Giống như các nguyên tắc AI định hướng cho quá trình phát triển các hệ thống AI, những nguyên tắc này cũng chỉ ra cách để các chuyên gia tích hợp AI vào trong các hoạt động quản lý 3P. Trong đó, chuyên môn và kinh nghiệm của con người tiếp tục đóng vai trò then chốt trong việc dẫn dắt cách thức tích hợp AI vào quản lý 3P. Các tổ chức, ngành nghề và dự án khi triển khai AI cần phải điều chỉnh sự phối hợp giữa đóng góp của con người và AI sao cho phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của mình. Hiện nay, khi làm các dự án AI, việc quan trọng nhất là xác định rõ vai trò giám sát của con người, lúc nào con người cần nhảy vào can thiệp (cơ chế HITL) để đảm bảo mọi hoạt động của dự án luôn nằm trong tầm kiểm soát.

Hình 2-1 dưới đây trình bày các nguyên tắc của Bộ Tiêu chuẩn AI cho PPPM.

Các nguyên tắc trên được liệt kê mà không phân chia theo thứ tự ưu tiên hay mức độ quan trọng nào. Mỗi nguyên tắc sẽ có một hình vẽ minh họa bao gồm tên gọi và tóm tắt các điểm mấu chốt. Các nguyên tắc này bao gồm:

1. Nguyên tắc về Giá trị Chiến lược - Nền tảng kiến tạo giá trị

Giá trị chiến lược chính là nền tảng cho mọi hoạt động quản lý 3P, và AI đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc hiện thực hóa giá trị đó. Người thực hành quản lý 3P cần đảm bảo rằng mỗi hoạt động triển khai, dù lớn hay nhỏ, đều phải hỗ trợ trực tiếp cho các mục tiêu chung của tổ chức. Giá trị không chỉ là đích đến, mà còn là kim chỉ nam định hướng cho mọi quyết định ở mỗi giai đoạn thực thi.

Bất kỳ sáng kiến ứng dụng AI nào cũng đều nên bắt đầu bằng việc phân tích kỹ lưỡng lợi ích cốt lõi, đảm bảo nó gắn kết chặt chẽ với chiến lược và mục tiêu kinh doanh tổng thể của tổ chức. Cách tiếp cận này giúp chúng ta phát triển công nghệ một cách có mục đích rõ ràng, biến AI thành một công cụ mang lại những giá trị thực tế đo lường được, chứ không phải chạy theo trào lưu công nghệ một cách hình thức.

Việc đưa AI vào sử dụng có thể mang lại tiềm năng rất lớn cho quản lý 3P, nhưng hiệu quả thực tế lại phụ thuộc vào việc công nghệ đó có đi đúng hướng với mục tiêu chiến lược và được đánh giá thường xuyên hay không. Trong một thế giới thay đổi chóng mặt như hiện nay, giá trị chiến lược luôn đòi hỏi sự nhạy bén và khả năng thích ứng cao. Sự chuyển dịch quá nhanh của công nghệ bắt buộc các dự án ứng dụng AI phải luôn duy trì tính linh hoạt.

Hơn nữa, giá trị này cần được duy trì bền vững và tăng dần theo thời gian. Để tối đa hóa giá trị, tổ chức không thể thiếu sự đồng lòng ủng hộ của các bên liên quan, việc quản trị rủi ro chặt chẽ, cơ chế kiểm soát minh bạch, cùng với sự tập trung vào yếu tố con người và văn hóa. Suy cho cùng, nguyên tắc Giá trị Chiến lược sẽ dẫn đường cho mọi nỗ lực trong quản lý 3P, tận dụng sức mạnh của AI để thúc đẩy những đổi mới mang tính định hướng, từ đó đồng hành và nâng tầm thành công cho tổ chức.

2. Nguyên tắc về Rủi ro - Thích ứng với các rủi ro mới phát sinh

Việc tích hợp AI vào quản lý 3P sẽ làm phát sinh những mối đe dọa và cơ hội mang tính đặc thù và phức tạp. Chúng ta cần phải chủ động quản lý các rủi ro này để đảm bảo kết quả đầu ra luôn an toàn, hiệu quả, tối ưu và đúng chuẩn mực đạo đức. Công nghệ AI thường mang lại những thách thức lớn như định kiến do lệch lạc thuật toán, vi phạm quyền riêng tư dữ liệu, lỗ hổng an ninh mạng và nguy cơ xung đột với các tiêu chuẩn đạo đức. Tất cả những thách thức này đều có thể tổn hại nghiêm trọng đến uy tín của tổ chức cũng như các mục tiêu chiến lược của các bên liên quan.

Quản lý rủi ro hiệu quả phải được bắt đầu từ việc duy trì Vai trò Giám sát của Con người (HITL). Cách tiếp cận này đảm bảo luôn có sự giám sát và chịu trách nhiệm cuối cùng đối với các quyết định trọng yếu, đồng thời định hướng cho các hành động do AI thực thi luôn đi đúng với giá trị cốt lõi của tổ chức, các tiêu chuẩn đạo đức và quy định pháp lý. Bên cạnh cơ chế kiểm soát từ con người, các biện pháp kiểm soát kỹ thuật cũng đóng vai trò then chốt, đặc biệt là trong việc quản trị rủi ro an ninh mạng và bảo mật dữ liệu. Các biện pháp này bao gồm ẩn danh dữ liệu (không để lộ thông tin nhạy cảm), mã hóa thông tin, cơ chế phân quyền truy cập và khả năng kiểm tra lại lịch sử hoạt động của máy móc.

Quản lý rủi ro trong các sáng kiến AI đòi hỏi chúng ta phải nhận diện sớm những điểm mù do AI gây ra, thiết lập hệ thống giám sát liên tục và không ngừng thích ứng với các rủi ro mới phát sinh. Nguyên tắc này cũng nhấn mạnh việc phải tích hợp quy trình quản lý rủi ro AI vào chung với cấu trúc quản trị sẵn có của tổ chức nhằm đảm bảo tính đồng bộ với các nỗ lực quản lý rủi ro tổng thể khác. Bằng cách thúc đẩy tính minh bạch, trách nhiệm rõ ràng và năng lực phản ứng nhanh nhạy, tổ chức có thể xây dựng khả năng phục hồi và củng cố niềm tin vững chắc với các bên liên quan và đối tác.

3. Nguyên tắc về Quản trị và Tuân thủ - Quản lý AI có trách nhiệm

Để khai thác AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm trong quản lý 3P, tổ chức cần thiết lập các cơ chế quản trị chặt chẽ cùng các biện pháp tuân thủ mang tính chủ động. Việc xây dựng các cấu trúc quản lý, phân định rõ ràng về vai trò, thẩm quyền, quy trình và tiêu chuẩn là điều kiện tiên quyết để định hình việc sử dụng AI đúng cách. Các tổ chức nên thiết lập và liên tục hoàn thiện bộ khung quản trị nhằm kiểm soát và giảm thiểu các rủi ro đặc thù do AI gây ra.

Chúng ta cần có các biện pháp kiểm soát và "hàng rào bảo vệ" hiệu quả, bao gồm việc tuân thủ các tiêu chuẩn ngành, quy định pháp lý và hệ thống chính sách nội bộ. Những hàng rào này giúp đảm bảo các sáng kiến ứng dụng AI luôn đi đúng hướng với các mục tiêu đạo đức và vận hành của tổ chức. Bộ khung quản trị vững chắc cùng thực hành tuân thủ bài bản sẽ củng cố niềm tin vào các quyết định do AI hỗ trợ bằng cách thúc đẩy tính minh bạch, sự an toàn và tính công bằng.

Khi công nghệ AI không ngừng tiến hóa, việc tích hợp hệ thống quản lý AI với cấu trúc quản trị, rủi ro và tuân thủ (GRC) tổng thể của tổ chức, đồng thời duy trì cơ chế giám sát và điều chỉnh liên tục là nhiệm vụ vô cùng quan trọng. Việc cam kết thực thi quản trị toàn diện sẽ giúp tổ chức khai thác AI một cách an toàn và hiệu quả, từ đó xây dựng lòng tin và trách nhiệm rõ ràng trong suốt vòng đời của các sáng kiến 3P có ứng dụng AI.

4. Nguyên tắc về Con người và Văn hóa -  Đổi mới đi liền với Trao quyền

Tập trung vào yếu tố con người và xây dựng một văn hóa hợp tác là những nền tảng cốt lõi để triển khai AI thành công trong quản lý 3P. Khi AI định hình lại các vai trò và trách nhiệm truyền thống, tổ chức cần phát triển các năng lực cốt lõi giúp trao quyền cho nhân sự, từ đó giúp họ chủ động thích ứng, đổi mới và phát triển mạnh mẽ trong môi trường làm việc có AI.

Các nhà lãnh đạo đóng vai trò quyết định trong việc nuôi dưỡng văn hóa hướng tới sự đổi mới bằng cách củng cố các mục tiêu chiến lược, hỗ trợ nâng cao năng lực chuyên môn cho nhân viên và tháo gỡ tâm lý ngại thay đổi. Bên cạnh đó, lãnh đạo cũng nên giúp nhân viên hiểu biết cơ bản về AI và trang bị cho họ các công cụ AI phù hợp, nhằm xây dựng một đội ngũ nhân sự kiên cường và có khả năng thích ứng cao hơn.

Việc trao quyền cho các cá nhân tự do thử nghiệm và thúc đẩy hợp tác chéo sẽ khuyến khích đội ngũ chủ động tham gia vào quá trình chuyển đổi số, tạo ra một môi trường nơi sự sáng tạo và đổi mới được phát triển mạnh mẽ. Sự an tâm về mặt tâm lý cũng quan trọng không kém, giúp đảm bảo các thành viên trong nhóm có thể thoải mái nói ra các mối lo ngại, tự do thử nghiệm và học hỏi từ sai lầm mà không sợ bị chỉ trích hay đổ lỗi.

Ngoài ra, tổ chức cũng cần đưa các quy tắc sử dụng AI có trách nhiệm vào thực tế, đảm bảo đội ngũ hiểu rõ những ảnh hưởng về mặt đạo đức, đồng thời triển khai các chương trình đào tạo chuyên sâu về nguyên tắc quản trị AI. Bằng cách đầu tư vào con người và nuôi dưỡng một văn hóa sẵn sàng đón nhận sự thay đổi, tổ chức có thể "mở khóa" toàn bộ tiềm năng của AI để vừa tối ưu hóa hiệu quả vận hành, vừa nâng cao lợi thế cạnh tranh.

5. Nguyên tắc về Đạo đức và Trách nhiệm Nghề nghiệp - Đạo đức trong quản trị AI

Đạo đức và trách nhiệm nghề nghiệp là những yếu tố bắt buộc phải có khi triển khai bất kỳ hệ thống AI nào. Việc sử dụng AI cần phải đi đôi với tính minh bạch, sự công bằng và các cách làm việc phù hợp với bối cảnh thực tế. Để xây dựng được một bộ khung đạo đức vững chắc và không ngừng hoàn thiện - ngay từ khâu thiết kế ban đầu cho đến suốt vòng đời của AI - tổ chức rất cần sự quản lý và dẫn dắt chuyên nghiệp.

Người quản lý 3P cần hành động với mục tiêu giữ vững các tiêu chuẩn đạo đức, bảo vệ các giá trị của con người và giảm thiểu các tác động tiêu cực có thể xảy ra. Các sáng kiến AI trong quản lý 3P nên đặt ưu tiên hàng đầu vào việc đưa ra quyết định có trách nhiệm, không phân biệt đối xử và thúc đẩy sự công bằng.

Việc truyền thông và ghi chép tài liệu rõ ràng về những gì AI làm được cũng như chưa làm được sẽ giúp tạo dựng niềm tin. Bên cạnh đó, việc bảo vệ quyền riêng tư, tôn trọng quyền dữ liệu và duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu sẽ giúp ngăn chặn các vi phạm về đạo đức.

Việc liên tục học hỏi và nâng cao kỹ năng về các thực hành đạo đức trong AI sẽ giúp các chuyên gia có đủ năng lực để làm chủ công nghệ mới một cách có trách nhiệm. Cuối cùng, tổ chức cần yêu cầu người thực hành quản lý 3P phải đảm bảo rằng việc áp dụng AI luôn mang lại lợi ích tốt nhất cho các bên liên quan, đồng bộ với giá trị cốt lõi của tổ chức, và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức cũng như trách nhiệm nghề nghiệp để củng cố niềm tin vững chắc.

6. Nguyên tắc về Sự gắn kết các Bên liên quan - Kết nối, đồng thuận và chuyển giao

Gắn kết các bên liên quan một cách hiệu quả là yếu tố cốt lõi để hài hòa các kỳ vọng và đảm bảo việc đưa AI vào quản lý 3P thành công. Bằng cách chủ động chia sẻ về mục đích và tầm nhìn ứng dụng AI ngay từ đầu, tổ chức có thể giành được sự ủng hộ và xây dựng sự thấu hiểu chung từ các bên liên quan.

Sự minh bạch trong quy trình ra quyết định, cùng với việc duy trì đối thoại liên tục và gắn kết chặt chẽ sẽ mang lại những góc nhìn đa dạng. Điều này đảm bảo việc triển khai AI vừa đi đúng hướng với các mục tiêu chiến lược, vừa giảm thiểu những xáo trộn tiềm ẩn đối với tổ chức.

Việc cộng tác để đồng bộ hóa năng lực của AI với nhu cầu thực tế của các bên liên quan sẽ giúp tối đa hóa giá trị của các sáng kiến AI, đồng thời thúc đẩy một cách tiếp cận thống nhất hướng tới sự đổi mới. Tính linh hoạt và khả năng thích ứng cũng là những yếu tố then chốt, bởi chính những hiểu biết sâu sắc và phản hồi liên tục từ thực tế sẽ định hướng cho AI không ngừng mang lại giá trị bền vững.

Cuối cùng, tổ chức có thể nhận được sự cam kết lâu dài từ các bên liên quan thông qua việc giao tiếp rõ ràng, luôn minh bạch và nhất quán trong hành động. Điều này sẽ mở đường cho việc áp dụng AI một cách hiệu quả, có trách nhiệm và tạo ra tác động mạnh mẽ trong quản lý 3P.

7. Nguyên tắc về Tối ưu hóa và Đổi mới - Phát triển qua cải tiến liên tục 

Nguyên tắc này tập trung vào các nỗ lực cải tiến liên tục. Những nỗ lực này cần được hỗ trợ bởi các bộ chỉ số đo lường hiệu suất rõ ràng, các vòng phản hồi có cấu trúc và hệ thống đánh giá định kỳ để dẫn đường cho những cải tiến mang tính lũy tiến. Nguyên tắc này khuyến khích việc tích hợp các công nghệ và phương pháp luận AI tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả, tối ưu hóa chi phí và tăng cường khả năng thích ứng linh hoạt trước những biến động của thị trường.

Việc nhấn mạnh vào mối quan hệ hợp tác giữa con người và AI sẽ giúp công nghệ đóng vai trò tương hỗ, cộng hưởng cho năng lực của con người. Điều này đảm bảo các quyết định đưa ra vừa mang tính trách nhiệm, dựa trên dữ liệu thực tế, vừa tôn trọng trải nghiệm và khả năng thấu hiểu bối cảnh của con người. Tự động hóa được tận dụng để tinh gọn các tác vụ lặp đi lặp lại hàng ngày, giải phóng nguồn lực để đội ngũ tập trung vào các hoạt động mang lại giá trị cao hơn, đồng thời tối ưu năng suất và tính minh bạch.

Việc duy trì các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về chất lượng, độ tin cậy và an ninh dữ liệu sẽ củng cố mạnh mẽ vai trò của AI trong quản lý 3P, đảm bảo các kết quả đầu ra luôn đáng tin cậy và đúng chuẩn mực đạo đức. Cuối cùng, văn hóa cải tiến liên tục sẽ thúc đẩy việc không ngừng điều chỉnh và hoàn thiện các công cụ AI, giúp tổ chức bắt kịp các bước tiến công nghệ và các nhu cầu chiến lược ngày càng phát triển. Cách tiếp cận toàn diện này giúp đảm bảo AI luôn là một công cụ đổi mới, hiệu quả và đồng bộ với mục tiêu cốt lõi để mang lại thành công cho tổ chức trong quản lý 3P.

8. Nguyên tắc về Chất lượng Dữ liệu - Dữ liệu đầu vào tốt tạo ra tác động lớn

Chất lượng dữ liệu cần được định nghĩa và đánh giá dựa trên nhiều khía cạnh khác nhau. Đối với quản lý 3P, chất lượng dữ liệu chính là nền tảng cốt lõi, bởi hiệu quả vận hành của hệ thống phụ thuộc trực tiếp vào việc thông tin có được sàng lọc và quản trị tốt hay không. Sáu yếu tố dưới đây tuy chưa phải là tất cả nhưng có thể sử dụng mẫu để điều chỉnh cho phù hợp với thực tế của tổ chức:

Tính chính xác

Là thước đo mức độ đúng đắn - yếu tố mang tính quyết định. Các mô hình AI đòi hỏi dữ liệu phải đáng tin cậy, không có sai sót để đưa ra các dự đoán và quyết định chuẩn xác. Thiếu đi tính chính xác, kết quả đầu ra sẽ bị sai lệch, dẫn đến những góc nhìn sai lầm.

Tính toàn vẹn (đầy đủ)

Yếu tố quan trọng không kém tính chính xác. Dữ liệu bị khuyết/thiếu sẽ tạo ra những điểm mù, làm cản trở khả năng phân tích toàn diện của mô hình AI và để lại các lỗ hổng trong việc thấu hiểu vấn đề.

Tính nhất quán

Đảm bảo dữ liệu luôn đồng nhất trên tất cả các nguồn và hệ thống, ngăn chặn các thông tin đầu vào mâu thuẫn nhau làm nhiễu loạn mô hình AI và làm suy giảm hiệu suất hệ thống.

Tính kịp thời

Yếu tố cần thiết để giữ cho các mô hình AI luôn duy trì tính liên kết và khả năng phản ứng nhanh nhạy, bởi dữ liệu lỗi thời có thể dẫn đến các đề xuất và quyết định không còn giá trị sử dụng.

Tính hợp lệ

Đảm bảo dữ liệu tuân thủ đúng định dạng cấu trúc và các tiêu chuẩn bắt buộc, giúp thông tin đầu vào khớp với các tham số dự kiến của mô hình AI để xử lý hiệu quả. Tính hợp lệ bao gồm cả việc đảm bảo tính xác thực cho dữ liệu công khai, dữ liệu bảo mật và dữ liệu từ bên thứ ba. Tất cả nguồn dữ liệu đều phải được phân loại và công nhận một cách rõ ràng.

Tính phù hợp (với ngữ cảnh/hoàn cảnh thực tế)

Yếu tố mang tính sống còn đối với chất lượng dữ liệu đầu vào nhằm đảm bảo tính liên quan, độ chính xác, khả năng ứng dụng, tính nhất quán và tính hợp lệ. Ngữ cảnh hỗ trợ việc lọc dữ liệu phù hợp, hiểu rõ bản chất thực tế của dữ liệu, giải thích thông tin chính xác, duy trì sự chuẩn hóa và xác thực chất lượng. Từ đó, mô hình AI sẽ vận hành tối ưu và mang lại kết quả đáng tin cậy hơn.

Khi kết hợp lại với nhau, các yếu tố này tạo nên một nền tảng dữ liệu vững chắc, cho phép AI hoạt động một cách tối ưu, từ đó tạo ra những kết quả đầu ra mà các bên liên quan có thể hoàn toàn tin tưởng và áp dụng vào thực tế. 

Tạm kết

08 nguyên tắc cốt lõi trên đây không phải là danh sách lý thuyết cần ghi nhớ, mà là nền tảng để các tổ chức và nhà quản lý khai thác AI một cách hiệu quả, có trách nhiệm và tạo ra giá trị bền vững trong quản lý Portfolio, Program và Project. Tuy nhiên, mỗi nguyên tắc đều bao hàm nhiều phương pháp triển khai, thách thức và bài học thực tiễn mà khó có thể phân tích đầy đủ trong một bài viết.

Trong chuỗi bài tiếp theo, Atoha sẽ đi sâu vào từng nguyên tắc để giúp bạn đọc hiểu rõ ý nghĩa, cách áp dụng trong thực tế và những lưu ý quan trọng khi triển khai AI trong môi trường quản lý dự án. Nếu bạn đang chuẩn bị đưa AI vào quy trình quản lý hoặc muốn nâng cao năng lực lãnh đạo trong kỷ nguyên AI, đừng bỏ lỡ các bài viết sắp tới.

Lược dịch từ: The Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program, and Project Management

Xem thêm

Luyện thi chứng chỉ PMI-CPMAI

Vai trò ngày càng mở rộng của AI trong vòng đời dự án

Vượt xa PMI-CPMAI: Ứng dụng kỹ năng quản lý dự án AI trong thực tiễn