Quản lý và áp dụng thay đổi

Lợi nhuận:

• Khả năng hiểu rằng việc chuyển đổi trí tuệ nhân tạo thường thất bại vì lý do con người và văn hóa chứ không phải kỹ thuật và nhận ra những lo ngại tiềm ẩn về sự phản kháng
• Khả năng đẩy nhanh việc áp dụng bằng câu chuyện "tại sao" hấp dẫn, khả năng lãnh đạo rõ ràng và mạng lưới những người tiên phong
• Khả năng quản lý sự thay đổi một cách liên tục, không phải thông báo một lần, bằng cách đo lường việc áp dụng bằng các số liệu và loại bỏ các trở ngại

Thực tế khắc nghiệt của quá trình chuyển đổi AI là: chiến lược, công nghệ và ngân sách có thể hoàn hảo; Nhưng nếu mọi người không đón nhận sự thay đổi thì tất cả đều vô ích. Nghiên cứu nhất quán chỉ ra rằng phần lớn thất bại của các sáng kiến ​​trí tuệ nhân tạo không phải là do kỹ thuật mà là do con người và văn hóa. Trong phần cuối cùng này, bạn sẽ tìm hiểu cách người quản lý cấp cao có thể tiến hành quản lý thay đổi (kỷ luật quản lý một cách có hệ thống quá trình chuyển đổi của con người sang cách làm việc mới) để biến việc chuyển đổi AI thành việc áp dụng thực tế (con người sử dụng thực tế và bền vững một đổi mới). Mục tiêu không phải là cài đặt công nghệ; là đảm bảo rằng mọi người sử dụng nó một cách an toàn, tự nguyện và đúng đắn.

Tại sao người ta phản kháng?

Sự phản kháng thường không phải là sự ngu ngốc hay bướng bỉnh mà là những lo lắng có thể hiểu được: sợ đảm bảo công việc (“AI sẽ đảm nhận công việc của tôi chứ?”), lo lắng về năng lực (“Tôi không thể học được điều này”), thiếu tự tin (“Tôi không thể tin tưởng vào kết quả đầu ra của nó”) và mất đi ý nghĩa (“tại sao chúng ta cần thay đổi?”). Bỏ qua những lo ngại này sẽ làm tăng thêm sự phản kháng; Gặp gỡ họ một cách công khai sẽ đẩy nhanh việc áp dụng.

lo lắng

câu hỏi cơ bản

Phản hồi của quản trị viên

bảo đảm việc làm

Liệu tôi có bị mất việc không?

Giải thích rõ ràng vai trò sẽ được làm phong phú như thế nào

năng lực

Tôi có thể học cái này được không?

Khu vực đào tạo, hỗ trợ, kiểm tra an toàn

tin tưởng

Tôi có thể tin tưởng vào kết quả đầu ra?

Dạy ranh giới, xác nhận

Ý nghĩa

Tại sao tôi nên thay đổi?

Giải thích “tại sao” một cách thuyết phục

Mẹo: Hãy đóng khung sự thay đổi không phải là “trí tuệ nhân tạo đang thay thế con người” mà là “trí tuệ nhân tạo giúp công việc của con người trở nên dễ dàng hơn, đảm nhận phần nhàm chán, để con người làm những công việc có giá trị hơn”. Việc đóng khung cùng một sự thật này thay thế nỗi sợ hãi bằng sự tò mò.

Các bước cơ bản của quản lý thay đổi

Bản chất của các mô hình thay đổi cổ điển (ví dụ: các bước của Kotter) phù hợp với trí tuệ nhân tạo:

1. Tạo sự cấp bách và lý trí. Tại sao bây giờ, tại sao lại là chúng ta? Một câu chuyện hấp dẫn.
2. Thể hiện khả năng lãnh đạo rõ ràng. Lãnh đạo cao nhất nên sử dụng chính công cụ đó; không phải bằng lời hùng biện mà bằng ví dụ.
3. Làm cho lợi nhuận sớm có thể nhìn thấy được. Kỷ niệm và truyền bá về những thành công nhỏ nhưng thực sự.
4. Giáo dục và hỗ trợ. Năng lực và nơi thử nghiệm an toàn cho tất cả mọi người.
5. Tạo ra những nhà vô địch Bao gồm các nhà vô địch thay đổi tình nguyện, nhiệt tình trong mỗi đội.
6. Làm cho nó vĩnh viễn. Đưa hành vi mới vào quy trình, mục tiêu và văn hóa.

Từng bước: kế hoạch áp dụng

1. Lập bản đồ các bên liên quan và mối quan tâm. Ai bị ảnh hưởng, điều gì đáng lo ngại?

2. Đưa ra câu hỏi “tại sao” thuyết phục Xây dựng câu chuyện về sự thay đổi trong ngôn ngữ của mọi người.

3. Thể hiện khả năng lãnh đạo bằng tấm gương. Hãy để quản trị viên sử dụng công cụ một cách rõ ràng.

4. Xây dựng mạng lưới giáo dục và những nhà tiên phong. Trao quyền, trao quyền cho những người tiên phong tình nguyện.

5. Đo lường, lắng nghe, điều chỉnh. Đo lường tỷ lệ chấp nhận, thu thập phản hồi, xóa bỏ rào cản.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Bỏ qua nỗi sợ hãi. Một công ty kế toán đã quảng cáo công cụ AI của mình "mang lại hiệu quả" nhưng chưa bao giờ giải quyết được nỗi lo ngại về an ninh công việc của nhân viên. Tin đồn lan truyền, nhóm lặng lẽ phá hoại công cụ, tỷ lệ chấp nhận vẫn ở mức 20%. Ban quản lý đã lùi bước và tổ chức một cuộc họp mở, giải thích rằng sẽ không có ai bị sa thải và người trung gian sẽ đảm nhận công việc nhàm chán và chuyển mọi người sang tư vấn. Trong 3 tháng, tỷ lệ áp dụng đã tăng lên 75%. Nói về nỗi sợ hãi là giải pháp.

Trường hợp 2 - Ví dụ về khả năng lãnh đạo. CEO của một công ty công nghệ đã sử dụng công cụ AI một cách công khai khi chuẩn bị báo cáo hàng tuần của riêng mình và cũng chia sẻ những sai sót của mình (“thấy chưa, anh ấy mắc lỗi ở đây, tôi đã sửa nó”). Lãnh đạo hữu hình này gửi đi thông điệp “nếu sếp dùng thì nghiêm trọng” và cho thấy việc xác minh là bình thường. Việc áp dụng lan truyền nhanh chóng mà không có bất kỳ sự phản kháng nào.

Trường hợp 3 - Sức mạnh của mạng vô địch. Một nhà bán lẻ đã chọn một “nhà vô địch AI” tình nguyện từ mỗi cửa hàng; Những người này đã được đào tạo thêm và được giao nhiệm vụ giúp đỡ trực tiếp đồng nghiệp của họ. Học hỏi từ một người bạn làm cùng công việc thay vì nhóm đào tạo từ xa đã tăng tốc độ áp dụng lên gấp 3 lần. Người thầy hiệu quả nhất chính là người đồng nghiệp nhiệt tình ở bàn bên cạnh.

Bốn mẫu có thể sao chép

1) Bản đồ các bên liên quan và mối quan tâm:

Vai trò của bạn: cố vấn quản lý sự thay đổi. Liệt kê các nhóm bên liên quan bị ảnh hưởng bởi sáng kiến ​​AI này và xác định mối quan tâm chính mà mỗi nhóm có thể có (bảo đảm công việc, năng lực, sự tin cậy, ý nghĩa). Viết lời chào cho mỗi mối quan tâm. Sáng kiến: [văn bản]

2) Câu chuyện “tại sao”:

Soạn thảo một câu chuyện hấp dẫn "tại sao là bây giờ, tại sao lại là chúng tôi" để kể cho những người đang làm việc trong quá trình thay đổi AI này. Thay thế nỗi sợ hãi bằng sự tò mò; Nhấn mạnh rằng công cụ này sẽ đảm nhận công việc nhàm chán và giao cho con người công việc có giá trị hơn. Thay đổi: [văn bản]

3) Chương trình vô địch:

Thiết kế một chương trình "nhà vô địch" sẽ đẩy nhanh việc áp dụng AI trong các đội: những nhà vô địch được lựa chọn như thế nào, họ được đào tạo gì, họ đảm nhận nhiệm vụ gì, họ có động lực như thế nào? Viết một kế hoạch ngắn gọn và khả thi.

4) Kế hoạch đo lường sự chấp nhận:

Đề xuất các số liệu để đo lường việc áp dụng công cụ AI: tỷ lệ sử dụng tích cực, tần suất sử dụng, sự hài lòng của người dùng, phản hồi về rào cản. Đối với mỗi số liệu, hãy viết cách thu thập số liệu đó và ngưỡng nào sẽ được coi là “lành mạnh”.

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: “Tôi nên làm gì để mọi người sử dụng AI?”

Kết luận: Khuyến nghị chung về “giáo dục, truyền đạt”; không nhìn thấy mối quan tâm và bối cảnh.

Strong: "Chúng tôi đang triển khai một công cụ hỗ trợ AI trong một trung tâm cuộc gọi có 150 người. Có một mối lo ngại lớn về an ninh công việc trong nhóm. Hãy lập một kế hoạch áp dụng cụ thể cho tình huống này: làm cách nào để giải quyết mối quan ngại của các bên liên quan, câu chuyện 'tại sao' hấp dẫn mà tôi kể với nhân viên là gì, làm cách nào để thiết lập một chương trình tiên phong và tôi đo lường việc áp dụng bằng những số liệu nào? Hãy liệt kê các bước trong 90 ngày đầu tiên."

Kết quả: Một kế hoạch áp dụng khả thi với cách đo lường câu chuyện-nhà vô địch dựa trên bối cảnh và mối quan tâm thực sự.

Những lỗi thường gặp

• Bỏ qua chiều kích của con người. Tập trung vào công nghệ và phớt lờ nỗi sợ hãi, lo lắng là nguyên nhân thất bại phổ biến nhất.
• Không nói đến sợ hãi. Khi nỗi lo lắng về sự ổn định công việc bị dập tắt, nó sẽ trở lại như một sự phá hoại thầm lặng; giải quyết nó một cách rõ ràng.
• Thiếu sự lãnh đạo làm gương. Quản trị viên nói "Bạn sử dụng nó" nhưng bản thân không sử dụng nó sẽ bác bỏ tin nhắn của mình.
• Chỉ liên lạc từ trên cao. Sự giảng dạy hiệu quả nhất đến từ người đồng nghiệp thân thiết (nhà vô địch) chứ không phải từ một đội bóng xa xôi.
• Không đo lường việc áp dụng. Một tổ chức không đo lường được liệu nó có được sử dụng hay không thì không thể nhìn thấy những trở ngại.

Lưu ý: Quản lý thay đổi không phải là thông báo một lần mà là một quá trình đòi hỏi tính liên tục. AI có thể gợi ý cho bạn kế hoạch áp dụng hoặc văn bản liên hệ; Nhưng việc lắng nghe những mối quan tâm thực sự của mọi người, xây dựng lòng tin và dẫn dắt bằng tấm gương chỉ có thể thực hiện được thông qua sự lãnh đạo của con người. Ngoài ra, hãy thành thật mà nói: việc chuẩn bị cho mọi người những vai trò mới vừa mang tính đạo đức vừa bền vững hơn thay vì che giấu những tình huống mà AI sẽ thực sự thay thế một số vai trò.

Tóm lại

Việc chuyển đổi AI thường thất bại vì lý do con người và văn hóa chứ không phải vì lý do kỹ thuật. Sức chống cự; An ninh việc làm nảy sinh từ những mối quan tâm về năng lực, sự tin cậy và ý nghĩa và được giải quyết bằng cách giải quyết một cách cởi mở những mối quan tâm này chứ không phải bằng cách phớt lờ chúng. Quản lý thay đổi thành công đưa ra câu hỏi “tại sao” hấp dẫn, dẫn dắt bằng ví dụ với khả năng lãnh đạo rõ ràng, ăn mừng những chiến thắng sớm, giáo dục mọi người, xây dựng mạng lưới những người tiên phong và đưa hành vi mới vào văn hóa. Việc áp dụng phải được đo lường, lắng nghe và các rào cản phải được dỡ bỏ. Trong mô-đun này; Từ tầm nhìn đến lộ trình, từ ưu tiên trường hợp sử dụng đến ROI và rủi ro, quản trị, đạo đức, tuân thủ, nhân tài và mua sắm, chúng tôi đã thiết lập khuôn khổ mà người quản lý cần có để quản lý toàn diện quá trình chuyển đổi AI một cách có trách nhiệm. Công nghệ là công cụ; chiến lược, quản trị và lãnh đạo con người là những gì tạo nên sự khác biệt thực sự.

Nhiệm vụ ứng dụng

Chọn một sáng kiến ​​AI và vạch ra mối quan ngại của các bên liên quan bị ảnh hưởng bằng mẫu 1. 2. phác thảo một câu chuyện “tại sao” hấp dẫn để kể cho nhân viên bằng mẫu; Hãy chắc chắn giải quyết các mối quan tâm về an ninh công việc một cách trung thực. Viết ra ba bước của một chương trình tiên phong và hai số liệu mà bạn sẽ dùng để đo lường mức độ áp dụng. Cuối cùng, “làm cách nào để tôi sử dụng công cụ này một cách rõ ràng với tư cách là người lãnh đạo?” Đưa ra câu trả lời cụ thể cho câu hỏi.

danh sách kiểm tra

• [ ] Tôi đã lập bản đồ các bên liên quan bị ảnh hưởng và mối quan tâm của họ.
• [ ] Tôi đã giải quyết vấn đề an toàn công việc một cách trung thực.
• [ ] Tôi đã xây dựng một câu chuyện “tại sao” hấp dẫn.
• [ ] Tôi đã lên kế hoạch làm gương.
• [ ] Tôi đã thiết kế một mạng lưới vô địch.
• [ ] Tôi đã xác định các số liệu để đo lường mức độ chấp nhận.
• [ ] Tôi đã lên kế hoạch thay đổi như một sự tiếp nối chứ không phải là một thông báo một lần.

Thi học phần

1. Điều nào sau đây là vai trò thực sự của người quản lý cấp cao trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo?

• A) Đưa ra định hướng, phân bổ nguồn lực, đưa ra các giới hạn rủi ro và chịu trách nhiệm ✔
• B) Lựa chọn và mã hóa kiến trúc mô hình và thuật toán một cách cá nhân
• C) Bàn giao hoàn toàn trí tuệ nhân tạo cho đội ngũ công nghệ và chờ kết quả
• D) Cho phép mỗi bộ phận tự do thử nghiệm công cụ riêng của mình.

Giải thích: Công việc của quản trị viên không phải là đào tạo mô hình hay viết mã; Đưa ra chỉ đạo, phân bổ nguồn lực, đưa ra các giới hạn rủi ro và chịu trách nhiệm giải trình. Đội ngũ kỹ thuật giải quyết câu hỏi 'như thế nào', người quản lý giải quyết các câu hỏi 'tại sao, khi nào, ở giới hạn nào và ai chịu trách nhiệm'. Trí tuệ nhân tạo không phải là một dự án công nghệ mà là vấn đề chuyển đổi kinh doanh và quyền sở hữu phải thuộc về phía doanh nghiệp.

2. Đặc điểm chính giúp phân biệt tầm nhìn AI tốt với một khẩu hiệu trống rỗng là gì?

• A) Chứa tên công nghệ mới nhất
• B) Nó phụ thuộc vào kết quả kinh doanh, có thể đo lường được và có thời hạn ✔
• C) Hãy quyết đoán và khái quát nhất có thể
• D) Tương tự với tầm nhìn của đối thủ cạnh tranh

Giải thích: Một tầm nhìn tốt gắn liền với kết quả kinh doanh (không phải công nghệ), có thể đo lường được và có tầm nhìn về thời gian. 'Chúng tôi sẽ dẫn đầu về AI' là vô cùng lớn và không bao gồm kết quả kinh doanh; 'Chúng tôi sẽ giảm một nửa thời gian phản hồi đầu tiên và giảm 15% chi phí trong ba năm' là cụ thể, được đo lường và có khung thời gian. Khi bạn loại bỏ từ 'trí tuệ nhân tạo' khỏi tầm nhìn, bạn sẽ chỉ còn lại một mục tiêu kinh doanh có ý nghĩa.

3. Đâu là những khía cạnh nổi bật là điều kiện tiên quyết vô hình đối với hầu hết các tổ chức trong việc đánh giá mức độ trưởng thành trí tuệ nhân tạo và không nên đầu tư vào khi chúng còn yếu?

• A) Chỉ kích thước tiếp thị và thương hiệu
• B) Chỉ có cơ sở hạ tầng phần cứng và văn phòng
• C) Dữ liệu và quản trị ✔
• D) Phân tích và định giá đối thủ cạnh tranh

Mô tả: Sự trưởng thành được đo lường theo năm khía cạnh (chiến lược, dữ liệu, công nghệ, tài năng, quản trị). Dữ liệu và quản trị thường là những điều kiện tiên quyết vô hình: xây dựng một mô hình đắt tiền khi dữ liệu lộn xộn và chất lượng kém cũng giống như mua một chiếc kệ trong một nhà kho trống rỗng; Không có sự quản trị, rủi ro sẽ âm thầm tích lũy. Đó là lý do tại sao các khoảng cách được thu hẹp lại theo thứ tự phụ thuộc và dữ liệu cũng như quản trị thường được ưu tiên.

4. Cách tiếp cận phù hợp cho trường hợp sử dụng trong vùng 'giá trị cao + khả năng ứng dụng thấp' của ma trận giá trị/khả năng ứng dụng là gì?

• A) Triển khai ngay lập tức ở quy mô đầy đủ
• B) Từ bỏ hoàn toàn vì nó vô giá trị
• C) Làm việc đó trong thời gian rảnh rỗi vì công việc phụ có mức độ ưu tiên thấp
• D) Lập kế hoạch như một vụ đặt cược lớn và thiết lập các điều kiện tiên quyết, đồng thời tiến về phía trước với lợi nhuận nhanh chóng ✔

Mô tả: Khu vực này được gọi là 'đặt cược lớn': nó có giá trị cao nhưng không thể thực hiện ngay do khó khăn về dữ liệu, tích hợp hoặc kỹ thuật. Cách tiếp cận đúng đắn là lập kế hoạch và thiết lập các điều kiện tiên quyết (cơ sở hạ tầng dữ liệu, tích hợp); Lao vào mù quáng có nghĩa là nhiều tháng lao động vô ích. Trong khi đó, với động lực 'thắng nhanh' (giá trị cao + khả năng tồn tại cao) được tạo ra và vụ cá cược lớn này được tài trợ.

5. Để chứng minh giá trị của một chương trình thí điểm AI, điều quan trọng nhất cần làm trước khi bắt đầu là gì?

• A) Xác định thước đo thành công và đo lường mức cơ bản của tình hình hiện tại ✔
• B) Mua chiếc xe đắt nhất có thể
• C) Triển khai thí điểm cho toàn bộ cơ sở giáo dục cùng một lúc
• D) Báo cáo kết quả kèm theo dự đoán sau khi thí điểm kết thúc

Giải thích: Đường cơ sở là thước đo tình hình hiện tại trước khi cải tiến. Nếu không có đường cơ sở, tuyên bố rằng chúng ta 'được cải thiện' sẽ không thể được chứng minh; 'cải thiện bao nhiêu?' trong quyết định mở rộng quy mô. Câu hỏi không thể được trả lời. Do đó, trước khi bắt đầu thí điểm, cần xác định thước đo thành công và tình hình hiện tại phải được đo lường bằng các con số. Bạn không thể quản lý và bảo vệ giá trị mà bạn không thể đo lường được.

6. Những hạng mục chi phí nào thường bị các tổ chức bỏ qua nhất khi tính toán ROI trí tuệ nhân tạo và khiến họ nghĩ rằng dự án có lãi?

• A) Chỉ các chi phí chung như tiền thuê văn phòng và tiền điện
• B) Các chi phí ẩn như tích hợp, giám sát và bảo trì liên tục của con người ✔
• C) Chỉ ngân sách tiếp thị và quảng cáo
• D) Không có; phí giấy phép là chi phí thực sự duy nhất

Giải thích: Các tổ chức thường chỉ tính phí giấy phép/phí sử dụng; trong khi đó trong AI, các chi phí tiềm ẩn thường là tích hợp, chuẩn bị dữ liệu, giám sát con người liên tục, bảo trì và quản lý thay đổi và những chi phí này thường lớn hơn so với cấp phép. Khi những hạng mục này bị bỏ qua, một dự án được cho là 'có lãi' thực tế có thể đang hoạt động thua lỗ. Ngoài ra, về mặt lợi ích, cần đặt câu hỏi liệu thời gian tiết kiệm được có thực sự biến thành giá trị hay không.

7. 'Sự trôi dạt mô hình' có ý nghĩa gì đối với rủi ro AI và tại sao nó cần được giám sát liên tục?

• A) Di chuyển mô hình giữa các máy chủ vật lý
• B) Phí bản quyền của mô hình tăng theo thời gian
• C) Hiệu suất của mô hình âm thầm giảm theo thời gian khi thế giới thay đổi ✔
• D) Đầu ra của mô hình luôn giữ nguyên

Giải thích: Sự trôi dạt của mô hình là khi mô hình bị hao mòn và hiệu suất của nó âm thầm giảm sút khi thế giới thay đổi (sản phẩm mới, hành vi mới, mô hình gian lận mới). Một mô hình hoạt động tốt một lần không hoạt động tốt mãi mãi; Đó là lý do tại sao giám sát hiệu suất thường xuyên là điều cần thiết. Ví dụ: một mô hình gian lận có thể âm thầm suy yếu khi đối mặt với một mô hình mới và nếu không giám sát thì tổn thất sẽ tăng theo cấp số nhân.

8. Đâu là cách tiếp cận phù hợp khi thiết kế quy trình phê duyệt trong quản trị AI?

• A) Mọi sáng kiến trí tuệ nhân tạo phải được chấp thuận nhiều như nhau, bất kể rủi ro của nó
• B) Phê duyệt theo cấp độ rủi ro: rủi ro thấp nhanh, rủi ro cao kiểm soát chặt chẽ ✔
• C) Trao toàn quyền tự do cho các đội mà không cần bất kỳ quy trình phê duyệt nào
• D) Chỉ để lại tất cả các phê duyệt cho nhóm công nghệ

Mô tả: Quản trị tốt cân bằng tốc độ, bảo mật và tính nhất quán. Việc áp dụng sự chấp thuận nặng nề như nhau cho mọi công việc (ngay cả khi có rủi ro thấp) sẽ đẩy các nhóm vào tình trạng sử dụng bóng tối; Không có sự chấp thuận sẽ tích lũy rủi ro. Cách tiếp cận đúng là phân lớp phê duyệt theo mức độ rủi ro: công việc có rủi ro thấp sẽ được xử lý nhanh chóng, chỉ có công việc có rủi ro cao mới phải được xem xét kỹ lưỡng. Do đó, cả tốc độ và khả năng kiểm soát đều được duy trì.

9. Điều nào đúng về mối quan hệ giữa đạo đức và tuân thủ pháp luật?

• A) Đạo đức và tuân thủ pháp luật là như nhau; Cái gì gặp cái này cũng gặp cái kia.
• B) Tuân thủ pháp luật là một tiêu chuẩn cao hơn đạo đức
• C) Tuân thủ pháp luật ở mức tối thiểu; đạo đức là một mức cao hơn và không phải mọi thứ hợp pháp đều có thể là đạo đức ✔
• D) Đạo đức chỉ quan trọng khi luật pháp có khoảng trống

Mô tả: Tuân thủ pháp luật ở mức tối thiểu; Đạo đức là một dòng cao hơn. Một cái gì đó có thể hợp pháp nhưng lại phi đạo đức; Ví dụ: một tính năng trí tuệ nhân tạo thao túng hành vi của người dùng có thể không bị cấm nhưng nó là phi đạo đức. Các tổ chức có trách nhiệm 'có bị cấm không?' Không phải 'Có thật không?' anh ấy hỏi. Đạo đức không thể bị bỏ mặc đến cùng; nên được đưa vào thiết kế ngay từ đầu.

10. Tiêu chí chính để một hệ thống được coi là 'rủi ro cao' trong Luật AI của EU là gì?

• A) Hệ thống đắt tiền như thế nào
• B) Hệ thống có bao nhiêu người dùng
• C) Hệ thống này được phát triển ở quốc gia nào?
• D) Hệ thống ảnh hưởng trực tiếp đến các quyền cơ bản, an ninh hoặc cơ hội sống của người dân ✔

Mô tả: Luật AI của EU thiết lập logic dựa trên rủi ro. Hệ thống có rủi ro cao là hệ thống có thể ảnh hưởng trực tiếp đến các quyền cơ bản, sự an toàn hoặc cơ hội sống của người dân (việc làm, tín dụng, giáo dục, y tế). Quản lý rủi ro, chất lượng và dữ liệu không thiên vị, sự giám sát của con người, tài liệu, lưu trữ hồ sơ và tính minh bạch là những điều cần thiết cho các hệ thống này. 'Hệ thống này có liên quan đến một quyết định ảnh hưởng đến công việc, tiền bạc, sức khỏe hay tự do của một người không?' câu hỏi là một dấu hiệu sơ bộ tốt.

11. Tại sao việc nhân viên dán dữ liệu cá nhân của khách hàng vào một công cụ trí tuệ nhân tạo có trụ sở tại nước ngoài là một trong những hành vi vi phạm nguy hiểm và thường xuyên nhất?

• A) Chỉ vì nó làm cho xe chạy chậm
• B) Bởi vì nó thường có nghĩa là truyền dữ liệu trái phép ra nước ngoài và xử lý ngoài ý muốn ✔
• C) Chỉ vì chiếc xe đã được trả tiền
• D) Trên thực tế, nó không có bất kỳ rủi ro nào, nó hoàn toàn an toàn.

Giải thích: Hành động này thường có nghĩa là 'truyền dữ liệu ra nước ngoài' (tuân theo các quy tắc đặc biệt) và 'xử lý ngoài ý muốn' (dữ liệu được sử dụng cho các mục đích khác với mục đích thu thập dữ liệu) và thường được thực hiện mà không có cơ sở pháp lý hợp lệ và không có sự làm rõ. Nó tạo ra nguy cơ vi phạm nghiêm trọng và bị phạt hành chính về KVKK; Do đó, một chính sách sử dụng chấp nhận được và các công cụ của công ty không làm rò rỉ dữ liệu là điều cần thiết.

12. Mục đích của vai trò 'người phiên dịch' là gì, vai trò thường bị bỏ qua và có giá trị nhất trong năng lực trí tuệ nhân tạo?

• A) Chỉ dịch tài liệu tiếng nước ngoài
• B) Quản lý máy chủ và cơ sở dữ liệu
• C) Là người biến bài toán kinh doanh thành giải pháp trí tuệ nhân tạo và xây dựng cầu nối giữa doanh nghiệp và công nghệ ✔
• D) Chỉ cung cấp đào tạo cơ bản về phương tiện cho nhân viên

Mô tả: Biên dịch viên trí tuệ nhân tạo (AI Translator) là người dịch ngôn ngữ kinh doanh sang ngôn ngữ kỹ thuật và ngược lại, xây dựng cầu nối “vấn đề kinh doanh nào được giải quyết bằng giải pháp trí tuệ nhân tạo nào”. Những thất bại đắt giá nhất thường không phải do thiếu chuyên gia mà do thiếu người dịch: đội ngũ kỹ thuật xây dựng mô hình hoàn hảo nhưng lại sai vấn đề. Các tổ chức đầu tư quá nhiều vào các chuyên gia và quá ít vào các dịch giả và khả năng đọc viết của đại chúng; Tuy nhiên, nhìn chung hai cái cuối cùng sẽ mở giá trị.

13. Nguyên tắc cơ bản trong quyết định “mua hay làm” một nhân tài AI là gì?

• A) Luôn mua vì nó rẻ hơn
• B) Xây dựng năng lực khác biệt cốt lõi, mua năng lực tiêu chuẩn ✔
• C) Luôn phát triển từ bên trong, vì an toàn hơn
• D) Chọn một sản phẩm được nhà cung cấp phổ biến nhất khuyên dùng

Mô tả: Nguyên tắc cơ bản là: tạo ra những khả năng cốt lõi duy nhất cho tổ chức để tạo ra lợi thế cạnh tranh; Mua những khả năng tiêu chuẩn, phổ biến, không khác biệt. Mô hình dự đoán mà đối thủ cạnh tranh của bạn không thể xây dựng bằng dữ liệu của riêng bạn là cốt lõi; Một công cụ tóm tắt văn bản là tiêu chuẩn. Nhân tài cốt lõi thuê ngoài đang cho thuê khả năng cạnh tranh trong thời gian dài và làm tăng nguy cơ bị khóa nhà cung cấp.

14. Lý do phổ biến nhất dẫn đến sự thất bại trong chuyển đổi AI và cách tiếp cận hiệu quả nhất để chống lại nó là gì?

• A) Độ chính xác của mô hình không đủ; Giải pháp là mua một mô hình lớn hơn
• B) Thiếu trang thiết bị; Giải pháp là mua thêm máy chủ
• C) Chi phí giấy phép; Giải pháp là tìm nhà cung cấp rẻ hơn
• D) Khả năng phục hồi của con người và văn hóa; Giải pháp là quản lý thay đổi nhằm giải quyết rõ ràng các mối quan ngại ✔

Giải thích: Hầu hết thất bại không phải do kỹ thuật mà là do con người và văn hóa: sợ đảm bảo công việc, lo lắng về năng lực, thiếu tự tin và mất đi ý nghĩa. Khi những lo lắng này bị đè nén, chúng sẽ quay trở lại như một sự phá hoại thầm lặng. Cách tiếp cận hiệu quả nhất là giải quyết các mối quan ngại một cách cởi mở, giải thích câu hỏi 'tại sao' thuyết phục, dẫn dắt bằng ví dụ và xây dựng mạng lưới đồng nghiệp thân thiết vô địch. Sự chấp nhận phải được đo lường và các rào cản phải được dỡ bỏ.