Deloitte: Mở rộng quy mô ‘trí tuệ tự chủ’ để tăng trưởng thực sự

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp phải vượt qua các ứng dụng tổng quát và mở rộng quy mô “trí tuệ tự trị” để nắm bắt được sự tăng trưởng thực sự. Việc tạo văn bản hoặc tóm tắt thông tin liên lạc nội bộ mang lại những cải tiến năng suất cục bộ, tuy nhiên những khả năng này hiếm khi làm thay đổi cấu trúc chi phí hoặc doanh thu cốt lõi của một tổ chức lớn. Các doanh nghiệp hiện đang tập trung triển khai các hệ thống có khả năng thực thi độc lập. Các nhà lãnh đạo đang yêu cầu các ứng dụng có thể đi qua mạng nội bộ, thực hiện logic nhiều bước và hoàn tất các giao dịch mà không cần sự nhắc nhở liên tục của con người. Prakul Sharma, hiệu trưởng và Trưởng nhóm thực hành AI & Insights tại Deloitte Consulting LLP, cho biết: “Tại Deloitte, chúng tôi coi đây là giai đoạn thứ ba trên đường cong trưởng thành về trí thông minh, từ ‘trí thông minh được hỗ trợ’, trong đó AI và phân tích giúp mọi người diễn giải thông tin, thông qua ‘trí tuệ nhân tạo’, với việc học máy tăng cường các quyết định của con người, đến ‘trí thông minh tự trị’, nơi AI quyết định và thực thi trong các ranh giới xác định. “Các khả năng của thời đại GenAI ngày nay – như chatbot và AI đàm thoại – nằm ở giữa đường cong đó. AI tác nhân đóng vai trò là cầu nối dẫn đến quyền tự chủ và đó là nơi mà trọng tâm hiện đang thay đổi. Sự khác biệt mà chúng ta đang thấy là tác nhân: GenAI tạo ra câu trả lời, trong khi trí thông minh tự động theo đuổi kết quả bằng cách suy luận về mục tiêu, viện dẫn các công cụ và dữ liệu cũng như thích ứng khi điều kiện thay đổi, trong đó con người đặt rào chắn không điều khiển từng bước. “Chúng tôi đang thấy điều này xuất hiện trong các ngành công nghiệp và trong mọi trường hợp, việc mở khóa không phải là bản thân tác nhân mà là kiến ​​trúc quản trị xung quanh về danh tính và các điểm kiểm tra con người trong vòng lặp, giúp quyền tự chủ trở nên an toàn khi mở rộng quy mô.” Kiểm toán pháp y để cải thiện lợi nhuận mục tiêu Để khai thác giá trị kinh tế thực tế, các hệ thống tự trị này phải tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc tạo ra doanh thu hoặc tốn nhiều chi phí. Hãy xem xét một kịch bản trong mua sắm doanh nghiệp: một ứng dụng đại lý liên tục tham chiếu chéo hàng tồn kho trong chuỗi cung ứng với giá cả của nhà cung cấp trực tiếp trong hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp. Sau đó, nó có thể ủy quyền độc lập các đơn đặt hàng theo các thông số tài chính được xác định trước, chỉ dừng lại khi có sự chấp thuận của con người khi xảy ra sai lệch. Hệ thống tương tự cũng phải mang danh tính có thể xác minh được trong ERP, đọc dữ liệu giá cập nhật đủ để ràng buộc theo hợp đồng và hoạt động trong các ngưỡng phê duyệt mà pháp luật và tuân thủ đã chính thức xác nhận. Bất kỳ phần phụ thuộc nào trong số đó, nếu không được giải quyết, sẽ làm hỏng hoàn toàn trường hợp thực thi tự động. Do đó, để đạt được mức độ tự động hóa này đòi hỏi phải có sự kiểm tra pháp lý đối với các hoạt động hiện có trước khi phân bổ bất kỳ tài nguyên máy tính nào. Sharma phác thảo phương pháp mà Deloitte sử dụng để bắt đầu quá trình cải tổ hoạt động này và xác định các khu vực mà quyền tự chủ có thể tạo ra doanh thu hữu hình: "Bước đầu tiên chúng tôi khuyên là bắt đầu bằng việc kiểm tra quyết định và quy trình. Chúng tôi yêu cầu các nhà lãnh đạo chọn một hoặc hai chuỗi giá trị trong đó kết quả bị cản trở bởi các quyết định không phải do các nhiệm vụ trong quy trình đó và lập sơ đồ cách đưa ra các quyết định đó ngày hôm nay. Chúng tôi đặt các câu hỏi như ai có dữ liệu, ai có thẩm quyền, điểm chuyển giao bị phá vỡ ở đâu, hành động nào là cần thiết và phán đoán đang được áp dụng ở đâu. “Việc đặt những câu hỏi này sẽ làm nổi bật quy trình công việc trong đó quyền tự chủ sẽ tạo ra giá trị kinh tế thực sự, đồng thời bộc lộ mọi lỗ hổng về dữ liệu và quản trị có thể khiến chương trình thí điểm bị chệch hướng. Từ đó, chúng tôi giúp các nhà lãnh đạo sắp xếp lại trình tự: thiết lập các lớp nền tảng với AI và kết cấu tác nhân, dữ liệu, đánh giá, nhận dạng tác nhân và các mẫu con người trong vòng lặp chống lại chuỗi giá trị đầu tiên đó, chứng minh rằng nó hoạt động và sau đó sử dụng nó làm mẫu để mở rộng quy mô.” Tích hợp cơ sở hạ tầng dữ liệu phù hợp và kiến trúc ngược dòng Một khi mục tiêu hoạt động bị cô lập, việc thực hiện công nghệ thường xuyên bị đình trệ do xung đột từ phía thượng nguồn. Các mô hình nền tảng cơ bản của các nhà cung cấp lớn đã phát triển đủ nhanh để xử lý các nhiệm vụ lập luận phức tạp, trở thành những mặt hàng có thể hoán đổi cho nhau. Điểm cản trở nằm ở việc kết nối các công cụ lý luận này với các kiến trúc dữ liệu cũ. Sharma nhận thấy rằng các rào cản kỹ thuật thực sự xuất hiện từ lâu trước khi lời nhắc tiếp cận mô hình ngôn ngữ lớn: "Dựa trên những gì chúng ta đang thấy, mô hình hiếm khi gặp phải nút thắt cổ chai, vì khả năng biên hiện đang nhanh chóng trở thành một mặt hàng. Khi các doanh nghiệp gặp khó khăn trong giai đoạn thiết kế là ngược dòng của mô hình. Họ chọn một trường hợp sử dụng trước khi lập bản đồ quy trình công việc cơ bản, dẫn đến việc tác nhân tự động hóa một quy trình đã bị hỏng hoặc được trang bị kém. “Mẫu thứ hai là dữ liệu: khách hàng có thể đánh giá thấp rằng các hệ thống tự trị cần dữ liệu cấp quyết định chứ không phải dữ liệu cấp báo cáo, nghĩa là các biện pháp kiểm soát dòng dõi và quyền truy cập mà hầu hết các cơ sở dữ liệu doanh nghiệp không được xây dựng để hỗ trợ.” Sự khác biệt quan trọng vì hầu hết các kho dữ liệu doanh nghiệp được xây dựng cho các nhà phân tích con người chứ không phải hệ thống tự trị. Dữ liệu cấp báo cáo – được tổng hợp theo chu kỳ hàng đêm hoặc hàng tuần, được cấu trúc để sử dụng trang tổng quan và loại bỏ dòng ghi lại cách tạo ra một giá trị – là đủ khi một người áp dụng phán đoán trước khi hành động theo nó. Một đại lý tự trị không có điểm dừng như vậy. Khi truy xuất giá hợp đồng hoặc mức tồn kho để thực hiện giao dịch, số liệu đó phải mang dấu thời gian đủ hiện tại để ràng buộc, nguồn gốc có thể truy nguyên và các biện pháp kiểm soát truy cập để xác nhận đại lý được phép đọc và hành động theo nó. Việc cung cấp dữ liệu cấp quyết định này bao gồm việc tích hợp các tác nhân tự trị với các kho sự kiện và cơ sở dữ liệu phù hợp được thiết kế để quản lý cả thông tin doanh nghiệp có cấu trúc và không cấu trúc. Khi một tác nhân truy xuất dữ liệu để thực hiện một nhiệm vụ, doanh nghiệp phải đảm bảo tính mới của nó. Việc dựa vào dữ liệu được xử lý hàng loạt cũ sẽ gây ra rủi ro cực lớn, có khả năng khiến hệ thống hoạt động theo các mức giá lỗi thời hoặc khung tuân thủ lỗi thời.