Cách Quản Trị AI Gắn Kết Trở Thành Lợi Thế Cạnh Tranh

Hầu hết các nhà lãnh đạo công nghệ không còn cần được thuyết phục rằng AI có thể tạo ra giá trị. Thách thức của họ là biến hàng chục thí nghiệm thành công thành một khả năng doanh nghiệp.

Quá trình chuyển đổi thường khó khăn hơn dự đoán. Việc áp dụng AI đã vượt xa chiến lược AI khi các đội riêng lẻ nhanh chóng triển khai các trợ lý, thử nghiệm các mô hình mới và nhúng AI vào quy trình làm việc. Kết quả là một mớ hỗn loạn các công cụ, chính sách và quy trình, tạo ra sự phức tạp vận hành thay vì lợi thế doanh nghiệp.

Kiểm soát chặt chẽ là một phần của câu trả lời, nhưng nhiều tổ chức lo rằng nó sẽ làm chậm việc thử nghiệm hoặc khiến các đội ngũ ít muốn thử các ý tưởng mới. Khi được thực hiện đúng, điều này không nhất thiết phải xảy ra.

Thực tế, khi các mô hình nền tảng trở nên dễ thay thế hơn, quản trị được thiết kế tốt sẽ trở thành nguồn lợi thế cạnh tranh bền vững nhất của một tổ chức. Nó cung cấp cho các đội một khuôn khổ chung để thử nghiệm các mô hình AI, nền tảng và công cụ mới một cách an toàn, tái sử dụng những gì hiệu quả và mở rộng các sáng kiến thành công trên toàn doanh nghiệp với tốc độ và bảo mật.

Tại Sao Sự Phân Mảnh Trở Nên Đắt Đỏ Hơn Khi AI Mở Rộng

Trong giai đoạn thử nghiệm, hầu hết các tổ chức thậm chí không nhận ra mình đang tích lũy nợ vận hành. Các dự án riêng lẻ thành công, các đội di chuyển nhanh chóng và giá trị kinh doanh xuất hiện ngay lập tức.

Tuy nhiên, dưới bề mặt, các bất cập đang tích tụ:

• Các đội áp dụng các mô hình khác nhau, xây dựng các quy trình quản trị riêng biệt và đánh giá thành công bằng các chỉ số khác nhau.
• Nhiều đội giải quyết cùng một vấn đề kỹ thuật một cách độc lập, thay vì dựa trên các khả năng chia sẻ, gây lãng phí tài nguyên.
• Mỗi hệ thống chứa một bản sao dữ liệu khác nhau và chạy các mô hình riêng của mình.
• Dữ liệu nhạy cảm nằm trong nhiều môi trường với các kiểm soát và nhật ký kiểm toán không đồng nhất.

Những khoảng trống này trở nên cấp bách hơn khi hội đồng quản trị, cơ quan quản lý và khách hàng yêu cầu giải thích rõ ràng về cách AI đưa ra quyết định, bằng chứng về sự giám sát thích hợp và kết quả kinh doanh có thể đo lường.

Hãy xem xét một công ty bảo hiểm giả định. Bộ phận dịch vụ khách hàng xây dựng một trợ lý AI sử dụng một nhà cung cấp. Bộ phận bồi thường áp dụng một nền tảng khác để tóm tắt các tài liệu chính sách. Trong khi đó, một bộ phận khác bắt đầu sử dụng các công cụ AI công cộng mà không có giám sát trung tâm vì họ cần kết quả nhanh chóng.

Mỗi sáng kiến có thể mang lại giá trị riêng, vì vậy áp lực phối hợp ít. Nhưng khi công ty bảo hiểm cố gắng mở rộng các dự án thí điểm thành công này, những vết nứt nhanh chóng trở nên rõ ràng:

• Khách hàng nhận được các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi về chính sách tùy thuộc vào hệ thống họ tương tác.
• Ban lãnh đạo nhận ra họ đã mất khả năng giám sát các công cụ nào đang truy cập thông tin nhạy cảm, gây cản trở tuân thủ.
• Bộ tài chính thấy chi phí AI tăng, nhưng không thể xác định một cách nhất quán những khoản đầu tư nào đang tạo ra giá trị hoặc đưa ra quyết định chiến lược về việc mở rộng gì.

Đây là cách mà việc áp dụng AI phân mảnh thường thất bại. Không phải qua một sự cố kịch tính duy nhất, mà là qua quá trình suy giảm dần dần về tính nhất quán, niềm tin và khả năng tái sử dụng. Mỗi triển khai rời rạc khiến sáng kiến tiếp theo trở nên đắt đỏ hơn, phức tạp hơn và khó mở rộng hơn.

Xây Dựng Nền Tảng Có Thể Phát Triển Cùng AI

Câu trả lời không phải là ép buộc mọi đội sử dụng cùng một mô hình AI. Các mô hình sẽ tiếp tục được cải tiến, và các tổ chức sẽ áp dụng các mô hình mới khi nhu cầu và thị trường thay đổi.

Cách tiếp cận bền vững hơn là tạo ra một nền tảng chung dưới các công cụ đó để các đội có thể đổi mới mà không tạo ra các silo mới. Các tổ chức muốn mở rộng AI trên toàn doanh nghiệp nên tập trung vào bốn nguyên tắc.

1. Bắt đầu với kết quả kinh doanh, không phải công nghệ.

Quá nhiều sáng kiến AI bắt đầu với một mô hình và sau đó tìm kiếm vấn đề để giải quyết. Một cách tiếp cận tốt hơn bắt đầu với mục tiêu kinh doanh:

• Quy trình nào cần được cải thiện?
• Kết quả nào quan trọng?
• Thành công sẽ được đo lường như thế nào?

Việc trả lời những câu hỏi này trước sẽ giúp dễ dàng ưu tiên các khoản đầu tư, so sánh kết quả giữa các đội và xác định liệu một trường hợp sử dụng thành công có nên mở rộng ra ngoài dự án thí điểm ban đầu hay không.

3. Thay thế quản trị cứng nhắc bằng các rào cản dựa trên rủi ro.

Không phải mọi trường hợp sử dụng AI đều xứng đáng với cùng mức độ giám sát.

Một trợ lý năng suất nội bộ không nên tuân theo cùng quy trình phê duyệt như một hệ thống hướng tới khách hàng, ảnh hưởng đến việc xác định đủ điều kiện, định giá hoặc quyết định bồi thường. Áp dụng các kiểm soát giống nhau cho mọi trường hợp sử dụng tạo ra ma sát không cần thiết và khuyến khích nhân viên tìm cách vòng qua các quy trình đã được phê duyệt.

Quản trị hoạt động tốt nhất khi nó phù hợp với mức độ rủi ro đồng thời làm cho con đường được phê duyệt trở thành con đường dễ nhất. Các môi trường được quản trị, công cụ được phê duyệt và các chính sách rõ ràng cung cấp cho nhân viên không gian để thử nghiệm mà không làm suy giảm bảo mật hay tuân thủ.

4. Thiết kế mọi sáng kiến AI để có thể tái sử dụng.

Mỗi sáng kiến AI nên làm cho sáng kiến tiếp theo dễ dàng hơn. Thay vì để lại một ứng dụng độc lập, các dự án nên tạo ra các tài sản có thể tái sử dụng (các kết nối dữ liệu chung, kiểm soát quản trị, mẫu triển khai và khung đánh giá) nhằm giảm công việc cần thiết cho các triển khai AI trong tương lai.

Hãy quay lại ví dụ về bảo hiểm. Với một kiến trúc tham chiếu chung, bộ phận dịch vụ khách hàng, bồi thường và các phòng ban khác sẽ không cần giải quyết các vấn đề kỹ thuật và quản trị giống nhau một cách độc lập. Mỗi triển khai có thể đóng góp các thành phần tái sử dụng cho lần tiếp theo.

Cuối cùng, bạn nên xem quản trị như một sản phẩm thay vì một chính sách. Các sản phẩm phát triển khi công nghệ thay đổi và người dùng cung cấp phản hồi. Quản trị hoạt động theo cùng cách.

Khi nó giúp nhân viên di chuyển nhanh hơn thay vì tạo ra ma sát không cần thiết, động lực để vòng qua các công cụ đã được phê duyệt phần lớn biến mất. Quản trị không còn là rào cản mà trở thành cơ chế cho phép đổi mới mở rộng.

Xây Dựng Nền Tảng Vượt Qua Các Mô Hình AI Hiện Tại

AI doanh nghiệp sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng. Các mô hình, nhà cung cấp và tác nhân tự động mới sẽ xuất hiện nhanh hơn tốc độ các tổ chức cập nhật chiến lược công nghệ. Chờ đợi thị trường ổn định không phải là một chiến lược.

Điều này khiến các quyết định ngày hôm nay ít liên quan đến việc chọn mô hình AI “đúng” và nhiều hơn là xây dựng nền tảng cho phép bạn tiếp nhận bất kỳ công nghệ nào tiếp theo. Dữ liệu đáng tin cậy, quản trị nhất quán, kiến trúc tái sử dụng và các tiêu chuẩn vận hành rõ ràng cung cấp tính linh hoạt khi công nghệ phát triển.

Khi các mô hình nền tảng cải tiến, lợi thế cạnh tranh của bạn sẽ đến từ một mô hình vận hành giúp bạn tiếp nhận các khả năng mới một cách nhanh chóng, an toàn và nhất quán. Bằng cách đầu tư vào nền tảng này ngay bây giờ, bạn sẽ có vị thế tốt hơn để biến những đột phá AI của ngày mai thành giá trị kinh doanh có thể đo lường.