Triển khai AI trong doanh nghiệp: Đừng vội đốt tiền vào cuộc đua công nghệ
Trong cuộc đua công nghệ, không ít doanh nghiệp cho rằng việc nhanh chóng đưa AI vào vận hành sẽ giúp tiết kiệm chi phí, nâng cao năng suất và tạo lợi thế cạnh tranh.
Tuy nhiên, những trường hợp triển khai thất bại cho thấy nếu quyết định dựa trên kì vọng từ cuộc đua công nghệ thay vì nhu cầu thực tế, AI có thể khiến doanh nghiệp phát sinh thêm chi phí và làm suy giảm trải nghiệm khách hàng.
Từ Commonwealth Bank đến McDonald’s: Những bài học đắt giá khi triển khai AI
Năm ngoái, Commonwealth Bank, một trong những ngân hàng lớn của Australia, thông báo kế hoạch thay thế 45 nhân viên tổng đài bằng chatbot AI. Nhưng chỉ một tháng sau, ngân hàng buộc phải đảo ngược quyết định khi số lượng cuộc gọi của khách hàng tăng lên, khiến khối lượng công việc của những nhân viên còn lại trở nên quá tải.
Ngân hàng phải tăng giờ làm thêm, điều động cả quản lí cấp cao tham gia xử lí lượng yêu cầu tồn đọng. Cuối cùng, Commonwealth Bank xin lỗi những nhân viên bị cho nghỉ việc và đề nghị họ quay trở lại làm việc hoặc lựa chọn nghỉ việc tự nguyện.
Trường hợp này cho thấy tự động hóa một khâu dịch vụ không đồng nghĩa với việc loại bỏ được nhu cầu nhân sự tương ứng. Nếu chatbot không giải quyết được những vấn đề mà khách hàng thường gặp, người dùng vẫn phải tìm đến tổng đài viên. Khi đó, doanh nghiệp vừa phải duy trì hệ thống AI, vừa cần thêm nhân lực để xử lí những yêu cầu mà công nghệ chưa đáp ứng được.
Một ví dụ khác đến từ McDonald’s. Hai năm trước, chuỗi thức ăn nhanh này đã rút lui khỏi kế hoạch triển khai rộng rãi hệ thống gọi món bằng giọng nói AI tại các nhà hàng có dịch vụ mua hàng không cần xuống xe ở Mỹ. Nguyên nhân là những sự cố trong quá trình thử nghiệm, trong đó có trường hợp khách hàng nhận được kem phủ thịt xông khói.
Những tình huống như vậy nhanh chóng thu hút sự chú ý bởi chúng cho thấy khoảng cách giữa khả năng trình diễn công nghệ và năng lực vận hành trong môi trường thực tế. Một hệ thống có thể hoạt động tốt trong điều kiện kiểm soát vẫn có thể mắc lỗi khi gặp giọng nói khó nhận diện, yêu cầu phức tạp hoặc những tình huống ngoài dự kiến.
Điểm chung của hai trường hợp là doanh nghiệp đã đặt kì vọng lớn vào khả năng tự động hóa nhưng chưa đạt được kết quả tương ứng trong vận hành thực tế.
Theo các chuyên gia tư vấn chiến lược AI, thay vì bắt đầu bằng câu hỏi làm thế nào để ứng dụng AI trên diện rộng, doanh nghiệp cần xác định vấn đề kinh doanh nào thực sự cần giải quyết. Công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi giúp xử lí một nhu cầu cụ thể tốt hơn, nhanh hơn hoặc tiết kiệm hơn so với phương pháp hiện tại.
Bắt đầu từ việc nhỏ, đo lường kết quả thật
Suveer Kothari, người đứng đầu khu vực châu Âu của Sierra, công ty khởi nghiệp hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng chiến lược AI, cho rằng những tổ chức thành công thường bắt đầu từ một vấn đề kinh doanh rõ ràng rồi mới tìm đến công nghệ phù hợp.
Ông gọi cách làm ngược lại là “du lịch AI” — khi doanh nghiệp quyết định mình cần một chiến lược AI, đôi khi xuất phát từ mệnh lệnh của cấp lãnh đạo, rồi mới đi tìm vấn đề để giải quyết.
Theo Kothari, những doanh nghiệp triển khai hiệu quả thường có ba đặc điểm: xác định đúng vấn đề, sớm đưa sản phẩm đến với khách hàng thực tế để kiểm nghiệm và không cố giải quyết mọi vấn đề cùng một lúc.
“Đừng cố giải quyết cả đại dương. Hãy chọn một vấn đề có quy mô vừa phải mà AI có thể xử lí”, ông nhấn mạnh. Sau khi chứng minh được hiệu quả ở một lĩnh vực, doanh nghiệp mới nên mở rộng sang những trường hợp sử dụng phức tạp hơn.
Cách tiếp cận này giúp hạn chế rủi ro khi đầu tư, đồng thời tạo điều kiện để đội ngũ phát hiện những điểm yếu của hệ thống trước khi triển khai trên quy mô lớn. Thay vì dành nhiều tháng xây dựng một kế hoạch AI toàn diện rồi mới đưa vào sử dụng, doanh nghiệp có thể thử nghiệm từng ứng dụng, thu thập phản hồi và điều chỉnh liên tục.
Nicola Parton, lãnh đạo phụ trách kinh doanh AI của tập đoàn bảo hiểm Swiss Re, cũng cho rằng việc xác định thứ tự ưu tiên là yếu tố then chốt. Nhu cầu ứng dụng AI trong doanh nghiệp rất lớn, nhưng không phải lĩnh vực nào cũng mang lại hiệu quả tương đương.
“Bạn cần tập trung chuyên môn công nghệ và kinh doanh vào những lĩnh vực mà AI thực sự có thể tạo ra kết quả tốt hơn, đồng thời xây dựng nền tảng về dữ liệu, công nghệ, quản trị và năng lực triển khai trong tổ chức để những giải pháp thành công có thể mở rộng”, bà nói.
Tại Swiss Re, các công cụ AI được phổ biến sớm trong những công việc không thuộc hoạt động kinh doanh cốt lõi, chẳng hạn tóm tắt tài liệu hoặc chuẩn bị cho các cuộc họp nội bộ. Những ứng dụng này tương đối đơn giản nhưng giúp nhân viên làm quen với công nghệ thông qua việc sử dụng thường xuyên.
Theo Parton, nếu nhân viên chưa cảm thấy thoải mái khi dùng AI trong công việc hằng ngày, doanh nghiệp khó có thể kì vọng họ ứng dụng hiệu quả công nghệ trong những nhiệm vụ quan trọng hơn. Từ những công việc hỗ trợ ban đầu, AI tại Swiss Re đã được đưa vào các hoạt động chuyên môn như hỗ trợ nhân viên thẩm định bảo hiểm thực hiện yêu cầu tuân thủ và hoàn thiện hợp đồng.
Tuy nhiên, bà cảnh báo việc triển khai công cụ AI không đồng nghĩa với chuyển đổi hoạt động kinh doanh. Doanh nghiệp có thể dễ dàng cung cấp một ứng dụng cho nhân viên, nhưng thay đổi cách công việc được thực hiện và chuyển hóa sự thay đổi đó thành giá trị kinh doanh có thể đo lường lại là bài toán khó hơn nhiều.
Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải xem xét lại quy trình, trách nhiệm của từng vị trí và cách phối hợp giữa con người với hệ thống AI. Nếu chỉ bổ sung công nghệ vào quy trình cũ mà không thay đổi cách làm việc, hiệu quả đạt được có thể thấp hơn kì vọng.
Ed Carter, giám đốc vận hành ngân hàng Anh Griffin, lưu ý doanh nghiệp cũng có thể lãng phí nguồn lực nếu đo lường sai các chỉ số. Theo ông, câu hỏi “chúng ta có sử dụng AI đủ nhiều hay không?” dễ dẫn đến việc chỉ đếm số giờ làm việc hoặc mức độ sử dụng công cụ.
Thay vào đó, doanh nghiệp cần đánh giá đầu ra và khuyến khích thử nghiệm theo những hướng phù hợp. Một nhân viên sử dụng AI nhiều giờ chưa chắc tạo ra kết quả tốt hơn người chỉ dùng công cụ ở một công đoạn nhưng giải quyết được vấn đề quan trọng.
Ai chịu trách nhiệm về chiến lược AI trong cuộc đua công nghệ?
Ngay cả khi doanh nghiệp đã xác định đúng vấn đề và lựa chọn được các ứng dụng phù hợp, câu hỏi về người chịu trách nhiệm triển khai AI vẫn chưa có một đáp án thống nhất.
Ở một số tổ chức, công việc này thuộc bộ phận công nghệ thông tin. Ở những nơi khác, tổng giám đốc trực tiếp chỉ đạo hoặc doanh nghiệp bổ nhiệm giám đốc AI (Chief AI Officer) để điều phối hoạt động. Ngân hàng HSBC là một ví dụ khi bổ nhiệm giám đốc AI đầu tiên vào tháng 4.
Tuy nhiên, Parton cho rằng không phải doanh nghiệp nào cũng cần một vị trí giám đốc AI riêng biệt. Điều quan trọng hơn là trách nhiệm phải được xác định rõ ràng, phù hợp với quy mô và mức độ trưởng thành về công nghệ của tổ chức.
Một giám đốc AI chuyên trách có thể hữu ích khi doanh nghiệp cần tạo động lực triển khai hoặc điều phối hoạt động giữa nhiều bộ phận. Nhưng vị trí này cũng có thể tạo ra rủi ro nếu nhân viên hiểu rằng AI chỉ là nhiệm vụ của một cá nhân hoặc một phòng ban, thay vì là một phần trong chiến lược chung.
Florian Mueller, đối tác phụ trách mảng công nghệ ứng dụng và AI tại hãng tư vấn Bain, cũng đưa ra cảnh báo tương tự. Theo ông, một giám đốc AI có thể là người xây dựng năng lực rất hiệu quả, nhưng đồng thời cũng có thể trở thành cái cớ để những lãnh đạo khác né tránh trách nhiệm.
Mueller cho rằng cần có người chịu trách nhiệm về nền tảng công nghệ, lớp điều phối hệ thống và nguồn nhân lực chuyên môn. Những nhiệm vụ đó hoàn toàn có thể thuộc về giám đốc AI. Tuy nhiên, các quyết định lớn hơn như đầu tư vào lĩnh vực nào, thiết kế lại tổ chức ra sao và thu hút nhân viên tham gia quá trình chuyển đổi như thế nào... không thể được giao hoàn toàn cho một chức danh.
“Nếu nhân viên chỉ nghe về AI từ giám đốc AI, đó là một dự án. Nếu họ liên tục nghe thông điệp ấy từ tổng giám đốc và toàn bộ đội ngũ điều hành, đó mới là chiến lược”, ông nhận định.
Sự khác biệt nằm ở mức độ cam kết của tổ chức. Một dự án có thể kết thúc khi ngân sách cạn hoặc người phụ trách thay đổi. Ngược lại, một chiến lược được tích hợp vào hoạt động kinh doanh đòi hỏi lãnh đạo phải xác định mục tiêu dài hạn, phân bổ nguồn lực và chịu trách nhiệm về kết quả.