Giám đốc Tài chính SAP: AI cần vượt xa chatbot để tạo ra lợi nhuận thực sự

Giám đốc tài chính của SAP, ông Dominik Asam, cho biết trí tuệ nhân tạo trong phần mềm doanh nghiệp phải vượt ra ngoài các ứng dụng chatbot và công cụ viết mã để tiến vào các quy trình kinh doanh phức tạp hơn. Theo ông, đây mới là nơi có thể tạo ra lợi nhuận thực sự, đòi hỏi dữ liệu sạch, độ tin cậy và khả năng kiểm soát chi phí cao hơn là chỉ truy cập vào mô hình mạnh nhất.

Phát biểu với các phóng viên sau khi công bố kết quả kinh doanh quý II, ông Asam nhấn mạnh rằng các công ty đã đầu tư rất nhiều vào AI tạo sinh nhưng vẫn đang tìm kiếm bằng chứng về sự gia tăng năng suất trên diện rộng. SAP lập luận rằng lợi nhuận sẽ không đến từ các mô hình đa dụng mà từ các hệ thống được quản trị chặt chẽ và nhúng sâu vào các quy trình kinh doanh cụ thể.

Thách thức ngoài các ứng dụng đơn giản

Ông Asam chỉ ra rằng "phần lớn" lượng tiêu thụ token AI hiện nay được dành cho các "ứng dụng dễ triển khai" như trợ lý lập trình và chatbot. Ở những lĩnh vực này, hiện tượng "ảo giác" của AI (tạo ra thông tin sai lệch) ít gây rủi ro hơn vì kết quả đầu ra không mang lại hệ quả nghiêm trọng nếu thất bại.

Tuy nhiên, việc áp dụng AI vào các quy trình cốt lõi như tài chính hay chuỗi cung ứng lại khó khăn hơn nhiều. Ông giải thích rằng sai sót có thể bị cộng dồn qua nhiều bước, làm tăng rủi ro so với các tiêu chuẩn tuân thủ. "Nếu có một số ảo giác trong quy trình, các lỗi sẽ thực sựทวีคูณ theo thống kê qua nhiều bước," ông Asam nói, đề cập đến các quy trình công việc tài chính. "Điều này đòi hỏi mức độ đảm bảo cực kỳ khắt khe."

Ad

Dữ liệu sạch và mô hình phù hợp là chìa khóa

Theo ông Asam, những "trái ngọt khó hái hơn" của AI không nằm ở việc áp dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chung chung cho toàn bộ công ty. Thay vào đó, nó đòi hỏi việc xây dựng các hệ thống xoay quanh các hoạt động kinh doanh cụ thể.

Điều này yêu cầu các công ty phải làm cho dữ liệu của chính họ trở nên có thể sử dụng được và được quản trị, để AI có thể hoạt động dựa trên kiến thức của doanh nghiệp. "Quan niệm rằng AI sẽ giải quyết tất cả các vấn đề nếu dữ liệu của bạn là các kho chứa cũ kỹ, lộn xộn là không đúng," ông Asam nói, và cho biết thêm cách tiếp cận như vậy đi kèm với "chi phí token cực kỳ cao."

Ông kết luận rằng mô hình tiên tiến nhất không phải lúc nào cũng là lựa chọn đúng đắn. Trên thực tế, các công ty sẽ sử dụng công cụ đáng tin cậy và rẻ nhất có thể mang lại kết quả mong muốn một cách an toàn, cho dù đó là phần mềm đơn giản, mô hình nguồn mở hay một mô hình tiên phong đắt tiền.