Việc kinh doanh

Hướng dẫn đầu tư AI dành cho giám đốc điều hành: Hiểu về giá trị đề xuất vào năm 2025

L'AI automatizzerà 300M posti lavoro equivalenti globalmente, 92M eliminati entro 2030 (WEF), 60% lavori paesi alto reddito influenzati—ma saldo netto positivo: 170M nuovi ruoli emergeranno (+78M totale). Lavori più suscettibili: amministrativi 46% attività automatizzabili, back-office, call center, contabilità. Risultati settoriali già misurabili: finanza -40% costi operativi +40% efficienza gestione rischio, sanità -30-50% tempi diagnosi con scoperta farmaci da 5 anni a <1 anno (-60% costi), software -56% tempi sviluppo con +30-60% accelerazione time-to-market, manifattura -80% downtime con +8% profitti annui, marketing +30% conversioni con -30% costi acquisizione clienti. Polarizzazione salariale estrema: avvocati con competenze AI guadagnano +49% vs colleghi tradizionali. Italia caso demografico: gap 5.6M posti lavoro entro 2033, automazione 3.8M diventa necessità vs rischio. Competenze 2025: pensiero analitico, creatività, intelligenza sociale—94% responsabili marketing riporta impatto positivo vendite, 91% aziende con AI assumerà nel 2025. Questione centrale: non se AI sostituirà umani ma quali umani si adatteranno vs resisteranno cambiamento.

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

__wf_reserved_inherit
Việc đo lường ROI của AI đã trở nên phức tạp hơn, với các khuôn khổ cụ thể để đánh giá tác động của AI tạo sinh mà chưa tồn tại khi Burgess viết cuốn sách này.

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.

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Ảo tưởng về lý luận: Cuộc tranh luận làm rung chuyển thế giới AI

Apple công bố hai bài báo gây chấn động—"GSM-Symbolic" (tháng 10 năm 2024) và "The Illusion of Thinking" (tháng 6 năm 2025)—chứng minh cách các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) thất bại trong việc xử lý các biến thể nhỏ của các bài toán kinh điển (Tháp Hà Nội, vượt sông): "Hiệu suất giảm khi chỉ có các giá trị số bị thay đổi." Không có thành công nào trên một Tháp Hà Nội phức tạp. Nhưng Alex Lawsen (Open Philanthropy) phản bác bằng bài báo "The Illusion of the Illusion of Thinking", chứng minh phương pháp luận sai lầm: thất bại là giới hạn đầu ra token, chứ không phải sự sụp đổ của lý luận, các tập lệnh tự động phân loại sai các đầu ra một phần chính xác, một số câu đố không thể giải được về mặt toán học. Bằng cách lặp lại các bài kiểm tra với các hàm đệ quy thay vì liệt kê các bước di chuyển, Claude/Gemini/GPT đã giải được bài toán Tháp Hà Nội 15 đĩa. Gary Marcus ủng hộ luận điểm "chuyển dịch phân phối" của Apple, nhưng một bài báo về thời gian trước WWDC lại đặt ra những câu hỏi chiến lược. Ý nghĩa kinh doanh: chúng ta nên tin tưởng AI đến mức nào cho các nhiệm vụ quan trọng? Giải pháp: phương pháp tiếp cận thần kinh biểu tượng—mạng nơ-ron để nhận dạng mẫu + ngôn ngữ, hệ thống biểu tượng cho logic hình thức. Ví dụ: AI kế toán hiểu được câu hỏi "Tôi đã chi bao nhiêu cho du lịch?" nhưng SQL/tính toán/kiểm toán thuế = mã xác định.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

🤖 Tech Talk: Khi AI phát triển ngôn ngữ bí mật của chúng

Trong khi 61% mọi người đã cảnh giác với AI hiểu được, vào tháng 2 năm 2025, Gibberlink đã thu hút được 15 triệu lượt xem bằng cách trình bày một điều hoàn toàn mới: hai AI ngừng nói tiếng Anh và giao tiếp bằng âm thanh cao độ ở mức 1875-4500 Hz, con người không thể hiểu được. Đây không phải là khoa học viễn tưởng, mà là một giao thức FSK cải thiện hiệu suất lên 80%, lật đổ Điều 13 của Đạo luật AI của EU và tạo ra độ mờ đục hai lớp: các thuật toán khó hiểu phối hợp bằng các ngôn ngữ không thể giải mã. Khoa học cho thấy chúng ta có thể học các giao thức máy (như mã Morse ở tốc độ 20-40 từ/phút), nhưng chúng ta phải đối mặt với giới hạn sinh học không thể vượt qua: 126 bit/giây đối với con người so với Mbps+ đối với máy móc. Ba nghề nghiệp mới đang nổi lên—Nhà phân tích giao thức AI, Kiểm toán viên truyền thông AI và Nhà thiết kế giao diện người-AI—khi IBM, Google và Anthropic phát triển các tiêu chuẩn (ACP, A2A, MCP) để tránh hộp đen cuối cùng. Các quyết định đưa ra ngày nay về giao thức truyền thông AI sẽ định hình quỹ đạo của trí tuệ nhân tạo trong nhiều thập kỷ tới.