Ứng Dụng AI Trong Doanh Nghiệp với 4 Bí Quyết Vượt Trội Từ Các Công Ty Dẫn Đầu

Một nghiên cứu mới của MIT và McKinsey cho thấy các khoản đầu tư vào AI trong lĩnh vực vận hành đang mang lại lợi nhuận nhanh hơn bao giờ hết, nhưng các tổ chức dẫn đầu đang ngày càng bỏ xa phần còn lại.

Kể từ khi OpenAI ra mắt ChatGPT vào tháng 11 năm 2022, thế giới đã chứng kiến sức mạnh của AI tạo sinh (gen AI). Các công ty đã nhanh chóng nhận ra tiềm năng giá trị khổng lồ ước tính từ 2.600 đến 4.400 tỷ USD mà công nghệ này mang lại. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI không hề dễ dàng, đặc biệt là trong lĩnh vực vận hành. Dù vậy, nghiên cứu của MIT và McKinsey đã tìm thấy bằng chứng rõ ràng: các công ty hàng đầu đang bắt đầu tạo ra giá trị thực sự bằng cách áp dụng một loạt các công nghệ AI vào sản xuất, các quy trình nội bộ và các chức năng vận hành khác.

Khoảng cách hiệu suất ngày càng nới rộng

Nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra rằng việc áp dụng AI không hề dễ dàng. Rất nhiều sáng kiến về AI đã không đáp ứng được kỳ vọng của ban quản lý. Điều này đã góp phần làm nới rộng khoảng cách giữa các công ty dẫn đầu và phần còn lại.

Trong nghiên cứu trước đây về AI trong vận hành, mức cải thiện hiệu suất mà các công ty dẫn đầu đạt được đã cao hơn 2,7 lần so với các công ty ở nửa dưới. Nghiên cứu mới nhất của chúng tôi cho thấy khoảng cách này đã tăng lên đến 3,8 lần. Dữ liệu được thu thập từ một cuộc khảo sát chi tiết với hơn 100 công ty và phỏng vấn chuyên sâu 15 công ty thuộc nhiều ngành nghề, từ bảo hiểm đến sản xuất thép.

Vậy điều gì đã giúp các công ty hàng đầu tạo nên sự khác biệt này? Nghiên cứu đã xác định bốn yếu tố then chốt:

• Sự bảo trợ từ cấp lãnh đạo.
• Một hệ sinh thái đối tác trưởng thành.
• Hợp tác liên phòng ban.
• Đầu tư vào dữ liệu.

1. Sự bảo trợ từ cấp lãnh đạo giúp các dự án đi đúng hướng

Trong nghiên cứu mới nhất, khó khăn trong việc định lượng lợi tức đầu tư (ROI) là rào cản lớn nhất đối với các dự án AI/ML. Tuy nhiên, các công ty thành công nhất lại có cách tiếp cận khác. Họ tin tưởng vào tiềm năng của công nghệ và nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ từ các giám đốc điều hành cấp cao.

Một câu chuyện điển hình là một công ty sản xuất công nghiệp đa quốc gia. Nỗ lực tự động hóa sản xuất bằng AI ban đầu của họ đã thất bại. Tuy nhiên, với sự tin tưởng và quyết tâm của giám đốc công nghệ (CTO), công ty đã quyết định tự phát triển mô hình AI nội bộ. Mặc dù phải mất ba năm rưỡi với khoản đầu tư R&D đáng kể, mô hình này đã thành công rực rỡ, chạy nhanh hơn và tiết kiệm hơn mười lần so với hệ thống cũ. Thành công này chỉ có được nhờ sự bảo trợ kiên định của CTO.

Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy, 77% các nhà lãnh đạo triển khai ML có sự lãnh đạo từ cấp C-suite. Đối với 44% trong số họ, các dự án số được CEO hoặc hội đồng quản trị bảo trợ, cao gấp đôi so với các công ty khác.

Các công ty dẫn đầu được hưởng lợi từ sự bảo trợ của ban điều hành

2. Hệ sinh thái đối tác đang trưởng thành

Các công ty dẫn đầu ngày càng tự tin vào năng lực nội bộ của mình. Tuy nhiên, họ vẫn sử dụng các mối quan hệ đối tác bên ngoài để phát triển các giải pháp ML. Đáng chú ý, bản chất của các mối quan hệ đối tác này đang thay đổi: sự hợp tác với các học viện và công ty khởi nghiệp giảm đi, trong khi sự phụ thuộc vào các công ty tư vấn, nhà cung cấp và đối tác ngành được duy trì. Điều này cho thấy thị trường đối tác AI đang trở nên trưởng thành và hướng tới những giải pháp thực tiễn.

Một ví dụ là một nhà sản xuất kim loại lớn đã hợp tác với một công ty AI để có một hệ thống cảnh báo giám sát hoạt động sản xuất. Hệ thống này giúp dự đoán các vấn đề tiềm ẩn với quy trình hoặc thiết bị, mang lại hiệu quả rõ rệt.

Một xu hướng khác là hợp tác liên ngành. Các nhà lãnh đạo học hỏi kinh nghiệm từ các ngành khác để áp dụng vào hoạt động của chính họ. Ví dụ, một công ty khai thác mỏ đã đến thăm các công ty dược phẩm để học hỏi cách họ sử dụng AI để lập bản đồ phân tử, sau đó áp dụng vào công việc lập bản đồ các hợp chất hóa học của mình.

3. Hợp tác liên phòng ban là chìa khóa

Một rào cản lớn khi triển khai AI là sự thiếu hợp tác giữa các phòng ban, đặc biệt là giữa công nghệ vận hành (OT) và công nghệ thông tin (IT). Các công ty dẫn đầu đã chứng minh rằng họ có thể quản lý hiệu quả các nhóm khác nhau này và gặt hái những lợi ích vượt trội.

Một cách tiếp cận phổ biến là tạo ra một Trung tâm xuất sắc (Center of Excellence - COE), một tổ chức nội bộ liên phòng ban với đủ số lượng nhân viên có kỹ năng khoa học dữ liệu. COE đảm bảo các dự án AI được triển khai hiệu quả và mang lại giá trị, đồng thời thiết lập các tiêu chuẩn chung và duy trì nguồn nhân tài.

Một cách tiếp cận khác là tạo ra các nhóm liên chức năng chuyên biệt gồm các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia vận hành và chuyên gia kỹ thuật trong một đơn vị kinh doanh. Dù theo mô hình nào, các công ty đều cố gắng kết nối kỹ năng khoa học dữ liệu với chuyên môn vận hành để thúc đẩy sự hiểu biết lẫn nhau.

4. Dữ liệu: Số lượng, chất lượng và khả năng tiếp cận

Cuối cùng, cách tiếp cận của một công ty đối với việc quản lý dữ liệu đã nổi lên như một yếu tố quyết định thành công. Sự khác biệt giữa các công ty dẫn đầu và phần còn lại không chỉ là việc thu thập dữ liệu, mà là việc quản lý và tính sẵn có của nó cho việc sử dụng chiến lược.

Các nhà lãnh đạo đầu tư vào các hệ thống và quy trình để đảm bảo dữ liệu chính xác, được định dạng tốt, ở mức độ chi tiết phù hợp và có sẵn trên toàn tổ chức. Ví dụ, một nhà sản xuất xi măng toàn cầu đã thực hiện một cuộc chuyển đổi số để không chỉ thu thập thêm dữ liệu mà còn đảm bảo dữ liệu đó chính xác và có thể hành động được. Bằng cách tích hợp hàng nghìn cảm biến, họ đã có thể dự đoán sự cố thiết bị, giảm thời gian ngừng hoạt động và kéo dài tuổi thọ của máy móc, mang lại lợi nhuận gấp năm lần khoản đầu tư số.

Chưa quá muộn để bắt kịp

Dù các công ty dẫn đầu vẫn vượt trội về hiệu suất (KPI), nhưng về mặt tài chính, thời gian hoàn vốn cho các dự án AI/học máy đã được cải thiện đáng kể cho tất cả các công ty.

Khi khoảng cách hiệu suất nới rộng, một số công ty sẽ bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua AI. Tuy nhiên, vẫn còn cơ hội để các công ty khác thay đổi và trở thành những người dẫn đầu. Thời gian hoàn vốn cho các dự án AI đang rút ngắn lại. Trong nghiên cứu trước đây, thời gian hoàn vốn cho các công ty dẫn đầu là 12-18 tháng, nhưng trong dữ liệu mới nhất, con số này đã giảm xuống còn 6-12 tháng cho cả hai nhóm.

Hơn nữa, sự phổ biến rộng rãi của các giải pháp có sẵn trên thị trường, các công cụ phân tích và các nhà cung cấp chuyên biệt đang làm giảm rào cản gia nhập. Một giám đốc điều hành lưu ý rằng giờ đây mọi người đều có thể sử dụng các công cụ ML để tự động hóa quy trình dữ liệu và xây dựng ứng dụng, thay vì chỉ có các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Nếu các công ty có thể đào tạo các nhà lãnh đạo kinh doanh sử dụng các công cụ này, họ có thể nhanh chóng bắt kịp và bứt phá trong cuộc đua AI.

Đọc thêm: AI đang thay đổi cuộc chơi sản xuất như thế nào? Góc nhìn từ các doanh nghiệp dẫn đầu toàn cầu