4 rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng AI mà mọi doanh nghiệp cần giải quyết

Nghiên cứu cho thấy việc áp dụng AI (trí tuệ nhân tạo) trên mọi ngành công nghiệp đang tăng tốc – như một báo cáo cho thấy, trong số hơn 2.000 tổ chức được khảo sát, 47% đã triển khai nó trong ít nhất một bộ phận chức năng, so với 20% trong năm trước.

Trên hết, 71% số người được hỏi dự kiến ​​đầu tư vào AI sẽ tăng trong năm tới. Tuy nhiên, thực tế vẫn còn tồn tại những thách thức đáng kể đối với các công ty muốn áp dụng các quy trình điện toán nhận thức thông minh vào hoạt động của mình. Điều này được chứng minh bởi thực tế là trong cuộc khảo sát của McKinsey, chỉ có 21% số người được hỏi cho biết họ đã triển khai AI ở nhiều hơn một quy trình.

Công việc đưa tôi tiếp xúc với các tổ chức ở mọi giai đoạn của quá trình chuyển đổi số và áp dụng AI của họ. Điều này mang lại cho tôi những hiểu biết không chỉ về những gì đang hoạt động hiệu quả mà còn về việc tại sao các rào cản hoặc thách thức đang làm nản lòng việc áp dụng. Dưới đây là danh sách của một số chướng ngại thường gặp nhất – cũng như các ý tưởng được đưa ra để khắc phục chúng.

Rào cản văn hóa

Đơn giản thôi; tất cả điều này là về việc chống lại sự thay đổi. Con người, như thường được ghi nhận, có xu hướng là sinh vật của thói quen; một khi chúng ta tìm thấy phương pháp thực hiện một nhiệm vụ có vẻ sẽ giúp làm xong việc một cách hiệu quả và năng suất hơn, chúng ta sẽ muốn gắn chặt với nó. Thường sẽ tốn công thuyết phục trước khi ta thấy sự gián đoạn và chi phí không thể tránh được do thay đổi thủ tục hoặc áp dụng các quy trình mới sẽ xứng đáng với cái mà chúng mang lại.

Điều này có thể đơn giản là sự không hứng thú đối với cái có thể được xem là “sự chuyển giao vượt tầm kiểm soát” – cho dù đó là trực tiếp với máy móc, hay với nhân viên con người đang quản lý cơ sở hạ tầng công nghệ để đưa AI vào hoạt động của doanh nghiệp.

Thường điều này sẽ chỉ chuyển thành việc không thấy sự cần thiết của AI và một sự hiểu biết không đầy đủ về những lợi thế mà nó có thể mang lại. Và theo kinh nghiệm của tôi, giáo dục thường là phương tiện hiệu quả nhất để vượt qua rào cản đặc thù này. Tôi dành nhiều thời gian làm việc với các ban lãnh đạo và các nhà lãnh đạo cấp cao để làm cho họ dần thấm nhuần nhận thức về cách các công nghệ AI cốt lõi – từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến thị giác máy tính và bảo trì tiên đoán – có thể đem đến hiệu quả và giảm chi phí. Khi mức độ nhận thức được nâng lên, mọi người có khuynh hướng trở nên dễ tiếp thu và tham gia vào tiềm năng cung cấp AI mang đến thay đổi tích cực.

Nỗi sợ hãi

Một phản ứng hoàn toàn tự nhiên và dễ hiểu của con người. Nỗi sợ điều chưa biết, như nhà văn kinh dị HP Lovecraft thích chỉ ra, là cảm xúc lâu đời nhất và mạnh mẽ nhất của nhân loại. Và như những người nhìn xa trông rộng bao gồm Elon Musk và Stephen Hawking đã chỉ ra trong những năm gần đây, có rất nhiều điều chưa biết khi nói đến phần vai trò AI sẽ đảm nhiệm trong tương lai của chúng ta.

Ở cảm giác đầu tiên, nỗi sợ hãi này có thể xoay quanh sự tăng trưởng về khoảng cách giữa lực lượng lao động của con người và công việc họ được trả tiền để thực hiện – các quyết định được đưa ra bởi thuật toán máy tính có thể khó mà dự đoán và hiểu được. Điều này dẫn đến một nỗi sợ hãi rằng con người đang mất kiểm soát và có thể không còn được coi là “chuyên gia” trong lĩnh vực công việc của mình.

Nỗi sợ hãi trong trung hạn là về việc gia tăng lượng dư thừa của loài người – nếu máy móc có thể thực hiện công việc hiệu quả và năng suất hơn, thì nhu cầu về con người nằm ở đâu? Các nhà tương lai học đã dự đoán rằng điều này có thể đi theo hai hướng – hoặc dẫn đến một sự tồn tại không tưởng, nơi robot đáp ứng mọi nhu cầu cơ bản của chúng ta và con người có thể tự do theo đuổi những nỗ lực giải trí, trí tuệ và nghệ thuật, hoặc hướng tới thất nghiệp hàng loạt và bất ổn xã hội.

Tôi tin rằng thay vì có một phạm vi thỏa hiệp hấp hẫn (như thường thấy), nơi giải pháp là đưa ra công nghệ thông minh để hỗ trợ công việc của chúng ta và làm cho nó tốt hơn cho loài người, thay vì thay thế họ.

Thiếu nhân tài

Đây là một vấn đề có thực và cấp bách đối với hầu hết các doanh nghiệp muốn áp dụng AI cũng như chuyển sang các mô hình chuyển đổi kỹ thuật số dựa trên dữ liệu khác. Các chuyên gia dự đoán rằng khi tận dụng tiềm năng phát triển to lớn do AI mang lại, có một nút thắt do thiếu chuyên gia dữ liệu và công nghệ có kinh nghiệm và đào tạo cần thiết để thực hiện thay đổi cơ sở hạ tầng và tổ chức cần thiết.

Mặc dù nghiên cứu AI đã được thực hiện hàng thập kỷ, nhưng mãi tới gần đây những kỹ năng này mới được các ngành công nghiệp yêu cầu. Và sự tăng trưởng lớn về nhu cầu có nghĩa là những người có khả năng có thể yêu cầu mức lương rất cao và các vị trí uy tín trong các tổ chức sử dụng họ. Trên hết, những công ty đã hiểu và đầu tư rất nhiều vào AI – những Google, Facebook và Baidu của thế giới – thường được xem là những cơ hội thượng hạng cho những người có kỹ năng, nghĩa là các doanh nghiệp khác phải đối mặt với một trận chiến khốc liệt để cạnh tranh thu hút nhân tài.

Tuy nhiên, nói cho cùng thì điều này có lẽ là một thách thức sẽ được vượt qua nhờ các quy tắc kinh tế cũ kỹ về cung và cầu. Với việc nhà khoa học dữ liệu ngày càng được cho là một trong những lựa chọn nghề nghiệp thú vị (và sinh lợi) nhất trong những năm tới, nhóm nhân tài chắc chắn sẽ phát triển. Các giải pháp khác được chứng minh là sẽ thành công bao gồm cả việc nâng cao trình độ lực lượng lao động hiện có. Với số lượng các giải pháp AI có sẵn “như một dịch vụ” cũng đang tăng lên, sẽ có ít nhu cầu về lực lượng lao động được đào tạo đầy đủ về khoa học dữ liệu truyền thống, để triển khai và vận hành các giải pháp AI cho nhiều vấn đề kinh doanh.

Thiếu một cách tiếp cận chiến lược để áp dụng AI

Nói theo cách nào đó, đây là sự hợp nhất của một số rào cản khác – thiếu nhân tài, thiếu sự thuyết phục trong công tác quản lý, và một nền văn hóa không đủ thấm nhuần những lợi thế và tính thực tiễn của AI và chuyển đổi số. Kết quả thường là các sáng kiến ​​AI đã không được lên kế hoạch ở cấp chiến lược, không giải quyết được các mục tiêu kinh doanh chiến lược và không phù hợp với tổ chức trong kế hoạch phát triển và phát triển kinh doanh.

Thông thường nguyên nhân ở đây là, tuy các doanh nghiệp có nhận thức rộng khắp về tầm quan trọng của việc áp dụng công nghệ AI và những lợi thế mà nó có thể mang lại, nhưng họ không tiếp cận nó từ quan điểm chiến lược; điều này có nghĩa là hiểu biết đầy đủ các mục đích và mục tiêu của tất cả các khía cạnh của hoạt động AI, từ thu thập dữ liệu đến cách các hiểu biết sâu sắc mới được khám phá này được truyền đạt trong lực lượng lao động và được đưa vào công việc.

Câu trả lời cho câu hỏi này khá đơn giản – các tổ chức phải luôn đảm bảo rằng có một chiến lược rõ ràng trước khi dùng thời gian và tiền bạc để tung ra các sáng kiến ​​và thử nghiệm AI đắt đỏ và tốn nhiều nguồn lực mà không có hiểu biết rõ ràng về lợi ích mà nó có thể mang lại. Đây là một lĩnh vực khác mà tôi dành nhiều thời gian để giúp các công ty đảm bảo các sáng kiến ​​AI của họ được liên kết rõ ràng với các mục tiêu hiệu quả kinh doanh, được ưu tiên theo các mục tiêu chiến lược của họ và ở đó mọi bên liên quan đều hiểu rõ về thành công – hay thất bại – của một sáng kiến ​​sẽ như thế nào.

Nguồn: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2019/02/25/the-4-biggest-barriers-to-ai-adoption-every-business-needs-to-tackle/#11fbe9612731

Người dịch: Nguyễn Thị Trà Giang

Biên tập: Huỳnh Hữu Tài