Marketing Demand
Summary
Bài viết này khám phá 5 thách thức chính trong việc triển khai AI cho doanh nghiệp， đồng thời cung cấp giải pháp thiết thực để vượt qua những khó khăn đó． Đây là một vấn đề đang được nhiều doanh nghiệp quan tâm khi công nghệ AI ngày càng trở nên phổ biến và cần thiết． Key Points:
- Ứng dụng AI siêu cá nhân hóa để đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách hiệu quả hơn, yêu cầu tích hợp và phân tích dữ liệu đa nguồn.
- Sử dụng AI để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, từ dự báo nhu cầu đến quản lý rủi ro, giúp các doanh nghiệp thích ứng nhanh chóng với thay đổi thị trường.
- Tăng cường tính minh bạch và trách nhiệm trong sử dụng AI thông qua các giải pháp đạo đức và dễ hiểu, tạo sự tin tưởng từ phía khách hàng.
Khoảng cách áp dụng AI trong doanh nghiệp
Khoảng cách trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một vấn đề đáng chú ý đối với nhiều doanh nghiệp. Mặc dù AI đã chuyển mình từ công nghệ mới nổi thành một yếu tố chiến lược quan trọng, nhưng không phải tổ chức nào cũng có thể khai thác hết tiềm năng của nó. Theo một nghiên cứu gần đây của BCG, có tới 74% doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc mở rộng các sáng kiến AI của họ, và báo chí Australia cũng chỉ ra rằng 58% tổ chức cảm thấy rằng AI chưa đáp ứng được mong đợi của họ.
Vậy nguyên nhân vì sao nhiều công ty lại không thể khai thác tối đa sức mạnh của AI? Những thách thức thường bắt nguồn từ việc thiếu chiến lược rõ ràng, vấn đề về dữ liệu, sự kháng cự trong tổ chức và những khó khăn trong quá trình triển khai. Tuy nhiên, các nền tảng AI hiện đại như MI Pal đang dần giải quyết những trở ngại này bằng cách cung cấp các giải pháp tích hợp hiệu quả hơn cho doanh nghiệp. Để vượt qua khoảng cách này, việc đào tạo nhân viên về công nghệ AI là rất cần thiết nhằm nâng cao nhận thức và khả năng sử dụng. Thêm vào đó, xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin vững chắc và kết nối các giải pháp AI vào quy trình làm việc hiện tại cũng đóng vai trò không kém phần quan trọng. Cuối cùng, một chiến lược linh hoạt sẽ giúp doanh nghiệp thích nghi với những thay đổi nhanh chóng trong lĩnh vực công nghệ này.
Vậy nguyên nhân vì sao nhiều công ty lại không thể khai thác tối đa sức mạnh của AI? Những thách thức thường bắt nguồn từ việc thiếu chiến lược rõ ràng, vấn đề về dữ liệu, sự kháng cự trong tổ chức và những khó khăn trong quá trình triển khai. Tuy nhiên, các nền tảng AI hiện đại như MI Pal đang dần giải quyết những trở ngại này bằng cách cung cấp các giải pháp tích hợp hiệu quả hơn cho doanh nghiệp. Để vượt qua khoảng cách này, việc đào tạo nhân viên về công nghệ AI là rất cần thiết nhằm nâng cao nhận thức và khả năng sử dụng. Thêm vào đó, xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin vững chắc và kết nối các giải pháp AI vào quy trình làm việc hiện tại cũng đóng vai trò không kém phần quan trọng. Cuối cùng, một chiến lược linh hoạt sẽ giúp doanh nghiệp thích nghi với những thay đổi nhanh chóng trong lĩnh vực công nghệ này.
Các thách thức chính khi áp dụng AI là gì
Triển khai AI một cách liền mạch trên cả đám mây và tại chỗ, giúp công nghệ này trở nên dễ tiếp cận hơn trong hạ tầng CNTT hiện có. Hệ thống tích hợp trực tiếp với các nguồn dữ liệu doanh nghiệp, loại bỏ tình trạng cô lập dữ liệu. Các khả năng AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh, chẳng hạn như dự đoán nhu cầu, phân tích rủi ro và tự động hóa quy trình làm việc. Để hiểu rõ hơn về những khó khăn trong việc áp dụng AI, hãy cùng khám phá những ví dụ thực tế về cách mà các công ty đã gặp phải thách thức khi triển khai AI và các giải pháp để khắc phục những vấn đề này.
## 5 Thách Thức Chính Doanh Nghiệp Gặp Phải Khi Áp Dụng AI
1. **Thiếu Một Kế Hoạch Kinh Doanh Rõ Ràng & Không Xác Định Được ROI**
**Ví dụ:** Một công ty sản xuất ở Bắc Âu đã đầu tư vào AI để tự động hóa kiểm soát chất lượng, nhưng ban lãnh đạo lại gặp khó khăn trong việc xác định các chỉ số thành công. Mặc dù mô hình AI đã giảm tỷ lệ lỗi xuống 10%, nhưng do không được liên kết với mục tiêu kinh doanh cụ thể từ đầu, nên các giám đốc điều hành đã nghi ngờ về ROI của dự án này, dẫn đến sự trì hoãn trong quá trình thực hiện.
Khi xem xét nguyên lý hoạt động của AI như học máy (machine learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), việc có dữ liệu chất lượng cao để đào tạo mô hình là vô cùng quan trọng. Đồng thời, xây dựng một đội ngũ chuyên gia dày dạn kinh nghiệm cũng rất cần thiết để đảm bảo sự thành công của các sáng kiến ứng dụng trí tuệ nhân tạo này.
## 5 Thách Thức Chính Doanh Nghiệp Gặp Phải Khi Áp Dụng AI
1. **Thiếu Một Kế Hoạch Kinh Doanh Rõ Ràng & Không Xác Định Được ROI**
**Ví dụ:** Một công ty sản xuất ở Bắc Âu đã đầu tư vào AI để tự động hóa kiểm soát chất lượng, nhưng ban lãnh đạo lại gặp khó khăn trong việc xác định các chỉ số thành công. Mặc dù mô hình AI đã giảm tỷ lệ lỗi xuống 10%, nhưng do không được liên kết với mục tiêu kinh doanh cụ thể từ đầu, nên các giám đốc điều hành đã nghi ngờ về ROI của dự án này, dẫn đến sự trì hoãn trong quá trình thực hiện.
Khi xem xét nguyên lý hoạt động của AI như học máy (machine learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), việc có dữ liệu chất lượng cao để đào tạo mô hình là vô cùng quan trọng. Đồng thời, xây dựng một đội ngũ chuyên gia dày dạn kinh nghiệm cũng rất cần thiết để đảm bảo sự thành công của các sáng kiến ứng dụng trí tuệ nhân tạo này.
Extended Perspectives Comparison:
| Thách Thức | Giải Pháp | Ví Dụ | Lợi Ích Của AI | Kết Quả Đo Lường |
|---|---|---|---|---|
| Thiếu Một Kế Hoạch Kinh Doanh Rõ Ràng & Không Xác Định Được ROI | Liên kết đầu tư vào AI với mục tiêu cụ thể và thiết lập KPI rõ ràng. | Công ty sản xuất Bắc Âu gặp khó khăn trong việc xác định ROI của dự án tự động hóa. | Giảm tỷ lệ lỗi, tăng hiệu suất sản xuất. | Đánh giá nhanh lợi tức đầu tư (ROI) từ những giải pháp AI mang lại tác động ngay lập tức. |
| Vấn Đề Về Dữ Liệu | Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu tích hợp và áp dụng chiến lược quản trị dữ liệu. | Nhà bán lẻ toàn cầu gặp vấn đề về silo dữ liệu giữa các phòng ban. | Dự đoán nhu cầu chính xác hơn, tối ưu hóa hàng tồn kho. | Nâng cao độ chính xác của thông tin từ mô hình AI. |
| Kháng Cự Từ Nhân Viên | Xây dựng văn hóa doanh nghiệp linh hoạt, khuyến khích giao tiếp xuyên phòng ban và đào tạo nhân viên. | Công ty dịch vụ tài chính gặp phải sự chống đối khi triển khai hệ thống đánh giá rủi ro dựa trên AI. | Tăng cường sự chấp nhận công nghệ mới trong tổ chức. | Giảm bớt kháng cự đối với việc sử dụng công nghệ mới. |
| Thiếu Hụt Nhân Tài và Chuyên Môn | Đầu tư vào chương trình nâng cao kỹ năng cho đội ngũ nội bộ và sử dụng nền tảng AI không cần mã lập trình. | Công ty logistics gặp khó khăn trong việc tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu. | Tiết kiệm thời gian và chi phí khi triển khai AI mà không cần chuyên gia bên ngoài. | Nhanh chóng hoàn thành quy trình ứng dụng AI mà không bị trì hoãn. |
Thiếu chiến lược rõ ràng và không chắc chắn về ROI
Sự áp dụng AI thường thiếu một mục tiêu kinh doanh rõ ràng, ngoài việc chỉ đơn giản là "đổi mới." Các nhà lãnh đạo yêu cầu có những chỉ số ROI đo lường trước khi mở rộng quy mô các sáng kiến AI. Nhiều dự án AI vẫn ở giai đoạn thử nghiệm do sự không chắc chắn về nguồn tài trợ. Để khắc phục điều này, doanh nghiệp cần phải liên kết các khoản đầu tư vào AI với những mục tiêu cụ thể như giảm chi phí hoặc nâng cao hiệu quả. Họ cũng nên thiết lập các chỉ số đo lường hiệu suất (KPI) rõ ràng, ví dụ như tăng sản lượng sản xuất, giảm tỷ lệ lỗi hay tối ưu hóa hàng tồn kho. Bắt đầu với những giải pháp AI mang lại tác động nhanh chóng và rõ rệt, chẳng hạn như dự báo nhu cầu, sẽ giúp tạo ra những thay đổi tích cực ngay từ ban đầu.
Vấn đề silo dữ liệu và chất lượng dữ liệu kém
Các nền tảng AI như MI Pal đang giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp các mô hình dự báo giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa tồn kho và giảm thiểu lãng phí. Nhờ đó, các công ty có thể nhanh chóng đánh giá được lợi tức đầu tư (ROI) của AI trong hoạt động thực tế.
Một ví dụ điển hình là một nhà bán lẻ toàn cầu đã cố gắng sử dụng AI để dự đoán nhu cầu khách hàng nhưng gặp phải vấn đề về silo dữ liệu giữa các đội ngũ thương mại điện tử, cửa hàng và logistics. Các mô hình AI được đào tạo trên những tập dữ liệu không đầy đủ đã dẫn đến những dự đoán không chính xác, gây ra tình trạng thừa hàng và gián đoạn chuỗi cung ứng. Để khắc phục điều này, doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu tích hợp cho phép chia sẻ và truy cập dữ liệu dễ dàng hơn giữa các phòng ban. Đồng thời, việc đầu tư vào công cụ làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu cũng rất quan trọng để nâng cao độ chính xác của thông tin. Việc áp dụng machine learning trong phân tích và dự đoán sẽ giúp cải thiện chất lượng dữ liệu theo thời gian.
Một ví dụ điển hình là một nhà bán lẻ toàn cầu đã cố gắng sử dụng AI để dự đoán nhu cầu khách hàng nhưng gặp phải vấn đề về silo dữ liệu giữa các đội ngũ thương mại điện tử, cửa hàng và logistics. Các mô hình AI được đào tạo trên những tập dữ liệu không đầy đủ đã dẫn đến những dự đoán không chính xác, gây ra tình trạng thừa hàng và gián đoạn chuỗi cung ứng. Để khắc phục điều này, doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu tích hợp cho phép chia sẻ và truy cập dữ liệu dễ dàng hơn giữa các phòng ban. Đồng thời, việc đầu tư vào công cụ làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu cũng rất quan trọng để nâng cao độ chính xác của thông tin. Việc áp dụng machine learning trong phân tích và dự đoán sẽ giúp cải thiện chất lượng dữ liệu theo thời gian.
)
Free ImagesKháng cự thay đổi và silo tổ chức
Dữ liệu doanh nghiệp thường bị phân mảnh giữa các phòng ban khác nhau. Điều này dẫn đến việc dữ liệu thiếu chuẩn hóa và gây ra những sự không nhất quán trong kết quả của AI. Các mô hình AI có thể thất bại khi được đào tạo trên dữ liệu không đầy đủ hoặc chất lượng kém. Để khắc phục điều này, doanh nghiệp nên thiết lập các đường ống dữ liệu tập trung để kết nối tất cả hệ thống, đồng thời áp dụng các chiến lược quản trị dữ liệu nhằm đảm bảo rằng các mô hình AI nhận được dữ liệu sạch và có cấu trúc hợp lý. Ngoài ra, việc sử dụng các nền tảng AI tích hợp trực tiếp với nguồn dữ liệu của doanh nghiệp cũng là một giải pháp hiệu quả.
Trong trường hợp kháng cự thay đổi và silo tổ chức, một ví dụ điển hình là một công ty dịch vụ tài chính đã giới thiệu hệ thống đánh giá rủi ro dựa trên AI, nhưng đội ngũ thẩm định viên và quản lý lại chống đối việc áp dụng công nghệ này. Nhân viên lo sợ rằng AI sẽ thay thế họ; do đó, những khuyến nghị từ hệ thống AI thường bị bỏ qua, dẫn đến ảnh hưởng hạn chế của nó.
Nguyên nhân cho tình trạng này chủ yếu là do nỗi lo mất việc làm vì tự động hóa. Do đó, để giảm thiểu sự kháng cự từ phía nhân viên, rất quan trọng phải xây dựng một văn hóa doanh nghiệp linh hoạt hơn, nơi mà giao tiếp xuyên phòng ban được khuyến khích nhằm phá vỡ các silo tổ chức tồn tại. Việc sử dụng những công cụ AI thân thiện với người dùng cùng với chương trình đào tạo cho nhân viên hiểu rõ lợi ích của công nghệ này cũng rất cần thiết. Cuối cùng, lãnh đạo nên đóng vai trò gương mẫu bằng cách áp dụng AI vào quy trình ra quyết định hàng ngày để dẫn dắt nhân viên theo hướng tích cực hơn.
Trong trường hợp kháng cự thay đổi và silo tổ chức, một ví dụ điển hình là một công ty dịch vụ tài chính đã giới thiệu hệ thống đánh giá rủi ro dựa trên AI, nhưng đội ngũ thẩm định viên và quản lý lại chống đối việc áp dụng công nghệ này. Nhân viên lo sợ rằng AI sẽ thay thế họ; do đó, những khuyến nghị từ hệ thống AI thường bị bỏ qua, dẫn đến ảnh hưởng hạn chế của nó.
Nguyên nhân cho tình trạng này chủ yếu là do nỗi lo mất việc làm vì tự động hóa. Do đó, để giảm thiểu sự kháng cự từ phía nhân viên, rất quan trọng phải xây dựng một văn hóa doanh nghiệp linh hoạt hơn, nơi mà giao tiếp xuyên phòng ban được khuyến khích nhằm phá vỡ các silo tổ chức tồn tại. Việc sử dụng những công cụ AI thân thiện với người dùng cùng với chương trình đào tạo cho nhân viên hiểu rõ lợi ích của công nghệ này cũng rất cần thiết. Cuối cùng, lãnh đạo nên đóng vai trò gương mẫu bằng cách áp dụng AI vào quy trình ra quyết định hàng ngày để dẫn dắt nhân viên theo hướng tích cực hơn.
Thiếu hụt tài năng và chuyên môn trong lĩnh vực AI
Việc áp dụng AI thường gặp khó khăn khi các phòng ban không hợp tác chặt chẽ với nhau. Bên cạnh đó, những mô hình AI thiếu sự tin tưởng và minh bạch cũng dẫn đến sự kháng cự từ phía con người. **Giải pháp cho vấn đề này:** - Đào tạo cho các đội ngũ hiểu rõ cách mà AI hỗ trợ quá trình ra quyết định của con người thay vì thay thế công việc. - Khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban để đảm bảo rằng các sáng kiến về AI phù hợp với nhu cầu kinh doanh tổng thể. - Đảm bảo rằng các mô hình AI cung cấp những thông tin rõ ràng và có thể giải thích được. Chẳng hạn, các đại lý AI của MI Pal được thiết kế nhằm mục đích hợp tác, cung cấp cái nhìn minh bạch để nâng cao khả năng ra quyết định mà không làm mất đi vai trò quan trọng của nhân viên. Những đầu ra từ AI có thể được nhân viên xem xét, điều chỉnh và phê duyệt, qua đó giảm bớt sự kháng cự đối với công nghệ mới này.
Thách thức trong triển khai và tích hợp AI
**4. Thiếu hụt nhân tài và chuyên môn**Ví dụ:** Một công ty logistics gặp khó khăn trong việc tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu để xây dựng các mô hình AI cho tối ưu hóa đội xe. Với sự khan hiếm tài năng AI, công ty buộc phải dựa vào các tư vấn viên bên ngoài đắt đỏ, dẫn đến việc chậm trễ trong quy trình áp dụng. **Nguyên nhân của vấn đề này:** - AI yêu cầu chuyên môn đặc biệt, khiến việc tuyển dụng trở nên khó khăn hơn. - Việc ứng dụng AI bị chậm lại khi các doanh nghiệp phụ thuộc vào tư vấn viên bên ngoài. - Nhiều công cụ AI cần phát triển phức tạp, hạn chế khả năng sử dụng cho những nhóm không có kỹ thuật. Để vượt qua những thách thức này, doanh nghiệp cần chú trọng đến việc đào tạo nhân viên về AI cũng như đầu tư vào hạ tầng công nghệ phù hợp nhằm hỗ trợ quá trình triển khai hiệu quả hơn. Bên cạnh đó, tăng cường bảo mật thông tin để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi các cuộc tấn công mạng cũng là điều thiết yếu. Hơn nữa, phát triển một chiến lược tích hợp rõ ràng sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất làm việc khi áp dụng AI vào quy trình hiện tại của tổ chức.
Giải pháp từ nền tảng MI Pal cho các vấn đề trên
**Cách khắc phục:** - Đầu tư vào các chương trình nâng cao kỹ năng AI cho đội ngũ nội bộ. - Sử dụng các nền tảng AI không cần mã lập trình hoặc ít mã lập trình để giảm bớt nhu cầu về chuyên môn kỹ thuật sâu. - Hợp tác với các nhà cung cấp AI cung cấp mô hình sẵn có thay vì xây dựng AI từ đầu. **Giải pháp của MI Pal:** MI Pal cung cấp các đại lý AI sẵn có với tùy chỉnh không cần mã, cho phép doanh nghiệp triển khai AI mà không cần phải có chuyên gia AI trong nội bộ. Điều này giúp giải quyết những thách thức trong việc triển khai và tích hợp một cách dễ dàng hơn, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc thích ứng với nhu cầu riêng của từng doanh nghiệp. Nền tảng còn hỗ trợ phân tích thời gian thực và báo cáo tự động, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. Tất cả những yếu tố này góp phần tạo nên một giải pháp hoàn hảo cho việc triển khai thành công công nghệ AI.
)
Cách cải thiện việc áp dụng AI hiệu quả hơn
Một công ty năng lượng đã phát triển hệ thống dự đoán mất điện sử dụng trí tuệ nhân tạo, nhưng gặp khó khăn trong việc tích hợp nó với các hệ thống giám sát hiện có. Việc thiếu khả năng tương thích về công nghệ thông tin đã dẫn đến sự chậm trễ trong việc triển khai AI, buộc họ phải quay lại quy trình thủ công. **Nguyên nhân của tình trạng này:** - Các mô hình AI thường được xây dựng một cách tách biệt, gây khó khăn cho việc tích hợp. - Nhiều doanh nghiệp vẫn sử dụng các hệ thống CNTT cũ kỹ không hỗ trợ cho quy trình làm việc của AI. - Vấn đề mở rộng khiến cho AI không thể vượt qua giai đoạn thử nghiệm ban đầu.
Bước tiếp theo để thúc đẩy sự phát triển của AI trong doanh nghiệp
Để khắc phục vấn đề này, bạn nên chọn các giải pháp AI có khả năng tích hợp mượt mà với hạ tầng công nghệ thông tin hiện tại. Hơn nữa, việc lựa chọn triển khai trên đám mây hoặc hybrid sẽ giúp cho AI phát triển một cách hiệu quả và dễ dàng mở rộng. Một lộ trình rõ ràng cho việc triển khai AI là rất cần thiết để đảm bảo rằng AI không chỉ dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm mà còn tiến tới sản xuất thực tế. MI Pal cung cấp cả hình thức triển khai tại chỗ và trên nền tảng đám mây, đảm bảo rằng các ứng dụng AI có thể hòa nhập tốt vào hệ thống CNTT hiện tại của bạn. Nền tảng này được thiết kế để mở rộng quy mô, giúp các mô hình AI có thể từ giai đoạn thử nghiệm chuyển sang triển khai hoàn chỉnh mà không gặp phải vấn đề tương thích nào.
Reference Articles
Hé Lộ Thách Thức Khi Phát Triển AI Trong Kỷ Nguyên Số
Hé lộ thách thức khi phát triển AI trong kỷ nguyên số · 1.1. Thiếu dữ liệu chất lượng cao · 1.2. Chi phí đào tạo và phát triển AI lớn · 1.3. Thiếu ...
Source: VbeeỨng Dụng AI Trong Doanh Nghiệp: Thách Thức và Cơ Hội
Cùng tìm hiểu những cơ hội và thách thức trong việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp để bắt kịp các xu hướng công nghệ hàng đầu ngày nay.
Source: Kyanon Digital
ALL
Máy móc chính xác
Related Discussions