Cách BMW Group thúc đẩy khả năng phục hồi hoạt động kinh doanh bằng AI tạo sinh

Matthias Patzak:
Chào mừng bạn đến với podcast Executive Insights, được thực hiện bởi AWS. Tôi là Matthias Patzak. Tôi là một chuyên gia chiến lược doanh nghiệp của AWS.

Tôi rất vui khi được tham gia cùng Marco Gorgmaier, phó chủ tịch phụ trách nền tảng và dịch vụ doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo dữ liệu tại BMW Group. Marco, cảm ơn anh đã tham gia cùng chúng tôi.

Marco Gorgmaier:
Cảm ơn anh vì đã mời tôi.

Matthias Patzak:
Chào mừng bạn đến với podcast Executive Insights, được thực hiện bởi AWS. Tên tôi là Matthias Patzak. Tôi là một chuyên gia chiến lược doanh nghiệp của AWS và tôi rất vui khi được nói chuyện với Marco.

Marco Gorgmaier:
Chào, Matthias. Cảm ơn anh rất nhiều vì đã mời tôi.

Matthias Patzak:
Vâng, Marco, chào mừng đến với podcast. Marco Gorgmaier là phó chủ tịch phụ trách nền tảng và dịch vụ doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo dữ liệu tại BMW Group. Marco, anh có thể giới thiệu bản thân và cho chúng tôi biết thêm đôi chút về vai trò của anh tại BMW Group và những công việc anh làm không?

Marco Gorgmaier:
Vâng, tôi rất sẵn lòng. Với tổ chức nền tảng toàn cầu của chúng tôi, chúng tôi là một tổ chức rất quan trọng trong việc triển khai và điều chỉnh quy mô AI trong toàn tổ chức, và hệ sinh thái nền tảng mà chúng tôi cung cấp cho các đội ngũ về cơ bản là yếu tố cốt lõi cho quá trình đó. Vì vậy, chúng tôi thực sự cố gắng đảm bảo rằng chúng tôi nâng cao kỹ năng, tất cả nhân viên đều biết hệ sinh thái của chúng tôi, biết hiệu quả mà họ có thể đạt được từ đó và đưa vào tổ chức.

Matthias Patzak:
Nhưng đó không chỉ là một nền tảng duy nhất, vì vậy không chỉ có một nền tảng duy nhất cho AI tạo sinh dữ liệu. Đó là nhiều nền tảng doanh nghiệp.

Marco Gorgmaier:
Vâng, chính xác. Đó thực chất là nhiều ngăn xếp nền tảng. Vì vậy, một phần quan trọng tất nhiên là các nền tảng ERP, nền tảng SAP. Tiếp theo, chúng tôi có ngăn xếp đám mây của mình, nơi chúng tôi phát triển các ứng dụng của mình. Các ứng dụng tự phát triển, mà chúng tôi gọi là nền tảng đám mây tiêu chuẩn, sử dụng rất nhiều dịch vụ được quản lý ở đó. Và sau đó, chúng tôi có nền tảng dữ liệu và AI, đang phát triển rất mạnh mẽ cùng nhau.

Chúng tôi bắt đầu toàn bộ hành trình với trung tâm dữ liệu đám mây vào năm 2017. Đó là khi chúng tôi thực sự đảm bảo đưa tất cả dữ liệu lại với nhau trên một nền tảng. Vì vậy, chúng tôi đã xây dựng quy trình tải nhập cho toàn bộ hệ thống trong môi trường của chúng tôi. Chúng tôi đã thành lập một tổ chức xoay quanh vấn đề đó, khi đó được gọi là văn phòng chuyển đổi dữ liệu, nơi chúng tôi cũng triển khai các vai trò mới vào công ty. Vì vậy, chúng tôi có các phòng ban chức năng về quản lý dữ liệu và chính phủ trong kinh doanh, người quản lý dữ liệu có kiến thức về lĩnh vực, kiến thức về quy trình từ góc độ kinh doanh để kiểm soát ngữ nghĩa cho dữ liệu. Và tất nhiên là tổ chức kỹ thuật của chúng tôi, các kỹ sư dữ liệu trên khắp các trung tâm toàn cầu của chúng tôi. Chúng tôi thực sự trải rộng trên toàn cầu, tại Mỹ, Đức và tất nhiên là trụ sở chính của chúng tôi, sau đó là các trung tâm phát triển phần mềm ở Ấn Độ, Bồ Đào Nha, Nam Phi. Vì vậy, tổ chức của chúng tôi rất, rất toàn cầu. Chúng tôi đã thành lập các đội ngũ kỹ thuật dữ liệu của mình và sau đó giúp thực sự tăng tốc độ tích hợp môi trường hiện có của chúng tôi.

Matthias Patzak:
Tổ chức nền tảng của anh có quy mô nhân sự xấp xỉ bao nhiêu?

Marco Gorgmaier:
Trên toàn cầu, có hơn 1.000 nhân sự, bao gồm cả các trung tâm.

Matthias Patzak:
Ý là tổ chức của anh, tổ chức nền tảng của anh?

Marco Gorgmaier:
Có.

Matthias Patzak:
Chà.

Marco Gorgmaier:
Đó là một tổ chức khá lớn, nhưng thực ra là nền tảng cho toàn bộ công ty và tổng số kỹ sư của chúng tôi trong tập đoàn.

Matthias Patzak:
Nền tảng là một thuật ngữ được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng. Trong nghiên cứu mới nhất của Dora... Nền tảng là một thuật ngữ được sử dụng rộng rãi. Trong báo cáo nghiên cứu mới nhất của Dora về DevOps, 84% tổ chức được khảo sát cho biết họ sử dụng một nền tảng ở góc độ rộng hơn, nhưng thuật ngữ này không thực sự được định nghĩa tốt. Từ quan điểm của anh, nền tảng là gì và điều gì làm nên một nền tảng thành công?

Marco Gorgmaier:
Chà, tôi nghĩ đối với chúng tôi, và có lẽ tôi bắt đầu với... Bởi vì điều này thực sự phụ thuộc vào nền tảng nào, nhưng bắt đầu với nền tảng đám mây tiêu chuẩn của chúng tôi, chúng tôi nói rằng đó thực sự là một nền tảng nơi chúng tôi có thể đảm bảo việc phát triển, triển khai, quản lý các ứng dụng của chúng tôi và sau đó là mọi thứ anh cần xung quanh đó. Anh muốn có khả năng điều chỉnh quy mô và tính hiệu quả. Vì vậy, tôi nghĩ rất nhiều định nghĩa tiêu chuẩn anh sẽ tìm thấy ở khắp mọi nơi.

Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng điều thực sự quan trọng và cũng cần đặt ra câu hỏi là, điều gì không phải là một nền tảng tại tập đoàn BMW. Tôi nghĩ điều quan trọng là chúng tôi thực sự bao gồm các đặc điểm cụ thể mà chúng tôi sở hữu. Mỗi tổ chức lớn đều có những đặc thù riêng, từ các chính sách cụ thể đến những đặc điểm cụ thể liên quan đến thiết lập mạng của họ. Tất cả những điều đó. Và đó là điều mà chúng tôi đảm bảo sẽ triển khai trên các nền tảng của mình, bởi vì điều đó đẩy nhanh quá trình làm quen dành cho tất cả các đội ngũ mới sử dụng nền tảng. Điều đó cũng làm cho việc sử dụng các nền tảng trở nên hấp dẫn, vì khi anh đã hoàn thành tất cả các yêu cầu quản trị và có một dấu kiểm xác nhận về điều đó, anh sẽ cảm thấy hài lòng khi sử dụng nền tảng.

Matthias Patzak:
Anh có bao nhiêu người dùng cho nền tảng của mình, số lượng kỹ sư hoặc đội ngũ?

Marco Gorgmaier:
Số lượng kỹ sư, thực sự là hơn 10.000 kỹ sư trên toàn bộ hệ thống nền tảng sử dụng các nền tảng khác nhau của chúng tôi. Và khi nói đến hệ sinh thái dữ liệu và AI của chúng tôi, chúng tôi có khoảng 40.000 người dùng sử dụng nền tảng đó, bởi vì rõ ràng có rất nhiều người dùng kinh doanh. Vì vậy, chúng tôi có quy mô khá lớn trong công ty.

Matthias Patzak:
Tổ chức của anh thực sự đã trở thành một tổ chức phát triển phần mềm và công nghệ lớn?

Marco Gorgmaier:
Vâng, anh có thể nói như vậy. Và tôi nghĩ rằng yếu tố cốt lõi quan trọng là cách tiếp cận của chúng tôi để xây dựng các trung tâm phát triển phần mềm của mình. Đó thực sự là một nỗ lực lớn trong việc sử dụng nguồn lực nội bộ, chúng tôi đã xây dựng các đội ngũ kỹ sư trong những năm qua và chúng tôi tiếp tục phát triển, chúng tôi đã thêm hai trung tâm mới gần đây ở Romania và Ấn Độ vào năm ngoái. Vậy nên, tôi nghĩ chúng tôi sẽ phát triển hơn nữa.

Matthias Patzak:
Tuyệt vời. Và trong bối cảnh dữ liệu và AI tạo sinh, nền tảng của anh cung cấp những dịch vụ nào?

Marco Gorgmaier:
Tôi nghĩ rằng đó là một tập hợp dịch vụ rất rộng. Đương nhiên, mọi thứ liên quan đến quản lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, toàn bộ phần quản trị cho dữ liệu và AI với Đạo luật UEI chẳng hạn, hoặc các quy định khác. Ý tôi là, đó tất nhiên là một điều rất quan trọng đối với chúng tôi. Chúng tôi cần tuân thủ, và khi nhìn kỹ vào yêu cầu pháp lý đối với ô tô, chúng tôi cần phải rất, rất chắc chắn rằng chúng tôi đáp ứng tất cả các yêu cầu quản trị.

Matthias Patzak:
Và anh đã tích hợp yêu cầu của chính phủ vào các dịch vụ nền tảng?

Marco Gorgmaier:
Chính xác.

Matthias Patzak:
Như vậy, người dùng nền tảng, khi họ sử dụng dịch vụ của anh, có thể thấy đơn giản, hiệu quả và không căng thẳng, đặc biệt là từ góc độ quy định và bảo mật.

Marco Gorgmaier:
Vâng, chính xác. Vì họ đang được hướng dẫn. Ví dụ như đối với các ứng dụng AI của chúng tôi, chúng tôi có một khung AI, khung quản trị, nơi họ được hướng dẫn thông qua đánh giá rủi ro, và sau đó tất nhiên là ghi chép tài liệu. Những phần khác của chúng tôi bao gồm phát triển mô hình AI, mọi thứ xoay quanh điều đó, các dịch vụ mà anh cần. Chúng tôi có một số trường hợp sử dụng khá thú vị trong các nhà máy của chúng tôi cũng là nơi chúng tôi thực hiện kiểm tra chất lượng đối với ô tô, về kích thước khe hở, vết trầy xước, tất cả những thứ đó. Sau đó, tất nhiên GenAI đã xuất hiện và chúng tôi cũng có một nền tảng tự phục vụ bằng GenAI. Đó là nền tảng chúng tôi vừa ra mắt, nhắm mục tiêu đến tất cả người dùng doanh nghiệp của chúng tôi. Chúng tôi gọi đó là trợ lý Group AI tại BMW Group. Và ý tưởng thực sự là tôi có thể xây dựng các ứng dụng tự phục vụ dễ dàng, các ứng dụng GenAI cho công việc hàng ngày của mình.

Matthias Patzak:
Tuyệt vời. Điều mà tôi thấy ở nhiều tổ chức là họ xây dựng các nền tảng, và mục đích của nền tảng chủ yếu là mục đích kỹ thuật. Hầu như là để làm việc hiệu quả hơn hoặc tiết kiệm chi phí hơn, nhưng thường không thực sự hỗ trợ kinh doanh. Từ góc độ AI tạo sinh dữ liệu, anh có thể chia sẻ đôi chút chiến lược kinh doanh thực tế của tập đoàn BMW liên quan đến dữ liệu và AI tạo sinh không?

Marco Gorgmaier:
Vâng, rất sẵn lòng. Tôi nghĩ điều anh đề cập là một điểm rất quan trọng. Chúng tôi luôn cố gắng đảm bảo... Bởi vì, ý tôi là, mọi tổ chức nền tảng đều yêu thích công nghệ, vì vậy họ thích xây dựng các nền tảng và chức năng. Và tôi nghĩ rằng điều quan trọng là thiết lập điều chỉnh giữa kinh doanh và CNTT. Đó là điều chúng tôi thực sự đảm bảo từ góc độ tổ chức. Như tôi đã đề cập trước đó, khi chúng tôi bắt đầu hành trình với văn phòng chuyển đổi dữ liệu của mình, chúng tôi đảm bảo rằng, ví dụ, đối với mọi tài sản dữ liệu, đó là cách mà chúng tôi gọi các tập dữ liệu đã được chuẩn bị cho việc phân tích dữ liệu. Chúng tôi đảm bảo rằng luôn có một người chịu trách nhiệm về mặt kinh doanh, tức là người quản lý dữ liệu và nhóm kỹ thuật. Đó là cách chúng tôi bắt đầu với dữ liệu thông qua trung tâm dữ liệu đám mây.

Và bây giờ, chúng tôi thực sự làm điều tương tự cho AI tạo sinh. Chúng tôi thường bắt đầu từ trường hợp sử dụng và đặt câu hỏi: “Vậy mục tiêu mà tôi muốn đạt được từ góc độ kinh doanh là gì?” Tôi muốn đảm bảo chất lượng trong quy trình sản xuất và sau đó tôi xem xét rằng “tôi có thể sử dụng công nghệ nào cho việc đó?” Và sau đó “tôi cần dữ liệu gì cho điều đó?”

Tôi nghĩ điều mới mẻ với GenAI hiện nay, đặc biệt là khi nhìn vào các tác tử, thực sự cho thấy làn sóng tiếp theo đang đến. Chúng tôi hiện đã tải nhập dữ liệu vào Trung tâm dữ liệu đám mây (CDH), nhưng bây giờ bạn cần truy cập giao dịch vào tất cả các ứng dụng trong môi trường của chúng tôi. Và như anh có thể tưởng tượng, chúng tôi có một môi trường ứng dụng khổng lồ trải dài từ ứng dụng cũ đến các ứng dụng xây dựng hoạt động trên đám mây hiện đại, các ứng dụng sẵn có. Vì vậy, anh sẽ có tất cả mọi thứ trong ngăn xếp của mình. Bây giờ, anh cần đảm bảo rằng anh có thể truy cập tất cả các hệ thống này với quyền và vai trò của người dùng cụ thể để có thể tận dụng tối đa tiềm năng của các tác tử. Vì vậy, tôi tin rằng việc kết hợp doanh nghiệp cùng với quy trình và kiến thức chính của họ ngay từ đầu là hết sức quan trọng.

Matthias Patzak:
Tôi rất ấn tượng với số lượng các nhà phát triển phần mềm trong đội ngũ nền tảng của anh và số lượng nhà phát triển trong các đội ngũ hiện hành. Anh có thể chia sẻ thêm một số thông tin và số liệu, đặc biệt là về dữ liệu không? Tôi thực sự không rõ loại dữ liệu nào, cũng như số lượng dữ liệu mà anh tạo ra trong một ngày hoặc mỗi phút. Hoặc anh có loại dữ liệu nào?

Marco Gorgmaier:
Vâng, như tôi đã nói, nó thực sự đến từ tất cả các hệ thống, từ hệ thống ERP, hệ thống SAP, đến các ứng dụng tự phát triển. Và tôi nghĩ trong trung tâm dữ liệu đám mây, chúng tôi có 14.000 vùng lưu trữ S3. Chúng tôi quản lý hơn 7.000 bộ dữ liệu và chúng tôi hỗ trợ hơn 1.500 trường hợp sử dụng. Đó là một con số khá lớn mà chúng tôi đang hỗ trợ cho đến nay.

Matthias Patzak:
Vâng, nghe có vẻ rất thú vị. Và làm thế nào anh biết rằng các nền tảng của anh đang được người dùng nội bộ chấp nhận? Liệu có bắt buộc sử dụng nền tảng của anh không, hay có bất kỳ động lực nào để khuyến khích việc sử dụng?

Marco Gorgmaier:
Vâng, tất nhiên rồi. Ý tôi là, đó luôn là thách thức lớn trong một công ty khi anh sử dụng các nền tảng. Tôi tin rằng luôn có một sự đánh đổi giữa việc chuẩn hóa và hiệu quả. Đó là điều anh muốn từ góc độ công ty, và ngược lại, anh cũng cần sự tự do trong công ty, vì anh muốn có không gian cho sự đổi mới, không gian cho việc thử nghiệm.

Vì vậy, tôi nghĩ đó là một thách thức quan trọng để tìm ra sự cân bằng phù hợp ở đây, và đó là một quá trình liên tục. Đó không bao giờ là điều anh đã đạt được. Tôi nghĩ rằng chúng ta phải luôn thực hiện bước tiếp theo. Và thách thức lớn khác với tư cách là một đội ngũ nền tảng, theo tôi là phải đảm bảo rằng anh không trở thành điểm trở ngại, đặc biệt là khi xem xét những đánh đổi đó. Vì vậy, điều chúng tôi cố gắng làm là, tất nhiên chúng tôi áp dụng việc bắt buộc sử dụng các nền tảng, điều này được xác định rõ ràng, như tôi đã đề cập từ góc độ quản trị, chúng tôi thực hiện điều đó.

Đó là một phần, nhưng tôi nghĩ rằng động lực chính, và đó cũng là điều anh thấy trong một thị trường, là xu hướng “người chiến thắng nhận hết”. Và tôi nghĩ rằng khi nhìn vào trung tâm dữ liệu đám mây, đó là điều mà chúng tôi quản lý rất tốt, vì đến một thời điểm nào đó, mọi người nhận ra rằng, “Được rồi, đã có sẵn rất nhiều tập dữ liệu được tuyển chọn. Tôi có thể kết hợp với các dữ liệu khác mà hoàn toàn có ý nghĩa khi kết nối với điều này.” Chúng tôi cung cấp các bộ kết nối tiêu chuẩn để tải nhập, với chất lượng tốt cho khung tải nhập. Tất cả những điều đó đã tích lũy lại và đến một lúc nào đó, nó thực sự trở nên rất quan trọng. Và điều này cũng đang mang lại cho chúng tôi một lợi thế khởi đầu cho nền tảng AI của chúng tôi, vì chúng tôi đã thực hiện điều tương tự. Bây giờ chúng tôi có một cơ sở tốt và chúng tôi cũng có thể mở rộng quy mô về mặt đó.

Matthias Patzak:
Một vấn đề với các nền tảng dữ liệu mà tôi thường thấy là chúng lưu trữ rất nhiều dữ liệu. Anh có thể đã nghe đến thuật ngữ “dữ liệu là tài nguyên dầu mỏ mới”, sau đó mọi người bắt đầu thu thập tất cả các loại dữ liệu. Làm thế nào để anh đảm bảo rằng anh chỉ lưu trữ dữ liệu cần thiết?

Marco Gorgmaier:
Vâng, tôi nghĩ đó là một thách thức lớn, chúng tôi là một công ty ô tô và chúng tôi tập trung rất nhiều vào hiệu quả. Đó cũng là lý do tại sao chúng tôi thực sự cố gắng quản lý chi phí, và như anh đã nói, lưu trữ bất kỳ dữ liệu nào cũng sẽ rất tốn kém. Và thậm chí còn hơn thế nữa khi chúng tôi nhìn vào AI tạo sinh và dữ liệu phi cấu trúc. Vì vậy, điều chúng tôi cố gắng triển khai là một quy trình quản lý vòng đời rất nghiêm ngặt. Đối với các tập dữ liệu không được sử dụng, anh sẽ nhận được thông báo và đến một lúc nào đó, chúng tôi sẽ thực sự xoá những tập dữ liệu đó. Đầu tiên, chúng tôi sẽ lưu trữ chúng và sau đó mới xóa thật sự, vì nếu không, chi phí sẽ tăng vọt.

Phần khác là trong cổng thông tin dữ liệu và AI của chúng tôi, chúng tôi luôn liên kết các trường hợp sử dụng với các tài sản dữ liệu. Như vậy, anh sẽ có một dòng chảy rất rõ ràng đến các hệ thống, đồng thời cũng biết ai đang sử dụng các tập dữ liệu đó, trong các trường hợp sử dụng nào và những trường hợp sử dụng này có được quản lý một cách chủ động hay không. Do đó, bên trong cổng thông tin của chúng tôi, đó thực sự là cơ sở nơi chúng tôi có tất cả các số liệu thống kê để chúng tôi có thể quản lý dữ liệu, và nếu anh thêm một trường hợp sử dụng mới, tất nhiên anh cũng có thể xác định rằng anh cần các hệ thống nguồn mới được thêm vào với dữ liệu mới cho trường hợp sử dụng của mình.

Matthias Patzak:
Nhiều tổ chức cảm thấy thực sự khó khăn trong việc thu hút nhân tài trong không gian dữ liệu, bởi vì tính cạnh tranh cao và cần rất nhiều kiến thức chuyên môn. Làm thế nào để anh thu hút nhân tài?

Marco Gorgmaier:
Tôi nghĩ có một yếu tố là thương hiệu. Tập đoàn BMW thực sự có yếu tố thương hiệu rất mạnh, và điều đó chắc chắn rất hữu ích. Đó là một phần. Phần còn lại là, như tôi đã đề cập trước đó, tôi nghĩ rằng điều rất quan trọng là chúng tôi thực sự bắt đầu, bắt đầu tìm nguồn nhân tài trên toàn cầu để không chỉ phụ thuộc vào một thị trường hoặc trụ sở chính của chúng tôi, mà thực sự tận dụng nhân tài trên toàn cầu. Và theo tôi, đó là một bước rất quan trọng để chúng tôi có được đội ngũ nhân tài phù hợp. Ngoài ra, tôi nghĩ có rất nhiều cuộc thảo luận về các nhà khoa học dữ liệu, và tất nhiên họ rất quan trọng, nhưng chúng tôi đã thực sự nhận ra rằng, điều quan trọng không kém là phải có đội ngũ kỹ sư dữ liệu. Bởi vì nếu anh không kết nối các hệ thống nguồn của mình một cách đáng tin cậy và ổn định, thì không có gì để các nhà khoa học dữ liệu nghiên cứu.

Matthias Patzak:
Có một cuộc khảo sát từ New Vantage Partners hiện giờ là Wavestone về dữ liệu lớn. Và từ quan điểm của họ cũng như từ dữ liệu dịch vụ của họ, chỉ ra rằng vấn đề lớn nhất đối với việc áp dụng dữ liệu kinh doanh, tức là dữ liệu người dùng kinh doanh, chính là văn hóa, chứ không phải công nghệ. Vậy anh có ý kiến như thế nào về điều này?

Marco Gorgmaier:
Tôi tin rằng điều này là đúng. Đúng vậy. Điều này hoàn toàn phù hợp với quan sát của tôi. Tôi nghĩ đây chắc chắn là điều cần có sự dẫn dắt từ lãnh đạo. Tôi nghĩ điều thực sự quan trọng là, thú thực, tôi không thích cách nói “tư duy dữ liệu” cho lắm, hay “công ty dựa trên dữ liệu”. Tôi nghĩ chúng tôi vẫn là một công ty hướng đến sản phẩm. Tuy nhiên, điều rất quan trọng là tạo ra một tư duy rằng mọi quyết định và hành động cần được hỗ trợ bởi dữ liệu. Và tôi nghĩ đó là điều chúng tôi đã thực sự phát triển được trong những năm qua và điều đó cần có thời gian. Vì vậy, anh cần bắt đầu hành trình của mình từ sớm.

Phần khác là chúng tôi hỗ trợ rất nhiều cho tất cả nhân viên của chúng tôi. Tôi nghĩ điều đó rất quan trọng. Anh cần tổ chức các buổi đào tạo, anh cần giúp mọi người xóa đi nỗi sợ hãi. Tôi nghĩ điều tương tự cũng áp dụng cho AI bây giờ. Anh chỉ cần cung cấp cho mọi người môi trường nơi họ có thể thử nghiệm, nơi họ có thể thực hiện, nơi họ cảm thấy an toàn. Và đó là điều chúng tôi cố gắng thực hiện với các nhân viên kinh doanh ở một phía. Phía còn lại tất nhiên là với tổ chức kỹ thuật của chúng tôi. Ví dụ, trong tất cả các trung tâm của chúng tôi, chúng tôi có các học viện nền tảng. Tại đó, anh sẽ được đào tạo làm quen với tất cả các thông số kỹ thuật, và chúng tôi cũng đang hợp tác rất chặt chẽ với AWS về công nghệ đám mây của chúng tôi trong vấn đề này.

Matthias Patzak:
Thật thú vị. Đây là điều tôi thường quan sát thấy, đó là sự thiếu sót, rằng các nền tảng chỉ đang xây dựng dịch vụ, nhưng họ không thực sự đầu tư vào việc hỗ trợ và đào tạo người dùng dịch vụ nền tảng, đặc biệt là những người trong lĩnh vực kinh doanh nên thúc đẩy hành động dựa trên dữ liệu. Và đây là lý do tại sao nhiều tổ chức không thực sự tận dụng tất cả các khoản đầu tư vào dữ liệu.

Matthias Patzak:
Anh có thể chia sẻ một số đổi mới và trường hợp sử dụng mà BMW Group hiện đang thực hiện không?

Marco Gorgmaier:
Vâng, tôi rất vui được chia sẻ một số trường hợp sử dụng và tôi nghĩ đó là các trường hợp sử dụng JNI rất điển hình. Chúng tôi vừa ra mắt một trợ lý dự thầu ở đó cho... Khi chúng tôi làm việc cùng các đối tác bên ngoài, chúng tôi thường thực hiện dự thầu. Bằng việc viết những tài liệu này theo cách rất chuẩn hóa, chúng tôi đã xây dựng một dịch vụ JNI nhỏ giúp hướng dẫn tất cả các bước đó, đảm bảo rằng anh sẽ có tất cả các điều khoản pháp lý phù hợp. Điều này nghe có vẻ đơn giản, nhưng nó mang lại rất nhiều hiệu quả trong quy trình này. Và điều tương tự cũng áp dụng cho việc tạo văn bản tiếp thị. Tôi nghĩ rằng những trường hợp điển hình mà chúng tôi thấy được sức mạnh của GenAI hiện nay. Rất nhiều những trường hợp sử dụng này đã được triển khai. Một trường hợp khác mà chúng tôi đang triển khai là, chúng tôi có các nhân viên CIC, tức là nhân viên trung tâm tương tác khách hàng, đang sử dụng AI tạo sinh để cung cấp những câu trả lời chính xác.

Và điều tương tự bây giờ đã được triển khai trên trang web của chúng tôi và trong ứng dụng MyBMW trên điện thoại. Trong bước tiếp theo, chúng tôi cũng sẽ áp dụng vào trợ lý cá nhân thông minh trong xe ô tô. Tôi nghĩ rằng đó là một ví dụ tuyệt vời về cách mà các nền tảng hoạt động. Anh xây dựng một dịch vụ một lần và sau đó có thể sử dụng lại trong các bối cảnh khác nhau, sử dụng lại các khối dựng kỹ thuật cho các dịch vụ. Và tôi nghĩ rằng đó là một trường hợp sử dụng khá thú vị, thực sự nâng cao chất lượng khi nói đến-

Matthias Patzak:
Vâng, thực sự là thế.

Marco Gorgmaier:
... dịch vụ của chúng tôi dành cho khách hàng. Và một điều khác mà chúng tôi đang làm việc cùng với AWS là chúng tôi đang thí điểm một trường hợp sử dụng để đào tạo trước liên tục các mô hình nền tảng, trong đó chúng tôi tích hợp các đặc điểm cụ thể về model BMW. Điều này rất quan trọng vì nếu bạn muốn có thời gian phản hồi rất ngắn, việc sử dụng rack sẽ không hiệu quả trong trường hợp này. Tôi nghĩ rằng điều này sẽ rất thú vị, và điều đó quan trọng cho việc triển khai, chẳng hạn như trong xe ô tô hoặc trong các bối cảnh khác.

Matthias Patzak:
Có vẻ như đây là một tổ chức rất lớn, được phân tán rộng khắp với các trường hợp sử dụng thuộc các lĩnh vực hoàn toàn khác nhau. Anh vừa đề cập đến công nghệ pháp lý, công nghệ thị trường, công nghệ dịch vụ khách hàng. Tôi thực sự tò mò về khả năng phục hồi của hệ thống thiết lập được phân tán rộng khắp này. Làm thế nào để anh thiết lập kiến trúc tổ chức của mình để đảm bảo khả năng phục hồi?

Marco Gorgmaier:
Vâng, tôi nghĩ thực tế là... Nó bao trùm rất nhiều quy trình. Đúng vậy, đó thực sự là một nhận xét chính xác. Từ hậu cần sản xuất đến kinh doanh thương hiệu khách hàng, chúng tôi thực sự bao gồm tất cả các quy trình nội bộ. Tôi nghĩ điều tuyệt vời là có thể phá vỡ rào cản giữa các quá trình. Điều đó mang lại lợi ích lớn, đó là không có những tổ chức đơn lẻ chỉ quản lý quy trình cụ thể của họ. Và phần còn lại là tập đoàn BMW, mặc dù là một tổ chức phân tán từ góc độ toàn cầu, nhưng vẫn được quản lý rất tập trung. Điều này giúp chúng tôi dễ dàng hơn trong việc đảm bảo quản trị và triển khai các tiêu chuẩn. Và điều đó chắc chắn rất hữu ích, bởi vì nhìn chung, tổ chức của chúng tôi không thực sự phi tập trung.

Matthias Patzak:
Thật thú vị. Và anh thấy xu hướng nào sẽ xảy ra trong không gian ngành ô tô, trong không gian dữ liệu? Anh có điều gì muốn chia sẻ với chúng tôi không?

Marco Gorgmaier:
Tôi thấy và tôi tin rằng điều rất quan trọng là phải trang bị các tác tử trong một tổ chức, cụ thể là Tác tử AI. Ý tôi là, đây không phải là một xu hướng đặc thù cho ngành ô tô, nhưng thực sự là một điều mà chúng tôi thấy có tiềm năng lớn để đạt được hiệu quả hơn nữa trong tổ chức. Và tôi nghĩ một thách thức lớn không nhiều người nói đến là những gì tôi đã đề cập trước đó, anh cần chuẩn bị môi trường ứng dụng hiện có của mình cho điều đó. Tất nhiên, nếu anh đã có các ứng dụng hiện đại trong đám mây, điều đó sẽ giúp anh có một khởi đầu thuận lợi.

Nhưng tôi nghĩ thực tế trong mọi tổ chức lớn là anh luôn có sự kết hợp giữa các ứng dụng cũ và hiện đại. Và điều tôi thực sự thấy, và đó là nơi chúng tôi đã đầu tư rất nhiều công sức, là làm cho những ứng dụng đó có thể sử dụng cho các API, những API được mô tả theo cách mà anh có thể truy cập chúng bằng một mô hình ngôn ngữ lớn. Anh có vai trò và quyền hạn trên các ứng dụng đó để có thể thực sự truy cập chúng với quyền của người dùng cá nhân không? Đó chính là lĩnh vực mà chúng tôi đầu tư rất nhiều vào lúc này. Đó chính là liên kết đến nền tảng tự phục vụ AI của chúng tôi, trợ lý AI tập đoàn của chúng tôi, để sau đó có thể thực sự ở cấp độ nhân viên kinh doanh để phát triển các tác tử nhỏ và các trường hợp sử dụng riêng.

Matthias Patzak:
Vậy để đảm bảo khả năng phục hồi hơn, anh cần tách rời tổ chức và kiến trúc thông qua API. Liệu đây có phải là lời khuyên không?

Marco Gorgmaier:
Chắc chắn rồi. Tôi nghĩ rằng khả năng phục hồi rõ ràng có rất nhiều khía cạnh, nhưng chắc chắn rằng, nếu anh không xoay sở để có được sự tách rời, anh sẽ không thể điều chỉnh quy mô.

Matthias Patzak:
Và để kết thúc, anh có lời khuyên nào dành cho các đồng nghiệp trong ngành về cách xây dựng một chiến lược dữ liệu bền bỉ không?

Marco Gorgmaier:
Vâng, tôi tin rằng có một lời khuyên là đầu tư vào chất lượng dữ liệu và siêu dữ liệu. Đó là một điều rất đơn giản mà có lẽ ai trong chúng ta cũng đã nghe, nhưng thực sự là điều then chốt. Tôi nghĩ chất lượng dữ liệu, không chỉ trong khuôn khổ của từng người, mà từ góc độ kỹ thuật, mà thực sự từ khía cạnh quy trình kinh doanh, cần đảm bảo rằng trong quy trình kinh doanh, chúng ta cần nhận được dữ liệu đúng, bởi vì một số dữ liệu không thể sửa chữa được từ góc độ kỹ thuật dữ liệu.

Đó là một mặt. Mặt khác là để cho phép AI tạo sinh, anh cần siêu dữ liệu. Đó là điều mà chúng tôi cũng đang đầu tư vào lúc này, để thực sự mở rộng quy mô đó. Tiếp đến, tôi muốn nói về sự tương tác giữa dữ liệu hiện tại và tác tử AI. Như tôi đã đề cập trước đó, hãy đầu tư vào môi trường để có các khả năng và cơ hội giao dịch. Đó thực sự là điều không nên đánh giá thấp và tôi tin rằng nó rất quan trọng. Sau đó, hãy tận dụng sức mạnh của AI tạo sinh để phá vỡ rào cản và đạt được hiệu quả. Chúng tôi đang thực hiện điều đó trong tổ chức kỹ thuật của minh, vì vậy chúng tôi sử dụng nó một cách mạnh mẽ trong việc phát triển phần mềm. Chúng tôi sử dụng AI tạo sinh để tự động hóa các tập lệnh tải nhập nhằm tận dụng tiềm năng mà anh nhận được.

Và lời khuyên cuối cùng có lẽ là tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa tư xây dựng và mua ngoài. Tương tự như những chiếc xe của chúng tôi, chúng tôi thực sự cho phép khách hàng tự do lựa chọn và họ có thể nói: “Tôi muốn một động cơ đốt trong. Tôi muốn một chiếc xe điện hoàn toàn bằng pin. Tôi muốn một chiếc xe kết hợp cắm điện.” Hoặc thậm chí bây giờ, chúng tôi cũng sẽ đưa Hydrogen vào sản xuất cho khách hàng. Tôi nghĩ rằng điều tương tự cũng áp dụng cho một tổ chức phần mềm. Anh phải chọn khi nào là quyết định tốt nhất để mua ngoài, khi nào là quyết định tốt nhất để tự xây dựng, và duy trì sự linh hoạt cho tổ chức.

Matthias Patzak:
Vậy khi nào anh sẽ mua ngoài và khi nào anh sẽ tự xây dựng?

Marco Gorgmaier:
Vâng, tùy thuộc vào chi phí. Đó là một mặt. Tôi nghĩ rằng điều này phụ thuộc vào mức độ chiến lược mà nó tạo ra sự khác biệt đối với anh ở cấp độ chiến lược. Và một quan sát mà tôi nhận thấy là các giấy phép trong lĩnh vực mua ngoài đang tăng lên rất nhiều. Tôi tin rằng với sự phát triển của AI, chúng ta sẽ thấy sự hợp nhất, và điều này sẽ dẫn đến các cuộc cạnh tranh về giá cả. Vì vậy, tôi tin rằng thật tốt khi một tổ chức có khả năng tự xây dựng khi cần.

Matthias Patzak:
Cảm ơn anh rất nhiều, Marco. Thật vinh dự khi có anh tham gia podcast và tôi đã học được rất nhiều điều. Cảm ơn anh.

Marco Gorgmaier:
Cảm ơn anh, Matthias, vì đã mời tôi. Thật vinh dự.

Matthias Patzak:
Cảm ơn anh.

Nghe ngay

Nghe ngay

Nghe ngay