Auto
Thách thức từ việc áp dụng AI phân mảnh
Trong nhiều công ty lớn, các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) đã xuất hiện ở khắp mọi nơi. Một nhóm có thể sử dụng chatbot AI, một nhóm khác sử dụng công cụ phân tích chuyên biệt, và nhiều mô hình khác chạy riêng tư qua API. Điều này dẫn đến một môi trường phân mảnh với nhiều giải pháp điểm. Mỗi công cụ có thông tin đăng nhập, kho dữ liệu, chu kỳ thanh toán và cài đặt bảo mật riêng (virestech.com) (www.itpro.com). Chẳng hạn, một báo cáo ngành gần đây cho thấy các doanh nghiệp lớn quản lý trung bình 660 ứng dụng SaaS riêng biệt, với hầu hết các giấy phép không được sử dụng hết (www.itpro.com). Sự phân tán này có nghĩa là các nhóm IT thường mất dấu về hệ thống AI nào đang được sử dụng hoặc dữ liệu nào chúng truy cập (virestech.com) (www.itpro.com). Kết quả không phải là một chương trình AI được quản trị tốt mà là một mớ hỗn độn các công cụ mà không một nhóm nào hiểu rõ hoàn toàn (virestech.com) (www.ibm.com).
Nếu không có sự giám sát tập trung, các công ty phải đối mặt với những chi phí ẩn. Các gói đăng ký thừa thãi và giấy phép không sử dụng làm tăng chi tiêu (www.itpro.com). Rủi ro bảo mật và tuân thủ tăng lên, vì khó có thể áp dụng các chính sách đồng nhất trên hàng chục dịch vụ (virestech.com) (www.ibm.com). Thực tế, một cuộc khảo sát của IBM cho thấy 63% tổ chức không có chính sách quản trị AI chính thức, khiến nhiều dự án không được kiểm soát (www.ibm.com). Trong những điều kiện như vậy, các nhóm mua sắm không thể dễ dàng kiểm toán chi tiêu AI, và các nhóm bảo mật cũng không thể thực thi ngay cả các kiểm soát truy cập cơ bản trên mọi hệ thống AI (virestech.com) (www.ibm.com).
Những lỗ hổng trong quản trị và mua sắm
Sự phân mảnh này có nghĩa là không có một thị trường thống nhất hay trung tâm mua sắm nào dành cho AI doanh nghiệp. Ngày nay, các công ty thường phải tự lắp ghép các công cụ thông qua các thị trường đám mây chung (như AWS hoặc Azure) hoặc mua trực tiếp từ nhà cung cấp. Mỗi giải pháp có quy trình thanh toán, hỗ trợ và điều khoản pháp lý riêng. Chi tiêu bị phân tán khắp các đơn vị kinh doanh, gây khó khăn cho việc giám sát ngân sách (www.itpro.com). Khi không có một nền tảng duy nhất, ngay cả những mục tiêu cơ bản như bảo vệ dữ liệu và kiểm soát chi phí cũng phải được quản lý một cách rời rạc.
Trong khi đó, các chính sách quản trị không theo kịp sự phổ biến. Các nhà phân tích ngành công nghệ lưu ý rằng “quản trị AI đang phân mảnh” trên toàn cầu khi các khu vực khác nhau áp dụng các quy tắc riêng của họ (www.techradar.com). Trong một doanh nghiệp, điều này thể hiện ở việc thiếu các quy tắc tiêu chuẩn cho việc sử dụng AI. Các tính năng quan trọng như ghi nhật ký kiểm tra, quyền truy cập dựa trên vai trò hoặc cô lập người thuê (tenant isolation) (tách dữ liệu của một nhóm khỏi dữ liệu của nhóm khác) không được tích hợp xuyên suốt các công cụ. Thường thì các tính năng này được thêm vào sau hoặc hoàn toàn bị thiếu.
Điểm mấu chốt là rõ ràng: các CIO và nhóm mua sắm cần một cách để mua và quản lý AI một cách có kiểm soát, có thể kiểm toán được. Nếu không, số lượng giải pháp điểm sẽ tiếp tục tăng, cùng với rủi ro và chi phí.
Cửa hàng ứng dụng AI doanh nghiệp được quản lý chặt chẽ
Một giải pháp là tạo ra một cửa hàng ứng dụng AI được quản lý chặt chẽ dành riêng cho mục đích kinh doanh. Đây sẽ là một thị trường trung tâm gồm các công cụ và mô hình AI đã được kiểm định, nơi các công ty có thể duyệt, mua và triển khai trong một môi trường an toàn, có quản trị. Hãy hình dung nó như Apple App Store hoặc AWS Marketplace, nhưng tập trung vào các ứng dụng AI B2B với các kiểm soát doanh nghiệp mạnh mẽ.
Quét bảo mật và kiểm tra tuân thủ
Trước khi bất kỳ ứng dụng nào được niêm yết, nó sẽ trải qua quá trình kiểm tra bảo mật nghiêm ngặt. Các công cụ tự động có thể quét mã và mô hình để tìm lỗ hổng, cửa hậu (backdoor) hoặc thư viện bên thứ ba không an toàn. Chẳng hạn, phân tích tĩnh và danh sách thành phần phần mềm (SBOMs) có thể phát hiện các phụ thuộc rủi ro. Bằng cách chạy phần mềm diệt virus và kiểm tra thâm nhập (penetration testing) trên mỗi bản gửi, cửa hàng sẽ loại bỏ các ứng dụng độc hại hoặc lỗi. Các thị trường lớn thường yêu cầu đánh giá bảo mật như một phần của quy tắc niêm yết. Cửa hàng AI được quản lý chặt chẽ của chúng tôi sẽ thực thi các kiểm tra tương tự, đảm bảo mọi ứng dụng vượt qua các tiêu chuẩn an toàn dữ liệu và quyền riêng tư trước khi khách hàng có thể tải xuống.
Nơi lưu trữ dữ liệu và kiểm soát chủ quyền
Các công ty toàn cầu cần đảm bảo rằng dữ liệu của họ được lưu trữ ở nơi mà các quy định cho phép. Một thị trường AI doanh nghiệp với doanh nghiệp có thể thực thi kiểm soát nơi lưu trữ dữ liệu cho từng ứng dụng. Trên thực tế, điều này có nghĩa là các ứng dụng có thể được đánh dấu để chỉ chạy trong các khu vực đám mây cụ thể hoặc cơ sở hạ tầng tuân thủ. Ví dụ, nếu một công ty hoạt động ở Châu Âu sử dụng cửa hàng, các ứng dụng có thể được yêu cầu xử lý dữ liệu trên các máy chủ trong EU, đáp ứng các quy tắc GDPR và chủ quyền địa phương. Đây đã là một xu hướng: các nhà cung cấp đám mây đang xây dựng “Đám mây có chủ quyền” (Sovereign Clouds) và các vùng mạng để giữ dữ liệu trong nước (www.itpro.com) (www.gartner.com). Cửa hàng ứng dụng của chúng tôi sẽ tận dụng các kiểm soát đó để các công cụ AI tự động tuân thủ các yêu cầu pháp lý của doanh nghiệp.
Tiêu chuẩn tương tác
Để tránh việc khách hàng bị khóa vào một nhà cung cấp duy nhất, cửa hàng ứng dụng sẽ hỗ trợ các định dạng mô hình và dữ liệu mở. Chẳng hạn, nhiều mô hình AI có thể được xuất bản dưới dạng ONNX, một định dạng tiêu chuẩn mở cho phép các mô hình được đào tạo trong một framework chạy trên một framework khác (github.com). Bằng cách yêu cầu hoặc khuyến khích các định dạng ONNX (hoặc tương tự), cửa hàng cho phép một mô hình được mua từ một nhà cung cấp có thể chạy trên các cơ sở hạ tầng khác nhau. Tương tự, khả năng tương tác của các công cụ có thể sử dụng các API hoặc lược đồ dữ liệu tiêu chuẩn. Điều này có nghĩa là một mô hình phân tích cảm xúc được mua qua cửa hàng có thể đưa kết quả vào bất kỳ bảng điều khiển phân tích nào mà không cần viết lại mã. Việc áp dụng các tiêu chuẩn ngành giúp đảm bảo rằng các công ty có thể kết hợp các công cụ và di chuyển khối lượng công việc nếu cần.
Cô lập người thuê trên nền tảng đa người thuê
Bản thân cửa hàng sẽ là đa người thuê (multi-tenant): nó phục vụ nhiều công ty, nhưng mỗi công ty (hoặc thậm chí mỗi phòng ban) là một người thuê (tenant) riêng biệt. Cô lập người thuê có nghĩa là dữ liệu, tài nguyên tính toán và cấu hình cho một khách hàng được giữ hoàn toàn tách biệt khỏi những người khác (qumulo.com). Thực tế, mỗi người thuê có một “khu vườn có tường bao” riêng trong đám mây. Sự cô lập này có thể được thực thi bằng cách thiết kế nền tảng sao cho bộ nhớ được mã hóa cho từng người thuê và mạng được phân đoạn logic. Ví dụ, hệ thống Stratus của Qumulo sử dụng kiến trúc không chia sẻ (shared-nothing architecture) và cô lập mật mã để giữ dữ liệu của mỗi khách hàng riêng biệt (qumulo.com). Nói một cách đơn giản, việc sử dụng và dữ liệu AI của công ty bạn sẽ không bao giờ bị trộn lẫn với công ty khác, mang lại sự yên tâm cho các nhà lãnh đạo IT.
Quyền truy cập dựa trên vai trò
Trong mỗi người thuê, kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) cho phép các công ty chỉ định ai trong tổ chức có thể làm gì (csrc.nist.gov). Một hệ thống RBAC định nghĩa các vai trò (như “Nhà phát triển,” “Nhà phân tích,” “Quản lý FinOps”) và cấp cho mỗi vai trò một tập hợp các quyền. Người dùng kế thừa quyền theo vai trò của họ. Ví dụ, vai trò nhà khoa học dữ liệu có thể có quyền triển khai các mô hình mới, trong khi vai trò tài chính có thể chỉ xem báo cáo sử dụng. NIST định nghĩa RBAC là quyền truy cập dựa trên vai trò người dùng, phản ánh các chức năng họ phải thực hiện (csrc.nist.gov). Trên thực tế, thị trường của chúng tôi sẽ cho phép quản trị viên người thuê tạo nhiều vai trò tùy chỉnh và gán chúng cho nhân viên. Điều này đảm bảo, ví dụ, chỉ những người được ủy quyền mới có thể cung cấp các tác nhân AI mới hoặc truy cập dữ liệu mô hình nhạy cảm.
Khả năng kiểm toán và báo cáo tuân thủ
Một giá trị cốt lõi của một cửa hàng tập trung là khả năng hiển thị. Mọi hành động—từ mua ứng dụng đến suy luận mô hình—đều sẽ được ghi lại. Nền tảng có thể cung cấp dấu vết kiểm toán cho thấy nhóm nào đã sử dụng ứng dụng nào, bao nhiêu dữ liệu đã được xử lý và với chi phí bao nhiêu. Nó có thể bao gồm các công cụ kiểm toán tích hợp cho các cán bộ mua sắm và tuân thủ. Chẳng hạn, bộ phận mua sắm có thể tải xuống các báo cáo hàng tháng về tất cả các khoản phí liên quan đến AI theo từng phòng ban, và các nhóm tuân thủ có thể xem nhật ký luồng dữ liệu qua từng công cụ AI. Khả năng kiểm toán này đảm bảo rằng nếu một cơ quan quản lý hỏi “ai đã truy cập dữ liệu cá nhân bằng AI X?”, câu trả lời sẽ có trong hồ sơ. So với cách tiếp cận phân tán hiện nay (nơi mỗi công cụ có thể có nhật ký riêng không rõ ràng), cửa hàng mang lại sự minh bạch cho việc sử dụng và thanh toán.
Gói dịch vụ, thanh toán và kiếm tiền từ thị trường
Một cửa hàng AI được quản lý chặt chẽ cũng hợp lý hóa việc thanh toán. Thay vì hàng chục hóa đơn từ nhà cung cấp, doanh nghiệp sẽ nhận được một hóa đơn hợp nhất từ nhà cung cấp thị trường. Hóa đơn duy nhất này có thể chia nhỏ chi phí theo ứng dụng hoặc nhóm, nhưng việc thanh toán là thống nhất. Điều này đơn giản hóa việc lập ngân sách và đàm phán. Các doanh nghiệp có thể phân bổ một ngân sách cố định cho nền tảng cửa hàng, sau đó triển khai các công cụ khi cần mà không phải theo đuổi các đơn đặt hàng mới mỗi lần. Việc tập trung hóa như vậy giúp các nhóm tài chính theo dõi chi tiêu theo thời gian thực.
Đối với phía nhà cung cấp, thị trường sẽ có các quy tắc kiếm tiền rõ ràng. Thông thường, cửa hàng có thể lấy một phần trăm hoa hồng trên mỗi giao dịch (ví dụ, 10–30% như phổ biến ở các cửa hàng ứng dụng). Ngoài ra, các nhà cung cấp có thể trả phí niêm yết hoặc phí đăng ký để có mặt trong cửa hàng. Mô hình chính xác có thể khác nhau, nhưng sự minh bạch là chìa khóa: các nhà cung cấp biết thị trường sẽ lấy bao nhiêu phần trăm và thậm chí có thể đặt giá tương ứng. Nếu cửa hàng trở nên phổ biến rộng rãi, các nhà phát triển ứng dụng sẽ có được một kênh bán hàng mới với lượng khách hàng lớn, và các doanh nghiệp có được sức mạnh đàm phán từ việc mua hàng số lượng lớn.
Chính sách niêm yết và quản lý nội dung
Không phải ứng dụng nào cũng có thể tham gia. Cửa hàng sẽ thực thi các chính sách niêm yết nghiêm ngặt. Các ứng dụng sẽ cần đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và bảo mật nhất định, giống như cách các cửa hàng ứng dụng di động yêu cầu kiểm tra. Các chính sách có thể bao gồm:
- Thực hành bảo mật đã được chứng minh (như chứng nhận SOC 2 hoặc ISO 27001, hoặc vượt qua các bài kiểm tra thâm nhập (Pentests) của cửa hàng).
- Tài liệu xử lý dữ liệu rõ ràng (cách ứng dụng sử dụng dữ liệu đầu vào, đảm bảo quyền riêng tư, v.v.).
- Cam kết mức độ dịch vụ (nhà cung cấp phải hỗ trợ cập nhật và sửa lỗi theo lịch trình thường xuyên).
- Huy hiệu tuân thủ (đánh dấu các ứng dụng đáp ứng HIPAA, GDPR hoặc các quy định khác).
Các quản trị viên của thị trường cũng có thể xem xét thủ công các ứng dụng phổ biến và ưu tiên những ứng dụng có đánh giá tích cực. Theo thời gian, xếp hạng người dùng và điểm tuân thủ có thể giúp gắn cờ bất kỳ ứng dụng nào có thực hành lỗi thời. Bằng cách quản lý chặt chẽ danh mục, cửa hàng đảm bảo các CIO có thể tin tưởng vào các công cụ có sẵn.
Lợi ích cho các CIO và bộ phận mua sắm
Đối với các Giám đốc Công nghệ Thông tin (CIO) và các nhà lãnh đạo mua sắm, thị trường này mang lại lợi ích lớn. Thay vì phải kiểm tra riêng từng công cụ AI, họ nhận được một giải pháp trọn gói: một danh mục các nhà cung cấp và sản phẩm đã được sàng lọc trước. Điều này tiết kiệm thời gian và giảm rủi ro. Các nhóm bảo mật có được một điểm thực thi: một khi ứng dụng có trong cửa hàng, nó tự động sử dụng xác thực và kiểm soát dữ liệu của doanh nghiệp.
Về mặt tài chính, việc thanh toán hợp nhất và khả năng hiển thị chi tiêu dựa trên vai trò giúp ích trong việc lập ngân sách và hoàn phí. Một CIO có thể thấy chính xác phòng ban nào đang sử dụng công cụ nào và nhanh chóng loại bỏ các ứng dụng không sử dụng. Quản trị được tích hợp sẵn: nếu một nhà cung cấp bị phát hiện có hành vi sai trái hoặc một ứng dụng không tuân thủ, nó có thể bị vô hiệu hóa trên toàn cửa hàng. Sự linh hoạt này rất quan trọng trong thời đại mà các yêu cầu quy định (như luật bản địa hóa dữ liệu) đang thay đổi nhanh chóng (www.techradar.com) (www.itpro.com).
Nhìn chung, một cửa hàng ứng dụng AI B2B được quản lý tốt sẽ thúc đẩy đổi mới an toàn. Nó khuyến khích các nhóm tái sử dụng tài sản AI chung thay vì mỗi nhóm tự phát triển lại, đồng thời mang lại cho các nhà lãnh đạo điều hành sự tin tưởng rằng mỗi lần sử dụng đều được ủy quyền và kiểm toán. Bằng cách lấp đầy những lỗ hổng hiện tại của các công cụ phân mảnh, cửa hàng có thể biến sự phân tán không kiểm soát thành một danh mục AI được quản lý, hiệu quả về chi phí.
Kết luận
Các doanh nghiệp ngày nay phải đối mặt với một mớ bòng bong các giải pháp điểm AI – mỗi giải pháp có quy trình thanh toán, luồng dữ liệu và chính sách riêng. Sự phân mảnh này làm tăng chi phí và rủi ro. Một giải pháp là một thị trường AI được quản lý chặt chẽ, thống nhất, kết hợp danh mục ứng dụng an toàn với quản trị cấp doanh nghiệp. Bằng cách thực thi quét bảo mật, hạn chế nơi lưu trữ dữ liệu, khả năng tương tác mở và kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, một cửa hàng như vậy sẽ giữ an toàn cho dữ liệu công ty. Các tính năng như cô lập người thuê, quyền truy cập dựa trên vai trò và nhật ký kiểm toán đầy đủ mang lại cho các nhóm mua sắm và IT sự minh bạch mà họ cần. Về mặt kinh tế, việc thanh toán hợp nhất và các quy tắc niêm yết rõ ràng đơn giản hóa việc mua và bán các công cụ AI. Đối với các CIO, điều này mang lại tầm nhìn và quyền kiểm soát: đổi mới có thể diễn ra mà không hỗn loạn, vì mọi ứng dụng trong cửa hàng đều là một tài sản đã được kiểm định. Tóm lại, một cửa hàng ứng dụng AI B2B sẽ thu hẹp những lỗ hổng hiện nay trong thanh toán và quản trị, cho phép các công ty tự tin và hiệu quả trong việc sử dụng các công cụ AI.
