Hiện nay, hầu hết tổ chức đã đưa AI vào vận hành thực tế. Nhưng hầu như không tổ chức nào áp dụng AI ở những nơi thực sự quan trọng: trải nghiệm trực tiếp với khách hàng, các quyết định trọng yếu hoặc những quy trình vận hành với sự giám sát tối thiểu của con người. Khoảng cách đó chính là nơi lợi thế cạnh tranh được tạo ra hoặc đánh mất.
Rào cản thường nằm ở niềm tin chứ không phải năng lực. Khi triển khai AI trong các tình huống có rủi ro cao, niềm tin này được tạo nên bằng việc đáp ứng bốn tiêu chí cụ thể.
Các tiêu chí này bao quát cách kiểm thử hành vi của AI, cách xây dựng và quản trị giải pháp ở quy mô doanh nghiệp, cũng như việc ban lãnh đạo có thực sự tin tưởng vào tầm quan trọng của AI hay không.
Đáp ứng các tiêu chí này giúp tổ chức hình thành năng lực theo thói quen và tinh thần chịu trách nhiệm, đồng thời bớt e ngại khi triển khai AI để tạo ra những thay đổi thực sự có ý nghĩa. Nếu không, AI sẽ chỉ dừng ở việc tiết kiệm vài đồng bảng trong các ứng dụng ngoại vi mà không tạo ra tác động đáng kể đến cách tổ chức vận hành.
Vào thời điểm này năm ngoái—tương đương hàng thập kỷ theo tốc độ phát triển của AI—hầu hết công ty vẫn mắc kẹt trong “luyện ngục POC AI”: có rất nhiều POC thú vị cho thấy AI có thể làm gì nhưng lại chật vật đưa bất kỳ POC nào vào vận hành thực tế. Một năm sau, nhiều tổ chức hiện đã có ít nhất một số giải pháp AI được đưa vào vận hành thực tế—một bước tiến lớn.
Tuy nhiên, AI thường chỉ được áp dụng vào các quy trình ngoại vi: dễ thực hiện hơn, một nhóm Đổi mới có thể phát triển cùng một người dùng nghiệp vụ nhiệt tình và nếu có trục trặc thì “cũng không phải tận thế”. Quy trình đó không thực sự quan trọng, đã có phương án thủ công dự phòng hoặc có nhiều “con người tham gia kiểm soát” để hạn chế hậu quả tiêu cực.
Hệ quả của cách tiếp cận thận trọng nhưng dễ hiểu đó là tác động của các giải pháp cũng rất hạn chế: khó tạo ra cải thiện đáng kể về cơ hội tăng trưởng, trải nghiệm khách hàng hay cơ cấu chi phí.
Đây chính là điểm phân biệt những bên sẽ chiến thắng trong tương lai với phần còn lại: các công ty tiên phong đang đầu tư khai thác AI ở những nơi ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh.
Các doanh nghiệp tụt hậu cũng đang “làm AI”, nhưng không phải ở những nơi có thể tạo ra tác động đáng kể cho hoạt động kinh doanh.
Đúng là việc đưa AI vào các quyết định đầu tư, trải nghiệm khách hàng, phát triển sản phẩm, nghiên cứu & thiết kế hay “tự động hóa không có con người tham gia” đều có vẻ rủi ro hơn, nhưng đó cũng là nơi mang lại phần thưởng thực sự.
Những công ty đang vươn lên trong lĩnh vực này có thể chưa được thị trường chú ý. Nhưng đến khi điều đó xảy ra, khoảng cách không chỉ đã rất lớn mà còn tiếp tục nới rộng do tốc độ triển khai AI khác biệt, trong lúc các doanh nghiệp tụt hậu mới nhận ra mình đã sai ở đâu suốt thời gian qua.
Vậy câu hỏi là: một tổ chức cần gì để tự tin áp dụng AI vào những quy trình thực sự quan trọng?
Trước hết, hãy giả định rằng bạn đã tiến từ “Chúng tôi có một công cụ AI như ChatGPT” sang “Chúng tôi có các POC”, rồi đến “Chúng tôi có 10 giải pháp AI đơn giản đang hoạt động”. Nếu chưa, bạn cần ưu tiên giải quyết việc đó. Những bước đầu tiên này có thể đơn giản nhưng rất cần thiết để bắt đầu nâng cao hiểu biết về AI trong toàn doanh nghiệp, tìm ra các trường hợp sử dụng tốt hơn và làm rõ các bước nội bộ cần thiết để đưa AI vào vận hành thực tế.
Đến đây, tổ chức nên đặt tham vọng cao hơn, tiến tới cung cấp “các giải pháp AI ứng dụng có ý nghĩa và được con người giám sát”, sau đó tạo khác biệt bằng việc “áp dụng AI vào các quy trình cốt lõi và trải nghiệm khách hàng”.
Những bước tiến cuối cùng này hiếm khi bị giới hạn bởi công nghệ mà chủ yếu bởi niềm tin của tổ chức. Bởi vì luôn có lý do để trì hoãn hoặc né tránh những việc khó:
“Nếu AI đưa ra nhận định sai thì sao?”, “Nếu AI hành xử sai và khiến chúng ta lên mặt báo thì sao?”, “Nếu AI tính toán sai và khiến chúng ta đưa ra quyết định sai thì sao?”, “Nếu AI xúc phạm khách hàng thì sao?”, “Nếu mô hình ngừng hoạt động thì sao?”, “Chúng ta sẽ hỗ trợ các bản cập nhật của hệ thống này như thế nào?”, “Nếu quy định thay đổi thì sao?”, “Chúng ta có nên chờ mô hình mới không?”, v.v.
Theo quan điểm của chúng tôi, thường có bốn điều kiện tạo nên sự tự tin để nhấn nút “Đưa vào vận hành” cho một thay đổi ứng dụng AI có tác động lớn.
Lý do: Tổ chức, đặc biệt là ban lãnh đạo cấp cao, có thực sự tin vào thông điệp “tại sao AI quan trọng đối với thành công kinh doanh của chúng ta” không? Bởi nếu không, tổ chức sẽ dễ tìm lý do để né tránh những quyết định khó khăn.
Năng lực hỗ trợ: Đã có nhóm Thay đổi/Chuyển đổi/Hỗ trợ AI để đồng hành cùng tổ chức trong quá trình phát triển với AI chưa? Nhóm này phụ trách việc áp dụng, đào tạo, quy định, phương thức làm việc mới, thách thức các giả định, cung cấp nguồn vốn cần thiết, v.v. AI không phải là thay đổi có thể “giao cho bộ phận công nghệ tự giải quyết” như các sáng kiến Đám mây hoặc Kỹ thuật số trước đây. Quá trình này phải do khối kinh doanh dẫn dắt và được hỗ trợ đầy đủ.
Cách thực hiện: Đã thiết lập kiến trúc doanh nghiệp và kiến trúc giải pháp cho AI ứng dụng chưa? Dù đây là lĩnh vực liên tục phát triển, việc có một định hướng sẽ buộc tổ chức phải suy xét và tích lũy kiến thức về các rào chắn phù hợp, chi phí, khả năng quan sát, biện pháp kiểm soát, quyền truy cập mô hình, v.v. Điều đó bắt đầu tạo dựng uy tín nội bộ rằng tổ chức “biết mình đang làm gì” với AI, đồng thời tránh tình trạng mỗi nơi xây dựng theo một cách khác nhau.
Bài kiểm tra niềm tin trước khi vận hành: Chủ sở hữu giải pháp có thể trì hoãn vô thời hạn với câu hỏi “đã đủ tốt để đưa vào vận hành chưa?”. Cách kiểm thử truyền thống do nhóm QA thực hiện không mang lại niềm tin và tinh thần chịu trách nhiệm đó cho một hệ thống AI phi tất định. Đánh giá thì có.
Hãy lần lượt xem xét các yếu tố này theo thứ tự ngược lại, vì đó là thứ tự gần nhất với quá trình ra quyết định về việc có đủ tự tin để đưa vào vận hành hay không.
Trong nhiều thập kỷ, các tổ chức đã dựa vào nhóm QA để quyết định một bản phát hành đã đủ tốt hay chưa. Trên lý thuyết, các bên liên quan thuộc khối kinh doanh thực hiện kiểm thử; trên thực tế, nhóm QA mới là bên làm việc đó. Kết quả chỉ là đạt hoặc không đạt, dựa trên vô số quy tắc nếu điều này thì điều kia. Khối lượng công việc lớn nhưng khá đơn giản.
Cách đó không phù hợp với AI, vì chúng ta phải đánh giá hành vi.
Hoạt động đánh giá, hay eval, là cách biến hành vi định tính của AI thành yếu tố có thể đo lường. Thay vì chỉ đạt hoặc không đạt, bạn xác định các tiêu chí—như độ chính xác, giọng điệu, tính có căn cứ về dữ kiện và hành vi từ chối—rồi chấm điểm. Theo dõi các điểm số này trong suốt dự án khi bạn cải thiện câu lệnh, mô hình, rào chắn, v.v. Khi đó, nhóm dự án, các ủy ban quản lý thay đổi và ban lãnh đạo kinh doanh sẽ có cơ sở đáng tin cậy để hành động: chẳng hạn điểm chính xác đã tăng từ x lên y trong quá trình thực hiện dự án.
Con số đó có hai tác dụng. Thứ nhất, nó tạo dựng niềm tin bằng cách chứng minh sự cải thiện theo thời gian và cung cấp cho các bên liên quan bằng chứng cụ thể rằng hệ thống luôn hành xử đáng tin cậy trong phạm vi kỳ vọng đã đặt ra.
Thứ hai, nó tạo ra trách nhiệm giải trình. Đó là những con số họ có thể viện dẫn, cùng với toàn bộ nguồn gốc của các đánh giá đó. Một bộ đánh giá được lập thành tài liệu và kiểm thử trên phạm vi tình huống được xác định rõ chính là bản báo cáo kiểm thử tương đương dành cho AI. Nó cung cấp cho hội đồng phê duyệt bằng chứng về việc đã thẩm định kỹ lưỡng: hệ thống có chỉ làm đúng những gì cần làm và có chỉ thực hiện theo đúng cách cần thiết hay không.
Tất nhiên, những con số đó chỉ có ý nghĩa nếu tiêu chí đánh giá đủ toàn diện. Điều này đòi hỏi thay đổi mô hình vận hành—việc mà ban đầu hầu hết tổ chức đều làm sai: khối “kinh doanh” phải sở hữu các tiêu chí đánh giá, chứ không phải nhóm công nghệ, nhóm QA hay một người dùng cấp dưới được giao riêng nhiệm vụ này. Chủ sở hữu sản phẩm và các chuyên gia hiểu lĩnh vực, các trường hợp biên, giọng điệu mong muốn, những kiểu tương tác mà người dùng có thể đưa ra, các bước suy luận hợp lý, phương thức thất bại, các cặp hỏi & đáp chính xác, v.v. Những người sử dụng và triển khai giải pháp phải là người quyết định thế nào là đạt yêu cầu.
Điều đó có nghĩa là nếu cần phê duyệt một giải pháp ứng dụng AI ngay tại trung tâm của trải nghiệm khách hàng, bạn chỉ cần đặt hai câu hỏi:
(1) ai đã thiết kế các tiêu chí đánh giá, và
(2) hiệu suất đánh giá có cải thiện theo các tiêu chí đó qua thời gian và hiện đã vượt ngưỡng tối thiểu chưa?
Nếu câu trả lời là "nhóm công nghệ đã xây dựng các tiêu chí nhưng chúng tôi hài lòng với kết quả", ứng dụng vẫn chưa sẵn sàng. Nếu câu trả lời là “có, chúng tôi đã kiểm thử vào tuần trước và hệ thống đã đạt”, mức độ trưởng thành của hoạt động đánh giá có lẽ vẫn chưa đủ để tạo ra niềm tin cần thiết, bởi các đánh giá có thể không phải là điểm khởi đầu của quá trình xây dựng.
Nhưng nếu chủ sở hữu sản phẩm thuộc khối kinh doanh đã xác định, rà soát và liên tục cải tiến các đánh giá trong suốt quá trình xây dựng, đồng thời có thể cho bạn thấy xu hướng hiệu suất đang đi đúng hướng, thì giải pháp đó đáng được phê duyệt.
Một lớp niềm tin khác đến từ sự thống nhất với các nguyên tắc và tiêu chuẩn kiến trúc AI. Năm ứng dụng AI đầu tiên có thể được xây dựng theo bất kỳ cách nào phù hợp để nhanh chóng khởi động. Tuy nhiên, khi cần mở rộng quy mô và triển khai AI an toàn, được quản trị tốt với tốc độ cao trong toàn tổ chức, một cách tiếp cận có cấu trúc hơn, gồm kiến trúc ứng dụng tham chiếu và nền tảng AI doanh nghiệp, sẽ trở nên cần thiết.
Mọi nhóm kỹ thuật đều cần nhanh chóng “kế thừa” quyền truy cập mô hình, các rào chắn, khả năng quan sát, năng lực mở rộng, quản lý chi phí, v.v. để có thể tập trung thiết kế giải pháp.
Có định hướng về nền tảng AI doanh nghiệp và cách tiếp cận kiến trúc—dù định hướng đó nhanh chóng lỗi thời do tốc độ thay đổi—sẽ củng cố thêm niềm tin trong tổ chức rằng AI có thể được triển khai an toàn trong các hệ thống trọng yếu. Điều đó cho thấy đã có người cân nhắc mọi yếu tố chính và lựa chọn phương án triển khai tối ưu, qua đó củng cố niềm tin rằng giải pháp sẽ hỗ trợ được các quy trình quan trọng.
Đây không phải là “vẫn làm như cũ, chỉ khác là có thêm công cụ AI”. Dù nghe có vẻ sáo rỗng, chuyển đổi đồng nghĩa với thiết kế lại quy trình, suy nghĩ lại về sản phẩm cung cấp, cải tiến trải nghiệm khách hàng và thay đổi phương thức làm việc, rất có thể cả cơ cấu nhóm.
Điều đó không thể được thực hiện như một công việc tranh thủ và cũng không thể chỉ do bộ phận Công nghệ dẫn dắt (và không, nhóm “Đổi mới” gồm ba nhân sự toàn thời gian của bạn cũng không làm được). Nếu chọn cách “rồi mọi việc sẽ tự đâu vào đấy”, bạn sẽ không thể đạt tốc độ thay đổi mà các đối thủ dẫn đầu có thể đạt được.
Ngoài ra, để tìm ra những trường hợp sử dụng thực sự “thay đổi cuộc chơi” và nhận được sự ủng hộ dành cho chúng, toàn doanh nghiệp phải hiểu sâu về AI và có tư duy tích cực đối với công nghệ này.
Vì vậy, chương trình chuyển đổi bằng AI cần những người hiểu nhu cầu của tổ chức, biết cách thúc đẩy thay đổi và am hiểu AI. Họ phải được hội đồng quản trị trao quyền để triển khai, đồng thời đảm nhiệm việc điều phối, tạo động lực, cấp vốn, gây ảnh hưởng, quản trị, ưu tiên và ra quyết định.
Đặc biệt trong các giai đoạn đầu, một bộ phận tập trung như Trung tâm AI, Chuyển đổi AI hoặc Văn phòng AI sẽ hoạt động hiệu quả. Nhóm trung tâm này tạo dựng niềm tin rằng tổ chức có chiến lược để thực thi, các quyết định lớn có thể được đưa ra và phân quyền nhanh chóng, đồng thời thiết lập các cửa kiểm soát chất lượng cho quá trình chuyển đổi bằng AI. Nếu thiếu nhóm này, cách tiếp cận có nguy cơ quá phân mảnh, dẫn đến thiếu nhất quán trong quyết định, lựa chọn sản phẩm hoặc giải pháp và chất lượng; cuối cùng làm suy giảm niềm tin cần thiết để triển khai AI trong các lĩnh vực có rủi ro cao.
Như đã đề cập, những công ty giành được lợi thế cạnh tranh thực sự từ AI sẽ là những công ty xây dựng được kinh nghiệm, chuyên môn và niềm tin ở cấp doanh nghiệp để thường xuyên, nhanh chóng triển khai AI vào trung tâm của các quy trình và trải nghiệm quan trọng, qua đó cải thiện trải nghiệm khách hàng, hiệu quả sản phẩm, tốc độ sản xuất, v.v.
Tất cả đều cần thiết: phương pháp đánh giá tốt; kiến trúc có thể nhanh chóng thích ứng và mở rộng; cùng thái độ quản lý chuyển đổi theo tinh thần “làm được”, giúp tổ chức học hỏi, thích nghi và thiết lập phương thức làm việc mới.
Tuy nhiên, không điều nào trong số này có thể thành công nếu chỉ được thúc đẩy “từ dưới lên”. Những thay đổi và hệ quả đơn giản là quá nhanh và quá lớn. “Hội đồng quản trị phê duyệt” hay “ban quản lý ủng hộ” cũng chưa đủ.
Nếu nhân viên không hiểu rõ tại sao cần thay đổi, điều đó có ý nghĩa gì với cá nhân họ—tốt hay xấu—và họ được lợi gì, quá trình chuyển đổi sẽ diễn ra theo đường vòng và gây ra nhiều thiệt hại ngoài ý muốn.
Vì vậy, yếu tố thứ tư để có được lợi thế thực sự từ việc áp dụng AI là ban lãnh đạo phải thực sự hiểu và tin rằng đầu tư vào AI là điều thiết yếu đối với thành công lâu dài của công ty. Đó phải là chiến lược AI của chính họ, được đưa vào tuyên bố sứ mệnh và mục tiêu; được họ liên tục truyền bá và thể hiện qua những quyết định đi kèm hành động.
Điều đó tạo ra động lực, sự hỗ trợ và tính cấp bách để các nhóm trong toàn tổ chức nâng cao kỹ năng, đồng thời đưa ra những quyết định quan trọng dù đôi chút khó khăn nhằm chọn con đường thách thức hơn nhưng cũng đáng giá hơn. Nó mang lại sự tự tin để nhấn “Đưa vào vận hành” đối với trải nghiệm khách hàng ứng dụng AI hoặc quy trình ra quyết định đầu tư.
Những công ty chiến thắng nhờ AI trong hai năm tới sẽ không phải là những công ty có nhiều đợt triển khai nhất. Đó sẽ là những công ty đưa AI vào hoạt động hiệu quả trong các hệ thống và quy trình quan trọng, trực tiếp phục vụ khách hàng, tác động đến quyết định và có ý nghĩa sống còn với doanh nghiệp; đồng thời xây dựng được năng lực tổ chức để thực hiện nhất quán và an toàn.
Bạn cần hành động gì? Nếu tổ chức của bạn đang “làm AI” nhưng AI không tác động đến thành công của công ty, hãy thử trả lời các câu hỏi sau:
Vai trò của AI trong việc thực hiện sứ mệnh của công ty đã rõ ràng chưa? Bạn có cảm thấy ban lãnh đạo thực sự tin rằng áp dụng AI là điều thiết yếu đối với thành công tương lai của công ty không?
Có bộ phận trung tâm nào giúp thúc đẩy chương trình nghị sự về AI, nâng cao hiểu biết trong toàn doanh nghiệp và điều phối các hoạt động không?
Nhóm công nghệ có đang xây dựng chuyên môn, năng lực và các mẫu giải pháp để phát triển AI nhanh chóng và an toàn hơn không?
Các bản phát hành có được đưa vào vận hành thực tế mà không bị cản trở bởi những câu hỏi chưa được giải đáp về hành vi của AI không?
Nếu câu trả lời cho bất kỳ câu hỏi nào là không, bạn đã biết nên bắt đầu từ đâu để nâng cao niềm tin của tổ chức rằng AI có thể được triển khai nhanh chóng, nhất quán và tạo ra lợi thế cạnh tranh ở những lĩnh vực thực sự quan trọng.