Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đã đạt đến giới hạn. Lập kế hoạch là cách nó phá vỡ thông qua.

Làn sóng đầu tiên của trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đã mang lại cho các đội những người đồng hành tối ưu hóa năng suất trong các chức năng cá nhân. Làn sóng tiếp theo hiện đang gặp phải một vấn đề phối hợp: các quyết định kinh doanh quan trọng nhất bao gồm tài chính, hoạt động, chuỗi cung ứng và chiến lược, trong khi hầu hết các hệ thống trí tuệ nhân tạo vẫn hoạt động trong một chức năng duy nhất.

Theo nghiên cứu của McKinsey về độ chín muồi của trí tuệ nhân tạo, chỉ có một phần trăm lãnh đạo gọi công ty của họ là “chín muồi” trên phổ triển khai, có nghĩa là trí tuệ nhân tạo được tích hợp đầy đủ vào các quy trình làm việc và thúc đẩy các kết quả kinh doanh đáng kể. 99 phần trăm còn lại đã triển khai trí tuệ nhân tạo nhưng chưa có nhiều kết quả tại cấp độ doanh nghiệp.

Lý do là cấu trúc. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo này cần một nơi để phối hợp, và lập kế hoạch là nơi tự nhiên. Lập kế hoạch là nơi các giả định tài chính, tín hiệu nhu cầu, hạn chế hoạt động và mục tiêu chiến lược đã hội tụ. Xây dựng trí tuệ nhân tạo vào lớp đó biến nó từ một bài tập định kỳ thành lớp kết nối của doanh nghiệp.

Đây là giới hạn mà nhiều doanh nghiệp đang phát hiện ra với các triển khai trí tuệ nhân tạo thế hệ đầu. Trong khi các người đồng hành cải thiện hiệu quả nhiệm vụ trong các đội cá nhân, hầu hết các tổ chức chưa giải quyết được vấn đề khó hơn bên dưới: làm thế nào để các quyết định được phối hợp trên toàn doanh nghiệp theo thời gian thực. Một quy trình dự báo nhanh hơn vẫn bị hỏng khi các giả định về chuỗi cung ứng, hạn chế hoạt động và ưu tiên tài chính vẫn chưa được kết nối với nhau.

Cấu trúc của khoảng cách phối hợp trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp

Ba sự thay đổi cấu trúc phải xảy ra để điều đó hoạt động.

1. Trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp phải thoát khỏi các silo chức năng

Một người đồng hành được nhúng vào tài chính có thể tóm tắt sự thay đổi dự báo và giải thích những gì đã thay đổi trong báo cáo thu nhập. Nó không thể kéo một tín hiệu nhu cầu thời gian thực từ hoạt động, tính toán lại đánh giá rủi ro nhà cung cấp và đưa thông tin đó vào một dự báo sửa đổi mà Giám đốc tài chính và Giám đốc hoạt động đang xem đồng thời. Đó là giới hạn cấu trúc mà trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp đang gặp phải ngày nay, và đó là lý do tại sao các triển khai chức năng theo chức năng tạo ra các số liệu sản lượng cá nhân mạnh mẽ và các kết quả doanh nghiệp yếu.

Dưới sự suy giảm đó là một vấn đề ngữ cảnh. Mỗi chức năng của trí tuệ nhân tạo hoạt động trên dữ liệu mà chức năng của nó sở hữu, trong các hệ thống mà chức năng của nó sử dụng, với các giả định mà chức năng của nó đưa ra – và không có lớp chia sẻ nào mà các quan điểm đó hội tụ thành một bức tranh duy nhất về những gì doanh nghiệp tin tưởng.

Điều này tạo ra những gì nhiều doanh nghiệp đang trải qua như một ‘khoảng cách phối hợp trí tuệ nhân tạo’: các hệ thống có khả năng tạo ra thông tin độc lập nhưng không thể phối hợp các quyết định trên toàn doanh nghiệp đủ nhanh cho các điều kiện thời gian thực.

Phá vỡ giới hạn đó có nghĩa là kết nối các tác nhân thông qua ngữ cảnh hoạt động chung được xây dựng trên các mô hình dữ liệu chung, logic kinh doanh chung và các ontology cho phép chúng giải thích các quyết định nhất quán trên các chức năng.

Với nền tảng đó, một tác nhân nhu cầu có thể quan sát một tín hiệu, một tác nhân chuỗi cung ứng có thể chạy một mô phỏng nguồn cung cấp chống lại nó, và một tác nhân tài chính có thể làm mới dự báo từ cả hai. Giám đốc tài chính nhìn thấy một khuyến nghị thống nhất được xây dựng trên cùng một quan điểm về thực tế mà phần còn lại của doanh nghiệp đang hoạt động.

2. Lập kế hoạch liên tục đang trở thành lớp phối hợp của trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp

Lập kế hoạch liên tục trên nền tảng ngữ cảnh hoạt động đó biến các tác nhân phối hợp thành các kết quả kinh doanh thực sự. Điều đó có nghĩa là lập kế hoạch ngừng trở thành một bài tập hàng quý và bắt đầu chạy như một hệ thống trực tiếp, với các kịch bản di chuyển chống lại các mục tiêu của công ty khi các điều kiện thay đổi chứ không phải chờ đợi chu kỳ tiếp theo để bắt kịp. Khi một giả định thay đổi, các phương án thay thế đã được mô hình hóa và kiểm tra áp lực, vì vậy lãnh đạo đi vào quyết định với các đường dẫn khả thi thay vì một dự báo duy nhất mà họ phải xây dựng lại dưới thời hạn.

Xung đột Mỹ – Iran đang kiểm tra điều này trong thời gian thực. Các công ty đa quốc gia có tiếp xúc đang hấp thụ nhiều tín hiệu cùng một lúc – giá dầu và năng lượng di chuyển, các tuyến đường hàng hải qua Eo Hormuz định giá lại rủi ro, thời gian dẫn của nhà cung cấp kéo dài. Và lãnh đạo phải quyết định những gì để làm về nó trong vài ngày. Đặt cược năng lượng, chuyển hướng và đàm phán lại hợp đồng đều cần được đánh giá chống lại nhau trong khung thời gian đó. Một hệ thống lập kế hoạch chạy liên tục và kiểm tra áp lực các kịch bản khi tình hình di chuyển là cách duy nhất để tạo ra một câu trả lời đáng tin cậy để hành động.

Đây là những gì trí tuệ nhân tạo định hướng mục tiêu trông như thế nào trong thực tế. Các tác nhân làm việc hướng tới các mục tiêu mà lãnh đạo đã đặt ra, và chúng đánh dấu sự đánh đổi khi đạt được một mục tiêu có nghĩa là từ bỏ một mục tiêu khác. Một hệ thống có thể mô hình hóa một trăm phương án thay thế trong thời gian thực và vẫn để lại lãnh đạo bị kẹt trong việc chọn phương án nào. Lớp lập kế hoạch là nơi các mục tiêu và sự đánh đổi đã tồn tại. Đó là sự khác biệt giữa một hệ thống đa tác nhân hoạt động trong sản xuất và một hệ thống hoạt động trong một bản demo.

Sự cấp bách xung quanh sự thay đổi này đang tăng lên. Gartner dự đoán hơn 40 phần trăm dự án trí tuệ nhân tạo tác nhân sẽ bị hủy bỏ vào cuối năm 2027 do chi phí tăng cao, giá trị kinh doanh yếu, hoặc kiểm soát rủi ro không đầy đủ. Nhiều thất bại trong số đó sẽ truy tìm lại các vấn đề về phối hợp và quản trị chứ không phải chỉ khả năng của mô hình.

3. Quản trị doanh nghiệp không thể được gắn vào sau

Một lớp lập kế hoạch liên tục tập trung quyền quyết định thực sự vào một hệ thống trí tuệ nhân tạo phối hợp, đó là lý do tại sao quản trị phải là một phần của kiến trúc từ đầu. Đây là mối quan tâm mà nhiều Giám đốc tài chính và Giám đốc thông tin đặt ra đầu tiên mỗi khi cuộc trò chuyện chuyển sang việc triển khai trí tuệ nhân tạo, và nó phản ánh một vị trí có thể bảo vệ được. Các hệ thống tự động không thuộc về các quy trình quyết định mà không có khả năng kiểm tra, giải thích và ranh giới chính sách rõ ràng.

Trong các triển khai thực sự hoạt động, mọi hành động mà một tác nhân thực hiện đều có thể được truy tìm lại đến các đầu vào, logic và chính sách đằng sau nó. Mỗi khuyến nghị đi kèm với các giả định mà một lãnh đạo tài chính, một kiểm toán viên hoặc một thành viên hội đồng quản trị cần để thách thức nó về mặt giá trị.

Khả năng theo dõi là điều làm cho việc giám sát của con người trở nên khả thi. Giám đốc tài chính, kiểm soát viên và các lãnh đạo chịu trách nhiệm về kết quả chỉ có thể xem xét các khuyến nghị, thách thức các giả định và ủy quyền hành động nếu họ có thể thấy hệ thống đã đến đó như thế nào. Các tác nhân xử lý tốc độ và phạm vi, và con người giữ phán quyết. Một lãnh đạo có thể xem hệ thống bắt một sự thay đổi, xem các giả định đằng sau nó và thách thức khuyến nghị trước khi nó thực hiện sẽ mở rộng nhiều quyền cho hệ thống theo thời gian. Một lãnh đạo được đưa ra một câu trả lời hộp đen với logic không thể theo dõi sẽ từ chối dựa vào hệ thống, và quyền của tác nhân sẽ giảm. Các công ty xây dựng quản trị vào kiến trúc sẽ nhận được loại triển khai đầu tiên. Những công ty gắn nó vào sau sẽ nhận được loại thứ hai.

Thập kỷ tới thuộc về những người xây dựng cơ sở hạ tầng

Mười năm từ bây giờ, sự khác biệt giữa các công ty đã làm cho lập kế hoạch trở thành lớp kết nối cho trí tuệ nhân tạo của họ và các công ty chưa làm như vậy sẽ không thể nhầm lẫn.

Công việc không mấy hấp dẫn – kết nối dữ liệu, tích hợp quy trình làm việc, gắn quản trị từ đầu – là điều quyết định công ty sẽ kết thúc ở bên nào.

Những người chiến thắng trong trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp sẽ không phải là những công ty có nhiều tác nhân nhất. Họ sẽ là những công ty đã xây dựng cơ sở hạ tầng có khả năng phối hợp chúng.