ỨNG DỤNG VÀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ AI | PHẦN 2

3. Đo lường giá trị tiềm năng của AI

Chúng tôi ước đoán công nghệ AI trong các tình huống nghiên cứu mang lại giá trị tiềm năng từ $3.5 đến $5.8 nghìn tỷ mỗi năm trong 09 bộ phận ở 19 lĩnh vực khác nhau. Và nó chiếm khoảng 40% tổng $9.5 đến $15.4 nghìn tỷ giá trị tiềm năng mỗi năm mà tất cả các công cụ phân tích mang lại.

Chúng tôi ước tính giá trị tiềm năng AI mang lại từ 1% đến 9% doanh thu 2016 tùy ngành. Giá trị này được đo lường bằng tỉ lệ doanh thu và nó biến thiên giữa các ngành, phụ thuộc vào tình huống ứng dụng, sự sẵn có của dữ liệu phù hợp, các quy chế và luật pháp liên quan.

Những con số này không phải là dự báo cho một giai đoạn cụ thể nào, chúng chỉ là các biến trỏ tiềm năng về mặt kinh tế đáng cân nhắc trong bối cảnh các công cụ phân tích phát triển mạnh mẽ.

Từ những tình huống nghiên cứu, chúng tôi nhận ra giá trị tiềm năng ứng dụng AI trong cả những bộ phận quan tâm đến dòng đầu báo cáo tài chính (doanh thu) như bán hàng hay marketing đến những bộ phận quan tâm đến dòng cuối (lợi nhuận) như quản trị chuỗi cung ứng hay sản xuất.

Các ngành hàng tiêu dùng như bán lẻ hay công nghệ cao thường đánh giá rất cao tiềm năng của AI trong marketing hay bán hàng vì tần suất tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng tạo được một lượng lớn dữ liệu sẵn sàng cho AI. Các nền tảng thương mại điện tử đã chuẩn bị sẵn để nhận các lợi ích AI mang lại. Bởi lẻ các nền tảng này có thể dễ dàng thu thập dữ liệu như dữ liệu bấm chuột của khách hàng, thời gian khách hàng trên web, từ đó, họ có thể tùy biến các quảng cáo, mức giá, và sản phẩm cho mỗi khách hàng tương ứng.

Dưới đây là 03 ví dụ ngắn gọn mà ở đó AI đã mang lại các tác động nhất định (hình 05):

• Ở ngành bán lẻ, marketing và bán hàng là các lĩnh vực mà AI có nhiều tiềm năng khai thác rõ ràng nhất; và trong 02 bộ phận này, định giá, quảng cáo, và quản lý dịch vụ khách hàng là các khu vực cốt lõi, mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Các tình huống nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra ràng việc sử dụng dữ liệu khách hàng để tùy biến quảng cáo, như các quảng cáo phù hợp với mỗi cá nhân mỗi ngày có thể làm tăng 2-3% doanh thu chỉ riêng ở các cửa hàng (ngoại tuyến).
• Trong ngành hàng tiêu dùng, quản trị chuỗi cung ứng là lĩnh vực chính có thể khai thác được AI. Trong nhiều tình huống, chúng tôi thấy được công cụ phân tích AI với phương thức dự báo dựa trên các biến thúc đẩy nhu cầu. Từ đó, độ chính xác của dự báo tăng thêm 10% đến 20%, và điều này cũng có nghĩa là 5% lượng tồn kho sẽ được giảm và 2-3% doanh thu sẽ được tăng.
• Trong ngành ngân hàng, đặc biệt là dịch vụ bán lẻ tài chính, AI có tiềm năng đóng góp rất lớn trong marketing và bán hàng, tiềm năng này cũng lớn như ở ngành bán lẻ. Và vì tầm quan trọng của việc đánh giá và quản lý rủi ro (trong các khoản vay lớn hay phát hiện hồ sơ giả), AI đã có cơ hội khẳng định vai trò của mình.

4. LỘ TRÌNH TÁC ĐỘNG VÀ GIA TĂNG GIÁ TRỊ

Gần đây, AI đã đạt được nhiều đột phá đáng tự hào – tuy vậy, các thách thức lớn vẫn chờ đợi phía trước. Chuyên gia Michael Chui liệt kê 05 hạn chế lớn mà AI phải vượt qua.

Trí thông minh nhân tạo hiện đang thu hút nhiều doanh nghiệp đầu tư, và khi công nghệ phát triển đủ mạnh, ta có thể giải phóng được giá trị tiềm ẩn của nó. Tuy nhiên, chỉ khoảng 20% doanh nghiệp nhận thức về AI hiện đang áp dụng công nghệ này vào thực tế vận hành ở quy mô lớn hay ở các bộ phận cốt lõi.

Với các hứa hẹn mà AI mang lại, trí thông minh nhân tạo cũng có nhiều hạn chế cần phải vượt qua. Ngoài một lượng lớn dữ liệu đã kể ở trên, chúng tôi còn nhận ra 05 hạn chế khác:

• Đầu tiên là thách thức đặt tên cho dữ liệu đào tạo, hiện việc này vô cùng cần thiết cho mô hình học có giám sát và vẫn đang được thực hiện một cách rất thủ công. Nhiều kĩ thuật mới hứa hẹn sẽ được phát triển để giải quyết việc này, như kĩ thuật học tăng chường hay học không giám sát.
• Thứ hai là khó khăn để có được dữ liệu đủ lớn và đủ toàn diện để đào tạo hệ thống. Trong nhiều tình huống nghiên cứu, tạo hay có được dữ liệu lớn đôi khi rất khó khăn, như dữ liệu khám lâm sàn để chẩn đoán điều trị bệnh đủ chính xác.
• Thứ ba là khả năng giải thích ngôn từ trong nhiều bối cảnh phức tạp và rộng lớn: tại sao ta có thể đạt được một quyết định phù hợp? Các chứng nhận sản phẩm trong ngành chăm sóc sức khỏe, sản xuất xe hơi và máy bay có thể là một rào cản. Luật pháp cũng thường muốn kiểm soát, các quy tắc và tiêu chí lựa chọn nên được giải thích rõ ràng.
• Thứ tư là năng lực khái quát hóa: các mô hình AI vẫn còn gặp nhiều khó khăn khi áp dụng các kinh nghiệm học được từ một tình huống này sang một tình huống khác. Điều này nghĩa là doanh nghiệp buộc phải cam kết các nguồn dữ liệu đầu vào để đào tạo mô hình mới phù hợp với các mô hình cũ. Chuyển giao đào tạo – cho phép mô hình AI được đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ xác định và sau đó nhanh chóng áp dụng cho các nhiệm vụ khác tương tự – là một kĩ thuật hứa hẹn sẽ trả lời được cho thách thức này.
• Hạn chế thứ 5 liên quan đến rủi ro sai lệch trong dữ liệu và thuật toán. Thật ra, các vấn đề liên quan đến hạn chế này ngày càng được xã hội quan tâm và cần nhiều bước tiến xa hơn nữa để giải quyết, như hiểu về quá trình thu thập dữ liệu có thể tác động đến mô hình được sử dụng để đào tạo. Như các thiên lệch không mong muốn có thể được xem là kết quả khi dữ liệu đào tạo không đại diện được cho tổng thể. Do đó, mô hình nhận diện gương mặt được đào tạo trên dữ liệu tổng thể phù hợp với đặc điểm nhân chủng học, và ắt hẳn các nhà phát triển phải dành nhiều tâm sức để đảm bảo sự phù hợp với những khu vực có đặc điểm nhận dạng đa dạng. Một nghiên cứu gần đây về việc lợi dụng AI để làm những điều xấu chỉ ra một loạt các nguy cơ về an ninh dữ liệu, từ việc hack các hệ thống tự động hóa phức tạp đến các chiến dịch chính trị sử dụng AI để phát tán các thông tin tùy biến với từng người bỏ phiếu.

Các thách thức về mặt tổ chức xoay quanh công nghệ, quy trình, và con người có thể làm chậm hay cản trở việc áp dụng AI

Nhiều tổ chức hiện đang dự định khai thác AI cần cân nhắc nhiều phương pháp áp dụng. Thật ra, ta có rất nhiều lựa chọn, ta có thể tự trang bị năng lực khai thác AI cho chính mình, ta cũng có thuê ngoài hay chọn giải pháp công nghệ AI như một phần mềm dịch vụ (Saas).

Dựa vào bối cảnh áp dụng, ta nên có kế hoạch xây dựng phù hợp. Doanh nghiệp cần thiết xây dựng một kế hoạch dữ liệu để mô hình có thể đưa ra các dự báo hay kết quả phù hợp, dữ liệu sẽ được sử dụng ở các giao diện được thiết kế để con người tương tác trên đó và ở hệ thống chuyển giao (transaction systems). Các thách thức chính về mặt kĩ thuật dữ liệu bao gồm việc tạo dữ liệu, truyền dữ liệu, tích hợp dữ liệu, và xây dựng các liên kết dữ liệu tương ứng. Trong bối cảnh có quá nhiều yêu cầu về mặt kĩ thuật điện toán, một vài doanh nghiệp duy trì trung tâm dữ liệu của họ vì các quy định của chính phủ và rủi ro an ninh dữ liệu. Tuy nhiên, chi phí đầu tư nên được cân nhắc, đặc biệt là khi ta phải sử dụng phần cứng chuyên dụng. Dịch vụ đám mây cũng là một giải pháp.

Trừ khi doanh nghiệp đã mạnh ở mảng kĩ thuật số, quy trình khai thác cũng có thể dễ dàng trở thành rào cản khai thác AI thành công. Về mặt công nghệ, doanh nghiệp cần phải phát triển quy trình quản lý và bảo trì dữ liệu, và áp dụng các nguyên tắc chặt chẽ như Agile và DevOps. Thậm chí, về mặt quy mô, vấn đề “chặng cuối” còn thách thức hơn khi phải đảm bảo kết quả đề nghị của AI được xuất phát với các dữ liệu đầu vào phù hợp (phẩm chất nhà khoa học dữ liệu hay quy trình xây dựng/thu thập dữ liệu).

Về mặt con người, nhiều bộ phận cấu thành hay tối ưu của mạng lưới nơ rôn sâu vẫn còn ẩn chứa nhiều thách thức chờ đợi các chuyên gia giỏi mang lại các bước tiến dài trong hiệu quả vận hành. Nhu cầu cho những kĩ năng cần thiết này hiện tại đã vượt xa nguồn cung, theo một vài ước tính mà chúng tôi có được, hiện ít hơn 10,000 chuyên gia có đầy đủ kĩ năng cần thiết để giải quyết các vấn đề nan giải ở AI. Và đây cũng là cuộc chiến của các ông lớn trong ngành công nghệ.

AI đôi khi cũng khó để cân nhắc áp dụng trong kinh doanh

Khi công nghệ AI và dữ liệu đã sẵn có, giá trị cũng đã được chứng minh rõ ràng, nhiều doanh nghiệp đã có thể nắm bắt được các cơ hội. Trong một số ngành lợi ích của AI đã được chứng minh, công nghệ này đã đủ mạnh và dữ liệu đã sẵn sàng, nhưng chi phí và sự phức tạp khi khai thác AI hiện vẫn chưa đủ đáng để họ thử. Như một hãng hàng không có thể sử dụng công cụ nhận diện gương mặt và những công nghệ nhận diện các chỉ số sinh học để vận hành quy trình điều phối khách hàng lên máy bay, tuy vậy lợi ích của việc này không đủ khi so với chi phí và các vấn đề xung quanh dữ liệu nhân thân cũng như quyền riêng tư của hành khách.

Tương tự, chúng ta cũng thấy được tiềm năng ứng dụng khi dữ liệu và công cụ đủ mạnh, nhưng giá trị vẫn chưa được chứng minh rõ ràng. Trong viễn cảnh dữ liệu (về cả mặt số lượng và chủng loại) hay công cụ quá mới và vẫn chưa được kiểm chứng các giá trị mà chúng có thể khai phóng được. Như trong ngành chăm sóc sức khỏe, nếu AI có thể xây dựng được một công cụ chẩn đoán chính xác với các phân tích tia X, các phương pháp đáng tin cậy hơn hay thậm chí các quy trình y tế tự động, giá trị mà AI mang lại sẽ là rất lớn. Tuy vậy, sự phức tạo và chi phí để đạt được là các rào cản lớn. Trong số các vấn đề phát sinh, quy trình vận hành hoàn hảo và giải quyết các hoạt động xấu/phi pháp trong bảo hiểm và luật pháp.

Các quan ngại của xã hội và quy định luật pháp cũng cản trở việc áp dụng AI. Các quy định luật pháp đặc biệt liên quan đến các tình huống có sử dụng dữ liệu nhận dạng cá nhân. Trong bối cảnh công chúng tranh luận ngày càng gay gắt về việc sử dụng và thương mai hóa dữ liệu cá nhân ở một vài nền tảng trực tuyến, việc sử dụng và lưu trữ thông tin cá nhận đặc biệt nhạy cảm trong một số ngành như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, dược phẩm và các ngành dịch vụ công. Để giải quyết các vấn đề này, doanh nghiệp và nhiều người dùng AI cần thiết phải phát triển mô hình hoạt động kinh doanh sử dụng dữ liệu phù hợp. Hơn nữa, các quy định và chế tài của luật pháp lại khác nhau ở từng quốc gia, từng ngành.

Quan hệ giữa các bên liên quan

Như những gì chúng ta đã thấy, chính năng lực vận hành của doanh nghiệp “chống lại” việc AI tạo ra giá trị chứ không phải do các rào cản kĩ thuật tự thân của AI. Trong phần cuối cùng này, chúng tôi sẽ phát thảo mối quan hệ giữa các bên trong các tình huống nghiên cứu AI: nhà cung cấp công nghệ AI, doanh nghiệp áp dụng, nhà làm luật – người xác lập phạm vi cho cả hai.

• Với doanh nghiệp cung cấp dịch vụ AI: nhiều doanh nghiệp phát triển và cung cấp dịch vụ AI thường là các doanh nghiệp mạnh trong công nghệ và lực lượng các nhà khoa học dữ liệu đủ để khai thác được tiềm lực AI. Tuy vậy, họ thường thiếu các hiểu biết quan trọng về thị trường đích. Hiểu được giá trị tiềm năng của AI giữa các ngành và bộ phận có thể xác định được danh mục các doanh nghiệp AI. Họ được khuyến cáo không nên chỉ quá chú trọng vào bộ phận/lĩnh vực giàu tiềm năng nhất. Thay vào đó, họ nên kết hợp dữ liệu với các phân tích sâu về năng lực đối thủ, về những điểm mạnh, kiến thức về bộ phận/ngành nghề, và cả quan hệ với khách hàng để xây dựng danh mục đầu tư. Về mặt kĩ thuật, việc vạch ra tất cả các loại vấn đề và kĩ thuật ở các bộ phận/lĩnh vực tiềm năng có thể giúp doanh nghiệp định hướng những lĩnh vực chuyên môn xác đáng nên tập trung đầu tư trước.
• Nhiều doanh nghiệp tìm kiếm cơ hội áp dụng AI vào trong thực tế vận hành đã bắt đầu áp dụng mô hình học máy hay thí điểm AI ở một số bộ phận. Trước khi bắt đầu với các nghiên cứu khả thi thay giải pháp thí điểm, doanh nghiệp được khuyến khích dành thời gian và chọn cách tiếp cận toàn diện vấn đề, rồi đến việc xây dựng tập danh mục ưu tiên các giải pháp trong doanh nghiệp (cả Ai và các công cụ phân tích khác). Đối với người dẫn đầu doanh nghiệp, để có một danh mục phù hợp, họ được khuyên là dành thời gian để hiểu về khả năng ứng dụng của AI và phạm vi ứng dụng nào có tiềm năng đem lại nhiều giá trị nhất cho doanh nghiệp cũng như công cụ phân tích hay loại AI nào phù hợp để khai thác được giá trị đó. Danh mục này cần thiết được thông báo, không chỉ trả lời giá trị tiềm năng của AI ở đâu mà còn công cụ đó khai thác tiềm năng như thế nào trên quy mô tổng thể doanh nghiệp. Câu hỏi công cụ phân tích khai thác tiềm năng đó như thế nào thật ra phụ thuộc rất ít vào năng lực công nghệ của giải pháp mà phần nhiều là ở kĩ năng, năng lực, và dữ liệu của doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần phải cân nhắc các nỗ lực từ những bước đi đầu tiên, đó chính là cách để có được và tổ chức được dữ liệu, tương tự cho bước cuối cùng về phương pháp để phối hợp kết quả mô hình AI đề xuất vào cách làm việc hiện nay từ clinical trial managers and sales force manager đến các nhân viên mua hàng. Các nghiên cứu trước đây của MGI chỉ ra rằng nhiều nhà tiên phong trong AI rất chú trọng vào bước đi đầu tiên và bước đi cuối cùng.
• Các nhà làm luật cũng cần thiết cân bằng giữa ửng hộ việc phát triển công nghệ AI song song với việc quản lý rủi ro từ những “kẻ lợi dụng”. Họ quan tâm ủng hộ việc áp dụng rộng rải công nghệ AI vì AI có thể nâng cao năng suất lao động, phát triển kinh tế, và sự thịnh vượng cho cả xã hội. Họ làm điều đó bằng cách đầu tư vào nghiên cứu, phát triển và ủng hộ nhiều chương trình đào tạo, nuôi dưỡng nhân tài AI. Về vấn đề dữ liệu, chính phủ có thể thúc đẩy sự phát triển của các dữ liệu đào tạo trực tiếp thông qua các giải pháp dữ liệu mở. Mở một trung tâm dữ liệu công có thể thúc đẩy các công nghệ tiến bộ vượt bậc tư hay xây dựng các tiêu chuẩn dữ liệu chung cũng sẽ hưu ích. AI đã đặt cho các nhà làm luật nhiều câu hỏi mới để níu kéo các công cụ hay mô hình phân tích cũ không phù hợp. Do vậy, sự tiến bộ trong luật pháp là cần thiết để giải quyết với vấn đề đi liền cùng sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Trong bối cảnh và quy mô lợi ích kinh tế và xã hội bị tác động, các mục tiêu nên được xác lập với tinh thần tránh gây thêm các phiền nhiễu trong việc áp dụng AI và khuyến khích khai thác tiềm lực AI một cách an toàn.

Nguồn: McKinsey, 2018