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

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.