Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhìn thấy nhiều lợi ích ở Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), bao gồm những phương pháp mới để tiết kiệm chi phí, phục vụ khách hàng và tìm ra những gì cần phát triển. Tuy nhiên thông thường, điều khó khăn hơn là quyết định làm thế nào để áp dụng AI, vì vấn đề này sẽ đặt ra một loạt các câu hỏi về chi phí, tính toàn vẹn của dữ liệu, độ dài của dựa án và các vấn đề tương tự về việc lập kế hoạch và triển khai.

Đây là những vấn đề quan trọng đối với các CIO quan tâm đến việc triển khai và sử dụng CNTT tại doanh nghiệp của họ. Tuy nhiên, bạn có thể tiếp cận sự phức tạp một cách đơn giản hơn này bằng cách chia nó thành ba lĩnh vực khác nhau: Tự động hóa sớm, Học tập và làm việc và Chế độ xem hệ thống.

Đầu tiên, chúng ta có một vài tin tốt dành cho những người nghĩ rằng AI là một hứa hẹn xa vời, vẫn còn đang ở trong phòng thí nghiệm và không an toàn cho công việc. Trên thực tế, AI xuất hiện ở rất nhiều nơi và hầu như tất cả mọi người ở nơi làm việc của bạn đang sử dụng nó hằng ngày. Mọi người làm việc với AI khi họ tìm kiếm trên Google, sử dụng Google Photos, Google Translate hay tính năng tự động hoàn thành trong Google Docs và nhiều ứng dụng khác. AI cũng được tích hợp trong sản phẩm của nhiều doanh nghiệp.

“IDC báo cáo rằng thị trường phần mềm, phần cứng và dịch vụ AI dự kiến sẽ vượt qua mốc 500 tỷ USD vào năm 2023.”

Ngoài ra, có một điều ngày càng rõ ràng rằng AI có thể được điều chỉnh như một quy trình đạo đức, không chỉ là sản phẩm thanh toán một lần (mặc dù có nhiều người đề xuất điều này). Trong một cuộc gọi thu nhập gần đây, CEO Sundar Pichai của Alphabet nhấn mạnh rằng “các khoản đầu tư vào AI sẽ trở thành chìa khóa” cho các chiến lược ngắn hạn, với các kỹ thuật mới giúp đào tạo và xây dựng AI nhanh chóng và dễ dàng hơn cho một số mục đích sử dụng. Ngoài ra, ông cũng cho biết công ty họ đang cung cấp “thông tin chi tiết, công cụ mới và tự động hóa” dựa trên AI cho các khách hàng quảng cáo của mình. Điều nổi bật ở đây là cách phát triển AI trong một lĩnh vực có thể kéo theo sự tăng trưởng ở nhiều lĩnh vực khác.

Vậy thì, làm thế nào để một nhà lãnh đạo CNTT thúc đẩy một quá trình làm việc như thế này cho các bên liên quan của họ? Đó chính là bằng cách dẫn dắt mọi người vượt qua các giai đoạn Nhận thức, Học hỏi và Mở rộng.

Nhận thức: Tự động hóa sớm

AI hướng tới người tiêu dùng (Consumer-facing AI) đặc biệt mạnh mẽ trong các chức năng giao tiếp như nhận dạng giọng nói, dịch thuật và các mẹo soạn thảo. Các ứng dụng kinh doanh cũng tương tự: Một trong những phiên bản đầu tiên hiệu quả nhất của AI ở nơi làm việc là Contact Center AI (CCAI), quản lý các giao tiếp cơ bản với khách hàng, tự động trả lời các câu hỏi phổ biến và ưu tiên các cuộc gọi yêu cầu sự hỗ trợ của con người. Nó đang làm được những gì mà tự động hóa luôn làm tốt: tự động hóa những tác vụ thuộc lòng và giúp con người tập trung vào các tác vụ quan trọng hơn. CCAI được sử dụng bởi các chính phủ, nhà bán lẻ, công ty viễn thông và những doanh nghiệp khác, trong nhiều trường hợp sử dụng.

Sản phẩm này và những sản phẩm tương tự tập trung vào xử lý ngôn ngữ – chẳng hạn như DocAI để trích xuất thông tin từ các văn bản như hóa đơn, biên lai hoặc AI để trích xuất nội dung từ các hợp đồng kinh doanh – mang lại rất nhiều lợi ích. Lợi ích đầu tiên chính là khoản đầu tư tương đối dễ kiểm soát, và thành quả rõ ràng. Đặc biệt, trong trường hợp của các trung tâm liên hệ, việc tự động hóa làm giảm sự căng thẳng, xây dựng được lòng trung thành của nhân viên và giảm thiểu sự bất mãn trong lĩnh vực có tỷ lệ nhân viên nghỉ việc cao.

Có lẽ điều tốt nhất là tạo nên sự quan tâm đến các dịch vụ AI cơ bản cho doanh nghiệp ngay bây giờ, có nghĩa là mọi người sẽ tham gia vào việc học nhiều hơn vì họ thấy được những lợi ích ban đầu và sẽ hứng thú về những kết quả khác có thể đạt được trong tương lai.

Học tập: Yếu tố con người

Không có gì đáng ngạc nhiên trước việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) trong các sản phẩm AI “đã xuất xưởng” có thể được sử dụng ở các cấp độ rất phức tạp. Chẳng hạn như Twitter đã xử lý 400 tỷ sự kiện khác nhau trong thời gian thực mỗi ngày và nhân viên của họ thực hiện các truy vấn này bằng cách sử dụng NLP nâng cao để trả lời các câu hỏi và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Ta có thể thấy rõ ràng một khoảng cách rất lớn giữa Call Center AI và việc xử lý 400 tỷ sự kiện mỗi ngày của Twitter, nhưng nhiều người lại không nhận thấy khoảng cách đó đang thu hẹp nhanh như thế nào. Hãy xem có bao nhiêu sản phẩm, đối tác và tài nguyên huấn luyện đã xuất hiện trong vài năm qua. Khoảng cách đó có ý nghĩa mới mẻ, trong cả giới hạn phương tiện của AI (chẳng hạn như tập dữ liệu lớn, thuật toán tốt và tính toán đầy đủ) và giá trị của AI.

Khi AI được tích hợp càng nhiều vào các công cụ doanh nghiệp tiêu chuẩn như bảng tính và công cụ phân tích, thì việc sử dụng AI dễ dàng hơn sẽ càng trở thành một kỹ năng trong tầm tay đối với nhiều người (ngay cả khi ứng dụng cuối trở nên phức tạp hơn, có nghĩa là quá trình dễ sử dụng này sẽ tiếp tục trong một thời gian).

Nhu cầu về kỹ năng AI mới mẻ đến mức ta không thể đáp ứng nó bằng các phương tiện giáo dục thông thường. Điều này tạo ra rất nhiều cơ hội tốt cho cả quá trình đào tạo không chuẩn và học tập tại chỗ cho lực lượng lao động. Các công ty cung cấp chương trình đào tạo kỹ năng AI có thể nâng cao lợi thế cạnh tranh cao và giữ chân nhân viên tốt hơn.

Tiện ích mở rộng: Xây dựng quan điểm hệ thống

Khi một công nghệ mới xuất hiện và trở nên phổ biến, mọi người sẽ tìm cách sử dụng mới cho nó hoặc xây dựng kết nối giữa các cách sử dụng khác nhau của nó. Điện toán mạng (Networked computing) là một ví dụ. Tuy nhiên, hãy nghĩ về cách mà xe tải và xe cứu hỏa sẽ sớm theo kịp ô tô, hay cách các dịch vụ dữ liệu trên điện thoại không dây sớm biến thành Nền kinh tế Ứng dụng. Nếu một điều gì đó hữu ích, người ta sẽ tìm cách phát triển nó.

AI sẽ phát triển như thế nào? Một kỹ sư của Google đã viết về những cách mà AI sẽ sớm thay đổi chuỗi cung ứng, thay đổi thiết kế sản phẩm và cải thiện tính bền vững. Một trong điều thú vị nhất ông đã chia sẻ chính là cách khách hàng trong lĩnh vực sản xuất nhận ra phương pháp tiết kiệm và hiểu rõ hơn về công việc của họ khi dữ liệu kiểm soát chất lượng riêng biệt được kết hợp với cái nhìn về toàn diện về hệ thống và quy trình chất lượng.

Có rất nhiều lý do để nghĩ rằng AI sẽ thúc đẩy nhiều quan điểm hệ thống như vậy. AI đã thành công trong việc thúc đẩy thu thập dữ liệu từ nhiều nơi hơn, với tần suất lớn hơn, vì điều đó mang lại những sự thật ngầm hiểu sâu sắc (đồng thời giảm chi phí thu thập dữ liệu). Ngoài ra, AI rất giỏi trong việc phát hiện các mẫu và tương tác hiện chưa được biết đến. AI cũng được sử dụng trong việc dự đoán và lập kế hoạch kịch bản, giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách tương tác của các hệ thống có quy mô lớn.

Điều này xảy ra vào thời điểm chúng ta có nhiều cách nhìn thế giới hơn: từ vệ tinh, cảm biến, mạng xã hội, v.v. Chúng ta có nhận thức rõ ràng hơn về các tương tác và có nhu cầu hiểu biết chúng, trong mọi thứ, từ khủng hoảng chuỗi cung ứng, các quy định về nguồn cung ứng cho đến nhân quyền, hoặc trong thực tế kinh doanh của việc hợp tác và phục vụ khách hàng theo mọi cách, cả trực tuyến và trong thế giới thực.

Dù là do ngẫu nhiên hay nhờ thiết kế, Kỷ nguyên AI cũng là thời đại mà các tổ chức nhìn nhận bản thân chính xác hơn với mạng lưới kết nối phong phú, những lựa chọn và hành động của họ sẽ có sức cộng hưởng lớn hơn bao giờ hết. Nhận thức đó vừa là một công cụ cạnh tranh, vừa là lời kêu gọi trách nhiệm lớn hơn, có khả năng thu hút sự trung thành của khách hàng và lực lượng lao động hơn cho những người áp dụng đúng.

Sự chuyển đổi đó sẽ không xảy ra ở mọi nơi trong một sớm một chiều, nhưng nó dường như đang diễn ra ở các công ty thuộc mọi loại hình. Xu hướng AI hỗ trợ đang được nghiên cứu và phát triển, và AI cung cấp hiểu biết phong phú hơn về thế giới cũng đang được áp dụng ngay khi có ai đó chạm vào công nghệ này, ở bất kỳ cấp độ nào họ cần.

Theo Google Cloud Blog