Phần 1: Xác định tham vọng AI | Sẵn sàng cho AI: Điều Lãnh đạo CNTT/ CIO Cần Biết và Làm.
 |
Chuỗi bài viết Sẵn sàng cho AI: Điều Lãnh đạo CNTT/ CIO Cần Biết và Làm gồm 3 mảng nội dung chính:
Mời các bạn đón đọc trên Chuyểnđổi.số.
Dành cho anh chị nào đang chưa rõ Generative AI hay AI là gì, tham khảo bài viết
- Giải thích về Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) & AI Tạo sinh (GenAI)
- AI (Artificial Intelligence): Trí tuệ nhân tạo
Hãy chuẩn bị doanh nghiệp của bạn để nắm bắt cơ hội từ Trí tuệ Nhân tạo (AI), tăng cường chính sách và nguyên tắc về an ninh mạng, dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (AI).
%202024.png "La bàn cơ hội AI cho doanh nghiệp - Sẵn sàng cho AI: Điều Lãnh đạo CNTT/ CIO Cần Biết và Làm") |
| La bàn cơ hội AI |
Bốn sáng kiến chính để chuẩn bị doanh nghiệp sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI)
Cho dù tham vọng của tổ chức bạn đối với AI là để hỗ trợ các quy trình hàng ngày hay tạo ra thay đổi đột phá, các tổ chức vẫn cần một số năng lực nền tảng để thành công. Hướng dẫn này có thể giúp các lãnh đạo CNTT chuẩn bị tổ chức của họ để:
- Xác định "tham vọng AI" và tìm kiếm cơ hội AI
- Chuẩn bị an ninh mạng cho AI
- Chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng cho AI
- Áp dụng các nguyên tắc AI
Tham vọng AI phải vượt trội so với tính khả thi, cơ hội và rủi ro
Hơn 60% CIOs (Giám đốc Công nghệ Thông tin) khẳng định AI là một phần của kế hoạch đổi mới của mình, nhưng ít hơn một nửa cảm thấy tổ chức của họ có thể quản lý rủi ro của nó. Hãy thu hẹp khoảng cách này - trước tiên bằng cách xác định tham vọng AI của mình.
3 mảng chính trong tham vọng AI
Xác định các cơ hội AI, phương án triển khai và rủi ro của bạn
AI Tạo sinh (GenAI) đã biến những cỗ máy từ công cụ thành đồng đội. Đây là một bước ngoặt lớn mang theo những mặt trái tiềm tàng. Ban lãnh đạo cấp cao kỳ vọng các CIO/ Giám đốc Công nghệ Thông tin sẽ dẫn dắt chiến lược AI để tận dụng tối đa các lợi ích của AI đồng thời tránh được rủi ro.
Đây là một vấn đề hệ trọng, bởi sự kết hợp giữa niềm phấn khích và tình trạng hoài nghi về AI hiện diện ở tất cả các tổ chức - hoài nghi cũng phải thôi, vì đại đa số các dự án AI đã thất bại trong việc triển khai như dự kiến. Nghiên cứu của Gartner chỉ ra rằng có 17% đến 25% các tổ chức đã nói rằng họ dự định triển khai AI trong vòng 12 tháng tới mỗi năm giai đoạn từ năm 2019 đến 2024, nhưng tỷ lệ tăng trưởng hàng năm của các dự án triển khai trong thực tế (production deployments) chỉ là 2% đến 5%.
Để giúp tăng tỷ lệ thành công, các Giám đốc Công nghệ Thông tin nên bắt đầu bằng cách giúp xác định tham vọng AI của tổ chức - tức là, quyết định nơi và cách thức sử dụng AI trong tổ chức. Cho dù AI ngày nay có thể làm mọi thứ, bao gồm quyết định, hành động, khám phá và tạo dựng mọi thứ, điều quan trọng là phải biết những gì bạn sẽ không làm với AI.
Một kế hoạch với AI phải cân nhắc cẩn trọng ba yếu tố chính:
- Tham vọng cơ hội AI: Tham vọng phản ánh các loại lợi ích kinh doanh bạn hy vọng sẽ đạt được từ AI. Tham vọng với các cơ hội xác định nơi bạn sẽ sử dụng AI (ví dụ: cho hoạt động nội bộ hay hoạt động hướng tới khách hàng) và cách thức (ví dụ: để tối ưu hoá các hoạt động hàng ngày hay tạo ra cơ hội thay đổi đột phá). Bạn có thể sử dụng bản la bàn cơ hội AI của Gartner như dưới đây để rà soát và sơ đồ hoá các tham vọng của tổ chức mình.
La bàn cơ hội AI (theo: Gartner) - Phương án Triển khai AI: Nhìn lại các phương án công nghệ sẵn có để triển khai AI, có thể cho phép hoặc hạn chế các cơ hội bạn muốn theo đuổi. Các tổ chức có thể triển khai AI từ các mô hình công khai (public), đã được đào tạo sẵn (off-the-shelf model) trên dữ liệu công khai (public data); tận dụng một mô hình công khai và dữ liệu được điều chỉnh với dữ liệu sở hữu của bạn (public model, proprietary data); hoặc xây dựng nội bộ (build in house) dưới dạng thuật toán tùy chỉnh (custom algorithm) được đào tạo trên dữ liệu của bạn. Càng có nhiều tùy chỉnh thì chi phí đầu tư càng cao và thời gian triển khai càng lâu hơn - nhưng tùy chỉnh nhiều hơn cũng cho phép những cơ hội thay đổi cuộc chơi lớn hơn.
- Rủi ro AI: Rủi ro AI có nhiều dạng, bao gồm đầu ra không đáng tin cậy (unreliable) hoặc không minh bạch (opaque), rủi ro sở hữu trí tuệ (intellectual property risks), lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu (data privacy concerns) và nguy cơ đe doạ an ninh mạng (cyber threats). Cũng có những rủi ro pháp lý mới nổi liên quan đến các quy tắc và hạn chế mà các thẩm quyền tư pháp khác nhau có thể áp đặt lên AI, bao gồm cả những quy định liên quan đến bản quyền (copyright). Tổ chức của bạn sẽ cần xác định mức độ rủi ro có thể chấp nhận liên quan đến các mức độ tự động hóa và minh bạch.
Tham vọng và cơ hội từ AI
Thu hút ban lãnh đạo cấp cao vào việc lựa chọn cơ hội AI để theo đuổi
 |
| La bàn cơ hội AI (theo Gartner) |
Các cơ hội với AI rơi vào hai nhóm cấp cao trong tổ chức:
- AI Hàng ngày (everyday AI) tăng năng suất bằng cách cho phép con người làm việc nhanh hơn và hiệu quả hơn với những gì bạn đang làm.
- AI đột phá hay AI Thay đổi Cuộc chơi (game changing AI) tăng khả năng sáng tạo bằng cách cho phép bạn tạo ra kết quả thông qua các sản phẩm và dịch vụ mới, hoặc thông qua các năng lực cốt lõi mới (core capabilities). AI thay đổi cuộc chơi sẽ tạo đột phá với các mô hình kinh doanh và các ngành.
Cả AI hàng ngày và AI thay đổi cuộc chơi đều có cả mục đích sử dụng nội bộ và bên ngoài. Xác định tham vọng AI của bạn liên quan đến việc xem xét các kết hợp nào của AI hàng ngày và thay đổi cuộc chơi, và trường hợp sử dụng nội bộ hoặc bên ngoài mà bạn sẽ theo đuổi.
Kỳ vọng đầu tư sẽ ảnh hưởng đến những quyết định này, bởi vì AI thay đổi cuộc chơi không hề rẻ. Mặc dù 73% Giám đốc Công nghệ Thông tin (CIOs) cho biết họ dự định đầu tư nhiều hơn vào AI trong năm 2024 so với năm 2023, nhưng các Giám đốc Tài chính (CFOs) vẫn hoài nghi về kết quả: 67% lãnh đạo tài chính cho rằng các khoản đầu tư số đã kém hiệu quả so với kỳ vọng.
3 kịch bản xác định tham vọng AI
Để xác định tham vọng AI phù hợp thực tế, hãy cân nhắc ba kịch bản đầu tư AI với đội ngũ cấp cao của bạn:
- Bảo vệ vị thế hiện tại bằng cách đầu tư vào những lợi ích thấy ngay (quick wins) nhằm cải thiện các tác vụ cụ thể. Rào cản chi phí áp dụng công cụ AI hàng ngày thấp, nhưng chúng sẽ không mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững cho tổ chức. Khoản đầu tư ở đây cho phép bạn bắt kịp tình hình hiện tại.
Ví dụ các cơ hội AI cho việc theo đuổi hiệu suất (theo Gartner) - Mở rộng vị thế hiện tại bằng cách đầu tư vào các ứng dụng được may đo và tùy chỉnh đem lại lợi thế cạnh tranh. Những khoản đầu tư AI này tốn kém hơn và mất thời gian hơn để tạo ra tác động, nhưng chúng cũng có giá trị hơn.
- Đảo ngược vị thế hiện tại bằng cách tạo ra các sản phẩm và mô hình kinh doanh mới dựa trên AI. Những khoản đầu tư này rất tốn kém, rủi ro và tốn thời gian, nhưng nếu thành công, phần thưởng tiềm năng rất lớn và có thể tạo các đột phá trong ngành.
Cuối cùng, khi Giám đốc CNTT khi bàn bạc với các lãnh đạo kinh doanh về tham vọng hay cơ hội AI, hãy đảm bảo họ có hiểu biết chính xác về tính khả thi của chúng (feasibility). Ví dụ, bạn không thể nắm bắt cơ hội nhất định nếu thiếu yếu tố công nghệ cần thiết. Bạn cũng không thể sử dụng AI khi những người sẽ sử dụng nó - nội bộ và bên ngoài - chưa sẵn sàng.
Bảng Đồ Cơ Hội AI của Gartner (hoàn thành biểu mẫu ở trên để biết chi tiết) đánh giá tham vọng AI dựa trên cả cơ hội và khả năng thực hiện.
Lưu ý rằng những cơ hội lớn nhất có thể là những đổi mới đột phá có thể biến đổi toàn bộ một ngành và mang lại lợi nhuận kinh tế cao, nhưng lại thiếu khả năng thực hiện bởi vì chúng liên quan đến công nghệ chưa được kiểm chứng và/hoặc các bên liên quan chưa sẵn lòng.
(....còn nữa)
Có thể bạn quan tâm
Chuỗi bài viết Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI): Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm.
- Phần 1: Xác định tham vọng AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Phần 2: Các phương án triển khai AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Phần 3: Xác định các rủi ro của AI | Sẵn sàng cho Trí tuệ Nhân tạo: Điều Lãnh đạo CNTT CIO Cần Biết và Làm
- Có cần bổ nhiệm CAIO (Giám đốc Cấp cao về AI)?
- Giải thích về Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) & AI Tạo sinh (GenAI)
- Gartner Dự báo 10 Công nghệ chiến lược hàng đầu năm 2024 và xa hơn
- Xu hướng 6: AI (Artificial Intelligence): Trí tuệ nhân tạo
Các ví dụ chuyển đổi số trong ngành tài chính, ngân hàng và bảo hiểm
- Hành trình chuyển đổi số mạnh mẽ từ thị trường bảo hiểm Trung Quốc
- Ping An Insurance (Bảo hiểm Bình An) và Hành trình số hóa tiên phong ở Trung Quốc
- Zhong An (bảo hiểm Trung An): nền tảng sinh ra cho chuyển đổi số ngành bảo hiểm Trung Quốc
- Insurtech (Công nghệ bảo hiểm): Định nghĩa, phân loại, xu hướng, và tác động tới các đơn vị bảo hiểm trong ngành
- Một số ví dụ về các công ty bảo hiểm chuyển đổi số và insurtech khác trên toàn cầu
Chuỗi bài AI Tạo sinh đột phá ngành tài chính (ngân hàng, bảo hiểm): Cơ hội, Thách thức, Bước khởi đầu
A - Ngành ngân hàng (banking)
1 - Giá trị, các cơ hội chính và ứng dụng chủ đạo
3 - Mở rộng quy mô ứng dụng AI Tạo sinh (GenAI)
B - Ngành bảo hiểm
1 - Các cơ hội chính/ Các ứng dụng chủ đạo
2.1. Về GenAI
2.2. Về dữ liệu
Nguồn tham khảo:
- Get AI Ready — What IT Leaders Need to Know and Do: https://www.gartner.com/en/information-technology/topics/ai-readiness
Nhận xét