Cách sử dụng IBM Watsonx để đạt được thành công trong AI doanh nghiệp

Nếu bạn đang tìm kiếm IBM Watsonx, có lẽ bạn không cần một bài phát biểu sáo rỗng về "AI là tương lai". Bạn đang tìm kiếm những điều thực tế: cách xây dựng mô hình, triển khai an toàn, quản lý đúng cách và duy trì hoạt động trong môi trường thực tế—mà không để dự án của bạn bị mắc kẹt trong chế độ thử nghiệm vô tận.

Và bạn không đơn độc. Nghiên cứu của IBM cho thấy gần 40% các dự án AI được khởi xướng từ năm 2023 đến 2025 vẫn chưa vượt qua giai đoạn thử nghiệm. Điều này không phải do công nghệ thất bại, mà vì các nhóm gặp khó khăn trong việc phối hợp công việc dự án của con người xung quanh việc phát triển mô hình.

Các nhóm thường gặp khó khăn trong việc quản lý phê duyệt, tài liệu, truy cập dữ liệu và kiểm soát rủi ro. Và chính xác đó là những vấn đề mà hướng dẫn này sẽ giúp bạn giải quyết.

Hãy để chúng tôi hướng dẫn bạn cách sử dụng IBM Watsonx cho các dự án AI doanh nghiệp. Bạn cũng sẽ học cách quản lý phối hợp dự án, tài liệu và quy trình làm việc đa chức năng, những yếu tố thực sự quyết định thành công hay thất bại của dự án AI của bạn.

IBM watsonx là gì?

Tại sao nên sử dụng IBM Watsonx?

Khác với các sản phẩm IBM Watson cũ, watsonx được thiết kế chuyên biệt cho kỷ nguyên AI tạo sinh. Nó tập trung vào việc cung cấp các mô hình nền tảng và khả năng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các doanh nghiệp. Gartner dự đoán rằng hơn 80% doanh nghiệp sẽ triển khai các ứng dụng AI tạo sinh vào năm 2026.

watsonx cũng mang lại sự linh hoạt trong việc lựa chọn mô hình. Nó hỗ trợ các mô hình Granite của IBM và thư viện các tùy chọn của bên thứ ba, giúp bạn chọn mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng và hồ sơ rủi ro của mình. Nếu cần mô hình hoạt động tốt hơn cho lĩnh vực của bạn, bạn có thể sử dụng các kỹ thuật như điều chỉnh lời nhắc để tùy chỉnh nó nhanh chóng mà không cần xây dựng lại từ đầu.

Các thành phần chính của nền tảng IBM watsonx

Các nhóm doanh nghiệp lãng phí rất nhiều thời gian “đánh giá các nền tảng AI” mà không biết chính xác những gì có trong đó. Đó là cách bạn kết thúc với những kỳ vọng không khớp và các triển khai lộn xộn.

IBM Watsonx được xây dựng dựa trên bốn trụ cột chính, được thiết kế để hoạt động cùng nhau và bao quát toàn bộ vòng đời AI từ đầu đến cuối:

Các trường hợp sử dụng AI doanh nghiệp cho IBM Watsonx

Nếu bạn đầu tư vào các nền tảng AI mạnh mẽ mà không xác định rõ các trường hợp sử dụng cụ thể, bạn sẽ chỉ kết thúc với các dự án thử nghiệm tốn kém mà không bao giờ đạt được sản xuất hoặc mang lại giá trị kinh doanh thực sự.

Để bạn có cái nhìn tổng quan: Chỉ 5% tổ chức đã thành công trong việc mở rộng quy mô 70% hoặc hơn các dự án thử nghiệm AI thế hệ mới (Gen-AI) của họ.

Không có gì ngạc nhiên khi điều này dẫn đến việc lãng phí tài nguyên và sự hoài nghi của các bên liên quan về giá trị của AI.

Giải pháp thay thế rất đơn giản. Thay vì bị lạc trong các khả năng kỹ thuật, hãy tập trung vào các trường hợp sử dụng thực tế, sẵn sàng cho sản xuất, giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế. Dưới đây là một số ví dụ để bạn tham khảo:

Cách bắt đầu với IBM Watsonx

Bắt đầu với IBM WatsonX không khó khăn như bạn nghĩ ban đầu. Nhóm thường gặp khó khăn chỉ vì thiếu một kế hoạch triển khai rõ ràng từ giai đoạn thiết lập đến khi sử dụng thực tế.

Chúng tôi đã giải quyết điều đó cho bạn với lộ trình từng bước sau:

Bước 1: Cài đặt môi trường watsonx của bạn

Đầu tiên, bạn cần tạo instance watsonx của mình thông qua IBM Cloud. Điều này bao gồm việc tạo tài khoản, cài đặt nhóm tài nguyên cho các dự án của bạn và cấu hình quyền truy cập và quản lý danh tính (IAM).

Bạn cũng sẽ tạo khóa API để truy cập chương trình và nên xác định vai trò người dùng từ sớm. Hãy cân nhắc ai sẽ đào tạo mô hình AI của tổ chức, ai có thể triển khai chúng và ai chỉ cần xem kết quả. Bạn sẽ thấy nhẹ nhõm khi không phải đối mặt với các vấn đề bảo mật sau này.

💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng không gian làm việc quản lý dự án để theo dõi tất cả các hoạt động thiết lập. Tạo nhiệm vụ ClickUp để phân công trách nhiệm cho từng bước thiết lập và sử dụng ClickUp Docs để ghi chép các quyết định quan trọng, tạo ra một tài liệu sống động trở thành tài liệu vô giá cho việc đào tạo thành viên mới.

Bước 2: Kết nối các nguồn dữ liệu doanh nghiệp của bạn

Tiếp theo, bạn sẽ kết nối dữ liệu watsonx với các nguồn dữ liệu hiện có của mình, dù chúng nằm trong cơ sở dữ liệu, hồ dữ liệu hay lưu trữ đám mây. Bước này bao gồm chuẩn bị dữ liệu, bao gồm ánh xạ lược đồ (đảm bảo cấu trúc dữ liệu của bạn tương thích với watsonx) và thực hiện các kiểm tra chất lượng dữ liệu. Bạn cũng sẽ xác định dữ liệu nào thực sự phù hợp cho các mô hình AI của mình.

Đối với các trường hợp sử dụng như tìm kiếm kiến thức được hỗ trợ bởi AI, bạn cần chuẩn bị tài liệu cho quá trình sinh ra được tăng cường bằng tìm kiếm (RAG). Điều này bao gồm:

Giai đoạn kết nối dữ liệu thường là phần dài nhất và thách thức nhất trong một dự án AI. Tại sao? Bởi vì dữ liệu doanh nghiệp thường rất lộn xộn và bị phân tán giữa các bộ phận khác nhau. Việc kết hợp tất cả dữ liệu này đòi hỏi sự phối hợp giữa các kỹ sư dữ liệu, nhóm bảo mật và chủ sở hữu kinh doanh.

Bước 3: Đào tạo và triển khai các mô hình AI của bạn

Khi dữ liệu của bạn đã được kết nối, bạn có thể bắt đầu đào tạo các mô hình của mình. Việc cần làm có nhiều lựa chọn, mỗi lựa chọn có mức độ nỗ lực và chi phí khác nhau.

Bạn có thể:

Một phương pháp nhẹ nhàng hơn là điều chỉnh lời nhắc, nơi bạn điều chỉnh hành vi của mô hình thông qua các hướng dẫn được thiết kế cẩn thận mà không cần phải đào tạo lại toàn bộ mô hình.

Khi đã có mô hình, bạn có thể bắt đầu triển khai. Quy trình như sau:

Bạn cũng sẽ cấu hình các điểm cuối suy luận, đây là các điểm truy cập mà ứng dụng của bạn sẽ sử dụng để nhận phản hồi từ mô hình.

Hãy nhớ rằng quá trình đào tạo mô hình là một chu kỳ lặp lại của việc thử nghiệm, đánh giá và điều chỉnh. Quá trình này có thể mất thời gian, nhưng nếu thực hiện đúng cách, nó mang lại tỷ lệ hoàn vốn (ROI) vô cùng cao!

Nếu bạn quan tâm đến việc xây dựng trợ lý AI của riêng mình bằng quy trình tương tự, hãy xem video hướng dẫn này:

💡 Mẹo chuyên nghiệp: Nếu mục tiêu của bạn là phân tích dữ liệu dự án (không phải xây dựng hạ tầng AI tùy chỉnh), bạn không cần phải đào tạo hoặc triển khai mô hình nào cả. Với ClickUp Brain, bạn có thể đặt câu hỏi bằng tiếng Anh thông thường về công việc đã có trong không gian làm việc của mình—nhiệm vụ, dòng thời gian, người được giao, ước lượng thời gian, thời gian theo dõi và tài liệu—và nhận câu trả lời ngay lập tức, ngay trong quy trình làm việc của bạn.

Ví dụ: “Những công việc nào có khả năng cao nhất sẽ không hoàn thành đúng hạn trong sprint này?” hoặc “Chúng ta đang đánh giá thấp công việc ở đâu một cách nhất quán?”

Bước 4: Tích hợp watsonx với các quy trình làm việc hiện có của bạn

Bạn cũng biết rõ như chúng tôi: Một mô hình AI hoạt động độc lập không mang lại giá trị kinh doanh; bạn cần tích hợp nó vào quy trình làm việc của nhóm.

Watsonx cung cấp nhiều cách thức để thực hiện việc cần làm này, bao gồm các API REST, bộ công cụ phát triển phần mềm (SDKs) cho các ngôn ngữ như Python và Node.js, và webhooks cho các tự động hóa dựa trên sự kiện.

Cũng nên xem xét CI/CD (tích hợp liên tục/triển khai liên tục) cho các mô hình AI của bạn để tự động hóa việc cập nhật và hoàn nguyên khi gặp vấn đề.

Đó chính là cách bạn tích hợp AI vào các sản phẩm, công cụ nội bộ hoặc các quy trình tự động hóa mà các nhóm thực sự sử dụng.

Các tính năng chính của IBM Watsonx dành cho các nhóm doanh nghiệp

Cảm thấy e ngại trước tất cả những gì watsonx có thể mang lại?

Chúng tôi khuyến nghị bạn bắt đầu với các tính năng doanh nghiệp quan trọng sau: ✨

Nếu bạn nhận thấy việc áp dụng tính năng bị đình trệ trong những ngày đầu triển khai, có thể đó là vấn đề về quy trình chứ không phải do watsonx gặp sự cố.

Một danh mục yêu cầu, ví dụ, chỉ hoạt động nếu có một quy trình làm việc đơn giản phía sau: ai có thể gửi yêu cầu, ai xem xét chúng, "được phê duyệt" trông như thế nào, và các nhóm được kỳ vọng sẽ lấy yêu cầu từ đâu hàng ngày. Điều tương tự áp dụng cho đánh giá và các rào cản an toàn—nếu chúng là tùy chọn hoặc không rõ ràng, mọi người sẽ bỏ qua chúng để "di chuyển nhanh hơn", và bạn sẽ kết thúc với kết quả không nhất quán (và một vấn đề quản trị).

Tin vui là gì? Hầu hết các vấn đề này đều có thể được giải quyết dễ dàng bằng cách xác định rõ quyền sở hữu, thiết lập các mốc kiểm tra rõ ràng và chia sẻ các tiêu chuẩn trước khi mở rộng quy mô sử dụng.

Quản trị dữ liệu và bảo mật trong IBM watsonx

Nếu bạn từng thử triển khai một dự án AI trong một doanh nghiệp thực tế, bạn biết quy trình này diễn ra như thế nào: mô hình hoạt động, bản demo thành công… và sau đó bộ phận bảo mật can thiệp với những câu hỏi khiến mọi thứ dừng lại.

Dữ liệu nào được sử dụng để đào tạo mô hình? Dữ liệu được lưu trữ ở đâu? Ai có thể truy cập dữ liệu? Có nguy cơ rò rỉ thông tin khách hàng không? Điều gì sẽ xảy ra nếu mô hình đưa ra kết quả sai lệch?

Và nếu bạn không có câu trả lời rõ ràng (và tài liệu), dự án sẽ không tiến triển—nó sẽ bị mắc kẹt trong "vùng chờ đánh giá bảo mật" trong khi các bộ phận pháp lý, rủi ro và CNTT tranh luận kéo dài, làm chậm quá trình triển khai.

Thành phần quản trị watsonx. được thiết kế để giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp các công cụ cho tuân thủ AI và quản lý rủi ro.

Các tính năng này hỗ trợ các khung tuân thủ chính như GDPR, HIPAA và SOC 2.

Cách tích hợp IBM Watsonx với hệ thống công nghệ của bạn

Các nền tảng AI sẽ nhanh chóng trở thành các hệ thống độc lập nếu không kết nối với các công cụ mà nhóm của bạn đã sử dụng. Điều này buộc người dùng phải chuyển đổi thông tin thủ công giữa các hệ thống, gây ra tình trạng chậm trễ, dễ xảy ra lỗi và mất đi bối cảnh quan trọng giúp AI trở nên hữu ích ngay từ đầu.

Watsonx có thể được tích hợp ở cả cấp độ hạ tầng và ứng dụng.

Kết nối hạ tầng:

Tích hợp cấp ứng dụng:

Sự tích hợp thành công phụ thuộc vào việc xác định rõ quyền sở hữu. Hãy nhớ xác định ai là người chịu trách nhiệm duy trì kết nối, theo dõi sự cố và xử lý các bản cập nhật.

Các thực hành tốt nhất khi sử dụng IBM Watsonx trong các dự án AI doanh nghiệp

Nếu bạn đã từng bị thất vọng bởi những lời khuyên chung chung trong quá khứ, chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn. Dưới đây là một số nguyên tắc tốt nhất có thể áp dụng thực tế cho các dự án AI doanh nghiệp. 🛠️

Giới hạn khi sử dụng IBM Watsonx cho AI doanh nghiệp

Trước khi commit hàng tháng thời gian của nhóm để triển khai watsonx, điều quan trọng là phải có đánh giá trung thực về những hạn chế tiềm ẩn của nền tảng này.

Các giải pháp thay thế cho IBM Watsonx trong các dự án AI doanh nghiệp

watsonx rất tuyệt vời, nhưng nó không phải là công cụ duy nhất để xây dựng và mở rộng một tổ chức lấy AI làm trung tâm.

Dưới đây là một số giải pháp thay thế chính cho watsonx trong lĩnh vực AI doanh nghiệp:

Cuối cùng, nền tảng phù hợp thường phụ thuộc vào các khoản đầu tư hạ tầng hiện có của công ty bạn và trình độ kỹ thuật của nhóm.

Việc cần làm là tiến hành nghiên cứu độc lập và dành thời gian cần thiết. Thử nghiệm một số trường hợp sử dụng thực tế. Kiểm tra tính tương thích và yêu cầu quản trị từ sớm, và đảm bảo nền tảng phù hợp với mô hình hoạt động của bạn (không chỉ trong bản demo).

Mở rộng quy trình làm việc AI của bạn, không chỉ mô hình AI.

watsonx có thể cung cấp nền tảng kỹ thuật để xây dựng và quản lý AI doanh nghiệp — nhưng kết quả phụ thuộc vào những gì diễn ra xung quanh nó. Gần như không thể có một mô hình “hoàn hảo”. Thay vào đó, hãy tập trung vào một trường hợp sử dụng có tác động lớn, chuẩn bị dữ liệu và các phê duyệt từ sớm, và xây dựng một quy trình lặp lại từ thí nghiệm đến sản xuất.

Nếu có một điều cần nhớ, đó là: AI chỉ có thể mở rộng quy mô khi quá trình triển khai cũng được mở rộng tương ứng. Quyền sở hữu rõ ràng, tài liệu tuân thủ kiểm toán và sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận là những yếu tố biến một dự án thử nghiệm thành công thành một giải pháp mà kinh doanh có thể tin tưởng và tái sử dụng.

Và ClickUp giúp bạn thực hiện điều đó bằng cách cung cấp một không gian làm việc duy nhất cho việc lập kế hoạch, hợp tác và quản lý triển khai xung quanh các dự án AI của bạn. Vậy tại sao phải chờ đợi? Đăng ký ClickUp ngay hôm nay — hoàn toàn miễn phí!

Câu hỏi thường gặp (FAQs)

watsonx.ai là nền tảng phát triển mô hình AI, watsonx.data là kho dữ liệu để truy cập dữ liệu doanh nghiệp, và watsonx.governance cung cấp các công cụ quản lý vòng đời AI và tuân thủ, cùng nhau tạo thành nền tảng watsonx hoàn chỉnh.

watsonx là nhà cung cấp hạ tầng sẵn có, mô hình cơ sở và công cụ quản trị giúp đẩy nhanh quá trình triển khai, nhưng nó ít linh hoạt hơn so với các giải pháp tùy chỉnh hoàn toàn được xây dựng từ đầu trên các khung phần mềm nguồn mở.

watsonx cung cấp các API và SDK để tích hợp với các hệ thống bên ngoài, nhưng thiếu các tính năng quản lý dự án tích hợp sẵn, do đó các nhóm thường sử dụng các công cụ bổ sung như ClickUp để quản lý các dự án AI và phối hợp công việc.

Sử dụng hiệu quả đòi hỏi kỹ năng về kỹ thuật dữ liệu, ML/AI và DevOps, mặc dù các công cụ không cần mã của nó có thể giảm bớt rào cản cho các trường hợp sử dụng đơn giản như xây dựng trợ lý AI. /