Khi xu hướng đầu tư AI tiếp tục phát triển vào năm 2025, các nhà điều hành phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc đưa ra các quyết định chiến lược về việc triển khai AI. Với việc các công ty nhanh chóng áp dụng các công cụ AI - 22% đang triển khai rộng rãi và 33% sử dụng ở mức độ hạn chế - việc hiểu cách đánh giá và triển khai các giải pháp AI đã trở nên quan trọng để duy trì lợi thế cạnh tranh. Trong cuốn sách " The Executive Guide to Artificial Intelligence" (Cẩm nang dành cho Giám đốc Điều hành về Trí tuệ Nhân tạo ) của Andrew Burgess, tác giả cung cấp một hướng dẫn toàn diện cho các nhà điều hành doanh nghiệp muốn hiểu và triển khai các giải pháp AI trong tổ chức của mình.

‍

Cuốn sách này được xuất bản năm 2017 bởi Springer International Publishing và cung cấp cái nhìn tổng quan thực tế về cách các công ty có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo. Điều gì đã thay đổi ngày nay?

‍

Xu hướng đầu tư AI hiện tại năm 2025

Bối cảnh AI đang trải qua sự tăng trưởng chưa từng có, với việc các tổ chức đầu tư đáng kể hơn để duy trì khả năng cạnh tranh.

Những điều cơ bản:

Burgess nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bắt đầu bằng việc xác định các mục tiêu rõ ràng phù hợp với chiến lược của công ty, một nguyên tắc vẫn còn hiệu lực cho đến ngày nay. Trong cuốn sách, ông đã xác định tám năng lực cốt lõi của AI:

‍

1. Nhận dạng hình ảnh
2. Nhận dạng giọng nói
3. Tìm kiếm và trích xuất thông tin
4. Phân cụm
5. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
6. Tối ưu hóa
7. Dự đoán
8. Hiểu biết (ngày nay)

Sự phát triển từ năm 2018 đến năm 2025:

Kể từ khi cuốn sách được viết, AI đã chuyển mình từ một công nghệ mới nổi sang một công nghệ chính thống. Khả năng "hiểu", mà Burgess coi là tương lai, đã chứng kiến những tiến bộ đáng kể với sự ra đời của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và các công nghệ AI tạo sinh, vốn chưa xuất hiện vào năm 2018.

khuôn khổ chiến lược cho các quyết định đầu tư AI

Bốn câu hỏi thiết yếu

Khi đánh giá các khoản đầu tư vào AI, điều cần thiết là phải tập trung vào những câu hỏi quan trọng sau:

1. Định nghĩa vấn đề kinh doanh
2. Chỉ số thành công
3. Yêu cầu thực hiện
4. Đánh giá rủi ro

‍

Lưu ý: Khung bốn câu hỏi này xuất phát từ kiến thức hiện tại và không được trình bày rõ ràng trong cuốn sách của Burgess.

‍

Xây dựng chiến lược AI hiệu quả

Khung áp dụng:

Burgess đề xuất một khuôn khổ chi tiết để tạo ra chiến lược AI bao gồm:

1. Phù hợp với Chiến lược Kinh doanh - Hiểu cách AI có thể hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh hiện tại
2. Hiểu tham vọng của AI - Xác định xem bạn có muốn:
   • Cải thiện các quy trình hiện có
   • Chuyển đổi chức năng kinh doanh
   • Tạo dịch vụ/sản phẩm mới
3. Đánh giá mức độ trưởng thành của AI - Xác định mức độ trưởng thành hiện tại của tổ chức theo thang điểm từ 0 đến 5:
   • Xử lý thủ công (Mức 0)
   • Tự động hóa CNTT truyền thống (Cấp độ 1)
   • Tự động hóa cơ bản biệt lập (Cấp độ 2)
   • Triển khai chiến thuật các công cụ tự động hóa (Cấp độ 3)
   • Triển khai chiến thuật các công nghệ tự động hóa khác nhau (Cấp độ 4)
   • Tự động hóa chiến lược đầu cuối (Cấp độ 5)
4. Tạo bản đồ nhiệt AI - Xác định các lĩnh vực có cơ hội lớn hơn
5. Phát triển hồ sơ kinh doanh - Đánh giá lợi ích cứng và mềm
6. Quản lý thay đổi - Lập kế hoạch tổ chức của bạn sẽ thích nghi như thế nào
7. Phát triển lộ trình AI - Tạo kế hoạch trung hạn và dài hạn

Sự phát triển từ năm 2018 đến năm 2025:

Khung của Burgess vẫn còn có giá trị đáng ngạc nhiên, nhưng ngày nay nó cần được tích hợp với những cân nhắc về:

• Đạo đức và quy định về AI (như Đạo luật AI của EU)
• Tính bền vững về môi trường của AI
• Chiến lược AI có trách nhiệm
• Tích hợp với các công nghệ mới nổi như máy tính lượng tử

Đo lường ROI của các khoản đầu tư AI

Các yếu tố quyết định lợi tức đầu tư:

Burgess xác định một số loại lợi ích của AI, được phân loại thành "cứng" và "mềm":

Lợi ích cứng:

• Giảm chi phí
• Tránh chi phí
• Sự hài lòng của khách hàng
• Sự tuân thủ
• Giảm thiểu rủi ro
• Giảm thiểu tổn thất
• Giảm thiểu tổn thất doanh thu
• Tạo doanh thu

Lợi ích mềm:

• Thay đổi văn hóa
• Lợi thế cạnh tranh
• Hiệu ứng hào quang
• Cho phép các lợi ích khác
• Cho phép chuyển đổi số

‍

‍

‍

Các phương pháp tiếp cận kỹ thuật để triển khai AI

‍

Các loại giải pháp:

Burgess trình bày ba cách tiếp cận chính để triển khai AI:

1. Phần mềm AI có sẵn - Giải pháp đóng gói sẵn
2. Nền tảng AI - Được hỗ trợ bởi các công ty công nghệ lớn
3. Phát triển AI tùy chỉnh - Giải pháp được thiết kế riêng

Đối với những bước đầu tiên, ông đề xuất nên cân nhắc:

• Bằng chứng khái niệm (PoC)
• Nguyên mẫu
• Sản phẩm khả thi tối thiểu (MVP)
• Kiểm định giả định rủi ro nhất (RAT)
• Phi công

Những thay đổi:

Kể từ năm 2018, chúng ta đã chứng kiến:

• Dân chủ hóa các công cụ AI với các giải pháp không cần mã/ít mã
• Sự cải thiện đáng kể của nền tảng AI đám mây
• Sự phát triển của AI tạo sinh và các mô hình như GPT, DALL-E, v.v.
• Sự trỗi dậy của các giải pháp AutoML tự động hóa các phần của quy trình khoa học dữ liệu

Những cân nhắc về rủi ro và thách thức

‍

Những rủi ro của trí tuệ nhân tạo:

Burgess dành hẳn một chương để nói về những rủi ro của AI, nhấn mạnh:

1. Chất lượng dữ liệu
2. Thiếu minh bạch - Bản chất "Hộp đen" của thuật toán
3. Những thành kiến không chủ ý
4. Sự ngây thơ của AI - Giới hạn của sự hiểu biết theo ngữ cảnh
5. Quá phụ thuộc vào AI
6. Chọn sai công nghệ
7. Hành vi độc hại

Sự phát triển từ năm 2018 đến năm 2025:

Kể từ khi cuốn sách được viết:

• Mối lo ngại về sự thiên vị của thuật toán đã trở thành một vấn đề quan trọng (đang chờ điều tra thêm)
• An ninh AI đã trở nên quan trọng khi các mối đe dọa gia tăng
• Quy định về AI đã nổi lên như một yếu tố quan trọng
• Rủi ro của deepfake và thông tin sai lệch AI tạo ra đã trở nên đáng kể
• Mối lo ngại về quyền riêng tư đã gia tăng khi AI được sử dụng rộng rãi hơn

Xây dựng một tổ chức AI hiệu quả

‍

Trích từ cuốn sách của Burgess (2018):

Burgess đề xuất:

• Xây dựng hệ sinh thái AI với các nhà cung cấp và đối tác
• Thành lập một Trung tâm Xuất sắc (CoE) với các đội ngũ chuyên trách
• Hãy xem xét các vai trò như Giám đốc dữ liệu (CDO) hoặc Giám đốc tự động hóa (CAO)

Sự phát triển từ năm 2018 đến năm 2025:

Kể từ đó:

• Vai trò của Giám đốc AI (CAIO) đã trở nên phổ biến
• AI hiện nay thường được tích hợp trên toàn tổ chức thay vì bị cô lập trong một CoE
• Việc dân chủ hóa AI đã dẫn đến các mô hình hoạt động phân tán hơn
• Tầm quan trọng của kiến thức về AI đối với tất cả nhân viên đã xuất hiện

Phần kết luận

Trích từ cuốn sách của Burgess (2018):

Burgess kết luận với tầm quan trọng của:

• Đừng tin vào những lời quảng cáo thổi phồng mà hãy tập trung vào những vấn đề kinh doanh thực tế
• Bắt đầu hành trình AI của bạn càng sớm càng tốt
• Bảo vệ tương lai cho doanh nghiệp của bạn thông qua việc hiểu biết về AI
• Áp dụng cách tiếp cận cân bằng giữa chủ nghĩa lạc quan và chủ nghĩa hiện thực

Sự phát triển từ năm 2018 đến năm 2025:

Lời khuyên của Burgess "đừng tin vào những lời quảng cáo thổi phồng" vẫn cực kỳ đúng đắn vào năm 2025, đặc biệt là với sự cường điệu xung quanh AI tạo sinh. Tuy nhiên, tốc độ áp dụng AI đã trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, và các công ty chưa bắt đầu hành trình AI hiện đang gặp bất lợi đáng kể so với những công ty đã làm theo lời khuyên của Burgess là bắt đầu sớm (vào năm 2018!).

‍

Bối cảnh AI vào năm 2025 phức tạp hơn, trưởng thành hơn và tích hợp nhiều hơn vào chiến lược kinh doanh so với bất kỳ ai có thể dự đoán vào năm 2018, nhưng các nguyên tắc cốt lõi về liên kết chiến lược, tạo giá trị và quản lý rủi ro mà Burgess đã vạch ra vẫn còn giá trị một cách đáng ngạc nhiên.