AI tại Nơi Làm Việc: Tăng Hiệu Suất và Nâng Tầm Kỹ Năng Đội Ngũ để Thúc Đẩy Tăng Trưởng Doanh Nghiệp

Lợi ích của AI tại Nơi Làm Việc

Hãy cùng phân tích những lợi ích chính khi áp dụng AI trong nơi làm việc:

Tăng năng suất và hiệu quả

AI có thể được sử dụng nội bộ để tối ưu hóa hoạt động hằng ngày của công ty bạn. Bằng cách phát hiện điểm nghẽn và quy trình kém hiệu quả, đồng thời xác định cách tinh gọn vận hành, AI có thể giúp công ty bạn nâng cao hiệu suất và cắt giảm chi phí. 

Đồng thời, việc tự động hóa các tác vụ lặp lại, tốn thời gian sẽ giải phóng nhân viên, giúp họ có thêm thời gian tập trung vào công việc có giá trị cao hơn. Ngoài ra, nếu được triển khai tốt, AI có thể là nền tảng cho nỗ lực giảm giờ làm và tăng mức độ hài lòng của nhân viên. 

Dưới đây là một số ví dụ về công cụ tích hợp AI để tự động hóa quy trình công việc: 

• ChatGPT. Các công ty thuộc mọi lĩnh vực đang sử dụng ChatGPT để tạo văn bản giống con người dựa trên đầu vào từ nhân viên. Công cụ này có thể hiểu ngữ cảnh cuộc trò chuyện, trả lời câu hỏi, đưa ra giải thích và thậm chí hỗ trợ tạo nội dung sáng tạo, như chiến dịch tiếp thị. Nếu bạn muốn bắt đầu với ChatGPT, chúng tôi khuyến nghị bạn đăng ký Lộ trình Kỹ năng Căn bản về ChatGPT.
• Copilot. GitHub Copilot hoạt động như một trợ lý lập trình cung cấp gợi ý theo thời gian thực, hoàn thành mã và khuyến nghị—tất cả sẽ được chúng ta khám phá chuyên sâu. Xem hướng dẫn thực hành Copilot để tìm hiểu thêm về công cụ hữu ích này.
• Grammarly. Grammarly là trợ lý soạn thảo tích hợp AI. Công cụ này rà soát lỗi chính tả, ngữ pháp, dấu câu, độ rõ ràng, mức độ thu hút và cách truyền đạt trong văn bản, phát hiện đạo văn và đề xuất phương án thay thế cho lỗi đã xác định.

Cải thiện ra quyết định

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 báo, nhận dạng mẫu trong bộ dữ liệu khổng lồ và ra quyết định tự động, giúp 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. Công cụ quản lý thời gian tích hợp AI có thể dự đoán bạn mất bao lâu để xử lý một nhiệm vụ cụ thể và điều chỉnh ước tính thời gian hoàn thành trong tương lai. Hoặc công cụ có thể phát hiện khung giờ bạn làm việc hiệu quả nhất và giao nhiệm vụ ưu tiên vào khoảng thời gian đó.

Bạn tò mò về cách AI hỗ trợ ra quyết định kinh doanh? Hãy xem khóa học Ra quyết định Dựa trên Dữ liệu cho Doanh nghiệp để tìm hiểu tất cả.

Nâng cao trải nghiệm của nhân viên

Bằng cách đưa công cụ AI vào mọi khía cạnh vận hành, bạn có thể hiểu rõ hơn hành vi của nhân viên. Với thông tin đó, bạn có thể dự đoán nhu cầu và mong muốn của họ để nuôi dưỡng môi trường làm việc tốt hơn và tăng mức độ hài lòng.

Ví dụ, AI có thể giúp điều chỉnh chương trình đào tạo nội bộ của công ty phù hợp với nhu cầu của từng phòng ban và từng nhân sự, từ đó mang lại trải nghiệm học tập cá nhân hóa và hiệu quả hơn. 

An toàn nơi làm việc và quản trị rủi ro với AI

AI có thể góp phần tạo ra môi trường làm việc an toàn hơn bằng cách cung cấp thông tin theo thời gian thực, đánh giá rủi ro và giám sát hành vi. Bằng cách phân tích lượng dữ liệu lớn, AI có thể nhận diện mẫu, dự đoán rủi ro tiềm ẩn trong hoạt động kinh doanh và cải thiện các quy trình an toàn. Điều này đặc biệt quan trọng ở các lĩnh vực có nguy cơ rủi ro cao như sản xuất và năng lượng.

AI cũng đang nâng cao khả năng phát hiện và ngăn chặn gian lận. Bằng cách tận dụng dữ liệu lớn tại nơi làm việc, các mô hình học máy có thể phân tích hàng triệu giao dịch để phát hiện những mẫu tinh vi cho thấy có hành vi gian lận, nhanh hơn và chính xác hơn con người.

Đảm bảo an ninh dữ liệu

Khả năng phát hiện mối đe dọa và giám sát mạng của AI đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo các biện pháp an ninh mạng vững chắc.

AI giúp tăng cường đáng kể khả năng phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng có thể ảnh hưởng đến dữ liệu nhạy cảm của doanh nghiệp và dữ liệu cá nhân của nhân viên. Những hệ thống này được huấn luyện trên bộ dữ liệu khổng lồ về sự cố an ninh mạng, cho phép chúng học hỏi và thích ứng với chiến thuật mới của kẻ tấn công, bao gồm phát hiện mẫu truy cập bất thường, lưu lượng mạng đáng ngờ hoặc các bất thường trong hành vi người dùng có thể cho thấy vi phạm bảo mật. 

Như Brian Murphy, CEO của ReliaQuest, chia sẻ trong podcast của chúng tôi về Cách AI đang thay đổi An ninh mạng:

Thách thức của AI tại Nơi Làm Việc

Giờ hãy phân tích những thách thức và mối quan ngại chính khi sử dụng AI trong nơi làm việc:

Thách thức kỹ thuật

Dù lợi ích của AI rất rõ ràng, triển khai một chiến lược AI thành công thường là một hành trình dài với nhiều trở ngại. 

Về mặt kỹ thuật, hai thách thức chính là cách tích hợp dữ liệu vào các pipeline tối ưu và cách đưa mô hình AI vào môi trường sản xuất.

Xây dựng chiến lược AI thành công đòi hỏi nhiều nỗ lực và nguồn lực, nhưng ngay cả các công ty có tiềm lực cũng thất bại khi triển khai giải pháp AI. Tại sao? Bởi họ thiếu đủ nhân sự có kiến thức căn bản về AI. Theo Báo cáo về Kiến thức Dữ liệu & AI 2024 của DataCamp, mặc dù 86% lãnh đạo được khảo sát cho rằng hiểu biết dữ liệu quan trọng đối với các nhiệm vụ hằng ngày của đội ngũ, 57% thừa nhận tồn tại khoảng cách kỹ năng về dữ liệu trong tổ chức. 

Khi mà chúng ta vẫn đang ở giai đoạn tiên phong của hiểu biết dữ liệu, việc bắt đầu chuyển đổi càng sớm càng tốt là rất quan trọng. Hãy xem hướng dẫn về cách học AI để khám phá mọi điều bạn cần biết để khởi đầu hành trình hướng tới hiểu biết về dữ liệu & AI.

Lo ngại đạo đức và quy định

AI đang nhanh chóng định hình lại hệ sinh thái kinh doanh. Tuy nhiên, như thường thấy với công nghệ mới nổi, quyền lực đi kèm trách nhiệm. Như Glenn Hopper giải thích trong bài phỏng vấn này:

Bất chấp năng lực độc đáo của AI, điều quan trọng là phải cân nhắc các rủi ro tiềm ẩn và mối quan ngại về pháp lý. 

• Thiên lệch và phân biệt đối xử. Mô hình AI thiên lệch có thể dẫn đến các quyết định thiếu công bằng, thường làm trầm trọng thêm tình trạng phân biệt đối xử, đặc biệt là với các nhóm thiểu số.
• Vấn đề quyền riêng tư. Các mô hình AI được huấn luyện với lượng dữ liệu khổng lồ, phần lớn thu thập bừa rộng từ Internet. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu đó chứa dữ liệu cá nhân. Điều này có thể dẫn đến các vấn đề và rủi ro liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
• Rủi ro tuân thủ. Khi các quy định về bảo vệ dữ liệu và AI mới có hiệu lực tại nhiều quốc gia, các công ty cần nỗ lực tuân thủ để đảm bảo sử dụng AI công bằng và an toàn, tránh các khoản phạt nặng. Một ví dụ điển hình về tương lai của tuân thủ là Đạo luật AI của EU vừa được thông qua, một quy định toàn diện yêu cầu các công ty áp dụng các biện pháp quản lý nghiêm ngặt. Hãy xem Lộ trình Kỹ năng Căn bản về Đạo luật AI của EU để tìm hiểu về quy định mới mẻ và tham vọng này cũng như cách duy trì tuân thủ.

Cân nhắc chi phí

Cuối cùng, khi nói đến triển khai giải pháp AI, chúng ta cần nói về chi phí. Phát triển giải pháp AI đòi hỏi nguồn lực đáng kể. Dù AI có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả, khoản đầu tư ban đầu và chi phí bảo trì liên tục, cũng như những vấn đề về khả năng mở rộng, đều cần được cân nhắc kỹ. Ở khía cạnh này, đánh giá chi phí và ROI của việc triển khai AI là chìa khóa đối với doanh nghiệp.

Như Jon Reilly, Đồng sáng lập kiêm CEO của Akkio, tóm lược trong bài viết này:

Cách Xây dựng Nơi Làm Việc Tích hợp AI

Nếu bạn đang cân nhắc đưa AI vào hoạt động hằng ngày của công ty, bạn cần lưu ý những khía cạnh then chốt để đảm bảo thành công: cách tích hợp công cụ AI và cách nâng cao hiểu biết về dữ liệu và AI cho nhân viên.

Tích hợp công cụ AI

Tích hợp công cụ AI là thách thức lớn đối với các công ty. Nhiều câu hỏi có thể nảy sinh trong quá trình này. Khi nào và ở đâu nên dùng AI? Nên dùng công cụ nào? Chi phí có đáng không?

Dưới đây là các bước để tích hợp AI vào hoạt động kinh doanh của bạn:

1. Xác định bài toán kinh doanh. Dù các công cụ tiên tiến như ChatGPT có thể phục vụ phạm vi ứng dụng rộng, sự thật là hầu hết ứng dụng AI hoạt động tốt nhất cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Vì vậy, điểm khởi đầu tốt là xác định những điểm kém hiệu quả trong quy trình nơi mà việc triển khai AI có thể tạo khác biệt.  
2. Dùng thử các công cụ AI. Khi đã xác định được khu vực cần cải thiện, đã đến lúc đầu tư thời gian và tiền bạc để thử các công cụ AI khác nhau. Mục tiêu của giai đoạn thử nghiệm này là giúp đội ngũ làm quen với các công cụ AI khác nhau, ghi nhận tính năng, điểm mạnh và điểm yếu. Bối cảnh AI đang thay đổi nhanh chóng và việc tìm công cụ phù hợp với công ty là rất quan trọng. 
3. Căn chỉnh công cụ AI với ưu tiên và nguồn lực. AI mang lại nhiều cơ hội cải thiện doanh nghiệp, nhưng bạn cần chiến lược. Triển khai các công cụ này sẽ tốn nguồn lực và thời gian. Ở giai đoạn này, bạn cần cân bằng giữa ưu tiên, ngân sách và nguồn lực con người. Phân tích đó rất quan trọng để quyết định công cụ AI nào sẽ triển khai. 
4. Đánh giá rủi ro và tuân thủ. Càng sớm cân nhắc rủi ro tiềm ẩn của công cụ AI càng tốt, nhưng bắt buộc phải thực hiện phân tích này trước khi triển khai bất kỳ công cụ nào. AI mang lại lợi ích to lớn nhưng cũng đi kèm rủi ro và nguy cơ nghiêm trọng. Đảm bảo sử dụng AI có đạo đức và trách nhiệm không chỉ là quyết định khôn ngoan mà còn đang nhanh chóng trở thành nghĩa vụ pháp lý. Các quốc gia trên thế giới đang thúc đẩy quy định về bảo vệ dữ liệu và AI (ví dụ, EU gần đây đã thông qua Đạo luật AI của EU), yêu cầu doanh nghiệp áp dụng các biện pháp toàn diện để đảm bảo tuân thủ. 
5. Tích hợp AI và đo lường thành công. Giờ đây, bạn đã sẵn sàng tích hợp công cụ AI vào doanh nghiệp. Ở giai đoạn cuối này, điều quan trọng là bạn đã xây dựng chiến lược đo lường thành công. Nói cách khác, bạn cần xác lập một số chỉ số hay KPI để đo lường lợi tức đầu tư (ROI).  

Đào tạo nhân viên

Dù bạn muốn triển khai giải pháp AI nào trong công ty, bạn sẽ cần nhân viên để hiện thực hóa điều đó. Vì vậy, trước khi bắt đầu, điều cốt yếu là đánh giá trung thực về năng lực, nhu cầu và quy trình hiện có của đội ngũ. 

Bên dưới là hướng dẫn về cách trang bị cho đội ngũ các kỹ năng AI thiết yếu.

1. Đánh giá kỹ năng hiện tại để xác định khoảng trống

Bước đầu tiên để khởi động sáng kiến đào tạo phân tích dữ liệu thành công là đánh giá mức kỹ năng hiện tại của đội ngũ nhằm xác định khoảng trống và nhu cầu đào tạo cụ thể. Tiến hành đánh giá kỹ năng toàn diện giúp tổ chức hiểu mức độ thành thạo của nhân viên về phân tích dữ liệu và các công nghệ liên quan. 

Đánh giá này có thể thực hiện thông qua khảo sát, phỏng vấn và bài kiểm tra thực hành để đo lường kiến thức, chuyên môn và mức độ quen thuộc với các công cụ, kỹ thuật phân tích dữ liệu. Bạn cũng có thể sử dụng đánh giá mức độ trưởng thành dữ liệu của DataCamp để hiểu vị trí của đội, phòng ban và tổ chức bạn trên phổ trưởng thành dữ liệu.

2. Điều chỉnh đào tạo để đáp ứng nhu cầu cụ thể

Hiểu rõ bộ kỹ năng hiện tại của đội ngũ cho phép bạn tùy biến chương trình đào tạo hiệu quả. Bằng cách tập trung vào các mảng cần cải thiện, bạn đảm bảo đào tạo có liên quan, đúng mục tiêu và tạo tác động. Hợp tác với đối tác học viện phân tích dữ liệu của bạn, như DataCamp For Business, có thể hỗ trợ quá trình này. 

Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi có thể giúp bạn điều chỉnh các lộ trình học hiện có hoặc tạo lộ trình mới để đáp ứng nhu cầu cụ thể của tổ chức và đảm bảo tất cả nhân viên đi đúng tiến độ mục tiêu học tập. 

3. Xác định chỉ số thành công

Thiết lập các chỉ số rõ ràng và phương pháp đo lường mức độ thành công của chương trình đào tạo là điều cốt yếu. Xác định các chỉ số hiệu suất chủ chốt (KPI) và mục tiêu phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn, như nâng cao kỹ năng phân tích, tăng năng suất hoặc cải thiện khả năng ra quyết định. Những chỉ số này sẽ giúp bạn theo dõi tiến độ và chứng minh tác động của nỗ lực đào tạo.

4. Tận dụng nguồn lực toàn diện

Tại DataCamp, chúng tôi hiểu rõ sự phức tạp của việc xây dựng một học viện phân tích dữ liệu và sẵn sàng hỗ trợ bạn trên mọi chặng đường. Chúng tôi cung cấp phong phú các tài nguyên về hiểu biết dữ liệu, bao gồm blog, hội thảo trực tuyến và tình huống sử dụng được thiết kế riêng cho lãnh đạo doanh nghiệp.

Ví dụ về Nơi Làm Việc Tích hợp AI

Hãy phân tích một số nghiên cứu tình huống trong nhiều ngành để minh họa cách các công ty có thể tận dụng sức mạnh của AI nhằm cải thiện nơi làm việc.

AI trong sản xuất

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

• Bảo trì dự đoán. Các công cụ AI đã được phát triển để dự đoán thời điểm lý tưởng để bảo dưỡng hoặc thay thế thiết bị công nghiệp, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Kiểm soát và kiểm tra chất lượng. Sản phẩm sản xuất thường phải duy trì một mức kiểm soát chất lượng nhất định để đảm bảo tiêu chuẩn trước khi đến tay người tiêu dùng. Các công cụ AI, như camera và cảm biến, đã được phát triển để tăng cường kiểm tra toàn diện công cụ, thử nghiệm sản phẩm trước khi ra thị trường.
• Quản lý chuỗi cung ứng. Một ví dụ điển hình về AI trong sản xuất là quản lý chuỗi cung ứng. Nhà sản xuất thường phải xử lý hàng triệu đơn hàng, giao dịch mua, vật liệu, thành phần, v.v. Xử lý thủ công làm ảnh hưởng đáng kể đến thời gian và nguồn lực, đó là lý do ngày càng nhiều công ty ứng dụng AI để tăng cường quy trình chuỗi cung ứng.

AI trong tài chính

Có nhiều trường hợp sử dụng AI trong tài chính, một lĩnh vực vốn là người tiên phong trong việc sử dụng công nghệ mới để gia tăng an toàn và lợi nhuận. Agus Sudjianto giải thích điều này trong podcast này:

Ví dụ gồm có:

• Phát hiện gian lận. Phân tích gian lận theo thời gian thực tích hợp AI cho phép can thiệp ngay lập tức và ngăn chặn giao dịch trái phép, bảo vệ cả tổ chức tài chính và khách hàng của họ.
• Quản trị rủi ro. Bằng cách xác định tương quan trong các bộ dữ liệu khổng lồ vượt ngoài khả năng nhận biết của con người, hệ thống AI có thể hỗ trợ phân tích dự báo, lập kịch bản và đánh giá rủi ro tốt hơn. Điều này dẫn đến quyết định sáng suốt hơn về đầu tư, cho vay, thẩm định bảo hiểm, v.v.
• Dịch vụ khách hàng. Các ngân hàng cũng đang sử dụng AI để đưa ra khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch và mô hình 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

Công nghệ AI được kết hợp theo nhiều cách để giải quyết vấn đề trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Dưới đây là một vài cách AI đang được áp dụng vào y tế.

• Chẩn đoán và hình ảnh y khoa. AI đã cách mạng hóa hình ảnh và chẩn đoán y khoa bằng cách cung cấp các công cụ nâng cao độ chính xác và hiệu suất 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 quá 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 công cộng. AI hỗ trợ các nỗ lực y tế công cộng bằng cách cung cấp công cụ giám sát bệnh, dự báo bùng phát và chiến lược phòng ngừa.
• Quản trị y tế. AI ngày càng được sử dụng để cải thiện hiệu quả vận hành y tế, từ lập lịch đến quản lý tồn kho và hơn thế nữa.

Xu hướng Tương lai của AI tại Nơi Làm Việc

Nhìn về tương lai, tầm quan trọng của AI tại nơi làm việc sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân. Khi công nghệ AI phát triển nhanh và ứng dụng 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. 

Một mặt, nhu cầu phát triển AI sẽ biến đổi doanh nghiệp theo những cách khó lường, giúp nơi làm việc hiệu quả, năng suất và an toàn hơn. 

Mặt khác, việc ứng dụng công cụ AI sẽ định hình lại cách các công ty hình dung và triển khai chiến lược cũng như vận hành kinh doanh.

Tuy nhiên, như thể hiện trong Báo cáo về Kiến thức Dữ liệu & AI 2024 của DataCamp, bất chấp tiến bộ trong những năm trước, đào tạo AI vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nghĩa là các công ty sẽ phải đầu tư thêm vào hiểu biết AI để khai thác trọn vẹn tiềm năng của công nghệ này.

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

Kết luận

Không nghi ngờ gì nữa, AI là một công nghệ mang tính cách mạng; ngày càng nhiều doanh nghiệp đã áp dụng để cải thiện thực tiễn, đưa ra quyết định tốt hơn và xây dựng sản phẩm vượt trội.

Khi các hệ thống này ngày càng thông minh, thực tiễn sản xuất có khả năng sẽ được cải thiện theo đó; do vậy, các công ty nắm vững những kiến thức nền tảng về AI có thể sở hữu lợi thế đáng kể so với đối thủ.

Yêu cầu demo để xem DataCamp có thể hướng dẫn bạn nâng cao kỹ năng cho toàn bộ đội ngũ, xây dựng văn hóa tích cực về dữ liệu và triển khai nơi làm việc tích hợp AI như thế nào.

Trong khi chờ đợi, chúng tôi khuyến nghị bạn cập nhật thường xuyên về AI và công nghệ phía sau thông qua những tài liệu sau của DataCamp:

• Tái đào tạo và Nâng cấp kỹ năng trong Kỷ nguyên AI: Thách thức và Cơ hội cho Tổ chức
• Khóa học Ra quyết định Dựa trên Dữ liệu cho Doanh nghiệp 
• AI Business Fundamentals
• Cách Học AI Từ Con Số 0 năm 2024: Hướng dẫn Toàn diện từ Chuyên gia
• Khóa học Generative AI for Business
• Đào tạo Dữ liệu và AI cho doanh nghiệp công nghệ của bạn 
• Trí tuệ Nhân tạo dành cho Lãnh đạo Doanh nghiệp
• Tình trạng Kiến thức Dữ liệu & AI 2024
• Custom Tracks | Lộ trình học cho mọi nhân viên 
• Hướng dẫn Đào tạo Phân tích Dữ liệu Doanh nghiệp