Khi các doanh nghiệp đang ngày càng tăng cường đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều người bắt đầu đặt câu hỏi: Tại sao gần một nửa số tổ chức vẫn không thể mở rộng ứng dụng AI dù đầu tư lớn? Diane Gutiw, giám đốc nghiên cứu AI toàn cầu của CGI, đã đào sâu vào những yếu tố then chốt của vấn đề này.
Q1: Tại sao mặc dù đầu tư vào AI tăng lên, vẫn có 46% tổ chức không thể mở rộng công nghệ AI?
Nhiều doanh nghiệp đã đầu tư một số lượng lớn tài nguyên nhưng gặp phải rào cản khi thúc đẩy AI, một trong những lý do chính là sự tồn tại của các hệ thống di sản (Legacy Systems). Những cấu trúc công nghệ thông tin cũ này thường khó tích hợp với các công nghệ AI mới nhất, dẫn đến việc ứng dụng AI không thể liên kết một cách trơn tru với các hoạt động kinh doanh cốt lõi.
Bên cạnh đó, sự thiếu hụt nhân tài cũng là một trong những yếu tố cản trở việc mở rộng AI. Diane cho biết, dù có ý định đầu tư nhiều hơn, việc thiếu đội ngũ có kỹ năng chuyên môn về AI khiến cho chính sách khó được thực hiện, dẫn đến nhiều dự án bị đình trệ.
Q2: Tôi là người phụ trách một doanh nghiệp vừa, trong bối cảnh ngày càng nhiều doanh nghiệp áp dụng AI, liệu chúng tôi có nên lo ngại về việc tích hợp công nghệ không?
Nếu bạn là người đứng đầu một doanh nghiệp vừa, thật sự bạn nên đánh giá tính linh hoạt và khả năng tương thích của hệ thống hiện tại. Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa thường băn khoăn: “Hệ thống công nghệ thông tin hiện tại của chúng tôi có thể tiếp nhận các công cụ AI không? Liệu việc đầu tư có quá mạo hiểm không?”
Theo quan sát của Diane, nếu các doanh nghiệp nhỏ không xây dựng nền tảng công nghệ vững chắc, việc vội vàng áp dụng AI có thể làm tăng chi phí và rủi ro. Do đó, họ nên hiện đại hóa hệ thống trước, chẳng hạn như cấu trúc đám mây và quy trình quản lý dữ liệu, để xây dựng một nền tảng vững chắc hỗ trợ hoạt động của AI, từ đó có thể đưa ra quyết định đầu tư dài hạn.
Q3: Là người phụ trách dự án AI, làm thế nào để xác định liệu đội ngũ của mình có phù hợp để triển khai kế hoạch AI hay không?
Đối với người phụ trách dự án AI, điều quan trọng đầu tiên là đánh giá từ hai khía cạnh: “khả năng của đội ngũ” và “văn hóa tổ chức”. Bạn có thể tự hỏi: “Chúng tôi có đủ nhân tài quen thuộc với khoa học dữ liệu hoặc học máy không? Đội ngũ có sẵn lòng chấp nhận thay đổi không?”
Diane chỉ ra rằng, khi thiếu nhân tài chuyên môn, cần phải bù đắp bằng việc đào tạo liên tục hoặc hợp tác bên ngoài, đồng thời cần có một văn hóa mở để thử nghiệm và chấp nhận thất bại. Cả nhân tài và văn hóa đều rất quan trọng để hỗ trợ sự phát triển và mở rộng AI.
Q4: Các lãnh đạo công ty thường kỳ vọng AI sẽ nhanh chóng mang lại doanh thu, vậy trong trường hợp nào nên chậm lại việc mở rộng AI?
Việc lãnh đạo có những tham vọng lớn để AI nhanh chóng tạo ra kết quả là điều tự nhiên, nhưng Diane nhấn mạnh rằng, “khi cơ sở hạ tầng yếu kém, chất lượng dữ liệu kém, và thiếu chiến lược rõ ràng”, việc triển khai AI quá sớm thực sự có thể lãng phí tài nguyên.
Do đó, trước khi phát triển AI, cần đánh giá tài nguyên dữ liệu và xác nhận tính đầy đủ và tình trạng làm sạch dữ liệu, thiết kế các mục tiêu kinh doanh rõ ràng và lộ trình thực hiện, sau đó mới từ từ tiến hành. Nếu các công việc cơ bản chưa hoàn tất, việc thúc đẩy mạnh mẽ có thể phản tác dụng.
Q5: Đối mặt với nhiều thách thức trong việc áp dụng AI, doanh nghiệp nên có chiến lược hành động nào?
Để đối phó với khoảng cách và khó khăn, Diane khuyến nghị các doanh nghiệp nên áp dụng chiến lược từng bước, bắt đầu từ dữ liệu và cơ sở hạ tầng, đồng thời tăng cường đào tạo nhân tài và văn hóa tổ chức cởi mở.
Về hành động thực tế, các doanh nghiệp có thể khởi động các dự án thí điểm quy mô nhỏ để kiểm chứng công nghệ và quy trình, đồng thời xây dựng chia sẻ kiến thức bên trong thương hiệu, từng bước tạo dựng hệ sinh thái AI hoàn chỉnh. Tư duy và nhịp độ này sẽ giúp các tổ chức vượt qua khoảng cách trong việc áp dụng AI một cách khỏe mạnh hơn.
Để tìm hiểu thêm về chiến lược ứng dụng và đầu tư AI, hãy nhấn vào đây để khám phá thêm: https://www.okx.com/join?channelId=16662481
Muốn tìm hiểu thêm về các công cụ AI, kiến thức công nghệ mới hoặc những diễn biến tài chính đáng chú ý? Đọc thêm tại: Tại sao việc đầu tư AI của doanh nghiệp khó mang lại lợi nhuận?
Không chỉ giúp nâng cao hiệu suất, sự kết hợp giữa AI và Web3 còn là một xu hướng đáng chú ý trong tương lai. Nếu bạn muốn đón đầu làn sóng công nghệ tiếp theo, hãy tìm hiểu thêm tại OKX — một trong ba sàn giao dịch tiền mã hóa lớn nhất thế giới: 瞭解數字資產入門知識，搭建數字資產基礎認知
