Đồng bộ hóa tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo với thực tế thực tế

Công cụ Trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng rộng rãi trong kinh doanh kể từ khi ChatGPT ra mắt vào năm 2022, với 98% doanh nghiệp nhỏ được khảo sát bởi Phòng Thương mại Hoa Kỳ sử dụng chúng. Tuy nhiên, mặc dù thành công trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, tóm tắt, cá nhân hóa và các lĩnh vực khác, một khảo sát gần đây của 2.500 công nhân trên toàn Hoa Kỳ, Vương quốc Anh, Úc và Canada cho thấy rằng 3 trong số 4 công nhân báo cáo rằng Trí tuệ nhân tạo thực sự đã tăng khối lượng công việc của họ. Do đó, lời hứa của Trí tuệ nhân tạo vẫn còn cao, nhưng thực tế trên thực địa dường như hơi kém ấn tượng cho đến nay.

Sự chênh lệch này nhấn mạnh một thách thức quan trọng: bắc cầu khoảng cách giữa lời hứa lớn của Trí tuệ nhân tạo và tác động thực tế hạn chế hiện tại đối với hoạt động của doanh nghiệp. Đóng khoảng cách này là điều cần thiết để các tổ chức có thể thực sự tận dụng giá trị của khoản đầu tư Trí tuệ nhân tạo của họ và tăng cường áp dụng trong số công nhân và các bên liên quan của họ.

Tầm nhìn sản phẩm cho đầu tư Trí tuệ nhân tạo

Mặc dù Trí tuệ nhân tạo đã đạt được những bước tiến đáng kể, nhưng nhiều giải pháp kinh doanh vẫn còn ở giai đoạn thử nghiệm và chưa phù hợp hoàn toàn cho hoạt động hàng ngày. Trong một cuộc khảo sát xuyên quốc gia và ngành của 1.000 CxO và giám đốc điều hành cấp cao, BCG đã tìm thấy rằng 74% công ty gặp khó khăn trong việc thực hiện và mở rộng giá trị trong khoản đầu tư Trí tuệ nhân tạo của họ. Một phần lý do cho điều này là ngày nay, giao diện người dùng Trí tuệ nhân tạo nổi bật nhất dựa trên ngôn ngữ tự nhiên được cung cấp thông qua mô hình trò chuyện. Mặc dù những phương thức này chắc chắn hữu ích khi nói đến các nhiệm vụ như tóm tắt và các ngữ cảnh dựa trên văn bản khác, nhưng chúng không phù hợp với cách công việc được thực hiện trong hầu hết các doanh nghiệp.

Để tối đa hóa tác động, thiết kế của công cụ Trí tuệ nhân tạo phải phát triển để vượt ra ngoài các giao diện cô lập, dựa trên văn bản thành các ứng dụng tích hợp, nâng cao quy trình làm việc tốt hơn đáp ứng nhu cầu hoạt động của các tổ chức lớn. Giai đoạn tiếp theo của sự tiến hóa Trí tuệ nhân tạo sẽ ngày càng trở nên chủ động, hòa nhập hoàn hảo vào nền tảng hoạt động của doanh nghiệp và cho phép các đội tập trung vào ý tưởng và chiến lược cấp cao dẫn vào hoạt động tự động, bỏ qua thực hiện thủ công nhưng vẫn giữ nguyên quyền kiểm soát của con người trong vòng lặp.

Chuyển đổi từ “thử nghiệm” sang “quan trọng” đòi hỏi một cách tiếp cận sản phẩm hóa đối với phát triển, triển khai và hoạt động Trí tuệ nhân tạo, tương tự như cách Apple (AAPL ) đã cách mạng hóa ngành công nghệ với việc ra mắt iPhone – một sản phẩm được thiết kế cẩn thận, thân thiện với người dùng, tích hợp công nghệ tiên tiến và kết hợp với trải nghiệm người dùng hàng đầu từ ngày đầu tiên.

Đóng khoảng trống dữ liệu và đảm bảo hiệu quả chi phí

Để chuyển sang phiên bản sản phẩm hóa tinh vi hơn của Trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng là phải giải quyết các khoảng trống trong tài sản dữ liệu của doanh nghiệp. Sự quan tâm ngày càng tăng trong việc triển khai Trí tuệ nhân tạo trong các doanh nghiệp đã暴露 ra các silo dữ liệu rộng rãi, điều này cản trở các tổ chức từ việc mở rộng Trí tuệ nhân tạo vượt ra ngoài nguyên mẫu.

Tất nhiên, cũng cần lưu ý rằng các rào cản tài chính cũng có thể ngăn cản các tổ chức mở rộng việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo của họ từ các dự án thí điểm sang các ứng dụng toàn doanh nghiệp. Cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc đào tạo và duy trì các mô hình Trí tuệ nhân tạo tiên tiến – bao gồm khả năng tính toán, lưu trữ dữ liệu và chi phí hoạt động liên tục – có thể tăng nhanh. Nếu không có sự giám sát cẩn thận, các dự án này có nguy cơ trở nên quá tốn kém, phản ánh những thách thức ban đầu trong việc áp dụng công nghệ đám mây.

Tập trung vào việc đảm bảo tính toàn vẹn, sạch sẽ và chất lượng của dữ liệu ngay từ đầu có thể giúp giảm chi phí trong dài hạn. Quá thường, các công ty tập trung vào Trí tuệ nhân tạo trước và chỉ giải quyết các thách thức dữ liệu của họ sau, tạo ra sự kém hiệu quả và bỏ lỡ cơ hội.

Hiệu quả chi phí gắn liền chặt chẽ với đầu tư trên toàn bộ lớp dữ liệu và cơ sở hạ tầng cốt lõi. Đầu tư vào phần này của ngăn xếp là chìa khóa để đảm bảo rằng các mô hình ngôn ngữ lớn có thể được chạy ở quy mô. Về mặt thực tế, điều này có nghĩa là tiêu chuẩn hóa thu thập dữ liệu, đảm bảo khả năng tiếp cận và triển khai các khuôn khổ quản trị dữ liệu mạnh mẽ.

Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm

Các công ty tích hợp các nguyên tắc Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm vào một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ và được quản lý tốt sẽ được đặt ở vị trí tốt hơn để mở rộng ứng dụng của họ một cách hiệu quả và có đạo đức. Các nguyên tắc như công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình trong đầu vào và đầu ra Trí tuệ nhân tạo không còn là tùy chọn cho các doanh nghiệp – chúng là những yêu cầu chiến lược để duy trì niềm tin với nhân viên và khách hàng, cũng như tuân thủ các quy định đang xuất hiện.

Một khuôn khổ quan trọng là Đạo luật Trí tuệ nhân tạo của EU, quy định tài liệu rõ ràng, minh bạch và quản trị cho các hệ thống Trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao. Tuân thủ các khuôn khổ như vậy đòi hỏi các công ty phải triển khai các quy trình không chỉ xác thực các mô hình Trí tuệ nhân tạo của họ mà còn khiến chúng có thể giải thích và chịu trách nhiệm, điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng có rủi ro cao như đánh giá tín dụng, phát hiện gian lận và khuyến nghị đầu tư. Các công ty ưu tiên các thực tiễn này có thể ở trước các yêu cầu quy định và tránh các rủi ro pháp lý hoặc danh tiếng tốn kém.

Hơn nữa, khi ngành công nghiệp tiến hóa và các hệ thống Trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra quyết định tự chủ trở nên phổ biến hơn, các ставки cho việc triển khai có trách nhiệm tăng cao. Việc ủy quyền hành động cho các công cụ Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự tự tin vào độ tin cậy và hành vi đạo đức của chúng. Để đạt được điều này, các tổ chức phải đầu tư vào các khuôn khổ kiểm toán và giám sát liên tục để đảm bảo rằng các hệ thống Trí tuệ nhân tạo hoạt động như dự kiến, và bảo vệ cẩn thận chống lại các thiên vị kết quả và duy trì các kết quả không công bằng.

Nhìn về tương lai

Tiềm năng chuyển đổi của Trí tuệ nhân tạo trong hoạt động doanh nghiệp là không thể phủ nhận, nhưng việc thực hiện đầy đủ giá trị của nó đòi hỏi một sự thay đổi trong cách các tổ chức tiếp cận sự phát triển và triển khai của nó. Chuyển từ các ứng dụng thử nghiệm sang các công cụ tích hợp, có thể mở rộng quy trình làm việc đòi hỏi sự tập trung mạnh mẽ vào việc giải quyết các vấn đề cơ bản về chất lượng dữ liệu, quản trị và khả năng tiếp cận, và áp dụng một tư duy sản phẩm.

Đóng khoảng trống dữ liệu và làm cho Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm trở thành trung tâm của chiến lược sẽ là chìa khóa để duy trì niềm tin với các bên liên quan, tiếp tục đáp ứng các yêu cầu tuân thủ chiến lược và đảm bảo rằng các hệ thống Trí tuệ nhân tạo không chỉ có thể mở rộng mà còn đáng tin cậy và hiệu quả. Bằng cách này, lời hứa của Trí tuệ nhân tạo có thể được thực hiện và các khó khăn trong việc áp dụng hiện tại sẽ được vượt qua tại các tổ chức của mọi quy mô.