Vào năm 2022, “Quy mô thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu được định giá là 136,55 tỷ USD”. Theo Grand View Research, dự kiến thị trường sẽ vẫn tiếp tục tăng trưởng với “tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 37,3% từ năm 2023 đến năm 2030”. Để ứng dụng AI vào nhiều khía cạnh của cuộc sống, chất lượng dữ liệu đầu vào ảnh hưởng rất lớn đến khả năng thực tế của mô hình AI. Vì vậy, các công ty AI luôn tìm kiếm các giải pháp chú thích dữ liệu chất lượng cao để đào tạo cho các mô hình AI. Nhiều công ty chọn phương án tập trung nguồn lực vào đội ngũ nội bộ của họ; bên cạnh đó cũng có nhiều doanh nghiệp khác lại lựa chọn sử dụng dịch vụ gia công.
Đặc biệt khi các công ty AI xử lý nguồn thông tin cần bảo mật, việc sử dụng dịch vụ gia công được coi là một trong những giải pháp tối ưu cho doanh nghiệp khi giúp tối ưu quá trình triển khai với đội ngũ nhân viên chuyên môn và quan trọng hơn hết là giúp tiết kiệm chi phí. Tuy nhiên, việc lựa chọn đơn vị cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu phù hợp để hợp tác lâu dài là điều không hề dễ dàng. Nếu chúng ta chưa có thể hợp tác với nhà cung cấp phù hợp sẽ dẫn đến việc dịch vụ kém chất lượng, lãng phí ngân sách và ảnh hưởng đến tiến độ dự án.
Vậy làm thế nào để tìm được nhà cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu tốt nhất? Hãy cùng tìm hiểu các yếu tố chính cần xem xét để cân nhắc nhà cung cấp chú thích dữ liệu phù hợp.
7 TIÊU CHÍ CHỌN LỰA NHÀ CUNG CẤP CHÚ THÍCH DỮ LIỆU
Yêu cầu dự án
Để nhà cung cấp đáp ứng được nhu cầu của dự án, doanh nghiệp cần xác định rõ các tiêu chí của dự án sẽ hợp tác, bao gồm tỷ lệ chính xác, tiến độ, chi phí, trình độ nhân viên, loại dữ liệu cần chú thích, khối lượng dữ liệu và loại chú thích. Việc làm rõ những yêu cầu cơ bản ban đầu là chìa khóa để tránh hiểu lầm, thắc mắc trong quá trình triển khai và những sai sót không đáng có.
Ngân sách
Khi bắt đầu mỗi dự án, việc hoạch định ngân sách cho các dự án là điều cần thiết. Xác định chi phí ngay từ đầu sẽ giúp các công ty xác định phân khúc nhà cung cấp chú thích dữ liệu dựa trên vị trí hoặc trình độ chuyên môn.
Chất lượng
Bên cạnh chi phí, chất lượng cũng là yếu tố quan trọng không kém khi lựa chọn đơn vị cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu. Một lưu ý là cần tìm hiểu thêm về chuyên môn và năng lực của nhà cung cấp thông qua danh mục đầu tư, quy mô nhân sự, tốc độ tăng trưởng cũng như phản hồi của khách hàng trên các trang web đánh giá công ty uy tín. Đây sẽ là những nguồn thông tin khách quan để bạn đánh giá công ty bên cạnh những tài liệu giới thiệu mà nhà cung cấp đưa ra.
Quyền riêng tư và bảo mật
Khi chọn thuê ngoài các dự án chú thích dữ liệu, bạn sẽ cần cho các nhà cung cấp bên ngoài quyền truy cập vào dữ liệu nội bộ. Để đảm bảo tính bảo mật, điều quan trọng là phải ký kết bản Thỏa thuận NDA cho bất kỳ dự án nào. Ngoài ra, nếu như công ty có các chứng nhận bảo mật quốc tế như GDPR (Châu Âu) hoặc ISO 27001 (Châu Á) thì đó sẽ là một lợi thế.
Kinh nghiệm
Với cùng phân khúc giá, những nhà cung cấp có kinh nghiệm hơn sẽ là sự lựa chọn lý tưởng. Một điều chắc chằn rằng, một nhà cung cấp thực hiện nhiều dự án khác nhau sẽ có khả năng xử lý dữ liệu tốt hơn, khả năng xây dựng đội nhóm cũng như nắm rõ kiến thức về các loại dữ liệu và tiến hành quy trình kiểm soát chất lượng (QA) hiệu quả để đáp ứng mong đợi của khách hàng.
Kiểm tra quy trình đảm bảo chất lượng tại đây
Sự linh hoạt
Tính linh hoạt được đánh giá ở nhiều khía cạnh khác nhau. Trong đó bao gồm việc nhà cung cấp có thể sử dụng nhiều công cụ theo yêu cầu của khách hàng cũng như khả năng trao đổi và cập nhật thông tin liên tục thông qua các nền tảng (WhatsApp, Skype, Zalo). Ngoài ra, công ty đó còn cần có khả năng xử lý các vấn đề phát sinh một cách linh hoạt và xây dựng nhân sự với các mô hình khác nhau (dựa trên dự án, theo yêu cầu cụ thể về thời gian và tiến độ). Trong một số trường hợp, nhà cung cấp cần có mạng lưới kết nối rộng với khả năng hợp tác với các chuyên gia giàu kinh nghiệm ở từng lĩnh vực để đảm bảo dự án có hiệu quả tốt nhất.
Ví dụ: Đối với các dự án có yêu cầu gấp về thời gian và số lượng nhân sự cao hơn dự kiến ban đầu, lúc này đòi hỏi khả năng mở rộng quy mô nhân sự một cách nhanh chóng. Vì thế, nhà cung cấp cần tuyển dụng và đào tạo một số lượng lớn nhân viên chú thích và kiểm soát chất lượng để đảm bảo tiến độ.
Thử nghiệm
Trước khi ký hợp đồng chạy dự án chính thức, các công ty hoàn toàn có thể yêu cầu nhà cung cấp thực hiện thử nghiệm triển khai dự án ở quy mô nhỏ hơn. Một dự án thí điểm giúp công ty có thể đánh giá chất lượng của dữ liệu chú thích, thời lượng dự án, hiệu suất và trình độ của nhân sự chú thích. Tuy nhiên, không phải nhà cung cấp chú thích dữ liệu nào cũng sẵn sàng cung cấp bản thử nghiệm ở quy mô nhỏ miễn phí. Vì vậy, bạn cần hỏi rõ trước về chi phí của dự án thí điểm này.
Liên hệ với GDS để được thử nghiệm miễn phí
Với các dự án phức tạp và dài hạn, công ty có thể đàm phán trước để thực hiện PoC (Proof of Concept) ngắn hạn để nhà cung cấp nắm rõ yêu cầu dự án. Qúa trình này giúp doanh nghiệp nhận biết được sự phù hợp và năng lực của nhà cung cấp. Một điểm khác cần lưu ý là doanh nghiệp cần phải trả chi phí cho quá trình PoC.
Sau khi thiết lập các tiêu chí một cách chi tiết, đây là thời điểm thích hợp để đánh giá danh sách nhà cung cấp thông qua bảng tiêu chí ban đầu. Các tiêu chí trên sẽ phần nào gợi ý giúp các doanh nghiệp có cái nhìn rõ hơn khi lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu phù hợp. Chất lượng chú thích dữ liệu tốt sẽ là cơ sở cho các mô hình máy học (AI) hoạt động hiệu quả.
Với nhiều năm kinh nghiệm, LTS GDS vinh dự được Good Firms chứng nhận là Công ty BPO hàng đầu Việt Nam (2020). Ngoài ra, chúng tôi còn đạt được Giải thưởng Sao Khuê danh giá năm 2021 cho Dịch vụ Chú thích Dữ liệu xuất sắc. LTS GDS đã thực hiện hơn 500 dự án chú thích dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau như Ô tô tự động, Bán lẻ, Sản xuất, Xây dựng và Thể thao. Hàng trăm dự án chú thích dữ liệu nhận được sự hài lòng từ khách hàng với độ chính xác lên tới 98%, điều này giúp LTS GDS trở thành đối tác tin cậy của nhiều tập đoàn lớn trên thế giới như Mỹ, Đức, Nhật Bản, Hàn Quốc…
Để tìm hiểu thêm thông tin chi tiết, hãy liên hệ ngay với chúng tôi!
