Tại Sao Hầu Hết Đầu Tư Vào Trí Tuệ Nhân Tạo Sẽ Không Đáp Ứng Được Mong Đợi Hoặc Thất Bại

Con người và doanh nghiệp đang bị ám ảnh bởi tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, nhưng 80% các dự án trí tuệ nhân tạo sẽ thất bại – và điều này không phải do thiếu mong muốn hay nhiệt tình.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo đang thấm vào mọi ngành và lĩnh vực, vấn đề nằm ở chỗ các doanh nghiệp không chuẩn bị đầy đủ cho sự thay đổi công nghệ này.

Tập đoàn Boston Consulting Group báo cáo rằng một trong ba công ty trên toàn cầu dự định sẽ chi hơn 25 triệu đô la cho trí tuệ nhân tạo. Do đó, hàng triệu đô la sẽ bị lãng phí nếu các doanh nghiệp tiếp tục đầu tư vào các giải pháp trí tuệ nhân tạo mà không có kế hoạch trước.

Tuy nhiên, với các sáng kiến quản lý thay đổi mạnh mẽ và một hệ thống để hỗ trợ đổi mới và KPI có thể đo lường được, các doanh nghiệp có thể thay đổi tình hình thành công của trí tuệ nhân tạo.

Hãy cùng khám phá ba lý do hàng đầu tại sao các sáng kiến trí tuệ nhân tạo thất bại.

Đặt Công Nghệ Trên Hàng Đầu và Kinh Doanh Thứ Hai

Hàng trăm báo cáo và nghiên cứu, đặc biệt là về trí tuệ nhân tạo sinh, cho thấy tốc độ và sự thông minh ấn tượng của các thuật toán và chương trình trí tuệ nhân tạo.

Rất nhiều đổi mới đã được đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, khiến các công ty muốn nhảy vào và đầu tư vào việc tận dụng các nguyên mẫu tiên tiến. Tuy nhiên, rủi ro là họ có thể chi hàng triệu đô la cho một giải pháp dẫn đến mục tiêu kinh doanh không rõ ràng hoặc không có tác động đo lường được.

Trên thực tế, Gartner dự đoán rằng ít nhất 30% các dự án trí tuệ nhân tạo sinh sẽ bị bỏ rơi vào cuối năm 2025 do chất lượng dữ liệu kém, kiểm soát rủi ro không đầy đủ và chi phí tăng cao hoặc giá trị kinh doanh không rõ ràng.

Dữ liệu kém là một chướng ngại vật đặc biệt mà hầu hết các doanh nghiệp không thể vượt qua, đặc biệt là khi nói đến việc tối đa hóa hiệu quả và hiệu quả của các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu bị cô lập là một trong những vấn đề nổi bật nhất và là một vấn đề kinh doanh không thể bỏ qua. Các nhóm có thể mất hàng giờ để tìm kiếm thông tin thiếu sót quan trọng cho việc ra quyết định chiến lược.

Và không chỉ các nhóm bị ảnh hưởng, mà cả các công cụ cũng vậy. Các mô hình học máy, ví dụ, không thể hoạt động đúng khi dữ liệu bị ngắt kết nối và chứa lỗi.

Để đảm bảo ROI tích cực cho khoản đầu tư, và trước khi bất kỳ công việc kỹ thuật nào bắt đầu, các tổ chức phải xác định các vấn đề kinh doanh cụ thể mà giải pháp trí tuệ nhân tạo nhằm giải quyết. Điều này bao gồm việc thiết lập KPI và mục tiêu có thể đo lường được, chẳng hạn như giảm chi phí, tăng doanh thu hoặc cải thiện hiệu quả như giảm thời gian lấy dữ liệu.

Cụ thể, chiến lược kinh doanh nên được đặt lên hàng đầu, và việc triển khai công nghệ sẽ theo sau. Cuối cùng, các giải pháp công nghệ nên phục vụ như một phương tiện để thúc đẩy kết quả kinh doanh. Hơn nữa, nhu cầu kinh doanh là cơ bản là xương sống của các triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo và các công nghệ khác.

Ví dụ, một công ty hậu cần muốn tận dụng trí tuệ nhân tạo có thể đặt ra các mục tiêu có thể đo lường được cho phần mềm trí tuệ nhân tạo của họ để tối ưu hóa dự báo nhu cầu và cải thiện quản lý đội xe, giảm số lượng xe không được sử dụng xuống 25% trong sáu tháng đầu tiên và giúp họ tăng lợi nhuận lên 5%.

Các doanh nghiệp cần có mục tiêu có thể đo lường được để liên tục kiểm tra xem trí tuệ nhân tạo không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn có thể đo lường được. Điều này là thiết yếu khi giải thích với các bên liên quan của công ty rằng việc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo tốn kém không chỉ đáng giá, mà họ còn có dữ liệu để chứng minh điều đó.

Triển Khai Trí Tuệ Nhân Tạo Quá Tự Tin

Trí tuệ nhân tạo được hứa hẹn sẽ cách mạng hóa mọi thứ và thường được mô tả sai là một viên đạn bạc. Điều này có thể tạo ra sự tự tin sai lầm ở các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, khiến họ tin rằng họ có thể tận dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo mới và tích hợp chúng vào các quy trình kinh doanh đồng thời.

Tuy nhiên, các nỗ lực quá tự tin để giải quyết một vấn đề trong một bước thường dẫn đến thất bại. Thay vào đó, các doanh nghiệp nên bắt đầu từ từ và mở rộng chiến lược để có kết quả tốt hơn.

Ví dụ, thành công đã được chứng minh trên quy mô lớn với Walmart, đã giới thiệu các thuật toán học máy một cách tăng dần để tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho. Kết quả? Giảm 30% hàng tồn kho quá mức và tăng 20% hàng có sẵn trên kệ.

Để giúp điều này, các doanh nghiệp nên thích nghi với một khung ‘vùng chiến thắng’ cho việc triển khai trí tuệ nhân tạo, một phương pháp đã được chứng minh giúp các nhóm hiểu rằng họ phải cân bằng hoạt động hiện tại với đổi mới trong tương lai.

Khung này chia các hoạt động kinh doanh thành bốn vùng: hiệu suất, năng suất, ấp ủ và chuyển đổi. Trí tuệ nhân tạo không thể làm gián đoạn mọi thứ cùng một lúc, và vùng ấp ủ tạo ra một không gian dành riêng cho việc thử nghiệm với các công nghệ trí tuệ nhân tạo mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh cốt lõi.

Ví dụ, đây là cách khung ‘vùng chiến thắng’ có thể áp dụng cho một công ty hậu cần lạnh triển khai trí tuệ nhân tạo:

• Vùng hiệu suất: Hoạt động kinh doanh cốt lõi của công ty, chẳng hạn như lập kế hoạch nhà kho và triển khai hàng hóa, là chìa khóa để tạo ra doanh thu. Các KPI về cải thiện hiệu quả nhà kho để giảm thời gian lưu trữ và tăng số lượng giao hàng là ưu tiên.
• Vùng năng suất: Ở đây, các quy trình nội bộ được giải quyết để tăng hiệu quả và giảm chi phí như phí lưu giữ bằng cách tích hợp các khả năng khoa học dữ liệu như phân tích dự báo và công cụ phân tích thời gian thực.
• Vùng ấp ủ: Công ty dành thời gian để thử nghiệm các công cụ dựa trên dữ liệu trong một số nhà kho, cho phép các nhóm xác định những đổi mới nào có thể trở thành dòng doanh thu trong tương lai.
• Vùng chuyển đổi: Đây là nơi công ty mở rộng chuyển đổi số trên toàn tổ chức, sau một cơ sở hạ tầng số toàn diện đảm bảo kết quả kinh doanh thường xuyên.

Khung này giúp lãnh đạo đưa ra quyết định về phân bổ tài nguyên giữa việc duy trì hoạt động hiện tại và đầu tư vào các khả năng được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo. Sự nhận thức này giúp tránh vấn đề và thất bại không thể tránh khỏi khi đầu tư vào trí tuệ nhân tạo được phân bổ quá mỏng trên quá nhiều bộ phận và quy trình.

Thiếu Sự Ứng Dụng Của Người Dùng

Các công ty đang vội vàng tận dụng tất cả các lợi ích mà trí tuệ nhân tạo và học máy mang lại mà không xem xét trước những người sử dụng chúng. Ngay cả các giải pháp trí tuệ nhân tạo tinh vi nhất cũng thất bại nếu người dùng cuối không hiểu công nghệ – tất cả đều phụ thuộc vào niềm tin và đào tạo toàn diện.

Yếu tố cơ bản quan trọng để tích hợp trí tuệ nhân tạo là vận hành hóa nó. Điều đó có nghĩa là đảm bảo các công cụ trí tuệ nhân tạo được kết nối với các quy trình làm việc và được đưa vào các quy trình kinh doanh chính.

Các công cụ làm việc khác, chẳng hạn như CRM, tối ưu hóa và kiểm soát toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối. Điều này làm cho việc đào tạo trở nên dễ dàng vì mỗi bước của quy trình có thể được hiển thị và giải thích. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo sinh hoạt động ở mức độ ‘nhiệm vụ’ tinh粒 hơn chứ không phải ở mức độ toàn bộ quy trình. Nó có thể được sử dụng một cách rời rạc trong các bước khác nhau của các phương pháp khác nhau; thay vì hỗ trợ toàn bộ quy trình, mỗi người dùng có thể áp dụng trí tuệ nhân tạo một cách khác nhau cho các nhiệm vụ cụ thể của họ.

Ruth Svensson, một đối tác tại KPMG UK, cho biết Forbes: “Bởi vì trí tuệ nhân tạo sinh hoạt động ở mức độ nhiệm vụ chứ không phải ở mức độ quy trình, bạn không thể nhìn thấy khoảng trống đào tạo một cách dễ dàng.” Do đó, nhân viên có thể sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo mà không hiểu cách nó phù hợp với các mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn, dẫn đến khoảng trống đào tạo ẩn. Những khoảng trống này có thể bao gồm việc thiếu hiểu biết về cách tận dụng đầy đủ khả năng của trí tuệ nhân tạo, cách tương tác với hệ thống một cách hiệu quả hoặc cách đảm bảo dữ liệu nó tạo ra được sử dụng đúng cách.

Trong trường hợp này, quản lý thay đổi hiệu quả trở nên quan trọng để ứng dụng người dùng. Quản lý thay đổi cho phép các tổ chức đảm bảo nhân viên của họ không chỉ áp dụng công nghệ mới mà còn hiểu được ý nghĩa đầy đủ của nó đối với nhiệm vụ và quy trình kinh doanh của họ.

Nếu không có quản lý thay đổi phù hợp, các công ty sẽ bỏ lỡ mục tiêu khi nói đến việc ứng dụng công cụ trí tuệ nhân tạo của người dùng trong khi chạy rủi ro làm trầm trọng thêm khoảng trống công nghệ, điều này là một con đường trượt đến nhiều kém hiệu quả, sai lầm và thất bại trong việc tối đa hóa tiềm năng của giải pháp trí tuệ nhân tạo.

Để các sáng kiến quản lý thay đổi hoạt động, chúng cần một đội lãnh đạo đủ tiêu chuẩn được chỉ định để dẫn đầu phong trào. Các nhà lãnh đạo phải xác định khoảng trống đào tạo ở mức độ nhiệm vụ và cung cấp hoặc tổ chức đào tạo tùy chỉnh cho nhân viên dựa trên các nhiệm vụ cụ thể họ sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Ý tưởng là trao quyền và khuyến khích nhân viên có sự hiểu biết và tự tin hơn vào hệ thống mới. Chỉ khi đó, sự hiểu biết và chấp nhận sẽ đến, dẫn đến các doanh nghiệp tận hưởng ứng dụng và áp dụng công nghệ rộng rãi hơn.

Rõ ràng, trí tuệ nhân tạo là công nghệ định hình của thập kỷ này, nhưng nếu không có vận hành hóa, tác động của nó sẽ tiếp tục bị浪 phí. Bằng cách nâng cấp các sáng kiến quản lý thay đổi, triển khai các sáng kiến trí tuệ nhân tạo một cách từ từ và sử dụng KPI có thể đo lường được, các doanh nghiệp sẽ không chỉ chi tiền cho trí tuệ nhân tạo; họ sẽ thu được lợi nhuận từ nó.