AI hứa hẹn sẽ là một sự gián đoạn lớn trong thập kỷ tới. Trạng thái hiện tại của công nghệ AI vẫn chưa đủ tin cậy cho các nhiệm vụ chiến lược then chốt, nhưng hầu hết các tổ chức đã nhìn thấy đủ tiềm năng của nó để bắt đầu lập kế hoạch cho những tiến bộ trong tương lai.
Chúng tôi sẽ trình bày một nghiên cứu điển hình về chiến lược triển khai AI tại hội nghị OOP 2026 ở Munich. Liên hệ với đội ngũ của chúng tôi để tìm hiểu cách nền tảng BSC Designer giúp các tổ chức quản lý chiến lược AI và liên kết chúng với các mục tiêu kinh doanh tổng thể.
OOP 2026, địa điểm: Munich, Germany, ngày: 13 February 2026.
Thẻ điểm Sẵn sàng cho AI. AI đang có xu hướng phát triển ở đâu?
Ngoài phần thuật toán, một trong những động lực chính trong AI là chi phí của sức mạnh tính toán. Chúng ta có thể mong đợi điều gì khi nó trở nên đủ rẻ?
Nó sẽ mang lại hiệu quả chi phí để:
- Huấn luyện các mô hình trên lượng dữ liệu lớn hơn.
- Huấn luyện các mô hình trên dữ liệu độc quyền, tương ứng.
- Cuối cùng, tăng tần suất huấn luyện đến mức mà mô hình được cập nhật trong thời gian thực.
Một Trợ Lý Chiến Lược Hoàn Hảo Có Thể Trông Như Thế Nào?
Hãy tưởng tượng AI có khả năng:
- Hiểu các xu hướng hiện tại, động lực thúc đẩy, “theo dõi” tin tức và “đọc” các tạp chí kinh doanh.
- Giám sát bối cảnh cạnh tranh và quy định.
- Biết ai là các bên liên quan của tổ chức của bạn và nhu cầu của họ là gì.
- Nhớ tất cả các giả thuyết chiến lược mà đội ngũ của bạn đã thử nghiệm và kết quả của chúng.
- Biết lý do đằng sau tất cả các mục tiêu.
- Hiểu các kế hoạch hành động hiện tại, các yếu tố thành công và kết quả mong đợi.
- Có quyền truy cập vào dữ liệu hiệu suất hiện tại và lịch sử.
- Hiểu các nhận xét mà đội ngũ của bạn đã đưa ra liên quan đến các đột biến hiệu suất.
- Có thể theo dõi các liên kết đến các mục tiêu hoặc KPI mà bạn đã đề cập trong các cuộc thảo luận nội bộ.
- Cuối cùng, có thể xem bản ghi của buổi họp chiến lược gần đây nhất.
Chúng ta có thể đặt ra những câu hỏi nào cho AI như vậy?
- Ngay cả khi công nghệ hỗ trợ của nó vẫn ở mức phát triển hiện tại, những thông tin chi tiết chúng ta có thể thu được từ dữ liệu này là rất lớn.
Ví dụ, người dùng của BSC Designer đã có thể cung cấp cho trợ lý AI tích hợp sẵn trong nền tảng thông tin ngữ cảnh liên quan và đặt câu hỏi liên quan đến việc cải thiện chiến lược của công ty.
Chuẩn bị Chiến lược cho AI
Một ước tính lạc quan là chúng ta vẫn còn cách kịch bản được mô tả từ 3-5 năm.
Chúng ta có thể làm gì hôm nay để đảm bảo một chuyển đổi dễ dàng sang AI khi nó đủ tốt cho ứng dụng cụ thể?
Một câu hỏi tương tự được đặt ra ở các cấp độ khác nhau. Chẳng hạn, Quỹ Tiền tệ Quốc tế đã xây dựng1 các Chỉ số Chuẩn bị cho AI của mình dựa trên các chỉ số khác nhau trong các khía cạnh Cơ sở hạ tầng số, Vốn Nhân lực và Chính sách Thị trường Lao động, Đổi mới và Hội nhập Kinh tế, Quy định và Đạo đức.
Luồng công việc Chiến lược Số
Trong kịch bản được mô tả, AI có thể giúp bạn với chiến lược của mình, nhưng nó cần hiểu bối cảnh của tổ chức của bạn. Quan trọng hơn, nó cần hiểu bối cảnh của những quyết định lịch sử của bạn.
Không đủ để tải dữ liệu bán hàng lên AI và mong đợi một điều kỳ diệu nào đó.
Với logic này, khuyến nghị của chúng tôi là chuyển toàn bộ luồng công việc chiến lược của bạn sang phần mềm chuyên dụng, như BSC Designer.
Không cần thiết công cụ phải có bất kỳ chức năng AI nào hôm nay (mặc dù chúng tôi đã thử nghiệm với một số tính năng).
Điều quan trọng là công cụ cho phép lập bản đồ tất cả dữ liệu liên quan đến chiến lược, mà bạn có thể sử dụng lại trong tương lai để huấn luyện AI.
Trong BSC Designer, dữ liệu liên quan đến chiến lược của bạn được lưu trữ:
- Trong các thẻ điểm chiến lược và chức năng đã kết nối.
- Trong một dấu vết kiểm toán giữ tất cả các nhật ký hoạt động.
Bất kỳ lúc nào, bạn có thể xuất dữ liệu của mình sang định dạng CSV hoặc Excel.
Đào tạo Nhận thức AI và Chuyên gia Dữ liệu
Trước đây, chúng tôi đã viết về chuyển đổi số và Dữ liệu lớn. AI có thể nghe như một sáng kiến kỹ thuật số khác, nhưng tôi thấy có một sự khác biệt cơ bản.
Với chuyển đổi số và dữ liệu lớn, khuyến nghị của chúng tôi là bắt đầu với nhu cầu của các bên liên quan và tìm công nghệ tốt nhất để hỗ trợ những nhu cầu này.
Chúng ta có thể nói điều tương tự về AI, nhưng ở trạng thái phát triển hiện tại, công nghệ khá khác biệt so với những gì chúng ta đã trải nghiệm trước đây. Theo đó, sẽ cần nhiều thời gian hơn để các bên liên quan hiểu được tiềm năng của công nghệ và xây dựng chiến lược. AI trông giống như những ngày đầu của điện khi nó chưa phải là hàng hóa.
Ở giai đoạn này, điều tốt nhất chúng ta có thể làm là tăng cường nhận thức về công nghệ AI hiện có và đào tạo các chuyên gia dữ liệu về cách chuẩn bị dữ liệu một cách đúng đắn cho tương lai gần của AI.
Chỉ số Nhận thức AI
Khi thảo luận về nhận thức chung về AI, chúng ta có thể sử dụng chỉ số đơn giản này:
- 0 – Tổ chức thiếu nhận thức về các ứng dụng AI phù hợp.
- 1 – Tổ chức đã xác định được các trường hợp sử dụng tiềm năng cho AI.
- 2 – Tổ chức đã thiết lập tích hợp với các mô hình AI hiện có (ví dụ: sử dụng API của ChatGPT).
- 3 – Tổ chức huấn luyện các mô hình AI bằng dữ liệu của riêng mình.
Tuân thủ
Ngay từ đầu, các câu hỏi về việc sử dụng dữ liệu một cách đạo đức và hợp pháp đã là trọng tâm của sự phát triển AI. Chúng ta đã chứng kiến một số quy định về AI được ban hành. Ví dụ, quy định của EU2 cấm giám sát sinh trắc học và nhận diện cảm xúc. Nếu bạn dự định đầu tư đáng kể vào AI, điều quan trọng là phải theo dõi bối cảnh pháp lý để cập nhật các quy định sắp tới.
Người dùng BSC Designer có quyền truy cập vào mẫu tuân thủ có thể được điều chỉnh phù hợp với các quy định mới, lập sơ đồ các động lực cơ bản và theo dõi việc thực thi chính sách cụ thể.
Lộ trình chuẩn bị cho AI
Hãy tóm tắt một số ý tưởng để chuẩn bị cho các tổ chức về AI bằng cách xây dựng một chiến lược sẵn sàng cho AI chung. Tùy chỉnh mẫu sẵn sàng cho AI của chúng tôi để giải quyết các thách thức cụ thể của bạn.
Chung cho hoạch định chiến lược:
- Chuyển đổi sang hoạch định chiến lược hoàn toàn kỹ thuật số trên phần mềm chuyên dụng. Nếu bạn đang sử dụng bảng tính, dưới đây là một số lập luận để thuyết phục các bên liên quan.
Thẻ điểm sẵn sàng cho AI. Mục tiêu học hỏi:
- Xây dựng mục tiêu liên quan đến đào tạo nhận thức về AI.
- Phát triển các năng lực liên quan đến dữ liệu cần thiết trong tổ chức.
Cấp độ hệ thống kinh doanh:
- Xây dựng chiến lược tạo dữ liệu được định lượng bằng khả năng sẵn có của dữ liệu.
- Thiết lập việc giám sát tuân thủ các quy định về AI (sử dụng mẫu tuân thủ).
- Tiến hành phân tích rủi ro để xác định và định lượng rủi ro.
Khách hàng nội bộ và bên ngoài:
- Xác định các trường hợp sử dụng mà AI có thể hỗ trợ (an ninh mạng, tự động hóa, dịch vụ khách hàng, phân tích xu hướng).
Các bên liên quan:
- Liên kết các trường hợp sử dụng với nhu cầu của các bên liên quan.
- Ước tính tiết kiệm chi phí, tránh chi phí, v.v.
Quản trị AI và quản lý rủi ro
Khi việc triển khai AI của bạn mở rộng và đạt đến một mức độ trưởng thành nhất định, tổ chức của bạn sẽ cần một phương pháp vững chắc để quản lý AI. Chúng tôi thảo luận chi tiết về chủ đề này trong bài viết riêng về Quản trị AI và quản lý rủi ro.
Sử dụng Mẫu Thẻ điểm sẵn sàng cho AI
BSC Designer giúp các tổ chức thực hiện chiến lược phức tạp của họ:
- Đăng ký gói miễn phí trên nền tảng.
- Sử dụng mẫu
Thẻ điểm sẵn sàng cho AI làm điểm khởi đầu. Bạn sẽ tìm thấy nó trong Mới > Thẻ điểm mới > Nhiều mẫu hơn. - Tuân theo Hệ thống Thực hiện Chiến lược của chúng tôi để liên kết các bên liên quan và tham vọng chiến lược thành một chiến lược toàn diện.
Bắt đầu ngay hôm nay và xem BSC Designer có thể đơn giản hóa việc thực hiện chiến lược của bạn như thế nào!
Alexis Savkin là Chuyên gia Tư vấn Chiến lược Cấp cao và là Giám đốc điều hành của BSC Designer, một nền tảng Thẻ điểm cân bằng. Ông có hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực này, với nền tảng toán học ứng dụng và công nghệ thông tin. Alexis là tác giả của “Hệ thống Triển khai Chiến lược”. Ông đã xuất bản hơn 100 bài viết về chiến lược và đo lường hiệu suất, thường xuyên phát biểu tại các sự kiện ngành, và công trình của ông thường xuyên được trích dẫn trong các nghiên cứu học thuật.