Kinh tế số

Chuyển đổi số và ứng dụng AI trong doanh nghiệp sản xuất

ThS. Tạ Quốc Ưng • 27/10/2024 06:35

Đổi mới là một động lực quan trọng dẫn đến thành công cho các tổ chức. Nó là một công cụ để nuôi dưỡng lợi thế cạnh tranh và là chìa khóa để củng cố tính bền vững của một doanh nghiệp (DN) theo thời gian. Đặc biệt là triển khai và xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn trong DN nhằm đạt được nhiều lợi ích. DN cần cách tiếp cận theo từng giai đoạn để chuyển đổi số và ứng dụng AI.

“
Tóm tắt:
- Chuyển đổi số (CĐS) trong sản xuất khác biệt đáng kể so với chuyển đổi số trong dịch vụ CNTT hoặc trong triển khai thương mại điện tử.
- Ứng dụng AI sáng tạo trong DN.
- Giải pháp xây dựng nền tảng ứng dụng AI sáng tạo.

Sự khác biệt CĐS trong DN

Các nhà lãnh đạo DN trong lĩnh vực sản xuất có xu hướng xem nó như một quy trình duy nhất, sự thành công của quy trình này có thể được chứng minh thông qua một thước đo duy nhất đó là lợi tức đầu tư. Quan điểm này đi ngược lại những gì thực sự liên quan đó là: đầu tư và làm chủ các công nghệ vận hành mới (OT), đào tạo lại nhân viên, đồng bộ với cơ sở hạ tầng của đối tác, chuỗi cung ứng bên ngoài và tạo điều kiện cho hệ sinh thái số từ phía đối tác và khách hàng mới.

Hình 1 dưới đây là 5 Bước để CEO trong DN sản xuất ứng dụng AI.

Hình 1: Xu hướng CEO trong DN sản xuất ứng dụng AI (theo tạp chí AI Magazine)

Bước 1 là lên ý tưởng về ứng dụng AI vào trong sản xuất. Bước 2 là lựa chọn các ý tưởng phù hợp với thực tế của DN sản xuất. Bước 3 là xây dựng đội nhóm AI cần thiết để thiết kế, thực hiện và giám sát thực khi để thực hiện. Bước 4 là thiết kế hệ thống AI và thiết kế nền tảng AI. Và cuối cùng là Bước 5 tích hợp, vận hành và trải nghiệm ứng dụng của họ. Kết quả là, các khoản đầu tư kỹ thuật số của họ thường không tạo ra được sự chuyển đổi kinh doanh mà họ cần tìm kiếm.

Hành trình CĐS của nhà sản xuất bao gồm ba giai đoạn riêng biệt, mỗi giai đoạn có bộ số liệu phù hợp riêng. Những DN xác định chính xác vị trí của họ trong công việc này và sau đó áp dụng các số liệu phù hợp sẽ có nhiều khả năng đạt được những loại đổi mới mà họ tìm kiếm. Với những khoản đầu tư khổng lồ mà các nhà sản xuất đang thực hiện và đổi mới và chuyển đổi số, rủi ro là rất cao. Có thể gây lãng phí những khoản đầu tư vốn khổng lồ, gây rủi ro cho khả năng cạnh tranh và khiến nhiều người mất việc. Đó có thể là lý do tại sao một số nhà lãnh đạo lại quay trở lại với các thước đo ROI truyền thống.

Tuy nhiên, những số liệu đó mang lại cảm giác không an toàn và chúng không giúp gì cho các nhà quản lý đạt được mục đích CĐS trong các giai đoạn then chốt và mong muốn mang lại nhiều lợi ích có giá trị chiến lược so với việc chỉ tiết kiệm chi phí và tăng năng suất. Áp dụng sai số liệu đồng nghĩa với số liệu không phù hợp có thể là một sai lầm đắt giá.

Hình 2 dưới đây là chỉ ra lợi ích khi DN sản xuất ứng dụng AI đó là: tăng sản lượng, giảm chi phí, phát triển các mô hình kinh doanh mới, chuyển đổi số, và kết hợp nguồn lực bên ngoài. Đặc biệt là tối ưu nguồn nhân sự trong DN giảm nhân sự từ 2,2% trong năm 2024 lên tới 4,6% trong năm 2025 và 6,6% trong năm 2026.

Hình 2: Ảnh hưởng của ứng dụng AI trong sản xuất (nguồn từ Gartner)

Các giai đoạn CĐS trong sản xuất

Giai đoạn 1: Đạt được hiệu quả.

Giai đoạn CĐS này bao gồm các dự án nội bộ của DN sản xuất nhằm đạt được mức tăng năng suất cục bộ được thực hiện dưới dạng giải pháp điểm. Nhiều công nghệ đầy hứa hẹn được thử nghiệm ở giai đoạn này để mang lại lợi ích tiềm năng cho từng nhà máy hoặc các điểm trong chuỗi giá trị.

Ví dụ: một nhà sản xuất linh kiện điện tử có thể thực hiện một quy trình trước đây được thực hiện thủ công và tự động hóa quy trình đó bằng robot công nghiệp. Trong đó KPI có xu hướng dựa trên các thước đo chỉ số ROI, chẳng hạn như giảm chi phí, thời gian hoàn vốn nhanh hơn, chất lượng và năng suất cao hơn cũng như tăng doanh thu.

Các số liệu đánh giá tiến độ ở giai đoạn này cũng có thể đo lường sự cải tiến sản phẩm, mức tăng năng suất và mức độ gắn kết của nhân viên. Nếu một dự án làm cho quy trình sản xuất nhanh hơn hoặc rẻ hơn thì có thể nói rằng dự án đó đã đáp ứng được các mục tiêu của Giai đoạn 1. Các số liệu mà DN sử dụng để đảm bảo dự án đạt mục tiêu bao gồm:

- Số liệu ROI về chi phí vận hành thấp hơn và hiệu quả sử dụng năng lượng tốt hơn.

- Năng suất sản phẩm cao hơn và chất lượng sản phẩm ổn định hơn, dựa trên việc cải thiện khả năng kiểm soát thông số kỹ thuật và các đặc tính có thể đo lường được.

- Thời gian hoàn vốn ngắn hơn để thu hồi chi phí đầu tư.

- Cải thiện năng suất năng lượng, chất liệu và loại vật liệu, giám sát lao động và tài sản. Bắt tay vào sáng kiến Giai đoạn 2 thông qua chuyển sang cơ sở hạ tầng CNTT dựa trên nền tảng đám mây.

Hình 3 dưới đây chỉ ra các công cụ Tool AI trên thị trường hiện nay có thể đưa ra những dự đoán quan trọng với độ chính xác cao được người dùng sử dụng phổ biến năm 2024.

Hình 3: DN đạt hiệu quả và lợi ích ứng dụng Tool AI 2024 (theo tạp chí AI Magazine số tháng 3/2024)

Giai đoạn 2: Xây dựng năng lực số mới.

Mục tiêu bao trùm thúc đẩy CĐS Giai đoạn 2 là xây dựng năng lực của các chức năng để cho phép các luồng dữ liệu liền mạch trong và ngoài tổ chức.

“
Tư duy của lãnh đạo DN là tạo ra giá trị gói gọn cả nhu cầu hữu hình và vô hình từ một nhóm các bên liên quan mà không chỉ dựa vào ROI”.

Ở giai đoạn này, các DN đã triển khai cơ sở hạ tầng số cần thiết để phân tích dữ liệu nâng cao, tích hợp chuỗi cung ứng từ đầu đến cuối và kết nối số với các đối tác và khách hàng. Những nhân sự tham gia vào các dự án này hầu hết là người trong DN, các nhà cung cấp công nghệ bên ngoài và đối tác kinh doanh.

Hình 4. Xây dựng năng lực số dựa trên ứng dụng AI (Nguồn: Gartner)

Các dự án ở giai đoạn 2 thường liên quan đến việc tích hợp vận hành (OT) với CNTT có thể yêu cầu tổ chức đạt được các bộ kỹ năng nâng cao trong cả hai lĩnh vực. Họ cũng thường xuyên yêu cầu DN cải thiện quản trị dữ liệu và loại bỏ các bộ phận chức năng cản trở việc truy cập dữ liệu trên toàn DN. Các số liệu điển hình của Giai đoạn 2 để đánh giá sự thành công của dự án bao gồm:

- Thời gian cần thiết để tạo ra năng lực mới, được theo dõi thường xuyên theo các mốc quan trọng. Các nguồn lực như lao động cũng được giám sát.

- Hiệu quả của hệ thống mới đối với chức năng vận hành và khả năng áp dụng được đo bằng sự tham gia của các bên liên quan bên trong và bên ngoài. Bao gồm số lượng sử dụng, tỷ lệ phản hồi tích cực và tiêu cực và dữ liệu liên quan khác.

- Thời gian cần thiết để triển khai khả năng mới trên toàn bộ danh mục sản phẩm và mạng lưới cung ứng.

- Số lượng ứng dụng và cải tiến liên quan hoặc các giải pháp tăng cường được xây dựng trên cơ sở hạ tầng mới. Theo đuổi nỗ lực toàn DN nhằm tạo ra một bộ phần mềm thống nhất, trải nghiệm người dùng chung, lớp phần mềm cho phép truy cập phổ biến vào các nguồn dữ liệu không đồng nhất và khả năng AI. Tìm kiếm những lợi ích lớn so với việc cắt giảm chi phí đơn thuần.

Hình 5: 3 giai đoạn CĐS trong DN sản xuất (theo tạp chí AI Magazine)

Ngược lại với các dự án Giai đoạn 1 thường được lên kế hoạch với phần mở đầu, phần giữa và phần cuối. Thì nhiều dự án Giai đoạn 2 của DN lại được thực hiện trong giai đoạn chạy nước rút và áp lực. Chiến thuật này nhằm mục đích tránh tình trạng chi phí leo thang, chậm trễ về lợi ích và tình trạng người tham gia không tham gia nữa gây khó khăn cho các dự án CNTT dài hạn và có thể dẫn đến thất bại. Có nghĩa là khi bắt đầu dự án Giai đoạn 2, DN không tập trung vào quy mô, chi phí hoặc ROI của dự án. Thay vào đó, DN liên tục theo dõi tiến độ, thường kiểm tra sau khi hoàn thành mỗi lần chạy nước rút. Thông thường CEO thường: “Bắt đầu với một tầm nhìn, sau đó làm việc ngược lại theo từng nhóm”.

Ví dụ, kiểm soát dự án chuỗi cung ứng mới. DN sản xuất có thể tích hợp các chức năng giám sát từ gần 1.000 đầu vào từ cảm biến IoT tại nhà máy, một số khác từ nhà cung cấp hoặc khách hàng Cấp 1 trên nhiều nhà máy sản xuất. Cung cấp cho DN khả năng hiển thị đầy đủ, liên tục về tất cả các đơn hàng trong khi chúng đang được vận chuyển. Nó cũng cung cấp một hệ thống quản lý cảnh báo sử dụng phần mềm dự đoán để phát hiện sự gián đoạn và chậm trễ của hệ thống, sau đó khắc phục chúng bằng khả năng tự phục hồi để đo lường và giám sát dự án, từ đó DN có thể theo dõi một số KPI Giai đoạn 2, bao gồm:

“
Ba giai đoạn của CĐS trong sản xuất. Mỗi giai đoạn của CĐS yêu cầu chú ý đến một nhóm bên liên quan và cần được đo lường dựa trên một bộ chỉ số hiệu suất chính.

Khả năng hiển thị của hệ thống điều khiển: Khả năng hiển thị hàng gửi đến và gửi đi được đo liên tục để theo dõi tỷ lệ phần trăm thay đổi lịch trình của nguyên liệu đầu vào và đơn đặt hàng sản phẩm gửi đi hiện đang được vận chuyển qua nhiều nhà máy và trung tâm phân phối.

- Sự tham gia của khách hàng và khả năng cung cấp dịch vụ: Khả năng nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng thông qua hệ thống điều khiển và đo lường dựa trên số lượng cảnh báo hệ thống được tạo ra để dự đoán các vấn đề về nguồn cung và việc giảm số lượng đơn đặt hàng chưa được thực hiện, bị hoãn hoặc bị hủy, bao gồm việc phát triển các khả năng mới, chẳng hạn như phân tích quan hệ nhân quả; xác định tỷ lệ phần trăm các thành phần có nguy cơ; đánh giá lại mức tồn kho an toàn (ngày tồn kho); và các thước đo về cả cấp độ dịch vụ khách hàng (dựa trên việc tuân thủ lịch trình đối với các chỉ số “đúng giờ và đầy đủ”) và sự hài lòng của khách hàng (dựa trên khảo sát).

- Phạm vi bao phủ của điều khiển trên toàn bộ sản phẩm và mạng lưới cung ứng:

- Tốc độ mà hệ thống quản lý cảnh báo phát hiện sự gián đoạn và chậm trễ đầu vào của hệ thống trên toàn bộ danh mục sản phẩm cũng như phạm vi hoạt động sản xuất và chuỗi cung ứng.

- Sự phát triển trong tương lai về khả năng lập kế hoạch tự động và khả năng tự phục hồi:

Điều này liên quan đến việc tận dụng khả năng của điều khiển mới để phát triển giải pháp tiếp theo, chẳng hạn như các quy trình lập kế hoạch tự động và tự phục hồi (khắc phục tự động). Kết hợp các KPI này giúp DN nhận được chính xác đơn đặt hàng và đúng hạn. Do đó, DN có một bộ số liệu chính xoay quanh mức độ tương tác của khách hàng và khả năng cung cấp dịch vụ trong Giai đoạn 2. Giá trị được tạo ra không chỉ là ROI mà là khả năng của DN trong việc thu hút khách hàng mới, phục vụ họ một cách đáng tin cậy và giành được lòng trung thành của họ.

Giai đoạn 3: Phát triển thông qua đổi mới kỹ thuật số. Hiện đại hóa cơ sở hạ tầng CNTT và phát triển năng lực số mới cho phép tăng trưởng thông qua các mô hình kinh doanh mới. Đây là một nhu cầu thiết yếu đối với các nhà sản xuất. Tức là sự tương tác kỹ thuật số mạnh mẽ với các đối tác và khách hàng, chẳng hạn như bằng cách thiết lập và vận hành hệ sinh thái kỹ thuật số mới nhằm gia tăng giá trị cho khách hàng thông qua các dịch vụ bổ sung của đối tác hoặc hoạt động trong hệ sinh thái kỹ thuật số do người khác điều phối. Những người tham gia trong giai đoạn này bao gồm cả những người làm bên trong và bên ngoài, nhà cung cấp công nghệ hoặc dịch vụ và khách hàng. Trong khi KPI của Giai đoạn 1 và Giai đoạn 2 chủ yếu mang tính chất nội bộ, thì các số liệu của Giai đoạn 3 xem xét cả bên trong và bên ngoài để đo lường thành công.

Đối với một dự án nền tảng hay hệ sinh thái, KPI Giai đoạn 3 có thể bao gồm:

- Số lượng hoặc tỷ lệ phần trăm các đối tác của hệ sinh thái tham gia.

- Số lượng hoặc tỷ lệ khách hàng mới được thu hút.

- Tỷ lệ chấp nhận, tốc độ chuyển đổi khách hàng hiện tại sang nền tảng mới.

- Khối lượng giao dịch diễn ra trên nền tảng mới.

- Các loại giao dịch mới diễn ra trên nền tảng.

- Số lượng nguồn và loại tương tác mới được nền tảng kích hoạt.

DN sử dụng cả số liệu bên trong và bên ngoài để hướng dẫn công việc Giai đoạn 3 của mình, bao gồm:

- Tính toàn vẹn và niềm tin của thương hiệu: Số lượng, nhãn hiệu và chủng loại sản phẩm mà người tiêu dùng có thể tự xác thực.

- Mức độ tương tác của người dùng: Tốc độ người dùng tìm kiếm thông tin sản phẩm, thương hiệu và phong cách nội dung.

- Hệ sinh thái đối tác: Số lượng đối tác mới và các loại hình đối tác mới được thu hút.

- Nhà máy hoạt động: Số lượng sản phẩm được trang bị và kích hoạt nhãn số serial number. DN đã áp dụng mã nhận dạng kỹ thuật số cho hàng chục triệu sản phẩm, bắt đầu với thương hiệu DN nổi tiếng của mình. Đằng sau hậu trường của DN là một hệ thống sổ cái phân tán số dựa trên công nghệ blockchain cho phép giám sát chặt chẽ cả đầu vào và đầu ra trong quá trình sản xuất.

Ví dụ: DN hiện có thể theo dõi số lần kích hoạt mã nhận dạng kỹ thuật số hàng ngày theo thương hiệu. Blockchain cũng thu thập thông tin về các địa điểm đang sản xuất hàng giả trên thế giới, giúp DN tập trung nỗ lực xác thực sản phẩm. Doanh số bán từng sản phẩm cũng dễ dàng theo dõi hơn, cung cấp cho DN chuỗi cung ứng hữu ích và hiểu biết sâu sắc về tiếp thị.

Ứng dụng AI sáng tạo trong DN

Ứng dụng AI sáng tạo: Kể từ ngày OpenAI ra mắt ChatGPT các khoản đầu tư lớn đã được thực hiện dưới hình thức các công ty đầu tư mạo hiểm đổ tiền vào các công ty khởi nghiệp AI có tính sáng tạo và các tập đoàn tăng cường chi tiêu cho công nghệ với hy vọng tự động hóa các yếu tố trong quy trình làm việc của họ. Các nghiên cứu ban đầu đã chỉ ra rằng AI có thể mang lại sự gia tăng đáng kể về năng suất. Sự tăng trưởng đó dẫn đến từ việc tăng cường nỗ lực của con người và các nỗ lực thay thế đó.

Câu hỏi đặt ra là ai sẽ nắm bắt được giá trị của thị trường đang bùng nổ này và các yếu tố nào quyết định việc nắm bắt giá trị đó? Để trả lời những câu hỏi này, cần có sự phân tích tổng hợp từ AI trên các lĩnh vực như cơ sở hạ tầng điện toán, dữ liệu, mô hình nền tảng, mô hình tinh chỉnh và ứng dụng. Từ đó có thể xác định được các điểm chín trong dữ liệu. Mặc dù có các mô hình AI tổng hợp về văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, nhưng việc sử dụng văn bản (mô hình ngôn ngữ lớn hoặc LLM) có thể làm bối cảnh minh họa là rất hữu ích. Hình 6 dưới đây chi ra xu hướng ứng dụng AI để tạo giá trị trong DN sản xuất.

Hình 6: Xu hướng ứng dụng AI để tạo giá trị trong DN sản xuất (Nguồn từ Gartner)

Hãy nghĩ đến việc triển khai khi bạn bắt đầu phát triển. Xây dựng khả năng giám sát và quản lý mô hình như một phần của ModelOps để hỗ trợ sản xuất nền tảng AI. Kết nối các số liệu mô hình với KPI kinh doanh, mặc dù phức tạp nhưng vẫn rất quan trọng đối với sự thành công của sáng kiến AI.

Mục đích là tạo ra giá trị kinh doanh chứ không phải xây dựng các mô hình có tỷ lệ chính xác cao nhất. DN cần tận dụng hoạt động nền tảng cho AI vì các dự án AI & phân tích nâng cao thường có nhiều mặt. Mở rộng các lĩnh vực kinh doanh và chức năng khác nhau để quản lý và mở rộng quy mô kiến trúc kinh doanh. Dưới đây là mô hình xây dựng nền tảng ứng dụng AI. Hình 7 dưới đây chỉ ra xây dựng nền tảng ứng dụng AI.

Hình 7: Xây dựng nền tảng ứng dụng AI (Nguồn Garner)

Giải pháp xây dựng nền tảng ứng dụng AI sáng tạo

Xây dựng và vận hành mô hình AI (ModelOpt) tập trung vào quản trị và quản lý vòng đời của AI (Đồ thị, ngôn ngữ, hệ thống dựa trên quy tắc) và các mô hình quyết định. Các khả năng cốt lõi bao gồm quản lý kho lưu trữ mô hình, thử nghiệm người thách thức nhà vô địch, triển khai/khôi phục mô hình và tích hợp CI/CD. ModelOps cung cấp cho các chuyên gia trong lĩnh vực kinh doanh quyền tự chủ để đánh giá chất lượng (phân tích kết quả và xác thực KPI) của các mô hình AI trong sản xuất, đồng thời hỗ trợ khả năng thúc đẩy các mô hình AI để suy luận mà không phụ thuộc hoàn toàn vào các nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư ML.

Trước khi xây dựng các giải pháp nền tảng ứng dụng AI, DN cần làm rõ: Bối cảnh kinh doanh AI là gì? AI làm việc với con người như thế nào để đạt được kết quả kinh doanh? AI minh bạch đến mức nào? DN nên theo đuổi những cơ hội kinh doanh hỗ trợ AI nào? DN đã sẵn sàng tin tưởng vào AI đến mức nào? DN sẽ quản lý và giảm thiểu rủi ro liên quan đến AI như thế nào?

Để triển khai thành công các công cụ AI trước những rào cản như vậy, các nhà lãnh đạo dự án AI cần giải quyết sự mất cân bằng giữa người dùng cuối và việc nắm bắt giá trị tổ chức mà các công cụ này đưa ra. Tăng lợi ích của người dùng khi sử dụng công cụ, giảm thời gian lao động nhờ phát triển công cụ và bảo vệ quyền của người dùng, bảo vệ công việc cốt lõi của họ.

Để triển khai thành công các ứng dụng AI trước những rào cản như vậy, các nhà quản lý dự án AI cần giải quyết sự mất cân bằng giữa người dùng và giá trị của tổ chức mà các công cụ này đem lại. Tăng lợi ích của người dùng khi sử dụng công cụ Tool AI, giảm thời gian lao động nhờ phát triển và sử dụng ứng dụng AI và bảo vệ quyền của người dùng, bảo vệ công việc cốt lõi của họ.

Tăng lợi ích người dùng. Người dùng sẽ có nhiều khả năng áp dụng các công cụ ứng dụng AI hơn nếu họ nhận thấy lợi ích. Ngay cả khi các nhà phát triển ứng dụng AI luôn lưu ý đến các mục tiêu của tổ chức thì họ cũng cần tập trung vào cách một công cụ AI có thể giúp người dùng khắc phục các sự cố mà họ gặp phải trong công việc hàng ngày hoặc điều chỉnh theo nhu cầu khối lượng công việc mới do sử dụng công cụ AI. Các nhà quản lý AI nên tập trung vào cách một công cụ có thể giúp người dùng khắc phục các vấn đề mà họ gặp phải trong công việc hàng ngày.

Giảm sức lao động của người dùng trong việc thiết kế, phát triển và tích hợp các công cụ ứng dụng AI. Trong quá trình thiết kế ứng dụng AI hãy giảm thiểu sức lao động của người dùng liên quan đến việc xây dựng các bộ dữ liệu liên quan. Dữ liệu được sử dụng để đào tạo các công cụ AI phải đại diện cho đối tượng mục tiêu. Điều này đòi hỏi khối lượng dữ liệu huấn luyện phải lớn, nhưng việc tập hợp dữ liệu đó và điều chỉnh sự khác biệt giữa các tập dữ liệu rất tốn thời gian. Các nhà quản lý dự án AI có thể giảm thiểu lao động của người dùng liên quan đến công việc đó bằng cách thu hút các bên liên quan bên thứ ba tham gia xây dựng dữ liệu.

Các nhà phát triển đã tự động hóa quy trình hơn nữa để công cụ AI tự động lọc. Khi cần thiết có thể giao lại một số công việc bổ sung cần thiết cho việc sử dụng công cụ AI.

Để bảo vệ quyền tự chủ, các thành viên trong nhóm dự án đã tranh thủ phân bổ người thiết kế thử nghiệm A/B để đánh giá hiệu suất của công cụ hiện có so với công cụ AI mới. Cho phép người dùng mục tiêu đánh giá điều hợp lý, vậy tại sao không phải tất cả các trưởng nhóm dự án AI đều làm điều đó? Bởi vì bất cứ khi nào bạn yêu cầu người dùng chọn lĩnh vực công việc của họ để thử nghiệm, họ sẽ chọn những phần khó nhất.

Tuy nhiên, vì họ là những người cần thực hiện các đề xuất nên bạn không thể bỏ qua bước này. Thu hút người dùng ngay từ ngày đầu tiên. Các nhà quản lý dự án AI thường giữ im lặng trong quá trình phát triển công cụ AI trong giai đoạn đầu để ngăn chặn sự phản đối dự kiến của người dùng. Nhưng nhà quản lý dự án không thu hút người dùng sớm sẽ ít có khả năng thành công hơn. Người dùng sẽ cảm thấy phiền phức vì họ trải nghiệm sản phẩm không tốt. Ngay cả khi một công cụ AI có thể tự động hóa hoàn toàn một quy trình, người dùng sẽ cần phải chấp nhận công cụ này để nó hoạt động.

Dự án AI thành công phụ thuộc các nhà quản lý dự án có thu hút người dùng ngay từ đầu dự án hay không. Đằng sau lời hứa hấp dẫn của AI là một thực tế rõ ràng: Những công cụ AI tốt nhất trên thế giới sẽ chẳng có ý nghĩa gì nếu chúng không được chấp nhận. Để nhận được sự ủng hộ của người dùng tuyến đầu, các nhà quản lý trước tiên phải hiểu được ba xung đột lợi ích chính trong việc triển khai AI: Người dùng được nhắm mục tiêu cho các công cụ AI có thể nhận ra ít lợi ích, được giao nhiệm vụ bổ sung liên quan đến phát triển hoặc sử dụng công cụ và mất quyền tự chủ có giá trị. Chỉ khi đó, các nhà quản lý mới có thể đặt nền móng cho sự thành công bằng cách giải quyết sự mất cân bằng giữa người dùng và việc nắm bắt giá trị tổ chức mà các công cụ này mang lại. Thành công không đến từ dữ liệu lớn, công nghệ mới và những lời hứa táo bạo. Thay vào đó, nó phụ thuộc vào các quyết định được đưa ra hàng ngày bởi các nhân viên tại cơ sở.

Để biến lời hứa về AI thành hiện thực, các nhà quản lý cần tính đến nhu cầu của những người đang làm việc ở tuyến đầu để cho phép AI hoạt động trong thế giới thực. Việc tập hợp khối lượng lớn dữ liệu huấn luyện và đối chiếu các tập dữ liệu rất tốn thời gian. Các nhà quản lý dự án AI có thể giảm thiểu lao động của người dùng cuối liên quan đến công việc đó bằng cách thu hút các bên liên quan bên thứ ba tham gia xây dựng dữ liệu. Khi các nhà phát triển công cụ AI luôn lưu ý đến các mục tiêu của tổ chức, họ cũng cần tập trung vào cách một công cụ có thể giúp người dùng cuối mong muốn khắc phục các sự cố mà họ gặp phải hoặc điều chỉnh theo nhu cầu khối lượng công việc mới do sử dụng công cụ này.

Các nhà quản lý nên bóc lớp báo cáo hiệu suất AI để xác định và đánh giá sự thật cơ bản về việc xây dựng các hệ thống này. Chỉ khi đó họ mới có thể đánh giá một cách hiệu quả liệu một công cụ AI có mang lại đủ giá trị cho tổ chức của họ hay không. Làm như vậy cũng có thể mang lại những lợi ích khác: Các nhà quản lý tuân theo quy trình đánh giá AI thường xuyên đánh giá lại quy trình ra quyết định của con người và tìm cách cải thiện chúng.

Kết luận

Kết hợp những thay đổi phần mềm dựa trên AI sẽ trở thành xu hướng chủ đạo, với tỷ lệ chi phí/ hiệu suất dẫn đến tăng năng suất đáng kể. Và nền kinh tế của chúng ta sẽ xuất hiện một thế giới của sự cạnh tranh mới và các tổ chức mới. Số hóa đã thúc đẩy thế giới khởi nghiệp. Số hóa đã dẫn đến những gián đoạn lớn; Tác động của AI có khả năng đẩy nhanh sự thay đổi này: hãy nghĩ về cách AI đang mở rộng quy mô toàn bộ quá trình chuyển đổi của DN sản xuất, trong khi số hóa hầu như không ảnh hưởng đến các công ty công nghiệp.

Sự phức tạp vốn có của một DN sản xuất có thể làm phức tạp, làm chậm hoặc làm chệch hướng các nỗ lực chuyển đổi số và nhiều lãnh đạo DN cũng đã thấy những lợi ích đáng kể mà CĐS có thể mang lại cho các nhà sản xuất. Từ đó có khả năng vạch ra lộ trình triển khai và hoạch định rõ ràng kế hoạch của DN. Các nhà sản xuất tuân theo cách tiếp cận theo từng giai đoạn như đã nói ở trên sẽ có khả năng xây dựng các khả năng kỹ thuật số mới một cách bài bản và khoa học, cùng với các kỹ năng lãnh đạo phù hợp để duy trì các dự án đi đúng hướng thông qua việc sử dụng có kỷ luật các số liệu liên quan ở từng giai đoạn.