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

Quy định về AI cho các ứng dụng tiêu dùng: Cách chuẩn bị cho các quy định mới năm 2025

Năm 2025 đánh dấu sự kết thúc của kỷ nguyên "Miền Tây Hoang dã" của AI: Đạo luật AI của EU có hiệu lực vào tháng 8 năm 2024, với các yêu cầu về kiến ​​thức AI từ ngày 2 tháng 2 năm 2025, và quản trị cùng GPAI từ ngày 2 tháng 8. California dẫn đầu với SB 243 (ra đời sau vụ tự tử của Sewell Setzer, một cậu bé 14 tuổi đã phát triển mối quan hệ tình cảm với chatbot), trong đó áp đặt lệnh cấm các hệ thống khen thưởng cưỡng chế, phát hiện ý định tự tử, nhắc nhở "Tôi không phải là người" ba giờ một lần, kiểm toán công khai độc lập và phạt 1.000 đô la cho mỗi vi phạm. SB 420 yêu cầu đánh giá tác động đối với "các quyết định tự động có rủi ro cao" với quyền kháng cáo lên cơ quan chức năng. Thực thi thực tế: Noom bị kiện vào năm 2022 vì bot đóng giả làm huấn luyện viên con người, một khoản bồi thường trị giá 56 triệu đô la. Xu hướng quốc gia: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine và Massachusetts phân loại việc không thông báo cho chatbot AI là vi phạm UDAP. Phương pháp tiếp cận rủi ro ba cấp độ—các hệ thống quan trọng (y tế/giao thông/năng lượng), chứng nhận trước khi triển khai, công bố thông tin minh bạch hướng đến người tiêu dùng, đăng ký mục đích chung và kiểm tra bảo mật. Quy định chắp vá mà không có quyền ưu tiên của liên bang: các công ty đa quốc gia phải điều chỉnh các yêu cầu thay đổi. EU từ tháng 8 năm 2026: thông báo cho người dùng về tương tác AI trừ khi nội dung rõ ràng do AI tạo ra được gắn nhãn là có thể đọc được bằng máy.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Quản lý những thứ không được tạo ra: Liệu châu Âu có nguy cơ mất đi sự liên quan về mặt công nghệ không?

Châu Âu chỉ thu hút được một phần mười đầu tư toàn cầu vào AI, nhưng lại tuyên bố áp đặt các quy tắc toàn cầu. Đây chính là "Hiệu ứng Brussels" - áp đặt các quy định toàn cầu thông qua sức mạnh thị trường mà không thúc đẩy đổi mới. Đạo luật AI có hiệu lực theo lịch trình so le cho đến năm 2027, nhưng các tập đoàn công nghệ đa quốc gia đang phản ứng bằng các chiến lược né tránh sáng tạo: viện dẫn bí mật thương mại để tránh tiết lộ dữ liệu đào tạo, đưa ra các bản tóm tắt tuân thủ kỹ thuật nhưng khó hiểu, sử dụng phương pháp tự đánh giá để hạ cấp hệ thống từ "rủi ro cao" xuống "rủi ro tối thiểu" và tham gia vào việc mua bán diễn đàn bằng cách chọn các quốc gia thành viên có quy định kiểm soát ít nghiêm ngặt hơn. Nghịch lý về bản quyền ngoài lãnh thổ: EU yêu cầu OpenAI tuân thủ luật pháp châu Âu ngay cả đối với việc đào tạo bên ngoài châu Âu - một nguyên tắc chưa từng thấy trong luật pháp quốc tế. "Mô hình kép" xuất hiện: các phiên bản giới hạn của châu Âu so với các phiên bản toàn cầu tiên tiến của cùng một sản phẩm AI. Rủi ro thực sự: Châu Âu trở thành một "pháo đài kỹ thuật số" bị cô lập khỏi đổi mới toàn cầu, với công dân châu Âu tiếp cận các công nghệ kém hơn. Tòa án Công lý đã bác bỏ lời biện hộ "bí mật thương mại" trong vụ kiện chấm điểm tín dụng, nhưng sự không chắc chắn trong diễn giải vẫn còn rất lớn—chính xác thì "tóm tắt chi tiết đầy đủ" nghĩa là gì? Không ai biết. Câu hỏi cuối cùng chưa được trả lời: EU đang tạo ra một con đường thứ ba đạo đức giữa chủ nghĩa tư bản Hoa Kỳ và sự kiểm soát của nhà nước Trung Quốc, hay chỉ đơn giản là xuất khẩu bộ máy quan liêu sang một lĩnh vực mà nó không cạnh tranh? Hiện tại: một quốc gia dẫn đầu thế giới về quy định AI, nhưng đang trong giai đoạn phát triển. Một chương trình khổng lồ.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Ngoại lệ: Nơi khoa học dữ liệu gặp gỡ những câu chuyện thành công

Khoa học dữ liệu đã đảo ngược mô hình: các giá trị ngoại lệ không còn là "lỗi cần loại bỏ" mà là thông tin giá trị cần được hiểu. Một giá trị ngoại lệ đơn lẻ có thể làm biến dạng hoàn toàn mô hình hồi quy tuyến tính - thay đổi độ dốc từ 2 thành 10 - nhưng việc loại bỏ nó có thể đồng nghĩa với việc mất đi tín hiệu quan trọng nhất trong tập dữ liệu. Học máy giới thiệu các công cụ tinh vi: Rừng Cô lập cô lập các giá trị ngoại lệ bằng cách xây dựng cây quyết định ngẫu nhiên, Hệ số Ngoại lệ Cục bộ phân tích mật độ cục bộ, và Bộ mã hóa Tự động tái tạo dữ liệu bình thường và đánh dấu những gì chúng không thể tái tạo. Có các giá trị ngoại lệ toàn cầu (nhiệt độ -10°C ở vùng nhiệt đới), các giá trị ngoại lệ theo ngữ cảnh (chi 1.000 euro ở một khu dân cư nghèo) và các giá trị tập thể (lưu lượng mạng đạt đỉnh đồng bộ cho thấy có tấn công). Một điểm tương đồng với Gladwell: "quy tắc 10.000 giờ" đang bị tranh cãi - Paul McCartney đã nói, "Nhiều ban nhạc đã biểu diễn 10.000 giờ ở Hamburg mà không thành công; lý thuyết này không phải là hoàn hảo." Thành công toán học châu Á không phải do di truyền mà do văn hóa: Hệ thống số trực quan hơn của Trung Quốc, canh tác lúa đòi hỏi sự cải tiến liên tục so với sự bành trướng lãnh thổ của nền nông nghiệp phương Tây. Ứng dụng thực tế: Các ngân hàng Anh thu hồi 18% tổn thất tiềm ẩn thông qua phát hiện bất thường theo thời gian thực, sản xuất phát hiện các lỗi vi mô mà kiểm tra thủ công có thể bỏ sót, chăm sóc sức khỏe xác thực dữ liệu thử nghiệm lâm sàng với độ nhạy phát hiện bất thường trên 85%. Bài học cuối cùng: Khi khoa học dữ liệu chuyển từ loại bỏ các giá trị ngoại lai sang hiểu rõ chúng, chúng ta phải xem những nghề nghiệp phi truyền thống không phải là những bất thường cần được khắc phục mà là những quỹ đạo giá trị cần được nghiên cứu.