Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp trên toàn cầu. Theo ước tính của McKinsey, AI có thể tiết kiệm tới 2.6 tỷ USD cho các công ty trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, mặc dù lợi ích AI đã được nhắc đến rất nhiều, quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp vẫn còn gặp phải nhiều rào cản. Điều này dẫn đến một thực tế đáng chú ý: chỉ có khoảng 20% các ứng dụng Generative AI (GenAI) đang thực sự được đưa vào sản xuất.
Vậy, đâu là nguyên nhân khiến AI chưa thể phát huy hết tiềm năng của mình? Bài viết này sẽ đi sâu vào các vấn đề chính như dữ liệu, bảo mật, tuân thủ quy định, đào tạo nhân viên, và những biện pháp giúp giảm bớt khoảng cách giữa lý thuyết và thực tế trong việc triển khai AI.
1. Dữ Liệu – Nền Tảng Của AI Thành Công
Một trong những yếu tố quan trọng nhất quyết định sự thành bại của AI là dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao giúp các mô hình AI đưa ra quyết định chính xác và đáng tin cậy. Tuy nhiên, theo báo cáo, chỉ có 43% các chuyên gia IT tự tin về khả năng đáp ứng nhu cầu về dữ liệu cho AI.
Để giải quyết vấn đề này, các doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược quản trị dữ liệu vững chắc. Điều này bao gồm việc triển khai các kiểm soát chất lượng dữ liệu chặt chẽ, bảo đảm dữ liệu có độ tin cậy cao, từ đó giúp tăng cường sự tin tưởng vào khả năng của AI trong việc đưa ra các quyết định chiến lược.
2. Bảo Mật và Quyền Riêng Tư – Những Mối Lo Ngại Cần Giải Quyết
Bảo mật và quyền riêng tư luôn là mối quan tâm lớn khi ứng dụng AI. Một nghiên cứu của Cisco chỉ ra rằng gần 50% nhân viên thừa nhận đã đưa thông tin không công khai của công ty vào các công cụ GenAI. Điều này dẫn đến việc hàng loạt tổ chức phải cấm sử dụng các công cụ AI công cộng vì lo ngại về bảo mật.
Để giảm thiểu rủi ro này, các doanh nghiệp cần thực hiện các biện pháp nghiêm ngặt về quyền truy cập dữ liệu. Việc sử dụng các công cụ AI nội bộ, như trong trường hợp của Pyramid Analytics, cho phép phân tích dữ liệu mà không phải chia sẻ trực tiếp với các mô hình AI công cộng, từ đó giúp giảm thiểu tối đa các rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật.
3. Tuân Thủ Quy Định và Quản Trị AI – Đảm Bảo Chính Sách Đạo Đức
Với sự gia tăng các quy định về AI, doanh nghiệp cần đặc biệt chú trọng đến quản trị AI và đảm bảo tuân thủ đầy đủ các quy định. Các chính sách về AI ethics (đạo đức AI) và AI governance (quản trị AI) sẽ giúp xây dựng một khung pháp lý vững chắc, giảm thiểu các rủi ro pháp lý và đạo đức.
Việc phát triển các chính sách tuân thủ AI, thành lập các đội ngũ chuyên trách về quản lý AI và đảm bảo rằng con người luôn giữ quyền quyết định cuối cùng trong các quyết định được đưa ra bởi AI là những bước quan trọng để xây dựng một hệ thống quản trị AI bền vững.
4. Tăng Cường Minh Bạch và Giải Thích AI – Xóa Mờ Màn Sương Mù
Một trong những nguyên nhân khiến nhiều doanh nghiệp ngần ngại khi triển khai AI là sự thiếu minh bạch trong quá trình ra quyết định. Câu chuyện về công cụ tuyển dụng của Amazon bị chỉ trích vì phân biệt giới tính vẫn là một ví dụ điển hình về sự thiếu giải thích AI.
Để giải quyết vấn đề này, các công ty cần đầu tư vào các công cụ giải thích AI như SHAP (SHapley Additive exPlanations) và các bộ công cụ fairness (công bằng) như Google’s Fairness Indicators để giải thích rõ ràng cách thức AI đưa ra quyết định. Việc này không chỉ giúp tăng sự tin tưởng của người dùng mà còn đảm bảo rằng các quyết định do AI đưa ra là công bằng và không thiên vị.
5. Xác Định Giá Trị Kinh Doanh Của AI – Tạo Ra Lợi Nhuận Thực Tế
Một trong những lý do chính khiến các doanh nghiệp chậm trễ trong việc áp dụng AI là vì họ không thấy rõ giá trị kinh doanh mà AI có thể mang lại. Các nghiên cứu chỉ ra rằng mặc dù chi phí triển khai AI có thể là một yếu tố rào cản, nhưng AI đã giúp các công ty tăng trưởng doanh thu và giảm chi phí tới 15%.
Để tận dụng tối đa AI, các doanh nghiệp cần xác định các trường hợp sử dụng AI có thể mang lại ROI nhanh chóng và cụ thể. Việc đặt ra các KPIs rõ ràng và đo lường lợi ích mà AI mang lại sẽ giúp minh bạch hóa giá trị mà AI có thể mang đến cho doanh nghiệp.
6. Đào Tạo Nhân Viên – Khắc Phục Khoảng Cách Kỹ Năng AI
Khoảng cách kỹ năng AI vẫn là một trong những trở ngại lớn nhất trong quá trình triển khai AI. Một nghiên cứu cho thấy 82% nhân viên không được đào tạo đầy đủ về cách sử dụng Generative AI trong công việc.
Để giải quyết vấn đề này, các doanh nghiệp cần xây dựng các chương trình đào tạo AI toàn diện. Điều này không chỉ giúp nhân viên nâng cao kỹ năng, mà còn giúp họ tự tin hơn khi sử dụng AI trong công việc hàng ngày. Khuyến khích nhân viên sử dụng các công cụ AI không mã hoặc có mã dễ sử dụng sẽ là một cách tuyệt vời để họ học hỏi và cải thiện kỹ năng AI của mình.
Kết Luận
Mặc dù việc áp dụng AI trong doanh nghiệp đang gặp phải một số thách thức lớn, nhưng với các chiến lược đúng đắn, các rào cản này hoàn toàn có thể vượt qua. Việc chú trọng vào dữ liệu, bảo mật, tuân thủ quy định, đào tạo nhân viên và tăng cường minh bạch AI sẽ giúp các doanh nghiệp không chỉ giải quyết được những vấn đề hiện tại mà còn gặt hái được nhiều lợi ích từ AI trong tương lai.