Hãy tưởng tượng một tương lai nơi trí tuệ nhân tạo (AI) cộng tác liền mạch với các giải pháp chuỗi cung ứng hiện có, tái định nghĩa cách các tổ chức quản lý tài sản của họ. Nếu bạn hiện đang sử dụng AI truyền thống, phân tích nâng cao và tự động hóa thông minh, chẳng phải bạn đã hiểu rõ hơn về hiệu suất tài sản rồi hay sao?
Nhưng nếu bạn có thể tối ưu hóa hơn nữa thì sao? Đó là lời hứa mang tính thay đổi của generative AI, thứ đang bắt đầu cách mạng hóa hoạt động kinh doanh theo những cách thay đổi cuộc chơi. Nó có thể là giải pháp cuối cùng có thể phá vỡ các rào cản rối loạn chức năng của các đơn vị kinh doanh, ứng dụng, dữ liệu và con người, đồng thời vượt ra khỏi những ràng buộc khiến các công ty phải trả giá đắt.
Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ mới nổi nào, những người áp dụng sớm sẽ phải chịu chi phí học tập và có những thách thức trong việc chuẩn bị và tích hợp các ứng dụng cũng như dữ liệu hiện có vào các công nghệ mới hơn để hỗ trợ các công nghệ mới nổi này. Hãy cùng xem xét một số thách thức đối với generative AI để quản lý hiệu suất tài sản.
Thách thức 1: Sắp xếp dữ liệu liên quan
Hành trình tạo ra AI bắt đầu bằng việc quản lý dữ liệu. Theo Rethink Data Report, 68% dữ liệu mà các doanh nghiệp thu thập được trong quá trình vận hành chưa được vận dụng tối đa. Đây là cơ hội để bạn tận dụng lượng thông tin dồi dào mà bạn đang thu thập trong và xung quanh tài sản của mình và sử dụng nó một cách hiệu quả.
Các ứng dụng doanh nghiệp đóng vai trò là kho lưu trữ các mô hình dữ liệu mở rộng, bao gồm dữ liệu lịch sử và hoạt động trong cơ sở dữ liệu đa dạng. Các mô hình nền tảng của AI tạo ra đào tạo một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, nhưng sự phối hợp là rất quan trọng để thành công. Bạn cần có kế hoạch quản trị dữ liệu hoàn thiện, kết hợp các hệ thống cũ vào chiến lược hiện tại và hợp tác giữa các đơn vị kinh doanh.
Thách thức 2: Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình AI
AI chỉ đáng tin cậy khi dữ liệu cung cấp năng lượng cho nó. Việc chuẩn bị dữ liệu cho bất kỳ mô hình phân tích nào đều là một nỗ lực đòi hỏi nhiều kỹ năng và nguồn lực, đòi hỏi sự chú ý tỉ mỉ của (thường) các nhóm lớn có cả kiến thức về công nghệ và đơn vị kinh doanh.
Các vấn đề quan trọng cần giải quyết bao gồm hệ thống phân cấp tài sản vận hành, tiêu chuẩn về độ tin cậy, dữ liệu đồng hồ và cảm biến cũng như tiêu chuẩn bảo trì. Cần có nỗ lực hợp tác để đặt nền tảng cho việc tích hợp AI hiệu quả trong APM và hiểu biết sâu sắc về các mối quan hệ phức tạp trong bối cảnh dữ liệu của tổ chức bạn.
Thách thức 3: Thiết kế và triển khai quy trình làm việc thông minh
Việc tích hợp generative AI vào các quy trình hiện có đòi hỏi phải thay đổi mô hình về số lượng tổ chức hoạt động. Sự thay đổi này bao gồm việc bổ sung các cố vấn AI và nhân viên kỹ thuật số – về cơ bản sẽ khác với chatbot hoặc robot – để giúp bạn mở rộng quy mô và tăng tốc tác động của AI bằng dữ liệu đáng tin cậy trên toàn bộ doanh nghiệp và ứng dụng của bạn. Và nó không chỉ là một sự thay đổi công nghệ. Quy trình làm việc AI của bạn phải hỗ trợ trách nhiệm, tính minh bạch và “khả năng giải thích”.
Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI trong APM đòi hỏi phải có sự thay đổi về văn hóa và tổ chức. Việc kết hợp kiến thức chuyên môn của con người với khả năng của AI trở thành nền tảng của quy trình làm việc thông minh, hứa hẹn tăng hiệu quả và hiệu quả.
Thách thức 4: Xây dựng tính bền vững và khả năng phục hồi
Việc triển khai AI ban đầu trong APM không phải là mục tiêu cuối cùng của chúng ta. Cách tiếp cận toàn diện giúp bạn xây dựng tính bền vững và khả năng phục hồi trong hệ sinh thái AI doanh nghiệp mới. Việc tăng cường các hợp đồng dịch vụ được quản lý trên toàn doanh nghiệp trở thành một biện pháp chủ động, đảm bảo hỗ trợ liên tục cho các hệ thống đang phát triển.
Với kiến thức phong phú của họ, quá trình chuyển đổi lực lượng lao động có độ tin cậy cao của tài sản đang già đi mang lại cả thách thức lẫn cơ hội. Việc duy trì triển khai hiệu quả các công nghệ nhúng có thể yêu cầu tổ chức của bạn phải “suy nghĩ sáng tạo” khi quản lý các mô hình nhân tài mới.
Khi generative AI phát triển, bạn sẽ muốn luôn cảnh giác trước những thay đổi trong nguyên tắc quản lý và tuân thủ các tiêu chuẩn về đạo đức, quyền riêng tư dữ liệu và tính bền vững của địa phương và toàn cầu.
Chuẩn bị cho cuộc hành trình
Generative AI sẽ tác động đến tổ chức của bạn trên hầu hết các khả năng và mệnh lệnh kinh doanh của bạn. Vì vậy, hãy coi những thách thức này là các cột mốc liên kết với nhau, mỗi thách thức đều khai thác khả năng để hợp lý hóa các quy trình, nâng cao khả năng ra quyết định và nâng cao hiệu quả của APM.
Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây:
