Từ sự cường điệu của AI đến thực tiễn: Các doanh nghiệp phải ưu tiên phù hợp hơn flash

Khi chúng ta ngày càng đi sâu vào kỷ nguyên của sự chuyển đổi tự động, các tác nhân AI đang định hình lại cách các doanh nghiệp vận hành và tạo ra giá trị. Nhưng với hàng loạt nhà cung cấp quảng bá về “các tác nhân AI” của họ, thật khó để lọc qua những tiếng ồn và xác định những hệ thống này thực sự có thể làm gì—và quan trọng hơn, chúng ta nên sử dụng chúng như thế nào.

Việc này không đơn giản như liệt kê các nhiệm vụ để tự động hóa và thử nghiệm các tác nhân AI dựa trên các tiêu chuẩn. Cũng giống như việc chọn một chiếc máy bay phản lực cho một chuyến đi nhanh đến cửa hàng tạp hóa là quá mức cần thiết, chúng ta cần suy nghĩ cẩn trọng hơn về cách tích hợp AI vào công việc của mình.

Tại sao chúng ta không nên cố gắng thay thế công việc của mình bằng các tác nhân AI

Mọi tổ chức đều nỗ lực mang lại giá trị cho khách hàng, đối tác và nhân viên của mình. Giá trị này chỉ là một phần của những gì tổ chức có thể tạo ra, dựa trên nhu cầu và mong muốn của những người mà nó phục vụ.

Khi nhân viên kết thúc ngày làm việc với một danh sách các nhiệm vụ cho ngày mai và một danh sách khác gồm các nhiệm vụ họ phải tạm gác lại—những nhiệm vụ có thể đã tạo ra giá trị nếu được giải quyết—rõ ràng có một khoảng cách giữa tiềm năng và việc tạo ra giá trị thực tế. Điều này để lại giá trị chưa được khai thác trên bàn.

Điểm khởi đầu hiển nhiên để triển khai các tác nhân AI là xem xét công việc hiện tại và giá trị mà nó mang lại. Thật dễ dàng để thấy những lợi ích tức thì: tự động hóa các nhiệm vụ để thực hiện chúng nhanh hơn hoặc đáng tin cậy hơn. Mặc dù cách tiếp cận này hợp lệ như một phần của chiến lược chuyển đổi, nhưng cạm bẫy mà nhiều tổ chức mắc phải là chỉ tập trung vào việc nâng cao giá trị mà họ đã tạo ra. Điều này giới hạn tầm nhìn và đầu tư của họ vào một phân khúc nhỏ của tiềm năng, như được thể hiện trong biểu đồ Venn dưới đây, để lại nhiều giá trị có thể khai thác mà không được chạm tới.

Con người và máy móc có những thế mạnh và điểm yếu riêng biệt. Các công ty hợp tác để tái thiết kế quy trình làm việc của họ với các đối tác kinh doanh, công nghệ và ngành sẽ vượt trội hơn những công ty chỉ tập trung vào tự động hóa giá trị hiện có mà không mở rộng tổng giá trị đầu ra của họ.

Hiểu về khả năng của tác nhân AI thông qua khung SPAR

Để làm sáng tỏ cách các tác nhân AI hoạt động, chúng tôi đã phát triển khung SPAR: cảm nhận, lập kế hoạch, hành động và suy ngẫm. Mô hình này phản ánh cách con người theo đuổi mục tiêu và cung cấp một lăng kính đơn giản để xem xét hoạt động của tác nhân AI.

Cảm nhận

Cũng như chúng ta sử dụng các giác quan để hiểu môi trường xung quanh, các tác nhân AI thu thập dữ liệu từ môi trường của họ. Họ phát hiện các kích hoạt, thu thập thông tin liên quan và theo dõi bối cảnh hoạt động của mình.

Lập kế hoạch

Sau khi cảm nhận, các tác nhân AI không vội vàng hành động. Tương tự như con người cân nhắc các lựa chọn của mình, các tác nhân này phân tích dữ liệu dựa trên mục tiêu và ràng buộc của họ để đưa ra các quyết định chiến lược về cách đạt được mục tiêu.

Hành động

Khả năng thực hiện hành động phân biệt các tác nhân AI với các công cụ phân tích thông thường. Họ có thể điều phối các công cụ và hệ thống khác nhau để thực hiện nhiệm vụ, theo dõi tiến độ của mình trong thời gian thực và điều chỉnh khi cần để duy trì đúng hướng.

Suy ngẫm

Có thể nói, tính năng tiên tiến nhất là khả năng học hỏi từ kinh nghiệm. Các tác nhân AI tinh vi có thể đánh giá hiệu suất của mình, xem xét kết quả và tinh chỉnh phương pháp của họ dựa trên những gì chứng minh là hiệu quả, thúc đẩy một chu kỳ cải tiến liên tục.

Sức mạnh của các tác nhân AI nằm ở sự tích hợp liền mạch của bốn khả năng này, cho phép họ giải quyết các mục tiêu phức tạp với sự khéo léo ngày càng tăng. Cách tiếp cận này trái ngược với các quy trình hiện có, thường đã được tối ưu hóa, nơi các cải tiến nhỏ có thể mang lại lợi ích hạn chế. Khám phá các con đường mới để tạo ra giá trị và phát triển thị trường có thể dẫn đến sự tăng trưởng theo cấp số nhân.

5 bước để xây dựng chiến lược tác nhân AI của bạn

Phương pháp truyền thống để triển khai AI, mà nhiều nhà công nghệ, tư vấn và lãnh đạo doanh nghiệp tuân theo, có tỷ lệ thất bại 87%:

1. Liệt kê các vấn đề cần giải quyết;
2. Hoặc:
3. Kiểm tra dữ liệu của bạn;
4. Chọn các trường hợp sử dụng tiềm năng;
5. Đánh giá các trường hợp sử dụng dựa trên ROI, tính khả thi, chi phí và thời gian;
6. Chọn một tập hợp con các trường hợp sử dụng và đầu tư vào việc thực hiện chúng.

Phương pháp này có vẻ hợp lý, vì nó được chấp nhận rộng rãi như một thực tiễn tốt nhất, nhưng bằng chứng cho thấy nó không hiệu quả. Đã đến lúc cần một chiến lược mới:

1. Lập bản đồ tổng tiềm năng giá trị mà tổ chức của bạn có thể mang lại cho khách hàng và đối tác, xem xét năng lực cốt lõi của bạn và bối cảnh pháp lý và địa chính trị của thị trường.
2. Đánh giá việc tạo ra giá trị hiện tại của tổ chức bạn.
3. Xác định năm cơ hội hàng đầu có thể tạo ra giá trị mới, đáng kể và có khả năng mở ra các thị trường mới.
4. Đánh giá các cơ hội này dựa trên ROI, tính khả thi, chi phí và thời gian để phát triển các giải pháp tác nhân AI (lặp lại bước 3 và 4 nếu cần).
5. Chọn một tập hợp con các trường hợp giá trị và cam kết thực hiện chúng.

Tạo ra giá trị mới với AI

Bắt đầu hành trình chuyển đổi tự động không phải là một cuộc đua—đó là một sự tiến hóa chiến lược, nơi năng lực tổ chức phát triển song song với những tiến bộ công nghệ. Bằng cách bắt đầu với sự hiểu biết rõ ràng về giá trị và mở rộng tham vọng một cách có phương pháp, tổ chức của bạn có thể phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên của các tác nhân AI.

Brian Evergreen là tác giả của Autonomous Transformation: Creating a More Human Future in the Era of Artificial Intelligence

Pascal Bornet là tác giả của Agentic Artificial Intelligence: Harnessing AI Agents to Reinvent Business, Work and Life

Evergreen và Bornet, cùng với Cassie Kozyrkov, đang cung cấp một khóa học trực tuyến mới về các tác nhân AI: Agentic Artificial Intelligence for Leaders