bong bóng trí tuệ nhân tạo và sự lặp lại của một sai lầm thị trường cũ

Mọi chuyển đổi công nghệ lớn đều mang một nghịch lý, trong đó mặc dù không thể tránh khỏi, nhưng nó cũng được đánh giá quá cao trong ngắn hạn. Trí tuệ nhân tạo dường như đã đạt đến thời điểm chính xác, không phải vì nó mong manh hay thoáng qua, mà vì nó đã được nâng lên quá sớm với điều kiện không thể tránh khỏi đích đến.

Do đó, câu hỏi không phải là liệu AI có liên quan hay không, điều này đã được giải quyết. Câu hỏi trung thực nhất là liệu thị trường có đang quản lý để tách cơ sở hạ tầng khỏi sự hưng phấn, giá trị tường thuật thực sự và kết quả cụ thể của những lời hứa được đóng gói tốt hay không.

Lịch sử đưa ra một sự song song với kịch bản này, nơi vào cuối thế kỷ 19, các tuyến đường sắt tượng trưng cho tương lai và đầu tư vào đường ray có nghĩa là đặt cược vào tiến độ. Vấn đề là tại một thời điểm nhất định, nó ngừng nhập khẩu đường ray ở đâu, đủ để chúng tồn tại. Các dây chuyền được xây dựng mà không cần nhu cầu, các công ty nổi lên mà không có mô hình kinh doanh bền vững và các chỉ số sai bắt đầu xác định thành công, chẳng hạn như số km đã lắp đặt và không qua người qua đường.

Ngày nay, bài phát biểu đã khác, nhưng mô hình được lặp lại với các mô hình lớn hơn, nhiều tham số hơn và nhiều mã thông báo được xử lý hơn. Tuy nhiên, các chỉ số kỹ thuật phức tạp thường bị ngắt kết nối với tác động vận hành. Như trong quá khứ, tiến độ được đo lường bằng sự mở rộng của mạng lưới đường sắt, sự đổi mới hiện được đo bằng thang đo mô hình, không phải bằng kết quả được phân phối.

Chỉ riêng trong năm 2024, các khoản đầu tư toàn cầu vào các công ty khởi nghiệp AI đã đạt khoảng 110 tỷ US$, theo một phân tích của Dealroom, nền tảng dữ liệu và trí thông minh. Các khoản đầu tư này chủ yếu tập trung vào các sáng kiến vẫn còn bấp bênh, với chu kỳ lợi nhuận không rõ ràng. Đồng thời, chúng tôi thấy rằng một phần các công ty bắt đầu các dự án AI quy mô lớn không thể chuyển từ thí điểm sang sản xuất một cách nhất quán. Điểm nghẽn này hiếm khi là công nghệ, kinh tế, tổ chức và vận hành.

Sự không phù hợp này không làm mất hiệu lực công nghệ, ngược lại, ngay khi bong bóng đường sắt vỡ, các nhà đầu tư mất tiền, các công ty biến mất và, ngay cả như vậy, các đường ray vẫn còn và trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho sự tăng trưởng công nghiệp của những thập kỷ tiếp theo. Điều tương tự cũng có xu hướng xảy ra với trí tuệ nhân tạo.

Rủi ro lớn nhất không phải là sự điều chỉnh thị trường cuối cùng, mà là tâm lý đi kèm với độ cao của bất kỳ bong bóng nào, đó là nỗi sợ bị bỏ lại phía sau. Khi diễn ngôn trở thành “nếu bạn không chấp nhận bây giờ, bạn sẽ trở nên không liên quan”, tính hợp lý nhường chỗ cho sự vội vàng và các quyết định chiến lược được thực hiện dựa trên sự lo lắng, chứ không phải phân tích.

Tại thời điểm này, một số câu hỏi nên đặt trước bất kỳ sáng kiến AI lớn nào, chẳng hạn như: có thực sự có nhu cầu cho ứng dụng này hay chúng ta đang buộc một vấn đề để biện minh cho giải pháp? Lợi tức đầu tư có thể đo lường được hay chỉ được dự kiến trên các bài thuyết trình? Chi phí tính toán, năng lượng và chi phí vận hành có nói lên lợi ích mong đợi không? Có đủ quản trị để đối phó với các rủi ro như lỗi hệ thống, ảo giác mô hình và tác động quy định không? Bỏ qua những vấn đề này là đặt các dấu vết ở nơi không có tuyến đường.

Chính trong môi trường áp lực này, sự khác biệt giữa những người sử dụng nó được hình thành như một chỗ dựa chiến lược và người kết hợp nó như một lợi thế cấu trúc. Các tổ chức vượt qua bong bóng với sự trưởng thành là những tổ chức coi công nghệ như một phương tiện, không phải là kết thúc, kết nối nó với các quy trình rõ ràng, các chỉ số khách quan và các quyết định kinh doanh cụ thể. Hiểu rằng tự động hóa thông minh không phải là thay thế mọi thứ, mà là điều phối tốt hơn những gì đã tồn tại.

Thật vậy, trí tuệ nhân tạo sẽ xác định lại các hoạt động, năng suất và các mô hình quyết định, nhưng không phải theo cách kỳ diệu mà nhiều câu chuyện gợi ý. Cũng giống như những con đường thực sự phát triển mạnh mẽ là những con đường được kết nối với các thành phố, ngành và con người, thì AI sẽ tồn tại sẽ được kết nối với các vấn đề thực tế, các chỉ số rõ ràng và kết quả bền vững.