Trí tuệ nhân tạo: Phần 2

Nối tiếp phần 1, phần 2 của tài liệu "AI trong cuộc cách mạng công nghệ 4.0" tiếp tục trình bày các nội dung chính sau: Tái xây dựng luồng công việc; Thiết kế lại công việc; AI trong bộ máy quản lý cao cấp; Quản lý rủi ro AI;... Mời các bạn cùng tham khảo để nắm nội dung chi tiết
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Trí tuệ nhân tạo: Phần 2PHẦN 3CÔNG CỤ12Tái xây dựng luồng công việcGiữa cuộc cách mạng IT, các doanh nghiệp đã đặt ra câu hỏi: “Chúng ta nên ápdụng máy tính vào doanh nghiệp như thế nào?” Với một số người, câu trả lờirất đơn giản: “Tìm nơi mà chúng ta thực hiện nhiều sự tính toán và thay thếcon người bởi máy tính; chúng tốt hơn; nhanh hơn và giá thành rẻ hơn.” Vớinhững doanh nghiệp khác, điều này ít rõ ràng hơn. Tuy nhiên, họ đã thửnghiệm. Nhưng kết quả của những thử nghiệm đó cần thời gian để thực hiện.Robert Solow, một chuyên gia kinh tế đạt giải Nobel, than thở rằng, “Bạn cóthể nhìn thấy thời đại máy tính ở khắp mọi nơi trừ năng suất thông kê sốliệu.”1Từ thử thách này dẫn đến một phong trào kinh doanh thú vị gọi là “tái cấutrúc”. Vào năm 1993, Michael Hammer và James Champy đã lập luận trongcuốn sách Reengineering the Corporation (tạm dịch: Tái xây dựng các tậpđoàn) của họ rằng, để sử dụng công nghệ đa năng mới – máy tính – cácdoanh nghiệp cần phải xem lại các quy trình của họ và vạch ra mục tiêu họmuốn đạt được. Các doanh nghiệp sau đó cần nghiên cứu luồng công việc củahọ và xác định những công việc nào cần thực hiện để đạt được mục tiêu vàchỉ khi đó mới xem xét liệu máy tính có đóng vai trò gì trong những côngviệc này không.Một trong những ví dụ yêu thích của Hammer và Champy là sự tiến thoáilưỡng nan mà Ford phải đối mặt vào những năm 1980, không phải với việcsản xuất xe mà với việc trả tiền cho nhân viên.2 Ở chi nhánh Bắc Hoa Kỳ, tàikhoản cần thanh toán tại các bộ phận lên đến 500 nhân viên, và Ford hy vọngrằng việc đầu tư vào máy tính có thể giảm con số này tới 20%. Mục tiêu chỉcó 400 người ở các bộ phận đó là không thực tế; vì đối thủ cạnh tranh củaFord - Mazda chỉ có năm người trong số tài khoản cần thanh toán.Để đạt được hiệu suất cao hơn, những người quản lý ở Ford đã xem xét lạiquy trình giao dịch. Giữa thời gian đơn hàng giao dịch được viết và thực sựđược phát hành để mua cái gì đó, có rất nhiều nhân viên xử lý đơn. Nếu chỉmột trong số những người này tốn nhiều thời gian để làm việc, thì toàn bộ hệthống sẽ bị trì trệ. Giả sử, nếu chỉ một lượng nhỏ đơn hàng có vấn đề, thì đasố thời gian của người đó sẽ dành vào việc giải quyết chúng. Điều đó khiếnmỗi đơn hàng được giải quyết với tốc độ rất chậm.Việc này chứa đựng tiềm năng để sử dụng máy tính hiệu quả. Không nhữngmáy tính có thể giảm thiểu sự kết hợp không phù hợp, làm chậm trễ hệ thống,mà nó còn có thể phân loại những trường hợp khó với những trường hợp dễhơn và đảm bảo những trường hợp dễ hơn được xử lý với tốc độ hợp lý. Mộtkhi hệ thống mới hoạt động, bộ phận số tài khoản cần thanh toán của Fordgiảm đến 75%, toàn bộ quy trình trở nên nhanh hơn và chính xác hơn mộtcách đáng kể.Không phải trường hợp tái cấu trúc nào cũng liên quan đến việc giảm sốlượng đầu người, cho dù nhiều người nghĩ về nó đầu tiên.3 Tổng quát hơn, sựtái cấu trúc có thể cải thiện chất lượng dịch vụ. Một ví dụ khác, MutualBenefit Life, một công ty bảo hiểm nhân thọ lớn, nhận ra rằng trong khi xử lýnhững ứng dụng, 19 người ở năm bộ phận thực hiện 30 bước khác nhau. Nếubạn dùng một ứng dụng đặc thù vào quá trình đó, bạn có thể hoàn thành nóchỉ trong một ngày. Nhưng thay vào đó, ứng dụng này sẽ mất từ 5 đến 25ngày. Vì sao? Thời gian vận chuyển. Tệ hơn là, nhiều sự thiếu hiệu quả khácchồng chất lên bởi vì họ có thể quá tập trung vào một mục tiêu chậm. Một lầnnữa, hệ thống cơ sở dữ liệu chung của một hệ thống máy tính doanh nghiệpcải thiện quá trình đưa ra quyết định, giảm thiểu sự xử lý và cải thiện năngsuất đáng kể. Cuối cùng, một người có thẩm quyền sử dụng ứng dụng này, cóthể xử lý công việc trong khoảng bốn tiếng đến một vài ngày.Giống như máy tính cổ điển, AI là một công nghệ đa năng. Nó có tiềm năngđể ảnh hưởng lên mọi quyết định, bởi vì sự dự đoán là thông tin đầu vào quantrọng của quá trình đưa ra quyết định. Do vậy, không có người quản lý nào sẽđạt được năng suất cao hơn chỉ nhờ “thực hiện một vài AI” ở một vấn đềhoặc vào trong một quy trình hiện có. Thay vào đó, AI là loại hình công nghệđòi hỏi sự xem xét lại quy trình giống như cách mà Hammer và Champy đãlàm. Các doanh nghiệp đang tiến hành phân tích về những luồng công việc vàchia chúng thành nhiều thành phần công việc. Giám đốc tài chính củaGoldman, Sachs R. Martin Chavez nhận xét rằng, 146 công việc khác nhautrong quá trình chào bán công khai đầu tiên đã “cầu mong được tự độnghoá”.4 Nhiều trong số 146 công việc đó được dự đoán với quyết định rằngcác công cụ AI sẽ được tăng cường đáng kể. Khi ai đó viết về sự thay đổi củaGoldman Sachs một thập kỷ trước, đa phần các câu chuyện là về vai trò quantrọng của AI trong sự chuyển đổi đó.Việc thực hiện AI trên thực tế là thông qua sự phát triển của các công cụ.Đơn vị thiết kế công cụ AI không phải là “nhiệm vụ” hay “nghề nghiệp” hay“chiến lược”, mà là “công việc”. Các công việc là tập hợp của những sựquyết định (giống như những quyết định được thể hiện ở hì ...