Thay đổi cách chúng ta nghĩ về GenAI trong phòng họp: Điều hướng ROI ngắn hạn và dài hạn

Khi các đội lãnh đạo trên toàn thế giới bắt đầu lên kế hoạch cho năm 2025, chủ đề trên mọi người đều đang suy nghĩ là khi nào họ có thể mong đợi đầu tư vào AI và/hoặc trí tuệ nhân tạo sinh (GenAI) sẽ mang lại lợi nhuận. Nghiên cứu mới từ Google Cloud đã tiết lộ rằng hơn 6 trong 10 công ty lớn (hơn 100 nhân viên) đang sử dụng GenAI, và 74% đang thấy một số lợi nhuận đáng kể từ đầu tư (ROI). Tuy nhiên, để tối đa hóa ROI từ AI/GenAI, cần phải có một cách tiếp cận chiến lược vượt qua việc chỉ biện minh cho chi phí, bao gồm cả lợi nhuận trực tiếp/gián tiếp, hiểu rõ thời gian dẫn đầu và chi phí ẩn, và tích hợp các tính năng lấy con người làm trung tâm để đảm bảo quy trình đáng tin cậy và có thể mở rộng.

Thay đổi cách nghĩ về ROI

Với tất cả sự chú ý mà AI/GenAI đã nhận được trong năm qua trên các phương tiện truyền thông, có thể dễ dàng quên rằng những khoản đầu tư này vẫn còn tương đối mới, điều đó có nghĩa là hầu hết các công ty vẫn chưa bắt đầu thấy được loại ROI có thể đạt được. Điều đó làm cho việc quản lý kỳ vọng trong phòng họp từ đầu trở nên quan trọng hơn, vì bất kỳ đánh giá ban đầu nào cũng sẽ tạo ra những ấn tượng quan trọng ảnh hưởng đến cách lãnh đạo nhìn nhận các khoản đầu tư trong tương lai. Nếu họ có hy vọng cao về sự thay đổi ngay lập tức, chuyển đổi, thì quan điểm của họ có thể bị ảnh hưởng nếu những thay đổi đó vẫn đang trong giai đoạn đầu. Nói cách khác, những đổi mới mới đòi hỏi những quan điểm đo lường mới, và các nhà lãnh đạo nên thay đổi cách nghĩ về ROI ngắn hạn và dài hạn.

Về những gì tạo nên một sự chuyển đổi thành công, tiến bộ thường được đo lường tốt nhất trong mắt của người quan sát, nhưng ngay cả những “chiến thắng nhỏ” cũng có thể dẫn đến kết quả lớn hơn trên đường đi. Dưới đây là ba cách để giúp đặt câu hỏi về đầu tư AI/GenAI của bạn, cũng như một số ví dụ từ những người đang trên một hành trình tương tự.

1. Phân biệt giữa ROI trực tiếp và gián tiếp

Trong một số ngành, ROI trực tiếp dễ dàng nhận thấy hơn. Ví dụ, nếu một công ty bán lẻ hoặc CPG bắt đầu cung cấp chức năng GenAI mới, họ sẽ có khả năng nhận được phản hồi ngay lập tức từ khách hàng về cách các tính năng được đón nhận. Trong khi ở các ngành khác như sản xuất, có ROI gián tiếp phụ thuộc vào các khoản đầu tư dài hạn. Với những loại lợi nhuận mềm đó, thường là “tác động nhỏ giọt” có thể tạo ra cơ hội mới hoặc mở khóa giá trị mới. Hãy tưởng tượng bạn đang triển khai một giải pháp AI mới để cải thiện năng suất của nhóm. Mặc dù mục tiêu ban đầu của bạn có thể là đầu ra, nhưng sự tăng trưởng hoạt động đó cũng có thể dẫn đến việc khám phá các con đường tăng trưởng hoàn toàn mới mà trước đây chưa được xem xét. Đó là phần thú vị và phấn khích nhất về AI/GenAI – tiềm năng chưa biết. Và mặc dù tiềm năng đó khó đo lường, nhưng nó luôn phải được bao gồm như một yếu tố trong việc tính toán lợi nhuận.

Một ví dụ tốt về cả ROI trực tiếp và gián tiếp có thể được tìm thấy tại công ty thương mại điện tử Mercari, đã thêm một trợ lý mua sắm được cung cấp bởi ChatGPT vào nền tảng thị trường của mình cho các mặt hàng đã qua sử dụng. Trợ lý “Merchant AI” mới của họ sẽ cho phép khách hàng “đăng nhập vào trang web, tham gia trợ lý mua sắm trong cuộc trò chuyện tự nhiên, trả lời các câu hỏi về nhu cầu của họ và sau đó nhận được một loạt các khuyến nghị” cho các bước tiếp theo. ROI trực tiếp của điều này là giảm 74% lượng vé tại Mercari, trong khi ROI gián tiếp là tiết kiệm thời gian kết quả cho phép công ty dần dần giảm nợ kỹ thuật và mở rộng hoạt động.

2. Tính đến thời gian dẫn đầu cho các khoản đầu tư AI/GenAI và các chi phí ẩn đi kèm

Xét đến áp lực liên tục đối với các giám đốc điều hành để tăng lợi nhuận, không có khả năng họ sẽ đột nhiên áp dụng một tư duy “các điều tốt đẹp sẽ đến với những người chờ đợi”. Nhưng thực tế là bất kỳ bước chân vào AI/GenAI nào đều cần thời gian và tiền bạc, ngay cả trước khi bạn đến vạch xuất phát. Từ đầu tư vào cơ sở hạ tầng và đào tạo đến việc mua các API và dữ liệu khác nhau, có thể mất hàng tháng chuẩn bị mà không có “lợi nhuận” nào ngoài việc sẵn sàng bắt đầu. Một chi phí ẩn khác (mà nhiều người không nói đến) là thực tế rằng bạn sẽ nhận được các ảo giác và lỗi do AI tạo ra, có thể khiến các công ty mất một khoản tiền lớn bằng cách đưa họ theo hướng sai lầm, mở một lỗ hổng hoặc có thể kích hoạt một vấn đề PR tốn kém. Toàn bộ trải nghiệm rất mới, điều này làm cho mọi thứ trở nên rủi ro hơn và tốn kém hơn, vì vậy điều quan trọng là các nhà lãnh đạo phải tính đến điều này khi đánh giá ROI.

McKinsey đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về quá trình ra quyết định này và các chi phí liên quan, dựa trên kịch bản “thuê, mua hoặc xây dựng” kinh điển. Trong khuôn khổ của họ, các CIO hoặc CTO nên xem xét liệu họ có phải là “người nhận” (sử dụng các LLM công khai với ít tùy chỉnh), “người định hình” (tích hợp các mô hình với dữ liệu thuộc sở hữu để có được kết quả tùy chỉnh hơn) hay “người tạo” (xây dựng một mô hình tùy chỉnh để giải quyết một trường hợp kinh doanh cụ thể). Mỗi khuôn khổ có chi phí riêng mà các nhà lãnh đạo công nghệ sẽ phải đánh giá, từ “người nhận” có thể lên tới 2 triệu đô la, đến “người tạo” có thể đôi khi lên tới 100 lần số tiền đó.

Cố gắng đầu tư vào AI/GenAI để trở nên lấy con người làm trung tâm hơn

Vẫn còn nhiều nỗi sợ hãi (đặc biệt là trong số công nhân) rằng AI sẽ thay thế con người. Thay vì bác bỏ những lo ngại này, các công ty nên định vị bất kỳ sự chuyển đổi nào như một sự nâng cao thay vì thay thế và cố gắng tìm cách để đầu tư của họ trở nên lấy con người làm trung tâm hơn. Với GenAI, đó không phải là một giao dịch; đó là một sự hợp tác, và vẫn có nhu cầu thực sự về con người để đánh giá hiệu quả của bất kỳ thông tin hoặc tài liệu nào được tạo ra để đảm bảo chúng không bị thiên vị, ảo giác hoặc hiểu lầm. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là các công ty liên tục thách thức AI để cung cấp lý do đằng sau mỗi quyết định để đảm bảo độ chính xác. Nó sẽ cung cấp nội dung nhiều giá trị hơn, công nhân của bạn sẽ thấy vai trò rõ ràng trong quá trình này và cuối cùng nó sẽ giúp ROI vì bạn đang học hỏi tại mỗi giai đoạn.

Điều đó cũng là một ý tưởng hay để thiết lập các rào cản vững chắc để cung cấp các giới hạn nghiêm ngặt về loại thông tin mà AI có thể thu thập. Hãy tự hỏi mình, “Liệu chúng ta có nên cho phép AI truy cập internet?” Có thể không. Điểm mấu chốt là xem xét nhu cầu trước, và nếu bạn có các phương pháp đã được chứng minh khác, hãy sử dụng chúng. Đôi khi, AI chỉ hữu ích cho việc tóm tắt, không phải “suy nghĩ”. Tất cả về việc tạo ra sự cân bằng đúng, và con người vẫn có vai trò quan trọng để đóng góp. Theo nghiên cứu từ Accenture, 94% các nhà điều hành cảm thấy rằng công nghệ giao diện người dùng sẽ cho phép chúng ta hiểu rõ hơn về hành vi và ý định, biến đổi tương tác giữa người và máy.

Đóng khoảng cách giữa Lời hứa và Hiện thực

Các chuyên gia đồng ý rằng, trong khi rào cản thấp để tiếp cận GenAI là một tính năng tuyệt vời, tiềm năng lâu dài của nó phụ thuộc vào việc chứng minh giá trị ngắn hạn. Điều đó có nghĩa là bất kỳ dự án thí điểm AI/GenAI nào cũng nên có một loạt các tiêu chí thành công rõ ràng (nhưng linh hoạt) trước khi chúng được khởi động, và các công ty nên liên tục theo dõi các quy trình để đảm bảo chúng luôn cung cấp giá trị. Khi nói đến kỷ nguyên đổi mới kỹ thuật số mới này, có thể sẽ không bao giờ có một “vạch đích” truyền thống mà chúng ta đang chạy tới. Thay vào đó, bằng cách thay đổi cách nghĩ về ROI ngắn hạn và dài hạn của AI/GenAI, các công ty có thể trở nên thông minh hơn với các khoản đầu tư của họ và tập trung vào việc phát triển các năng lực có thể mở rộng cùng với doanh nghiệp. là một kỷ nguyên đổi mới kỹ thuật số mới, có thể sẽ không bao giờ có một “vạch đích” truyền thống mà chúng ta đang chạy tới. Thay vào đó, bằng cách thay đổi cách nghĩ về ROI ngắn hạn và dài hạn của AI/GenAI, các công ty có thể trở nên thông minh hơn với các khoản đầu tư của họ và tập trung vào việc phát triển các năng lực có thể mở rộng cùng với doanh nghiệp.