AI-First 101: Những Bước Chuẩn Bị Để Trở Thành Doanh Nghiệp "Ưu Tiên AI"

Ebook "AI-First 101: Những bước chuẩn bị để trở thành doanh nghiệp AI-First" được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ về chiến lược AI-First — mô hình mà các công ty tiên phong như Amazon, Tesla, và Netflix đã áp dụng thành công để dẫn đầu ngành công nghiệp của họ. Tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn từng bước xây dựng nền tảng AI vững chắc, từ việc đánh giá hiện trạng, lập kế hoạch, đầu tư công nghệ đến giải quyết các thách thức thực tế.

AI-First là gì?

Định nghĩa: Công ty AI-First là gì.

AI-first là một chiến lược hoặc cách tiếp cận tập trung vào trí tuệ nhân tạo (AI) như là yếu tố chính trong việc phát triển sản phẩm, dịch vụ hoặc hoạt động kinh doanh. Ví dụ: Một công ty công nghệ có thể tuyên bố rằng họ đang theo đuổi chiến lược AI-first bằng cách đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu và phát triển AI, tuyển dụng các chuyên gia AI hàng đầu, và tích hợp AI vào tất cả các khía cạnh của sản phẩm và dịch vụ của họ.

Công ty AI-first là một công ty mà trí tuệ nhân tạo đóng vai trò chính yếu trong việc phát triển sản phẩm, dịch vụ hoặc chiến lược kinh doanh. Những công ty này thường tập trung vào việc ứng dụng AI để cải thiện hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa quy trình và tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ mới.

Tại sao AI-First là tương lai?

Việc áp dụng AI tăng vọt

Trong năm nay, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã có sự tăng trưởng đột phá, thể hiện qua những con số và xu hướng tích cực từ các khảo sát toàn cầu.

Trong 6 năm qua, việc áp dụng AI của các tổ chức chỉ dao động ở mức khoảng 50%. Nhưng đến năm nay, cuộc khảo sát Mckinsey cho thấy việc áp dụng đã tăng vọt lên 72 % (Biểu đồ 1). 

Và sự quan tâm đối với AI có phạm vi toàn cầu. Cuộc khảo sát năm 2023 của McKinsey cho thấy việc áp dụng AI không đạt 66% ở bất kỳ khu vực nào; tuy nhiên đến năm nay, hơn ⅔ số người trả lời ở hầu hết mọi khu vực trên thế giới cho biết tổ chức của họ đang sử dụng AI. Nhìn theo ngành, mức tăng áp dụng lớn nhất có thể thấy ở các dịch vụ chuyên nghiệp. 

 Một khảo sát khác của Deloitte báo cáo rằng có 94% lãnh đạo doanh nghiệp cho rằng AI sẽ rất quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp trong 5 năm tới

AI đang xâm chiếm toàn thế giới

AI không chỉ được áp dụng rộng rãi trong các tổ chức mà còn chứng tỏ sức mạnh ở nhiều bộ phận và lĩnh vực khác nhau, từ marketing, bán hàng đến phát triển sản phẩm và dịch vụ, tạo ra những giá trị đột phá.

Hầu hết những người trả lời cho rằng tổ chức của họ và chính họ với tư cách là cá nhân đang sử dụng genAI. 65% người trả lời cho biết tổ chức của họ thường xuyên sử dụng genAI trong ít nhất một bộ phận kinh doanh, tăng từ một phần ba vào năm ngoái. Một tổ chức trung bình sử dụng GenAI trong hai bộ phận, phổ biến nhất là marketing và bán hàng, cũng như phát triển sản phẩm và dịch vụ. Đây là hai lĩnh vực mà nghiên cứu trước đó chỉ ra rằng việc áp dụng genAI có thể tạo ra giá trị lớn nhất. Ngoài ra, lĩnh vực công nghệ thông tin (IT) cũng được sử dụng (Biểu đồ 3). Sự gia tăng lớn nhất so với năm 2023 được ghi nhận ở marketing và bán hàng, với tỷ lệ áp dụng tăng hơn gấp đôi. Tuy nhiên, trong các lĩnh vực, chỉ có hai trường hợp sử dụng thuộc marketing và bán hàng đạt tỷ lệ trên 15% số người trả lời khảo sát.

Xu hướng đầu tư mạnh vào AI

Theo báo cáo AI in action 2024, có đến 71% nhà lãnh đạo mô tả tổ chức họ rất tích cực trong việc đầu tư vào AI.

Khảo sát mới nhất tiết lộ xu hướng phân bổ ngân sách ngày càng tăng cho genAI và các giải pháp AI phân tích, phản ánh tầm quan trọng của công nghệ này trong chiến lược kỹ thuật số của các tổ chức. Kết quả cho thấy trong nhiều ngành, các tổ chức có xu hướng đầu tư hơn 5% ngân sách kỹ thuật số vào genAI cũng như các giải pháp AI phân tích (Biểu đồ 5). Tuy nhiên, ở hầu hết các ngành, nhiều tổ chức chi hơn 20% ngân sách cho AI phân tích hơn là genAI. Đáng chú ý, 67% người tham gia dự đoán rằng tổ chức của họ sẽ tăng đầu tư vào AI trong 3 năm tới.

Đầu tư vào AI tạo ra giá trị lớn

Lần đầu tiên, khảo sát mới nhất đã khám phá giá trị mà genAI tạo ra theo từng chức năng kinh doanh. Chi phí mà người trả lời báo cáo cho rằng giảm nhiều nhất là chi phí nguồn nhân lực. Trong khi đó, sự gia tăng đáng kể doanh thu (hơn 5%) nhiều nhất trong quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho (Biểu đồ 6). Đối với AI phân tích, lợi ích chi phí được ghi nhận nhiều nhất trong hoạt động dịch vụ, cùng với sự gia tăng doanh thu đáng kể từ việc sử dụng AI trong marketing và bán hàng.

Theo báo cáo AI in Action 2024 của IBM, có hai phần ba các nhà lãnh đạo báo cáo rằng AI đã thúc đẩy tốc độ tăng trưởng doanh thu cải thiện hơn 25% và có 37% nhà lãnh đạo báo cáo rằng đã gia tăng 25-50% lợi nhuận khi bắt đầu sáng kiến AI.

Lợi ích của việc trở thành công ty AI-First

Tăng hiệu suất làm việc

Tự động hóa quy trình: AI giúp tự động hóa từ các nhiệm vụ đơn giản như xử lý dữ liệu, gửi email, đến các quy trình phức tạp hơn như phân tích dữ liệu khách hàng. Theo McKinsey, các tổ chức ứng dụng AI có thể tăng hiệu suất lên tới 30–40% ở các quy trình được tự động hóa.

Giảm chi phí vận hành: Áp dụng AI giúp tiết kiệm chi phí nhân sự và tài nguyên. Báo cáo của Accenture năm 2022 chỉ ra rằng các doanh nghiệp ứng dụng AI vào thiết kế, phát triển và sản xuất sản phẩm đã tiết kiệm gấp 30 lần so với các doanh nghiệp khác. Để đạt được con số này, các doanh nghiệp đã tối ưu hóa  công nghệ như  sử dụng xe tự lái và tự động hoá quản lý chuỗi cung ứng bằng robot và AI. 

Theo McKinsey, khi áp dụng thành công trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp sẽ giúp tiết kiệm rất nhiều chi phí, đặc biệt, giảm tới 15% chi phí hậu cần và tối ưu lên tới 35% lượng hàng tồn kho.

Một nghiên cứu của Harvard Business Review cũng cho thấy các công ty tiên phong trong việc sử dụng AI đều thu về kết quả bán hàng ấn tượng, cụ thể là: tiết kiệm 40-60% chi phí vận hành; giảm 60-70% thời gian cuộc gọi tới khách hàng và tăng 50% lượng khách hàng tiềm năng và doanh số bán hàng.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Sử dụng AI để phân tích và dự đoán xu hướng: AI xử lý lượng dữ liệu lớn để tìm ra các mô hình và xu hướng tiềm ẩn, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn. Theo IBM, có 61% nhà lãnh đạo tin vào khả năng truy cập và quản lý dữ liệu của tổ chức mình một cách hiệu quả để hỗ trợ các sáng kiến AI. 

Trong một cuộc phỏng vấn với TechTarget năm 2021 , Ash Fontana, tác giả của The AI-First Company , đã gọi Google là "công ty AI-first đầu tiên", trích dẫn sự nhấn mạnh của họ vào việc thu thập dữ liệu người dùng có giá trị để thúc đẩy máy học nhằm tối ưu hóa sản phẩm của họ. Đây là một ví dụ tuyệt vời về cách dữ liệu người dùng có thể được tận dụng để thúc đẩy các sản phẩm và dịch vụ mới và tạo ra các luồng thu nhập mới. Hãy nghĩ đến các bài đăng được tài trợ và đề xuất bán hàng thống trị đầu trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERP) để biết một ví dụ cụ thể về các nguyên tắc AI-first đang được áp dụng. Google là một ví dụ điển hình về cách thu thập dữ liệu chính xác và sử dụng dữ liệu một cách thông minh có thể trở thành nguồn doanh thu khổng lồ khi được xử lý đúng cách.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI giúp cá nhân hóa nội dung, sản phẩm và dịch vụ theo dữ liệu nhu cầu khách hàng. Ví dụ, các công ty sử dụng AI tăng doanh thu trung bình 15–20% nhờ vào việc cung cấp các đề xuất phù hợp và tối ưu trải nghiệm người dùng

2.3. Khả năng thích ứng với thị trường

Cải thiện thời gian ra mắt sản phẩm/dịch vụ mới: AI hỗ trợ rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm bằng cách tự động hóa phân tích thị trường, thiết kế sản phẩm và các khâu thử nghiệm. Theo McKinsey, Các các nhà quản lý sản phẩm phần mềm sử dụng công mềm GenAI hoặc công cụ chung như ChatGPT hoặc công cụ dành riêng cho nhiệm vụ trung bình mất ít thời gian hơn để hoàn thành các hoạt động so với các PM không sử dụng chúng, dẫn đến việc đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường khoảng 5% trong PDLC sáu tháng. Việc tiết kiệm thời gian được thúc đẩy bởi việc sử dụng GenAI để tổng hợp nghiên cứu người dùng và viết thông cáo báo chí trong giai đoạn khám phá; phát triển các trang sản phẩm và viết tài liệu yêu cầu sản phẩm trong giai đoạn khả thi; và tạo danh sách tồn đọng sản phẩm trong giai đoạn xây dựng.

Thay đổi linh hoạt theo nhu cầu thị trường: AI liên tục cập nhật dữ liệu theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược một cách linh hoạt. Ví dụ, sử dụng AI dự báo nhu cầu, cải thiện hiệu quả hoạt động.

Các bước xây dựng công ty AI-First

Bước 1: Đánh giá hiện trạng

Xác định AI có ý nghĩa gì với bạn

Bạn phải xác định AI-first có ý nghĩa gì với bạn trước khi bạn có thể tạo sự khác biệt với tư cách là một công ty AI-first. Một tổ chức ưu tiên việc học dữ liệu có trách nhiệm được gọi là AI-first. Họ sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo để tăng giá trị mà họ có được từ dữ liệu của mình theo thời gian bằng cách sử dụng tốc độ, độ chính xác và sức mạnh của nó. Dữ liệu của họ tự động cung cấp cho họ những hiểu biết mới. Họ tiếp thu kiến ​​thức với tốc độ theo cấp số nhân. Lợi thế cạnh tranh của họ đạt được và duy trì bằng cách ưu tiên học dữ liệu và sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.

Kiểm tra mức độ sẵn sàng của công ty với AI:

Đánh giá cơ sở hạ tầng kỹ thuật

• Khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu: Kiểm tra xem công ty có đủ dung lượng lưu trữ và sức mạnh xử lý để hỗ trợ các hoạt động AI hay không. Điều này bao gồm việc xem xét các hệ thống máy chủ, đám mây và cơ sở dữ liệu hiện có.
• Công cụ và phần mềm AI hiện tại: Đánh giá những công cụ và phần mềm mà công ty đang sử dụng có thể hỗ trợ cho việc phát triển AI không, chẳng hạn như các nền tảng machine learning, phân tích dữ liệu và các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R.

Đánh giá nguồn nhân lực

• Trình độ chuyên môn của nhân viên: Xác định xem các nhân viên hiện tại có kiến thức cơ bản về AI hay các kỹ năng cần thiết để tham gia vào các dự án liên quan đến AI không. Điều này có thể thông qua việc đánh giá trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc và năng lực hiện tại.
• Sẵn sàng thay đổi và học hỏi: Khảo sát thái độ của nhân viên đối với AI và sự sẵn lòng học tập thêm các kỹ năng mới để thích ứng với môi trường AI.

Đánh giá tài nguyên dữ liệu

• Chất lượng và khả năng truy cập dữ liệu: Kiểm tra tính đầy đủ, chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu hiện có. Dữ liệu phải được quản lý tốt và dễ dàng truy cập để phục vụ cho phân tích và training mô hình AI.
• Khả năng bảo mật dữ liệu: Đảm bảo rằng các biện pháp bảo mật dữ liệu được tuân thủ để tránh rủi ro về an toàn thông tin trong quá trình xử lý dữ liệu bằng AI.

Đánh giá văn hóa doanh nghiệp

• Mức độ hiểu biết và chấp nhận AI: Xác định văn hóa chung của tổ chức liên quan đến sự chấp nhận và hiểu biết về công nghệ AI. Điều này bao gồm sự ủng hộ từ ban lãnh đạo và cam kết trong việc đầu tư vào AI.
• Khả năng thích nghi với thay đổi: Đánh giá khả năng của công ty trong việc điều chỉnh quy trình và hệ thống để phát triển và tích hợp công nghệ AI một cách hiệu quả.

Phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức (SWOT)

• Điểm mạnh: Xác định các lợi thế hiện tại giúp thực hiện chuyển đổi sang AI-First dễ dàng hơn, chẳng hạn như một đội ngũ IT mạnh mạnh mẽ hoặc một văn hóa đổi mới tích cực.
• Điểm yếu: Những điểm hạn chế như thiếu hụt kỹ năng hoặc công nghệ cũ kỹ cần được cải thiện.
• Cơ hội: Các cơ hội thị trường mới mở ra khi công ty đổi sang một mô hình AI-First.
• Thách thức: Các thách thức cần giải quyết để chuyển đổi thành công, bao gồm các rào cản về kỹ thuật và văn hóa.

Bước 2: Xác định mục tiêu và lên kế hoạch

Xác định mục tiêu kinh doanh và cách AI hỗ trợ đạt được mục tiêu đó: 

Xác định mục tiêu và mục đích của các sáng kiến ​​AI của bạn. Hiểu cách AI sẽ phù hợp và thúc đẩy giá trị kinh doanh. Tạo lộ trình AI chi tiết, phác thảo các cột mốc ngắn hạn và dài hạn, và đảm bảo điều này phù hợp với chiến lược kinh doanh tổng thể.

Một khung AI được xác định rõ ràng là rất quan trọng để hướng dẫn triển khai và theo dõi thành công. Đặt ra các mục tiêu cụ thể và các chỉ số hiệu suất chính (KPI) giúp duy trì sự tập trung của các dự án và cho phép các công ty đo lường kết quả AI một cách hiệu quả. Theo Fast Company, những người áp dụng AI thành công sẽ quản lý danh mục sáng kiến ​​AI cân bằng, kết hợp các chiến thắng nhanh chóng với các dự án dài hạn để xây dựng giá trị bền vững.

Các yếu tố cốt lõi cần đưa vào chiến lược AI của bạn:

• Mục tiêu : Xác định hai hoặc ba mục tiêu chính, chẳng hạn như cải thiện hiệu quả hoặc nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
• KPI : Thiết lập các số liệu để đánh giá hiệu quả của AI, chẳng hạn như giảm thời gian xử lý hoặc tăng tỷ lệ chuyển đổi.
• Quản lý thay đổi : Thúc đẩy việc chấp nhận AI thông qua đào tạo và truyền thông rõ ràng, chuẩn bị cho nhân viên các công cụ và quy trình mới.

Lên kế hoạch ngắn hạn và dài hạn:

• Kế hoạch ngắn hạn: Đặt ra các mục tiêu nhỏ và dễ thực hiện trong khoảng thời gian từ 6-12 tháng, như triển khai một số dự án AI thử nghiệm hoặc xây dựng đội ngũ nhân sự chuyên trách AI.
• Kế hoạch dài hạn: Xây dựng chiến lược AI toàn diện trong 3-5 năm tới, bao gồm việc mở rộng ứng dụng AI sang nhiều bộ phận, đầu tư vào hạ tầng công nghệ, và nâng cao năng lực tổ chức.

Bước 3: Đầu tư vào công nghệ

Lựa chọn các công cụ AI phù hợp với doanh nghiệp: 

Việc lựa chọn công cụ AI đúng đắn không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh. Theo một báo cáo của PwC năm 2021, 46% doanh nghiệp cho biết họ đã tiết kiệm chi phí vận hành nhờ vào việc triển khai AI đúng cách. Để làm điều này, bước đầu tiên là xác định rõ nhu cầu và mục tiêu của doanh nghiệp. 

Ví dụ, một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng AI cho việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, sử dụng công cụ như Recommender Systems để gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi mua sắm trước đó. Trong khi đó, một nhà máy sản xuất có thể lựa chọn các công cụ AI về Predictive Maintenance để giảm thiểu thời gian chết máy, cải thiện năng suất một cách tối ưu.

Tích hợp AI vào các quy trình cốt lõi: 

Tích hợp AI vào quy trình cốt lõi của doanh nghiệp là một quá trình đòi hỏi sự cẩn trọng và chuẩn bị kỹ lưỡng. Theo nghiên cứu của McKinsey, các công ty tích hợp AI vào các chức năng kinh doanh cốt lõi, như tiếp thị, bán hàng và quản lý rủi ro, đã chứng kiến hiệu suất cải thiện từ 10% đến 20%.

Để thực hiện điều này, công ty cần:

• Đánh giá và cải tiến quy trình hiện tại: Đây là bước giúp xác định các điểm nghẽn và vị trí mà AI có thể tạo giá trị nhất. Chẳng hạn, trong dịch vụ khách hàng, AI có thể được tích hợp vào quy trình chăm sóc khách hàng, cho phép sử dụng chatbots để xử lý các yêu cầu cơ bản, giải phóng nhân sự cho các nhiệm vụ phức tạp hơn.
• Đảm bảo sự phối hợp giữa các phòng ban: Khi AI được tích hợp vào quy trình kinh doanh, điều quan trọng là đảm bảo tất cả các phòng ban liên quan được đào tạo và sẵn sàng phối hợp. Một ví dụ là trong lĩnh vực tài chính, AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu tín dụng, yêu cầu sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhóm dữ liệu, phân tích và sáng tạo sản phẩm.
• Liên tục theo dõi và cải tiến: Do bản chất AI luôn phát triển, điều quan trọng là phải thường xuyên giám sát hiệu suất và cập nhật hệ thống AI để đảm bảo chúng luôn phù hợp và hiệu quả trong môi trường kinh doanh thay đổi.

Bước 4: Chương trình Đào tạo AI 

Chương trình đào tạo nội bộ về AI.

Để áp dụng thành công AI-First, một tổ chức phải đảm bảo rằng nhân viên của mình không chỉ quen thuộc với AI mà còn có kỹ năng sử dụng AI.

Điều này có nghĩa là dành thời gian và nguồn lực cho các chương trình học tập và phát triển liên tục, nhằm mục đích nâng cao nhiều kỹ năng khác nhau. Đào tạo nên bắt đầu bằng kiến ​​thức cơ bản về dữ liệu - hiểu và xử lý dữ liệu, đây là chìa khóa để nắm bắt cách AI hoạt động và cách AI có thể được sử dụng trong các vai trò công việc cụ thể.

Một chương trình đào tạo AI hiệu quả cho nhân viên có thể bao gồm:

• Kiến thức dữ liệu : Hướng dẫn nhân viên cách hiểu, quản lý và sử dụng dữ liệu.
• Công nghệ và công cụ AI : Điều quan trọng là nhân viên phải có kinh nghiệm thực tế với các công cụ AI mà tổ chức sử dụng. Điều này có thể bao gồm việc tìm hiểu về máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot và các công nghệ AI khác có liên quan đến lĩnh vực của công ty.
• Sử dụng AI có đạo đức : Đào tạo cũng nên bao gồm các khía cạnh đạo đức của AI, như nhận ra sự thiên vị và hiểu các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật. Điều này giúp đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và công bằng.
• Ứng dụng AI trong thế giới thực : Trình bày cách AI có thể giúp quy trình làm việc hiệu quả hơn, nâng cao khả năng ra quyết định và cải thiện năng suất, chứng minh lợi ích thiết thực của nó. Điều này khuyến khích nhân viên nghĩ ra những cách mới để áp dụng AI vào công việc hàng ngày của họ.

Hướng dẫn chi tiết chương trình đào tạo AI

Giai đoạn 1: Đặt mục tiêu và xác định đối tượng

• Xác định nhu cầu đào tạo: Xác định những khoảng trống kỹ năng hiện tại trong công ty và các mục tiêu chiến lược cần đạt.
• Xác định các nhóm đối tượng: (a) tất cả nhân viên, (b) các nhóm chuyên môn (như kỹ sư phần mềm, nhà phân tích dữ liệu), (c) các nhà quản lý.

Giai đoạn 2: Thiết kế nội dung đào tạo

Khóa học cơ bản về AI:

• Nội dung: Giới thiệu về AI, machine learning, deep learning, các ứng dụng cơ bản của AI trong doanh nghiệp.
• Thời lượng: 5 buổi, mỗi buổi 2 giờ.
• Đối tượng: Tất cả nhân viên.

Khóa học chuyên sâu:

• Phân tích dữ liệu bằng AI: Nội dung: Kỹ thuật phân tích dữ liệu, machine learning cơ bản và nâng cao, công cụ và phần mềm. Thời lượng: 8 buổi, mỗi buổi 3 giờ. Đối tượng: Nhà phân tích dữ liệu, nhân viên IT.
• Phát triển mô hình AI: Nội dung: Xây dựng và triển khai mô hình AI, công cụ phát triển như TensorFlow, PyTorch. Thời lượng: 10 buổi, mỗi buổi 3 giờ. Đối tượng: Kỹ sư phần mềm và nhóm nghiên cứu phát triển.

Workshop và Seminar:

• Nội dung: Cập nhật công nghệ AI mới nhất, các case study thành công trong ngành.
• Thời lượng: 1 buổi/tháng.
• Đối tượng: Tất cả nhân viên, khuyến khích các nhà quản lý tham gia.

Giai đoạn 3: Thực hiện đào tạo

• E-learning: Các khóa học cơ bản và chuyên sâu được cung cấp trên nền tảng trực tuyến để nhân viên tự học theo lịch trình cá nhân.
• Đào tạo trực tiếp:Các buổi thực hành và seminar được tổ chức tại văn phòng để khuyến khích thảo luận và trao đổi.
• Dự án thực tế: Phát triển các dự án theo nhóm nhỏ để nhân viên áp dụng kiến thức vào các tình huống thực tế trong công ty.

Giai đoạn 4: Đánh giá và cải tiến

• Đánh giá kết quả học tập: Kiểm tra, đồ án hoặc dự án cuối khoá để đánh giá sự hiểu biết và ứng dụng của nhân viên.
• Lấy phản hồi: Thu thập phản hồi thông qua khảo sát và các buổi họp đánh giá, từ đó cải tiến nội dung và phương pháp đào tạo.

Bước 5: Đo lường và cải tiến

Hiểu được tác động của các sáng kiến ​​AI là chìa khóa cho các tổ chức và điều này đạt được thông qua các số liệu cụ thể và Chỉ số hiệu suất chính (KPI). Các phép đo này nhằm mục đích đánh giá tác động của AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Tăng hiệu quả: Điều này xem xét cách AI đã cải thiện các quy trình vận hành. Các số liệu có thể bao gồm thời gian xử lý ngắn hơn, ít lỗi hơn hoặc năng suất cao hơn trong các tác vụ sử dụng AI.
• Sự hài lòng của khách hàng: Tác động của AI đến trải nghiệm của khách hàng có thể được đo lường bằng những yếu tố như điểm số hài lòng của khách hàng, phản hồi nhanh hơn trong dịch vụ khách hàng hoặc tương tác cá nhân hóa hơn.
• Tăng trưởng doanh thu: Điều quan trọng là phải xem AI đóng góp như thế nào vào việc tạo ra doanh thu mới. Điều này có thể được theo dõi thông qua doanh số tăng từ tiếp thị do AI thúc đẩy, sản phẩm hoặc dịch vụ mới được phát triển bằng AI hoặc giữ chân khách hàng tốt hơn do dịch vụ được cải thiện.
• Giảm chi phí: AI thường giúp giảm chi phí, có thể đo bằng mức tiết kiệm như chi phí lao động ít hơn nhờ tự động hóa, chi phí vận hành thấp hơn hoặc chi tiêu ít hơn cho việc quản lý dữ liệu nhờ các thuật toán AI hiệu quả.
• Số liệu đổi mới: Bao gồm việc đo lường vai trò của AI trong việc khơi dậy những ý tưởng mới trong tổ chức, chẳng hạn như số lượng sản phẩm mới được tạo ra, cải tiến sản phẩm hiện có hoặc bằng sáng chế có được từ thông tin chi tiết về AI.
• Năng suất của nhân viên: Đánh giá cách các công cụ AI tác động đến năng suất của nhân viên, chẳng hạn như tiết kiệm thời gian hay cải thiện khả năng ra quyết định

Kết luận

Để tìm hiểu kĩ hơn AI-First mời bạn tải EBook AI-First 101: Những bước chuẩn bị để trở thành doanh nghiệp “Ưu tiên AI” để tìm hiểu thêm các phần như Case Study công ty thành công với chiến lược AI-First, dự đoán tương lai của công ty AI-First, các mô hình AI-First,....