Dù gì thì gì, để triển khai AI thực tế cho doanh nghiệp thì không thể không đụng tới RAG – mà cái món này nó cực kỳ đau đầu, không hề đơn giản như lý thuyết quảng cáo. Thực tế triển khai nó nảy sinh ra nhiều vấn đề nhức óc hơn rất nhiều. Không chỉ chúng ta mà các ông sếp startup bên bển (Mỹ) hay đâu cũng vậy! Họ đã đi triển khai RAG thực tế cho các doanh nghiệp lớn nhỏ, và từ đó rút ra 8 bài học “XƯƠNG MÁU” dưới giúp mọi người tránh mắc sai lầm và bước chắc từng bước khi áp dụng cho doanh nghiệp của chính mình (chi tiết ở file gốc của Microsoft dưới cmt nhé, khá dài 24 trang vì mỗi ô 1 nỗi đau kể ko hết
). Mn xem có đúng ko nhé, mình nghĩ mỗi doanh nghiệp khi triển khai sẽ có 1 bài học riêng, có khi nhiều hơn 8 bài học này nhiều. Nếu có thể hãy chia sẻ thêm bài học xương máu của riêng mình giúp mn cùng học hỏi, tránh sai lầm nhé. 
). Mn xem có đúng ko nhé, mình nghĩ mỗi doanh nghiệp khi triển khai sẽ có 1 bài học riêng, có khi nhiều hơn 8 bài học này nhiều. Nếu có thể hãy chia sẻ thêm bài học xương máu của riêng mình giúp mn cùng học hỏi, tránh sai lầm nhé. -
Đừng chờ hoàn hảo mới bắt đầu!
Ai mà chẳng muốn sản phẩm ra đời phải thật hoành tráng, nhưng mà thực tế thì không đơn giản vậy đâu. Các sếp khuyên là cứ “bung” sản phẩm nhanh nhất có thể, MVP thôi cũng được. Sau đó thu thập phản hồi rồi cải tiến dần từng chút một.
-
Chuẩn bị tinh thần chiến đấu với dữ liệu “siêu bẩn”
AI giỏi thế nào mà dữ liệu “bẩn” thì cũng chịu thua. Thực tế là dữ liệu trong doanh nghiệp thường rối như tơ vò, phi cấu trúc kinh khủng. Bạn sẽ tốn rất nhiều thời gian và sức lực để làm sạch và chuẩn hóa chúng. Đừng ngần ngại đầu tư các công cụ hỗ trợ ngay từ đầu.
-
AI “bao sân” mọi thể loại dữ liệu
Trước đây nghĩ AI chỉ dành cho văn bản, giờ thì AI chơi luôn cả hình ảnh, âm thanh, video luôn rồi. Thử nghiệm mạnh dạn hơn một chút đi, biết đâu bạn sẽ tìm ra những ứng dụng thú vị chưa từng nghĩ tới?
-
Con người vẫn là “thước đo” chuẩn nhất
Dù AI có phát triển cỡ nào, ban đầu vẫn cần con người đánh giá để xác định chất lượng và định hướng phát triển sản phẩm. Xây dựng đội ngũ đánh giá chuyên nghiệp là việc quan trọng, giúp AI “lớn nhanh như thổi”.
-
Lý thuyết thì hay, thực tế mới phũ phàng
Đừng bao giờ tin tưởng hoàn toàn vào lý thuyết. Hãy chú ý vào phản hồi từ người dùng thật, dù có phũ phàng thì vẫn rất đáng giá. Nó sẽ giúp bạn nhận ra sai sót sớm và điều chỉnh sản phẩm kịp thời.
-
Đừng để AI “cô đơn”
Mô hình AI của bạn dù “xịn” tới đâu, nếu không hòa hợp với hệ thống sẵn có thì cũng chẳng làm được gì nhiều. Đừng bỏ quên việc đồng bộ hệ thống, nó mới thực sự quyết định thành bại khi triển khai AI.
-
RAG – không phải chuyện “plug & play”
Đừng bao giờ nghĩ RAG chỉ cần cắm vào là chạy. Thực tế, RAG là một hệ thống cực kỳ phức tạp với nhiều thành phần phải lắp ráp một cách thủ công và tinh tế. Chuẩn bị tinh thần sẽ phải điều chỉnh, tối ưu liên tục nhé!
-
Quản trị AI ngay từ khi còn “trứng nước”
Đừng đợi sản phẩm đã chạy rồi mới quay lại vá lỗi quản trị và bảo mật. Xây dựng các nguyên tắc kiểm soát, quyền truy cập và trách nhiệm từ sớm sẽ giúp bạn tiết kiệm nhiều công sức và tiền bạc sau này.
Tóm lại, tương lai AI trong doanh nghiệp rất sáng, nhưng trước khi mơ xa hãy chắc chắn bạn giải quyết tốt các vấn đề đau đầu này nhé! Chúc bạn vững bước và sớm gặt hái thành công với AI thực tế!
https://cdn-dynmedia-1.microsoft.com/is/content/microsoftcorp/microsoft/final/en-us/microsoft-product-and-services/March-2025-rag-and-the-future-of-intelligent-enterprise-applications.pdf
