Những yếu tố giúp tạo nên một chiến lược AI thành công

Trí tuệ nhân tạo nắm giữ tương lai cho các ngành và lĩnh vực. Andrew Ng, người truyền bá AI hàng đầu thế giới, liệt kê việc tạo ra chiến lược AI là yếu tố chính trong việc chuyển đổi AI Playbook của anh ta. Với AI được thiết lập để biến đổi mọi ngành công nghiệp, làm thế nào để bạn tạo ra chiến lược hợp lý để khai thác hết sức mạnh của nó? Điều gì cấu thành nên Chiến lược AI? Sự khác biệt giữa tạo ra Chiến lược AI cho các công ty khởi nghiệp và các tập đoàn là gì?

Mô hình hóa chiến lược AI khác với việc tạo ra chiến lược kinh doanh truyền thống. Bài báo này nhằm hướng dẫn các học viên trong suốt quá trình tạo ra Chiến lược AI mục tiêu. Những hiểu biết dựa trên kinh nghiệm bản thân và các cuộc phỏng vấn các chuyên gia với các nhà lãnh đạo AI từ các công ty toàn cầu như Volkswagen, Google, Al Fund và nhiều hơn nữa. Đến cuối bài viết, bạn sẽ biết Chiến lược AI liên quan đến chiến lược kinh doanh như thế nào, các thành phần cốt lõi của chiến lược kinh doanh, các thành phần trọng yếu của chiến lược AI và làm thế nào chia tách chiến lược AI tốt khỏi chiến lược AI xấu.

Hãy bắt đầu lập kế hoạch.

Chiến lược kinh doanh và chiến lược AI

Một chiến lược AI tồn tại để hỗ trợ cho chiến lược kinh doanh. Chiến lược kinh doanh xác định con đường phía trước của công ty bạn. Vậy sáng kiến nào sẽ mang lại giá trị kinh doanh cao nhất? Những đặc tính nào tách biệt công ty khỏi các đối thủ cạnh tranh? Chiến lược kinh doanh thể hiện thông qua các mục tiêu đo lường được, ví dụ như dưới dạng các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) hoặc Mục tiêu và kết quả chính (OKRs). Những phương pháp này theo dõi quá trình đạt được mục tiêu kinh doanh.

Chiến lược AI hỗ trợ kinh doanh để đạt được chỉ số KPI.

Raphael Kohler, Phó chủ tịch Hiệp hội AI Trung Quốc Đức phát biểu rằng điều quan trọng là phải hiểu rõ mục tiêu của Chiến lược AI. Ông nhấn mạnh rằng các cuộc thảo luận không thể tập trung vào công nghệ mà phải được thúc đẩy bởi giá trị kinh doanh.

Các doanh nghiệp phù hợp để thực hiện các KPI. Công việc của Chiến lược AI là cung cấp đường lối để tác động lên các KPI kinh doanh này.

Cơ hội và thách thức của AI

Cân bằng các khả năng và hạn chế của AI là chìa khóa để hiểu làm thế nào AI có thể hỗ trợ chiến lược kinh doanh.

Nói chung, AI có thể làm tốt ba việc: tự động hóa các quá trình, tạo ra sản phẩm mới và cải thiện các sản phẩm sẵn có. Một ví dụ về tự động hóa các quá trình là Quá trình Robot Tự động, giúp giải phóng người lao động khỏi các nhiệm vụ tẻ nhạt, lặp đi lặp lại. AI cũng có thể giúp các công ty tạo ra các sản phẩm hoàn toàn mới. Cuối cùng, AI cũng có thể cải tiến các sản phẩm sẵn có. Các quyết định tín dụng hầu như được hỗ trợ bởi AI. Mô hình tiếp nhận nhiều thông tin hơn con người vì thế giảm thiểu chi phí tién dụng cho người tiêu dùng.

Tuy nhiên lúc này AI còn đang phải vật lộn với các nhiệm vụ phức tạp. Các nhiệm vụ này bao gồm việc hiểu ngữ cảnh hay bất cứ việc gì mà con người phải làm trong vòng hơn 1 giây. AI rất giỏi trong việc thực hiện các nhiệm vụ được xác định hẹp và giá tiền ít hơn trong môi trường không chắc chắn.

Hiểu được phạm vi và ranh giới của AI điều quan trọng nhất trước khi lập kế hoạch cho các nỗ lực AI của bạn.

Giờ bạn đã hiểu chiến lược AI liên quan đến chiến lược kinh doanh như thế nào cũng như các cơ hội và thách thức tồn tại. Bạn sẽ làm thế nào để tiếp cận chúng?

Yếu tố cốt lõi của một chiến lược AI

Giống như cách mà điện chạm đến mỗi công ty, các công ty sẽ được sức mạnh của AI chạm đến. Dù không có chiến lược AI nào giống nhau thì tất cả các chiến lược AI đều cần trả lời được các câu hỏi tương tự. Các yếu tố cốt lõi của bất kì chiến lược AI nào cũng liên quan đến Dữ liệu, Cơ sở hạ tầng, Thuật toán, được bao quanh bởi các cột trụ Kĩ năng và Tổ chức. Hãy cùng xem xét các thành phần này.

Dữ liệu

Không có dữ liệu, không thể có AI. Dữ liệu liên quan đến từng thông tin có liên quan để cải thiện doanh nghiệp của bạn. Nó có thể là bất cứ thứ gì từ dữ liệu cảm biến của xe tự lái đến dữ liệu tài chính cho các quyết định kinh doanh. Tạo Chiến lược dữ liệu là một phần quan trọng của bất cứ chiến lược AI nào. Andrew Ng khuyên bạn nên nghĩ đến các điểm sau:

- Dự liệu bạn có thể có được một cách chiến lược?

- Bạn thu thập tất cả hay lựa chọn dữ liệu?

Jason Risch, nhà đầu tư AI tại AI Fund nhấn mạnh tầm quan trọng của thời điểm thích hợp của việc thu thập dữ liệu chiến lược. Chìm trong dữ liệu không nên là lựa chọn nữa. Jason đã chứng kiến các chiến lược dữ liệu “lựa chọn” thất bại cả công ty mới khởi nghiệp và các tập đoàn. Các công ty mới khởi nghiệp tập trung vào tạo mô hình trước khi xây dựng một sản phẩm khả thi gây ra việc lãng phí tài nguyên quý giá. Tương tự, các tổ chức mua lại các công ty khởi nghiệp vì rất nhiều các dữ liệu của họ không tự nhận ra giá trị trong đó. Đây là sai lầm phổ biến trong ngành chăm sóc sức khỏe, nơi các công ty hi vọng thuật toán sẽ tìm thấy mô hình trong các dữ liệu ngẫu nhiên. Chìa khóa để thu thập dữ liệu “đúng”.

“Dữ liệu  là nguồn tài nguyên chính giúp công ty phát triển trong thập kỉ qua. Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu là chìa khóa để thành công, vì thế bạn cần xác định chiến lược dữ liệu mạnh mẽ” – Tarry Singh.

Sau khi tạo ra chiến lược dữ liệu, đã đến lúc nghĩ đến cơ sở hạ tầng ở bước tiếp theo.

Cơ sở hạ tầng

Yếu tố cốt lõi thứ hai của Chiến dịch AI là cơ sở hạ tầng. Cơ sở hạ tầng liên quan đến việc làm cho cơ sở dữ liệu có thể truy cập được và cung cấp khả năng tính toán cần thiết để xử lý dữ liệu. Các mô hình AI đang rất cần khả năng tính toán và nhóm AI của bạn cần cơ sở hạ tầng để phát triển và triển khai các mô hình. Tuyệt vời nhất là cơ sở hạ tầng có thể được điều chỉnh tùy theo nhu cầu của công ty bạn.

- Bạn có thể tạo một kho dữ liệu thống nhất không?

- Bạn có sử dụng dịch vụ đám mây hay các giải pháp tại chỗ không?

Kho dữ liệu thống nhất tập trung quyền truy cập dữ liệu sẵn có trong công ty. Trong các công ty truyền thống, bạn sẽ tìm thấy dữ liệu được lưu trữ trong các silo và không thể truy cập bởi các đội nhóm khác. Điều này là do lý do cấu trúc, tổ chức và pháp lý. Tuy nhiên, tạo kết nối trên dữ liệu cụ thể của nhóm doanh nghiệp là trung tâm của việc AI của bạn. Các nhà khoa học dữ liệu nổi trội trong việc tìm các mẫu hình dữ liệu, vì thế mục tiêu của bạn là cho họ quyền truy cập càng nhiều dữ liệu càng tốt.

Câu hỏi quan trọng là nếu bạn dựa vào dịch vụ đám mây hay xây dựng cơ sở hạ tầng cho AI của riêng bạn? Các nhà cung cấp đám mây như AWS, Microsoft hay Google đưa ra các giải pháp AI hữu hiệu. Khi sử dụng đám mây, bạn chỉ phải trả cho những gì bạn dùng. Số lượng lớn tài nguyên cũng có sẵn để giúp bạn thiết lập nhanh chóng. Bạn cũng liên tục đầu tư thời gian và tài nguyên để duy trì máy chủ. Khi mua phần cứng của riêng bạn, bạn có chi phí trả trước cao hơn. Các giải pháp đám mây rẻ hơn khi mới bắt đầu nhưng về lâu dài, nó có thể được trả lại để đầu tư vào cơ sở hạ tầng của riêng bạn. Ưu nhược điểm tùy thuộc vào ngành nghề của bạn, vì thế điều quan trọng là phải tìm ra nhu cầu của bạn trước khi đưa ra quyết định. Tarry Singh, CEO và là người đồng sáng lập Deepkapha.ai không khuyên các công ty phát triển thuật toán như một lợi thế cạnh tranh chỉ tập trung vào đám mây.

Một khi bạn đã biết cách tận dụng phần cứng cho AI, hãy tiếp tục xem xét phần thuật toán của AI.

Thuật toán

Các thuật toán nằm trên đỉnh của bộ ba thần thánh AI bởi vì chúng sử dụng dữ liệu và cơ sở hạ tầng để tạo ra các sản phẩm có giá trị. Phần thuật toán của Chiến lược AI của bạn rất khó giải quyết. Trả lời được các câu hỏi sau sẽ giúp bạn tiến xa hơn.

- Các thuật toán độc quyền là động lực chính của giá trị công ty?

- Bạn có nguồn mã hóa mở các mô hình của bạn hay bạn muốn giữ chúng độc quyền?

Cassie Kozyrkov, Nhà khoa học quyết định cấp cao tại Google cho rằng hai thế giới của học máy tồn tại. Cassie thích phân biệt giữa nghiên cứu học máy và học máy ứng dụng. Tiến hành nghiên cứu cần một cách tiếp cận khác so với việc áp dụng các thuật toán hiện có.

Cộng đồng AI đã trở nên phát triển hơn trong việc đưa ra các bộ dữ liệu và mô hình có thể tái sử dụng. Điều này cung cấp lợi thế to lớn cho công ty của bạn vì bạn có thể truy cập và Sở thú mô hình AI đa dạng. Câu hỏi chính bạn nên trả lời trong chiến lược AI của mình là liệu thuật toán là động lực kinh doanh chính cho các chức năng AI. Nếu có, bạn sẽ thiết lập một chương trình thú vị và khuyến khích nhân viên tạo nên sự thú vị đó. Nếu không, bạn sẽ cân nhắc nguồn mở mô hình của mình, tận dụng kiến thức đám đông để cải tiến thuật toán của bạn.

Tiếp theo, hãy cùng tìm hiểu các kĩ năng cần thiết để sử dụng AI trong công ty của bạn.

Kĩ năng

Khi mà AI thần thánh ở trong công ty của bạn, bạn cần mọi người hoàn thành số mệnh của nó.

Con người là cốt lõi của việc làm cho dữ liệu, cơ sở hạ tầng và thuật toán hoạt động để tạo ra giá trị kinh doanh. Làm thế nào bạn trao quyền cho mọi người trong công ty bạn để sử dụng AI? Hãy trả lời câu hỏi sau trong chiến lược AI của bạn:

- Bạn có xây dựng một đội nhóm trong tổ chức hay bạn thuê ngoài các nhiệm vụ?

- Làm thế nào để bạn liên tục đào tạo quản lý và nhân viên về AI?

Andrew Ng khuyên bạn nên xây dựng nhóm AI trong tổ chức. AI cung cấp kiến thức về miền và điều đó khó có thể thuê ngoài trong một số ngành nhất định. Các chuyên gia tư vấn bên ngoài có thể không biết các dữ liệu, cơ sở hạ tầng và các vấn đề cũng như nhân viên của bạn. Vì thế, cách khả thi nhất là tập hợp các nhân viên nhiệt tình và đào tạo họ về AI. 

Dominik Haitz, nhà khoa học dữ liệu tại 1&1 Ionos, tuyên bố rằng AI giống như cuốn tiểu thuyết công nghệ khác biệt so với các công nghệ tiên tiến khác. Mọi người thường không chỉ không nhận thức về khả năng thật sự của AI mà họ còn thường có quan niệm sai về nó. Điều này có thể bao gồm từ “mối đe dọa toàn năng đến nhân loại” cho đến khái niệm về một hệ thống đa năng hoạt động đơn giản ngay lập tức.

Một khi “đội trong nhà” đã vào vị trí, họ cần đóng vai trò là người khởi tạo. Sự hứa hẹn của AI là rất lớn để gói gọn chúng trong một đội duy nhất. Chiến lược AI cần thực hiện một chương trình đào tạo liên tục tất cả những người tìm kiếm các trường hợp sử dụng AI. Các chương trình này thường xuyên cần nhắm đến các cá nhân có ảnh hưởng lớn, những người có thể đầu tư vào các dự án AI. Rachel Berryman, đồng sáng lập Todoku.ai bị thuyết phục rằng sự hiểu biết về AI của những người lãnh đạo là rất cần thiết vì nó sẽ như dòng suối nhỏ đưa các cơ hội AI tới nhân viên của họ.

Giờ hãy tìm hiểu thành phần cuối cùng của chiến lược AI – Tổ chức.

Tổ chức

Điều cuối cùng nhưng lại là yếu tố quan trọng nhất của Chiến lược AI chính là chuẩn bị mọi thứ cho tổ chức của bạn để dành cho AI. Đánh giá một cách cụ thể tổ chức và quá trình phát triển của tổ chức. Sau đó, sắp xếp chúng tốt nhất theo thực tế.

- Làm thế nào bạn thiết lập đội nhóm AI để cung cấp giá trị kinh doanh giữa các nhóm và miền?

- Các quy trình của bạn đã sẵn sàng cho quy trình ML chưa?

Lợi ích của trí tuệ nhân tạo là toàn năng. Điều quan trọng nhất là phải hiểu AI không thể hoạt động trong silo. Thay vì làm việc trong các đơn vị kinh doanh tập trung vào khách hàng theo chiều dọc, AI có thể được xem là người mở ra đường chân trời cho công ty. AI có khả năng tác động tới quá trình nội bộ, tạo ra các sản phẩm mới hay cải thiện các sản phẩm có sẵn. Để làm được điều đó, Andrew Ng khuyên bạn nên thành lập một đơn vị riêng biệt mà sẽ trở thành điểm cho phép trung tâm của AI trên toàn công ty. Đơn vị này sẽ làm việc cùng với các bộ phận hiện có để tìm ra dự án AI có ảnh hưởng lớn và hỗ trợ họ thực hiện.

Kích hoạt AI trên toàn công ty cần phải hiểu Quy trình học máy. Học máy tuân theo một quy trình lặp đi lặp lại với đầu ra xa với hiện tại. Bạn phải sử dụng các công cụ như Dự án AI Canvas để đánh giá tiềm năng thành công. Nhưng bạn khó có thể đảm bảo đầu ra cụ thể. Bản chất thích khám phá của AI làm nó khó đi theo các phép đo mục tiêu rộng lớn của công ty.

“Bạn không thể hứa hẹn một mô hình làm việc mà không cần đánh giá dữ liệu. Vì thế, rất khó để ước tính tác động kinh doanh cụ thể của các dự án AI mà không đầu tư vào ETL và phân tích dữ liệu ban đầu” – Rachel Berryman.

Hãy xem xét các quá trình của bạn: họ đã sẵn sàng hỗ trợ AI chưa? Nếu bạn làm việc trong ngành công nghiệp quan trọng độ an toàn, các cơ hội là các quá trình không tồn tại để xác minh mô hình học thống kê. Công ty của bạn có tuân theo quy trình kĩ thuật thác nước không? Xem xét lại các quá trình phát triển hiện tại và kiểm tra liệu nó có phù hợp với Quy trình học máy không.

Giờ bạn đã hiểu các yếu tốt cốt lõi của chiến lược AI, hãy tìm hiểu thêm các mẹo để tránh những cạm bẫy phổ biến.

Chiến lược AI tốt, xấu và xấu xí

Ai là người bạn cần trong nhóm để tạo ra chiến lược AI? Điều gì cấu thành Chiến lược AI tốt hay xấu? Chiến lược AI của tập đoàn khác biệt thế nào với chiến lược AI của công ty mới khởi nghiệp? Phần tóm tắt cuối cùng này là để trả lời cho các câu hỏi trên.

Nhóm Chiến lược AI

Tạo ra chiến lược AI là nỗ lực của một nhóm. Bạn cần các quan điểm phong phú về các thành phần cốt lõi của chiến lược AI. Sự kết hợp nhóm của các công ty mới khởi nghiệp khác với các tập đoàn. Các công ty khởi nghiệp tạo ra chiến lược AI nhờ các nhóm nhỏ tập trung vào những phản hồi kĩ thuật từ Kĩ thuật viên dữ liệu và phản hồi kinh doanh từ Người thành lập công ty hay Người phát triển sản phẩm. Các nhóm tập đoàn liên quan nhiều hơn đến chức năng. Andreas Meier, người tạo ra chiến lược AI nội bộ cho nhà sản xuất xe ô tô lớn nhất thế giới hiểu rằng trong tập đoàn với các vai trò chuyên biệt, bạn cần phải có kiến thức rộng lớn về miền để tìm ra Chiến lược AI khả thi. Bạn cần một nhóm lớn với những người có các vai trò khác nhau trong tập đoàn trong khi các công ty mới khởi nghiệp bạn có thể tạo ra chiến lược AI hoành tráng với vài người nói chung.

Dấu hiệu phân biệt Chiến lược AI tốt hay xấu

Tại khắp các công ty, Chiến lược AI tốt và xấu đều chia sẻ những đặc điểm chung. Chiến lược AI tốt được định hướng tác động, được hỗ trợ tốt trong công ty và được tài trợ tốt về thời gian, tiền bạc và kì vọng. Chiến lược AI xấu được định hướng cường điệu, tập trung vào công nghệ qua tác động và sử dụng 2 đến 3 nhà khoa học dữ liệu để tranh giành các dự án. Cố gắng tránh chiến lược AI xấu.

Chiến lược AI cho các tập đoàn và công ty mới thành lập

Tạo ra chiến lược AI cho công ty mới thành lập và cho các tập đoàn là khác nhau. Raphael Kohler giải thích rằng các tập đoàn phải cân nhắc các hệ thống pháp lý và cũng bị thách thức bởi sự thay đổi quản lý của các tổ chức hiện có trong khi các công ty mới thành lập có thể tập trung tiến tới chu kỳ của AI. Andreas Meier hiểu rằng nó có thể là quá sức để đặt ra một lối đi cho AI, để AI có tác động. Ông nói rõ ràng trong các tập đoàn lớn, rất nhiều tiềm năng lớn tồn tại để tự động hóa quá trình với AI. Đối với Andreas, điều quan trọng là chỉ cần bắt đầu đơn giản và cung cấp giá trị.

Mặt khác, công ty khởi nghiệp nên tập trung vào cung cấp sản phẩm để hoạt động tốt mà không cần có AI nhưng vẫn cải thiện lượng khách hàng sử dụng sản phẩm. Các tương tác của khách hàng sau đó được phân tích để cải thiện sản phẩm, vì thế thu hút thêm nhiều khách hàng hơn. Một khi họ đã tiến tới chu kì của AI, các công ty khởi nghiệp AI đang trên con đường đi tới thành công.

“Dữ liệu như dầu nhớt cho động cơ AI. Nó có thể không nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nghĩ làm thế nào có được bộ ban đầu cũng như thông tin chính xác từ khách hàng để cải tiến sản phẩm lặp đi lặp lại” – Jason Risch.

Chìa khóa chính

Các thành phần cốt lõi của chiến lược Ai được đan xen lẫn nhau và phụ thuộc lẫn nhau. Các thành phần cốt lỗi có thể có tầm quan trọng khác nhau trong các ngành công nghiệp nhưng chúng luôn liên quan tới nhau.

- Chiến lược AI luôn hỗ trợ cho chiến lược công ty cao hơn.

- Các yếu tố cốt lõi của chiến lược AI là Dữ liệu, Cơ sở hạ tầng, Thuật toán, Kĩ năng và Tổ chức.

- Đội ngũ Chiến lược AI cần có Quản lý sản phẩm, nhà khoa học dữ liệu và người phát triển kinh doanh.

- Chiến dịch AI tốt tập trung vào mục tiêu giữa kì và một cách tiếp cận toàn diện đối với việc thúc đẩy bởi vài nhà khoa học dữ liệu.

- Thời gian hợp lý để thu thập dữ liệu chiến lược có thể phá vỡ hoặc tạo nên vận may cho AI của bạn.

Trong bài báo này, bạn đã học được cách làm thế nào để tạo ra chiến lược AI. Hãy nghĩ về các thành phần AI cốt lõi khi tạo ra chiến lược AI của bạn. Chúng tôi mong chờ thế giới được bao trùm trong thập kỉ triển khai AI.