Lời khuyên từ các nhà lãnh đạo tài chính khi đầu tư vào AI

Là người kiểm soát ngân sách, các CFO phải hiểu rõ AI có thể mang lại gì cho doanh nghiệp của mình trước khi quyết định dành thời gian và tiền bạc cho nó.

Theo dự báo của Gartner, chi tiêu cho phần mềm AI sẽ tăng vọt lên 298 tỷ USD (tương đương 230 tỷ bảng Anh) vào năm 2027, từ mức 124 tỷ USD (96 tỷ bảng Anh) vào năm 2022. Khi mức đầu tư vào công nghệ ngày càng gia tăng, các nhà lãnh đạo tài chính phải đối mặt với áp lực xác định liệu AI có thực hiện đúng lời hứa về tăng trưởng và năng suất hay không.

Phần lớn doanh nghiệp tin rằng AI sẽ thúc đẩy lợi nhuận, nhưng việc xác định mức độ và thời gian cần thiết để đạt được điều này vẫn là một thách thức. Nghiên cứu từ nền tảng phần mềm Orgvue chỉ ra rằng 82% công ty đang gia tăng đầu tư vào AI, mặc dù 50% trong số đó vẫn chưa rõ về tác động của nó đối với doanh nghiệp.

Là người kiểm soát ngân sách, các CFO phải hiểu rõ AI có thể mang lại gì cho doanh nghiệp của mình trước khi quyết định dành thời gian và tiền bạc cho nó.

Trong bài viết này, ba giám đốc tài chính chia sẻ cách họ đánh giá chi phí, giá trị và tính khả thi của các dự án AI trong tổ chức, cũng như những thách thức mà họ đã gặp phải.

Melissa Howatson - Giám đốc tài chính tại công ty công nghệ tài chính Vena

Melissa Howatson

Khi triển khai giải pháp AI, việc xác định ưu tiên là yếu tố then chốt. Điều này bao gồm việc quyết định những gì nên thực hiện và những gì không. Với vai trò là CFO, bạn cần đảm bảo tài trợ và phân bổ nguồn lực cho các sáng kiến AI mới, đồng thời cân nhắc những yếu tố khác không được tài trợ hoặc phải điều chỉnh chi tiêu hiện tại.

Những sự thỏa hiệp này có thể khó khăn nhưng rất đáng giá. Điều quan trọng là biết rõ các mục tiêu và ưu tiên của bạn để có quyết định hợp lý. Theo kinh nghiệm của tôi, trước khi đánh giá một dự án AI, các CFO và các lãnh đạo cấp cao khác cần xác định rõ mục tiêu hoặc vấn đề cần giải quyết, đồng thời lập bản đồ quy trình từng bước. Khi đã rõ ràng về công cụ AI tiềm năng, bạn có thể bắt đầu đánh giá các yêu cầu về kỹ thuật và nguồn lực.

Một yếu tố quan trọng là sự hợp tác giữa bộ phận tài chính và công nghệ. CFO cần làm việc chặt chẽ với CIO và các nhóm của họ để đảm bảo rằng các công cụ mới được triển khai an toàn, nhanh chóng và có trách nhiệm, với sự yêu cầu tối thiểu về kỹ năng chuyên môn hoặc các chuyên gia IT, nhà khoa học dữ liệu hay kỹ sư. Sự phức tạp thường kéo theo chi phí phát sinh và làm chậm tiến độ. Đôi khi, nó có thể khiến quy trình trở nên tệ hơn.

Các CFO cũng cần suy nghĩ về cách thúc đẩy sự áp dụng AI trong toàn bộ tổ chức, hiểu rõ các phòng ban và quan trọng nhất là đạt được sự đồng thuận. Đừng xem nhẹ tầm quan trọng của việc quản lý thay đổi khi muốn dự án thành công.

Cuối cùng, bạn sẽ không bao giờ có được thông tin hoàn hảo hay quyết định hoàn toàn không có rủi ro. Với AI, khi sự chắc chắn còn hạn chế, bạn cần sẵn sàng đưa ra các quyết định dựa trên thông tin và mức độ rủi ro chấp nhận được.

Dan Murphy - Giám đốc tài chính tại công ty thương mại điện tử Commercetools

Dan Murphy

Câu hỏi đầu tiên trong tâm trí tôi khi đánh giá một dự án AI là: “Tôi đang tìm cách nâng cao hiệu quả ở đâu?” Điều này có thể là cải thiện quy trình nội bộ hoặc mang lại giá trị cho khách hàng. Sau khi xác định rõ con đường hoặc quy trình cần tối ưu hóa, tôi sẽ đánh giá các công cụ AI để tìm ra cách chúng có thể thu hẹp khoảng cách và tạo ra lợi tức đầu tư bền vững.

Điều cần thiết là phải xem xét kỹ vấn đề kinh doanh mà AI sẽ giải quyết và kết quả mong đợi. Sau đó, chúng ta cần đo lường chi phí của quy trình bằng các chỉ số cụ thể, ví dụ như thời gian phản hồi trung bình cho cuộc gọi dịch vụ khách hàng hay thời gian xử lý phiếu yêu cầu trong phòng nhân sự.

Quan trọng không kém là cân nhắc về chi phí cơ hội nếu không triển khai AI trong một trường hợp sử dụng cụ thể.

Tại Commercetools, chúng tôi đã xem xét việc sử dụng AI cho nhiều quy trình khác nhau trong nội bộ. Thách thức lớn nhất tôi gặp phải là sự gia tăng của các công cụ AI trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, mà không có một cái nhìn tổng thể. Vấn đề không chỉ là triển khai bao nhiêu mô hình ngôn ngữ lớn, mà là làm sao để một số mô hình có thể hoạt động đồng thời và mang lại kết quả nhất quán. Hơn nữa, cần đảm bảo đào tạo và duy trì các mô hình khi có dữ liệu mới.

Khi cân nhắc triển khai các sáng kiến AI, thách thức thực sự là đánh giá liệu việc áp dụng AI có tiết kiệm chi phí ở một lĩnh vực, trong khi có thể gây tăng chi phí ở lĩnh vực khác hay không. Tôi đã giải quyết những vấn đề này bằng cách hỏi các lãnh đạo của chúng tôi về những gì họ đang làm, những gì họ sẽ tiếp tục làm và những gì họ sẽ ngừng làm. Đây là một cách hiệu quả để suy nghĩ về tính khả thi và giá trị của các dự án AI.

Quan trọng hơn, cần xem xét vai trò lâu dài của AI trong tổ chức. Theo thời gian, các hệ thống AI sẽ tích lũy dữ liệu và trí tuệ quan trọng. Điều này đặt ra câu hỏi: Dữ liệu được cấu trúc thế nào để AI có thể tiếp tục khai thác hiệu quả? Và tôi sẽ định giá tài sản này như thế nào?

Nancy Person - Giám đốc tài chính tại công ty phần mềm Hyland

Nancy Person

Trước bối cảnh kinh tế bất ổn trong năm qua, AI và tự động hóa đã trở thành lĩnh vực mà nhiều CFO đang tập trung nỗ lực. Mặc dù các CFO nổi tiếng là không thích rủi ro, nhưng vấn đề không còn là liệu họ có nên áp dụng AI hay không; giờ đây, họ cần nhận ra rằng AI là điều tất yếu.

Câu hỏi quan trọng nhất cần đặt ra khi đánh giá tính khả thi của dự án AI là: liệu lực lượng lao động của bạn đã sẵn sàng cho AI hay chưa? Điều này đòi hỏi việc đánh giá xem nhân viên có đủ kiến thức và công cụ để sử dụng công nghệ AI một cách an toàn, hiệu quả và tuân thủ các quy định hay không, đồng thời đảm bảo mang lại lợi tức đầu tư tích cực. Nếu chưa, doanh nghiệp có thể phải đào tạo lại, điều này tốn kém về cả thời gian và tiền bạc.

Quan trọng nhất là hãy tập trung vào mục tiêu cuối cùng, chứ không phải tiến bộ chỉ vì lợi ích của tiến bộ. Một dự án AI đáng giá là dự án giúp nhân viên thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu tốt hơn, từ đó đưa ra các thông tin sâu sắc và cải thiện khả năng ra quyết định.

Một số lĩnh vực mà chúng tôi đang cân nhắc triển khai AI bao gồm giao tiếp với khách hàng, như gửi lời nhắc thanh toán, và đánh giá tài chính, như theo dõi các chỉ số KPI về doanh thu, dòng tiền và chi phí.