Bài của Hoàng Vịnh

Gen AI đang cách mạng hóa hoạt động và mô hình kinh doanh của các tổ chức. Từ việc tạo ra các loại thuốc mới, vận hành quy trình tự động hóa thông minh đến việc nâng cao năng suất lao động, Gen AI mở ra vô vàn cơ hội đầy tiềm năng. Tuy nhiên, đi kèm với những lợi ích to lớn đó là những thách thức và rủi ro mới. Và dữ liệu chính là trung tâm của mọi thay đổi. Nếu không có dữ liệu chất lượng và phù hợp, cánh cửa dẫn đến thế giới mới đầy hứa hẹn này sẽ mãi đóng chặt.

Bài viết này tóm tắt báo cáo "Vạch ra con đường hướng tới doanh nghiệp vận hành bằng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo vào năm 2030" của McKinsey & Company1. Báo cáo phác thảo lộ trình giúp các tổ chức chuyển đổi thành doanh nghiệp định hướng dữ liệu và AI đến năm 2030.

Ảnh: E-digital Marketing/ Pinterest

Đến năm 2030, khái niệm "sự phổ biến của dữ liệu" sẽ trở nên quen thuộc với nhiều doanh nghiệp. Dữ liệu sẽ được tích hợp sâu rộng vào mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh, từ hệ thống đến quy trình, kênh giao tiếp và điểm ra quyết định.

Hãy cùng xem xét một số ví dụ cụ thể về cách công nghệ sẽ thay đổi việc thu thập và sử dụng dữ liệu trong tương lai:

Cảm biến lượng tử: Giúp thu thập dữ liệu chính xác và nhanh chóng hơn về hiệu suất sản phẩm.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Gen AI): Có thể tương tác với mô hình số của khách hàng để thử nghiệm và cá nhân hóa sản phẩm, dịch vụ.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Có khả năng phân tích dữ liệu sức khỏe cá nhân để tạo ra thuốc phù hợp riêng cho từng người.

Những công nghệ này sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và tạo ra các sản phẩm, dịch vụ tốt hơn.

Trong khi nhiều công ty đang sử dụng các công cụ AI tương tự, giá trị thực sự đến từ cách họ kết hợp và tích hợp dữ liệu và công nghệ. Một cuộc khảo sát gần đây của McKinsey cho thấy 65% số tổ chức đang sử dụng Gen AI thường xuyên trong ít nhất một chức năng kinh doanh.

Để tạo lợi thế cạnh tranh, các nhà lãnh đạo dữ liệu cần tập trung vào:

Tùy chỉnh mô hình AI: Sử dụng dữ liệu độc quyền của công ty để tạo ra các mô hình AI riêng biệt, phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.

Tích hợp toàn diện: Kết hợp dữ liệu, AI và các hệ thống hiện có để tạo ra các giải pháp độc đáo, khó bắt chước.

Ưu tiên sản phẩm dữ liệu chất lượng cao: Tập trung phát triển các sản phẩm và dịch vụ dựa trên dữ liệu có giá trị cao, đáp ứng nhu cầu thị trường và tạo lợi thế cạnh tranh.

Để vận hành doanh nghiệp hướng dữ liệu vào năm 2030, các nhà lãnh đạo dữ liệu cần xây dựng "con đường khả năng" - các thành phần công nghệ được phân cụm cho phép các khả năng có thể được sử dụng cho nhiều trường hợp sử dụng.

Cách phát triển "con đường khả năng" phụ thuộc vào các lựa chọn kiến trúc dữ liệu quan trọng:

Phương pháp tập trung: Tất cả dữ liệu được lưu trữ và quản lý tập trung trong một hệ thống duy nhất, giúp kiểm soát chặt chẽ và đồng nhất.

Phương pháp phân tán: Mỗi đơn vị kinh doanh quản lý dữ liệu riêng, tăng tính linh hoạt nhưng có thể gây khó khăn trong việc tích hợp.

Phương pháp liên kết: Kết hợp ưu điểm của cả hai phương pháp trên, cho phép quản lý dữ liệu linh hoạt nhưng vẫn đảm bảo tính nhất quán.

Gen AI đã mở ra tiềm năng của 90% dữ liệu phi cấu trúc (như video, hình ảnh, trò chuyện, email) mà trước đây chưa được khai thác hiệu quả. Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc đặt ra nhiều thách thức do tính chất ít nhất quán và khó chuẩn bị của nó.

Để tạo ra giá trị từ dữ liệu phi cấu trúc, các nhà lãnh đạo dữ liệu cần:

Phát triển khả năng xử lý dữ liệu mới: Tập trung vào các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và phân tích dữ liệu phi cấu trúc hiệu quả hơn.

Cải thiện mô hình AI liên tục: Thường xuyên đánh giá và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để đảm bảo độ chính xác và phù hợp với nhu cầu kinh doanh.

Xác định dữ liệu quan trọng: Tạo bản đồ dữ liệu phi cấu trúc, liên kết chúng với các mục tiêu kinh doanh chính để tập trung nguồn lực vào những dữ liệu có giá trị nhất.

Khả năng lãnh đạo sẽ đóng vai trò quyết định trong việc đạt được tầm nhìn về dữ liệu và AI vào năm 2030. Tuy nhiên, chỉ có một nửa số giám đốc dữ liệu và phân tích cảm thấy họ có thể thúc đẩy đổi mới bằng cách sử dụng dữ liệu. Ngay cả các công ty hoạt động hiệu quả cao cũng gặp khó khăn, với 70% báo cáo gặp trở ngại trong việc phát triển quy trình quản trị dữ liệu và tích hợp dữ liệu vào các mô hình AI.

Những thách thức này thường xuất phát từ trách nhiệm không rõ ràng, bộ kỹ năng hạn chế hoặc quản trị bị ngắt kết nối. Để khắc phục, cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà lãnh đạo dữ liệu và lãnh đạo doanh nghiệp, đảm bảo cân bằng giữa quản lý rủi ro và tạo ra giá trị.

Đến năm 2030, hồ sơ nhân sự của các tổ chức sẽ thay đổi đáng kể do Gen AI và tự động hóa. Các nhiệm vụ từ cơ bản đến phức tạp sẽ được AI đảm nhận, dẫn đến sự thay đổi trong nguồn nhân lực và sự xuất hiện của công việc mới.

Nhà lãnh đạo dữ liệu và AI cần xác định rõ các kỹ năng mới cần thiết. Một số sẽ được tích hợp vào vai trò hiện tại, số khác sẽ tạo ra vai trò mới như kỹ sư nhắc nhở và người quản lý đạo đức AI.

Sự thay đổi này đòi hỏi sự hợp tác giữa lãnh đạo dữ liệu và nhân sự để điều chỉnh cách tuyển dụng và đào tạo. Các chương trình học việc và học tập mô-đun sẽ trở nên cần thiết. Ngoài kỹ năng, văn hóa cũng quan trọng. Nhân viên Gen AI coi trọng sự tin cậy, hỗ trợ, lãnh đạo truyền cảm hứng, công việc có ý nghĩa và môi trường hòa nhập hơn cả tính linh hoạt.

Con đường dẫn đến doanh nghiệp hướng dữ liệu và AI vào năm 2030 đòi hỏi một tầm nhìn toàn diện và chiến lược. Từ việc tận dụng sự phổ biến của dữ liệu, tạo lợi thế cạnh tranh, xây dựng con đường khả năng, đến việc khai thác dữ liệu phi cấu trúc và phát triển khả năng lãnh đạo dữ liệu - mỗi yếu tố đều đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của doanh nghiệp trong kỷ nguyên số.

Bạn muốn nắm bắt xu hướng mới nhất và phân tích sâu sắc về thị trường công nghệ toàn cầu? Hãy theo dõi MPR để không bỏ lỡ những thông tin quý giá! Chia sẻ bài viết này sẽ giúp cộng đồng của bạn cập nhật những biến chuyển quan trọng trong lĩnh vực công nghệ toàn cầu.

MPR là giải pháp cung cấp báo cáo thị trường chuyên sâu toàn diện, giúp bạn đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.

Website: https://www.baocao.site

© MPR 2024 | Market and Product Research - Chìa khóa thành công cho doanh nghiệp thông minh!

1

McKinsey & Company 2024. Charting a path to the data- and AI-driven enterprise of 2030