Al mang đến những lợi ích lâu dài
Theo báo cáo của Kearney, mặc dù nổi tiếng là một trung tâm khởi nghiệp, Đông Nam Á vẫn còn sơ khai khi nói đến AI, với chỉ 15% doanh nghiệp đang trong giai đoạn triển khai AI nâng cao. Về đầu tư, 83% dành ít hơn 0,5% doanh thu để đưa các giải pháp AI vào hoạt động của họ.
Ngoài lợi nhuận tài chính, AI có thể giải quyết các vấn đề hàng ngày mà người Đông Nam Á phải đối mặt. Hàng triệu cá nhân không có ngân hàng có thể tiếp cận các khoản vay hợp lý thông qua các mô hình tín dụng hỗ trợ. Các chuỗi cung ứng phức tạp có thể tối ưu hóa dự báo nhu cầu, lập kế hoạch sản xuất và truy xuất nguồn gốc. Các nhà hoạch định chính sách có thể suy nghĩ lại về quy hoạch đô thị bằng cách khai thác thông minh không gian địa lý. Nói tóm lại, các tiềm năng nếu sử dụng AI là vô số, đa diện và còn quá nhiều phân khúc chưa được khai thác.
Tuy nhiên, một số thách thức lớn vẫn còn trong việc thúc đẩy việc áp dụng AI rộng rãi. Đầu tiên là cơ sở hạ tầng dữ liệu không đầy đủ và thường lỗi thời. Dữ liệu công khai và mở là điều bắt buộc đối với sự đổi mới, nhưng các chính phủ và doanh nghiệp ở các thị trường mới nổi thường thiếu một hệ sinh thái dữ liệu mạnh mẽ và được kết nối với nhau cho phép cộng tác. So với các thị trường trưởng thành hơn như châu Âu và Bắc Mỹ, sự đổi mới nhanh chóng của Đông Nam Á đang tạo ra một quy trình xử lý dữ liệu phức tạp. Do đó, các nỗ lực kiểm tra dữ liệu ít phức tạp hơn và thường được thực hiện với mục đích thương mại thay vì ở cấp quốc gia.
Tích hợp AI trái ngược với kế hoạch "làm giàu nhanh chóng", bởi lẽ nhiều người còn đắn đo với việc phải tự trả một khoản chi phí đáng kể để đàu tư Al mặc dù điều này sẽ thu được lợi ích lâu dài. Doanh nghiệp thưởng phải bỏ ra một khoản chi phí cao liên quan đến Al, từ triển khai đến quản lý cơ sở hạ tầng. Không giống như các thị trường trưởng thành, nơi AI thường được sử dụng để tự động hóa lao động thủ công, nhân lực ở các quốc gia mới nổi tiết kiệm chi phí hơn, dẫn đến việc đầu tư vào công nghệ khiến họ trở nên do dự nhiều hơn.
Một bước đơn giản mà các tổ chức có thể thực hiện là phá vỡ các nguyên tắ truyền thống của tổ chức và thúc đẩy bộ phận công nghệ thông tin áp dụng Al. Thay vì dành nhiều năm để xây dựng một giải pháp mà không thể chứng minh kết quả, việc tiến hành thử nghiệm trên các dự án độc lập cho phép tăng cường sự nhanh nhẹn, vì nhân viên có thể theo dõi kết quả và luôn điều chỉnh các quy trình theo nhu cầu của tổ chức. Các trường hợp sử dụng tiềm năng được xác định sau đó có thể được nhân lên giữa các bộ phận khác nhau để xây dựng một lộ trình kỹ thuật số kết nối có tổ chức.
Chính những triển khai quy mô nhỏ này cho phép người dùng làm quen dần, xua tan mọi lo ngại về công nghệ thay thế người lao động, đồng thời giúp toàn bộ lực lượng lao động nâng cao kỹ năng.
Tiềm năng khai thác AI trong khu vực
Hiện nay, vẫn còn thiếu văn hóa quản lý lấy dữ liệu làm trung tâm. Chuyển đổi sang việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu là điều cần thiết để chuyển đổi kỹ thuật số thành công và các rào cản bao gồm sự thiếu hiểu biết về giá trị kinh doanh của AI và nâng cao năng lực xung quanh các nhà quản lý cấp trung trong toàn tổ chức.
Một sai lầm phổ biến đối với các tổ chức đang cố gắng áp dụng kỹ thuật số là chỉ định đổi mới riêng bộ phận công nghệ thông tin. Nhu cầu đầu tư vào đào tạo lại lực lượng lao động cũng quan trọng không kém việc triển khai công nghệ. Không thể giới hạn hiểu biết về kỹ thuật số chỉ cần đối với nhân viên công nghệ thông tin vì điều này cản trở khả năng áp dụng hàng loạt trên tất cả các bộ phận, điều này có thể làm trì trệ sự phát triển, đặc biệt lúc đó các cá nhân sẽ trở nên miễn cưỡng khi dựa vào thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu làm cơ sở cho việc ra quyết định. Do đó, các doanh nghiệp sẽ khó có thể kiếm tiền được từ kho dữ liệu được tích lũy khi mà những dữ liệu này chỉ nằm trong các kho chứa – nơi nó được thu nhập mà không được xử lý.
Chuyển đổi lực lượng lao động là một khía cạnh thường bị bỏ qua của bất kỳ cuộc cải tổ tổ chức nào. Các nhà lãnh đạo cần phải đầu tư vào việc nuôi dưỡng một đội ngũ kỹ thuật số và thu hút mọi nhân viên tham gia thử nghiệm với AI.
Khuyến khích chia sẻ kiến thức ở cấp cơ sở đảm bảo kiến thức được truyền lại và hệ thống hóa cho nhân viên, điều này không chỉ duy trì sự hiểu biết liên tục mà còn giảm bớt sự phụ thuộc đơn lẻ vào các đội ngũ công nghệ thông tin.
Đối với một khu vực, Al đồng nghĩa với việc đi đầu trong đổi mới, thế nhưng hiện giờ AI chưa được tận dụng và còn chứa đầy tiềm năng chưa được khai thác, đặc biệt là khi nó được dự báo sẽ nâng cao từ 10 đến 18% tổng sản phẩm quốc nội của khu vực vào năm 2030, tương đương 1 nghìn tỷ đô la Mỹ về giá trị kinh tế . Tuy nhiên, các khoản đầu tư vào AI chủ yếu được dẫn dắt bởi các công ty khởi nghiệp và công ty công nghệ trong khi trớ trêu thay, các ngành công nghiệp truyền thống như sản xuất và vận tải cần phải chuyển đổi ngay bây giờ hoặc có nguy cơ bị gián đoạn.
Không giống như công nghệ đám mây, AI vẫn đang trong giai đoạn sơ khai. Đã đến lúc Đông Nam Á đi đầu trong cuộc cách mạng thông minh, thay vì cách tiếp cận chờ và xem xét như hiện nay được nhiều người áp dụng. Giờ là lúc cả khu vực công và tư nhân đầu tư vào AI. Việc áp dụng kỹ thuật sớ không chỉ mang lại một lợi thế cạnh tranh, mà còn rất quan trọng đối với sự tồn tại của các doanh nghiệp trong thế giới đổi mới này.
Bảo Bảo (Theo Business Times)
