"Nhiều công ty đang mua công cụ AI và thực hiện các dự án thí điểm, nhưng phương pháp làm việc của họ vẫn không thay đổi. Nhìn bề ngoài, mọi thứ có vẻ không khác gì thường lệ, nhưng thực tế họ có thể đã tụt hậu."
Mark Eisenstadt, người sáng lập Limestone Digital, một công ty chuyên cung cấp kỹ sư trí tuệ nhân tạo cho các công ty thuộc danh mục đầu tư của các quỹ đầu tư tư nhân (PE), gần đây đã nhấn mạnh trên nền tảng mạng xã hội X (Twitter) rằng các công ty đạt được kết quả nhờ trí tuệ nhân tạo đã thay đổi quy trình làm việc của họ.
Dẫn chứng nhiều kết quả khảo sát khác nhau, người sáng lập Eisenstadt chỉ ra rằng các công ty đã áp dụng trí tuệ nhân tạo không thu được kết quả tương xứng với thời gian và tiền bạc đã đầu tư.
Theo một báo cáo của PwC hồi tháng 1, 56% CEO cho biết họ chưa thấy kết quả tài chính đáng kể nào từ trí tuệ nhân tạo (AI). Trong một cuộc khảo sát của McKinsey, mặc dù 8/10 người được hỏi cho biết năng suất đã tăng lên, nhưng chỉ có 37% công ty báo cáo rằng nó đã giúp tăng lợi nhuận. Điều này ngụ ý rằng ngay cả khi nhân viên hoàn thành công việc nhanh hơn, điều đó không đồng nghĩa với việc hiệu quả hoạt động của công ty được cải thiện.
Eisenstadt giải thích tình trạng này bằng cách dẫn chứng thời điểm điện năng lần đầu tiên được đưa vào các nhà máy làm ví dụ. Trong những ngày đầu áp dụng điện, các chủ nhà máy đã thay thế động cơ hơi nước bằng động cơ điện, nhưng vẫn giữ nguyên trục truyền động và dây đai – các trục quay truyền lực. Do đó, năng suất hầu như không tăng. Theo nghiên cứu của nhà kinh tế học Paul David, kết quả chỉ đạt được sau khi lắp đặt động cơ điện trên mọi máy móc và thiết kế lại bố cục nhà máy.
Điều tương tự cũng áp dụng nếu trí tuệ nhân tạo được đưa vào sử dụng mà không có sự cân nhắc kỹ lưỡng.
Eisenstadt nói: "Nếu việc xử lý một yêu cầu duy nhất vẫn cần đến năm bộ phận và bạn chỉ đang chờ một tập tin Excel do một nhân viên đang đi nghỉ quản lý, thì mô hình AI khó có thể giúp ích được, cho dù nó nhanh đến đâu. Điều đó giống như việc gắn một động cơ mới vào một trục cũ và hỏi tại sao nhà máy vẫn vậy."
Theo ông, những nơi thay đổi quy trình làm việc đã đạt được những kết quả khác nhau.
Theo một khảo sát của McKinsey, gần ba phần tư các công ty AI hàng đầu đã tái cấu trúc quy trình làm việc của họ từ đầu. Microsoft đã đơn giản hóa hoạt động chuỗi cung ứng đám mây và triển khai khoảng 100 chuyên viên chuyên trách, giảm thời gian xử lý trung bình từ khoảng 10 ngày làm việc xuống còn chưa đến 2,5 ngày.
Eisenstadt cũng chia sẻ bảy bước mà các công ty đang tụt hậu phải trải qua.
Giai đoạn đầu tiên là khi chỉ riêng việc mua sắm AI đã được coi là một thành tựu. Giai đoạn thứ hai là khi nhân viên sử dụng AI mà không được phép. Giai đoạn thứ ba là khi bộ phận tài chính có thể giải thích được chi phí nhưng không thể giải thích được doanh thu. Giai đoạn thứ tư là khi việc giữ chân nhân tài cần thiết trở nên khó khăn. Giai đoạn thứ năm là khi khách hàng trải nghiệm dịch vụ từ các công ty khác và kỳ vọng của họ tăng cao. Giai đoạn thứ sáu là khi sự khác biệt trở nên rõ ràng trong lợi nhuận. Giai đoạn cuối cùng là khi hội đồng quản trị yêu cầu giải thích.
Điều đó cũng không giúp bạn có được kỹ năng đó.
"Năm 1984, Sears hợp tác với IBM và CBS để phát triển dịch vụ trực tuyến Prodigy. Prodigy đã hỗ trợ mua sắm và đặt vé máy bay từ năm 1990, năm năm trước khi trang web Amazon ra mắt. Sears đã nhìn thấy tương lai trước nhưng lại thất bại. Việc nhận ra cơ hội và đầu tư mà không thay đổi tổ chức thì vô ích", Eisenstadt nói.
Eisenstadt khuyên rằng các công ty nên bắt đầu từ những bước nhỏ nếu muốn thay đổi cách thức làm việc bằng trí tuệ nhân tạo. Một công ty không thể thay đổi chỉ trong ba tháng. Nếu bạn thay đổi một nhiệm vụ và chứng minh được kết quả, nhiệm vụ tiếp theo sẽ trở nên dễ dàng hơn.
Ông nói: "Nếu không chứng minh được tính hữu ích của nó trong vòng sáu tuần, các bạn phải dừng lại và xem xét kỹ lưỡng lý do trước khi phân bổ thêm ngân sách", đồng thời nói thêm: "Đừng tin vào những tuyên bố rằng tiền được kiếm được bằng cách nhân thời gian tiết kiệm được với tiền lương theo giờ. Các bạn phải có khả năng giải thích thời gian tiết kiệm được đã được sử dụng vào việc gì, chi phí có giảm hay kết quả có tăng lên hay không."
Mark Eisenstadt, người sáng lập Limestone Digital, một công ty chuyên cung cấp kỹ sư trí tuệ nhân tạo cho các công ty thuộc danh mục đầu tư của các quỹ đầu tư tư nhân (PE), gần đây đã nhấn mạnh trên nền tảng mạng xã hội X (Twitter) rằng các công ty đạt được kết quả nhờ trí tuệ nhân tạo đã thay đổi quy trình làm việc của họ.
Dẫn chứng nhiều kết quả khảo sát khác nhau, người sáng lập Eisenstadt chỉ ra rằng các công ty đã áp dụng trí tuệ nhân tạo không thu được kết quả tương xứng với thời gian và tiền bạc đã đầu tư.
Theo một báo cáo của PwC hồi tháng 1, 56% CEO cho biết họ chưa thấy kết quả tài chính đáng kể nào từ trí tuệ nhân tạo (AI). Trong một cuộc khảo sát của McKinsey, mặc dù 8/10 người được hỏi cho biết năng suất đã tăng lên, nhưng chỉ có 37% công ty báo cáo rằng nó đã giúp tăng lợi nhuận. Điều này ngụ ý rằng ngay cả khi nhân viên hoàn thành công việc nhanh hơn, điều đó không đồng nghĩa với việc hiệu quả hoạt động của công ty được cải thiện.
Eisenstadt giải thích tình trạng này bằng cách dẫn chứng thời điểm điện năng lần đầu tiên được đưa vào các nhà máy làm ví dụ. Trong những ngày đầu áp dụng điện, các chủ nhà máy đã thay thế động cơ hơi nước bằng động cơ điện, nhưng vẫn giữ nguyên trục truyền động và dây đai – các trục quay truyền lực. Do đó, năng suất hầu như không tăng. Theo nghiên cứu của nhà kinh tế học Paul David, kết quả chỉ đạt được sau khi lắp đặt động cơ điện trên mọi máy móc và thiết kế lại bố cục nhà máy.
Điều tương tự cũng áp dụng nếu trí tuệ nhân tạo được đưa vào sử dụng mà không có sự cân nhắc kỹ lưỡng.
Eisenstadt nói: "Nếu việc xử lý một yêu cầu duy nhất vẫn cần đến năm bộ phận và bạn chỉ đang chờ một tập tin Excel do một nhân viên đang đi nghỉ quản lý, thì mô hình AI khó có thể giúp ích được, cho dù nó nhanh đến đâu. Điều đó giống như việc gắn một động cơ mới vào một trục cũ và hỏi tại sao nhà máy vẫn vậy."
Theo ông, những nơi thay đổi quy trình làm việc đã đạt được những kết quả khác nhau.
Theo một khảo sát của McKinsey, gần ba phần tư các công ty AI hàng đầu đã tái cấu trúc quy trình làm việc của họ từ đầu. Microsoft đã đơn giản hóa hoạt động chuỗi cung ứng đám mây và triển khai khoảng 100 chuyên viên chuyên trách, giảm thời gian xử lý trung bình từ khoảng 10 ngày làm việc xuống còn chưa đến 2,5 ngày.
Eisenstadt cũng chia sẻ bảy bước mà các công ty đang tụt hậu phải trải qua.
Giai đoạn đầu tiên là khi chỉ riêng việc mua sắm AI đã được coi là một thành tựu. Giai đoạn thứ hai là khi nhân viên sử dụng AI mà không được phép. Giai đoạn thứ ba là khi bộ phận tài chính có thể giải thích được chi phí nhưng không thể giải thích được doanh thu. Giai đoạn thứ tư là khi việc giữ chân nhân tài cần thiết trở nên khó khăn. Giai đoạn thứ năm là khi khách hàng trải nghiệm dịch vụ từ các công ty khác và kỳ vọng của họ tăng cao. Giai đoạn thứ sáu là khi sự khác biệt trở nên rõ ràng trong lợi nhuận. Giai đoạn cuối cùng là khi hội đồng quản trị yêu cầu giải thích.
Điều đó cũng không giúp bạn có được kỹ năng đó.
"Năm 1984, Sears hợp tác với IBM và CBS để phát triển dịch vụ trực tuyến Prodigy. Prodigy đã hỗ trợ mua sắm và đặt vé máy bay từ năm 1990, năm năm trước khi trang web Amazon ra mắt. Sears đã nhìn thấy tương lai trước nhưng lại thất bại. Việc nhận ra cơ hội và đầu tư mà không thay đổi tổ chức thì vô ích", Eisenstadt nói.
Eisenstadt khuyên rằng các công ty nên bắt đầu từ những bước nhỏ nếu muốn thay đổi cách thức làm việc bằng trí tuệ nhân tạo. Một công ty không thể thay đổi chỉ trong ba tháng. Nếu bạn thay đổi một nhiệm vụ và chứng minh được kết quả, nhiệm vụ tiếp theo sẽ trở nên dễ dàng hơn.
Ông nói: "Nếu không chứng minh được tính hữu ích của nó trong vòng sáu tuần, các bạn phải dừng lại và xem xét kỹ lưỡng lý do trước khi phân bổ thêm ngân sách", đồng thời nói thêm: "Đừng tin vào những tuyên bố rằng tiền được kiếm được bằng cách nhân thời gian tiết kiệm được với tiền lương theo giờ. Các bạn phải có khả năng giải thích thời gian tiết kiệm được đã được sử dụng vào việc gì, chi phí có giảm hay kết quả có tăng lên hay không."
