- Quá trình chuyển đổi sang trí tuệ nhân tạo ứng dụng đòi hỏi phải hiện đại hóa các kiến trúc cũ để tránh việc sự đổi mới chỉ dừng lại ở các dự án thí điểm.
- Thành công của trí tuệ nhân tạo không phụ thuộc vào bản thân công nghệ, mà phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, văn hóa tổ chức và quản trị.
- Việc tích hợp các giải pháp đám mây là điều cần thiết để mở rộng quy mô AI và đạt được lợi tức đầu tư hữu hình trong các quy trình kinh doanh.
Chắc hẳn bạn đã từng nghe điều này trước đây: vài năm trước, trí tuệ nhân tạo (AI) dường như chỉ là thứ gì đó trong phim khoa học viễn tưởng, rồi nó trở thành lời hứa hẹn đầy triển vọng mà mọi hội đồng quản trị đều muốn đưa vào bài thuyết trình của mình, và đột nhiên, nó trở thành một yếu tố cạnh tranh thiết yếu không thể chờ đợi. Vấn đề là, khao khát kết quả đã vượt xa khả năng thực tế của các công ty trong việc tiếp thu những thay đổi này, tạo ra một khoảng cách nguy hiểm giữa những gì AI được kỳ vọng sẽ làm và những gì thực sự có thể được triển khai hàng ngày.
Có một ranh giới rất mong manh nhưng vô cùng quan trọng giữa việc thử nghiệm AI trong môi trường được kiểm soát và biến nó thành động lực chính của doanh nghiệp. Mặc dù thử nghiệm giúp chúng ta học hỏi và vượt qua những nỗi sợ hãi ban đầu, nhưng chỉ có việc triển khai thực tế mới có thể thay đổi cấu trúc của một công ty. Nhiều công ty đã bị mắc kẹt trong vòng luẩn quẩn của các thử nghiệm chứng minh khái niệm hoặc các trợ lý AI riêng lẻ, mặc dù chúng có thể hoạt động tốt trong một bộ phận, nhưng không bao giờ mở rộng quy mô vì thiếu một chiến lược toàn diện về quản trị và áp dụng trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả trên toàn doanh nghiệp.
Gánh nặng của các hệ thống cũ và khoảng cách về năng lực
Khi chúng ta cố gắng triển khai AI và mọi thứ không diễn ra suôn sẻ, chúng ta thường đổ lỗi cho thuật toán, nhưng thực tế là nút thắt cổ chai thường nằm ở các kiến trúc cũ . Việc cố gắng xây dựng một lớp trí tuệ nhân tạo tiên tiến trên các hệ thống được thiết kế từ nhiều thập kỷ trước giống như việc cố gắng lắp động cơ Ferrari vào một cỗ xe ngựa; đơn giản là không thể. Những cấu trúc cứng nhắc này không chỉ kìm hãm sự đổi mới mà còn làm tăng chi phí bảo trì và khiến công ty kém linh hoạt hơn trước những thay đổi của thị trường.
Để trí tuệ nhân tạo (AI) vượt ra khỏi giai đoạn thử nghiệm và trở thành công cụ làm việc, chúng ta cần các ứng dụng có khả năng tương tác và dữ liệu được kết nối , có thể quan sát được. Đây là lúc việc hiện đại hóa ứng dụng phát huy tác dụng: không chỉ đơn thuần là thay đổi phần mềm vì mục đích thay đổi, mà là loại bỏ sự cản trở và sự phụ thuộc vào công việc thủ công để công nghệ tích hợp liền mạch vào các hoạt động thường nhật của nhân viên.
Các yếu tố tổ chức: vượt ra ngoài quy tắc
Có một hiện tượng gọi là " Sự dư thừa năng lực" , về cơ bản có nghĩa là công nghệ hiện tại đã có thể làm được rất nhiều việc, nhưng các công ty lại không tận dụng chúng. Tại nhiều thị trường, phần lớn các công ty chỉ giới hạn việc sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ cơ bản , bỏ qua tiềm năng tạo ra các sản phẩm hoàn toàn mới dựa trên công nghệ này. Khoảng cách này không phải do công nghệ, mà là do văn hóa và tổ chức.
Để tạo nên bước đột phá, điều cần thiết là phải tập trung vào bốn trụ cột: nhân tài kỹ thuật số, văn hóa không dung thứ cho sai lầm trong đổi mới, dữ liệu chất lượng cực cao và khả năng tích hợp AI trên toàn bộ tổ chức. Nếu dữ liệu không sạch hoặc không được sắp xếp hợp lý, bất kỳ mô hình AI nào, dù đắt tiền đến đâu, cũng sẽ cho ra kết quả tầm thường hoặc sai sót, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuẩn bị dữ liệu đúng cách cho AI.
Ứng dụng thực tiễn và lợi tức đầu tư
Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra giá trị thực sự khi giải quyết được một vấn đề kinh doanh cụ thể, chứ không phải khi được sử dụng như một màn trình diễn công nghệ. Nếu muốn thấy lợi nhuận hữu hình , chúng ta phải tập trung vào các trường hợp sử dụng mà hiệu quả có thể đo lường được. Một số lĩnh vực thành công nhất hiện nay là:
- Hỗ trợ khách hàng: Triển khai các trợ lý ảo giải quyết phần lớn các thắc mắc, giúp giảm đáng kể chi phí vận hành.
- Phân tích bán hàng: Các mô hình dự đoán cảnh báo về việc khách hàng nào có thể rời đi hoặc khách hàng nào có nhiều khả năng mua hàng hơn.
- Quản lý tài liệu: Tự động trích xuất dữ liệu từ hợp đồng và hóa đơn với độ chính xác cực cao, loại bỏ sự nhàm chán của việc nhập liệu thủ công.
- Bảo trì công nghiệp: Sử dụng cảm biến và trí tuệ nhân tạo để phát hiện sự cố trước khi chúng xảy ra, tránh gây ra những gián đoạn sản xuất tốn kém.
Sự kết hợp giữa Điện toán đám mây và Trí tuệ nhân tạo: Nền tảng của sự tăng trưởng
Không thể hình dung được trí tuệ nhân tạo (AI) quy mô doanh nghiệp có thể mở rộng mà không có cơ sở hạ tầng đám mây . Tính linh hoạt của điện toán đám mây dành cho AI cho phép bạn xử lý mười tài liệu hôm nay và mười nghìn tài liệu vào ngày mai mà không cần phải mua máy chủ mới hoặc thay đổi kích thước cơ sở hạ tầng vật lý. Sự hợp tác này cho phép các đường dẫn dữ liệu và môi trường suy luận hoạt động với sự nhanh nhẹn mà doanh nghiệp yêu cầu.
Tuy nhiên, chúng ta không được quên rằng, mặc dù AI có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và tối ưu hóa quy trình làm việc, nhưng khả năng phán đoán của con người vẫn là yếu tố then chốt. Sự kết hợp mạnh mẽ nhất là khi sức mạnh xử lý của máy móc được xác thực bởi chuyên môn chiến lược của con người, đảm bảo rằng kết quả đầu ra có ý nghĩa trong thế giới thực.
Lộ trình triển khai thông minh
Nếu tổ chức của bạn vẫn đang trong giai đoạn đầu, tốt nhất là không nên vội vàng mua công cụ đắt nhất trên thị trường mà không có kế hoạch rõ ràng. Cách tiếp cận an toàn nhất bắt đầu bằng việc kiểm tra quy trình để xác định nơi nào lãng phí thời gian nhất và nơi nào xảy ra lỗi do con người nhiều nhất. Sau đó, cần tiến hành kiểm kê kỹ lưỡng dữ liệu hiện có để đảm bảo dữ liệu sạch và dễ truy cập.
Bước tiếp theo là thực hiện một dự án thử nghiệm giới hạn : một dự án nhỏ, nhanh chóng với các mục tiêu rất rõ ràng. Khi lợi ích thực sự (ROI) được chứng minh, đã đến lúc mở rộng giải pháp đó cho toàn bộ công ty, luôn dựa trên một kiến trúc được thiết kế để phát triển mà không bị lỗi.
