Newsletter

Vượt qua những trở ngại, hay: Cách tôi học cách ngừng lo lắng và yêu thích trí tuệ nhân tạo

Tại sao nhiều công ty không áp dụng AI? Rào cản chính không phải là công nghệ, mà là con người. Bài viết xác định sáu rào cản quan trọng: sự kháng cự thay đổi, thiếu sự tham gia của ban quản lý, bảo mật dữ liệu, ngân sách hạn hẹp, tuân thủ và học tập liên tục. Giải pháp là gì? Khởi động các dự án thí điểm để chứng minh giá trị, đào tạo nhân viên và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm bằng các hệ thống chuyên dụng. AI nâng cao, chứ không phải thay thế, mà đòi hỏi chuyển đổi quy trình, chứ không chỉ đơn thuần là số hóa.

Phá vỡ rào cản: Thuật toán bên trong chúng ta

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta làm việc. Nhiều công ty đang phải đối mặt với những thách thức trong việc áp dụng, có thể cản trở việc triển khai thành công các công cụ mới này vào quy trình của họ. Hiểu được những trở ngại này sẽ giúp các tổ chức tận dụng AI mà vẫn duy trì hiệu quả.

Thách thức của việc cập nhật liên tục

Sự phát triển nhanh chóng của AI đặt ra những thách thức mới cho các chuyên gia và doanh nghiệp. Người lao động lo sợ AI sẽ thay thế họ. Tuy nhiên, AI hoạt động như một công cụ để nâng cao, chứ không phải thay thế, công việc của họ thông qua:

  • Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại
  • Không gian cho các hoạt động chiến lược
  • Hỗ trợ quyết định bằng dữ liệu

Việc giới thiệu AI như một công cụ cộng tác sẽ làm giảm sự phản kháng và khuyến khích việc áp dụng công nghệ này. Chắc chắn, một số nhiệm vụ sẽ biến mất theo thời gian, nhưng may mắn thay, chỉ những nhiệm vụ tẻ nhạt nhất mới biến mất. Điều này thực sự không chỉ bao gồm việc áp dụng công nghệ vào các quy trình, mà còn chuyển đổi hoàn toàn chúng. Tóm lại, đây là sự khác biệt giữa số hóa và chuyển đổi số. Tìm hiểu thêm: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Bảo vệ và bảo mật dữ liệu

Quyền riêng tư và bảo mật là những rào cản lớn. Các công ty phải, hoặc nên, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm bằng cách đảm bảo tính chính xác của hệ thống AI. Rủi ro vi phạm và thông tin sai lệch đòi hỏi:

  • Kiểm tra an ninh thường xuyên
  • Đánh giá nhà cung cấp
  • Giao thức bảo vệ dữ liệu

Đặc biệt, việc áp dụng " bộ lọc tự động " khi quản lý dữ liệu nhạy cảm nhất, và sử dụng các hệ thống chuyên dụng khi quản lý hoặc phân tích tất cả dữ liệu doanh nghiệp, là điều cần thiết, không chỉ vì lý do bảo mật mà còn để tránh "tiết lộ" dữ liệu có giá trị cao cho bên thứ ba. Tuy nhiên, như đã từng xảy ra trong các bối cảnh khác, kiểu tập trung này sẽ chỉ là một cách tiếp cận "sáng suốt" đối với một số tổ chức. Cuối cùng, mọi người nên làm những gì họ muốn, nhận thức được những đánh đổi mà các lựa chọn khác nhau mang lại.

Dưới đây là danh sách ngắn các Điểm chính

Quản lý sự kháng cự với sự thay đổi

Việc áp dụng đòi hỏi các chiến lược quản lý bao gồm:

  • Truyền đạt lợi ích
  • Đào tạo liên tục
  • Hỗ trợ thực tế
  • Quản lý phản hồi

Cách tiếp cận từ trên xuống

Những người ra quyết định yêu cầu bằng chứng về giá trị của AI. Các chiến lược hiệu quả:

  • Hiển thị những câu chuyện thành công của đối thủ cạnh tranh
  • Các dự án thí điểm trình diễn
  • Chỉ số ROI rõ ràng
  • Thể hiện sự gắn kết của nhân viên

Quản lý hạn chế ngân sách

Ngân sách và cơ sở hạ tầng không đủ sẽ cản trở việc áp dụng. Các tổ chức có thể:

  • Bắt đầu với những dự án nhỏ
  • Mở rộng dựa trên kết quả
  • Phân bổ nguồn lực một cách cẩn thận

Các khía cạnh pháp lý và đạo đức

Việc thực hiện phải xem xét:

  • Sự công bằng và công bằng
  • Tuân thủ quy định
  • Quy tắc sử dụng có trách nhiệm
  • Theo dõi diễn biến lập pháp

Cập nhật liên tục

Các tổ chức phải:

  • Theo dõi các diễn biến có liên quan
  • Tham gia vào cộng đồng ngành
  • Sử dụng các nguồn có thẩm quyền

Quan điểm

Để áp dụng hiệu quả cần:

  • Cách tiếp cận chiến lược
  • Chú ý đến sự thay đổi của tổ chức
  • Sự phù hợp với mục tiêu và văn hóa của công ty
  • Tập trung vào giá trị thực tế

Thay đổi hiệu quả sẽ cải thiện hoạt động và năng lực của lực lượng lao động thông qua các lựa chọn bền vững và có mục tiêu.

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Electe : Biến dữ liệu của bạn thành những dự đoán chính xác cho sự thành công trong kinh doanh

Các công ty dự đoán được xu hướng thị trường sẽ đánh bại đối thủ cạnh tranh, nhưng phần lớn vẫn quyết định dựa vào bản năng hơn là dữ liệu— Electe Nền tảng này giải quyết khoảng cách này bằng cách chuyển đổi dữ liệu lịch sử thành các dự đoán có thể thực hiện được bằng cách sử dụng máy học (ML) tiên tiến mà không yêu cầu chuyên môn kỹ thuật. Nền tảng này tự động hóa hoàn toàn quy trình dự đoán cho các trường hợp sử dụng quan trọng: dự báo xu hướng người tiêu dùng cho tiếp thị mục tiêu, tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho bằng cách dự đoán nhu cầu, phân bổ nguồn lực một cách chiến lược và khám phá các cơ hội trước đối thủ cạnh tranh. Triển khai bốn bước không ma sát - tải dữ liệu lịch sử, chọn chỉ số để phân tích, thuật toán phát triển dự báo và sử dụng thông tin chi tiết cho các quyết định chiến lược - tích hợp liền mạch với các quy trình hiện có. ROI có thể đo lường được thông qua việc giảm chi phí thông qua lập kế hoạch chính xác, tăng tốc độ ra quyết định, giảm thiểu rủi ro hoạt động và xác định các cơ hội tăng trưởng mới. Sự phát triển từ phân tích mô tả (điều gì đã xảy ra) sang phân tích dự đoán (điều gì sẽ xảy ra) chuyển đổi các công ty từ bị động sang chủ động, định vị họ là những người dẫn đầu ngành nhờ lợi thế cạnh tranh dựa trên các dự báo chính xác.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Nghịch lý AI tạo sinh: Các công ty đã lặp lại cùng một sai lầm trong 30 năm

78% công ty đã triển khai AI tạo sinh và 78% báo cáo không có tác động đến lợi nhuận—tại sao? Sai lầm tương tự như 30 năm qua: Đĩa CD-ROM cho danh mục giấy, trang web dưới dạng tài liệu quảng cáo, thiết bị di động = máy tính để bàn thu nhỏ, kỹ thuật số = giấy quét. 2025: Họ sử dụng ChatGPT để viết email nhanh hơn thay vì loại bỏ 70% email bằng cách suy nghĩ lại về giao tiếp. Số lượng thất bại: 92% sẽ tăng đầu tư vào AI nhưng chỉ có 1% có triển khai hoàn thiện, 90% thí điểm không đạt được sản xuất, 109,1 tỷ đô la được đầu tư vào Hoa Kỳ vào năm 2024. Nghiên cứu trường hợp thực tế (200 nhân viên): từ 2.100 email/ngày lên 630 trong 5 tháng bằng cách thay thế cập nhật trạng thái bằng bảng thông tin trực tiếp, phê duyệt bằng quy trình làm việc tự động, điều phối cuộc họp bằng lập lịch AI, chia sẻ thông tin bằng cơ sở kiến ​​thức thông minh—ROI trong 3 tháng. Các nhà lãnh đạo AI bắt đầu từ con số 0 đạt được mức tăng trưởng doanh thu gấp 1,5 lần, lợi nhuận cho cổ đông gấp 1,6 lần. Khung chống nghịch lý: kiểm toán tàn bạo ("Liệu điều này có tồn tại nếu tôi xây dựng lại từ đầu?"), loại bỏ triệt để, tái thiết AI trước. Câu hỏi sai: "Làm thế nào để chúng ta bổ sung AI?" Câu hỏi đúng: "Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta tái tạo lại từ đầu ngay hôm nay?"