Ngày hội Tôn vinh Trí tuệ Nhân tạo: Sự tiến hóa của Trí tuệ Nhân tạo trong Chiến lược Kinh doanh

Trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp không còn là một khái niệm tương lai; nó là một phần quan trọng của cách các công ty hoạt động, cạnh tranh và phát triển. Trong những năm qua, điều mà từng được coi là một hiện tượng hay một sự do dự đã trở thành một yếu tố quan trọng của chiến lược kinh doanh thành công. Từ việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đến việc đưa ra quyết định trên các lĩnh vực như tiếp thị, phân tích và dịch vụ khách hàng, trí tuệ nhân tạo đang giúp các tổ chức tận dụng tối đa dữ liệu và mang lại nhiều giá trị hơn cho khách hàng.

Khi chúng ta kỷ niệm Ngày hội Tôn vinh Trí tuệ Nhân tạo, rõ ràng chúng ta đã bước vào một kỷ nguyên mới – một kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm, được thiết lập và phù hợp với chiến lược kinh doanh không còn là một lựa chọn. Thách thức thực sự không phải là liệu có nên sử dụng trí tuệ nhân tạo hay không, mà là làm thế nào để sử dụng nó một cách hiệu quả.

Dữ liệu Thông minh Bắt đầu với Trí tuệ Nhân tạo

Các doanh nghiệp đang bị ngập trong dữ liệu, phần lớn trong số đó bị phân mảnh trên các hệ thống, kho và đội ngũ. Một khảo sát gần đây cho thấy rằng các chuyên gia dữ liệu dành gần một nửa thời gian để chuẩn bị dữ liệu trước khi nó có thể được sử dụng, một thuế khổng lồ đối với sự đổi mới.

Trí tuệ nhân tạo đang trở thành một nhân tố quan trọng trong không gian dữ liệu khách hàng. Từ việc tự động hóa việc giải quyết danh tính đến tạo ra phân khúc thời gian thực và đưa ra quyết định kích hoạt, trí tuệ nhân tạo đang giúp các đội ngũ tăng tốc thời gian đến giá trị và tập trung nhiều hơn vào chiến lược hơn là việc đối phó với dữ liệu. Các công cụ như ChatGPT, Claude và Perplexity đã mở ra những khả năng mới, nhưng các ứng dụng hiệu quả nhất của trí tuệ nhân tạo vẫn dựa trên việc giải quyết các vấn đề thực tế: loại bỏ các quy trình thủ công, giảm độ trễ giữa thông tin và hành động, và xây dựng các trải nghiệm khách hàng thông minh và an toàn về quyền riêng tư.

Ở cốt lõi của mọi thứ là một sự thật đơn giản: Trí tuệ nhân tạo không thể sửa chữa dữ liệu kém. Nếu dữ liệu của bạn bị phân mảnh, không đầy đủ hoặc không cập nhật, thì ngay cả những mô hình tiên tiến nhất cũng sẽ không đạt được kết quả mong muốn. Đó là lý do tại sao việc xây dựng các tài sản dữ liệu đáng tin cậy và dễ tiếp cận là bước số không cho bất kỳ nỗ lực trí tuệ nhân tạo nào của doanh nghiệp.

Trí tuệ Nhân tạo Có Trách nhiệm trong Thực tiễn

Với quyền lực đến trách nhiệm. Khi trí tuệ nhân tạo đóng vai trò trung tâm hơn trong các quy trình kinh doanh, thiết kế và quản trị của nó trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm không chỉ là về sự công bằng, giải thích và quyền riêng tư; nó còn là về việc đảm bảo các công cụ trí tuệ nhân tạo được sử dụng, kiểm tra và phù hợp với các ràng buộc của thế giới thực. Sự tin tưởng được tạo ra khi các đội ngũ có thể kiểm tra hành vi của mô hình, cung cấp phản hồi và điều chỉnh hệ thống để đáp ứng nhu cầu thay đổi. Các công cụ được xây dựng trên trí tuệ nhân tạo phải hỗ trợ phiên bản, theo dõi thay đổi và minh bạch theo mặc định.

Tuy nhiên, ngay cả khi việc áp dụng tăng tốc, 72% của các giám đốc điều hành cho biết các tổ chức của họ đã tích hợp trí tuệ nhân tạo trên hầu hết các sáng kiến – ít hơn một trong ba cho biết họ đã sẵn sàng để quản lý các rủi ro liên quan. Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm đòi hỏi các khuôn khổ được chia sẻ, hợp tác liên chức năng và sự hiểu biết sâu sắc về cả hạn chế của mô hình và sự sẵn sàng của tổ chức.

Quyền riêng tư là một yêu cầu không thể thương lượng, đòi hỏi một nền tảng kỹ thuật nơi một bản sắc khách hàng ổn định và an toàn được quản lý. Hoàn toàn có thể thiết kế trí tuệ nhân tạo để mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa mà không ảnh hưởng đến sự tin tưởng của khách hàng, nhưng bất kỳ nỗ lực nào như vậy phải bắt đầu với điều kiện tiên quyết của một nền tảng bản sắc khách hàng thống nhất để thực thi sự đồng ý và quản trị trên quy mô lớn.

Cá nhân hóa Hiệu suất

Ít có trường hợp nào thể hiện tiềm năng của trí tuệ nhân tạo rõ ràng hơn việc cá nhân hóa. Cho dù đó là một chiến dịch email, trải nghiệm trong ứng dụng hay tương tác dịch vụ khách hàng, người tiêu dùng hiện đại mong đợi các thương hiệu biết họ là ai và họ muốn gì, tất cả mà không xâm phạm.

Trí tuệ nhân tạo giúp các thương hiệu đáp ứng những kỳ vọng cá nhân hóa trên quy mô lớn. Nhưng cá nhân hóa hiệu quả vẫn phụ thuộc vào một điều: dữ liệu chất lượng cao. Điều đó có nghĩa là giải quyết danh tính khách hàng trên các thiết bị, xây dựng mô hình hành vi khi chúng xảy ra và đảm bảo dữ liệu sạch, đầy đủ, cập nhật và dễ tiếp cận.

Theo McKinsey, các thương hiệu chấp nhận cá nhân hóa dựa trên dữ liệu có thể tăng doanh thu từ 5-15% và cải thiện ROI tiếp thị lên đến 30%. Nhưng để đạt được điều đó, các doanh nghiệp đang ngày càng sử dụng trí tuệ nhân tạo không chỉ cho phân tích, mà còn để chuẩn bị dữ liệu itself – tự động hóa mô hình hóa, ra quyết định và phân phối trên các hệ thống kinh doanh.

Chúng tôi thấy điều này mỗi ngày. Các thương hiệu đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện tỷ lệ trùng khớp, dự đoán thuộc tính như giá trị vòng đời và kích hoạt dữ liệu khách hàng trên các chiến dịch, kênh và giai đoạn vòng đời, mà không cần viết mã tùy chỉnh hoặc duy trì đường ống dữ liệu giòn. Loại cơ sở hạ tầng đó mở khóa cả quy mô và tốc độ.

Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo trong Chiến lược Doanh nghiệp

Trong 12-24 tháng tới, trí tuệ nhân tạo sẽ chuyển từ các công cụ gắn thêm sang được tích hợp sâu vào cơ sở hạ tầng doanh nghiệp. Để duy trì tính cạnh tranh, các doanh nghiệp sẽ cần các hệ thống không chỉ tương thích với trí tuệ nhân tạo mà còn được thiết kế với trí tuệ nhân tạo làm trung tâm.

Dưới đây là những gì nó trông như thế này:

• Chuẩn bị Dữ liệu trên Quy mô Lớn Các kho tĩnh sẽ nhường chỗ cho các cửa hàng dữ liệu cung cấp cho trí tuệ nhân tạo bối cảnh phong phú cần thiết để liên tục tinh chỉnh, tăng cường và kích hoạt dữ liệu khách hàng trong thời gian thực. Sự linh hoạt này cho phép các đội ngũ cung cấp thông tin nhanh hơn, với ít gánh nặng kỹ thuật hơn.
• Mô hình hóa Cụ thể cho Trường hợp Sử dụngThay vì xây dựng một mô hình khách hàng chính, các doanh nghiệp sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để thích nghi với bối cảnh khách hàng cho từng quy trình công việc riêng lẻ, cho dù đó là phân khúc tiếp thị, tối ưu hóa hành trình thời gian thực hay báo cáo của giám đốc điều hành.
• Công cụ Trí tuệ Nhân tạo Có thể ComposeCác thành phần trí tuệ nhân tạo mô-đun, tương tác sẽ cho phép các đội ngũ xây dựng, thử nghiệm và lặp lại nhanh chóng, bắt đầu từ quy mô nhỏ và đạt được giá trị tăng dần. Điều này sẽ khuyến khích thử nghiệm và thu hẹp vòng lặp giữa sản phẩm, dữ liệu và đội ngũ kinh doanh.
• Sự trỗi dậy của Đại lý Trí tuệ Nhân tạo Doanh nghiệpCác đồng pilot trí tuệ nhân tạo sẽ vượt ra ngoài việc trả lời câu hỏi cho khách hàng. Họ sẽ thực hiện hành động thay mặt khách hàng, sử dụng hồ sơ của khách hàng với thương hiệu làm điểm xuất phát. Các thương hiệu có dữ liệu khách hàng chính xác nhất sẽ được hưởng lợi không tương xứng từ điều này.
• Trí tuệ Nhân tạo Phù hợp với Mọi ngườiNhờ vào các giao diện tạo và công cụ mã thấp, trí tuệ nhân tạo sẽ không còn bị giới hạn ở các nhà khoa học dữ liệu. Người dùng kinh doanh sẽ có thể khám phá xu hướng, tạo nội dung và thực hiện hành động mà không cần bằng tiến sĩ hoặc vé trong hàng đợi.

Đồng bộ hóa Trí tuệ Nhân tạo với Chiến lược, Không Chỉ là Công nghệ

Cuối cùng, câu hỏi không phải là trí tuệ nhân tạo có mạnh mẽ hay không – mà là làm thế nào bạn đồng bộ hóa chiến lược của mình để tận dụng tối đa nó.

Các tổ chức thành công nhất sẽ là những tổ chức đầu tư không chỉ vào khả năng trí tuệ nhân tạo mà còn vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, quản trị và văn hóa để làm cho nó hoạt động. Điều đó có nghĩa là xây dựng cho sự minh bạch, ưu tiên chất lượng dữ liệu và cung cấp cho mọi đội ngũ các công cụ để di chuyển nhanh và có trách nhiệm.

Chúng tôi đã thấy trí tuệ nhân tạo có thể mở khóa giá trị khi nó được thiết lập trên dữ liệu khách hàng sạch, được thiết kế cho khả năng sử dụng và được tích hợp trên các chức năng. Khi chúng ta nhìn về phía trước, rõ ràng trí tuệ nhân tạo không chỉ là về mô hình hoặc mã – nó là về con người, đối tác và mục đích.

Con đường phía trước đầy rẫy những khả năng, và đó là điều đáng trân trọng.