Làm Thế Nào Để Biến Dự Án Khoa Học Dữ Liệu Thành Công Rực Rỡ

(…và không trở thành một thống kê buồn trong báo cáo của Gartner)

Gartner vừa công bố một dự báo đáng lo ngại:

đến năm 2027, hơn 40% các dự án AI sẽ bị hủy bỏ — nạn nhân của chi phí tăng vọt, ROI mơ hồ và những cơn đau đầu về quản lý.

Điều quan trọng là: thành công trong khoa học dữ liệu không phải là tránh thất bại; mà là thiết kế quy trình của bạn để thành công trở thành cài đặt mặc định. Điều này có nghĩa là đặt mục tiêu hợp lý, trung thực về những gì AI có thể và không thể làm cho doanh nghiệp của bạn, lập kế hoạch như thể bạn đang chế tạo một chiếc tên lửa, đối xử với dữ liệu của bạn như một vị khách VIP, mô hình hóa một cách kỷ luật, xây dựng những ứng dụng có thể chịu đựng thử thách, và không bao giờ — không bao giờ — rời mắt khỏi mục tiêu một khi bạn đã bắt đầu.

Trong bài viết này, tôi sẽ phân tích từng bước thành công thành những bước đi thực tế đã được kiểm nghiệm trong thực địa. Hãy thực hiện chúng!

1. Đặt Mục Tiêu Kinh Doanh Như Một Chuyên Gia

Trường Hợp Thực Tế - Khi “Hoàn Hảo” Trở Thành Vấn Đề
Một startup fintech tự hào tuyên bố mục tiêu của họ: “Không có gian lận.” Cao quý? Chắc chắn. Có thể đạt được? Khoảng bằng khả năng tìm một chỗ đậu xe ở trung tâm Boston lúc 6 giờ chiều. Chỉ trong vài tuần, họ đã từ chối một nửa khách hàng hợp pháp. Tỷ lệ gian lận giảm, nhưng doanh thu cũng giảm — và lòng tốt của khách hàng cũng vậy. Sự chuyển mình — “giảm gian lận xuống 40% trong khi giữ tỷ lệ phê duyệt trên 90%” - đã biến họ từ kẻ xấu thành anh hùng.

Thất Bại Cũ: Đặt mục tiêu quá xa vời như “100% chính xác,” “không có dương tính giả,” hoặc “Chat chính là sản phẩm,” mà không xác định được sản phẩm hoặc giá trị kinh doanh cụ thể.

Chiến Thắng Của Bạn:

• Viết mục tiêu của bạn bằng ngôn ngữ kinh doanh đơn giản để bất kỳ ai - từ CFO đến thực tập sinh - có thể hiểu.
• Đính kèm một con số và khung thời gian: “tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên 15% trong sáu tháng” tốt hơn “làm khách hàng vui vẻ hơn.”
• Liên kết chỉ số với doanh thu, tiết kiệm chi phí hoặc giảm rủi ro để nó có ý nghĩa với những người ra quyết định.
• Kiểm tra mục tiêu với kịch bản “sẽ ra sao nếu” — nếu đạt được mục tiêu đó sẽ làm hỏng một phần khác của doanh nghiệp, đó không phải là mục tiêu đúng.
• Giữ một danh sách kiểm tra “tỉnh táo với mục tiêu” và xem lại hàng quý để chắc chắn rằng bạn vẫn đang giải quyết đúng vấn đề.

2. Hãy Thực Tế (Nhưng Vẫn Đầy Ước Mơ)

Trường Hợp Thực Tế - Bảng Điều Khiển Mang Lại Doanh Thu
Một chuỗi bán lẻ muốn “AI dự đoán xu hướng thời trang” - một mục tiêu trông rất hấp dẫn trong một bản thuyết trình. Ba tháng sau, họ nhận ra rằng tiền thực sự nằm ở việc dự đoán sự thiếu hụt hàng tồn kho. Ít quyến rũ hơn, nhưng có lợi nhuận cao hơn. “Người dự đoán xu hướng” của họ trở thành một bảng điều khiển khiêm tốn, tiết kiệm hàng triệu doanh thu bị mất — và không ai quan tâm rằng nó không làm bìa tạp chí Wired.

Thất Bại Cũ: Giả vờ rằng sản phẩm cốt lõi của bạn là AI khi thực tế nó chỉ là một ứng dụng giao đồ ăn, dịch vụ giặt ủi, hoặc một chuỗi bán lẻ.

Các Bước Di Chuyển Của Bạn:

• Kiểm tra quy trình hiện tại của bạn và tìm những điểm tắc nghẽn hoặc điểm mù mà AI có thể khắc phục.
• Ưu tiên các trường hợp sử dụng cải thiện các dòng doanh thu hiện có trước khi theo đuổi “cách mạng trong ngành.”
• Ăn mừng những chiến thắng không lấp lánh — những điều nhàm chán thường mang lại hóa đơn lớn nhất.
• Giữ các dự án “ước mơ” trong một sandbox cho đến khi những điều cơ bản mang lại ROI đo được.
• Xây dựng một lộ trình mà trong đó các chiến thắng nhanh được ưu tiên trước, sau đó là các dự án đầy tham vọng hơn.

3. Bạn Cần Một Đội Ngũ Để Xây Dựng Một Chiếc Tên Lửa Đến Sao Hỏa (Bởi Vì Bạn Thực Sự Là Như Vậy)

Trường Hợp Thực Tế - Một Vấn Đề Mang Thai
Một dự án AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe nhằm mục đích phát hiện các bệnh nhân “có nguy cơ cao.” Nhưng việc bỏ qua các chuyên gia trong lĩnh vực trong giai đoạn lập kế hoạch, mô hình đã đánh dấu những bệnh nhân “có nguy cơ cao”… mà thực tế chỉ đang mang thai. Nếu không có người hiểu bối cảnh của dữ liệu, mô hình “cứu sống” của bạn có thể trở thành một bài kiểm tra mang thai rất tốn kém.

Thất Bại Cũ: Thiếu sự đa dạng trong đội ngũ, đánh giá thấp công việc trên tập dữ liệu, vội vàng trong thời gian biểu.

Thành Công Của Bạn:

• Đảm bảo mỗi đội dự án có ít nhất một chuyên gia trong lĩnh vực có thể kiểm tra lại giả định và hiểu dữ liệu.
• Dành 80% thời gian của bạn cho việc thu thập, làm sạch và gán nhãn dữ liệu - điều này không hấp dẫn, nhưng đây là nơi phép màu xảy ra.
• Đặt ngày giao hàng dựa trên ước tính thực tế, không phải những giấc mơ thân thiện với nhà đầu tư.
• Xây dựng các điểm kiểm tra nơi đội ngũ có thể dừng lại và đánh giá trước khi cam kết vào giai đoạn tiếp theo.
• Tài liệu hóa mọi giả định để bạn có thể xem xét và điều chỉnh chúng khi bạn học hỏi.

4. Đối Xử Với Dữ Liệu Như Một Vị Khách VIP

Trường Hợp Thực Tế - Khi Mèo Trở Thành Đàn Guitar
Một dự án phân loại hình ảnh đã được huấn luyện trên những bức ảnh mà mèo tình cờ ngồi cạnh đàn guitar. Nhãn? “Đàn guitar.” Kết quả? Mỗi con mèo trở thành một đàn guitar. Kỹ thuật “chính xác”, nhưng vô dụng.

Thất Bại Cũ: Dữ liệu quá ít, dữ liệu không sạch, dữ liệu bị thiếu, hoặc ví dụ bị gán nhãn sai gây hại cho mô hình.

Điểm Nhấn Của Bạn:

• Chạy các kiểm tra tự động cho các giá trị bị thiếu, trùng lặp và nhãn không nhất quán.
• Có người kiểm tra ngẫu nhiên các mẫu để gán nhãn, vì máy không thể bắt mọi sắc thái.
• Kiểm tra mô hình của bạn với các ví dụ thù địch — như một quả táo có “iPod” dán lên — trước khi phát hành.
• Giữ một nhật ký “vệ sinh dữ liệu” để bạn có thể theo dõi và khắc phục sự cố nhanh chóng khi chúng xuất hiện.
• Thiết lập một “ngày kiểm toán dữ liệu” định kỳ nơi đội ngũ xem xét và làm sạch tập dữ liệu.

5. Mô Hình Như Thể Bạn Thực Sự Quan Tâm

Trường Hợp Thực Tế - Mất Trong Phiên Dịch
Một mô hình cảm xúc trên mạng xã hội được huấn luyện chỉ dựa trên tiếng lóng của X (còn gọi là Twitter) đã thất bại thảm hại trên các bài viết LinkedIn. “Crushing it” có nghĩa là “tuyệt vời” trên X, nhưng trên LinkedIn đôi khi có nghĩa là “căng thẳng sắp đến.”

Thất Bại Cũ: Nhảy đến kết luận, bỏ qua xác thực chéo, chọn các thuật toán nặng hơn khả năng cơ sở hạ tầng của bạn.

Sổ Tay Chiến Lược Của Bạn:

• Luôn chia dữ liệu của bạn thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra - và thực sự sử dụng chúng.
• Kết hợp độ phức tạp của thuật toán với môi trường triển khai của bạn. Một mạng nơ-ron 200 lớp trong một ứng dụng di động — không!
• Kiểm tra với dữ liệu từ các nguồn khác nhau để phát hiện sớm vấn đề trôi dạt bối cảnh.
• Giám sát sự suy giảm mô hình và huấn luyện lại trước khi hiệu suất giảm xuống dưới ngưỡng chấp nhận.
• Giữ một “nghĩa địa mô hình” của các thí nghiệm trước đó để bạn không lặp lại sai lầm.

6. Xây Dựng Ứng Dụng Có Thể Chịu Đựng Thế Giới Thực

Trường Hợp Thực Tế - Chatbot Đi Lệch Hướng
Một chatbot AI được ra mắt mà không có các biện pháp bảo vệ đúng cách. Chỉ trong 24 giờ, nó đã phát tán nội dung phản cảm vì người dùng đã tìm ra cách “huấn luyện” nó trong thời gian thực.

Thất Bại Cũ: Không có biện pháp bảo vệ, vấn đề mở rộng, chuyển sang chế độ tự động quá sớm, không chuẩn bị cho các cuộc tấn công.

Lợi Thế Của Bạn:

• Mô phỏng hành vi người dùng thù địch trước khi ra mắt để xem hệ thống của bạn phản ứng như thế nào.
• Giữ một bước xem xét của con người cho đến khi mô hình đã chứng minh được hiệu quả trong sản xuất.
• Thêm phát hiện bất thường và giới hạn tỷ lệ để ngăn chặn lạm dụng ở quy mô lớn.
• Duy trì một kế hoạch phản ứng nhanh để quay lại hoặc tắt các tính năng nếu có điều gì xảy ra sai.
• Đào tạo đội ngũ vận hành của bạn để nhận biết và phản ứng với các dấu hiệu cảnh báo sớm về thất bại.

7. Giám Sát, Đo Lường, Tối Ưu — Mãi Mãi

Trường Hợp Thực Tế - Chuyến Đi Ba Phút Không Có Thực
Mô hình ETA của một ứng dụng chia sẻ xe bắt đầu hiển thị “3 phút” cho mọi chuyến đi, bất kể khoảng cách. Hành khách rất phấn khích trong khoảng 30 giây — cho đến khi họ nhận ra rằng con số không bao giờ thay đổi. Tài xế thì bối rối, các phiếu hỗ trợ tăng lên, và mạng xã hội đã có một ngày hội. Thủ phạm? Một đồng hồ máy chủ đã trôi đi 17 phút, làm sai lệch các phép tính. Giám sát đã phát hiện ra — nhưng chỉ sau một tuần hỗn loạn.

Thất Bại Cũ: Giả định rằng nó chỉ hoạt động, bỏ sót KPI, bỏ qua A/B testing, không chú ý đến phản hồi của người dùng thực.

Các Cách Điều Chỉnh Của Bạn:

• Xác định các chỉ số thành công trước khi ra mắt và theo dõi chúng liên tục.
• Chạy các bài kiểm tra A/B trên các bản cập nhật mô hình để đo lường ảnh hưởng thực tế.
• Thu thập và hành động dựa trên phản hồi từ người dùng thực, không chỉ từ đội ngũ phát triển của bạn.
• Thiết lập cảnh báo cho các bất thường để bạn có thể khắc phục vấn đề trước khi chúng trở thành thảm họa PR.
• Thực hiện các “cuộc điều tra sau sự kiện” nhất quán về cả thành công và thất bại để tiếp tục học hỏi.

Kết Luận

Bài viết này là một sự tưởng tượng lại của một bài giảng mà tôi đã trình bày lần đầu vào năm 2019. Thật kỳ lạ, những thách thức - và giải pháp - vẫn còn tồn tại qua những thay đổi lớn do sự trỗi dậy của LLMs mang lại. Công nghệ đã phát triển, các từ khóa đã thay đổi, nhưng những điều cơ bản vẫn quyết định ai chiến thắng và ai thất bại. Hãy làm cho những điều cơ bản đó đúng, và dự án của bạn sẽ không chỉ tồn tại. Nó sẽ là tiêu điểm chính, tỏa sáng dưới ánh đèn, và khiến cả hội đồng quản trị cùng hát theo. 🙂

Trong một bài viết tiếp theo, tôi sẽ đi sâu hơn vào những suy nghĩ mới nhất của mình về AI/LLM - những gì đã thay đổi, những gì không, và nơi tôi nghĩ rằng những chiến thắng lớn tiếp theo sẽ đến. Hãy theo dõi.

Bài viết gốc được đăng tại đây