OpenAI: Hướng dẫn giúp doanh nghiệp xác định và mở rộng các trường hợp sử dụng AI mang lại giá trị thực

[Sóng AI]

• 
  Chỉ trong vòng 2 năm, 39% người trưởng thành tại Mỹ đã sử dụng AI – gấp gần đôi tốc độ chấp nhận Internet trong cùng kỳ (20%). Tuy nhiên, chỉ 1% doanh nghiệp tin rằng họ đã khai thác AI một cách trưởng thành và tối ưu.
  
  
• 
  Theo khảo sát từ McKinsey và BCG, các công ty dẫn đầu trong việc ứng dụng AI ghi nhận tăng trưởng doanh thu nhanh hơn 1.5 lần, lợi tức cho cổ đông cao hơn 1.6 lần và lợi tức trên vốn đầu tư tốt hơn 1.4 lần so với đối thủ chậm ứng dụng.
  
  
• 
  Việc áp dụng AI nên được dẫn dắt bởi lãnh đạo doanh nghiệp, ưu tiên các trường hợp sử dụng đơn giản, có khả năng mở rộng nhanh hơn là các dự án phức tạp. Các hoạt động như hackathon, workshop và học tập từ đồng nghiệp là chìa khóa thúc đẩy áp dụng AI.
  
  
• 
  3 loại nhiệm vụ nên ưu tiên AI hỗ trợ:
  
  • 
    Nhiệm vụ thủ công lặp lại (viết biên bản họp, tổng hợp số liệu, tạo tài liệu sản phẩm)
    
  • 
    Nút thắt kỹ năng (nhân viên bị giới hạn chuyên môn, chậm tiến độ)
    
  • 
    Tình huống mơ hồ (thiếu định hướng, bí ý tưởng)
    
• 
  6 loại trường hợp sử dụng AI phổ biến được đề xuất:
  
  1. 
     Tạo nội dung: Viết tài liệu, chiến lược, email, mô tả sản phẩm; Promega tiết kiệm 135 giờ trong 6 tháng khi dùng AI viết email marketing.
     
     
  2. 
     Nghiên cứu: Tổng hợp thông tin thị trường, đối thủ; AI có thể trình bày kết quả theo định dạng yêu cầu như bảng, bullet, phân đoạn...
     
     
  3. 
     Lập trình: Hỗ trợ debug, viết mã, tạo prototype; Tinder dùng AI tăng tốc độ viết mã với ngôn ngữ khó như Bash.
     
     
  4. 
     Phân tích dữ liệu: Tìm insight, tạo biểu đồ; Poshmark dùng AI phân tích hàng triệu dòng dữ liệu để lập báo cáo hiệu suất tuần.
     
     
  5. 
     Ý tưởng & chiến lược: Brainstorm ý tưởng chiến dịch, lập kế hoạch ra mắt sản phẩm; Match Group dùng GPT-4 mô phỏng nhóm người dùng thử sản phẩm.
     
     
  6. 
     Tự động hóa: Tạo báo cáo định kỳ, thông báo Slack, tóm tắt họp; BBVA tự động hóa phân tích tín dụng bằng AI.
     
• 
  Phân loại và ưu tiên các trường hợp sử dụng theo khung “Tác động/Effort”:
  
  • 
    Ưu tiên cao: Tác động mạnh, effort thấp (quick wins)
    
    
  • 
    Dịch vụ tự thân: effort thấp, giá trị trung bình, dễ nhân rộng
    
    
  • 
    Tác động cao/effort cao: như GPT trợ lý khách hàng của Klarna
    
    
  • 
    Tác động thấp/effort cao: nên tạm gác
    
• 
  Mapping workflow theo từng bộ phận giúp phát hiện chuỗi tác vụ có thể được AI hỗ trợ liên tục, ví dụ quy trình marketing gồm nghiên cứu, phân tích dữ liệu, lên chiến lược, tạo nội dung, và tối ưu kênh.
  
  
• 
  Hành động ngay:
  
  • 
    Xác định nơi AI tạo giá trị
    
    
  • 
    Đào tạo nhân viên về 6 loại trường hợp sử dụng
    
    
  • 
    Dùng khung tác động/effort để chọn cái cần mở rộng
    

---

Mặc dù 92% doanh nghiệp dự định tăng đầu tư AI, chỉ 1% cảm thấy khai thác hiệu quả. Hướng dẫn của OpenAI cung cấp 6 nguyên mẫu ứng dụng AI thực tiễn, khung đánh giá tác động/effort, và ví dụ từ các tập đoàn lớn như Promega, Tinder, Poshmark. Việc ưu tiên quick wins và khuyến khích nhân viên tham gia tìm use case là chiến lược then chốt để hiện thực hóa giá trị từ AI.

https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/identifying-and-scaling-ai-use-cases.pdf

Nguồn: Songai.vn​