Bài học từ thực tiễn: Khi ứng dụng AI vội vàng gây ra những “vỡ mộng” cho doanh nghiệp số

Sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang là xu hướng không thể phủ nhận trong thế giới số, nhưng thực tiễn vận hành cho thấy nhiều doanh nghiệp đang gặp phải những khó khăn đáng kể khi ứng dụng AI một cách vội vàng. Những vấn đề này bao gồm việc nhân viên mất thời gian xử lý lỗi kỹ thuật và bảo mật, cùng với nguy cơ rò rỉ bí mật thông tin.

Những hệ lụy từ việc triển khai AI thiếu kiểm soát

Nhiều công ty đang vật lộn với “mớ hỗn độn” do ứng dụng AI chưa ổn định. Tại các môi trường làm việc, người ta ghi nhận tình trạng “rác AI” tràn lan trong tài liệu hàng ngày. Các hệ thống AI được dùng để phân chia công việc và theo dõi hiệu suất tại các cửa hàng bán lẻ cũng gây ra nhiều rắc rối cho nhân viên.

• Các chatbot có thể áp đặt những tiêu chuẩn vô lý lên con người, mặc dù bản thân chúng mắc lỗi và hoạt động kém hiệu quả.
• AI đôi khi đưa ra lộ trình hoặc cảnh báo an toàn không thực tế, buộc nhân viên phải làm việc với cường độ cao bất khả thi.

Về mặt chuyên môn, các nguồn tin chỉ ra rằng AI rất giỏi trong việc đọc và trả lời câu hỏi nhưng lại thiếu khả năng phán đoán thay con người. Nó cũng gặp hạn chế trong việc ghi nhớ tương tác trước đó hoặc xây dựng mối quan hệ khách hàng sâu sắc.

Khoảng cách giữa tiềm năng công nghệ và hiệu quả thực tế

Mặc dù các doanh nghiệp đã đổ nguồn lực lớn vào AI, hiệu suất thực tế vẫn chưa được khẳng định rõ ràng. Một nghiên cứu cho thấy phần lớn lãnh đạo thừa nhận nỗ lực triển khai AI của họ chưa giúp tăng năng suất. Các sự cố liên quan đến tác nhân AI gây mất dữ liệu hoặc gián đoạn vận hành cũng là điều mà nhiều quản lý cấp cao từng trải qua.

Hơn nữa, một rào cản lớn khiến AI khó tạo ra đột phá lớn hơn chính là xu hướng cung cấp kết quả có vẻ thuyết phục nhưng thực chất lại chứa những điểm yếu khó phát hiện. Điều này dễ dẫn đến việc sai sót bị lan truyền khắp quy trình công việc.

Tái cân bằng giữa tốc độ và sự đào tạo chuyên sâu

Thay vì tổ chức các hội thảo trực tuyến mang tính “mỳ ăn liền”, xu hướng đang dịch chuyển sang mô hình đào tạo dài hạn, tập trung vào từng vị trí công việc cụ thể. Nhiều tập đoàn lớn đã bắt đầu siết chặt quy định sử dụng AI do số lượng mô hình mới và việc lạm dụng bừa bãi trở thành gánh nặng chi phí.

Các chuyên gia nhận định rằng, việc cố gắng đẩy nhanh một khâu bằng AI có thể không giải quyết được gốc rễ vấn đề mà chỉ làm tăng độ chậm trễ ở các công đoạn tiếp theo. Thay vào đó, việc tập trung đào tạo nhân viên như ghép cặp kỹ sư mới với đồng nghiệp giàu kinh nghiệm lại là phương pháp thực sự nâng cao năng suất.

Các chuyên gia khuyến cáo rằng, thay vì chạy đua tốc độ bằng cách vừa triển khai công nghệ vừa cắt giảm nhân lực, cần tiếp cận AI một cách chậm rãi và kỹ lưỡng hơn để tránh những sai lầm có thể phòng ngừa được.

Bối cảnh phát triển hạ tầng số

Trong bối cảnh các doanh nghiệp đang tìm kiếm giải pháp tăng trưởng bền vững, việc chú trọng vào năng lực cốt lõi và nguồn nhân lực chất lượng cao là yếu tố then chốt. Điều này càng làm nổi bật tầm quan trọng của việc xây dựng nền tảng công nghệ vững chắc song hành cùng chiến lược phát triển nguồn nhân lực.

Hình thành TỐI THIỂU 10 DOANH NGHIỆP CÔNG NGHỆ CHIẾN LƯỢC QUY MÔ LỚN đến năm 2030

Nguồn: VnExpress, Reuters, Business Insider, Forbes, Indeed, Đại học Pittsburgh, Guardian.

Nguồn thông tin: VnExpress. Bài viết được biên tập lại từ nguồn công khai.