Xây dựng kỳ vọng thực tế cho các dự án AI
Kịch bản thất bại quen thuộc của các dự án AI
Nguyên nhân khiến phần lớn dự án AI thất bại không phải do mã nguồn kém, thiếu dữ liệu hay hạn chế ngân sách. Vấn đề nằm ở khoảng cách giữa những gì được hứa hẹn và những gì thực sự có thể triển khai.
Mọi chuyện thường khởi đầu rất “lạc quan”. Trong buổi họp lập kế hoạch, các bên liên quan đầy hứng khởi, và AI dường như có thể giải quyết tất cả. Vì thế, một bức tranh đầy tính “cách mạng” được vẽ ra với kết quả vượt trội, thời gian thực hiện nhanh chóng cùng những giá trị mang tính đột phá. Ai cũng hào hứng đồng thuận. Thế nhưng, sáu tháng sau, nhóm dự án lại phải giải thích vì sao hệ thống “cách mạng” ấy chỉ mới loay hoay xử lý những tác vụ cơ bản.
Kịch bản này lặp đi lặp lại khắp nơi, từ startup non trẻ đến các tập đoàn Fortune 500. AI dường như luôn kích hoạt vòng lặp này. Có lẽ vì nó gợi lên hình ảnh tương lai, nơi máy móc có thể suy nghĩ và xử lý thế giới giống như con người. Chỉ cần thấy một thoáng khả năng đó, trí tưởng tượng của con người lập tức bay xa. Dự án vốn đơn giản bỗng trở nên phức tạp. Phạm vi nhỏ ban đầu nhanh chóng mở rộng để giải quyết cả những thách thức mà ngay cả giới nghiên cứu hàng đầu cũng chưa thể giải quyết.
Tại sao những người giỏi vẫn hứa hẹn quá mức trong hoạch định dự án AI
Không một công nghệ nào “gây sốt” như AI. Ở giai đoạn lập kế hoạch, rất dễ tin rằng AI “làm được mọi thứ” – nhất là khi các nhà cung cấp đưa ra những lời hứa tuyệt vời và các bên liên quan thì mong chờ điều đó.
Sự thật là, chuyện này không hề mới. Từ những năm 1950, giới nghiên cứu từng đưa ra lời hứa táo bạo về khả năng dịch tự động, bay tự động của AI, khiến chính phủ rót vốn khổng lồ. Nhưng khi thực tế không như lời hứa, tiền tài trợ cạn dần vào thập niên 1960. Đến những năm 1990, vòng lặp ấy lại tái diễn, đẩy AI vào “mùa đông” của chính nó.
Bạn có thể nghĩ mình KHÔNG rơi vào bẫy này – rằng bạn KHÔNG hứa hẹn “robot có tri giác” hay AI thay thế con người ngay trong đêm. Nhưng ngay cả các tập đoàn lớn với đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm cũng mắc phải:
- Walmart buộc phải dừng triển khai robot kiểm kê hàng tồn kho sau khi chúng không thể đáp ứng các cam kết ban đầu và cũng chẳng chứng minh được hiệu quả đầu tư với lợi tức đầu tư (ROI) dương.
- Olive đã tiêu tốn hàng trăm triệu đô la trước khi thừa nhận giấc mơ AI cho y tế của mình đi trước thực tế.
- Tesla thì suốt gần 10 năm nay, năm nào cũng hứa “sang năm sẽ có xe tự lái hoàn toàn”.
Kịch bản chung luôn là: hứa nhiều, làm ít, dự án thất bại.
Đặt kỳ vọng thực tế để dự án AI thành công
Thực tế không có nghĩa là phải từ bỏ tham vọng. Nó đồng nghĩa với việc xây dựng lộ trình vững chắc, không sụp đổ dưới sức nặng của chính nó.
Vậy “thực tế” trong quản lý dự án AI trông như thế nào? Đó là sự kết hợp giữa tư duy và phương pháp.
Những nhà quản lý dự án AI giỏi tuân theo một số nguyên tắc cốt lõi:
- Nghĩ lớn. Bắt đầu nhỏ. Lặp lại thường xuyên. Mơ về sự chuyển đổi, nhưng triển khai từng giai đoạn tập trung. Phiên bản đầu tiên phải giải quyết thật tốt một vấn đề cụ thể, thay vì “dở dang” ở mười vấn đề.
- Gắn kết mọi thứ với bài toán kinh doanh. Đừng bắt đầu bằng “AI có thể làm gì?” mà hãy hỏi “Doanh nghiệp cần gì?” Chọn một vấn đề có tác động cao nhất, phù hợp với năng lực hiện tại của doanh nghiệp.
- Xác định thành công cho từng vòng lặp. Mỗi chu kỳ triển khai cần một kết quả đo lường cụ thể. Những lời hứa mơ hồ về giá trị trong tương lai không thể thanh toán các hóa đơn hay thuyết phục ngân sách.
- Hãy thực tế. Nếu điều gì nghe có vẻ “thần kỳ”, rất có thể nó chỉ là ảo tưởng. Hãy tập trung vào những gì có thể kiểm chứng, đo lường và giải thích được với những bên liên quan còn hoài nghi.
Quản lý các bên liên quan trong dự án AI mà không dập tắt tầm nhìn
Tham vọng không phải là vấn đề. Vấn đề là tham vọng không có kiểm soát.
Quản lý kỳ vọng cũng quan trọng như việc triển khai kỹ thuật. Nhà quản lý dự án không chỉ giữ tiến độ, mà còn phải truyền tải sự nhiệt tình một cách hiệu quả. Điều đó có nghĩa là:
- Biến hứng khởi thành các thử nghiệm tập trung. Khi lãnh đạo phấn khích trước tiềm năng AI, hãy giúp họ chọn đúng một bài toán mà AI có thể chứng minh rõ ràng nhất giá trị của nó
- Làm cho hành trình trở nên minh bạch. Sử dụng lộ trình, bản thử nghiệm và các buổi trình diễn định kỳ để cho thấy năng lực AI sẽ tiến triển như thế nào. Mọi người có thể chấp nhận tiến bộ dần dần miễn là họ nhìn thấy được sự thay đổi.
- Đồng thuận sớm về khái niệm thành công. “Thành công” trông như thế nào? “Giá trị” nghĩa là gì? Hãy chốt định nghĩa này ngay từ đầu trước khi sự nhiệt huyết biến thành kỳ vọng phi thực tế.
Quản lý kỳ vọng – kỹ năng còn thiếu trong triển khai AI
Khác biệt giữa các nhà lãnh đạo AI thành công với những người phải giải trình thất bại trong các báo cáo sau dự án là ở chỗ: họ quản lý kỳ vọng cũng chặt chẽ như họ quản lý mọi việc khác.
Hứa hẹn quá mức không phải là điều tất yếu. Đó là sự lựa chọn – và bạn hoàn toàn có thể chọn khác đi.
Những dự án AI thành công không phải là những dự án hứa hẹn nhiều nhất, mà là những dự án thực hiện đúng cam kết một cách nhất quán. Và điều đó chỉ có thể bắt đầu từ những cuộc trò chuyện thẳng thắn: cái gì làm được, khi nào làm được, và cần những nguồn lực nào để đạt được.
Biến lời hứa AI thành hiện thực
Tham gia khóa giới thiệu CPMAI™ miễn phí để nắm rõ các giai đoạn, frameworks, và nền tảng giúp dự án AI thành công.
Sở hữu chứng chỉ CPMAI™ và dẫn dắt đội ngũ từ khâu lập kế hoạch đến triển khai thực tế – với cấu trúc rõ ràng, minh bạch và hiệu quả.
Nguồn: PMI
------------------
Xem thêm:
Khoá học và luyện thi chứng chỉ CPMAI
Ứng dụng Agile để tháo gỡ nút thắt 18 tháng chỉ trong vòng 2 tuần
Bài học từ lĩnh vực y tế về lãnh đạo dự án AI thành công