Điều hướng triển khai AI: Tránh cạm bẫy và đảm bảo thành công

Con đường đến với AI không phải là chạy nước rút – mà là chạy marathon, và các doanh nghiệp cần phải tự điều chỉnh tốc độ cho phù hợp. Những ai chạy trước khi biết đi sẽ chùn bước, gia nhập vào nghĩa địa của những doanh nghiệp đã cố gắng di chuyển quá nhanh để đạt được một số loại đích đến của AI. Sự thật là, không có đích đến nào cả. Không có đích đến nào mà một doanh nghiệp có thể đến và nói rằng AI đã bị chinh phục hoàn toàn. Theo McKinsey, 2023 là năm đột phá của AI, với khoảng 79% nhân viên cho biết họ đã tiếp xúc với AI ở một mức độ nào đó. Tuy nhiên, các công nghệ đột phá không theo các con đường phát triển tuyến tính; chúng lên xuống, tăng lên rồi lại giảm xuống, cho đến khi chúng trở thành một phần của cấu trúc kinh doanh. Hầu hết các doanh nghiệp đều hiểu rằng AI là một cuộc chạy marathon chứ không phải chạy nước rút, và điều đó đáng để ghi nhớ.

Hãy lấy Gartner làm ví dụ Chu kỳ cường điệu ví dụ. Mọi công nghệ mới xuất hiện đều trải qua cùng một loạt các giai đoạn trong chu kỳ thổi phồng, với rất ít ngoại lệ. Các giai đoạn đó như sau: Kích hoạt đổi mới; Đỉnh kỳ vọng thổi phồng; Đáy vỡ mộng; Độ dốc khai sáng và Cao nguyên năng suất. Vào năm 2023, Gartner đã đặt AI tạo sinh một cách chắc chắn vào giai đoạn thứ hai: Đỉnh kỳ vọng thổi phồng. Đây là lúc mức độ thổi phồng xung quanh công nghệ đạt đến đỉnh cao nhất và trong khi một số doanh nghiệp có thể tận dụng nó sớm và tăng vọt về phía trước, thì phần lớn sẽ phải vật lộn để vượt qua Đáy vỡ mộng và thậm chí có thể không đạt đến Cao nguyên năng suất.

Tất cả những điều này muốn nói rằng các doanh nghiệp cần phải thận trọng khi triển khai AI. Mặc dù sức hấp dẫn ban đầu của công nghệ và khả năng của nó có thể rất hấp dẫn, nhưng nó vẫn đang trong quá trình tìm chỗ đứng và giới hạn của nó vẫn đang được thử nghiệm. Điều đó không có nghĩa là các doanh nghiệp nên tránh xa AI, nhưng họ nên nhận ra tầm quan trọng của việc thiết lập tốc độ bền vững, xác định mục tiêu rõ ràng và lập kế hoạch tỉ mỉ cho hành trình của mình. Các nhóm lãnh đạo và nhân viên cần được đưa hoàn toàn vào ý tưởng, chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu cần được đảm bảo, các mục tiêu tuân thủ cần phải được đáp ứng - và đó chỉ là khởi đầu.

Bằng cách bắt đầu nhỏ và phác thảo các cột mốc có thể đạt được, các doanh nghiệp có thể khai thác AI theo cách có tính toán và bền vững, đảm bảo họ di chuyển cùng công nghệ thay vì vượt lên trước nó. Sau đây là một số cạm bẫy phổ biến nhất mà chúng ta đang thấy vào năm 2024:

Cạm bẫy 1: Lãnh đạo AI

Đây là sự thật: nếu không có sự ủng hộ từ cấp cao nhất, các sáng kiến ​​AI sẽ thất bại. Trong khi nhân viên có thể tự khám phá các công cụ AI tạo ra và kết hợp chúng vào thói quen hàng ngày của mình, thì điều này lại khiến các công ty gặp phải các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật và tuân thủ dữ liệu. Việc triển khai AI, ở bất kỳ năng lực nào, đều cần phải đến từ cấp cao nhất, và việc thiếu sự quan tâm đến AI từ cấp cao nhất có thể nguy hiểm như việc tham gia quá mức.

Lấy ví dụ về ngành bảo hiểm y tế ở Hoa Kỳ. Trong một khảo sát của ActiveOps, người ta tiết lộ rằng 70% các nhà lãnh đạo hoạt động tin rằng các giám đốc điều hành cấp cao không quan tâm đến đầu tư AI, tạo ra rào cản đáng kể đối với sự đổi mới. Mặc dù họ có thể thấy được lợi ích, với gần 8 trong số 10 người đồng ý rằng AI có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu suất hoạt động, nhưng việc thiếu sự hỗ trợ từ cấp trên đang chứng tỏ là rào cản đáng thất vọng đối với sự tiến bộ.

Khi AI được sử dụng, sự ủng hộ của tổ chức và sự hỗ trợ của ban lãnh đạo là điều cần thiết. Cần thiết lập các kênh truyền thông rõ ràng giữa ban lãnh đạo và các nhóm dự án AI. Các bản cập nhật thường xuyên, báo cáo tiến độ minh bạch và các cuộc thảo luận về những thách thức và cơ hội sẽ giúp ban lãnh đạo luôn tham gia và được thông báo. Khi các nhà lãnh đạo am hiểu về hành trình AI và các cột mốc của nó, họ có nhiều khả năng cung cấp sự hỗ trợ liên tục cần thiết để vượt qua những phức tạp và các vấn đề không lường trước được.

Bẫy 2: Chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu

Sử dụng dữ liệu chất lượng kém với AI cũng giống như đổ dầu diesel vào xe chạy bằng xăng. Bạn sẽ nhận được hiệu suất kém, các bộ phận bị hỏng và hóa đơn sửa chữa tốn kém. Các hệ thống AI dựa vào lượng dữ liệu khổng lồ để học, thích ứng và đưa ra dự đoán chính xác. Nếu dữ liệu đưa vào các hệ thống này bị lỗi, không đầy đủ, phân loại sai hoặc thiên vị, thì kết quả chắc chắn sẽ không đáng tin cậy. Điều này không chỉ làm suy yếu hiệu quả của các giải pháp AI mà còn có thể dẫn đến những thất bại đáng kể và sự ngờ vực vào khả năng của AI.

Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy 90% các nhà lãnh đạo hoạt động cho biết cần quá nhiều nỗ lực để trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu hoạt động của họ – quá nhiều thông tin bị cô lập và phân mảnh trên nhiều hệ thống và chứa đầy sự không nhất quán. Đây là một cạm bẫy khác mà các doanh nghiệp phải đối mặt khi cân nhắc AI – dữ liệu của họ đơn giản là chưa sẵn sàng.

Để giải quyết vấn đề này và cải thiện vệ sinh dữ liệu, các doanh nghiệp phải đầu tư vào các khuôn khổ quản trị dữ liệu mạnh mẽ. Điều này bao gồm thiết lập các tiêu chuẩn dữ liệu rõ ràng, đảm bảo dữ liệu được làm sạch và xác thực liên tục và triển khai các hệ thống để giám sát chất lượng dữ liệu liên tục. Bằng cách tạo ra một nguồn sự thật duy nhất, các tổ chức có thể nâng cao độ tin cậy và khả năng truy cập dữ liệu của mình, điều này sẽ có thêm lợi ích là làm phẳng con đường cho AI.

Cạm bẫy 3: Kiến thức về AI

AI là một công cụ, và các công cụ chỉ có hiệu quả khi được sử dụng bởi đúng người. Sự thành công của các sáng kiến ​​AI không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn phụ thuộc vào những người sử dụng nó, và những người đó đang rất thiếu. Theo Salesforce, gần hai phần ba (60%) chuyên gia CNTT xác định tình trạng thiếu hụt kỹ năng AI là rào cản số một của họ đối với việc triển khai AI. Nghe có vẻ như các doanh nghiệp đơn giản là chưa sẵn sàng cho AI và họ cần bắt đầu tìm cách giải quyết khoảng cách kỹ năng đó trước Họ bắt đầu đầu tư vào công nghệ AI.

Tuy nhiên, điều đó không nhất thiết có nghĩa là phải tuyển dụng ồ ạt. Có thể đưa ra các chương trình đào tạo để nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động hiện tại, đảm bảo họ có khả năng sử dụng AI hiệu quả. Xây dựng loại hiểu biết về AI này trong tổ chức bao gồm việc tạo ra một môi trường khuyến khích học tập liên tục – các hội thảo, khóa học trực tuyến và các dự án thực hành có thể giúp làm sáng tỏ AI và giúp nhân viên ở mọi cấp độ dễ tiếp cận hơn, đặt nền tảng cho việc triển khai nhanh hơn và mang lại nhiều lợi ích hữu hình hơn.

Tiếp theo là gì?

Việc áp dụng AI thành công không chỉ đòi hỏi đầu tư vào công nghệ; mà còn đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược, nhịp độ tốt để đảm bảo sự đồng thuận từ nhân viên và sự hỗ trợ từ ban lãnh đạo. Nó cũng đòi hỏi các doanh nghiệp phải tự nhận thức và nhận thức được thực tế rằng công nghệ có giới hạn - trong khi sự quan tâm đến AI đang tăng vọt và việc áp dụng đang ở mức cao nhất mọi thời đại, thì có khả năng bong bóng AI sẽ vỡ trước khi nó điều chỉnh hướng đi và trở thành công cụ ổn định, đáng tin cậy mà các doanh nghiệp cần. Hãy nhớ rằng, chúng ta hiện đang ở Đỉnh cao của Kỳ vọng bị thổi phồng và Đáy của Sự vỡ mộng vẫn cần phải được vượt qua. Các doanh nghiệp muốn đầu tư vào AI có thể chuẩn bị cho cơn bão sắp tới bằng cách chuẩn bị cho nhân viên của mình, thiết lập chính sách sử dụng AI và đảm bảo dữ liệu của họ sạch, được tổ chức tốt, được phân loại và tích hợp chính xác trên toàn bộ doanh nghiệp của họ