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 hỗ trợ thực sự là phức tạp và đầy thách thức. Hành trình này không chỉ 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 đầy đủ giá trị của một giải pháp AI cuối cùng phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu và con người thực hiện, quản lý và áp dụng nó để đạt được kết quả có ý nghĩa.

Dữ liệu: Nền tảng của Thành công AI

Dữ liệu, hằng số của tổ chức. Cho dù đó là một cửa hàng tiện lợi nhỏ hay một tổ chức doanh nghiệp, mọi doanh nghiệp đều hoạt động dựa trên dữ liệu (bản ghi tài chính, hàng tồn kho, cảnh quay an ninh, v.v.). Việc quản lý, truy cập 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% các tổ chức hoặc thiếu tự tin hoặc không chắc chắn về việc liệu thực tiễn dữ liệu hiện có hoặc cấu trúc quản lý của họ có đủ cho việc áp dụng AI thành công. Việc cho phép một tổ chức tận dụng đầy đủ 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 luận phải được thiết lập để tận dụng AI một cách đúng đắn. Ngoài ra, điều quan trọng 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 trong việc cung cấp – đến mức chúng ta 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 “trôi nổi” có sẵn cho bất kỳ ai – nó sẽ bị lỗi, thiên vị, không tuân thủ và rất có khả năng sẽ lộ thông tin nhạy cảm và riêng tư. Ngược lại, khi môi trường dữ liệu phong phú, có cấu trúc, chính xác, nằm trong khuôn khổ và phương pháp luận về cách tổ chức sử dụng dữ liệu của mình – AI có thể mang lại lợi ích ngay lập tức và tiết kiệm nhiều giờ cho việc xây dựng mô hình, dự báo và phát triển xu hướng. Xây dựng xung quanh nền tảng dữ liệu là quyền truy cập và chính sách quản trị dữ liệu, trình bày mối quan tâm của mình – yếu tố con người.

Con người: Yếu tố bị 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 có lý do để thận trọng. Có thể nói, hậu quả của các rủi ro IT cũ vẫn còn tương tự với AI được quản lý (ví dụ: thời gian ngừng hoạt động, ngừng hoạt động, bảo hiểm mạng đáng kể, tiền phạt tuân thủ, trải nghiệm khách hàng, vi phạm dữ liệu, phần mềm độc hại, v.v.) và được khuếch đại bởi việc tích hợp AI vào IT. Mối quan tâm đến từ sự thiếu hiểu biết về nguyên nhân gốc rễ của những hậu quả đó hoặc đối với những người không biết, nỗi lo lắng mà kích hoạt AI cho cộng tác viên 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 IT sụp đổ do thiếu sẵn sàng và kích hoạt nhân viên?” Tình huống này có vẻ quá bi thảm – rủi ro kinh doanh luôn như vậy, và chúng ta đã biết câu trả lời cho câu hỏi đó. Với công nghệ phức tạp hơn và tiềm năng hoạt động cao hơn, nỗ lực kích hoạt đội ngũ 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 vào hiểu biết của nhà cung cấp công nghệ vượt ra ngoài chuyên môn và phản ánh một vấn đề sâu sắc hơn: sự không thể rõ ràng nêu ra các rủi ro cụ thể mà một tổ chức có thể và sẽ phải đối mặt với việc triển khai không đúng 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 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 các rủi ro theo quy định cụ thể cho môi trường IT nhất định, nó làm tăng sự không chắc chắn về việc triển khai AI.

Ngay cả khi các nhà cung cấp IT truyền đạt hiệu quả các rủi ro và tác động tiềm năng của AI, nhiều tổ chức vẫn bị cản trở bởi chi phí sở hữu tổng thể (TCO) thực sự liên quan đến việc xây dựng 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 tận dụng真正 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 hợp lý nào cũng biết rằng thành công trong đua xe là kết quả của cả một tay lái lành nghề 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 đúng cách, đào tạo và trang bị 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 tiềm năng tác động và giá trị 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. Hiện tại, 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 phần lớn 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 nhà kho “tối” hoàn toàn tự động – 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 tăng cường 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 thị trường linh hoạt hơn và giao hàng giá trị nhanh hơn. Tuy nhiên, những lợi ích này phụ thuộc vào các yếu tố then chốt:

• 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
• Kích hoạt 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 thúc đẩy bởi AI trên các lĩnh vực kinh doanh:

• Lãnh đạo Bán hàng có thể tạo ra các mô hình xu hướng 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 Doanh nghiệp & FP&A có được thông tin sâu sắc hơn nhờ thời gian được tiết kiệm khi phân tích các đơn vị kinh doanh, cho phép sự sắp xếp tốt hơn với các mục tiêu doanh nghiệp.
• Đội Kế toán phải thu có thể quản lý chu kỳ thanh toán hiệu quả hơn với việc truy cập nhanh vào dữ liệu có thể hành động, cải thiện tiếp cận và tương tác khách hàng.
• Lãnh đạo Tiếp thị có thể xây dựng chiến lược thị trường hiệu quả hơn, phù hợp với bán hàng bằng cách tận dụng thông tin từ 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 và 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 mới chạm vào bề mặt của tiềm năng AI trong việc thúc đẩy chuyển đổi chức năng và tăng năng suất. Tuy nhiên, việc thực hiện những lợi ích này đòi hỏi một nền tảng đúng – 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 Plug-and-Play cho AI

Việc triển khai AI để tận dụng đầy đủ 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 nhau xuyên suốt toàn bộ ngăn xếp IT – cung cấp thông tin và hiệu quả hoạt động mà nếu không sẽ đòi hỏi sự nỗ lực, thời gian và tài nguyên đáng kể.

Việc thực hiện giá trị của một giải pháp AI được xây dựng trên việc xây dựng một thực tiễn dữ liệu, duy trì một khuôn khổ quản trị và bảo mật mạnh mẽ, và bảo mật hệ sinh thái – một chủ đề đòi hỏi một cuộc sâu khai thác riêng. Sự khả năng của các nhà cung cấp công nghệ 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 các quan niệm sai lầm và điều chỉnh kỳ vọng về việc tận dụng tiềm năng thực sự của AI.

Khả năng của các 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 các quan niệm sai lầm và điều chỉnh kỳ vọng về việc tận dụng tiềm năng thực sự của AI. Việc tiếp cận và quản trị khuôn khổ, và bảo mật hệ sinh thái – một chủ đề đòi hỏi một cuộc sâu khai thác riêng.