Làm thế nào để vượt qua FOMO về đổi mới và sử dụng AI/GenAI để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể

Chúng ta đang bước vào mùa bận rộn của lãnh đạo doanh nghiệp khi các nhà quản lý từ tất cả các chức năng gặp nhau để đánh giá hiệu suất và lên kế hoạch cho những gì tiếp theo. Sau một năm tăng chi phí, các vấn đề về chuỗi cung ứng dai dẳng và các nỗ lực liên tục để đáp ứng các mục tiêu bền vững, có rất nhiều thách thức. Nhưng một chủ đề vẫn似乎 đang ở trung tâm của mọi người – trí tuệ nhân tạo (AI) / trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI).

Đây là thời đại của FOMO về đổi mới, và các nhà lãnh đạo đang bị yêu cầu áp dụng một số chức năng AI/GenAI vào hoạt động của họ để các công ty không bị bỏ lại phía sau. Nhưng giữa tất cả sự phấn khích, điều quan trọng là phải nhớ rằng đổi mới là một quá trình, không phải là một giải pháp. Để tạo ra tác động lâu dài, các tổ chức phải đảm bảo rằng bất kỳ khả năng mới nào đều được phù hợp với nhu cầu cụ thể, được đánh giá về rủi ro và gắn liền với kết quả kinh doanh có thể đo lường được.

Dưới đây là ba câu hỏi/thách thức phổ biến từ các đội lãnh đạo doanh nghiệp và cách AI/GenAI có thể giúp, cùng với các ví dụ từ một số ngành công nghiệp nơi đổi mới này đang tạo ra sự khác biệt:

Nó cảm thấy như có công nghệ mới được giới thiệu mỗi ngày, và ngân sách của chúng tôi đã bị kéo căng. Làm thế nào chúng tôi có thể xác định nơi đầu tư của chúng tôi vào đổi mới AI/GenAI sẽ mang lại ROI cao nhất?

Ngược lại, khi mọi người bắt đầu tăng tốc, đó là lúc đội ngũ lãnh đạo của bạn cần phải chậm lại và tập trung vào các yếu tố cơ bản. Đầu tiên, hãy đảm bảo mọi người đều đồng nhất về cách bạn đang nghĩ về AI/GenAI. AI đã tồn tại trong một thời gian và ở mức cao, tốt nhất là nên nghĩ về nó như một công cụ để phân tích dữ liệu, thu thập thông tin và làm việc thông minh hơn. GenAI còn non trẻ hơn và liên quan đến cách sử dụng tất cả những thông tin đó để tự động tạo ra nội dung và khuyến nghị thực sự. Mỗi công ty đều có thể được hưởng lợi từ việc tích hợp các khả năng AI/GenAI, nhưng điều đó giúp việc chuyển đổi trở nên dân chủ hơn để người lao động cảm thấy được đánh giá cao.

Các công ty muốn xây dựng một hệ sinh thái AI toàn doanh nghiệp có thể lấy cảm hứng từ phương pháp “Kaizen” do Toyota tiên phong. Phương pháp này liên quan đến việc cải tiến liên tục, nơi các đội ở tất cả các cấp độ của tổ chức được khuyến khích thực hiện các thay đổi nhỏ, dần dần để loại bỏ lãng phí và tối ưu hóa quy trình. Điều này không chỉ giúp xác định nơi AI/GenAI có thể có tác động lớn nhất, mà còn bắt đầu tạo ra một tư duy “thử nghiệm và học hỏi” sẽ thấm vào văn hóa của tổ chức và dẫn đến nhân viên hạnh phúc và năng suất hơn.

Focus On: Ngành công nghiệp vận tải

Trong vận tải, AI/GenAI đang giúp các công ty cải thiện mọi thứ từ dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho đến bảo trì dự đoán và tối ưu hóa tuyến đường. Delta Air Lines sử dụng GenAI để phân tích dữ liệu khách hàng và cung cấp trải nghiệm du lịch được cá nhân hóa, UPS sử dụng hệ thống ORION được hỗ trợ bởi AI để điều chỉnh tuyến đường giao hàng khi điều kiện giao thông thay đổi và MTA New York City triển khai AI để giảm thiểu việc trốn vé.

Khi chúng tôi mở rộng quy mô, chúng tôi đang phát hiện ra rằng các khoảng trống trong giao tiếp đang phát triển giữa Ban lãnh đạo và lãnh đạo chức năng, đặc biệt là CNTT. Làm thế nào chúng tôi có thể sử dụng AI/GenAI để tạo ra các thông điệp nội bộ và ngoại bộ hiệu quả hơn mà không mất đi tính xác thực?

Mặc dù GenAI có thể tạo ra các thông điệp rất thực tế, nhưng điều quan trọng là phải duy trì một số tiêu chuẩn để bảo vệ danh tiếng thương hiệu. Nói cách khác, phong cách rất quan trọng và mọi người muốn giao tiếp theo cách cảm thấy chân thực. Theo một cuộc khảo sát gần đây của PwC, việc thiết lập niềm tin đó ngày càng quan trọng trong Ban lãnh đạo, người tiêu dùng và nhân viên, và 93% các nhà điều hành doanh nghiệp đồng ý rằng việc xây dựng và duy trì niềm tin sẽ cải thiện lợi nhuận. Điều tương tự cũng đúng trong một tổ chức và nhân viên thường thận trọng với các chỉ đạo mới của quản lý có vẻ không trung thực hoặc không tin tưởng vào công nghệ mới không được đặt trong bối cảnh phù hợp.

Sự giao tiếp không rõ ràng gây lãng phí thời gian và tiền bạc, làm chậm đổi mới và hiệu quả hoạt động. GenAI có thể giải quyết vấn đề này một cách chủ động bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn về các tương tác trước đó (với khách hàng và nhân viên) để mô hình hóa các phản ứng tiềm năng, cung cấp thông tin theo thời gian thực và đóng vai trò là cầu nối giữa hai “ngôn ngữ” (tức là những gì doanh nghiệp muốn nói và cách nó được khách hàng/ nhân viên tiếp nhận). Khi các nhà điều hành có thông tin chi tiết về hiệu suất do AI cung cấp, họ có thể đưa ra quyết định hoạt động tốt hơn phù hợp với mục tiêu chiến lược. Và khi nhân viên được đưa vào quá trình này thông qua các sáng kiến đào tạo và nâng cao kỹ năng liên tục, AI/GenAI có thể được coi là một tài sản thay vì một mối đe dọa.

Focus On: Ngành bán lẻ

Hành vi của người tiêu dùng sau đại dịch đã thay đổi đáng kể, vì vậy các công ty bán lẻ cần sử dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng và cung cấp dịch vụ, sản phẩm và chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa cao. Ở quy mô lớn, AI cũng có thể được sử dụng để giúp dự đoán hành vi trong tương lai, cho phép nỗ lực bán hàng có mục tiêu và cải thiện việc thu hút khách hàng. Tương lai trong lĩnh vực này rất thú vị và có khả năng cách mạng hóa hoàn toàn cách chúng ta mua sắm. Ví dụ, Amazon tiếp tục tinh chỉnh công nghệ “Just Walk Out” được hỗ trợ bởi AI, phân tích dữ liệu từ camera và cảm biến trong cửa hàng để cung cấp các cửa hàng không cần thanh toán trên toàn thế giới.

Trong ngành của chúng tôi, chúng tôi xử lý một lượng lớn thông tin khách hàng nhạy cảm và chúng tôi lo ngại về việc giới thiệu công nghệ mới có thể làm tăng khả năng lộ lọt dữ liệu. Những lợi ích của việc sử dụng AI/GenAI trong các ngành này là gì và làm thế nào chúng tôi có thể giảm thiểu rủi ro?

Giống như y học, quy tắc vàng trong chuyển đổi AI/GenAI là “Trước hết, không gây hại”. Một số ngành như chăm sóc sức khỏe và dịch vụ tài chính đã có sự áp dụng AI rộng rãi chậm hơn do môi trường phức tạp và quy định cao, nhưng đã có những bước tiến lớn trong các chức năng cụ thể. Bằng chứng rõ ràng nhất là trong dịch vụ khách hàng, nơi các rô-bốt trò chuyện và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp hỗ trợ 24/7 và giúp trả lời các câu hỏi hậu cần phổ biến. Ví dụ, kể từ khi ra mắt vào năm 2018, trợ lý ảo Erica của Bank of America đã trả lời 800 triệu yêu cầu từ hơn 42 triệu khách hàng và cung cấp thông tin và hướng dẫn cá nhân hóa hơn 1,2 tỷ lần.

Ironically, mặc dù vẫn còn những lo ngại về bảo mật trong các ngành nhạy cảm, AI/GenAI đã có tác động tích cực trong lĩnh vực phát hiện và ngăn chặn gian lận. Gian lận là một vấn đề dai dẳng trong lĩnh vực tài chính và chỉ có thể trở nên tồi tệ hơn, và các chuyên gia dự đoán rằng gian lận ngân hàng sẽ khiến ngành này mất 48 tỷ USD vào năm 2029. Các thuật toán AI có thể tìm kiếm các tập dữ liệu lớn để xác định các bất thường có thể chỉ ra hoạt động gian lận và các đội bảo mật có thể thiết lập ngưỡng cho hoạt động đáng ngờ, kích hoạt can thiệp chỉ khi các ngưỡng này được vượt quá. GenAI cũng có thể giúp tự động hóa một số nhiệm vụ thường xuyên (nhập dữ liệu, đối chiếu, v.v.) và giải phóng thời gian cho các đội để đưa ra những quyết định tinh vi hơn (phê duyệt khoản vay, khoản nợ, v.v.) mà có lợi từ phân tích của con người.

Focus On: Ngành ngân hàng

Vào năm 2021, PNC đã ra mắt PINACLE, một ứng dụng quản lý tiền mặt sử dụng AI và học máy (ML) để đào tạo từ dữ liệu lịch sử của một công ty. Khi mô-đun được đào tạo, nó có thể được cập nhật hàng ngày và tạo ra dự báo lăn để giúp dự đoán dòng tiền trong tương lai, giảm các vấn đề về kiểm soát phiên bản và có được cái nhìn sâu sắc hơn về vị trí tiền mặt hiện tại và tương lai cho các kịch bản khác nhau. AI cũng đang giúp trao quyền cho các nhà đầu tư, đặc biệt là những người tập trung vào tính bền vững. Morgan Stanley khuyên rằng khả năng phân tích của AI có thể giúp “xác định các công ty có hiệu suất ESG mạnh, giảm thiểu rủi ro và định hình các danh mục đầu tư phù hợp hơn với các mục tiêu bền vững”.

Đặt giai điệu cho năm 2025

Các công ty có một cơ hội duy nhất để tối ưu hóa hoạt động của mình với AI/GenAI, nhưng loại chuyển đổi đó đòi hỏi kỷ luật. Khi bước vào năm tới, lãnh đạo cần làm rõ rằng: (1) thay đổi là một môn thể thao đồng đội; (2) ROI của bất kỳ công nghệ mới nào phải gắn liền với kết quả kinh doanh cụ thể; và (3) tốc độ mà không có hướng sẽ tạo ra sự hỗn loạn. Bằng cách loại bỏ sự cường điệu và tập trung vào tác động có ý nghĩa, các tổ chức sẽ được thiết lập để đạt được thành công lâu dài trong thời đại đổi mới thú vị này.