Các nhà lãnh đạo công nghệ chia sẻ bí quyết để tạo dự án trí tuệ nhân tạo thành công

Các doanh nghiệp đang háo hức để khởi động dự án trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), nhưng đồng thời họ phải đảm bảo sáng kiến vượt trội này thực sự giúp thúc đẩy doanh số bán hàng hoặc cắt giảm chi phí.
Đấy là một trong những thông tin về cách sử dụng dữ liệu hướng tới nâng cao hoạt động kinh doanh được chia sẻ từ sự kiện trực tuyến Fortune Brainstorm A.I. diễn ra vào tháng 9 năm nay. Các chuyên gia đã thảo luận về tính tất yếu của kỹ sư khoa học dữ liệu và quản lý công ty nhằm hướng dẫn các giám đốc điều hành dự án trí tuệ nhân tạo và giải thích chúng có thể mang lại lợi ích tài chính cho công ty như thế nào.
Trong sự kiện Fortune có chia sẻ rằng các nhà công nghệ thường mâu thuẫn với nhóm tài chính doanh nghiệp vì bên công nghệ khó truyền đạt giá trị của trí tuệ nhân tạo cho các nhóm kế toán. Ví dụ như công nghệ máy học có thể là công cụ mạnh để cải thiện hiệu suất cho ứng dụng và điều chỉnh thông tin đăng nhập công nghệ của công ty. Nhưng kết nối trực tiếp những lợi ích đó với một kết quả tài chính cụ thể như cải thiện doanh số bán hàng hoặc giảm chi phí hoạt động có thể khiến nó trở thành một thách thức với họ.
Joe Depa, giám đốc điều hành toàn cầu kiêm trưởng bộ phận chuyển đổi dựa trên dữ liệu của Accenture cho biết chìa khóa cho một dự án trí tuệ nhân tạo thành công là các lãnh đạo cấp cao như giám đốc tài chính đều phải tham gia ngay từ đầu. Từ đó, các nhà điều hành có thể đảm bảo dự án luôn đi đúng hướng.
Theo Depa, bạn phải đảm bảo rằng có những ứng của trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy doanh thu hoặc tiết kiệm chi phí để ban lãnh đạo tiếp tục tài trợ chi phí cần thiết nhằm đảm bảo các chương trình này được thành công.
Sandra Nudelman, người đứng đầu mảng dữ liệu người tiêu dùng và nền tảng tương tác của Wells Fargo giải thích rằng công ty mình sẽ triển khai trí tuệ nhân tạo theo hướng có thể cắt giảm chi phí ví dụ như hạn chế gian lận thẻ tín dụng. Tuy các công ty sẽ gặp một trở ngại lớn nhưng họ vẫn dành đủ thời gian để định dạng và chuẩn bị các dữ liệu cần thiết ở bước đầu của dự án trí tuệ nhân tạo. Cô còn nói hành động ấy sẽ xây dựng ‘lớp nền’ cho các công ty dễ dàng thiết lập các ý tưởng A.I. mới với ít chi phí hơn.
Nudelman bổ sung: “Việc không có ‘lớp nền’ sẽ khiến bạn khó nhận được khoản đầu tư ban đầu để thiết lập dữ liệu. Còn nếu bạn đã thiết lập dữ liệu một cách tương đối thì việc thí điểm tương đối dễ dàng và không tốn nhiều chi phí để thực hiện.”
Bonnie Titone, giám đốc thông tin của Duke Energy cho biết công ty của cô đã cài đặt một phương pháp đánh giá dự án A.I. nên họ chẳng hề lãng phí chi phí gì cả. Phương pháp này cho phép các thí nghiệm diễn ra trong tám tuần để xác định xem liệu nó có tiềm năng không, và nếu không, công ty sẽ hủy bỏ dự án để tiếp tục với dự án tiếp theo.
Titone nói: “Tôi nghĩ đó là một phương thức thử nghiệm an toàn và còn giúp cải tiến để bạn không bị bóp méo ý tưởng, bởi vì bạn không có một dự án kinh doanh hoàn thiện và không muốn đi xin tài trợ hàng triệu đô la.”
Nhưng suy cho cùng, cho dù ý tưởng về A.I. điều chỉnh hoạt động một cách khiêm tốn thì một dự án thành công vẫn có thể đạt được khoản lợi nhuận kếch xù.
Susan Doniz, Giám đốc thông tin của Công ty Boeing giải thích rằng độ chính xác của mô hình công nghệ máy học chỉ tiến một bước rất nhỏ cũng có thể tác động mạnh đến tài chính. Các hãng hàng không đã cải thiện hoạt động sử dụng nhiên liệu được 2% thông qua mô hình công nghệ máy học, tương đương với việc “tiết kiệm chi phí khổng lồ cho lợi nhuận” vì 25% chi phí hoạt động của một hãng hàng không liên quan đến nhiên liệu.
Doniz bổ sung: “Ngoài ra nó còn giúp cho chương trình nghị sự bền vững của chúng tôi. Tối ưu hóa nhiên liệu hơn cũng có nghĩa là ít nhiên liệu thải ra hơn.”
Bích Hằng tổng hợp theo Jonathan Vanian của Fortune