Tại sao lại có nhiều dự án AI thất bại? Làm thế nào các nhà lãnh đạo có thể tránh được điều này?
Cách các nhà lãnh đạo bắt đầu lên kế hoạch cho một dự án Trí tuệ nhân tạo (AI)
Một số ví dụ gần đây của McKinsey đã chỉ ra cách các nhà lãnh đạo của một số doanh nghiệp lớn lên kế hoạch đưa AI vào doanh nghiệp của mình.
Điển hình như lãnh đạo của một tổ chức lớn đã dành hai năm và hàng trăm triệu đô la cho sáng kiến làm sạch dữ liệu toàn công ty. Mục đích là có một mô hình siêu dữ liệu trước khi bắt đầu bất kỳ sáng kiến AI nào vào tổ chức của họ.
Một ví dụ khác cho thấy giám đốc điều hành của một công ty dịch vụ tài chính lớn đã thuê 1.000 nhà khoa học dữ liệu, mỗi nhà khoa học với chi phí trung bình là 250 nghìn USD, để giải phóng sức mạnh của AI.
Hay giám đốc điều hành của một nhà sản xuất lớn đã sắp xếp một loạt các dự án đầy tham vọng sử dụng dữ liệu phi cấu trúc, vì các kỹ thuật AI rất hiệu quả với dữ liệu văn bản, hình ảnh và video.
Tất cả những sáng kiến này đều có điểm chung: Thất bại!
Điều này khiến các doanh nghiệp không chỉ tổn thất một khoản chi phí đầu tư lớn mà còn khiến nhiều tổ chức mất đi niềm tin vào việc xây dựng AI trong tổ chức của họ.
Một cuộc khảo sát về AI của McKinsey cho thấy chỉ 22% các công ty sử dụng AI báo cáo tác động lợi nhuận đáng kể. Tại sao rất nhiều dự án thất bại, và làm thế nào các nhà lãnh đạo có thể tránh được điều này?
Hầu hết các nhà lãnh đạo theo đuổi AI đều mắc phải 2 sai lầm cơ bản. Bài viết dưới đây sẽ chỉ ra ba cách khiến các sáng kiến AI của doanh nghiệp thất bại:
Sai lầm 1: Bắt đầu dự án AI không phù hợp với tầm nhìn của công ty
Một dự án AI phải phù hợp với với tầm nhìn và chiến lược của doanh nghiệp
McKinsey cho biết, chỉ có 30% tổ chức xây dựng chiến lược AI phù hợp với chiến lược của công ty. Điều này không có gì lạ khi mà hầu hết các tổ chức hiện nay đều đang “đốt tiền” vào các dự án AI chỉ vì sự thú vị hoặc để giải quyết bài toán tức thời mà không quan tâm điều này có phù hợp với tầm nhìn phát triển của doanh nghiệp hay không.
Để một dự án AI thành công thì trước tiên doanh nghiệp cần xác định tầm nhìn kinh doanh của mình, mục tiêu sau khi áp dụng, làm rõ các thành phần sẽ ảnh hưởng đến mục tiêu, xác định việc ứng dụng AI thành công sẽ ảnh hưởng như thế nào đến công việc của họ. Sau đó suy nghĩ đến việc trao quyền sử dụng cho nhân viên sau khi áp dụng thành công và đưa họ đến gần hơn với mục tiêu kinh doanh của mình.
Trong một báo cáo của MIT Sloan Management Review , Steve Guise, Giám đốc điều hành của Roche Pharmaceuticals, giải thích cách AI giúp chuyển đổi mô hình kinh doanh của công ty. Roche đang nỗ lực để biến việc chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa thành hiện thực. Guise chỉ ra rằng mô hình phân phối thuốc hiện tại sẽ không giúp họ đạt được tầm nhìn này. Họ nhận thấy cần phải đẩy nhanh tốc độ khám phá thuốc từ ba loại thuốc mỗi năm lên 30. Guise nói rằng AI có thể giúp họ có được sự cải thiện theo cấp số nhân này.
Roche đang đưa AI trở thành xu hướng chủ đạo trong tổ chức bằng cách xây dựng các khả năng thông qua sàng lọc, chẩn đoán và điều trị. Nó củng cố điều này bằng cách hợp tác với các công ty khởi nghiệp theo đuổi việc khám phá thuốc do AI điều khiển. Nhờ những nỗ lực này, Roche đã có những bước đột phá đáng kể trong việc điều trị các bệnh như Viêm gan B và Parkinsons. Bằng cách bắt đầu với tầm nhìn của công ty và điều chỉnh tất cả các sáng kiến AI của họ với mục tiêu bao quát này, những nỗ lực của Roche đang mang lại thành quả.
Sai lầm 2: Mong đợi sự thay đổi từ AI mà không sửa đổi lại văn hóa tổ chức
Văn hóa doanh nghiệp là một trong những thách thức lớn nhất với các doanh nghiệp chuyển đổi số
Trong cuộc khảo sát thường niên năm 2019, Gartner đã hỏi Trưởng phòng Dữ liệu về rào cản lớn nhất đối với họ khi tiếp cận các giá trị từ phân tích. Câu trả lời thật đáng kinh ngạc, nó không phải điều gì liên quan đến dữ liệu hay công nghệ. Đó là văn hóa.
Một chiến lược AI dù được thiết lập tốt đến đâu cũng khó có thể thành công nếu doanh nghiệp không cẩn thận định hình văn hóa tổ chức. Khi bắt đầu suy nghĩ đến việc sử dụng AI, doanh nghiệp bạn sẽ cần có một cuộc cải tổ lại văn hóa tổ chức. Các nhà lãnh đạo cần phải là người truyền cảm hứng cho nhân viên của họ và chứng minh rằng AI có thể giúp tổ chức đạt được tầm nhìn.
Các nhà lãnh đạo phải giải quyết nỗi sợ xung quanh AI và cải thiện kiến thức về dữ liệu của tất cả nhân viên. Họ phải dẫn đầu bằng ví dụ và duy trì sự thay đổi bằng cách giới thiệu các nhà vô địch dữ liệu ở tất cả các cấp. Sự thay đổi văn hóa mất nhiều năm, và các nhà lãnh đạo phải ảnh hưởng đến nó rất lâu sau khi các dự án đi vào hoạt động.
Làm thế nào để các lãnh đạo tránh được sai lầm trên hành trình AI?
Việc áp dụng đổi mới công nghệ không bao giờ là dễ dàng. AI cũng không ngoại lệ. Để một sự đổi mới như AI trở thành xu hướng chủ đạo, nó cần sự can thiệp của lãnh đạo. Các nhà lãnh đạo phải làm cho AI thành công bằng cách gắn sáng kiến với tầm nhìn của công ty họ. Họ phải chứng minh giá trị kinh tế bằng cách thể chế hóa các cuộc trò chuyện về ROI từ AI. Cuối cùng, họ phải định hình văn hóa tổ chức để tạo điều kiện thay đổi và cho phép áp dụng lan truyền quá trình ra quyết định dựa trên AI.
| Xem thêm: Lưu trữ tài liệu doanh nghiệp thời 4.0: tối ưu chi phí nhờ công nghệ |
