Trong xu hướng chuyển đổi số hiện đại, nhiều doanh nghiệp bắt đầu đặt câu hỏi: Liệu tôi có cần đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) không? Trong trường hợp nào thì tổ chức cần bắt đầu chuẩn bị cho AI? Rajan Padmanabhan, Phó Chủ tịch cao cấp và Giám đốc công nghệ phân tích dữ liệu và AI của Infosys, đã chỉ ra rằng để triển khai AI thành công, doanh nghiệp cần chú trọng đến việc nâng cao kỹ năng cho đội ngũ nội bộ và xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu.
Bài viết này sẽ hướng dẫn doanh nghiệp cách xác định họ cần chuẩn bị AI trong tình huống nào, cũng như những yếu tố cốt lõi cần xem xét khi ra quyết định, giúp tránh việc chạy theo phong trào và đưa ra lựa chọn phù hợp với nhu cầu của bản thân.
Câu hỏi 1: Trong trường hợp nào, doanh nghiệp sẽ bắt đầu nghĩ “Liệu tôi có cần chuẩn bị cho AI không?”
Đa số doanh nghiệp không phải lúc nào cũng ngay lập tức dồn toàn lực vào AI, mà thường bắt đầu triển khai dần dần để giải quyết những vấn đề trong kinh doanh hoặc áp lực cạnh tranh trên thị trường. Chẳng hạn, khi lượng dữ liệu tăng vọt mà không thể sử dụng hiệu quả, hoặc nếu các công cụ phân tích truyền thống không đáp ứng được nhu cầu dự đoán và tự động hóa cao hơn, thì doanh nghiệp sẽ bắt đầu cân nhắc việc chuyển đổi sang AI.
Theo Padmanabhan của Infosys, một tình huống điển hình là các doanh nghiệp nhận ra rằng nếu không nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, họ khó duy trì tính cạnh tranh trong môi trường thay đổi nhanh chóng. Ví dụ, quyết định vận hành ngày càng dựa vào những hiểu biết chính xác và kịp thời, lúc này họ sẽ xem xét liệu có nên đầu tư vào đào tạo nhân lực và xây dựng nền tảng dữ liệu hiệu quả hay không.
Câu hỏi 2: Đội ngũ nội bộ cần xem xét những điều kiện nào khi quyết định có nên đầu tư vào AI không?
Padmanabhan nhấn mạnh rằng AI không phải là việc triển khai một công nghệ đơn lẻ, mà là một hệ thống kỹ thuật cần có sự hợp tác giữa các phòng ban và cấu trúc nhân tài đầy đủ. Những điều kiện then chốt bao gồm đội ngũ có năng lực về khoa học dữ liệu, phát triển phần mềm và hiểu biết về kinh doanh, cũng như tổ chức có đủ nền tảng quản lý và kiểm soát dữ liệu.
Có một doanh nghiệp sản xuất truyền thống, khi xem xét chuẩn bị cho AI, nhận ra rằng không chỉ cơ sở hạ tầng là thiếu hụt, mà còn thiếu nhân lực nghiêm trọng. Ban quản lý đã do dự không biết có nên tuyển dụng cố vấn bên ngoài trước hay đào tạo nội bộ các kỹ sư hiện có. Cuối cùng, họ đã chọn hợp tác với một công ty uy tín để thực hiện chương trình nâng cao kỹ năng, từ từ đưa đội ngũ nội bộ đến trạng thái sẵn sàng cho AI.
Câu hỏi 3: Doanh nghiệp làm thế nào để đánh giá liệu mình có “phù hợp” để bắt đầu chuẩn bị AI ngay không?
Nếu hệ thống dữ liệu hiện tại của doanh nghiệp đang lộn xộn, không thể thu thập các chỉ số quan trọng, hoặc nếu chiến lược vận hành chưa rõ ràng kết hợp với chuyển đổi số, có thể doanh nghiệp chưa phù hợp để ngay lập tức thúc đẩy AI. Padmanabhan khuyên rằng, trước tiên nên xây dựng cấu trúc và quy trình quản lý dữ liệu tốt, nhằm tránh việc đầu tư vào AI mà lại thất bại do vấn đề chất lượng dữ liệu.
Tôi từng trò chuyện với một CTO của một doanh nghiệp vừa và nhỏ, người đã thể hiện nỗi khổ tâm: “Chúng tôi có rất nhiều dữ liệu, nhưng cấu trúc lại rời rạc, và đội ngũ hoàn toàn không có kinh nghiệm về AI, liệu tôi nên dành thời gian làm sạch dữ liệu trước hay tìm người để đưa AI vào ngay?” Thực tế, Padmanabhan cho rằng, việc tích hợp dữ liệu và năng lực cơ bản của đội ngũ là các điều kiện tiên quyết; không có những điều này, thì cũng giống như xây nhà mà không có nền móng.
Câu hỏi 4: Nếu doanh nghiệp quyết định bắt đầu chuẩn bị AI, thì bước đầu tiên mà Infosys khuyên là gì?
Padmanabhan chỉ ra rằng, cốt lõi là tiến hành đồng thời việc nâng cao kỹ năng và xây dựng hạ tầng dữ liệu. Về kỹ năng, cần phát triển năng lực công nghệ liên quan đến AI cho nhân viên, như kỹ thuật dữ liệu, học máy; còn về cơ sở hạ tầng, cần xây dựng nền tảng dữ liệu có thể mở rộng, hiệu quả và an toàn, đảm bảo việc lưu thông và sử dụng dữ liệu thuận tiện.
Trong quá trình này, Infosys thường khuyến khích khách hàng bắt đầu từ các dự án thí điểm quy mô nhỏ, để đội ngũ có không gian thử nghiệm và điều chỉnh với rủi ro thấp. Những trải nghiệm thực tiễn như vậy có thể gia tăng nhanh chóng kinh nghiệm và sự tự tin của đội ngũ.
Câu hỏi 5: Trong những trường hợp nào, doanh nghiệp có thể không phù hợp để ngay lập tức đầu tư AI?
Theo quan sát của Padmanabhan, nếu tình hình tài chính của doanh nghiệp hạn chế, hoặc nếu cơ chế quản lý dữ liệu chưa đủ chín muồi, việc thúc đẩy AI một cách cưỡng ép thường sẽ không đem lại hiệu quả. Đồng thời, nếu văn hóa tổ chức chưa chấp nhận quyết định dựa trên dữ liệu, thì điều này cũng sẽ trở thành một rào cản quan trọng cho sự thành công của AI.
Tôi cũng đã nghe một quản lý sản phẩm chia sẻ, rằng đội ngũ của họ đã cố gắng áp dụng AI để tạo ra hệ thống gợi ý thông minh, nhưng do dữ liệu không chính xác và năng lực của đội ngũ chưa đủ, đã thất bại nhiều lần dẫn đến tinh thần bị giảm sút. Điều này nhắc nhở chúng ta rằng, việc chuẩn bị cho AI không phải là việc gấp gáp, mà cần một nền tảng vững chắc và xây dựng dần dần.
Tóm lại, khi doanh nghiệp nghĩ về “trong trường hợp nào cần chuẩn bị AI”, nên xuất phát từ nhu cầu kinh doanh, nền tảng dữ liệu và năng lực đội ngũ của bản thân, từng bước nâng cao độ sẵn sàng cho AI, chứ không phải chạy theo phong trào. Như Infosys, hãy chú trọng nâng cao kỹ năng và cơ sở hạ tầng dữ liệu để đảm bảo tối đa lợi ích từ AI.
Để tìm hiểu thêm về những khuyến nghị và giải pháp cho việc chuẩn bị AI của doanh nghiệp, bạn có thể truy cập đây, để khám phá hướng dẫn chuyên nghiệp và các trường hợp thực tế.
You may also like: Giám đốc điều hành Alteryx Andy MacMillan: Nền tảng lòng tin AI để xây dựng giá trị doanh nghiệp
learn more about: 賺幣持幣生幣， 賺取收益簡單賺幣USDG 獎勵
