Tại sao các tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp liên tục giải quyết sai vấn đề về AI

Tại Sao Các Tổ Chức Dịch Vụ Chuyên Nghiệp Liên Tục Giải Quyết Sai Vấn Đề AI - NỘI DUNG ĐƯỢC TÀI TRỢ BỞI CERTINIA

Bởi Robert Cesafsky. Trong hai năm qua, ngành dịch vụ chuyên nghiệp đã chi hàng tỷ đô la cho AI. Lợi tức đầu tư cho hầu hết các tổ chức vẫn còn là điều khó nắm bắt. Các nhà lãnh đạo thất vọng. Các hội đồng quản trị hoài nghi. Và lời giải thích phổ biến—rằng AI chỉ cần thêm thời gian để trưởng thành—bắt đầu trở nên mỏng manh. Đây là sự thật khó khăn hơn: Hầu hết các tổ chức đang thất bại với AI vì họ đã chẩn đoán sai vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết.

Trong hầu hết mọi tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp mà tôi đã gặp trong năm qua, tôi thấy cùng một lỗi lặp lại: Các nhà lãnh đạo coi AI như một khả năng duy nhất để triển khai trên toàn doanh nghiệp. Trên thực tế, doanh nghiệp của họ yêu cầu hai loại AI hoàn toàn khác nhau—và việc trộn lẫn chúng đang giết chết lợi nhuận của họ.

Hai Hoạt Động Ẩn Bên Trong Mỗi Tổ Chức Dịch Vụ

Mọi doanh nghiệp dịch vụ chuyên nghiệp đều đang chạy đồng thời hai hoạt động riêng biệt. Một là cung cấp dịch vụ—công việc mà tổ chức của bạn bán cho khách hàng: tư vấn, phân tích, triển khai, cố vấn. Khi một nhóm sử dụng AI để tăng tốc thu thập yêu cầu, tổng hợp nghiên cứu hoặc soạn thảo tài liệu bàn giao cho khách hàng, đó là AI cung cấp dịch vụ đang hoạt động. Khách hàng nhìn thấy kết quả. Nó định nghĩa sản phẩm của bạn.

Loại còn lại là quản lý dịch vụ—cơ sở hạ tầng vận hành giúp cho việc cung cấp dịch vụ trở nên khả thi: phân bổ nguồn lực, theo dõi lợi nhuận dự án, lập hóa đơn, ghi nhận doanh thu, quản lý gia hạn. Khách hàng không bao giờ nhìn thấy công việc này, nhưng sự thất bại của nó sẽ lan nhanh chóng vào mọi thứ họ nhìn thấy.

Những vấn đề này không giống nhau. Chúng yêu cầu các kiến trúc AI khác nhau ngày nay và ngày càng nhiều, các chiến lược đại lý khác nhau trong tương lai. Nhưng hầu hết các doanh nghiệp đang triển khai một loại và mong đợi cả hai kết quả.

Tại Sao Hai Lĩnh Vực Đòi Hỏi AI Khác Nhau

Sự khác biệt này quan trọng vì bản chất của trí thông minh cần thiết cho mỗi lĩnh vực khác nhau một cách quan trọng. AI cung cấp dịch vụ hoạt động ở rìa của chuyên môn của con người. Nó tăng cường kỹ năng của các chuyên gia, đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và khuếch đại khả năng phán đoán. Các mô hình ngôn ngữ lớn rất phù hợp ở đây, vì chúng rộng, mang tính tạo sinh và linh hoạt. Một chuyên gia tư vấn cấp cao có thể sở hữu khuyến nghị; AI giúp chuyên gia tư vấn đưa ra khuyến nghị nhanh hơn. Kết quả xác suất có thể chấp nhận được vì phán đoán của con người vẫn là lớp xác nhận cuối cùng.

AI quản lý dịch vụ hoạt động bên trong một hệ thống xác định. Không có sai số chấp nhận được khi tính toán lợi nhuận dự án, thực thi các quy tắc lập hóa đơn hoặc kích hoạt ghi nhận doanh thu. Thời gian nhân viên dành để xem xét và sửa chữa các kết quả AI xác suất khiến các tổ chức tốn hàng ngàn đô la cho mỗi nhân viên mỗi năm. Đó là một khoản thuế xác minh lặng lẽ xóa bỏ bất kỳ lợi ích hiệu quả nào mà AI được cho là mang lại. Khi các nhà quản lý dự án cấp cao và người kiểm soát tài chính đang kiểm toán thủ công các tính toán lợi nhuận và lịch trình lập hóa đơn do AI tạo ra, lời hứa vận hành đã tan vỡ.

AI được định vị như một cố vấn bên ngoài—một người quan sát và gắn cờ các vấn đề từ bên ngoài các hệ thống cốt lõi—gặp phải một giới hạn cấu trúc trong quản lý dịch vụ. Nơi tài chính, cung cấp dịch vụ và các cam kết với khách hàng được liên kết chặt chẽ, quyền vận hành đòi hỏi sự tích hợp vận hành.

Chẩn Đoán Sai Và Chi Phí Của Nó

Quy mô của vấn đề hiện đã được ghi nhận đầy đủ: 95% các dự án thí điểm AI tạo sinh trong một nghiên cứu gần đây của MIT đã không mang lại tác động đáng kể đến lợi nhuận. Và chỉ có khoảng 6% các tổ chức đủ điều kiện là những người có hiệu suất cao, nhìn thấy thu nhập thực tế trước lãi và thuế (EBIT) đồng thời báo cáo giá trị tổng thể đáng kể, theo McKinsey. Mô hình này đủ nhất quán để có một cái tên: luyện ngục thí điểm. Và mặc dù có nhiều nguyên nhân, nhưng một sợi dây chung chạy qua gần như mọi triển khai bị đình trệ: Một tổ chức đã triển khai AI như một lớp ngang trên toàn doanh nghiệp thay vì xây dựng nó khác nhau cho các lĩnh vực vận hành cơ bản khác nhau.

Báo cáo Tác động của AI đối với Dịch vụ Chuyên nghiệp năm 2026 của SPI Research xác định nơi mà việc chẩn đoán sai bắt nguồn. Chất lượng dữ liệu đã được xếp hạng là rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng AI trong hai năm qua. Khi cơ sở hạ tầng dữ liệu cơ bản bị phân mảnh—khi các hệ thống tài chính, cung cấp dịch vụ và khách hàng không chia sẻ một mô hình dữ liệu thống nhất—AI không có nền tảng vững chắc để hoạt động. Các tổ chức cuối cùng bị neo trong các trường hợp sử dụng nhẹ gần tài liệu hơn là các quy trình làm việc vận hành nơi giá trị thực sự tồn tại.

Những Gì Nhận Được Đúng Trông Như Thế Nào

Các doanh nghiệp đang vượt lên đang đưa ra một lựa chọn kiến trúc có chủ ý trên cả hai lĩnh vực. Về phía cung cấp dịch vụ, họ đang đầu tư vào AI trang bị cho các chuyên gia nghiên cứu nhanh hơn, tổng hợp mạnh mẽ hơn và đầu ra cho khách hàng tốt hơn, với phán đoán của con người neo giữ mọi quyết định quan trọng. Về phía quản lý, họ đang đầu tư vào các tác nhân AI tự động thực hiện cơ sở hạ tầng vận hành: quy trình làm việc nhân sự, giám sát rủi ro dự án, chu kỳ lập hóa đơn và ghi nhận doanh thu. Các tổ chức có hiệu suất cao là ne