Chuyển đổi trí tuệ thông minh nhân tạo (AI Transformation)

Chuyển đổi số AI là gì?

Chuyển đổi AI là một sáng kiến chiến lược theo đó doanh nghiệp áp dụng và tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động, sản phẩm và dịch vụ của mình để thúc đẩy đổi mới, hiệu quả và tăng trưởng. Chuyển đổi AI tối ưu hóa quy trình làm việc của tổ chức bằng cách sử dụng một loạt các mô hình AI và các công nghệ khác để tạo ra một doanh nghiệp nhanh nhẹn và phát triển liên tục.

Chuyển đổi AI sử dụng  các mô hình học máy và học sâu—ví dụ: thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và AI tổng quát—cùng với các công nghệ khác để tạo ra các hệ thống có thể:

• Tự động hóa các tác vụ thủ công và công việc quản trị lặp đi lặp lại.
• Hiện đại hóa ứng dụng và CNTT bằng cách tạo mã.
• Cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định bằng cách sử dụng phân tích nâng cao.
• “Học hỏi” từ dữ liệu để cải thiện độ chính xác và hiệu suất theo thời gian.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng với cá nhân hóa và chatbot.

Khi những tiến bộ trong AI tăng tốc, chuyển đổi AI đã trở thành một yếu tố quan trọng trong thành công lâu dài của doanh nghiệp. Theo “Augmented work for an automated, AI-driven world”, một báo cáo gần đây từ Viện Giá trị Kinh doanh IBM, các tổ chức tích hợp AI vào hành trình chuyển đổi của họ thường vượt trội hơn so với các đối thủ cạnh tranh.

Thông thường, chuyển đổi AI là một nỗ lực toàn diện hơn so với việc sao chép đơn giản các quy trình kinh doanh hiện có với các công nghệ mới. Một chiến lược chuyển đổi AI được xây dựng tốt có khả năng tạo ra những cách kinh doanh hoàn toàn mới, tăng năng suất và tạo điều kiện tăng trưởng bền vững. Để hiện thực hóa và mở rộng quy mô công nghệ, chuyển đổi AI thường đòi hỏi các doanh nghiệp phải thay đổi chiến lược và văn hóa của họ.

 

Công nghệ trong chuyển đổi AI

Chiến lược chuyển đổi AI có thể liên quan đến bất kỳ công nghệ nào, thường yêu cầu một bộ công cụ giải pháp rộng rãi. Các công cụ AI cụ thể được triển khai thường phụ thuộc vào mục tiêu kinh doanh mục tiêu của tổ chức. Một số công nghệ phổ biến nhất được sử dụng trong chuyển đổi AI bao gồm:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

NLP cho phép máy tính xử lý ngôn ngữ của con người ở dạng văn bản hoặc âm thanh. Nó có thể được sử dụng để tạo điều kiện tìm kiếm thông minh, phân tích cảm xúc của người tiêu dùng trên phương tiện truyền thông xã hội, chuyển đổi tài liệu từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, tóm tắt nội dung hoặc trích xuất thông tin liên quan từ các tập dữ liệu lớn.

Thị giác máy tính

Với thị giác máy tính, các hệ thống có thể thu thập thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh hoặc video kỹ thuật số bằng cách sử dụng các thuật toán và các công nghệ khác. Các ứng dụng bao gồm phân loại hình ảnh, tìm kiếm dựa trên hình ảnh và phát hiện và tìm kiếm đối tượng. Ví dụ về việc sử dụng thị giác máy tính bao gồm xác định máy móc cần bảo trì hoặc tự động gắn thẻ hình ảnh với siêu dữ liệu có liên quan.

OCR và số hóa

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) nhận dạng văn bản in hoặc viết tay và chuyển đổi chúng thành định dạng máy có thể đọc được. OCR được sử dụng rộng rãi trong các nỗ lực số hóa để làm cho các bộ sưu tập tài liệu cồng kềnh trở nên đơn giản hơn để chỉnh sửa, lưu trữ và tìm kiếm. Các tập dữ liệu được chuyển đổi OCR có thể hỗ trợ đào tạo và điều chỉnh các mô hình AI.

Tích hợp IoT

Tích hợp IoT bao gồm định vị địa lý, xác định vị trí dọc và vĩ độ của thiết bị được kết nối. Vị trí địa lý hỗ trợ tương tác với khách hàng theo vị trí cụ thể như định giá dựa trên khu vực hoặc tiếp thị nhắm mục tiêu. Với khả năng hoạt động, nó có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc lập kế hoạch tuyến đường có sự hỗ trợ của AI hoặc tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách theo dõi tài sản và hàng hóa được trang bị cảm biến và được kết nối với Internet vạn vật (IoT).

Tự động hóa

Thông qua tự động hóa, máy móc thực hiện các tác vụ và quy trình lặp đi lặp lại mà không cần đầu vào của con người. Tự động hóa thông minh, hay tự động hóa có sự hỗ trợ của AI, có nhiều ứng dụng khác nhau trong bối cảnh kinh doanh, bao gồm AIOps và quản lý quy trình kinh doanh phức tạp.

Hệ thống chuyên gia và hỗ trợ quyết định

Một hệ thống hỗ trợ quyết định giúp những người ra quyết định giải quyết các vấn đề phi cấu trúc, trong khi một hệ thống chuyên gia giải quyết một vấn đề cụ thể và thường khó khăn. Cả hai đều cung cấp cho các tổ chức thông tin chi tiết nhanh chóng, dựa trên dữ liệu dựa trên bộ dữ liệu lớn mà một người khó tiếp thu.

AI tổng quát

AI tổng quát là một tập hợp các công nghệ AI tạo nội dung gốc — chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh hoặc mã phần mềm — để đáp ứng lời nhắc hoặc yêu cầu của người dùng. Gen AI dựa trên  các mô hình học sâu mô phỏng bộ não con người. Trong các ứng dụng hướng đến người tiêu dùng, AI tổng quát có thể tạo nội dung được cá nhân hóa trong thời gian thực. Việc sử dụng văn phòng bao gồm trợ lý AI đối mặt với nhân viên, phần mềm tạo mã và phát triển và thử nghiệm sản phẩm.

Phân tích dữ liệu lớn

Phân tích dữ liệu lớn sử dụng lượng lớn dữ liệu, đòi hỏi các kỹ thuật phân tích nâng cao, chẳng hạn như máy học và khai thác dữ liệu, để trích xuất thông tin và giá trị có ý nghĩa. Dữ liệu lớn được sử dụng để đào tạo các mô hình AI và thường được xử lý trong một kho dữ liệu, nơi nó được thu thập, làm sạch và phân tích.

Cách phát triển chiến lược AI được nhắm mục tiêu

Các tổ chức áp dụng tâm lý ưu tiên AI, thay vì số hóa quy trình kinh doanh của họ, sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể trong hệ sinh thái kinh doanh đang thay đổi nhanh chóng. Và mặc dù không có cẩm nang tiêu chuẩn duy nhất cho hành trình AI, nhưng những cân nhắc phổ biến trong giai đoạn lập kế hoạch ban đầu của quá trình chuyển đổi AI bao gồm:

• Chiến lược và giá trị: Các trường hợp sử dụng và mục tiêu cho quá trình chuyển đổi AI là gì? Quy trình làm việc nào được tăng cường và các chỉ số nội bộ để thành công là gì?
• Công nghệ và dữ liệu: Mô hình, dữ liệu và chiến lược triển khai nào phù hợp nhất với chiến lược của tổ chức?
• Thiết kế trải nghiệm: Người dùng, cả bên trong và bên ngoài, sẽ tương tác với AI như thế nào?
• Mô hình hoạt động: Một tổ chức sẽ mở rộng quy mô công nghệ mới trong doanh nghiệp của họ như thế nào?
• Tài năng và văn hóa: Làm thế nào một tổ chức sẽ nắm bắt văn hóa AI thông qua đào tạo, nâng cao kỹ năng và tuyển dụng?

Các giai đoạn chuyển đổi AI

Chuyển đổi AI là một quá trình năng động. Các trường hợp sử dụng và triển khai AI trông khác nhau đối với mỗi công ty. Nhưng trước khi một tổ chức đào tạo và triển khai AI, nó thường tuân theo các quy trình lập kế hoạch sau để giúp đảm bảo hiệu quả của chiến lược của mình:

Thu thập thông tin: Trong giai đoạn này, một tổ chức thực hiện nghiên cứu để hiểu về các công cụ như AI tổng quát, học máy, thị giác máy tính và các công nghệ khác. Trong giai đoạn khám phá này, các bên liên quan có thể liệt kê các vấn đề kinh doanh mà AI có thể giải quyết và phác thảo những lợi ích có thể đạt được.

Đánh giá các nguồn lực và hạn chế hiện tại: Trước khi lập kế hoạch toàn diện, một tổ chức thường kiểm tra hoạt động kinh doanh hiện tại của mình, xem xét năng lực của bộ phận CNTT và thực tiễn dữ liệu.

Xác định mục tiêu: Trong giai đoạn này, tổ chức xác định những vấn đề cụ thể mà họ hy vọng giải quyết và cách đo lường thành công trong quá trình thực hiện.

Xây dựng lộ trình: Khi tạo lộ trình, tổ chức chọn các dự án AI dựa trên nhu cầu thực tế, xác định loại hỗ trợ nào có thể được yêu cầu và đối tác hoặc nhà cung cấp nào có chuyên môn cụ thể về AI nên tham gia.

Khi các giai đoạn lập kế hoạch chiến lược này đã hoàn thành, việc thiết kế, xây dựng, đào tạo, xác thực và điều chỉnh mô hình AI có thể bắt đầu. Một số giai đoạn tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai AI có trách nhiệm và hiệu quả bao gồm:

• Thu thập và quản lý dữ liệu.
• Tổ chức dữ liệu.
• Xây dựng, đào tạo và điều chỉnh mô hình AI.
• Tự động hóa quy trình làm việc và thêm AI vào ứng dụng.
• Truyền AI vào toàn doanh nghiệp.

Thu thập và quản lý dữ liệu

Giai đoạn đầu tiên của chuyển đổi AI xác định và khai thác dữ liệu thô được sử dụng để đào tạo và điều chỉnh AI. Nó cũng liên quan đến việc xác định dữ liệu của bên thứ ba có thể được sử dụng. Thông thường, các tổ chức bị giới hạn bởi các kiến trúc cứng nhắc và các silo dữ liệu đòi hỏi phải tổ chức lại nền tảng.

Quá trình này có thể bao gồm lấy dữ liệu từ các bộ phận và phân khu khác nhau, số hóa hồ sơ hiện có hoặc triển khai một hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ hơn. Vì quá trình này đòi hỏi sự thông thạo với khoa học dữ liệu, nó có thể yêu cầu thuê chuyên gia hoặc nâng cao kỹ năng cho nhân viên nội bộ.

Tổ chức dữ liệu

Chất lượng dữ liệu và thực hành quản trị dữ liệu mạnh mẽ  là xương sống của quá trình chuyển đổi AI thành công. Trong quá trình này, một tổ chức giúp đảm bảo tính chính xác và sạch sẽ của quy trình dữ liệu cùng với khả năng tìm kiếm và các quy tắc quản lý. Điều này có thể liên quan đến việc tự động hóa quy trình làm việc được chọn bằng các  công cụ DataOps, tối ưu hóa kho dữ liệu và cơ sở hạ tầng, đồng thời đầu tư vào các giải pháp quản lý dữ liệu như nhà kho dữ liệu.

Trong giai đoạn tổ chức, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cũng xác định ai sở hữu dữ liệu,  các biện pháp bảo mật dữ liệu được áp dụng và các điều kiện sử dụng dữ liệu. Quá trình này tạo ra một quy trình tự phục vụ giúp dữ liệu có thể truy cập được cho đúng người vào đúng thời điểm.

Xây dựng, đào tạo và điều chỉnh các mô hình AI

Sử dụng dữ liệu sạch sẽ và có tổ chức này, doanh nghiệp có thể xây dựng, đào tạo, xác thực và điều chỉnh các mô hình AI của mình. Với đủ tài năng kỹ thuật AI nội bộ, quá trình này có thể được hoàn thành trong nhà. Nhiều tổ chức chọn hợp tác với các nhà cung cấp bên thứ ba có thành tích thành công.

Trong giai đoạn này, các mô hình AI “học” từ các tập dữ liệu lớn và được tinh chỉnh trên các tập dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho nhiệm vụ. Sau giai đoạn phát triển và thử nghiệm ban đầu này, quy trình xác thực và thử nghiệm đang diễn ra, tạo điều kiện cho tính nhất quán khi mô hình tiếp tục học hỏi.

Tự động hóa quy trình làm việc và thêm AI vào ứng dụng

Khi AI đã sẵn sàng, nó sẽ được tích hợp vào quy trình làm việc và ứng dụng đã xác định trước đó trong toàn doanh nghiệp. Thông thường, AI được sử dụng với các công nghệ và kỹ thuật khác, và việc triển khai AI liên quan đến sự hợp tác giữa các nhóm CNTT, kỹ thuật và cơ sở hạ tầng cùng với các bên liên quan khác. Khi AI tăng cường các quy trình kinh doanh thông thường và trở thành một phần trong hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp, một chiến lược quản lý thay đổi mạnh mẽ có thể cần thiết khi vai trò thay đổi trong toàn tổ chức.

Đưa AI vào toàn doanh nghiệp

Với nền tảng của thực hành ứng dụng thông minh và tự động hóa mạnh mẽ, các tổ chức có thể tích hợp AI sâu hơn vào doanh nghiệp của họ và chuyển đổi cách thức hoạt động của công ty. Khi nhân viên tốn ít thời gian hơn cho các nhiệm vụ thường ngày, những thay đổi trên toàn tổ chức có thể được yêu cầu để khuyến khích lao động sáng tạo và có giá trị hơn từ các đối tác con người. Và ở cấp độ này, quy trình làm việc phức tạp hơn có thể được thay thế hoàn toàn bằng sự kết hợp của các công cụ hỗ trợ AI.

Quá trình chuyển đổi AI cũng có thể bao gồm phân tích do AI hỗ trợ về các hoạt động kinh doanh cấp doanh nghiệp, ví dụ như thông qua việc cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của người tiêu dùng hoặc dự báo nâng cao. Với AI được đưa vào doanh nghiệp, một tổ chức cũng có thể tự động hóa vòng đời AI, tăng tốc độ thử nghiệm và xây dựng các mô hình theo mục đích cụ thể nhanh hơn.

Các trường hợp sử dụng chuyển đổi AI

Chuyển đổi AI có thể cải thiện hiệu suất trên mọi khía cạnh của doanh nghiệp. Việc áp dụng cho phép các tổ chức tự động hóa các tác vụ quản trị, tạo điều kiện cho trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa và hiện đại hóa quy trình CNTT bằng cách tự động tạo mã.

Một số ví dụ về trường hợp sử dụng bao gồm:

• Hiện đại hóa CNTT
• Quy trình làm việc dịch vụ khách hàng
• Chuỗi cung ứng
• Quản lý nhân sự và nhân tài
• Bán hàng và tiếp thị
• Hoạt động kinh doanh cốt lõi

Hiện đại hóa CNTT

Các mô hình AI có một số lượng lớn các ứng dụng trong các quy trình và hoạt động CNTT. AI có thể nhanh chóng tăng tính linh hoạt của CNTT và giải quyết các quy trình phức tạp như hiện đại hóa ứng dụng và kỹ thuật nền tảng.

Ví dụ: AI tổng quát có thể tạo mã, chuyển đổi mã từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, thiết kế ngược mã và thúc đẩy lập kế hoạch chuyển đổi.

Các công cụ này cũng có thể cung cấp kỹ thuật độ tin cậy trang web tăng cường cho các nhà phát triển và tự động hóa các quy trình kiểm tra — cuối cùng là hợp lý hóa quy trình CNTT và cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và lấy con người làm trung tâm hơn.

Quy trình làm việc dịch vụ khách hàng

AI tổng quát có thể thay đổi cách cung  cấp trải nghiệm khách hàng, tạo sự khác biệt cho doanh nghiệp và mang lại lợi thế cạnh tranh. Các công cụ AI có thể đưa ra các đề xuất tùy chỉnh, xử lý hỗ trợ khách hàng vào bất kỳ giờ nào trong ngày và tạo liền mạch nội dung được cá nhân hóa như bài đăng trên mạng xã hội, tin nhắn được cá nhân hóa hoặc bản sao trang web.

Bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu và phân tích cảm xúc, AI có thể xác định các mẫu để đưa ra dự đoán về hành vi của người tiêu dùng trong tương lai. Ví dụ: một ngân hàng có thể cung cấp các dịch vụ quản lý danh mục đầu tư được cá nhân hóa, tự động hoặc chính phủ có thể tự động chuyển đổi thư từ sang nhiều ngôn ngữ.

Chuỗi cung ứng

Sử dụng AI, doanh nghiệp có thể tự động hóa quy trình từ nguồn đến thanh toán và quản lý nhu cầu tài nguyên, giảm sự kém hiệu quả và lãng phí. Ví dụ: các công cụ AI có thể phân loại giao hàng, chọn các cách hiệu quả nhất về chi phí và bền vững với môi trường để thực hiện đơn đặt hàng hoặc phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán nhu cầu.

Hệ thống thông minh đơn hàng do AI điều khiển có khả năng cung cấp thông tin chi tiết nhanh chóng về quy trình quản lý đơn hàng, cho phép các nhà lãnh đạo doanh nghiệp xác định các gián đoạn tiềm ẩn hoặc xác định các vấn đề trước khi chúng phát sinh. Khi kết hợp với bản sao kỹ thuật số sao chép các quy trình hoặc thiết bị trong thế giới thực, AI có thể tối ưu hóa các quy trình như bảo trì và lập lịch để tăng hiệu quả.

Quản lý nhân sự và nhân tài

Khả năng AI có thể tăng hiệu quả và trải nghiệm của nhân viên trong suốt vòng đời nhân sự, từ cải thiện trải nghiệm của ứng viên đến cung cấp lời khuyên phát triển nghề nghiệp chất lượng cao được cá nhân hóa. Sử dụng AI, doanh nghiệp có thể tự động hóa các  nhiệm vụ thu hút nhân tài lặp đi lặp lại nhưng quan trọng  như tin tuyển dụng và lên lịch phỏng vấn. Đối với nhân viên hiện tại, AI có thể cung cấp phản hồi được cá nhân hóa như đánh giá hiệu suất hoặc quản lý yêu cầu nghỉ thông qua chatbot, cho phép các nhà lãnh đạo nhân sự tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.

Bán hàng và tiếp thị

Trong bán hàng và tiếp thị, AI có thể cung cấp cá nhân hóa trên quy mô lớn, tự động tạo các đề xuất sản phẩm và thông tin liên lạc với người tiêu dùng dựa trên lịch sử mua hàng và các dữ liệu khác. Công nghệ này có thể dự báo các xu hướng trong tương lai và hành vi của khách hàng, cho phép các nhóm tiếp thị phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn trong chuỗi cung ứng nội dung và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Với việc sử dụng các công cụ này, các chuyên gia bán hàng được trao quyền dành thời gian cho công việc có giá trị cao hơn, cải thiện việc ra quyết định và tăng năng suất.

Hoạt động kinh doanh cốt lõi

Việc áp dụng AI ở cấp doanh nghiệp có khả năng hợp lý hóa và tăng cường các hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp. AI có thể giúp phát triển sản phẩm.

Ví dụ: một công ty chăm sóc sức khỏe có thể đẩy nhanh việc khám phá thuốc mới với sự hỗ trợ của mô hình AI được đào tạo để suy ra cấu trúc phân tử.

Nhóm sản phẩm có thể sử dụng AI để kiểm tra và tối ưu hóa sản phẩm trong suốt vòng đời của sản phẩm. Công nghệ này cũng có thể được áp dụng để quản lý mối đe dọa và hỗ trợ quyết định. Các chức năng này giúp giảm thời gian ứng phó sự cố và giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp chủ động lập kế hoạch và quản lý rủi ro trong tương lai.

Vượt qua những thách thức chuyển đổi AI

Một dự án AI mạnh mẽ, có trách nhiệm với phương pháp được xây dựng cẩn thận đằng sau nó có thể cải thiện hiệu suất và mang lại cho doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh đáng kể. Nhưng cũng như trong tất cả các chuyển đổi kỹ thuật số, việc áp dụng thành công và tác động kinh doanh hữu hình còn lâu mới được đảm bảo.

Theo McKinsey, trong khi 90% doanh nghiệp được khảo sát bắt đầu một số hình thức chuyển đổi kỹ thuật số. Tuy nhiên, chỉ có một phần ba lợi ích doanh thu dự kiến đã được thực hiện.1 Để nhận ra đầy đủ tác động tích cực của AI, một tổ chức có thể cần phải vượt qua một số thách thức phổ biến, bao gồm:

Phạm vi chuyển đổi và mở rộng quy mô AI

Mở rộng quy mô AI trong doanh nghiệp có thể đặt ra một thách thức, đòi hỏi những người ra quyết định và các bên liên quan phải đầu tư thời gian và năng lượng đáng kể để phác thảo cách công nghệ sẽ tích hợp vào tổ chức của họ. Là một phần của quá trình chuyển đổi AI, các doanh nghiệp có thể thấy mình quản lý khối lượng lớn dữ liệu và cần sức mạnh tính toán đáng kể để đạt được mục tiêu của mình.

Việc triển khai thành công thường liên quan đến nghiên cứu sâu rộng về mô hình AI phù hợp với tổ chức và đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng để cung cấp năng lượng cho các giải pháp AI. Các tổ chức ngày càng xem xét các  mô hình đám mây lai để hỗ trợ việc áp dụng và triển khai trên diện rộng.

Quản trị và bảo mật dữ liệu

Quản trị dữ liệu tốt đòi hỏi dữ liệu được sử dụng trong đào tạo AI phải sạch, nhất quán và an toàn. Điều này có nghĩa là các tổ chức có ý định áp dụng AI cũng sẽ trở thành công ty dữ liệu. Ví dụ, các đầu vào được sử dụng để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phải được tổ chức và lưu trữ đúng cách — và có nguồn gốc theo cách không sử dụng dữ liệu thiên vị hoặc độc quyền.

Quản trị dữ liệu tốt cũng giúp đảm bảo rằng đầu ra của mô hình có thể quan sát và giải thích được. Các tổ chức tham gia vào quá trình chuyển đổi AI thành công thường giám sát hoạt động dữ liệu và liên tục kiểm tra các hoạt động an ninh mạng của họ. Họ cũng mã hóa dữ liệu nhạy cảm tuân thủ các quy định của địa phương. Giai đoạn này có thể liên quan đến nhiều quy trình để tăng cường bảo mật dữ liệu tại chỗ, trên đám mây và trong các  ứng dụng phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS).

Quản lý thay đổi

Tích hợp các hệ thống AI với cơ sở hạ tầng CNTT, quy trình làm việc và quy trình kinh doanh hiện có có thể phức tạp và tốn thời gian. Và việc áp dụng AI liên quan đến sự thay đổi đáng kể của tổ chức và thay đổi văn hóa. Các doanh nghiệp có thể chọn đầu tư vào các sáng kiến quản lý thay đổi, hợp tác chặt chẽ với các bên liên quan và bắt tay vào quan hệ đối tác với các bên thứ ba đáng tin cậy để thúc đẩy văn hóa trao quyền và giáo dục.

Nâng cao kỹ năng và quản lý nhân tài

Các dự án AI có thể liên quan đến nhiều chuyên gia có tay nghề cao khác nhau, bao gồm kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. Một số tổ chức có thể quyết định cải thiện bộ kỹ năng của nhân viên hiện tại, trong khi những tổ chức khác có thể cần thuê nhân tài mới đáng kể để giúp đảm bảo quá trình chuyển đổi AI diễn ra suôn sẻ và có trách nhiệm. Điều này có thể liên quan đến lao động từ các bộ phận nhân sự hoặc các chương trình chuyển tiếp được quản lý cẩn thận.

Vui lòng liên hệ chuyên gia Nguyễn Phan Anh [email]: phananhonline@gmaill.com; [SĐT/ Zalo]: 0989623888 để được tư vấn, đào tạo hoặc hướng dẫn về ứng dụng hoặc sử dụng A.I trong doanh nghiệp hiệu quả!

ai transformation