Việc ứng dụng AI thành công kéo theo một đợt triển khai thứ hai mà các công ty hiếm khi dự tính

Khoảng ba năm trước, tôi mua gói đăng ký AI trả phí đầu tiên và bắt đầu thử nghiệm để xem công nghệ này thực sự có thể làm gì cho mình. Dần dần, những thử nghiệm cá nhân ban đầu trở thành một dự án nội bộ nhỏ, rồi phát triển thành các gói đăng ký phục vụ công việc trên toàn công ty và cuối cùng là đợt triển khai AI ở gần như mọi phòng ban — phát triển, tài chính, pháp lý, tiếp thị và hỗ trợ.

Về cơ bản, giai đoạn đầu đã thành công. Tốc độ phát triển nội bộ của chúng tôi tăng khoảng gấp năm lần trong khoảng sáu tháng. Đồng thời, một con số khác cũng tăng: chi tiêu cho AI của chúng tôi tăng khoảng 15 lần.

Đó là lúc tôi nhận ra rằng việc ứng dụng AI thành công có thể tự nó tạo ra những vấn đề mới. Khi công nghệ này được sử dụng rộng rãi, những quy tắc ban đầu không còn phù hợp. Chi phí có thể vượt tầm kiểm soát khi AI được tiếp cận nhiều dữ liệu công ty hơn và đảm nhận thêm nhiều nhiệm vụ, trong khi bản thân nhiều công cụ vẫn do các nhà cung cấp bên ngoài kiểm soát.

Vậy CEO nên làm gì khi việc ứng dụng AI đạt kết quả tốt, nhưng công ty không còn hoàn toàn kiểm soát được cách công nghệ này được sử dụng? Hãy cùng tìm câu trả lời.

Đừng đánh đồng việc sử dụng AI thường xuyên với kết quả kinh doanh

Điều tôi nhận thấy ngay là trong đợt triển khai đầu tiên, các chỉ số về mức độ ứng dụng, chẳng hạn như số người dùng thường xuyên hoặc tần suất sử dụng, rất có ý nghĩa. Với vai trò lãnh đạo, bạn muốn biết nhân viên có sử dụng công cụ hay không, cụ thể là những công cụ nào, và liệu AI có thực sự giúp họ tiết kiệm thời gian. Tuy nhiên, khi việc sử dụng lan rộng khắp công ty, những con số này trở nên kém hữu ích hơn nhiều.

Chính chúng tôi cũng chứng kiến điều này. Khi được tiếp cận các mô hình mạnh, mọi người bắt đầu dùng chúng cho gần như mọi việc. Có thời điểm, nhân viên còn hỏi AI giờ ở New York là mấy giờ. Tất nhiên, ví dụ này thật nực cười, nhưng nó cho thấy mức độ sử dụng có thể tăng nhanh đến đâu mà không tạo ra giá trị đáng kể nào cho công ty.

Shopify cũng gặp phải vấn đề tương tự sau khi tích hợp AI sâu rộng đến mức tác nhân nội bộ River hiện soạn thảo tới một nửa số pull request cho mã nguồn chạy trong môi trường sản xuất. Tuy nhiên, CEO Tobi Lütke gần đây đã cảnh báo về điều ông gọi là “lựu đạn nội dung rác”: sản phẩm do AI tạo ra mà nhân viên chuyển tiếp mà không kiểm tra kỹ, khiến người khác phải xem xét, sửa chữa hoặc thậm chí tóm tắt kết quả đó.

Nói cách khác, hoạt động AI gia tăng rất dễ dẫn đến nhiều việc hơn thay vì tạo ra giá trị lớn hơn. Một công ty có thể ghi nhận các chỉ số sử dụng ấn tượng và tạo ra lượng nội dung khổng lồ, trong khi một phần nội dung đó chỉ khiến người khác phải làm thêm một việc nữa.

Đây là điều các CEO cần thay đổi. Lệnh nhắc, lượt đăng nhập và mức tiêu thụ token đều cho thấy có rất nhiều hoạt động diễn ra trong quy trình làm việc. Tuy vậy, chúng không cho biết AI có thực sự mang lại hiệu quả tương xứng với chi phí hay không.

Tốc độ tạo ra một nút thắt mới

Có câu “dục tốc bất đạt”. Tôi nghĩ câu này cũng đúng với AI, bởi chúng tôi nhận ra rằng giúp mọi người làm việc “nhanh hơn” nhờ AI không có nghĩa là đột nhiên họ sẽ có ít việc hơn.

Trong lĩnh vực phát triển, AI hiện giúp nhóm chúng tôi tạo ra nhiều mã hơn đáng kể trong cùng một khoảng thời gian, nhưng điều quan trọng là toàn bộ số mã đó vẫn cần được kiểm tra trước khi đưa vào vận hành. Chắc chắn, công cụ đánh giá tự động rất hữu ích.

Tuy nhiên, chúng vẫn còn lâu mới đáng để tôi tin tưởng tuyệt đối. Vì vậy, dù các nhà phát triển dành ít thời gian hơn để tự viết mọi thứ, giờ đây họ lại có nhiều nội dung hơn để xem xét, kiểm thử và đưa ra quyết định.

Nói cách khác, công việc không biến mất. Nó chỉ xuất hiện dưới một hình thức khác.

Điều này khiến mức tăng gấp năm lần về tốc độ phát triển của chúng tôi có vẻ bớt ấn tượng hơn đôi chút, bởi lượng mã cần con người xem xét cũng tăng theo. Chi phí thực sự của quy trình làm việc có AI hỗ trợ còn bao gồm thời gian kiểm tra sản phẩm AI tạo ra và, trên hết, xác định xem ngay từ đầu liệu có thể tin cậy sản phẩm đó hay không.

Đợt triển khai thứ hai là điều cấp thiết

Theo quan điểm của tôi, các công ty cần một đợt triển khai AI “thứ hai”.

Đợt triển khai đầu tiên chủ yếu tập trung vào việc thúc đẩy ứng dụng: cho mọi người quyền truy cập, tìm kiếm các trường hợp sử dụng, xác định công nghệ thực sự hữu ích ở đâu và không hữu ích ở đâu. Nhưng sau vài tháng sử dụng thực tế, bạn đã có thứ giá trị hơn nhiều so với những giả định — đó là bằng chứng của chính mình về nơi chi phí đang tăng, những nhóm nào tạo ra kết quả tốt hơn và nơi mọi người dành quá nhiều thời gian để kiểm tra đầu ra của AI.

Vì vậy, tôi cho rằng đây là lúc nên thiết kế lại các quy tắc sử dụng AI, thay vì chỉ thúc đẩy việc ứng dụng rộng rãi hơn. Trên thực tế, tôi sẽ tập trung vào ba việc:

• Chọn mô hình phù hợp với từng nhiệm vụ. Có thể chuyển các yêu cầu thường ngày sang những mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn, còn các công việc phức tạp hơn sẽ được giao cho những mô hình xứng đáng với khoản chi phí cao hơn. Mục tiêu cuối cùng là tránh trả mức giá của mô hình tiên tiến nhất cho những nhiệm vụ có giá trị thấp.
• Xác định những trường hợp bắt buộc phải có sự kiểm soát của con người. Với mã nguồn chạy trong môi trường sản xuất, tài liệu pháp lý hoặc các đầu ra có tác động lớn khác, hãy xác định những bước mà con người phải phê duyệt kết quả trước khi quy trình tiếp tục. Ngoài ra, hãy đặt ra quy tắc truy cập đối với dữ liệu nhạy cảm để nhân viên biết mô hình nào được phép tiếp nhận dữ liệu đó và mô hình nào thì không.
• Hãy xây dựng phương án dự phòng ngay cả khi bạn nghĩ mình không cần đến. Nếu một quy trình công việc quan trọng phụ thuộc vào nhà cung cấp bên ngoài, hãy ghi lại các câu lệnh, tích hợp, luồng dữ liệu và những phụ thuộc đặc thù của mô hình một cách đầy đủ để có thể chuyển khối lượng công việc sang nhà cung cấp khác trong trường hợp khẩn cấp.

Đó là điểm khác biệt giữa đợt triển khai AI thứ nhất và thứ hai. Đợt đầu tiên đặt câu hỏi: chúng ta có thể sử dụng AI ở đâu? Đợt thứ hai đặt câu hỏi: chúng ta nên sử dụng AI ở đâu, theo những quy tắc nào và với chi phí bao nhiêu?

Đánh giá đợt triển khai trước khi tiếp tục mở rộng quy mô

Khi việc ứng dụng AI đã phát huy hiệu quả và đợt triển khai đầu tiên có vẻ thành công, tôi sẽ không tiếp tục mở rộng theo cách đó thêm một năm nữa. Sau khoảng 90 đến 180 ngày sử dụng thực tế, tôi sẽ tạm dừng và đánh giá những gì công ty thực sự đã xây dựng.

Điều này có nghĩa là đo lường các kết quả kinh doanh được chấp nhận, đối chiếu mô hình và chi phí của mô hình với giá trị thực tế của nhiệm vụ, xác định những khâu vẫn bắt buộc phải có con người rà soát, cũng như những quy trình có thể tiến gần hơn đến tự động hóa hoàn toàn bằng cách nào đó.

Đợt triển khai đầu tiên chứng minh rằng AI có thể giúp công ty làm việc nhanh hơn. Đợt thứ hai giúp ngăn tốc độ đó dẫn đến chi tiêu không cần thiết, quyền truy cập không được kiểm soát hoặc sự phụ thuộc vào nhà cung cấp mà doanh nghiệp chưa bao giờ chủ động chấp thuận.