Năm 2024, rất khó để bất cứ ai trong thế giới kinh doanh chưa từng nghe nói về trí tuệ nhân tạo (AI).
Những suy đoán về sự thay đổi trong mô hình lao động cùng kỳ vọng về tăng trưởng năng suất đáng kể là những cuộc thảo luận thường thấy. Nhưng đâu là những viễn cảnh bị cường điệu hóa và đâu là cơ hội tận dụng AI để gia tăng giá trị, tạo nên những tác động kinh doanh hiệu quả trong thế giới thực?
Có một sự khác biệt quan trọng cần xác định giữa các ứng dụng AI mang lại tiện ích thực sự và những ứng dụng chỉ là mánh lới quảng cáo. Mặc dù AI có tiềm năng to lớn để cách mạng hóa các ngành công nghiệp, nhưng không phải tất cả các ứng dụng đều có giá trị như nhau.
Trong nhiều năm nay, các giải pháp AI hướng đến tiện ích như học máy (machine learning) và các phân tích, dự đoán đã góp phần vào hàng loạt lĩnh vực, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính và khoa học môi trường. Chúng đều mang lại những lợi ích hữu hình và giúp con người giải quyết các vấn đề phức tạp. Như các chương trình dự báo bảo trì tại bệnh viện giúp cảnh báo về những trục trặc tiềm ẩn trong cơ sở hạ tầng quan trọng, hoặc hệ thống phát hiện gian lận tích hợp AI tại các ngân hàng giúp bảo vệ nguồn tài chính của khách hàng.
Ngược lại, một số đổi mới về AI, mặc dù hào nhoáng và ấn tượng về mặt công nghệ nhưng lại thiếu ứng dụng kinh doanh thực tế. Với niềm đam mê của công chúng đối với các ứng dụng như ChatGPT và trình tạo ảnh DALL-E, nhiều người nhận định rằng chỉ cần một câu lệnh có thể thay thế các chức năng kinh doanh quan trọng như chăm sóc khách hàng, trao đổi, thiết kế sáng tạo.
Nhưng trong hầu hết mọi trường hợp, thực tế phức tạp hơn nhiều. Giống như bất kỳ khoản đầu tư kinh doanh nào, để đạt được mức giá trị nhất định, AI phải mang lại những lợi ích có thể đo lường được cũng như lộ trình rõ ràng dẫn đến thành công của doanh nghiệp.
Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, điều này có nghĩa họ phải xem xét nhu cầu của tổ chức và xác định các lĩnh vực mà AI có thể tạo ra tác động thực tế. Mặc dù nhu cầu của mỗi ngành là khác nhau, nhưng tổng hợp lại AI thường được ứng dụng cho các mục đích sau:
- Phát hiện sự bất thường và kiểm tra chất lượng dữ liệu: Khả năng phát hiện sự bất thường về dữ liệu của AI mang lại giá trị thực tế trong các lĩnh vực như tài chính, nghiên cứu-phát triển (R&D) và nghiên cứu hành vi người tiêu dùng. Ví dụ: nó có thể xác định gian lận trong các giao dịch tài chính và loại bỏ tận gốc các tài khoản ảo khi thu thập dữ liệu dựa trên con người, trực tiếp ngăn ngừa tổn thất và duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.
- Phân khúc khách hàng mục tiêu: AI có thể chuyển đổi các quy trình tiếp thị và nâng cao phân khúc khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu người tiêu dùng, AI cho phép doanh nghiệp tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu cao, dẫn đến tăng mức độ tương tác và tiếp thị tốt hơn.
- Tăng quyền cho người ra quyết định: Các công cụ AI giúp những dữ liệu phức tạp trở nên dễ hiểu đối với người dùng không rành về kỹ thuật, tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định sáng suốt trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Điều này có thể nâng cao hiệu quả hoạt động và giúp xây dựng chiến lược cho các tổ chức.
- Phân tích-dự đoán nâng cao: Trong phân tích dự đoán, AI có thể dự báo xu hướng thị trường và hành vi của khách hàng, cho phép doanh nghiệp đón đầu xu hướng. Mức độ tầm nhìn xa như vậy cho phép các doanh nghiệp phát triển chiến lược chủ động để duy trì lợi thế cạnh tranh. Đối với các công ty đang gấp rút hiện đại hóa thông qua ứng dụng AI, một yếu tố quan trọng khác cần được xem xét là vai trò của số liệu và khả năng cải tiến lặp đi lặp lại.
Việc tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh không chỉ là vấn đề triển khai mà còn là vấn đề đo lường, đánh giá hiệu suất liên tục. Hệ thống AI không phải là giải pháp Ronco "đặt rồi quên" thông thường; chúng yêu cầu đánh giá và cải tiến liên tục. Đây là kết quả của tính chất năng động của AI và các mô hình học máy, học hỏi và phát triển dựa trên các kiến thức mới.
Giám sát liên tục đảm bảo hệ thống sẽ thích ứng với những thay đổi và duy trì hiệu quả theo thời gian, đồng thời cũng có thể giúp xác định bất kỳ sai lệch hoặc sai sót nào có thể ảnh hưởng đến hệ thống. Đối với các công ty và tổ chức, sẽ rất hiệu quả khi họ bắt đầu với việc xác định các mục tiêu cao nhất rồi tiến hành căn chỉnh dữ liệu, hệ thống nhằm đảm bảo chúng có khả năng truy về các kết quả ưu tiên.
Tương tự, việc xác định các thang điểm chuẩn để tính toán hiệu suất là nền tảng cho sự tích hợp AI thành công. Chúng sẽ đóng vai trò là lộ trình đánh giá liệu hệ thống AI có đáp ứng được các mục tiêu đã định hay không, hoặc liệu tác động thực tế của nó có còn hạn chế hay không.
Cuộc cách mạng AI đang xảy ra, nhưng các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải biết sàng lọc giữa những lời cường điệu có cánh và xác định các trường hợp sử dụng AI mang lại hiệu quả cho tổ chức của họ. Khi được tiếp cận một cách chính xác, AI có thể mang lại lợi nhuận và mức tăng trưởng năng suất rất lớn.
Vì vậy, thay vì theo đuổi những cải tiến mới và đình đám nhất, hãy tự hỏi: AI có thể phục vụ nhu cầu thực tế của doanh nghiệp ở đâu và làm cách nào thể thiết kế lộ trình để đảm bảo nó mang lại giá trị bền vững, lâu dài?/.
Với nhiều nhà sáng tạo nội dung, Sora - công cụ mới của OpenAI đưa họ đi từ choáng ngợp đến lo sợ về hướng đi tương lai của lĩnh vực này.