✨Bốn trụ cột của sự đổi mới do AI thúc đẩy

Đổi mới không chỉ là ý tưởng. Cuối cùng, đổi mới là về việc tạo ra giá trị.

AI đã khơi dậy tính cấp thiết ngày càng tăng trong các khái niệm thúc đẩy đổi mới khi các tổ chức tìm cách khai thác tiềm năng của nó để tái thiết quy trình kinh doanh và thiết kế lại mô hình kinh doanh. Mục tiêu là tạo ra giá trị mới trên toàn bộ trải nghiệm của khách hàng, sản phẩm, dịch vụ, hoạt động và kết quả xã hội. Tuy nhiên, việc tích hợp các khả năng thông minh hoặc “thông minh” vào sản phẩm và dịch vụ đặt ra những thách thức độc đáo vượt ra ngoài công nghệ. Đổi mới không chỉ là về những tiến bộ công nghệ; mà là về việc phát triển các giải pháp bền vững, có khả năng mở rộng và có tác động, giải quyết các nhu cầu thực tế. Để đạt được mức độ đổi mới bền vững này, cần có sự kết hợp chiến lược giữa Tư duy thiết kế, Khoa học dữ liệu (AI/ML), Kinh tế và Trao quyền văn hóa. Các yếu tố này đặt nền tảng cho việc thúc đẩy sự thay đổi có ý nghĩa và thành công lâu dài.

Đổi mới là tư duy và quy trình phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới hoặc được cải tiến để giải quyết các nhu cầu chưa được đáp ứng của thị trường và khách hàng.

Bạn có muốn khai thác sức mạnh của AI để đạt được các cấp độ đổi mới mới không? Các tổ chức phải kết hợp bốn trụ cột quan trọng để tận dụng AI nhằm thúc đẩy các cấp độ đổi mới mới: tư duy thiết kế, khoa học dữ liệu, kinh tế và trao quyền văn hóa. Chúng ta hãy đi sâu vào từng lĩnh vực này và sau đó cung cấp cho bạn một khuôn khổ mà tổ chức của bạn có thể sử dụng để tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên AI này.

Trụ cột số 1: Tư duy thiết kế Tư duy thiết kế là phương pháp tiếp cận lấy con người làm trung tâm đối với đổi mới, tập trung vào việc hiểu và đồng cảm với nhu cầu của người dùng cuối. Phương pháp này bao gồm giải quyết vấn đề theo từng bước, tạo mẫu nhanh, thử nghiệm và tinh chỉnh ý tưởng dựa trên phản hồi của người dùng. Trụ cột này nhấn mạnh vào sự nhanh nhẹn, khả năng thích ứng và sự hợp tác liên chức năng, tập hợp nhiều quan điểm khác nhau để phát triển các giải pháp sáng tạo và thiết thực. Bằng cách tập trung vào sự liên kết giữa khách hàng và các bên liên quan, Tư duy thiết kế đảm bảo rằng các đổi mới là mới lạ nhưng cũng có liên quan, hiệu quả và có thể mở rộng. Các nguyên tắc cơ bản của tư duy thiết kế bao gồm:

Tính nhanh nhẹn và khả năng thích ứng. Tư duy thiết kế thúc đẩy sự nhanh nhẹn và khả năng thích ứng bằng cách khuyến khích tạo mẫu nhanh, phát triển theo từng bước và cởi mở để thay đổi dựa trên phản hồi của người dùng. Phương pháp tiếp cận này cho phép các tổ chức phản ứng nhanh với nhu cầu thay đổi của khách hàng, điều kiện thị trường thay đổi và các xu hướng mới nổi. Bằng cách liên tục tinh chỉnh các ý tưởng và giải pháp, các nhóm có thể duy trì sự nhanh nhẹn và linh hoạt, đảm bảo rằng các đổi mới mà họ phát triển vẫn có liên quan và có tác động. Lấy khách hàng làm trung tâm và liên kết với các bên liên quan. Tư duy thiết kế là về việc lấy khách hàng làm trung tâm và liên kết với kỳ vọng của các bên liên quan. Các giải pháp được tạo ra với sự hiểu biết sâu sắc về nhu cầu, điểm khó khăn và mục tiêu của người dùng cuối, đảm bảo rằng sản phẩm hoặc dịch vụ cuối cùng có chức năng và có liên quan cao đến những người sử dụng nó. Bằng cách thu hút các bên liên quan ngay từ đầu và thường xuyên trong quá trình thiết kế, các tổ chức sẽ tăng khả năng áp dụng và thành công bằng cách đảm bảo rằng mọi tiếng nói đều được lắng nghe và ghi nhận. Học tập liên tục của con người. Một nguyên tắc cơ bản của tư duy thiết kế là kết hợp các vòng phản hồi và học tập liên tục. Bằng cách thu thập thông tin đầu vào thường xuyên từ người dùng và các bên liên quan trong suốt quá trình thiết kế, các nhóm có thể tinh chỉnh và cải thiện các giải pháp của mình. Các chu kỳ lặp đi lặp lại này đảm bảo rằng giải pháp phát triển phù hợp với nhu cầu của người dùng và động lực thị trường, cho phép tối ưu hóa liên tục và giảm thiểu rủi ro không phù hợp khi các điều kiện thay đổi.

Trụ cột số 2: Khoa học dữ liệu Khoa học dữ liệu và AI/ML thúc đẩy sự đổi mới bằng cách tận dụng phân tích nâng cao (AI/ML) để khám phá thông tin chi tiết, dự đoán xu hướng và tự động hóa quy trình. Trụ cột này được xây dựng dựa trên việc học liên tục, trong đó các mô hình cải thiện theo thời gian khi chúng thích ứng với dữ liệu và mô hình mới. Bằng cách sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu, các tổ chức có thể nâng cao hiệu quả, tối ưu hóa tài nguyên và khám phá các cơ hội mới để tăng trưởng và tạo ra giá trị. Các khả năng chính bao gồm:

Phân tích nâng cao. Phân tích nâng cao tận dụng bốn loại AI phân tích, nhân quả, tạo ra và tự động để trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ các tập dữ liệu lớn, khám phá các mô hình và xu hướng mà nếu không sẽ vẫn bị ẩn. Các khả năng này cho phép dự đoán chính xác các kết quả trong tương lai, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chủ động và sáng suốt. Hơn nữa, tự động hóa tự động có thể hợp lý hóa các quy trình bằng cách xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, tối ưu hóa hoạt động và cho phép khả năng mở rộng, đồng thời giảm chi phí và cải thiện hiệu quả. Học thuật toán liên tục. Học liên tục là đặc điểm nổi bật của các mô hình AI, cho phép chúng thích ứng và cải thiện theo thời gian bằng cách xử lý dữ liệu mới và điều chỉnh theo các mô hình thay đổi. Tận dụng các công nghệ như học sâu và học tăng cường, các hệ thống AI tinh chỉnh các dự đoán và khuyến nghị của chúng, trở nên chính xác và phù hợp hơn với mỗi lần lặp lại. Các vòng phản hồi rất quan trọng vì chúng cho phép các mô hình AI phát triển tự động, đảm bảo chúng vẫn đáng tin cậy, thích ứng và có khả năng mang lại giá trị, giống như phương pháp cải tiến lặp lại được thấy trong tư duy thiết kế.

Trụ cột số 3: Kinh tế dựa trên dữ liệu Kinh tế dựa trên dữ liệu tập trung vào việc hiểu và tối đa hóa giá trị kinh tế của dữ liệu. Không giống như các tài sản truyền thống bị mất giá, dữ liệu tăng giá khi được sử dụng trong các tình huống khác nhau, khiến nó trở thành động lực mạnh mẽ cho quá trình chuyển đổi kinh doanh. Trụ cột này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiếm tiền, ROI bền vững và sử dụng dữ liệu một cách chiến lược để tạo ra giá trị. Bằng cách coi dữ liệu là một tài sản có thể tái sử dụng, các tổ chức có thể ưu tiên các sáng kiến ​​mang lại tác động kinh tế quan trọng nhất, đảm bảo rằng các nỗ lực đổi mới khả thi về mặt tài chính và có thể mở rộng quy mô.

Giá trị kinh tế của dữ liệu: Trụ cột này nhấn mạnh rằng dữ liệu nên được coi là một tài sản chiến lược. Giá trị của dữ liệu tăng lên khi được sử dụng trong nhiều tình huống, khiến nó trở thành động lực mạnh mẽ cho quá trình chuyển đổi và đổi mới kinh doanh. Kiếm tiền và tạo ra giá trị: Các tổ chức cần tập trung vào cách dữ liệu có thể thúc đẩy giá trị, không chỉ về mặt hiệu quả mà còn bằng cách cho phép các mô hình kinh doanh, dịch vụ và luồng doanh thu mới. Tính bền vững và ROI: Kinh tế dữ liệu hiệu quả đảm bảo rằng các lợi ích thu được từ các sáng kiến ​​dữ liệu và phân tích là bền vững, có thể mở rộng quy mô và có thể đo lường được, đảm bảo lợi tức đầu tư rõ ràng.

Trụ cột số 4: Trao quyền văn hóa Trao quyền văn hóa là về việc tạo ra một môi trường mà kiến ​​thức về dữ liệu và AI là một phần không thể thiếu của tổ chức, cho phép nhân viên ở mọi cấp tận dụng các công nghệ này một cách hiệu quả. Trụ cột này thúc đẩy tư duy học tập liên tục, thử nghiệm và cộng tác, đảm bảo rằng các nhóm được trao quyền để đổi mới mà không sợ thất bại. Đạo đức và quản trị đóng vai trò quan trọng trong việc đưa các hoạt động AI có trách nhiệm vào để xây dựng lòng tin và đảm bảo rằng các sáng kiến ​​phù hợp với các giá trị xã hội.

Trao quyền thông qua giáo dục: Xây dựng một nền văn hóa mà tất cả nhân viên đều có kiến ​​thức về AI và dữ liệu đảm bảo rằng mọi người đều hiểu giá trị của dữ liệu và vai trò của họ trong việc tận dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm. Điều này thúc đẩy lực lượng lao động tích cực và chủ động hơn, có thể thúc đẩy sự đổi mới từ mọi bộ phận của tổ chức. Đạo đức và quản trị: Việc đưa các cân nhắc về đạo đức và khuôn khổ quản trị vững chắc đảm bảo rằng sự đổi mới phù hợp với các giá trị xã hội và tiêu chuẩn pháp lý, thúc đẩy lòng tin và phát triển AI có trách nhiệm. Điều này rất quan trọng để giành được sự tin tưởng của các bên liên quan và khách hàng vào các công nghệ mới.

Học tập và thích nghi liên tục: Trao quyền văn hóa cũng có nghĩa là tạo ra một môi trường nơi việc học tập diễn ra liên tục, thất bại được coi là cơ hội và mọi người sẵn sàng thích nghi. Tư duy này thúc đẩy khả năng phục hồi và thành công lâu dài. Sự ứng biến của tổ chức và “Nhóm của các nhóm”. Sự ứng biến của tổ chức thúc đẩy khả năng thích ứng và giải quyết vấn đề theo thời gian thực, cho phép các nhóm phản ứng nhanh chóng và sáng tạo với những thách thức bất ngờ. Phương pháp tiếp cận “Nhóm của các nhóm” khuyến khích sự hợp tác nhanh nhẹn, liên chức năng, thúc đẩy tầm nhìn chung, giao tiếp cởi mở và học tập liên tục để đổi mới thực tế ở quy mô lớn.

Phương pháp đổi mới do AI thúc đẩy và tư duy như một nhà khoa học dữ liệu Phương pháp tư duy như một nhà khoa học dữ liệu (TLADS) nắm bắt và kích hoạt bốn trụ cột đổi mới này. Bằng cách tích hợp Tư duy thiết kế, Khoa học dữ liệu, Kinh tế dựa trên dữ liệu và Trao quyền văn hóa, TLADS cung cấp một phương pháp tiếp cận toàn diện để thúc đẩy đổi mới bền vững, có trách nhiệm và có tác động.

Cách TLADS kích hoạt Trụ cột tư duy thiết kế: TLADS phù hợp với các nguyên tắc của Tư duy thiết kế bằng cách bắt đầu với sự hiểu biết sâu sắc về nhu cầu kinh doanh và các vấn đề của khách hàng. Phương pháp này nhấn mạnh vào việc đồng cảm với các bên liên quan, phát triển lặp đi lặp lại và các vòng phản hồi thường xuyên, đảm bảo các giải pháp được tinh chỉnh dựa trên thông tin đầu vào thực tế. Cách TLADS kích hoạt Trụ cột khoa học dữ liệu: TLADS cung cấp một phương pháp tiếp cận có cấu trúc để tận dụng khoa học dữ liệu và AI/ML, hướng dẫn các nhóm từ việc mô hình hóa các thực thể đến việc khám phá và tinh chỉnh các thuật toán phân tích. Bằng cách nhúng các cơ chế phản hồi và học tập liên tục vào quy trình, phương pháp này đảm bảo rằng các mô hình AI có thể thích ứng và cải thiện khi dữ liệu mới có sẵn. Cách TLADS kích hoạt trụ cột kinh tế dựa trên dữ liệu: TLADS nhấn mạnh vào việc ưu tiên và định lượng các trường hợp sử dụng kinh doanh để đảm bảo rằng các sáng kiến ​​dữ liệu được liên kết chiến lược và mang lại giá trị kinh tế có thể đo lường được. Bằng cách coi dữ liệu là tài sản có thể tái tạo và tái sử dụng, phương pháp này giúp các tổ chức giải phóng giá trị kinh tế của tài sản dữ liệu, thúc đẩy cả lợi nhuận tức thời và tính bền vững lâu dài. Cách TLADS kích hoạt trụ cột trao quyền văn hóa: TLADS thúc đẩy văn hóa học tập liên tục, hiểu biết về dữ liệu và trách nhiệm đạo đức, khuyến khích thử nghiệm, hợp tác và học hỏi từ những thất bại. Bằng cách tích hợp các hướng dẫn và quản trị đạo đức vào khuôn khổ, TLADS đảm bảo rằng các sáng kiến ​​AI là thiết thực, có trách nhiệm và đáng tin cậy. Các tổ chức áp dụng cách tiếp cận toàn diện này đối với đổi mới sẽ thấy mình được trang bị tốt hơn để điều hướng sự phức tạp của môi trường kinh doanh hiện đại, biến dữ liệu thành thông tin chi tiết có thể hành động và thông tin chi tiết thành tác động thực tế.

Kết luận Bốn trụ cột của đổi mới do AI thúc đẩy cung cấp một khuôn khổ toàn diện để thúc đẩy đổi mới bền vững và có trách nhiệm. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng đổi mới lấy con người làm trung tâm, dựa trên dữ liệu, lành mạnh về mặt kinh tế và được trao quyền về mặt văn hóa, cho phép các tổ chức điều hướng sự phức tạp của môi trường kinh doanh hiện đại một cách hiệu quả.

Nguồn: https://www.datasciencecentral.com/the-four-pillars-of-ai-driven-innovation/