Cách Tích Hợp Trí Tuệ Nhân Tạo Vào Doanh Nghiệp Khi Nhân Viên Thiếu Kỹ Năng

Theo một cuộc khảo sát gần đây của Deloitte, 57% doanh nghiệp nhỏ tại Mỹ đang đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, tăng từ 36% vào năm 2023. Mặc dù có sự tăng trưởng này, các doanh nghiệp nhỏ thường gặp phải một rào cản lớn khi nhân viên của họ không được đào tạo để xử lý công nghệ mới này.

Với ít nhân viên và ít tài nguyên để đào tạo họ, các doanh nghiệp nhỏ đang ở thế bất lợi so với các đối thủ lớn hơn và được trang bị tốt hơn. May mắn thay, có những cách để các công ty này tích hợp thành công trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của họ, ngay cả khi nhân viên của họ thiếu kiến thức cần thiết.

Quá Trình Thực Hiện Trí Tuệ Nhân Tạo

Làm thế nào các doanh nghiệp có thể tích hợp trí tuệ nhân tạo khi nhân viên của họ không được chuẩn bị? Thông thường, họ sẽ tìm đến một đối tác bên ngoài hoặc xây dựng chuyên môn trong công ty.

Đối với các doanh nghiệp chọn cách tự đào tạo, có hai con đường. Con đường đầu tiên mà chúng tôi thường thấy là các doanh nghiệp thuê một lãnh đạo toàn thời gian, với các chức danh như “VP của Trí Tuệ Nhân Tạo” hoặc “Chủ Tịch Trí Tuệ Nhân Tạo”, hoặc các công ty tư vấn chuyên về chiến lược trí tuệ nhân tạo. Con đường thứ hai (và thường ít được sử dụng) là đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện tại. Việc đào tạo trong nhà có thể tốn thời gian và công sức, với nhân viên phải nắm bắt một công nghệ mới phức tạp trên cơ sở các trách nhiệm hiện có của họ.

Bất kể một công ty đang làm việc với một nhân viên nội bộ hay một đối tác bên ngoài, quy trình thực hiện lý tưởng là tương tự. Nó bắt đầu với việc kiểm tra các hoạt động hàng ngày và quy trình làm việc của doanh nghiệp để xác định nơi có cơ hội tích hợp trí tuệ nhân tạo. Với mỗi quy trình, chuyên gia sẽ xem xét chất lượng dữ liệu và đánh giá từng bước. Dựa trên thông tin thu thập được, quy trình làm việc cần được đánh giá lại để xem nơi trí tuệ nhân tạo có ý nghĩa trong các quy trình hiện tại hoặc nơi các quy trình hiện tại có thể được tái tạo với trí tuệ nhân tạo làm nền tảng.

Bất kể một doanh nghiệp bắt đầu từ đâu, một tâm trí cởi mở là thành phần quan trọng. Một doanh nghiệp không cần phải biết mọi chi tiết cụ thể về công nghệ để bắt đầu. Xây dựng một nền tảng cho phép nhân viên đòi hỏi sự hiểu biết về trạng thái hiện tại, tác động của hiệu quả hoặc tạo giá trị mà doanh nghiệp muốn thực hiện, và nơi trí tuệ nhân tạo có thể ảnh hưởng hợp lý đến quy trình. Một khuôn khổ tốt cho giáo dục ban đầu là hiển thị cho nhân viên các khả năng của trí tuệ nhân tạo và sau đó là các quy trình mới, dữ liệu mà nó dựa vào để đưa ra quyết định, và liệu nó có thể đưa ra quyết định một cách độc lập hay không hoặc cần có người tham gia. Bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể có kiến thức làm việc về trí tuệ nhân tạo khi nó được giải thích theo cách đơn giản như vậy.

Thử Thách Phổ Biến Nhất

Mặc dù việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có nhiều thách thức, nhưng có hai thách thức đặc biệt thường gặp. Thứ nhất là khi lãnh đạo doanh nghiệp đang gây áp lực cho quá trình tích hợp trí tuệ nhân tạo. Với nhiều doanh nghiệp đang sử dụng trí tuệ nhân tạo, các nhà lãnh đạo thường sợ rằng nếu họ không tham gia ngay, họ sẽ bị bỏ lại phía sau.

Trước áp lực này, quan trọng là các chuyên gia phải giữ bình tĩnh và cảnh báo lãnh đạo về bất kỳ nguy cơ nào có thể xảy ra. Nếu một doanh nghiệp vội vàng thực hiện trí tuệ nhân tạo mà không xem xét quy trình, kết quả cuối cùng có thể bị ảnh hưởng, dẫn đến không chỉ lãng phí thời gian và tiền bạc mà còn có thể gây hại cho hoạt động của họ.

Thách thức thứ hai là dữ liệu. Tin tốt là miễn là dữ liệu tồn tại, ngay cả khi chất lượng không tốt, các doanh nghiệp thường có thể tạo ra một con đường để làm cho nó sẵn sàng cho trí tuệ nhân tạo. Họ có thể lấp đầy các khoảng trống và xây dựng một khuôn khổ chất lượng dữ liệu mạnh mẽ. Mặc dù quá trình này mất thời gian và kiên nhẫn, nhưng nó là cần thiết để xây dựng một hệ thống trí tuệ nhân tạo thành công. Nếu một doanh nghiệp xây dựng trí tuệ nhân tạo trên dữ liệu kém, kết quả có thể bị lỗi, và các đội sẽ mất niềm tin vào quy trình.

Thách thức về dữ liệu chỉ trở nên khó giải quyết nếu dữ liệu không tồn tại. Nếu một doanh nghiệp muốn một tác nhân trí tuệ nhân tạo đưa ra dự đoán, nhưng không có dữ liệu để dựa vào, thì họ sẽ cần nguồn dữ liệu bên ngoài hoặc dữ liệu tổng hợp để có thể lấp đầy khoảng trống. Nếu những nguồn này không có sẵn, thì những trách nhiệm đó tốt nhất nên được giao cho con người.

Làm Thế Nào Để Tiếp Cận Các Doanh Nghiệp Ít Chuẩn Bị Nhất

Khi một doanh nghiệp đặc biệt không có kỹ năng về trí tuệ nhân tạo, các chuyên gia nên giữ cho giải thích của họ đơn giản và không đi quá sâu vào công nghệ. Họ nên bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của các thuật ngữ như tác nhân, ngữ cảnh và MCP. Bằng cách định nghĩa những từ này với ngôn ngữ rõ ràng, các chuyên gia có thể giúp các doanh nghiệp hiểu về trí tuệ nhân tạo mà không quá kỹ thuật.

Nâng cao kỹ năng bắt đầu từ trên cao. Chúng tôi thường nghe các giám đốc điều hành phản đối việc hiểu cách trí tuệ nhân tạo thực sự hoạt động, nói rằng nó quá kỹ thuật hoặc quá thấp cấp để họ cần hiểu. Tuy nhiên, điều này thường dẫn đến kỳ vọng không phù hợp với tác động mà trí tuệ nhân tạo thực sự có thể có, cũng như sự không phù hợp trong giới hạn của nó. Trí tuệ nhân tạo đang đưa một mức độ tự chủ công nghệ hoàn toàn mới vào các doanh nghiệp. Bạn có muốn hiểu nền tảng và quyền truy cập của các nhân viên mới tham gia doanh nghiệp của bạn không?

Hiểu về trí tuệ nhân tạo cũng cho phép các nhà lãnh đạo và nhân viên nhận ra các mẫu sử dụng trong các chức năng được phân chia trong công ty. Trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu trên nhiều bộ phận khác nhau mà các chuyên gia thường phải nói chuyện với tất cả họ. Họ có thể tìm thấy các kết nối như “Đây là nơi quy trình làm việc của một bộ phận kết nối với quy trình làm việc của một bộ phận khác, và đây là cách các quy trình của họ tương tự. Chúng tôi chỉ cần xây dựng một giải pháp để giải quyết vấn đề của cả hai bộ phận.”

Các doanh nghiệp thường không nhận thấy những mối tương quan này trước khi thực hiện tích hợp trí tuệ nhân tạo. Một khi quá trình bắt đầu, họ bắt đầu thấy tất cả các điểm tương đồng giữa các hoạt động của các bộ phận. Vì vậy, ngoài việc tối ưu hóa quy trình làm việc của một công ty, trí tuệ nhân tạo mở ra cuộc trò chuyện về sự hợp tác giữa các công ty.

Làm Thế Nào Để Nhân Viên Trở Thành Chuyên Gia

Nhiều nhân viên đang chờ đợi tổ chức của họ chỉ cho họ cách suy nghĩ về trí tuệ nhân tạo. Nhưng, khi đối mặt với công nghệ gây ra một sự thay đổi văn hóa to lớn, nhân viên có trách nhiệm giữ mình được thông tin. Các nguồn lực như bản tin trí tuệ nhân tạo có sẵn để phân tích các khái niệm khó hiểu và giữ cho người đọc cập nhật về tất cả các phát triển mới nhất.

Sự thay đổi tâm trạng này là yếu tố cơ bản để quyết định ai sẽ thịnh vượng trong kỷ nguyên mới này. Những nhân viên này không tiếp cận trí tuệ nhân tạo với nỗi sợ “Điều này sẽ thay thế tôi” hoặc “Điều này sẽ làm cho công việc của tôi trở nên vô ích.” Thay vào đó, họ đang hỏi mình, “Làm thế nào tôi có thể sử dụng công nghệ này để tăng tốc giá trị mà tôi cung cấp và mở ra những chân trời mới cho tôi?”

Một cách tiếp cận chủ động và cởi mở đối với trí tuệ nhân tạo cuối cùng sẽ có tác động tích cực đến cả nhân viên và doanh nghiệp của họ. Những nhân viên giữ mình được thông tin và duy trì một thái độ tích cực có thể trở thành những người lãnh đạo và ủng hộ trí tuệ nhân tạo trong công việc của họ. Và, khi các công ty của họ quyết định thực hiện trí tuệ nhân tạo, những cá nhân này là những người chúng tôi thấy dẫn đầu sự chuyển đổi.

Các Bước Tiếp Theo

Ngay cả khi một doanh nghiệp đã tích hợp thành công trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của mình, đó không phải là kết thúc của câu chuyện. Các doanh nghiệp nên liên tục theo dõi các chương trình của họ để đảm bảo họ đang chạy mượt mà và cung cấp kết quả chính xác và tác động mà họ mong muốn.

Với trí tuệ nhân tạo不断 phát triển, các doanh nghiệp cũng nên xác định cách để tích hợp các tiến bộ mới nhất vào các chương trình của họ. Chỉ bằng cách liên tục cập nhật thông tin, các doanh nghiệp mới có thể ở phía trước của đường cong và trở thành những nhà lãnh đạo thực sự về trí tuệ nhân tạo.