Khi các doanh nghiệp đối mặt với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), họ thường tự hỏi: “Tôi có cần AI không?” “Khi nào doanh nghiệp nên bắt đầu chuẩn bị cho AI?” Những câu hỏi này không chỉ đơn thuần là suy nghĩ về mặt công nghệ, mà còn liên quan đến chiến lược và khả năng của doanh nghiệp. Bài viết này sẽ dựa trên quan điểm của Rajan Padmanabhan, Phó giám đốc cấp cao và người đứng đầu mảng phân tích dữ liệu và AI của Infosys, để giải thích cách mà doanh nghiệp có thể đánh giá liệu có cần phải chuyển đổi sang AI hay không và những bước chuẩn bị quan trọng khi triển khai AI.
Q1: Doanh nghiệp khi nào sẽ bắt đầu cân nhắc “cần chuẩn bị AI không”?
Nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp chỉ bắt đầu suy nghĩ về sự cần thiết của AI khi họ đối mặt với một lượng lớn dữ liệu không thể tận dụng hiệu quả, tốc độ ra quyết định không theo kịp sự thay đổi của thị trường, và khi các đối thủ cạnh tranh đã có lợi thế nhờ công nghệ AI. Chẳng hạn, một công ty bán lẻ nhận thấy đối thủ đã sử dụng AI để thực hiện gợi ý cá nhân hóa và dự đoán hàng tồn kho, trong khi mình vẫn phụ thuộc vào các báo cáo truyền thống. Lúc này, các quản lý sẽ hỏi: “Chúng ta cũng nên áp dụng AI rồi phải không?”
Tôi từng nghe một giám đốc đội ngũ phân tích dữ liệu tâm sự: “Dù mọi người đều đang bàn về AI, nhưng chúng tôi thiếu nhân tài có kỹ năng AI đầy đủ, có lúc chỉ cần nghĩ tới việc tổ chức lại cơ sở hạ tầng dữ liệu cũng khiến tôi đau đầu.” Nỗi băn khoăn này rất phổ biến đối với những người chưa trưởng thành trong việc định hình lĩnh vực AI, chỉ ra rằng họ đang đứng trước ngã rẽ quyết định có nên đầu tư vào AI hay không.
Q2: Khi cân nhắc chuẩn bị cho AI, nhu cầu quan trọng nhất của doanh nghiệp là gì?
Rajan Padmanabhan từ Infosys nhận thấy rằng nhu cầu cốt lõi nhất trong việc chuẩn bị AI là “nâng cao kỹ năng nhân viên” và “xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu.” AI không chỉ là việc triển khai công nghệ, mà còn là quá trình thay đổi từ văn hóa tổ chức đến khả năng kỹ năng. Ví dụ, nếu doanh nghiệp không có một đội ngũ có khả năng phát triển AI, họ sẽ không thể thiết kế mô hình đáp ứng tốt nhu cầu kinh doanh và khó triển khai giải pháp AI hiệu quả.
Hơn nữa, dữ liệu có sạch, thông suốt và có thể được hệ thống đọc hiệu quả hay không, là yếu tố quyết định sự thành công của AI. Nếu doanh nghiệp thiếu nền tảng dữ liệu phù hợp, ngay cả khi có mô hình AI tiên tiến, cũng không thể tạo ra giá trị bền vững. Việc đánh giá nhu cầu nên dựa trên hai hướng lớn: “Chúng ta đã sẵn sàng về nhân tài chưa? Cơ sở dữ liệu của chúng ta có đủ mạnh không?”
Q3: Những vai trò nào trong doanh nghiệp đặc biệt phù hợp để khởi động chuẩn bị cho AI? Có bối cảnh nào không phù hợp không?
Các vai trò trong doanh nghiệp phụ trách phân tích dữ liệu, công nghệ thông tin (IT), và lập kế hoạch chiến lược là những nhân tố chủ chốt trong việc thúc đẩy việc chuẩn bị AI. Khi những vai trò này đồng thuận về tiềm năng của AI và chủ động học hỏi các kỹ năng mới, doanh nghiệp sẽ dễ dàng chuyển mình từ những người tiên phong sang ứng dụng thực tế AI. Ví dụ, các nhà khoa học dữ liệu không chỉ phải phân tích báo cáo mà còn thiết kế các mô hình học máy, đây chính là giai đoạn quan trọng trong việc chuẩn bị AI.
Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng thích hợp để triển khai AI ngay lập tức. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, nếu không có những điểm đau trong kinh doanh rõ ràng hoặc kế hoạch đầu tư nguồn lực, việc theo đuổi AI một cách mù quáng có thể dẫn đến lãng phí chi phí. Trong trường hợp này, doanh nghiệp nên tập trung vào việc nâng cao hệ thống thông tin hiện tại và năng lực số của nhân viên, rồi hãy cân nhắc triển khai AI khi điều kiện thích hợp.
Q4: Doanh nghiệp cần hành động thực tế chuẩn bị cho AI như thế nào? Có những bước quan trọng nào?
Theo quan điểm của Infosys, việc chuẩn bị cho AI ít nhất bao gồm ba bước: đầu tiên, đào tạo kỹ năng liên quan đến AI và dữ liệu cho nhân viên hiện tại thông qua các khóa huấn luyện nội bộ hoặc hợp tác với các tổ chức bên ngoài để nâng cao năng lực đội ngũ. Thứ hai, cải thiện và tích hợp cơ sở hạ tầng dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và khả dụng của dữ liệu, cũng như thiết lập các chính sách quản lý dữ liệu rõ ràng. Cuối cùng, bắt đầu từ các dự án thử nghiệm nhỏ, từ từ tích hợp công nghệ AI vào quy trình làm việc chính.
Tôi từng trao đổi với một giám đốc công nghệ thông tin, anh ấy chia sẻ: “Đầu tiên, chúng tôi bắt đầu từ việc ứng dụng một mô hình học máy đơn giản cho dự đoán doanh số, trong quá trình đó, chúng tôi liên tục điều chỉnh đường dẫn dữ liệu, cũng giúp đội ngũ nuôi dưỡng tư duy AI.” Cách tiếp cận dần dần này giúp toàn công ty từ từ chấp nhận và quen với AI, tránh việc triển khai cứng nhắc gây phản ứng ngược.
Q5: Nếu doanh nghiệp chưa thích hợp để triển khai AI trên diện rộng, họ nên lập kế hoạch hành động cho tương lai như thế nào?
Doanh nghiệp chưa thích hợp để tiến hành triển khai AI trên quy mô lớn, không có nghĩa là họ không thể hành động. Họ có thể tập trung vào những khía cạnh số hóa khác, chẳng hạn như củng cố chất lượng thu thập dữ liệu, nâng cao trình độ thông tin cho nhân viên, và tiếp tục theo dõi những xu hướng thị trường và công nghệ. Khi các điều kiện trong doanh nghiệp dần trở nên chín muồi, họ có thể cân nhắc bắt đầu triển khai AI theo từng giai đoạn.
Kế hoạch như vậy giúp tránh lãng phí tài nguyên và cho phép doanh nghiệp phát triển từng bước ổn định để đối phó với những thách thức trong tương lai. Khi tôi thấy ban quản lý do dự không biết có nên toàn lực triển khai AI hay không, tôi thường gợi ý họ nên áp dụng tư duy thực hiện từng phần, trong thời gian chuẩn bị nên chú trọng đến mức độ sẵn sàng nội bộ, thay vì chỉ chú ý đến công nghệ.
Tóm lại, câu hỏi “Khi nào doanh nghiệp cần chuẩn bị AI?” nên bắt đầu từ nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp, tình trạng nhân tài và cơ sở hạ tầng dữ liệu. Các chuyên gia từ Infosys khuyên rằng doanh nghiệp nên tập trung vào ba yếu tố cốt lõi này và thông qua việc triển khai từng bước cùng với học hỏi liên tục, mới có thể khai thác giá trị thực sự của AI.
Để hiểu thêm về các chiến lược thực tế trong việc chuẩn bị AI, hãy tham gia cùng Infosys và OKX trong hành trình học tập: bấm vào đây để bắt đầu ngay
You may also like: ORO Labs Làm Thế Nào Để Dẫn Đầu Đổi Mới Trong Mua Sắm: Cách Mạng Quản Lý Chuỗi Cung Ứng Bằng AI
learn more about: Agent Trade Kit構建 AI Agent，全自動執行交易策略策略交易多種智能策略，助您輕鬆交易
