Dự báo ứng dụng AI trong doanh nghiệp vào năm 2025

Những sự kỳ vọng về AI đang lắng xuống, đặc biệt là trong khối doanh nghiệp (DN). Nguyên nhân vì khả năng của các mô hình hiện có cùng với sự phức tạp của nhiều quy trình trong công việc kinh doanh đã không đạt được tiến độ như mong đợi.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mặc dù rất giỏi trong việc phát hiện các mẫu dữ liệu và phản hồi lời nhắc của người dùng với các mẫu này. Nhưng nhìn ở góc độ con người thì đây không phải là trí thông minh bởi mặc dù LLM tạo ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng không lại không chính xác.

Nhiều CIO cũng lo ngại về những hạn chế này khi đầu tư cho AI, nhưng cũng không vì thế mà sự phát triển của AI sẽ dừng lại. Vào năm 2025, AI sẽ phát triển với 5 lĩnh vực chính, bao gồm:

AI giúp tăng cường chứ không thay thế nhân viên

Dù việc cắt giảm chi phí, đổi mới sản phẩm, dịch vụ mới hay cải thiện trải nghiệm của khách hàng thì việc xây dựng lợi thế cạnh tranh vẫn là vấn đề cốt lõi của hầu hết những triển khai công nghệ và AI cũng không ngoại lệ.

Tuy nhiên, tính ứng dụng rộng rãi của LLM cùng các công cụ triển khai LLM cho thấy AI đã sẵn sàng được áp dụng trong tất cả các tổ chức. Giống như cuộc cách mạng PC của những năm 80 và 90 cùng sự trỗi dậy của điện toán đám mây và phần mềm dạng dịch vụ (SaaS) vào đầu những năm 2000, khi mọi người đều có quyền truy cập vào cùng một công cụ thì cách sử dụng chúng sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh.

Với AI, điều này nghĩa là cần tăng cường những kỹ năng hiện có và tận dụng tài sản trí tuệ của con người. Những doanh nghiệp (DN) cho rằng AI là sự thay thế những người lao động có tay nghề và kinh nghiệm là không đúng, bởi công nghệ không thể nắm bắt được những kiến thức của nhân viên về sản phẩm, quy trình của công ty và thị trường mà họ hoạt động cũng như mối quan hệ khách hàng của họ.

Michael Hobbs, người sáng lập nền tảng tin cậy và tuân thủ AI cho biết: "Bạn có thể nhận được câu trả lời nhanh chóng từ các hệ thống AI thế hệ mới. Nhưng các CIO cần phải hỏi liệu đây có phải là câu trả lời tốt không và liệu tôi có đang phát triển cơ sở kỹ năng trong tổ chức của mình không?".

Tập trung vào tài sản dữ liệu

Với những quan điểm đã đưa ra thì tài sản dữ liệu cũng như nhân viên của công ty sẽ ngày càng có giá trị vào năm 2025. Theo thiết kế, các mô hình nền tảng (FM) được đào tạo trên nhiều loại dữ liệu được thu thập và lấy từ nhiều nguồn công khai. Quy mô đào tạo này giúp chúng có khả năng cung cấp câu trả lời cho những câu hỏi chung nhưng lại giới hạn giá trị đối với những yêu cầu cụ thể của hầu hết các doanh nghiệp (DN). RAG (Retrieval-Augmented Generation) là một kỹ thuật kết hợp giữa việc truy xuất thông tin và sinh ngôn ngữ tự nhiên cho phép kết hợp dữ liệu độc quyền với khả năng của LLM để có kết quả tập trung và phù hợp hơn.

Forrester dự báo các dịch vụ RAG sẽ trở thành dịch vụ chính cho hầu hết các nhà cung cấp đám mây vào năm 2025, mang đến cho các DN nhiều lựa chọn hơn về nhà cung cấp và các dịch vụ với giá cả cạnh tranh.

Để hưởng lợi nhiều hơn từ những dịch vụ RAG, các tổ chức cần đảm bảo dữ liệu của họ đã sẵn sàng cho AI. Điều này liên quan đến các hoạt động đơn giản nhưng thiết yếu của việc quản lý thông tin tốt như dọn dẹp dữ liệu, loại bỏ trùng lặp, xác thực, cấu trúc và kiểm tra quyền sở hữu.

Phần mềm quản trị AI cũng sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong quá trình này. Forrester dự đoán chi tiêu cho các giải pháp có sẵn sẽ tăng gấp 4 lần vào năm 2030, đạt gần 16 tỷ USD.

Các DN sớm xác định được tài sản dữ liệu từ nhiều nguồn, áp dụng cách tiếp cận sáng tạo và sẵn sàng cho AI thì sẽ sớm có thể tận dụng các dịch vụ RAG mới sắp ra mắt vào năm 2025.

Kiểm soát chi phí

Theo Gartner, hơn 90% CIO được khảo sát vào năm 2024 tin rằng việc giới hạn chi phí đã hạn chế khả năng tạo ra giá trị cho DN từ các khoản đầu tư AI của họ. Gartner lập luận rằng một phần của giải pháp là tính toán chi phí mở rộng quy mô trước khi thực hiện bất kỳ triển khai nào trên diện rộng. Nếu không, lỗi tính toán chi phí của họ có thể tăng từ 500% đến 1.000%.

Vào năm 2025, có thể sẽ có các khung tốt hơn để tính toán cho những chi phí này từ các công ty như Gartner, IDC và Forrester được xây dựng dựa trên cơ sở kiến ​​thức của họ từ các bằng chứng về khái niệm và những triển khai ban đầu.

Khi những dịch vụ AI từ các nhà cung cấp đám mây như Microsoft Azure, AWS và Google Cloud phát triển vào năm 2025 thì mức giá cạnh tranh hơn có thể giúp kiểm soát chi phí cho các DN. Tuy nhiên, điều này sẽ phụ thuộc vào tốc độ xây dựng các trung tâm dữ liệu (TTDL) mới sẵn sàng cho AI so với nhu cầu.

McKinsey đã tính toán nhu cầu toàn cầu về năng lực của TTDL có thể tăng với tốc độ hàng năm từ 19% - 22% từ năm 2023 - 2030. Việc cung điện năng để đáp ứng năng lượng cho các trung tâm mới này sẽ tiếp tục hạn chế nhu cầu vào năm 2025 và những năm tiếp theo.

Đo lường tỷ lệ thu hồi vốn đầu tư (ROI) của AI

Khi tính phức tạp của việc triển khai AI trong DN trở nên rõ ràng hơn vào năm 2025 thì những mối lo ngại về ROI cũng sẽ tăng lên. Tuy nhiên, sẽ có một cách tiếp cận chi tiết hơn để tính toán ROI trong năm tới. Đo lường sự tác động của những công nghệ mới ở góc độ tài chính và năng suất vốn là một thách thức trong nhiều năm.

Vấn đề này sẽ tiếp diễn trong năm 2025 khi các nhà quản lý phải vật lộn để xác định những lợi ích thu được từ các khoản đầu tư AI của họ. Một phần nguyên nhân là do thiếu các tiêu chuẩn chung để xác định lợi nhuận. Năm 2025 sẽ xuất hiện các khung mới giúp các nhà quản lý đo lường giá trị từ khoản đầu tư của họ. Những điều này sẽ vượt ra ngoài các KPI truyền thống và cần kết hợp các biện pháp như mức độ hài lòng của khách hàng, cải thiện quá trình ra quyết định và đẩy nhanh quá trình đổi mới.

Tránh sự không liên quan

Làn sóng sản phẩm AI hiện tại đe dọa các mô hình kinh doanh của nhiều DN. Những DN được điều hành tốt và thành công có thể sẽ không bắt kịp công nghệ và hoạt động kinh doanh mới theo những cách sáng tạo. Năm nay, ​​gã khổng lồ giáo dục trực tuyến Chegg đã mất 99% giá trị thị trường, tương đương 14,5 tỷ USD sau khi sinh viên chuyển sang sử dụng trợ giúp miễn phí của ChatGPT để làm bài tập về nhà thay vì trả 19,95 USD/tháng cho dịch vụ đăng ký.

Những điều tương tự có thể sẽ xuất hiện vào năm 2025, đặc biệt trong một số lĩnh vực như tiếp thị, xuất bản, giải trí và giáo dục trong cả môi trường B2C (DN tới khách hàng) và B2B (DN tới DN).

Sự việc của Chegg vừa là lời cảnh tỉnh nhưng cũng có thể là cơ hội cho nhiều DN. Việc lập kế hoạch tình huống nên được ưu tiên theo hướng phân tích SWOT để xác định DN của bạn có điểm mạnh nào có thể tận dụng lợi ích của AI, những cơ hội và mối đe dọa bên ngoài có thể gây ảnh hưởng đến những điểm mạnh này như thế nào?

Năm tới sẽ là một năm đầy thách thức. Ở góc nhìn của DN, sự thay đổi do AI thúc đẩy sẽ tăng, mặc dù chậm và đều đặn. Khả năng tiếp cận của rất nhiều mô hình và việc chúng ngày càng được tích hợp vào các ứng dụng hiện có cho thấy AI có tính khả dụng đối với bất kỳ DN nào muốn áp dụng chúng. Điều quan trọng là cách AI được triển khai và sử dụng để hỗ trợ cho các điểm mạnh và tài sản dữ liệu hiện có cũng như phù hợp với các mục tiêu chiến lược của công ty./.