Minh Nguyệt
Intern Writer
AI đang trở thành công cụ chiến lược trong nhiều ngành, nhưng việc tận dụng hiệu quả đòi hỏi đào tạo, thử nghiệm và cách tiếp cận thực tế thay vì chỉ chạy theo xu hướng.
Các công ty sản xuất ngày càng đẩy mạnh ứng dụng AI để đối phó với biến động toàn cầu và tình trạng thiếu hụt lao động. AI được dùng nhiều nhất trong kiểm soát chất lượng, an ninh mạng, tối ưu quy trình, robot và logistics. Tuy nhiên, AI không thay thế hoàn toàn nhân công mà đi kèm với việc đào tạo lại lực lượng lao động để thích ứng.
Khảo sát cho thấy kỹ năng phân tích, giao tiếp và làm việc nhóm vẫn là yếu tố quan trọng khi tuyển dụng. Dù AI được ca ngợi nhiều, 95% sáng kiến AI trong doanh nghiệp thất bại vì cách triển khai sai. Ngoài sản xuất, AI cũng đang tác động mạnh đến ngành pháp lý và giáo dục, mang lại cả cơ hội lẫn rủi ro (như tạo thông tin sai lệch hoặc khuyến khích gian lận học tập).
Các công ty sản xuất ngày càng đẩy mạnh ứng dụng AI để đối phó với biến động toàn cầu và tình trạng thiếu hụt lao động. AI được dùng nhiều nhất trong kiểm soát chất lượng, an ninh mạng, tối ưu quy trình, robot và logistics. Tuy nhiên, AI không thay thế hoàn toàn nhân công mà đi kèm với việc đào tạo lại lực lượng lao động để thích ứng.
Khảo sát cho thấy kỹ năng phân tích, giao tiếp và làm việc nhóm vẫn là yếu tố quan trọng khi tuyển dụng. Dù AI được ca ngợi nhiều, 95% sáng kiến AI trong doanh nghiệp thất bại vì cách triển khai sai. Ngoài sản xuất, AI cũng đang tác động mạnh đến ngành pháp lý và giáo dục, mang lại cả cơ hội lẫn rủi ro (như tạo thông tin sai lệch hoặc khuyến khích gian lận học tập).
Nhiều công ty sản xuất đang chuyển sang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thích ứng với những biến động trong ngành công nghiệp của họ, bao gồm thuế quan, thay đổi trong chuỗi cung ứng toàn cầu, lạm phát và nhiều yếu tố khác. Theo báo cáo thường niên về Trạng thái Sản xuất Thông minh của Rockwell Automation, một công ty cung cấp thiết bị sản xuất, 41% các lãnh đạo doanh nghiệp trong lĩnh vực này cho biết họ đang ứng dụng AI để bù đắp cho tình trạng thiếu hụt lao động mà ngành công nghiệp này đã phải đối mặt trong những năm gần đây.
Đặc biệt, một nửa số người tham gia khảo sát cho biết họ dự kiến sử dụng công nghệ này cho mục đích kiểm soát chất lượng trong năm tới. Gần như một số lượng tương đương, 49%, cũng cho biết họ sẽ tích hợp công nghệ AI vào cơ sở hạ tầng an ninh mạng trong cùng giai đoạn. Các ứng dụng AI khác mà họ dự kiến sẽ triển khai bao gồm tối ưu hóa quy trình (42%), ứng dụng robotics (37%) và logistics (36%). Các tác giả báo cáo nhận định rằng: “Sự gia tăng đáng kể này trong 12 tháng tới không chỉ đơn thuần là một sự thay đổi trong thái độ của các nhà sản xuất đối với AI và máy học (ML), mà còn cho thấy AI/ML đã trở thành một phần cốt lõi trong chiến lược công nghệ”.
Một nghiên cứu gần đây từ công ty phần mềm ETQ cũng chỉ ra rằng 70% các công ty sản xuất tại Mỹ đã bị ảnh hưởng bởi tình trạng thiếu lao động. Gần một nửa (49%) số người tham gia khảo sát cho biết họ dự kiến sẽ sử dụng AI trong hai năm tới cho các mục đích nội bộ, chẳng hạn như phát hiện khiếm khuyết trên dây chuyền sản xuất và dự đoán xu hướng ngành trong tương lai. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là tất cả các công ty sản xuất đều thay thế nhân công bằng AI. Báo cáo từ Rockwell Automation cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện tại, tức là đào tạo họ để thích ứng với môi trường làm việc được hỗ trợ bới AI. Gần một nửa (48%) số người tham gia khảo sát cho biết họ có kế hoạch chuyển đổi công việc của những nhân viên hiện tại sang các vai trò khác hoặc tuyển dụng nhân viên mới khi họ đầu tư vào AI. Các tác giả của báo cáo nhấn mạnh rằng: “Thành công bền vững phụ thuộc vào một lực lượng lao động có khả năng phát triển, vì vậy việc đào tạo liên tục không chỉ là một chức năng hỗ trợ mà còn là động lực cho sự kiên cường và tăng trưởng của tổ chức”.
Báo cáo cũng cho biết 83% số người tham gia khảo sát coi tư duy phân tích, giao tiếp và làm việc nhóm là những yếu tố quan trọng nhất khi tuyển dụng thế hệ lao động tiếp theo. Khảo sát này đã chỉ ra cách mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp -- ít nhất là trong ngành công nghiệp này -- đang thực hiện AI trong hoạt động hàng ngày. Trong vài năm qua, các nhà phát triển đã không ngừng ca ngợi tiềm năng của AI cho doanh nghiệp, hứa hẹn những lợi ích lớn về năng suất và nâng cao sự hài lòng của nhân viên khi những công việc thường nhật trở nên tự động hóa. Tuy nhiên, thực tế không hoàn toàn như vậy.
Mặc dù người dùng cá nhân đã đổ xô sử dụng các công cụ AI như ChatGPT, Copilot và Gemini, nhiều doanh nghiệp lại đang gặp khó khăn trong việc tìm ra phương pháp tốt nhất để tích hợp công nghệ này. Một báo cáo gần đây từ MIT cho biết rằng 95% sáng kiến AI của các doanh nghiệp đã hoàn toàn thất bại, chủ yếu do các mô hình hiện tại không phù hợp với cách tiếp cận tích hợp từ trên xuống mà các nhà lãnh đạo thường áp dụng khi cố gắng tích hợp các sáng kiến chiến lược mới. Thêm vào đó, trong khi các đại lý AI đang được triển khai rộng rãi để tăng cường an ninh mạng cho các công ty công nghệ thông tin, hệ thống cũng có thể gây ra nhiều vấn đề như những gì mà chúng giải quyết.
Lợi ích và rủi ro của AI có sự khác biệt từ ngành này sang ngành khác, và điều này ngày càng rõ ràng hơn. Một số chuyên gia pháp lý tin rằng các công cụ AI tạo sinh có tiềm năng lớn cho ngành pháp lý. Theo một báo cáo được công ty phần mềm DeepL công bố, có tới 96% các chuyên gia pháp lý tại Mỹ hiện đang sử dụng công cụ AI trong công việc hàng ngày. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn là một mối nguy đối với các luật sư và thẩm phán miễn là nó có khả năng tạo ra thông tin sai lệch.
AI cũng có thể cách mạng hóa giáo dục, cho phép giáo viên phát triển chương trình giảng dạy và mở ra những phương thức học tập mới cho sinh viên. Mới đây, Grammarly đã công bố ra mắt các agent mới nhằm giúp sinh viên trở nên thành thạo hơn trong viết lách. Thế nhưng, AI cũng có thể khuyến khích việc gian lận và làm giảm kỹ năng tư duy phản biện – nếu, chẳng hạn, một sinh viên sử dụng ChatGPT để viết một bài luận thay vì dành thời gian để phát triển và trình bày lập luận của riêng mình. Tìm ra con đường tốt nhất ở mỗi ngành sẽ yêu cầu sự thử nghiệm và hoàn thiện các chiến lược từ nhiều bên liên quan, điều này đòi hỏi thời gian và có thể gặp nhiều sai sót trong quá trình thực hiện.
Nguồn tham khảo: Zdnet
