5 rào cản hàng đầu đối với các nhà lãnh đạo khi áp dụng AI

Chất lượng dữ liệu kém

Khảo sát của IDC với 2.920 nhà ra quyết định kinh doanh và CNTT toàn cầu cho thấy, chất lượng dữ liệu là yếu tố cản trở hàng đầu khiến các dự án AI không đạt được kỳ vọng. Để giải quyết vấn đề này, 1/3 số người trả lời khảo sát cho biết tổ chức của họ đang có kế hoạch ưu tiên cải thiện khả năng quản lý dữ liệu.

Sathish Muthukrishnan,ngân hàng Ally Financial, cho biết: “Chúng tôi đã hợp nhất 98% dữ liệu của mình trong một cơ sở dữ liệu đám mây tập trung để khai thác sức mạnh của dữ liệu, đồng thời triển khai các quy trình bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư của khách hàng mạnh mẽ và đánh giá nghiêm ngặt những rủi ro trước khi triển khai và giám sát liên tục“.

John Thompson, Phó chủ tịch cấp cao của công ty tư vấn AI The Hackett Group cho biết: “Các vấn đề về chất lượng dữ liệu là rào cản lớn đối với việc áp dụng AI”.

Để giải quyết vấn đề về chất lượng dữ liệu đối với gen AI, thay vì chỉ kiểm soát chất lượng dữ liệu trước khi đưa AI vào, các tổ chức cần nạp thông tin cho AI và chủ động thẩm vấn, truy vấn để tìm thông tin chính xác, rõ ràng.

Thiếu chuyên môn nội bộ

Theo một báo cáo hồi tháng 3/2025 của Hiệp hội Quản lý Hoa Kỳ, 57% số người được hỏi cảm thấy họ không theo kịp AI; trong khi chưa đến một nửa (49%) đã được đào tạo về AI.

Sathish Muthukrishnan cho biết, các tổ chức cần đào tạo nhân viên của mình hiểu được những khả năng và hạn chế của AI. Ally Financial đã hỗ trợ nhân viên sử dụng AI một cách có trách nhiệm thông qua chương trình đào tạo bắt buộc cho tất cả người dùng, sổ tay hướng dẫn về AI, các khóa học ngắn hạn về AI và thực hiện “ngày AI” cho toàn bộ doanh nghiệp.

John Thompson cho biết, để thu hẹp khoảng cách về kỹ năng thì cần bắt đầu từ các đội nhóm. Mọi người phải làm việc trên các trường hợp thử nghiệm, các dự án cá nhân,.. để có được những trải nghiệm thực tế.

Jared Coyle, giám đốc AI tại công ty phần mềm doanh nghiệp SAP Americas cho biết, các tổ chức cần kết hợp những chuyên gia nội bộ với những tài năng bên ngoài đã sử dụng AI để xác định trường hợp nào sử dụng AI là phù hợp. “Kiến thức nội bộ đóng vai trò quan trọng để đảm bảo việc tích hợp với các hệ thống và quy trình hiện có. Nhân tài bên ngoài giúp bạn tận dụng tối đa các khả năng AI mới hơn để duy trì hoạt động trơn tru của hệ thống AI”.

Tìm ra những vấn đề cần ưu tiên

Mỗi doanh nghiệp đều có rất nhiều vấn đề cần được ưu tiên, trong đó có cả những ưu tiên không liên quan đến AI hoặc gen AI. Vậy nên, để hoàn thành mục tiêu, các nhà lãnh đạo CNTT cần đưa ra một lập luận thuyết phục cho các dự án AI của mình.

Chandra Venkataramani, CIO tại công ty gia công phần mềm TaskUs cho biết: “Một trong những khó khăn lớn nhất của chúng tôi là xác định được những tính năng kinh doanh có thể áp dụng AI hiệu quả mà không làm tăng thêm sự phức tạp không cần thiết. Chúng ta rất dễ bị cuốn vào đà phát triển của AI tạo sinh. Nhưng để nâng cao năng lực nội bộ thì cần tập trung vào các lĩnh vực mà công nghệ có thể hỗ trợ như cải thiện năng suất, tăng cường ra quyết định hoặc giảm ma sát trong các quy trình công việc chính. Cần phải có mục đích rõ ràng trước khi tiến hành bất kỳ sáng kiến ​​AI nào”.

Venkataramani chia sẻ thêm: “Là một công ty lớn, chúng tôi liên tục chịu áp lực về nguồn lực CNTT. Các sáng kiến ​​AI phải cạnh tranh về ngân sách, nhân tài và sự quan tâm của ban điều hành, do vậy cần phải có sự liên kết”.

Theo Venkataramani, cần triển khai những chương trình thí điểm để tránh đầu tư quá mức vào những giải pháp chưa được chứng minh và tập trung vào giá trị dài hạn.

Thompson cho biết: “Gen AI áp dụng được cho hầu hết các vấn đề. Tôi khuyên bạn nên bắt đầu với vấn đề cấp bách nhất, vấn đề mang tính chiến lược”.

Những hệ thống kế thừa lạc hậu

Nhiều doanh nghiệp đã triển khai ​​chuyển đổi số để nâng cao hiệu quả, cải thiện dịch vụ cho khách hàng và nhân viên. Trong quá trình đó, các hệ thống và ứng dụng cũ, lạc hậu có thể là rào cản đối với thành công của AI.

Fred Cook, giám đốc công nghệ của Veho, một công ty dịch vụ hậu cần của Mỹ cho biết, Veho sử dụng nhiều AI và máy học trong việc xây dựng và định giá các tuyến giao hàng cũng như cải thiện chất lượng giao hàng. Nhưng để tận dụng tối đa các công cụ AI, công ty đã phải nâng cấp các hệ thống của mình. Các nền tảng cốt lõi ban đầu của Veho được phát triển vào năm 2017. Vào cuối năm 2023 và trong suốt năm 2024, Veho đã xây dựng lại tất cả các hệ thống cốt lõi và thấy rằng các ứng dụng AI dễ tích hợp hơn nhiều. Nhờ quá trình tái cấu trúc đó mà công ty đạt được nhiều bước tiến hơn trong việc thử nghiệm AI.

Một rào cản tiềm ẩn khác liên quan đến cơ sở hạ tầng là chi phí cao. Việc tích hợp AI có thể là tốn kém.

Sự “phá hoại” từ nhân sự nội bộ

Một cuộc khảo sát gần đây với 1.600 người trong đó có 800 giám đốc điều hành cấp cao và 800 nhân viên do Writer, nhà cung cấp dịch vụ AI tạo sinh và nhóm nghiên cứu độc lập Workplace Intelligence thực hiện cho thấy, 31% nhân viên thừa nhận đã chủ động phá hoại các nỗ lực AI của tổ chức mình.

Orla Daly, giám đốc thông tin tại Skillsoft, một nhà cung cấp dịch vụ giáo dục và công nghệ cho biết, việc nhân viên phá hoại các nỗ lực AI là một vấn đề nghiêm trọng có thể làm suy yếu các sáng kiến ​​AI, dẫn đến lãng phí tài nguyên và bỏ lỡ cơ hội. “Việc này thường xuất phát từ nỗi sợ bị thay thế việc làm, thiếu hiểu biết về lợi ích của AI hoặc phản kháng với sự thay đổi. Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức nên dành thời gian để tìm hiểu những lo ngại trong tổ chức của mình, thúc đẩy văn hóa học tập liên tục và tạo cảm hứng xung quanh sự thay đổi bằng cách thu hút nhân viên vào các sáng kiến ​​AI“.

Các doanh nghiệp cần chia sẻ những lợi ích mà AI có thể mang lại cho nhân viên như giảm thời gian dành cho công tác hành chính và dành nhiều thời gian hơn cho khách hàng.

Orla Daly cho rằng: “Lãnh đạo hiệu quả là yếu tố quan trọng trong quá trình này. Các nhà lãnh đạo phải hiểu AI và nêu được tác động tích cực của AI đối với tài năng và vai trò của con người”. Điều này đòi hỏi sự cân bằng giữa các kỹ năng kỹ thuật, giao tiếp và lãnh đạo. Bà cho biết: “Khi nhân viên thấy các nhà lãnh đạo của họ sử dụng AI để tăng hiệu quả công việc và có kết quả rõ ràng thì họ sẽ tự mình tiếp nhận AI, biến nỗi sợ hãi thành sự say mê”./.