Năm đột phá của GenAI: Lạc trong sóng gió?

1.GenAI: Cuộc chơi công nghệ không thể chối cãi

Với những người trong ngành, bài báo "Attention is all you need" được Google công bố năm 2017 là một cột mốc quan trọng trong việc thay đổi cách tiếp cận và đặt ra nền tảng quan trọng trong sự thành công của các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh ngày nay với kiến trúc Transformer. Còn với phần lớn số đông, cuối năm 2022, GPT nổi lên như một hiện tượng. Trong vòng chưa tới 1 năm, chúng ta đã chứng kiến rất nhiều kỉ lục bị phá vỡ liên quan đến trí tuệ nhân tạo như số lượng người dùng, số lượng ảnh được tạo ra và rất nhiều hay thậm chí là gần như mọi sản phẩm, giải pháp, sự kiện, diễn dàn đều đang xoay quanh chủ đề này. Nếu như đại dịch giúp cho mọi người bất kể có chuyên môn y sinh hay không, biết về các loại vắc xin, các từ ngữ rất chuyên ngành thì GPT cũng giúp cho trí tuệ nhân tạo phổ cập rộng rãi đến mọi đối tượng trong xã hội.

Theo báo cáo của McKinsey, trong làn sóng công nghệ này, tốc độ tiếp cận ở các vị trí địa lí không có quá nhiều sự chênh lệch và hơn 80% đối tượng khảo sát đã dùng qua các công cụ liên quan đến GenAI trong công việc và ngoài công việc ít nhất là một lần.

(Nguồn: McKinsey)

Có một sự thật khá thú vị về làn sóng công nghệ GenAI lần này, khác với sự hứa hẹn của Web3, Blockchain lúc mới nổi lên, ai cũng nói (và có thể chém là mình có làm) thì trong làn sóng GPT, hầu hết các nhà lãnh đạo cả cấp cao lẫn thấp đều đã dùng qua công nghệ này.

(Nguồn: McKinsey)

Thậm chí nếu nhìn theo phân bổ tuổi tác, đây cũng là một công nghệ mà từ già đến trẻ đều đã, đang sử dụng mà không có quá nhiều sự chênh lệch nào đáng kể.

(Nguồn: McKinsey)

Như vậy thì chưa bàn đến các doanh nghiệp sẽ ứng dụng GenAI như thế nào, có thể thấy mức độ phổ cập rộng rãi của GenAI hoàn toàn khác biệt so với các đột phá công nghệ gần đây của loài người.

Đối với các doanh nghiệp, hiện nay việc ứng dụng GenAI đang tập trung ở các lĩnh vực sau:

• Quảng cáo và bán hàng (Marketing & Sales): soạn nội dung quảng cáo, quảng cáo cá nhân hóa, tóm tắt nội dung
• Phát triển sản phẩm và dịch vụ (Product & Service Development): phân tích xu hướng nhu cầu người dùng, soạn thảo tài liệu kĩ thuật, thiết kế sản phẩm
• Vận hành dịch vụ (Service Operations): dùng chatbot chăm sóc khách hàng, dự đoán bất thường, soạn thảo tài liệu

(Nguồn: McKinsey)

Một thông tin thú vị là phần lớn người dùng (vốn là các lãnh đạo tầm trung và các giám đốc điều hành) đều tìm kiếm từ khóa Magic Quadrant trên Gartner, và vị trí top 1 nhiều năm này đã bị thay thế bởi từ khóa ChatGPT với lượng tìm kiếm kỉ lục tăng gấp 4 lần. Trong nửa đầu năm 2023, lượng truy cập trang web openai.com đạt gần 1.8 tỉ lượt mỗi tháng và ngày nay không khó để tìm kiếm những mẫu prompt, những video hướng dẫn các bí kíp dùng GPT trên mọi nền tảng xã hội. Dù giá trị cụ thể và tính thuyết phục sẽ còn cần thêm thời gian để đánh giá nhưng có thể thấy GenAI đã thành công trong vai trò ứng cử viên của công nghệ mà mọi người đều được hưởng lợi.

2. AI hay là ngày tận thế: Quan ngại của người dùng !

Trong một khảo sát của Thoughtworks, người dùng hiện tại vẫn đang có cái nhìn hào hứng và tích cực vào làn sóng GenAI.

(Nguồn: Thoughtworks)

Tuy nhiên khi được hỏi về việc sử dụng sản phẩm và dịch vụ đến từ các công ty, tổ chức có sử dụng GenAI thì 91% đều có các quan ngại nhất định về quyền riêng tư.

(Nguồn: Thoughtworks)

Cụ thể các quan ngại của người dùng mà hiện tại các doanh nghiệp hay tổ chức cần phải giải quyết bao gồm:

(Nguồn: Thoughtworks)

Việc giải quyết các vấn đề này chính là tiêu chí khác biệt lớn làm nên sự thành công của các tổ chức, doanh nghiệp đã vận dụng được GenAI. Có thể kể đến các trường đại học nhanh nhạy trong việc khuyến khích sinh viên sử dụng ChatGPT nhưng đồng thời trang bị công cụ đạo văn và phát hiện các bài thuần túy do AI viết. Hay như các chatbot thông minh được chặn các nội dung độc hại, từ chối cung cấp các nội dung có thể gây nguy hại cho xã hội, các nội dung nhạy cảm về chính trị, phân biệt sắc tộc.

3. Thách thức cho doanh nghiệp

Hiện nay, các doanh nghiệp đều đã và đang thử nghiệm đưa GenAI vào trong vận hành, tuy nhiên thách thức về xây dựng AI CoE (Center Of Excellent) và có mô hình phù hợp để lựa chọn use-case thật sự hiệu quả vẫn đang là điểm khác biệt lớn giữa những doanh nghiệp thành công ứng dụng GenAI và những doanh nghiệp loay hoay chậm chạp.

Tuy nhiên, tạm gác qua yếu tố làm sao để phát triển bền vững và hiệu quả với GenAI, thực tế các rào cản pháp lý và lo ngại ảnh hưởng đến kinh doanh của doanh nghiệp là mối bận tâm rất lớn ở các doanh nghiệp, nhất là các tổ chức có sự trưởng thành về AI thấp (AI maturity index).

(Nguồn: Thoughtworks)

Hầu hết các tổ chức đều tin rằng làn sóng GenAI sẽ đẩy mạnh hơn nữa nhu cầu về việc phải trang bị kĩ năng phù hợp cho lực lượng lao động nhưng bài toán reskills vẫn luôn là thách thức với các tổ chức không có văn hóa học tập suốt đời (life-long learning). Sự chênh lệch về năng suất lao động giữa việc dùng và không dùng GenAI được cho là sẽ tăng dần theo cấp số nhân khi mà công nghệ này ngày càng hoàn thiện trong thời gian sắp tới.

(Nguồn: McKinsey)

Một báo cáo của Accenture chỉ ra rằng có đến hơn 63% các doanh nghiệp vẫn đang loay hoay dò đường thử nghiệm AI vào vận hành và xây dựng chiến lược xoay quanh AI:

(Nguồn: Accenture)

4. Lạc lối trong FOMO hay vươn ra biển lớn ?

Chiến lược, chiến lược và khung triển khai liền mạch

Trích báo cáo AI: Built to Scale từ Accenture: 84% chuyên gia từ các doanh nghiệp tin rằng họ cần phải sử dụng AI để có thể chạm đến các mục tiêu tăng trưởng. Tuy nhiên, có đến 76% trong số họ đang phải chật vật tìm cách mở rộng AI trong phạm vi doanh nghiệp. Cho đến nay, vẫn chưa có một kế hoạch toàn diện để áp dụng công nghệ này một cách sâu rộng vào trong sản xuất. .

(Nguồn: Accenture)

Việc thiếu tính nhất quán và sự quan tâm của lãnh đạo sẽ khó lòng tạo được sức mạnh tổng thể trong việc triển khai các dự án thử nghiệm và vận dụng AI, tạo ra nhiều bom xịt và gây chậm trễ lãng phí trong giai đoạn vàng về tốc độ. Có vô số cách áp dụng AI, vậy đâu là con đường phù hợp với chiến lược kinh doanh? Hay nói đúng hơn, chiến lược kinh doanh đã xem AI là trọng tâm?

Từ chiến lược, các tổ chức cần xây dựng khung triển khai một cách nhanh chóng, hiệu quả, sáng tạo nhưng vẫn kiểm soát an toàn. Cơ cấu quản trị phù hợp cần giải quyết các vấn đề sau:

• Framework đánh giá hiệu quả đầu tư và mức độ phản ánh chiến lược trong giải pháp, sản phẩm GenAI
• Mô hình sản xuất và tiến độ theo lộ trình, tránh thuần túy thử nghiệm khoa học hay sản phẩm thiếu hoàn chỉnh
• Đánh giá Build, Buy và Sell
• Bảo vệ quyền lợi đầu tư của doanh nghiệp

Áp dụng thành công những yếu tố này có thể giúp tổ chức mở khóa giá trị theo cấp số nhân và duy trì tính cạnh tranh. Chuyển trạng thái từ “có thì tốt” thành nhân tố thiết yếu với tương lai của doanh nghiệp.

Tái định hình lực lượng lao động

Đà phát triển nhanh chóng của AI đòi hỏi một lực lượng lao động đa dạng và tái cấu trúc để hỗ trợ và mở rộng nó. Tạm gác những lo ngại trước kia về việc AI và tự động hóa sẽ dẫn đến tình trạng thất nghiệp, tương lai của AI vẫn phụ thuộc vào sự hợp tác giữa con người - máy móc cùng sự cấp thiết trong việc tái thiết nguồn lực:

• Phân biệt rõ vai trò công việc, đặc biệt là nhóm phụ trách AI: Thiết lập các nhóm đa ngành với vị trí và phân công và công việc rõ ràng để làm việc cùng nhau nhằm cải tiến và cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ AI.
• Yêu cầu về giáo dục và đào tạo AI: Các tổ chức cần thiết lập các yêu cầu về giáo dục và đào tạo cho nhân sự trong mảng AI của mình, cung cấp cho họ những khóa học, kỹ năng cần thiết để đáp ứng nhu cầu phát triển của doanh nghiệp.
• Xác định các quy trình phát triển, triển khai và quản lý AI: Điều này bao gồm việc thiết lập các tiêu chuẩn về chất lượng dữ liệu, phát triển và triển khai mô hình.
• Dân chủ hóa kiến thức về AI trong toàn doanh nghiệp: Phổ biến đến tất cả nhân viên để họ nắm được những kiến thức cơ bản về AI và cách sử dụng nó để cải thiện công việc.

Sự kết hợp hài hòa giữa doanh nghiệp, công ty tư vấn giải pháp và công ty công nghệ GenAI sẽ là yếu tố then chốt trong việc xây dựng AI Center of Excellence.

Bộ khung triển khai liền mạch

Quy chuẩn đạo đức và trách nhiệm

Gen AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt và giống với bất kỳ công nghệ mạnh mẽ khác, các tổ chức cần tạo dựng niềm tin với công chúng và có trách nhiệm với khách hàng cũng như nhân viên của mình.

Việc sử dụng AI có trách nhiệm bao gồm các nguyên tắc chính sau đây:

• Sự tin cậy: Các tổ chức sử dụng AI cần minh bạch trong việc áp dụng công nghệ này và phải được quản lý chặt chẽ. Sử dụng AI có trách nhiệm là thước đo trọng yếu trong việc xây dựng lòng tin giữa các tổ chức, nâng cao sự tin cậy với nhân viên và khách hàng của doanh nghiệp.
• Bảo mật dữ liệu: Việc xâm phạm dữ liệu riêng tư và sử dụng trái phép AI có thể gây bất lợi cho doanh nghiệp cả về mặt danh tiếng và hệ thống. Các công ty phải xây dựng tính bảo mật, minh bạch và an toàn cho các chương trình AI của họ ngay từ đầu, đồng thời đảm bảo dữ liệu được thu thập, sử dụng, quản lý và lưu trữ một cách an toàn và có trách nhiệm.
• Tính minh bạch và có thể giải thích: Các tổ chức cần thiết lập một khung quản trị để định hướng cho các khoản đầu tư của mình và tránh các rủi ro về đạo đức, pháp lý và quy định. Khi công nghệ AI được trao quyền quyết định nhiều hơn, các doanh nghiệp cần có khả năng kiểm soát hệ thống AI sẽ cho ra kết quả nhất định như thế nào, tránh tình trạng sai lệch ngoài ý muốn. Thành lập một khuôn khổ quản trị rõ ràng và đơn vị kiểm soát đạo đức có thể giúp phát triển các phương pháp và giao thức nhằm đảm bảo quy tắc đạo đức của doanh nghiệp được áp dụng phù hợp vào việc phát triển các giải pháp AI.
• Kiểm soát: Các tổ chức nên có sẵn khung rủi ro và kế hoạch dự phòng trong trường hợp xảy ra sự cố. Họ cũng cần làm rõ ai là người chịu trách nhiệm về các quyết định do hệ thống AI đưa ra, đồng thời làm rõ những phương hướng xử lý để giải quyết vấn đề khi cần thiết.

Bằng cách tuân thủ những nguyên tắc này, các tổ chức có thể xây dựng hệ thống AI công bằng, đáng tin cậy và có lợi cho xã hội.

Tham khảo:

The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year

GenAI: What consumers want

The art of AI maturity