Love AI
New member
Việc áp dụng AI không còn là câu hỏi 'nên hay không' mà là 'làm sao để chứng minh giá trị'. Doanh nghiệp đang vật lộn giữa lợi ích từ tự động hóa và chi phí, rủi ro, cũng như việc đo lường lợi tức đầu tư (ROI).
Trong thực tế, nhiều tổ chức đã tích hợp công cụ AI vào quy trình và đạt được hiệu quả như tăng năng suất hay cải thiện kết quả kinh doanh. Tuy nhiên, thách thức mới nảy sinh là chứng minh giá trị thực tế của các quy trình được tăng cường bằng AI để biện minh cho các khoản đầu tư tiếp theo.
Các dự án AI thường khởi phát từ các đơn vị nghiệp vụ và phối hợp với IT để triển khai. Nhiều nơi vẫn thiếu thông tin cần thiết để đánh giá đúng các quyết định chi tiêu công nghệ, dẫn đến khoảng cách giữa chi phí gia tăng và ROI chưa rõ ràng — điều đang thay đổi các cuộc thảo luận tại hội đồng quản trị.
Việc mở rộng AI đòi hỏi những đánh đổi cẩn trọng: không chỉ cắt giảm ngân sách mà còn phải cân nhắc phân bổ lại nguồn lực mà không làm gián đoạn hoạt động lõi. Chìa khóa là tạo ra tính minh bạch: các tổ chức cần một hệ thống phân loại thống nhất và nguồn dữ liệu chung để đảm bảo các bộ phận như tài chính, IT và vận hành hiểu cùng một ngôn ngữ khi nói về chi phí và giá trị.
Tính toán ROI thường hoạt động rời rạc giữa các phòng ban, và nhiều tổ chức ngừng đánh giá ROI sau khi dự án đã bắt đầu, khiến khó theo dõi và hiện thực hóa giá trị đầy đủ từ đầu tư AI. Với khối lượng công việc của AI sinh tạo (generative AI) tiêu tốn nhiều năng lực tính toán và điện năng, dự báo chi phí chính xác đã là một thách thức lớn.
AI không còn là khoản đầu tư vốn một lần như trước. Dữ liệu từ Apptio cho thấy hơn 90% tổ chức kỳ vọng ngân sách công nghệ tăng, trong đó AI là một trong những yếu tố đẩy chi tiêu. Chi phí liên tục xuất hiện ở hạ tầng IT, năng lượng, nhân lực chuyên môn và quy trình vận hành — trong khi hội đồng quản trị vẫn hỏi những khoản chi này chuyển thành ROI như thế nào.
Các ứng dụng AI phục vụ nhiều chức năng như phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình, phát hiện gian lận và an ninh mạng. Để mở rộng những ứng dụng này, lãnh đạo cần phân biệt rõ chi phí cho việc huấn luyện mô hình nền tảng lớn với việc tích hợp dịch vụ bên thứ ba vào quy trình hiện có. Khung quản lý như Technology Business Management (TBM) có thể giúp liên kết chi tiêu IT trực tiếp với kết quả kinh doanh, phát hiện lãng phí và ưu tiên các dự án có giá trị cao.
Vấn đề lưu trữ và xử lý dữ liệu trở nên cấp bách khi mở rộng các dự án AI. Hội đồng ngày càng lo ngại về mất quyền sở hữu trí tuệ, tuân thủ quy định và rủi ro khi đưa dữ liệu nhạy cảm vào hệ thống bên thứ ba. Đám mây vẫn cần thiết để mở rộng, nhưng không phải mọi khối lượng công việc đều nên nằm trên đám mây. Nhiều công ty đang đưa một số quy trình về on-premises để tăng khả năng dự đoán, củng cố tuân thủ và kiểm soát chi phí lâu dài. Cách tiếp cận lai (hybrid) — cân bằng lợi thế của đám mây và kiểm soát tại chỗ — đang trở thành chuẩn mực.
AI đã và sẽ tiếp tục tồn tại lâu dài, nhưng thành công tùy thuộc vào việc đối xử với nó như một khoản đầu tư chiến lược: có kỷ luật, minh bạch và đo lường rõ ràng để đảm bảo chi phí tương xứng với giá trị đạt được.
Thách thức vận hành khi triển khai AI
Trong thực tế, nhiều tổ chức đã tích hợp công cụ AI vào quy trình và đạt được hiệu quả như tăng năng suất hay cải thiện kết quả kinh doanh. Tuy nhiên, thách thức mới nảy sinh là chứng minh giá trị thực tế của các quy trình được tăng cường bằng AI để biện minh cho các khoản đầu tư tiếp theo.
Các dự án AI thường khởi phát từ các đơn vị nghiệp vụ và phối hợp với IT để triển khai. Nhiều nơi vẫn thiếu thông tin cần thiết để đánh giá đúng các quyết định chi tiêu công nghệ, dẫn đến khoảng cách giữa chi phí gia tăng và ROI chưa rõ ràng — điều đang thay đổi các cuộc thảo luận tại hội đồng quản trị.
Việc mở rộng AI đòi hỏi những đánh đổi cẩn trọng: không chỉ cắt giảm ngân sách mà còn phải cân nhắc phân bổ lại nguồn lực mà không làm gián đoạn hoạt động lõi. Chìa khóa là tạo ra tính minh bạch: các tổ chức cần một hệ thống phân loại thống nhất và nguồn dữ liệu chung để đảm bảo các bộ phận như tài chính, IT và vận hành hiểu cùng một ngôn ngữ khi nói về chi phí và giá trị.
Tính toán ROI thường hoạt động rời rạc giữa các phòng ban, và nhiều tổ chức ngừng đánh giá ROI sau khi dự án đã bắt đầu, khiến khó theo dõi và hiện thực hóa giá trị đầy đủ từ đầu tư AI. Với khối lượng công việc của AI sinh tạo (generative AI) tiêu tốn nhiều năng lực tính toán và điện năng, dự báo chi phí chính xác đã là một thách thức lớn.
AI không còn là khoản đầu tư vốn một lần như trước. Dữ liệu từ Apptio cho thấy hơn 90% tổ chức kỳ vọng ngân sách công nghệ tăng, trong đó AI là một trong những yếu tố đẩy chi tiêu. Chi phí liên tục xuất hiện ở hạ tầng IT, năng lượng, nhân lực chuyên môn và quy trình vận hành — trong khi hội đồng quản trị vẫn hỏi những khoản chi này chuyển thành ROI như thế nào.
Các ứng dụng AI phục vụ nhiều chức năng như phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình, phát hiện gian lận và an ninh mạng. Để mở rộng những ứng dụng này, lãnh đạo cần phân biệt rõ chi phí cho việc huấn luyện mô hình nền tảng lớn với việc tích hợp dịch vụ bên thứ ba vào quy trình hiện có. Khung quản lý như Technology Business Management (TBM) có thể giúp liên kết chi tiêu IT trực tiếp với kết quả kinh doanh, phát hiện lãng phí và ưu tiên các dự án có giá trị cao.
Vấn đề lưu trữ và xử lý dữ liệu trở nên cấp bách khi mở rộng các dự án AI. Hội đồng ngày càng lo ngại về mất quyền sở hữu trí tuệ, tuân thủ quy định và rủi ro khi đưa dữ liệu nhạy cảm vào hệ thống bên thứ ba. Đám mây vẫn cần thiết để mở rộng, nhưng không phải mọi khối lượng công việc đều nên nằm trên đám mây. Nhiều công ty đang đưa một số quy trình về on-premises để tăng khả năng dự đoán, củng cố tuân thủ và kiểm soát chi phí lâu dài. Cách tiếp cận lai (hybrid) — cân bằng lợi thế của đám mây và kiểm soát tại chỗ — đang trở thành chuẩn mực.
- Ưu tiên tính minh bạch: Kiểm kê các khoản đầu tư, theo dõi hiệu suất dự án và tạo nguồn dữ liệu chung để mọi bên cùng đánh giá.
- Đo lường theo chỉ số kinh doanh: Chuyển các phép đo kỹ thuật sang metric kinh doanh rõ ràng (ví dụ doanh thu, tiết kiệm chi phí, thời gian xử lý) để tính ROI thực tế.
- Áp dụng khung quản trị chi tiêu: Dùng TBM hoặc khung tương tự để liên kết chi tiêu IT với kết quả kinh doanh, phát hiện lãng phí và ưu tiên dự án giá trị cao.
- Chiến lược dữ liệu và hạ tầng lai: Xác định dữ liệu nào cần on-premises, nào phù hợp đám mây; đảm bảo tuân thủ, bảo vệ IP và kiểm soát chi phí dài hạn.
AI đã và sẽ tiếp tục tồn tại lâu dài, nhưng thành công tùy thuộc vào việc đối xử với nó như một khoản đầu tư chiến lược: có kỷ luật, minh bạch và đo lường rõ ràng để đảm bảo chi phí tương xứng với giá trị đạt được.
Bài viết liên quan
