Tác giả: Phó Giám đốc tại LatentView Analytics
Cập nhật ngày 9 tháng 10 năm 2024 bởi Prasun Velayudhan,

Khi các đội ngũ lãnh đạo trên toàn thế giới bắt đầu lên kế hoạch cho năm 2025, vấn đề mà ai cũng quan tâm là khi nào khoản đầu tư vào AI và/hoặc AI sáng tạo (GenAI) sẽ đem lại lợi nhuận. Nghiên cứu mới từ Google Cloud đã tiết lộ rằng hơn 6 trong 10 công ty lớn (với hơn 100 nhân viên) đang sử dụng GenAI, và 74% trong số đó đã thấy được lợi nhuận đáng kể. Tuy nhiên, để tối đa hóa ROI từ AI/GenAI, cần một cách tiếp cận chiến lược không chỉ dừng lại ở việc biện minh cho chi phí, mà còn bao gồm cả lợi nhuận trực tiếp/gián tiếp, sự hiểu biết rõ ràng về thời gian đạt được lợi nhuận và chi phí ẩn, cùng với việc tích hợp các tính năng lấy con người làm trung tâm để đảm bảo quy trình ổn định, có thể mở rộng.

Định hình lại ROI

Với tất cả sự chú ý mà AI/GenAI đã nhận được trong năm qua trên các phương tiện truyền thông, dễ dàng quên rằng những khoản đầu tư này vẫn còn khá mới, nghĩa là hầu hết các công ty chưa bắt đầu nhìn thấy loại ROI có thể đạt được. Điều này càng làm cho việc quản lý kỳ vọng trong phòng họp trở nên quan trọng ngay từ đầu, bởi vì bất kỳ đánh giá sớm nào cũng sẽ tạo ra những ấn tượng quan trọng ảnh hưởng đến cách lãnh đạo đánh giá các khoản đầu tư trong tương lai. Nếu họ có kỳ vọng quá cao về sự thay đổi ngay lập tức và đột phá, họ có thể thất vọng nếu những thay đổi đó mới chỉ đang trong giai đoạn khởi đầu. Nói cách khác, những đổi mới mới đòi hỏi những quan điểm đo lường mới, và các nhà lãnh đạo nên định hình lại cách họ suy nghĩ về ROI ngắn hạn và dài hạn.

Về mặt xác định một sự chuyển đổi thành công, tiến trình thường được đo lường tốt nhất qua cách nhìn của từng người, nhưng ngay cả những “thành công nhỏ” cũng có thể dẫn đến những kết quả tiềm năng lớn hơn trong tương lai. Dưới đây là ba cách để giúp định hình bối cảnh cho các khoản đầu tư AI/GenAI của bạn, cũng như một số ví dụ từ những doanh nghiệp đang trải qua hành trình tương tự.

1. Phân biệt giữa ROI trực tiếp và gián tiếp

Trong một số ngành, ROI trực tiếp dễ dàng nhận thấy hơn. Ví dụ, nếu một công ty bán lẻ hoặc hàng tiêu dùng nhanh (CPG) bắt đầu cung cấp tính năng GenAI mới, họ có thể nhanh chóng nhận được phản hồi từ khách hàng về cách các tính năng này được đón nhận. Trong khi đó, ở các ngành khác như sản xuất, ROI gián tiếp thường phụ thuộc vào các khoản đầu tư dài hạn hơn. Với những loại lợi nhuận gián tiếp như vậy, thường là tác động “lan tỏa” sẽ tạo ra cơ hội mới hoặc mở khóa giá trị tiềm ẩn. Hãy tưởng tượng bạn đang triển khai một giải pháp AI mới nhằm cải thiện năng suất đội ngũ. Mục tiêu ban đầu của bạn có thể là tăng cường sản lượng, nhưng sự gia tăng hoạt động đó cũng có thể giúp phát hiện những con đường phát triển hoàn toàn mới mà trước đây chưa được xem xét. Đó chính là phần thú vị nhất về AI/GenAI – tiềm năng chưa được biết tới. Và mặc dù tiềm năng này khó đo lường, nhưng nó luôn nên được tính đến như một yếu tố khi đánh giá ROI.

Một ví dụ điển hình về cả ROI trực tiếp và gián tiếp có thể được thấy ở công ty thương mại điện tử Mercari, công ty đã thêm trợ lý mua sắm sử dụng ChatGPT vào nền tảng chợ hàng cũ của mình vào năm ngoái. Trợ lý “Merchant AI” mới cho phép khách hàng “đăng nhập vào trang web, trò chuyện tự nhiên với trợ lý mua sắm, trả lời các câu hỏi về nhu cầu của họ, sau đó nhận được một loạt các đề xuất” cho các bước tiếp theo. ROI trực tiếp của điều này là khối lượng yêu cầu hỗ trợ giảm 74% tại Mercari, trong khi ROI gián tiếp là việc tiết kiệm thời gian cho phép công ty dần dần giảm bớt nợ kỹ thuật và mở rộng quy mô hoạt động.

2. Tính đến thời gian triển khai đầu tư AI/GenAI và các chi phí ẩn kèm theo

Dưới áp lực liên tục từ các giám đốc cấp cao (C-Suite) về việc gia tăng lợi nhuận, hầu như không có khả năng họ đột nhiên áp dụng tư duy “việc tốt đến với những người biết chờ đợi”. Nhưng thực tế là bất kỳ sự dấn thân nào vào AI/GenAI đều tốn thời gian và tiền bạc, ngay cả trước khi đạt đến điểm xuất phát. Từ việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng và đào tạo đến việc mua các API và dữ liệu liên quan, có thể mất nhiều tháng chuẩn bị mà không mang lại bất kỳ “lợi nhuận” nào ngoài việc sẵn sàng để bắt đầu. Một chi phí ẩn khác (mà nhiều người không đề cập đến) là thực tế rằng AI có thể tạo ra những “ảo giác” và lỗi, khiến các công ty tốn kém rất nhiều tiền bằng cách dẫn họ đi sai hướng, tạo ra lỗ hổng, hoặc thậm chí kích hoạt một vấn đề PR tốn kém. Toàn bộ trải nghiệm này rất mới mẻ, khiến mọi thứ trở nên rủi ro và đắt đỏ hơn, vì vậy các nhà lãnh đạo cần tính đến yếu tố này khi đánh giá ROI.

McKinsey đã cung cấp một cái nhìn sâu sắc về quy trình ra quyết định này và các chi phí liên quan, dựa trên kịch bản kinh điển “thuê, mua hay tự xây dựng”. Trong kịch bản này, các Giám đốc Công nghệ Thông tin (CIO) hoặc Giám đốc Công nghệ (CTO) nên cân nhắc liệu họ là một “Người Tiếp Nhận” (sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn có sẵn mà ít tùy chỉnh), một “Người Định Hình” (tích hợp các mô hình với dữ liệu sở hữu để có kết quả tùy chỉnh hơn), hay một “Người Tạo Ra” (xây dựng mô hình riêng biệt cho một trường hợp kinh doanh cụ thể). Mỗi loại sẽ có các chi phí riêng mà các lãnh đạo công nghệ phải đánh giá, từ việc “Tiếp Nhận” có thể tốn hơn 2 triệu USD, đến “Tạo Ra” có thể tốn gấp 100 lần con số đó.

Nỗ lực làm cho các khoản đầu tư vào AI/GenAI mang tính nhân văn hơn

Hiện vẫn còn rất nhiều lo ngại (đặc biệt là trong giới nhân viên) về việc AI sẽ thay thế con người. Thay vì gạt bỏ những lo ngại đó, các công ty nên định vị bất kỳ sự chuyển đổi nào như là một sự tăng cường thay vì thay thế, và cố gắng tìm cách làm cho các khoản đầu tư của họ trở nên nhân văn hơn. Với GenAI, đó không phải là một giao dịch; đó là một mối quan hệ đối tác, và con người vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của bất kỳ thông tin hoặc nội dung nào được tạo ra để đảm bảo chúng không có sai lệch, ảo giác, hoặc hiểu lầm. Đó là lý do vì sao các công ty cần liên tục thách thức AI bằng cách yêu cầu nó giải thích lý do đằng sau mỗi quyết định nhằm đảm bảo tính chính xác. Điều này sẽ mang lại sự xác thực cho nội dung, nhân viên của bạn sẽ thấy rõ vai trò của mình trong quy trình, và cuối cùng nó sẽ giúp cải thiện ROI vì bạn đang học hỏi qua từng giai đoạn.

Ngoài ra, việc thiết lập các quy tắc chặt chẽ để đặt ra giới hạn về loại thông tin mà AI có thể thu thập là một ý tưởng tốt. Hãy tự hỏi, “Chúng ta có nên cho phép AI truy cập internet không?” Có lẽ không. Vấn đề ở đây là cần cân nhắc kỹ lưỡng nhu cầu trước tiên, và nếu bạn đã có các phương pháp được chứng minh khác, hãy sử dụng chúng. Đôi khi, AI chỉ hữu ích trong việc tóm tắt, chứ không phải để “suy nghĩ.” Tất cả đều xoay quanh việc tạo ra sự cân bằng phù hợp, và con người vẫn đóng vai trò quan trọng. Theo nghiên cứu của Accenture, 94% các giám đốc điều hành tin rằng công nghệ giao diện con người sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hành vi và ý định, thay đổi cách tương tác giữa con người và máy móc.

Thu hẹp khoảng cách giữa lời hứa và thực tế

Các chuyên gia đồng ý rằng, dù GenAI có rào cản gia nhập thấp là một tính năng tuyệt vời, tiềm năng dài hạn của nó phụ thuộc vào việc chứng minh giá trị ngắn hạn. Điều này có nghĩa là bất kỳ chương trình thí điểm AI/GenAI nào cũng cần có một loạt các tiêu chí thành công rõ ràng (nhưng linh hoạt) trước khi triển khai, và các công ty cần liên tục giám sát quy trình để đảm bảo chúng luôn mang lại giá trị. Trong kỷ nguyên đổi mới kỹ thuật số mới này, có lẽ sẽ không bao giờ có một “vạch đích” truyền thống mà tất cả chúng ta đang chạy đua tới. Thay vào đó, bằng cách thay đổi cách suy nghĩ về ROI ngắn hạn và dài hạn của AI/GenAI, các công ty có thể trở nên khôn ngoan hơn với các khoản đầu tư và tập trung phát triển những năng lực có thể mở rộng cùng với doanh nghiệp.