Trong thời đại hiện nay, trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc. Từ khi ChatGPT, Bard, Claude, Midjourney và các công cụ tạo nội dung khác xuất hiện, sự hứng thú và mong đợi đối với trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã lan tỏa rộng khắp. Tuy nhiên, các CEO vẫn cần hiểu rõ hơn về giá trị và rủi ro của công nghệ này đối với doanh nghiệp của họ.

Bài học CEO có thể rút ra từ những ví dụ này

Những trường hợp ứng dụng AI được đề cập mang đến những bài học quan trọng cho các CEO khi họ bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo trong quá trình sáng tạo:

• Các trường hợp sử dụng ứng dụng AI mang lại lợi ích thiết thực cho công việc và nơi làm việc đã và đang tồn tại. Các công ty trong nhiều lĩnh vực, từ dược phẩm đến ngân hàng đến bán lẻ, đang chuẩn bị sẵn một loạt các trường hợp sử dụng để nắm bắt tiềm năng tạo ra giá trị. Các tổ chức có thể bắt đầu với quy mô nhỏ hoặc lớn, tùy thuộc vào nguyện vọng của doanh nghiệp.
• Chi phí theo đuổi AI tổng quát rất khác nhau, tùy thuộc vào trường hợp sử dụng và dữ liệu cần thiết cho phần mềm, cơ sở hạ tầng đám mây, chuyên môn kỹ thuật và giảm thiểu rủi ro. Các công ty phải tính đến các vấn đề rủi ro, bất kể trường hợp sử dụng nào và một số sẽ yêu cầu nhiều tài nguyên hơn những công ty khác.
• Mặc dù bắt đầu nhanh chóng là điều nên làm, nhưng việc xây dựng một trường hợp kinh doanh cơ bản trước tiên sẽ giúp các công ty định hướng tốt hơn hành trình AI tạo sinh của doanh nghiệp.

Cân nhắc trước khi bắt đầu

Giám đốc điều hành đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy công ty tập trung vào trí tuệ nhân tạo. Trong phần kết thúc này, các chiến lược mà các CEO nên ghi nhớ khi bắt đầu hành trình của mình sẽ được thảo luận. Nhiều chiến lược tái hiện lại phản ứng của các giám đốc điều hành cấp cao đối với làn sóng công nghệ mới trong quá khứ. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo tổng hợp đưa ra những thách thức riêng, bao gồm việc quản lý một công nghệ đang phát triển với tốc độ chưa từng thấy trong các quá trình chuyển đổi công nghệ trước đó.

Tổ chức cho AI tạo sinh

Nhiều tổ chức bắt đầu khám phá các khả năng của AI truyền thống thông qua các thử nghiệm im lặng. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh yêu cầu một cách tiếp cận có chủ ý và phối hợp hơn dựa trên những cân nhắc về rủi ro độc nhất của nó và khả năng của các mô hình nền tảng để củng cố nhiều trường hợp sử dụng trong một tổ chức. Ví dụ: một mô hình được tinh chỉnh bằng cách sử dụng tài liệu độc quyền để phản ánh bản sắc thương hiệu của doanh nghiệp có thể được triển khai trên một số trường hợp sử dụng (ví dụ: tạo các chiến dịch tiếp thị và mô tả sản phẩm được cá nhân hóa) và các chức năng kinh doanh, chẳng hạn như phát triển và tiếp thị sản phẩm.

Để đạt được mục tiêu đó, các nhà lãnh đạo có thể được khuyên nên triệu tập một nhóm đa chức năng bao gồm đại diện cho khoa học dữ liệu, kỹ thuật, pháp lý, an ninh mạng, tiếp thị, thiết kế và các chức năng kinh doanh khác. Một nhóm như vậy không chỉ có thể giúp xác định và ưu tiên các trường hợp sử dụng có giá trị cao nhất mà còn cho phép triển khai phối hợp và an toàn trong toàn tổ chức.

Hình dung lại các miền đầu cuối thay vì tập trung vào các trường hợp sử dụng

AI tạo sinh là một công cụ mạnh mẽ có thể thay đổi cách thức hoạt động của các tổ chức, với tác động cụ thể trong các lĩnh vực kinh doanh nhất định trong chuỗi giá trị (ví dụ: tiếp thị cho nhà bán lẻ hoặc hoạt động cho nhà sản xuất). Việc dễ dàng triển khai AI tổng quát có thể thu hút các tổ chức áp dụng nó cho các trường hợp sử dụng lẻ tẻ trong toàn doanh nghiệp. Điều quan trọng là phải có quan điểm về nhóm các trường hợp sử dụng theo miền sẽ có tiềm năng biến đổi nhất trong các chức năng kinh doanh. Các tổ chức đang hình dung lại trạng thái mục tiêu được kích hoạt bởi AI tổng quát hoạt động đồng bộ với các ứng dụng AI truyền thống khác, cùng với những cách thức làm việc mới mà trước đây có thể không thực hiện được.

Tạo điều kiện cho một bộ công nghệ đầy đủ chức năng

Để tiếp cận thành công với AI tạo sinh, một bộ công nghệ và dữ liệu hiện đại là yếu tố quan trọng. Do đó, CEO nên tham khảo ý kiến của giám đốc công nghệ để xác định xem công ty có đủ khả năng kỹ thuật hay không, bao gồm tài nguyên máy tính, hệ thống dữ liệu, các công cụ và truy cập vào các mô hình (mở qua các trung tâm mô hình hoặc thương mại qua các API).

Ví dụ, để sử dụng AI tạo sinh thành công, việc truy cập dễ dàng vào dữ liệu được tinh chỉnh cho một ngữ cảnh hoặc vấn đề kinh doanh cụ thể là rất quan trọng. Các công ty chưa tìm ra cách hiệu quả để hài hòa và cung cấp truy cập dữ liệu sẵn sàng sẽ không thể tối ưu hóa trí tuệ nhân tạo tạo sinh để khai thác nhiều hơn các trường hợp sử dụng mang tính biến đổi của nó. Hơn nữa, thiết kế một kiến trúc dữ liệu có khả năng mở rộng, bao gồm các quy trình quản lý và bảo mật dữ liệu, cũng rất quan trọng. Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, cơ sở hạ tầng tính toán và công cụ hiện có (có thể được cung cấp qua nhà cung cấp đám mây hoặc được thiết lập trong nội bộ) có thể cần nâng cấp. Tuy nhiên, việc thiết kế một chiến lược dữ liệu và hạ tầng rõ ràng, hướng tới giá trị kinh doanh và lợi thế cạnh tranh được tạo ra từ trí tuệ nhân tạo tạo sinh, sẽ là rất quan trọng.

Xây “ngọn hải đăng”

Các CEO sẽ muốn tránh bị mắc kẹt trong giai đoạn lập kế hoạch. Các mô hình và ứng dụng mới đang được phát triển và phát hành nhanh chóng. Ví dụ: GPT-4 được phát hành vào tháng 3 năm 2023, sau khi phát hành ChatGPT (GPT-3.5) vào tháng 11 năm 2022 và GPT-3 vào năm 2020. Trong thế giới kinh doanh, thời gian là điều cốt yếu và nhịp độ nhanh Bản chất của công nghệ AI tổng quát đòi hỏi các công ty phải di chuyển nhanh chóng để tận dụng lợi thế của nó. Có một số cách để các giám đốc điều hành có thể tiếp tục di chuyển với tốc độ ổn định.

Mặc dù AI tổng quát vẫn còn trong những ngày đầu, nhưng điều quan trọng là phải giới thiệu nội bộ cách nó có thể ảnh hưởng đến mô hình hoạt động của công ty, có lẽ thông qua “phương pháp tiếp cận ngọn hải đăng”. Ví dụ: một hướng đi phía trước là xây dựng một “chuyên gia ảo” cho phép nhân viên tuyến đầu khai thác các nguồn kiến thức độc quyền và cung cấp nội dung phù hợp nhất cho khách hàng. Điều này có khả năng tăng năng suất, tạo ra sự nhiệt tình và cho phép một tổ chức thử nghiệm AI tổng quát trong nội bộ trước khi mở rộng quy mô sang các ứng dụng hướng tới khách hàng.

Cũng như các làn sóng đổi mới kỹ thuật khác, sẽ có sự mệt mỏi về chứng minh khái niệm và nhiều ví dụ về các công ty bị mắc kẹt trong “luyện ngục thí điểm”. Nhưng khuyến khích bằng chứng về khái niệm vẫn là cách tốt nhất để nhanh chóng kiểm tra và tinh chỉnh một trường hợp kinh doanh có giá trị trước khi nhân rộng sang các trường hợp sử dụng liền kề. Bằng cách tập trung vào những chiến thắng ban đầu mang lại kết quả có ý nghĩa, các công ty có thể tạo động lực, sau đó mở rộng và mở rộng quy mô, tận dụng bản chất đa năng của AI tổng quát. Cách tiếp cận này có thể cho phép các công ty thúc đẩy việc áp dụng AI rộng rãi hơn và tạo ra văn hóa đổi mới cần thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh. Như đã nêu ở trên, nhóm lãnh đạo đa chức năng sẽ muốn đảm bảo rằng các bằng chứng về khái niệm đó được cân nhắc và phối hợp chặt chẽ.

Cân bằng rủi ro và tạo ra giá trị

Như đã được chứng minh bởi bốn trường hợp sử dụng, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải cân bằng các cơ hội tạo ra giá trị với các rủi ro liên quan đến AI tổng hợp. Theo một khảo sát AI toàn cầu gần đây, hầu hết các tổ chức không giảm thiểu các rủi ro liên quan đến AI truyền thống, mặc dù hơn một nửa số tổ chức đã áp dụng công nghệ này. Các rủi ro mới liên quan đến AI tạo sinh, chẳng hạn như khả năng duy trì sự thiên vị ẩn giấu trong dữ liệu đào tạo, cần được quan tâm đến.

Do đó, nhóm lãnh đạo đa chức năng sẽ không chỉ muốn thiết lập các nguyên tắc và hướng dẫn đạo đức tổng thể cho việc sử dụng AI tổng quát mà còn phát triển sự hiểu biết thấu đáo về các rủi ro do từng trường hợp sử dụng tiềm năng gây ra. Điều quan trọng là phải tìm kiếm các trường hợp sử dụng ban đầu vừa phù hợp với khả năng chấp nhận rủi ro tổng thể của tổ chức vừa có sẵn các cấu trúc để giảm thiểu rủi ro do hậu quả. Ví dụ: một tổ chức bán lẻ có thể ưu tiên một trường hợp sử dụng có giá trị thấp hơn một chút nhưng cũng có rủi ro thấp hơn—chẳng hạn như tạo bản nháp ban đầu của nội dung tiếp thị và các nhiệm vụ khác mà con người luôn theo dõi. Đồng thời, công ty có thể dành một trường hợp sử dụng có rủi ro cao, có giá trị cao hơn, chẳng hạn như công cụ tự động soạn thảo và gửi email tiếp thị siêu cá nhân hóa. Các phương pháp chuyển tiếp rủi ro như vậy có thể cho phép các tổ chức thiết lập các biện pháp kiểm soát cần thiết để quản lý đúng cách AI tổng quát và duy trì sự tuân thủ.

Các CEO và nhóm của họ cũng sẽ muốn cập nhật những phát triển mới nhất trong quy định AI tổng quát, bao gồm các quy tắc liên quan đến bảo vệ dữ liệu người tiêu dùng và quyền sở hữu trí tuệ, để bảo vệ công ty khỏi các vấn đề trách nhiệm pháp lý. Các quốc gia có thể thực hiện các cách tiếp cận khác nhau đối với quy định, như họ thường làm với AI và dữ liệu. Các tổ chức có thể cần điều chỉnh phương pháp làm việc của mình để hiệu chỉnh quản lý quy trình, văn hóa và quản lý tài năng theo cách đảm bảo họ có thể xử lý môi trường pháp lý đang phát triển nhanh chóng và các rủi ro của AI tổng quát trên quy mô lớn.

Áp dụng cách tiếp cận hệ sinh thái cho quan hệ đối tác

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên tập trung vào việc xây dựng và duy trì một nhóm liên minh cân bằng. Chiến lược mua lại và liên minh của một công ty nên tiếp tục tập trung vào việc xây dựng một hệ sinh thái gồm các đối tác được điều chỉnh theo các bối cảnh khác nhau và giải quyết những gì AI tổng quát yêu cầu ở tất cả các cấp của kho công nghệ, đồng thời cẩn thận để ngăn chặn sự khóa chặt của nhà cung cấp.

Hợp tác với các công ty phù hợp có thể giúp đẩy nhanh quá trình thực hiện. Các tổ chức không phải tự mình xây dựng tất cả các ứng dụng hoặc mô hình nền tảng. Thay vào đó, họ có thể hợp tác với các nhà cung cấp AI và các chuyên gia để tiến nhanh hơn. Chẳng hạn, họ có thể hợp tác với các nhà cung cấp mô hình để tùy chỉnh các mô hình cho một lĩnh vực cụ thể hoặc hợp tác với các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng cung cấp các khả năng hỗ trợ như điện toán đám mây có thể mở rộng.

Các công ty có thể sử dụng chuyên môn của những người khác và nhanh chóng di chuyển để tận dụng công nghệ AI thế hệ mới nhất. Nhưng các mô hình AI tạo sinh chỉ là phần nổi của ngọn giáo: cần có nhiều yếu tố bổ sung để tạo ra giá trị.

Tập trung vào tài năng và kỹ năng cần thiết

Để áp dụng hiệu quả AI tạo ra giá trị kinh doanh, các công ty cần xây dựng năng lực kỹ thuật và nâng cao trình độ cho lực lượng lao động hiện tại của họ. Điều này đòi hỏi ban lãnh đạo phải nỗ lực phối hợp để xác định các khả năng cần thiết dựa trên các trường hợp sử dụng ưu tiên của công ty, khả năng này sẽ mở rộng ra ngoài các vai trò kỹ thuật để bao gồm sự kết hợp tài năng giữa các chức năng kỹ thuật, dữ liệu, thiết kế, rủi ro, sản phẩm và các chức năng kinh doanh khác.

Như đã minh họa trong các trường hợp sử dụng được nêu bật ở trên, nhu cầu về kỹ thuật và tài năng rất khác nhau tùy thuộc vào bản chất của việc triển khai cụ thể—từ việc sử dụng các giải pháp có sẵn cho đến xây dựng mô hình nền tảng từ đầu. Ví dụ: để xây dựng một mô hình tổng quát, một công ty có thể cần các chuyên gia máy học cấp tiến sĩ; mặt khác, để phát triển các công cụ AI tổng quát bằng cách sử dụng các mô hình hiện có và dịch vụ SaaS, một kỹ sư dữ liệu và kỹ sư phần mềm có thể đủ để dẫn dắt nỗ lực này.

Ngoài việc tuyển dụng nhân tài phù hợp, các công ty sẽ muốn đào tạo và giáo dục lực lượng lao động hiện có của họ. Giao diện người dùng đàm thoại dựa trên lời nhắc có thể làm cho các ứng dụng AI tổng quát trở nên dễ sử dụng. Tuy nhiên, người dùng vẫn cần tối ưu hóa lời nhắc của họ, hiểu các hạn chế của công nghệ và biết họ có thể tích hợp ứng dụng vào quy trình công việc của mình ở đâu và khi nào. Ban lãnh đạo nên cung cấp các hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng các công cụ AI tổng quát, đồng thời cung cấp chương trình giáo dục và đào tạo liên tục để giúp nhân viên nhận thức được những rủi ro của họ. Nuôi dưỡng văn hóa nghiên cứu và thử nghiệm tự định hướng cũng có thể khuyến khích nhân viên đổi mới các quy trình và sản phẩm kết hợp hiệu quả các công cụ này.

Các doanh nghiệp đã theo đuổi tham vọng về trí tuệ nhân tạo trong nhiều năm và nhiều doanh nghiệp đã tận dụng được các nguồn lợi mới, cải tiến sản phẩm và tăng hiệu suất hoạt động. Thành công của phần lớn các nỗ lực đó bắt nguồn từ việc áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào một công việc cụ thể, và các doanh nghiệp nên tiếp tục mở rộng các hoạt động đó. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo tổng quát đại diện cho một bước nhảy vọt đầy tiềm năng khác và mở ra một thế giới của những khả năng mới. Trong khi các giải pháp và hoạt động liên quan đến rủi ro của công nghệ đang được xây dựng, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiểu rằng họ cần bắt đầu hành trình sáng tạo với trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, họ cần bắt đầu từ đâu và như thế nào? Câu trả lời sẽ khác nhau giữa các công ty và tổ chức. Một số sẽ khởi đầu với quy mô lớn, trong khi những người khác có thể bắt đầu với các thí nghiệm nhỏ hơn. Cách tiếp cận tốt nhất sẽ phụ thuộc vào nguyện vọng và khẩu vị rủi ro của từng công ty. Dù tham vọng lớn hay nhỏ, điều quan trọng là bắt đầu và học hỏi thông qua thực hành.

Vietnam Report (Lược dịch và biên tập theo McKinsey)