BÁO CÁO AI IN ACTION: BÍ QUYẾT THÀNH CÔNG CỦA CÁC AI LEADERS

Báo cáo AI in Action của IBM 2024 mang đến cái nhìn toàn diện về cách các doanh nghiệp hàng đầu tận dụng trí tuệ nhân tạo để đạt được tăng trưởng vượt bậc. Với các số liệu ấn tượng và chiến lược chi tiết, báo cáo không chỉ phân tích sự khác biệt giữa doanh nghiệp AI Leaders và AI Learners mà còn đưa ra lộ trình cụ thể để áp dụng AI thành công. Hãy cùng tìm hiểu bí quyết này trong bài viết dưới đây của AI FIRST. 

1. Tổng quan về Báo cáo AI in Action của IBM

IBM (International Business Machines Corporation) là một trong những tập đoàn công nghệ lâu đời và lớn nhất thế giới, có trụ sở chính tại Armonk, New York, Mỹ. 

Với nền tảng vững chắc trong nghiên cứu và phát triển, IBM đã tạo ra những bước đột phá công nghệ quan trọng. Báo cáo AI in Action của IBM chính là kết quả từ những dữ liệu đáng tin cậy được thu thập từ hàng ngàn tổ chức toàn cầu, mang lại cái nhìn toàn diện và chiến lược cho các doanh nghiệp muốn tận dụng AI để bứt phá.

Báo cáo AI in Action của IBM năm 2024 là tài liệu chuyên sâu giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả và bền vững. Khảo sát được thực hiện trên 2.000 tổ chức toàn cầu, tập trung làm nổi bật khác biệt giữa AI Leaders và AI Learners.

Theo báo cáo của IBM: AI Leaders và AI Learners đại diện cho những doanh nghiệp sau: 

• AI Leaders: Những doanh nghiệp dẫn đầu (chiếm 15%) đã tận dụng AI thành công để đạt mức tăng trưởng vượt trội.
• AI Learners: Các doanh nghiệp đang trong giai đoạn học cách ứng dụng AI một cách hiệu quả.

Báo cáo của IBM không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự thành công của các doanh nghiệp AI Leaders còn đề xuất lộ trình cụ thể để doanh nghiệp chuyển đổi từ nhóm Learners sang nhóm Leaders.

2. Những con số ấn tượng trong báo cáo AI in Action của IBM

Các tổ chức AI Leaders không chỉ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện hiệu suất mà còn tích hợp nó vào chiến lược cốt lõi. Điều này giúp họ đạt được những kết quả vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh. Dưới đây là những con số tượng cho thấy thành công của các doanh nghiệp dẫn đầu về AI:

2.1. Hiệu quả tăng trưởng vượt trội từ AI

Báo cáo AI in Action của năm 2024 đã nêu bật những con số ấn tượng sau: 

• 2/3 các doanh nghiệp AI Leaders khẳng định rằng AI đã giúp họ đạt mức tăng trưởng doanh thu trên 25%. 
• 37% các doanh nghiệp ứng dụng AI ghi nhận mức tăng lợi nhuận từ 25-50% nhờ các sáng kiến AI. 

Điều này xuất phát từ việc ứng dụng AI trong kinh doanh để tự động hóa quy trình, giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu suất. AI cũng đóng vai trò quan trọng trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng lâu dài. Ngoài ra, AI cung cấp thông tin dự đoán chính xác, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược nhanh chóng và hiệu quả.

2.2. Các lĩnh vực được ứng dụng AI phổ biến nhất

Theo báo cáo AI in Action của IBM, có 4 lĩnh vực mà các doanh nghiệp AI Leaders tập trung nhiều nhất, đó là:

1 - Trải nghiệm khách hàng (Customer Experience)
AI được sử dụng để cá nhân hóa dịch vụ, dựa trên phân tích hành vi và sở thích của khách hàng.Các doanh nghiệp ứng dụng AI chăm sóc khách hàng đã cải thiện đáng kể mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Những gợi ý sản phẩm chính xác, thông điệp phù hợp và dịch vụ hỗ trợ nhanh chóng là kết quả điển hình từ việc tích hợp AI vào trải nghiệm khách hàng.

2 - Vận hành IT (IT Operations)
AI giúp tối ưu hóa hệ thống IT thông qua việc tự động phát hiện và xử lý các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng gây ra sự cố. Điều này không chỉ giảm thời gian chết mà còn tăng cường độ ổn định của hệ thống, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và đảm bảo hoạt động liên tục. AI cũng hỗ trợ tối ưu hóa hiệu suất hệ thống, giúp các tổ chức vận hành hiệu quả hơn.

3 - Trợ lý ảo (Virtual Assistants)
Các doanh nghiệp sử dụng trợ lý ảo để tự động hóa giao tiếp nội bộ và với khách hàng. Các công cụ AI chatbot có thể xử lý các yêu cầu đơn giản, giải phóng nhân viên để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn. Việc này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn cải thiện tốc độ và chất lượng phản hồi, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng.

4 - An ninh mạng (Cybersecurity)
AI đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ dữ liệu và hệ thống. Với khả năng phát hiện mối đe dọa trong thời gian thực, AI tự động phân tích và xử lý các lỗ hổng, giảm nguy cơ tấn công mạng. Điều này không chỉ tăng cường an ninh mà còn giúp doanh nghiệp nhanh chóng ứng phó với các mối đe dọa, đảm bảo an toàn dữ liệu.

2.3. Sự khác biệt giữa AI Leaders và AI Learners

Từ những con số trên, báo cáo AI in Action của IBM đã chỉ ra những điểm khác biệt nổi bật giữa các doanh nghiệp AI Leaders và AI Learners:

1 - Mức độ sáng tạo trong ứng dụng AI
Các doanh nghiệp AI Learners thường dựa vào các giải pháp công nghệ sẵn có và áp dụng theo những kịch bản được định trước. Họ thường sử dụng những công cụ đóng gói sẵn (off-the-shelf) mà không tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. 

Ngược lại, AI Leaders tự phát triển các giải pháp đổi mới sáng tạo, được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế và khả năng nội bộ. Điều này giúp các AI Leaders tạo ra những ứng dụng AI phù hợp và hiệu quả hơn, mang lại giá trị dài hạn.

2 - Tư duy chiến lược
Các doanh nghiệp AI Learners thường thiếu một chiến lược rõ ràng khi ứng dụng AI, dẫn đến việc triển khai rời rạc, chỉ tập trung vào những kết quả ngắn hạn. 

Trong khi đó, 85% AI Leaders luôn xây dựng lộ trình AI bài bản, dựa trên phân tích thực tế và mục tiêu dài hạn. Thay vì chạy theo xu hướng, họ ưu tiên các lĩnh vực chiến lược có tác động lớn nhất đến tăng trưởng và hiệu quả hoạt động, đảm bảo AI trở thành một phần cốt lõi trong chiến lược phát triển tổng thể.

3 - Đồng thuận từ lãnh đạo cấp cao (C-suite)
Một sự khác biệt lớn khác giữa AI Leaders và AI Learners là sự tham gia của lãnh đạo cấp cao. Các AI Learners thường gặp khó khăn trong việc đảm bảo sự đồng thuận giữa các phòng ban hoặc lãnh đạo cấp cao, dẫn đến sự thiếu nhất quán trong cách triển khai AI. 

Ngược lại, AI Leaders coi sự đồng thuận từ C-suite là yếu tố then chốt. Lãnh đạo cấp cao không chỉ hỗ trợ về nguồn lực mà còn định hướng và thúc đẩy toàn bộ tổ chức tiến tới mục tiêu chung.

3. Bí quyết vươn mình trở thành AI Leaders

Dưới đây là những bí quyết giúp các doanh nghiệp đang trong giai đoạn ứng dụng AI nhanh chóng chuyển đổi từ nhóm Learners sang nhóm Leaders.

3.1. Xây dựng lộ trình AI rõ ràng

Yếu tố tiên quyết để trở thành những doanh nghiệp AI dẫn đầu là phải có một lộ trình ứng dụng AI rõ ràng. Báo cáo AI in Action 2024 của IBM chỉ ra rằng, một  lộ trình ứng dụng AI vào doanh nghiệp phải dựa trên 4 trụ cột chính:

1 - Chiến lược: Tầm nhìn dài hạn và sự đầu tư trọng điểm

Một lộ trình AI hiệu quả bắt đầu bằng một chiến lược rõ ràng, được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế và mục tiêu dài hạn của doanh nghiệp. AI Leaders không áp dụng AI một cách tự phát mà tập trung đầu tư vào các lĩnh vực mang lại giá trị cao nhất, như tăng trưởng doanh thu, cải thiện hiệu quả vận hành hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Điểm mấu chốt trong chiến lược của AI Leaders là sự đồng thuận từ lãnh đạo cấp cao. Theo báo cáo của IBM, 72% AI Leaders khẳng định rằng các lãnh đạo cấp cao của họ hoàn toàn đồng lòng với bộ phận IT trong việc xác định các bước cần thiết để đạt được sự trưởng thành về AI. Sự hợp tác này không chỉ giúp đảm bảo định hướng đúng đắn mà còn tăng cường tính hiệu quả trong việc phân bổ nguồn lực và triển khai.

2 - Công cụ: Nền tảng kỹ thuật và cơ sở hạ tầng linh hoạt

Công cụ và hạ tầng công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai và mở rộng các giải pháp AI. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng các công cụ được sử dụng không chỉ hiện đại mà còn phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
Đội ngũ kỹ thuật với chuyên môn cao là yếu tố cốt lõi để vận hành và tối ưu hóa các công cụ này. Đồng thời, cơ sở hạ tầng phải đủ linh hoạt để mở rộng khi quy mô dự án tăng lên. 

3 - Quản lý dữ liệu: Truy cập dễ dàng và tuân thủ bảo mật

Dữ liệu là nền tảng để AI hoạt động, vì vậy việc quản lý dữ liệu hiệu quả là yếu tố then chốt. Để trở thành AI Leaders, các doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu với khả năng truy cập liền mạch, giúp loại bỏ các silo dữ liệu và tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa các bộ phận. Doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ tiên tiến như data fabrics và hybrid clouds để quản lý và khai thác dữ liệu hiệu quả.
Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu không chỉ được bảo vệ an toàn mà còn được sử dụng một cách minh bạch và có trách nhiệm. Một hệ thống quản lý dữ liệu tốt giúp AI đưa ra các dự đoán chính xác hơn, từ đó hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả.

4 - Ứng dụng: Đáp ứng nhu cầu thực tế và dễ dàng đo lường

Để vươn mình trở thành AI Leaders thành công, doanh nghiệp cần thiết kế các giải pháp AI để giải quyết những vấn đề cụ thể và mang lại giá trị thực tế. Các ứng dụng AI có thể trải dài từ tối ưu hóa quy trình nội bộ, cải thiện chuỗi cung ứng, đến cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

3.2. Sự hoàn hảo sẽ cản trở tiến độ phát triển

Thay vì chờ đợi một giải pháp hoàn hảo, doanh nghiệp cần tập trung triển khai các dự án AI nhanh chóng và cải tiến theo từng giai đoạn. Cách tiếp cận này giúp họ nhanh chóng đạt được những kết quả đáng kể như tối ưu hóa quy trình làm việc hoặc triển khai các công cụ dự đoán hiệu quả. 

Bằng việc khởi động sớm, doanh nghiệp có thể học hỏi từ thực tiễn, chỉnh sửa và cải thiện hệ thống dựa trên phản hồi thực tế. Điều này không chỉ mang lại kết quả nhanh chóng mà còn đảm bảo tính linh hoạt trong dài hạn.

3.3. Tùy chỉnh là yếu tố then chốt

Các AI Leaders nhận ra rằng các giải pháp AI sẵn có (off-the-shelf) thường không đáp ứng đầy đủ nhu cầu đặc thù của doanh nghiệp. Vì vậy, họ tập trung phát triển và tinh chỉnh các mô hình AI dựa trên dữ liệu nội bộ để đảm bảo tính phù hợp và hiệu quả tối ưu. Đây cũng là bài học quý báu mà các doanh nghiệp AI Learner cần học hỏi và áp dụng. 

Ví dụ, trong ngành tài chính, AI được tùy chỉnh để bảo mật giao dịch nhạy cảm, phát hiện gian lận và quản lý rủi ro với độ chính xác cao. Điều này không chỉ mang lại giá trị riêng biệt mà còn giúp doanh nghiệp tạo dựng lợi thế cạnh tranh bền vững.

3.4. Hợp tác thúc đẩy thành công

AI Leaders không ngại hợp tác với các đối tác bên thứ ba để nâng cao chuyên môn và mở rộng quy mô triển khai. Hợp tác này giúp doanh nghiệp tiếp cận những công nghệ tiên tiến, đảm bảo dữ liệu được bảo mật và đáp ứng các yêu cầu pháp lý. 

Trong lĩnh vực sản xuất, hợp tác với các đối tác AI đã giúp nhiều doanh nghiệp triển khai hệ thống bảo trì dự đoán, từ đó giảm thiểu thời gian chết và nâng cao hiệu suất vận hành. Đây là minh chứng rõ ràng cho thấy sức mạnh của sự cộng tác trong việc tối ưu hóa hoạt động và thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng.

3.5. Con người là nhân tố cốt lõi trong chiến lược AI

Báo cáo AI in Action của IBM cũng nhấn mạnh rằng, mặc dù công nghệ là điều kiện tiên quyết, nhưng yếu tố con người mới là nền tảng của thành công trong chiến lược AI. Thành công của doanh nghiệp không chỉ dựa vào công nghệ tiên tiến mà đến từ khả năng của nhà lãnh đạo. 

Một nhà lãnh đạo xuất sắc phải là người có tầm nhìn xa trông rộng, truyền cảm hứng giúp đội ngũ của họ không ngại thử nghiệm những sáng kiến mới, học hỏi từ sai lầm và thích nghi nhanh chóng với các thay đổi. Điều này tạo ra văn hóa đổi mới và khuyến khích sự phát triển liên tục, đưa AI từ một công cụ bổ sung trở thành yếu tố trung tâm trong chiến lược kinh doanh. 

Báo cáo AI in Action của IBM đã chỉ ra rằng sự thành công của AI không chỉ phụ thuộc vào công nghệ tiên tiến mà còn dựa vào yếu tố con người và chiến lược rõ ràng. Với việc xây dựng lộ trình AI đúng đắn, tận dụng dữ liệu hiệu quả, và sự hợp tác chiến lược, các doanh nghiệp có thể chuyển đổi từ AI Learners thành AI Leaders. Đây chính là chìa khóa để thúc đẩy tăng trưởng bền vững và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thời đại số.