Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI

Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI là năng lực ngày càng phát triển của một tổ chức trong việc sử dụng AI để hỗ trợ mục tiêu và tạo ra cách làm hiệu quả, có trách nhiệm, có thể lặp lại. Cấp quyền dùng công cụ AI chỉ là điểm khởi đầu. Tổ chức còn cần xác định công cụ có phù hợp với công việc thực tế không, có hỗ trợ và giám sát thích hợp không, và có tạo ra kết quả hữu ích không.

> Điểm chính
>
> – Là gì: Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI mô tả năng lực của tổ chức, không chỉ là quyền truy cập công cụ hay số nhân viên sử dụng AI.
> – Đánh giá thế nào: Xem xét quy trình làm việc thực tế cùng với chiến lược, con người, quản trị, dữ liệu và công nghệ, vận hành và kết quả. Tên các giai đoạn khác nhau tùy framework.
> – Tiếp theo làm gì: Dựa trên bằng chứng từ một quy trình cụ thể để chọn một cải tiến khả thi, kiểm tra kết quả và xử lý rủi ro trước khi mở rộng.

Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI là gì?

Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI mô tả khả năng của tổ chức trong việc sử dụng AI có mục đích và duy trì cách sử dụng đó theo thời gian. Framework trưởng thành giúp đánh giá năng lực hiện tại, xác định khoảng trống và lập kế hoạch cải thiện. Framework của Viện Kỹ thuật Phần mềm Carnegie Mellon, được phát triển cùng Accenture xem đánh giá này là cách xây dựng lộ trình ứng dụng AI có trách nhiệm và hướng đến giá trị.

Ví dụ, nhân viên có thể được phép dùng trợ lý AI viết nội dung nhưng chưa có hướng dẫn về tài liệu nào được đưa vào công cụ hoặc ai cần kiểm tra kết quả. Cách làm phát triển hơn sẽ xác định quy trình soạn thảo, khâu rà soát và cách đánh giá hiệu quả. Khác biệt nằm ở năng lực của tổ chức, không chỉ ở phần mềm.

Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI không chỉ là quyền truy cập công cụ hay hoạt động thử nghiệm

Quyền truy cập công cụ, tần suất sử dụng hay một thử nghiệm thành công đều chưa đủ để chứng minh tổ chức trưởng thành trong ứng dụng AI. Thử nghiệm có thể cho thấy tiềm năng nhưng chưa tạo ra quy trình, hỗ trợ liên tục, quản trị hoặc bằng chứng cần thiết để lặp lại cách làm. Framework trưởng thành trong ứng dụng AI của Microsoft cũng lưu ý rằng sáng kiến có thể thành công ở giai đoạn thử nghiệm nhưng khó vượt khỏi các trường hợp sử dụng riêng lẻ.

Một nhóm hỗ trợ khách hàng có thể thử dùng AI soạn câu trả lời nháp cho một số trường hợp. Để hình thành quy trình có thể lặp lại, nhóm cần yêu cầu rà soát rõ ràng, hướng xử lý trường hợp khó và cách kiểm tra chất lượng. Những bước này không tự chứng minh dịch vụ được cải thiện.

Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI và năng lực sử dụng AI có liên quan nhưng khác nhau

Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI mô tả năng lực và cách sử dụng AI của toàn tổ chức. Năng lực sử dụng AI (AI proficiency) là mức độ hiệu quả của một cá nhân hoặc nhóm khi dùng AI. Kỹ năng góp phần tạo nên mức độ trưởng thành của tổ chức nhưng chỉ là một phần trong đó. Bài viết của Larridin về năng lực và mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI phân biệt giữa việc mọi người có dùng AI và việc họ dùng AI có hiệu quả hay không.

Một nhân viên có thể thành thạo AI trong khi phòng ban thiếu hướng dẫn chung, quy trình phù hợp hoặc cách rà soát. Ngược lại, tổ chức có thể đã thiết lập chính sách và công cụ nhưng nhân viên vẫn cần được hướng dẫn cách áp dụng. Đánh giá cả hai cấp độ sẽ cho bức tranh đầy đủ hơn.

Các giai đoạn thực tế trong mức độ trưởng thành khi ứng dụng AI

Không có số lượng hoặc cách đặt tên giai đoạn thống nhất giữa các framework trưởng thành. Mô hình của SEI và Accenture gồm năm giai đoạn: Exploratory, Implemented, Aligned, Scaled và Future-Ready. Các nhãn tiếng Việt dưới đây giúp thảo luận về tiến trình; chúng không phải thang đo chung cho toàn ngành.

1. Khám phá: Tìm hiểu AI có thể phù hợp với bối cảnh và mục tiêu của tổ chức ở đâu. Việc sử dụng thường chưa chính thức hoặc chỉ giới hạn trong thử nghiệm ban đầu.
2. Triển khai: Đưa một số quy trình hoặc hệ thống có hỗ trợ AI vào sử dụng để thu thập bằng chứng ban đầu về giá trị tiềm năng.
3. Liên kết: Quản lý việc sử dụng AI nhất quán hơn và gắn với mục tiêu cũng như giá trị kỳ vọng của tổ chức.
4. Mở rộng: Lặp lại các quy trình phù hợp trên phạm vi rộng hơn, với sự hỗ trợ để duy trì hiệu quả có thể dự đoán.
5. Sẵn sàng cho tương lai: Lặp lại và điều chỉnh sáng kiến AI khi nhu cầu thay đổi, thay vì coi mỗi sáng kiến là một thử nghiệm riêng lẻ.

Các giai đoạn mô tả một hướng phát triển, nhưng tổ chức không nhất thiết tiến triển theo đường thẳng. Một công ty có thể có cách sử dụng được hỗ trợ tốt ở một phòng ban nhưng vẫn thử nghiệm tự phát ở phòng ban khác. Mô tả của SEI và Accenture nêu tên và định nghĩa các giai đoạn của mô hình này; framework khác có thể dùng cấp độ và cách gọi riêng.

Với việc soạn thảo báo cáo, một nhóm có thể bắt đầu bằng cách thử công cụ AI, rồi thiết lập quy trình soạn thảo có hỗ trợ và người rà soát. Sau đó, nhóm có thể gắn quy trình với mục tiêu rõ ràng, lặp lại khi phù hợp và đánh giá lại khi nhu cầu hoặc rủi ro thay đổi. Mỗi bước đòi hỏi nhiều hơn việc cấp quyền truy cập.

Tổ chức nên đánh giá những gì?

Tổ chức nên đánh giá nhiều năng lực, dù các framework không nhóm chúng giống nhau. Mô hình của SEI và Accenture nêu tám khía cạnh: chiến lược tổ chức, lực lượng lao động và văn hóa, thiết kế lại quy trình, rủi ro và quản trị, dữ liệu, kỹ thuật, vận hành và hệ sinh thái. Framework của Microsoft cũng mô tả hoạt động ứng dụng AI qua nhiều trụ cột năng lực. Đây là các ví dụ, không phải danh sách kiểm tra giống hệt nhau.

Khi bắt đầu đánh giá, hãy cân nhắc các câu hỏi sau:

• Chiến lược và mục tiêu: Việc sử dụng AI nhằm giải quyết nhu cầu nào của tổ chức?
• Mức độ phù hợp với quy trình: AI được đưa vào công việc ở đâu, và những nhiệm vụ hoặc quyết định nào vẫn do con người đảm nhiệm?
• Lực lượng lao động và văn hóa: Mọi người có hướng dẫn, kỹ năng và cách nêu quan ngại không?
• Quản trị, rủi ro và bảo mật: Trách nhiệm và biện pháp bảo vệ liên quan đến cách sử dụng này đã rõ chưa?
• Dữ liệu và công nghệ: Thông tin và hệ thống cần thiết có phù hợp, sẵn có và tuân thủ quy định của tổ chức không?
• Vận hành và hỗ trợ: Ai duy trì quy trình, xử lý sự cố và rà soát thay đổi?
• Kết quả: Cần bằng chứng nào để đánh giá quy trình có hữu ích và chấp nhận được không?

Với AI hỗ trợ tóm tắt cuộc họp, nhóm có thể xem xét bản tóm tắt có đáp ứng nhu cầu công việc không, quy trình có phù hợp với cách tổ chức cuộc họp không và nhân viên có biết cách rà soát nội dung không. Nhóm cũng cần cân nhắc việc đưa thông tin nhạy cảm vào công cụ và cách xử lý lỗi hoặc nội dung bị bỏ sót. Câu hỏi cụ thể tùy thuộc vào quy trình và chính sách của tổ chức.

Cách đánh giá mức độ trưởng thành hiện tại của tổ chức

Hãy bắt đầu với một nhóm hoặc quy trình thay vì chấm điểm toàn tổ chức ngay từ đầu. Mô hình của SEI và Accenture mô tả đánh giá mức độ trưởng thành như một cách thiết lập hiện trạng, xác định khoảng trống và cung cấp thông tin để xây dựng lộ trình. Đánh giá vẫn có ích dù không tạo ra điểm số chính xác.

1. Chọn một quy trình thực tế. Chọn nhiệm vụ mọi người đang làm, chẳng hạn tóm tắt báo cáo hoặc chuẩn bị bản nháp đầu tiên.
2. Thu thập bằng chứng. Hỏi người thực hiện và giám sát về cách quy trình vận hành. Xem xét hướng dẫn, bước rà soát, người phụ trách và hỗ trợ thực tế thay vì dựa vào giả định.
3. Xem xét các năng lực liên quan. Cân nhắc những khía cạnh quan trọng với nhiệm vụ, như mức độ phù hợp với quy trình, hướng dẫn cho nhân viên, cách xử lý dữ liệu và giám sát.
4. Mô tả điều gì đã được thiết lập, chưa nhất quán hoặc còn thiếu. Dùng ngôn ngữ đơn giản; một năng lực có thể rõ ràng ở nhóm này nhưng chưa có ở nhóm khác.
5. Chọn một khoảng trống cần xử lý. Tập trung vào rào cản ảnh hưởng đến việc thực hiện công việc an toàn, hữu ích và có thể lặp lại, thay vì cố cải thiện mọi khía cạnh cùng lúc.

Khi rà soát việc tóm tắt hóa đơn hoặc báo cáo, nhóm có thể phát hiện mình đã thử một công cụ nhưng chưa thống nhất ai phụ trách, quy trình rà soát ra sao hoặc tài liệu nào được phép xử lý. Những phát hiện này dễ chuyển thành hành động hơn một nhãn trưởng thành chung chung không có bằng chứng.

Cách chuyển từ thử nghiệm sang sử dụng AI có thể lặp lại

Trước khi mở rộng dự án thử nghiệm, hãy xác định dự án phụ thuộc vào điều kiện nào và liệu những điều kiện đó có tồn tại ở môi trường tiếp theo không. Mô hình trưởng thành của Microsoft mô tả tình trạng dự án thử nghiệm không vượt khỏi các trường hợp sử dụng riêng lẻ; framework của SEI và Accenture xem đánh giá và lập kế hoạch lộ trình là một phần của việc ứng dụng có trách nhiệm.

Hãy chọn một quy trình có phạm vi rõ, chỉ định người phụ trách và xác định thế nào là kết quả hữu ích. Sau đó, xử lý các khoảng trống quan trọng về kỹ năng, cách xử lý dữ liệu, quản trị hoặc hỗ trợ kỹ thuật. Thử nghiệm với mức giám sát phù hợp, xem xét kết quả và ghi lại những điều nhóm khác cần biết trước khi áp dụng lại.

Với việc soạn email, nhóm có thể biến thử nghiệm tự phát thành quy trình nhất quán bằng cách thống nhất loại thư nào phù hợp, nhân viên cần rà soát gì và người dùng báo sự cố ra sao. Chỉ mở rộng sau khi xem xét kết quả thử nghiệm và bảo đảm có biện pháp bảo vệ, hỗ trợ phù hợp; một bản nháp có vẻ hợp lý chưa đủ căn cứ.

Cách đo tiến triển mà không dựa vào lời quảng bá

Hãy đánh giá AI có hỗ trợ nhiệm vụ dự kiến hay không, thay vì chỉ đếm số người sử dụng. Trước khi mở rộng quy trình, hãy xác định bằng chứng có ý nghĩa với công việc đó. Tùy nhiệm vụ, bằng chứng có thể liên quan đến chất lượng, độ tin cậy, mức độ phù hợp với quy trình hiện có, lượng nội dung cần chỉnh sửa hoặc rủi ro cần chú ý. Không có thước đo duy nhất phù hợp với mọi tổ chức.

Với bản tóm tắt cuộc họp, số bản tóm tắt AI tạo ra chỉ phản ánh hoạt động, không cho biết chúng có hữu ích hay không. Nhóm có thể kiểm tra quyết định và việc cần làm có được ghi chính xác không, cũng như nhân viên có phải sửa những nội dung quan trọng bị bỏ sót không. Kết quả cần được diễn giải theo nhiệm vụ và không tự chứng minh năng suất hoặc lợi ích tài chính tăng.

Tích hợp bảo mật, quản trị và rà soát của con người vào quá trình phát triển

Bảo mật, quản trị và giám sát là thành phần của mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI, không phải bước chỉ bổ sung sau khi mở rộng quy trình. Hãy tuân thủ quy định hiện hành của tổ chức về thông tin nhạy cảm, làm rõ trách nhiệm và chọn mức rà soát phù hợp với hậu quả của sai sót. Framework của SEI và Accenture đưa rủi ro và quản trị vào các khía cạnh đánh giá.

Với AI hỗ trợ tóm tắt hợp đồng, tổ chức nên cân nhắc cách xử lý dữ liệu được phê duyệt và yêu cầu người có chuyên môn phù hợp rà soát trước khi dựa vào nội dung đầu ra. Đây là biện pháp bảo vệ thực tế, không phải tư vấn pháp lý. Kiểm soát phù hợp tùy thuộc vào thông tin, nhiệm vụ và yêu cầu của tổ chức.

Kế hoạch bước đầu đơn giản cho tổ chức

Hãy chuyển kết quả đánh giá thành hành động bằng cách chọn một quy trình nhỏ, có thật:

1. Chọn một nhiệm vụ lặp lại có thể được AI hỗ trợ.
2. Mô tả quy trình hiện tại và mục tiêu cần hỗ trợ.
3. Rà soát năng lực liên quan, bao gồm giám sát và cách xử lý dữ liệu.
4. Xác định khoảng trống quan trọng nhất và giao người xử lý.
5. Thử một cải tiến có phạm vi rõ, với mức rà soát phù hợp.
6. Xác định bằng chứng cần có để tiếp tục, điều chỉnh hoặc mở rộng quy trình.

Với bản cập nhật nội bộ, nhóm có thể thử dùng AI tạo bản nháp đầu tiên, chỉ định người rà soát và kiểm tra bản nháp có đáp ứng nhu cầu trước khi cân nhắc áp dụng rộng hơn. Mục tiêu là cải thiện quy trình, không phải đạt điểm số cao.

Những sai lầm thường gặp khi sử dụng framework trưởng thành AI

Framework trưởng thành là công cụ định hướng thảo luận và lập kế hoạch, không phải chứng nhận chung cho mọi tổ chức. Đừng coi các giai đoạn của một framework là tiêu chuẩn phổ quát hoặc rút gọn đánh giá nhiều chiều thành điểm số không có căn cứ. Các framework khác nhau về nhãn, số cấp độ và cách nhóm năng lực.

Quyền truy cập công cụ, tần suất sử dụng cao hay một dự án thử nghiệm thành công cũng không đồng nghĩa với việc ứng dụng hiệu quả hoặc sẵn sàng mở rộng. Một nhóm có thể dùng AI thường xuyên nhưng chưa có người phụ trách, quy trình rà soát hay bằng chứng về giá trị. Đánh giá công việc thực tế sẽ cho thấy những điều chỉ số hoạt động không thể hiện.

Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI là lộ trình, không phải chiếc cúp

Mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI giúp tổ chức hiểu năng lực và chọn cải tiến thiết thực; đây không phải danh hiệu hay điểm số để so sánh phổ quát. Hãy đánh giá công việc thực tế, xử lý khoảng trống quan trọng với nhiệm vụ và chỉ mở rộng khi có cơ sở có trách nhiệm.

Một quy trình soạn thảo trưởng thành hơn khi có mục đích rõ, được hỗ trợ và có thể lặp lại, chứ không chỉ vì nhiều nhân viên được cấp quyền truy cập AI hơn. Bước tiếp theo nên phù hợp với nhu cầu của tổ chức và có thể được đánh giá bằng bằng chứng.

Nguồn

• SEI và Accenture công bố mô hình trưởng thành trong ứng dụng AI giúp tổ chức mở rộng AI với kết quả có thể dự đoán, Viện Kỹ thuật Phần mềm Đại học Carnegie Mellon.
• Giới thiệu mô hình trưởng thành trong ứng dụng AI tác nhân, Microsoft Learn.
• Mô hình năng lực và mức độ trưởng thành trong ứng dụng AI: Từ người mới bắt đầu đến người dùng thành thạo, Larridin.