Cơn sốt AI và những kỳ vọng chưa thực tế
Trí tuệ nhân tạo được nhắc đến như "chìa khóa vạn năng", tạo nên cơn sốt công nghệ với những lời hứa hẹn thay đổi toàn diện hoạt động doanh nghiệp. Thực tế, đầu tư cho AI đang tăng trưởng nóng: tổng chi tiêu cho AI năm 2023 ước đạt khoảng 20-25 tỷ USD và có thể lên tới gần 300 tỷ USD vào năm 2026.
Dù vậy, AI chưa phải "đũa thần" tức thì. Nhiều chuyên gia lưu ý rằng triển khai AI thành công đòi hỏi dữ liệu khổng lồ, hạ tầng tính toán mạnh và đội ngũ chuyên môn cao, kéo theo chi phí rất lớn. Chưa kể, doanh nghiệp còn lo ngại về bảo mật dữ liệu, tính minh bạch của thuật toán và rủi ro thiên lệch.
Gartner từng cảnh báo phần lớn dự án AI khó đạt kỳ vọng ban đầu nếu doanh nghiệp chưa có quy trình được chuẩn hóa và tự động hóa tốt. Một phân tích gần đây cho thấy tới 85% sáng kiến AI thất bại trong việc mang lại giá trị mong đợi, chủ yếu vì dữ liệu bẩn và quy trình cơ bản còn lỏng lẻo. Ông James McKay - Nhà sáng lập & CEO của VEN từng cảnh báo "nạp dữ liệu rác và quy trình lỗi thời thì AI chỉ khiến thất bại đến nhanh hơn". Nói cách khác, nếu nền móng quy trình chưa được tối ưu, AI sẽ "nhân đôi sự hỗn loạn" thay vì tạo ra phép màu.
Điều đáng lo ngại là cơn sốt AI đã khiến nhiều doanh nghiệp chững lại trong việc đầu tư vào các công nghệ số nền tảng. Họ ôm tâm lý "chờ xem" làn sóng AI sẽ đi đến đâu, dẫn đến trì hoãn hoặc hủy bỏ các dự án CNTT hiện có nhằm tiết kiệm ngân sách.
Theo ông Larry Walsh, CEO hãng nghiên cứu Channelnomics, sự kỳ vọng thái quá vào AI đang làm nhiều công ty ngần ngại chi cho các hạng mục như điện toán đám mây, bảo mật hay phần mềm doanh nghiệp, khiến doanh thu của các nhà cung cấp sụt giảm. Ông cảnh báo việc dồn mọi kỳ vọng vào một "phép màu AI" tương lai có thể khiến ngành công nghệ mất đà tăng trưởng trong ngắn hạn, vì các dự án nâng cấp hạ tầng cần thiết bị đình trệ.
Những yếu tố then chốt doanh nghiệp cần lưu ý khi ứng dụng AI
Nhiều chuyên gia nhấn mạnh rằng chuyển đổi số không chỉ đơn thuần là áp dụng công nghệ mới, mà còn là quá trình thay đổi cách thức làm việc, tư duy và văn hóa trong doanh nghiệp. Để triển khai AI thành công, doanh nghiệp cần xây dựng nền móng vững chắc trên nhiều phương diện.
Trước hết, AI cần được gắn chặt với chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp. Lãnh đạo phải xác định rõ mục tiêu cụ thể mà AI sẽ hỗ trợ (tăng doanh thu, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu chi phí, v.v.) và xây dựng lộ trình thực hiện bài bản. Theo báo cáo của Bộ Thông tin và Truyền thông, 59.6% doanh nghiệp Việt Nam gặp khó khăn về lãnh đạo khi triển khai chuyển đổi số. Vấn đề nhân sự cũng đáng quan ngại khi 64.7% công ty thiếu nhân lực chuyên môn. Đồng thời, 71.3% tổ chức chưa có kế hoạch quản lý thay đổi hiệu quả.
Do đó, sự cam kết từ ban lãnh đạo trong việc dẫn dắt thay đổi, cùng một chiến lược chuyển đổi số rõ ràng và chương trình đào tạo cho nhân viên sẽ tạo tiền đề thuận lợi để các giải pháp AI được triển khai đồng bộ và hiệu quả.
Ngoài ra, quy trình vận hành tinh gọn, ổn định là tiền đề để AI phát huy hiệu quả. Trước khi ứng dụng AI, doanh nghiệp nên rà soát và chuẩn hóa các luồng quy trình hiện tại, sau đó tự động hóa các bước lặp lại. Trên thực tế, triển khai trợ lý ảo tự động hóa quy trình (RPA) là một trong các công nghệ nền tảng hiệu quả nhất để giúp lộ trình triển khai AI của doanh nghiệp thuận lợi hơn.
Việc triển khai tự động hóa buộc doanh nghiệp loại bỏ những thao tác dư thừa, điểm nghẽn và sai sót trong quy trình, tạo ra dữ liệu đầu vào nhất quán và dòng công việc thông suốt cho các công nghệ AI sau này. "Việc nhiều doanh nghiệp kỳ vọng AI có thể nhanh chóng đem lại hiệu quả tự động hóa là một hiểu lầm. Thực tế, theo lộ trình, doanh nghiệp cần chuẩn hóa và tối ưu quy trinh nghiệp vụ nhờ những công nghệ như RPA, sau đó AI sẽ phát huy tốt nhất khi được tích hợp trên nền tảng quy trình đã được tự động hóa ổn định." - Ông Ngô Quý Kiên, Trưởng phòng Tư vấn Giải pháp Akabot, Tập đoàn FPT nhận định.
Xu hướng nâng cấp trợ lý ảo tự động hóa quy trình với AI
Tại những ngân hàng tiên phong trong chuyển đổi số, việc tối ưu vận hành doanh nghiệp bằng những công nghệ tự động hóa cơ bản như RPA sau đó tiếp tục tích hợp thêm AI để tiến tới tự động hóa thông minh toàn trình đã được chứng minh là chiến lược hiệu quả.
Điển hình, năm 2020, TPBank phối hợp với tập đoàn FPT bắt đầu triển khai 45-50 bot trên nền tảng Akabot, phục vụ 5 khối nghiệp vụ đặt nền móng cho việc chuẩn hóa luồng xử lý và tạo dữ liệu nhất quán giữa các hệ thống, trước khi mở rộng sang hàng trăm quy trình ở 9 khối lõi. Đến đầu 2021, ngân hàng đã vận hành 75 "trợ lý robot ảo" để tự động hóa những tác vụ lặp lại quy mô lớn; sang 2022, số trợ lý ảo tăng lên trên 300 và được nâng cấp để xử lý nghiệp vụ phức tạp hơn, tương tác với nhiều phần mềm, có quản trị tập trung - qua đó tiến dần tới mô hình vận hành dựa trên "lực lượng lao động số".
Trên nền tảng quy trình đã được chuẩn hóa bằng RPA, TPBank tiếp tục tích hợp các thành phần AI (chatbot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP, nhận diện ký tự quang học OCR/Computer Vision, phân tích dữ liệu lớn) vào kênh dịch vụ và vận hành, tiêu biểu như ChatPay, Paste to Pay, LiveBank 24/7, để hình thành "Ngân hàng trí tuệ" hướng tới trải nghiệm cá nhân hóa, xử lý từ đầu tới cuối nhanh và ít sai sót.
Với bài học từ TPBank, thay vì "đứng im" chờ một giải pháp AI hoàn hảo trong tương lai, các nhà quản lý sáng suốt có thể đầu tư vào các công nghệ chuẩn hóa & tự động hóa quy trình trước nhằm thu về cải tiến vận hành tức thì. AI hứa hẹn nhiều đột phá trong tương lai, còn RPA là công nghệ giúp kiến tạo nền tảng số hóa cơ bản; việc kết hợp nhuần nhuyễn cả hai sẽ giúp doanh nghiệp gặt hái "trái ngọt" của tự động hóa ở cả hiện tại lẫn lâu dài.