Doanh nghiệp châu Á nhìn nhận thực tế về những gì AI có thể mang lại

Hương Thủy (Theo Nikkei Asia) 06:30' - 08/04/2024
BNEWS Trong khi nỗi lo sợ bị tụt hậu so với các đối thủ về áp dụng AI có thể khiến các doanh nghiệp nản lòng, việc cài đặt vội vàng các hệ thống AI cũng có thể gây tổn hại rất lớn.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một công nghệ mới thú vị nhất trong thế giới kinh doanh. Sự nhiệt tình đối với công nghệ này đặc biệt mạnh mẽ ở châu Á, nơi cuộc đua áp dụng AI đã trở thành một mệnh lệnh chiến lược.

Từ các tập đoàn đến các xưởng nhỏ ở làng mạc, các doanh nghiệp đang háo hức tích hợp những giải pháp AI có độ phức tạp khác nhau vào công việc của mình, với niềm tin rằng công nghệ này có thể nâng cao đáng kể năng suất và giúp họ có vị thế mạnh mẽ hơn trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt trên thị trường.

Tuy nhiên, điều thường bị bỏ qua là chi phí nhân lực và những hậu quả không lường trước – chúng có thể phá hỏng chính mục đích sử dụng AI để đạt hiệu suất cao hơn. Nếu không xem xét cẩn thận các hoạt động tích hợp AI của mình, các công ty có thể phải đối mặt với những tổn thất tài chính và uy tín đáng kể khi các quy định về AI và dữ liệu được sửa đổi, mở rộng.

Điểm đầu tiên cần lưu ý là các nhà lãnh đạo doanh nghiệp thường đánh giá thấp vai trò của con người trong việc khởi tạo và duy trì hệ thống AI. Việc điều chỉnh AI một cách hiệu quả để phù hợp với bối cảnh hoạt động cụ thể cần đến sự can thiệp đáng kể của nhân viên con người. Con người phải chịu gánh nặng thu thập, dán nhãn và “làm sạch” dữ liệu để huấn luyện hệ thống AI.

 
Nhân viên con người cũng được giao nhiệm vụ chuyển các mục tiêu kinh doanh sang các định dạng mà AI có thể hiểu được. Ngoài thiết lập ban đầu, thường cần có sự giám sát liên tục của con người để sửa lỗi và đưa ra phản hồi để điều chỉnh hệ thống AI. Khối lượng công việc này không chỉ thuộc về các chuyên gia AI mà còn cả những nhân viên bình thường hay phải tương tác với AI trong công việc của họ.

Trong hai tháng điều tra thực địa ở Trung Quốc vào năm ngoái, nhiều nhân viên được phỏng vấn cho hay họ đã mất một khoảng thời gian đáng kể để sản xuất dữ liệu dành riêng cho hệ thống AI. Ví dụ, các chuyên gia nhân sự đã nói về việc phải dành hàng giờ để thu thập và số hóa dữ liệu nhân viên để đào tạo các mô hình AI, nhằm sàng lọc các ứng viên tiềm năng.

Một kỹ sư phần mềm ở Thâm Quyến kể về một dự án dự kiến kéo dài bảy ngày. Nhưng cô và các đồng nghiệp của mình cần thêm hai ngày để tạo ra dữ liệu để AI có thể hiểu được. Cuối cùng, những cải tiến năng suất được hứa hẹn từ hệ thống AI hầu như không được thể hiện rõ ràng ngay lập tức.

AI cũng có thể làm chậm hoạt động nếu hệ thống chưa đạt hiệu suất tối ưu. Điều này có thể buộc nhân viên phải dành thời gian đáng kể để hỗ trợ AI, thay vì thực hiện các nhiệm vụ theo kế hoạch.

Sự chênh lệch giữa chi phí và lợi ích nhận được từ AI có thể gây khó khăn đặc biệt cho các công ty quy mô nhỏ. Họ có thể đối mặt với nguy cơ cạn kiệt tài nguyên khi vội vàng nhảy vào “cơn sốt” AI nếu chưa tính đến chi phí cần thiết để đạt được chức năng tối ưu thông qua công nghệ này.

Điểm thứ hai cần lưu ý là các doanh nghiệp thường không đánh giá đầy đủ mức độ phức tạp trong phản ứng của con người đối với AI. Thay vì làm việc chăm chỉ hơn và nhanh hơn dưới sự giám sát năng suất của AI, một số nhân viên lại phát triển các chiến lược đối phó nhằm lợi dụng hệ thống để thu lợi cho mình.

Điều này đặc biệt đúng với các giải pháp AI ít phức tạp hơn - chúng thường đạt được mục tiêu này nhưng lại gây thiệt hại cho mục tiêu khác, cản trở lợi ích lâu dài của doanh nghiệp.

Ví dụ ở Trung Quốc, hệ thống quản lý AI thường được sử dụng để giám sát hoạt động, phân công nhiệm vụ và đánh giá hiệu suất của nhân viên. Sau đó, một số nhân viên học cách thể hiện những hành vi "làm hài lòng AI". Một người được phỏng vấn lưu ý rằng anh ấy ưu tiên các nhiệm vụ ngắn hạn, dễ định lượng để đảm bảo đánh giá hiệu suất thuận lợi từ hệ thống AI.

Nhân viên cũng nỗ lực nhiều hơn để đảm bảo công việc của họ được hệ thống ghi nhận. Một công nhân nói về việc dành nhiều thời gian để viết nhật ký công việc, cập nhật hồ sơ hệ thống về công việc của mình hơn là thực sự thực hiện các nhiệm vụ. Kiểu phát triển này có thể cản trở sự tăng trưởng lâu dài của các công ty.

Thứ ba, việc vội vã hướng tới AI có thể dẫn đến những rủi ro mới về tuân thủ và bảo mật dữ liệu cho doanh nghiệp. Để khai thác tối đa tiện ích từ chức năng AI, các công ty được khuyến khích thu thập nhiều dữ liệu để đào tạo mô hình - việc đôi khi có thể liên quan đến các chiến thuật giám sát và thu thập dữ liệu thông qua xâm nhập.

Các giải pháp tuyển dụng được hỗ trợ bởi AI thường thu thập dữ liệu cá nhân có độ nhạy cảm cao từ các ứng viên, bao gồm lịch sử tín dụng và hồ sơ sức khỏe. Trong một số trường hợp, các bài đăng trên mạng xã hội cũng được AI phân tích để tạo ra thông tin chi tiết.

Những hành vi này có thể vi phạm Luật bảo vệ thông tin cá nhân năm 2021 của Trung Quốc, trong đó phân loại thông tin sinh trắc học, hồ sơ sức khỏe y tế và thông tin tài khoản tài chính là dữ liệu nhạy cảm. Các công ty có thể bị phạt lên tới 50 triệu NDT (6,9 triệu USD) hoặc 5% doanh thu tạo ra trong năm trước vì xử lý sai dữ liệu đó.

Các công ty cũng có thể phải chịu trách nhiệm về những hành vi không phù hợp theo yêu cầu mới của Trung Quốc về tính minh bạch, bảo mật và độ chính xác của dữ liệu. Nhà điều hành ứng dụng gọi xe Didi Global của Trung Quốc là một ví dụ cho trường hợp này. Công ty dựa vào thuật toán AI để kết nối khách hàng và tài xế, tính toán giá cước và tối ưu hóa các tuyến đường. Vào năm 2022, Didi đã bị phạt 8 tỷ NDT vì vi phạm pháp luật, trong đó công ty đã thu thập 65 tỷ thông tin hành khách bao gồm cả khuôn mặt, địa chỉ nhà và số điện thoại của họ.

Các công ty thiếu cơ sở hạ tầng máy tính đủ mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu cá nhân được lưu trữ có thể dễ dàng bị vi phạm các luật về dữ liệu. Năm 2019, một cơ sở dữ liệu chứa hồ sơ của 33 triệu người tìm việc Trung Quốc, bao gồm thông tin liên hệ, lịch sử công việc và tiền lương, đã bị rò rỉ. Một năm sau, Văn phòng Ủy viên Thông tin Vương quốc Anh đã phạt hãng hàng không Cathay Pacific Airways của Hong Kong (Trung Quốc) 500.000 bảng Anh (630.000 USD) vì không bảo mật đầy đủ dữ liệu khách hàng trước tin tặc.

Trong khi nỗi lo sợ bị tụt hậu so với các đối thủ về áp dụng AI có thể khiến doanh nghiệp nản lòng, việc cài đặt vội vàng các hệ thống AI cũng có thể gây tổn hại không kém. Có nhiều biến số ảnh hưởng đến việc liệu hệ thống AI có phù hợp với một công ty hay không. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cũng cần nhận thức được những hậu quả khó lường cùng rủi ro pháp lý từ công nghệ này. Những phí tổn từ AI có thể vượt quá lợi ích mà doanh nghiệp có thể nhận được.

Tin liên quan

Tin cùng chuyên mục