Trong năm vừa qua, Covid-19 đã thôi thúc doanh nghiệp thay đổi định hướng kinh doanh để thích nghi với giai đoạn “bình thường mới.” Nhiều doanh nghiệp bắt đầu ứng dụng công nghệ với mục tiêu tối ưu hóa vận hành, đưa doanh nghiệp vượt qua thời điểm khó khăn do đại dịch, đặc biệt, xu hướng ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng tăng mạnh. Tuy nhiên, một bộ phận không nhỏ doanh nghiệp vẫn chưa sẵn sàng để triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả.
Trên thực tế, doanh nghiệp trên khắp các lĩnh vực đang gồng mình chạy theo cuộc đua ứng dụng AI mà không hiểu rõ những lợi ích mà mỗi giải pháp AI có thể đem lại. Một số doanh nghiệp chỉ áp dụng AI trong các bộ phận nhỏ, rời rạc trong cơ cấu tổ chức, khiến họ mất nhiều chi phí, thời gian và gặp nhiều khó khăn bởi mỗi bộ phận này đều phải trải qua quá trình đề xuất dự án, thuyết phục các bên liên quan như ban lãnh đạo; đào tạo; thay đổi hệ thống quản lý, dữ liệu, công nghệ và hơn thế nữa. Mặt khác, việc tái cơ cấu hệ thống doanh nghiệp toàn diện với AI rất phức tạp, đòi hỏi sự tham gia của nhiều bộ phận, cá nhân cũng như triển khai nhiều dự án để có được kết quả tích cực. Đây dường như là điều bất khả thi đối với doanh nghiệp.
Để phát triển và mở rộng AI thành công, doanh nghiệp cần xác định rõ những quá trình cốt lõi của tổ chức và thay đổi cách nhận thức về các điểm quan trọng đó. Việc tập trung nguồn lực vào một quá trình cụ thể sẽ mang đến những cải tiến lớn mà việc áp dụng đơn lẻ từng mảng nhỏ không thể so bì được. Hơn nữa, phương pháp này sẽ thúc đẩy tư duy cải tiến liên tục của lực lượng lao động. Bởi lẽ công nghệ AI luôn được phát triển và nâng cấp nên mọi tổ chức phải nhận thức về việc chuyển đổi trí tuệ nhân tạo là một quá trình liên tục thay vì khoản đầu tư một lần.
Từ những nghiên cứu và kinh nghiệm làm việc với khách hàng, chúng tôi đề xuất 4 bước để doanh nghiệp vững bước mở rộng ứng dụng trí tuệ nhân tạo:
Doanh nghiệp thường gặp khó khăn trong việc xác định phạm vi đề án trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi đề xuất các CEO nhắm vào những quy trình thiết yếu, quan trọng đối với tổ chức, nơi dễ nhận thấy thành quả AI đem lại trong khoảng thời gian phù hợp; dễ dàng thuyết phục, tìm kiếm sự ủng hộ các bên liên quan và xây dựng đội dự án; có nhiều hoạt động liên kết cũng như cơ hội để tái sử dụng tài sản dữ liệu và công nghệ.
Tầm ảnh hưởng. Lĩnh vực được chọn cần có khả năng cải thiện kết quả kinh doanh hoặc trải nghiệm của khách hàng và nhân viên. Doanh nghiệp nên xác định và cân nhắc giữa các mảng then chốt, ví dụ, các điểm tương tác giữa một công ty bảo hiểm với khách hàng bao gồm liên hệ dịch vụ khách hàng, trò chuyện với tư vấn viên…
Hoạt động liền mạch. Những lĩnh vực có tiềm năng bao gồm các nhóm hoạt động kinh doanh rõ ràng, có thể xử lý các vấn đề hệ thống như hiệu quả hoạt động kém (thời gian phê duyệt cho vay dài), tính biến thiên cao (nhu cầu khách hàng tăng giảm nhanh, mạnh), và thường xuyên bỏ lỡ cơ hội kinh doanh (khó khăn trong việc quảng bá sản phẩm đến với người dùng). Trong nhiều trường hợp, giải pháp AI có thể đem lại những sự thật ngầm hiểu (insight) và sự đổi mới về mặt tổ chức, giúp ích cho quá trình xử lý các nguyên nhân gốc rễ.
Nhà “tài trợ” và đội dự án. Một lĩnh vực tiềm năng sẽ có đầy đủ các thành phần nhân sự sau:
- Một quản lý kinh doanh nội bộ chịu trách nhiệm cho toàn bộ chuỗi giá trị;
- Một nhân viên kinh doanh cao cấp chịu trách nhiệm về sản phẩm, là cầu nối giữa bộ phận phân tích dữ liệu và kinh doanh và dẫn dắt quá trình thay đổi cơ cấu quản lý;
- Đội ngũ chuyên gia ứng dụng AI như chuyên gia khoa học dữ liệu, kỹ sư, thiết kế và nhà phân tích kinh doanh.
- Nhóm cán bộ nhân viên trực tiếp thực hiện các hoạt động thường ngày.
Bằng việc thu hút nhân sự từ nhiều lĩnh vực xuyên suốt vòng đời của quy trình kinh doanh và giao trọng trách công việc mang tính quyết định cho họ, doanh nghiệp sẽ tạo được sự phấn khích và động lực triển khai dự án, thúc đẩy nhân viên lên ý tưởng giải pháp sáng tạo, vượt khỏi phạm vi kinh doanh thường ngày và giúp dự án vượt qua những khó khăn, thách thức khôn lường.
Tái sử dụng công nghệ và dữ liệu. Doanh nghiệp nên chọn các lĩnh vực với yêu cầu dữ liệu và thành phần công nghệ trùng lặp để chạy mô hình AI. Đề án sẽ được thực hiện dễ dàng hơn khi có sẵn code snippet để sử dụng cho AI. Nói cách khác, doanh nghiệp thường chỉ mất chi phí đầu tư cho một hoặc hai mô hình đầu tiên, và các dự án sau có thể phát triển dựa trên mô hình trước đó, giúp giảm thiểu đáng kể thời gian và chi phí phát triển.
Thông thường, các nhà điều hành sẽ xác định được 8 đến 10 lĩnh vực tiềm năng cho việc ứng dụng AI, nhưng doanh nghiệp nên lựa chọn ra 1 hoặc 2 lĩnh vực dựa trên tính khả thi và giá trị kinh doanh.
Nhóm thực hiện dự án AI nên bao gồm các thành viên từ nhiều lĩnh vực khác nhau – kinh doanh, phân tích dữ liệu, IT – để thiết kế, xây dựng và hỗ trợ phương thức làm việc mới một cách toàn diện. Một khi nhóm đã xác định được mục tiêu và có nguồn lực, họ sẽ tự sắp xếp công việc để hoàn thành dự án. Trong đó, bên cạnh việc thành lập nhóm dự án, người quản lý cần đảm bảo rằng tất cả các thành viên đều hòa nhập và loại bỏ bất kỳ rào cản nào ảnh hưởng tới thành công của nhóm.
Thông thường, các dự án AI có thể được hoàn thành bởi một nhóm. Tuy nhiên, khi các tác vụ có phạm vi tương đối rộng, đòi hỏi sự tham gia của nhiều cá nhân, nhóm dự án nên được chia thành nhiều đội, với một đội nòng cốt để giám sát và quản lý quy trình dự án.
Bước 3: Thay đổi cách suy nghĩ về hoạt động doanh nghiệp thường ngày
Chúng tôi nhận thấy rằng doanh nghiệp thành công nhất khi ứng dụng lập luận từ nguyên lý cơ bản, hoặc tư duy thiết kế và tư duy ngược từ mục tiêu hoặc thử thách chính. Lấy ví dụ, một ngân hàng sẽ hình dung và phác họa luồng trải nghiệm 5 sao cho khách hàng, rồi khám phá các cách để họ có thể đạt được điều đó.
Sau khi nhận biết và hiểu các vấn đề trong các quá trình hiện tại, nhóm dự án vạch ra quá trình vận hành lý tưởng, bao gồm các thông tin nhân viên cần biết để xét duyệt giấy tờ cho vay hoặc kết nối với khách hàng. Qua quá trình tìm hiểu, họ thấy rằng công nghệ OCR có thể giúp giảm thời gian xét duyệt cũng như lỗi của con người và quyết định triển khai giải pháp này. Họ dành vài tuần để đào tạo nhân viên sử dụng OCR, đồng thời phát triển nguyên mẫu bảng điều khiển dữ liệu AI nhằm cung cấp thông tin quan trọng cho nhân viên. Trong đó, giải pháp OCR đã giúp giảm 10% lỗi đầu vào dữ liệu cho doanh nghiệp. Mặt khác, để xây dựng niềm tin tưởng của đội ngũ cán bộ nhân viên đối với hệ thống mới, các giám đốc điều hành đã loại bỏ hậu quả mà nhân viên phải đối mặt nếu hệ thống không trả về kết quả chính xác như bị đánh giá thấp hiệu quả làm việc.
Bước 4: Thích nghi với thay đổi tổ chức và công nghệ
Thông thường, những thay đổi quan trọng về tổ chức như áp dụng phương pháp hợp tác liên ngành, cần có khả năng hỗ trợ cho quá trình và mô hình AI mới. Các công ty đạt được lợi nhuận cao nhất từ AI thường có khả năng áp dụng các phương pháp quản lý thay đổi hiệu quả và những nỗ lực đó đạt hiệu quả nhất khi được các CEO và giám đốc điều hành cao cấp tạo điều kiện.
Mặc dù mọi doanh nghiệp đều cần cập nhật hệ thống để hỗ trợ AI, họ không cần thay đổi toàn bộ hạ tầng IT hoặc kiến trúc dữ liệu. Thay vào đó, doanh nghiệp nên tập trung vào các công nghệ có khả năng cho phép và thúc đẩy sự phát triển của AI, sau đó lên danh sách và xếp hạng các mục đầu tư bổ sung dựa trên mức độ ưu tiên của nhóm. Ví dụ, các nền tảng dữ liệu đám mây và việc sử dụng giao diện lập trình ứng dụng, microservice và các hoạt động phát triển khác có thể giúp doanh nghiệp nâng cấp hoạt động kinh doanh nhanh hơn 2 đến 3 lần.
Khi xếp thứ hạng ưu tiên cho các khoản đầu tư mới, nhóm đề án cần xác định rõ nguồn nhân lực, dữ liệu và tài nguyên (robot, sinh trắc học, cảm biến và nền tảng kết nối) cũng như thời điểm mà họ cần. Cụ thể, trong quá trình thiết kế hệ thống quản lý giá trị khách hàng, nhóm bán lẻ nhận ra nhu cầu tìm kiếm công nghệ giúp tự động gửi tin nhắn và cung cấp hướng dẫn theo thời gian thực cho nhân viên bán hàng về ngữ cảnh và nội dung cuộc trò chuyện với khách hàng để phục vụ họ tốt hơn. Do đó, AI chatbot đã trở thành một giải pháp đầy triển vọng, đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.
Khi việc hoạt động AI trở nên vững chắc hơn trong một lĩnh vực và nội bộ tổ chức đã bắt nhịp được với sự thay đổi mới, doanh nghiệp giờ đây đã sẵn sàng mở rộng nền tảng công nghệ và các kỹ năng hiện có như cách đưa ra quyết định đúng đắn và lập nhóm làm việc dựa trên dữ liệu, giúp đẩy nhanh tiến độ trong các lĩnh vực mới.
Vào thời điểm chín muồi, doanh nghiệp có thể theo đuổi nhiều lĩnh vực cùng lúc trên cơ sở kiến thức của những dự án đã hoàn thành. Doanh nghiệp nên lựa chọn những lĩnh vực có điểm tương đồng về dữ liệu và kỹ năng nghiệp vụ như chuỗi cung ứng và hậu cần, hoặc chuyển đổi cùng một lĩnh vực ở đơn vị kinh doanh khác.
Những doanh nghiệp được lấy ví dụ trong bài viết này vẫn đang trong giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi Trí tuệ nhân tạo. Trên con đường bước vào kỷ nguyên số, các doanh nghiệp đều thu được những kết quả đáng chú ý trong các lĩnh vực ứng dụng AI cũng như khám phá những khả năng phát triển mới của doanh nghiệp. Đồng thời, họ cũng rút ra những bài học từ các dự án AI đã hoàn thành, giúp rút ngắn thời gian thực hiện cũng như tăng xác suất thành công của các đề án trong tương lai. Từ đó, doanh nghiệp có thể nhanh chóng hiện thực hóa tương lai đầy hứa hẹn từ quá trình chuyển đổi doanh nghiệp với trí tuệ nhân tạo.
Vina Aspire là công ty tư vấn, cung cấp các giải pháp, dịch vụ CNTT, An ninh mạng, bảo mật & an toàn thông tin tại Việt Nam. Đội ngũ của Vina Aspire gồm những chuyên gia, cộng tác viên giỏi, có trình độ, kinh nghiệm và uy tín cùng các nhà đầu tư, đối tác lớn trong và ngoài nước chung tay xây dựng.
Các Doanh nghiệp, tổ chức có nhu cầu liên hệ Công ty Vina Aspire theo thông tin sau:
Email: info@vina-aspire.com | Website: www.vina-aspire.com
Tel: +84 944 004 666 | Fax: +84 28 3535 0668
Vina Aspire – Vững bảo mật, trọn niềm tin
