Vượt Cơn Sốt Mô Hình AI: Sự Thật Về Triển Khai Kinh Doanh

Thế giới công nghệ luôn bị cuốn hút bởi điều lớn lao tiếp theo, và ngay bây giờ, ánh đèn sân khấu đang chiếu rọi vào DeepSeek. Công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc này chắc chắn đã khuấy động thị trường, cung cấp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở, chất lượng cao, tạo ra những gợn sóng trong ngành. Các chuyên gia, nhà hoạch định chính sách và giám đốc điều hành công nghệ đang tranh luận sôi nổi về những tác động. Liệu điều này có báo hiệu một sự thay đổi địa chấn trong cán cân quyền lực AI toàn cầu? Liệu kỷ nguyên thống trị của Hoa Kỳ sắp kết thúc? Cách tiếp cận mã nguồn mở của DeepSeek có ý nghĩa gì đối với quỹ đạo đổi mới trong tương lai?

Đây chắc chắn là những câu hỏi hấp dẫn. Tuy nhiên, giữa cơn lốc suy đoán và phấn khích xung quanh kỳ quan thuật toán mới nhất này, một điểm quan trọng hơn nhiều lại đang bị bỏ qua phần lớn. DeepSeek, bất chấp khả năng ấn tượng của nó, về cơ bản chỉ là một công cụ khác trong bộ công cụ AI đang mở rộng nhanh chóng. Vấn đề cốt yếu không phải là mô hình cụ thể nào hiện đang dẫn đầu các tiêu chuẩn hiệu suất. Thực tế đáng buồn hơn nhiều, và thách thức cần được các phòng họp và các buổi chiến lược quan tâm, là sự thật phũ phàng rằng chỉ một phần nhỏ – được báo cáo là chỉ 4% – các công ty đang chuyển đổi thành công các khoản đầu tư AI của họ thành giá trị kinh doanh đáng kể, hữu hình. Sự ồn ào xung quanh DeepSeek chỉ là màn phụ; sự kiện chính là cuộc đấu tranh để triển khai hiệu quả.

Tiếng Hát Quyến Rũ Của Các Mô Hình Mới: Tại Sao DeepSeek (và Những Người Khác) Chiếm Tiêu Đề

Hoàn toàn có thể hiểu tại sao những phát triển như DeepSeek lại thu hút nhiều sự chú ý đến vậy. Câu chuyện rất hấp dẫn, chạm đến một số chủ đề chính gây được tiếng vang trong cộng đồng công nghệ và kinh doanh:

• Bối Cảnh Địa Chính Trị Đang Thay Đổi: Sự nổi lên của DeepSeek được nhiều người giải thích là bằng chứng mạnh mẽ cho thấy Trung Quốc đang nhanh chóng chuyển từ một người theo sau AI thành một nhà lãnh đạo đáng gờm. Điều này thách thức các giả định lâu nay về ưu thế công nghệ của Mỹ trong lĩnh vực quan trọng này và đặt ra những câu hỏi phức tạp về cạnh tranh và hợp tác trong tương lai trên trường quốc tế. Tốc độ và chất lượng sản phẩm của họ buộc phải đánh giá lại năng lực quốc gia.
• Minh Chứng Năng Lực Cạnh Tranh: Các tiêu chuẩn không nói dối. Các mô hình của DeepSeek đang giữ vững vị thế của mình, và trong một số trường hợp còn vượt trội hơn các sản phẩm từ các gã khổng lồ phương Tây đã thành danh như OpenAI và Google. Điều này đóng vai trò như một minh chứng mạnh mẽ rằng việc phát triển AI tiên tiến không chỉ là lĩnh vực của các công ty khổng lồ ở Silicon Valley. Nó chứng minh rằng các mô hình phức tạp có thể được thiết kế với hiệu quả đáng kể và chi phí tài nguyên tiềm năng thấp hơn so với suy nghĩ trước đây.
• Đón Nhận Sự Cởi Mở: Trong một bối cảnh thường được đặc trưng bởi các hệ thống độc quyền, khép kín, cam kết của DeepSeek đối với các nguyên tắc mã nguồn mở là một điểm nổi bật. Cách tiếp cận này thúc đẩy một hệ sinh thái hợp tác hơn, có khả năng đẩy nhanh tốc độ đổi mới trên toàn cầu bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trên toàn thế giới xây dựng dựa trên công trình của họ. Nó tương phản rõ rệt với bản chất ‘hộp đen’ của nhiều mô hình hàng đầu phương Tây, thúc đẩy các cuộc tranh luận về tính minh bạch và khả năng tiếp cận trong phát triển AI.
• Thách Thức Các Định Kiến Văn Hóa: Thành công của DeepSeek trực tiếp đối đầu với những câu chuyện lỗi thời có thể đã đánh giá thấp chiều sâu và tính độc đáo của sự đổi mới của Trung Quốc trước đây. Nó thể hiện một con đường riêng biệt để tiến bộ công nghệ, có khả năng bắt nguồn từ các ưu tiên nghiên cứu, văn hóa kỹ thuật hoặc chiến lược quốc gia khác nhau, thúc đẩy việc đánh giá lại động lực đổi mới toàn cầu.
• Vượt Qua Các Hạn Chế Công Nghệ: Sự tiến bộ nhanh chóng của DeepSeek đã diễn ra bất chấp những nỗ lực đang diễn ra, chủ yếu của Hoa Kỳ, nhằm hạn chế quyền truy cập của Trung Quốc vào công nghệ bán dẫn tiên tiến. Điều này nhấn mạnh những khó khăn cố hữu trong việc sử dụng kiểm soát xuất khẩu để hạn chế dứt khoát vai trò lãnh đạo AI, cho thấy rằng sự khéo léo và các phương pháp tiếp cận thay thế thường có thể vượt qua những hạn chế như vậy, đặc biệt là trong lĩnh vực phần mềm và phát triển thuật toán.
• Làm Nổi Bật Hiệu Quả Chi Phí: Các báo cáo cho thấy DeepSeek đang đạt được mức hiệu suất cao với chi phí thấp hơn đáng kể so với một số đối tác phương Tây. Điều này giới thiệu một khía cạnh mới cho bối cảnh cạnh tranh, nhấn mạnh hiệu quả và tối ưu hóa tài nguyên là những yếu tố quan trọng trong cuộc đua AI. Nó đặt ra một tiêu chuẩn tiềm năng mới cho việc phát triển AI mạnh mẽ mà không cần đầu tư vốn khổng lồ.
• Nhấn Mạnh Sức Mạnh Nghiên Cứu: Ngoài bản thân các mô hình, thành tựu của DeepSeek phản ánh sức mạnh và ảnh hưởng ngày càng tăng trong nghiên cứu AI cơ bản có nguồn gốc từ Trung Quốc. Điều này báo hiệu một sự thay đổi sâu sắc hơn, cho thấy một nguồn nhân tài mạnh mẽ và sự tập trung quốc gia vào việc thúc đẩy các nền tảng lý thuyết của trí tuệ nhân tạo.

Mặc dù mỗi điểm này đều đáng được thảo luận và phân tích, nhưng chúng cùng nhau làm sao lãng khỏi thách thức hoạt động cấp bách và tức thời hơn. Không có sự phát triển nào trong số này thay đổi cơ bản cơ chế cốt lõi về cách trí tuệ nhân tạo tạo ra giá trị trong bối cảnh kinh doanh. Ánh hào quang của các mô hình mới che khuất sự kiên trì cần thiết để triển khai thành công. Sự thật phũ phàng vẫn là: đại đa số các tổ chức đang gặp khó khăn cực độ trong việc đưa AI từ các phòng thí nghiệm thử nghiệm vào các quy trình cốt lõi nơi nó có thể tạo ra lợi nhuận có ý nghĩa.

Con Voi Trong Phòng: Khoảng Cách Triển Khai Rõ Rệt Của AI

Trong khi báo chí công nghệ không ngừng đưa tin về mọi cải tiến gia tăng trong hiệu suất LLM và suy đoán về cuộc đua giành trí tuệ nhân tạo tổng quát, một thực tế kém hào nhoáng hơn nhiều lại diễn ra trong hầu hết các công ty. Hành trình từ sự nhiệt tình với AI đến kết quả do AI điều khiển đang tỏ ra nguy hiểm hơn nhiều so với dự đoán. Nhiều nghiên cứu và phân tích ngành hội tụ về một bức tranh đáng lo ngại:

• Phần lớn các công ty khám phá AI vẫn bị mắc kẹt trong giai đoạn đầu. Họ có thể đã tiến hành các bằng chứng về khái niệm hoặc khởi động các dự án thí điểm riêng lẻ, nhưng những sáng kiến này hiếm khi mở rộng quy mô hoặc tích hợp một cách có ý nghĩa vào các hoạt động rộng lớn hơn. Các ước tính cho thấy có lẽ chỉ khoảng 22% đã xoay sở để khai thác được một số giá trị có thể chứng minh được ngoài các giai đoạn sơ bộ này.
• Nhóm đạt được tác động kinh doanh thực sự đáng kể, thay đổi cuộc chơi từ các khoản đầu tư AI của họ lại nhỏ một cách đáng báo động. Con số được trích dẫn liên tục dao động quanh mức chỉ 4%. Điều này có nghĩa là cứ hai mươi lăm công ty đầu tư vào AI, có lẽ chỉ có một công ty đang nhận ra những lợi ích chiến lược hoặc tài chính đáng kể tương xứng với tiềm năng của công nghệ.

Điều gì giải thích cho sự mất kết nối đáng kinh ngạc này giữa lời hứa của AI và ứng dụng thực tế của nó? Các lý do rất đa dạng, nhưng một chủ đề trung tâm nổi lên: sự tập trung vào bản thân công nghệ, thay vì vào những thay đổi chiến lược và hoạt động cần thiết để tận dụng nó một cách hiệu quả. Các công ty bị mê hoặc bởi khả năng của mô hình mới nhất – dù là từ DeepSeek, OpenAI, Google, Anthropic hay bất kỳ nhà cung cấp nào khác – thay vì tập trung cao độ vào công việc khó khăn của việc thực thi.

Hiện tượng “luyện ngục thí điểm” này phát sinh từ một số cạm bẫy phổ biến:

• Thiếu Chiến Lược Rõ Ràng: Các sáng kiến AI được khởi động mà không có vấn đề kinh doanh được xác định rõ ràng cần giải quyết hoặc tầm nhìn rõ ràng về cách công nghệ sẽ tạo ra giá trị.
• Theo Đuổi Những Vật Thể Sáng Bóng: Nguồn lực bị chuyển hướng sang thử nghiệm mọi mô hình hoặc kỹ thuật mới xuất hiện, thay vì tập trung vào việc triển khai và mở rộng quy mô các giải pháp đã được chứng minh.
• Nền Tảng Dữ Liệu Không Đủ: Các nỗ lực triển khai AI được thực hiện trên dữ liệu lộn xộn, bị phân mảnh hoặc không thể truy cập, dẫn đến hiệu suất kém và kết quả không đáng tin cậy.
• Khoảng Cách Kỹ Năng và Sự Phản Kháng: Lực lượng lao động có thể thiếu các kỹ năng cần thiết để sử dụng các công cụ AI một cách hiệu quả, hoặc có thể có sự phản kháng về văn hóa đối với việc áp dụng các cách làm việc mới.
• Đánh Giá Thấp Sự Phức Tạp Của Việc Tích Hợp: Những thách thức về kỹ thuật và tổ chức trong việc nhúng AI vào các quy trình công việc và hệ thống hiện có thường bị đánh giá thấp.
• Thất Bại Trong Việc Đo Lường Tác Động: Thiếu các chỉ số và quy trình rõ ràng để theo dõi giá trị kinh doanh thực tế do các sáng kiến AI tạo ra khiến việc biện minh cho đầu tư thêm hoặc chứng minh thành công trở nên khó khăn.

Do đó, thách thức cốt lõi không phải là sự thiếu hụt trong các mô hình AI có sẵn. Nút thắt nằm ở năng lực tổ chức để tích hợp và vận hành hóa các công cụ mạnh mẽ này một cách hiệu quả.

Giải Mã: Những Gì Các Công Ty Thành Công Vượt Trội Về AI Làm Khác Biệt

Quan sát tỷ lệ nhỏ các công ty đang khai thác thành công AI ở quy mô lớn cho thấy một tập hợp các ưu tiên và thực tiễn khác biệt. Dựa trên kinh nghiệm sâu rộng làm việc với các công ty hàng đầu toàn cầu về việc áp dụng AI quy mô lớn, bao gồm những hiểu biết sâu sắc thu được từ các vai trò lãnh đạo tại các gã khổng lồ công nghệ và các công ty tư vấn chuyên biệt, ba yếu tố khác biệt quan trọng luôn nổi lên trong số những người đạt thành tích cao:

Tập Trung Vào Mục Tiêu – Thúc Đẩy Doanh Thu, Không Chỉ Cắt Giảm Chi Phí

Một sai lầm phổ biến là ban đầu triển khai AI chủ yếu để tăng hiệu quả nội bộ hoặc giảm chi phí. Mặc dù các ứng dụng này có vị trí của chúng, các công ty đạt được những đột phá đáng kể nhất lại ưu tiên sử dụng AI để thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Họ hiểu rằng lợi tức tiềm năng lớn nhất thường nằm ở việc tăng cường các lĩnh vực ảnh hưởng trực tiếp đến việc tạo ra doanh thu:

• Tăng Tốc Bán Hàng: Sử dụng AI để xác định khách hàng tiềm năng cao, tối ưu hóa quy trình bán hàng, dự đoán tỷ lệ rời bỏ của khách hàng hoặc cá nhân hóa các nỗ lực tiếp cận.
• Định Giá Động: Triển khai các thuật toán AI để tối ưu hóa chiến lược định giá dựa trên nhu cầu thời gian thực, giá của đối thủ cạnh tranh, phân khúc khách hàng và mức tồn kho.
• Tăng Cường Tương Tác Khách Hàng: Tận dụng AI cho các chiến dịch tiếp thị siêu cá nhân hóa, chatbot dịch vụ khách hàng thông minh, phân tích nhu cầu khách hàng dự đoán và quản lý trải nghiệm khách hàng được cải thiện.

Ví dụ, hãy xem xét trường hợp của một nhà sản xuất linh kiện hàng không vũ trụ trị giá hàng tỷ đô la đang vật lộn với khối lượng ngày càng tăng các Yêu cầu Đề xuất (RFP) phức tạp. Số lượng và sự phức tạp tuyệt đối của các tài liệu này đã gây căng thẳng cho các đội ngũ bán hàng và kỹ thuật của họ, dẫn đến bỏ lỡ cơ hội và chiến lược đấu thầu không tối ưu. Bằng cách triển khai một giải pháp AI được thiết kế để phân tích nhanh chóng các RFP, xác định các yêu cầu chính, đánh giá sự phù hợp với năng lực của công ty và thậm chí hỗ trợ soạn thảo các phần đề xuất ban đầu, họ đã đạt được một sự chuyển đổi đáng kể. AI không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ; nó cho phép nhóm:

1. Ưu tiên hiệu quả: Nhanh chóng xác định các RFP có xác suất thành công và giá trị chiến lược cao nhất.
2. Phân bổ nguồn lực thông minh: Tập trung nỗ lực của chuyên gia con người vào các hồ sơ dự thầu hứa hẹn và phức tạp nhất.
3. Cải thiện chất lượng và tốc độ đề xuất: Tận dụng sự hỗ trợ của AI để tạo ra nội dung đề xuất nhất quán, chất lượng cao nhanh hơn.

Kết quả định lượng được không chỉ là tiết kiệm hiệu quả cận biên; đó là 36 triệu đô la doanh thu bổ sung mỗi năm, được thúc đẩy bởi tỷ lệ thắng thầu cao hơn và khả năng theo đuổi nhiều cơ hội hơn một cách hiệu quả. Điều này minh họa sức mạnh của việc nhắm mục tiêu AI vào các hoạt động tạo doanh thu nơi tiềm năng tăng trưởng thường lớn hơn một bậc so với các biện pháp tiết kiệm chi phí đơn thuần. 4% hiểu rằng ứng dụng mạnh mẽ nhất của AI thường là động cơ tăng trưởng, không chỉ là công cụ để cắt giảm chi phí.

Làm Cho AI Bám Rễ – Sức Mạnh Của Khuyến Khích và Văn Hóa

Triển khai các công cụ AI phức tạp chỉ là một nửa trận chiến; đảm bảo chúng được lực lượng lao động sử dụng một cách nhất quán và hiệu quả đòi hỏi phải giải quyết hành vi con người và văn hóa tổ chức. Việc áp dụng công nghệ về cơ bản là một thách thức quản lý thay đổi. Các công ty nhận ra tác động đáng kể của AI hiểu điều này và chủ động cấu trúc tổ chức và các biện pháp khuyến khích của họ để khuyến khích và khen thưởng việc tích hợp AI. Các phương pháp tiếp cận có thể khác nhau, nhưng nguyên tắc cơ bản là sự liên kết:

• Khuyến Khích Tài Chính Trực Tiếp: Một số tổ chức, như công ty fintech Klarna, đã áp dụng phương pháp trực tiếp. Họ liên kết rõ ràng tiền lương của nhân viên – bao gồm cả cổ phiếu và tiền thưởng tiền mặt – với việc áp dụng thành công và tác động của AI trong vai trò và nhóm tương ứng của họ. Điều này tạo ra một động lực nội bộ mạnh mẽ, nơi các cá nhân và phòng ban có động lực mạnh mẽ để tìm kiếm và thực hiện các cải tiến và hiệu quả do AI điều khiển, thúc đẩy một môi trường cạnh tranh tập trung vào việc tối đa hóa đóng góp của AI.
• Các Chương Trình Phát Triển Sự Nghiệp và Công Nhận: Không phải tất cả các cấu trúc khuyến khích hiệu quả đều cần phải hoàn toàn về tài chính. Một mô hình thay thế, rất thành công liên quan đến việc tạo ra các lộ trình thăng tiến nghề nghiệp chuyên dụng tập trung vào vai trò lãnh đạo AI. Ví dụ, việc triển khai ‘Chương trình Nhà Vô địch AI’ (AI Champion Program) có thể trao quyền cho những nhân viên có động lực ở các phòng ban khác nhau. Các chương trình này thường bao gồm:
  • Trao Quyền: Khuyến khích nhân viên xác định và đề xuất các sáng kiến do AI điều khiển của riêng họ liên quan đến công việc của họ.
  • Tạo Điều Kiện: Cung cấp đào tạo, tài nguyên và cố vấn có mục tiêu để giúp họ phát triển và thực hiện ý tưởng của mình.
  • Công Nhận: Tạo ra các vai trò và cơ hội rõ ràng để những nhà vô địch này trở thành những người lãnh đạo, huấn luyện viên và người ủng hộ AI nội bộ trong công ty.

Cách tiếp cận này thúc đẩy sự tham gia rộng rãi bằng cách khai thác các động lực nội tại như phát triển kỹ năng, phát triển chuyên môn và mong muốn tạo ra tác động hữu hình. Nó nuôi dưỡng một văn hóa tư duy ưu tiên AI từ dưới lên, nơi sự đổi mới không chỉ được chỉ đạo từ cấp trên mà còn xuất hiện một cách hữu cơ trong toàn bộ tổ chức. Bất kể cơ chế cụ thể nào, điểm mấu chốt là việc áp dụng AI thành công đòi hỏi nhiều hơn là chỉ cung cấp quyền truy cập vào công nghệ; nó đòi hỏi những nỗ lực có ý thức để điều chỉnh động lực của cá nhân và nhóm với mục tiêu chiến lược là nhúng AI vào hoạt động hàng ngày.

Nền Tảng Của Thành Công – Tại Sao Dữ Liệu Vẫn Là Tối Cao

Có lẽ điều kiện tiên quyết ít hào nhoáng nhất, nhưng được cho là quan trọng nhất, cho sự chuyển đổi AI thành công là một nền tảng dữ liệu vững chắc. Không có mức độ tinh vi nào của thuật toán có thể bù đắp cho dữ liệu chất lượng kém, không thể truy cập hoặc được quản lý kém. Nhiều tổ chức, háo hức tham gia vào làn sóng AI, đã mắc phải sai lầm nghiêm trọng khi cố gắng triển khai các mô hình tiên tiến trước khi đảm bảo cơ sở hạ tầng dữ liệu cơ bản của họ là vững chắc. 4% hiểu rằng dữ liệu là nhiên liệu cho AI, và họ đầu tư tương ứng. Xây dựng nền tảng này bao gồm một số yếu tố chính:

• Chất Lượng và Cấu Trúc Dữ Liệu: Đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ, nhất quán và được lưu trữ ở định dạng có cấu trúc mà các mô hình AI có thể dễ dàng nhập và xử lý. Điều này thường đòi hỏi nỗ lực đáng kể trong việc làm sạch, chuẩn hóa và xác thực dữ liệu.
• Khả Năng Truy Cập và Tích Hợp Dữ Liệu: Phá vỡ các silo dữ liệu giữa các phòng ban và hệ thống. Triển khai các nền tảng dữ liệu thống nhất hoặc hồ dữ liệu (data lakes) cung cấp một nguồn chân lý duy nhất và cho phép các nhóm và ứng dụng AI khác nhau truy cập dữ liệu họ cần một cách an toàn và hiệu quả.
• Chiến Lược Dữ Liệu Thống Nhất: Phát triển một chiến lược rõ ràng, toàn doanh nghiệp về cách dữ liệu sẽ được thu thập, lưu trữ, quản lý, quản trị và sử dụng. Chiến lược này phải phù hợp với các mục tiêu kinh doanh và dự đoán nhu cầu AI trong tương lai.
• Quản Trị và Bảo Mật Dữ Liệu Mạnh Mẽ: Thiết lập các chính sách và thủ tục rõ ràng về quyền sở hữu dữ liệu, quyền sử dụng, tuân thủ quyền riêng tư (như GDPR hoặc CCPA) và các giao thức bảo mật. Điều này xây dựng lòng tin và đảm bảo việc triển khai AI có trách nhiệm.

Cố gắng xây dựng các ứng dụng AI phức tạp trên nền tảng dữ liệu yếu kém cũng giống như xây dựng một tòa nhà chọc trời trên cát. Kết quả chắc chắn sẽ không đáng tin cậy, sai lệch hoặc đơn giản là không chính xác (‘rác vào, rác ra’). Mặc dù kỹ thuật dữ liệu và quản trị dữ liệu có thể thiếu sức hấp dẫn tức thời của các LLM tiên tiến, nhưng đó là công việc thiết yếu, gian khổ làm nền tảng cho bất kỳ thành công AI bền vững nào. Các công ty nghiêm túc về việc tận dụng AI phải coi cơ sở hạ tầng dữ liệu của họ không phải là mối quan tâm thứ yếu, mà là một tài sản chiến lược chính đòi hỏi đầu tư chuyên dụng và cải tiến liên tục.

Kịch Bản Thực Tế: Xây Dựng Một Tổ Chức Sẵn Sàng Cho AI

Sự tập trung cao độ vào DeepSeek, Gemini, GPT-4, hoặc bất kỳ mô hình hàng đầu nào của tháng tới, mặc dù có thể hiểu được từ quan điểm công nghệ, về cơ bản lại bỏ lỡ điểm mấu chốt đối với hầu hết các doanh nghiệp. Yếu tố quyết định thành công quan trọng không phải là sở hữu thuật toán ‘tốt nhất’ tuyệt đối tại bất kỳ thời điểm nào. Nếu một tổ chức xây dựng được khung chiến lược phù hợp, nuôi dưỡng văn hóa phù hợp và thiết lập cơ sở hạ tầng dữ liệu vững chắc, việc hoán đổi một LLM này cho một LLM khác thường trở thành một nhiệm vụ kỹ thuật tương đối nhỏ – có khả năng chỉ cách vài lệnh gọi API.

Sự khác biệt thực sự không nằm ở mô hình cụ thể được chọn ngày hôm nay, mà nằm ở sự sẵn sàng của tổ chức để tận dụng AI một cách hiệu quả, liên tục và chiến lược. Điều này liên quan đến sự thay đổi trong quan điểm:

• Từ Lấy Công Nghệ Làm Trung Tâm Sang Lấy Vấn Đề Làm Trung Tâm: Bắt đầu với những thách thức hoặc cơ hội kinh doanh, sau đó xác định cách AI có thể cung cấp giải pháp, thay vì bắt đầu với công nghệ và tìm kiếm vấn đề.
• Từ Các Thí Điểm Riêng Lẻ Đến Quy Mô Tích Hợp: Vượt ra ngoài các thử nghiệm nhỏ và tập trung vào việc nhúng AI vào các quy trình kinh doanh cốt lõi nơi nó có thể mang lại giá trị có thể đo lường được, liên tục.
• Từ Triển Khai Tĩnh Đến Thích Ứng Liên Tục: Nhận ra rằng bối cảnh AI không ngừng phát triển. Xây dựng sự linh hoạt của tổ chức để điều chỉnh chiến lược, đào tạo lại mô hình và áp dụng các công cụ mới khi cần thiết.
• Từ Sáng Kiến Do IT Dẫn Dắt Đến Chuyển Đổi Do Doanh Nghiệp Dẫn Dắt: Đảm bảo sự ủng hộ và lãnh đạo mạnh mẽ từ các cấp cao nhất của doanh nghiệp, với các nhóm đa chức năng hợp tác để thúc đẩy việc áp dụng.

Hành trình trở thành một tổ chức được hỗ trợ bởi AI không phải là chiến thắng trong cuộc chạy nước rút để áp dụng mô hình mới nhất. Đó là về việc xây dựng năng lực dài hạn – chiến lược,văn hóa, nhân tài và nền tảng dữ liệu – để tích hợp hiệu quả trí tuệ nhân tạo vào cơ cấu của doanh nghiệp. Hãy ngừng theo đuổi sự cường điệu phù du của bước đột phá LLM tiếp theo. Công việc thực sự, mặc dù ít hào nhoáng hơn, liên quan đến quy trình có phương pháp về triển khai, tích hợp và chuyển đổi tổ chức. Đó là nơi lợi thế cạnh tranh thực sự nằm ở đó, và là nơi đại đa số các công ty vẫn còn một chặng đường dài phải đi.