Chúng ta đã nghe nói rất nhiều về chuyển đổi số (DX), và một trong những lĩnh vực trọng tâm cốt lõi và là động lực chính cho chuyển đổi số trong doanh nghiệp : Trí tuệ nhân tạo (AI). AI đã trở thành một người hỗ trợ tuyệt vời cho các doanh nghiệp trải qua chuyển đổi số. Không có gì ngạc nhiên khi số lượng doanh nghiệp áp dụng AI đã tăng 270% trong 4 năm qua (và tăng gấp ba lần trong năm qua!), Theo ghi nhận của Gartner .
Mặc dù không có nghi ngờ rằng tiềm năng của công nghệ này trong tương lai, nhưng nó vẫn còn chưa được khai thác triệt để tại thời điểm hiện tại.
Nếu bạn đang muốn biến AI thành một phần của chiến lược kỹ thuật số của mình, hãy tiếp tục đọc. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các lợi ích và các case study trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số cũng như check list giúp Doanh nghiệp có thể lên kế hoạch triển khai AI trong tương lai.
Tại sao tổ chức của bạn nên áp dụng công nghệ AI ?
Theo nghiên cứu của Deloitte , có một số lợi thế lớn cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp:
- tăng cường các sản phẩm hiện có và tạo ra những sản phẩm mới;
- tăng hiệu quả của các quy trình nội bộ;
- cho phép hỗ trợ dữ liệu, đưa ra quyết định;
- tối ưu hóa các hoạt động bên ngoài;
- phân bổ nguồn lực thích hợp (giải phóng nhân viên khỏi các nhiệm vụ thường xuyên) (bằng công cụ RPA)
Tất cả những điều này dẫn đến một lợi ích nữa, một lợi ích quan trọng nhất: các doanh nghiệp áp dụng công nghệ AI có được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ còn lại trên thị trường.
Những thách thức chính để áp dụng trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp
Mặc dù có nhiều lợi ích, có một số yếu tố chính có thể làm chậm việc áp dụng trí tuệ nhân tạo cho doanh nghiệp.
Cụ thể, liệt kê các thách thức sau đây cho việc áp dụng AI:
- Dữ liệu không đầy đủ : Phải mất rất nhiều dữ liệu để đào tạo từng thuật toán Machine Learning và đưa AI vào cuộc sống. Do đó, trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp cần tìm cách cung cấp thêm dữ liệu hoặc đối mặt với thách thức về cấu trúc và xử lý dữ liệu mà họ đã tích lũy trong nhiều năm.
- Nguồn nhân lực khan hiếm : Như với hầu hết các kỹ năng kỹ thuật số mà các tổ chức yêu cầu cho sự chuyển đổi của họ, nguồn nhân lực AI và ML có thể khó tìm thấy. Cụ thể, hơn một nửa các tổ chức được O’Reilly khảo sát hiện đang cần các chuyên gia ML và các nhà khoa học dữ liệu.
- Văn hóa công ty : Từ việc khiến các giám đốc điều hành mua lại ý tưởng và thiết lập một cấu trúc quản lý rõ ràng trong quy trình R & D, đến việc hướng dẫn nhân viên của bạn cách tích hợp các giải pháp AI vào các hoạt động hàng ngày của họ. Có rất nhiều thách thức về văn hóa đối với việc áp dụng AI trong doanh nghiệp.
- Những thách thức trong việc xác định các case study của AI : Như với bất kỳ công nghệ tiên tiến nào, các giải pháp AI thường được xem là được thổi phồng và đánh giá quá cao. Do đó, nhiều tổ chức sẽ thực hiện chúng chỉ để theo kịp thời đại, không có chiến lược rõ ràng hoặc bất kỳ case study thực tế nào trong tâm trí.
Chúng ta thường quên những rào cản đối với chuyển đổi số cũng có thể cản trở việc áp dụng trí tuệ nhân tạo cho doanh nghiệp :
- các vấn đề về tích hợp giữa các hệ thống và trang bị thêm các giải pháp kỹ thuật số vào các hệ thống hiện có;
- thiếu sự lãnh đạo và hỗ trợ tổ chức cho việc chuyển đổi;
- bảo mật và tuân thủ dữ liệu (đặc biệt là quy định mới GDPR ).
4 case study trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số
Như đã đề cập ở trên, việc tìm kiếm một ứng dụng thực tế cho AI là một trong những lý do khiến nhiều tổ chức ngần ngại áp dụng công nghệ này. Để giúp bạn tìm các case study phù hợp trong tổ chức của mình, hãy xem trí tuệ nhân tạo đang tác động đến nơi làm việc của doanh nghiệp ngày nay và cách nó giúp biến đổi nó.
Dưới đây là bốn lĩnh vực cải tiến tiềm năng mà một doanh nghiệp có thể được nhiều lợi ích khi kết hợp AI vào chuyển đổi số:
Tăng trải nghiệm khách hàng
Các tổ chức kỹ thuật số là khách hàng trung tâm, trước hết. Do đó, việc cải thiện trải nghiệm khách hàng của bạn nên được đặt lên hàng đầu trong chương trình chuyển đổi số của bạn.
AI và công nghệ máy học cung cấp rất nhiều cơ hội để làm điều đó. Mang lại trải nghiệm có ý nghĩa, được cá nhân hóa, điều chỉnh sản phẩm của bạn để phù hợp hơn với nhu cầu cụ thể của khách hàng, thu hút họ ở mức độ sâu sắc hơn, cá nhân hơn – tất cả những điều này có thể đạt được thông qua AI.
Các case study thực tế trong lĩnh vực này rất đa dạng, từ tìm nguồn cung ứng hiểu biết sâu sắc về những gì khách hàng nghĩ về công ty của bạn (sử dụng phân tích tình cảm) để thực hiện các giải pháp cụ thể để phục vụ khách hàng tốt hơn, như chatbot hoặc công cụ đề xuất cung cấp nội dung phù hợp và trải nghiệm cá nhân hóa.
Tăng năng suất của nhân viên
Tối ưu hóa quy trình là cách quan trọng nhất mà AI có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn. Bằng cách sử dụng tự động hóa, bạn có thể phân bổ tốt hơn các nguồn lực của mình để đưa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian vào chế độ lái tự động. Do đó, nhân viên của bạn có thể tiết kiệm thời gian của họ và tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn trong khi cái gọi là “lực lượng lao động kỹ thuật số” sẽ đảm nhiệm các quy trình thông thường.
Có hàng tá quy trình và hoạt động có thể được sắp xếp hợp lý thông qua việc sử dụng AI và tự động hóa robot: từ tiếp thị, bán hàng và hỗ trợ khách hàng, đến các nhiệm vụ kế toán và hành chính.
Bạn cũng nên nghĩ đến một số case study AI cụ thể trong ngành dọc, ví dụ: quản lý chuỗi cung ứng trong Thương mại điện tử, bảo trì dự đoán trong sản xuất, phát hiện gian lận trong lĩnh vực tài chính, v.v.
Tăng cường an ninh mạng
Machine Learning là một trong những công nghệ chính cho phép các tổ chức phát hiện hành vi nguy hiểm và sự bất thường có thể là dấu hiệu của vi phạm an ninh.
Thêm vào đó, nó cũng mang lại lợi thế cạnh tranh so với các giải pháp bảo mật do con người điều khiển: các hệ thống dựa trên thuật toán đáng tin cậy hơn trong khi một người có thể mắc lỗi hoặc bỏ lỡ những sai lệch nhỏ nhất so với định mức.
Trường hợp sử dụng này thường được áp dụng để xác minh các hoạt động tài chính trong ngân hàng, nhưng cũng có thể giúp các tổ chức ứng phó kịp thời với các sự cố, giảm thiểu downtime và cải thiện bảo mật dữ liệu nói chung.
Hỗ trợ ra quyết định cho doanh nghiệp
Các công nghệ AI có thể đưa hàng tấn dữ liệu mà tổ chức của bạn tạo ra mỗi ngày để sử dụng tốt. Bằng cách sử dụng các thuật toán Machine Learning, bạn có thể xác định các mẫu cụ thể, cung cấp những hiểu biết có thể hành động về hiệu suất kinh doanh, rủi ro tiềm ẩn và cơ hội của bạn.
Điều này có nghĩa là bạn sẽ có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu được thông báo, quản lý tốt hơn KPI của mình và xác định các tắc nghẽn tiềm ẩn trước khi chúng xuất hiện, do đó giảm thiểu rủi ro kinh doanh.
Ngoài việc dự đoán kết quả của mỗi quyết định, các hệ thống AI tiên tiến cũng có thể áp dụng cách tiếp cận theo quy định và đề xuất các hành động cụ thể để bạn đạt được kết quả cần thiết.
Tổ chức của bạn đã sẵn sàng cho chuyển đổi số thông qua AI chưa ?
Chuyển đổi AI và kỹ thuật số đi đôi với nhau. Vì vậy, nếu bạn đang có kế hoạch làm cho doanh nghiệp của bạn sẵn sàng trong tương lai và thiết lập một khóa học về số hóa, rất có thể bạn sẽ cần phải xem xét áp dụng AI.
Đó là lý do tại sao bạn cần đảm bảo chiến lược chuyển đổi số của mình bao gồm một số điểm nhất định có thể rất quan trọng cho việc áp dụng AI của bạn.
Cụ thể, để đặt nền tảng vững chắc cho việc triển khai AI trong tương lai, hãy xem xét 5 bước sau:
- Đánh giá tình trạng hiện tại của hệ thống kinh doanh của bạn, Pain points và các tắc nghẽn về hiệu suất, cũng như khả năng tích hợp.
- Xem xét chiến lược chuyển đổi số của bạn, nói chung, để đảm bảo rằng nó đã sẵn sàng cho AI.
- Thiết lập thực hành quản trị dữ liệu rõ ràng: đảm bảo bạn có sẵn dữ liệu cần thiết và bạn có quyền hợp pháp để sử dụng dữ liệu đó.
- Xác định các case study cụ thể và xác định các mục tiêu chính để áp dụng AI trong quá trình chuyển đổi của bạn.
- Phân bổ đủ nguồn lực, cả tiền tệ và con người, để xử lý việc thực hiện.
Nguồn : dzone.com
