Từ Pilot đến Sản xuất: Nhận xét về Việc Phát triển Chương trình GenAI cho Dài hạn

Nhiều năm từ nay, khi chúng ta nhìn lại sự phổ biến của trí tuệ nhân tạo sinh (GenAI), năm 2024 sẽ được xem là một thời điểm then chốt – một giai đoạn thử nghiệm rộng rãi, lạc quan và tăng trưởng, khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp từng do dự khi thử nghiệm những vùng nước chưa được kiểm tra của đổi mới, đã lao vào một cách nhanh chóng. Trong Khảo sát Toàn cầu về AI của McKinsey được thực hiện vào giữa năm 2024, 75% dự đoán rằng GenAI sẽ dẫn đến thay đổi đáng kể hoặc phá vỡ trong các ngành công nghiệp của họ trong những năm tới.

Mặc dù đã học được nhiều về lợi thế và hạn chế của GenAI, nhưng điều quan trọng là phải nhớ rằng chúng ta vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Các chương trình thí điểm có thể được tăng tốc nhanh chóng và tương đối rẻ để xây dựng, nhưng điều gì xảy ra khi những chương trình đó chuyển sang sản xuất dưới sự giám sát của văn phòng CIO? Làm thế nào các trường hợp sử dụng cụ thể cho từng chức năng sẽ hoạt động trong môi trường ít được kiểm soát hơn, và làm thế nào các đội có thể tránh mất động lực trước khi chương trình của họ thậm chí có cơ hội показ kết quả?

Thử thách Chung khi Chuyển từ Pilot sang Sản xuất

Với tiềm năng khổng lồ của GenAI trong việc cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao quyết định, mệnh lệnh của C-Suite cho các nhà lãnh đạo kinh doanh chức năng đã rõ ràng – hãy tiến hành và thử nghiệm. Các nhà lãnh đạo kinh doanh đã bắt đầu công việc, thử nghiệm với chức năng GenAI và tạo ra các chương trình thí điểm của riêng họ. Các đội tiếp thị sử dụng GenAI để tạo ra trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa cao và tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Trong dịch vụ khách hàng, GenAI giúp cung cấp các chatbot thông minh để giải quyết vấn đề trong thời gian thực, và các đội R&D đã có thể phân tích大量 dữ liệu để phát hiện ra xu hướng mới.

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều khoảng cách giữa tất cả tiềm năng này và việc thực hiện nó.

Khi một chương trình thí điểm chuyển sang quỹ đạo của văn phòng CIO, dữ liệu được xem xét kỹ lưỡng hơn. Bây giờ, chúng ta đã quen thuộc với một số vấn đề chung với GenAI như thiên vị mô hình và ảo giác, và trên quy mô lớn hơn, những vấn đề đó trở thành vấn đề lớn. Một CIO chịu trách nhiệm về quyền riêng tư và quản lý dữ liệu trên toàn tổ chức, trong khi các nhà lãnh đạo kinh doanh sử dụng dữ liệu có thể chỉ liên quan đến lĩnh vực tập trung của họ.

3 Điều Cần xem xét Trước khi Phát triển

Không có sự nhầm lẫn, các nhà lãnh đạo kinh doanh đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc xây dựng các trường hợp sử dụng GenAI với kết quả ấn tượng cho chức năng cụ thể của họ, nhưng việc phát triển để có tác động lâu dài là hoàn toàn khác. Dưới đây là ba yếu tố cần xem xét trước khi bắt đầu hành trình này:

1. Bao gồm Các Đội IT và An ninh Thông tin Sớm (và Thường xuyên)

Điều này rất phổ biến đối với các nhà lãnh đạo kinh doanh chức năng khi phát triển các chương trình thí điểm và thường đánh giá thấp những gì cần thiết để mở rộng chương trình thí điểm của họ sang toàn tổ chức. Nhưng khi chương trình thí điểm đó chuyển sang sản xuất, các nhà lãnh đạo kinh doanh cần sự hỗ trợ của đội IT và an ninh thông tin để suy nghĩ về tất cả các điều có thể xảy ra.

Điều đó là lý do tại sao việc tham gia đội IT và an ninh thông tin từ đầu là một ý tưởng hay để giúp kiểm tra chương trình thí điểm và xem xét các mối quan ngại tiềm ẩn. Việc này cũng sẽ giúp tạo ra sự hợp tác giữa các chức năng, điều này rất quan trọng để mang lại những quan điểm từ bên ngoài và thách thức sự thiên vị xác nhận có thể xảy ra trong từng chức năng.

2. Sử dụng Dữ liệu Thực tế Khi nào Có thể

Như đã đề cập trước đó, các vấn đề liên quan đến dữ liệu là một trong những rào cản lớn nhất trong việc phát triển GenAI. Đó là vì các chương trình thí điểm thường dựa vào dữ liệu tổng hợp có thể dẫn đến sự không phù hợp giữa các nhà lãnh đạo kinh doanh, đội IT và cuối cùng là CIO. Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo ra một cách nhân tạo để bắt chước dữ liệu thế giới thực, về cơ bản đóng vai trò là một sự thay thế cho dữ liệu thực, nhưng không có thông tin cá nhân nhạy cảm.

Các nhà lãnh đạo chức năng không phải lúc nào cũng có quyền truy cập vào dữ liệu thực, vì vậy một số mẹo hay để giải quyết vấn đề này sẽ là: (1) tránh các chương trình thí điểm có thể yêu cầu sự xem xét quy định thêm trong tương lai; (2) đặt hướng dẫn để ngăn chặn dữ liệu xấu làm hỏng kết quả của chương trình thí điểm; và (3) đầu tư vào các giải pháp sử dụng công nghệ hiện có của công ty để tăng khả năng tương thích trong tương lai.

3. Thiết lập Kỳ vọng Thực tế

Khi GenAI lần đầu tiên thu hút sự chú ý của công chúng sau khi ra mắt ChatGPT vào cuối năm 2022, kỳ vọng về công nghệ này rất cao để cách mạng hóa các ngành công nghiệp chỉ trong một đêm. Sự cường điệu đó (tốt hơn hoặc tồi tệ hơn) vẫn còn tồn tại, và các đội vẫn đang dưới áp lực lớn để thể hiện kết quả ngay lập tức nếu họ muốn đầu tư vào GenAI nhận được tài trợ thêm.

Hiện thực là GenAI sẽ mang lại sự thay đổi, nhưng các công ty cần phải cho công nghệ này thời gian (và hỗ trợ) để bắt đầu tạo ra sự thay đổi. GenAI không phải là một giải pháp có thể sử dụng ngay, cũng không chỉ giới hạn ở các chatbot thông minh hoặc hình ảnh sáng tạo. Các công ty thành công trong việc phát triển chương trình GenAI sẽ là những công ty đầu tiên dành thời gian để xây dựng một văn hóa đổi mới ưu tiên tác động lâu dài hơn là kết quả ngắn hạn.

Chúng Ta Đều Trong Điều Này Cùng Nhau

Mặc dù chúng ta đã đọc rất nhiều về GenAI gần đây, nhưng đây vẫn là một công nghệ rất mới mẻ, và các công ty nên cảnh giác với bất kỳ nhà cung cấp nào tuyên bố đã tìm ra cách giải quyết tất cả. Loại kiêu ngạo như vậy che khuất sự phán đoán, đẩy nhanh các khái niệm chưa được kiểm tra, và dẫn đến các vấn đề về cơ sở hạ tầng có thể làm cho các doanh nghiệp phá sản. Thay vào đó, khi chúng ta bước vào một năm khác của sự phấn khích về GenAI, hãy dành thời gian để tham gia vào các cuộc thảo luận có ý nghĩa về cách phát triển công nghệ mạnh mẽ này một cách có trách nhiệm. Bằng cách đưa đội IT vào quá trình từ sớm, dựa vào dữ liệu thế giới thực, và duy trì kỳ vọng ROI hợp lý, các công ty có thể giúp đảm bảo chiến lược GenAI của họ không chỉ có thể mở rộng, mà còn có thể bền vững.