Kiến tạo giá trị của AI gắn với bối cảnh doanh nghiệp

Trong một doanh nghiệp, nhiều nền tảng, hệ thống và công cụ AI có thể đang vận hành đồng thời—chẳng hạn như các nền tảng khách hàng ứng dụng AI, trợ lý hội thoại cùng các công cụ tự động hóa quy trình và luồng công việc. Mỗi công cụ đều tinh vi, tiên tiến và có tốc độ phản hồi nhanh. Tuy nhiên, khi đưa vào hoạt động thực tế, kết quả và hành động được tạo ra có thể sai lệch, gây nhầm lẫn hoặc thiếu sự hiểu biết thấu đáo về doanh nghiệp. Nhiều tổ chức đang rơi vào tình trạng này—và đây có thể là một trong những nguyên nhân then chốt khiến họ gặp khó khăn trong việc thu lại lợi nhuận từ các khoản đầu tư vào AI. TẢI BÁO CÁO Một khảo sát của MIT Technology Review Insights cho thấy, dù tất cả các tổ chức được khảo sát hiện nay đều đang sử dụng AI ở các mức độ khác nhau, nhưng chưa tới 1/5 trong số đó (16%) khai thác được giá trị mang tính chuyển đổi từ các đợt triển khai này. Tỷ lệ lớn nhất trong số những người được hỏi (40%) cho biết họ chỉ ghi nhận mức cải thiện khiêm tốn ở các nhiệm vụ hoặc bộ phận cụ thể; 21% báo cáo đạt được lợi ích đáng kể; trong khi 23% còn lại chỉ nhận thấy hiệu quả tối thiểu hoặc hoàn toàn không có. Phần lớn các doanh nghiệp hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm các trường hợp ứng dụng AI (chiếm 38% số người được hỏi) hoặc sử dụng AI để hỗ trợ công việc của nhân viên thông qua các công cụ như trợ lý ảo (co-pilots) hoặc trợ lý trò chuyện (35%). Chỉ có 12% doanh nghiệp đã đưa các tác tử AI (AI agents) vào quy trình vận hành thực tế và 3% cho biết đang sử dụng AI để thực hiện phần lớn khối lượng công việc trong các quy trình then chốt. Bà Prukalpa Sankar, đồng sáng lập Atlan, nhận định: “Đang tồn tại một khoảng cách lớn giữa năng lực của các mô hình và mức độ hữu ích thực tế của chúng trong các tổ chức. Xét trên mọi phương diện thực tiễn, trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) về cơ bản đã xuất hiện. Vấn đề chỉ là công nghệ này hiện vẫn chưa thực sự hữu ích tại phần lớn các doanh nghiệp”. Theo bà Sankar, mắt xích còn thiếu ở đây là ngữ cảnh, hay nói cách khác là mức độ thấu hiểu của AI đối với doanh nghiệp. Lớp ngữ cảnh (context layer) là hạ tầng kiến trúc đóng vai trò trung gian giữa hệ thống kinh doanh của tổ chức (chẳng hạn như hệ thống dữ liệu, hồ sơ ghi chép) và các nền tảng AI. Lớp này chuyển hóa tri thức doanh nghiệp thành ngữ cảnh có kiểm soát và tương thích với máy móc cho các tác tử hoặc mô hình AI, đồng thời hỗ trợ tích lũy tri thức. Bà Sankar nhấn mạnh: “Nếu không có lớp ngữ cảnh cho AI, điều đó giống như việc tuyển dụng một thực tập sinh thông minh nhất thế giới, nhưng lại bịt mắt họ và đưa vào vận hành trong tổ chức”. Tải báo cáo Nội dung này do Insights, bộ phận nội dung chuyên biệt của MIT Technology Review sản xuất, không thuộc ban biên tập của ấn phẩm. Tài liệu do con người nghiên cứu và biên soạn; các công cụ AI nếu có sử dụng chỉ giới hạn trong quy trình sản xuất dưới sự giám sát của con người.