Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), ngày càng nhiều doanh nghiệp投入資源至 các giải pháp AI trong lập kế hoạch chuỗi cung ứng, kỳ vọng có thể cải thiện hiệu quả và giảm chi phí. Tuy nhiên, theo báo cáo của Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG), chỉ khoảng 20% doanh nghiệp có thể thu được giá trị thực sự từ các khoản đầu tư AI này. Hiện tượng này ẩn chứa nhiều rủi ro và thách thức.
Bài viết này sẽ phân tích từ góc độ nhận diện rủi ro, phân loại và đưa ra quyết định tránh rủi ro, trình bày ba loại rủi ro chính mà doanh nghiệp thường gặp phải khi đầu tư vào AI, giải thích nguyên nhân, tình huống rủi ro thường gặp và đề xuất các chiến lược tránh rủi ro cụ thể, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và lợi nhuận từ đầu tư AI.
Q1: Những rủi ro chính mà doanh nghiệp gặp phải khi đầu tư vào AI là gì?
Rủi ro khiến doanh nghiệp đầu tư AI không đạt được lợi nhuận mong đợi chủ yếu có thể chia thành ba loại: rủi ro thực hiện công nghệ, rủi ro về chất lượng và quản lý dữ liệu, và rủi ro về thay đổi tổ chức và nhân lực. Những rủi ro này thường tác động lẫn nhau, khiến doanh nghiệp khó biến công nghệ AI thành giá trị thương mại thực tế.
Q2: Rủi ro thực hiện công nghệ bao gồm những gì? Tại sao lại dễ xảy ra?
Rủi ro thực hiện công nghệ bao gồm việc lựa chọn mô hình AI không phù hợp, khó khăn trong tích hợp hệ thống, và các vấn đề về hiệu suất không ổn định trong quá trình triển khai. Nhiều doanh nghiệp thiếu chuyên môn kỹ thuật cần thiết, hoặc quá phụ thuộc vào những giải pháp triển khai nhanh chóng mà nhà cung cấp hứa hẹn, bỏ qua sự tương thích giữa phần mềm và phần cứng, cũng như thử nghiệm khách quan, dẫn đến khó khăn trong việc vận hành các giải pháp công nghệ.
Ví dụ về anh Lý, anh từng cố gắng triển khai hệ thống dự đoán AI cho chuỗi cung ứng, nhưng giai đoạn đầu do triển khai chưa đầy đủ, dòng dữ liệu không thông suốt, độ chính xác của dự đoán thấp, khiến đồng nghiệp nghi ngờ giá trị đầu tư. Sau đó, anh Lý đã củng cố khả năng của đội ngũ kỹ thuật nội bộ và hợp tác với bên tư vấn thứ ba để dần cải thiện hiệu suất của hệ thống.
【Gợi ý tránh rủi ro】
Doanh nghiệp nên thận trọng đánh giá lựa chọn công nghệ, tăng cường quy trình thử nghiệm và xác minh đa đạng, tránh việc theo đuổi triển khai nhanh chóng; đồng thời, thiết lập đội ngũ bảo trì công nghệ phối hợp giữa các phòng ban, đảm bảo giải pháp công nghệ có thể được tối ưu hóa liên tục.
Q3: Rủi ro về chất lượng và quản lý dữ liệu thể hiện cụ thể như thế nào?
Hiệu quả của mô hình AI phụ thuộc chặt chẽ vào chất lượng dữ liệu. Dữ liệu sai hoặc không đầy đủ sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán AI, từ đó làm giảm chất lượng quyết định kinh doanh. Ngoài ra, sự cô lập dữ liệu, thiếu các chính sách quản lý thống nhất và vấn đề an toàn dữ liệu là những nguồn rủi ro phổ biến.
Trưởng phòng Trương cho biết, dự án AI ban đầu của công ty họ do thu thập dữ liệu không đầy đủ đã dẫn đến kết quả dự đoán liên tục sai, làm tổn hại đến sự tin tưởng cả bên trong lẫn bên ngoài. Nhờ việc thiết lập nền tảng dữ liệu trung tâm và quy định các tiêu chuẩn thu thập dữ liệu, họ đã vượt qua được những khó khăn này.
【Gợi ý tránh rủi ro】
Doanh nghiệp nên thiết lập một cấu trúc quản lý dữ liệu đầy đủ và minh bạch, nghiêm túc đảm bảo dữ liệu chính xác và nhất quán; đồng thời thực hiện bảo vệ an toàn dữ liệu để hạn chế rủi ro rò rỉ thông tin nhạy cảm, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu tổng thể.
Q4: Rủi ro về thay đổi tổ chức và nhân lực ảnh hưởng như thế nào đến kết quả đầu tư AI?
Công nghệ AI liên quan đến sự phối hợp giữa các phòng ban và các quy trình làm việc mới. Nếu tổ chức không thực hiện tốt việc quản lý thay đổi, nhân viên sẽ phản kháng hoặc thiếu kỹ năng liên quan, thì việc áp dụng AI vào công việc hàng ngày sẽ gặp khó khăn. Doanh nghiệp thường đánh giá thấp những khoản đầu tư cần thiết cho đào tạo, xây dựng văn hóa và tuyển dụng nhân lực.
Chẳng hạn, quản lý Trần nhận thấy rằng sau khi triển khai AI, đội ngũ của anh gặp phải rào cản đáng kể trong việc thay đổi thói quen, và cần phải thúc đẩy liên tục giáo dục đào tạo và giao tiếp để tăng cường sự tiếp nhận và thành công trong việc triển khai giải pháp.
【Gợi ý tránh rủi ro】
Doanh nghiệp nên lập kế hoạch trước cho một chiến lược quản lý thay đổi hoàn chỉnh, tăng cường sự hiểu biết và công nhận của nhân viên đối với AI; đồng thời tích cực đầu tư vào đào tạo nhân lực, hoặc thuê nhân tài có kiến thức chuyên môn, tạo ra một chu trình tích cực.
Q5: Đối mặt với những rủi ro này, doanh nghiệp nên làm gì để giảm tỷ lệ thất bại trong đầu tư AI?
Ngoài những biện pháp cụ thể để tránh rủi ro như đã nêu trên, doanh nghiệp cũng nên thiết lập các chỉ số đánh giá hiệu suất đầu tư AI rõ ràng, theo dõi thường xuyên tiến độ và hiệu quả dự án; hơn nữa, lựa chọn việc thử nghiệm theo giai đoạn, bắt đầu từ quy mô nhỏ để xác minh hiệu quả, tích lũy kinh nghiệm trước khi mở rộng phạm vi cũng có thể làm giảm rủi ro tổng thể.
Kết luận:
Đầu tư vào AI là một phần quan trọng trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp, nhưng mỗi công nghệ mới đều đi kèm với một số rủi ro nhất định. Chỉ khi nào thực hiện nhận diện và phân loại rủi ro chính xác, phối hợp với các chiến lược tránh rủi ro cụ thể và thực tế, doanh nghiệp mới có thể tối đa hóa giá trị của các dự án AI, tránh việc đầu tư một cách mù quáng dẫn đến lãng phí tài nguyên. Giữ cho sự đánh giá lý trí và thực hiện thực tế sẽ là chìa khóa giúp việc đầu tư AI không còn là “tiêu tiền để lo âu”.
You may also like: Cách Tham Gia Cuộc Thi Giao Dịch ZAMA? Tổng Quan Quy Trình và Những Lưu Ý Quan Trọng
