Cơn sốt Trí tuệ nhân tạo: 3 Bí quyết giúp quản lý kỳ vọng của lãnh đạo doanh nghiệp

Sự thổi phồng quá mức những lợi ích tiềm năng của Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang làm gia tăng kỳ vọng của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Những nhà phân tích và quản trị dữ liệu cần phải làm sáng tỏ thuật ngữ AI để đưa các cuộc đối thoại tập trung vào những vấn đề kinh doanh thực tiễn và các mô hình áp dụng hơn chỉ là những thuật ngữ công nghệ

Bối cảnh

“Công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giải quyết một loạt các vấn đề kinh doanh và tạo ra lợi nhuận to lớn (tăng trưởng 20% đến hơn 800%) cho nhiều hoạt động đầu tư”.

Sự thổi phồng thiếu kiểm soát trên được tạo ra bởi chính ngành công nghiệp cùng tên tuổi các nhà cung cấp phần mềm nổi tiếng cộng với sự nhiệt tình quá mức đang gây ra những nhầm lẫn khiến cho các tổ chức khó có thể đặt ra những kỳ vọng đúng đắn về kết quả kinh doanh của mình.

Sự cường điệu hóa này đã sản sinh ra những dự án không có cơ hội thành công do những kỳ vọng vốn không thực tế của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, nhưng họ quay sang đổ lỗi cho công nghệ và khoa học vì họ không có khả năng “biến đổi chì thành vàng”.

Khảo sát CIO năm 2018 của Gartner chỉ ra rằng, mặc dù 86% người được hỏi cho biết họ có xác định áp dụng AI trên định hướng của mình, hoặc đã bắt đầu, nhưng chỉ 4% trong số đó có dự án về AI hiện đang được triển khai.

Làm cách nào để các nhà lãnh đạo về phân tích và dữ liệu giảm thiểu các khía cạnh tiêu cực của các quảng cáo về AI trong khi vẫn giữ được sự tích cực, hợp lý trong việc kết hợp sức mạnh của nó để các tổ chức đưa ra những kỳ vọng đúng đắn về kết quả kinh doanh?

Những thách thức

  • Sự cường điệu hóa của marketing đang làm gia tăng những hiểu lầm về Trí tuệ Nhân tạo (AI) khiến nhiều doanh nghiệp bỏ lỡ điểm khởi đầu quan trọng tạo nên sự đổi mới và khác biệt.
  • Lãnh đạo doanh nghiệp có xu hướng hiểu sai về việc áp dụng các kỹ thuật AI, đặt ra yêu cầu các nhà phân tích, quản trị dữ liệu cần quản lý kỳ vọng của họ hoặc những rủi ro chi phí và nguy cơ thất bại của dự án .
  • Nhiều tổ chức ứng dụng AI ngay mà không xác định các khoảng cách về kỹ năng vốn có, dẫn tới việc khó đánh giá và thực hiện.

Giải pháp

Các nhà lãnh đạo về phân tích và dữ liệu được giao nhiệm vụ triển khai các kỹ thuật AI nên:

  • Dẹp bỏ sự phóng đại về AI bằng cách áp dụng phân loại định nghĩa về công nghệ AI phổ biến – dựa trên  “ Khung làm việc Kỹ thuật AI của Gartner” và triển khai đào tạo thông qua một kế hoạch giáo dục đa kênh.
  • Chứng minh giá trị của  AI bằng cách chỉ ra các trường hợp ứng dụng cụ thể trong kinh doanh mà người dùng có thể nhanh chóng hưởng lợi từ việc triển khai AI.
  • Tăng cường các kỹ năng AI của bạn để đạt được thành công bằng việc nắm bắt các tiềm năng của bản thân, xác định khoảng cách về kỹ năng công nghệ, tiếp thu thêm các kỹ năng và công nghệ bổ sung.

Các dự báo chiến lược

Đến 2020, khoảng 50% các tổ chức, doanh nghiệp sẽ có đầy đủ kỹ năng về Trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu để phát triển ít nhất một dự án AI được công nhận giúp mang lại giá trị kinh doanh tích cực.

Tuy nhiên đến năm 2022, phần lớn các công ty vừa và nhỏ sẽ vẫn chưa có kỹ năng AI để xây dựng các mạng thần kinh sâu (deep neural networks – DNN), các hệ thống nhận thức tối ưu hoặc tiên tiến của riêng mình.

Kỷ nguyên AI đang đến gần, những nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên có những công cụ và căn cứ khoa học để triển khai và kiểm soát, không chạy theo những kỳ vọng thiếu thực tế hoặc quá sức với điều kiện của doanh nghiệp mình.

Theo: www.gartner.com

 

Nội dung của bài viết này có ích với bạn không? Hãy cho chúng tôi biết bằng cách comment phía dưới bài viết này nhé.

Những đánh giá và đóng góp của bạn sẽ tiếp thêm động lực để chúng tôi phát triển thêm về nội dung và chủ đề liên quan.

Chân thành cám ơn!

 

Bài viết liên quan:

Phản hồi

phản hồi

0 replies

Leave a Reply

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.