Lộ trình
Cơ bản về Kinh doanh Trí tuệ Nhân tạo
12 giờ
Các nhà lãnh đạo nhận thấy rủi ro lớn nhất liên quan đến thiếu hiểu biết về AI là hụt hẫng đổi mới (36%), giảm năng suất (31%), và không theo kịp đối thủ (30%). Những lo ngại khác gồm ra quyết định thiếu chính xác (22%), không đạt mục tiêu nhóm hoặc bộ phận (18%), trải nghiệm khách hàng kém (18%), kiệt sức và rời bỏ (18%), và trải nghiệm nhân viên dưới chuẩn (16%)
The State of Data & AI Literacy 2024
Vậy vai trò chính xác của AI trong hoạt động kinh doanh là gì?
Vai trò của AI trong hoạt động kinh doanh
Tích hợp AI là nhúng các hệ thống thông minh vào quy trình kinh doanh để tự động hóa nhiệm vụ, nâng cao hiệu quả vận hành và thúc đẩy ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này đã tạo nên cuộc cách mạng cho nhiều hoạt động.
AI trong Quản lý Quan hệ Khách hàng (CRM)
Chẳng hạn, AI cho phép các tương tác cá nhân hóa và dựa trên dữ liệu hơn, điều này rất quan trọng đối với quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Phân tích dự đoán, một năng lực cốt lõi của AI, phân tích dữ liệu lịch sử và theo thời gian thực để dự báo hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng trong tương lai.
Tận dụng năng lực này, doanh nghiệp có thể dự đoán hành động của khách hàng, như khi nào họ sẵn sàng mua hàng hoặc khi nào họ có thể cần hỗ trợ. Hơn nữa, các công cụ CRM vận hành bằng AI có thể phân khúc khách hàng chính xác hơn dựa trên hành vi và sở thích của họ, đảm bảo nỗ lực tiếp thị phù hợp hơn với kỳ vọng khách hàng.
Nâng cao phân tích thị trường với AI
Báo cáo Tình hình Biết chữ về Dữ liệu & AI phát hiện một trong những nguyên nhân nền tảng đằng sau tầm quan trọng ngày càng tăng của dữ liệu và kỹ năng là sự bất lực trong việc bắt kịp đối thủ.
AI đã biến đổi phân tích thị trường bằng cách mang lại cho doanh nghiệp thông tin theo thời gian thực mà trước đây khó đạt được bằng phương pháp truyền thống. Tất cả những gì doanh nghiệp cần là các bộ dữ liệu lớn có thể được giám sát liên tục. Công cụ AI có thể sử dụng dữ liệu này để nhận diện xu hướng mới nổi, dịch chuyển trong hành vi người tiêu dùng và rủi ro tiềm ẩn nhanh hơn nhiều so với phân tích thủ công, giúp việc ra quyết định linh hoạt hơn.
Tự động hóa công việc lặp lại với AI
Tuy nhiên, một trong những lợi ích thực tiễn nhất của AI trong hoạt động kinh doanh là khả năng tự động hóa các tác vụ lặp lại. Đây thường là những hoạt động tốn thời gian, dù cần thiết nhưng không trực tiếp đóng góp cho tăng trưởng hay đổi mới.
Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, doanh nghiệp có thể giải phóng thời gian và nguồn lực quý giá — giá trị thực sự từ tích hợp này đến từ việc chuyển hướng các nguồn lực đó sang những hoạt động mang lại giá trị cao hơn, đòi hỏi sự sáng tạo, tư duy phản biện và ra quyết định chiến lược của con người.
Tích hợp AI - Tạo bằng Napkin.AI
Những điều cần cân nhắc khi tích hợp AI
Tích hợp AI vào doanh nghiệp một cách thành công không hề đơn giản.
Điều này đòi hỏi lập kế hoạch cẩn trọng và cân nhắc nhiều yếu tố then chốt. Chẳng hạn, bạn phải thiết lập hạ tầng dữ liệu vững chắc và chọn công cụ AI phù hợp để tận dụng tối đa tiềm năng của AI và đảm bảo triển khai trơn tru.
Xây dựng hạ tầng dữ liệu vững chắc
Bước quan trọng trong tích hợp AI là tạo ra hạ tầng dữ liệu vững chắc. Việc này bao gồm hợp nhất dữ liệu rời rạc và phân mảnh vào các kho trung tâm (ví dụ, hồ dữ liệu) để hỗ trợ xử lý và phân tích AI hiệu quả.
Nguồn dữ liệu thống nhất giúp doanh nghiệp đảm bảo hệ thống AI có quyền truy cập dữ liệu đầy đủ và chất lượng cao, điều cần thiết cho phân tích chính xác và sâu sắc.
Tuy nhiên, triển khai quản trị dữ liệu hiệu quả cũng quan trọng không kém.
Đó là việc thiết lập các chính sách và quy trình để duy trì chất lượng dữ liệu đồng thời tuân thủ các quy định liên quan và bảo vệ thông tin nhạy cảm. Quản trị dữ liệu phù hợp đảm bảo dữ liệu mà hệ thống AI sử dụng là đáng tin cậy và an toàn, từ đó nâng cao độ chính xác của các insights do AI tạo ra và duy trì tính toàn vẹn của hoạt động kinh doanh.
Chọn giải pháp AI phù hợp
Lựa chọn giải pháp AI phù hợp là yếu tố then chốt để tích hợp thành công. “Tự xây hay mua sẵn” là câu hỏi phổ biến về chủ đề này, nhưng mỗi phương án đều có ưu và nhược điểm.
Đáng chú ý, các công cụ đóng gói sẵn dễ triển khai và chi phí ban đầu thấp nhưng có thể thiếu khả năng tùy chỉnh cho nhu cầu cụ thể. Ngược lại, giải pháp tùy chỉnh cung cấp chức năng phù hợp và ăn khớp hơn với yêu cầu riêng của doanh nghiệp nhưng thường tốn kém hơn và thời gian phát triển dài hơn.
Khi đánh giá các giải pháp AI, bạn cần cân nhắc bốn yếu tố sau:
- Khả năng mở rộng: Khả năng của công cụ AI để phát triển và thích ứng với nhu cầu thay đổi của doanh nghiệp.
- Khả năng tích hợp: Mức độ hòa nhập của giải pháp AI với các hệ thống và quy trình hiện có.
- Chi phí: Tổng chi phí sở hữu, bao gồm cấp phép, triển khai và bảo trì liên tục.
- Hỗ trợ từ nhà cung cấp: Mức độ hỗ trợ nhà cung cấp cung cấp, bao gồm đào tạo, xử lý sự cố và cập nhật.
Làm như vậy sẽ giúp bạn chọn được giải pháp AI phù hợp nhất với nhu cầu và có thể tích hợp liền mạch để hỗ trợ các mục tiêu chiến lược.
Chiến lược để tích hợp AI thành công
Triển khai AI hiệu quả trong doanh nghiệp đòi hỏi lập kế hoạch chiến lược và cách tiếp cận thấu đáo để vượt qua các thách thức phổ biến. Để đảm bảo tích hợp thành công, bạn phải bắt đầu với các dự án thí điểm để xác thực giá trị hữu hình của dự án, sau đó chủ động giải quyết những thách thức tích hợp khi nguyên mẫu đã được xác thực.
Bắt đầu với các dự án thí điểm
Như lời của Tobias Zwingmann,
Nếu bạn nghĩ triển khai AI là phức tạp và tốn nhiều tài nguyên, có lẽ bạn đang nhìn nhận nó từ góc độ sai
Tobias Zwingmann, AI Augmentation for Business Growth | Managing Partner, RAPYD.AI Consulting
Chúng tôi khuyến nghị bạn coi việc xây dựng hiểu biết về AI của tổ chức như một lực nhân lên cho các sáng kiến biết chữ về dữ liệu hiện có, vì kỹ năng AI sẽ giúp mọi người tăng tốc độ áp dụng các kỹ năng dữ liệu mới đạt được. Hãy chủ động về quản trị thay đổi và củng cố tích cực.
The State of Data & AI Literacy 2024
