ການຫັນປ່ຽນ AI ໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ຈັບຕ້ອງໄດ້.

ການຫັນປ່ຽນ AI (ປັນຍາປະດິດ) ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນບາດກ້າວຕໍ່ໄປໃນການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງກາຍເປັນການທົດສອບທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄວາມສາມາດໃນການປະດິດສ້າງຂອງແຕ່ລະອົງກອນ.

ສູນບໍລິການບໍລິຫານສາທາລະນະຂອງເມືອງຮ່ວາຍເຍີນ (ແຂວງຢາລາຍ) ນຳໃຊ້ ວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີເຂົ້າໃນການບໍລິການປະຊາຊົນ. (ຮູບພາບ: MY HA)

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, ການເດີນທາງນີ້ຍັງປະເຊີນກັບ "ຂໍ້ຈຳກັດ" ຫຼາຍຢ່າງ, ຍ້ອນວ່າຫຼາຍອົງກອນຍັງດຳເນີນງານໂດຍອີງໃສ່ປະສົບການແບບດັ້ງເດີມ, ໃນຂະນະທີ່ແອັບພລິເຄຊັນ AI ກຳລັງພັດທະນາໃນລັກສະນະທີ່ແຕກແຍກ, ເປັນສ່ວນບຸກຄົນ, ຂາດການເຊື່ອມຕໍ່ ແລະ ຍຸດທະສາດໂດຍລວມ.

ປັດໄຈການປ່ຽນແປງພາຍໃນແມ່ນມີຈຳກັດ.

ບຸກຄົນ ແລະ ທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່ໃນຫວຽດນາມໃນປະຈຸບັນກຳລັງໃຊ້ AI ສຳລັບວຽກງານພຽງຢ່າງດຽວເທົ່ານັ້ນ, ເຊິ່ງໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທັນທີ ແຕ່ຍັງບໍ່ທັນບັນລຸການປ່ຽນແປງຢ່າງເປັນລະບົບ.

ທ່ານ ດັງ ຈຸງຫຽວ, ຜູ້ອຳນວຍການບໍລິສັດຮ່ວມທຶນເຕັກໂນໂລຊີປ້ອງກັນໄຟໄໝ້ ແທ່ງນາມ, ໄດ້ແບ່ງປັນວ່າ ບໍລິສັດຮັບຮູ້ຢ່າງຈະແຈ້ງເຖິງທ່າແຮງ ແລະ ຜົນປະໂຫຍດອັນຍິ່ງໃຫຍ່ຂອງ AI, ແຕ່ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ລົງທຶນໃນຂອບເຂດບໍລິສັດເທື່ອ. ປະຈຸບັນ, AI ຖືກນໍາໃຊ້ພຽງແຕ່ໃນແຕ່ລະພະແນກເທົ່ານັ້ນ.

ອີງຕາມທ່ານ Hieu, ໂຄງການຫັນປ່ຽນ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍຢ່າງທີ່ທຸລະກິດກຳລັງເຂົ້າເຖິງໃນປະຈຸບັນແມ່ນມີລາຄາແພງ ແລະ ສຸມໃສ່ການສອນການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ຂັ້ນພື້ນຖານເທົ່ານັ້ນ. ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ເຈາະເລິກເຂົ້າໄປໃນລາຍລະອຽດສະເພາະຂອງແຕ່ລະອຸດສາຫະກຳ, ແລະ ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ລະບຸຂໍ້ຈຳກັດ ຫຼື ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຂະບວນການເພື່ອສະເໜີວິທີແກ້ໄຂ AI ທີ່ເໝາະສົມ. ທຸລະກິດຕ່າງໆເຕັມໃຈທີ່ຈະລົງທຶນໃນຂອບເຂດໃຫຍ່ ເມື່ອບໍລິສັດທີ່ປຶກສາດ້ານການຫັນປ່ຽນ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມເຂົ້າໃຈການດຳເນີນງານຢ່າງແທ້ຈິງ, ສາມາດຄິດໄລ່ຜົນປະໂຫຍດໄດ້, ແລະ ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ປັບປຸງປະສິດທິພາບເມື່ອທຽບກັບວິທີການເຮັດວຽກແບບດັ້ງເດີມໃນລາຄາທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ.

ໃນລັກສະນະດຽວກັນ, ການສັງເກດການສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າອົງການຄຸ້ມຄອງລັດບາງແຫ່ງ, ເຖິງວ່າຈະສະແດງຄວາມສົນໃຈໃນຕອນຕົ້ນໃນການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນ ແລະ ນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນການດຳເນີນງານຂອງເຂົາເຈົ້າຕັ້ງແຕ່ປີ 2020, ຍັງຄົງຢູ່ໃນໄລຍະທົດລອງໃນການດຳເນີນງານຫຼັກຫຼັງຈາກຫຼາຍກວ່າຫ້າປີ. ເຫດຜົນຫຼັກແມ່ນເກີດຈາກຄວາມຄິດທີ່ລະມັດລະວັງຂອງຜູ້ນຳຂອງອົງກອນກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງທາງກົດໝາຍ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ແລະ ປະສິດທິພາບການລົງທຶນເມື່ອຂະຫຍາຍ AI ໃນຂອບເຂດທີ່ຄົບຖ້ວນ.

ຮອງສາດສະດາຈານ, ດຣ. ຫງວຽນຊວນຮວ່າຍ, ຜູ້ອຳນວຍການສະຖາບັນປັນຍາປະດິດ, ກ່າວວ່າ: ການຫັນປ່ຽນ AI ຍັງຖືກເຂົ້າໃຈຜິດໃນຫຼາຍໆບ່ອນ, ເຊິ່ງຖືກເບິ່ງວ່າເປັນໂຄງການເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງດຽວ. ຫຼາຍອົງກອນສຸມໃສ່ດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຫຼາຍເກີນໄປ, ໂດຍລືມວ່າບັນຫາຫຼັກແມ່ນຢູ່ໃນການຫັນປ່ຽນແນວຄິດ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຄຳສັບນີ້ປະກອບດ້ວຍສອງສ່ວນຄື: "AI" ເປັນຕົວແທນຂອງເຕັກໂນໂລຢີ ແລະ ສຳຄັນກວ່ານັ້ນຄື "ການຫັນປ່ຽນ," ເຊິ່ງກວມເອົາປັດໄຈມະນຸດ, ລະບົບ ແລະ ວັດທະນະທຳອົງກອນ. ຖ້າຜູ້ນຳອົງກອນບໍ່ເຂົ້າໃຈ AI ຢ່າງເຕັມສ່ວນ, ພວກເຂົາຈະຕັ້ງຄວາມຄາດຫວັງທີ່ບໍ່ເປັນຈິງ ຫຼື ບໍ່ສາມາດວັດແທກປະສິດທິພາບໄດ້, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈລົງທຶນທີ່ຜິດພາດ ຫຼື ເຄິ່ງໃຈ. ນີ້ແມ່ນອຸປະສັກທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ ເພາະວ່າການຕັດສິນໃຈຂອງຜູ້ນຳນຳພາຂະບວນການຫັນປ່ຽນທັງໝົດ. ການຂາດຄວາມເຂົ້າໃຈຈະເຮັດໃຫ້ພະນັກງານຮູ້ສຶກບໍ່ໝັ້ນໃຈ, ນຳໄປສູ່ການຕໍ່ຕ້ານ ຫຼື ຂາດການຮ່ວມມື, ເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີບໍ່ມີປະສິດທິພາບ.

ບັນຫາຫຼັກໃນຂະບວນການຫັນປ່ຽນ AI ແມ່ນຢູ່ໃນຂໍ້ມູນ - ອົງປະກອບທີ່ຖືກພິຈາລະນາວ່າເປັນ "ເລືອດຊີວິດ" ຂອງລະບົບທັງໝົດ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເປັນເວລາດົນນານ, ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນລະຫວ່າງພະແນກ ແລະ ໜ່ວຍງານຕ່າງໆໄດ້ປະເຊີນກັບອຸປະສັກຫຼາຍຢ່າງ. ຕົວຢ່າງທົ່ວໄປແມ່ນຄວາມສ່ຽງຂອງການສໍ້ໂກງໃນການກວດສຸຂະພາບ ແລະ ການປິ່ນປົວ: ຄົນເຈັບອາດຈະຖືກສັ່ງຢາສອງຊະນິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນສຳລັບອາການດຽວກັນຢູ່ໂຮງໝໍສອງແຫ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບຄຳເຕືອນທີ່ທັນເວລາ, ເພາະວ່າຂໍ້ມູນບໍ່ໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ ແລະ ປະສານເຂົ້າກັນໃນເວລາຈິງ.

ການຫັນປ່ຽນແນວຄິດ ແລະ ວິທີການດຳເນີນງານ.

ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຊື່ອວ່າ ເພື່ອໃຫ້ການຫັນປ່ຽນ AI ມີປະສິດທິພາບຢ່າງແທ້ຈິງ, ອົງກອນຕ່າງໆຕ້ອງການໂຄງການຫັນປ່ຽນທີ່ "ເລິກເຊິ່ງ," "ກວ້າງຂວາງ," ແລະ "ຍາວນານ" ພຽງພໍທີ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ວັດທະນະທໍາການເຮັດວຽກ ແລະ ວິທີການດໍາເນີນງານຂອງອົງກອນ.

ທ່ານ ໂຕຮົ່ງເລືອງ ຮອງຜູ້ອຳນວຍການສູນປະກັນສັງຄົມເອເລັກໂຕຣນິກ ແລະ ການຄວບຄຸມການຈ່າຍເງິນປະກັນສຸຂະພາບ ພາຍໃຕ້ການປະກັນສັງຄົມຫວຽດນາມ ( ກະຊວງການເງິນ ) ເຊື່ອວ່າການຫັນປ່ຽນ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເລື່ອງຂອງພະແນກໄອທີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຕ້ອງການຄວາມຕັ້ງໃຈໃນລະດັບສູງສຸດຈາກຜູ້ນຳໄປສູ່ພະນັກງານມືອາຊີບ, ແລະ ການປ່ຽນແປງແນວຄິດຕໍ່ AI ເປັນພຽງການສະໜັບສະໜູນ, ການອ້າງອີງ, ຫຼື ໂຄງການທົດລອງ. ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ວິໄສທັດໄລຍະຍາວ, ແລະ ຄວາມເປັນຜູ້ນຳທີ່ຕັດສິນໃຈ, ພ້ອມກັບໂຄງການຫັນປ່ຽນທີ່ຊັດເຈນ, ການລົງທຶນທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ໃນຂະບວນການທຸລະກິດຫຼັກ, ຈະກຳນົດຄວາມສຳເລັດຂອງຂະບວນການຫັນປ່ຽນ AI ພາຍໃນລະບົບ.

ຮອງສາດສະດາຈານ, ດຣ. ຫງວຽນຊວນຮວ່າຍ ໂຕ້ຖຽງວ່າ, ໃນສະພາບການຂອງການປ່ຽນແປງຂະບວນການ ແລະ ວິທີການເຮັດວຽກ, ໂຄງການຫັນປ່ຽນຈຳເປັນຕ້ອງສຸມໃສ່ການປ່ຽນແປງການຮັບຮູ້, ທັກສະ ແລະ ວິທີການຕັດສິນໃຈຂອງບຸກຄົນ, ປ່ຽນຈາກວິທີການທີ່ອີງໃສ່ປະສົບການແບບດັ້ງເດີມໄປສູ່ວິທີການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ ແລະ ອີງໃສ່ AI. ໃນເວລາດຽວກັນ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງສ້າງຫຼັກການສຳລັບການຮ່ວມມືທີ່ມີປະສິດທິພາບລະຫວ່າງຄົນ ແລະ ລະຫວ່າງຄົນ ແລະ AI. ນີ້ແມ່ນພື້ນຖານສຳລັບການສ້າງວັດທະນະທຳອົງກອນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ - ການວາງຂໍ້ມູນໄວ້ໃຈກາງ ແລະ ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບ AI (AI ກ່ອນ).

ເພື່ອສະໜັບສະໜູນການຄຸ້ມຄອງການຫັນປ່ຽນສຳລັບພະນັກງານ, ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຕ້ອງເປັນການຕັດສິນໃຈຢ່າງເດັດຂາດ; ສ້າງຕາຕະລາງຕິດຕາມ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງດ້ວຍຂໍ້ມູນສະເພາະ, ແລະ ນຳໃຊ້ ແລະ ເຊື່ອມໂຍງຜະລິດຕະພັນ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຫັນປ່ຽນເຂົ້າໃນວຽກງານປະຈຳວັນ. ການເຮັດວຽກໂດຍກົງ ແລະ ເປັນປະຈຳກັບຂໍ້ມູນຈະຊ່ວຍພັດທະນາແນວຄິດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນພາຍໃນທີມ.

ອີງຕາມທ່ານ Phan Phu Thuan, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ FPT Smart Cloud, FPT Group, ພຽງແຕ່ຜ່ານປະສົບການຕົວຈິງ ແລະ ຄຳຕິຊົມເປັນປະຈຳເທົ່ານັ້ນ ພະນັກງານຈຶ່ງສາມາດພັດທະນາຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂບັນຫາ ແລະ ຄວາມຄິດສ້າງສັນໃນສະພາບແວດລ້ອມ AI ທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ. ສຳລັບທຸລະກິດທີ່ຕ້ອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການຫັນປ່ຽນ AI ຕາມແຜນທີ່ເໝາະສົມ, ຄວນເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໂຄງການຂະໜາດປານກາງ ແຕ່ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຢ່າງລະອຽດ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ, ວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບໃນໂລກຕົວຈິງ, ຮຽນຮູ້ຈາກຂະບວນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ, ແລະ ຈາກນັ້ນຄ່ອຍໆຂະຫຍາຍຕົວ. ການຫັນປ່ຽນທີ່ແທ້ຈິງເກີດຂຶ້ນເມື່ອອົງກອນພ້ອມທີ່ຈະປ່ຽນແປງຈາກແນວຄິດ ແລະ ວັດທະນະທຳຂອງຕົນໄປສູ່ຫຼັກຂອງການດຳເນີນທຸລະກິດຂອງຕົນ. ເປົ້າໝາຍສຸດທ້າຍແມ່ນການກາຍເປັນອົງກອນທີ່ AI ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຖືກເພີ່ມເຂົ້າໃນພາຍຫຼັງ, ແຕ່ເປັນສ່ວນໜຶ່ງທີ່ແຍກອອກຈາກຮູບແບບການດຳເນີນງານໄດ້ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ - ອົງກອນ AI-Native.

ກວາງ ຮຸຍ

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://nhandan.vn/chuyen-doi-ai-di-vao-thuc-chat-post940537.html