(SeaPRwire) – FOMO—từ viết tắt của “sợ bị bỏ lỡ” (fear of missing out)—trước đây là thuật ngữ ưa thích của những người trẻ lo sợ không thể xuất hiện tại bữa tiệc đúng lúc vào tối thứ Bảy. Giờ đây, các giám đốc điều hành ngày càng có FOMO về trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng. Các khoản đầu tư tài chính lớn đến mức hội đồng quản trị phải bối rối trước tác động của chi phí vốn (capex). Kết quả lại bị bao phủ trong bóng tối, một điều khiến các ban lãnh đạo đam mê dữ liệu và sự rõ ràng đặc biệt khó chịu.
Hãy nói đến Aiman Ezzat, giám đốc điều hành của doanh nghiệp công nghệ và tư vấn Capgemini. Hộ lớn Pháp này đã lên tin tức sau khi đồng ý bán con sở ở Mỹ, Capgemini Government Solutions—cơ sở từng cung cấp dữ liệu truy vết và loại bỏ cho Cơ quan Quản lý Nhập cư và Hải quan (ICE) của Mỹ. Đối chiếu với sự bán nổ công nghệ lớn do nỗi lo về chi tiêu AI, giá cổ phiếu của Capgemini đã gặp khó khăn.
Tôi đã trò chuyện với Ezzat trước khi tranh cãi về ICE bùng nổ (Ezzat giải thích trên [tên phương tiện truyền thông] rằng doanh nghiệp Mỹ này hoạt động tự chủ để bảo vệ thông tin mật của Hoa Kỳ). Ông cho biết các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang đi trên sợi dây mỏng với AI. Có một điểm lý tưởng nào đó giữa “đi quá xa, quá nhanh” và “bế tắc ở giai đoạn khởi đầu”.
“Bạn không muốn đi trước quá nhiều đường cong học tập,” ông nói. “Nếu [bạn làm vậy], bạn đang đầu tư và xây dựng năng lực mà không ai muốn.”
“Về cơ bản, đây là nhu cầu tích hợp AI với con người. Làm thế nào để con người tin tưởng vào tác nhân? Tác nhân có thể tin tưởng con người, nhưng con người không thực sự tin tưởng tác nhân.”
Aiman Ezzat
AI không phải là một khoảnh khắc lớn lao; thay vào đó, những thay đổi sẽ diễn ra dần dần. Hầu hết các nhà lãnh đạo vẫn nhớ được sự phấn khích xung quanh metaverse—một thế giới thực tế ảo nơi chúng ta có thể giao dịch và kinh doanh qua hình tượng ảo nhảy múa (Capgemini chính mình đã thử nghiệm một phòng thí nghiệm metaverse). Mark Zuckerberg đã rất sẵn sàng với ý tưởng này đến mức đổi tên công ty theo nó. Giống như máy rán không dầu, thời đại của metaverse có lẽ đã qua.
Linh hoạt là phương pháp mới: thử nghiệm và nghiệm thu nhỏ trước khi mở rộng. Capgemini hiện có các phòng thí nghiệm cho công nghệ di động 6G, tính toán lượng tử và robot. Không ai biết phần nào trong những công nghệ này sẽ trở thành metaverse của tương lai.
“Tất cả đã sẵn sàng trưởng thành chưa? Không,” Ezzat nói. “Nhưng chúng tôi muốn ở đó để có thể nhận thấy khi mọi thứ bắt đầu trưởng thành, khi chúng tôi thực sự có thể bắt đầu mở rộng, chứ không phải chờ đợi đến khi, ồ, bây giờ nó mới chuyển động.”
“Chúng tôi phải làm gì đó, phải không? Vì vậy, bạn phải đầu tư—nhưng không quá nhiều—để có thể thấu hiểu công nghệ, theo dõi với tốc độ đảm bảo rằng chúng tôi sẵn sàng mở rộng khi sự chấp nhận bắt đầu tăng tốc.”
181
Xếp hạng của Capgemini trên
Như tôi đã viết trước đây, nhiều doanh nghiệp lớn đang xem AI chủ yếu như một cách để làm cho các bộ phận kinh doanh riêng biệt hiệu quả hơn. Đó là bước khởi đầu, nhưng chưa phải là phương pháp “toàn doanh nghiệp”—tổng hợp dữ liệu và hoạt động từ, ví dụ, tài chính và nhân sự hoặc mua sắm và chuỗi cung ứng, sau đó kết nối chúng bằng các cách sáng tạo.
“AI là một lĩnh vực kinh doanh, không phải là công nghệ,” Ezzat nói, cảnh báo rằng các nhà lãnh đạo thường mắc sai lầm khi coi AI như một “hộp đen được quản lý riêng”. “Có những công nghệ đằng sau, nhưng thực sự đây là vấn đề biến đổi doanh nghiệp. Nó không thể chỉ được sử dụng để giữ cho công ty hoạt động bình thường.”
“Câu hỏi bạn [giám đốc điều hành] phải tập trung vào là: ‘AI có thể phá vỡ nghiêm trọng doanh nghiệp của bạn như thế nào’, chứ không phải ‘bộ phận tài chính của bạn sẽ trở nên hiệu quả hơn như thế nào?’ Tôi chắc chắn CFO của bạn sẽ xử lý vấn đề đó cuối cùng.”
Một cụm từ quen thuộc với AI là “human in the loop” (con người trong vòng lặp)—cụm từ này được một giám đốc công nghệ cấp cao tôi trò chuyện gần đây chỉ trích là “sai lầm”. Thực ra, chúng ta nên nói đến “human in the lead” (con người đứng đầu). Hãy chào đón trở lại “human-centricity” (trung tâm con người)—một triết lý xã hội có từ nhiều thế kỷ, được hình thành như một phương pháp kỹ thuật bởi phong trào nhân học kỹ thuật những năm 1950.
“Làm thế nào để bạn giải quyết cái mà chúng tôi gọi là AI-human-centricity?” Ezzat nói. “Về cơ bản, đây là nhu cầu tích hợp AI với con người. Làm thế nào để con người tin tưởng vào tác nhân? Tác nhân có thể tin tưởng con người, nhưng con người không thực sự tin tưởng tác nhân.”
Nhân học kỹ thuật đề cập đến những chiếc ghế được chế tạo cho con người, chứ không phải những chiếc ghế được thiết kế để phù hợp hiệu quả trong văn phòng hoặc dễ xếp chồng và di chuyển. Tạo nên AI để làm việc với con người là một thách thức tương tự. Ghế xấu gây đau lưng. AI xấu có thể gây hậu quả nghiêm trọng hơn nhiều.
Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.
Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày
SeaPRwire cung cấp phát hành thông cáo báo chí thời gian thực cho các công ty và tổ chức, tiếp cận hơn 6.500 cửa hàng truyền thông, 86.000 biên tập viên và nhà báo, và 3,5 triệu máy tính để bàn chuyên nghiệp tại 90 quốc gia. SeaPRwire hỗ trợ phân phối thông cáo báo chí bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Giản thể, tiếng Trung Truyền thống, tiếng Việt, tiếng Thái, tiếng Indonesia, tiếng Mã Lai, tiếng Đức, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha và các ngôn ngữ khác.
