AI đang thành công ở đâu ngày nay
AI hiện tại chưa viết tiểu thuyết hay điều hành doanh nghiệp, nhưng thành công của nó vẫn có giá trị. Nó tăng cường nỗ lực của con người chứ không phải thay thế.
Trong mã hóa, các công cụ AI cải thiện tốc độ hoàn thành nhiệm vụ lên 55% và tăng chất lượng mã lên 82% . Trong các ngành, AI tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại — email, báo cáo, phân tích dữ liệu — giải phóng mọi người để tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.
Tác động này không dễ dàng có được. Mọi vấn đề về AI đều là vấn đề về dữ liệu. Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc khiến AI hoạt động đáng tin cậy vì dữ liệu của họ bị kẹt trong các silo, tích hợp kém hoặc đơn giản là không sẵn sàng cho AI. Việc làm cho dữ liệu có thể truy cập và sử dụng được đòi hỏi nhiều nỗ lực, đó là lý do tại sao việc bắt đầu từ quy mô nhỏ là rất quan trọng.
Trí tuệ nhân tạo tạo ra hoạt động tốt nhất khi là một cộng tác viên, không phải là sự thay thế. Cho dù là soạn thảo email, tóm tắt báo cáo hay tinh chỉnh mã, AI có thể giảm tải và mở khóa năng suất. Chìa khóa là bắt đầu nhỏ, giải quyết các vấn đề thực tế và xây dựng từ đó.
Một khuôn khổ để quyết định bắt đầu với AI tạo sinh ở đâu
Mọi người đều nhận ra tiềm năng của AI , nhưng khi phải đưa ra quyết định nên bắt đầu từ đâu, họ thường cảm thấy bối rối vì có quá nhiều lựa chọn.
Đó là lý do tại sao việc có một khuôn khổ rõ ràng để đánh giá và ưu tiên các cơ hội là điều cần thiết. Nó mang lại cấu trúc cho quá trình ra quyết định, giúp doanh nghiệp cân bằng các đánh đổi giữa giá trị kinh doanh, thời gian đưa ra thị trường, rủi ro và khả năng mở rộng.
Khung này dựa trên những gì tôi học được khi làm việc với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, kết hợp những hiểu biết thực tế với các phương pháp đã được chứng minh như tính điểm RICE và phân tích chi phí-lợi ích, để giúp các doanh nghiệp tập trung vào những gì thực sự quan trọng: Mang lại kết quả mà không phức tạp không cần thiết.
Tại sao cần một khuôn khổ mới?
Tại sao không sử dụng các khuôn khổ hiện có như RICE?
Mặc dù hữu ích, nhưng chúng không hoàn toàn tính đến bản chất ngẫu nhiên của AI. Không giống như các sản phẩm truyền thống có kết quả có thể dự đoán được, AI vốn không chắc chắn. “Phép thuật AI” nhanh chóng biến mất khi nó thất bại, tạo ra kết quả tồi, củng cố thành kiến hoặc hiểu sai ý định. Đó là lý do tại sao thời gian đưa ra thị trường và rủi ro là rất quan trọng. Khung này giúp chống lại thành kiến, ưu tiên các dự án có khả năng thành công và rủi ro có thể quản lý được.
Bằng cách điều chỉnh quy trình ra quyết định của bạn để tính đến các yếu tố này, bạn có thể đặt ra kỳ vọng thực tế, ưu tiên hiệu quả và tránh những cạm bẫy của việc theo đuổi các dự án quá tham vọng. Trong phần tiếp theo, tôi sẽ phân tích cách thức hoạt động của khuôn khổ và cách áp dụng nó vào doanh nghiệp của bạn.
Khung: Bốn chiều cốt lõi
- Giá trị kinh doanh :
- Tác động là gì? Bắt đầu bằng cách xác định giá trị tiềm năng của ứng dụng. Nó sẽ làm tăng doanh thu, giảm chi phí hay nâng cao hiệu quả? Nó có phù hợp với các ưu tiên chiến lược không? Các dự án có giá trị cao giải quyết trực tiếp các nhu cầu kinh doanh cốt lõi và mang lại kết quả có thể đo lường được.
- Thời gian đưa ra thị trường :
- Dự án này có thể được triển khai nhanh như thế nào? Đánh giá tốc độ bạn có thể chuyển từ ý tưởng sang triển khai. Bạn có dữ liệu, công cụ và chuyên môn cần thiết không? Công nghệ có đủ trưởng thành để thực hiện hiệu quả không? Việc triển khai nhanh hơn sẽ giảm rủi ro và mang lại giá trị sớm hơn.
- Rủi ro :
- Điều gì có thể xảy ra sai?: Đánh giá rủi ro thất bại hoặc kết quả tiêu cực. Điều này bao gồm rủi ro kỹ thuật (AI có mang lại kết quả đáng tin cậy không?), rủi ro áp dụng (người dùng có chấp nhận công cụ không?) và rủi ro tuân thủ (có mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu hoặc quy định không?). Các dự án có rủi ro thấp hơn phù hợp hơn cho những nỗ lực ban đầu. Hãy tự hỏi nếu bạn chỉ có thể đạt được độ chính xác 80%, thì điều đó có ổn không?
- Khả năng mở rộng (khả năng tồn tại lâu dài) :
- Giải pháp có thể phát triển cùng doanh nghiệp của bạn không? Đánh giá xem ứng dụng có thể mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu kinh doanh trong tương lai hay xử lý nhu cầu cao hơn không. Xem xét tính khả thi lâu dài của việc duy trì và phát triển giải pháp khi yêu cầu của bạn tăng lên hoặc thay đổi.
Ghi điểm và ưu tiên
Mỗi dự án tiềm năng được chấm điểm theo bốn chiều này bằng thang điểm đơn giản từ 1-5:
- Giá trị kinh doanh: Dự án này có tác động như thế nào?
- Thời gian đưa sản phẩm ra thị trường: Việc triển khai có thực tế và nhanh chóng không?
- Rủi ro: Mức độ rủi ro có thể quản lý được đến đâu? (Điểm rủi ro càng thấp thì càng tốt.)
- Khả năng mở rộng: Ứng dụng có thể phát triển và tiến hóa để đáp ứng nhu cầu trong tương lai không?
Để đơn giản, bạn có thể sử dụng kích thước áo phông (nhỏ, vừa, lớn) để ghi số đo thay vì số lượng.
Tính điểm ưu tiên
Sau khi bạn đã định cỡ hoặc chấm điểm từng dự án trên bốn chiều, bạn có thể tính điểm ưu tiên:
Tại đây, α ( tham số trọng số rủi ro ) cho phép bạn điều chỉnh mức độ rủi ro ảnh hưởng đến điểm số:
- α=1 (mức độ chấp nhận rủi ro tiêu chuẩn): Rủi ro được cân bằng với các chiều khác. Điều này lý tưởng cho các tổ chức có kinh nghiệm về AI hoặc những tổ chức muốn cân bằng rủi ro và phần thưởng.
- α> (các tổ chức sợ rủi ro): Rủi ro có ảnh hưởng lớn hơn, phạt nặng hơn các dự án có rủi ro cao. Điều này phù hợp với các tổ chức mới làm quen với AI, hoạt động trong các ngành được quản lý hoặc trong môi trường mà các sự cố có thể gây ra hậu quả đáng kể. Các giá trị được khuyến nghị: α=1,5 đến α=2
- α<1 (phương pháp rủi ro cao, phần thưởng cao): Rủi ro có ảnh hưởng ít hơn, ủng hộ các dự án tham vọng, phần thưởng cao. Điều này dành cho các công ty thoải mái với thử nghiệm và khả năng thất bại. Các giá trị được đề xuất: α=0,5 đến α=0,9
Bằng cách điều chỉnh α, bạn có thể điều chỉnh công thức ưu tiên để phù hợp với khả năng chịu rủi ro và mục tiêu chiến lược của tổ chức.
Công thức này đảm bảo rằng các dự án có giá trị kinh doanh cao, thời gian đưa ra thị trường hợp lý và khả năng mở rộng — nhưng rủi ro có thể kiểm soát được — sẽ được ưu tiên hàng đầu.
Áp dụng khuôn khổ: Một ví dụ thực tế
Hãy cùng tìm hiểu cách một doanh nghiệp có thể sử dụng khuôn khổ này để quyết định nên bắt đầu dự án AI thế hệ nào . Hãy tưởng tượng bạn là một công ty thương mại điện tử cỡ vừa đang tìm cách tận dụng AI để cải thiện hoạt động và trải nghiệm của khách hàng.
Bước 1: Lên ý tưởng về các cơ hội
Xác định các điểm kém hiệu quả và cơ hội tự động hóa, cả bên trong và bên ngoài. Sau đây là kết quả của phiên họp động não:
- Cơ hội nội bộ :
- Tự động tóm tắt cuộc họp nội bộ và các mục hành động.
- Tạo mô tả sản phẩm cho hàng tồn kho mới.
- Tối ưu hóa dự báo bổ sung hàng tồn kho.
- Thực hiện phân tích tình cảm và chấm điểm tự động cho đánh giá của khách hàng.
- Cơ hội bên ngoài :
- Tạo các chiến dịch tiếp thị qua email được cá nhân hóa.
- Triển khai chatbot để giải đáp thắc mắc của khách hàng.
- Tạo phản hồi tự động cho đánh giá của khách hàng.
Bước 2: Xây dựng ma trận quyết định
Đánh giá từng cơ hội bằng bốn chiều: Giá trị kinh doanh, thời gian đưa ra thị trường, rủi ro và khả năng mở rộng. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ giả định giá trị trọng số rủi ro là α=1. Chỉ định điểm (1-5) hoặc sử dụng kích thước áo phông (nhỏ, trung bình, lớn) và chuyển đổi chúng thành giá trị số.
Bước 3: Xác thực với các bên liên quan
Chia sẻ ma trận quyết định với các bên liên quan chính để thống nhất về các ưu tiên. Điều này có thể bao gồm các nhà lãnh đạo từ bộ phận tiếp thị, vận hành và hỗ trợ khách hàng. Kết hợp ý kiến đóng góp của họ để đảm bảo dự án đã chọn phù hợp với các mục tiêu kinh doanh và có sự đồng thuận.
Bước 4: Triển khai và thử nghiệm
Bắt đầu từ quy mô nhỏ là rất quan trọng, nhưng thành công phụ thuộc vào việc xác định các số liệu rõ ràng ngay từ đầu. Nếu không có chúng, bạn không thể đo lường giá trị hoặc xác định nơi cần điều chỉnh.
- Bắt đầu nhỏ : Bắt đầu bằng bằng chứng khái niệm (POC) để tạo mô tả sản phẩm. Sử dụng dữ liệu sản phẩm hiện có để đào tạo mô hình hoặc tận dụng các công cụ được xây dựng sẵn. Xác định tiêu chí thành công ngay từ đầu — chẳng hạn như thời gian tiết kiệm được, chất lượng nội dung hoặc tốc độ ra mắt sản phẩm mới.
- Đo lường kết quả : Theo dõi các số liệu chính phù hợp với mục tiêu của bạn. Đối với ví dụ này, hãy tập trung vào:
- Hiệu quả: Nhóm nội dung tiết kiệm được bao nhiêu thời gian so với công việc thủ công?
- Chất lượng: Mô tả sản phẩm có nhất quán, chính xác và hấp dẫn không?
- Tác động đến doanh nghiệp: Tốc độ hoặc chất lượng được cải thiện có dẫn đến hiệu suất bán hàng tốt hơn hay mức độ tương tác của khách hàng cao hơn không?
- Giám sát và xác thực : Theo dõi thường xuyên các số liệu như ROI, tỷ lệ áp dụng và tỷ lệ lỗi. Xác thực rằng kết quả POC phù hợp với kỳ vọng và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết. Nếu một số khu vực hoạt động kém, hãy tinh chỉnh mô hình hoặc điều chỉnh quy trình làm việc để giải quyết các khoảng cách đó.
- Lặp lại : Sử dụng các bài học kinh nghiệm từ POC để tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn. Ví dụ, nếu dự án mô tả sản phẩm hoạt động tốt, hãy mở rộng giải pháp để xử lý các chiến dịch theo mùa hoặc nội dung tiếp thị liên quan. Mở rộng từng bước đảm bảo bạn tiếp tục cung cấp giá trị trong khi giảm thiểu rủi ro.
Bước 5: Xây dựng chuyên môn
Rất ít công ty bắt đầu với chuyên môn sâu về AI — và điều đó không sao cả. Bạn xây dựng nó bằng cách thử nghiệm. Nhiều công ty bắt đầu với các công cụ nội bộ nhỏ, thử nghiệm trong môi trường rủi ro thấp trước khi mở rộng quy mô.
Cách tiếp cận dần dần này rất quan trọng vì thường có rào cản về lòng tin đối với các doanh nghiệp cần phải vượt qua. Các nhóm cần tin rằng AI đáng tin cậy, chính xác và thực sự có lợi trước khi họ sẵn sàng đầu tư sâu hơn hoặc sử dụng nó ở quy mô lớn. Bằng cách bắt đầu nhỏ và chứng minh giá trị gia tăng, bạn xây dựng được lòng tin đó đồng thời giảm rủi ro cam kết quá mức cho một sáng kiến lớn, chưa được chứng minh.
Mỗi thành công sẽ giúp nhóm của bạn phát triển chuyên môn và sự tự tin cần thiết để giải quyết các sáng kiến AI lớn hơn và phức tạp hơn trong tương lai.
Kết thúc
Bạn không cần phải đun sôi đại dương bằng AI. Giống như việc áp dụng đám mây, hãy bắt đầu nhỏ, thử nghiệm và mở rộng quy mô khi giá trị trở nên rõ ràng.
AI nên áp dụng cùng một cách tiếp cận: bắt đầu nhỏ, học hỏi và mở rộng quy mô. Tập trung vào các dự án mang lại chiến thắng nhanh chóng với rủi ro tối thiểu. Sử dụng những thành công đó để xây dựng chuyên môn và sự tự tin trước khi mở rộng sang những nỗ lực tham vọng hơn.
Gen AI có tiềm năng chuyển đổi doanh nghiệp, nhưng thành công cần có thời gian. Với việc ưu tiên, thử nghiệm và lặp lại một cách chu đáo, bạn có thể tạo ra động lực và tạo ra giá trị lâu dài.
