Tư vấn thông minh cho doanh nghiệp: Khi AI xuất hiện ở khắp mọi nơi, hãy tự điều chỉnh tốc độ của bạn

Tư vấn thông minh cho doanh nghiệp: Khi AI xuất hiện ở khắp mọi nơi, hãy tự điều chỉnh tốc độ của bạn

Mục lục:

1. Giữa đỉnh cao và đáy sâu của chu kỳ hype: Sự song hành giữa tốc độ phát triển chóng mặt của công nghệ AI và sự chậm trễ trong việc đạt được lợi nhuận đầu tư (ROI).
2. AI-Ổn định (AI-Steady) vs. AI-Gia tốc (AI-Accelerated): Xác định chiến lược phù hợp với mục tiêu kinh doanh và khả năng công nghệ của doanh nghiệp.
3. AI đến từ khắp mọi nơi ("AI Is Coming From Everywhere"): Thực trạng AI được tích hợp vào phần mềm doanh nghiệp và thách thức trong việc quản lý dữ liệu và bảo mật.
4. Xây dựng "bánh mì kẹp công nghệ" (Building a Tech Sandwich): Mô hình kiến trúc công nghệ mới, kết hợp dữ liệu nội bộ, dữ liệu công khai và nền tảng tin cậy (TRiSM).
5. Kết luận: Chạy cuộc đua của riêng bạn: Lời khuyên cuối cùng về việc lựa chọn tốc độ triển khai AI phù hợp với từng doanh nghiệp.

1. Giữa đỉnh cao và đáy sâu của chu kỳ hype:

Thị trường AI đang trải qua một giai đoạn phát triển đầy kịch tính. Theo Gartner, chúng ta đang cùng lúc đứng ở đỉnh cao và đáy sâu của chu kỳ hype về AI. Một mặt, các mô hình cơ sở mới xuất hiện với tốc độ chóng mặt (khoảng 2,5 ngày/mô hình). Mặt khác, gần một nửa số giám đốc CNTT thừa nhận AI chưa đáp ứng được kỳ vọng về lợi nhuận đầu tư (ROI). Điều này cho thấy sự cần thiết phải có một chiến lược bài bản, tránh chạy đua theo xu hướng mà phải tập trung vào việc tạo ra kết quả thực tế một cách an toàn và hiệu quả.

2. AI-Ổn định (AI-Steady) vs. AI-Gia tốc (AI-Accelerated):

Doanh nghiệp cần xác định mình thuộc nhóm "AI-Ổn định" hay "AI-Gia tốc" dựa trên mục tiêu kinh doanh, năng lực công nghệ và hành vi mong muốn đạt được.

• Doanh nghiệp AI-Ổn định: Tập trung vào tăng năng suất lao động, tối ưu hóa quy trình hiện có. Gartner ước tính 50% lợi ích từ AI sẽ đến từ năng suất, 30% từ cải tiến quy trình và 20% từ mô hình kinh doanh.

• Doanh nghiệp AI-Gia tốc: Ngoài năng suất, còn hướng đến những đột phá khác, thậm chí là cách mạng hóa ngành công nghiệp. Các doanh nghiệp này thường có nhiều dự án chứng minh khái niệm (proof-of-concept) đang được phát triển.

Tuy nhiên, việc khai thác giá trị năng suất từ AI thế hệ mới phức tạp hơn tưởng tượng. Mặc dù hầu hết nhân viên hào hứng với AI, nhưng nhiều lãnh đạo CNTT lại báo cáo khó khăn trong việc tích hợp AI vào công việc hàng ngày. Tuy nhiên, những người thành công cho biết họ tiết kiệm được gần 4 giờ/tuần. Một vấn đề cần lưu ý là "rò rỉ năng suất" (productivity leakage), ví dụ như nhân viên sử dụng thời gian tiết kiệm được để đi uống cà phê. Lợi ích của AI cũng không phân bổ đồng đều. Nhân viên mới sẽ được hưởng lợi nhiều hơn so với nhân viên có kinh nghiệm trong một số lĩnh vực.

3. AI đến từ khắp mọi nơi ("AI Is Coming From Everywhere"):

Gartner dự đoán đến năm 2026, hơn 80% nhà cung cấp phần mềm sẽ tích hợp AI thế hệ mới vào ứng dụng doanh nghiệp. Điều này dẫn đến xu hướng "BYO AI" – các bộ phận tự mang ứng dụng AI hoặc bổ sung AI vào các ứng dụng hiện có. Doanh nghiệp cũng sẽ sử dụng các "stack" công nghệ AI để xây dựng ứng dụng riêng.

Dữ liệu đóng vai trò quan trọng. AI không chỉ đơn thuần xử lý dữ liệu có cấu trúc, mà còn khai thác thông tin từ dữ liệu không có cấu trúc. Tuy nhiên, việc này tốn kém hơn nhiều so với quản lý dữ liệu truyền thống. Quyền truy cập dữ liệu cũng rất quan trọng. Doanh nghiệp nên tập trung vào việc thiết lập quyền truy cập dữ liệu không cấu trúc phù hợp. An ninh mạng cũng là một thách thức lớn. Các mô hình cơ sở AI rất mạnh mẽ nhưng chưa hoàn thiện, giống như "thanh niên lái Ferrari".

4. Xây dựng "bánh mì kẹp công nghệ" (Building a Tech Sandwich):

Thay vì mô hình stack công nghệ truyền thống, Gartner đề xuất mô hình "bánh mì kẹp công nghệ". Dữ liệu nội bộ và dữ liệu công khai nằm ở hai phía, các ứng dụng nằm giữa, và nền tảng tin cậy (TRiSM) đóng vai trò kết nối và đảm bảo an toàn. Độ dày của các lớp sẽ khác nhau tùy thuộc vào quy mô và loại hình doanh nghiệp. Doanh nghiệp lớn, tự phát triển ứng dụng sẽ cần nhiều TRiSM hơn so với doanh nghiệp nhỏ, chủ yếu sử dụng giải pháp có sẵn.

5. Kết luận: Chạy cuộc đua của riêng bạn:

Doanh nghiệp AI-Ổn định nên tập trung vào năng suất của nhân viên, lợi ích thu được, chi phí AI và đội ngũ quản trị AI. Doanh nghiệp AI-Gia tốc nên hướng đến kết quả công khai tốt hơn hoặc tăng doanh thu, giám sát chi phí theo thời gian thực. Họ cần xây dựng "bánh mì kẹp công nghệ" tùy chỉnh và tích hợp công nghệ TRiSM để quản lý hành vi. Quan trọng nhất là lựa chọn tốc độ phù hợp với năng lực của mình. "Hãy chạy cuộc đua của riêng bạn".