, hiện đã là năm thứ chín, là hội nghị thường niên tập trung vào việc tạo điều kiện kết nối, học tập, truyền cảm hứng và hợp tác trong cộng đồng khởi nghiệp. Theo Sáng kiến Đầu tư mạo hiểm của Đại học Stanford, Massachusetts đã tạo ra nhiều công ty khởi nghiệp kỳ lân nhiều thứ ba (52) từ năm 2021–2024, chỉ sau California (358) và New York (137). Và với hơn 100 phiên họp và 300 diễn giả, cả số lượng người tham dự và phạm vi chủ đề đều rất ấn tượng đối với một sự kiện khu vực.
Nhưng khi đám đông tụ tập mỗi ngày tại địa điểm của Đại học Suffolk, có một điều rõ ràng:Những người sáng lập, nhà đầu tư, nhà công nghệ và nhà điều hành đều đang làm việc điên cuồng để có được bước nhảy sớm lên con tàu AI. Con tàu này lớn cỡ nào? Forrester dự báo rằng chi tiêu công nghệ của Hoa Kỳ sẽ làm lu mờ 2,6 nghìn tỷ USD vào năm 2025 (mức tăng trưởng mạnh mẽ 5,6%), trong đó phần lớn là do các cơ hội và thách thức liên quan đến AI. Ba trong số những phiên thảo luận AI sâu sắc nhất và những bài học quan trọng kèm theo mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thuộc mọi tổ chức thuộc mọi quy mô nên sử dụng, bao gồm những nội dung chi tiết bên dưới.
Các tham luận viên cảm thấy rằng các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nhà tuyển dụng nhân tài sẽ phải đối mặt với vô số thách thức trong vài năm tới:từ sự khan hiếm nhân tài AI và biết nên ưu tiên những kỹ năng nào cho đến việc quyết định giữa tuyển dụng và đào tạo và xây dựng văn hóa kỹ thuật sẵn sàng cho việc tích hợp AI.
Tommy Barth, giám đốc cấp cao về hoạt động và phân tích nhân tài tại Apollo.io, đã tập trung vào mức độ tác động của AI ngay cả đến quá trình tuyển dụng và đánh giá nhân tài - vì công ty hiện thực hiện các cuộc phỏng vấn tập trung vào AI cho các vai trò tập trung vào công nghệ. Những cuộc phỏng vấn này “nhằm đảm bảo rằng các ứng viên không chỉ quan tâm đến AI mà còn có mức độ thông thạo AI nhất định”. Công ty cũng đang sử dụng việc áp dụng AI làm tiêu chuẩn đánh giá hiệu suất, trong đó các cá nhân phải “nêu rõ cách họ sử dụng AI trong công việc để đạt được hiệu quả”.
Bản tóm tắt của phiên này đã nêu rõ nhất điều đó:“Với các sản phẩm AI tràn ngập thị trường, việc xây dựng thứ gì đó ấn tượng về mặt kỹ thuật là chưa đủ - bạn cần phải nổi bật về mặt chiến lược”. Một trong những hiểu biết sâu sắc chính là sự cần thiết của chiến lược phát triển AI nhằm giải quyết điểm yếu tạo ra — hoặc có khả năng tạo ra — tác động tiêu cực đáng kể đến cộng đồng người tiêu dùng hoặc doanh nghiệp.
Scott Weller, CTO và đồng sáng lập của công ty khởi nghiệp AI EnFi, một giải pháp tự động hóa và thông minh dữ liệu để quản lý tín dụng thương mại, đã quan tâm đến vấn đề này. Anh ấy coi hồ sơ khách hàng lý tưởng thực sự là một cộng đồng có những điểm yếu tương tự. Ông tuyên bố:"Chỉ xây dựng một sản phẩm thì không có khả năng xây dựng cộng đồng. Bạn thực sự phải giải quyết các điểm yếu và bạn phải giải quyết các điểm yếu bằng hậu quả... cộng đồng được xây dựng xung quanh các hậu quả."
Các tham luận viên trong phiên này tập trung vào cách thu thập và sử dụng dữ liệu chất lượng cao cho các mô hình AI. Các điểm chính là kiểm soát chi phí thu thập dữ liệu trong khi vẫn duy trì số lượng/chất lượng, cân nhắc việc chú thích dữ liệu phức tạp (ví dụ:thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và áp dụng các phương pháp thu thập dữ liệu có đạo đức đồng thời tránh sai lệch trong bộ dữ liệu. Nhưng chủ đề chung trong phiên họp kéo dài một giờ là:Trước tiên, hãy xây dựng chiến lược dữ liệu của bạn — bao gồm thu thập dữ liệu, lưu trữ, dòng dõi, phả hệ, mục đích, đảm bảo chất lượng, quản trị và quy trình — trước khi gấp rút xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và ra mắt AI.
Nirav Shah, Giám đốc điều hành của nhà cung cấp giải pháp phân tích OnPoint Insights và giáo sư phụ trợ tại Đại học Tufts, đã tóm tắt vấn đề một cách thú vị bằng cách nói:"Mọi người không dành nhiều thời gian cho [xây dựng chiến lược dữ liệu]. Mọi người đều muốn thu thập dữ liệu và xây dựng các mô hình LLM, điều này rất tốt cho POC hoặc MVP. Nhưng chiến lược dữ liệu rất quan trọng."
Bạn muốn tìm hiểu thêm? Khách hàng của Forrester có thể sắp xếp thời gian với tôi để tìm hiểu cách áp dụng ba kiến thức cốt lõi này vào chiến lược kinh doanh của bạn.