Đây Không Phải Là Một Bong Bong AI, Mà Là Một Sự Xây Dựng

Trong hơn một năm qua, một câu chuyện quen thuộc đã xuất hiện trên các phòng họp và tiêu đề báo chí: đầu tư vào AI đang tăng với mức độ suy đoán mà chắc chắn sẽ vỡ nếu doanh thu không đáp ứng được kỳ vọng. Sự gia tăng chi tiêu cho các dự án thí điểm đã được đặt câu hỏi, khi các nhà phân tích tranh luận về việc liệu các doanh nghiệp đã vượt quá giới hạn bằng cách theo đuổi sự mới mẻ hơn là giá trị. Với góc nhìn này, AI giống như một phiên bản khác trong chu kỳ hype công nghệ quen thuộc; đưa ra những lời hứa lớn và đạt được kết quả không đồng đều. Tuy nhiên, cách định khung này không chính xác về những gì đang diễn ra thực sự. Ngành công nghiệp này không chứng kiến một bong bong AI, mà là một sự xây dựng. Nền kinh tế AI hiện đang trong giai đoạn hiệu chỉnh, nơi các thí nghiệm ban đầu nhường chỗ cho tích hợp, và giá trị bền vững bắt đầu xuất hiện không chỉ ở các cạnh của doanh nghiệp, mà ở trung tâm phức tạp nhất của nó.

Đây là một chuyển đổi riêng biệt mà chính xác là những gì trông giống như việc áp dụng công nghệ trưởng thành. Trong những ngày đầu của bất kỳ sự thay đổi cơ bản nào, các tổ chức thường thí nghiệm rộng rãi (hãy nghĩ về điện toán đám mây, phần mềm doanh nghiệp SaaS, thanh toán kỹ thuật số, v.v.). Giống như công nghệ trước đó, các bằng chứng về khái niệm AI được thử nghiệm, các trường hợp sử dụng bị cô lập được khám phá, và sự kém hiệu quả được dung thứ để đổi lấy việc học. Điều khác biệt bây giờ là các tổ chức đang chuyển từ việc hỏi “AI có thể làm gì” sang yêu cầu sự rõ ràng về nơi nó thuộc về, cách nó mở rộng quy mô, và cách nó phù hợp vào các hoạt động thực tế được quản lý.

Từ thí nghiệm đến cơ sở hạ tầng

Sự chuyển đổi đa lớp của AI có lẽ là tín hiệu lớn nhất về nơi mà sự đổi mới và đầu tư đang tập trung. Thay đổi đang chảy qua mọi lớp của ngăn xếp từ các chip chuyên dụng, trung tâm dữ liệu quy mô lớn, mô hình nền tảng, khung khổ sắp xếp, và ứng dụng doanh nghiệp. Đây không phải là hồ sơ của một xu hướng ngắn hạn. Đó là chữ ký của một sự thay đổi cơ sở hạ tầng lâu dài.

Các doanh nghiệp đang chuyển từ việc đối xử với AI như một phần thêm hoặc tính năng mới. Họ hiện đang nhúng nó vào các hệ thống ghi và thực hiện, nhắm vào những nơi mà độ chính xác, minh bạch và khả năng chống chịu quan trọng hơn tốc độ demo. Ở cấp độ này, kỳ vọng bắt đầu thay đổi.

Trong những môi trường này, AI không được kỳ vọng sẽ thay thế logic hiện có hoàn toàn. Thay vào đó, nó được yêu cầu giảm ma sát, hiển thị thông tin sớm hơn, tự động hóa công việc trước đây quá phức tạp hoặc quá thủ công để mở rộng quy mô, và thường thay đổi cân bằng công việc giữa những gì con người làm và những gì AI làm. Mục tiêu không phải là tự chủ vì lợi ích của nó, nhưng các đội cần bắt đầu xem xét cách họ có thể sử dụng AI để đạt được lợi thế. Có giá trị trong việc mở rộng quy mô con người thông qua AI để xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn với các công cụ kỹ thuật số mở rộng khả năng của họ.

Đây là một sự công nhận quan trọng vì nhiều sự thất vọng tiềm ẩn xung quanh AI đến từ việc áp dụng nó vào những nơi mà sự phức tạp thấp và lợi ích biên là hạn chế. Sản xuất lợi nhuận thực sự là giai đoạn tiếp theo, phụ thuộc vào việc nhúng AI vào các quy trình công việc cốt lõi chứ không phải lớp trên các hệ thống hiện có, được hỗ trợ bởi các nền tảng dữ liệu hiện đại và quản trị. Đó là nơi các khả năng nhận dạng mẫu, phân tích ngữ cảnh và sắp xếp của AI bắt đầu tích lũy khi nó trở thành một hệ thống học hỏi và di chuyển.

Rủi ro lớn nhất là đứng yên

Nếu có sự do dự thực sự mà các doanh nghiệp đang đối mặt ngày nay, nó không nên là về việc đầu tư quá mức vào AI, mà là không áp dụng nó.

Phần mềm, quy trình công việc và vai trò đang được thay đổi. Các chu kỳ đóng tài chính đang bị nén, các mô hình tuân thủ đang chuyển từ định kỳ sang liên tục, và các tương tác của khách hàng đang chuyển sang các giao diện trò chuyện và điều khiển bởi tác nhân. Trong mỗi trường hợp, AI không hoạt động một mình, mà như một chất xúc tác được lớp trên các chuyển đổi kỹ thuật số hiện có.

Các tổ chức trì hoãn việc áp dụng cho đến khi AI cảm thấy “ổn định” có thể thấy rằng hệ sinh thái xung quanh đã di chuyển. Các đối tác sẽ mong đợi dữ liệu có thể đọc được bằng máy. Các nền tảng sẽ giả định cấu hình được hỗ trợ bởi AI và cho phép tải công việc bởi tác nhân. Các cơ quan quản lý sẽ yêu cầu báo cáo nhanh hơn, chi tiết hơn. Tại thời điểm đó, việc bắt kịp sẽ trở nên tốn kém hơn nhiều so với việc tiến hóa.

Điều này đặc biệt đúng trong các ngành công nghiệp được quản lý bởi sự phức tạp và thay đổi. Trong lĩnh vực thuế và tài chính, các quy tắc phát triển thường xuyên và giao dịch diễn ra trên các biên giới. Khi việc theo dõi những kết quả này phải chính xác và có thể giải thích, chi phí của các quy trình thủ công tăng lên theo cấp số nhân. Tuy nhiên, khi được áp dụng một cách sâu sắc, AI cung cấp một cách để hấp thụ sự phức tạp đó. Các tác nhân và trợ lý kỹ thuật số loại bỏ các bước lặp đi lặp lại, chỉ hiển thị những gì quan trọng, và đồng bộ hóa dữ liệu và quyết định trên các hệ thống để các nhóm thuế có thể hoạt động nhanh chóng và tự tin.

Quản trị giữ cho động cơ AI hoạt động

Một lý do sự áp dụng AI đang trưởng thành bây giờ là vì quản trị cuối cùng đã bắt kịp với khả năng. Các triển khai ban đầu thường coi quản trị là một ý tưởng sau, giả định rằng các kiểm soát có thể được thêm vào sau. Tuy nhiên, chìa khóa mà các doanh nghiệp đã học được là niềm tin phải được thiết kế từ đầu.

Các khuôn khổ quy định đang phát triển song song, chỉ rõ ràng về minh bạch, trách nhiệm và giám sát của con người như những điều không thể thương lượng. Không nhằm mục đích làm chậm việc áp dụng, những rào cản này đang tạo ra các điều kiện cần thiết để mở rộng quy mô.

Khi các tổ chức có thể thấy AI đạt được kết luận như thế nào, kiểm tra các quyết định của nó, và duy trì trách nhiệm của con người, nó trở nên có thể triển khai trong các môi trường có rủi ro cao. Đây là sự khác biệt giữa thí nghiệm và vận hành. Khả năng giải thích biến AI từ một hộp đen thành một công cụ, một công cụ mà các đội có thể dựa vào, các cơ quan quản lý có thể đánh giá, và các giám đốc điều hành có thể vận động cho nó.

Tại sao các đối tác lại quan trọng hơn bao giờ hết

Khi AI trở thành một phần của hoạt động kinh doanh, con đường tốt nhất không nên được chỉ đạo một mình. Ngăn xếp AI quá rộng, và cảnh quan quy định vẫn còn non trẻ giữa các mục tiêu hoạt động tham vọng và các ý nghĩa không lường trước.

Các triển khai thành công nhất đang xuất hiện thông qua các đối tác giữa các doanh nghiệp và nhà cung cấp công nghệ hiểu cả các hệ thống cơ bản và các thực tế quy định quản lý chúng. Những đối tác này giảm thiểu rủi ro triển khai, ngăn chặn công cụ bị phân mảnh, và giúp các tổ chức tập trung các đội nội bộ vào kết quả chứ không phải vào việc sắp xếp.

Không kém phần quan trọng, họ giảm thiểu sự kiệt sức. Một hậu quả bị bỏ qua của việc áp dụng AI sớm là áp lực đặt lên các đội nội bộ để trở thành chuyên gia trong mọi lớp của ngăn xếp đang thay đổi nhanh chóng. Trách nhiệm chung và công cụ nhận thức về lĩnh vực cho phép các tổ chức mở rộng quy mô mà không làm choáng ngợp nhân viên của họ. Ngoài ra, khi công nghệ được tích hợp liền mạch vào các hệ sinh thái của đối tác, trí tuệ chung có thể được cung cấp mà không thay đổi trách nhiệm.

Sự xây dựng phía trước

Giờ AI hiện tại không phải là một đỉnh suy đoán. Đó là một chuyển đổi kỹ thuật số được đánh dấu bằng chuyển đổi cấu trúc. Khi kỳ vọng được hiệu chỉnh lại, các trường hợp sử dụng bắt đầu thu hẹp khi các doanh nghiệp đạt được sự hiểu biết sâu sắc hơn về cách áp dụng khả năng của AI. Đây là những gì trông giống như khi công nghệ chuyển từ lời hứa sang thực tế.

Giai đoạn tiếp theo của AI sẽ không được định nghĩa bởi các bản demo ấn tượng hoặc các tuyên bố rộng lớn về tính tự chủ. Những chiến thắng tinh tế hơn sẽ bắt đầu đánh dấu những bước tiến thực sự trong việc giảm thiểu các giao diện thủ công, phát hiện rủi ro sớm hơn, chu kỳ quyết định nhanh hơn, và các hệ thống thích ứng khi sự phức tạp tăng lên chứ không phải vỡ dưới sức nặng của nó.

Đó không phải là một bong bong vỡ. Đó là một ngành công nghiệp xây dựng các nền tảng cần thiết cho giá trị lâu dài. Đối với các doanh nghiệp sẵn sàng tiến về phía trước, phần thưởng sẽ không phải là假 thuyết, mà là có thể đo lường, bền vững, và thay đổi cơ bản cách công việc được thực hiện.