Tác động đa chức năng

Chuyển đổi Chức năng Kinh doanh

Tích hợp GenAI theo Phòng ban #

Chuyển đổi Chức năng Kinh doanh

Sức mạnh thực sự của AI Tạo sinh (GenAI) được thể hiện khi nó được tích hợp trong các phòng ban khác nhau trong một tổ chức. Phần này khám phá cách các chức năng kinh doanh khác nhau có thể tận dụng GenAI để nâng cao hoạt động, thúc đẩy đổi mới và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

1. Nhân sự: Quản lý Nhân tài Được Hỗ trợ bởi AI #

Các phòng Nhân sự đang đi đầu trong việc áp dụng GenAI để cách mạng hóa việc tuyển dụng, phát triển và quản lý nhân tài.

Ứng dụng chính: #

  1. Tạo Mô tả Công việc Được Hỗ trợ bởi AI

    • Sử dụng GenAI để tạo ra các mô tả công việc toàn diện, không thiên vị.
    • Điều chỉnh các bài đăng tuyển dụng để thu hút ứng viên đa dạng, có trình độ.

  2. Sàng lọc Hồ sơ và Ghép cặp Ứng viên

    • Triển khai hệ thống GenAI để sàng lọc hồ sơ hiệu quả và ghép ứng viên với yêu cầu công việc.
    • Giảm thời gian tuyển dụng và cải thiện chất lượng danh sách ứng viên tiềm năng.

  3. Kế hoạch Phát triển Nhân viên Cá nhân hóa

    • Tạo ra các lộ trình học tập tùy chỉnh dựa trên kỹ năng, mục tiêu của nhân viên và nhu cầu của công ty.
    • Liên tục điều chỉnh các đề xuất đào tạo khi nhân viên tiến bộ.

  4. Đánh giá Hiệu suất Dựa trên AI

    • Sử dụng GenAI để phân tích dữ liệu hiệu suất và cung cấp đánh giá khách quan, toàn diện.
    • Tạo ra các đề xuất cải thiện cá nhân hóa cho nhân viên.

Chiến lược Triển khai: #

  • Bắt đầu với các chương trình thí điểm trong quy trình tuyển dụng không quan trọng để xây dựng niềm tin vào hệ thống.
  • Đảm bảo giám sát của con người để giảm thiểu các thiên kiến tiềm ẩn trong nội dung do AI tạo ra.
  • Thường xuyên cập nhật các mô hình AI với các thực hành tốt nhất về nhân sự và chính sách công ty mới nhất.

Điểm chính cho CHRO: #

  • GenAI có thể nâng cao đáng kể hiệu quả của HR, nhưng điều quan trọng là phải duy trì cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm trong quản lý nhân tài.
  • Đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng của các nhóm HR để làm việc hiệu quả cùng với hệ thống AI.
  • Sử dụng thông tin từ GenAI để định hình kế hoạch lực lượng lao động chiến lược và các sáng kiến phát triển nhân tài.

2. Marketing: Cá nhân hóa ở Quy mô Lớn #

Các phòng Marketing có thể tận dụng GenAI để tạo ra các chiến dịch được cá nhân hóa cao, dựa trên dữ liệu, thu hút đối tượng mục tiêu.

Ứng dụng chính: #

  1. Tạo và Tối ưu hóa Nội dung

    • Sử dụng GenAI để tạo ra nội dung marketing đa dạng, từ bài đăng mạng xã hội đến bài viết dài.
    • Tối ưu hóa nội dung cho SEO và các phân khúc đối tượng khác nhau.

  2. Phân tích Khách hàng Dự đoán

    • Triển khai các mô hình GenAI để dự đoán hành vi và sở thích của khách hàng.
    • Điều chỉnh chiến lược marketing dựa trên thông tin do AI tạo ra.

  3. Tạo Quảng cáo Động

    • Tự động tạo và kiểm tra nhiều biến thể quảng cáo.
    • Cá nhân hóa nội dung quảng cáo theo thời gian thực dựa trên dữ liệu người dùng.

  4. Chatbot và Marketing Hội thoại

    • Triển khai chatbot nâng cao được hỗ trợ bởi GenAI để tương tác với khách hàng.
    • Cung cấp đề xuất sản phẩm cá nhân hóa thông qua các cuộc hội thoại do AI điều khiển.

Chiến lược Triển khai: #

  • Bắt đầu với việc tạo nội dung được hỗ trợ bởi AI, dần dần mở rộng sang các ứng dụng phức tạp hơn.
  • Thực hiện kiểm tra A/B để so sánh nội dung do AI tạo ra với nội dung do con người tạo ra.
  • Đảm bảo tính nhất quán của giọng điệu thương hiệu bằng cách tinh chỉnh các mô hình GenAI theo hướng dẫn thương hiệu của bạn.

Điểm chính cho CMO: #

  • GenAI cho phép siêu cá nhân hóa ở quy mô lớn, có khả năng chuyển đổi sự tương tác với khách hàng.
  • Ưu tiên tích hợp dữ liệu để thúc đẩy hiệu quả các sáng kiến marketing GenAI.
  • Cân bằng giữa tự động hóa và sáng tạo của con người để duy trì tính xác thực của thương hiệu.

3. Tài chính: Quản lý Tài chính Thông minh #

Các phòng Tài chính có thể khai thác GenAI để nâng cao dự báo, quản lý rủi ro và báo cáo tài chính.

Ứng dụng chính: #

  1. Dự báo Tài chính Nâng cao

    • Sử dụng các mô hình GenAI để tạo ra dự báo tài chính chính xác và động hơn.
    • Kết hợp nhiều biến số, bao gồm xu hướng thị trường và chỉ số kinh tế.

  2. Tạo Báo cáo Tự động

    • Triển khai hệ thống GenAI để tạo ra các báo cáo và bài thuyết trình tài chính toàn diện.
    • Tạo ra các giải thích tường thuật cho xu hướng dữ liệu tài chính.

  3. Phát hiện Gian lận và Đánh giá Rủi ro

    • Triển khai các mô hình GenAI để xác định các mẫu bất thường chỉ ra gian lận.
    • Đánh giá và định lượng rủi ro tài chính theo thời gian thực.

  4. Lập kế hoạch và Phân tích Tài chính Thông minh (FP&A)

    • Sử dụng GenAI để lập kế hoạch kịch bản và mô hình hóa các tình huống tài chính phức tạp.
    • Tạo ra thông tin có thể hành động từ lượng lớn dữ liệu tài chính.

Chiến lược Triển khai: #

  • Bắt đầu với các quy trình tài chính không quan trọng để xây dựng niềm tin vào thông tin do AI tạo ra.
  • Đảm bảo các biện pháp quản trị và bảo mật dữ liệu mạnh mẽ được áp dụng.
  • Hợp tác chặt chẽ với phòng IT để tích hợp GenAI với các hệ thống tài chính hiện có.

Điểm chính cho CFO: #

  • GenAI có thể nâng cao đáng kể việc ra quyết định tài chính thông qua dự báo và đánh giá rủi ro chính xác hơn.
  • Ưu tiên chất lượng và tích hợp dữ liệu để tối đa hóa hiệu quả của GenAI trong tài chính.
  • Xem xét tiềm năng của GenAI trong việc chuyển đổi báo cáo tài chính và truyền thông với các bên liên quan.

4. Vận hành: Hiệu quả và Tối ưu hóa Dựa trên AI #

Các nhóm Vận hành có thể tận dụng GenAI để hợp lý hóa quy trình, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và nâng cao việc ra quyết định.

Ứng dụng chính: #

  1. Tối ưu hóa Chuỗi Cung ứng

    • Triển khai các mô hình GenAI để dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa mức tồn kho và quản lý hậu cần.
    • Tạo ra các chiến lược chuỗi cung ứng thích ứng dựa trên dữ liệu thời gian thực.

  2. Bảo trì Dự đoán

    • Sử dụng GenAI để phân tích dữ liệu thiết bị và dự đoán nhu cầu bảo trì.
    • Tạo ra lịch bảo trì tối ưu để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.

  3. Tự động hóa và Tối ưu hóa Quy trình

    • Triển khai GenAI để xác định các điểm không hiệu quả trong quy trình vận hành.
    • Tạo ra và mô phỏng các chiến lược cải thiện quy trình.

  4. Phân bổ Nguồn lực Thông minh

    • Sử dụng GenAI để tối ưu hóa lịch làm việc và phân phối nguồn lực.
    • Tạo ra các kế hoạch phân bổ nguồn lực dựa trên kịch bản.

Chiến lược Triển khai: #

  • Bắt đầu với các quy trình giàu dữ liệu nơi GenAI có thể cung cấp thông tin ngay lập tức.
  • Đảm bảo sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhóm vận hành và các nhà khoa học dữ liệu.
  • Triển khai các vòng phản hồi để liên tục cải thiện các mô hình GenAI dựa trên kết quả thực tế.

Điểm chính cho COO: #

  • GenAI có thể thúc đẩy hiệu quả vận hành đáng kể và cho phép ra quyết định linh hoạt hơn, dựa trên dữ liệu.
  • Ưu tiên quản lý thay đổi để đảm bảo việc áp dụng thành công các quy trình vận hành dựa trên AI.
  • Xem xét tiềm năng của GenAI trong việc cho phép các mô hình vận hành và dịch vụ mới.

Khi chúng ta đã khám phá tiềm năng của GenAI trong các phòng ban khác nhau, rõ ràng công nghệ này có sức mạnh chuyển đổi mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh. Chìa khóa để tích hợp thành công nằm ở cách tiếp cận chiến lược, đa chức năng, phù hợp các sáng kiến AI với mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn.

Hãy nhớ rằng mặc dù GenAI cung cấp khả năng mạnh mẽ, nó không phải là giải pháp thần kỳ. Hiệu quả của nó phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, sự phù hợp của ứng dụng và sự sẵn sàng của lực lượng lao động để thích nghi với các quy trình được tăng cường bởi AI. Khi bạn tiến hành tích hợp GenAI theo phòng ban, hãy tập trung vào việc xây dựng văn hóa học tập và thích nghi liên tục.

Làn sóng Đầu tiên của Phần mềm Doanh nghiệp và Bài học cho Việc Áp dụng GenAI

Sự phát triển của phần mềm doanh nghiệp cung cấp những bài học quý giá cho việc tích hợp GenAI:

  1. Thập niên 1960-70: Hệ thống dựa trên máy tính lớn giới thiệu các quy trình kinh doanh được máy tính hóa.

  2. Thập niên 1980: Sự phát triển của máy tính cá nhân mang đến các giải pháp phần mềm dành riêng cho từng phòng ban.

  3. Thập niên 1990: Hệ thống Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP) xuất hiện, hứa hẹn tích hợp các quy trình kinh doanh.

  4. Thập niên 2000: Mô hình Phần mềm như một Dịch vụ (SaaS) bắt đầu chuyển đổi việc cung cấp và áp dụng phần mềm.

  5. Thập niên 2010: Công nghệ di động và đám mây cho phép các giải pháp doanh nghiệp linh hoạt và dễ tiếp cận hơn.

  6. Từ 2020 trở đi: GenAI bắt đầu tăng cường và có khả năng chuyển đổi phần mềm doanh nghiệp truyền thống.

Bài học chính:

  • Tích hợp là quan trọng: Giống như hệ thống ERP nhằm thống nhất các quy trình kinh doanh, GenAI nên được tích hợp trong các phòng ban để tạo ra tác động tối đa.
  • Quản lý thay đổi rất quan trọng: Việc áp dụng thành công không chỉ đòi hỏi triển khai công nghệ, mà còn cần thay đổi văn hóa và quy trình.
  • Tùy chỉnh so với Tiêu chuẩn hóa: Cân bằng nhu cầu về các giải pháp AI tùy chỉnh với lợi ích của các cách tiếp cận tiêu chuẩn hóa, có thể mở rộng.
  • Dữ liệu là vua: Sự thành công của phần mềm doanh nghiệp luôn phụ thuộc vào chất lượng và tích hợp dữ liệu - điều này càng quan trọng hơn trong kỷ nguyên GenAI.

Khi chúng ta tích hợp GenAI vào các chức năng kinh doanh khác nhau, những bài học lịch sử này có thể hướng dẫn chúng ta tránh những cạm bẫy và tối đa hóa tiềm năng chuyển đổi của công nghệ này.