đọc thử ai

NHÓM DỰ ÁN AI, ANALYTICS, AI VÀ
Giám đốc dự án: Nguyễn Cảnh Bình AND THE NEW MACHINE AGE KỶ
Bản quyền: Phan Bình Minh NGUYÊN
Nội dung: Đỗ Nguyệt Anh MÁY
PR - Marketing: Tạ Liên Hương MÓC
Email: [email protected] | Hotline: 0932 329 959 MỚI

HỘI ĐỒNG CỐ VẤN An Tri dịch
Nông Vương Phi - Bùi Kim Thùy - Đặng Thanh Vân - Đoàn Đức Thuận
Lê Quang Vũ - Lê Quốc Vinh - Nguyễn Anh Tú - Nguyễn Đình Thành 07 43
Nguyễn Minh Tuấn - Nguyễn T. Quỳnh Trang - Võ Trí Thành - Nguyễn Cảnh Bình
AI trong thế giới Marketing trong
HBR’S 10 MUST READS ON AI, ANALYTICS, AND THE NEW MACHINE AGE thực kỷ nguyên
Original work copyright © 2019 Harvard Business School Publishing Corporation
Published by arrangement with Harvard Business Review Press Alexa
Unauthorized duplication or distribution of this work constitutes copyright
infringement. 92 118

AI VÀ KỶ NGUYÊN MÁY MÓC MỚI Sự thật về Trí tuệ cộng tác
Bản quyền tiếng Việt © 2022 Công ty Cổ phần Sách Alpha blockchain giữa con người
và AI
Không phần nào trong xuất bản phẩm này được phép sao chép hay phát hành dưới
bất kỳ hình thức hoặc phương tiện nào mà không có sự cho phép trước bằng văn bản Better knowledge, Better success
của Công ty Cổ phần Sách Alpha.

NHÀ XUẤT BẢN THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Website: www.nxbthongtintruyenthong.vn; book365.vn
Trụ sở: Tầng 6, tòa nhà 115 Trần Duy Hưng, Quận Cầu Giấy, Hà Nội
ĐT Biên tập: 024.35772143/35772141 ĐT Phát hành: 024.35772138/35772140
E-mail: [email protected] Fax: 024.35579858
Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh: 211, Nguyễn Gia Trí, P.25, Q. Bình Thạnh, Hồ Chí Minh
Điện thoại: 028.35127750 Fax: 028.35127751
E-mail: cnsg.nxbtttt@ mic.gov.vn
Chi nhánh miền Trung - Tây Nguyên: 42 Trần Quốc Toản, Quận Hải Châu, Đà Nẵng
46 đường YJút, P. Thống Nhất, TP. Buôn Ma Thuột, Tỉnh Đắk Lắk
Điện thoại: 0236.3897467 Fax: 0236.3843359
Điện thoại/Fax: 0262.3808088 E-mail: [email protected]

CHỊU TRÁCH NHIỆM XUẤT BẢN, NỘI DUNG
GIÁM ĐỐC - TỔNG BIÊN TẬP: TRẦN CHÍ ĐẠT
CHỊU TRÁCH NHIỆM BẢN THẢO
PHÓ GIÁM ĐỐC - PHÓ TỔNG BIÊN TẬP: NGÔ THỊ MỸ HẠNH

Biên tập: Nguyễn Long Biên, Vũ Thị Ngọc Mai | Sửa bản in: Trung Trịnh
Thiết kế bìa: Nhật Anh | Trình bày: Mỹ Mây

In 3.000 bản, khổ 20.5 x 26.5 cm tại Công ty TNHH In TM và Dịch vụ Nguyễn Lâm
Địa chỉ: Số 352, Giải Phóng, Thanh Xuân, Hà Nội.
Số xác nhận đăng ký xuất bản: 3179-2022/CXBIPH/2-93/TTTT
Quyết định xuất bản số: 323/QĐ-NXBTTTT cấp ngày 27 tháng 9 năm 2022.
ISBN: 978-604-80-6989-6. In xong và nộp lưu chiểu năm 2022.

Biên mục trên xuất bản phẩm của Thư viện Quốc gia Việt Nam
AI và kỷ nguyên máy móc mới / Thomas H. Daveport, Rajecv Ronanki, Katrina Lake... ; An
Tri dịch. - H. : Thông tin và Truyền thông ; Công ty Sách Alpha, 2022. - 156 tr. ; 27 cm
Tên sách tiếng Anh: AI, analytics, and the new machine age
ISBN 978-604-80-6989-6
1. Quản lí 2. Công nghệ 3. Trí tuệ nhân tạo
658.4038 - dc23

TIM0033p-CIP

Lời giới
thiệu

Thế kỷ XVI, triết học gia người Italy khóa chạm tới tương lai của doanh nghiệp. Cả
Giordano Bruno phải lên giàn thiêu vì nhân loại đã chứng kiến một cuộc đại tái thiết về
ông đi ngược lời dạy về vũ trụ lấy Trái công nghệ mà ở đó AI trở thành cánh tay hỗ trợ
đất làm trung tâm. Ông tin vào một đắc lực cho nền kinh tế toàn cầu.
vũ trụ vô tận với vô số thế giới có con người sinh
sống. Bi kịch cũng xảy ra tương tự với nhà thiên Tôi tốt nghiệp Đại học Bách khoa Hà Nội với
văn học Galileo Galilei khi ông bảo vệ thuyết nhật đề tài về trí tuệ nhân tạo. Và sự thật là khi tôi ra
tâm. Năm 1878, Thomas Edison phát minh ra trường, không ai dùng hay cần đến kiến thức này.
bóng đèn nhưng sự tồn tại của thứ ánh sáng do Bởi đó là năm 1993. Nhưng hiện tại, cả nước đang
con người tạo ra đó bị mọi người phủ nhận. săn lùng từng kỹ sư học về trí tuệ nhân tạo.

Điểm chung của những sự kiện trên chính là Tại FPT, ngay từ năm 2012, chúng tôi đã đặt
cách con người đối diện với công nghệ – nỗi sợ mục tiêu phải đi đầu bằng AI. Và lời giải của
hãi. Công nghệ phát triển cùng dòng chảy lịch chúng tôi là nền tảng FPT.AI cùng các ứng dụng
sử và cả nỗi sợ hãi. Chúng ta càng chứng kiến trên đó. Tôi khẳng định, trong tương lai, ai làm
điều này mạnh mẽ hơn khi AI (trí tuệ nhân tạo) chủ được AI, người đó sẽ thống trị được thế giới.
và robot ra đời, thay thế nhiều công việc. Nhưng
ngay cả như thế, nó không thể ngăn cản chúng ta Có ba câu hỏi mà hàng triệu người đặt ra khi
ngừng tò mò, ngừng sáng tạo. AI ngày càng phát triển:
1. Các doanh nghiệp đã ứng dụng AI cho công
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển từng ngày.
Những phát minh mới bằng AI đang giúp cuộc việc cũng như quy trình kinh doanh của họ
sống của chúng ta trở nên đơn giản hơn. Khi đọc như thế nào?
ấn phẩm AI và kỷ nguyên máy móc mới, bạn sẽ 2. Liệu AI hay con người sẽ hoàn toàn thất thế
thấy AI đang giúp các công ty tiết kiệm hàng triệu trong cuộc cạnh tranh giành việc làm?
đô-la nhờ cắt giảm chi phí sản xuất. AI giúp phân 3. Bạn có chấp nhận robot như một thành viên
tích một lượng lớn dữ liệu, từ đó giúp các công ty trong đội ngũ hay thậm chí là cấp trên của
đưa ra quyết định tốt hơn và trong thời gian ngắn mình không?
hơn. Doanh nghiệp cũng chỉ có thể bước vào nền Tôi tin ấn phẩm AI và kỷ nguyên máy móc
kinh tế trải nghiệm khi có sự trợ giúp của AI, Dữ mới sẽ giúp bạn trả lời các câu hỏi này và tìm ra
liệu lớn. Không phóng đại khi nói rằng AI là chìa chìa khóa để trở thành người thống trị thế giới.

Hoàng Nam Tiến
Chủ tịch HĐQT FPT Telecom

Mục 07 22
lục
AI trong thế giới thực CEO của Stitch Fix chia sẻ về
bán hàng theo phong cách cá
Thomas H. Davenport nhân cho chiến lược thu hút
Rajeev Ronanki thị trường

33 Katrina Lake

Thuật toán cũng cần 43
người quản lý
Marketing trong
Michael Luca kỷ nguyên Alexa
Jon Kleinberg
Sendhil Mullainathan Niraj Dawar

54

Tại sao mọi tổ chức
đều cần một
chiến lược thực tế
tăng cường?

Michael E. Porter
James E. Heppelmann

75

Drone trong
công việc

Chris Anderson

92

Sự thật về
blockchain

Marco Iansiti
Karim R. Lakhani

105

Công nghệ in 3-D

Richard A. D’Aveni

118 135 142

Trí tuệ cộng tác giữa Khi cấp trên Quản lý nền kinh tế
con người và AI của bạn là robot trung tâm

H. James Wilson Walter Frick Marco Iansiti
Paul R. Daugherty Karim R. Lakhani

6

THOMAS H.DAVENPORT
RAJEEV RONANKI

AI trong
thế giới thực

Sự tương phản giữa hai cách tiếp cận có liên quan đến
bất kỳ cá nhân nào đang lên kế hoạch cho các sáng kiến

sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI)...

hbr.org.vn 7

HBR AI, ANALYTICS, AND THE NEW MACHINE AGE

Vào năm 2013, trung tâm ung thư MD sát của chúng tôi với 250 giám đốc điều hành đã
Anderson đã khởi động một dự án “tưởng quen với việc sử dụng công nghệ nhận thức của công
như bất khả thi”: chẩn đoán và đề xuất kế ty họ cho thấy 3/4 người trong số họ tin rằng AI sẽ
hoạch điều trị cho một số dạng ung thư biến đổi đáng kể công ty của họ trong vòng ba năm.
bằng cách sử dụng hệ thống nhận thức Tuy nhiên, nghiên cứu của chúng tôi đối với 152 dự
Watson của IBM. Nhưng vào năm 2017, dự án ở hầu hết nhiều công ty cũng cho thấy những
án đã bị tạm dừng sau khi chi phí lên đến kế hoạch “ảo tưởng” đầy tham vọng ít có khả năng
62 triệu đô-la – và hệ thống vẫn chưa được thành công hơn so với các dự án có “mục tiêu dễ đạt
sử dụng điều trị cho bệnh nhân. Đồng thời, được” nhằm nâng cao quy trình kinh doanh. Điều
nhóm công nghệ thông tin (CNTT) của trung tâm này không có gì đáng ngạc nhiên – đó là trường hợp
ung thư đang thử nghiệm sử dụng công nghệ nhận của phần lớn những công nghệ mới mà các công ty
thức để thực hiện các công trình ít tham vọng hơn, từng áp dụng. Nhưng sức hút của trí tuệ nhân tạo đặc
chẳng hạn như đưa ra các đề xuất về khách sạn và biệt mạnh mẽ, và một số tổ chức đã bị nó hấp dẫn.
nhà hàng cho người nhà bệnh nhân, xác định bệnh
nhân nào cần hỗ trợ thanh toán hóa đơn và giải Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các loại
quyết các vấn đề về CNTT của nhân viên. Các dự án AI khác nhau đang được sử dụng và cung cấp khuôn
này có kết quả đầy hứa hẹn: Các hệ thống mới đã khổ về cách các công ty nên bắt đầu xây dựng khả
góp phần tăng sự hài lòng của bệnh nhân, cải thiện năng nhận thức của họ trong vài năm tới để đạt
hiệu suất tài chính và giảm thời gian dành cho việc được những mục tiêu kinh doanh của mình.
nhập dữ liệu tẻ nhạt của các nhà quản lý chăm sóc
bệnh nhân của bệnh viện. Bất chấp thất bại trong BA LOẠI AI
dự án ban đầu, MD Anderson vẫn cam kết sử dụng
công nghệ nhận thức – tức là trí tuệ nhân tạo thế hệ Các công ty nên nhìn AI qua lăng kính năng lực
tiếp theo – để tăng cường điều trị ung thư và phát kinh doanh thay vì công nghệ. Xét về tổng thể, AI
triển nhiều dự án mới tại trung tâm năng lực của có thể hỗ trợ ba nhu cầu kinh doanh quan trọng: tự
điện toán nhận thức. động hóa các quy trình kinh doanh, thu thập hiểu
biết thông qua phân tích dữ liệu, đồng thời tương
Sự tương phản giữa hai cách tiếp cận có liên quan tác với khách hàng và nhân viên. (Xem phần “Phân
đến bất kỳ cá nhân nào đang lên kế hoạch cho các loại các dự án nhận thức”.)
sáng kiến sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khảo

Tóm VẤN ĐỀ CÁCH TIẾP CẬN QUÁ TRÌNH
lược
Các công nghệ nhận thức ngày Các công ty nên thực hiện cách Để tận dụng tối đa AI, các công
càng được sử dụng nhiều hơn tiếp cận gia tăng thay vì biến đổi ty phải hiểu công nghệ nào thực
để giải quyết các vấn đề kinh và tập trung vào việc tăng cường hiện những loại nhiệm vụ nào, tạo
doanh, nhưng nhiều dự án AI hơn là thay thế các năng lực của danh mục dự án ưu tiên dựa trên
tham vọng nhất gặp phải trở con người. nhu cầu kinh doanh và phát triển
ngại hoặc thất bại. kế hoạch mở rộng quy mô toàn
công ty.

8

AI trong thế giới thực

Các công ty nên nhìn AI qua lăng kính năng lực kinh doanh thay vì công nghệ.

Phân loại các dự án nhận thức

Chúng tôi đã nghiên cứu 152 dự án công nghệ nhận thức và nhận thấy chúng được chia thành ba loại.

Robot và tự động Hiểu biết có Tương tác có
hóa nhận thức: nhận thức: nhận thức

71 57 24

Tự động hóa quy trình hỏi và cải thiện, dù các nhà phát triển đang dần bổ
sung thêm trí thông minh và khả năng học hỏi.) Nó
Trong số 152 dự án mà chúng tôi đã nghiên cứu, loại đặc biệt phù hợp để làm việc trên nhiều hệ thống
phổ biến nhất là tự động hóa các nhiệm vụ kỹ thuật back-end.
số và vật lý – thường là những hoạt động tài chính
và hành chính ở văn phòng – sử dụng các công nghệ Tại NASA, áp lực chi phí đã khiến cơ quan này
tự động hóa quy trình bằng robot (RPA). RPA tiên tung ra bốn chương trình thử nghiệm RPA về các
tiến hơn các công cụ tự động hóa quy trình kinh khoản phải trả và phải thu, chi tiêu CNTT và nhân
doanh trước đây, bởi “robot” hoạt động giống như lực – tất cả đều do một trung tâm dịch vụ quản lý.
con người nhập và tiêu thụ thông tin từ nhiều hệ Bốn dự án đã hoạt động tốt – ví dụ, trong ứng dụng
thống công nghệ thông tin. Các nhiệm vụ bao gồm: nhân sự, 86% các hoạt động chuyển đổi đã hoàn
• chuyển dữ liệu từ hệ thống e-mail và trung tâm thành mà không có sự can thiệp của con người – và
đang được triển khai trong toàn tổ chức. NASA hiện
cuộc gọi sang hệ thống hồ sơ – ví dụ, cập nhật đang triển khai nhiều bot RPA hơn, một vài có chỉ
tệp khách hàng với các thay đổi về địa chỉ hoặc số thông minh cao hơn. Jim Walker, trưởng dự án
bổ sung dịch vụ; của tổ chức dịch vụ chia sẻ, lưu ý: “Cho đến nay,
• thay thế thẻ tín dụng hoặc thẻ ATM bị mất, tiếp việc này rất dễ thực hiện.”
cận với nhiều hệ thống để cập nhật hồ sơ và xử
lý thông tin liên lạc của khách hàng; Người ta có thể tưởng tượng rằng quá trình tự
• điều chỉnh các lỗi không tính phí dịch vụ trên động hóa bằng robot sẽ nhanh chóng khiến mọi
các hệ thống thanh toán bằng cách trích xuất người không còn việc làm. Nhưng trên 71 dự án
thông tin từ nhiều loại tài liệu; RPA mà chúng tôi đã đánh giá (47% tổng số dự án),
• “đọc” các tài liệu pháp lý và hợp đồng để trích xuất việc thay thế nhân viên hành chính không phải là
các điều khoản sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. mục tiêu chính hay kết quả chung. Chỉ có một số
RPA là công nghệ nhận thức ít tốn kém cũng dự án dẫn đến việc giảm số lượng nhân sự, và trong
như dễ triển khai nhất mà chúng ta sẽ thảo luận ở hầu hết những trường hợp, các nhiệm vụ trong
đây và thường mang lại lợi tức đầu tư nhanh chóng, công việc đã được chuyển sang cho nhân công thuê
cao. (Nó cũng kém “thông minh” nhất theo nghĩa ngoài. Khi công nghệ cải tiến, các dự án tự động hóa
là các ứng dụng này không được lập trình để học bằng robot có khả năng khiến một số công việc biến
mất trong tương lai, đặc biệt là trong khía cạnh thuê

hbr.org.vn 9

HBR AI, ANALYTICS, AND THE NEW MACHINE AGE

DOANH NGHIỆP HƯỞNG LỢI TỪ AI

Chúng tôi đã khảo sát 250 giám đốc điều hành đã quen thuộc với việc sử dụng công nghệ nhận thức của công
ty họ để tìm hiểu về mục tiêu của họ đối với các sáng kiến AI. Hơn một nửa cho biết mục tiêu chính của họ là
làm cho các sản phẩm hiện có trở nên tốt hơn. Chỉ 22% nói rằng mục tiêu là giảm số lượng nhân sự.

Tỷ lệ phần trăm giám đốc điều hành trích dẫn
những điều sau đây là lợi ích của AI

Nâng cao các tính năng, chức năng và 51%
hiệu suất của các sản phẩm 35%
32%
Đưa ra các quyết định tốt hơn 36%
36%
Tạo ra các sản phẩm mới 25%
25%
Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh nội bộ 30%
22%
Giải phóng người lao động để
sáng tạo hơn bằng cách tự động hóa

Theo đuổi thị trường mới

Nắm bắt và áp dụng
kiến thức khan hiếm khi cần thiết
Tối ưu hóa các quy trình bên ngoài

như marketing và bán hàng
Giảm số lượng nhân sự thông qua

tự động hóa
Nguồn: Deloitte 2017

10

AI trong thế giới thực

ngoài quy trình kinh doanh ở nước ngoài. Thay vì • xác định gian lận tín dụng trong thời gian thực
thuê ngoài người thực hiện một nhiệm vụ, bạn có và phát hiện gian lận yêu cầu bảo hiểm;
thể tự động hóa nó.
• phân tích dữ liệu bảo hành để xác định các vấn
Hiểu biết có nhận thức đề về an toàn hoặc chất lượng trong ô tô và
những sản phẩm khác;
Loại dự án phổ biến thứ hai trong nghiên cứu của
chúng tôi (38% tổng số dự án) sử dụng các thuật • tự động hóa việc nhắm mục tiêu được cá nhân
toán để phát hiện các khuôn mẫu trong lượng lớn hóa của các quảng cáo kỹ thuật số;
dữ liệu và giải thích ý nghĩa của chúng. Các ứng
dụng học máy này đang được sử dụng để: • cung cấp cho các công ty bảo hiểm mô hình tính
• dự đoán những gì một khách hàng cụ thể có khả toán chi tiết và chính xác hơn.

năng mua;

CÁC THÁCH THỨC CỦA AI

Các giám đốc điều hành trong cuộc khảo sát của chúng tôi đã xác định một số yếu tố có thể làm đình trệ hoặc
làm chệch hướng các sáng kiến AI, từ các vấn đề tích hợp đến sự khan hiếm nhân tài.

Tỷ lệ phần trăm cho rằng
những điều sau đây là trở ngại

Thật khó để tích hợp các dự án nhận thức
với những quy trình và hệ thống hiện có
Công nghệ và chuyên môn quá đắt
Các nhà quản lý không hiểu những công

nghệ nhận thức và cách chúng hoạt động
Chúng ta không có đủ người

có chuyên môn về công nghệ
Công nghệ chưa trưởng thành

Công nghệ đã bị bán vượt mức
trên thị trường

Nguồn: Deloitte 2017

hbr.org.vn 11

HBR AI, ANALYTICS, AND THE NEW MACHINE AGE

Các phiên bản của học máy (đặc biệt là học sâu, cố gắng bắt chước hoạt động
trong não người để xác định các khuôn mẫu) có thể thực hiện những công việc
khó như nhận dạng hình ảnh và giọng nói.

Hiểu biết có nhận thức được liệu về các điều khoản từ hợp đều bằng ngôn ngữ tự nhiên
cung cấp bởi học máy khác với đồng của nhà cung cấp và khớp của khách hàng;
những hiểu biết có sẵn từ phân nó với số hóa đơn, xác định hàng • các trang web nội bộ để trả
tích truyền thống theo ba khía chục triệu đô-la thiếu hụt liên lời những câu hỏi của nhân
cạnh: Chúng thường chuyên sâu quan đến các sản phẩm và dịch viên về các chủ đề bao gồm
và chi tiết hơn nhiều về dữ liệu, vụ không được cung cấp. Hoạt công nghệ thông tin, lợi ích
các mô hình thường được đào động kiểm toán của Deloitte sử của nhân viên và chính sách
tạo về một số phần của tập dữ dụng hiểu biết có nhận thức để nhân sự;
liệu và các mô hình trở nên tốt trích xuất các điều khoản từ hợp • hệ thống đề xuất sản phẩm và
hơn – điều đó nghĩa là khả năng đồng, cho phép cuộc kiểm toán dịch vụ dành cho các nhà bán
sử dụng dữ liệu mới để đưa ra dự xử lý tỷ lệ tài liệu cao hơn nhiều, lẻ nhằm tăng tính cá nhân
đoán hoặc đưa mọi thứ vào danh thường là 100%, mà kiểm toán hóa, tương tác và bán hàng
mục được cải thiện theo thời gian. viên là con người không cần đọc – thường bao gồm ngôn ngữ
kỹ chúng. hoặc hình ảnh phong phú;
Các phiên bản của học máy • hệ thống khuyến nghị điều trị
(đặc biệt là học sâu, cố gắng bắt Các ứng dụng hiểu biết có bệnh giúp nhà cung cấp thiết
chước hoạt động trong não người nhận thức thường được sử dụng lập các kế hoạch chăm sóc tùy
để xác định các khuôn mẫu) có để cải thiện hiệu suất trên các chỉnh có tính đến tình trạng
thể thực hiện những công việc công việc mà chỉ máy móc mới sức khỏe của từng bệnh nhân
khó như nhận dạng hình ảnh có thể thực hiện, như mua quảng và những phương pháp điều
và giọng nói. Học máy cũng có cáo tự động liên quan đến việc trị từng được sử dụng.
thể cung cấp dữ liệu mới giúp thu thập dữ liệu tốc độ cao và Các công ty trong nghiên cứu
chúng ta phân tích tốt hơn. Mặc tự động hóa, những công việc của chúng tôi có xu hướng sử
dù hoạt động quản lý dữ liệu này đã vượt quá khả năng của dụng những công nghệ tương tác
trước đây tốn khá nhiều công con người từ lâu – vì vậy, chúng có nhận thức để tương tác với
sức, nhưng giờ đây, học máy có thường không phải là mối đe dọa nhân viên nhiều hơn là với khách
thể xác định các kết quả phù hợp đến việc làm của con người. hàng. Điều đó có thể thay đổi
theo xác suất – dữ liệu có khả khi các công ty dần quen thuộc
năng được liên kết với cùng một Tương tác có nhận thức với việc chuyển tương tác của
người hoặc công ty nhưng xuất khách hàng sang máy móc. Ví
hiện ở các định dạng khác nhau Những dự án thu hút nhân dụ, Vanguard đang thử nghiệm
– trên các cơ sở dữ liệu. GE đã sử viên và khách hàng sử dụng các một tác tử1 thông minh giúp
dụng công nghệ này để tích hợp chatbot xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhân viên dịch vụ khách hàng trả
dữ liệu của nhà cung cấp và tiết các tác nhân thông minh và học lời các câu hỏi thường gặp. Mục
kiệm được 80 triệu đô-la trong máy là loại ít phổ biến nhất trong đích cuối cùng là để khách hàng
năm đầu tiên bằng cách loại bỏ nghiên cứu của chúng tôi (16%
các khoản dư thừa và đàm phán tổng số dự án). Danh mục này 1. Một phần mềm máy tính tồn tại trong
các hợp đồng từng được cấp đơn bao gồm: một môi trường nhất định, tự động phản
vị kinh doanh quản lý. Tương tự, • các đại lý thông minh cung ứng lại sự thay đổi của môi trường nhằm
một ngân hàng lớn đã sử dụng đáp ứng mục tiêu đã được thiết kế trước.
công nghệ này để trích xuất dữ cấp dịch vụ khách hàng 24/7 (BTV)
giải quyết một loạt vấn đề từ
yêu cầu mật khẩu đến các câu
hỏi hỗ trợ kỹ thuật – tất cả

12

AI trong thế giới thực

tương tác trực tiếp với tác tử có nhận thức, thay giải pháp cho các vấn đề của nhân viên. Nó sử dụng
vì với nhân viên dịch vụ khách hàng là con người. khả năng định tuyến thông minh (tự động hóa quy
SEBank ở Thụy Điển và gã khổng lồ công nghệ y tế trình kinh doanh) để chuyển tiếp các vấn đề phức
Becton, Dickinson ở Hoa Kỳ, đang sử dụng tác tử tạp nhất đến đại diện là con người và sử dụng xử lý
thông minh Amelia để hỗ trợ công nghệ thông tin ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ các yêu cầu của người
cho nhân viên nội bộ. Gần đây, SEBank đã cung dùng bằng tiếng Ý.
cấp Amelia cho khách hàng với số lượng hạn chế để
kiểm tra hiệu quả và phản ứng của khách hàng. Tuy nhiên, mặc dù có kinh nghiệm mở rộng
nhanh chóng những công cụ nhận thức, các công ty
Các công ty có xu hướng thực hiện một cách tiếp phải đối mặt với những trở ngại đáng kể khi phát
cận thận trọng đối với các công nghệ tương tác có triển và thực hiện. Trên cơ sở nghiên cứu của mình,
nhận thức trực tiếp với khách hàng phần lớn là vì chúng tôi đã xây dựng một khuôn mẫu gồm bốn
chúng còn thiếu sót. Ví dụ, Facebook nhận thấy các bước để tích hợp những công nghệ AI có thể giúp
chatbot ở Messenger của họ không thể trả lời 70% các công ty đạt được mục tiêu của họ, cho dù các dự
yêu cầu của khách hàng nếu không có sự can thiệp án có rủi ro cao hay nhằm mục đích cải tiến quy
của con người. Do đó, Facebook và một số công ty trình kinh doanh.
khác đang hạn chế giao diện dựa trên bot đối với
một số chủ đề hoặc kiểu hội thoại nhất định. 1 HIỂU BIẾT VỀ CÔNG NGHỆ
Trước khi bắt tay vào một sáng kiến
Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy những ứng về AI, các công ty phải hiểu những
dụng tương tác có nhận thức hiện không đe dọa công nghệ nào thực hiện những loại
các công việc dịch vụ khách hàng hoặc đại diện bán nhiệm vụ nào cũng như điểm mạnh và hạn chế
hàng. Trong hầu hết các dự án chúng tôi đã nghiên của từng loại. Ví dụ, các hệ thống chuyên môn dựa
cứu, mục tiêu không phải là giảm số lượng nhân sự trên quy tắc và tự động hóa quy trình bằng robot
mà là xử lý số lượng tương tác ngày càng tăng giữa đều minh bạch về cách chúng thực hiện công việc,
nhân viên và khách hàng mà không cần thêm nhân nhưng cả hai đều không có khả năng học hỏi và cải
sự. Một số tổ chức đã lên kế hoạch chuyển giao thông thiện. Mặt khác, học sâu từ khối lượng lớn dữ liệu
tin liên lạc thông thường cho máy móc, đồng thời được gắn nhãn rất tuyệt vời, nhưng hầu như chúng
chuyển đổi nhân viên hỗ trợ khách hàng sang các ta không thể hiểu cách nó tạo ra các mô hình. Việc
hoạt động phức tạp hơn như xử lý các vấn đề đang chúng ta không biết cách AI thực hiện những gì
leo thang của khách hàng, thực hiện các cuộc đối chúng làm có thể là vấn đề trong các ngành được
thoại phức tạp hoặc liên hệ với khách hàng trước khi quản lý chặt chẽ như dịch vụ tài chính, trong đó các
họ gặp sự cố. cơ quan quản lý tập trung vào việc tìm hiểu lý do tại
sao các quyết định được đưa ra theo cách nhất định.
Khi quen thuộc hơn với các công cụ nhận thức, Chúng tôi đã gặp một số tổ chức lãng phí thời
các công ty thử nghiệm những dự án kết hợp các gian và tiền bạc theo đuổi công nghệ không phù
yếu tố từ cả ba loại để tận dụng những lợi ích của hợp cho công việc hiện tại. Nhưng nếu được trang
AI. Ví dụ, một công ty bảo hiểm Ý đã phát triển một bị kiến thức tốt về những công nghệ khác nhau,
“bộ phận hỗ trợ có nhận thức” trong tổ chức công các công ty sẽ chuẩn bị tốt hơn để xác định cái
nghệ thông tin của mình. Hệ thống tương tác với nào có thể giải quyết tốt nhất các nhu cầu cụ thể,
nhân viên bằng cách sử dụng công nghệ học sâu
để tìm kiếm các câu hỏi và câu trả lời thường gặp,
các trường hợp từng giải quyết và tài liệu để đưa ra

hbr.org.vn 13

HBR AI, ANALYTICS, AND THE NEW MACHINE AGE

nhà cung cấp nào để làm việc cùng và tốc độ triển Do tài năng về công nghệ nhận thức khá ít,
khai hệ thống. Để có được sự hiểu biết này đòi hỏi hầu hết các tổ chức nên thiết lập một nhóm các
các công ty phải nghiên cứu và học tập liên tục, nguồn lực – có thể trong một phòng ban chức
thường là trong nhóm công nghệ thông tin hoặc năng như phòng công nghệ thông tin hoặc ban
nhóm đổi mới. chiến lược – và cung cấp chuyên gia cho các dự án
có mức ưu tiên cao trong toàn tổ chức. Khi nhu
Đặc biệt, các công ty sẽ cần tận dụng năng lực cầu và tài năng gia tăng, việc dành nhân sự cho
của những nhân viên chủ chốt, chẳng hạn như các bộ phận hoặc đơn vị kinh doanh cụ thể sẽ cần
các nhà khoa học dữ liệu, những người có kỹ năng thiết, nhưng ngay cả khi đó, chức năng điều phối
thống kê và dữ liệu lớn cần thiết để tìm hiểu các trung tâm cũng giúp ích cho việc quản lý các dự
điểm mấu chốt của những công nghệ này. Việc mọi án và công việc.
người sẵn sàng học hỏi chính là yếu tố thành công.
Một số người sẽ chớp lấy cơ hội học hỏi, trong khi 2 TẠO DANH MỤC DỰ ÁN
những người khác muốn gắn bó với các công cụ mà Bước tiếp theo trong việc khởi chạy
họ đã quen thuộc. một chương trình AI là đánh giá các
nhu cầu và khả năng một cách có
Nếu không có sẵn khả năng về khoa học dữ liệu hệ thống, sau đó xây dựng một danh mục các dự
hoặc phân tích, bạn sẽ phải xây dựng một hệ sinh án được ưu tiên. Ở các công ty chúng tôi đã nghiên
thái gồm các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài trong cứu, họ thường thực hiện việc này trong các hội
thời gian tới. Nếu muốn triển khai các dự án AI dài thảo hoặc thông qua những cuộc tư vấn nhỏ. Chúng
hạn hơn, bạn sẽ cần tuyển dụng các chuyên gia. Dù
sao đi nữa, có những khả năng phù hợp là điều cần
thiết để tiến bộ.

14

AI trong thế giới thực

tôi khuyến nghị các công ty nên hợp thường xảy ra trong lĩnh tài chính thông thường.
tiến hành đánh giá trong ba khía vực chăm sóc sức khỏe, nơi Trong ngành dược phẩm,
cạnh chính. kiến thức có xu hướng “nghẽn Pfizer đang giải quyết vấn đề
lại” trong các cơ sở thực hành, mở rộng quy mô bằng cách sử
Xác định các cơ hội phòng ban hoặc trung tâm y dụng Watson (phần mềm AI)
tế học thuật. của IBM để đẩy nhanh quá
Khía cạnh đánh giá đầu tiên là • Những thách thức về quy trình nghiên cứu phát triển
xác định lĩnh vực nào của doanh mô. Trong những trường thuốc trong miễn dịch học
nghiệp có thể được hưởng lợi hợp khác, kiến thức tồn tại, ung thư, một phương pháp
nhiều nhất từ các ứng dụng nhận nhưng quá trình sử dụng nó mới trong điều trị ung thư
thức. Thông thường, đó là các bộ mất quá nhiều thời gian hoặc sử dụng hệ thống miễn dịch
phận của công ty nơi “kiến thức” quá tốn kém để mở rộng quy của cơ thể để giúp chống lại
– tầm nhìn xa có được từ phân mô. Điều này thường xảy ra căn bệnh. Thuốc miễn dịch
tích dữ liệu hoặc tập hợp các tài với kiến thức được các cố vấn có thể mất đến 12 năm để
liệu – ở mức cao nhưng không có tài chính xây dựng. Đó là lý do đưa ra thị trường. Bằng cách
sẵn vì một số lý do. tại sao nhiều công ty đầu tư và kết hợp lược sử nghiên cứu
• Các nút thắt cổ chai. Trong quản lý tài sản hiện cung cấp sâu rộng với dữ liệu riêng của
khả năng “tư vấn bằng robot” Pfizer, chẳng hạn như các báo
một số trường hợp, việc thiếu do AI hỗ trợ để cung cấp cho cáo trong phòng thí nghiệm,
hiểu biết có nhận thức là do khách hàng hướng dẫn hiệu Watson đang giúp các nhà
luồng thông tin bị tắc nghẽn; quả về chi phí cho các vấn đề nghiên cứu nhận diện các
kiến thức có trong tổ chức
nhưng không được phân phối hbr.org.vn 15
một cách tối ưu. Đó là trường

HBR AI, ANALYTICS, AND THE NEW MACHINE AGE

mối quan hệ và tìm ra những giải quyết vấn đề được nhắm gắn nhãn và có thể không hiểu
khuôn mẫu giúp tăng tốc độ mục tiêu quan trọng với chiến được trường hình ảnh phức tạp.
xác định các mục tiêu mới của lược tổng thể của bạn như thế
thuốc, các liệu pháp kết hợp nào? Việc triển khai giải pháp Theo thời gian, công nghệ
để nghiên cứu và những chiến AI được đề xuất sẽ khó khăn ra nhận thức sẽ thay đổi cách thức
lược lựa chọn bệnh nhân cho sao – cả về mặt kỹ thuật và tổ kinh doanh của các công ty. Tuy
loại thuốc mới này. chức? Những lợi ích từ việc khởi nhiên, ngày nay, bạn nên vừa
• Không đủ nhân lực. Cuối chạy ứng dụng có xứng đáng với thực hiện các bước cải tiến với
cùng, một công ty có thể thu nỗ lực thực hiện không? Tiếp công nghệ hiện có, vừa lập kế
thập nhiều dữ liệu hơn so với theo, ưu tiên các trường hợp sử hoạch cho những chuyển đổi
nguồn nhân lực hoặc máy tính dụng theo đó mang lại giá trị trong tương lai gần. Chẳng hạn,
hiện có của họ có thể phân ngắn hạn và dài hạn nhất đồng bạn muốn chuyển các tương tác
tích và áp dụng đầy đủ. Ví thời có thể tích hợp vào một nền của khách hàng sang bot, nhưng
dụ: một công ty có thể sở hữu tảng hoặc bộ khả năng nhận hiện tại, có lẽ khả thi và hợp lý
một lượng lớn dữ liệu về hành thức rộng hơn để tạo ra lợi thế hơn khi tự động hóa chuyên viên
vi người tiêu dùng kỹ thuật cạnh tranh. hỗ trợ kỹ thuật CNTT nội bộ của
số nhưng không hiểu ý nghĩa bạn làm tiền đề để tiến tới mục
của nó hoặc nó có thể được Lựa chọn công nghệ tiêu cuối cùng.
áp dụng một cách chiến lược
như thế nào. Để giải quyết Khía cạnh thứ ba đánh giá xem 3 KHỞI ĐỘNG
vấn đề này, các công ty đang liệu các công cụ AI đang được DỰ ÁN
sử dụng công nghệ học máy cân nhắc cho từng trường hợp THÍ ĐIỂM
để hỗ trợ các tác vụ như mua sử dụng có thực sự đáp ứng
quảng cáo kỹ thuật số được cá được nhiệm vụ không. Ví dụ: Vì khoảng cách giữa khả năng AI
nhân hóa có lập trình, hoặc Chatbot và các tác nhân thông hiện tại và kỳ vọng không phải
trong trường hợp của Cisco minh có thể khiến một số công lúc nào cũng rõ ràng, các công
Systems và IBM, nhằm tạo ty thất vọng vì hầu hết chúng ty nên tạo những dự án thí điểm
ra hàng chục nghìn “mô hình chưa phù hợp với khả năng giải cho các ứng dụng nhận thức
xu hướng” để xác định khách quyết vấn đề của con người ngoài trước khi triển khai chúng trên
hàng nào có khả năng mua các trường hợp đơn giản (mặc toàn doanh nghiệp.
những sản phẩm nào. dù chúng đang cải thiện nhanh
chóng). Trên thực tế, những công Các chương trình thí điểm
X ác định các trường hợp nghệ khác, như tự động hóa quy nhằm xác định tính khả thi của
sử dụng trình bằng robot tuy có thể giản ý tưởng đặc biệt phù hợp với các
hóa các quy trình đơn giản như sáng kiến có giá trị kinh doanh
Khía cạnh thứ hai đánh giá các lập hóa đơn, nhưng cũng có thể tiềm năng cao hoặc giúp tổ chức
trường hợp sử dụng trong đó làm chậm các hệ thống sản xuất cùng lúc thử nghiệm những công
những ứng dụng nhận thức sẽ phức tạp hơn. Và trong khi các nghệ khác nhau. Bạn nên tránh
tạo ra giá trị đáng kể và đóng hệ thống nhận dạng hình ảnh các dự án được đưa vào bởi các
góp vào thành công của doanh học sâu nhận dạng được hình giám đốc điều hành cấp cao,
nghiệp. Bắt đầu bằng cách đặt ảnh trong các bức ảnh và video, những người đã bị ảnh hưởng bởi
ra những câu hỏi như: Việc chúng yêu cầu nhiều dữ liệu được

16

AI trong thế giới thực

Sự phân chia công việc của một công ty

Vanguard, công ty dịch vụ đầu tư, sử dụng công nghệ nhận thức để cung cấp cho khách hàng lời khuyên đầu tư
với chi phí thấp hơn. Hệ thống dịch vụ cố vấn cá nhân của họ tự động hóa nhiều nhiệm vụ tư vấn đầu tư thông
thường, trong khi các cố vấn là con người đảm nhận những hoạt động có giá trị cao hơn. Dưới đây là cách
Vanguard tái thiết kế các quy trình làm việc để tận dụng tối đa hệ thống mới.

Công nghệ nhận thức Cố vấn

Lập kế hoạch tài chính Hiểu các mục tiêu đầu tư
Cung cấp dự báo dựa trên mục tiêu Tùy chỉnh kế hoạch triển khai
trong thời gian thực Cung cấp phân tích đầu tư và lập kế
Cân đối lại danh mục đầu tư để kết hoạch hưu trí
hợp mục tiêu Phát triển các chiến lược thu nhập hưu
Giảm thuế trí và mức giảm An sinh xã hội
Theo dõi tổng tài sản Phục vụ như một huấn luyện viên hành vi
Thu hút khách hàng thực sự Giám sát chi tiêu để khuyến khích trách
nhiệm giải trình
Hỗ trợ lập kế hoạch tài chính và
phát triển kinh tế
Giải quyết những cân nhắc khi lập kế
hoạch di sản

Nguồn: Tập đoàn Vanguard

hbr.org.vn 17

HBR AI, ANALYTICS, AND THE NEW MACHINE AGE

Các chương trình thí điểm nhằm xác định tính khả thi của ý tưởng đặc biệt phù
hợp với các sáng kiến có giá trị kinh doanh tiềm năng cao hoặc giúp tổ chức
cùng lúc thử nghiệm những công nghệ khác nhau.

các nhà cung cấp công nghệ. Việc trình đầu cuối để hướng dẫn thức được sử dụng để thực hiện
các giám đốc điều hành và ban cách thực hiện và xác định các nhiều nhiệm vụ thông thường
giám đốc cảm thấy áp lực phải cơ hội tự động hóa. Nhóm cũng của tư vấn đầu tư, bao gồm xây
“làm điều gì đó có nhận thức” sử dụng “bản đồ nhiệt” đồ họa dựng danh mục đầu tư tùy chỉnh,
không có nghĩa là bạn nên bỏ cho biết các hoạt động tổ chức tái cân bằng danh mục đầu tư
qua quy trình thí điểm nghiêm phù hợp nhất với sự tham gia theo thời gian, thu thuế lỗ và đưa
ngặt. Các dự án được đưa vào của AI. Công ty đã triển khai ra các lựa chọn đầu tư hiệu quả
thường không thành công, điều thành công các tác nhân thông xét về thuế. Các cố vấn là con
này có thể làm chậm đáng kể minh trong những quy trình hỗ người của Vanguard đóng vai trò
chương trình AI của tổ chức. trợ CNTT, nhưng vẫn chưa sẵn là “nhà huấn luyện đầu tư”, có
Nếu công ty của bạn có kế sàng hỗ trợ các quy trình có quy nhiệm vụ trả lời những câu hỏi
hoạch triển khai một số thí mô lớn như đặt hàng bằng tiền của nhà đầu tư, khuyến khích các
điểm, hãy cân nhắc xây dựng mặt (OTC). Công ty bảo hiểm hành vi tài chính lành mạnh và
một trung tâm nhận thức về sự sức khỏe Anthem đã phát triển là “những người ngắt mạch cảm
xuất sắc hoặc cấu trúc tương một bộ phận AI tương tự tên là xúc” để giữ cho các nhà đầu tư
tự để quản lý chúng. Cách tiếp Văn phòng Năng lực Nhận thức đi đúng kế hoạch, theo cách nói
cận này giúp bạn xây dựng các (Cognitive Capability Office). của Vanguard. Các cố vấn được
kỹ năng và năng lực công nghệ khuyến khích tìm hiểu về tài
cần thiết trong tổ chức, đồng Tái thiết kế quy trình chính hành vi để thực hiện hiệu
thời giúp chuyển các dự án thí kinh doanh quả những vai trò này. Phương
điểm nhỏ sang các ứng dụng lớn pháp PAS đã nhanh chóng thu
hơn mà sẽ có tác động lớn hơn. Khi các dự án công nghệ nhận về hơn 80 tỷ đô-la tài sản được
Pfizer có hơn 60 dự án trên toàn thức được phát triển, hãy suy quản lý, có chi phí thấp hơn so
công ty sử dụng một số dạng nghĩ về cách các quy trình công với chi phí tư vấn thuần túy dựa
công nghệ nhận thức; nhiều dự việc có thể được tái thiết kế, đặc vào con người và mức độ hài lòng
án trong số đó là thí điểm, và biệt tập trung vào sự phân chia của khách hàng cao. (Xem phần
một số hiện đang được đưa vào công việc giữa con người và AI. “Sự phân chia công việc của một
sản xuất. Trong một số dự án về nhận công ty.”)
thức, 80% quyết định sẽ do máy
Tại Becton, Dickinson, một móc thực hiện và 20% do con Vanguard hiểu tầm quan
bộ phận “tự động hóa toàn người; các dự án khác sẽ có tỷ lệ trọng của việc tái thiết kế công
cầu” trong tổ chức CNTT giám ngược lại. Việc tái thiết kế quy việc khi thực hiện PAS, nhưng
sát một số thí điểm công nghệ trình làm việc có hệ thống là cần nhiều công ty chỉ đơn giản “đi
nhận thức sử dụng các tác nhân thiết để đảm bảo con người và vào lối mòn” bằng cách tự động
kỹ thuật số thông minh và tự máy móc tăng cường điểm mạnh hóa các quy trình làm việc hiện
động hóa quy trình bằng robot và bù đắp điểm yếu của nhau. có, đặc biệt là khi sử dụng công
(RPA) (một số công việc được nghệ RPA. Bằng cách tự động
thực hiện với sự hợp tác của tổ Ví dụ, công ty đầu tư hóa các quy trình làm việc đã
chức Dịch vụ Chia sẻ Toàn cầu Vanguard cung cấp “Dịch vụ cố thiết lập, các công ty có thể
của công ty). Nhóm tự động hóa vấn cá nhân” (PAS), kết hợp tư nhanh chóng triển khai các dự
toàn cầu sử dụng bản đồ quy vấn đầu tư tự động với hướng án và đạt được ROI – nhưng họ
dẫn từ cố vấn là con người. Trong
hệ thống mới, công nghệ nhận

18

AI trong thế giới thực

đã bỏ qua cơ hội tận dụng đầy đủ các khả năng Ví dụ, công ty bảo hiểm sức khỏe Anthem đang
của AI và cải thiện đáng kể quy trình. tham gia phát triển các công nghệ nhận thức như
một phần của quá trình hiện đại hóa các hệ thống
Các nỗ lực tái thiết kế công việc theo nhận thức hiện có của mình. Thay vì đưa các ứng dụng nhận
thường được hưởng lợi từ việc áp dụng các nguyên thức mới vào công nghệ kế thừa, Anthem đang sử
tắc tư duy thiết kế: hiểu nhu cầu của khách hàng dụng cách tiếp cận toàn diện nhằm tối đa hóa giá trị
hoặc người dùng cuối, thu hút những nhân viên có do các ứng dụng nhận thức tạo ra, giảm chi phí phát
công việc sẽ được tái cấu trúc, coi thiết kế là “bản triển và tích hợp tổng thể, đồng thời tạo ra hiệu ứng
nháp thử nghiệm đầu tiên”, cân nhắc nhiều lựa lan tỏa trên các hệ thống kế thừa. Như CIO Tom
chọn thay thế và xem xét khả năng của công nghệ Miller đã nói, công ty cũng đang tái thiết kế các quy
nhận thức trong quá trình thiết kế. Hầu hết các dự trình cùng lúc nhằm “sử dụng nhận thức để đưa
án nhận thức cũng phù hợp với các cách tiếp cận lặp chúng ta lên cấp độ tiếp theo”.
đi lặp lại, linh hoạt.
Trong việc mở rộng quy mô, các công ty có thể
4 MỞ RỘNG QUY MÔ phải đối mặt với những thách thức lớn về quản lý
Nhiều tổ chức đã triển khai thành thay đổi. Ví dụ: tại một chuỗi cửa hàng bán lẻ hàng
công các dự án nhận thức thí điểm, may mặc của Hoa Kỳ, dự án thí điểm tại một nhóm
nhưng họ không đạt được kết quả nhỏ các cửa hàng đã sử dụng công nghệ học máy để
tương tự khi triển khai chúng trong toàn tổ chức. đưa ra các đề xuất sản phẩm trực tuyến, dự đoán
Để đạt được mục tiêu của mình, các công ty cần có về lượng tồn kho tối ưu cùng các mô hình bổ sung
kế hoạch chi tiết để mở rộng quy mô, đòi hỏi sự hợp nhanh chóng, và – khó nhất là bán hàng. Người
tác giữa các chuyên gia công nghệ và người quản mua, thường đặt hàng theo trực giác, cảnh giác và
lý quy trình kinh doanh được tự động hóa. Bởi các đưa ra những nhận xét như “Nếu tin tưởng điều
công nghệ nhận thức thường hỗ trợ các nhiệm vụ này, bạn cần tôi làm gì?” Sau khi thí điểm, nhóm
riêng lẻ thay vì toàn bộ quy trình, nên việc mở rộng những người mua đã đến gặp giám đốc bán hàng và
quy mô hầu như luôn yêu cầu tích hợp với các hệ yêu cầu hủy bỏ chương trình này. Vị giám đốc chỉ
thống và quy trình hiện có. Thật vậy, trong cuộc ra rằng các kết quả là khả quan và đảm bảo việc mở
khảo sát của chúng tôi, các giám đốc điều hành đã rộng dự án. Ông đảm bảo với người mua rằng nhân
cho biết sự tích hợp như vậy là thách thức lớn nhất viên bán hàng có thể đảm nhận nhiều công việc có
mà họ phải đối mặt trong các sáng kiến về AI. giá trị cao hơn mà con người vẫn có thể làm tốt hơn
Các công ty nên bắt đầu quá trình mở rộng quy máy móc, chẳng hạn như hiểu được mong muốn
mô bằng cách xem xét việc tích hợp bắt buộc có của khách hàng trẻ tuổi và xác định kế hoạch tương
khả thi không. Ví dụ, việc ứng dụng phụ thuộc vào lai của nhà sản xuất hàng may mặc. Đồng thời, ông
công nghệ đặc biệt khó tìm nguồn sẽ hạn chế khả cũng thừa nhận các nhân viên bán hàng cần được
năng mở rộng quy mô. Hãy đảm bảo các chủ sở đào tạo về cách làm việc mới.
hữu doanh nghiệp thảo luận về những cân nhắc mở
rộng quy mô với tổ chức CNTT trước hoặc trong giai Nếu mục đích của việc mở rộng quy mô là nhằm
đoạn thí điểm: Việc cố gắng vượt qua trở ngại liên đạt được kết quả mong muốn, các doanh nghiệp
quan đến CNTT khó có thể thành công, ngay cả đối cũng phải tập trung nâng cao năng suất. Ví dụ,
với các công nghệ tương đối đơn giản như RPA. nhiều công ty có kế hoạch tăng trưởng năng suất
theo cách riêng – thêm khách hàng và giao dịch mà
không cần tăng nhân viên. Các công ty coi việc giảm

hbr.org.vn 19

HBR AI, ANALYTICS, AND THE NEW MACHINE AGE

số lượng nhân sự là lý do chính cho việc đầu tư vào vụ nhận thức đang được thực hiện nhằm tăng cường
AI nên lập kế hoạch lý tưởng để thực hiện mục tiêu hoạt động của con người, làm một nhiệm vụ nhỏ
đó theo thời gian thông qua giảm hoặc loại bỏ việc trong một công việc lớn hoặc triển khai công việc
thuê ngoài nhân công. mà ngay từ đầu con người đã không làm, chẳng hạn
như phân tích dữ liệu lớn.
C ông ty nhận thức trong tương lai
Hầu hết các nhà quản lý mà chúng tôi thảo luận
Cuộc khảo sát và phỏng vấn của chúng tôi cho về vấn đề mất việc làm đều cam kết thực hiện một
thấy các nhà quản lý từng trải nghiệm công nghệ chiến lược tăng cường – nghĩa là tích hợp công việc
nhận thức rất lạc quan về triển vọng của nó. Mặc của con người và máy móc, thay vì thay thế con
dù những thành công ban đầu tương đối khiêm tốn, người hoàn toàn. Trong cuộc khảo sát của chúng
chúng tôi dự đoán rằng những công nghệ này cuối tôi, chỉ có 22% giám đốc điều hành cho biết họ coi
cùng sẽ chuyển đổi công việc. Chúng tôi tin rằng các việc giảm số lượng nhân viên là lợi ích chính của AI.
công ty đang áp dụng AI ở mức độ vừa phải – và có
kế hoạch triển khai tích cực cho tương lai – sẽ đạt Chúng tôi tin rằng mọi công ty lớn nên khám
được vị thế tốt để gặt hái lợi ích. phá các công nghệ nhận thức. Tuy họ sẽ gặp một số
trở ngại và có thể tự mãn về các vấn đề thay thế lực
Thông qua việc ứng dụng AI, các lĩnh vực sử lượng lao động và khía cạnh đạo đức của những cỗ
dụng nhiều thông tin như marketing, chăm sóc sức máy thông minh, nhưng với việc lập kế hoạch và
khỏe, dịch vụ tài chính, giáo dục và dịch vụ chuyên phát triển đúng đắn, công nghệ nhận thức có thể
nghiệp có thể đồng thời trở nên có giá trị hơn và mở ra thời kỳ hoàng kim về năng suất, sự hài lòng
ít tốn kém hơn đối với xã hội. Công việc cực nhọc trong công việc và sự thịnh vượng.
trong mọi ngành và bộ phận – giám sát các giao
dịch thông thường, liên tục trả lời các câu hỏi giống THOMAS H. DAVENPORT là Giáo sư xuất
nhau và trích xuất dữ liệu từ vô số tài liệu – có thể sắc về Công nghệ Thông tin và Quản lý
trở thành địa hạt của máy móc, giải phóng sức lao tại Đại học Babson, thành viên nghiên
động của con người để làm việc năng suất và sáng cứu tại MIT Initiative on the Digital
tạo hơn. Công nghệ nhận thức cũng là chất xúc tác Economy (IDE) và là cố vấn cấp cao tại
để khiến các công nghệ sử dụng nhiều dữ liệu khác Deloitte Analytics.
thành công, bao gồm các phương tiện tự hành,
Internet vạn vật, các công nghệ tiêu dùng di động RAJEEV RONANKI là lãnh đạo tại Deloitte
và đa kênh. Consulting, nơi ông đảm nhiệm lĩnh vực
điện toán nhận thức và thực tiễn đổi mới
Con người rất sợ rằng công nghệ nhận thức sẽ trong ngành chăm sóc sức khỏe. Một số
khiến hàng loạt người mất việc làm. Tất nhiên, công ty được đề cập trong bài báo của
một số trường hợp này có thể xảy ra khi các cỗ máy ông là khách hàng của Deloitte.
thông minh đảm nhận một vài nhiệm vụ do con
người thực hiện theo cách truyền thống. Tuy nhiên,
chúng tôi tin rằng người lao động không cần quá lo
sợ vào thời điểm này. Hệ thống nhận thức thực hiện
các nhiệm vụ, chứ không phải toàn bộ công việc.
Những sự sụt giảm số lượng công việc mà chúng tôi
đã thấy chủ yếu là do nhân sự nghỉ việc hoặc do tự
động hóa công việc thuê ngoài. Hầu hết các nhiệm

20