông tin chuyên sâu về phân tích nâng cao và tối ưu hóa quy trình kinh doanh bằng tính năng tự động hóa.
2. Move to Cloud Native: Chia nhỏ các khối nguyên khối thành các vi dịch vụ, xây dựng kiến trúc linh hoạt và có thể mở rộng.
3. Move to Containers: Hiện đại hóa thông qua container hóa (containerization), sử dụng các dịch vụ được quản lý toàn phần như Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) hoặc Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).
4. Move to Managed Databases: Chuyển đổi sang Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) được quản lý toàn phần và danh mục cơ sở dữ liệu được xây dựng theo mục đích trên AWS.
5. Move to Open Source: Chuyển .NET hiện có và các khối lượng công việc được cấp phép khác sang các giải pháp mã nguồn mở, được tăng cường bởi cơ sở hạ tầng có thể mở rộng và các dịch vụ được quản lý trên AWS.
6. Move to Modern Analytics: Nắm bắt các sáng kiến hồ dữ liệu hiện đại, đưa dữ liệu đến gần hơn với khả năng phân tích nâng cao bằng cách sử dụng Analytics on AWS.
7. Move to Modern DevOps: Tích hợp các phương pháp DevOps hiện đại và tự động hóa triển khai quy trình bằng cách sử dụng bộ công cụ dành cho nhà phát triển từ AWS.

Mỗi lộ trình được thiết kế để giải quyết các nhu cầu hiện đại hóa cụ thể, giúp bạn phù hợp với các yêu cầu riêng của tổ chức. Việc bổ sung Lộ trình ‘Move to AI’ mới sẽ giúp bạn định hướng và đơn giản hóa hành trình hiện đại hóa của mình một cách tự tin và linh hoạt.

Mở khóa giá trị thông qua lộ trình ‘Move to AI’

Mặc dù nhiều tổ chức nhận ra tiềm năng chuyển đổi của AI, nhưng họ thường phải vật lộn để xác định cơ hội và tìm ra giải pháp thực sự phù hợp với nhu cầu riêng của họ. Lộ trình ‘Move to AI’ giải quyết những thách thức này bằng cách cung cấp cách tiếp cận dần dần để áp dụng AI tận dụng các khoản đầu tư ứng dụng hiện có. Thay vì bắt đầu mới hoàn toàn (greenfield), phương pháp này giúp các tổ chức xác định các cơ hội AI ngay trong danh mục ứng dụng hiện tại, đảm bảo đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn và bám sát hơn với các ưu tiên kinh doanh cùng kết quả mong đợi của khách hàng. Cách tiếp cận lặp đi lặp lại này giúp các doanh nghiệp bắt đầu với các trường hợp sử dụng đơn giản và phù hợp với kinh doanh, đồng thời dần dần xây dựng các khả năng AI chuyển đổi hơn phù hợp với các yêu cầu cụ thể của họ.

Các khía cạnh chính bao gồm:

1. Ánh xạ cơ hội AI cung cấp phân tích có hệ thống về danh mục ứng dụng của bạn. Phân tích này giúp xác định nơi AI có thể mang lại giá trị đáng kể, thông qua tích hợp trực tiếp và bằng cách chuẩn bị các ứng dụng cho tích hợp tác nhân AI trong tương lai.
2. Đánh giá hiện đại hóa giúp xác định và ưu tiên các cơ hội AI và phát triển lộ trình triển khai.
3. Phương pháp triển khai theo giai đoạn thường bắt đầu với các tác vụ suy luận mô hình nền tảng (FM) cơ bản sử dụng Amazon Bedrock, chẳng hạn như tạo nội dung và tóm tắt. Khi các nhóm có được sự tự tin, họ có thể tiến tới triển khai phức tạp hơn như sử dụng tác nhân AI và cơ sở kiến thức tùy chỉnh.
4. Quản trị và sẵn sàng của tổ chức thiết lập các khuôn khổ giám sát cần thiết để tuân thủ, chính sách và hoạt động để cho phép áp dụng AI thành công trên toàn doanh nghiệp.

Câu chuyện thành công

1. Carrier Global đạt được mức tăng hiệu quả 90%. Sử dụng AI tạo sinh được xây dựng trên Amazon Bedrock, Carrier đã tạo ra một giải pháp để thu thập dữ liệu tiện ích và kết hợp dữ liệu đó với các xu hướng lịch sử. Với nền tảng dữ liệu này, họ có thể sử dụng phân tích dự đoán để cung cấp thông tin chi tiết giúp khách hàng của họ quản lý mức tiêu thụ năng lượng và giảm lượng khí thải carbon của họ. Với giải pháp mới, khách hàng tải lên hóa đơn tiện ích bằng ngôn ngữ địa phương của họ để tạo ra thông tin chi tiết tiết kiệm năng lượng hữu ích. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng Amazon Textract và Amazon Bedrock với mô hình nền tảng Claude 3 để xây dựng bằng chứng khái niệm ban đầu. Trong POC này, thời gian xử lý giảm 90% trong khi đạt được độ chính xác 100% trên sáu ngôn ngữ.
2. PGA TOUR nâng cao khả năng quản lý media bằng giải pháp AI. Nhóm Truyền thông của PGA TOUR cần cải thiện độ chính xác phiên âm của họ cho 215,000+ giờ nội dung chơi gôn. Giải pháp hiện tại cho thấy độ thiếu chính xác từ 12-15% đối với các thuật ngữ chuyên ngành golf, tên vận động viên và các thông tin liên quan đến nhà tài trợ. Sau khi được đào tạo toàn diện, chứng minh khái niệm và đánh giá kiến trúc với Chuyên gia AWS, họ đã tích hợp Amazon Bedrock vào quy trình làm việc Amazon Transcribe của mình. Việc tích hợp đã cải thiện độ chính xác của phiên âm, giảm độ không chính xác của dữ liệu xuống chỉ còn 2-5%. Điều này đã tạo nền tảng cho việc mở rộng quy mô giải pháp để bao gồm các tính năng dịch thuật cho các nhóm quốc tế và cải thiện khả năng phát hiện đối tượng/logo để nâng cao cơ hội kiếm tiền.

Bắt đầu với lộ trình ‘Move to AI’

Lộ trình hiện đại hóa ‘Move to AI’ hiện được sử dụng như một phần của chương trình AWS Modernization Experience-Based Acceleration (ModAx) do nhóm tài khoản AWS và đối tác AWS của bạn cung cấp. Thông qua các hội thảo nhập vai, triển khai có hướng dẫn và các phiên cộng tác với các chuyên gia AWS và các đồng nghiệp trong ngành, nhóm của bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế với các mẫu và thực tiễn đã được chứng minh. Liên hệ với nhóm tài khoản của bạn ngay hôm nay để bắt đầu với ModAx và Lộ trình ‘Move to AI’ để đẩy nhanh hành trình hiện đại hóa tổ chức của bạn.

Ngoài ModAx, bắt đầu hành trình hiện đại hóa AI của bạn bao gồm một số hoạt động chính có thể được theo đuổi một cách linh hoạt dựa trên nhu cầu và mức độ sẵn sàng của tổ chức bạn. Liên hệ với nhóm tài khoản của bạn để bắt đầu tiến hành đánh giá mức độ sẵn sàng của AI bằng Công cụ đánh giá mức độ sẵn sàng của AI AWS. Điều này sẽ giúp bạn hiểu vị trí hiện tại của mình và xác định các trường hợp sử dụng AI tiềm năng trong danh mục ứng dụng của bạn. Trong giai đoạn này, hãy đánh giá mức độ sẵn sàng và chất lượng dữ liệu, khả năng AI/ML hiện có, đồng thời thiết lập các mục tiêu rõ ràng và chỉ số thành công phù hợp với mục tiêu tổ chức của bạn.

Khi bạn tiến bộ, hãy tận dụng các tài nguyên học tập toàn diện từ AWS để giúp nâng cao trình độ hiện đại hóa của nhóm, bao gồm các chủ đề AI trong lộ trình hiện đại hóa ‘Move to AI’. Hướng dẫn nâng cao hiện đại hóa AWS, các khóa học AWS Skill Builder và các phòng thí nghiệm thực hành trong AWS Workshop Studio cung cấp các lộ trình học tập có cấu trúc. Tập trung vào việc tìm hiểu các dịch vụ AI được xây dựng theo mục đích của AWS để giải quyết các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Điều này sẽ bao gồm Amazon Bedrock cho AI tổng quát và Amazon SageMaker AI để phát triển máy học.

Chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu với các dự án thí điểm có thể quản lý được để chứng minh chiến thắng nhanh chóng trong khi xây dựng sự tự tin của nhóm. Cân nhắc triển khai trợ lý AI sẵn sàng sử dụng, triển khai các giải pháp dựng sẵn từ Thư viện giải pháp AWS hoặc thêm các khả năng ngôn ngữ tự nhiên vào các ứng dụng hiện có bằng Amazon Q Business. Bắt đầu với việc triển khai tập trung mang lại giá trị kinh doanh ngay lập tức. Chẳng hạn như sử dụng các mô hình (pattern) đã được kiểm chứng để nâng cao dịch vụ khách hàng bằng trợ lý AI, hoặc triển khai các giải pháp tìm kiếm thông minh với kỹ thuật Retrieval Augmented Generation (RAG). Sau đó, bạn có thể mở rộng quy mô các mô hình (pattern) thành công này trong toàn tổ chức của mình. Cách tiếp cận “bắt đầu nhỏ, nghĩ lớn” này giúp bạn xác thực các sáng kiến AI của mình thông qua những chiến thắng nhanh chóng đồng thời đặt nền móng cho việc triển khai phức tạp hơn. Những thành công ban đầu này tạo động lực cho việc áp dụng rộng rãi hơn và giúp xây dựng niềm tin của tổ chức trong các lộ trình chuyển đổi bằng cách sử dụng AI.

Để tiếp tục tăng trưởng bền vững, hãy thiết lập quản trị mạnh mẽ và thực hành AI có trách nhiệm ngay từ đầu hành trình của bạn. Tích hợp các biện pháp kiểm soát tuân thủ và bảo mật dành riêng cho AI vào khuôn khổ quản lý rủi ro hiện có của bạn, đồng thời mở rộng các phương pháp giám sát và khả năng quan sát của bạn để bao gồm các khả năng AI mới. Sử dụng các khung DevOps hiện có của bạn để tạo các mẫu có thể lặp lại để triển khai mô hình AI và cải tiến liên tục. Tận dụng AWS Well-Architected Framework bao gồm Generative AI Lens.

Trong suốt hành trình của bạn, AWS cung cấp hỗ trợ toàn diện thông qua các nhóm Kiến trúc sư giải pháp và Dịch vụ Chuyên nghiệp của chúng tôi. Điều này bao gồm Tổng quan về dịch vụ AI, các khóa học AWS Skill Builder, Blog Machine Learning và tài liệu Workshop Studio để giúp hướng dẫn quá trình chuyển đổi của bạn.

Bắt tay vào hành trình hiện đại hóa AI của bạn với Lộ trình ‘Move to AI’ của AWS sẽ mở ra một thế giới đầy tiềm năng cho sự đổi mới và chuyển đổi. Bằng cách làm theo các bước có cấu trúc này — từ đánh giá ban đầu đến phát triển kỹ năng, thử nghiệm thực hành và xây dựng nền tảng — bạn đang đưa tổ chức của mình vào con đường thành công. Việc áp dụng AI là một quá trình lặp đi lặp lại dựa trên việc học hỏi và thích ứng liên tục. Với bộ tài nguyên toàn diện từ AWS, hỗ trợ của chuyên gia và sự linh hoạt để bắt đầu từ quy mô nhỏ trong khi suy nghĩ lớn, bạn sẽ được trang bị tốt để điều hướng hiện đại hóa dựa trên AI.

Giới thiệu về các tác giả:

Saurabh Sharma

Saurabh Sharma là Kiến trúc sư Giải pháp Hiện đại hóa Chiến lược Cấp cao tại Amazon Web Services, chuyên về hiện đại hóa ứng dụng doanh nghiệp. Ông tập trung vào việc chuyển đổi kiến trúc nguyên khối (monolithic) sang vi dịch vụ (microservices) và triển khai các giải pháp thuần đám mây (cloud-native) theo các nguyên tắc thiết kế theo định hướng miền (domain-driven design). Chuyên môn của ông giúp các tổ chức nâng cao khả năng mở rộng và khả năng phục hồi của ứng dụng thông qua việc ứng dụng các dịch vụ AWS một cách chiến lược.

Ayan Jain

Ayan Jain là Giám đốc Hiện đại hóa Toàn cầu cho chương trình Migration Acceleration Program (MAP) tại Amazon Web Services, làm việc tại Austin, TX. Ông kiến tạo và đơn giản hóa các gói giải pháp hiện đại hóa cho khách hàng và đối tác, đồng thời thúc đẩy các sáng kiến chiến lược nhằm giúp khách hàng tối đa hóa kết quả kinh doanh trên AWS. Ông có hơn 15 năm kinh nghiệm trong ngành, chuyên hỗ trợ khách hàng mở rộng quy mô và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số.

Ryan Peterson

Ryan Peterson (RP) là Giám đốc Kỹ thuật Toàn cầu về Hiện đại hóa tại AWS, làm việc tại Irvine, CA. RP lãnh đạo một cộng đồng thực hành chuyên môn (community of practice) nội bộ, bao gồm các Kiến trúc sư Giải pháp chuyên về hiện đại hóa, Giám đốc Tài khoản Kỹ thuật, Giám đốc Thành công Khách hàng và các Kiến trúc sư ProServe (thuộc bộ phận Dịch vụ Chuyên nghiệp của AWS).

Philippe Wanner

Philippe Wanner là Kiến trúc sư Giải pháp Chuyên gia Cấp cao tại AWS. Nhiệm vụ của ông là phổ biến các phương pháp hay nhất (best practices) về di dời và hiện đại hóa cho các tổ chức lớn. Hiện tại, ông tập trung vào lĩnh vực đa ngành, bao gồm các hệ thống phân tán (distributed systems), kiến trúc phi máy chủ (serverless) và chuyển đổi kinh doanh.