Trên danh nghĩa là một người tiêu dùng, chúng ta luôn hoan nghênh trí tuệ nhân tạo và máy học vào cuộc sống hàng ngày. Như loa “thông minh”, nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại, các quảng cáo được thiết kế nhắm tới từng đối tượng riêng biệt - đây chỉ là một số công nghệ được hỗ trợ bởi AI xung quanh chúng ta.

Nhưng đối với các công ty, nơi AI có khả năng mang lại lợi ích khôn lường trong một loạt các trường hợp ứng dụng như thúc đẩy hiệu năng CNTT, tự động hóa chuỗi cung ứng và củng cố hệ sinh thái an ninh mạng - thì tình hình áp dụng AI còn mang nhiều bất cập và thiếu đồng bộ.

Về khoản này, các nhân viên CNTT coi AI như một cách để giúp họ thực hiện công việc của mình nhanh hơn và tốt hơn, họ bị thu hút một cách cách tự nhiên như người tiêu dùng đã quan tâm đến sự tiện dụng của loa thông minh ở nhà.

Tuy nhiên, trong một cuộc khảo sát gần đây, chỉ 6% các nhà lãnh đạo cấp C phản hồi về việc áp dụng thực tiễn các giải pháp hỗ trợ AI trong công ty của họ.

Đó là tiết lộ khá sốc, nhưng những thông tin này cũng có giá trị của nó. Thực tế trong các cuộc trò chuyện của tôi với các CIO khác, tôi luôn được chia sẻ rằng - như một lẽ thường hay xảy ra với các công nghệ mới khác - lãnh đạo cấp cao luôn phải vật lộn với nhiều thách thức - một số liên quan kỹ thuật, số khác liên quan đến cơ cấu doanh nghiệp - để có thể áp dụng hiệu quả AI.

IDC gần đây đã dự đoán rằng doanh thu trên toàn thế giới cho thị trường AI, bao gồm phần mềm, phần cứng và dịch vụ, sẽ tăng 16,4% trong năm nay lên 327,5 tỷ USD và sẽ phá vỡ mốc 500 tỷ USD vào năm 2024. Phần lớn sự tăng trưởng đó sẽ đến từ các doanh nghiệp. Vì vậy, rõ ràng, việc áp dụng AI rộng rãi hơn trong các công ty không còn là vấn đề “nếu” nữa mà là “khi nào”.

Vậy tại sao lại có quá nhiều thách thức đối với việc áp dụng AI & làm cho việc áp dụng trở nên khó khăn đến vậy? Nguyên nhân chủ yếu là do một chiến lược triển khai AI có rất nhiều phần liên quan/phụ thuộc đến các yếu tố khác nhau trong doanh nghiệp và chắc chắn một số công ty sẽ cảm thấy bị choáng ngợp bởi rất nhiều trở ngại ban đầu đối với việc áp dụng. Tuy nhiên, trên thực tế, việc hòa vào làn sóng AI không khó đến vậy. Các nỗ lực khởi động áp dụng trí tuệ nhân tạo sẽ dễ dàng hơn rất nhiều nếu các công ty có thể  trả lời bốn câu hỏi chính sau đây:

1 - Chúng ta có thực sự tập trung cho việc áp dụng AI với một chủ đích nghiêm túc?

AI rất lớn và quan trọng để thực hiện nửa vời. Nó không nên được coi chỉ như là một mục trong danh sách việc cần làm khác được thực hiện chỉ để cho có, thực tế kế hoạch áp dụng AI thường không được đặt lên mục tiêu hàng đầu mà sự chú ý thường bị chuyển hướng bởi các ưu tiên ngắn hạn và dường như cấp bách hơn. Các công ty phải thực sự có chủ đích về AI; họ phải tài trợ đầy đủ nguồn lực, không ngần ngại đầu tư chất lượng nhân lực và phải nhận ra rằng cuộc hành trình sẽ không dễ dàng. 

Các CIO có vai trò rất lớn trong việc áp dụng, nhưng thực tế họ không thể tự một mình làm tất cả vì rất nhiều thách thức xung quanh AI vượt ra ngoài phạm vi ảnh hưởng của họ. Để triển khai hiệu quả, chúng ta cần một đội ngũ lãnh đạo quan trọng gồm hai hoặc ba giám đốc điều hành hàng đầu, bao gồm cả CEO, cùng cam kết và thúc đẩy phần còn lại của công ty hướng tới AI như một phần quan trọng trong tương lai.

Nếu không được vậy, tôi hy vọng ít nhất ban giám đốc sẽ ngày càng thúc đẩy các nhà lãnh đạo công ty thể hiện động lực trong các sáng kiến ​​về AI của họ. Tốt hơn hết là các giám đốc điều hành hàng đầu là người phát động trước. 

2 - Chúng ta đã thực sự có sự chuẩn bị sẵn sàng để giải quyết các thách thức về mặt dữ liệu?

Một trong những trở ngại quan trọng nhất trong việc áp dụng AI là phải đối mặt với tất cả các thách thức về mặt tích hợp và nâng cấp công nghệ cần thiết nhằm đồng bộ hóa cơ sở hạ tầng để sẵn sàng triển khai AI trên cloud.

Theo một báo cáo của IDC, các doanh nghiệp thường dành “khoảng một phần ba thời gian vòng đời AI cho việc tích hợp và chuẩn bị dữ liệu thay vì ưu tiên cho các hoạt động về khoa học dữ liệu. Trên thực tế, đây là yếu tố lớn cản trở việc quy mô hóa áp dụng AI”.

Theo nhiều cách khác nhau, triển khai AI sẽ kế thừa những thách thức về mặt dữ liệu mà các công ty đang phải đối mặt trước đó, nếu Công ty vẫn chưa giải quyết triệt để những lỗ hổng về mặt dữ liệu này, việc triển khai AI sẽ mang đến rất nhiều thử thách phát sinh.

Ví dụ, dữ liệu ở bộ phận tiếp thị có thể được lưu trữ trên các hệ thống khác nhau và có định dạng và chất lượng khác với dữ liệu ở bộ phận bán hàng. Đó sẽ là một vấn đề đối với các ứng dụng AI cần dữ liệu nhất quán để hoạt động hiệu quả.

Các công ty phải hiểu rằng họ sẽ cần cơ sở hạ tầng phù hợp để tập trung xúc tiến công việc thu thập và chuẩn bị tất cả dữ liệu ở dạng sẵn sàng & đồng bộ hóa cho việc áp dụng AI. May mắn là chúng ta đã có công nghệ để triển khai yêu cầu này một cách dễ dàng hơn trước.

3 - Chúng ta đã cân nhắc thấu đáo những tác động về mặt con người?

Ngoài các yếu tố công nghệ, điều quan trọng đối với các công ty là đảm bảo họ có một lực lượng lao động với các kỹ năng phù hợp để hỗ trợ AI. Đây luôn là một chủ đề phức tạp, nhưng trước tiên hãy để tôi giải quyết câu hỏi luôn thường trực trong tâm trí mọi người xung quanh chủ đề về áp dụng AI này, đó là: Liệu nó có lấy đi việc làm không?

Vấn đề này thường được mọi người nghĩ đơn giản kiểu như - nếu máy móc làm thì con người thất nghiệp hoặc ngược lại. Tuy nhiên, tôi nghĩ chủ đề này thực tế có nhiều sắc thái khác nhau hơn vậy.

Nhiều nhóm CNTT chứa đầy những nhà tư duy sáng tạo và những người giải quyết vấn đề tài ba, những người luôn bị cuốn vào vòng xoáy của các công việc đơn giản & nhàm chán từ ngày này qua ngày nọ. Nhờ tự động hóa, tiềm năng của họ đã được khai phá. Theo đó, giá trị lớn nhất của AI không nhất thiết chỉ giúp công việc của nhân viên CNTT trở nên dễ dàng hơn (tuy thực tế cho thấy rất phổ biến, nhưng không phải là giá trị lớn nhất), giá trị của AI thực sự nằm ở việc nâng cao tiềm năng của tất cả nhân viên bằng cách giải phóng  họ khỏi các tác vụ đơn giản, hoặc giải quyết các vấn đề mà con người không thể giải quyết trên quy mô lớn.

Còn đối với những người chỉ có khả năng thực hiện công việc hàng ngày có thể dễ dàng được tự động hóa thì sao? Đối với họ, AI là một mối đe dọa thực sự, nhưng cũng là một cơ hội. Vì sao lại là cơ hội: vì trong tương lai các công ty biết được họ sẽ phải đối mặt với nhu cầu khan hiếm người tài để có thể xây dựng/vận hành các giải pháp AI. Do đó, doanh nghiệp sẽ có xu hướng tận dụng nhân viên có sẵn của mình tối đa bằng cách luôn đào tạo nâng cao năng lực nhằm đáp ứng nhu cầu trong tương lai. Vậy là chúng ta đang đứng trước một tình huống đôi bên cùng có lợi: Nhân viên có được những kỹ năng mới quan trọng và công ty không phải tìm kiếm những nhân viên mới.

4 - Những khía cạnh về quản trị và bảo mật có theo đúng trình tự?

Đệ đạt được sự thành công khi triển khai mô hình AI, sự tham gia của các bên liên quan và những nhà quản lý là rất cần thiết trong việc quản lý những rủi ro về danh tiếng, hoạt động kinh doanh hoặc các rủi ro về tài chính khác. Để AI trở nên đáng tin cậy, sự sai lệch trong dữ liệu phải được giảm thiểu. Bất cứ điều gì một công ty làm với AI đều phải đáp ứng các tiêu chuẩn kinh doanh và đạo đức của chính công ty đó. Nó cũng phải tuân thủ theo những quy định của chính phủ được cập nhật liên tục.

Theo báo cáo của KPMG, mặc dù quản trị AI vẫn còn sơ khai, “các tổ chức hàng đầu đang chủ động giải quyết vấn đề đạo đức và quản trị AI thay vì chờ đợi các luật lệ sẽ được áp lên hoạt động này."

Một vấn đề cốt lõi khác là bảo mật khi mà việc triển khai các mô hình AI đang đặt ra cho chúng ta những câu hỏi chưa từng có tiền lệ. Đối với hoạt động phát triển phần mềm tiêu chuẩn, kho mã nguồn được bảo mật. Nhưng dữ liệu được sử dụng trong các mô hình AI nằm ngoài hệ sinh thái đó. Điều này đòi hỏi các tổ chức phải mở rộng các quy định & phương thức bảo mật của họ nhằm đáp ứng nhu cầu chuyên biệt cho việc phát triển AI.

Bằng cách trả lời bốn câu hỏi nêu trên, các công ty có thể loại bỏ nỗi sợ hãi,  mơ hồ và nghi ngại quanh việc áp dụng AI và bắt đầu tận hưởng những lợi ích của một công nghệ sẽ thực sự thay đổi cuộc chơi.

Sharon Mandell is Senior Vice President and Chief Information Officer at Juniper Networks.