Ứng Dụng AI Trong Doanh Nghiệp: Thách Thức Và Cơ Hội

Trong bài viết này, David Lapetina, VP – Engineering & Technology, Kyanon Digital sẽ giới thiệu đến bạn đọc những điểm thú vị của việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp, khám phá cả những thách thức và cơ hội mà nó mang lại. Bài viết tiết lộ những trở ngại mà các doanh nghiệp gặp phải trong việc tích hợp AI vào quy trình làm việc của họ và trang bị cho bạn những hiểu biết có giá trị để định hướng hành trình chuyển đổi này.

1. Các Khả Năng Của AI Cho Doanh Nghiệp

Sức mạnh của AI đang cách mạng hóa cách thức hoạt động của các doanh nghiệp. Kyanon Digital, công ty cung cấp dịch vụ công nghệ kỹ thuật số toàn diện, đặc biệt là các giải pháp AI, đi đầu trong quá trình chuyển đổi này có thể giúp các doanh nghiệp tận dụng AI để nâng cao hiệu quả, tăng năng suất và sự hài lòng của khách hàng.

Có ba lĩnh vực chuyên môn về AI của Kyanon Digital có thể mang lại lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp của bạn: Smart Retail, An toàn trong công trường xây dựng và Phân tích dữ liệu.

1.1. Smart Retail

Smart Retail đề cập đến việc tích hợp các công nghệ tiên tiến và giải pháp dựa trên dữ liệu trong một cửa hàng bán lẻ truyền thống, nhằm mục đích nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể cho khách hàng, tối ưu hóa hoạt động và cải thiện kết quả kinh doanh.

Các giải pháp Smart Retail giúp các nhà bán lẻ thích ứng với những kỳ vọng không ngừng thay đổi của người tiêu dùng, tạo ra trải nghiệm mua sắm liền mạch và duy trì tính cạnh tranh trong bối cảnh bán lẻ năng động ngày nay.

• Tương tác được cá nhân hóa: Smart Retail cho phép các nhà bán lẻ cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng của họ. Ngoài nền tảng E-commerce cơ bản, các thương hiệu có thể cung cấp các đơn đặt hàng tùy chỉnh hoặc đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng trước đây của người dùng. Thông báo hiện lên trong thời gian thực về sản phẩm mới có thể được gửi đến các thiết bị thông minh khi khách hàng vẫn đang ở trong cửa hàng, tạo ra trải nghiệm mua sắm tùy chỉnh ngay cả khi không có sự hiện diện trực tuyến.
• Quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả: Các công cụ trong Smart Retail giúp giảm lãng phí do tồn kho quá nhiều và trộm cắp. Họ tăng doanh thu trên mỗi mét vuông bằng cách cải thiện độ chính xác của hàng tồn kho và tối ưu hóa mức tồn kho. Bằng cách theo dõi vị trí hàng tồn kho, độ an toàn được nâng cao và ít mặt hàng chưa được sử dụng hơn trong kho.
• Giảm lãng phí: Triển khai các giải pháp Smart Retail giúp giảm thiểu lãng phí bằng cách hợp lý hóa các quy trình, giảm lượng hàng tồn kho dư thừa và tăng cường quản lý hàng tồn kho. Điều này dẫn đến tiết kiệm chi phí và nở ra cách tiếp cận bán lẻ bền vững hơn.
• Tối ưu hóa thời gian của nhân viên: Công nghệ Smart Retail tự động hóa các công việc thường ngày, cho phép nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị gia tăng hơn. Ví dụ: hệ thống thanh toán tự động và công cụ quản lý hàng tồn kho giúp giải phóng thời gian cho các tương tác cá nhân hóa của khách hàng.

1.2. An Toàn Trong Công Trường Xây Dựng

AI là đồng minh đắc lực trong việc tạo ra các công trường xây dựng an toàn hơn, cải thiện sức khỏe của người lao động và ngăn ngừa tai nạn. Việc áp dụng AI có thể dẫn đến một ngành xây dựng hiệu quả và an toàn hơn.

Những ứng dụng của AI trong An toàn Xây dựng:

• Thị giác máy tính: Camera hỗ trợ AI tăng cường khả năng hiển thị tại chỗ và phát hiện sự không tuân thủ. Họ có thể xác định các vi phạm an toàn, nhân viên trái phép và các mối nguy hiểm tiềm ẩn.
• Giảm lỗi do con người gây ra: Khoảng 90% tai nạn xây dựng là do lỗi của con người. AI giúp giảm thiểu những lỗi này bằng cách tự động hóa các quy trình và đưa ra cảnh báo theo thời gian thực.
• Phân tích dự đoán: Thuật toán AI phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán các tai nạn có thể xảy ra. Bằng cách xác định các mô hình, các công ty xây dựng có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa để tránh sự cố lặp lại.
• Thiết bị đeo trên người: Việc kết hợp AI vào thiết bị đeo trên người (chẳng hạn như mũ bảo hiểm hoặc áo khoác thông minh) cho phép theo dõi thời gian thực các dấu hiệu quan trọng, mức độ mệt mỏi và khả năng tiếp xúc với các điều kiện nguy hiểm của người lao động.
• BIM (Building Information Modeling) được AI hỗ trợ: Lập bản đồ các khu vực nguy hiểm và trực quan hóa các rủi ro an toàn bằng mô hình BIM giúp cải thiện việc lập kế hoạch và ra quyết định.

1.3. Phân Tích Dữ Liệu

Ứng dụng AI để phân tích dữ liệu là một lĩnh vực có sự kết hợp mạnh mẽ giữa các công nghệ AI và Machine Learning so với các quy trình phân tích dữ liệu truyền thống. Điều này tăng cường phân tích dữ liệu bằng cách tự động hóa các tác vụ, khám phá các mẫu ẩn và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu.

Tại Kyanon Digital, đội ngũ các chuyên gia cung cấp các dịch vụ Dữ liệu và Phân tích, bao gồm:

• Data Governance: Trao quyền cho trí thông minh dữ liệu bằng các biện pháp thực tiễn mạnh mẽ và quy trình hiệu quả trong ngành, để tạo ra các chiến lược thủ công dựa trên dữ liệu và tập trung vào dữ liệu.
• Data Engineering: Một cách tiếp cận toàn diện về kỹ thuật dữ liệu và quản lý dữ liệu thử nghiệm của doanh nghiệp, bao gồm tất cả các trình điều khiển kỹ thuật cần thiết để tận dụng tối đa tài nguyên dữ liệu doanh nghiệp của bạn.
• BI & Visualization: Trình bày dữ liệu bằng hình ảnh thông minh và thực tế để giúp bạn đưa ra các quyết định sáng suốt và tiên phong cho doanh nghiệp của mình.
• Customer Analytics: Nhận biết hành trình và giá trị trọn đời của khách hàng, đồng thời triển khai các giải pháp phân tích nâng cao để tinh chỉnh các ưu đãi và cải tiến các sáng kiến tiếp thị.
• Competitive Intelligence Analytics: Bỏ xa các đối thủ cạnh tranh của bạn bằng cách sử dụng những insight có thể áp dụng về ngành và tinh chỉnh các nỗ lực tiếp thị và dịch vụ tiêu dùng của bạn.

2. Các Thử Thách Khi Ứng Dụng AI Trong Doanh Nghiệp

Mặc dù lợi ích tiềm năng của AI là không thể phủ nhận nhưng các doanh nghiệp vẫn phải đối mặt với một số rào cản khi tích hợp nó vào quá trình vận hành của mình. Sau đây là những thách thức chính mà doanh nghiệp có thể đối mặt.

2.1. Chi Phí Lưu Trữ Mô Hình AI

Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình deep learning, đòi hỏi sức mạnh xử lý đáng kể để huấn luyện và chạy. Điều này có nghĩa là phí lưu trữ đám mây rất lớn. Các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí bao gồm:

• Chi phí ban đầu: Việc triển khai các giải pháp AI thường đòi hỏi đầu tư ban đầu đáng kể. Điều này bao gồm các chi phí liên quan đến cơ sở hạ tầng, phần cứng, giấy phép phần mềm và nhân sự có tay nghề cao.
• Chi phí dịch vụ đám mây: Nhiều doanh nghiệp chọn lưu trữ các mô hình AI của họ trên nền tảng đám mây. Mặc dù điều này mang lại khả năng mở rộng và tính linh hoạt nhưng nó cũng liên quan đến chi phí liên tục dựa trên việc sử dụng và phân bổ nguồn lực.
• Bảo trì: Việc bảo trì, cập nhật và giám sát thường xuyên các mô hình AI góp phần tăng chi phí vận hành. Việc đảm bảo hiệu suất và bảo mật tối ưu đòi hỏi nỗ lực liên tục.
• Lưu trữ và xử lý dữ liệu: Việc lưu trữ các tập dữ liệu lớn và xử lý chúng để đào tạo và suy luận có thể tốn kém, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhiều chiều hoặc các ứng dụng thời gian thực.

2.2. Chi Phí Xây Dựng Mô Hình AI

Chi phí xây dựng mô hình AI có thể thay đổi đáng kể dựa trên một số yếu tố. Hãy cùng khám phá những cân nhắc chính này.

• Chi phí phát triển: Chi phí phát triển cho mô hình AI chủ yếu liên quan đến việc thiết kế và xây dựng hệ thống. Sự phức tạp của ứng dụng AI, nhóm công nghệ được chọn và thời gian phát triển đều góp phần vào tổng chi phí.
• Chi phí liên quan đến dữ liệu: Dữ liệu rất quan trọng đối với các mô hình AI. Việc thu thập, làm sạch và quản lý dữ liệu có thể tốn kém.
• Chi phí cơ sở hạ tầng: Thiết lập và duy trì cơ sở hạ tầng cần thiết là một chi phí đáng kể khác. Chi phí hạ tầng bao gồm: Phần cứng, Phần mềm, Server Hosting
• Bảo trì liên tục: Việc bảo trì, cập nhật và giám sát thường xuyên góp phần làm tăng chi phí dài hạn. Việc đảm bảo hiệu suất và bảo mật tối ưu đòi hỏi nỗ lực liên tục.

2.3. Nhân Sự Thiếu Kỹ Năng

Một trong những thách thức lớn trong việc áp dụng AI vào kinh doanh là nhân sự của doanh nghiệp thiếu kỹ năng về AI. Bất kể ngành nào, việc hiểu được sự phức tạp của AI là rất quan trọng. Bên cạnh đó, nhân viên có thể lo sợ mất việc do doanh nghiệp bắt đầu áp dụng AI ngày càng nhiều. Các tổ chức nên thúc đẩy văn hóa hợp tác và giao tiếp, nhấn mạnh rằng AI nâng cao năng lực của con người và cung cấp hỗ trợ, cũng như nêu bật những lợi ích của AI để cải thiện việc áp dụng và tạo ra sự hỗ trợ.

Hãy nhớ rằng, việc giải quyết vấn đề thiếu hụt kỹ năng của nhân sự là điều quan trọng để tích hợp AI cho doanh nghiệp thành công. Các tổ chức phải đầu tư vào đào tạo, nuôi dưỡng văn hóa hỗ trợ và nhận ra những thế mạnh độc đáo của cả con người và AI.

2.4. Các Quy Định Không Nghiêm Ngặt

Việc tuân thủ các bối cảnh pháp lý để áp dụng AI trong kinh doanh đặt ra một số thách thức, đặc biệt là khi đối mặt với tình trạng các quy định không được quản lý chặt chẽ hoàn toàn. Hãy cùng khám phá những thách thức sau.

• Sự phức tạp của các quy định: Công nghệ AI thường hoạt động trong bối cảnh pháp lý và quy định phức tạp. Việc giải quyết những vấn đề phức tạp này có thể gây khó khăn cho các doanh nghiệp, đặc biệt là khi triển khai AI trên nhiều khu vực.
• Các quy định phát triển nhanh chóng: Môi trường pháp lý xung quanh AI liên tục phát triển khi các nhà hoạch định chính sách phải vật lộn với các tác động về mặt đạo đức, xã hội và kinh tế của việc triển khai AI.
• Sự không chắc chắn trong cách diễn giải quy định: Ngay cả khi các quy định được đưa ra, vẫn có thể có sự không chắc chắn về cách chúng được áp dụng cho các ứng dụng AI cụ thể. Sự mơ hồ trong ngôn ngữ quy định và sự khác biệt trong cách giải thích có thể dẫn đến sự nhầm lẫn và cách tiếp cận tuân thủ khác nhau giữa các doanh nghiệp.
• Sự khác biệt quốc tế: Các doanh nghiệp hoạt động trên toàn cầu không chỉ phải tuân thủ các quy định của nước sở tại mà còn của các quốc gia nơi họ hoạt động. Việc thu hẹp khoảng cách giữa các khung pháp lý khác nhau và đảm bảo tuân thủ xuyên biên giới sẽ tạo thêm một lớp phức tạp khác.
• Lo ngại rủi ro: Sự không chắc chắn xung quanh các quy định có thể khiến các doanh nghiệp ngại rủi ro hơn khi áp dụng công nghệ AI. Đối mặt với những rủi ro pháp lý và danh tiếng tiềm ẩn, một số công ty có thể lựa chọn trì hoãn hoặc thu hẹp quy mô các sáng kiến AI của mình cho đến khi giải quyết được sự mơ hồ về quy định.

2.5. Rủi Ro Với Bảo Mật Dữ Liệu

Các doanh nghiệp đang chạy đua đầu tư ngày càng nhiều vào AI vì tiềm năng cách mạng hóa mọi thứ từ tiếp thị đến sản xuất của nó. Nhưng việc vội vàng nắm bắt xu hướng AI đi kèm với một rủi ro lớn: bảo mật dữ liệu. Dưới đây là những phân tích về cách việc áp dụng AI có thể gây nguy hiểm cho bảo mật dữ liệu.

• Tiết lộ thông tin nhạy cảm: Hệ thống AI thường thu thập lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm thông tin cá nhân như tên, địa chỉ và thậm chí cả thông tin tài chính. Nếu không được bảo mật đúng cách, dữ liệu này có thể bị lộ do vi phạm, dẫn đến hành vi trộm cắp danh tính và các tác hại khác.
• Các mô hình AI không rõ ràng: Nhiều mô hình AI rất phức tạp và khó hiểu, ngay cả đối với người tạo ra chúng. Hiệu ứng “hộp đen” này khiến việc giải thích AI đưa ra quyết định trở nên khó khăn, gây lo ngại về sự thiên vị và phân biệt đối xử.
• Chia sẻ dữ liệu và quyền truy cập của bên thứ ba: Các doanh nghiệp thường chia sẻ dữ liệu với các nhà cung cấp bên thứ ba để đào tạo và duy trì các mô hình AI. Điều này làm tăng nguy cơ dữ liệu có thể bị lạm dụng hoặc rơi vào tay kẻ xấu.
• Lưu giữ và xóa dữ liệu: Hiểu rõ thời gian lưu trữ dữ liệu và thời điểm xóa dữ liệu một cách an toàn là rất quan trọng. Các doanh nghiệp cần có chính sách rõ ràng để tránh vi phạm các quy định về bảo mật dữ liệu.
• Suy luận thông tin nhạy cảm: Ngay cả khi bạn không trực tiếp cung cấp dữ liệu nhạy cảm vào AI, AI vẫn có thể suy luận dữ liệu đó từ thông tin khác. Ví dụ: AI phân tích thói quen mua hàng có thể đoán được thu nhập hoặc tình trạng sức khỏe của ai đó.

2.6. Giáo Dục Người Dùng Để Hiểu Giới Hạn Của Sản Phẩm Và Các Trường Hợp Sử Dụng AI

Một trong những thách thức chính trong việc áp dụng AI cho doanh nghiệp là giáo dục người dùng về những hạn chế của AI. Mặc dù AI mang lại tiềm năng to lớn nhưng điều quan trọng là người dùng phải hiểu được ranh giới của nó để đảm bảo triển khai AI có trách nhiệm và hiệu quả. Đây là những vấn đề có thể xảy ra khi người dùng không hiểu rõ về AI.

• Kỳ vọng không thực tế: Nếu người dùng tin rằng AI là hoàn hảo, họ có thể dựa vào kết quả đầu ra của nó một cách mù quáng, có khả năng bỏ sót sai sót hoặc sai lệch. Điều này có thể dẫn đến việc đưa ra quyết định kém và ảnh hưởng tiêu cực về niềm tin vào công nghệ.
• Lạm dụng các công cụ AI: Nếu không hiểu giới hạn của khả năng AI, người dùng có thể thử thực hiện các tác vụ mà AI không được thiết kế. Điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác và bỏ lỡ cơ hội.
• Chống lại sự thay đổi: Người dùng e ngại về AI do thiếu hiểu biết có thể phản đối việc áp dụng nó, cản trở lợi ích tiềm năng cho doanh nghiệp.

3. Nắm Bắt Sức Mạnh Từ Cuộc Cách Mạng AI

Việc áp dụng AI tạo ra một mê cung phức tạp cho các doanh nghiệp, chứa đầy những thách thức khó khăn và những cơ hội đầy hứa hẹn. Mặc dù tiềm năng tăng cường hiệu quả, đổi mới và lợi nhuận là không thể phủ nhận, nhưng các rủi ro về bảo mật dữ liệu, khắc phục các hạn chế của người dùng và đảm bảo triển khai có trách nhiệm đòi hỏi phải được xem xét cẩn thận.

Tuy nhiên, bằng cách tiếp cận những thách thức này với trọng tâm chiến lược là bảo mật dữ liệu, giáo dục người dùng có cái nhìn đúng đắn về AI và cam kết thực hành đạo đức AI, các doanh nghiệp có thể khai thác sức mạnh của AI để mở ra kỷ nguyên mới về lợi thế cạnh tranh. Những lựa chọn của doanh nghiệp chính là chìa khóa mở ra tương lai phía trước của AI.

Bằng cách nắm bắt cả những thách thức và cơ hội, các doanh nghiệp có thể thúc đẩy một tương lai nơi AI phát huy sự khéo léo của con người, tạo ra một thế giới thịnh vượng và năng suất hơn. Kyanon Digital là công ty cung cấp các dịch vụ công nghệ kỹ thuật số toàn diện, giúp thúc đẩy sự phát triển kinh doanh của doanh nghiệp bạn bằng dữ liệu. Sứ mệnh của Kyanon Digital là thu hẹp khoảng cách giữa những nghiên cứu và thực tiễn trong doanh nghiệp, đưa lý thuyết nghiên cứu vào các vấn đề kinh doanh thực tế.

Hãy liên hệ với Kyanon Digital để được tư vấn thêm từ các chuyên gia Dữ liệu và AI.