Doanh nghiệp đưa AI vào, tiêu chuẩn đã chuyển từ "trình diễn" sang "tích hợp và kết quả vận hành"

Doanh nghiệp đang giới thiệu trí tuệ nhân tạo đang chuyển từ giai đoạn dựa trên “kỳ vọng” nhanh chóng sang tình hình chú trọng kết quả thực tế. Có phân tích chỉ ra rằng, thành bại ngày nay phụ thuộc vào, không phải là mô hình bản thân, mà là khả năng tích hợp tự nhiên vào hệ thống hiện có, cũng như cách cân bằng giữa tự động hóa thiết kế và vai trò của con người.

Công ty dịch vụ dữ liệu và AI Quantiphi trong sự kiện “Phi Moments @ Next” gần đây đã giải thích rằng, để AI chuyển đổi thành kết quả công việc thực tế tại doanh nghiệp, chỉ dựa vào hiệu suất sản phẩm là không đủ. Trưởng phòng trải nghiệm khách hàng của Quantiphi, Ishaan Aggarwal, cho biết, giấy phép phần mềm dù có thể cung cấp chức năng, nhưng việc khai thác tiềm năng của chúng cuối cùng vẫn là vai trò của các đối tác kỹ thuật hợp tác. Quantiphi nhấn mạnh rằng, lợi thế của họ nằm ở việc nâng cao tốc độ phát triển thông qua “bộ tăng tốc” và giảm mất mát ngữ cảnh qua lớp phối hợp, giúp AI hợp tác trên nhiều nền tảng.

Hợp tác lấy trải nghiệm khách hàng làm trung tâm là điểm khởi đầu của tích hợp AI

Quan hệ hợp tác giữa Quantiphi và doanh nghiệp trung tâm liên lạc đám mây Five9, nhấn mạnh vào “trải nghiệm người dùng cuối” chứ không chỉ bán công nghệ, đã thu hút sự chú ý. Phó chủ tịch bộ phận tăng tốc thị trường đám mây của Five9, Ray Dean, giải thích rằng việc đặt mục tiêu rõ ràng và xây dựng sự đồng thuận giữa các nhóm đã nâng cao niềm tin và khả năng thực thi.

Chủ đề cốt lõi là “tích hợp liền mạch”, tức là tăng cường chức năng AI mà không làm tổn hại trải nghiệm khách hàng. Điều này có nghĩa là, đối với doanh nghiệp, so với việc thêm các chức năng AI mới, điều quan trọng hơn là liệu chúng có thể chuyển đổi thành kết quả trực tiếp mà không phá vỡ quy trình làm việc hiện có.

Tại Indonesia, “chủ quyền số” trở thành từ khóa mở rộng AI

Hợp tác giữa công ty viễn thông Indonesia Indosat Ooredoo Hutchison và Quantiphi đã thể hiện rằng AI có thể liên kết với năng lực cạnh tranh số cấp quốc gia. Người liên quan của Quantiphi, Harshini Infanta, giải thích rằng trọng tâm là kết hợp hạ tầng AI tiên tiến, hiểu biết địa phương và năng lực kỹ thuật để tạo ra những thay đổi mà công dân có thể cảm nhận rõ ràng.

Giám đốc chuyển đổi công nghệ và mua sắm của Indosat, Vishal Gupta, nhận xét rằng, cuộc cách mạng này không chỉ là thay thế công nghệ đơn thuần, mà là thiết kế lại toàn bộ tổ chức. Điều này một lần nữa xác nhận rằng, trong chuyển đổi AI, định hướng của lãnh đạo cấp cao nên đi trước các bộ phận tuyến đầu.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, kết quả của bệnh nhân được đặt lên hàng đầu thay vì “lợi nhuận”

Trong hợp tác với Highmark, thuộc tập đoàn Highmark Health, mục tiêu lấy bệnh nhân làm trung tâm được đặt lên hàng đầu. Giám đốc bán hàng khu vực Bắc Mỹ của Quantiphi, Dinesh Kabaleeswaran, cho biết, so với khả năng sinh lợi ngắn hạn, việc tập trung vào ảnh hưởng đến bệnh nhân và kết quả y tế thực tế là điều cực kỳ quan trọng.

Phó chủ tịch chiến lược dữ liệu, kiến trúc và kỹ thuật của Highmark Health, Nik Acheson, giải thích rằng họ nhằm tận dụng các hiểu biết dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm liên ngành để nâng cao khả năng tiếp cận dịch vụ y tế và dự đoán nhu cầu của bệnh nhân trước. Điều này cho thấy AI trong y tế đang mở rộng từ tự động hóa tư vấn đơn thuần sang hướng cải thiện chất lượng dịch vụ và hiệu quả vận hành cùng lúc.

Trong ngành công nghiệp, cân bằng giữa đổi mới và hiệu quả vận hành là yếu tố then chốt

Trong ví dụ hợp tác với Honeywell International, việc cân bằng giữa đổi mới AI và ổn định vận hành được nhấn mạnh. Quantiphi nâng cao tốc độ sáng tạo nhờ khả năng AI, trong khi Honeywell dựa trên kinh nghiệm trong tự động hóa công nghiệp và điều khiển để thích nghi với hoạt động thực tế tại hiện trường.

Kết quả thể hiện qua các chỉ số như cải thiện hiệu suất tài sản và tăng cường an toàn quy trình công nghiệp. Giám đốc dữ liệu và AI của Honeywell Forge, Ankur Manake, cho biết, trong môi trường công nghiệp phức tạp, các “chỉ số Bắc cực” này là tiêu chuẩn để đánh giá thành công của AI. Rõ ràng, tiêu chuẩn đánh giá AI đã chuyển từ các chức năng bắt mắt sang việc cải thiện KPI tại hiện trường.

Ngành game tập trung vào người dùng quay trở lại, chứ không phải “xử lý phiếu yêu cầu”

Nền tảng hỗ trợ khách hàng trong ngành game, Helpshift, nhằm giảm thiểu ma sát trong quá trình hỗ trợ người dùng, đã hợp tác với Quantiphi. Trưởng bộ phận kinh doanh GCP khu vực EMEA của Quantiphi, Ram Kasi, giải thích rằng, khi áp dụng công nghệ AI nhanh chóng thay đổi vào môi trường sản xuất, kinh nghiệm chuyển đổi trung tâm liên lạc đóng vai trò quan trọng.

Giám đốc nghiên cứu sản phẩm của Helpshift, Erik Ashby, cho biết mục tiêu không chỉ là xử lý các phiếu tư vấn, mà là giúp người dùng quay trở lại game càng nhanh càng tốt. Điều này cho thấy, tiêu chuẩn hiệu suất của đại lý AI đang chuyển từ xử lý nội bộ sang giảm tỷ lệ mất khách hàng và nâng cao sự hài lòng của người dùng thực tế.

Chuyển đổi dữ liệu phức tạp còn phụ thuộc vào “đối tác đáng tin cậy”

Công ty xuất bản có lịch sử 219 năm, John Wiley & Sons, đã hợp tác với Quantiphi và Google Cloud để giải quyết vấn đề phân tán dữ liệu. Phó chủ tịch nhóm công nghệ của Wiley, Mehul Trivedi, cho biết, quá trình di chuyển dữ liệu từ hơn 30.000 bảng, liên quan đến 300TB dữ liệu, đã rút ngắn từ 2 năm xuống còn 6 đến 9 tháng.

Tuy nhiên, thách thức thực sự không chỉ là di chuyển đám mây đơn thuần. Giám đốc phân tích dữ liệu của Quantiphi, Debopriyo Nag, nhấn mạnh rằng, việc xử lý dữ liệu phân mảnh trong nhiều thập kỷ thành dạng có thể sử dụng thực tế bởi AI mới là điều quan trọng. Cuối cùng, sức cạnh tranh của AI doanh nghiệp không phụ thuộc vào việc giới thiệu mô hình, mà là vào việc tổ chức dữ liệu và thiết kế tích hợp.

Thị trường AI, từ “trình diễn” chuyển sang “xác thực kết quả”

Các ví dụ này cho thấy, thị trường AI doanh nghiệp đã không còn dừng lại ở các cuộc trình diễn ấn tượng. Chỉ khi AI có thể giải quyết các vấn đề cốt lõi của các ngành — như trải nghiệm khách hàng, chủ quyền số, kết quả bệnh nhân, an toàn công nghiệp, người dùng quay lại, hiện đại hóa dữ liệu — thì giá trị của nó mới được chứng minh.

Xét toàn thị trường, hiện doanh nghiệp không còn quan tâm nhiều đến AI như một công nghệ, mà là “cách kết nối, cách vận hành, kết quả tạo ra”. So với các trình diễn công nghệ hào nhoáng, “tích hợp liền mạch” và kết quả có thể đo lường được đang trở thành tiêu chuẩn mới trong việc giới thiệu AI.