Rất nhiều công ty đang ưu tiên những dự án về trí tuệ nhân tạo, song nếu không đủ hiểu biết, họ lại rất dễ dàng vấp phải những “chiếc bẫy” trong các dự án này.

Mặc dù AI luôn được ca ngợi (và cả lo lắng) suốt nhiều năm, công nghệ này vẫn chưa thực sự thể hiện sức mạnh đúng như những gì nó được mong đợi ở thực tại.

Rất khó để xác định tỷ lệ doanh nghiệp đang sử dụng AI một cách hiệu quả ở hiện tại, cũng như mức độ sử dụng AI của những doanh nghiệp đó. Theo nhiều báo cáo mới đây, tỷ lệ sử dụng đang ở mức từ 20-30%, với nhiều doanh nghiệp “đang ứng dụng AI trong nhiều dạng”.

Ngoài ra, một khảo sát của KPMG mới đây, được thực hiện trên 30 doanh nghiệp thuộc top Global 500 đã cho thấy rằng, chỉ có 30% phản hồi là đang sử dụng AI cho một vài mục đích hạn chế, và chỉ 17% là đang sử dụng công nghệ này “trên quy mô lớn” thuộc doanh nghiệp.

Nhìn chung, các báo cáo đều cho thấy rằng, các doanh nghiệp đang ngày một quan tâm nhiều hơn tới AI. Hãng nghiên cứu Gartner cũng đã chia sẻ rằng, số lượng công ty ứng dụng công nghệ tích hợp AI đã tăng tới 270% trong vòng 4 năm qua.

Tôi có thể khẳng định rằng đây không phải là vấn đề về nhận thức”, Johan Aurik, partner tại hãng tư vấn chiến lược toàn cầu Kearney chia sẻ. “Các lãnh đạo đều đã tham dự các buổi hội thảo AI, tìm hiểu về nó, cũng như biết rõ được năng lực của công nghệ này.”

Nó xuất hiện trong mọi cuộc hội thoại, nhưng lại ít có ai thực sự ứng dụng nó,” Aurik nói.

Quả nhiên, tiềm năng của AI là một điều rất hấp dẫn, bởi lẽ rất nhiều chuyên gia đã nói về nó và những điều mà nó có thể thực hiện được. AI được nhắc tới nhiều đến nỗi, chẳng có một vị lãnh đạo nào là chưa nghe về công nghệ này.

Đa số doanh nghiệp đều nhận thức được về tiềm năng to lớn của AI, và đã có kế hoạch đẩy mạnh ứng dụng công nghệ này. Ảnh: Gartner, Inc.

Trong đó, một ứng dụng rõ rệt của AI bao gồm việc sử dụng machine learning trong marketing và bán hàng.

Theo các nhà phân tích, việc ứng dụng này đã đem lại tổng giá trị liên tới 2,6 triệu tỷ USD trên khắp toàn cầu. Cụ thể, với AI, các doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng, và qua đó sẽ đưa ra các đề nghị mua bán hấp dẫn cho từng cá nhân. Và kết quả là, doanh số bán hàng của nhiều doanh nghiệp “gạch vữa” đã tăng tới 2%.

Trong đó, Kellogg Company – hãng sản xuất ngũ cốc ăn sáng nổi tiếng thế giới, là một doanh nghiệp tiên phong trong việc sử dụng AI để nghiên cứu về khoa học hành vi con người.

Cụ thể, Kellogg đã hợp tác với Qualcomm để cho ra đời một công nghệ theo dõi chuyển động của mắt, gắn trong một headset thực tế ảo VR, qua đó phân tích và ghi lại hành vi mua sắm của khách hàng. Sau đó, khi khách hàng trong cửa hàng, thiết bị này sẽ thu thập dữ liệu về các sản phẩm thu hút với khách hàng, cũng như các sản phẩm được khách hàng quan sát lâu nhất, sau đó chuyển các dữ liệu này tới các thuật toán machine learning để phân tích những yếu tố gây ảnh hưởng tới quyết định mua hàng.

Theo bài phát biểu của Stephen Donajgrodzki, trưởng bộ phận khoa học hành vi tại Kellogg, tại một buổi hội thảo gần đây tại London, AI đã giúp đội ngũ của Kellogg biết được nguyên nhân phía sau các hành động của khách hàng, hiểu được cơ chế hành vi của họ, để rồi tạo ra những tác động phù hợp lên quyết định mua hàng.

AI và dữ liệu đều rất hữu dụng trong việc hiểu được các yếu tố quan trọng, lên giả thiết về những điểm ta cần thay đổi, để sau đó đánh giá thay đổi đó,” Donajgrodzki nói. “Chúng ta có khả năng thay đổi hành vi một người nhiều hơn gấp 400 lần so với thông thường, nếu ta hiểu được cụ thể các hành vi đó.”

Kellogg cũng đã thử nghiệm công nghệ headset thực tế ảo VR này khi hãng cho ra đời dòng sản phẩm Pop Tart Bites mới, với kết quả rất khả quan. Cụ thể, thuật toán của headset đã khẳng định rằng, trái với các quan điểm thông thường, nơi tốt nhất để trưng bày sản phẩm là ở các kệ thấp phía dưới – một gợi ý mà sau đó đã giúp dòng sản phẩm tăng tới 18% doanh số bán hàng trong thử nghiệm.

Các hệ thống này đang giúp chúng tôi dễ dàng đạt được các mục tiêu cụ thể hơn,” Donajgrodzki nói.Một khi bạn có thể nhìn nhận vấn đề một cách toàn vẹn, thì bạn sẽ hiểu rõ hơn cách để thay đổi các hành vi cá nhân.”

Và công nghệ này cũng không chỉ hỗ trợ việc kiểm soát hoạt động của con người. Cụ thể, trong những ngành công nghiệp nặng về dữ liệu như sản xuất, AI cũng có thể xử lý và phân tích các khối lượng thông tin lớn, đem lại khả năng nâng cao năng suất xuyên suốt chuỗi cung ứng.

Hãy lấy ví dụ về ngành công nghiệp dầu mỏ và khí tự nhiên – những ngành công nghiệp với rất nhiều loại thông tin hàng ngày, liên quan tới ống dẫn, mỏ ngoài khơi, bể chứa, giếng khoan, cùng rất nhiều vấn đề khác. Ở những lĩnh vực này, một công nghệ có thể phân tích và xử lý dữ liệu chính xác trên thời gian thực, sẽ đem lại những lợi ích rất lớn. Cụ thể, chúng có thể giúp phát hiện các vụ rò rỉ hay máy móc ngưng trệ một cách nhanh chóng, cũng như đưa ra các dự đoán bảo trì.

Gã khổng lồ về năng lượng Chevron mới đây cũng đã công bố một dự án hợp tác với Microsoft trong việc xây dựng một nền tảng phân tích dữ liệu trên cloud mới, với khả năng theo dõi và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của các trạm khai thác.

AI đem lại hiệu quả phát triển cao nhất trong lĩnh vực marketing và bán hàng, cùng với sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng. Ảnh: Báo cáo của Viện Toàn cầu McKinsey.

Tuy nhiên, Aurik lại khẳng định, AI, dù rất có lợi, lại chưa thật sự phổ biến trong đa số các lĩnh vực. “Các công ty năng lượng và tổ chức y tế đang ngày một ứng dụng AI nhiều hơn,” ông thừa nhận, “nhưng đó chỉ là một vài ngoại lệ. Đa số các công ty vẫn còn dùng Excel. Còn ở những lĩnh vực như dịch vụ tài chính và tiêu dùng, thì việc triển khai AI vẫn còn rất hạn chế.”

Nỗi sợ là một nguyên nhân chính, khiến đa số doanh nghiệp vẫn còn khá ngần ngại việc ứng dụng AI.

Quan điểm “robot sẽ chiếm lấy công việc của chúng ta”, đã làm nhiều CEO và nhân viên của họ trở nên sợ hãi công nghệ. Tuy nhiên, theo nhiều khảo sát, quan điểm này lại là sai lầm. Cụ thể, một nghiên cứu mới đây đã cho thấy rằng, có tới 87% tổ chức và doanh nghiệp mong muốn tăng thêm lượng nhân viên, hoặc duy trì đúng nhân số cũ, kể cả khi đã thực hiện tự động hóa.

Một vấn đề khác lại nằm ở việc định nghĩa.

AI có thể bao hàm rất nhiều công nghệ khác nhau, từ việc “nghiền dữ liệu” (data-crunching) trong công nghệ machine learning, cho tới các tác vụ vượt trội trong công nghệ artificial general intelligence (AGI) – tức máy móc có thể suy nghĩ như con người. Do đó, với phạm vi công nghệ lớn, cùng hàng loạt các công ty công nghệ và start-up luôn tự nhận là mình đang sử dụng “AI” để thu hút các vị khách hàng mong mỏi về “tư tưởng thời đại”, thì việc đo được chính xác mức độ sử dụng AI là vô cùng khó khăn.

Thiếu kỹ năng cũng là một trở ngại phổ biến khác trong việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp, được hơn một nửa số nhà lãnh đạo nhắc tới.

Mark Esposito, giáo sư bộ môn kinh doanh và kinh tế tại Trường Kinh doanh Quốc tế Hult, cũng như tại Đại học Havard, đã giải thích rằng, việc mang kỳ vọng về AI tới gần thực tế hơn là một vấn đề tương đối khó khăn với doanh nghiệp. “AI ban đầu là một xu thế, và khi đó các tổ chức thường chỉ coi công nghệ này như một cách để chứng minh sự khả thi của tự động hóa,” Esposito chia sẻ.Tuy nhiên, đa số các tổ chức lại không thể chuyển hóa ý tưởng của họ sang dạng code và thuật toán, hay thực hiện chúng trên các hạ tầng có sẵn của mình.”

Trong số các công ty thuộc Global 500 tham gia khảo sát của KPMG, 5 doanh nghiệp với năng lực sử dụng AI tiên tiến nhất, có trung bình là 375 nhân viên toàn thời gian chuyên về AI. Mỗi công ty này lại đầu tư tới 75 triệu USD để phát triển tài năng AI, và con số này dự kiến là sẽ còn lớn hơn nữa trong vòng 3 năm tới.

Có thể thấy rõ rằng, mức độ đầu tư này là nằm ngoài khả năng của đa số doanh nghiệp.

Tuy nhiên, kể cả với nguồn ngân sách và nhân lực phù hợp, thì nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc triển khai AI. Bởi lẽ, để áp dụng được công nghệ này vào các use case thực tiễn, thì các tổ chức phải có một chiến thuật rõ ràng, cũng như khả năng để tận dụng tối đa các cơ hội mà AI mang lại.

Các doanh nghiệp thường nghĩ rằng AI là một công nghệ duy nhất, luôn có sẵn,” Esposito nói.Nhưng nó không đơn giản như vậy. AI chỉ thực sự có hiệu quả khi nó được cá nhân hóa cho từng khách hàng. Phép màu của công nghệ chỉ thực sự xuất hiện khi mục tiêu cho công nghệ đó được định nghĩa một cách cụ thể.”

Bạn không thể được coi là đã tương tác với công nghệ nếu mục tiêu của bạn đơn giản là số hóa hay cải thiên hiệu suất – một mục tiêu hiệu quả thì phải cụ thể hơn. Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp vẫn còn chưa rõ ràng về mục tiêu của họ với công cụ này.”

Aurik cũng đồng tình rằng, lỗi sai đầu tiên của các tổ chức, là đặt sai kỳ vọng về AI.

Nhà tư vấn này cho rằng, những mục tiêu như giảm chi phí, tăng hiệu suất hoạt động, là quá dễ dàng. “Hiển nhiên là bạn có thể coi các mục tiêu này là một use case,” ông nói. “Nhưng như vậy là đang bỏ lỡ cơ hội. Giá trị của AI không nằm ở chi phí hay hiệu suất, mà nằm ở việc phát triển các hướng kinh doanh mới, và mở rộng quy mô kinh doanh.”

AI có thể đem lại giá trị lớn cho rất nhiều ngành công nghiệp khác nhau, với điều kiện nó phải được triển khai cùng với một chiến thuật cụ thể và mục tiêu rõ ràng. Ảnh: Báo cáo của Viện Toàn cầu McKinsey.

Điều này có nghĩa là ta phải nghĩ rộng hơn và nhiều lãnh đạo tiên tiến cũng đang bắt đầu thực hiện điều này, trong đó có James Lee. Sau 20 năm làm luật sư, Lee đã nhận ra tiềm năng của AI trong lĩnh vực pháp lý, cụ thể là trong việc đơn giản hóa các bước đầu của một vụ kiện. Cụ thể là các tác vụ thu thập thông tin cần thiết cho vụ án, vô cùng tốn thời gian và công sức để thực hiện.

Lee đã phát hiện rằng, anh có thể huấn huyện mô hình Watson của IBM với hàng nghìn đơn kiện và phản hồi pháp lý của nhưng đơn kiện này, qua đó mô hình có thể nhanh chóng xác định các thực thể và liên kết quan trọng, cần thiết cho việc lên hồ sơ kiện ở giai đoạn đầu. Thông thường, tác vụ này sẽ ngốn tới 8 giờ làm việc, nhưng với công nghệ, thì thời gian đó lại được rút lại chỉ còn vài phút.

Vốn dĩ, tôi chỉ muốn tìm được vấn đề trong đơn kiện,” Lee chia sẻ. “Nhưng rồi lại phát hiện ra một cơ hội bất ngờ, làm thay đổi hoàn toàn cuộc chơi: bạn có thể áp dụng hiệu suất này lên một hồ sơ hoàn chỉnh, và đạt được những lợi ích vô cùng to lớn.”

Sau đó, Lee đã thành lập công ty riêng của mình – LegalMation, rồi bắt đầu rao báo công nghệ anh đã phát triển cho nhiều ban phòng luật và hãng luật, với mục tiêu sử dụng AI để giải quyết chính vấn đề mà anh đã phát hiện ra.

Còn Aurik lại cho rằng, việc thiếu hụt trí tưởng tượng chính là cản trở lớn nhất khiến AI chưa thể phát triển mạnh mẽ.

Điều nghịch lý là, để AI phát huy tối đa công dụng, thì ta lại cần có con người,” ông nói. “Ta đã có công nghệ, và giờ đây thì ta cần có người đủ sáng tạo để ứng dụng nó.”

Nhưng cuối cùng thì ta vẫn phải trả lời câu hỏi: làm thế nào để bắt đầu với AI, để doanh nghiệp thực sự có thể tận dụng nó? Về vấn đề này, Aurik và Esposito đều đồng nhất đưa ra một lời khuyên tới các vị CEO rằng: họ nên nghĩ rộng, nhưng hãy bắt đầu từ những điều nhỏ.

Trong khi Esposito thì khuyên các CEO nên thử nghiệm trong những bối cảnh hẹp trước, thì Aurik lại cho rằng, họ nên tìm một trường hợp kinh doanh cụ thể mà có thể sinh lời. “Tôi không quan tâm nó là gì, có thể là một vụ sát nhập hay một thị trường mới,” Aurik nói. Rồi sau đó, gần tiến lên, từ từ, từng bước một.

Việc bắt đầu nhỏ sẽ đảm bảo rằng, giá trị của AI sẽ được duy trì xuyên suốt. Và như Esposito đã chỉ ra, đây cũng là cách thức duy nhất để tích hợp các quy trình kinh doanh hiệu quả vào doanh nghiệp từ những bước đầu.

Các doanh nghiệp sẽ không muốn ứng dụng AI, nếu họ nhìn thấy các nguy cơ tiềm tàng về tính minh bạch, mức độ tuân thủ, bảo mật, hay an ninh…” ông giải thích. “Vì thế bạn nên bắt đầu từ thử nghiệm nhỏ, làm tốt các yếu tố này, rồi mới mở rộng quy mô, và rồi nó sẽ trở thành một quán lệ trong doanh nghiệp.”

Đạo đức và trách nghiệm trong sử dụng công nghệ AI, cũng như các thuật toán phi thiên vị, là những mối lo quan trọng trong lĩnh vực công nghệ, để đảm bảo rằng, phát triển không vượt quá giới hạn. Và sự ngần ngại của nhiều doanh nghiệp rằng, một thuật toán có thể trở thành một công cụ mạnh nhưng lại không đủ minh bạch và trách nhiệm, là hoàn toàn có cơ sở.

Một khảo sát của Gartner cũng đã chỉ ra rằng, đây là mối lo phổ biến thứ 3 khiến các doanh nghiệp không muốn ứng dụng AI. Bởi lẽ, nếu dữ liệu không đáng tin, thì doanh nghiệp có thể xảy ra thiên vị, khiến mất đi độ tín nhiệm của khách hàng.

“Mối lo về sự riêng tư và vấn đề bảo mật đã khiến nhiều người không muốn tiếp cận với công nghệ AI,” Aurik thừa nhận. “Và đó là lí do tại sao ta cần chú trọng việc có một chiến thuật đúng đắn ngay từ những bước đầu. Nhưng đã có quá nhiều công ty công nghệ làm sai ở điểm này, để rồi nhận những hệ quả khôn lường trong hiện tại.”  

Cũng đã có rất nhiều doanh nghiệp đang cố khắc phục các hệ quả nói trên, thông qua bồi thường, cập nhật tính năng, hay thậm chí là các hội đồng đánh giá tính đạo đức của AI – dù các hội động này không quá hiệu quả. Còn các nhà nghiên cứu thì lại khẳng định rằng, nhiều công ty đang rất chú trọng vào mặt đạo đức này, song khái niệm “trách nhiệm công nghệ này” lại đang đi ngược lại với các “logic cốt lõi” trong mô hình kinh doanh của họ.

Nhưng, nếu các công ty này tích hợp đạo đức công nghệ từ đầu, thì kết quả, có lẽ, sẽ tốt hơn so với hiện tại. “Điều này không dễ,” Esposito nói,nhưng nếu bạn bắt đầu ở quy mô toàn cầu, thì hiển nhiên là sẽ xuất hiện vấn đề. Do đó, hãy bắt đầu từ những phạm vi nhỏ hơn.”

Vậy, rốt cuộc thì ta nên hay không nên ứng dụng AI? Sự thật là, đây vốn không phải là lựa chọn đối với doanh nghiệp. Aurik đã nhấn mạnh rằng, không ai có thể bỏ qua những lợi ích mang tính cách mạng mà các thuật toán đang, và sẽ tiếp tục đem lại. “Nếu bạn không theo kịp với công nghệ, thì doanh nghiệp của bạn sẽ không thể duy trì,” ông nói.

Nhà tư vấn cũng cho rằng, công nghệ sẽ chỉ thực sự được triển khai đủ và đúng sau vài thập kỷ nữa. Tuy nhiên, ở mức độ doanh nghiệp, thì việc bỏ qua AI là điều không thể. Các nhà kinh doanh nên bắt đầu hành động ngay từ bây giờ.

Theo ZDNet

Tin liên quan: