Được xuất bản cách đây 4 giây vào ngày 3 tháng 3, 2025
Bởi Oleksandr (Sasha) Strozhemin, Đồng sáng lập & CEO của Trinetix
Trong thực tiễn nghề nghiệp của chúng tôi, chúng tôi đã gặp hai luồng ý kiến trái chiều về AI và tác động của nó đối với vai trò công việc và mô hình kinh doanh. Một bên lo ngại về tỷ lệ thất nghiệp tăng vọt và trí tuệ nhân tạo sẽ chiếm lĩnh mọi thứ, trong khi bên kia tin rằng AI sẽ không mang lại bất kỳ thay đổi đáng kể nào và cuối cùng sẽ trở thành một bong bóng.
Khi 64% các CIO đặt nhiều kỳ vọng vào việc sử dụng AI để nâng cao hoạt động kinh doanh và phát triển doanh nghiệp, việc hiểu rõ khả năng mạnh mẽ cũng như những hạn chế của công nghệ này trở nên đặc biệt quan trọng. Liệu trí tuệ nhân tạo có thực sự giới thiệu các mô hình kinh doanh hoàn toàn mới, hay những kỳ vọng này chỉ xuất phát từ sự thiên vị?
Như thường lệ, câu trả lời thực sự nằm ở giữa hai thái cực này.
Mỗi cuộc cách mạng công nghệ đều kéo theo sự thay đổi về vai trò công việc và thói quen làm việc. Sự phát triển của AI đã hứa hẹn sẽ nhanh chóng thay đổi môi trường làm việc và thúc đẩy những thay đổi trong xã hội. Nhưng hóa ra, AI đã không tác động đến xã hội như mong đợi, mà ngược lại, xã hội có thể và nên tác động đến AI.
Việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bị chững lại và các báo cáo liên tục về hiện tượng “ảo giác” của AI cho thấy rằng các hệ thống AI hiện nay không chỉ cách xa sự hoàn hảo — chúng còn không đáp ứng được kỳ vọng, và các nhà phát triển cũng biết rõ điều này. Điều quan trọng cần hiểu là vấn đề không nằm ở bản thân trí tuệ nhân tạo, mà là ở sự thổi phồng xung quanh nó. Thay vì chậm lại và tập trung vào cải tiến các tính năng hiện có, các nhà phát triển đã bắt đầu nhắm tới những mục tiêu xa hơn. Kết quả là, nhiều vấn đề tiềm ẩn chưa được khám phá và bị bỏ qua, gây ra hàng loạt sự cố, chẳng hạn như việc Google bị mất 100 tỷ USD giá trị cổ phiếu chỉ vì AI Bard của họ mắc một lỗi thực tế mà không ai kiểm tra lại.
Những kết quả này cho thấy rằng nếu AI cần được kiểm soát và giám sát để thực hiện các nhiệm vụ cơ bản, thì còn quá sớm để tin tưởng giao cho nó các nhiệm vụ phức tạp. Nhiều vai trò công việc đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc, tư duy phản biện và tính linh hoạt mà trí tuệ nhân tạo hiện vẫn chưa có — và điều này sẽ không sớm thay đổi.
Như cựu trưởng nhóm sẵn sàng cho AGI tại OpenAI đã nói, hiệu quả thực sự của AI sẽ là kết quả của một cuộc đối thoại mạnh mẽ giữa các doanh nghiệp, chính phủ, tiếng nói của ngành công nghiệp, các chuyên gia và công dân. Hiện tại, cuộc đối thoại này vẫn chưa thực sự bắt đầu, và sẽ cần sự tham gia đầy đủ từ tất cả các bên liên quan.
AI trong mô hình kinh doanh: khám phá giá trị hiện tại
Mặc dù thời đại của các mô hình kinh doanh dựa trên AI chưa phải là điều mà chúng ta có thể mong đợi trong một hoặc hai năm tới, nhưng không thể phủ nhận rằng trí tuệ nhân tạo đã tác động đáng kể đến cách các công ty vận hành và quản lý quy trình làm việc của mình.
Nhìn chung, tất cả đều xoay quanh ba trụ cột hỗ trợ cho bất kỳ doanh nghiệp nào:
- Phân tích dữ liệu
Càng kết nối nhiều, chúng ta càng nhận được nhiều dữ liệu hơn. Điều này đặc biệt đúng với các doanh nghiệp — mỗi năm trong hành trình phát triển đều tạo ra vô số tập dữ liệu, tài liệu, báo cáo và ảnh chụp màn hình. Mỗi mẩu dữ liệu này đều mang lại giá trị to lớn, nhưng phải tìm ra giá trị đó trước đã. Đối với các chuyên gia con người, việc khai thác và tổ chức toàn bộ dữ liệu này có thể mất hàng tháng, nếu không muốn nói là hàng năm. Tuy nhiên, đối với trí tuệ nhân tạo, đó chỉ là vấn đề vài ngày, thậm chí là vài giây.Bằng cách đi sâu vào khối lượng lớn dữ liệu, sắp xếp và tổ chức chúng — bao gồm cả dữ liệu phi cấu trúc — AI kết nối những thông tin quan trọng với nhân viên, người ra quyết định và các giám đốc điều hành, xóa bỏ các nút thắt cổ chai về dữ liệu và giúp ra quyết định sắc bén hơn ở mọi cấp độ. Nhờ có AI, lịch sử và toàn cảnh hành trình của doanh nghiệp trở nên rõ ràng hơn rất nhiều, mang lại sự chắc chắn hơn và giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhận ra họ đang ở mốc nào và cần tiến tới đâu trong tương lai.
2. Cá nhân hóa tương tác với khách hàng
Chất lượng trải nghiệm khách hàng ở Mỹ đang chạm mức thấp nhất mọi thời đại, vì vậy việc giảm thời gian phản hồi, cho phép các tương tác cá nhân hóa và giải quyết nhanh chóng các mối quan tâm của khách hàng chưa bao giờ quan trọng hơn đối với các doanh nghiệp. Tuy nhiên, để đạt được những mục tiêu này, doanh nghiệp phải tiếp nhận từng mẩu dữ liệu của khách hàng: nhân khẩu học, lịch sử mua hàng, tần suất tương tác với thương hiệu và nhiều yếu tố khác.
Một nhiệm vụ có quy mô như vậy là quá sức đối với một trung tâm cuộc gọi hay đội ngũ hỗ trợ, nhưng lại là hoạt động thường lệ của một trợ lý AI.
Bằng cách phối hợp nhịp nhàng, các nền tảng tích hợp AI và nhân viên có thể cung cấp dịch vụ khách hàng vượt trội bằng cách tra cứu ngay lập tức lịch sử của từng khách hàng và giải quyết nhu cầu cụ thể của họ. Cách tiếp cận này mang lại mức độ cá nhân hóa và sự đồng cảm mà khách hàng mong muốn ở một thương hiệu, từ đó củng cố mối quan hệ của họ với nhà cung cấp và nuôi dưỡng lòng trung thành.
3. Quản lý rủi ro
Quản lý rủi ro luôn là một điểm đau dai dẳng và không thay đổi đối với các doanh nghiệp — và điều này sẽ luôn như vậy. Càng cạnh tranh khốc liệt, các nhà điều hành càng cần đánh giá nhiều kịch bản hơn để xác định đúng các rủi ro tài chính và uy tín.
Một số đánh giá dựa trên tư duy phản biện và kinh nghiệm, trong khi những đánh giá khác đòi hỏi lượng dữ liệu lịch sử khổng lồ để phát hiện ra các mẫu hình. Trong trường hợp này, trí tuệ nhân tạo cung cấp sự hỗ trợ to lớn bằng cách xử lý việc phát hiện bất thường, xác định các mẫu hình và phát hiện hành vi đáng ngờ.
Những khả năng này giúp giảm áp lực cho các nhà quản lý, nhà phân tích và lãnh đạo, cho phép họ nhận diện các mối đe dọa trước khi chúng xuất hiện — và chuẩn bị đối phó một cách phù hợp.
Tương lai của các mô hình kinh doanh dựa trên AI: hãy chờ đón nhiều hơn nữa
Một trong những điểm quan trọng nhất cần xem xét là các loại mô hình kinh doanh dựa trên AI sẽ vẫn chưa được xác định cho đến khi toàn bộ giá trị của trí tuệ nhân tạo được khám phá. Khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp vẫn còn lưỡng lự về việc tính toán lợi tức đầu tư (ROI) của AI, nhu cầu về việc khám phá và nghiên cứu càng trở nên cần thiết.
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo không phải là một thay đổi nhỏ; nó giới thiệu một quy trình làm việc hoàn toàn mới. Do đó, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần phải có sự hiểu biết rõ ràng về quy trình đó, xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPI) của nó và làm rõ điều gì khiến nó khác biệt so với các quy trình trước đây — và từ đó suy ra giá trị chuyển đổi dựa trên phân tích của họ.
Ví dụ, trong nhiều trường hợp, AI không chỉ cải thiện các quy trình của doanh nghiệp — nó còn tạo ra những quy trình mới cho phép đạt được các kết quả mong muốn. Nhưng để tối đa hóa giá trị của những kết quả này và đặt nền móng cho các mô hình hoàn toàn mới, bất kỳ doanh nghiệp nào cũng sẽ cần ba thành phần thiết yếu: quy trình, công nghệ và con người sử dụng nó.
