VAI TRÒ CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ

Khi các ngành công nghiệp và kỳ vọng của khách hàng phát triển, các doanh nghiệp phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc tận dụng các công nghệ mới nổi như trí tuệ nhân tạo (AI) để đổi mới và tránh bị tụt lại phía sau.

Chuyển đổi kỹ thuật số không còn là tùy chọn nữa mà là điều cần thiết. Theo báo cáo của Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDC), 53% tổ chức có chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số trên toàn doanh nghiệp.

Phát triển mạnh trong thị trường thay đổi nhanh chóng ngày nay đòi hỏi phải đánh giá cách tiếp cận của tổ chức bạn đối với hoạt động, ra quyết định và tương tác với khách hàng để thích ứng và nắm bắt các cơ hội chuyển đổi kỹ thuật số.

CHUYỂN ĐỔI SỐ LÀ GÌ?

Chuyển đổi kỹ thuật số là áp dụng các công nghệ mới để định hình lại cách doanh nghiệp của bạn hoạt động và tạo ra giá trị. Nó bao gồm:

• Suy nghĩ lại về mô hình kinh doanh
• Tối ưu hóa hoạt động
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Nó không chỉ đơn giản là được thúc đẩy bởi công nghệ mà còn bằng cách giải quyết sự kém hiệu quả, tăng cường sự nhanh nhẹn và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Trong một  tập của HBR IdeaCast, Giáo sư Rita McGrath của Trường Kinh doanh Columbia đề xuất một cách tiếp cận chuyển đổi có đo lường.

“Thay vì tung ra nó như một vụ nổ lớn và có nguy cơ thất bại lớn, bạn thực hiện nó từng bước một”, McGrath nói. “Vì vậy, nó đang xây dựng khả năng kỹ thuật số, nhưng theo một cách rất từng bước. Và điều đó cho phép tổ chức dễ dàng tiếp thu sự thay đổi hơn nhiều.”

Đây là nơi AI rất quan trọng. Bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường, phân tích dữ liệu và thúc đẩy đổi mới, nó cho phép cách tiếp cận dần dần xây dựng năng lực đồng thời giảm thiểu sự gián đoạn.

Nếu bạn đang cân nhắc tích hợp AI vào hoạt động của công ty, đây là bốn lĩnh vực mà nó có thể thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số.

4 ĐÒN BẨY AI THÚC ĐẨY CHUYỂN ĐỔI MÔ HÌNH KỸ THUẬT SỐ

1. Chiến lược

Khi bạn nắm bắt chuyển đổi kỹ thuật số, AI trở thành yếu tố then chốt để định hình lại chiến lược kinh doanh. Không giống như các chiến lược truyền thống dựa trên dữ liệu tĩnh và phán đoán của con người, các chiến lược dựa trên AI liên tục phát triển bằng cách tận dụng các công nghệ tiên tiến như máy học và phân tích dữ liệu.

“Khi bạn có mạng kỹ thuật số, AI, học máy, tất cả những thứ thú vị xung quanh, các lựa chọn chiến lược của bạn thực sự tăng lên”. Ví dụ: AI là cốt lõi trong chiến lược kinh doanh của Amazon và thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của nó. Bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực, Amazon dự đoán tình trạng thiếu hàng tồn kho, định tuyến lại việc giao hàng và cải thiện thời gian vận chuyển.

Các chiến lược dựa trên AI không chỉ cải thiện các phương pháp hiện có; chúng về cơ bản biến đổi chúng. Với AI, bạn có thể áp dụng phân tích dự đoán để dự đoán nhu cầu của khách hàng, tự động hóa các quy trình để giảm chi phí và cá nhân hóa dịch vụ để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Netflix cung cấp một ví dụ khác về chuyển đổi dựa trên AI. Sử dụng AI và thuật toán máy học để phân tích dữ liệu — bao gồm thói quen xem, xếp hạng và truy vấn tìm kiếm — dịch vụ phát trực tuyến tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng, thay đổi cách họ tiêu thụ nội dung. Điều này cho phép Netflix dự đoán sở thích của khán giả, tối ưu hóa thư viện nội dung và đưa ra quyết định đầu tư dựa trên dữ liệu về các chương trình và phim.

2. Quản trị

Quản trị dữ liệu mạnh mẽ  trở nên quan trọng hơn khi bạn tích hợp AI vào doanh nghiệp của mình vì nó cung cấp cấu trúc, chính sách và quy trình để quản lý rủi ro mà các công nghệ tiên tiến gây ra.

Nếu không có quản trị, công ty của bạn có thể gặp phải những hậu quả không mong muốn như:

• Lỗ hổng bảo mật
• Những sai lầm về đạo đức
• Hoạt động kém hiệu quả

Quản trị cũng rất quan trọng để giải quyết các mối quan tâm về đạo đức xung quanh thành kiến thuật toán — xảy ra khi các hệ thống AI được đào tạo dựa trên dữ liệu định kiến hoặc không đại diện, dẫn đến kết quả không công bằng. Ví dụ: một thuật toán tuyển dụng được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử có thể phản ánh các hoạt động tuyển dụng thiên vị, chẳng hạn như ưu tiên ứng viên nam hơn ứng viên nữ có trình độ tương đương.

Để giảm thiểu thiên vị thuật toán, hãy xây dựng hệ thống AI của bạn với các bộ dữ liệu đa dạng, được kiểm tra thường xuyên. Tuyển dụng một nhóm đa dạng để tham gia vào việc phát triển và xem xét các hệ thống đó để thúc đẩy hơn nữa tính toàn diện và công bằng.

Ngoài ra, quản trị tạo điều kiện thuận lợi cho trách nhiệm giải trình và giám sát, đảm bảo các sáng kiến kỹ thuật số phù hợp với chiến lược tổng thể của doanh nghiệp bạn. Nó giúp tạo ra các dòng trách nhiệm rõ ràng để giám sát và đo lường các nỗ lực chuyển đổi số một cách hiệu quả.

Bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn, xem xét hiệu suất và liên tục tinh chỉnh quy trình, quản trị cho phép bạn luôn nhanh nhẹn và đáp ứng trong bối cảnh kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng.

3. Kiến trúc

Một cơ sở hạ tầng kỹ thuật số mạnh mẽ cũng rất cần thiết. Các hệ thống, mạng và nền tảng của tổ chức  bạn phải cho phép tích hợp liền mạch AI và các công nghệ mới nổi khác.

“Hệ thống ống nước – kiến trúc của hệ thống ống nước – là kiến trúc của doanh nghiệp”. “Và vì vậy, nếu bạn thực sự muốn thực hiện mô hình hoạt động kỹ thuật số này một cách nghiêm túc, bạn phải xem xét những loại thuật ngữ này và những loại ý tưởng này một cách nghiêm túc.”

Nếu không có kiến trúc có cấu trúc tốt, tích hợp AI có thể chùn bước — hạn chế luồng thông tin, cộng tác và khả năng mở rộng.

Tạo ra một môi trường nơi công nghệ AI có thể phát triển đòi hỏi:

• Nền tảng dựa trên đám mây
• Mô hình AI có thể mở rộng
• Hệ thống kết nối hỗ trợ chia sẻ dữ liệu

Ví dụ: General Electric (GE) đã chuyển đổi hoạt động công nghiệp của mình bằng cách triển khai các nền tảng dựa trên đám mây trên máy móc và cảm biến của mình, tạo ra một cấu trúc thống nhất để phân tích dữ liệu theo thời gian thực để dự đoán lỗi thiết bị, tối ưu hóa bảo trì và nâng cao hiệu quả.

Bạn cũng có thể đặt nền móng cho AI thúc đẩy đổi mới, hợp lý hóa hoạt động và hỗ trợ chuyển đổi bền vững bằng cách ưu tiên kiến trúc kỹ thuật số được thiết kế tốt.

4. Văn hóa

Ngoài công nghệ và cơ sở hạ tầng, chuyển đổi kỹ thuật số phụ thuộc rất nhiều vào văn hóa tổ chức. Không phải tổ chức nào cũng có văn hóa để hỗ trợ chuyển đổi kỹ thuật số. Nhiều người phải vật lộn với các phương pháp giao tiếp lỗi thời và các silo giữa các bộ phận, làm chậm việc áp dụng các công nghệ mới.

AI có thể rất quan trọng để phá vỡ những rào cản đó. Bằng cách cho phép cải thiện chia sẻ dữ liệu, quy trình làm việc và thông tin chi tiết theo thời gian thực, AI giúp các nhóm cộng tác và đưa ra quyết định nhanh nhẹn và hiệu quả hơn.

Ví dụ: Microsoft đã thay đổi văn hóa tổ chức của mình bằng cách áp dụng tư duy phát triển, nhấn mạnh cộng tác đa chức năng và tận dụng AI để cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn. Cách tiếp cận này cho phép công ty nắm bắt đầy đủ AI và điện toán đám mây, định vị nó là công ty dẫn đầu về đổi mới kỹ thuật số.

Sự chuyển đổi như vậy không thể thực hiện được nếu không có sự thay đổi do lãnh đạo định hướng. Một nền văn hóa hỗ trợ việc áp dụng AI bắt đầu từ hàng đầu với các nhà lãnh đạo như Giám đốc điều hành Satya Nadella của Microsoft, những người cởi mở để khám phá và đầu tư vào các công nghệ mới.

Bằng cách tích hợp AI vào quy trình ra quyết định, bạn không chỉ có thể thúc đẩy sự thay đổi mà còn đảm bảo nhóm của bạn có các công cụ và thông tin chi tiết để hỗ trợ và duy trì sự thay đổi văn hóa.

TÍNH CẤP BÁCH CỦA CHUYỂN ĐỔI DỰA TRÊN AI

Các công ty không phát triển có nguy cơ bị bỏ lại phía sau trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng. Thực tế khắc nghiệt này nhấn mạnh tính cấp bách của việc nắm bắt AI và chuyển đổi kỹ thuật số rộng lớn hơn để cạnh tranh.

Nguồn: Harvard Business Review.

Các DN/ cá nhân có nhu cầu đào tạo, tư vấn, triển khai sử dụng các công cụ A.I trong DN hoặc công việc của mình hoặc ứng dụng AI trong doanh nghiệp và chuyển đổi số AI xin vui lòng liên hệ giảng viên Nguyễn Phan Anh (0989623888)