Kris Naleszkiewicz
Trí tuệ Nhân tạo tạo sinh
Trong bài viết này, chúng tôi thảo luận về một phương pháp để phát triển chiến lược tích hợp Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản và Mô hình Ngôn ngữ Lớn vào các chức năng cốt lõi của doanh nghiệp, nơi tầm nhìn của các nhà kỹ thuật / nhà khoa học dữ liệu được cân nhắc cùng với thực tế của quyết định của các nhà quản lý điều hành. Chúng ta đã thấy các phương tiện truyền thông đang thảo luận về sức mạnh và nguy cơ tiềm ẩn của Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản kết hợp với tốc độ phi thường mà các công nghệ này đã tiến triển trong vòng 3, 6, 12 và 18 tháng qua. Tôi đã dự đoán gần như mọi tổ chức sẽ đang tiến triển tốt trong việc tiếp nhận và tích hợp; tuy nhiên, sự tiếp nhận của Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản vào các quy trình kinh doanh cốt lõi dường như đang bị trễ.
Bài viết này thảo luận về một phương pháp xây dựng chiến lược dựa trên nguyên lý linh hoạt của phát triển, nơi các nhà kỹ thuật / nhà khoa học dữ liệu cần phải chấp nhận tư duy kinh doanh, và các nhà quản lý điều hành cần phải hiểu rõ về các tác động rộng lớn của Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản và Mô hình Ngôn ngữ Lớn ngoài các giải pháp kỹ thuật.
Bằng cách tiếp cận “Nghĩ lớn, Bắt đầu nhỏ và Lặp lại”, các tổ chức có thể phát triển một chiến lược tập trung vào kết quả với sự linh hoạt để thích nghi với nhu cầu của họ, tạo ra sự cân bằng giữa sáng tạo và thực tế.
Hiểu về lý do
Phần này cung cấp một cái nhìn tổng quan về những gì các nhà quản lý nên biết về Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản từ góc độ kinh doanh. Chúng tôi sẽ tập trung vào các nghiên cứu đáng chú ý và uy tín được thực hiện bởi McKinsey, BCG, Harvard, Standford và những tổ chức khác liên quan đến tác động và các yếu tố cần xem xét liên quan đến việc tích hợp Mô hình Ngôn ngữ Lớn và Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản.
Tác động và Các Lĩnh vực Tập Trung: Việc tích hợp Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản vào các quy trình kinh doanh có tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nghiên cứu của McKinsey nhấn mạnh rằng có đến 75% giá trị hàng năm được tạo ra bởi Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản dự kiến sẽ nằm trong các hoạt động của khách hàng, tiếp thị và bán hàng. Dự đoán của Gartner phản ánh một sự tiếp nhận rộng lớn hơn, với hơn 80% doanh nghiệp dự kiến sẽ triển khai các ứng dụng GenAI vào năm 2026, mở cửa đến các nhiệm vụ chuyên biệt và tăng cường trải nghiệm người dùng trong các ngành công nghiệp. Báo cáo Trạng thái Trí tuệ Nhân tạo 2023 cũng củng cố vai trò quan trọng của sức mạnh tính toán trong phát triển Trí tuệ Nhân tạo, chỉ ra một lợi thế cạnh tranh cho các công ty sử dụng các công nghệ tiên tiến. Những phát hiện này cho thấy rằng Mô hình Ngôn ngữ Lớn và Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản không chỉ là các tiến bộ công nghệ mà còn là các yếu tố động lực quan trọng của sự tăng trưởng và sáng tạo chiến lược trong cảnh quan kinh doanh hiện đại.
Ranh giới Công nghệ Răng cưa: Khái niệm về Ranh giới Công nghệ Răng cưa một cách tinh tế nắm bắt được sự không đồng đều về tác động và tiếp nhận của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản qua các ngành công nghiệp và chức năng kinh doanh khác nhau. Trong khi một số lĩnh vực, như tiếp thị và dịch vụ khách hàng, trải qua các tiến bộ và biến đổi lớn do những công nghệ này, thì những lĩnh vực khác, như sản xuất, có thể thấy được những thay đổi nhỏ hơn. Sự chênh lệch này tạo ra một bức tranh nơi sự tiếp nhận và tích hợp chiến lược của các công nghệ này trở nên quan trọng đối với từng lĩnh vực cụ thể. Các công ty phải điều hướng qua ranh giới này bằng cách đánh giá xem ngành công nghiệp của họ đứng ở đâu về tiến bộ công nghệ và tiếp nhận và điều chỉnh chiến lược của mình tương ứng. Đó không phải là một tình huống một kích cỡ phù hợp cho tất cả; doanh nghiệp phải xác định vị trí đặc biệt của họ trên ranh giới này để tối đa hóa các lợi ích và giảm thiểu các rủi ro. Khái niệm cũng nhấn mạnh sự cần thiết của việc đánh giá và điều chỉnh rủi ro liên tục, đảm bảo rằng các khoản đầu tư vào các công nghệ này phù hợp với các nhu cầu và tiềm năng cụ thể của từng lĩnh vực. Hiểu biết về Ranh giới Công nghệ Răng cưa là rất quan trọng để tận dụng mạnh mẽ sức mạnh của LLMs và Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản một cách chiến lược và cạnh tranh.
Đối tác AI + Con người: Sự đối tác AI + Con người trong công việc kiến thức đại diện cho một sự hợp tác tăng cường mà AI xử lý một phần lớn việc phân tích dữ liệu và xử lý thông tin và bổ sung cho sự sáng tạo và tư duy chiến lược của con người. Các thông tin của McKinsey cho thấy rằng AI có thể tăng cường đáng kể hiệu suất trong công việc kiến thức, đặc biệt là trong các nhiệm vụ liên quan đến phân tích dữ liệu mở rộng và xử lý thông tin. Sự chuyển đổi này từ AI chỉ là một công cụ đơn thuần sang một đối tác tăng cường khả năng của con người và cho phép ra quyết định thông tin và hiệu quả hơn. Điều này không phải là về việc thay thế trí tuệ con người mà là về việc bổ sung nó, cho phép tổ chức tận dụng những điều tốt nhất từ cả hai thế giới. Sự hợp tác này là chìa khóa để mở khóa những cấp độ mới của năng suất và sáng tạo, đảm bảo rằng doanh nghiệp đồng bộ với các tiến bộ công nghệ và sử dụng chúng để thúc đẩy sự phát triển ý nghĩa và lợi thế cạnh tranh.
Tăng cường Sáng tạo và Đổi mới: Nghiên cứu của McKinsey về tiềm năng kinh tế của Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản nhấn mạnh khả năng của nó trong việc mở rộng ranh giới về những gì mà AI có thể đạt được, đặc biệt là trong việc thúc đẩy các quy trình sáng tạo và đổi mới các phương pháp kinh doanh. Điều này cho phép tổ chức khám phá các con đường mới, trước đây không thể đạt được trong thiết kế sản phẩm, chiến lược tiếp thị và trải nghiệm của khách hàng, tạo điều kiện cho sự đổi mới liên tục. Sử dụng AI trong những lĩnh vực sáng tạo này tăng tốc quá trình ý tưởng hóa và giới thiệu một mức độ sâu sắc và phân tích có thể làm tinh chỉnh và nâng cao các sản phẩm cuối cùng. GenAI hoạt động như một chất xúc tác cho việc tư duy sáng tạo, cung cấp cho tổ chức một công cụ mạnh mẽ để tái tưởng tượng và xác định lại các sản phẩm và dịch vụ của họ, thiết lập các tiêu chuẩn mới trong ngành.
Thách thức về Đạo đức và Lạm dụng AI: Các xem xét về đạo đức liên quan đến Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản là phức tạp và liên quan đến độ thiên vị, lạm dụng và công bằng. Báo cáo Chỉ số Trí tuệ Nhân tạo của Stanford năm 2023 nhấn mạnh cách quy mô mô hình ảnh hưởng đến thiên vị và độc hại, chỉ ra rằng các mô hình lớn hơn, mặc dù mạnh mẽ, gặp khó khăn với các thiên vị sâu sắc và kết quả độc hại. Những thách thức này có thể được giảm nhẹ thông qua việc lựa chọn dữ liệu huấn luyện cẩn thận và các phương pháp giảm nhẹ nghiêm ngặt. Tuy nhiên, việc giải quyết những vấn đề này không phải là dễ dàng, vì mối quan hệ giữa công bằng và độ thiên vị của AI cho thấy rằng những nỗ lực để tạo ra các mô hình công bằng không luôn tương quan với việc giảm thiên vị. Ngoài ra, có sự gia tăng về các vụ lạm dụng AI, thêm một lớp phức tạp khác và tín hiệu về sự nhận thức gia tăng về việc sử dụng AI một cách đạo đức và tiềm năng của các hệ thống AI, như chatbots, bị lợi dụng cho mục đích không đạo đức. Điều này đã tăng cường sự chú ý đối với các xem xét về đạo đức trong phát triển và triển khai AI, đảm bảo rằng các hệ thống được thiết kế với các biện pháp phòng ngừa lạm dụng và hậu quả không mong muốn. Những thách thức này nhấn mạnh nhu cầu về một cách tiếp cận đa diện đối với đạo đức của AI, cân bằng giữa tiến bộ công nghệ và giá trị và quy định xã hội.
Xem xét Chính sách và Quy định: Điều hướng chính sách và quy định trong Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản là rất quan trọng đối với tích hợp chiến lược. Cảnh quan pháp lý đang phát triển nhấn mạnh sự cần thiết của việc tuân thủ các khung pháp luật đa dạng và đôi khi phức tạp. Điều này đặc biệt đúng khi xem xét sự phát triển và triển khai của AI trên toàn cầu, thường vượt qua các ranh giới quốc gia và lãnh thổ pháp lý. Khi các chính phủ và cơ quan quản lý trên toàn thế giới đối mặt với những hệ quả của các công nghệ AI, các tổ chức phải duy trì vị thế hàng đầu về những thay đổi này để đảm bảo các chiến lược AI của họ phù hợp với các quy định hiện tại và sắp tới. Xem xét về chính sách và quy định này không phải là quá trình tĩnh lặng mà là một phần động của chiến lược AI đòi hỏi sự chú ý và điều chỉnh liên tục.
Trong khi tích hợp của Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản đại diện cho một thời đại mới của sáng tạo, đổi mới và quản lý kiến thức nâng cao, chúng ta nên xem xét sự áp dụng của chúng với một hiểu biết rộng về điểm mạnh và rủi ro. Những công nghệ này đến với những yếu tố cần xem xét mà, nếu bị bỏ qua, có thể ảnh hưởng tiêu cực đến các tổ chức. Nhận biết và giải quyết những yếu tố này từ đầu đảm bảo rằng việc triển khai Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản phù hợp với các mục tiêu kinh doanh và các tiêu chuẩn đạo đức, pháp lý và xã hội.
Phát triển Chiến lược GenAI của bạn
Hãy xem xét cách tổ chức có thể phát triển một chiến lược để tích hợp Trí tuệ Nhân tạo Sinh sản vào các chức năng kinh doanh cốt lõi của họ bằng cách sử dụng phương pháp ‘Nghĩ lớn, Bắt đầu nhỏ, và Lặp lại’. Chiến lược của chúng ta cần phải điều chỉnh tích hợp GenAI với các mục tiêu kinh doanh tổng thể với độ linh hoạt đủ để điều chỉnh phù hợp với nhu cầu và bối cảnh của mỗi tổ chức. Nó bảo vệ các tiến bộ công nghệ, thúc đẩy hiệu quả vận hành và sáng tạo, và đóng góp vào các mục tiêu chiến lược rộng lớn như mở rộng thị trường, hài lòng khách hàng và lợi thế cạnh tranh.
Nghĩ lớn
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng ‘nghĩ lớn’ không chỉ là một điều kiện tiên quyết cho sự đoán trước chiến lược mà còn là một điều bắt buộc. Trường Kinh doanh Harvard nhấn mạnh vai trò quan trọng của tài năng và dữ liệu trong thời đại mới này, nơi Trí tuệ Nhân tạo, phân tích dữ liệu và IoT không chỉ là các công cụ mà còn là các yếu tố nền tảng của chiến lược kinh doanh. Nghiên cứu của McKinsey về các công nghệ gây rối tiếp tục nhấn mạnh sự cần thiết của các nhà lãnh đạo phải tích cực hiểu và chuẩn bị cho tác động của tiến bộ công nghệ. Các thông tin từ BCG về sự đổi mới công nghệ sâu càng làm nổi bật tầm quan trọng của việc hướng về vấn đề và sự hội tụ của các công nghệ khác nhau trong việc thúc đẩy đổi mới có tác động.
Cách tiếp cận này đòi hỏi một sự thay đổi trong tư duy – từ việc coi công nghệ như một chức năng hỗ trợ đến việc nhận ra nó là một yếu tố chủ chốt chiến lược, có khả năng tái định nghĩa ngành công nghiệp và tạo ra các mô hình dịch vụ và hiệu quả mới.
Để thực sự ‘nghĩ lớn’, tổ chức nên tưởng tượng về tương lai với Trí tuệ Nhân tạo và các công nghệ mới nổi hàng đầu trong chiến lược của họ. Điều này bao gồm xác định các cơ hội mà AI có thể giải quyết các vấn đề hiện tại và khám phá các con đường mới cho sự phát triển và đổi mới. Các nhà điều hành nên khuyến khích một văn hóa khám phá sáng tạo, nơi các ý tưởng sử dụng AI được nuôi dưỡng và đánh giá cao. Điều này bao gồm tưởng tượng về các mô hình kinh doanh mới, định nghĩa lại trải nghiệm của khách hàng và sử dụng AI để thúc đẩy hiệu suất vận hành không gì có thể so sánh được. ‘Nghĩ lớn’ có nghĩa là nhìn xa hơn bờ biển gần và tưởng tượng một tương lai mà AI được kết hợp một cách phức tạp vào cấu trúc kinh doanh, thúc đẩy sự biến đổi và mang lại giá trị cụ thể, lâu dài.
Bắt đầu nhỏ
Mặc dù việc nhìn nhận với tư duy “nghĩ lớn” là cần thiết, việc thực hiện những ý tưởng này bắt đầu bằng các bước thực tế, dễ quản lý. Điều này dẫn chúng ta đến phương pháp ‘Bắt đầu nhỏ’, nơi các tổ chức bắt đầu hành trình AI của họ với các dự án thử nghiệm tập trung, có ảnh hưởng cao, tạo nền tảng mạnh mẽ cho sự mở rộng và thành công trong tương lai.
Phương pháp này phục vụ một số mục đích:
Xây dựng Đà và Sự Ủng hộ: Các dự án thử nghiệm, đặc biệt là những dự án thành công, tạo ra một hiệu ứng lan truyền trong tổ chức. Chúng chứng minh được những lợi ích rõ ràng của công nghệ, tạo lòng tin và ủng hộ từ lãnh đạo và các bên liên quan. Điều này đặc biệt quan trọng khi tầm nhìn là mạnh mẽ, nhưng con đường để đạt được nó không rõ ràng với tất cả mọi người liên quan. Các thành công sớm là bằng chứng cho thấy rằng việc đầu tư vào công nghệ mới có thể dẫn đến những cải thiện cụ thể, có thể đo lường được.
Giảm Thiểu Rủi ro: Bắt đầu nhỏ cho phép tổ chức thử nghiệm nước, đồng thời hạn chế rủi ro. Nếu một dự án thử nghiệm không mang lại kết quả như mong đợi, sự thất bại được hạn chế và những bài học được học được có thể là không giá trị cho các nỗ lực sau này. Phương pháp này là rất quan trọng để tránh những thất bại đắt đỏ và lỗi lầm lớn có thể đặt lại toàn bộ sự nghiệp.
Học hỏi và Tinh chỉnh: Các dự án thử nghiệm là cơ hội tuyệt vời để học hỏi và tinh chỉnh. Chúng cung cấp dữ liệu và hiểu biết thực tế mà không thể được nhận biết từ các tình huống giả định hoặc dự đoán. Việc học này quay lại quá trình chiến lược, giúp tinh chỉnh ứng dụng công nghệ, cải thiện các chiến lược triển khai và điều chỉnh tốt hơn với các mục tiêu kinh doanh.
Vậy, làm thế nào để chúng ta xác định các dự án thử nghiệm?
Tiêu chí để Lựa chọn các Dự án Thử Nghiệm có Ảnh Hưởng Lớn
Lựa chọn các dự án thử nghiệm có ảnh hưởng lớn đồng nghĩa với việc tập trung vào các kết quả có thể đo lường được, điều quan trọng đối với các tổ chức muốn tích hợp các công nghệ mới một cách hiệu quả.
Dưới đây là một cấu trúc đề xuất để hướng dẫn quá trình này:
- Sự phù hợp với Mục tiêu Chiến lược: Dự án thử nghiệm nên đóng góp trực tiếp vào các mục tiêu chiến lược của tổ chức, như cải thiện trải nghiệm khách hàng, tăng cường hiệu quả vận hành hoặc thúc đẩy sáng tạo.
- Sự Tài trợ của Ban Lãnh đạo: Xác định một lãnh đạo được tôn trọng và sẵn lòng nắm bắt dự án thử nghiệm. Sự ủng hộ của họ có thể quyết định trong việc thu hút sự ủng hộ của tổ chức và thể hiện ảnh hưởng của dự án thử nghiệm.
- Khả thi và Khả năng Mở rộng: Đánh giá tính khả thi về kỹ thuật và nguồn lực của dự án thử nghiệm. Nó nên là một thách thức nhưng có thể đạt được và có tiềm năng để mở rộng dựa trên thành công.
- Kết quả Có thể Đo lường được: Xác định các chỉ số rõ ràng, có thể đo lường được cho sự thành công. Những chỉ số này có thể bao gồm cải thiện hiệu quả, giảm chi phí, tăng doanh thu hoặc cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
- Tầm quan trọng và Ảnh hưởng: Chọn các dự án thử nghiệm quan trọng trong tổ chức và có thể ảnh hưởng đến quan điểm và thái độ rộng lớn hơn đối với việc tiếp nhận công nghệ.
- Tiềm năng cho Những Chiến thắng Nhanh: Ưu tiên các dự án thử nghiệm có thể mang lại kết quả nhanh chóng và rõ ràng. Các thành công sớm có thể tạo đà và xây dựng niềm tin vào công nghệ.
- Giảm Thiểu Rủi ro: Xem xét các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến dự án thử nghiệm và lên kế hoạch để giảm thiểu những rủi ro này. Điều này bao gồm đánh giá tác động của các thất bại có thể xảy ra và có kế hoạch dự phòng.
- Tham gia Các Bên Liên Quan: Liên kết các bên liên quan có liên quan vào quá trình lựa chọn dự án thử nghiệm. Các ý kiến của họ có thể giúp xác định các lĩnh vực mà công nghệ có thể tác động mạnh nhất.
- Hướng giải quyết vấn đề: Dự án thử nghiệm nên giải quyết một vấn đề cụ thể, được xác định rõ ràng hoặc cơ hội trong tổ chức.
- Sẵn có và Chất lượng Dữ liệu: Đảm bảo có đủ dữ liệu chất lượng để hỗ trợ dự án thử nghiệm, đặc biệt là đối với các dự án dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Khi dữ liệu cơ sở không khả dụng, chúng ta có thể lựa chọn một dự án thử nghiệm bằng cách sử dụng sự kết hợp của các biện pháp định lượng và định tính. Các biện pháp định tính có thể bao gồm phản hồi từ nhân viên hoặc khách hàng, các vấn đề không hiệu quả được quan sát được hoặc các lĩnh vực mà các đối thủ vượt trội. Các biện pháp định lượng liên quan đến các điểm dữ liệu cụ thể như thời gian xử lý, tỷ lệ lỗi hoặc doanh số bán hàng.
Những điều cần lưu ý khi lựa chọn một dự án thử nghiệm:
Tính Linh hoạt trong Đánh giá và Lựa chọn: Tập trung vào các lĩnh vực được ủng hộ bởi các bên liên quan có ảnh hưởng có thể là một phương án hiệu quả khi các đánh giá chi tiết không thể thực hiện được. Sự ủng hộ của họ và sự thành công của dự án thử nghiệm trong lĩnh vực của họ có thể tạo ra một câu chuyện hấp dẫn để thúc đẩy sự tiếp nhận công nghệ rộng rãi hơn trong tổ chức.
Nhấn mạnh Hiệu Ứng Nhiễu Sóng của Sự Thành Công: Sự thành công trong một dự án thử nghiệm, đặc biệt được hậu thuẫn bởi một nhà lãnh đạo được tôn trọng, có thể tạo ra một hiệu ứng nhiễu sóng, khuyến khích sự chấp nhận và sự hứng thú rộng rãi đối với việc tích hợp công nghệ. Câu chuyện thành công được kể bởi một nhà ủng hộ nội bộ có thể có ảnh hưởng lớn hơn nhiều so với bất kỳ sự ủng hộ bên ngoài nào, nhấn mạnh vào những lợi ích và tiềm năng của công nghệ trong thực tế.
Lặp lại
Sau thành công ban đầu của một dự án thử nghiệm tích hợp các công nghệ mới nổi, hành trình hướng tới sự tích hợp hoặc triển khai rộng lớn hơn bắt đầu. Giai đoạn này không chỉ đơn giản là về mở rộng; đó là quá trình liên tục của tinh chỉnh, học hỏi và điều chỉnh với các mục tiêu chiến lược của tổ chức.
Bước đầu tiên liên quan đến việc đánh giá tác động của dự án thử nghiệm. Điều này có nghĩa là vượt ra khỏi việc chỉ xem xét xem các mục tiêu đã được đạt được hay không. Ví dụ, nếu một dự án thử nghiệm trong dịch vụ khách hàng giảm thời gian phản hồi, việc đo lường thời gian được tiết kiệm và tác động đến sự hài lòng của khách hàng và công việc của nhân viên là quan trọng. Tiếp cận kép này giúp hiểu rõ phổ cập đầy đủ của hiệu quả của dự án thử nghiệm.
Sự thành công trong dự án thử nghiệm thường dẫn đến việc xem xét tính mở rộng. Tuy nhiên, điều này không phải là việc sao chép đơn giản của dự án thử nghiệm trên quy mô lớn hơn. Mỗi tổ chức phải điều chỉnh kế hoạch mở rộng của mình dựa trên kích thước, ngành nghề và hoàn cảnh cụ thể của mình. Ví dụ, một dự án thử nghiệm thành công trong một bộ phận nhỏ có thể dẫn đến việc triển khai dần dần trong các bộ phận tương tự, theo dõi kết quả cẩn thận tại mỗi bước tiến.
Việc áp dụng phương pháp linh hoạt là rất quan trọng trong giai đoạn này. Các vòng phản hồi trở nên quan trọng. Phản hồi đều đặn từ các bên liên quan, bao gồm cấp lãnh đạo, giúp xác định nhanh chóng các lĩnh vực cần điều chỉnh. Phản hồi linh hoạt này quan trọng, cho phép tổ chức thích ứng với những thay đổi trong nhu cầu kinh doanh và mong đợi từ các bên liên quan.
Có sự ủng hộ từ cấp lãnh đạo là một khía cạnh quan trọng khác của giai đoạn này. Việc truyền đạt những thành công của dự án thử nghiệm bằng một ngôn ngữ phù hợp với cấp lãnh đạo — dưới hình thức ROI, tăng hiệu quả hoặc cải thiện sự hài lòng của khách hàng — có thể đảm bảo sự ủng hộ cần thiết cho việc triển khai rộng rãi hơn. Đó là về việc làm cho việc sử dụng công nghệ mở rộng phù hợp với các mục tiêu rộng lớn của tổ chức và thể hiện cách nó đóng góp vào việc đạt được những mục tiêu này.
Tinh chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi nhận được là một quá trình liên tục.
Việc phát triển một kế hoạch chi tiết trở nên cần thiết khi tổ chức chuẩn bị cho việc tích hợp công nghệ lâu dài. Kế hoạch này nên chỉ rõ các khía cạnh công nghệ và xem xét các tài nguyên cần thiết cho việc tích hợp thành công — ngân sách, nhân sự và bất kỳ yêu cầu công nghệ bổ sung nào. Quản lý rủi ro là một phần không thể thiếu của giai đoạn này. Xác định các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến việc mở rộng công nghệ và có một chiến lược giảm thiểu rủi ro rõ ràng là vô cùng quan trọng. Hơn nữa, việc lập kế hoạch dự phòng là cần thiết để chuẩn bị cho những thách thức không lường trước trong quá trình mở rộng.
Cuối cùng, việc đo lường liên tục giá trị được tạo ra bởi việc tích hợp công nghệ là rất quan trọng. Điều này nên là sự kết hợp của cả các biện pháp định lượng và định tính. Cập nhật định kỳ cho lãnh đạo và các bên liên quan về tiến độ và giá trị được tạo ra đảm bảo sự minh bạch và giúp duy trì đà tăng trưởng từ sự thành công của dự án thử nghiệm.
Giai đoạn lặp lại là về việc xây dựng trên những thành công ban đầu, liên tục tinh chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi và chuẩn bị cho việc tích hợp lâu dài, bền vững của các công nghệ mới nổi. Nó nhấn mạnh sự cần thiết của một phương pháp linh hoạt và thích ứng, nhận biết rằng không có một chiến lược cỡ vừa phải phù hợp trong cảnh quan công nghệ động này.
Kết luận
Trong suốt bài viết này, chúng ta đã thảo luận về sự cần thiết của việc cân bằng sự đổi mới mà công nghệ gây ra và thực tế của quyết định của các nhà lãnh đạo. Tôi khuyến khích các nhà khoa học dữ liệu và các nhà công nghệ nhìn nhận công việc của họ qua góc nhìn của ảnh hưởng kinh doanh và cho các nhà lãnh đạo đánh giá cao khả năng và xem xét của Generative AI. Bằng cách này, tổ chức sẽ tạo ra một văn hóa của sự đổi mới và sẵn sàng tận dụng những hiệu ứng lan truyền từ những thành công sớm của mình, mở đường cho việc tiếp nhận rộng rãi và tích hợp sâu rộng của những công nghệ biến đổi này.
Tóm lại, việc tích hợp Generative AI vào các quy trình kinh doanh cốt lõi không chỉ đơn giản là một nâng cấp công nghệ thông tin — đó là một sứ mệnh chiến lược đòi hỏi tầm nhìn, lãnh đạo và một sự đeo đuổi không ngừng nghỉ về sự xuất sắc.
Hãy để đây là một lời kêu gọi hành động: lập kế hoạch với tầm nhìn, đổi mới với ý định và thực hiện với linh hoạt. Những phần thưởng không chỉ là những lợi ích tăng dần mà còn là việc định nghĩa lại những gì có thể trong các lĩnh vực của họ.
