Vượt qua những thách thức năm 2025 khi áp dụng AI doanh nghiệp

Thế giới kinh doanh đã chứng kiến ​​sự gia tăng đột biến trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) — và đặc biệt là AI tạo sinh (Gen AI). Theo Deloitte ước tính, chi tiêu của doanh nghiệp cho AI thế hệ mới vào năm 2024 dự kiến ​​sẽ tăng 30 phần trăm so với con số 2023 tỷ đô la Mỹ của năm 16. Chỉ trong một năm, công nghệ này đã bùng nổ trên thị trường để định hình lại lộ trình chiến lược của các tổ chức. Các hệ thống AI đã chuyển đổi thành các đòn bẩy đàm thoại, nhận thức và sáng tạo để cho phép các doanh nghiệp hợp lý hóa hoạt động, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và thúc đẩy các quyết định dựa trên dữ liệu. Tóm lại, AI doanh nghiệp đã trở thành một trong những đòn bẩy hàng đầu để CXO thúc đẩy đổi mới và tăng trưởng.

Khi bước sang năm 2025, chúng tôi kỳ vọng AI Doanh nghiệp sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng hơn trong việc định hình chiến lược và hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu rõ và giải quyết hiệu quả những thách thức có thể cản trở tiềm năng tối đa của AI.

Thách thức #1 — Thiếu sự sẵn sàng về dữ liệu

Thành công của AI phụ thuộc vào dữ liệu nhất quán, sạch và được tổ chức tốt. Tuy nhiên, các doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức trong việc tích hợp dữ liệu phân mảnh trên khắp các hệ thống và phòng ban. Các quy định về quyền riêng tư dữ liệu chặt chẽ hơn đòi hỏi phải quản trị, tuân thủ và bảo vệ thông tin nhạy cảm mạnh mẽ để đảm bảo thông tin chi tiết đáng tin cậy về AI.

Điều này đòi hỏi một hệ thống quản lý dữ liệu toàn diện có thể phá vỡ các kho dữ liệu riêng biệt và ưu tiên dữ liệu cần được hiện đại hóa một cách nghiêm ngặt. Các vũng dữ liệu thể hiện những chiến thắng nhanh chóng sẽ giúp đảm bảo cam kết lâu dài để có được hệ sinh thái dữ liệu phù hợp. Các hồ dữ liệu tập trung hoặc kho dữ liệu có thể đảm bảo khả năng truy cập dữ liệu nhất quán trên toàn tổ chức. Thêm vào đó, các kỹ thuật học máy có thể làm phong phú và nâng cao chất lượng dữ liệu, đồng thời tự động hóa việc giám sát và quản lý bối cảnh dữ liệu.

Thách thức số 2 — Khả năng mở rộng của AI

Vào năm 2024, khi các tổ chức bắt đầu hành trình triển khai AI cho doanh nghiệp, nhiều tổ chức đã phải vật lộn để mở rộng quy mô các giải pháp của mình — chủ yếu là do thiếu kiến ​​trúc kỹ thuật và tài nguyên. Việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI có khả năng mở rộng sẽ rất quan trọng để đạt được mục tiêu này.

Nền tảng đám mây cung cấp hiệu quả, tính linh hoạt và khả năng mở rộng để xử lý các tập dữ liệu lớn và đào tạo các mô hình AI. Tận dụng cơ sở hạ tầng AI của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có thể cung cấp khả năng mở rộng triển khai AI nhanh chóng mà không cần đầu tư cơ sở hạ tầng ban đầu đáng kể. Việc triển khai các khuôn khổ AI mô-đun để dễ dàng cấu hình và điều chỉnh trên các chức năng kinh doanh khác nhau sẽ cho phép các doanh nghiệp mở rộng dần các sáng kiến ​​AI của mình trong khi vẫn kiểm soát được chi phí và rủi ro.

Thách thức #3 — Khoảng cách về tài năng và kỹ năng

A khảo sát gần đây Sự chênh lệch đáng báo động giữa nhiệt huyết của các chuyên gia CNTT đối với AI và năng lực thực tế của họ đang làm nổi bật. Trong khi 81% bày tỏ sự quan tâm đến việc ứng dụng AI, chỉ 12% sở hữu các kỹ năng cần thiết, và 70% nhân viên cần nâng cao đáng kể kỹ năng AI. Khoảng cách nhân tài này đặt ra những trở ngại đáng kể cho các doanh nghiệp đang tìm cách phát triển, triển khai và quản lý các sáng kiến ​​AI. Việc thu hút và giữ chân các chuyên gia AI lành nghề là một thách thức lớn, và việc nâng cao kỹ năng cho đội ngũ nhân viên hiện tại đòi hỏi đầu tư đáng kể.

Chiến lược đào tạo của các tổ chức nên tập trung vào mức độ hiểu biết về AI cần thiết cho các nhóm đối tượng khác nhau—người xây dựng, những người phát triển các giải pháp AI, người kiểm tra, những người xác thực kết quả AI, và người tiêu dùng, những người sử dụng kết quả từ các hệ thống AI để ra quyết định. Ngoài ra, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cũng cần được đào tạo để đánh giá tốt hơn và hiệu quả hơn các tác động chiến lược của AI. Bằng cách chủ động thúc đẩy văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm và tích hợp AI vào quy trình ra quyết định ở mọi cấp độ, sự phản kháng đối với AI có thể được kiểm soát, dẫn đến chất lượng ra quyết định được cải thiện.

Thách thức số 4 — Quản trị AI và các mối quan tâm về đạo đức

Khi các doanh nghiệp áp dụng AI ở quy mô lớn, thách thức của các thuật toán thiên vị sẽ trở nên lớn hơn. Các mô hình AI được đào tạo trên các dữ liệu không đầy đủ hoặc dữ liệu thiên vị có thể củng cố những thành kiến ​​hiện có, dẫn đến các quyết định và kết quả kinh doanh không công bằng. Khi công nghệ AI phát triển, Chính phủ và các cơ quan quản lý liên tục đưa ra các quy định AI mới để tạo sự minh bạch trong quá trình ra quyết định và bảo vệ người tiêu dùng. Ví dụ, EU đã phác thảo các chính sách, khuôn khổ và nguyên tắc của mình xung quanh việc sử dụng AI thông qua Đạo luật AI của EU, 2024. Các công ty sẽ cần phải nhanh chóng thích ứng với các quy định đang phát triển như vậy.

Bằng cách thiết lập khuôn khổ quản trị AI phù hợp tập trung vào tính minh bạch, công bằng và trách nhiệm giải trình, các tổ chức có thể tận dụng các giải pháp cho phép giải thích các mô hình AI của họ — và xây dựng lòng tin với người tiêu dùng cuối. Những điều này nên bao gồm các hướng dẫn đạo đức cho việc phát triển và triển khai các mô hình AI và đảm bảo rằng chúng phù hợp với các giá trị và yêu cầu pháp lý của công ty.

Thử thách số 5 — Cân bằng chi phí và ROI

Phát triển, đào tạo và triển khai các giải pháp AI đòi hỏi cam kết tài chính đáng kể về mặt cơ sở hạ tầng, phần mềm và nhân tài lành nghề. Nhiều doanh nghiệp phải đối mặt với thách thức trong việc cân bằng chi phí này với lợi tức đầu tư (ROI) có thể đo lường được.

Việc xác định đúng các trường hợp sử dụng để triển khai AI là rất quan trọng. Chúng ta cần nhớ rằng không phải mọi giải pháp đều nhất thiết cần AI. Việc thống nhất các chuẩn mực phù hợp để đo lường thành công ngay từ đầu hành trình là rất quan trọng. Điều này sẽ cho phép các tổ chức theo dõi chặt chẽ RoI đã cung cấp và tiềm năng trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Thông tin này có thể được sử dụng để ưu tiên và hợp lý hóa các trường hợp sử dụng một cách nghiêm ngặt ở mọi giai đoạn để kiểm soát chi phí. Các tổ chức có thể hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ AI và phân tích, những người cung cấp kết quả kinh doanh với các mô hình thương mại linh hoạt để bảo lãnh rủi ro cho các khoản đầu tư RoI.