Lãnh đạo học từ chuyển đổi đám mây để ứng dụng AI

[Phi Vũ]

Các giám đốc điều hành cần rút ra bài học từ cuộc cách mạng đám mây khi triển khai trí tuệ nhân tạo. Những lỗi phổ biến trước đây — từ chi phí leo thang đến thiếu quản trị — có thể tái diễn nếu không chuẩn bị kỹ.

Tổng quan​

Chuyển đổi lên đám mây thay đổi cách tổ chức triển khai và vận hành công nghệ, mang lại khả năng mở rộng, giảm chi phí đầu tư ban đầu và tăng tốc thử nghiệm. Khi bước vào kỷ nguyên AI, lãnh đạo cần đối chiếu kinh nghiệm đó để tránh lặp lại sai sót và tận dụng cơ hội mới trên phương diện kinh doanh.

Những mối quan tâm chính​

• Đảm bảo sự ủng hộ của các bên liên quan (stakeholders).
• Quản lý thay đổi theo chiều dọc và chiều ngang, bao gồm đào tạo lại và định nghĩa vai trò mới.
• Tránh bị cuốn vào cơn sốt truyền thông khi kỳ vọng vượt xa thực tế.
• Ngăn chặn ràng buộc với nhà cung cấp (vendor/platform lock-in) làm giảm tính linh hoạt sau này.
• Xây dựng kỹ năng và quan hệ đối tác cần thiết bên ngoài tổ chức.
• Quản lý nhà cung cấp mới với cấu trúc giá và cách làm việc khác biệt.
• Tái thiết kế quy trình kinh doanh để tận dụng thay đổi công nghệ, xem AI như cơ hội toàn diện chứ không phải viên đạn bạc.

Không sao nếu không biết mọi thứ​

Cả đám mây lẫn AI đều tiến nhanh và thay đổi liên tục. Lãnh đạo cần chấp nhận rằng không thể biết hết mọi chi tiết ngay lập tức và nên áp dụng chiến lược từng bước, thường xuyên điều chỉnh lộ trình dựa trên kết quả thực tế và thông tin mới.

Chi phí có thể tăng trước khi giảm​

Kinh nghiệm với đám mây cho thấy các chương trình lớn có thể dẫn tới "bill shock" khi không dự đoán đúng mức tiêu thụ. Đầu tư vào AI cũng vậy: một vài dự án thất bại và chi phí tính toán cao là khả năng có thể xảy ra, nhưng đây thường là chi phí ngắn hạn để đổi lấy khả năng đổi mới, tự động hóa và phân tích lâu dài.

Ưu thế đi trước không phải lúc nào cũng tốt nhất​

Có áp lực xã hội và ngành để là người đi đầu, nhưng nhiều tổ chức lại thu lợi khi chờ đợi, học từ lỗi của người đi trước và tận dụng "second-mover advantage". Xác định vị thế ngành, năng lực nội bộ và mức chịu rủi ro để chọn tốc độ phù hợp, nhưng luôn sẵn sàng hành động nhanh khi cơ hội rõ rệt.

Bảo mật và quản trị cần được thiết kế lại​

Nhiều tổ chức đánh giá thấp tác động của đám mây lên quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ. Với AI, rủi ro tương tự — cấu hình sai, bề mặt tấn công mở rộng, vấn đề dữ liệu huấn luyện — đòi hỏi cơ chế bảo mật, kiểm soát truy cập, giám sát và khung quản trị dữ liệu chặt chẽ ngay từ đầu.

Lời khuyên thực tiễn cho lãnh đạo​

• Chuẩn bị kế hoạch truyền thông và thu hút sự ủng hộ của các bên liên quan.
• Đầu tư đào tạo và tái định nghĩa vai trò để nhân lực theo kịp thay đổi.
• Tránh quyết định theo phong trào — đánh giá bằng thí nghiệm nhỏ, đo lường kết quả trước khi mở rộng.
• Thiết kế kiến trúc tránh lock-in, ưu tiên chuẩn mở và khả năng di chuyển dữ liệu/model.
• Tìm đối tác chiến lược để bù đắp thiếu hụt kỹ năng nội bộ.
• Chuẩn hóa chính sách bảo mật, kiểm toán và tuân thủ cho dữ liệu và mô hình AI.
• Xem AI như một thay đổi toàn diện: đồng bộ công nghệ, quy trình và con người để tối đa hóa lợi ích kinh doanh.

Kết lại, AI có thể mang lại lợi thế cạnh tranh lớn nếu lãnh đạo biết học hỏi từ quá khứ, chuẩn bị cho rủi ro ngắn hạn và thiết kế chiến lược toàn diện cho con người, quy trình và công nghệ.

Nguồn: Techradar