Cơn sốt AI đang đi chệch hướng: Tập trung giải quyết vấn đề thực tiễn là chìa khóa thành công
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang bùng nổ mạnh mẽ, nhưng không diễn ra như kỳ vọng. Các tổ chức đang chật vật biến đầu tư AI thành doanh thu bền vững. Các doanh nghiệp nhận thấy việc triển khai AI tạo sinh khó khăn hơn họ nghĩ. Các startup AI bị định giá quá cao trong khi người tiêu dùng đang mất dần sự quan tâm. Ngay cả McKinsey, sau khi dự báo lợi ích kinh tế từ AI lên tới 25,6 nghìn tỷ USD, giờ cũng thừa nhận rằng các công ty cần “cải tổ triệt để” để khai thác hết giá trị của công nghệ này.
Tuy nhiên, trước khi vội vàng tái cấu trúc tổ chức, các nhà lãnh đạo nên quay lại với những điều cơ bản. Với AI, cũng như mọi thứ khác, việc tạo ra giá trị bắt đầu từ sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường: Hiểu rõ nhu cầu bạn đang cố gắng đáp ứng và đảm bảo bạn đang sử dụng đúng công cụ cho nhiệm vụ đó.
Nếu bạn đang đóng đinh, búa là một công cụ tuyệt vời; nhưng nếu bạn đang làm bánh kếp, cái búa trở nên vô dụng, lộn xộn và phá hoại. Tuy nhiên, trong bối cảnh AI ngày nay, mọi thứ đều đang bị “đóng đinh”. Tại CES 2024, người tham dự đã được chiêm ngưỡng bàn chải đánh răng AI, vòng cổ chó AI, giày AI và thậm chí cả máng cho chim AI. Ngay cả con chuột máy tính của bạn giờ đây cũng có nút AI. Trong thế giới kinh doanh, 97% giám đốc điều hành cho biết họ kỳ vọng AI thế hệ mới sẽ gia tăng giá trị cho doanh nghiệp của họ, và 3/4 trong số đó đang chuyển giao các tương tác với khách hàng cho chatbot.
Việc vội vàng áp dụng AI vào mọi vấn đề có thể hình dung dẫn đến nhiều sản phẩm chỉ hữu ích một cách hạn chế, cùng với một số sản phẩm gây phản tác dụng. Ví dụ, một chatbot của chính phủ đã hướng dẫn sai các chủ doanh nghiệp ở New York sa thải những nhân viên phàn nàn về việc bị quấy rối. Trong khi đó, TurboTax và HR Block đã triển khai các chatbot đưa ra lời khuyên sai lệch tới một nửa số lần.
Vấn đề không phải là công cụ AI của chúng ta chưa đủ mạnh, hay tổ chức của chúng ta chưa đủ khả năng. Mà là chúng ta đang dùng búa để làm bánh kếp. Để nhận được giá trị thực sự từ AI, chúng ta cần bắt đầu bằng cách tập trung năng lượng vào các vấn đề chúng ta đang cố gắng giải quyết.
Ảo tưởng Furby
Không giống như các xu hướng công nghệ trong quá khứ, AI đặc biệt dễ gây đoản mạch cho các quy trình hiện có của doanh nghiệp để thiết lập sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường. Khi chúng ta sử dụng một công cụ như ChatGPT, thật dễ dàng để cảm thấy yên tâm bởi vẻ ngoài giống người của nó và cho rằng nó có khả năng hiểu nhu cầu của chúng ta như con người.
Điều này tương tự như cái mà chúng ta có thể gọi là ảo tưởng Furby. Khi những món đồ chơi biết nói này được tung ra thị trường vào đầu những năm 2000, nhiều người – bao gồm cả một số quan chức tình báo – cho rằng Furbys đang học hỏi từ người dùng của chúng. Trên thực tế, những món đồ chơi này chỉ đơn thuần là thực hiện những thay đổi hành vi được lập trình sẵn; bản năng nhân hóa Furbys của chúng ta đã khiến chúng ta đánh giá quá cao sự tinh vi của chúng.
Cũng giống như vậy, thật dễ dàng để gán nhầm trực giác và trí tưởng tượng cho các mô hình AI – và khi cảm thấy một công cụ AI hiểu mình, chúng ta dễ dàng bỏ qua nhiệm vụ khó khăn là diễn đạt rõ ràng mục tiêu và nhu cầu của mình. Các nhà khoa học máy tính đã và đang vật lộn với thách thức này, được gọi là “Vấn đề liên kết”, trong nhiều thập kỷ: Các mô hình AI càng trở nên tinh vi, thì việc đưa ra hướng dẫn đủ chính xác càng trở nên khó khăn hơn – và hậu quả tiềm ẩn của việc không làm như vậy càng lớn. (Hãy cẩn thận hướng dẫn một hệ thống AI đủ mạnh để tối đa hóa sản lượng dâu tây, và nó có thể biến thế giới thành một trang trại dâu tây khổng lồ.)
Bỏ qua rủi ro về ngày tận thế AI, Vấn đề liên kết khiến việc thiết lập sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường trở nên quan trọng hơn đối với các ứng dụng AI. Chúng ta cần chống lại cám dỗ muốn che giấu các chi tiết và cho rằng các mô hình sẽ tự tìm ra mọi thứ: Chỉ bằng cách nêu rõ nhu cầu của mình ngay từ đầu và tổ chức chặt chẽ các quy trình thiết kế và kỹ thuật xung quanh những nhu cầu đó, chúng ta mới có thể tạo ra các công cụ AI mang lại giá trị thực sự.
Quay lại những điều cơ bản
Vì các hệ thống AI không thể tự tìm ra con đường dẫn đến sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, nên chính chúng ta, với tư cách là nhà lãnh đạo và nhà công nghệ, phải đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Điều đó có nghĩa là tuân theo bốn bước chính – một số quen thuộc từ các lớp học Kinh doanh 101 và một số dành riêng cho những thách thức của phát triển AI.
Hiểu rõ vấn đề. Đây là nơi hầu hết các công ty mắc sai lầm, bởi vì họ bắt đầu từ tiền đề rằng vấn đề chính của họ là thiếu AI. Điều đó dẫn đến kết luận rằng “thêm AI” là một giải pháp đúng đắn – trong khi bỏ qua nhu cầu thực tế của người dùng cuối. Chỉ bằng cách nêu rõ vấn đề mà không đề cập đến AI, bạn mới có thể tìm ra liệu AI có phải là giải pháp hữu ích hay không, hoặc loại AI nào có thể phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
Xác định thành công của sản phẩm. Khám phá và xác định điều gì sẽ làm cho giải pháp của bạn hiệu quả là rất quan trọng khi làm việc với AI, bởi vì luôn có sự đánh đổi. Ví dụ, một câu hỏi có thể là nên ưu tiên sự lưu loát hay tính chính xác. Ví dụ, một công ty bảo hiểm tạo ra một công cụ tính toán bảo hiểm có thể không muốn có một chatbot thông thạo nhưng lại tính toán sai, trong khi một nhóm thiết kế sử dụng AI tạo sinh để động não có thể thích một công cụ sáng tạo hơn ngay cả khi đôi khi nó nói ra những điều vô nghĩa.
Chọn công nghệ của bạn. Khi bạn đã hiểu rõ mục tiêu của mình là gì, hãy làm việc với các kỹ sư, nhà thiết kế và các đối tác khác của bạn về cách đạt được mục tiêu đó. Bạn có thể cân nhắc các công cụ AI khác nhau, từ các mô hình AI tạo sinh đến các framework học máy (ML) và xác định dữ liệu bạn sẽ sử dụng, các quy định có liên quan và rủi ro về uy tín. Giải quyết những câu hỏi như vậy từ sớm trong quy trình là rất quan trọng: Tốt hơn hết là xây dựng với những ràng buộc trong tâm trí hơn là cố gắng giải quyết chúng sau khi bạn đã tung ra sản phẩm.
Kiểm tra (và kiểm tra lại) giải pháp của bạn. Bây giờ, và chỉ bây giờ, bạn mới có thể bắt đầu xây dựng sản phẩm của mình. Quá nhiều công ty vội vàng đến giai đoạn này, tạo ra các công cụ AI trước khi thực sự hiểu cách chúng sẽ được sử dụng. Chắc chắn, họ sẽ phải loay hoay tìm kiếm các vấn đề để giải quyết và vật lộn với các thách thức về kỹ thuật, thiết kế, pháp lý và các thách thức khác mà họ nên cân nhắc trước đó. Ưu tiên sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường ngay từ đầu sẽ tránh được những sai lầm như vậy và cho phép một quy trình lặp đi lặp lại hướng tới việc giải quyết các vấn đề thực sự và tạo ra giá trị thực.
Bởi vì AI có vẻ giống như phép thuật, nên người ta dễ cho rằng việc triển khai bất kỳ ứng dụng AI nào trong bất kỳ cài đặt nào sẽ tạo ra giá trị. Điều đó dẫn đến việc các tổ chức “đổi mới” bằng cách bắn ra hàng loạt mũi tên và vẽ vòng tròn xung quanh những vị trí mà chúng rơi xuống. Một số ít trong số những mũi tên đó thực sự sẽ rơi vào những vị trí hữu ích – nhưng phần lớn sẽ mang lại ít giá trị cho cả doanh nghiệp và người dùng cuối.
Để khai thác tiềm năng to lớn của AI, chúng ta cần vẽ các vòng tròn trước, sau đó dồn mọi nỗ lực để bắn trúng chúng. Đối với một số trường hợp sử dụng, điều đó có thể có nghĩa là phát triển các giải pháp không liên quan đến AI; ở những người khác, điều đó có thể có nghĩa là sử dụng các triển khai AI đơn giản hơn, nhỏ hơn hoặc ít hấp dẫn hơn.
Tuy nhiên, cho dù bạn đang xây dựng loại sản phẩm AI nào, thì một điều vẫn không thay đổi. Thiết lập sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường và tạo ra các công nghệ đáp ứng nhu cầu và mong muốn thực sự của khách hàng là cách duy nhất để thúc đẩy giá trị. Các công ty làm đúng điều này sẽ nổi lên là người chiến thắng trong kỷ nguyên AI.
Bài viết được đóng góp bởi Ellie Graeden – đối tác và nhà khoa học dữ liệu chính tại Luminos.Law và giáo sư nghiên cứu tại Viện Dữ liệu Khối lượng lớn Đại học Georgetown, và M. Alejandra Parra-Orlandoni – người sáng lập Spirare Tech.
