Trong toàn doanh nghiệp, bất kỳ nền tảng, hệ thống và công cụ AI nào cũng có thể hoạt động đồng thời—ví dụ: nền tảng khách hàng được hỗ trợ bởi AI, trợ lý đàm thoại cũng như các công cụ tự động hóa quy trình và quy trình làm việc. Mỗi người đều tinh vi, tiên tiến và phản ứng nhanh chóng. Tuy nhiên, khi bắt đầu hoạt động, kết quả và hành động xuất hiện có thể sai, nhầm lẫn hoặc thiếu hiểu biết đúng đắn về doanh nghiệp. Nhiều tổ chức rơi vào tình huống này—và đó có thể là một trong những lý do chính khiến họ gặp khó khăn trong việc thu được lợi nhuận từ khoản đầu tư AI của mình.

TẢI BÁO CÁO TẢI XUỐNG

Một cuộc thăm dò ý kiến ​​của MIT Technology Review Insights cho thấy rằng mặc dù mọi tổ chức được khảo sát ngày nay đều đang sử dụng AI ở một mức độ nào đó, nhưng chưa đến một phần năm (16%) đang trích xuất được giá trị biến đổi từ việc triển khai của họ. Tỷ lệ phần trăm số người được hỏi lớn nhất (40%) cho biết họ nhận thấy mức tăng vừa phải trong các nhiệm vụ hoặc nhóm cụ thể, trong khi 21% báo cáo mức tăng có ý nghĩa, còn lại 23% nhận thấy lợi nhuận tối thiểu hoặc không có gì cả.

Các công ty hầu hết vẫn đang thử nghiệm các trường hợp sử dụng AI (theo 38% số người được hỏi) hoặc sử dụng nó để hỗ trợ nhân viên làm việc bằng các công cụ như người điều khiển chung hoặc trợ lý trò chuyện (35%). Chỉ 12% doanh nghiệp có tác nhân AI trong sản xuất và 3% cho biết họ đang sử dụng AI để thực hiện hầu hết công việc trong các quy trình quan trọng. Prukalpa Sankar, đồng sáng lập Atlan, cho biết: “Có một khoảng cách lớn giữa khả năng của các mô hình và cách các mô hình thực sự hữu ích trong các tổ chức”. "Đối với mọi ý định và mục đích trong đời thực, trí tuệ nhân tạo nói chung đã có sẵn. Chỉ là nó không thực sự hữu ích ở hầu hết các công ty ngày nay."

Sankar nói, lớp còn thiếu là bối cảnh hoặc mức độ hiểu biết của AI về doanh nghiệp. Lớp ngữ cảnh là cơ sở hạ tầng kiến ​​trúc nằm giữa các hệ thống kinh doanh của tổ chức (ví dụ: hệ thống hồ sơ và dữ liệu cũng như nền tảng AI của nó). Nó chuyển thông tin doanh nghiệp thành bối cảnh được quản lý, có thể sử dụng bằng máy cho các tác nhân hoặc mô hình AI và giúp tổng hợp kiến ​​thức. Sankar nói: “Nếu không có lớp ngữ cảnh cho AI, điều đó gần giống như bạn đang thuê thực tập sinh thông minh nhất thế giới, bịt mắt họ và ném họ vào tổ chức của bạn”. Tải xuống báo cáo Nội dung này được sản xuất bởi Insights, bộ phận nội dung tùy chỉnh của MIT Technology Review, chứ không phải do ban biên tập của nó sản xuất. Nó được con người nghiên cứu và viết ra, với bất kỳ công cụ AI nào có thể chỉ được sử dụng trong các quy trình sản xuất dưới sự giám sát của con người.