Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng, ngày càng nhiều doanh nghiệp đầu tư nguồn lực vào các giải pháp AI cho quy hoạch chuỗi cung ứng, với hy vọng nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Tuy nhiên, theo báo cáo của Boston Consulting Group (BCG), chỉ khoảng 20% doanh nghiệp có thể thu được giá trị thực sự từ những khoản đầu tư vào AI. Hiện tượng này ẩn chứa nhiều rủi ro và thách thức.
Bài viết này sẽ đi sâu vào việc nhận diện rủi ro, phân loại và đánh giá tránh rủi ro từ góc nhìn, trình bày ba rủi ro lớn mà doanh nghiệp thường phải đối mặt khi đầu tư vào AI, phân tích nguyên nhân, những tình huống gặp phải thường gặp, và đưa ra các chiến lược tránh rủi ro cụ thể, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và lợi tức đầu tư từ AI.
Q1: Doanh nghiệp đối mặt với những rủi ro chính nào khi đầu tư vào AI?
Rủi ro của việc đầu tư AI không đạt được lợi tức như mong đợi chủ yếu được chia thành ba loại: Rủi ro thực thi công nghệ, rủi ro về chất lượng dữ liệu và quản trị, và rủi ro về thay đổi tổ chức và nhân lực. Những rủi ro này thường tương tác với nhau, khiến cho doanh nghiệp khó chuyển đổi công nghệ AI thành giá trị thương mại thực tế.
Q2: Rủi ro thực thi công nghệ là gì? Tại sao dễ xảy ra?
Rủi ro thực thi công nghệ bao gồm việc chọn sai mô hình AI, 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 kỹ năng công nghệ cần thiết, hoặc quá phụ thuộc vào các giải pháp triển khai nhanh mà nhà cung cấp cam kết, dẫn đến việc bỏ qua sự tương thích của phần mềm và phần cứng cũng như các kiểm tra khách quan, cuối cùng khiến cho giải pháp công nghệ không thể hoạt động bình thường.
Ví dụ, Giám đốc Lý đã cố gắng thúc đẩy một hệ thống dự đoán AI cho chuỗi cung ứng, nhưng giai đoạn đầu do việc triển khai không hoàn chỉnh, dòng dữ liệu không thông suốt và độ chính xác của dự đoán thấp, khiến đồng nghiệp nghi ngờ về giá trị của khoản đầu tư. Sau đó, Giám đốc Lý đã tăng cường khả năng của đội ngũ kỹ thuật nội bộ và mời chuyên gia bên ngoài hỗ trợ, từ đó dần cải thiện hiệu suất của hệ thống.
【Gợi ý tránh rủi ro】
Doanh nghiệp nên cẩn thận đánh giá sự lựa chọn công nghệ, củng cố quy trình thử nghiệm và xác minh đa dạng, tránh theo đuổi quá nhanh việc triển khai; đồng thời xây dựng đội ngũ vận hành công nghệ hợp tác liên phòng ban, đảm bảo rằng giải pháp công nghệ có thể tối ưu hóa một cách liên tục.
Q3: Rủi ro về chất lượng dữ liệu và quản trị biểu hiện như thế nào?
Hiệu quả của mô hình AI phần lớn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu. Dữ liệu sai hoặc không đầy đủ sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của dự đoán AI, từ đó làm giảm chất lượng quyết định kinh doanh. Ngoài ra, những vấn đề như “đảo dữ liệu”, thiếu chính sách quản lý thống nhất và vấn đề an ninh dữ liệu cũng là những nguồn rủi ro phổ biến.
Giám đốc Trương cho biết, dự án AI ban đầu của công ty họ đã gặp phải rủi ro do thu thập dữ liệu không đầy đủ, dẫn đến kết quả dự đoán sai lệch và làm tổn hại lòng tin cả trong và ngoài. Sau khi thiết lập nền tảng dữ liệu trung tâm và quy định tiêu chuẩn thu thập dữ liệu, họ mới vượt qua những khó khăn này.
【Gợi ý tránh rủi ro】
Khuyến nghị doanh nghiệp thiết lập một cơ cấu quản trị dữ liệu đầy đủ và minh bạch, đảm bảo kỹ lưỡng tính chính xác và nhất quán của dữ liệu; cùng lúc thực hiện bảo vệ an toàn dữ liệu để tránh rò rỉ thông tin nhạy cảm, nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu tổng thể.
Q4: Rủi ro 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 hợp tác giữa các phòng ban và quy trình làm việc mới, nếu tổ chức không thực hiện quản lý thay đổi tốt, nhân viên có thể từ chối hoặc thiếu kỹ năng liên quan, sẽ khó có thể áp dụng AI vào hoạt động kinh doanh hàng ngày. Doanh nghiệp thường đánh giá thấp sự cần thiết của đào tạo, xây dựng văn hóa và tuyển dụng nhân tài.
Giám đốc Chen cảm nhận sâu sắc rằng sau khi áp dụng AI, đội ngũ của ông gặp phải sự kháng cự rõ ràng trong việc thay đổi thói quen, phải liên tục thúc đẩy giáo dục đào tạo và giao tiếp để tăng cường sự tiếp nhận và thúc đẩy thành công của dự án.
【Gợi ý tránh rủi ro】
Doanh nghiệp nên lên kế hoạch trước cho một chiến lược quản lý thay đổi đồng bộ, tăng cường sự hiểu biết và đồng thuận của nhân viên về AI; đồng thời, tích cực đầu tư vào đào tạo nhân tài hoặc thuê những người có kiến thức chuyên môn, tạo ra chu kỳ tích cực.
Q5: Doanh nghiệp nên làm gì để giảm tỷ lệ thất bại của đầu tư AI?
Ngoài các biện pháp tránh rủi ro cụ thể cho từng rủi ro đã đề cập ở trên, doanh nghiệp cũng nên thiết lập các chỉ số đánh giá hiệu suất đầu tư AI rõ ràng, theo dõi liên tục tiến độ và lợi ích của dự án; bên cạnh đó, lựa chọn thử nghiệm giai đoạn, bắt đầu kiểm tra hiệu quả từ quy mô nhỏ, đúc kết kinh nghiệm trước khi mở rộng quy mô cũng có thể hiệu quả giảm thiểu rủi ro tổng thể.
Kết luận
Đầu tư vào AI là một phần quan trọng trong chuyển đổi số của doanh nghiệp, nhưng việc áp dụng mỗi công nghệ mới đều đi kèm với một số rủi ro nhất định. Chỉ thông qua việc nhận diện và phân loại rủi ro chính xác, kèm theo 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 mù quáng dẫn đến lãng phí tài nguyên. Giữ vững lập trường lý trí và thực hiện thực tế là chìa khóa giúp đầu tư AI không trở thành “tiền mua sự lo lắng.”
You may also like: Cách Tham Gia Cuộc Thi Giao Dịch ZAMA? Tổng Quan Quy Trình và Những Lưu Ý Quan Trọng
