Vì sao doanh nghiệp nên thẩm định các trường hợp ứng dụng AI trước khi đầu tư phát triển

Trí tuệ nhân tạo đang trở thành một phần trong hoạt động hoạch định kinh doanh hằng ngày. Các công ty đang tìm cách tự động hóa những công việc lặp đi lặp lại, cải thiện dịch vụ khách hàng, phân tích thông tin và giảm chi phí vận hành.

Tuy nhiên, tìm được một ý tưởng AI thú vị khác với việc xác định một vấn đề mà AI thực sự có thể giải quyết.

Nhiều doanh nghiệp bắt đầu bàn về việc phát triển giải pháp trước khi hiểu đầy đủ họ muốn cải thiện điều gì. Họ chọn một công nghệ, ước tính ngân sách rồi bắt tay xây dựng mà chưa kiểm tra xem ý tưởng đó có hợp lý về mặt kinh doanh hay không.

Điều này có thể dẫn đến những dự án tốn kém, hoạt động tốt về mặt kỹ thuật nhưng mang lại ít giá trị thực tiễn.

Trước khi chi tiền phát triển AI, doanh nghiệp cần thẩm định xem trường hợp ứng dụng được đề xuất có giải quyết vấn đề thực tế hay không, có dữ liệu phù hợp hay không và có thể tạo ra kết quả đo lường được hay không.

Dành thời gian trả lời những câu hỏi này có thể giúp tránh các khoản chi không cần thiết và giúp công ty tập trung vào những cơ hội đáng để phát triển.

Bắt đầu bằng việc tìm hiểu vấn đề thực tế của doanh nghiệp

Mọi dự án AI hữu ích đều nên bắt đầu từ một vấn đề mà nhân viên hoặc khách hàng đang gặp phải.

Một công ty có thể nói rằng họ muốn có chatbot AI vì các đối thủ đang sử dụng chatbot. Nhưng điều đó không cho biết chatbot cần thực hiện nhiệm vụ gì.

Khách hàng có phải chờ quá lâu để nhận được câu trả lời không? Nhân viên hỗ trợ có liên tục phải xử lý cùng một câu hỏi không? Các yêu cầu quan trọng có bị bỏ sót ngoài giờ làm việc không?

Mỗi vấn đề đòi hỏi một cách tiếp cận khác nhau.

Ví dụ, nếu khách hàng không tìm thấy thông tin cơ bản về đơn hàng, việc cải thiện cổng thông tin khách hàng hiện có có thể giải quyết vấn đề mà không cần phát triển trợ lý AI.

Tuy nhiên, nếu nhân viên hỗ trợ dành vài giờ để trả lời nhiều câu hỏi khác nhau trên nhiều hệ thống, thì giải pháp AI có thể đáng để tìm hiểu.

Bước đầu tiên là tìm hiểu quy trình hiện tại, xác định những điểm phát sinh khó khăn và tìm hiểu nguyên nhân.

Nếu không hiểu rõ những điều này, doanh nghiệp có nguy cơ đầu tư vào công nghệ không giải quyết được vấn đề ban đầu.

Xác định những công việc mà AI có thể tạo ra khác biệt thiết thực

Không phải hoạt động kinh doanh nào cũng cần đến trí tuệ nhân tạo.

Một số công việc tuân theo các quy tắc đơn giản và có thể được xử lý bằng tự động hóa phần mềm truyền thống. Những công việc khác đòi hỏi phải hiểu tài liệu, nhận diện mẫu hoặc xử lý lượng thông tin lớn.

Sự khác biệt này rất quan trọng khi quyết định nên đầu tư vào đâu.

Hãy xét một phòng tài chính nhận hàng trăm hóa đơn mỗi tuần.

Nếu nhân viên chỉ cần sao chép thông tin giữa hai hệ thống tương thích, một giải pháp tích hợp thông thường có thể là đủ.

Nhưng nếu hóa đơn được gửi đến dưới nhiều định dạng khác nhau và nhân viên phải đọc, phân loại, trích xuất thông tin trước khi nhập vào phần mềm kế toán, thì xử lý tài liệu bằng AI có thể mang lại giá trị cao hơn.

Doanh nghiệp nên xem xét tần suất thực hiện công việc, thời gian cần thiết và những khó khăn mà nhân viên gặp phải.

Các cơ hội phù hợp thường nằm trong những quy trình cần kiểm tra thủ công lặp đi lặp lại, xử lý khối lượng tài liệu lớn hoặc sắp xếp thông tin tốn quá nhiều thời gian.

Mục tiêu không phải là đưa AI vào mọi nơi, mà là tìm ra những tình huống mà năng lực của AI tạo được lợi thế đáng kể.

Đánh giá xem vấn đề có đủ quan trọng để giải quyết hay không

Một vấn đề có thể gây phiền toái nhưng chưa chắc đã tốn kém hoặc đủ quan trọng để biện minh cho việc phát triển một giải pháp AI mới.

Ví dụ, nhân viên có thể dành mười phút mỗi tuần để lập một báo cáo ngắn. Tự động hóa công việc này có thể tiết kiệm thời gian, nhưng chi phí phát triển và bảo trì có thể cao hơn lợi ích thu được.

Hãy so sánh với một công ty logistics có nhân viên dành vài giờ mỗi ngày để kiểm tra chứng từ vận chuyển.

Quy trình này bị chậm trễ có thể ảnh hưởng đến việc trao đổi thông tin với khách hàng, lập hóa đơn và lịch giao hàng.

Cải thiện quy trình làm việc đó có thể tạo cơ sở kinh doanh thuyết phục hơn.

Các công ty nên cân nhắc vấn đề xảy ra thường xuyên đến mức nào, ảnh hưởng đến bao nhiêu người và điều gì sẽ xảy ra nếu quy trình bị chậm trễ hoặc hoàn tất không chính xác.

Họ cũng nên xem xét liệu vấn đề có ảnh hưởng đến doanh thu, chi phí vận hành, mức độ hài lòng của khách hàng hay việc tuân thủ quy định hay không.

Một trường hợp ứng dụng AI hữu ích cần giải quyết vấn đề có ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh, chứ không chỉ là bất tiện mà công nghệ có thể loại bỏ.

Kiểm tra khả năng sẵn có của dữ liệu trước khi lên kế hoạch phát triển

Một giải pháp AI không thể hoạt động đáng tin cậy nếu không được tiếp cận thông tin phù hợp.

Doanh nghiệp đôi khi cho rằng dữ liệu của mình đã sẵn sàng để phát triển AI chỉ vì họ có nhiều năm lưu trữ hồ sơ khách hàng, hóa đơn hoặc báo cáo hoạt động.

Điều đó không phải lúc nào cũng đúng.

Thông tin có thể được lưu trữ trên nhiều ứng dụng, thiếu một số trường dữ liệu hoặc có định dạng không nhất quán.

Ví dụ, một công ty dự định xây dựng hệ thống AI dự báo doanh số có thể phát hiện hồ sơ khách hàng chưa đầy đủ, còn báo cáo bán hàng lại được các phòng ban cập nhật theo những cách khác nhau.

Những vấn đề này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo, ngay cả khi công nghệ nền tảng hoạt động đúng cách.

Trước khi phê duyệt việc phát triển, các nhóm cần xác định dữ liệu cần thiết nằm ở đâu, dữ liệu có chính xác hay không và có thể truy cập bằng cách nào.

Họ cũng phải tìm hiểu liệu các yêu cầu về quyền riêng tư hoặc bảo mật có hạn chế việc sử dụng dữ liệu đó hay không.

Đôi khi, cải thiện chất lượng dữ liệu là bước đầu tiên mang lại giá trị lớn nhất. Bắt đầu phát triển trước khi hoàn tất công việc này có thể dẫn đến chậm trễ và phát sinh thêm chi phí.

Tìm hiểu cách AI sẽ phù hợp với quy trình làm việc hiện có

Một trường hợp sử dụng đầy hứa hẹn vẫn có thể khó triển khai nếu không phù hợp với hoạt động hiện tại của công ty.

Doanh nghiệp phụ thuộc vào các nền tảng ERP, công cụ CRM, hệ thống kế toán và những ứng dụng khác mà nhân viên sử dụng hằng ngày.

Việc đưa AI vào sử dụng thường đòi hỏi kết nối các hệ thống này và thay đổi cách thông tin được luân chuyển giữa các nhóm.

Hãy hình dung một công ty đang phát triển công cụ AI để xử lý đơn đặt hàng.

Công cụ này có thể trích xuất thông tin đơn hàng thành công, nhưng nhân viên vẫn cần cách để xem xét các trường hợp ngoại lệ, phê duyệt giao dịch và cập nhật hệ thống ERP.

Nếu không lên kế hoạch cho các bước này, giải pháp có thể tạo ra thêm một quy trình rời rạc.

Trước khi quyết định đầu tư phát triển, doanh nghiệp nên xác định AI cần truy cập những hệ thống nào, phải trao đổi những thông tin gì và cần có sự phê duyệt của nhân viên ở khâu nào.

Một trường hợp sử dụng trở nên khả thi hơn khi doanh nghiệp hiểu rõ toàn bộ quy trình làm việc, chứ không chỉ riêng tác vụ AI.

Ước tính giá trị kinh doanh trước khi chi tiền

Phát triển AI đòi hỏi nhiều hơn một khoản ngân sách ban đầu dành cho phần mềm.

Các công ty có thể phải chi trả cho việc tích hợp, chuẩn bị dữ liệu, kiểm thử, đào tạo nhân viên, đánh giá bảo mật và bảo trì liên tục.

Cần so sánh những khoản chi này với các lợi ích kinh doanh thực tế.

Ví dụ, giả sử một nhóm dành 200 giờ mỗi tháng để xem xét tài liệu. Nếu giải pháp AI có thể giảm khối lượng công việc thủ công đi 80 giờ, công ty có thể ước tính giá trị của khoảng thời gian tiết kiệm được đó.

Tuy nhiên, số giờ tiết kiệm được không tự động chuyển thành khoản tiết kiệm tài chính. Doanh nghiệp cần cân nhắc liệu nhân viên có thể dùng thời gian đó cho công việc giá trị khác hay chi phí có thực sự giảm hay không.

Điều quan trọng là tính cả thời gian nhân viên dành để xem xét các kết quả sai và xử lý các trường hợp ngoại lệ.

Doanh nghiệp xây dựng kế hoạch áp dụng AI trên diện rộng có thể sử dụng lộ trình AI cấp doanh nghiệp tập trung vào các trường hợp sử dụng và ROI để hiểu cách giá trị kinh doanh, mức độ sẵn sàng triển khai và rủi ro định hướng các quyết định đầu tư.

Một luận cứ kinh doanh thực tế giúp người ra quyết định so sánh các cơ hội thay vì phê duyệt dự án dựa trên giả định.

Thử nghiệm ý tưởng bằng một dự án thí điểm quy mô nhỏ

Một trong những cách hiệu quả nhất để kiểm chứng trường hợp sử dụng AI là thử nghiệm trước khi cam kết phát triển toàn diện.

Dự án thí điểm giúp doanh nghiệp đánh giá liệu giải pháp được đề xuất có thể xử lý các tác vụ thực tế bằng một lượng dữ liệu giới hạn và quy trình được kiểm soát hay không.

Ví dụ, một công ty dự định xây dựng hệ thống AI xử lý tài liệu có thể bắt đầu với một loại hóa đơn từ một nhóm nhỏ nhà cung cấp.

Nhóm có thể đo lường độ chính xác khi trích xuất, thời gian xử lý và số tài liệu cần được chỉnh sửa thủ công.

Cách này cung cấp bằng chứng thực tế về những gì đang hiệu quả và những gì cần cải thiện.

Dự án thí điểm cũng nên kiểm tra các tình huống khó, chẳng hạn như tài liệu không đầy đủ, định dạng bất thường và thông tin bị thiếu.

Mục tiêu không phải là tạo ra một màn trình diễn hoàn hảo, mà là tìm hiểu xem giải pháp có thể hoạt động ổn định trong điều kiện kinh doanh thông thường hay không.

Nếu dự án thí điểm phát hiện vấn đề nghiêm trọng, công ty có thể điều chỉnh cách tiếp cận trước khi chi thêm tiền.

Cân nhắc rủi ro trước khi tự động hóa các quyết định

Một số ứng dụng AI hỗ trợ nhân viên bằng cách chuẩn bị thông tin hoặc đề xuất hành động. Những ứng dụng khác có thể tác động đến các quyết định liên quan đến khách hàng, tài chính hoặc hồ sơ nhạy cảm.

Các trường hợp sử dụng này đòi hỏi những mức độ kiểm soát khác nhau.

Ví dụ, dùng AI để tóm tắt biên bản họp nội bộ tiềm ẩn những rủi ro khác với việc dùng AI để phê duyệt giao dịch tài chính.

Trước khi bắt đầu phát triển, doanh nghiệp nên xem xét những hậu quả có thể xảy ra nếu hệ thống đưa ra kết quả không chính xác.

Điều đó có thể gây tổn thất tài chính không? Khách hàng có thể nhận được thông tin sai lệch không? Dữ liệu mật có thể bị lộ không?

Các nhóm nên xác định khi nào cần con người rà soát và cách khắc phục sai sót.

Họ cũng nên xác nhận ai sẽ chịu trách nhiệm giám sát hệ thống sau khi triển khai.

Nhận diện sớm những rủi ro này giúp doanh nghiệp dễ dàng lên kế hoạch cho các biện pháp bảo vệ phù hợp, thay vì chỉ bổ sung chúng sau khi sự cố xảy ra.

So sánh nhiều trường hợp ứng dụng thay vì chọn ý tưởng đầu tiên

Doanh nghiệp thường có nhiều cơ hội ứng dụng AI trong các lĩnh vực bán hàng, tài chính, vận hành và hỗ trợ khách hàng.

Chọn ý tưởng đầu tiên được nêu ra trong cuộc họp có thể khiến doanh nghiệp bỏ qua một dự án đơn giản hơn nhưng tiềm năng lớn hơn.

Cách tiếp cận tốt hơn là so sánh các cơ hội dựa trên cùng một bộ tiêu chí.

Có thể đánh giá từng trường hợp ứng dụng được đề xuất bằng năm câu hỏi thiết thực:

1. Giá trị kinh doanh: Trường hợp này có cải thiện một quy trình hoặc kết quả quan trọng không?
2. Mức độ sẵn sàng của dữ liệu: Thông tin cần thiết có sẵn và đáng tin cậy không?
3. Tính khả thi về kỹ thuật: Giải pháp có thể hoạt động với các hệ thống hiện có không?
4. Nỗ lực triển khai: Việc này sẽ cần bao nhiêu thời gian, ngân sách và hỗ trợ nội bộ?
5. Rủi ro vận hành: Điều gì có thể xảy ra sai sót, và liệu có thể kiểm soát những rủi ro đó không?

Việc so sánh này giúp doanh nghiệp xác định những cơ hội mang lại lợi ích thiết thực mà không kéo theo sự phức tạp không cần thiết.

Một dự án nhỏ hơn, có dữ liệu đáng tin cậy và kết quả rõ ràng, có thể là điểm khởi đầu tốt hơn một sáng kiến quy mô lớn liên quan đến nhiều phòng ban.

Trường hợp ứng dụng phù hợp nhất không phải lúc nào cũng là trường hợp tham vọng nhất. Đó là trường hợp mà tổ chức có thể triển khai, quản lý và cải tiến một cách thực tế.

Biết khi nào nên trì hoãn hoặc từ chối một ý tưởng AI

Việc thẩm định một trường hợp ứng dụng không phải lúc nào cũng dẫn đến quyết định phê duyệt.

Đôi khi, quyết định đúng đắn là trì hoãn việc phát triển cho đến khi doanh nghiệp có dữ liệu tốt hơn, quy trình vững chắc hơn hoặc mục tiêu rõ ràng hơn.

Trong những trường hợp khác, phần mềm truyền thống có thể giải quyết vấn đề với chi phí thấp hơn.

Từ chối một ý tưởng AI không có nghĩa là công ty đang tụt hậu.

Điều đó có nghĩa là tổ chức đang đưa ra quyết định dựa trên nhu cầu kinh doanh, thay vì áp lực phải áp dụng công nghệ mới.

Một quy trình thẩm định hiệu quả nên cho phép các nhóm tiếp tục triển khai, điều chỉnh ý tưởng, hoãn lại hoặc dừng hẳn.

Sự linh hoạt này giúp bảo toàn nguồn lực và dành chỗ cho những cơ hội triển vọng hơn.

Kết luận

AI có thể giúp doanh nghiệp giảm bớt công việc lặp đi lặp lại, cải thiện khả năng tiếp cận thông tin và hỗ trợ đưa ra quyết định tốt hơn. Tuy nhiên, những lợi ích đó không tự động được đảm bảo chỉ vì công ty đầu tư phát triển.

Kết quả phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn đúng vấn đề cần giải quyết.

Trước khi phê duyệt một dự án AI, doanh nghiệp nên tìm hiểu quy trình làm việc hiện tại, kiểm tra mức độ sẵn sàng của dữ liệu, ước tính giá trị tiềm năng, xem xét những thách thức khi triển khai và kiểm chứng các giả định quan trọng.

Họ cũng nên sẵn sàng xem xét những giải pháp đơn giản hơn khi không cần đến AI.

Mục đích của việc thẩm định các trường hợp ứng dụng AI không phải là làm chậm đổi mới. Mục đích là bảo đảm thời gian, tiền bạc và công sức được đầu tư vào những giải pháp có thể mang lại giá trị kinh doanh thực sự.

Các công ty đưa ra những quyết định này từ sớm sẽ có sự chuẩn bị tốt hơn để phát triển các giải pháp AI thiết thực mà nhân viên có thể sử dụng và doanh nghiệp có thể duy trì.