ROI Hiện Đại: Bảo Mật và Quản Trị Là Chìa Khóa Triển Khai AI Thành Công

Trong kỷ nguyên AI, các doanh nghiệp phải đối mặt với một thách thức mới: làm thế nào để tối đa hóa Lợi tức Đầu tư (ROI) từ các hệ thống AI. Khái niệm "ROI hiện đại" không chỉ dừng lại ở lợi ích tài chính mà còn phải bao gồm cả việc quản lý rủi ro, quyền riêng tư, và độ tin cậy của AI.

Ba Thách Thức Cốt Lõi trong Triển khai AI

Các tổ chức gặp khó khăn trong việc tích hợp AI vào quy trình kinh doanh do ba thách thức chính:

1. Chuyển đổi Quy trình Nội bộ: Việc triển khai AI không chỉ là về công nghệ mà còn đòi hỏi phải thay đổi các quy trình nội bộ để tận dụng tối đa AI và bảo vệ doanh nghiệp.

2. Thiếu Khung Quản trị Mới: Các công ty cần cập nhật các khuôn khổ quản trị hiện tại để giải quyết các vấn đề đặc thù của AI.

3. Tăng Cường Rủi ro (Đặc biệt với Agentic AI): Khi AI chuyển từ chatbot đơn thuần sang tác nhân (agents) có khả năng tự kích hoạt hành động, độ phức tạp và hồ sơ rủi ro tăng lên đáng kể, đặc biệt trong các kịch bản tài chính hoặc y tế.

Vai trò của Bảo Mật và Quản trị trong Tối đa hóa ROI

Bảo mật (Security) và Quản trị (Governance) không phải là rào cản mà là yếu tố bắt buộc để tối đa hóa ROI.

• Đảm bảo Độ tin cậy: Các quy trình cần được bổ sung để kiểm tra các vấn đề mới như ảo giác (hallucination), sai lệch (bias), tính độc hại, đầu độc dữ liệu (data poisoning) và các lỗ hổng mô hình.

• Xây dựng Kiến trúc An toàn: Quản trị yêu cầu thiết lập các kiến trúc an toàn, đảm bảo chủ quyền dữ liệu (data sovereignty) và quyền riêng tư được duy trì trong môi trường AI.

• Hạn chế Rủi ro Thương hiệu: Đặc biệt đối với các tác nhân AI tương tác trực tiếp với khách hàng, quản trị giúp tránh các sai lầm có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến thương hiệu.

Hành động Quan trọng Cần Thiết

Hành động chính mà các tổ chức phải thực hiện là hiện đại hóa các chương trình hiện có thay vì xây dựng các chương trình quản lý rủi ro AI từ đầu.

1. Tận dụng Hệ thống Hiện tại: Doanh nghiệp nên phát triển các hệ thống hiện có để giải quyết các sắc thái liên quan đến khối lượng công việc của AI, thay vì tạo ra một chương trình bảo mật AI hoàn toàn mới.

2. Đánh giá Trường hợp Sử dụng Rõ ràng: Cần có sự đánh giá thực tế về nhu cầu và khả năng, bắt đầu với các triển khai rủi ro thấp, có trường hợp sử dụng rõ ràng và ROI có thể đo lường được.

Tóm lại, thành công trong AI bắt đầu với những mục tiêu rõ ràng, thực tế, được xây dựng trên nền tảng vững chắc của bảo mật và quản trị.

Theo bạn, việc tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh có giống như sự chuyển đổi sang công nghệ đám mây (Cloud adoption) trước đây không?