AI và các công nghệ chị em của nó là học máy và RPA (tự động hóa quá trình robot), sẽ vẫn tồn tại. Từ năm 2017 đến 2018, nghiên cứu của McKinsey & Company cho thấy tỷ lệ các công ty đưa ít nhất một khả năng của AI vào quy trình kinh doanh của họ đã tăng hơn gấp đôi. Trong một nghiên cứu khác, McKinsey ước tính giá trị của việc triển khai AI và phân tích trên các ngành là từ 9,5 nghìn tỷ đến 15,4 nghìn tỷ đô la Mỹ mỗi năm. Trong công việc của mình, chúng tôi đã thấy các nhà lãnh đạo trong ngành công nghiệp đã nắm bắt công nghệ để tìm ra hiệu quả mới trong công việc kinh doanh của họ và thử nghiệm những cơ hội với các mô hình kinh doanh mới.
Trước những vấn đề trên, có những lời kêu gọi điều chỉnh và tạo ra một khung pháp lý nhất quán trên toàn cầu. Các cơ quan quản lý sẽ phải cân bằng nhu cầu giải quyết các mối quan tâm xã hội hợp pháp đồng thời vẫn khuyến khích sự đổi mới và tăng năng suất để cạnh tranh trên thị trường quốc tế.
Một bài báo gần đây của EY cho rằng AI và máy học đang vượt xa khả năng của con người trong việc giám sát việc sử dụng chúng. Bài báo còn chỉ ra rằng có tiềm ẩn nguy cơ các doanh nghiệp sử dụng AI mà không có sự quản lý và vô giá trị đạo đức. EY đã định khung những cân nhắc này là quản lý rủi ro, nhưng đây mới thực sự là một hướng dẫn để xây dựng niềm tin khi phát triển và triển khai bất kỳ công nghệ mới nổi nào.
EY không đơn độc. Các tổ chức như Trung tâm Diễn đàn Kinh tế Thế giới về Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư, IEEE, AI Now, AI Now, The Partnership on AI, Future of Life, AI for Good, and DeepMind, trong số những tổ chức khác, đã tạo ra các nguyên tắc được thiết kế để tối đa hóa lợi ích của AI và hạn chế các rủi ro của nó.
Rủi ro không lường trước được?
Theo kinh nghiệm của chúng tôi, các tổ chức quản lý những vấn đề này tốt nhất là những tổ chức có lối suy nghĩ mới, những người thừa nhận rằng trong khi hậu quả có thể là ngoài ý muốn thì vẫn cần thiết phải dự đoán trước hậu quả đó.
Nói cách khác, đừng nên nhầm lẫn, phán đoán kém và thiển cận với những hậu quả không lường trước để trốn tránh trách nhiệm. Khi công nghệ đe dọa sẽ thúc đẩy xã hội kiểm tra và cân bằng, tất cả các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải tự hỏi về tác động tiềm tàng của các ứng dụng của chính họ.
Các tổ chức có thể làm việc để đảm bảo ứng dụng của AI được sử dụng một cách hiệu quả và có trách nhiệm bằng cách nỗ lực tập trung vào kết quả kinh doanh. Thiết kế các ứng dụng được xây dựng dựa trên mục đích sẽ cho kết quả kinh doanh được xác định rõ đồng thời đảm bảo cho sự tăng trưởng, hạn chế khả năng xảy ra hậu quả ngoài ý muốn và có thể sớm đưa ra những tác động tiêu cực để giảm thiểu chúng.
Nhưng điều này chỉ đúng khi các giá trị của công ty được xác định rõ ràng và bộ máy lãnh đạo làm việc với bộ phận CNTT để áp dụng các giá trị đó cho ứng dụng.
Chúng tôi đã thấy điều này trong 25 ngành công nghiệp khác nhau. Có rất nhiều những thực tiễn tốt. Trong khi các mối quan tâm về đạo đức khác nhau từ ứng dụng này sang ứng dụng khác thì đưa ra một khung đạo đức chung có thể giúp ích cho tất cả. Các tổ chức hiểu rõ và tập trung vào kết quả kinh doanh là những người ở vị trí tốt nhất để phát triển các ứng dụng có hiệu quả và trách nhiệm trong đó cá nhân hóa là giá trị, không phạm luật, và các nguồn dữ liệu được xem xét sai lệch, đồng thời quyền riêng tư dữ liệu sẽ là nguyên tắc chỉ đạo trong đó tính minh bạch và hiệu quả có giá trị như nhau.
Khi các doanh nghiệp áp dụng AI để giải quyết một nhu cầu kinh doanh cụ thể ví dụ như thanh toán tự động, kế toán tổng hợp, lập ngân sách, tuân thủ, hoặc mua sắm, hậu cần và chăm sóc khách hàng, tác động của nó sẽ dễ hiểu và dễ quản lý hơn là chỉ áp dụng AI cho lợi ích của chính nó. Bởi vì những kết quả này là trọng tâm trong nhiệm vụ cốt lõi của các tổ chức và được hiểu rất rõ nên đó là một bước nhỏ để phản ánh các giá trị của công ty trong quá trình phát triển.
Ứng dụng kinh doanh cốt lõi
Ví dụ, bạn là nhà sản xuất linh kiện xe. Bằng cách kết hợp các thiết bị được kết nối, phân tích dự đoán, AI và học máy để cải thiện hiệu suất sản xuất học sâu, bạn có thể tránh được thời gian chết tốn kém bằng cách sử dụng dữ liệu về sức khỏe của thiết bị nhà máy. Nếu bạn có niềm đam mê và giá trị cốt lõi của công ty đối với dịch vụ khách hàng, điều này có thể cần xem xét trong quá trình phát triển ứng dụng của bạn.
Hoặc ví dụ bạn đang xây dựng một loại ứng dụng khác để phục vụ cho một loại kết quả khác - như xác định các mẫu bán hàng trên các khu vực khác nhau để giúp bạn thực hiện các chiến dịch tập trung hơn. Chiến lược của bạn có thể liên quan đến các thiết bị được kết nối, phân tích, AI và học máy nhúng. Bạn cũng có thể phát triển một cách để theo dõi dòng nguyên liệu với IoT. Với lịch sử bán hàng tại cửa hàng, kiểm toán tại cửa hàng của bạn có thể được theo dõi để đánh giá mức độ thành công của các chiến dịch. Do đó, kế hoạch kinh doanh hàng năm của bạn có thể được hoàn thiện chỉ trong vòng vài phút và bạn sẽ có các báo cáo được tự động tạo ra thay vì dành ra hàng tuần để chuẩn bị dữ liệu và báo cáo thủ công.
Những trường hợp này có thể không so sánh được với các ví dụ cao cấp hơn trong tin tức nhưng chúng là những ví dụ điển hình của các loại ứng dụng kinh doanh cốt lõi mà chúng ta đang thấy được trong sự phát triển của mỗi công ty. Chúng được định nghĩa xung quanh một kết quả được hiểu rõ, vừa là trung tâm của nhiệm vụ cốt lõi của công ty vừa là hệ thống giá trị của nó. Cả hai ví dụ đều cho thấy cách mà một công ty có thể lường trước và tránh những hậu quả không lường trước bằng cách tập trung vào ứng dụng nơi họ đã có cái nhìn sâu sắc, trong đó các giả định là minh bạch, dữ liệu cốt lõi là quen thuộc và đáng tin cậy, và có lẽ quan trọng nhất là nơi có sự giám sát của các lãnh đạo cấp cao.
Giám đốc điều hành nhận ra rủi ro là bước đầu tiên đã được thực hiện tốt. Trên thực tế, trong một cuộc khảo sát gần đây của PwC, 77% các CEO cho biết AI sẽ làm tăng tính dễ bị tổn thương và gián đoạn trong việc kinh doanh của họ.
Và nếu sự hấp dẫn đối với các giá trị không cộng hưởng với cấp lãnh đạo, thì vẫn sẽ có sự quan tâm từ phía nhân viên. Một nghiên cứu gần đây của Viện nghiên cứu Capgemini kết luận rằng khách hàng và nhân viên sẽ trung thành hơn với các tổ chức có các ứng dụng AI có giá trị đạo đức, họ sẽ chăm chỉ hơn và thậm chí sẵn sàng biện hộ cho doanh nghiệp và trừng phạt những người không ủng hộ. Nghiên cứu xác nhận rằng có cả rủi ro về danh tiếng và tác động trực tiếp đến điểm mấu chốt của các công ty không tiếp cận vấn đề một cách chu đáo.
Theo kinh nghiệm của chúng tôi trong toàn ngành công nghiệp, AI có giá trị về mặt đạo đức được tạo ra khi lãnh đạo công ty tham gia vào quá trình, khi các ứng dụng được xác định bởi kết quả kinh doanh rõ ràng là trọng tâm của nhiệm vụ công ty, và khi CNTT và cấp lãnh đạo hợp tác để cùng nhau đối mặt với những khó khăn về đạo đức và kinh doanh.
