Kinh nghiệm ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo từ các giám đốc điều hành tại các công ty tư vấn hàng đầu

Các công ty hàng đầu không chỉ giúp các doanh nghiệp phát triển các công cụ AI, nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động và xác định các điểm yếu tiềm ẩn về bảo mật mà còn tạo ra các chatbot để sắp xếp kiến ​​thức của công ty và tăng tốc độ xử lý các nhiệm vụ thường lệ. Do đó, các nhà lãnh đạo AI tại các công ty tư vấn có xu hướng nắm bắt các chiến lược AI có khả năng hoạt động trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Business Insider đã yêu cầu các giám đốc điều hành AI tại năm công ty tư vấn hàng đầu - Deloitte, EY, KPMG, McKinsey và PwC - chia sẻ những mẹo hay ho của họ về việc sử dụng AI trong công việc hàng ngày.

Các nhà lãnh đạo AI cho biết họ thường xuyên sử dụng nhiều công cụ AI khác nhau, bao gồm các mô hình từ OpenAI, Google, Microsoft và Anthropic, cũng như các công cụ được xây dựng nội bộ, như Lilli của McKinsey, EYQ của EY và ChatPwC , phiên bản nội bộ của ChatGPT của PwC.

Sau đây là cách họ sử dụng AI và một số lời khuyên của họ để tận dụng tối đa AI. Các phản hồi được chỉnh sửa để ngắn gọn hơn.

Bạn sử dụng AI trong công việc của mình như thế nào?

Dan Priest, giám đốc AI của PwC tại Hoa Kỳ: Tôi thực hiện rất nhiều nghiên cứu với nó. Ví dụ, tôi đã thực hiện một số phân tích về năng suất lao động và cách AI sẽ cải thiện năng suất lao động. Tìm kiếm thông thường sẽ tạo ra số liệu thống kê lao động. Vâng, AI, các mô hình nền tảng mạnh mẽ lớn, nó sẽ nắm bắt các sự kiện và số liệu thống kê lao động đó, nó sẽ thực hiện phân tích, nó sẽ cho bạn thấy các xu hướng, sự gián đoạn hoặc phân tích nguyên nhân. Nó mạnh mẽ hơn nhiều. Về mặt nghiên cứu và phân tích, nó nổi lên như một đối tác tư duy chứ không chỉ là một công cụ tìm kiếm.

Bạn phát hiện ra những điểm mù trong suy nghĩ của mình. Tôi đã viết một chính sách và tôi nghĩ rằng nó khá toàn diện, và tôi đã chạy nó qua GPT Enterprise, và nó tìm thấy hai điểm khác trong chính sách mà chúng ta nên thêm vào.

Todd Lohr, giám đốc hệ sinh thái tại KPMG: Một phần công việc của tôi với tư cách là một nhà lãnh đạo là có khả năng tổng hợp thông tin. AI rất hữu ích vì nó cho phép tôi hiểu được xu hướng của thị trường và cho phép tôi có cái nhìn rộng hơn với tư cách là một nhà lãnh đạo và tổng hợp và tiếp thu nhiều thông tin hơn.

Nó cũng hữu ích cho việc giao tiếp liên quan đến việc chuẩn bị cho các cuộc họp, theo dõi các cuộc họp cũng như trao đổi thư từ.

Rodney Zemmel, lãnh đạo toàn cầu của McKinsey Digital và chuyển đổi AI toàn công ty: Tôi thấy nó tuyệt vời ở "cấp độ một" về khả năng sáng tạo và đưa ra những điều mà bạn thường không nghĩ ra. Nó là một công cụ hỗ trợ tuyệt vời cho quá trình động não của các nhóm chúng tôi. Tôi vẫn chưa thấy nó có khả năng sáng tạo thực sự không giới hạn, tức là, một cách nhìn mới về thế giới. Tuy nhiên, điều đó sẽ không còn xa nữa.

Bạn có gợi ý hoặc lời khuyên nào về AI để viết gợi ý hay không?

Dan Priest, PwC: Tôi sẽ đưa ra một số bối cảnh về những gì tôi đang cố gắng thực hiện, một câu hỏi ngắn gọn, súc tích, sau đó hỏi những câu hỏi tiếp theo để làm cho chúng trở nên cụ thể hơn, và sau đó bạn có thể điều chỉnh dựa trên những gì bạn đang thấy.

Trong tuần, tôi đi công tác rất nhiều, và nếu tôi nhận được 100 hoặc 200 email trong một ngày, thì thực sự rất khó để theo kịp từng email một. Tôi vào Microsoft Teams, kích hoạt Copilot và yêu cầu nó xem xét tất cả các tin nhắn trong Teams và email và tìm hành động cho tôi. Tôi sẽ chỉ dành 15, 20 phút vào cuối ngày, thực hiện lời nhắc "Xác định các email được gửi trực tiếp đến tôi hoặc có hành động dành cho tôi" và nó sẽ tạo ra danh sách. Nó không hoàn hảo, nhưng nó làm tốt việc đó.

Tôi thích nấu ăn và không thích lãng phí thức ăn trong tủ lạnh. Vì vậy, tôi sẽ nhắc "Tạo công thức nấu ăn với những nguyên liệu này" và tôi sẽ chỉ liệt kê những thứ tôi muốn loại bỏ khỏi tủ lạnh.

Rodney Zemmel, McKinsey: Quá nhiều người vẫn đang sử dụng nó để tra cứu thông tin. Bí quyết là đối thoại với nó và thoải mái xây dựng các tác nhân có thể thực hiện các nhiệm vụ đơn giản. Hãy để AI xử lý 80% các nhiệm vụ mà chúng ta chỉ làm được ở mức trung bình, để chúng ta có thể hoàn thành xuất sắc 20% nhiệm vụ thú vị, như một trong những đồng nghiệp của tôi thích nói.

Matt Barrington, giám đốc công nghệ khu vực Châu Mỹ tại EY: Quản lý bối cảnh là tối quan trọng. Tôi giữ các "không gian làm việc" AI riêng biệt cho các lĩnh vực trọng tâm khác nhau — chẳng hạn như Hỏi & Đáp kỹ thuật hoặc soạn thảo thông tin liên lạc với khách hàng.

Tôi cũng đưa ra hướng dẫn rõ ràng cho AI về phong cách và chiều sâu của phản hồi mà tôi muốn, chẳng hạn như "Cung cấp bản tóm tắt ngắn gọn, súc tích" hoặc "Phân tích như một chuyên gia tài chính" hoặc "trích dẫn các nguồn hoặc tài liệu tham khảo đáng tin cậy và cung cấp liên kết".

Có những thách thức nào khi sử dụng AI?

Dan Priest, PwC: Nó đang thay đổi “trí nhớ cơ bắp”

Tôi đã dành nhiều năm để phát triển một phong cách viết nhất định, một kỹ thuật nghiên cứu nhất định và tôi phải thay đổi điều đó. Và tôi đã tốt hơn khi thay đổi nó, nhưng điều đó không xảy ra trong một sớm một chiều.

Giống như bất cứ điều gì bạn học, bạn phải có tính kỷ luật khi học, thì bạn mới nhớ được.

Todd Lohr, KPMG: Thách thức lớn nhất là kết nối tất cả các nguồn dữ liệu cá nhân của tôi vốn không liên quan. Nếu tôi muốn xây dựng AI cá nhân của riêng mình, thách thức là phải có quyền truy cập vào thông tin và kiến ​​thức phù hợp.

Tôi đã cân nhắc giải quyết thách thức này khi tôi đảm nhiệm vai trò hiện tại. Tôi đặt mọi thứ vào một thư mục và tự mình biên tập nội dung mà tôi đồng ý và thích.

Matt Barrington, EY: Thách thức chính là theo kịp sự đổi mới. Có một luồng liên tục các mô hình, công cụ và khả năng mới, và có thể khó để xác định tùy chọn nào là tốt nhất cho một nhiệm vụ nhất định. Tôi theo dõi các bản tin, tham gia các sự kiện tập trung vào AI và học hỏi từ những người thực hành AI — nhưng theo quan điểm của tôi, thử nghiệm thực tế là cách hiệu quả nhất để luôn cập nhật thông tin và tìm ra phương pháp thực sự hiệu quả.

Ngoài ra, điều quan trọng cần nhớ là mặc dù các mô hình này đem lại kết quả cực kỳ ấn tượng, chúng có thể sai. Luôn xác thực thông tin và kết quả trước khi sử dụng.

Khách hàng của bạn muốn biết điều gì về việc tích hợp AI vào doanh nghiệp của họ?

Dan Priest, PwC: Các câu hỏi đã thay đổi. Một năm trước, họ đã hỏi, "Trường hợp sử dụng hiệu quả nhất là gì?" "Trường hợp sử dụng công nghiệp hóa nhất là gì?" "Trường hợp sử dụng nào sẽ tạo ra nhiều khoản tiết kiệm nhất hoặc thiếu hụt lớn nhất?" Bây giờ, những câu hỏi chúng tôi nhận được ít hơn về các trường hợp sử dụng kỹ thuật đó và chúng nhiều hơn về “Làm thế nào để bạn phát triển chiến lược kinh doanh để tận dụng các khả năng của AI?”

Rodney Zemmel, McKinsey: Họ muốn hiểu làm thế nào các tác nhân AI có thể tích hợp với lực lượng lao động của họ, hoạt động như những thực tập sinh tài năng cần được đào tạo bài bản để hoạt động hiệu quả. Chúng tôi cũng đã thấy cuộc trò chuyện chuyển từ chỉ năng suất sang tăng trưởng và năng suất, từ tìm cách làm mọi việc tốt hơn và nhanh hơn con người sang làm những việc mà không con người nào có thể làm được.