Làm thế nào các công ty có thể đạt được sự chuyển đổi AI? Sau khi nghiên cứu hàng trăm công ty, chúng tôi đã tìm ra câu trả lời

Nguồn: Shidao

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI‌ không giới hạn

**Đối với các doanh nghiệp Trung Quốc, sự cần thiết và cấp bách của trí tuệ kỹ thuật số là sự thật không thể chối cãi. **

Tuy nhiên, mỗi khi nói đến “chuyển đổi trí tuệ số” lại giống như “ngựa qua sông”. Hầu hết các công ty đều giống như những “ngựa con” háo hức qua sông, dù không giàu bằng “Lao Niu” (những công ty lớn, quy mô lớn và đủ vốn) nhưng vẫn hơn “sóc” (những công ty nhỏ có khả năng chống chịu rủi ro kém). ). Trong câu chuyện gốc, "ngựa con" có thể độc lập quyết định "có nên qua sông hay không". Tuy nhiên, trong thế giới thực, làn sóng cách mạng công nghiệp lần thứ 4 đang càn quét thế giới, nhiều công ty trên thế giới hiện nay đã bị đẩy vào dòng sông trí tuệ số. **

Muốn sinh tồn thì phải vượt sông.

Vì vậy, điều đặc biệt quan trọng đối với doanh nghiệp là “tìm ra những viên đá trong dòng sông trí tuệ số”. Điều này đòi hỏi kinh nghiệm của một người “vượt sông thành công”.

Một bài báo trên Harvard Business Review “Điều gì khiến một công ty thành công trong việc sử dụng AI? "Điều gì khiến một công ty thành công trong việc sử dụng AI?" đưa ra "Hướng dẫn vượt sông thành công".

Bài viết áp dụng nghiên cứu của McKinsey và Sáng kiến Vận hành và Sản xuất Máy thông minh (MIMO) của MIT, theo dõi tiến trình của 100 công ty (liên quan đến nhiều ngành công nghiệp khác nhau như ô tô và khai thác mỏ) trong công nghệ số hóa, phân tích dữ liệu và trí tuệ máy (MI). Dựa trên việc thực hiện mục tiêu, hành động và kết quả, có thể kết luận rằng các doanh nghiệp trí tuệ số hàng đầu có những điểm tương đồng nhất định ở 5 khía cạnh: quản trị, triển khai, đối tác, nhân sự và tính sẵn có của dữ liệu. **

Bài báo có hai tác giả, một là Vijay D'Silva, đối tác cao cấp của McKinsey & Company; người còn lại là Bruce Lawler, là giám đốc điều hành MIMO tại MIT. Tác giả chỉ ra rằng kết quả nghiên cứu của bài viết này có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho tất cả các doanh nghiệp chuyển đổi trí tuệ số. **

##01 Bốn loại hình doanh nghiệp trong thời kỳ chuyển đổi

Kết luận đầu tiên: Nếu muốn nổi bật giữa đám đông trong cuộc cạnh tranh trí tuệ số, các công ty hàng đầu phải xây dựng kế hoạch hợp tác tổng thể, không nên nghĩ đến việc đánh bại kẻ thù chỉ bằng một nước cờ. **

Bằng cách đánh giá 21 chỉ số hiệu suất trong 9 hạng mục, tác giả đã chia 100 công ty chuyển đổi trí tuệ số thành các nhà lãnh đạo, nhà lập kế hoạch, nhà điều hành và các công ty mới nổi.

Tốt nhất là “người lãnh đạo”, chiếm khoảng 15% mẫu. Họ đã đạt được những cải thiện rất đáng kể ở 20 trong số 21 chỉ số hiệu suất chính, xếp hạng trong top 25% ở tất cả 9 hạng mục hiệu suất. Loại hình doanh nghiệp này có thể chi tiền một cách khôn ngoan và là người hưởng lợi lớn nhất từ trí tuệ kỹ thuật số.

Loại thứ hai được gọi là "người lập kế hoạch" và chiếm khoảng 25% mẫu. Loại công ty này giỏi giao tiếp với mọi người và có kiến thức vững chắc về thực hiện dữ liệu. Tuy nhiên, nhiều công ty hiện không thu được lợi ích từ việc chuyển đổi. Một số công ty thậm chí còn đang loay hoay với “bẫy thí điểm” do McKinsey đề xuất vào năm 2018.

** Nhìn từ bên ngoài, “bẫy thí điểm” cũng là điểm đau đầu của nhiều công ty Trung Quốc trong quá trình chuyển đổi số và thông minh. **

Chuyển đổi quy mô lớn của doanh nghiệp là một quá trình tích lũy năng lực lâu dài và có hệ thống. Sau đó, khi thúc đẩy chuyển đổi, các công ty sẽ chọn một số thí điểm quy mô nhỏ để kiểm chứng các biện pháp thay đổi mới. Tuy nhiên, các trường hợp thí điểm này thường khó nhân rộng và mở rộng, khiến toàn bộ kế hoạch chuyển đổi khó đạt được tác động lan tỏa trên quy mô lớn.

**Trí tuệ số, bao gồm cả chuyển đổi số, thường kết thúc trong thất bại, nguyên nhân nằm ở việc thiếu kế hoạch tổng thể. **Ví dụ: các doanh nghiệp quá tập trung vào việc triển khai các trường hợp sử dụng đã chọn thay vì cách tiếp cận toàn diện để chuyển đổi. Theo khảo sát toàn cầu của McKinsey, chuyển đổi kỹ thuật số thành công không “chỉ là một dự án CNTT khác” mà là “chuyển đổi do doanh nghiệp dẫn đầu, tập trung vào ROI” được hỗ trợ bởi các lãnh đạo cấp cao (chẳng hạn như chủ tịch hội đồng quản trị, CxO, ủy ban điều hành).

Kết luận này tương tự như kết luận của bài viết này.

Thứ ba, người thi hành án chiếm khoảng 33% mẫu. Các công ty này hướng tới kết quả, thành thạo trong việc tận dụng nguồn kiến thức chuyên môn ngày càng tăng, làm việc với các đối tác và có thể nắm bắt cơ hội để phát triển và triển khai các giải pháp cụ thể. Mặc dù việc xây dựng cơ sở hạ tầng của họ ít hơn so với hai loại hình doanh nghiệp trên nhưng họ vẫn có thể đạt được kết quả đáng kể.

Tuy nhiên, điểm đau của những “người thực thi” vẫn nằm ở sự mâu thuẫn giữa bộ phận và tổng thể, những công ty như vậy khó có thể lồng ghép nỗ lực của các bên vào hiệu quả hoạt động của công ty và tạo thành một lực lượng chung.

Loại cuối cùng là “các công ty mới nổi”, chiếm khoảng 25% mẫu. Những doanh nghiệp này kém trưởng thành nhất và có lợi ích nhỏ nhất; nhiều doanh nghiệp chỉ mới bắt đầu. Nhiều “công ty mới nổi” gặp khó khăn trong việc tìm nơi đầu tư. Chỉ một số công ty có chiến lược, kỹ năng hoặc cơ sở hạ tầng có thể phát triển hơn nữa trí tuệ kỹ thuật số.

##02 Năm bí mật của doanh nghiệp thông minh

So với các công ty tầm thường, “người dẫn đầu” có thể đạt được kết quả gấp đôi các công ty khác trong thời gian chỉ bằng một nửa. Tại sao họ lại tốt như vậy?

Bài viết tóm tắt những gì những người chơi hàng đầu làm trong năm lĩnh vực chính.

Quản trị

Bài báo chỉ ra rằng đối với các “nhà lãnh đạo”, trí tuệ máy (MI) là ưu tiên chiến lược. Nhiều công ty cũng đã thành lập các trung tâm xuất sắc (CoE) chuyên dụng cho mục đích này.

Phải nói rằng, mặc dù nhiều công ty có nhận thức về chuyển đổi số nhưng họ cũng đã mua các công cụ tự động hóa như no-code, low-code, RPA để chuyển đổi số nhưng bị hạn chế bởi cơ cấu tổ chức phức tạp và dữ liệu giữa các nhóm. Ở những hòn đảo biệt lập, không thể đạt được sự hợp tác hiệu quả trong nội bộ doanh nghiệp, điều này gây khó khăn cho việc thúc đẩy dự án trí tuệ kỹ thuật số và một lượng lớn tài nguyên doanh nghiệp bị lãng phí.

Trung tâm Xuất sắc (CoE) được đề cập trong bài viết có thể tập hợp công nghệ, nhân tài, cơ sở vật chất và các nguồn lực khác để giám sát công ty thực hiện những điều đúng đắn nhằm đẩy nhanh các mục tiêu chuyển đổi của công ty. Nhiều công ty giới thiệu RPA cũng đã thành lập CoE. Ví dụ, Giám đốc Dongfeng Nissan CoE Chai Yicui từng giới thiệu rằng CoE của công ty đóng vai trò quan trọng trong bảy khía cạnh: định vị, chiến lược thăng tiến, hệ thống thăng tiến, động lực và quản trị, đào tạo, trao đổi thông tin, sự nghiêm túc và động lực. Ngoài ra, nhiều công ty tư vấn trong đó có PricewaterhouseCoopers và Deloitte cũng đã thành lập các CoE với các hướng kinh doanh khác nhau. Trong số đó, Ernst & Young và IBM đã công bố thành lập CoE dưới hình thức trung tâm ảo tập trung nhằm giúp các tổ chức tài chính sử dụng các giải pháp đám mây lai để tăng tốc chuyển đổi kỹ thuật số.

Ngoài ra, các tác giả chỉ ra rằng “các nhà lãnh đạo” thích một quy trình rõ ràng để đánh giá và triển khai các đổi mới kỹ thuật số, đồng thời họ cũng nhận ra rằng sự thay đổi là điều không thể tránh khỏi trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này. Kết quả là, hầu hết “người lãnh đạo” liên tục đánh giá và cải tiến quy trình của họ, trong khi “người điều hành” và “người lập kế hoạch” có xu hướng gặp khó khăn, điều này hạn chế khả năng mở rộng quy mô trường hợp sử dụng thành công của họ.

Triển khai

“Các nhà lãnh đạo” sẽ sử dụng trí tuệ máy (MI) càng rộng rãi càng tốt.

Mỗi “người dẫn đầu” trong nghiên cứu đều sử dụng trí thông minh máy (MI) trong các lĩnh vực như dự đoán, tối ưu hóa bảo trì, hậu cần và vận tải. So với ba loại hình công ty còn lại, “người đứng đầu” cũng có xu hướng áp dụng những phương pháp tiên tiến hơn.

Ví dụ, công ty dược phẩm sinh học Amgen đang nỗ lực phát triển một hệ thống kiểm tra trực quan đã được chứng minh bằng AI, giúp tăng tỷ lệ phát hiện hạt lên 70% và giảm cảnh báo sai tới 60%.

Tác giả đưa ra ví dụ ở đầu bài: Vistra, công ty sản xuất điện lớn nhất nước Mỹ. Để giữ cho các nhà máy hoạt động hiệu quả, công nhân liên tục theo dõi và điều chỉnh hàng trăm chỉ số khác nhau mà ngay cả những người vận hành lành nghề nhất cũng không thể đảm bảo độ chính xác. Sau đó, nhà máy đã lắp đặt một công cụ điều khiển bằng AI (bộ tối ưu hóa tốc độ nhiệt), cuối cùng đã tăng hiệu suất của nhà máy lên 1%. Nghe có vẻ không nhiều nhưng nó thực sự đã tiết kiệm được hàng triệu đô la và giảm lượng khí thải carbon.

Cộng sự

Quan hệ đối tác giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp thường xảy ra trong giới học thuật, các công ty khởi nghiệp, các nhà cung cấp công nghệ hiện có và các nhà tư vấn bên ngoài. Tuy nhiên, các “nhà lãnh đạo” lại thích thiết lập kết nối với các đối tác rộng hơn và chuyên sâu hơn để tối đa hóa tốc độ phát triển và hiệu quả học tập của bản thân.

Ví dụ, hai công ty hàng tiêu dùng Colgate-Palmolive và PepsiCo/Frito-Ray đã hợp tác với nhà cung cấp hệ thống Augury và triển khai các hệ thống chẩn đoán sức khỏe máy sử dụng trí tuệ nhân tạo trên dây chuyền sản xuất tương ứng của họ. lên đến tám ngày.

Công ty bán dẫn Analog Devices đã hợp tác với MIT để phát triển hệ thống kiểm soát chất lượng trí tuệ máy (MI) mới. Hệ thống có thể xác định quy trình và công cụ sản xuất nào có thể bị lỗi. Điều này có nghĩa là các kỹ sư của công ty chỉ cần xem lại 5% dữ liệu quy trình trước đó, giúp tiết kiệm đáng kể nhân lực.

Có thể thấy, các “người đứng đầu” dù rất có năng lực nhưng dường như lại biết cách thu hút năng lượng từ đối tác bên ngoài tốt hơn các công ty khác.

Nhân viên

Các “nhà lãnh đạo” sẽ không keo kiệt, họ sẽ tạo điều kiện cho càng nhiều nhân viên thành thạo các kỹ năng trí tuệ số càng tốt thay vì giao kiến thức chuyên môn cho một số ít chuyên gia dữ liệu.

Nghiên cứu cho thấy hơn một nửa số "nhà lãnh đạo" cung cấp đào tạo cơ bản về trí tuệ máy (MI) cho nhân viên tuyến đầu, so với chỉ 4% ở các công ty khác.

Ví dụ: các nhà hàng McDonald's sử dụng trí tuệ máy móc (MI) để dự đoán phản ứng của khách hàng và luồng khách hàng theo thời gian thực nhằm cải thiện một loạt nhiệm vụ vận hành.

Các chuyên gia dữ liệu trong Trung tâm xuất sắc doanh nghiệp (CoE) thử nghiệm và phát triển các phương pháp mới, sau đó đóng gói những phát triển này thành các công cụ dễ sử dụng cho nhân viên hiện trường. Với sự trợ giúp của hệ thống, nhân viên tại chỗ hiểu được tầm quan trọng của dữ liệu và phát triển khả năng xác định vấn đề, do đó họ cũng có thể đóng góp cho công ty.

Tính sẵn có của dữ liệu

Bài báo chỉ ra rằng tất cả các "nhà lãnh đạo" đều cho phép nhân viên tuyến đầu truy cập dữ liệu, trong khi chỉ có 62% công ty khác cho phép điều đó. Ngoài ra, “các nhà lãnh đạo” còn thu thập dữ liệu từ khách hàng và nhà cung cấp. Đổi lại, 89% Lãnh đạo chia sẻ dữ liệu của chính họ với khách hàng và nhà cung cấp.

Nhìn chung, việc dân chủ hóa dữ liệu này hoàn toàn trái ngược với các doanh nghiệp khác, nơi mà thông tin của “các nhà lãnh đạo” là quyền lực và được bảo vệ nghiêm ngặt.

Nền tảng của chuyển đổi số

Tóm lại, bài viết chỉ ra: Khi năm khía cạnh quản trị, triển khai, quan hệ đối tác, con người và dữ liệu được lồng ghép và tính đến nhau, quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp cũng sẽ trở nên hiệu quả. Tuy nhiên, trong trường hợp bình thường, các công ty cũng sẽ tổ chức một Trung tâm Xuất sắc (CoE) để điều phối 5 khía cạnh trên.

Mọi sự khởi đầu đều khó khăn. Tác giả cho rằng các doanh nghiệp quyết tâm chuyển đổi trước hết phải tiến hành đánh giá trung thực và toàn diện về trình độ trí tuệ số hiện tại của mình. Tại thời điểm này, doanh nghiệp có thể bắt đầu xây dựng một “kế hoạch chuyển đổi”. Ngay cả khi kế hoạch này còn sơ bộ, nó có thể phá bỏ những trở ngại có thể gặp phải trong quá trình chuyển đổi, chẳng hạn như nhân tài có tay nghề cao, khả năng đầu tư và cơ sở hạ tầng quan trọng; cách di chuyển dữ liệu từ các hệ thống cũ sang đám mây, v.v. Ngoài ra, tác giả tin rằng tốc độ chuyển đổi doanh nghiệp không nên quá nhỏ. Suy cho cùng, hầu hết các “nhà lãnh đạo” đều bắt đầu sử dụng dữ liệu và các công cụ đơn giản, nhưng khi trình độ của họ ngày càng nâng cao, họ sẽ chuyển sang sử dụng các công nghệ tiên tiến hơn.

03 Khoảng cách có thể mở rộng trong tương lai‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

Trí tuệ kỹ thuật số là sự tái cấu trúc của tất cả các ngành công nghiệp. Hiện tại, nhiều doanh nghiệp lớn trong nước không chỉ hoàn thành chuyển đổi thành công mà còn mở rộng kinh nghiệm chuyển đổi và công nghệ của mình đến mọi tầng lớp xã hội, không ngừng làm phong phú thêm các kịch bản ứng dụng cho việc tích hợp trí tuệ kỹ thuật số và công nghiệp.

Phải chăng điều này có nghĩa là những công ty chuyển đổi không thuận lợi sẽ bị thời thế đào thải?

Tác giả tin rằng câu trả lời không lạc quan. Các “nhà lãnh đạo” trong bài viết đã tăng chi tiêu cho trí tuệ kỹ thuật số từ 30% đến 60% và dự kiến sẽ tăng ngân sách từ 10% đến 15%, trong khi các công ty khác gần như ngừng tiến bộ. Điều này có nghĩa là khoảng cách giữa hai bên có thể sẽ ngày càng mở rộng trong tương lai.

Tuy nhiên, trí tuệ máy (MI) gần đây đã đạt được những tiến bộ đáng kể và các cơ hội chuyển đổi toàn diện chỉ mới bắt đầu xuất hiện. Chỉ những ai dũng cảm vượt thác ghềnh mới có thể chiêm ngưỡng được những điều kỳ diệu và phong cảnh ở đầu nguồn sông. Mặc dù xuất phát điểm của các doanh nghiệp có khác nhau nhưng con đường phát triển cũng khác nhau. **Nhưng ít nhất, ở đâu có “số đá trên sông trí tuệ”, chúng ta có những “thủ lĩnh” chỉ đường. **