Trí Tuệ Nhân Tạo Không Phải Là Iron Man. Nó Là Bộ Đồ

Hầu hết các nhà lãnh đạo đang nghĩ về trí tuệ nhân tạo theo cách sai lầm. Không phải vì họ thiếu tham vọng hoặc nhận thức, mà vì các câu chuyện thống trị – trí tuệ nhân tạo như một sự thay thế cho lực lượng lao động ở một bên, trí tuệ nhân tạo như một động cơ sản xuất tự túc ở bên kia – đều bỏ qua điểm chính. Mẫu mà tôi thấy nhất quán nhất, trên các ngành và chức năng, là các tổ chức tạo ra lợi nhuận thực sự từ trí tuệ nhân tạo không phải là những tổ chức đã triển khai nó rộng rãi nhất. Họ là những tổ chức hiểu rõ về nó thực sự là gì: không phải Iron Man, mà là bộ đồ. Và họ xây dựng chiến lược của mình xung quanh sự khác biệt đó.

Hãy xem xét bộ đồ Iron Man thực sự là gì. Nó không phải là một anh hùng. Nó là phần cứng, phần mềm và trí tuệ được lắp ráp để phục vụ một người vận hành cụ thể. Không có Tony Stark bên trong nó, bộ đồ không có nhiệm vụ, không có phán quyết, không có trách nhiệm và không có khả năng điều hướng một tình huống mà nó không được thiết kế. Bộ đồ cực kỳ có khả năng. Nó cũng hoàn toàn phụ thuộc vào người mặc nó. Sự phụ thuộc đó chạy theo hai hướng – Stark mà không có bộ đồ bị giới hạn bởi các hạn chế của con người; bộ đồ mà không có Stark là kim loại không hoạt động. Giá trị chỉ tồn tại trong sự kết hợp. Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp hoạt động theo cùng một cách, và các tổ chức đang tạo ra lợi nhuận thực sự đã hiểu điều này từ đầu.

Trong các cuộc gặp gỡ tạo ra lợi nhuận thực sự, trí tuệ nhân tạo làm chính xác điều đó: nó tăng khả năng, giảm ma sát và cải thiện thực hiện. Nhưng các tổ chức thấy kết quả mạnh nhất không hỏi làm thế nào nhanh chóng họ có thể loại bỏ người ra khỏi phương trình. Họ hỏi làm thế nào để đặt người tốt nhất của họ vào một bộ đồ tốt hơn – với các công cụ tốt hơn, thông tin tốt hơn và hỗ trợ quyết định tốt hơn – để họ có thể hoạt động ở mức mà trước đây không thể.

Khả Năng Alone Không Phải Là Giá Trị Kinh Doanh

Đây là nơi nhiều cuộc trò chuyện về trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đi chệch hướng. Các nhà lãnh đạo trở nên tập trung vào những gì công nghệ có thể làm trong sự cô lập – liệu nó có thể tóm tắt nhanh hơn, phân loại tốt hơn, tạo nội dung, xác định các bất thường hoặc tự động hóa các phản hồi. Những câu hỏi đó là hợp lý, nhưng chúng không đầy đủ. Khả năng không phải là điều giống như giá trị kinh doanh. Và khoảng cách giữa hai điều đó là nơi mà nhiều khoản đầu tư trí tuệ nhân tạo đi đến dưới hiệu suất.

Giá trị kinh doanh đến từ cách trí tuệ nhân tạo được áp dụng trong một mô hình hoạt động. Điều quan trọng là phải hỏi nơi nó ngồi trong quy trình làm việc, quyết định nào nó đang cải thiện, nút thắt nào nó đang loại bỏ, rủi ro nào nó đang giảm, ai xác nhận đầu ra và ai sở hữu ngoại lệ khi điều gì đó không phù hợp với mẫu. Những câu hỏi đó quyết định liệu trí tuệ nhân tạo tạo ra giá trị bền vững hay chỉ tạo ra một bản demo ấn tượng.

Các triển khai mạnh nhất mà chúng tôi thấy không đến từ việc thả một công cụ vào một quy trình hiện có và hy vọng rằng kinh doanh sẽ tự sắp xếp lại xung quanh nó. Họ đến từ việc thiết kế lại công việc để tốc độ máy được sử dụng nơi nó tạo ra đòn bẩy, trong khi phán quyết của con người vẫn còn gần với các quyết định đòi hỏi ngữ cảnh, sắc thái, trách nhiệm và hiểu biết về lĩnh vực. Đó là nơi giá trị thực sự được tạo ra – và nó đòi hỏi thiết kế có chủ ý, không chỉ là truy cập vào công nghệ.

Con Người Trong Vòng Lặp Thực Sự Có Nghĩa Là Gì

Con người trong vòng lặp là một trong những cụm từ mà âm thanh có trách nhiệm nhưng thường vẫn còn mơ hồ. Trong thực tế, nó không phải là một khẩu hiệu. Nó là mô hình hoạt động quyết định liệu trí tuệ nhân tạo có trở nên hữu ích, có thể quản lý và đáng tin cậy hay không. Điều đó có nghĩa là quyền quyết định rõ ràng, ngưỡng rõ ràng cho việc nâng cao, xác nhận đầu ra có cấu trúc và trách nhiệm được đặt tên cho kết quả – không phải là quyền sở hữu tập thể mơ hồ. Các tổ chức xác định rõ điều này là những tổ chức xây dựng niềm tin thể chế thực sự vào trí tuệ nhân tạo – niềm tin được kiếm được vì những người trong tổ chức hiểu rõ khi nào nên dựa vào hệ thống, khi nào nên thách thức nó và ai là người chịu trách nhiệm khi nó quan trọng nhất. Niềm tin đó không phải là một điều tốt. Đó là điều quyết định liệu việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có lan rộng trong một tổ chức hay không.

Trong dịch vụ khách hàng, ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể tóm tắt lịch sử trường hợp, định tuyến một cuộc hỏi, hoặc đề xuất một bản nháp phản hồi. Điều đó có thể tạo ra hiệu quả thực sự. Nhưng khi vấn đề nhạy cảm, mang tính cảm xúc hoặc nằm ngoài chuẩn mực, phán quyết của con người vẫn còn cần thiết. Trí tuệ nhân tạo có thể tăng phạm vi và tốc độ, nhưng người vẫn đang điều khiển tương tác.

Luật logic tương tự áp dụng cho các chức năng như tài chính, pháp lý, tuân thủ và hoạt động. Trí tuệ nhân tạo có thể xem xét tài liệu, xác định các bất thường, đưa ra các mẫu và xử lý tín hiệu ở quy mô mà không một cá nhân nào có thể sánh kịp. Tuy nhiên, giá trị không nằm trong việc thay thế phán quyết, mà thay vào đó là cho phép các chuyên gia có kỹ năng dành nhiều thời gian hơn cho rủi ro vật chất, giải thích chiến lược, ngoại lệ và quyết định thực sự ảnh hưởng đến kết quả. Trong nhiều môi trường doanh nghiệp, vai trò của con người có giá trị cao hơn không biến mất. Nó trở nên tập trung hơn xung quanh giám sát, nâng cao, điều phối và trách nhiệm.

Điểm Khởi Đầu Đúng Nhau

Các tổ chức đang thực sự tiến bộ với trí tuệ nhân tạo chia sẻ một điểm khởi đầu nhất quán: họ bắt đầu với một vấn đề kinh doanh đáng giải quyết, không phải là một công nghệ đáng áp dụng. Họ xác định nơi tốc độ máy tạo ra lực trước khi họ triển khai nó. Họ chỉ định trách nhiệm trước khi họ tự động hóa. Và họ xác định những kết quả nào thực sự quan trọng trước khi họ nói về năng suất. Kỷ luật đó – kết quả trước, công nghệ thứ hai – ít phổ biến hơn nó nên có, và nó thường là điều tách biệt các triển khai có giá trị tích lũy từ những triển khai bị đình trệ.

Khoảng cách giữa một phi công đầy hứa hẹn và một mô hình hoạt động mạnh mẽ là nơi mà hầu hết giá trị trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp biến mất. Nó hiếm khi là một thất bại công nghệ. Mô hình hoạt động. Đầu ra hợp lý. Nhưng người không tin vào điều họ không hiểu. Các đội không thay đổi cách họ làm việc chỉ vì một hệ thống mới xuất hiện trong môi trường của họ. Và các tổ chức không nắm bắt giá trị kinh doanh chỉ vì một phi công kỹ thuật ấn tượng. Việc triển khai thành công. Việc áp dụng thất bại. Và lợi nhuận không bao giờ xuất hiện.

Sẵn sàng tổ chức vẫn còn là một thách thức lớn hơn nhiều so với truy cập kỹ thuật. Mua truy cập vào khả năng trí tuệ nhân tạo tương đối dễ. Làm lại quy trình, quản lý, đo lường và hành vi của đội xung quanh khả năng đó khó hơn nhiều. Nhưng các công ty làm điều đó tốt đang xây dựng một thứ gì đó có giá trị hơn một triển khai trí tuệ nhân tạo – họ đang xây dựng một nền tảng. Một nơi mà mỗi trường hợp sử dụng tiếp theo nhanh hơn để xác nhận, nhanh hơn để mở rộng và紧密 hơn với một kết quả kinh doanh có thể thực sự được đo lường.

Bẫy Lập Trình Vibe

Có một nguồn nhầm lẫn cụ thể và đang phát triển trên thị trường hiện nay khiến cho mọi thứ trở nên tồi tệ hơn. Sự trỗi dậy của “lập trình vibe” – ý tưởng rằng bất kỳ ai có quyền truy cập vào các công cụ trí tuệ nhân tạo đều có thể xây dựng các hệ thống phần mềm tinh vi nhanh chóng và không cần chuyên môn kỹ thuật sâu – đã được khuếch đại bởi một làn sóng tiếp thị từ các công ty trí tuệ nhân tạo, cả các nền tảng thành lập và một thế hệ các công ty khởi nghiệp, rằng thường xuyên phóng đại mức độ đơn giản để xây dựng và triển khai các hệ thống được kích hoạt bởi trí tuệ nhân tạo thực sự hỗ trợ các quy trình kinh doanh và mang lại giá trị thực sự. Thông điệp, có chủ ý hay không, là phần khó đã được giải quyết. Nó không phải như vậy.

Trí tuệ nhân tạo đã thực sự giảm thiểu rào cản để xây dựng một thứ gì đó trông giống như nó hoạt động. Một nguyên mẫu, một bản demo, một概念 chứng minh rằng ấn tượng trong một phòng họp – những thứ này dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Nhưng trông giống như nó hoạt động và thực sự hoạt động ở quy mô doanh nghiệp là hai điều hoàn toàn khác nhau. Xây dựng một hệ thống hoạt động đáng tin cậy trên dữ liệu thực, lộn xộn, không đầy đủ là một vấn đề khác với xây dựng một hệ thống hoạt động trên các tập dữ liệu thử nghiệm sạch. Xây dựng một hệ thống xử lý các ngoại lệ, các trường hợp biên, và các chế độ thất bại một cách thuận tiện là một vấn đề khác với xây dựng một hệ thống xử lý các trường hợp thông thường. Và xây dựng một hệ thống với các cấu trúc quản lý, kiểm toán và trách nhiệm mà triển khai doanh nghiệp thực sự yêu cầu là một vấn đề khác nữa.

Khoảng cách này tốn kém trong bất kỳ ngành nào. Trong các ngành được quản lý, nó có thể là tồn tại. Trong ngân hàng, dịch vụ tài chính, bảo hiểm và chăm sóc sức khỏe, các hệ thống trí tuệ nhân tạo hỗ trợ các quy trình kinh doanh thực sự phải hoạt động trong các khuôn khổ quản lý nghiêm ngặt – SR 26-2 cho rủi ro mô hình trong các tổ chức tài chính, HIPAA và yêu cầu hỗ trợ quyết định lâm sàng trong chăm sóc sức khỏe, Solvency II và nghĩa vụ rủi ro hành vi trong bảo hiểm. Họ phải giải thích được cho các cơ quan quản lý và bảo vệ được dưới kiểm toán. Họ phải có trách nhiệm được đặt tên cho con người cho mọi quyết định có hậu quả mà họ thông báo. Họ phải có các cơ chế dự phòng được kiểm tra khi họ thất bại. Không có điều gì trong phạm vi của một nguyên mẫu được mã hóa vibe, bất kể nó có vẻ ấn tượng như thế nào trong bản demo. Một ngân hàng triển khai một hệ thống quyết định tín dụng trí tuệ nhân tạo mà không có một khuôn khổ quản lý rủi ro mô hình phù hợp không di chuyển nhanh. Nó đang tích lũy trách nhiệm pháp lý và uy tín mà sẽ xuất hiện tại thời điểm tồi tệ nhất.

Sự nhầm lẫn này tạo ra là tốn kém theo một cách cụ thể. Các nhà lãnh đạo, sau khi hấp thụ câu chuyện dân chủ hóa, đánh giá thấp khoản đầu tư, đánh giá thấp chuyên môn cần thiết và sau đó quy kết thất bại cho trí tuệ nhân tạo khi nguyên nhân thực sự là cách tiếp cận. Mẫu mà chúng tôi thấy nhất quán là các tổ chức coi triển khai trí tuệ nhân tạo với cùng một kỷ luật kỹ thuật mà họ áp dụng cho bất kỳ hệ thống kinh doanh quan trọng nào – kiến trúc phù hợp, nền tảng dữ liệu phù hợp, quản lý rủi ro phù hợp – là những tổ chức đến sản xuất và ở lại đó. Những tổ chức bị cám dỗ bởi câu chuyện đơn giản đi đến bản demo và tự hỏi tại sao giá trị không bao giờ theo sau.

Cơ Hội Thực Sự Là Tăng Cường Với Mục Đích

Sẽ có trường hợp mà trí tuệ nhân tạo tự động hóa mạnh mẽ các nhiệm vụ, và một số tổ chức sẽ theo đuổi giảm lao động như một mục tiêu chính. Đó là một lựa chọn hợp pháp. Nhưng đối với hầu hết các doanh nghiệp – đặc biệt là những doanh nghiệp hoạt động trong môi trường phức tạp, được quản lý, hướng khách hàng hoặc đòi hỏi phán quyết – cơ hội lớn hơn và bền vững hơn là tăng cường với mục đích: trang bị cho những người tốt nhất của bạn một bộ đồ làm cho họ có khả năng những điều mà họ không thể làm trước đây.

Loại tăng cường đó có thể không tạo ra tiêu đề hấp dẫn nhất, nhưng đó là nơi giá trị bền vững nhất tồn tại. Nó xuất hiện dưới dạng quyết định nhanh hơn, ưu tiên tốt hơn, dịch vụ khách hàng tốt hơn, ít nút thắt thông thường hơn và nhiều thời gian hơn được dành cho công việc thực sự đòi hỏi kinh nghiệm và phán quyết. Và kinh tế phân phối thay đổi theo cách thay đổi những gì các tổ chức có thể đủ khả năng để cố gắng. Công việc trước đây đòi hỏi một đội lớn và một khoảng thời gian dài trở nên có thể đạt được với một đội nhỏ hơn, cao cấp hơn di chuyển ở tốc độ mà trước đây không thể. Hạn chế về tham vọng thay đổi. Các tổ chức bắt đầu theo đuổi các khả năng mà họ sẽ từ chối vì quá tốn kém hoặc quá chậm trước khi bộ đồ tồn tại. Theo thời gian, những lợi ích đó không phải là biên độ. Chúng định nghĩa lại những gì tổ chức coi là có thể.

Các công ty sẽ dẫn đầu sẽ không phải là những công ty có nhiều công cụ nhất hoặc nhiều mô hình nhất. Họ sẽ là những công ty trở nên tốt nhất trong việc kết hợp khả năng kỹ thuật với khả năng của con người – những người biết nơi tự động hóa thuộc về, nơi phán quyết phải ở gần, và làm thế nào để thiết kế lại công việc để các điểm mạnh của cả hai bổ sung cho nhau. Và họ sẽ xây dựng nền tảng dữ liệu và mô hình quản lý mà làm cho mỗi khả năng trí tuệ nhân tạo mới nhanh hơn để triển khai và dễ dàng hơn để tin cậy.

Thử Thách Iron Man

Trí tuệ nhân tạo không phải là Iron Man. Nó là bộ đồ. Và giống như bất kỳ bộ đồ nào, giá trị của nó phụ thuộc hoàn toàn vào người mặc nó, những gì họ đang cố gắng đạt được và làm thế nào nó được xây dựng cho nhiệm vụ tại tay. Các nhà lãnh đạo hiểu điều này ngừng hỏi liệu trí tuệ nhân tạo đã sẵn sàng và bắt đầu hỏi liệu tổ chức của họ đã sẵn sàng – liệu mô hình hoạt động được định nghĩa, nền tảng dữ liệu được đặt, quản lý thực sự chứ không phải là mang tính chất khẩu hiệu, và những người bên trong bộ đồ biết họ đang làm gì và tại sao. Đó là những câu hỏi quyết định liệu trí tuệ nhân tạo trở thành một nguồn lợi thế cạnh tranh bền vững hay một loạt các thí nghiệm tốn kém mà không bao giờ thực sự mang lại.

Thử thách lãnh đạo thực sự không phải là liệu trí tuệ nhân tạo có mạnh mẽ hay không. Rõ ràng nó có. Thử thách là liệu các nhà lãnh đạo có sẵn sàng đối xử với nó với sự nghiêm túc mà nó yêu cầu – để chống lại câu chuyện đơn giản, đầu tư vào các nền tảng làm cho nó hoạt động, và xây dựng mô hình hoạt động chuyển đổi khả năng thành kết quả. Đó là một con đường khó hơn nhiều so với việc mua một công cụ và chờ đợi kết quả. Nhưng đó là con đường duy nhất dẫn đến một nơi đáng đi. Các đội chúng tôi làm việc với những đội đã chọn nó không chỉ hoạt động tốt hơn ngày hôm nay. Họ đang xây dựng các tổ chức sẽ khó cạnh tranh hơn vào ngày mai.