Lợi ích và thách thức của trí tuệ nhân tạo dành cho các doanh nghiệp nhỏ - Hệ thống thông tin doanh nghiệp
  1. Trang chủ
  2. Phần mềm quản lý doanh nghiệp
  3. HTTT doanh nghiệp
  4. Lợi ích và thách thức của trí tuệ nhân tạo dành cho các doanh nghiệp nhỏ

Lợi ích và thách thức của trí tuệ nhân tạo dành cho các doanh nghiệp nhỏ

  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  

Ngày đăng: 29/12/2022 – Ngày cập nhật: 29/12/2022

Nguồn: www.matellio.com

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang bổ sung hàng nghìn tỷ đô la vào GDP toàn cầu, thật dễ dàng thấy rõ tác động tuyệt vời của nó đối với các doanh nghiệp nhỏ. AI thực sự là một trong những công nghệ tốt nhất trên thế giới, mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp từ mọi lĩnh vực và quy mô, nhưng khi nói đến các doanh nghiệp quy mô nhỏ, cả lợi ích và thách thức đều khác rất nhiều so với việc triển khai doanh nghiệp vừa và lớn. Trong bài viết này, HTTDN sẽ khám phá tất cả những lợi ích chính và thách thức triển khai mà AI mang lại cho các doanh nghiệp nhỏ và cách tiếp cận tinh vi cho các giải pháp AI dành cho doanh nghiệp nhỏ để vượt qua tất cả những thách thức nói trên.

  • AI đang bổ sung hàng nghìn tỷ USD vào GDP toàn cầu, nơi có trên 99% doanh nghiệp có quy mô nhỏ.
  • AI được biết đến với việc cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tăng năng suất cho các doanh nghiệp nhỏ.
  • Chi phí liên quan đến việc triển khai, thiếu cơ sở hạ tầng và chiến lược dữ liệu là những thách thức lớn đối với các doanh nghiệp nhỏ đang cố gắng sử dụng AI.
  • Để triển khai thành công trí tuệ nhân tạo trong hoạt động kinh doanh, các công ty nhỏ hơn nên bắt đầu từ quy mô nhỏ và sau đó mở rộng quy mô.

Lợi ích của AI đối với doanh nghiệp nhỏ

Hãy bắt đầu với AI được sử dụng trong hoạt động kinh doanh ở quy mô nhỏ và những lợi ích mà nó mang lại.

Dịch vụ khách hàng được cải thiện

Một điểm khác biệt giúp các doanh nghiệp nhỏ nổi bật so với các doanh nghiệp lớn hơn là phạm vi hoạt động hạn chế của họ, cho phép được tương tác trực tiếp với khách hàng. Điều này thường dẫn đến một dịch vụ cá nhân và tùy chỉnh hơn, điều mà các dịch vụ sản xuất hàng loạt và quy mô lớn của các công ty lớn khó đạt được. Tuy nhiên, mức độ cá nhân hóa trở nên khó duy trì ngay cả đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn khi họ bắt đầu mở rộng quy mô dịch vụ của mình. Tuy nhiên, với các công ty dịch vụ phát triển AI , họ có thể tiếp tục thêm tính năng cá nhân hóa vào dịch vụ của mình. Hơn thế nữa, họ thậm chí có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng bằng cách phân tích các mẫu lịch sử giữa các khách hàng cùng loại, do đó, cải thiện chất lượng dịch vụ hơn trước.

Tăng năng suất

AI được biết đến với khả năng xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại với tốc độ cao và độ chính xác vượt qua khả năng của con người. Ngoài ra, bằng cách loại bỏ con người khỏi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Thay vào đó, doanh nghiệp có thể sử dụng họ ở những nơi đòi hỏi nhiều năng lực giải quyết vấn đề hơn của trí tuệ con người. Điều này giúp đạt được nhiều kết quả đầu ra hơn trong thời gian ngắn hơn và với chất lượng cao hơn. Điều này không chỉ nâng cao năng suất của doanh nghiệp mà còn nâng cao sự hài lòng trong công việc của nhân viên, đem lại sự tăng trưởng chung.

Mở rộng mô hình kinh doanh

Khi bạn triển khai AI và phân tích dữ liệu vào một tổ chức, bạn sẽ mở ra những cơ hội mới để phát triển và mở rộng quy mô hoạt động kinh doanh. Chỉ cần tự động hóa các nhiệm vụ thông thường, nhân viên của bạn sẽ có nhiều thời gian hơn để tham gia vào các quy trình phức tạp mới hơn. Họ có thể khám phá thêm nhiều lĩnh vực mà họ có thể cắt giảm chi phí bằng cách kết hợp nhiều quy trình nội bộ. Ví dụ: nếu doanh nghiệp của bạn hiện đang kinh doanh bán áo phông theo yêu cầu, bạn có thể tự động hóa quá trình xử lý đơn đặt hàng bằng cách thực hiện toàn bộ quy trình hướng đến khách hàng và sau đó mở rộng quy mô kinh doanh của bạn để hoạt động ở quy mô lớn hơn, chấp nhận đơn đặt hàng từ khắp nơi trên thế giới.

Nâng cao hiệu quả

Chỉ cần thêm AI, ngay cả trong một doanh nghiệp đã được số hóa, doanh nghiệp có thể cải thiện tốc độ hoạt động và đạt được hiệu quả tối ưu. Nó thực hiện điều đó bằng cách rút ngắn toàn bộ chu trình phát triển từ lập kế hoạch và thiết kế đến triển khai và thương mại hóa cuối cùng. Các ứng dụng tùy chỉnh khác nhau của AI có thể được sử dụng để dự đoán chính xác xu hướng thị trường, thực hiện bảo trì dự đoán, cải thiện kiểm soát chất lượng và giảm thiểu tác động của các hoạt động rủi ro. AI thậm chí có thể giúp những người ra quyết định tìm ra nguyên nhân gốc rễ của sự kém hiệu quả trong bất kỳ bộ phận nào thông qua phân tích dữ liệu, từ đó giúp họ loại bỏ tình trạng trì trệ trong toàn tổ chức.

Giám sát được cải thiện

Nhờ khả năng xử lý không thể bắt chước của AI, nó có thể phân tích khối lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng với tốc độ gần như thời gian thực. Ví dụ: một doanh nghiệp lắp đặt camera và cảm biến gần các bộ phận quan trọng của máy móc có thể phát hiện những dấu hiệu hư hỏng đầu tiên. Sau đó, các cảm biến cạnh có thể cảnh báo cho chính quyền về tình huống thiệt hại lớn có thể xảy ra để họ có thể hành động kịp thời. Một số hệ thống cũng có thể được triển khai với khả năng bắt đầu phản hồi ngay khi chúng phát hiện ra một loại trục trặc cụ thể, tiết kiệm thời gian quan trọng và giúp doanh nghiệp tiết kiệm rất nhiều tiền sửa chữa và tổn thất thời gian ngừng hoạt động.

Độ chính xác và chất lượng tốt hơn trong kết quả

Vì AI được thiết lập để hoạt động dựa trên logic và mô hình học được thiết lập sẵn, khả năng xảy ra bất kỳ loại sai sót nào trong quy trình trở nên không đáng kể. Điều này, khi so sánh với các nhiệm vụ mà con người đảm nhận, luôn dễ xảy ra sai sót, có thể chỉ là sơ suất, quản lý kém hoặc đào tạo không đầy đủ. AI loại bỏ tất cả những hạn chế này và cải thiện không chỉ độ chính xác của quy trình mà còn tuân thủ chặt chẽ hơn các tiêu chuẩn và quy định. Nhiều hơn những gì? Khi bạn đã triển khai thành công AI trong bất kỳ quy trình tổ chức nào, nó sẽ mang lại cho bạn khả năng mở rộng phạm vi hoạt động của nó mà không ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra.

Những thách thức triển khai với AI cho tất cả các doanh nghiệp

Giờ đây, các giải pháp AI mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp hoạt động ở quy mô nhỏ hơn , nhưng để đạt được những lợi ích đó, họ phải vượt qua nhiều thách thức khác nhau khi triển khai AI trong các doanh nghiệp nhỏ.

Chi phí thực hiện

Thường thì các doanh nghiệp nhỏ có ngân sách nhỏ khi đầu tư vào các công nghệ thế hệ tiếp theo như AI. Trong mọi trường hợp, AI không phải là công nghệ nhỏ để phát triển; nó sẽ yêu cầu một số khoản đầu tư vốn để triển khai và tích hợp liền mạch. Điều này cuối cùng đặt ra câu hỏi về ROI cho các bên liên quan. Và họ không sai khi nhìn mọi thứ dưới ánh sáng này. Thông thường, những người ra quyết định có thể bị ảnh hưởng bởi xu hướng thịnh hành trong ngành và muốn phân bổ nguồn lực cho các giải pháp công nghệ có thể không phù hợp với họ. Do đó, việc tính toán cẩn thận chi phí phát triển và triển khai là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp nhỏ quan tâm đến trí tuệ nhân tạo trong hoạt động kinh doanh .

Cơ sở hạ tầng

Việc triển khai AI trong một doanh nghiệp ở mọi quy mô đều yêu cầu cơ sở hạ tầng thuộc loại rất cụ thể. Bạn muốn cơ sở hạ tầng CNTT của doanh nghiệp mình có tốc độ internet cao, tích hợp với đám mây để xử lý song song, khả năng lưu trữ dữ liệu khổng lồ cho khả năng phân tích cũng như các thiết bị và cảm biến thông minh để triển khai AI tại các địa điểm. Điều này trở thành một vấn đề lớn đối với các doanh nghiệp nhỏ với cơ sở hạ tầng, phần mềm và thiết bị cũ.

Toàn bộ sự phức tạp của cơ sở hạ tầng được hỗ trợ bởi AI có thể khiến họ từ bỏ ý tưởng hoàn toàn.

Lưu trữ và bảo mật dữ liệu

Như đã đề cập ở trên, một hạ tầng AI cần phải có kho dữ liệu khổng lồ. Điều này là do hầu hết các trường hợp sử dụng AI thương mại đều dựa vào sự sẵn có của một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện máy móc. Điều này có nghĩa là các công ty phải đầu tư vào các nguồn dữ liệu đáng tin cậy để lưu trữ và xử lý tất cả dữ liệu có sẵn và dữ liệu được tạo sau mỗi hoạt động kinh doanh. Và nó không chỉ là về lưu trữ; khi bạn thu thập dữ liệu ở mức độ này, bảo mật của nó cũng trở thành trách nhiệm chính của bạn. Đây là lý do tại sao các doanh nghiệp nhỏ cần triển khai môi trường quản lý dữ liệu tốt nhất, cả để xử lý và lưu trữ, cho phép ứng dụng AI hoạt động một cách hoàn toàn an toàn.

Thiếu chiến lược dữ liệu

Tạo điều kiện thuận lợi cho việc lưu trữ và bảo mật dữ liệu chỉ là một phần của chiến lược dữ liệu mà mọi doanh nghiệp, bất kể quy mô, phải thực hiện. Họ cần hiểu cách dữ liệu được lưu trữ trong các silo khác nhau, cách tổ chức dữ liệu trong các mô hình dữ liệu thực tế và khía cạnh nào của doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để đạt được hiệu quả tối ưu. Giờ đây, hầu hết các doanh nghiệp nhỏ đều thiếu cả chuyên môn và khả năng tiếp xúc để hiểu được những điều phức tạp như vậy của khoa học dữ liệu nhằm triển khai các giải pháp AI hiệu quả cho doanh nghiệp .

Thông thường, họ thậm chí không có đủ thông tin để hiểu làm thế nào họ có thể thuê một chuyên gia dữ liệu để khám phá thêm các cơ hội phát triển như vậy.

Đề kháng với sự thay đổi

Nhờ có nhiều truyện khoa học viễn tưởng, AI là một trong những công nghệ bị hiểu lầm nhiều nhất hiện nay. Đặc biệt là trong các nền văn hóa được thiết lập bởi các doanh nghiệp nhỏ, thường bị hạn chế do thiếu tiếp xúc và các mục tiêu ngắn hạn, AI vẫn được coi là công nghệ đang cướp đi việc làm, cực kỳ tốn kém và không ngừng khó triển khai trong môi trường kinh doanh truyền thống. Kết quả là, khi nói đến việc triển khai ngay cả những giải pháp AI phù hợp nhất cho các doanh nghiệp nhỏ, các nỗ lực vẫn còn nửa vời và không hiệu quả. Điều này dẫn đến việc chuyển đổi AI chậm và tốn kém, càng làm tăng thêm sự hiểu lầm liên quan đến việc triển khai AI.

Xu hướng thuật toán

Hầu hết con người, bao gồm cả các kỹ sư và nhà phát triển đang xây dựng các ứng dụng AI, đều có những thành kiến và thành kiến của riêng họ. Giờ đây, việc không để những thành kiến đó ảnh hưởng đến các thuật toán AI trở nên vô cùng khó khăn. Nhiều trường hợp đã chứng minh rằng các ứng dụng AI sử dụng mô hình Machine Learning có thể dẫn đến sự gia tăng các sai lệch tổng thể. Đây là lý do tại sao luôn nên tránh cách tiếp cận hộp đen khi tạo các giải pháp AI tùy chỉnh nhỏ. Để đảm bảo hơn nữa không có thành kiến nào ảnh hưởng đến các thuật toán AI, việc tuân thủ quy định và tiêu chuẩn có thể là một chặng đường dài.

>>> Xem thêm: Các giải pháp chuyển đổi số của FAST cho doanh nghiệp

Bài viết này hữu ích chứ?

Bài viết liên quan

Để lại bình luận