AI trong ra quyết định: Thay đổi chiến lược kinh doanh của bạn

Một người trưởng thành trung bình được ước tính đưa ra 35.000 quyết định mỗi ngày. Trong môi trường làm việc, chúng ta liên tục đưa ra quyết định dựa trên một tập hợp biến số và dữ liệu luôn thay đổi.

Một động lực quan trọng cho thành công thương mại của công ty là cải thiện quy trình ra quyết định. Nhưng làm thế nào chúng ta có thể sử dụng dữ liệu và phân tích để đưa ra các quyết định thông minh hơn? Hơn nữa, làm thế nào để tạo ra các giải pháp loại bỏ sự mơ hồ, thiếu nhất quán và mệt mỏi vốn là điểm yếu của con người, và thay thế bằng các kỹ năng tự động và nhận thức? Câu trả lời có thể là AI.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích AI trong ra quyết định. Chúng tôi sẽ đề cập đến các ứng dụng và lợi ích chính của việc ra quyết định bằng AI, cũng như cách các công ty trên nhiều lĩnh vực đang tận dụng AI để đưa ra các quyết định sáng suốt, chính xác và dựa trên dữ liệu trong quy trình làm việc của mình.

AI đang thay đổi việc ra quyết định như thế nào?

AI đang chuyển đổi quy trình ra quyết định trong kinh doanh theo hai cách chính: hỗ trợ các quyết định sáng suốt, dựa trên dữ liệu và tự động hóa các tác vụ lặp lại. Hãy cùng khám phá chi tiết từng khía cạnh.

Thông tin chiếu dữ liệu

Các công cụ AI có thể xử lý thông tin nhanh hơn và chính xác hơn con người rất nhiều. Những công nghệ này cho phép phân tích dự đoán, nhận dạng mẫu trong các tập dữ liệu khổng lồ và tự động hóa ra quyết định, giúp các công ty giành lợi thế cạnh tranh trong ngành và lĩnh vực của mình.

Ra quyết định dựa trên AI có thể được sử dụng ở nhiều mảng trong nơi làm việc:

Tuyển dụng. AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử, dự báo nhu cầu tuyển dụng trong tương lai và đánh giá ứng viên để giúp nhà tuyển dụng đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Quản lý thời gian. Các công cụ quản lý thời gian dựa trên AI có thể dự đoán thời gian bạn cần để xử lý một nhiệm vụ cụ thể và điều chỉnh ước tính thời gian hoàn thành trong tương lai. Chúng cũng có thể phát hiện khung giờ bạn làm việc hiệu quả nhất và phân bổ nhiệm vụ ưu tiên vào những giờ đó.
Marketing. AI được dùng trong marketing để phân tích hành vi khách hàng, cá nhân hóa nội dung và ưu đãi, cũng như tối ưu hóa chiến dịch nhằm đạt kết quả tốt hơn.

Bạn tò mò về cách AI có thể hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh? Hãy xem khóa học Ra quyết định dựa trên dữ liệu cho doanh nghiệp để tìm hiểu thêm.

Tự động hóa các tác vụ lặp lại

Một trong những lợi ích thực tiễn nhất của AI trong vận hành doanh nghiệp là khả năng tự động hóa các tác vụ lặp lại. Khả năng là vô tận. Một số lĩnh vực có thể hưởng lợi từ tự động hóa bằng AI là quản lý dự án, hỗ trợ khách hàng và tối ưu chuỗi cung ứng. Đây thường là những hoạt động tốn thời gian mà dù cần thiết, nhưng không trực tiếp đóng góp vào tăng trưởng hay đổi mới.

Bằng cách phát hiện các nút thắt và quy trình kém hiệu quả, cũng như xác định cách tinh gọn vận hành, AI có thể giúp công ty bạn nâng cao hiệu suất và giảm chi phí. Điều này giúp nhân viên tiết kiệm thời gian để tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn đòi hỏi sự sáng tạo, tư duy phản biện và ra quyết định mang tính chiến lược.

Ngoài ra, AI có thể trở thành nền tảng cho nỗ lực của doanh nghiệp nhằm giảm giờ làm và nâng cao mức độ hài lòng của nhân viên.

Ứng dụng của AI trong ra quyết định

Hãy xem một số ví dụ cụ thể hơn về việc sử dụng AI trong ra quyết định:

Quyết định kinh doanh mang tính chiến lược

Cho thấy cách AI giúp các công ty đưa ra quyết định dài hạn, như mở rộng thị trường hay phát triển sản phẩm, bằng phân tích dự đoán.

AI trong quản trị rủi ro

Việc tích hợp AI vào hệ thống quản trị rủi ro đang thay đổi cách các công ty đối mặt với bất định. Bằng cách xác định các tương quan trong những tập dữ liệu khổng lồ vượt ngoài khả năng nhận biết của con người, hệ thống AI có thể nâng cao phân tích dự đoán, lập kịch bản và đánh giá rủi ro trong các lĩnh vực như tài chính, an ninh mạng và sản xuất.

Trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa

AI mang đến cách thức hiệu quả để doanh nghiệp mở rộng năng lực phục vụ nhiều khách hàng hơn với chi phí giảm đáng kể. Bằng cách mô phỏng và tăng cường khả năng của con người, chatbot sử dụng AI có thể thu thập và đối chiếu thông tin để đưa ra phản hồi và giải pháp cho những vấn đề cụ thể của khách hàng, từ đó nâng cao mức độ hài lòng và tương tác.

Xem bài viết riêng của chúng tôi để khám phá cách AI đang cách mạng hóa dịch vụ khách hàng và tìm hiểu thêm.

Ví dụ về AI trong ra quyết định trên các ngành

Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với việc ra quyết định trải rộng trên nhiều lĩnh vực. Dưới đây chỉ là một vài ví dụ:

AI trong tài chính

Có rất nhiều trường hợp sử dụng AI trong tài chính, một lĩnh vực vốn tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ mới để giúp doanh nghiệp an toàn và sinh lời hơn. Agus Sudjianto giải thích điều này trong podcast này:

Về các ứng dụng trong ngân hàng và tài chính, chúng tôi đang sử dụng AI cho vô số trường hợp, từ các tác vụ thường nhật đến xử lý thông tin và giám sát

Agus Sudjianto, Executive Vice President, Head of Corporate Model Risk at Wells Fargo

Dưới đây là một số ví dụ:

Phát hiện gian lận. Phân tích gian lận theo thời gian thực dựa trên AI cho phép can thiệp tức thì và ngăn chặn giao dịch trái phép, bảo vệ cả tổ chức tài chính lẫn khách hàng.
Quản trị rủi ro. ‍AI tận dụng các thuật toán để phân tích những tập dữ liệu lớn, phức tạp, nhận diện mẫu và dự đoán kết quả, giúp ngân hàng và tổ chức tài chính giảm thiểu rủi ro hiệu quả hơn bằng cách phát hiện hoạt động đáng ngờ hay bất thường. Điều này dẫn đến các quyết định sáng suốt về đầu tư, cho vay, thẩm định bảo hiểm, v.v.
Dịch vụ khách hàng. Các ngân hàng cũng sử dụng AI để đưa ra gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch và thói quen chi tiêu. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn tăng tỷ lệ chuyển đổi.

AI trong chăm sóc sức khỏe

Các công nghệ AI được kết hợp theo nhiều cách để giải quyết vấn đề trong toàn ngành y tế. Dưới đây là một số cách AI đang được áp dụng trong chăm sóc sức khỏe.

Chẩn đoán và hình ảnh y khoa. AI đã cách mạng hóa lĩnh vực hình ảnh và chẩn đoán y khoa bằng cách cung cấp các công cụ nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong phát hiện bệnh. Bạn có thể tìm hiểu thêm trong khóa Biomedical Image Analysis in Python của DataCamp.
Khám phá và phát triển thuốc. AI đóng vai trò quan trọng trong việc tăng tốc quy trình khám phá và phát triển thuốc, giảm thời gian và chi phí để đưa phương pháp điều trị mới ra thị trường.
Sáng kiến y tế cộng đồng. AI hỗ trợ nỗ lực y tế công cộng bằng cách cung cấp công cụ giám sát dịch bệnh, dự đoán bùng phát và xây dựng chiến lược phòng ngừa.
Quản trị y tế. AI ngày càng được sử dụng để cải thiện hiệu quả vận hành trong chăm sóc sức khỏe, từ lập lịch đến quản lý tồn kho và hơn thế nữa.

AI trong sản xuất

Những năm gần đây, AI đã có các bước tiến đột phá trong ngành sản xuất nhờ lượng dữ liệu khổng lồ mà ngành này dựa vào. Dưới đây là một số trường hợp minh họa tiêu biểu về AI trong sản xuất.

Bảo trì dự đoán. Các công cụ AI được phát triển để dự đoán thời điểm lý tưởng nhằm bảo dưỡng hoặc thay thế thiết bị công nghiệp, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí.
Kiểm soát và kiểm định chất lượng. Sản phẩm sản xuất thường phải duy trì một mức kiểm soát chất lượng nhất định để đảm bảo đạt tiêu chuẩn trước khi đến tay người tiêu dùng. Các công cụ AI, như camera và cảm biến, đã được phát triển để nâng cao khả năng kiểm định toàn diện trước khi sản phẩm ra thị trường.
Quản lý chuỗi cung ứng. Một ví dụ điển hình về AI trong sản xuất là quản lý chuỗi cung ứng. Các nhà sản xuất thường phải xử lý hàng triệu đơn hàng, mua sắm, vật liệu, thành phần, v.v. Xử lý thủ công những quy trình này ảnh hưởng lớn đến thời gian và nguồn lực, vì vậy ngày càng nhiều công ty chuyển sang AI để tăng cường quy trình chuỗi cung ứng.

Lợi ích và thách thức của AI trong ra quyết định

Giống như mọi tiến bộ công nghệ, việc sử dụng AI trong ra quyết định vừa có tác động tích cực vừa có những hệ quả tiêu cực:

Lợi ích chính

Có ba lợi ích chính khi triển khai AI để hỗ trợ quy trình ra quyết định:

Nâng cao hiệu quả

Theo McKinsey, AI có tiềm năng tự động hóa 60–70% hoạt động công việc, giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ giá trị cao. Hình thức tự động hóa này đã được triển khai trong nhiều ngành để tăng hiệu quả bằng cách chuyển nguồn lực sang các vai trò mang tính chiến lược hơn.

Harvard Business School cũng báo cáo rằng các công ty tận dụng AI để tự động hóa quy trình làm việc đạt được mức tăng năng suất có thể đo lường. Các công cụ AI không chỉ nâng cao hiệu quả của nhân viên bằng cách loại bỏ tác vụ lặp lại mà còn tinh gọn luồng công việc, nhờ đó thúc đẩy năng suất và hiệu quả vận hành.

Cắt giảm chi phí

IBM cho biết các khoản cắt giảm chi phí đáng kể đạt được nhờ bảo trì dự đoán do AI dẫn dắt, với ví dụ như một công ty khai thác mỏ sử dụng AI để giảm 30% thời gian ngừng máy. Các mô hình dự đoán nhờ AI có thể dự báo nhu cầu bảo trì thiết bị, ngăn chặn sự cố tốn kém và giảm gián đoạn vận hành.

Trong hoạt động chuỗi cung ứng của IBM, các giải pháp dựa trên AI đã tiết kiệm 160 triệu đô la và duy trì tỷ lệ hoàn tất đơn hàng 100% trong đại dịch COVID-19. Điều này cho thấy AI có thể được sử dụng chiến lược để giảm chi phí bằng cách tối ưu nguồn lực và giảm thời gian ngừng hoạt động.

Ra quyết định nhanh và chính xác hơn

AI nâng cao ra quyết định bằng cách nhanh chóng phân tích các tập dữ liệu phức tạp, hỗ trợ công tác dự báo và quản trị rủi ro. Điều này dẫn đến các quyết định nhanh và chính xác hơn, như minh chứng qua các mô hình phân tích dự đoán giúp công ty đi trước biến động thị trường và nhu cầu khách hàng, từ đó giành lợi thế cạnh tranh .

Khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn và trích xuất insight theo thời gian thực giúp các công ty có lợi thế trong hoạch định chiến lược dựa trên dữ liệu. Theo Gartner, 79% chiến lược gia tại doanh nghiệp cho rằng AI thiết yếu đối với thành công của họ, nhấn mạnh vai trò quan trọng của AI trong việc tạo lợi thế cạnh tranh thông qua ra quyết định được nâng cao.

Chúng tôi cũng ghi nhận điều tương tự trong Báo cáo Tình hình hiểu biết về Dữ liệu và AI 2024. 62% lãnh đạo tin rằng năng lực AI hiện rất quan trọng cho các nhiệm vụ hàng ngày của đội ngũ.

Thách thức

Mặc dù lợi ích của AI rất rõ ràng, việc triển khai một giải pháp AI thành công không phải lúc nào cũng dễ dàng và không rủi ro. Hãy phân tích những thách thức quan trọng nhất.

Thiên lệch và phân biệt đối xử. Các mô hình AI thiên lệch có thể dẫn đến quyết định thiếu công bằng và thường làm trầm trọng thêm tình trạng phân biệt đối xử, đặc biệt với các nhóm thiểu số.
Vấn đề quyền riêng tư. Các mô hình AI được huấn luyện bằng lượng dữ liệu khổng lồ chủ yếu được trích xuất tràn lan từ Internet. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu này chứa dữ liệu cá nhân. Điều đó có thể dẫn tới các vấn đề và rủi ro liên quan đến quyền riêng tư và an ninh dữ liệu.
Thiếu trực giác con người trong quyết định phức tạp. Dù khả năng độc nhất của AI trong xử lý lượng dữ liệu lớn là chìa khóa để cải thiện ra quyết định, trực giác và sự am hiểu kinh doanh vẫn đóng vai trò quan trọng. Nếu thiếu những kỹ năng này, lãnh đạo doanh nghiệp có nguy cơ đưa ra quyết định sai lầm.
Phụ thuộc quá mức vào hệ thống tự động. Đây là mặt trái của vấn đề. Quá phụ thuộc vào AI có thể ảnh hưởng đáng kể đến ra quyết định bằng cách tạo sự lệ thuộc và có thể làm suy giảm kỹ năng phán đoán cá nhân.

Tương lai của AI trong ra quyết định

Nhìn về tương lai, tầm quan trọng của AI trong môi trường doanh nghiệp sẽ tăng theo cấp số nhân. Khi công nghệ AI phát triển nhanh chóng và ứng dụng của nó mở rộng trên nhiều lĩnh vực, AI sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh cho các công ty có thể tích hợp thành công vào hoạt động hằng ngày, vừa hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu vừa tự động hóa các tác vụ lặp lại.

Cơ hội cho các công ty là vô tận. Tuy nhiên, như thể hiện trong Báo cáo Tình hình hiểu biết về Dữ liệu & AI 2024 của DataCamp, bất chấp những tiến bộ trong các năm trước, đào tạo AI vẫn ở giai đoạn sơ khai, có nghĩa là các công ty sẽ phải đầu tư thêm vào năng lực AI để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này.

Điều gì mô tả đúng nhất tình trạng đào tạo AI tại tổ chức của bạn? Nguồn: DataCamp

Dẫn đầu với đào tạo AI

Nếu bạn quyết tâm triển khai AI để hỗ trợ ra quyết định trong mọi mảng kinh doanh, bạn nên bắt tay vào làm. Nhưng hãy nhớ rằng bạn sẽ không thể tiến xa nếu thiếu những con người phù hợp để hiện thực hóa chiến lược AI.

Việc triển khai và quản lý hệ thống AI thành công đòi hỏi lực lượng lao động có kỹ năng. Nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia AI và các chuyên gia khác có chuyên môn về AI và học máy là thiết yếu để phát triển, diễn giải và quản lý các công nghệ này.

Tuyển dụng và giữ chân nhân tài với bộ kỹ năng phù hợp có thể là thách thức, đặc biệt trong thị trường cạnh tranh dành cho nhân sự công nghệ. Đầu tư vào đào tạo và phát triển cho nhân viên hiện có cũng có thể giúp thu hẹp khoảng cách kỹ năng và bảo đảm tổ chức tận dụng tối đa năng lực AI.

May mắn thay, DataCamp luôn sẵn sàng hỗ trợ. Với giải pháp DataCamp for Business, chúng tôi có thể giúp công ty bạn trở nên thông thạo dữ liệu và AI. Với giải pháp có khả năng mở rộng phù hợp cho đội ngũ ở mọi quy mô, cùng lộ trình học tập tùy chỉnh và báo cáo chi tiết, DataCamp for Business có thể giúp bạn chuyển đổi doanh nghiệp và sẵn sàng cho AI.

Yêu cầu bản demo để xem cách DataCamp có thể đồng hành cùng bạn trong quá trình nâng cấp kỹ năng cho toàn bộ đội ngũ, xây dựng văn hóa tích cực với AI và triển khai ra quyết định bằng AI tại nơi làm việc.

Kết luận

AI là công nghệ mang tính cách mạng nhất của thời đại chúng ta. Ngày càng nhiều doanh nghiệp đã áp dụng AI để tự động hóa và tối ưu hóa hoạt động, giảm chi phí vận hành, ra quyết định tốt hơn và xây dựng sản phẩm vượt trội.

Khi AI ngày càng hòa vào DNA của doanh nghiệp, những thực hành AI mới và tốt hơn sẽ xuất hiện theo thời gian. Do đó, các công ty nắm vững những kiến thức nền tảng về AI có khả năng sở hữu lợi thế đáng kể trước đối thủ.

Trong lúc này, chúng tôi khuyến nghị bạn cập nhật liên tục về AI và các công nghệ phía sau nó với những tài liệu sau từ DataCamp:

Tác giả

Javier Canales Luna

Tôi là một chuyên viên phân tích dữ liệu tự do, hợp tác với các công ty và tổ chức trên toàn thế giới trong các dự án khoa học dữ liệu. Tôi cũng là giảng viên khoa học dữ liệu với hơn 2 năm kinh nghiệm. Tôi thường xuyên viết bài về khoa học dữ liệu bằng tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha; một số bài đã được đăng trên các trang uy tín như DataCamp, Towards Data Science và Analytics Vidhya. Là một nhà khoa học dữ liệu có nền tảng khoa học chính trị và luật, mục tiêu của tôi là làm việc tại giao điểm giữa chính sách công, pháp luật và công nghệ, tận dụng sức mạnh của ý tưởng để thúc đẩy các giải pháp và cách tiếp cận mới nhằm giúp chúng ta đối mặt với những thách thức cấp bách, đặc biệt là khủng hoảng khí hậu. Tôi xem mình là người tự học, không ngừng trau dồi và là một người ủng hộ vững chắc cho tính đa ngành. Không bao giờ là quá muộn để học điều mới.

Chủ đề

Cloud Trí tuệ Nhân tạo Dành cho Doanh nghiệp