“AI trong ngành ngày càng trở nên phổ biến, nhưng liệu tôi có thực sự cần áp dụng AI không?” Đây là câu hỏi mà nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp và chuyên gia thường đặt ra. Thực tế, không phải ngành nào hay doanh nghiệp nào cũng ngay lập tức phù hợp để đón nhận AI, mà phải dựa trên tình huống cụ thể và nhu cầu.

Bài viết này sẽ đi từ các tình huống sử dụng thực tế, giúp bạn hiểu “khi nào cần AI trong ngành”, qua quá trình ra quyết định thực tế, dẫn dắt bạn xác định AI có phải là trợ thủ tốt nhất của bạn hay không.

Q1: Khi nào tôi nên bắt đầu xem xét việc áp dụng công nghệ AI?

Nhiều doanh nghiệp và nhà quản lý bắt đầu suy nghĩ đến việc áp dụng AI, thường là do phải đối mặt với các điểm tắc nghẽn kinh doanh, thiếu hiệu quả, hoặc muốn chiếm ưu thế trên thị trường. Ví dụ như tự động hóa dây chuyền sản xuất, biến động nhanh chóng trong nhu cầu khách hàng, hoặc sự gia tăng của lượng dữ liệu… những tình huống này thường gợi ý cho bạn “Liệu tôi có cần sự trợ giúp từ AI hay không?”.

Khi tự đánh giá xem có nên áp dụng AI hay không, tôi thường tự hỏi: “Đã có phải quy trình làm việc hiện tại ảnh hưởng đến hiệu quả chưa? Liệu AI có thể giải quyết vấn đề hiện tại không? Nếu những phương pháp khác đã thử mà không hiệu quả thì liệu bây giờ có phải là thời điểm tốt để áp dụng AI?” Những suy nghĩ từ nhu cầu thực tế như thế, giúp đưa ra quyết định lý trí hơn.

Q2: Các tình huống phù hợp với việc sử dụng AI trong các ngành khác nhau là gì?

Các ngành công nghiệp thường áp dụng AI để giám sát sản xuất và kiểm tra chất lượng, trong khi ngành dịch vụ có thể sử dụng chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc dự đoán hành vi khách hàng. Ngành tài chính thì lại chú trọng vào kiểm soát rủi ro và phân tích dữ liệu. Các ứng dụng AI giữa các ngành nghề rất khác nhau, điều quan trọng là xác định nhu cầu của bạn có tương thích với các giải pháp AI hay không.

Ví dụ, nếu quy trình sản xuất của bạn cần kiểm tra bằng tay rất tốn thời gian và dễ mắc lỗi, thì AI kiểm tra hình ảnh thông minh có thể là giải pháp lý tưởng; ngược lại, nếu trọng điểm của bạn là sáng tạo và tương tác giữa người với người, quá nhiều tự động hóa lại có thể làm giảm chất lượng dịch vụ.

Q3: Tôi có nên mua giải pháp AI có sẵn trên thị trường không?

Trước sự đa dạng của các sản phẩm và dịch vụ AI trên thị trường, nhiều nhà quyết định thường do dự: “Liệu giải pháp AI này có thực sự đáp ứng nhu cầu kinh doanh của chúng ta không? Mua về liệu có sử dụng được không?” Có thể bắt đầu từ việc đánh giá nhu cầu và thử nghiệm quy mô nhỏ trước, để tránh việc đầu tư quá lớn ngay từ đầu.

Khi đánh giá, tôi thường tự đặt câu hỏi: “Nếu như việc áp dụng AI dẫn đến cải thiện dưới 20%, liệu khoản đầu tư này có đáng không? Quy trình đã có đội ngũ hỗ trợ rõ ràng để thực hiện chưa? Có cần phát triển tùy chỉnh để khớp tốt hơn với nhu cầu không?” Những suy nghĩ như vậy có thể giúp bạn tránh bị mù quáng theo xu hướng và xác định giải pháp phù hợp với tình hình của mình.

Q4: Những trường hợp nào không phù hợp với AI trong ngành?

Nếu doanh nghiệp thiếu cơ sở thu thập và phân tích dữ liệu rõ ràng, đội ngũ quản lý và nhân viên chưa chuẩn bị tốt, hoặc mô hình kinh doanh thay đổi quá nhanh, việc áp dụng AI có thể không hiệu quả và thậm chí trở thành gánh nặng.

Tôi đã từng gặp một công ty, vì dữ liệu phân tán và chất lượng kém, khi mù quáng áp dụng công cụ AI đã làm tăng độ phức tạp trong quy trình, dẫn đến sự chống đối từ nhân viên, và cuối cùng phải ngưng sử dụng. Do đó, việc xác định xem có phù hợp để sử dụng AI hay không còn phải xem xét sự trưởng thành của tổ chức và tình trạng chuẩn bị dữ liệu.

Q5: Tôi nên bắt đầu áp dụng AI trong ngành như thế nào mà vẫn kiểm soát được rủi ro?

Tôi khuyến nghị bắt đầu từ những dự án thí điểm quy mô nhỏ, đặt ra các mục tiêu và chỉ số đánh giá rõ ràng, thông qua việc xác minh hiệu quả từng bước để dần mở rộng ứng dụng. Đồng thời duy trì giao tiếp tốt với nhà cung cấp công nghệ và người sử dụng nội bộ, để tiện điều chỉnh kịp thời.

Khi thực hiện kế hoạch, tôi sẽ thảo luận với các đội ngũ chính và IT về những lợi ích và thách thức có thể gặp trong tương lai, đảm bảo mọi người đều hiểu rằng việc ứng dụng AI không thể thành công ngay lập tức, cần có sự kiên nhẫn trong điều chỉnh và học hỏi. Như vậy, quá trình triển khai sẽ không bị ách tắc, AI trở thành đối tác thực sự chứ không phải là gánh nặng.

You may also like: EigenCloud (trước đây là EigenLayer) phù hợp với ai? Khi nào nên xem xét đầu tư vào EIGEN?