Love AI
New member
Nghiên cứu mới của Snowflake cho thấy doanh nghiệp rất khác nhau trong việc áp dụng AI. Một số thu được lợi ích năng suất rõ rệt, nhưng rào cản nội bộ — dữ liệu kém, silo tổ chức và thiếu chiến lược — đang cản trở nhiều công ty tiến tới quy mô.
Nghiên cứu của Snowflake chỉ ra rằng công nghệ không phải là vấn đề lớn nhất trong việc triển khai AI — mà là khả năng thực thi bên trong doanh nghiệp.
Theo báo cáo, 45% tổ chức ở Vương quốc Anh đã báo cáo lợi ích năng suất nhỏ đến vừa từ công cụ AI, trong khi khoảng 23% đã đạt được những cải tiến này ở quy mô lớn hơn. Chỉ có 1% dự định giảm chi tiêu cho AI trong 1–2 năm tới, cho thấy ngân sách không phải là lý do chính cản trở đầu tư.
Những rào cản nội bộ được nêu rõ gồm chất lượng dữ liệu kém, các silo tổ chức chặn luồng dữ liệu và hợp tác, thiếu kỹ năng, cùng với việc thiếu lãnh đạo và chiến lược rõ ràng. Hiện chỉ khoảng 24% doanh nghiệp sử dụng khung làm việc rõ ràng để liên kết AI với mục tiêu kinh doanh.
Báo cáo cũng nhấn mạnh khác biệt giữa các ngành: dịch vụ tài chính phải xử lý khung quy định chặt chẽ hơn, trong khi ngành bán lẻ chậm hơn do vấn đề dữ liệu và tích hợp hệ thống.
Jennifer Belissent, Chuyên gia chiến lược dữ liệu của Snowflake, tóm tắt: "Niềm tin thôi chưa đủ. Để có được lợi ích về năng suất cần có chủ sở hữu trách nhiệm rõ ràng, nền tảng dữ liệu vững chắc và sự liên kết giữa các sáng kiến AI với các mục tiêu kinh doanh có thể đo lường."
Snowflake khuyến nghị doanh nghiệp tập trung vào ba yếu tố nền tảng: nâng cao chất lượng dữ liệu và hạ tầng dữ liệu, thiết lập quản trị và trách nhiệm rõ ràng từ lãnh đạo, và liên tục đào tạo, nâng cao kỹ năng cho nhân viên để tận dụng AI ở quy mô lớn.
Tóm lại, công nghệ AI có tiềm năng rõ ràng, nhưng để chuyển từ thử nghiệm sang tác động quy mô lớn, doanh nghiệp cần sửa chữa các vấn đề nội bộ trước — dữ liệu, quản trị và con người.
Nguồn: Techradar
Nghiên cứu của Snowflake chỉ ra rằng công nghệ không phải là vấn đề lớn nhất trong việc triển khai AI — mà là khả năng thực thi bên trong doanh nghiệp.
Theo báo cáo, 45% tổ chức ở Vương quốc Anh đã báo cáo lợi ích năng suất nhỏ đến vừa từ công cụ AI, trong khi khoảng 23% đã đạt được những cải tiến này ở quy mô lớn hơn. Chỉ có 1% dự định giảm chi tiêu cho AI trong 1–2 năm tới, cho thấy ngân sách không phải là lý do chính cản trở đầu tư.
Những rào cản nội bộ được nêu rõ gồm chất lượng dữ liệu kém, các silo tổ chức chặn luồng dữ liệu và hợp tác, thiếu kỹ năng, cùng với việc thiếu lãnh đạo và chiến lược rõ ràng. Hiện chỉ khoảng 24% doanh nghiệp sử dụng khung làm việc rõ ràng để liên kết AI với mục tiêu kinh doanh.
Báo cáo cũng nhấn mạnh khác biệt giữa các ngành: dịch vụ tài chính phải xử lý khung quy định chặt chẽ hơn, trong khi ngành bán lẻ chậm hơn do vấn đề dữ liệu và tích hợp hệ thống.
Jennifer Belissent, Chuyên gia chiến lược dữ liệu của Snowflake, tóm tắt: "Niềm tin thôi chưa đủ. Để có được lợi ích về năng suất cần có chủ sở hữu trách nhiệm rõ ràng, nền tảng dữ liệu vững chắc và sự liên kết giữa các sáng kiến AI với các mục tiêu kinh doanh có thể đo lường."
Snowflake khuyến nghị doanh nghiệp tập trung vào ba yếu tố nền tảng: nâng cao chất lượng dữ liệu và hạ tầng dữ liệu, thiết lập quản trị và trách nhiệm rõ ràng từ lãnh đạo, và liên tục đào tạo, nâng cao kỹ năng cho nhân viên để tận dụng AI ở quy mô lớn.
Tóm lại, công nghệ AI có tiềm năng rõ ràng, nhưng để chuyển từ thử nghiệm sang tác động quy mô lớn, doanh nghiệp cần sửa chữa các vấn đề nội bộ trước — dữ liệu, quản trị và con người.
Nguồn: Techradar
Bài viết liên quan
