Tác giả: Petr Gusev
Ngày 10 tháng 11 năm 2023
Trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển mạnh mẽ, và nếu nó tiếp tục xâm nhập vào mọi ngành công nghiệp, nó sẽ hoàn toàn biến đổi cách chúng ta sống.
Do đó, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các công ty của họ đã trở thành ưu tiên hàng đầu đối với nhiều nhà sáng lập. Ngay cả cá nhân cũng đang tìm cách tận dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện cuộc sống cá nhân của họ.
Sự hứng thú là lớn đến nỗi từ điển Collins, một cơ quan ngôn ngữ uy tín, đã chọn trí tuệ nhân tạo là thuật ngữ của năm, do sự bùng nổ trong sự phổ biến.
Tuy nhiên, nói như vậy, đối với hầu hết các tổ chức, có một khoảng cách lớn giữa ý tưởng và hiện thực khi cố gắng tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quy trình của họ, vì con đường không phải là một cách thẳng và nó có thể rất đắt đỏ, cả về chi phí vốn cần thiết và thời gian bị lãng phí, vì các phát triển có thể không mang lại kết quả mong đợi. Điều này đã đưa nhiều doanh nghiệp vào tình thế khó khăn. Ví dụ, CNET đã thử nghiệm viết bài bằng trí tuệ nhân tạo, và chúng cuối cùng chứa đầy nhược điểm. Các công ty khác, như iTutor Group, đã phải đối mặt với những khoản phạt nặng nề cộng thêm sự trêu chọc của công chúng do triển khai trí tuệ nhân tạo kém chất lượng.
Như những trường hợp này đã chỉ ra, doanh nghiệp có thể mắc nhiều sai lầm với trí tuệ nhân tạo, và trừ khi một doanh nghiệp có một dự trữ tài chính như Amazon, Google, Microsoft, hoặc Meta, những thử nghiệm thất bại này có thể đưa doanh nghiệp vào tình trạng phá sản.
Nếu bạn là một nhà sáng lập hoặc chủ doanh nghiệp, đây là một hướng dẫn với năm bước để giúp bạn triển khai trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp của mình, đồng thời tận dụng một cách sáng tạo nguồn lực của bạn – tiền bạc và thời gian, mà cuối cùng cũng là tiền bạc – và giảm khả năng mắc phải lỗi lầm nghiêm trọng.
1. Rõ ràng về vấn đề bạn đang cố giải quyết
Không có công ty nào là miễn dịch khỏi sự thất bại của trí tuệ nhân tạo. Và như Amazon đã đau đớn trải qua – thông qua các cửa hàng không có thu ngân Amazon Go đang bế tắc – không phải mọi trường hợp kinh doanh đều cần đến trí tuệ nhân tạo.
Do đó, quan trọng là bạn xác định rõ vấn đề mà bạn đang cố giải quyết bằng trí tuệ nhân tạo. Điều này cần được mô tả một cách rõ ràng nhất có thể.
Ví dụ, một ứng dụng phổ biến của trí tuệ nhân tạo là hỗ trợ khách hàng. Triển khai trí tuệ nhân tạo trong trường hợp như vậy có thể được thực hiện một cách có kết quả cụ thể, chẳng hạn như giảm chi phí trung tâm cuộc gọi một khoản X tiền mỗi tháng hoặc tăng tốc thời gian trung bình giải quyết thắc mắc của khách hàng một khoản X phút. Với cách tiếp cận này, chúng ta có một chỉ số đo lường có thể đo bằng tiền hoặc thời gian, mà chúng ta sẽ cố gắng đạt được bằng cách triển khai trí tuệ nhân tạo và xem xét liệu điều này có bất kỳ ảnh hưởng nào hay không.
Có nhiều cách mà điều này có thể xảy ra. Ví dụ, thay vì sử dụng chatbot, chúng ta có thể phát triển hoặc mua một dịch vụ sẽ xác định xem câu hỏi của khách hàng có thể được trả lời bằng trang FAQ hay không. Nó sẽ hoạt động như sau. Khi một khách hàng viết một tin nhắn, chúng ta chạy mô hình này và nó có thể bảo chúng ta rằng chúng ta cần chuyển cuộc trò chuyện này cho một nhân viên, hoặc hiển thị cho họ một trang liên quan với câu trả lời cho câu hỏi của họ. Việc phát triển mô hình này sẽ nhanh chóng và giá rẻ hơn so với việc xây dựng một chatbot phức tạp từ đầu. Nếu triển khai này thành công, chúng ta sẽ đạt được mục tiêu giảm chi phí trong khi tối ưu hóa các chi phí vốn liên quan đến trí tuệ nhân tạo, so với chi phí phát triển một chatbot.
Một người tiên phong trong cách tiếp cận này là Matten Law, một công ty luật đặt trụ sở tại California, đã tích hợp một trợ lý được động lực bởi trí tuệ nhân tạo để tự động hóa nhiều nhiệm vụ, giúp các luật sư dành nhiều thời gian hơn để lắng nghe khách hàng và nghiên cứu các khía cạnh của một vụ án mà có vẻ quan trọng nhất. Điều này chứng minh rằng ngay cả trong những ngành nghề cứng nhắc nhất cũng có thể bị chấn động thông qua trí tuệ nhân tạo một cách nhằm tăng cường trải nghiệm người dùng, bằng cách làm tăng cường sự chạm nhẹ của con người khi nó cần thiết nhất.
Các vấn đề phổ biến khác mà có thể được giải quyết thông qua sự giúp đỡ của trí tuệ nhân tạo bao gồm phân tích dữ liệu và việc tạo ra các ưu đãi tùy chỉnh. Spotify là một ví dụ xuất sắc về một công ty đã thành công sử dụng trí tuệ nhân tạo để phát triển một hệ thống thông minh cho việc đề xuất âm nhạc, bao gồm cả việc xem xét thời gian trong ngày mà người nghe thích một thể loại nhạc cụ thể.
Trong cả hai tình huống đã đề cập, trí tuệ nhân tạo đều giúp mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Tuy nhiên, lý do tại sao những công ty này sử dụng trí tuệ nhân tạo thành công là bởi vì họ rất rõ ràng về những khía cạnh cần được giao cho trí tuệ nhân tạo.
2. Xác định dữ liệu bạn cần phân tích
Sau khi vấn đề chính được xác định rõ, chúng ta cần xem xét dữ liệu mà chúng ta cần cung cấp cho hệ thống. Quan trọng là nhớ rằng trí tuệ nhân tạo là một thuật toán, nó phân tích và điều chỉnh dựa trên dữ liệu mà chúng ta cung cấp. Kịch bản cơ bản cho việc thu thập dữ liệu như sau:
- Hiểu rõ dữ liệu chúng ta có thể cần để triển khai trí tuệ nhân tạo.
- Xem xét xem doanh nghiệp của chúng ta có dữ liệu đó không.
a) Nếu có — tuyệt vời.
b) Nếu không, chúng ta cần ngồi lại và xem xét liệu chúng ta có thể bắt đầu quy trình thu thập dữ liệu đúng đắn trong nội bộ hay không. Như một lựa chọn khác, chúng ta có thể yêu cầu các nhà phát triển lưu trữ dữ liệu mà chúng ta cần nếu chúng ta chưa làm điều đó.
Dưới đây là một ví dụ. Chúng ta sở hữu một quán cà phê và chúng ta cần dữ liệu về số lượng khách hàng ghé thăm nó. Chúng ta có thể thực hiện điều này bằng cách triển khai thẻ tích điểm cá nhân mà người dùng sẽ trình bày khi mua hàng. Như vậy, chúng ta sẽ có được dữ liệu mà chúng ta cần, chẳng hạn như khách hàng nào đến, khi nào họ đến, họ mua gì và số lượng bao nhiêu. Một khi chúng ta có dữ liệu đó, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu này để triển khai trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, có những lúc việc thu thập dữ liệu này có thể rất tốn kém. Và đó là lúc mà trí tuệ nhân tạo có thể giúp chúng ta. Ví dụ, nếu chúng ta đã cài đặt một camera trong quán cà phê của mình – điều mà ít nhất là chúng ta có thể làm vì mục đích an ninh – chúng ta có thể tận dụng nó để thu thập dữ liệu từ khách hàng đến thăm quán. Tôi phải nói rằng trước khi triển khai điều này, quan trọng là phải tham khảo về các luật lệ về dữ liệu cá nhân, như GDPR, vì phương pháp này có thể không hoạt động ở mọi quốc gia. Nhưng ở những khu vực cho phép, đây có thể là một cách mạch lạc để thu thập thông tin bạn cần và sử dụng sự giúp đỡ của trí tuệ nhân tạo để phân tích và xử lý nó.
Nếu bạn đang tự hỏi, chương trình tích điểm cá nhân này là điều mà Starbucks đã làm, với thành công lớn. Hệ thống thưởng của Starbucks đã đi đến mức cung cấp ưu đãi cá nhân mỗi khi một khách hàng ghé thăm địa điểm yêu thích của họ hoặc đặt món uống yêu thích của họ.
3. Xác định một giả định
Có thể có những tình huống mà bạn cảm thấy không chắc chắn về những quy trình nào có thể hoặc cần được tối ưu hóa bằng trí tuệ nhân tạo.
Nếu đó là trường hợp của bạn, bạn có thể bắt đầu bằng cách phân chia toàn bộ quy trình của mình thành các giai đoạn và xác định những giai đoạn mà bạn cảm thấy doanh nghiệp của mình đang hoạt động kém hiệu quả. Đó là những lĩnh vực mà bạn đang tiêu quá nhiều tiền vào? Điều gì đang mất nhiều thời gian hơn thông thường? Bằng cách trả lời những câu hỏi này, bạn có thể xác định những lĩnh vực quan trọng cần cải thiện và quyết định liệu trí tuệ nhân tạo có thể hữu ích hay không.
Như bạn sẽ thấy, có những trường hợp mà các giải pháp thông thường có thể hiệu quả hơn. Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc chọn lựa sản phẩm nào để nổi bật trước khách hàng, những gợi ý dựa trên các sản phẩm phổ biến nhất thường hiệu quả hơn trong các hệ thống đề xuất trên thị trường so với những nỗ lực dự đoán hành vi người dùng. Do đó, hãy thử điều đó trước. Khi bạn có một kết quả – cho dù là tích cực hay tiêu cực – sau đó bạn có thể có một giả thuyết để kiểm tra với trí tuệ nhân tạo. Nếu không, lĩnh vực hành động sẽ quá mơ hồ, và bạn có thể kết thúc việc lãng phí thời gian và tiền bạc.
4. Tận dụng những giải pháp đã có sẵn
Nhiều công ty đều muốn ngay lập tức thiết kế các thuật toán học máy của riêng họ. Tuy nhiên, nếu bạn không kế hoạch đào tạo chúng với bộ dữ liệu lớn trong một khoảng thời gian dài, thì đừng làm vậy. Điều đó sẽ rất tốn kém và tốn thời gian.
Thay vào đó, tôi đề xuất bạn tập trung vào các giải pháp đã có sẵn. Các công ty như Amazon, Google, Microsoft và nhiều công ty khác có các công cụ được động lực bởi trí tuệ nhân tạo có thể giúp bạn đạt được nhiều mục tiêu. Sau đó, dần dần, bạn có thể ký hợp đồng với một trong số họ và thuê một nhà phát triển nội bộ để cấu hình một cách thành thạo các yêu cầu API cần thiết.
Ý tưởng cơ bản là những công cụ này có thể được tích hợp bởi các nhà phát triển kinh doanh (không phải chuyên gia ML), điều này sẽ cho phép chúng ta nhanh chóng kiểm thử giả thuyết về việc liệu trí tuệ nhân tạo mang lại hiệu quả mong đợi hay không. Nếu nó không đạt được điều này, chúng ta có thể đơn giản là tắt các công cụ này, và chi phí kiểm thử giả thuyết của chúng ta chỉ là thời gian của nhà phát triển mà chúng ta đã tiêu để tích hợp với dịch vụ đó và số tiền chúng ta đã trả để sử dụng công cụ đó. Nếu chúng ta phát triển một mô hình, chúng ta sẽ tiêu mức lương của chuyên gia ML nhân với thời gian họ tiêu để phát triển mô hình cộng với mọi chi phí cơ sở hạ tầng. Và sau đó, không rõ phải làm gì với nhà phát triển và mô hình nếu cuối cùng hiệu quả mong đợi không xuất hiện.
Nếu giả định của chúng ta được chứng minh, và công cụ được động lực bởi trí tuệ nhân tạo mang lại hiệu quả như mong đợi, chúng ta mừng vui và đặt ra một giả định mới. Trong tương lai, nếu chúng ta dự đoán rằng chi phí của công cụ tăng đáng kể, chúng ta có thể nghĩ đến việc phát triển mô hình này bằng chính tay mình, và do đó giảm chi phí thậm chí nhiều hơn nữa. Nhưng trước hết, chúng ta cần đánh giá xem chi phí phát triển thực sự ít hơn so với việc chúng ta phải trả để sử dụng một công cụ từ một công ty khác chuyên phát triển những công cụ này.
Lời khuyên của tôi là bạn chỉ nên xem xét việc phát triển sản phẩm học máy của riêng bạn sau khi bạn đã đạt được kết quả tốt từ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo với các công cụ đã đề cập ở trên và khi bạn chắc chắn rằng trí tuệ nhân tạo là cách đúng để giải quyết vấn đề của bạn trong dài hạn. Nếu không, dự án ML của bạn sẽ không mang lại giá trị mà bạn đang tìm kiếm, và như một bài viết xuất sắc gần đây của Harvard Business Review đã nói, sự hứng thú về trí tuệ nhân tạo chỉ làm bạn mất tập trung khỏi sứ mệnh của mình, mà không cần đến trí tuệ nhân tạo.
5. Tham khảo ý kiến chuyên gia về trí tuệ nhân tạo
Trong cùng một tinh thần, một sai lầm rất phổ biến mà những người sáng lập và chủ doanh nghiệp thường mắc phải là họ cố gắng thực hiện mọi thứ trong nội bộ. Họ thuê một Kỹ sư chính trí tuệ nhân tạo hoặc nghiên cứu, sau đó thuê thêm những người khác để tạo ra một đội ngũ có thể tạo ra một sản phẩm hàng đầu. Tuy nhiên, công nghệ đó sẽ trở nên vô ích đối với mục đích của công ty nếu bạn không có một chiến lược triển khai trí tuệ nhân tạo được định rõ. Cũng có trường hợp khi họ thuê một Kỹ sư ML tập sự để tiết kiệm chi phí so với việc thuê một chuyên gia có kinh nghiệm hơn. Điều này cũng nguy hiểm, vì một người không có kinh nghiệm có thể không biết đến những tinh tế của việc phát triển và thiết kế hệ thống ML và làm ra “những sai lầm của người mới”, mà công ty sẽ phải trả giá quá đắt, hầu như luôn vượt quá giá thuê một chuyên gia ML có kinh nghiệm.
Do đó, đề xuất của tôi là bạn nên trước tiên thuê một chuyên gia trí tuệ nhân tạo, như một người tư vấn, người sẽ hướng dẫn bạn trên đường đi và đánh giá quy trình triển khai trí tuệ nhân tạo của bạn. Tận dụng kiến thức của họ để đảm bảo rằng vấn đề bạn đang giải quyết đòi hỏi sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo và rằng công nghệ có thể mở rộng một cách hiệu quả để chứng minh giả thuyết của bạn.
Nếu bạn là một startup ở giai đoạn sớm và lo lắng về tài trợ, một cách giải quyết là liên hệ với các kỹ sư trí tuệ nhân tạo trên LinkedIn với những câu hỏi cụ thể. Tin hay không, nhiều chuyên gia ML và trí tuệ nhân tạo thích giúp đỡ, cả vì họ thực sự quan tâm đến chủ đề này và vì nếu họ thành công trong việc giúp bạn, họ có thể sử dụng nó như một case study tích cực cho hồ sơ tư vấn của họ.
Thay lời kết
Với tất cả sự hứng thú xoay quanh trí tuệ nhân tạo, hoàn toàn bình thường khi bạn muốn tích hợp nó vào doanh nghiệp của mình và phát triển một giải pháp được động lực bởi trí tuệ nhân tạo để đưa doanh nghiệp của bạn lên một tầm cao mới. Tuy nhiên, bạn cần nhớ rằng việc mọi người đều nói về trí tuệ nhân tạo không có nghĩa là doanh nghiệp của bạn cần trí tuệ nhân tạo. Nhiều doanh nghiệp, đáng tiếc, vội vã tích hợp trí tuệ nhân tạo mà không có một mục tiêu rõ ràng trong tâm trí, và kết quả là lãng phí một lượng tiền và thời gian khổng lồ. Trong một số trường hợp, đặc biệt là đối với các công ty ở giai đoạn sớm, điều này có thể đồng nghĩa với sự sụp đổ của họ. Bằng cách nêu rõ một vấn đề, thu thập dữ liệu liên quan, kiểm thử giả thuyết và sử dụng các công cụ đã có sẵn với sự giúp đỡ của một chuyên gia, bạn có thể tích hợp trí tuệ nhân tạo mà không làm cạn kiệt tài nguyên tài chính của công ty. Sau đó, nếu giải pháp hoạt động, bạn có thể dần dần mở rộng quy mô và tích hợp trí tuệ nhân tạo vào những lĩnh vực mà nó làm tăng hiệu suất hoặc lợi nhuận của công ty của bạn.
