Trí tuệ nhân tạo (AI) thường được gắn mác như một công nghệ mang tính cách mạng và thay đổi hoàn toàn tình hình hiện nay. Các công ty như Amazon, Facebook, Google hoặc Netflix sẽ không lớn mạnh như ngày nay nếu không có công nghệ học máy (Machine Learning). Các ngân hàng lớn, các doanh nghiệp hàng đầu ngành công nghiệp dược phẩm, ô tô, và hầu hết các công ty công nghệ đều đang sử dụng AI và đạt được hiệu quả cao. Theo Báo cáo tóm tắt về công nghệ mới nổi năm 2019 của RELX, nhận thức về lợi ích của AI và lượng sử dụng nó tiếp tục tăng cao.

Sự gia tăng trong việc sử dụng và nhận thức AI

  • (2018) 48% người nói rằng doanh nghiệp họ đang sử dụng AI.
  • (2019) 72% người nói rằng doanh nghiệp họ đang sử dụng AI.
  • (2018) 69% người tin rằng công nghệ AI rất hoặc có phần ảnh hưởng tích cực đến ngành của họ.
  • (2019) 93% người tin rằng công nghệ AI hoàn toàn hoặc phần lớn có ảnh hưởng tích cực đến ngành của họ.

Ảnh hưởng của AI đối với các doanh nghiệp Hoa Kỳ (Khảo sát trên hơn 1000 chủ doanh nghiệp Hoa Kỳ):

  • 54% phản hồi rằng công nghệ AI tối ưu hoá hệ thống công ty và giúp giảm chi phí.
  • 64% đã mở rộng ra các lĩnh vực kinh doanh liên quan đến Ai vào năm vừa qua.
  • 62% phản hồi rằng công ty họ hiện cung cấp chương trình đào tạo AI, tăng từ 46% vào năm 2018.
  • 93% nói rằng các công nghệ đang nổi, bao gồm công nghệ học sâu, học máy và AI, giúp doanh nghiệp của họ trở nên cạnh tranh hơn.

Tuy nhiên, theo Khảo sát chương trình CIO năm 2019 của Gartner, chỉ có 37% số người được hỏi nói rằng đã triển khai công nghệ AI hoặc việc triển khai nằm trong kế hoạch ngắn hạn. Qua khảo sát, có vẻ như chỉ có các công ty lớn mới có thể tận dụng được các ứng dụng AI. Trong khi đó, các công ty nhỏ hơn vẫn còn trong giai đoạn thử nghiệm AI hoặc coi AI là mục tiêu xa vời.

Việc áp dụng AI còn chậm trong hoạt động kinh doanh có nhiều nguyên nhân. Ví dụ như, theo cùng Báo cáo của RELX:

  • 50% các công ty chưa áp dụng AI bởi ngân sách còn hạn chế;
  • 36% phàn nàn về việc thiếu chuyên môn kỹ thuật;
  • 30% phản hồi do lợi tức đầu tư (ROI) còn chưa rõ ràng;
  • 16% do thiếu bộ C (Hội đồng điều hành cấp cao) hay hội đồng quản trị.

Chúng ta có thể thêm các quan niệm sai lầm khác vào danh sách này. Hãy cùng tìm hiểu những nguyên nhân trên, cùng những khó khăn liên quan, và cách mà các công ty có thể xử lí chúng.

Những thách thức khi triển khai AI trong kinh doanh

Các vấn đề về ngân sách

Nếu một công ty đủ lớn, có nhu cầu kinh doanh riêng biệt, có đủ khả năng và ngân sách dồi dào, thì không cần phải lao vào đổi mới sử dụng công nghệ AI đắt đỏ. Thực ra, việc áp dụng sớm hay muộn không quan trọng. Thị trường công nghệ AI rất rộng lớn. Các công ty vừa và nhỏ có thể tìm kiếm các giải pháp AI tiên tiến trên các nguồn mở và sẵn có miễn phí, hoặc trả tiền sử dụng các giải pháp do Amazon và các nhà cải tiến AI lớn khác phát triển. Khi công nghệ AI lớn mạnh, công nghệ và chuyên môn cần thiết sẽ trở nên dễ dàng tiếp cận hơn. Trong tương lai, nhiều nhà cung cấp sẽ nhân rộng thành công các ứng dụng AI và cung cấp các giải pháp AI với giá cả cạnh tranh, giúp làm giảm chi phí.

Nếu muốn mạo hiểm xây dựng và tích hợp các giải pháp AI cho riêng mình, công ty đó nên đánh giá khách quan mức độ nghiên cứu và phát triển mà công ty có thể chống đỡ được về mặt tâm lý và tài chính. Bởi việc phát triển và bảo trì hệ thống AI cần có quản lý dự án, kỹ sư dữ liệu và cơ sở hạ tầng mạng hiện đại.

Hệ thống AI trở nên thông minh hơn nhờ việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Cơ sở hạ tầng tương thích với AI phải linh hoạt, có thể mở rộng được và đủ mạnh để xử lý dữ liệu. Tin tốt là dịch vụ điện toán đám mây sẽ giúp loại bỏ chi phí dành cho máy chủ và bộ xử lý mạnh mới. Thêm vào đó, chi phí sử dụng AI cũng có thể trở nên hợp lý hơn nhờ quan hệ đối tác với các trường đại học và các công ty công nghệ – những nơi sở hữu kiến ​​thức và cơ sở hạ tầng để xây dựng các mô hình AI mạnh.

Nếu khoản đầu tư cho đội ngũ các nhà khoa học dữ liệu nội bộ quá lớn, công ty có thể thuê ngoài một dự án AI.

Có thể các dự án về AI tiêu tốn một phần tài nguyên của công ty, nhưng việc chuyển đổi số luôn cần phải trả giá. Bạn ít nhất có thể giảm thiểu rủi ro bằng cách lựa chọn tác vụ phù hợp với dự án thí điểm AI của mình.

Áp dụng AI ở đâu

Độ phủ sóng của trí tuệ nhân tạo trên các phương tiện truyền thông về kinh doanh đôi khi khiến ta nghĩ rằng AI là một giải pháp phù hợp với mọi doanh nghiệp và là công nghệ mà ai cũng sử dụng. Các nhà lãnh đạo cần suy nghĩ một cách độc lập về lĩnh vực mà AI có thể mang lại lợi ích và hiểu được cách ứng dụng phù hợp với mô hình kinh doanh của mình. Khi cần đưa ra quyết định, họ không nên bị ảnh hưởng bởi các nhà cung cấp bán hàng, công ty tư vấn hoặc kênh truyền thông về công nghệ chỉ quan tâm đến lượt truy cập và chia sẻ. Họ cũng nên nhận thức được sự phức tạp trong triển khai AI và không quá kỳ vọng vào công nghệ này.

Ban lãnh đạo nên xác định những lĩnh vực cấp bách nhất và quyết định liệu AI có phải là giải pháp phù hợp ngay từ đầu không. Cần tìm hiểu những gì là khả thi và có thể thực hiện được. Ví dụ như, một công ty nhỏ có thể có một ý tưởng lớn, nhưng thất bại trong việc triển khai sử dụng AI do thiếu dữ liệu công ty. Thêm vào đó, dự đoán các tác động có thể xảy ra của giải pháp AI đối với khách hàng và nhân viên cũng là điều cần thiết.

Theo cùng Báo cáo của RELX, 57% các công ty được khảo sát nói rằng AI đang giúp cải thiện và phát triển sản phẩm của họ. 54% cho rằng AI giúp tối ưu hóa việc quản lí và hợp tác. Bên cạnh đó, khảo sát của Gartner vào năm 2018 thì cho thấy AI chủ yếu được sử dụng để tăng trải nghiệm của khách hàng hoặc chống gian lận.

Tuy nhiên, sẽ khôn ngoan hơn nếu bắt đầu với các tác vụ không cần  tương tác trực tiếp với khách hàng và liên quan đến công việc kinh doanh quan trọng. Ví dụ như, trước tiên bạn có thể thúc đẩy giảm thiểu những lỗi của con người trong các tác vụ tại văn phòng như nhập, xử lý và sắp xếp dữ liệu. Bắt đầu bằng những việc nhỏ rồi tăng dần lên.

Các công ty lớn có đội ngũ chuyên về xây dựng các vấn đề về kinh doanh cho AI và chứng minh các giả thuyết liên quan. Đội ngũ này cũng có thể tạo ra các kỹ thuật để quản lý đường ống dữ liệu và đào tạo cho toàn doanh nghiệp, v.v. Các doanh nghiệp khác thì thường tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu có kiến ​​thức chuyên sâu về lĩnh vực của mình. Tuy nhiên, tốt hơn hết là nên đào tạo các chuyên gia nội bộ để xác định các vấn đề mà AI có thể giải quyết.

Giúp nhân viên làm quen với các loại công nghệ AI. Hãy để họ học hỏi, ví dụ như, học sâu (deep learning) nghĩa là gì hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên có những yêu cầu gì, và mỗi loại giúp ích cho tác vụ nào. Một ví dụ khác đó là, việc tương tác có nhận thức dựa trên AI có thể giúp thu thập thông tin, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và giúp giải quyết các vấn đề trong thời gian nhất định. Các chatbot sử dụng AI có thể nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng. Các đề xuất được dự đoán trước của Amazon hoặc Spotify có thể giúp cải thiện đáng kể mức độ tương tác của khách hàng và ROI. Quá trình phân tích dữ liệu giúp cho ban quản lý có khả năng dự đoán, đưa ra quyết định sáng suốt và đi trước đón đầu xu thế. Mạng lưới thần kinh nhân tạo cũng giúp đỡ cho nhiều trường hợp kinh doanh khác.

Bên cạnh đó, bạn cần tìm kiếm người đang sử dụng giải pháp AI cho cùng vấn đề mà mình đang gặp phải.  Lướt các trang web, mạng xã hội, thông cáo báo chí, tin tức và blog của các đối thủ cạnh tranh để tìm hiểu cách họ sử dụng công nghệ AI hiệu quả. Hãy liên hệ với các công ty ứng dụng thành công AI có quy mô như của bạn để học hỏi những điều cần thiết thực hiện và cần mong đợi. Khi liên hệ với các nhà cung cấp, hãy hỏi họ về những công ty tương tự như bạn đang nhận được ROI từ các giải pháp AI.

Còn tiếp

FPT TechInsight 
Theo Becominghuman.ai

Tin liên quan: