3 điểm cân nhắc cho các lãnh đạo khi quyết định đầu tư vào AI

Mặc dù ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã dần phổ biến trong các ngành công nghiệp như lĩnh vực tài chính, nơi thuật toán và cây quyết định (Make decision tree) từ lâu đã được sử dụng để phê duyệt hoặc từ chối các yêu cầu cho vay và yêu cầu về bảo hiểm, ngành công nghiệp sản xuất đã bắt đầu hành trình AI của mình.

Các nhà sản xuất đang chuẩn bị đầu tư rất nhiều vào AI. Theo Một nghiên cứu của IFS,  gần đây đã bỏ phiếu 600 giám đốc điều hành làm việc với ERP, Quản lý tài sản doanh nghiệp và Quản lý dịch vụ thực địa cho thấy hơn 90% đang lên kế hoạch đầu tư AI.

Decision Tree Introduction with example - GeeksforGeeks
Cây quyết định

Kết hợp với các công nghệ khác như 5G và Internet of Things (IoT), AI có tiềm năng cho phép các nhà sản xuất tạo ra nhịp điệu và phương pháp sản xuất mới. Giao tiếp thời gian thực giữa các hệ thống doanh nghiệp và thiết bị tự động có thể cho phép các công ty tự động hóa các mô hình kinh doanh khó khăn hơn, bao gồm kỹ sư đặt hàng hoặc thậm chí sản xuất tùy chỉnh.

Dưới đây là ba cân nhắc các lãnh đạo phải cân nhắc khi thực hiện đầu tư AI.

AI sẽ tác động đến lực lượng lao động của bạn như thế nào?

Nghiên cứu gần đây của IFS chỉ ra một tương lai đáng khích lệ cho một AI và nhân lực làm việc hài hòa trong sản xuất. Nghiên cứu AI của IFS đã nói ở trên cho thấy rằng những người được hỏi coi AI là con đường để tạo ra, chứ không phải là công việc: Khoảng 45% số người được hỏi cho biết họ hy vọng AI sẽ tăng số lượng nhân viên, trong khi 24% tin rằng nó sẽ không ảnh hưởng đến lực lượng lao động.

Tuy nhiên, việc đóng cửa các tổ chức sản xuất và giảm hoạt động trong COVID-19 nhấn mạnh rằng công nghệ AI ở văn phòng có lẽ không sẵn có như mong muốn và cần phải trưởng thành trước khi nó thực sự có thể cung cấp mức độ hỗ trợ vận hành tương tự như con người. Trong khi đó, AI có thể đóng vai trò chiến lược trong văn phòng hỗ trợ, lập bản đồ các kịch bản hoạt động khác nhau và hỗ trợ lập kế hoạch phục hồi từ quan điểm tài chính.

Lập kế hoạch theo kịch bản sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Điều này có liên quan khi các chính phủ trên thế giới bắt đầu dỡ bỏ các hạn chế khóa máy và các doanh nghiệp lên kế hoạch cho các chiến lược hoạt động trở lại. Những mô phỏng đó đòi hỏi rất nhiều dữ liệu nhưng sẽ được thúc đẩy bởi tối ưu hóa, phân tích dữ liệu và AI.

Và tất nhiên, vẫn có những nơi liên quan để sử dụng AI / machine learning để dự báo về tiền mặt. Tiền mặt là vua trong kinh doanh ngay bây giờ. Vì vậy, sẽ có một sự nhấn mạnh vào việc xử lý các dòng tiền, đưa vào các kỹ thuật dự đoán và lập kế hoạch kịch bản. Các doanh nghiệp sẽ bắt đầu chuẩn bị các cách để biết dòng tiền với sự chắc chắn hơn nếu đại dịch hoặc khủng hoảng tiếp theo xảy ra.

Ví dụ, vào đầu năm, cuộc trò chuyện tập trung vào các kịch bản ‘just in time‘, nhưng bây giờ trọng tâm là chắc chắn là về kế hoạch ‘what-if’ ở cấp độ chuỗi cung ứng vĩ mô, nếu chúng ta chuyển đổi sản xuất của mình từ Trung Quốc, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta gặp phải sự gián đoạn chuỗi cung ứng từ một thảm họa tự nhiên ở một quận nhất định, v.v.  Ví dụ, có thể có một tác động giá cả được tạo ra bởi một kịch bản, nhưng nếu tôi đã chia 70/30 thì sao? Điều đó sẽ làm gì với biên độ và dòng tiền của tôi?

Bạn có đang đánh giá chính xác năng suất và lợi nhuận tiềm năng của AI không?

Thật dễ dàng để các tổ chức nói rằng họ đang chuyển đổi kỹ thuật số. Họ đã mua vào buzzwords, đọc nghiên cứu, tham khảo ý kiến ​​các nhà phân tích và xem các số liệu về tiềm năng tiết kiệm chi phí và tăng trưởng doanh thu.

Nhưng chuyển đổi kỹ thuật số là thay đổi không nhỏ. Đó là một sự thay đổi hoàn toàn trong cách bạn lựa chọn, thực hiện và tận dụng công nghệ, và nó xảy ra trên toàn công ty. Điều này có nghĩa là các giám đốc sản xuất phải minh bạch khi đánh giá và truyền đạt năng suất và lợi nhuận của AI so với chi phí thay đổi kinh doanh biến đổi để tăng đáng kể tỷ suất lợi nhuận.

Khi các doanh nghiệp lần đầu tiên đầu tư vào CNTT, họ phải phát minh ra các số liệu mới gắn liền với các lợi ích như hoàn thành quy trình nhanh hơn hoặc vòng quay hàng tồn kho và tỷ lệ hoàn thành đơn hàng cao hơn. Nhưng sản xuất là một lãnh thổ phức tạp. Một sự kết hợp của các quy trình cố thủ, chuỗi cung ứng kéo dài, khấu hao tài sản và áp lực toàn cầu ngày càng tăng khiến cho việc lập kế hoạch cho kết quả được cải thiện bên cạnh các yêu cầu hàng ngày là một triển vọng đầy thách thức.

Giám đốc điều hành và nhà cung cấp phần mềm của họ phải trải qua một quy trình nghiêm ngặt và cẩn thận để xác định các cơ hội giá trị kiếm được từ các ứng dụng AI.

Thực hiện các chiến lược kinh doanh mới sẽ đòi hỏi chi tiêu vốn và đầu tư thay đổi quy trình, sẽ cần phải được bán cho ban giám đốc, nhà đầu tư và các bên liên quan khác. Như vậy, các giám đốc điều hành phải tránh sự cám dỗ của việc cung cấp quá nhiều thông tin khi thảo luận về AI. Họ phải phân biệt giữa các kết quả gia tăng mà họ có thể mong đợi từ việc triển khai AI trong một quy trình hẹp hoặc được xác định trái ngược với cách tiếp cận có hệ thống trong toàn tổ chức của họ.

Tôi sẽ sở hữu kết quả AI như thế nào – cả tốt và xấu?

Có thể có những hậu quả có chủ đích và không lường trước được về kết quả dựa trên AI, và các tổ chức và người ra quyết định phải hiểu rằng họ sẽ chịu trách nhiệm cho cả hai. Không có gì khác ngoài những bi kịch từ tai nạn xe hơi tự lái và những cuộc đấu tranh tiếp theo sau đó là trách nhiệm pháp lý được giao không dựa trên thuật toán hoặc đầu vào của AI, mà cuối cùng là những động lực và quyết định cơ bản do con người đưa ra.

Đây là nơi ‘AI có thể giải thích’ sẽ rất quan trọng, AI tạo ra một lộ trình kiểm toán để cả trước và sau thực tế, có một sự thể hiện rõ ràng về kết quả mà thuật toán được thiết kế để đạt được và bản chất của các nguồn dữ liệu mà nó đang hoạt động . Ông Kaminski khẳng định các quyết định AI có thể giải thích phải được ghi chép chặt chẽ để đáp ứng các bên liên quan khác nhau từ luật sư đến các nhà khoa học dữ liệu cho đến các nhà quản lý cấp trung. Một luật sư có thể quan tâm đến các loại giải thích khác nhau so với một nhà khoa học máy tính, giống như một lời giải thích cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc liệu một quyết định có hợp lý hay không, có hợp pháp hay cho phép một người thách thức quyết định đó theo một cách nào đó.

Các nhà sản xuất sẽ sớm vượt qua điểm cố gắng sao chép trí thông minh của con người bằng máy móc và hướng tới một thế giới nơi máy móc hành xử theo cách mà tâm trí con người không có khả năng. Chuyển đổi kỹ thuật số thực sự thông qua AI sẽ thấy ảnh hưởng của nó trên tất cả các quy trình trong một tổ chức, tự động hóa các hệ thống và biến các tác vụ lặp đi lặp lại thành một dĩ vãng.

Mặc dù điều này sẽ làm giảm chi phí sản xuất và tăng các tổ chức giá trị có thể trả lại các đầu vào hạn chế, sự thay đổi này cũng sẽ thay đổi cách mọi người đóng góp cho ngành công nghiệp, và vai trò của luật lao động và trách nhiệm dân sự. Nhưng sẽ có những thách thức phải vượt qua, những tổ chức đạt được sự cân bằng hợp lý giữa việc nắm lấy AI và thực tế về lợi ích tiềm năng của nó – bên cạnh việc giữ cho người lao động hạnh phúc và đến lượt mình, đóng góp cho xã hội – sẽ gặt hái được những phần thưởng. Liệu bạn sẽ là một trong số họ?

Tác giả : IndustryWeek – Antony Bourne là chủ tịch của IFS Industries, lãnh đạo các bộ phận Công nghiệp và Công nghệ cao của nhà cung cấp giải pháp phần mềm doanh nghiệp toàn cầu. Antony có hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành CNTT, bao gồm làm việc trong lĩnh vực sản xuất. Trước khi gia nhập IFS năm 1997, ông đã giữ các vị trí phân tích kinh doanh với Ford Motor Co. và AlliedSignal. 

0 0 vote
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments