5 Bước Để Triển Khai Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Doanh Nghiệp Của Bạn Mà Không Phá Sản

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ, và nếu nó tiếp tục thâm nhập vào mọi ngành công nghiệp, nó sẽ hoàn toàn thay đổi cách chúng ta sống.

Kết quả là, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các công ty của họ đã trở thành ưu tiên hàng đầu cho nhiều người sáng lập. Thậm chí các cá nhân cũng đang tìm cách tận dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện cuộc sống cá nhân của họ.

Sự cường điệu là như vậy mà Từ điển Collins, một cơ quan ngôn ngữ có uy tín, đã đặt tên trí tuệ nhân tạo là từ của năm, vì sự phổ biến của nó.

Tuy nhiên, đối với hầu hết các tổ chức, có một khoảng cách lớn giữa ý tưởng và thực tế khi cố gắng tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các quy trình của họ, vì con đường này không đơn giản như nó có vẻ, và nó có thể rất tốn kém, cả về chi phí vốn cần thiết và thời gian bị浪 phí, vì sự phát triển sẽ không mang lại kết quả như mong đợi. Điều này đã khiến nhiều doanh nghiệp gặp rắc rối. Ví dụ, CNET đã thử nghiệm với các bài viết được viết bởi trí tuệ nhân tạo, và chúng đã chứng minh là đầy lỗi. Các công ty khác, như iTutor Group, đã phải đối mặt với các khoản tiền phạt nặng ngoài sự chỉ trích của công chúng vì việc triển khai trí tuệ nhân tạo kém.

Như những trường hợp này cho thấy, các doanh nghiệp có thể mắc nhiều sai lầm với trí tuệ nhân tạo, và trừ khi một doanh nghiệp có đệm tài chính của Amazon, Google, Microsoft hoặc Meta, những thí nghiệm thất bại này có thể khiến một công ty phá sản.

Nếu bạn là người sáng lập hoặc chủ sở hữu doanh nghiệp, đây là một hướng dẫn với năm bước để giúp bạn triển khai trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp của mình, tất cả trong khi sử dụng tài nguyên của bạn một cách khôn ngoan – tiền và thời gian, điều mà cuối cùng là tiền – và trong khi giảm thiểu khả năng mắc sai lầm nghiêm trọng.

1. Xác Định Vấn Đề Bạn Đang Cố Gắng Giải Quyết

Không có công ty nào miễn nhiễm với thất bại của trí tuệ nhân tạo. Và như Amazon đã đau khổ tìm ra – thông qua các cửa hàng không có thu ngân Amazon Go – không mọi trường hợp kinh doanh cần trí tuệ nhân tạo.

Do đó, điều quan trọng là bạn phải xác định vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết với trí tuệ nhân tạo. Điều này cần được phác thảo rõ ràng nhất có thể.

Ví dụ, một ứng dụng phổ biến của trí tuệ nhân tạo là hỗ trợ khách hàng. Việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong trường hợp này có thể được thực hiện theo cách có kết quả cụ thể, ví dụ như giảm chi phí trung tâm cuộc gọi bằng một số tiền nhất định mỗi tháng hoặc tăng tốc độ giải quyết các yêu cầu của khách hàng bằng một số phút. Với cách tiếp cận này, chúng ta có một chỉ số đo lường được dưới dạng tiền hoặc thời gian, mà chúng ta sẽ cố gắng đạt được bằng cách triển khai trí tuệ nhân tạo và xem liệu nó có tác động gì không.

Có nhiều cách để điều này có thể xảy ra. Ví dụ, thay vì một rô-bốt trò chuyện, chúng ta có thể phát triển hoặc mua một dịch vụ sẽ xác định xem yêu cầu của khách hàng có thể được trả lời bằng một trang câu hỏi thường gặp hay không. Nó sẽ hoạt động như thế này. Khi một khách hàng viết một tin nhắn, chúng ta chạy mô hình này và nó sẽ cho chúng ta biết liệu chúng ta cần chuyển cuộc trò chuyện này sang một đại lý hay hiển thị cho họ một trang liên quan với câu trả lời cho câu hỏi của họ. Việc phát triển mô hình này nhanh hơn và rẻ hơn so với xây dựng một rô-bốt trò chuyện phức tạp từ đầu. Nếu việc triển khai này thành công, chúng ta sẽ đạt được mục tiêu của mình là giảm chi phí trong khi tối ưu hóa chi tiêu vốn liên quan đến trí tuệ nhân tạo, so với chi phí phát triển một rô-bốt trò chuyện.

Một người tiên phong trong cách tiếp cận này là Matten Law, một công ty luật tại California, đã tích hợp một trợ lý trí tuệ nhân tạo để tự động hóa nhiều nhiệm vụ, cho phép các luật sư dành nhiều thời gian hơn để lắng nghe khách hàng và nghiên cứu các khía cạnh của vụ việc mà họ quan tâm nhất. Điều này cho thấy rằng thậm chí các lĩnh vực cứng nhắc nhất cũng có thể bị gián đoạn bởi trí tuệ nhân tạo theo cách tăng cường trải nghiệm người dùng, bằng cách tăng cường sự tương tác của con người ở nơi cần thiết nhất.

Các vấn đề phổ biến khác có thể được giải quyết với sự giúp đỡ của trí tuệ nhân tạo bao gồm phân tích dữ liệu và tạo ra các đề xuất tùy chỉnh. Spotify là một ví dụ đặc biệt về một công ty đã thành công trong việc tận dụng trí tuệ nhân tạo để phát triển một hệ thống thông minh cho các khuyến nghị âm nhạc, đi xa đến mức xem xét thời gian trong ngày mà ai đó nghe một thể loại âm nhạc cụ thể.

Trong cả hai kịch bản trên, trí tuệ nhân tạo đang giúp cung cấp một trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Tuy nhiên, lý do tại sao các công ty này sử dụng trí tuệ nhân tạo thành công là vì họ rất rõ ràng về những khía cạnh nào cần được ủy thác cho trí tuệ nhân tạo.

2. Quyết Định Dữ Liệu Bạn Sẽ Cần Để Phân Tích

Một khi vấn đề chính đã được xác định rõ ràng, chúng ta cần xem xét dữ liệu mà chúng ta cần cung cấp cho hệ thống. Điều quan trọng cần nhớ là trí tuệ nhân tạo là một thuật toán, phân tích và điều chỉnh theo dữ liệu chúng ta cung cấp. Cenario cơ bản cho việc thu thập dữ liệu là như sau:

1. Hiểu dữ liệu chúng ta có thể cần để triển khai trí tuệ nhân tạo.

2. Xem liệu doanh nghiệp của chúng ta có dữ liệu đó hay không.

   1. Nếu nó có – tuyệt vời.

   2. Nếu không, chúng ta cần ngồi xuống và xem liệu chúng ta có thể bắt đầu quá trình thu thập dữ liệu phù hợp trong nội bộ hay không. Một khả năng khác là chúng ta có thể yêu cầu các nhà phát triển lưu dữ liệu mà chúng ta cần nếu chúng ta chưa làm như vậy.

Ví dụ, chúng ta sở hữu một quán cà phê và cần dữ liệu về số lượng khách hàng đến thăm. Chúng ta có thể làm điều này bằng cách triển khai thẻ khách hàng cá nhân mà người dùng sẽ trình khi mua hàng. Theo cách này, chúng ta sẽ có dữ liệu mà chúng ta cần, như khách hàng nào đến, khi nào họ đến, họ mua gì và với số lượng bao nhiêu. Một khi chúng ta có dữ liệu đó, chúng ta có thể sử dụng nó để triển khai trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, có những lúc việc thu thập dữ liệu này có thể rất tốn kém. Và đó là khi trí tuệ nhân tạo có thể giúp chúng ta. Ví dụ, nếu chúng ta đã cài đặt một camera trong quán cà phê – điều mà chúng ta có thể đã làm vì lý do an ninh – chúng ta có thể tận dụng nó để thu thập dữ liệu từ khách hàng đến thăm. Tôi phải nói rằng, trước khi triển khai điều này, điều quan trọng là phải tham khảo các luật về dữ liệu cá nhân, như GDPR, vì cách tiếp cận này có thể không hoạt động ở mọi quốc gia. Nhưng trong những khu vực pháp lý mà nó được cho phép, đây có thể là một cách liền mạch để thu thập thông tin mà chúng ta cần và nhờ sự giúp đỡ của trí tuệ nhân tạo để phân tích và xử lý nó.

Nếu bạn thắc mắc, chương trình khách hàng cá nhân này là điều mà Starbucks đã làm, với thành công lớn. Chương trình phần thưởng của Starbucks đã đi đến mức cung cấp các khuyến mãi cá nhân hóa mỗi khi một khách hàng đến thăm địa điểm yêu thích của họ hoặc đặt hàng đồ uống yêu thích của họ.

3. Định Nghĩa Một Giả Thuyết

Có thể có những tình huống mà bạn cảm thấy không chắc chắn về những quy trình nào có thể hoặc cần được tối ưu hóa bởi trí tuệ nhân tạo.

Nếu đó là trường hợp của bạn, thì bạn có thể bắt đầu bằng cách chia quy trình của mình thành các giai đoạn và xác định những giai đoạn mà bạn cảm thấy doanh nghiệp của mình đang hoạt động kém. Những lĩnh vực nào mà bạn đang chi tiêu quá nhiều tiền? Điều gì đang mất nhiều thời gian hơn bình thường? Bằng cách trả lời những câu hỏi này, bạn có thể xác định các lĩnh vực quan trọng cần cải thiện và quyết định xem trí tuệ nhân tạo có thể giúp đỡ hay không.

Khi bạn sẽ tìm thấy, có những trường hợp mà các giải pháp thông thường có thể hiệu quả hơn. Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc xác định những sản phẩm nào nên nổi bật cho khách hàng của mình, các đề xuất dựa trên các sản phẩm phổ biến thường hiệu quả hơn trong các hệ thống khuyến nghị thị trường so với các nỗ lực dự đoán hành vi của người dùng. Do đó, hãy thử trước. Một khi bạn có một kết quả – cho dù tích cực hay tiêu cực – thì bạn có thể có một giả thuyết để thử nghiệm trí tuệ nhân tạo. Nếu không, lĩnh vực hành động sẽ quá rộng và bạn có thể lãng phí thời gian và tiền bạc.

4. Tận Dụng Các Giải Pháp Đã Tồn Tại

Nhiều công ty nhắm đến việc thiết kế ngay lập tức các thuật toán học máy của riêng họ. Tuy nhiên, nếu bạn không dự định đào tạo chúng với các tập dữ liệu lớn trong một khoảng thời gian dài, thì đừng làm điều đó. Nó sẽ rất tốn kém và mất thời gian.

Thay vào đó, tôi đề xuất rằng bạn nên tập trung vào các giải pháp đã có sẵn. Các công ty như Amazon, Google, Microsoft và nhiều công ty khác có các công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể giúp bạn đạt được nhiều mục tiêu. Sau đó, dần dần, bạn có thể ký hợp đồng với một trong số họ và thuê một nhà phát triển nội bộ để cấu hình các yêu cầu API cần thiết một cách khéo léo.

Ý tưởng cơ bản là những công cụ này có thể được tích hợp bởi các nhà phát triển kinh doanh (không phải các chuyên gia học máy), điều này sẽ cho phép chúng ta nhanh chóng kiểm tra giả thuyết về việc trí tuệ nhân tạo có mang lại hiệu ứng mong đợi hay không. Nếu nó không làm như vậy, chúng ta có thể đơn giản vô hiệu hóa các công cụ này và chi phí kiểm tra giả thuyết của chúng ta sẽ chỉ là thời gian của nhà phát triển mà chúng ta đã chi để tích hợp với dịch vụ đó và số tiền chúng ta đã trả để sử dụng công cụ. Nếu chúng ta đang phát triển một mô hình, chúng ta sẽ chi tiêu tiền lương của chuyên gia học máy nhân với thời gian họ dành để phát triển mô hình cộng với bất kỳ chi phí cơ sở hạ tầng nào. Và sau đó, không rõ phải làm gì với nhà phát triển và mô hình nếu, cuối cùng, hiệu ứng mong đợi không có.

Nếu giả thuyết của chúng ta được chứng minh và công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo mang lại hiệu ứng mong đợi, chúng ta sẽ phấn khích và đưa ra một giả thuyết mới. Trong tương lai, nếu chúng ta dự đoán rằng chi phí của công cụ tăng đáng kể, chúng ta có thể nghĩ về việc phát triển mô hình này ourselves, và như vậy giảm chi phí thậm chí còn nhiều hơn. Nhưng trước tiên, chúng ta cần đánh giá xem chi phí phát triển có thực sự ít hơn những gì chúng ta sẽ trả để sử dụng một công cụ từ một công ty khác chuyên phát triển những công cụ này hay không.

Lời khuyên của tôi là bạn nên xem xét việc phát triển sản phẩm học máy của riêng mình chỉ sau khi bạn đã đạt được kết quả tốt từ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo với các công cụ được đề cập ở trên và một khi bạn chắc chắn rằng trí tuệ nhân tạo là cách đúng đắn để giải quyết vấn đề của bạn trong dài hạn. Nếu không, dự án học máy của bạn sẽ không mang lại giá trị mà bạn đang tìm kiếm và như một bài viết gần đây xuất sắc của Harvard Business Review đã nói, sự cường điệu về trí tuệ nhân tạo sẽ chỉ làm phân tâm bạn khỏi sứ mệnh của mình, điều mà không cần trí tuệ nhân tạo.

5. Tư Vấn Với Các Chuyên Gia Trí Tuệ Nhân Tạo

Theo cùng một ý, một sai lầm rất phổ biến khác mà các người sáng lập và chủ sở hữu doanh nghiệp mắc phải là họ cố gắng làm mọi thứ trong nhà. Họ thuê một kỹ sư trưởng hoặc nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và sau đó thuê thêm người để hình thành một đội có thể tạo ra một sản phẩm tiên tiến. Tuy nhiên, công nghệ đó sẽ vô ích cho mục đích của công ty nếu bạn không có một chiến lược triển khai trí tuệ nhân tạo được định nghĩa đúng. Cũng có trường hợp họ thuê một kỹ sư học máy junior để tiết kiệm tiền so với thuê một chuyên gia có kinh nghiệm hơn. Điều này cũng nguy hiểm, vì một người không có kinh nghiệm có thể không biết những sắc thái của việc phát triển và thiết kế hệ thống học máy và có thể mắc những “sai lầm của người mới bắt đầu”, điều mà công ty sẽ phải trả giá quá cao, gần như luôn vượt quá giá của việc thuê một chuyên gia học máy có kinh nghiệm.

Do đó, lời khuyên của tôi là bạn nên thuê một chuyên gia trí tuệ nhân tạo, như một chuyên gia tư vấn, người sẽ hướng dẫn bạn trên đường đi và đánh giá quá trình áp dụng trí tuệ nhân tạo của bạn. Sử dụng chuyên môn của họ để đảm bảo rằng vấn đề bạn đang làm việc để giải quyết đòi hỏi trí tuệ nhân tạo và công nghệ có thể được mở rộng hiệu quả để chứng minh giả thuyết của bạn.

Nếu bạn là một công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu và lo lắng về tài chính, một cách hack cho điều này là liên hệ với các kỹ sư trí tuệ nhân tạo trên LinkedIn với các câu hỏi cụ thể. Tin tôi đi, nhiều chuyên gia học máy và trí tuệ nhân tạo yêu thích giúp đỡ, cả vì họ thực sự quan tâm đến chủ đề và vì nếu họ thành công trong việc giúp bạn, họ có thể sử dụng nó như một nghiên cứu điển hình tích cực cho danh mục tư vấn của họ.

Tư Duy Cuối Cùng

Với tất cả sự cường điệu xung quanh trí tuệ nhân tạo, điều đó là bình thường khi bạn có thể nóng lòng muốn tích hợp nó vào doanh nghiệp của mình và phát triển một giải pháp được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo đưa bạn đến cấp độ tiếp theo. Tuy nhiên, bạn cần nhớ rằng việc mọi người đều nói về trí tuệ nhân tạo không có nghĩa là doanh nghiệp của bạn cần trí tuệ nhân tạo. Nhiều doanh nghiệp, đáng tiếc, vội vàng tích hợp trí tuệ nhân tạo mà không có mục tiêu rõ ràng trong đầu và kết thúc bằng việc lãng phí một lượng lớn tiền và thời gian. Trong một số trường hợp, đặc biệt là đối với các công ty giai đoạn đầu, điều này có thể có nghĩa là sự kết thúc của họ. Bằng cách nêu rõ ràng một vấn đề, thu thập dữ liệu liên quan, kiểm tra một giả thuyết và sử dụng các công cụ đã có sẵn với sự giúp đỡ của một chuyên gia, bạn có thể tích hợp trí tuệ nhân tạo mà không làm cạn kiệt tài nguyên tài chính của công ty. Sau đó, nếu giải pháp hoạt động, bạn có thể dần dần mở rộng và tích hợp trí tuệ nhân tạo vào những lĩnh vực mà nó tăng cường hiệu quả hoặc lợi nhuận của công ty.