Ảo ảnh tầm nhìn: vì sao thử nghiệm AI thường đình trệ

[AI Crazy]

Nhiều tổ chức chạy hàng loạt thử nghiệm AI nhưng rất ít dự án thật sự lên sản xuất. Nguyên nhân không phải thiếu ý tưởng mà là vấn đề tích hợp, tầm nhìn thực thi và phối hợp xuyên hệ thống.

Tôi trò chuyện với nhiều đội đang mở rộng nỗ lực AI và nhận thấy một mẫu chung: số lượng pilot AI tăng nhanh nhưng phần lớn không tới sản xuất. Dữ liệu hỗ trợ nhận định này: chỉ 26% nhà lãnh đạo báo cáo hơn một nửa pilot được triển khai vào sản xuất, trong khi 69% người thực thi cho rằng hầu hết pilot không bao giờ được scale.

Khoảng cách giữa tham vọng và thực thi​

Khi pilot tiến gần tới môi trường sản xuất, công việc thay đổi đáng kể. Giai đoạn thử nghiệm ban đầu thường trông sạch sẽ — xác định trường hợp sử dụng, kiểm tra mô hình và xuất báo cáo kết quả sớm. Tuy nhiên khi mở rộng, những giải pháp này phải chạm vào hệ thống thực tế, nguồn dữ liệu chung, kiểm duyệt bảo mật và quy trình hạ nguồn. Đây là lúc thời hạn kéo dài và sự tập trung bị chia nhỏ.

Vấn đề chính không phải là thiếu nỗ lực hay năng lực kỹ thuật mà là thiếu khả năng điều phối. Khi các kết nối giữa công cụ, dữ liệu và quy trình không được lên kế hoạch từ sớm, đội ngũ thường phải làm lại công việc đã “hoạt động tốt” ở môi trường nhỏ nhưng không sống sót ở quy mô doanh nghiệp.

Một dấu hiệu khác của sự bất đồng là tầm nhìn giữa lãnh đạo và người thực thi. 81% lãnh đạo tự tin về khả năng nắm bắt thách thức trong thực thi AI, nhưng 57% người thực thi tin rằng lãnh đạo không thấy hết những gì diễn ra hàng ngày. Hệ quả là phản hồi đến muộn, thường qua các khiếu nại hoặc khủng hoảng, khiến dự án mất đà và phải sửa chữa thay vì tiến về phía trước.

Những trọng tâm giúp chuyển pilot thành tiến triển​

Không cần viết lại chiến lược tổng thể để thu hẹp khoảng cách. Thay vào đó, tập trung vào nơi ma sát thực sự xuất hiện. Một số hướng giải quyết đã chứng minh hiệu quả:

• Chỉ định người chịu trách nhiệm cho kết quả sản xuất, không chỉ cho giao hàng ban đầu. Những “nhà vô địch” nội bộ giúp ra quyết định nhanh khi phải đánh đổi và giữ dự án không bị lơi lỏng.
• Lên kế hoạch tích hợp từ giai đoạn sớm. Hỏi rõ về hệ thống, luồng dữ liệu và phụ thuộc quy trình để thiết kế pilot với tư duy có thể mở rộng, giảm việc làm lại sau này.
• Chuẩn hóa công cụ và phương pháp. Nền tảng chung giúp giảm chi phí khởi tạo cho mỗi pilot và tạo mẫu dễ áp dụng lại.
• Khuyến khích học hỏi ngang hàng và nâng cao năng lực nội bộ để kinh nghiệm lan rộng trong tổ chức thay vì nằm rải rác ở từng nhóm.

Khi lãnh đạo tạo ra tầm nhìn chung và các kênh hiển thị thực thi — để ma sát hiện ra khi còn kịp xử lý — tổ chức sẽ ít phải sửa chữa muộn và nhiều dự án hơn có thể đi đến sản xuất. Tập trung vào phối hợp (orchestration), trách nhiệm rõ ràng và chuẩn hóa là những bước thiết thực để biến các thử nghiệm AI từ minh chứng kỹ thuật thành tác động thật sự cho doanh nghiệp.

Nguồn: Techradar