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

Hướng dẫn đầy đủ về phần mềm Business Intelligence dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Sáu mươi phần trăm các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Ý thừa nhận những lỗ hổng nghiêm trọng trong đào tạo dữ liệu, 29% thậm chí không có con số chuyên dụng—trong khi thị trường BI của Ý bùng nổ từ 36,79 tỷ đô la lên 69,45 tỷ đô la vào năm 2034 (Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 8,56%). Vấn đề không phải là công nghệ, mà là cách tiếp cận: Các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang chìm trong dữ liệu nằm rải rác trên các CRM, ERP và bảng tính Excel mà không biến chúng thành quyết định. Điều này áp dụng cho cả những người bắt đầu từ con số 0 và những người muốn tối ưu hóa. Các tiêu chí lựa chọn chính: khả năng sử dụng kéo và thả mà không cần nhiều tháng đào tạo, khả năng mở rộng phát triển cùng bạn, tích hợp gốc với các hệ thống hiện có, TCO hoàn chỉnh (triển khai + đào tạo + bảo trì) so với chỉ giá cấp phép. Lộ trình bốn giai đoạn—các mục tiêu SMART có thể đo lường được (giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ 15% trong 6 tháng), lập bản đồ các nguồn dữ liệu sạch (đầu vào rác = đầu ra rác), đào tạo nhóm về văn hóa dữ liệu, các dự án thí điểm với vòng phản hồi liên tục. AI thay đổi mọi thứ: từ BI mô tả (những gì đã xảy ra) đến phân tích tăng cường giúp khám phá các mô hình ẩn, phân tích dự đoán ước tính nhu cầu trong tương lai và phân tích theo quy định gợi ý các hành động cụ thể. Electe dân chủ hóa quyền lực này cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hệ thống làm mát AI của Google DeepMind: Trí tuệ nhân tạo cách mạng hóa hiệu quả năng lượng của trung tâm dữ liệu như thế nào

Google DeepMind đạt được mức tiết kiệm năng lượng làm mát trung tâm dữ liệu là -40% (nhưng chỉ -4% tổng mức tiêu thụ, vì làm mát chiếm 10% tổng mức tiêu thụ)—độ chính xác 99,6% với lỗi 0,4% trên PUE 1.1 bằng cách sử dụng học sâu 5 lớp, 50 nút, 19 biến đầu vào trên 184.435 mẫu đào tạo (2 năm dữ liệu). Đã xác nhận tại 3 cơ sở: Singapore (triển khai lần đầu năm 2016), Eemshaven, Council Bluffs (đầu tư 5 tỷ đô la). PUE trên toàn đội xe của Google là 1,09 so với mức trung bình của ngành là 1,56-1,58. Kiểm soát dự đoán mô hình dự đoán nhiệt độ/áp suất cho giờ tiếp theo đồng thời quản lý tải CNTT, thời tiết và trạng thái thiết bị. Bảo mật được đảm bảo: xác minh hai cấp, người vận hành luôn có thể vô hiệu hóa AI. Hạn chế quan trọng: không có xác minh độc lập từ các công ty kiểm toán/phòng thí nghiệm quốc gia, mỗi trung tâm dữ liệu yêu cầu một mô hình tùy chỉnh (8 năm, không bao giờ được thương mại hóa). Triển khai: 6-18 tháng, yêu cầu một nhóm đa ngành (khoa học dữ liệu, HVAC, quản lý cơ sở). Áp dụng ngoài các trung tâm dữ liệu: nhà máy công nghiệp, bệnh viện, trung tâm mua sắm, văn phòng công ty. 2024-2025: Google chuyển sang làm mát bằng chất lỏng trực tiếp cho TPU v5p, cho thấy những hạn chế thực tế của việc tối ưu hóa AI.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Tại sao Toán học lại khó (Ngay cả khi bạn là AI)

Các mô hình ngôn ngữ không thể nhân—chúng ghi nhớ kết quả giống như chúng ta ghi nhớ số pi, nhưng điều đó không làm cho chúng có năng lực toán học. Vấn đề nằm ở cấu trúc: chúng học thông qua sự tương đồng về mặt thống kê, chứ không phải sự hiểu biết về thuật toán. Ngay cả những "mô hình suy luận" mới như o1 cũng thất bại trong các nhiệm vụ tầm thường: nó đếm đúng chữ 'r' trong "strawberry" sau vài giây xử lý, nhưng lại thất bại khi phải viết một đoạn văn mà chữ cái thứ hai của mỗi câu lại viết thành một từ. Phiên bản cao cấp 200 đô la một tháng mất bốn phút để giải quyết những gì một đứa trẻ có thể làm ngay lập tức. DeepSeek và Mistral vẫn đếm sai chữ cái vào năm 2025. Giải pháp mới nổi? Một phương pháp tiếp cận kết hợp—các mô hình thông minh nhất đã tìm ra thời điểm cần gọi một máy tính thực sự thay vì tự mình thực hiện phép tính. Chuyển đổi mô hình: AI không cần phải biết cách làm mọi thứ, nhưng phải sắp xếp các công cụ phù hợp. Nghịch lý cuối cùng: GPT-4 có thể giải thích lý thuyết giới hạn một cách xuất sắc, nhưng lại thất bại trong các bài toán nhân mà máy tính bỏ túi luôn giải đúng. Chúng rất tuyệt vời cho việc học toán - chúng giải thích với sự kiên nhẫn vô hạn, đưa ra ví dụ và phân tích lập luận phức tạp. Để tính toán chính xác? Hãy tin vào máy tính, chứ không phải trí tuệ nhân tạo.