Các tips để triển khai Generative AI từ Accenture

Các tips để triển khai Generative AI từ Accenture

2023-07-31 14:29:50 190

Shallu Gupta, Giám đốc Công nghệ Tự động hóa Thông minh cho Công nghệ Hoạt động tại Accenture Operations, người thúc đẩy các sáng kiến ​​tự động hóa trong các hoạt động. Chúng ta đã nói về sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo tổng hợp và những xu hướng mà cô ấy đang thấy trong việc triển khai giữa các khách hàng của Accenture.

 

Bạn có thể cho chúng tôi biết một chút về vai trò của bạn và công việc bạn đã thực hiện để đạt được nó không?

 

Gupta: Tôi có hơn 22 năm kinh nghiệm về CNTT và xuất thân từ nền tảng phát triển phần mềm cốt lõi. Vai trò hiện tại của tôi liên quan đến việc cộng tác với các nhà cung cấp hàng đầu, nhóm phân phối và nhóm chuyển đổi kinh doanh trên Accenture để thiết kế các chiến lược công nghệ phù hợp với mục tiêu kinh doanh của chúng tôi. Tôi cố gắng đảm bảo rằng lộ trình công nghệ của chúng tôi đồng bộ với chiến lược kinh doanh tổng thể của chúng tôi, cho phép chúng tôi duy trì khả năng cạnh tranh trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng. Xây dựng và quản lý quan hệ đối tác công nghệ với các nhà cung cấp và đối tác chính cũng là một khía cạnh quan trọng trong vai trò của tôi. Điều này đảm bảo rằng chúng tôi có quyền truy cập vào các công nghệ và giải pháp mới nhất có thể thúc đẩy hiệu quả hoạt động và nâng cao kết quả kinh doanh của chúng tôi.

Với tư cách là CTO Tự động hóa, tôi cam kết luôn cập nhật các công nghệ mới nổi, xu hướng của ngành và các phương pháp hay nhất. Bằng cách thúc đẩy văn hóa đổi mới và hợp tác, tôi đặt mục tiêu thúc đẩy những thay đổi mang tính chuyển đổi có tác động tích cực đến hiệu quả kinh doanh của chúng ta.

 

AI và AI tổng quát rõ ràng là những chủ đề có mức độ ưu tiên cao và được quan tâm hàng đầu đối với khách hàng của bạn. Bạn đang thấy một số xu hướng chính nào và các lĩnh vực mà khách hàng đang thể hiện sự quan tâm và tiềm năng nhất đối với các công nghệ này là gì?

 

Gupta: Cá nhân tôi mong muốn tận dụng các khả năng tổng quát của AI trên tất cả các miền trong Accenture Operations. Tại Accenture, chúng tôi hiện đang thực hiện nhiều thử nghiệm trên một số bộ phận (tài chính, tiếp thị & nghiên cứu, tài năng & nhân sự, v.v.) cùng với việc đo lường tác động của AI tổng quát đối với các giai đoạn khác nhau của vòng đời phát triển phần mềm (SDLC), từ khám phá để triển khai vì nó có khả năng cải thiện đáng kể năng suất của nhà phát triển thông qua tạo mã, gỡ lỗi mã và các tính năng nâng cao khác.

Tại tổ chức của mình, chúng tôi đã sử dụng AI để cung cấp các giải pháp tự động hóa thông minh cho khách hàng của mình. Các giải pháp này bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau như số hóa tài liệu, tự động hóa dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích dự đoán. Bằng cách kết hợp các công nghệ AI, chúng tôi đã giúp khách hàng của mình giảm chi phí, nâng cao hiệu quả hoạt động và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

Trong bối cảnh hiện tại, khách hàng đang ngày càng tìm kiếm các giải pháp tích hợp đầu cuối hơn là các giải pháp điểm riêng lẻ. Họ mong muốn một nền tảng toàn diện cung cấp một hệ sinh thái thống nhất thay vì dựa vào nhiều công cụ rời rạc. Sự ra đời của AI tổng quát đã tiếp tục thúc đẩy xu hướng này, với sự nhấn mạnh đặc biệt vào NLP và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG). Khách hàng rất muốn tận dụng những công nghệ này để nâng cao dịch vụ khách hàng, tự động hóa các cuộc trò chuyện và tạo nội dung bằng văn bản chất lượng cao gần giống với nội dung do con người tạo ra.

 

Việc sắp xếp các mục tiêu kinh doanh phù hợp với chiến lược AI là điều tối quan trọng. Một số cách bạn thấy là tốt nhất để đo lường thành công là gì?

 

Gupta: Sẽ có cả các biện pháp định lượng và định tính, chẳng hạn như:

  • Phản hồi của khách hàng
  • Ảnh hưởng đến các số liệu tài chính (chi phí, doanh thu, ROI)
  • Tác động đến các chỉ số hoạt động (hiệu quả, hiệu quả, năng suất)
  • Sự hài lòng của nhân viên (cân bằng giữa công việc và cuộc sống)

 

Một số cân nhắc khác mà các tổ chức cần lưu ý khi thực hiện chiến lược AI của họ là gì?

 

Gupta:  Tôi tin rằng các tổ chức nên lưu ý những điều sau:

  • Phân tích khoảng cách kỹ năng

Các tổ chức nên tiến hành phân tích khoảng cách kỹ năng toàn diện để xác định các lĩnh vực cần đào tạo hoặc tuyển dụng bổ sung.

  • Trung tâm chỉ huy

Việc triển khai một trung tâm chỉ huy có thể mang lại lợi ích to lớn cho các tổ chức khi quản lý các hệ thống AI, vì nó cung cấp khả năng giám sát và giám sát thời gian thực đối với các hoạt động, hiệu suất và các vấn đề tiềm ẩn của AI.

  • Phân tích chi phí-lợi ích

Điều quan trọng đối với các tổ chức là tiến hành phân tích chi phí-lợi ích trước khi triển khai các giải pháp AI để đảm bảo chúng phù hợp với các mục tiêu kinh doanh tổng thể của họ.

  • Quản lý sai lệch hiệu quả

Việc thực hiện các biện pháp quản lý sai lệch mạnh mẽ bao gồm các tập dữ liệu đa dạng và đại diện, kiểm tra thường xuyên các thuật toán và theo dõi liên tục để xác định và giảm thiểu sai lệch. Điều này đảm bảo tính công bằng, minh bạch và sử dụng có đạo đức các công nghệ AI.

  • Thiết lập chức năng hỗ trợ mạnh mẽ

Các tổ chức nên thiết lập chức năng hỗ trợ mạnh mẽ để hỗ trợ nhân viên và các bên liên quan sử dụng công nghệ AI một cách hiệu quả. Việc có một hệ thống hỗ trợ đáng tin cậy giúp vượt qua các thách thức, đảm bảo hoạt động trơn tru và tối đa hóa giá trị thu được từ các hệ thống AI.

  • Cơ chế phản hồi phù hợp

Việc thiết lập một cơ chế phản hồi là điều cần thiết để các tổ chức liên tục cải tiến các chiến lược AI của họ. Điều này cuối cùng thúc đẩy sự đổi mới và đảm bảo sự liên kết của các giải pháp AI với nhu cầu phát triển của tổ chức và các bên liên quan.

Bằng cách xem xét các yếu tố bổ sung này cùng với những yếu tố đã liệt kê trước đó, các tổ chức có thể nâng cao sự thành công và hiệu quả của các chiến lược AI của họ đồng thời giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi ích mà AI có thể mang lại cho hoạt động của họ.

 

Một số rào cản chính mà các tổ chức nên đề phòng là gì?

 

Gupta: Rào cản quan trọng nhất phải liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đồng thời đảm bảo doanh nghiệp nắm vững cách xử lý, xử lý, bảo vệ, bảo mật và sử dụng dữ liệu. Các rào cản khác là cách các tổ chức xử lý các vấn đề bản quyền, tạo ra kết quả không thiên vị và tính nhất quán.

 

Làm thế nào các tổ chức có thể đảm bảo rằng chiến lược mà họ áp dụng ngày nay là bền vững trong dài hạn?

 

Gupta: Có rất nhiều cơ hội mà chúng tôi nhìn thấy với sự tiến bộ của AI và các tổ chức đang chịu áp lực phải áp dụng nó. Tôi muốn nói rằng mỗi tổ chức nên suy nghĩ có trách nhiệm, vì sự đổi mới mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng mang lại trách nhiệm. Dưới đây là một vài điều mà các tổ chức nên xem xét:

  1. Xác định các lĩnh vực để bắt đầu hành trình AI trước tiên và lập kế hoạch chiến lược dài hạn trên lộ trình áp dụng chúng.
  2. Lập kế hoạch cho các loại bộ kỹ năng bạn cần và xây dựng chiến lược xoay quanh việc nâng cao kỹ năng cho các nguồn lực của bạn.
  3. Xác định các số liệu chính để đo lường thành công của họ.
  4. Hiểu những hạn chế và các mô hình mà bạn sẽ sử dụng.
  5. Đặt một mô hình quản trị mạnh mẽ xung quanh việc tuân thủ các quy định có liên quan.
  6. Áp dụng các phương pháp thử nghiệm và kiểm tra chất lượng tốt nhất trước khi đưa bất kỳ hệ thống AI nào vào sản xuất.
  7. Đưa vào các hệ thống để giám sát liên tục hệ thống của bạn và một mô hình hỗ trợ được đào tạo để khắc phục sự cố ngay lập tức và lâu dài.
  8. Thiết lập một cơ chế phản hồi mạnh mẽ.

Bạn thấy không gian AI sáng tạo sẽ phát triển như thế nào trong 12-24 tháng tới?

 

Gupta: Sự phát triển liên tục của từng lớp trong ngăn xếp công nghệ AI tổng quát cho thấy những cải tiến đầy hứa hẹn về hiệu quả của nó đối với người tiêu dùng. Trong tương lai, các tổ chức sẽ có khả năng tinh chỉnh công nghệ theo nhu cầu cụ thể của họ, tận dụng dữ liệu độc quyền của họ để tích hợp nó liền mạch vào các ứng dụng của họ. Nhu cầu về các kỹ năng liên quan đến tinh chỉnh các mô hình hiện có dựa trên các yêu cầu của tổ chức dự kiến ​​sẽ tăng cao. Tôi thấy kỹ thuật nhanh chóng có khả năng trở thành một kỹ năng ngày càng quan trọng đối với các nhà phát triển và kỹ sư.

Tốc độ phát triển nhanh chóng đã tạo ra các mô hình mới và chúng tôi dự đoán sẽ có sẵn các mô hình được đào tạo trước thậm chí còn hoàn thiện hơn trên thị trường trong 1-2 năm tới. Các mô hình này sẽ cung cấp cho các tổ chức các khả năng nâng cao và các tùy chọn khác để triển khai các giải pháp AI tổng quát phù hợp với các mục tiêu kinh doanh riêng của họ.