Tại Sao Hầu Hết Đầu Tư Vào Trí Tuệ Nhân Tạo Sẽ Không Đạt Hiệu Quả Hoặc Thất Bại

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

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

Boston Consulting Group báo cáo rằng một trong ba công ty trên toàn cầu dự định 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 các chỉ số hiệu suất 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 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 khả năng trí tuệ của các thuật toán và chương trình trí tuệ nhân tạo.

Nhiều đổi mới đã được thực hiện trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, khiến các công ty muốn nhảy vào và đầu tư vào các nguyên mẫu tiên tiến. Tuy nhiên, rủi ro là họ có thể chi hàng triệu đô la cho một giải pháp mà không có mục tiêu kinh doanh rõ ràng hoặc không có tác động đo lường được.

Trên thực tế, Gartner dự đoán rằng ít nhất 30% của 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 chất lượng là một rào cản đặc biệt mà hầu hết các doanh nghiệp không thể vượt qua, đặc biệt là khi nói đến việc tối ưu 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 bị bỏ qua. Các nhóm có thể mất hàng giờ để tìm kiếm thông tin bị thiếu 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 được thiết kế để giải quyết. Điều này bao gồm việc thiết lập các chỉ số hiệu suất đo lường được và mục tiêu, 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 các kết quả kinh doanh. Hơn nữa, nhu cầu kinh doanh là xương sống của các triển khai công nghệ và trí tuệ nhân tạo.

Ví dụ, một công ty hậu cần muốn tận dụng trí tuệ nhân tạo có thể đặt ra các mục tiêu 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 sử dụng xuống 25% trong sáu tháng đầu tiên và giúp họ tăng lợi nhuận lên 5%.

Các doanh nghiệp cần có mục tiêu đo lường được để liên tục kiểm tra rằng 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 cho các bên liên quan của công ty rằng việc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo không chỉ đáng giá mà còn có dữ liệu để chứng minh.

Triển Khai Trí Tuệ Nhân Tạo Quá Tầm

Trí tuệ nhân tạo được hứa hẹn sẽ cách mạng hóa mọi thứ và thường được mô tả là một viên đạn bạc. Điều này có thể tạo ra một cảm giác 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 tham vọng 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 để tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho. Kết quả? Giảm 30% hàng tồn kho và tăng 20% hàng hóa trên kệ.

Để giúp với điều này, các doanh nghiệp nên thích nghi với một khung ‘vùng thắng’ cho triển khai trí tuệ nhân tạo, một phương pháp đã được chứng minh giúp các nhóm hiểu rằng họ phải cân bằng giữa hoạt động hiện tại và 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 phá vỡ 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 thắng’ có thể được 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 lịch nhà kho và triển khai hàng hóa, là chìa khóa để tạo ra doanh thu. Các chỉ số hiệu suất xung quanh việc 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 đoán và công cụ phân tích thời gian thực.
• Vùng ấp ủ: Công ty dành thời gian để thí điểm 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 lặp lại.

Khung này giúp các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định về phân bổ nguồn lực giữa việc duy trì hoạt động hiện tại và đầu tư vào các khả năng trí tuệ nhân tạo trong tương lai. Sự nhận thức này giúp tránh vấn đề và thất bại không thể tránh khỏi khi đầu tư 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 để tích hợp trí tuệ nhân tạo là vận hành 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.

Các công cụ 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’ hơn là bao gồm 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 làm việc, 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: “Vì trí tuệ nhân tạo sinh hoạt động ở mức độ nhiệm vụ hơn là mức độ quy trình, bạn không thể nhìn thấy các 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 rõ cách nó phù hợp với các mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn, dẫn đến các 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 đối với việc áp dụng của người dùng. Quản lý thay đổi cho phép các tổ chức đảm bảo rằng nhân viên của họ không chỉ áp dụng công nghệ mới mà còn hiểu đầy đủ ý nghĩa của nó đối với các 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 áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo của người dùng trong khi chạy rủi ro làm trầm trọng thêm các khoảng trống công nghệ, điều này có thể dẫn đến nhiều bất hiệu quả, sai sót và thất bại trong việc tối ưu 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 các 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 mà họ sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo.

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

Rõ ràng rằng trí tuệ nhân tạo là công nghệ định nghĩa của thập kỷ này, nhưng nếu không có vận hành, tác động của nó sẽ tiếp tục bị lãng phí. Bằng cách nâng cao các sáng kiến quản lý thay đổi, triển khai các sáng kiến trí tuệ nhân tạo từ từ và sử dụng các chỉ số hiệu suất đo lường được, các doanh nghiệp sẽ không chỉ chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo mà còn lợi nhuận từ nó.