Ajay Vasal, Lãnh đạo Toàn cầu về Dữ liệu & Trí tuệ Nhân tạo, Genpact – Loạt Phỏng vấn

Ajay Vasal, Lãnh đạo Toàn cầu về Dữ liệu & Trí tuệ Nhân tạo, Genpact, là một chuyên gia công nghệ và chiến lược kỳ cựu với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chiến lược dữ liệu, chuyển đổi số, sáp nhập và mua lại, cũng như tư vấn doanh nghiệp. Trong vai trò hiện tại tại Genpact, ông dẫn đầu các sáng kiến tập trung vào giúp các doanh nghiệp mở rộng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi từ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ sang các hệ thống nhúng hoạt động tự động hơn. Trước khi gia nhập Genpact, Vasal đã dành gần chín năm tại Accenture, nơi ông đã nắm giữ nhiều vị trí lãnh đạo cấp cao, bao gồm Lãnh đạo Toàn cầu về Dữ liệu & Trí tuệ Nhân tạo cho Ngành Công nghiệp Tiêu dùng và Giám đốc Trung tâm Dữ liệu & Thông tin. Trong suốt sự nghiệp của mình, ông đã tập trung vào việc giúp các tổ chức mở khóa giá trị kinh doanh có thể đo lường được từ dữ liệu thông qua hiệu quả hoạt động, tăng trưởng doanh thu và giảm thiểu rủi ro, đồng thời lãnh đạo các khoản đầu tư chiến lược, sáng kiến sáp nhập và mua lại, cũng như các chương trình chuyển đổi số được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo trên nhiều ngành công nghiệp.

Genpact là một công ty dịch vụ chuyên nghiệp và chuyển đổi số toàn cầu chuyên về dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, phân tích, tự động hóa thông minh và hiện đại hóa hoạt động cho các doanh nghiệp lớn. Ban đầu được thành lập trong General Electric (GE.TO ) trước khi trở thành một công ty độc lập, Genpact hiện đang phục vụ các tổ chức trên nhiều ngành công nghiệp, bao gồm dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, bán lẻ và hàng tiêu dùng. Công ty đã ngày càng định vị mình xung quanh việc chuyển đổi doanh nghiệp được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo, kết hợp phân tích, tự động hóa và chuyên môn lĩnh vực để giúp các doanh nghiệp hiện đại hóa các quy trình làm việc, cải thiện việc ra quyết định và triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo lớn một cách có trách nhiệm.

Bạn đã dành nhiều năm tại Accenture để định hình chiến lược dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trên nhiều ngành công nghiệp trước khi bước vào vai trò hiện tại tại Genpact. Làm thế nào kinh nghiệm đó đã ảnh hưởng đến quan điểm của bạn về lý do tại sao các doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc khai thác giá trị thực sự từ các khoản đầu tư trí tuệ nhân tạo ngày nay?

Một trong những bài học lớn nhất từ việc làm việc trên nhiều ngành công nghiệp là rằng hầu hết các tổ chức không thất bại vì công nghệ yếu. Thực tế là họ gặp khó khăn vì họ cố gắng chồng trí tuệ nhân tạo lên các mô hình hoạt động không được thiết kế cho việc thực hiện tự động. Các phát hiện từ nghiên cứu gần đây của chúng tôi củng cố điểm đó rõ ràng. Trong khi các doanh nghiệp đang chuyển nhanh vào việc áp dụng trí tuệ nhân tạo, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc thiết kế lại các mô hình hoạt động cần thiết để hỗ trợ việc thực hiện tự động ở quy mô lớn. Khoảng trống đó nhấn mạnh cách nhiều doanh nghiệp vẫn đang làm việc thông qua các câu hỏi về quản trị, trách nhiệm và sự sẵn sàng của tổ chức.

Chúng tôi cũng thấy các tổ chức di chuyển nhanh trước khi họ có các khuôn khổ đo lường phù hợp. 71% các giám đốc điều hành tin rằng trí tuệ nhân tạo có chủ đích sẽ mang lại ROI nhanh hơn bất kỳ làn sóng công nghệ nào trước đó, nhưng 67% vẫn phụ thuộc vào các chỉ số năng suất được xây dựng cho các mô hình tự động hóa trước đó. Kinh nghiệm của tôi đã chỉ ra rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo thành công không bao giờ chỉ là về việc triển khai các mô hình. Đó là về việc thiết kế lại các quy trình làm việc, căn chỉnh công nghệ với các ưu tiên kinh doanh và giúp mọi người hiểu rõ vai trò của họ sẽ thay đổi như thế nào cùng với các hệ thống tự động ngày càng tự động.

Báo cáo gần đây của bạn, Tự động hóa Yêu cầu Tin cậy trong Trí tuệ Nhân tạo, cho thấy rằng hầu hết các giám đốc điều hành tin rằng trí tuệ nhân tạo có chủ đích sẽ thay đổi cơ bản các hoạt động kinh doanh, nhưng hầu hết các hệ thống vẫn được giám sát. Sự mất kết nối lớn nhất giữa niềm tin và thực hiện là gì?

Sự mất kết nối hoàn toàn tập trung vào niềm tin. Các giám đốc điều hành rõ ràng tin rằng trí tuệ nhân tạo có chủ đích sẽ thay đổi cách thức công việc được thực hiện, nhưng niềm tin vào công nghệ không tự động chuyển thành sự thoải mái khi trao quyền quyết định. Nghiên cứu của chúng tôi đã tìm thấy rằng chỉ 22% các tổ chức cảm thấy thoải mái khi cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động với tự do cấp miền hoặc tự do rộng.

Hầu hết các doanh nghiệp vẫn cảm thấy thoải mái khi sử dụng trí tuệ nhân tạo như một trợ lý có thể đề xuất, tóm tắt hoặc hỗ trợ các quy trình làm việc. Sự do dự bắt đầu khi các hệ thống trí tuệ nhân tạo được dự kiến sẽ hoạt động tự động theo cách ảnh hưởng đến hoạt động, khách hàng, tuân thủ hoặc kết quả tài chính. Sự do dự đó đang buộc nhiều doanh nghiệp phải giữ cho con người tham gia chặt chẽ vào các quy trình phê duyệt và giám sát ngay cả khi họ đẩy mạnh towards các mô hình hoạt động tự động hơn.

Nhiều doanh nghiệp đang đầu tư mạnh vào trí tuệ nhân tạo nhưng không thể chứng minh lợi nhuận có ý nghĩa. Những sai lầm phổ biến nhất mà các tổ chức mắc phải khi cố gắng đo lường giá trị được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo là gì?

Một sai lầm lớn là nhiều tổ chức vẫn đang sử dụng các chỉ số năng suất được thiết kế cho các làn sóng tự động hóa trước đó. Dữ liệu cho thấy 67% doanh nghiệp vẫn phụ thuộc vào các biện pháp dựa trên năng suất không thể nắm bắt đầy đủ giá trị của các hệ thống quyết định và thích ứng. Điều đó tạo ra một sự mất kết nối thực sự giữa kỳ vọng và cách giá trị được đo lường.

Một vấn đề khác là nhiều tổ chức vẫn chưa định nghĩa các chỉ số thành công bản địa cho trí tuệ nhân tạo. Chỉ một tỷ lệ nhỏ các doanh nghiệp đang đo lường các điều như hoàn thành quy trình làm việc tự động, giảm tỷ lệ tăng cấp, hoặc xử lý ngoại lệ tự động. Nếu các công ty tiếp tục tập trung chỉ vào giảm chi phí hoặc giờ được tiết kiệm, họ sẽ bỏ lỡ tác động hoạt động rộng lớn hơn mà trí tuệ nhân tạo có chủ đích được thiết kế để tạo ra.

Báo cáo đề xuất rằng sự sẵn sàng của tổ chức là một rào cản lớn hơn công nghệ chính nó. Những thay đổi cấu trúc cụ thể nào các công ty cần thực hiện để mở khóa toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo có chủ đích?

Các tổ chức cần phải suy nghĩ lại về cách trách nhiệm, quyền sở hữu quy trình làm việc và việc ra quyết định hoạt động trên toàn doanh nghiệp. Một trong những kết luận rõ ràng nhất từ nghiên cứu là sự sẵn sàng của tổ chức đang trở thành một rào cản lớn hơn công nghệ chính nó. Trên thực tế, 33% các doanh nghiệp đã xác định rằng các quy trình kinh doanh không sẵn sàng cho tích hợp trí tuệ nhân tạo có chủ đích là rào cản hàng đầu đối với việc áp dụng.

Các công ty đang đạt được tiến bộ nhất đang thiết kế lại các quy trình làm việc từ đầu đến cuối để các hệ thống tự động có thể hoạt động trong các ranh giới và cấu trúc giám sát rõ ràng. Chúng tôi cũng tìm thấy rằng 44% các doanh nghiệp dự kiến trí tuệ nhân tạo có chủ đích sẽ làm phẳng các cấu trúc quản lý khi các hệ thống tự động xử lý nhiều nhiệm vụ phối hợp truyền thống được xử lý bởi quản lý cấp trung. Nhân viên cần có sự rõ ràng nhiều hơn về trách nhiệm giám sát, điểm can thiệp và nơi phán quyết của con người phù hợp trong một môi trường ngày càng tự động.

Chỉ một tỷ lệ nhỏ các tổ chức cảm thấy thoải mái khi trao quyền tự do thực sự cho các tác nhân trí tuệ nhân tạo. Điều gì sẽ cần thiết để các doanh nghiệp tin tưởng các hệ thống trí tuệ nhân tạo với quyền quyết định?

Tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo có chủ đích cuối cùng phụ thuộc vào trách nhiệm và kiểm soát. Các doanh nghiệp vẫn còn thận trọng về việc trao quyền quyết định vì các nhà lãnh đạo muốn tin tưởng rằng các hệ thống tự động có thể hoạt động trong các rào cản và cấu trúc quản trị rõ ràng.

Các công ty đang tiến bước là thiết kế các hệ thống trong đó các đường dẫn tăng cấp, các điểm kích hoạt can thiệp và các kiểm soát quản trị được xây dựng trực tiếp vào mô hình hoạt động. Hầu hết các tổ chức đang trao quyền tự do tăng dần dựa trên ngữ cảnh kinh doanh và sự chấp nhận rủi ro chứ không phải là một bước nhảy vọt đến tự do đầy đủ. Khi các doanh nghiệp đạt được sự tự tin thông qua các triển khai thành công, niềm tin sẽ tăng trưởng vì các nhà lãnh đạo có thể rõ ràng thấy được cách quyết định được đưa ra, nơi trách nhiệm nằm và cách giám sát của con người được duy trì.

Các doanh nghiệp dự kiến sẽ mở rộng trí tuệ nhân tạo có chủ đích nhanh chóng, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn phụ thuộc vào các chỉ số năng suất lỗi thời. Các chỉ số hiệu suất bản địa cho trí tuệ nhân tạo hiệu quả hơn nên trông như thế nào?

Các chỉ số bản địa cho trí tuệ nhân tạo cần đo lường việc thực hiện và kết quả chứ không phải hoạt động. Các biện pháp năng suất truyền thống tập trung vào việc liệu mọi người có làm việc nhanh hơn, nhưng trí tuệ nhân tạo có chủ đích thay đổi phương trình vì hệ thống tự nó bắt đầu thực hiện một phần của khối lượng công việc hoạt động. Điều đó quan trọng vì nhiều tổ chức vẫn đang đo lường trí tuệ nhân tạo có chủ đích thông qua một ống kính năng suất được thiết kế cho các làn sóng tự động hóa trước đó chứ không phải là thực hiện tự động.

Các biện pháp hiệu quả hơn nên tập trung vào việc hoàn thành quy trình làm việc tự động, giảm tỷ lệ tăng cấp, thực hiện quyết định nhanh hơn và cách hệ thống quản lý các ngoại lệ với sự can thiệp của con người được hạn chế. Những chỉ số đó cung cấp một bức tranh rõ ràng hơn về việc liệu trí tuệ nhân tạo có thực sự cải thiện việc thực hiện ở quy mô lớn.

Bạn nhấn mạnh rằng việc thiết kế lại quy trình là rào cản hàng đầu đối với việc áp dụng. Tại sao việc chuyển đổi quy trình làm việc lại quan trọng hơn hiệu suất của mô hình trong giai đoạn tiếp theo của trí tuệ nhân tạo?

Chuyển đổi quy trình làm việc quan trọng vì ngay cả những hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất cũng không thể mở rộng hiệu quả bên trong các quy trình bị hỏng hóc hoặc bị phân mảnh. Nghiên cứu của chúng tôi đã tìm thấy rằng 33% các doanh nghiệp đã xác định sự sẵn sàng của quy trình là rào cản hàng đầu đối với việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có chủ đích.

Điều làm cho giai đoạn tiếp theo này khác biệt là trí tuệ nhân tạo có chủ đích được thiết kế để thực hiện trên các quy trình làm việc chứ không chỉ hỗ trợ trong chúng. Các tổ chức phải thiết kế lại các quy trình xung quanh việc thực hiện tự động bằng cách làm rõ quyền sở hữu quyết định, loại bỏ các bàn giao không cần thiết và nhúng quản trị trực tiếp vào các quy trình làm việc. Theo nhiều cách, việc thiết kế lại quy trình làm việc bây giờ là nền tảng thực sự cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng.

Báo cáo đề xuất rằng trí tuệ nhân tạo sẽ làm phẳng các cấu trúc tổ chức khi các nhiệm vụ phối hợp trở nên tự động. Bạn nhìn thấy các vai trò lãnh đạo và quản lý cấp trung sẽ thay đổi như thế nào khi kết quả?

Khi trí tuệ nhân tạo có chủ đích tiếp quản nhiều nhiệm vụ phối hợp và giám sát hoạt động, các vai trò lãnh đạo có thể sẽ thay đổi từ việc quản lý việc thực hiện thường xuyên sang việc định hướng chiến lược, phán quyết và quản trị. Nghiên cứu của chúng tôi đã tìm thấy rằng nhiều doanh nghiệp dự kiến trí tuệ nhân tạo có chủ đích sẽ làm phẳng các cấu trúc quản lý khi các hệ thống tự động xử lý nhiều nhiệm vụ phối hợp truyền thống được xử lý bởi quản lý cấp trung.

Quản lý cấp trung đã đóng một vai trò quan trọng trong việc định tuyến quyết định và duy trì tính liên tục hoạt động trên các nhóm. Khi các hệ thống tự động bắt đầu xử lý nhiều hoạt động đó, các nhà lãnh đạo sẽ cần tập trung nhiều hơn vào việc quản lý ngoại lệ, trách nhiệm và đảm bảo rằng các hệ thống phù hợp với các mục tiêu kinh doanh. Lãnh đạo của con người sẽ trở nên quan trọng hơn trong các lĩnh vực mà ngữ cảnh, đạo đức và phán quyết vẫn quan trọng nhất.

Genpact tự định vị mình là một công ty giải pháp công nghệ tiên tiến và trí tuệ nhân tạo có chủ đích. Làm thế nào công ty đang tiếp cận trí tuệ nhân tạo có chủ đích khác biệt so với các công ty tư vấn hoặc công nghệ truyền thống?

Phương pháp của Genpact được dựa trên việc thực hiện và kết quả, và những gì chúng tôi thường mô tả là giải quyết “vấn đề dặm cuối” của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo. Nhiều tổ chức đã chứng minh rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra thông tin chi tiết hoặc cải thiện năng suất, nhưng thách thức thực sự là nhúng các khả năng đó vào các quy trình làm việc kinh doanh trực tiếp nơi công việc thực sự được thực hiện. Đó là nơi nhiều sáng kiến trí tuệ nhân tạo bị đình trệ. Sự tập trung của chúng tôi là giúp khách hàng vận hành trí tuệ nhân tạo có chủ đích trên dặm cuối của việc thực hiện để các hệ thống có thể thúc đẩy các kết quả có thể đo lường được trong tài chính, chuỗi cung ứng, dịch vụ khách hàng và các chức năng cốt lõi của doanh nghiệp khác.

Điều khác biệt trong phương pháp của chúng tôi là sự kết hợp giữa chuyên môn quy trình sâu sắc với dữ liệu, công nghệ và khả năng trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi không chỉ triển khai các mô hình hoặc xây dựng các thử nghiệm. Chúng tôi đang thiết kế lại các quy trình làm việc, nhúng quản trị vào hoạt động và giúp các doanh nghiệp tạo ra các cấu trúc trách nhiệm cần thiết cho việc thực hiện tự động ở quy mô lớn. Bởi vì chúng tôi cũng đã nhúng trí tuệ nhân tạo có chủ đích vào các hoạt động của chính mình, chúng tôi mang lại kinh nghiệm thực tế về những gì cần thiết để chuyển từ thí nghiệm sang tác động toàn doanh nghiệp.

Khi nhìn về tương lai, bạn có tin rằng trí tuệ nhân tạo có chủ đích sẽ làm rộng khoảng cách giữa các doanh nghiệp dẫn đầu và tụt lại phía sau, và những gì các công ty nên làm ngay bây giờ để tránh tụt lại phía sau?

Có, tôi tin rằng khoảng cách sẽ rộng ra vì trí tuệ nhân tạo có chủ đích tạo ra giá trị theo cách khác với các làn sóng công nghệ trước đó. Các tổ chức thành công trong việc thiết kế lại các quy trình làm việc, thiết lập các khuôn khổ trách nhiệm và xây dựng niềm tin vào các hệ thống tự động sẽ tạo ra các lợi thế hoạt động mà các đối thủ cạnh tranh sẽ khó bắt kịp. Điều đáng chú ý là sự thay đổi này đang diễn ra nhanh chóng như thế nào. 29% các doanh nghiệp dự kiến trí tuệ nhân tạo có chủ đích sẽ mở rộng trên toàn doanh nghiệp trong vòng 12 tháng tới.

Đối với các công ty muốn duy trì tính cạnh tranh, ưu tiên hiện tại nên là chuẩn bị mô hình hoạt động cho việc thực hiện tự động. Điều đó bao gồm việc thiết kế lại các quy trình làm việc, xác định các cấu trúc sở hữu, xây dựng các khuôn khổ đo lường bản địa cho trí tuệ nhân tạo và đầu tư vào sự sẵn sàng của lực lượng lao động. Các tổ chức chuyển động sớm trên những nền tảng đó sẽ được định vị tốt hơn so với những tổ chức vẫn tiếp cận trí tuệ nhân tạo như một sáng kiến công nghệ độc lập.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Genpact.