Khi các doanh nghiệp đối mặt với công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, họ thường tự hỏi: “Liệu tôi có cần AI không?” “Trong trường hợp nào doanh nghiệp nên bắt đầu chuẩn bị cho AI?” Những câu hỏi này không chỉ đơn thuần là suy nghĩ về mặt kỹ thuật, mà còn liên quan đến chiến lược và năng lực của chính doanh nghiệp. Bài viết này sẽ lấy quan điểm của Rajan Padmanabhan, Phó Giám đốc cao cấp tại Infosys kiêm Trưởng bộ phận Phân tích dữ liệu và công nghệ AI, để giải thích cách mà doanh nghiệp có thể xác định liệu mình có cần chuyển đổi sang AI hay không và các bước quan trọng khi chuẩn bị AI.
Q1: Doanh nghiệp khi nào bắt đầu xem xét việc “cần chuẩn bị AI”?
Nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp trong quá trình kinh doanh hàng ngày, khi gặp phải khối lượng dữ liệu lớn không thể khai thác hiệu quả, tốc độ ra quyết định không theo kịp với biến động thị trường, và đối thủ cạnh tranh đã tận dụng công nghệ AI để nhấn mạnh lợi thế, mới bắt đầu xem xét tính cần thiết của AI. Ví dụ, một công ty bán lẻ nhận thấy đối thủ đã sử dụng AI để thực hiện các gợi ý cá nhân hóa và dự đoán hàng tồn kho, trong khi họ vẫn phụ thuộc vào báo cáo truyền thống, lúc này người quản lý sẽ hỏi tại cuộc họp: “Chúng ta cũng nên triển khai AI phải không?”
Tôi đã nghe một người quản lý đội ngũ phân tích dữ liệu chia sẻ tâm tư rằng: “Mặc dù mọi người đều đang thảo luận về AI, nhưng chúng tôi thiếu người có kỹ năng đủ về AI, đôi lúc chỉ nghĩ đến việc tái cấu trúc hạ tầng dữ liệu đã thấy đau đầu.” Sự bối rối này thường gặp ở những người mới bắt đầu xây dựng nền tảng AI, cho thấy họ đang ở giai đoạn quyết định quan trọng liệu có nên đầu tư vào AI hay không.
Q2: Khi xem xét chuẩn bị AI, nhu cầu quan trọng nhất mà doanh nghiệp cần đánh giá là gì?
Theo Rajan Padmanabhan của Infosys, nhu cầu cốt lõi để chuẩn bị AI là “nâng cao kỹ năng nhân sự” và “xây dựng hạ tầng dữ liệu”. AI không chỉ là việc đưa vào công nghệ, mà còn là một sự thay đổi bắt đầu từ văn hóa tổ chức và kỹ năng. Ví dụ, nếu doanh nghiệp không có đội ngũ phát triển AI có khả năng thiết kế mô hình cho nhu cầu kinh doanh, thì việc thực hiện giải pháp AI một cách hiệu quả sẽ gặp khó khăn.
Hơn nữa, dữ liệu có sạch, lưu thông suôn sẻ và có thể được hệ thống đọc hiệu quả là chìa khóa quyết định thành công của AI. Nếu doanh nghiệp thiếu nền tảng dữ liệu phù hợp, thì ngay cả với mô hình AI tiên tiến nhất, cũng không thể tạo ra giá trị bền vững. Việc đánh giá nhu cầu nên được nhìn nhận từ hai hướng lớn: “Nhân tài của chúng ta đã sẵn sàng chưa? Hạ tầng dữ liệu của chúng ta có đủ vững chắc không?”
Q3: Các vai trò trong doanh nghiệp nào đặc biệt thích hợp để khởi động chuẩn bị AI? Có tình huống nào không thích hợp không?
Các vai trò phụ trách phân tích dữ liệu, công nghệ thông tin (IT) và hoạch định chiến lược trong doanh nghiệp là những động lực chính để thúc đẩy sự chuẩn bị cho AI. Khi những vai trò này nhất trí nhận diện tiềm năng của AI và chủ động học hỏi kỹ năng mới, doanh nghiệp có khả năng chuyển mình từ người tiên phong trong AI thành người sử dụng thực tế. Ví dụ, các nhà khoa học dữ liệu bắt đầu chịu trách nhiệm không chỉ phân tích báo cáo mà còn phải 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 phù hợp với việc triển khai AI ngay lập tức. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, nếu không có các vấn đề kinh doanh rõ ràng hoặc kế hoạch đầu tư tài nguyên, 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 nâng cao hệ thống thông tin hiện tại và năng lực số của nhân viên, rồi mới cân nhắc việc triển khai AI sau.
Q4: Doanh nghiệp cần làm gì để thực sự chuẩn bị cho AI? Có những bước quan trọng nào?
Theo quan điểm của Infosys, chuẩn bị AI ít nhất bao gồm ba bước: Đầu tiên, tiến hành đào tạo kỹ năng liên quan đến AI và dữ liệu cho nhân viên hiện tại thông qua các khóa đào tạo 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 hạ tầng dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và khả dụng của dữ liệu, đồng thời thiết lập chính sách quản lý dữ liệu rõ ràng. Thứ ba, bắt đầu từ các dự án thử nghiệm quy mô nhỏ, từng bước tích hợp công nghệ AI vào quy trình làm việc chính.
Tôi đã từng trao đổi với một Giám đốc công nghệ thông tin, anh ấy chia sẻ: “Ban đầu, chúng tôi bắt đầu với việc đưa vào mô hình học máy đơn giản cho dự đoán doanh thu, và trong quá trình đó liên tục điều chỉnh đường dẫn dữ liệu, cũng cho phép đội ngũ phát triển tư duy AI.” Phương pháp dần dần này giúp toàn công ty từ từ tiếp nhận và làm quen với AI, tránh việc áp đặt gây phản đối.
Q5: Nếu doanh nghiệp không phù hợp để triển khai AI ngay lập tức, họ nên lập kế hoạch hành động tương lai như thế nào?
Doanh nghiệp không phù hợp để triển khai AI quy mô lớn ngay lập tức cũng không có nghĩa là họ không thể hành động. Họ có thể tập trung vào các khía cạnh khác của chuyển đổi số, chẳng hạn như cải thiện chất lượng thu thập dữ liệu, nâng cao nhận thức về thông tin của nhân viên và liên tục theo dõi thị trường cũng như xu hướng công nghệ. Khi điều kiện nội bộ dần hoàn thiện, có thể cân nhắc khởi động các dự án AI theo từng giai đoạn.
Việc lập kế hoạch như vậy giúp tránh lãng phí tài nguyên và cho phép doanh nghiệp bước đi chắc chắn hơn trong việc đối mặt với thách thức trong tương lai. Khi tôi thấy ban lãnh đạo chần chừ liệu có nên đầu tư mạnh vào AI hay không, tôi thường khuyên họ nên sử dụng tư duy thực hiện theo giai đoạn, trong thời gian chuẩn bị hãy chú trọng vào mức độ chuẩn bị nội bộ, thay vì theo đuổi công nghệ một cách mù quáng.
Tóm lại, câu hỏi “Khi nào doanh nghiệp cần chuẩn bị AI?” nên được đánh giá từ các nhu cầu kinh doanh, tình hình nhân lực và hạ tầng dữ liệu của doanh nghiệp. Các chuyên gia từ Infosys khuyến nghị nắm bắt ba lĩnh vực trọng tâm này, và thông qua việc triển khai theo từng giai đoạn và học hỏi liên tục, mới có thể phát huy giá trị thực sự của AI.
Để tìm hiểu thêm về các chiến lược thực tế trong việc chuẩn bị AI, hãy tham gia cùng Infosys và OKX trong hành trình học hỏi: nhấn vào đây để bắt đầu ngay
You may also like: 【Thị Trường Nhận Định】Vòng Quay Vàng: Khối Lượng Mua Bán Của Nhà Đầu Tư Nhỏ Tăng Gấp Ba Trong Nửa Năm, Khám Phá Lý Do Nguyên Nhân Bán Tài Sản Của Phố Wall
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
