Giá Trị Thực Sự Của Trí Tuệ Nhân Tạo Được Xây Dựng Trên Dữ Liệu Và Con Người – Không Chỉ Là Công Nghệ

Sự hứa hẹn của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) mở rộng hàng ngày – từ việc thúc đẩy năng suất cá nhân đến việc cho phép các tổ chức khám phá những thông tin kinh doanh mới mạnh mẽ thông qua dữ liệu. Trong khi tiềm năng của AI dường như vô tận và tác động của nó dễ dàng tưởng tượng, hành trình đến một hệ sinh thái được AI cung cấp thực sự là phức tạp và đầy thách thức. Hành trình này không bắt đầu và kết thúc với việc triển khai, áp dụng hoặc thậm chí sử dụng AI một cách nhất quán – nó kết thúc ở đó. Việc thực hiện giá trị đầy đủ của một giải pháp AI cuối cùng phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu và những người thực hiện, quản lý và áp dụng nó để đưa ra kết quả có ý nghĩa.

Dữ Liệu: Nền Tảng Của Sự Thành Công Của AI

Dữ liệu, hằng số của tổ chức. Cho dù đó là một cửa hàng tiện lợi của mẹ và bố hay một tổ chức doanh nghiệp, mọi doanh nghiệp đều chạy trên dữ liệu (bản ghi tài chính, hàng tồn kho, cảnh quay an ninh, v.v.) Việc quản lý, khả năng tiếp cận và quản trị dữ liệu này là nền tảng để thực hiện đầy đủ tiềm năng của AI trong một tổ chức. Gartner gần đây đã lưu ý 63% tổ chức hoặc thiếu tự tin hoặc không chắc chắn về việc liệu các phương pháp hoặc cấu trúc quản lý dữ liệu hiện có của họ có đủ điều kiện để áp dụng AI thành công. Việc cho phép một tổ chức mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI đòi hỏi một Thực tiễn Dữ liệu được suy nghĩ kỹ lưỡng. Từ thu thập, lưu trữ, tổng hợp, phân tích, bảo mật, quyền riêng tư, quản trị và kiểm soát truy cập – một khuôn khổ và phương pháp phải được đưa ra để tận dụng AI một cách chính xác. Ngoài ra, điều cần thiết là phải giảm thiểu rủi ro và hậu quả không lường trước. Tóm lại, dữ liệu là nền tảng của phân tích và nhiên liệu cho AI của bạn.

Truy cập mà giải pháp AI của bạn có vào dữ liệu của bạn quyết định khả năng của nó để cung cấp – đến mức chúng tôi đang chứng kiến sự xuất hiện của các chức năng mới được thiết kế đặc biệt cho nó, Giám đốc Dữ liệu (CDO). Đơn giản nói, nếu một giải pháp AI được giới thiệu vào một môi trường với dữ liệu “lơ lửng” có thể truy cập được bởi bất kỳ ai – nó sẽ dễ bị lỗi, thiên vị, không tuân thủ và rất có thể sẽ lộ thông tin nhạy cảm và riêng tư. Ngược lại, khi môi trường dữ liệu giàu, có cấu trúc, chính xác, trong một khuôn khổ và phương pháp cho cách tổ chức sử dụng dữ liệu của mình – AI có thể trả lại lợi ích ngay lập tức và tiết kiệm nhiều giờ trên mô hình hóa, dự báo và phát triển khuynh hướng. Xây dựng xung quanh nền tảng dữ liệu là quyền truy cập và chính sách quản trị dữ liệu, điều này trình bày mối quan tâm của mình – yếu tố con người.

Con Người: Yếu Tố Được Đánh Giá Thấp Trong Việc Áp Dụng AI

IDC gần đây đã chia sẻ rằng 45% CEO và hơn 66% CIO được khảo sát thể hiện sự do dự xung quanh các nhà cung cấp công nghệ không hoàn toàn hiểu được tiềm năng rủi ro của AI. Những nhà lãnh đạo này được biện minh trong sự thận trọng của họ. Có thể nói, hậu quả của những rủi ro IT cũ vẫn còn tương tự với AI được quản lý (ví dụ: thời gian ngừng hoạt động, sự cố hoạt động, phí bảo hiểm mạng cao, phạt tuân thủ, trải nghiệm khách hàng, vi phạm dữ liệu, phần mềm tống tiền, v.v.) và được khuếch đại bởi việc tích hợp AI vào IT. Mối quan tâm đến từ sự thiếu hiểu biết xung quanh nguyên nhân gốc rễ của những hậu quả đó hoặc cho những người không biết, nỗi lo lắng mà đi cùng với sự kích hoạt AI của đồng nghiệp đóng vai trò là chất xúc tác cho những hậu quả đó.

Câu hỏi cấp bách là, “Tôi nên đầu tư vào công cụ IT tốn kém này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất kinh doanh của tôi ở mọi cấp độ chức năng với rủi ro của sự sụp đổ IT do thiếu sự sẵn sàng và kích hoạt của nhân viên?” Liệu có quá kịch tính? Tuyệt đối – rủi ro kinh doanh luôn như vậy, và chúng tôi đã biết câu trả lời cho câu hỏi đó. Với công nghệ phức tạp hơn và tiềm năng hoạt động được nâng cao, nỗ lực để kích hoạt các đội để sử dụng những công cụ này một cách hợp pháp, đúng cách, hiệu quả và hiệu quả cũng phải tăng lên.

Thử Thách Của Nhà Cung Cấp

Sự thiếu tự tin trong việc hiểu biết của nhà cung cấp công nghệ vượt ra ngoài chuyên môn về chủ đề và phản ánh một vấn đề sâu sắc hơn: sự không thể rõ ràng nêu ra những rủi ro cụ thể mà một tổ chức có thể và sẽ đối mặt với việc triển khai và kỳ vọng không thực tế.

Mối quan hệ giữa một tổ chức và nhà cung cấp công nghệ giống như mối quan hệ giữa bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Bệnh nhân tham khảo ý kiến của nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe với các triệu chứng tìm kiếm chẩn đoán và hy vọng có một phương pháp điều trị đơn giản và tiết kiệm chi phí. Trong các tình huống phòng ngừa, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sẽ làm việc với bệnh nhân về các khuyến nghị về chế độ ăn uống, lựa chọn lối sống và điều trị chuyên biệt để đạt được mục tiêu sức khỏe cụ thể. Tương tự, có một kỳ vọng rằng các tổ chức sẽ nhận được các giải pháp theo quy định từ nhà cung cấp công nghệ để giải quyết hoặc lập kế hoạch cho việc triển khai công nghệ. Tuy nhiên, khi các tổ chức không thể cung cấp rủi ro theo quy định cụ thể cho môi trường IT nhất định, nó làm tăng sự không chắc chắn của việc triển khai AI.

Ngay cả khi nhà cung cấp IT truyền đạt hiệu quả rủi ro và tác động tiềm tàng của AI, nhiều tổ chức vẫn bị cản trở bởi chi phí sở hữu tổng thể (TCO) thực sự liên quan đến việc đặt nền tảng cần thiết. Có một nhận thức ngày càng tăng rằng việc triển khai AI thành công phải bắt đầu từ trong môi trường hiện có – và chỉ khi môi trường đó được hiện đại hóa, các tổ chức mới có thể真正 mở khóa giá trị của tích hợp AI. Điều này tương tự như việc giả định rằng bất kỳ ai cũng có thể nhảy vào buồng lái của một siêu xe F1 và ngay lập tức giành chiến thắng trong các cuộc đua. Bất kỳ người nào có lý trí đều biết rằng thành công trong đua xe là kết quả của cả một tay đua có kỹ năng và một cỗ máy hiệu suất cao. Tương tự, lợi ích của AI chỉ có thể được thực hiện khi một tổ chức được chuẩn bị, đào tạo và trang bị đúng cách để áp dụng và triển khai nó.

Ví Dụ: Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot là một ví dụ tuyệt vời về một giải pháp AI hiện có mà tác động và giá trị của nó thường bị hiểu lầm hoặc pha loãng do khách hàng có kỳ vọng không phù hợp – về cách AI nên được triển khai và những gì họ tin rằng nó nên làm, thay vì hiểu những gì nó có thể làm. Ngày nay, hơn 70% công ty trong danh sách Fortune 500 đã tận dụng Microsoft 365 Copilot. Tuy nhiên, nỗi sợ hãi rộng rãi rằng AI sẽ thay thế công việc chủ yếu là một quan niệm sai lầm khi nói đến hầu hết các ứng dụng AI trong thế giới thực. Mặc dù việc thay thế công việc đã xảy ra trong một số lĩnh vực – như các “kho tối” được tự động hóa hoàn toàn – điều quan trọng là phải phân biệt giữa AI như một toàn thể và việc sử dụng nó trong robot. Sau này đã có tác động trực tiếp hơn đến việc thay thế công việc.

Trong bối cảnh Công việc Hiện đại, giá trị chính của AI nằm ở việc nâng cao hiệu suất và khuếch đại chuyên môn – không phải thay thế nó. Bằng cách tiết kiệm thời gian và tăng đầu ra chức năng, AI cho phép các chiến lược tiếp cận thị trường linh hoạt hơn và giao hàng giá trị nhanh hơn. Tuy nhiên, những lợi ích này phụ thuộc vào các yếu tố quan trọng:

• Thực tiễn Dữ liệu trưởng thành
• Quản lý Truy cập và Quản trị Mạnh mẽ
• Biện pháp Bảo mật Robust để giảm thiểu rủi ro
• Sự kích hoạt của con người xung quanh việc sử dụng AI có trách nhiệm và các phương pháp hay nhất

Dưới đây là một số ví dụ về cải tiến chức năng được AI thúc đẩy trên các lĩnh vực kinh doanh:

• Lãnh đạo Bán hàng có thể tạo mô hình khuynh hướng bằng cách sử dụng dữ liệu chu kỳ khách hàng để thúc đẩy chiến lược bán chéo và bán thêm, cải thiện việc giữ chân khách hàng và giá trị.
• Đội Chiến lược & FP&A Doanh nghiệp có được cái nhìn sâu sắc hơn nhờ thời gian được tiết kiệm khi phân tích đơn vị kinh doanh, cho phép sự sắp xếp tốt hơn với mục tiêu doanh nghiệp.
• Đội Kế toán phải thu có thể quản lý chu kỳ thanh toán hiệu quả hơn với quyền truy cập nhanh vào dữ liệu có thể hành động, cải thiện liên lạc và tương tác với khách hàng.
• Lãnh đạo Tiếp thị có thể xây dựng chiến lược tiếp cận thị trường hiệu quả và phù hợp với bán hàng hơn bằng cách tận dụng cái nhìn sâu sắc của AI về hiệu suất bán hàng và cơ hội.
• Đội Vận hành có thể giảm thời gian dành cho việc đối chiếu dữ liệu Tài chính và Bán hàng, giảm thiểu sự混乱 trong quá trình cuối quý hoặc cuối năm.
• Đội Thành công & Hỗ trợ Khách hàng có thể cắt giảm thời gian phản hồi và giải quyết bằng cách tự động hóa quy trình làm việc và đơn giản hóa các bước chính.

Những ví dụ này chỉ là bề mặt của tiềm năng của AI trong việc thúc đẩy chuyển đổi chức năng và tăng năng suất. Tuy nhiên, việc thực hiện những lợi ích này đòi hỏi nền tảng đúng – các hệ thống cho phép AI tích hợp, tổng hợp, phân tích và cuối cùng thực hiện lời hứa của nó.

Suy Nghĩ Cuối Cùng: Không Có Cái Gì Được Gọi Là “Cắm Và Chạy” Đối Với AI

Việc triển khai AI để mở khóa toàn bộ tiềm năng của nó không đơn giản như cài đặt một chương trình hoặc ứng dụng. Đó là sự tích hợp của một mạng lưới các chức năng tự động liên kết xuyên suốt toàn bộ ngăn xếp IT của bạn – cung cấp thông tin chi tiết và hiệu quả hoạt động mà nếu không sẽ đòi hỏi nỗ lực, thời gian và tài nguyên đáng kể.

Việc thực hiện giá trị của một giải pháp AI được dựa trên việc xây dựng một thực tiễn dữ liệu, duy trì một khuôn khổ quản trị và truy cập mạnh mẽ, và bảo mật hệ sinh thái – một chủ đề đòi hỏi phải có một cuộc sâu入 riêng.

Khả năng của nhà cung cấp công nghệ để trở thành một đối tác có giá trị sẽ phụ thuộc vào cả việc tiếp thị và kích hoạt, tập trung vào việc phá vỡ những quan niệm sai lầm và hiệu chỉnh kỳ vọng về việc khai thác tiềm năng thực sự của AI có nghĩa là gì.