Đưa trí tuệ nhân tạo vào công việc

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã trải qua nhiều thăng trầm kể từ buổi ra đời vào năm 1956 tại hội nghị mùa hè tại trường Dartmouth ở Mỹ. Từ những thập niên 60 đầy lạc quan ở thế kỷ trước với những tiên đoán  hùng hồn từ những nhà khoa học được coi là cha đẻ của lĩnh vực này, như Simon tuyên bố vào năm 1965: “Máy móc trong vòng hai mươi năm nữa sẽ có khả năng làm tất cả mọi việc con người làm”, hoặc Minsky nói vào năm 1967 “Quãng một thế hệ nữa, việc tạo ra trí thông minh nhân tạo sẽ cơ bản được giải quyết” cho đến những năm 70 khi thiên hạ thất vọng tràn trề về triển vọng của trí tuệ nhân tạo; giờ đây trí tuệ nhân tạo lại một lần nữa trong giai đoạn phát triển vũ bão với những niềm tin kiên  định vào lĩnh vực này. Không giống như những miêu tả hư cấu đáng sợ về tương lai AI đang thống trị các bộ phim và tiểu thuyết và hình thành những tưởng tượng phổ biến trong dân chúng, trong thực tế, những siêu nhân rô bôt có thể sẽ không có cơ hội tồn tại và AI hiện đã thay đổi cuộc sống thường nhật của chúng ta, cải thiện phần lớn sức khỏe con người, sự an toàn và năng suất lao động cho chúng ta. Thế giới hiện nay, cả lĩnh vực công và tư nhân đang đổ rất nhiều tiền vào nghiên cứu các ứng dụng AI, ví như Hoa Kỳ với chiến lược nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo nhằm gia tăng sự thịnh vượng kinh tế trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, hậu cần, tài chính, giao thông, nông nghiệp, marketing, thông tin liên lạc… AI trước kia vốn chỉ là sân chơi của các ông lớn, giờ đây đã trở nên phổ biến và thân thiện hơn cho những doanh nghiệp nhỏ và các đơn vị khởi nghiệp. Tại Việt Nam, AI được đánh giá hiện vẫn đang ở mức rất cơ bản, là mảnh đất hứa cho các doanh nghiệp gia nhập, không chỉ IBM, Google, Amazone, Microsoft… mà một số doanh nghiệp công nghệ Việt như FPT, Viettel cũng đang nhảy vào giành thị phần trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) ở các mảng như ngân hàng, y tế, giáo dục, giao thông… Với mục tiêu đưa AI vào công việc, không chỉ cho những nhà phát triển, nhà cung cấp mà cả các doanh nghiệp mong muốn ứng dụng AI trong các hoạt động cua mình, BCG mới đây đã phát hành bài báo cáo cung cấp những hiểu biết chi tiết về nền tảng hay khối xây dựng của AI (theo cách gọi của BCG) và con đường tốt nhất để đưa AI vào trong hoạt động của doanh nghiệp. Bản báo cáo phân tích những khó khăn về quản lý sự tác động lẫn nhau giữa dữ liệu, các quy trình và công nghệ lại xảy ra trong nội bộ doanh nghiệp khi ứng dụng AI, từ đó chỉ ra rằng AI không phải là một giải pháp sẵn có, và doanh nghiệp không nên sử dụng AI như giải pháp chìa khóa trao tay để tạo lợi thế cạnh tranh cho mình. Từ những nghiên cứu và khảo sát của BCG,  những tình huống sử dụng, rút ra từ một vài lĩnh vực và liên quan đến nhiều phòng ban và quy trình khác nhau trong tổ chức từ Marketing và Bán hàng, nghiên cứu và phát triển, vận hành, mua sắm và quản lý chuỗi cung ứng, cho đến những chức năng hỗ trợ (thường mang tính tiêu chuẩn hóa) khác nhau, đã được đưa ra để minh họa mức độ phổ biến của AI và nó có thể hiệu quả thế nào khi được thiết lập phù hợp. Dẫn bài của BGC, trong lĩnh vực mua sắm và quản lý chuỗi cung ứng, tiềm năng của AI là rất lớn – bởi vì dữ liệu có kết cấu và các giao dịch lặp lại là phổ biến – nhưng phần lớn chưa được phát hiện. Máy móc ngày nay có thể đánh bại những tay chơi bài giỏi nhất thế giới và có thể mua bán chứng khoán, nhưng chúng vẫn chưa thể hiện khả năng vượt trội hơn những nhà cung cấp trong hoạt động mua sắm của doanh nghiệp – ít nhất là công khai. Chúng ta có thể ứng dụng AI trong mua sắm như Chatbot; thiết kế và đánh giá hợp đồng bán tự động; và các khuyến nghị nguồn cung dựa trên phân tích tin tức, thời tiết, mạng xã hội và nhu cầu. Hay trong lĩnh vực R&D, khi so sánh với marketing và bán hàng, R&D là lĩnh vực non trẻ hơn đối với AI. R&D sản sinh dữ liệu ít hơn nhiều dữ liệu của các chuỗi bán lẻ, và thường không thể thu được dữ liệu này một  cách kỹ thuật số. Thêm vào đó, nhiều vấn đề về R&D khá phức tạp, kỹ thuật chuyên sâu và bị ràng buộc bởi những trở ngại về khoa học khó giải quyết. Ngay cả vậy, AI vẫn có tiềm năng trong lĩnh vực này. Ví dụ, trong lĩnh vực dược phẩm sinh học, nơi R&D là nhân tố sinh lời chính, AI có thể đảo ngược xu hướng chi phí cao và thời gian phát triển dài. AI đặc biệt hữu ích trong việc phát triển các thiết kế đối với sản xuất bồi đắp, cũng được gọi là in 3D, bởi vì các quy trình định hướng thuật toán không bị giới hạn bởi các phương pháp thiết kế thông thường. Tiềm năng của AI nhìn chung là rất lớn, nhưng con đường để đưa nó vào thực tế ở đâu? Những nhà điều hành nên phân chia hành trình AI của họ thành ba bước: hình thành ý tưởng và kiểm nghiệm, thiết lập ưu tiên và triển khai các chương trình thí điểm, và nhân rộng quy mô (Xem hình 1). Ngoài ra việc thấu hiểu AI, tiến hành đánh giá tình trạng AI trong doanh nghiệp cũng như tầm nhìn cho lực lượng lao động cũng cần được đưa vào lộ trình thực hiện. Tương lai AI là bất định trong khi có thể đòi hỏi vốn đầu tư lớn. Do vậy, “CÁCH TỐT NHẤT ĐỂ CHIẾN THẮNG TÍNH BẤT ĐỊNH VỀ TƯƠNG LAI AI LÀ VẠCH KẾ HOẠCH VÀ THỬ NGHIỆM MỘT VÀI KỊCH BẢN VÀ XÂY DỰNG LỘ TRÌNH THẮT CHẶT NHỮNG SÁNG KIẾN CÁ NHÂN”. Doanh nghiệp do đó phải nghiên cứu, xem xét cẩn trọng những khía cạnh sau để đảm bảo thành công cho mình. Tư duy dài hạn: vạch kế hoạch và thử nghiệm vài kịch bản và xây dựng lộ trình thắt chặt những sáng kiến riêng. Dữ liệu: Lợi thế của dữ liệu lịch sử có thể sẽ không còn, lợi thế đặc biệt trong việc tiếp cận dữ liệu tương lai là vô cùng cần thiết. Các doanh nghiệp cần có những người điều hành thấu hiểu chiều sâu giá trị và tính sẵn có của nguồn dữ liệu trong ngành và tổ chức của họ. Kỹ năng: Khả năng quản lý các đội ngũ nhà khoa học dữ liệu và điều hành kinh doanh và tích hợp những hiểu biết và năng lực về AI vào những quy trình, sản phẩm và dịch vụ có thể là kỹ năng có giá trị trong tương lai Tổ chức: Cần xây dựng tính linh động trong tổ chức và tinh thần đội nhóm trong các phòng ban giữa con người với AI và chuyên gia của doanh nghiệp khi con người và máy móc của tổ chức làm việc ngày càng mật thiết bên nhau. Tương lai việc làm: Nhân viên cần tận dụng những sản phẩm giáo dục mới và AI để tăng tốc quá trì đào tạo lại. Tại Việt Nam, ứng dụng AI một cách phổ thông vào các doanh nghiệp có thể còn khó khăn ở hiện tại, nhưng việc này cần phải được đưa vào trong tầm nhìn dài hạn của doanh nghiệp. Trong tương lai gần, khi giá thành AI giảm đi cũng như đào tạo nguồn nhân lực cho AI trở nên phổ biến hơn, vì việc AI tham gia vào phần lớn các chức năng của doanh nghiệp là điều tất yếu. Vậy mấu chốt ở đây là gì? Doanh nghiệp Việt Nam cần chú trọng vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu để làm nền tảng cho AI, theo BCG “thu thập và xây dựng cơ sở dữ liệu tốn thời gian hơn nhiều so với việc xây dựng mô hình học máy”. Ngoài ra, sự chuẩn bị tốt nhất cho thành công dài hạn là xây dựng khả năng thay đổi. AI sẽ thay đổi cơ bản doanh nghiệp. Cơ hội tốt nhất để thành công là bỏ qua sự cường điệu và làm những việc cần thiết. Không gì có thể thay thế cho việc hành động. Để theo dõi toàn bộ bài báo “Đưa trí tuệ nhân tạo vào công việc” của BCG vui lòng liên hệ theo địa chỉ dưới đây: Công ty Đổi Mới GROUP Website: dcg-org.com 01. Ban dich pdf.Putting Artificial Intelligence to Work