Theo báo cáo  “Dự báo thị trường trí tuệ nhân tạo, 2022-2029” của Fortune Business Insights™,  dự đoán quy mô thị trường công nghệ AI toàn cầu sẽ tăng từ 387,45 tỷ USD vào năm 2022 lên 1394,30 tỷ USD vào năm 2029 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR- Compounded Annual Growth rate)  là 20,1%. Sức hấp dẫn của AI là rõ ràng. Công nghệ này được áp dụng vào nhiều lĩnh vực trong cuộc sống, bao gồm cả kinh doanh và mang lại nhiều thành tựu đáng kể như nâng cao hiệu suất, dự đoán, tự động hóa quy trình, nhận dạng và quản lý đa dạng dữ liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh… 

Những điều các công ty cần biết trước khi đầu tư AI

Sức hấp dẫn này khiến nhiều doanh nghiệp muốn đầu tư vào lĩnh vực AI hay thêm công nghệ AI vào quá trình kinh doanh. Tuy nhiên, đây là bài toán khó nếu AI chưa từng là một phần của công ty bạn trước đây. Rất khó để xác định chính xác xem công ty của bạn nên đầu tư hay áp dụng dạng AI nào, ứng dụng vào khâu nào, lợi ích tiềm năng và rủi ro tiềm ẩn khi sử dụng AI. Hay nói ngắn gọn hơn là: AI sẽ tạo ra giá trị gì cho công ty?

Để trả lời câu hỏi này, bạn cần làm rõ một số điều sau đây:

• Công ty của bạn có thực sự cần công nghệ AI hay không?
• Chọn một nhiệm vụ làm điểm bắt đầu của dự án AI
• Xác định dữ liệu và hệ thống bổ sung cần có để triển khai công nghệ AI
• Điều chỉnh kỳ vọng hợp lý
• Đừng vội triển khai AI trên toàn doanh nghiệp
• Đánh giá xem kỹ năng của nhân sự có đủ để duy trì AI không
• Cân nhắc lợi nhuận và chi phí đầu tư

Công ty của bạn có thực sự cần công nghệ AI hay không?

“Công ty của bạn có thực sự cần công nghệ AI không?”.  “Tại sao bạn nghĩ rằng khoản đầu tư vào AI này sẽ đáng giá?” là những câu hỏi đầu tiên bạn cần trả lời. Điều đó có nghĩa là bạn đã nhận thấy những khó khăn trong hoạt động của công ty và biết được nguồn gốc gây ra các vấn đề đó. Ví dụ: sự dư thừa trong các nhiệm vụ cụ thể, quá tải hệ thống vận hành, tắc nghẽn trong quy trình hoạt động… Đây là những vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết hoặc cải thiện để nâng cao hiệu quả hoạt động và lợi thế cạnh tranh. 

AI sẽ mang lại giá trị gì cho công ty của bạn?

Các dự án AI thường được triển khai để giải quyết những khó khăn, bất cập trong các quy trình, nên có thể tác động đáng kể đến chi phí, dòng doanh thu hoặc phân bổ tài nguyên… và cuối cùng tác động đến điểm mấu chốt mà bạn muốn cải thiện.

Các dạng AI khác nhau cung cấp các giá trị khác nhau. Trong đó, các giá trị phổ biến được nhiều doanh nghiệp ứng dụng bao gồm:

• Hỗ trợ hoặc thay thế con người thực hiện các hoạt động tốn nhiều thời gian và công sức, ví dụ như đọc tài liệu mở rộng để phân loại các hạng mục có thể thực hiện được.
• Hỗ trợ các quy trình, hoạt động công việc yêu cầu quét hình ảnh chuyên sâu.
• Phân tích giọng nói nhằm nâng cao hiệu quả hay tăng cường quy trình làm việc, ví dụ như phân tích giọng nói giúp định tuyến hỗ trợ khách hàng.
• Khá giống với não bộ của con người, công nghệ AI có thể căn cứ vào dữ liệu để đưa ra các xu hướng tương lai, nâng cao độ chính xác của các dự đoán, đã được áp dụng trong nhiều ngành như bảo hiểm, tài chính, tiếp thị và thậm chí cả nông nghiệp….

Chọn một nhiệm vụ làm điểm bắt đầu của dự án AI

AI thường được định hướng theo nhiệm vụ, chứ thường không bắt đầu từ một dự án. Nói rõ hơn, một dự án AI thường được bắt đầu để thực hiện một nhiệm vụ mang lại giá trị mới, hiệu quả mới và sẽ trở thành một phần của công ty, gắn bó lâu dài với các hoạt của công ty, chứ không phải triển khai AI chỉ để tham gia một dự án có thời hạn ngắn. Vì vậy, đối với thử nghiệm AI đầu tiên tại công ty của bạn, hãy xác định cho AI một nhiệm vụ có giá trị cao dựa trên dữ liệu.

Chọn một nhiệm vụ làm điểm bắt đầu của dự án AI

Đây là một ví dụ về ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: Nhiệm vụ xác định những bệnh nhân có thể thuộc nhóm “có khả năng bị ngã cao”. Đây là một nhiệm vụ có giá trị cao vì đội ngũ y bác sĩ khó không thể theo sát tất cả các bệnh nhân 24/24 để cấp cứu kịp thời trong trường hợp bệnh nhân ngã, dẫn đến bị thương, chăm sóc phức tạp hơn và thậm chí có thể bị liên quan đến pháp lý. Do đó, dự án AI sẽ nghiên cứu các dữ liệu về bệnh tình của các bệnh nhân để xác định nhóm có nguy cơ bị ngã cao, đánh dấu nhóm bệnh nhân này khi họ được nhận vào chăm sóc nội trú. Do đó, đội ngũ y tế có thể phân bổ lực lượng để chú ý nhóm bệnh nhân này hơn, bổ sung các phương pháp quy trình phòng ngừa bổ sung để giảm thiểu nguy cơ bị ngã cho nhóm bệnh nhân này. 

Xác định dữ liệu và hệ thống bổ sung cần có để triển khai AI

Trong một dự án AI, các kết quả, phân tích, dự đoán của AI là đầu ra, còn dữ liệu chính là đầu vào. Do đó, dữ liệu tốt là huyết mạch của một dự án AI thành công.

Trước khi triển khai dự án AI, bạn cần điều tra, thu thập,  tổng hợp và kiểm định tất cả các dữ liệu liên quan đến dự án đó. Dữ liệu thiếu hoặc sai sẽ ảnh hưởng đến phán đoán của AI, đưa ra những kết quả sai lầm. Ngược lại, nguồn dữ liệu tốt là cơ sở đầu tiên để hi vọng một dự án AI thành công.

Xác định dữ liệu và hệ thống bổ sung cần có để triển khai AI

Sau bước thu thập và kiểm định dữ liệu, bạn cần kiểm tra xem liệu có bất kỳ hạn chế nào đối với việc sử dụng dữ liệu đó, ví dụ như định dạng dữ liệu có tương thích để AI đọc được, các quy định về quyền riêng tư, nội quy sử dụng dữ liệu như chỉ sử dụng dữ liệu được cung cấp hay có thể lấy thêm dữ liệu từ nguồn bên ngoài nào… Bước này nhằm đảm bảo AI chắc chắn đọc và phân tích được vùng dữ liệu nhiệm vụ của nó, chứ không bị phân tích thừa hay thiếu thông tin.

Sau khi đã xác định được dữ liệu để AI xử lý, bạn cần đảm bảo rằng đầu ra của AI có thể tích hợp với hệ thống hiện tại của công ty bạn để thực hiện mục tiêu. Nếu chưa tích hợp được thì có cần thay đổi hay bổ sung hệ thống gì không? Đây bước cần các chuyên gia công nghệ thông tin nghiên cứu và thực hiện. 

Điều chỉnh kỳ vọng hợp lý

AI là một công nghệ thông minh và mạnh mẽ, mang lại nhiều hiệu quả to lớn, nhưng nó không phải là phép thuật. 

Việc bạn đạt được mục tiêu ở mức độ nào phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố: loại AI, phương pháp triển khai AI, dữ liệu bạn có sẵn, trình độ của nhân lực vận dụng công nghệ, các nguồn lực khác liên quan đến dự án và nhiệm vụ bạn đang muốn tập trung vào, tất cả đều có thể quyết định tỷ lệ chính xác và lợi tức đầu tư. 

Do đó, điều quan trọng là phải hiểu loại AI mà bạn đang triển khai và kết quả sẽ được sử dụng để ước tính tác động đối với lợi nhuận của bạn.

Đừng vội triển khai AI trên toàn doanh nghiệp

AI hoạt động tốt cho nhiệm vụ này không có nghĩa là nó sẽ phù hợp với những nhiệm vụ khác. Thêm vào đó, không phải hoạt động nào trong công ty cũng cần AI. Cố chấp thêm AI vào những khâu không thật sự cần thiết có thể gây ra sự lãng phí nguồn lực, tốn kém chi phí, thậm chí là rối loạn hoạt động hay giảm hiệu quả. Bạn có thể xem lại lưu ý thứ hai: chọn một nhiệm vụ làm điểm bắt đầu của dự án AI chứ không phải chọn một dự án rồi thêm AI vào.

Đánh giá xem kỹ năng của nhân sự có đủ để duy trì AI không

AI là một công nghệ thông minh. Tuy nhiên, vì là công nghệ, AI vẫn cần có người điều khiển, theo dõi và kiểm tra thường xuyên để tránh các sai sót và đạt hiệu quả tối ưu. 

Các quy trình luôn vận hành và có sự thay đổi theo thời gian, dữ liệu cần thiết để điều khiển một mô hình AI cũng như vậy, và điều này có thể thay đổi hiệu quả hay độ chính xác của AI. Do đó, việc triển khai AI cần được tối ưu hóa lại theo thời gian. Điều này đòi hỏi sự kết hợp của các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và nhân viên công nghệ thông tin để điều hành hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả. 

Đội ngũ nhân sự điều hành AI

Do đó, bạn cần cân nhắc về việc nhân sự công ty hiện tại có đủ số lượng và năng lực đề điều hành AI hay không. Việc đầu tư vào nhân sự là một trong những tiêu chí mang tính quyết định đến sự thành bại của một dự án AI.

Cân nhắc lợi nhuận và chi phí đầu tư công nghệ AI

Nhiều người mới tìm hiểu về công nghệ AI thường mắc sai lầm khi thần thánh hóa AI, cho rằng AI có khả năng ra quyết định chính xác cao nên quyết định đầu tư AI thay vì nguồn nhân lực chất lượng cao. Tuy nhiên, thực tế là AI vẫn là một công nghệ giúp hỗ trợ ra quyết định. 

Phải công nhận AI có nhiều khả năng vượt trội như nhận dạng hình ảnh chính xác,  xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiệu quả,… Tuy nhiên, các sáng kiến ​​AI thường sẽ nâng cao, tối ưu, rút ngắn các giai đoạn của quy trình mà thường không thay đổi kết quả cuối cùng. 

Cân nhắc lợi nhuận và chi phí đầu tư công nghệ AI

Ví dụ, giả sử bạn áp dụng NLP vào quy trình để nâng cao khả năng phân loại tài liệu. Điều này giúp bạn có thể giảm bớt nhân sự khâu cho nhiệm vụ này, hoặc tập trung nguồn nhân lực cho các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều kiến ​​thức hơn trong tổ chức. Kết quả chắc chắn là tích cực nhưng tỷ lệ lợi nhuận ròng trên tổng chi phí đầu tư ( Return on Investment – ROI) là không rõ ràng.

Do đó, bạn cần cân nhắc kỹ vấn vấn đề chi phí, liệu hiệu quả mà AI mang lại sẽ giúp bạn đạt được khoảng lợi nhuận như thế nào, liệu nó có đáng để đầu tư hay không.

Nếu AI phù hợp, các công ty có thể để công nghệ này thực hiện phần việc nặng nhọc của các quy trình dựa trên thói quen hoặc xác định các mẫu dường như chưa biết trong nguồn dữ liệu khổng lồ. Nhưng để đạt được điều đó, bạn cần tìm ra cách tiếp cận phù hợp với công ty của mình. Khi bạn làm như vậy, bạn có thể thấy những cơ hội mới đang mở ra xung quanh mình.

Đầu tư vào công nghệ AI là một xu thế tất yếu của các doanh nghiệp trong thời kỳ 4.0. AI là công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa, nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất, kinh doanh và gia tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Tuy nhiên, bạn không nên thêm AI vào quy trình công ty chỉ để đi theo xu hướng, mà hãy xác định rõ xem AI sẽ mang lại giá trị gì cho công ty của bạn.