Sarah Philipp, Trưởng nhóm Toàn cầu về Tích hợp và Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo tại Altimetrik – Loạt phỏng vấn

Sarah Philipp, Trưởng nhóm Toàn cầu về Tích hợp và Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo tại Altimetrik, tập trung vào việc giúp các tổ chức bắc cầu khoảng cách giữa sự đổi mới nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và việc áp dụng vào lực lượng lao động thực tế. Công việc của cô tập trung vào việc xây dựng các chương trình giáo dục về trí tuệ nhân tạo, chiến lược cho phép công việc và các sáng kiến đào tạo dựa trên vai trò giúp nhân viên và quản lý tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động hàng ngày. Tại Altimetrik, cô đã giúp định hình các chương trình áp dụng doanh nghiệp xung quanh các công nghệ như ChatGPT Enterprise, OpenAI Agents SDK và các quy trình làm việc trí tuệ nhân tạo quy mô doanh nghiệp, đồng thời cũng đồng sáng tạo “LAByrinth”, một nền tảng mô phỏng trí tuệ nhân tạo dựa trên dự án được thiết kế cho các kỹ sư và quản lý chương trình kỹ thuật. Trước khi gia nhập Altimetrik, cô đã dành nhiều năm lãnh đạo các sáng kiến giáo dục và triển khai khách hàng tại các nền tảng SaaS như Nudge Coach, mang lại cho cô nền tảng vững chắc về hệ thống học tập, khả năng cho phép hành vi và chuyển đổi số. Sự nghiệp của cô phản ánh một xu hướng ngày càng tăng trong trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, nơi thành công ngày càng phụ thuộc không chỉ vào việc triển khai mô hình, mà còn vào việc khiến nhân viên tự tin, có khả năng và năng suất với các công cụ trí tuệ nhân tạo trong công việc hàng ngày.

Altimetrik là một công ty kỹ thuật số và giải pháp dữ liệu tiên phong về trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc giúp các doanh nghiệp hiện đại hóa các hệ thống cũ và mở rộng trí tuệ nhân tạo trên các hoạt động kinh doanh. Công ty hoạt động trên nhiều ngành công nghiệp, bao gồm dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, bán lẻ và khoa học đời sống, kết hợp kỹ thuật sản phẩm, hiện đại hóa đám mây, cơ sở hạ tầng dữ liệu và dịch vụ triển khai trí tuệ nhân tạo. Altimetrik đã tự khẳng định mình là một đối tác triển khai trí tuệ nhân tạo hàng đầu cho doanh nghiệp thông qua các hợp tác với OpenAI, với trọng tâm mạnh mẽ vào trí tuệ nhân tạo đại lý,编排 công việc, quản trị và hệ thống trí tuệ nhân tạo sẵn sàng sản xuất. Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo ALTI của công ty đóng vai trò là trung tâm đổi mới nội bộ, nơi công ty tạo mẫu các ứng dụng trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, từ các trợ lý thông minh đến các quy trình làm việc đa phương thức và các hoạt động kinh doanh bản địa trí tuệ nhân tạo. Trong những năm gần đây, Altimetrik đã mở rộng mạnh mẽ thông qua các quan hệ đối tác và mua lại, tăng cường dấu ấn kỹ thuật toàn cầu và khả năng giao hàng trí tuệ nhân tạo của mình.

Bạn đã xây dựng sự nghiệp của mình tại giao điểm của chuyển đổi doanh nghiệp, thiết kế học tập và công nghệ mới nổi – kinh nghiệm quan trọng nào đầu tiên đã thuyết phục bạn rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm sẽ phụ thuộc vào việc cho phép con người cũng như khả năng kỹ thuật?

Tôi thường trở thành người áp dụng muộn các thứ. Tôi có xu hướng hoài nghi về sự cường điệu và cứng đầu về việc gắn bó với cách tôi đã quen với việc làm.

Điều gì đã thay đổi đối với tôi khi nghe, bằng ngôn ngữ con người và không kỹ thuật, cách những người khác thực sự sử dụng trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống và công việc hàng ngày của họ. Một khi tôi có thể kết nối nó với các điểm ma sát thực tế, sự tò mò chỉ đơn giản là theo sau.

Kinh nghiệm đó củng cố một điều mà tôi đã thấy trong mọi nỗ lực chuyển đổi mà tôi đã tham gia: việc áp dụng hiếm khi bắt đầu với khả năng alone. Nó bắt đầu với sự liên quan, tin tưởng và ý nghĩa. Người ta cần phải thấy bản thân mình trong sự thay đổi và đó là lý do tại sao việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm phụ thuộc vào việc cho phép con người cũng như khả năng kỹ thuật.

Trong vai trò lãnh đạo toàn cầu về tích hợp trí tuệ nhân tạo tại Altimetrik, bạn định nghĩa việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo ra doanh nghiệp quy mô lớn thành công như thế nào ngoài các thí nghiệm và thử nghiệm ý tưởng?

Sự áp dụng thành công không sống trong các silo. Một trong những mẫu phổ biến nhất mà chúng tôi thấy là áp dụng bị phân mảnh. Một đội trở nên rất tiên tiến trong sự trưởng thành trí tuệ nhân tạo, trong khi một đội khác trong cùng một tổ chức không có chiến lược rõ ràng và có thể thậm chí đang sử dụng các công cụ bị phân mảnh hoặc tài khoản cá nhân. Loại áp dụng không đồng đều đó tạo ra sự không nhất quán và rủi ro.

Sự thành công thực sự đến khi một tổ chức xây dựng các thói quen chung, tiêu chuẩn chung và cách làm việc kết nối. Nó đòi hỏi cả quản lý thay đổi từ trên xuống và từ dưới lên. Từ trên cao, lãnh đạo phải thiết lập hướng đi, thiết lập quản trị và tạo sự rõ ràng về việc áp dụng có trách nhiệm và có giá trị. Từ dưới lên, nhân viên cần hiểu cách trí tuệ nhân tạo phù hợp với công việc hàng ngày của họ, nơi nó giải quyết các vấn đề thực tế và cách sử dụng nó một cách tự tin trong vai trò của họ.

Dấu hiệu thực sự của sự trưởng thành là khi các quy trình làm việc chạy mượt mà từ đầu đến cuối và trên các đội, không chỉ trong các túi bị cô lập.

Nhiều tổ chức đầu tư vào các công cụ trí tuệ nhân tạo tạo ra nhưng gặp khó khăn trong việc triển khai chúng. Những khoảng cách thực hiện nào phổ biến nhất mà bạn thấy giữa tham vọng và tác động kinh doanh có thể đo lường được?

Quyền sở hữu quản trị thường không rõ ràng. Ai là người chịu trách nhiệm ghi lại những gì đang được sử dụng, phiên bản các lệnh hoặc quy trình làm việc, theo dõi chất lượng và theo dõi nơi trí tuệ nhân tạo thực sự xuất hiện trong kinh doanh? Nếu không có sự rõ ràng đó, các tổ chức sẽ kết thúc với việc sử dụng phân tán và rất ít kỷ luật hoạt động.

Nhiều tổ chức chưa quyết định loại sử dụng trí tuệ nhân tạo nào họ thực sự muốn khuyến khích. Họ có đang nhắm đến các thói quen kích hoạt vai trò, các trường hợp sử dụng năng suất cá nhân như não bộ và soạn thảo, hay các đại lý mục đích được gắn với các quy trình làm việc được xác định? Nếu điều đó không rõ ràng, việc cho phép sẽ vẫn mơ hồ và tác động sẽ khó đo lường.

Cũng thường có sự脱 nối giữa việc triển khai và công việc thực tế. Các công ty đầu tư vào các công cụ trước khi họ đã xác định các thời điểm mà trí tuệ nhân tạo có thể loại bỏ ma sát, cải thiện chất lượng hoặc tăng tốc thực hiện theo cách có ý nghĩa. Tham vọng là dễ dàng, nhưng việc triển khai đòi hỏi sự cụ thể.

Bạn làm việc chặt chẽ với các đội ngũ lãnh đạo điều hành – điều gì tạo nên sự thông thạo trí tuệ nhân tạo hiệu quả ở cấp độ C-suite, và hành vi lãnh đạo ảnh hưởng đến việc áp dụng như thế nào trên toàn tổ chức?

Nó trông giống như việc mô hình hóa, tò mò và tư duy của người mới bắt đầu. Nó trông giống như các nhà lãnh đạo đang thể hiện sự dễ bị tổn thương trong một căn phòng với những người báo cáo với họ.

Các nhà lãnh đạo tạo ra sự khác biệt lớn nhất là những người thể hiện tư duy của người mới bắt đầu. Họ sẵn sàng học hỏi một cách công khai. Họ thoải mái khi nói: “Tôi vẫn đang cố gắng hiểu điều này.” Loại dễ bị tổn thương đó quan trọng hơn người ta tưởng, vì nó cho mọi người khác sự cho phép để tham gia mà không cảm thấy họ cần phải là chuyên gia trước.

Hành vi lãnh đạo đặt ra giai điệu. Nếu các giám đốc điều hành đối xử với trí tuệ nhân tạo như một thí nghiệm bên cạnh, tổ chức cũng sẽ như vậy. Nếu họ mô hình hóa việc sử dụng có suy nghĩ, đặt câu hỏi thực tế và đầu tư một cách có thể thấy vào việc học hỏi, việc áp dụng sẽ trở nên an toàn về mặt văn hóa. Sự tự tin cũng quan trọng như khả năng khi nói đến việc mở rộng quy mô trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp.

Điều gì tạo nên một khuôn khổ thử nghiệm có cấu trúc cho trí tuệ nhân tạo tạo ra trong thực tế, và các công ty có thể khuyến khích sự đổi mới mà không tạo ra sự phân mảnh hoặc rủi ro?

Chúng tôi muốn bắt đầu với các điểm ma sát quy trình làm việc thực tế, không phải các đề xuất ngẫu nhiên. Các đội nên được khuyến khích xác định các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, các nút thắt quyết định hoặc các khoảng trống kiến thức hiện có. Từ đó, các tổ chức có thể ưu tiên các thí nghiệm dựa trên sự liên quan của kinh doanh, tính khả thi và rủi ro.

Các môi trường lành mạnh nhất là những nơi mọi người có thể thử nghiệm một cách an toàn, chia sẻ những gì hoạt động và tránh tái tạo bánh xe trong sự cô lập.

Bạn đã đồng sáng tạo LAByrinth, một mô phỏng trí tuệ nhân tạo tạo ra dự án được thiết kế để cung cấp cho các kỹ sư kinh nghiệm thực tế khi xây dựng với các công cụ trí tuệ nhân tạo trong một môi trường an toàn và được hướng dẫn. Điều gì đã truyền cảm hứng cho việc tạo ra nó, và làm thế nào việc học dựa trên mô phỏng lại tăng tốc khả năng trí tuệ nhân tạo trong thế giới thực?

Tôi đã yêu thích các hình thức học tập thực tế, dựa trên kinh nghiệm. Cụ thể, loại hình hướng dẫn “trên vai” tồn tại trong các môi trường studio nghệ thuật.

Khi Martin Gaida và tôi bắt đầu ném các ý tưởng cho cấu trúc đào tạo này, toàn bộ dự án đã trở thành rất thú vị khi tạo ra. Nó cảm giác như chúng tôi đang tạo ra một câu đố cho mọi người giải quyết. Đó là cách tôi biết chúng tôi đang trên đúng đường. Người ta có nhiều khả năng tham gia với tài liệu mới khi họ tìm thấy nó thú vị và cảm thấy được hỗ trợ.

Việclarning dựa trên mô phỏng lại tăng tốc khả năng vì nó đóng khoảng cách giữa lý thuyết và ứng dụng. Nó cung cấp cho họ một không gian an toàn để thực hành phán đoán, không chỉ nhớ các khái niệm. Và với trí tuệ nhân tạo, điều đó quan trọng vô cùng, vì khả năng thực sự không chỉ là biết công cụ có thể làm gì. Đó là biết cách sử dụng nó một cách suy nghĩ và an toàn.

Các doanh nghiệp nên tiếp cận việc nâng cao kỹ năng lực lượng lao động khác nhau trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo tạo ra so với các làn sóng chuyển đổi số trước đó như thế nào?

Một cách hợp tác và sáng tạo. Với các công cụ như Notebook LM và Figma make, có rất nhiều cách để tạo ra nội dung hấp dẫn và mới mẻ. Chúng tôi yêu thích một bộ bài trình bày, nhưng chúng tôi cũng yêu thích tạo ra các cuốn sổ tay tương tác, các video hoạt hình và các phương pháp khác để cung cấp chương trình đào tạo.

Cá nhân tôi học tốt nhất với các đồ họa thông tin và các hình ảnh khác.

Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm thường được định hình xung quanh quản trị và tuân thủ. Từ góc độ cho phép, việc áp dụng có trách nhiệm trông như thế nào trong các quy trình làm việc hàng ngày?

Tư vấn với những người thực sự sử dụng các công cụ về những gì làm cho chúng hữu ích, sau đó đảm bảo rằng mọi người sử dụng các công cụ đều biết chính sách thực sự có nghĩa là gì. Làm thế nào nó dịch vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo hàng ngày?

Áp dụng có trách nhiệm có nghĩa là một mô hình con người ở tay lái. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp soạn thảo, tóm tắt, phân tích hoặc tăng tốc, nhưng con người vẫn sở hữu sự phán đoán, kiểm tra chất lượng và quyết định cuối cùng. Trách nhiệm của con người là chìa khóa.

Không kém phần quan trọng, việc áp dụng có trách nhiệm phụ thuộc vào sự tự tin. Sự phân biệt xuất phát từ kinh nghiệm. Đó là lý do tại sao các tổ chức cần không gian thấp rủi ro, không phán xét, nơi nhân viên có thể thực hành và xây dựng sự thông thạo thực tế. Khi mọi người có được đủ kinh nghiệm thực tế để đưa ra các quyết định suy nghĩ, việc sử dụng có trách nhiệm ngừng trở thành trừu tượng và bắt đầu trở thành thói quen.

Làm thế nào các tổ chức có thể thiết kế các chương trình cho phép vẫn thích ứng thay vì trở nên lỗi thời trong vài tháng khi trí tuệ nhân tạo tạo ra đang phát triển nhanh chóng?

Đó là một thách thức, nhưng có rất nhiều công cụ tuyệt vời ở đó.

Lỗi lớn nhất là xây dựng cho phép hoàn toàn xung quanh cảnh quan công cụ hiện tại.

Chúng tôi thường được hỏi liệu chúng tôi cung cấp đào tạo không phụ thuộc vào công cụ, và câu trả lời là có. Tuyệt đối. Chúng tôi tập trung vào các kỹ năng trí tuệ nhân tạo bền vững và sau đó dạy mọi người cách áp dụng các kỹ năng đó trong bất kỳ công cụ nào mà tổ chức đang sử dụng ngày nay. Cách tiếp cận đó cung cấp cho các chương trình một tuổi thọ dài hơn.

Cho phép thích ứng cũng phải là mô-đun. Phân hình. Thay vì đối xử với đào tạo như một sự kiện duy nhất, các tổ chức nên suy nghĩ theo các lớp: tính chữ cái cơ bản, ứng dụng dựa trên vai trò, thí nghiệm tiên tiến và cập nhật liên tục khi các công cụ và ưu tiên thay đổi.

Nhìn về phía trước, bạn tin rằng những thay đổi nào sẽ định hình giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp trong hai năm tới?

Dựa trên vai trò và đại lý. Các doanh nghiệp đã bắt đầu áp dụng việc sử dụng các đại lý. Những tổ chức này muốn đảm bảo rằng các đội kỹ thuật của họ được nâng cao kỹ năng theo mọi cách cần thiết để xây dựng và quản lý loại sử dụng trí tuệ nhân tạo này.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Altimetrik.