Tối ưu hóa ROI của Trí tuệ nhân tạo trong Doanh nghiệp

Giống như nhiều công nghệ trước đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ca ngợi là sự đổi mới tiếp theo mà các doanh nghiệp phải sử dụng. Tuy nhiên, công nghệ cơ bản đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, nhưng với các phiên bản mới nhất, sự cường điệu đã đạt đến mức cao – vượt qua thực tế của việc triển khai trên toàn doanh nghiệp. Tuy nhiên, khi các đội ngũ CNTT phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng để tham gia vào chuyến tàu CNTT, họ phải cân bằng sự nhiệt tình đó với thực tế của lợi nhuận. Các triển khai khác nhau yêu cầu các mức đầu tư khác nhau, có nghĩa là chúng cũng phải mang lại lợi nhuận khác nhau – thường theo một lịch trình khác nhau.

Khả năng cung cấp các sản phẩm AI thành công phụ thuộc vào nhiều yếu tố: các chiến lược, kế hoạch và thực hiện cụ thể được các nhà lãnh đạo doanh nghiệp lựa chọn; sự sẵn có của các nguồn lực có kỹ năng; sự phù hợp trong bản đồ sản phẩm; sự chấp nhận rủi ro của tổ chức; và quản lý thời gian so với lợi nhuận dự kiến (ROI).

Cân bằng các yếu tố này là thách thức, nhưng việc tuân theo ba bước sau có thể giúp các tổ chức đi trên con đường hướng tới ROI của AI.

Hiểu về Công nghệ

Nhiều doanh nghiệp tham gia vào lĩnh vực AI với niềm tin rằng họ đang bị tụt lại phía sau, nhưng không hiểu rõ tại sao, làm thế nào hoặc thậm chí là công nghệ gì. Do đó, nhiệm vụ đầu tiên của họ là phân biệt giữa các loại AI khác nhau, bắt đầu với AI chính xác và AI tạo sinh.

AI chính xác là việc sử dụng các mô hình học máy và học sâu để cải thiện kết quả. Nó cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình ra quyết định, tạo ra hiệu quả và tăng ROI. AI chính xác đã trưởng thành thành một công nghệ đã được thiết lập cho các doanh nghiệp và tiếp tục thấy sự áp dụng rộng rãi và trở nên phổ biến hơn mỗi ngày.

AI tạo sinh (GenAI) là mới và đã nổi lên kể từ khi OpenAI phát hành ChatGPT vào cuối năm 2022. Gồm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo với hàng tỷ tham số để tạo ra ngữ cảnh văn bản mới, GenAI mang lại cơ hội đáng kể cho tác động kinh doanh và hiệu quả hoạt động, nhưng nó vẫn đang trong giai đoạn đầu của chu kỳ áp dụng.

Một rào cản đáng kể là tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu, được nâng cao cho các ứng dụng GenAI vì các tập dữ liệu chất lượng thấp có thể giới thiệu các vấn đề về minh bạch và đạo đức.

Tính tin cậy của dữ liệu bắt đầu với việc thiết kế và thực hiện các quy trình làm việc; thiết lập các đường ống để thực hiện; trừu tượng hóa thông qua các API; thu thập và dân chủ hóa; và xử lý các loại dữ liệu khác nhau. Thay vì các yêu cầu chất lượng dữ liệu của thế hệ trước bao gồm 4Vs (khối lượng, tốc độ, tính xác thực và đa dạng), AI cần các yêu cầu mới bao gồm 4Ps: dự đoán, năng suất, chính xác và nhân vật ở quy mô.

Dự đoán: Các thuật toán AI cho phép sử dụng phân tích thống kê để tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và xác định các hành vi để dự đoán và dự báo các sự kiện trong tương lai bằng cách liên kết dữ liệu lịch sử và dữ liệu truyền trực tuyến để đưa ra quyết định trong thời gian thực.

Năng suất: AI cho phép tự động hóa quy trình kinh doanh, tăng hiệu quả hoạt động và năng suất của doanh nghiệp, giảm các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và giải phóng thời gian của nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.

Chính xác: Chỉ số này đo lường kết quả của mô hình theo cách mà các mô hình học máy có thể tạo ra độ chính xác giữa phạm vi chấp nhận được xác định bởi các trường hợp sử dụng. Chính xác cũng được tính toán như số lượng kết quả thực sự dương chia cho tổng số dự đoán dương.

Nhân vật ở quy mô: Đây là quá trình sử dụng dữ liệu đáng tin cậy như lịch sử mua hàng của khách hàng, hành động trên trang web, phân tích cảm xúc của khách hàng về các sản phẩm cụ thể và phản hồi khảo sát. Nó cung cấp các trải nghiệm được cá nhân hóa trên các dân tộc.

Bên cạnh chất lượng dữ liệu, các doanh nghiệp phải xem xét nhiều yếu tố khác – cả nội bộ và bên ngoài – khi đánh giá sự sẵn sàng của AI: quản trị, tuân thủ, đầu tư vào đám mây, nhân tài, các mô hình hoạt động kinh doanh mới, quản lý rủi ro và cam kết lãnh đạo.

Các tổ chức phải bắt đầu bằng cách thiết lập một tầm nhìn AI phù hợp với mục tiêu và mục tiêu chiến lược của họ. Sự đồng ý của C-suite là rất quan trọng, vì các triển khai AI đòi hỏi đầu tư đáng kể từ trước. CIO phải nêu rõ con đường dẫn đến ROI cho toàn bộ C-suite – một thử thách thực sự đối với CIO trong việc nâng cao IT từ một chức năng hỗ trợ lên một chức năng chiến lược.

Tiếp theo, tổ chức phải sắp xếp người, quy trình và công nghệ. AI đòi hỏi các kỹ năng và chứng chỉ mới như mô hình học sâu và học máy, vì các tổ chức đã tích hợp AI vào các quy trình làm việc của con người. Tuy nhiên, GenAI đảo ngược động lực, nhưng hầu hết các phương pháp hay nhất và hướng dẫn sử dụng có trách nhiệm vẫn bao gồm một thành phần “con người trong vòng lặp” để duy trì các tiêu chuẩn và giá trị đạo đức.

Triển khai AI cũng đòi hỏi các quy trình kinh doanh mới cho quản trị và đảm bảo chất lượng dữ liệu, cho phép các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm cung cấp các mô hình AI mới giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.

Khi các sản phẩm AI mới được thiết kế, phát triển và sản xuất cho sản xuất, các doanh nghiệp cũng phải luôn cảnh giác với các chính sách điều chỉnh mới nhất của ngành AI. Đạo luật AI của châu Âu đã thiết lập các phương pháp hay nhất cho việc sử dụng AI – và hậu quả cho việc không tuân theo các chính sách đó. Do đó, các doanh nghiệp đã xây dựng các đội để tạo, đánh giá và cập nhật các nỗ lực xung quanh các quy định AI.

Với việc các doanh nghiệp trở nên dựa trên dữ liệu ngày càng nhiều, họ phải phát triển các chiến lược cơ bản để bảo vệ các tài sản dữ liệu cho phép họ cung cấp thông tin chi tiết tốt nhất thông qua các nền tảng tự động hóa quy trình phân tích. Từ đó, họ có thể chọn các công nghệ AI và nền tảng mới phù hợp nhất với họ.

Định nghĩa Trường hợp Kinh doanh

Cuối cùng, lợi nhuận thực sự từ đầu tư AI đòi hỏi phải bán lợi ích cho khách hàng, có nghĩa là sự sẵn sàng của AI đòi hỏi một tư duy kinh doanh mới vì công nghệ đang thúc đẩy sự chuyển đổi cho các doanh nghiệp trên các ngành.

Phát triển sản phẩm AI thành công đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về hành trình của khách hàng cụ thể cho ngành và sự phù hợp của các giải pháp AI với các mục tiêu kinh doanh. Sự tập trung vào khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình hoạt động mới, và các công nghệ hiện đại được sử dụng để tăng hiệu quả.

Chẳng hạn, khách hàng tìm kiếm những chiến thắng nhỏ trong sự trưởng thành của AI có thể dựa vào tài sản phần mềm và cơ sở hạ tầng đám mây của họ để phát triển các sản phẩm và giải pháp mới. Điều này giúp duy trì sự hài lòng của nhân viên cao hơn và tập trung vào việc vượt quá mong đợi của khách hàng.

Đó nói, cốt lõi của tổ chức nên tập trung vào việc rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và cải thiện quản lý quy trình mới để rút ngắn chu kỳ phát triển sản phẩm và tăng hiệu quả của việc cung cấp các sản phẩm mới. Ví dụ, một nền tảng phân tích dữ liệu phân tán được sử dụng để tự động hóa việc thu thập, thu thập, dân chủ hóa, xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực – tất cả đều tăng năng suất và ROI.

Mở khóa Toàn bộ Tiềm năng của ROI AI

AI ở cốt lõi của nó đại diện cho các thuật toán tiên tiến, chất lượng dữ liệu, sức mạnh tính toán, Cơ sở hạ tầng như Mã, quản trị, AI có trách nhiệm với đạo đức để bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Những điều cơ bản của sự sẵn sàng ứng dụng AI và thách thức của quản lý dữ liệu đòi hỏi các khuôn khổ dữ liệu mạnh mẽ, con người, quy trình, chiến lược, đạo đức và nền tảng công nghệ.

Đồng thời, Báo cáo của McKinsey cho thấy 65% doanh nghiệp đang sử dụng các công nghệ AI – gấp đôi số lượng so với năm trước. Điều này cho thấy động lực, nhưng việc triển khai vẫn đang diễn ra chậm từ tò mò đến các trường hợp sử dụng kinh doanh thực sự ở quy mô. GenAI đang mang lại những đột phá mới, cho phép các tổ chức khai thác các khả năng mới thông qua sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức. Nó dân chủ hóa một phổ đầy đủ các khả năng AI, cho phép họ tạo ra các dòng doanh thu mới.

Với chiến lược phù hợp, cam kết lãnh đạo và đầu tư vào các trường hợp sử dụng chính xác, các doanh nghiệp có thể đạt được giá trị đáng kể và thúc đẩy sự tăng trưởng chuyển đổi thông qua AI.