Đối với nhiều giám đốc điều hành tại Vương quốc Anh, đầu tư vào AI đã trở thành một điều cần thiết, chứ không phải là một thử nghiệm đổi mới. Các ban giám đốc hiện yêu cầu bằng chứng về tác động có thể đo lường được – cho dù thông qua tăng hiệu quả, tăng trưởng doanh thu hay giảm rủi ro vận hành. Tuy nhiên, như Pete Smyth, CEO của Leading Resolutions, lưu ý, nhiều SME coi AI là một hoạt động khám phá, chứ không phải là một chiến lược kinh doanh có cấu trúc. Kết quả là lãng phí đầu tư và thiếu lợi tức có thể chứng minh.

Tác động kinh doanh

Các doanh nghiệp triển khai AI hiệu quả đang làm như vậy với trọng tâm vào kết quả kinh doanh. Thay vì các chương trình thử nghiệm riêng lẻ, họ điều chỉnh các sáng kiến với các mục tiêu chiến lược – ví dụ như tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Các nhà lãnh đạo của các tổ chức ở mọi quy mô có thể biến AI từ một công nghệ mang tính đầu cơ thành một yếu tố cải thiện hiệu suất bằng cách chuyển đổi tham vọng của họ thành các chỉ số có thể định lượng được.

Smyth đưa ra các ví dụ bao gồm tự động hóa phân tích thường xuyên để giảm quy trình làm việc thủ công, áp dụng phân tích dự đoán để tối ưu hóa hàng tồn kho, hoặc sử dụng các mô hình ngôn ngữ tự nhiên để hợp lý hóa dịch vụ khách hàng. Ông nói, tác động có thể đo lường được: cải thiện lợi nhuận, ra quyết định nhanh hơn và khả năng phục hồi của doanh nghiệp.

Triển khai & thách thức

Theo Leading Resolutions của Smyth, thành công trong triển khai phụ thuộc vào các ưu tiên. Quá trình này bắt đầu bằng việc thu hút các bên liên quan nhằm xác định các ứng dụng tiềm năng của AI trong các phòng ban khác nhau. Mỗi ý tưởng được đánh giá về giá trị kinh doanh và mức độ sẵn sàng triển khai; các quy trình này tạo ra một danh sách rút gọn cho các chương trình thử nghiệm tiềm năng.

Tiếp theo là đánh giá giá trị có cấu trúc, kết hợp phân tích chi phí-lợi ích với khả năng thực thi và mức độ chấp nhận rủi ro. Các nhà lãnh đạo nên thống nhất về các chỉ số sẽ định nghĩa thành công trước khi bất kỳ chương trình thử nghiệm nào bắt đầu. Chúng có thể bao gồm theo dõi các KPI (giảm chi phí, giữ chân khách hàng, tăng năng suất, v.v.). Sau khi được xác thực, việc sử dụng AI có thể được mở rộng cẩn thận trong các đơn vị kinh doanh riêng biệt.

Bài học chiến lược

Đối với các nhà lãnh đạo dữ liệu và người ra quyết định kinh doanh, ROI có thể đo lường được đòi hỏi một sự chuyển đổi thực tế từ thử nghiệm sang trách nhiệm giải trình trong hoạt động. Smyth đưa ra ba nguyên tắc cần tập trung:

1. Gắn các dự án AI trực tiếp với kết quả kinh doanh bằng các KPI đã được thống nhất trước.
2. Áp dụng quản trị, kiểm soát rủi ro và khả năng giải thích từ sớm.
3. Xây dựng văn hóa AI dựa trên chất lượng dữ liệu, sự hợp tác và ra quyết định dựa trên bằng chứng.

Khi các doanh nghiệp đối mặt với quy định chặt chẽ hơn và kỳ vọng về AI ngày càng tăng, thành công không phụ thuộc vào số tiền họ đầu tư mà vào mức độ hiệu quả trong việc định lượng và mở rộng kết quả tích cực. Chuyển từ tham vọng mang tính đầu cơ sang hiệu suất có thể đo lường được là dấu hiệu của việc triển khai AI đáng tin cậy.