QUẢN TRỊ AI HIỆU QUẢ: CHÌA KHÓA TRÁNH RỦI RO, BỨT PHÁ LỢI NHUẬN

Trong kỷ nguyên số, AI mang lại cơ hội bứt phá nhưng cũng tiềm ẩn nhiều thách thức. Quản trị AI giúp doanh nghiệp đặt ra "luật chơi" rõ ràng, biến rủi ro thành lợi thế cạnh tranh, đảm bảo AI minh bạch và có trách nhiệm. Vậy làm sao để triển khai một khung quản trị AI vững chắc? Cùng Trường Doanh nhân HBR đi sâu vào cách triển khai quy trình hiệu quả!

1. Quản trị AI là gì? Các cấp độ quản trị AI

Quản trị AI (AI Governance) là một tập hợp các quy trình, chính sách và công cụ nhằm quy tụ các bên liên quan đa dạng, từ các nhóm khoa học dữ liệu, kỹ thuật, tuân thủ, pháp lý cho đến các bộ phận kinh doanh. 

Mục tiêu là để đảm bảo rằng các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo (AI) được xây dựng, triển khai, sử dụng và quản lý theo cách có thể tối đa hóa lợi ích và ngăn chặn tác hại. Quản trị AI cho phép các tổ chức điều chỉnh hệ thống AI của mình sao cho phù hợp với các yêu cầu về kinh doanh, pháp lý và đạo đức trong mọi giai đoạn của vòng đời Học máy (Machine Learning - ML).

Mức độ quản trị có thể khác nhau tùy thuộc vào quy mô của tổ chức, độ phức tạp của các hệ thống AI đang sử dụng và môi trường pháp lý mà tổ chức đó hoạt động. Dưới đây là tổng quan về các phương pháp tiếp cận này (có thể xem như các "cấp độ" về mức độ chính thức hóa):

• Quản trị Phi chính thức (Informal governance): Đây là phương pháp tiếp cận ít tốn kém và ít nghiêm ngặt nhất, dựa trên các giá trị và nguyên tắc của tổ chức. Có thể có một số quy trình không chính thức, chẳng hạn như các ban đánh giá đạo đức hoặc ủy ban nội bộ, nhưng không có cấu trúc hoặc khung quản trị AI chính thức nào.
• Quản trị Đặc thù/Tình thế (Ad hoc governance): Đây là một bước tiến so với quản trị Phi chính thức, bao gồm việc phát triển các chính sách và quy trình cụ thể cho việc phát triển và sử dụng AI. Loại hình quản trị này thường được phát triển để đối phó với các thách thức hoặc rủi ro cụ thể và có thể không mang tính toàn diện hay hệ thống.
• Quản trị Chính thức (Formal governance): Đây là cấp độ quản trị cao nhất, bao gồm việc phát triển một khung quản trị AI toàn diện. Khung này phản ánh các giá trị và nguyên tắc của tổ chức, đồng thời tuân thủ các luật lệ và quy định liên quan.

2. Tại sao quản trị AI lại quan trọng đối với doanh nghiệp?

“Để AI thực sự trở thành lợi thế cạnh tranh bền vững, quản trị AI chính là bước đi chiến lược tiếp theo, giúp anh/chị làm chủ cuộc chơi này một cách bài bản và an toàn” - Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings

Quản trị AI đóng vai trò then chốt đối với sự thành công và phát triển bền vững của doanh nghiệp trong kỷ nguyên số hiện nay. Đây không chỉ là một yêu cầu về mặt kỹ thuật hay pháp lý, mà còn là một yếu tố chiến lược mang lại nhiều lợi ích thiết thực:

1 - Giảm thiểu rủi ro toàn diện

• Pháp lý và tuân thủ: AI đang ngày càng chịu sự điều chỉnh của pháp luật (ví dụ: luật bảo vệ dữ liệu, luật AI của EU). Quản trị AI giúp doanh nghiệp đảm bảo tuân thủ, tránh các khoản phạt nặng nề và kiện tụng tốn kém.
• Đạo đức và danh tiếng: Các quyết định sai lệch hoặc thiên vị từ AI (ví dụ: trong tuyển dụng, cho vay) có thể gây tổn hại nghiêm trọng đến uy tín và hình ảnh thương hiệu. Quản trị AI giúp xây dựng các nguyên tắc đạo đức, ngăn chặn định kiến và đảm bảo sự công bằng.
• Vận hành và An ninh: AI không được quản trị tốt có thể dẫn đến lỗi hệ thống, gián đoạn hoạt động, hoặc lỗ hổng bảo mật, rò rỉ dữ liệu nhạy cảm.

2 - Tối ưu hóa lợi tức đầu tư (ROI) từ AI

• Đảm bảo các dự án AI phù hợp với chiến lược kinh doanh tổng thể, tập trung vào những ứng dụng mang lại giá trị cao nhất.
• Nâng cao chất lượng và độ tin cậy của các mô hình AI, giúp chúng hoạt động hiệu quả và chính xác hơn, từ đó cải thiện hiệu suất kinh doanh.

3 - Xây dựng và củng cố niềm tin

• Với khách hàng: Khách hàng ngày càng quan tâm đến cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu và AI. Sự minh bạch và có trách nhiệm trong quản trị AI giúp xây dựng lòng tin, tăng cường sự trung thành.
• Với đối tác và nhà đầu tư: Các đối tác và nhà đầu tư có xu hướng ưu tiên hợp tác và đầu tư vào những doanh nghiệp có cam kết mạnh mẽ về quản trị AI, coi đó là một dấu hiệu của sự trưởng thành và quản lý rủi ro tốt.
• Với nhân viên: Nhân viên sẽ cảm thấy an tâm và tin tưởng hơn khi làm việc với các hệ thống AI được quản trị rõ ràng, giảm bớt lo ngại về việc AI thay thế con người một cách không công bằng.

4 - Thúc đẩy đổi mới sáng tạo một cách có trách nhiệm

• Tạo ra một "khuôn khổ an toàn" để doanh nghiệp tự tin thử nghiệm và triển khai các giải pháp AI mới mà không sợ hãi những hậu quả tiêu cực không lường trước.
• Định hướng sự phát triển AI theo các giá trị cốt lõi và mục tiêu bền vững của doanh nghiệp.

5 - Tăng cường lợi thế cạnh tranh

• Doanh nghiệp tiên phong trong quản trị AI sẽ tạo dựng được hình ảnh là một tổ chức có trách nhiệm, đáng tin cậy và có tầm nhìn xa.
• Thu hút và giữ chân nhân tài trong lĩnh vực AI, những người muốn làm việc trong một môi trường đề cao đạo đức và sự xuất sắc.

6 - Chuẩn bị cho tương lai và các yêu cầu ESG (Môi trường, Xã hội, Quản trị)

Các yếu tố ESG ngày càng trở nên quan trọng. Quản trị AI tốt đóng góp vào khía cạnh "Quản trị" (G) và giúp doanh nghiệp giải quyết các tác động xã hội (S) của AI một cách chủ động.

3. Các trụ cột chính trong khung quản trị AI mà doanh nghiệp cần xây dựng

Để đảm bảo quyền lợi của công chúng Mỹ được bảo vệ trong bối cảnh AI phát triển mạnh mẽ, Văn phòng Khoa học và Công nghệ của Nhà Trắng đã xây dựng "Bản thiết kế cho một Đạo luật về Quyền AI", tập trung vào 5 nguyên tắc hướng dẫn quan trọng:

• Hệ thống an toàn và hiệu quả: Hệ thống AI phải được kiểm tra và giám sát kỹ lưỡng để đảm bảo an toàn và hoạt động đúng mục đích, không gây nguy hiểm cho cá nhân.
• Bảo vệ khỏi phân biệt đối xử theo thuật toán: Hệ thống AI không được thể hiện sự phân biệt đối xử không công bằng dựa trên chủng tộc, màu da, dân tộc, giới tính, tôn giáo, tuổi tác, quốc tịch hoặc các phân loại được pháp luật bảo vệ khác.
• Bảo vệ dữ liệu cá nhân: Các cá nhân phải có quyền kiểm soát dữ liệu của họ và được bảo vệ khỏi các hành vi lạm dụng dữ liệu thông qua các biện pháp bảo vệ tích hợp.
• Thông báo và giải thích: Các cá nhân cần biết khi nào hệ thống AI hoặc hệ thống tự động đang được sử dụng và phải được thông báo về cách thức hoạt động của chúng.
• Lựa chọn thay thế, xem xét và dự phòng của con người: Các cá nhân có thể chọn không sử dụng hệ thống AI hoặc hệ thống tự động và thay vào đó là lựa chọn con người khi thích hợp.

Ngoài các nguyên tắc trên, một khung quản trị AI mạnh mẽ còn bao gồm:

• Đổi mới: Thúc đẩy các nỗ lực trong kinh doanh và khoa học để khai thác và tối ưu hóa lợi ích của AI.
• AI đáng tin cậy: Đảm bảo AI minh bạch và không vi phạm quyền tự do dân sự, pháp quyền hoặc quyền riêng tư dữ liệu.
• Giáo dục và đào tạo: Khuyến khích sử dụng AI để mở rộng cơ hội và tiếp cận các công việc, ngành công nghiệp, đổi mới và giáo dục mới.
• Cơ sở hạ tầng: Tập trung vào việc mở rộng quyền truy cập có đạo đức vào dữ liệu, mô hình, cơ sở hạ tầng tính toán và các yếu tố cơ sở hạ tầng khác.
• Hợp tác quốc tế: Thúc đẩy hợp tác và đối tác quốc tế dựa trên các phương pháp tiếp cận dựa trên bằng chứng, nghiên cứu phân tích và sự tham gia của nhiều bên liên quan.
• Ra quyết định và khả năng giải thích: Khả năng giải thích, hoặc khả năng hiểu lý do đằng sau các kết quả của AI, rất quan trọng để xây dựng lòng tin và trách nhiệm giải trình.
• Tuân thủ quy định: Các tổ chức phải tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư dữ liệu, tiêu chuẩn độ chính xác và hạn chế lưu trữ để bảo vệ thông tin nhạy cảm. Quy định về AI giúp bảo vệ dữ liệu người dùng và đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm.
• Quản lý rủi ro: Quản trị AI đảm bảo việc sử dụng AI có trách nhiệm và các chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả, chẳng hạn như chọn bộ dữ liệu đào tạo phù hợp, triển khai các biện pháp an ninh mạng và giải quyết các sai lệch hoặc lỗi tiềm ẩn trong các mô hình AI.
• Sự tham gia của các bên liên quan: Sự tham gia của các bên liên quan, như CEO, cán bộ bảo vệ dữ liệu và người dùng là rất quan trọng để quản trị AI hiệu quả. Các bên liên quan đóng góp vào việc ra quyết định, cung cấp sự giám sát và đảm bảo các công nghệ AI được phát triển và sử dụng có trách nhiệm trong suốt vòng đời của chúng.

4. Các doanh nghiệp nên tiếp cận quản trị AI như thế nào?

AI đang thay đổi cuộc chơi và như Mr. Tony Dzung vẫn thường nói: "Để AI thực sự là đòn bẩy, doanh nghiệp cần biết cách quản trị nó một cách thông minh, bài bản”. Vậy các doanh nghiệp nên tiếp cận quản trị AI như thế nào? Để xây dựng các thực hành quản trị AI bền vững và hiệu quả, các tổ chức có thể thực hiện:

1 - Xây dựng văn hóa AI

Mọi người trong tổ chức nên cảm thấy mình có vai trò trong quản trị AI. Quá trình này cần thời gian và yêu cầu các chương trình đào tạo để hình thành văn hóa học tập liên tục xoay quanh quản trị AI.

2 - Truyền thông rõ ràng

Các nhà quản lý cần thường xuyên truyền đạt các rủi ro của hệ thống AI được quản lý kém tới toàn bộ nhân viên.

3 - Thành lập ủy ban quản trị AI

Việc thành lập một ủy ban giám sát và quản trị với các thành viên có chuyên môn trong lĩnh vực này có thể đảm bảo tuân thủ các chính sách AI trên toàn tổ chức.

4 - Cải tiến liên tục

Thu thập phản hồi từ nhân viên và khách hàng sử dụng công cụ và hệ thống AI giúp tổ chức liên tục cải thiện ứng dụng và sản phẩm AI của mình. Việc giám sát liên tục việc sử dụng AI, xác định và khắc phục sự cố cũng rất quan trọng.

5 - Đánh giá rủi ro

Các tổ chức bên thứ 3 chuyên về đánh giá và kiểm toán rủi ro AI có thể cung cấp một cái nhìn khách quan về cách cải thiện việc sử dụng và quản trị AI, đồng thời giảm thiểu rủi ro liên quan.

6 - Thiết lập chỉ số quản trị

Doanh nghiệp có thể sử dụng các chỉ số và chỉ số hiệu suất chính (KPI) để xác nhận liệu tổ chức có tuân thủ các chính sách quản trị AI hay không. AI có thể suy giảm theo thời gian, vì vậy việc giám sát và quản lý các chính sách này theo thời gian cũng rất quan trọng. 

Các KPI về AI có thể là định lượng hoặc định tính và nên bao gồm các chỉ số đo lường nguồn gốc, tính xác thực và chất lượng dữ liệu cũng như bảo mật dữ liệu, giá trị tài chính và thiên vị thuật toán.

7 - Đánh giá tác động môi trường

Quá trình đào tạo và vận hành AI liên tục có thể tác động lớn đến môi trường. Doanh nghiệp cần lưu ý và nỗ lực hết sức để giảm thiểu tác động của mình đến môi trường.

5. Quy trình triển khai quản trị AI cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Việc áp dụng hiệu quả quản trị AI không chỉ giúp doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) kiểm soát rủi ro mà còn tối ưu nguồn lực, nâng cao uy tín và tăng trưởng bền vững. Dưới đây là 6 bước cụ thể giúp lãnh đạo SMEs triển khai hiệu quả AI Governance trong doanh nghiệp mình:

Bước 1: Xây dựng khung quản trị AI

Trước tiên, doanh nghiệp cần xác định rõ các nguyên tắc và tiêu chuẩn đặc thù về quản trị AI. Các nguyên tắc này có thể tham khảo từ những "trụ cột" trong phần 3:

• Hệ thống an toàn và hiệu quả: Đảm bảo AI được kiểm thử kỹ lưỡng, hoạt động đúng mục đích và không gây hại.
• Bảo vệ khỏi phân biệt đối xử theo thuật toán: Cam kết AI không tạo ra sự phân biệt đối xử không công bằng dựa trên các yếu tố nhạy cảm.
• Bảo vệ dữ liệu cá nhân: Đảm bảo quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu của người dùng.
• Thông báo và giải thích: Rõ ràng về việc AI đang được sử dụng và cách thức hoạt động của nó.
• Lựa chọn thay thế, xem xét và dự phòng của con người: Cung cấp lựa chọn thay thế là con người khi cần thiết.

Hãy tích hợp các nguyên tắc này với hệ thống quản trị hiện có của doanh nghiệp như IT, quản lý rủi ro, pháp lý và tuân thủ. Việc này giúp AI vận hành hài hòa và đồng bộ với chiến lược quản trị tổng thể.

Ví dụ: Nếu bạn là chủ một SMEs trong ngành F&B, hãy xây dựng nguyên tắc "bảo vệ dữ liệu cá nhân" cho hệ thống AI quản lý thông tin khách hàng, nguyên tắc "minh bạch và giải thích" trong các chiến dịch quảng cáo tự động để khách hàng hiểu tại sao họ nhận được quảng cáo đó và nguyên tắc "công bằng" để đảm bảo AI không thiên vị một nhóm khách hàng nào.

Bước 2: Xác định rõ trách nhiệm lãnh đạo

Mỗi lãnh đạo doanh nghiệp cần hiểu rõ vai trò và trách nhiệm cụ thể trong hệ thống quản trị AI để tránh trùng lặp công việc hoặc bỏ sót rủi ro. Đối với SMEs, có thể một người sẽ đảm nhiệm nhiều vai trò, nhưng việc phân chia trách nhiệm rõ ràng vẫn rất quan trọng:

1 - CTO (Giám đốc Công nghệ) hoặc người phụ trách kỹ thuật chính

• Trách nhiệm chính: Chịu trách nhiệm toàn bộ về việc triển khai, phát triển và vận hành hệ thống AI. Đây là người đảm bảo công nghệ AI được xây dựng đúng cách, hoạt động ổn định và đáp ứng yêu cầu kỹ thuật.
• Hoạt động cụ thể: Lựa chọn công nghệ AI, quản lý đội ngũ kỹ thuật phát triển AI, giám sát quá trình tích hợp AI vào các hệ thống hiện có, và đảm bảo hiệu suất hoạt động của AI.

2 - CIO (Giám đốc Thông tin) hoặc người phụ trách dữ liệu

• Trách nhiệm chính: Đảm bảo quản trị và bảo mật dữ liệu đầu vào và đầu ra cho AI. Họ là người "gác cổng" cho dữ liệu, đảm bảo nguồn dữ liệu sạch, hợp lệ và an toàn.
• Hoạt động cụ thể: Xây dựng chính sách thu thập, lưu trữ, sử dụng và chia sẻ dữ liệu cho AI; kiểm soát quyền truy cập dữ liệu; đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu (như GDPR, hoặc các quy định tương đương của Việt Nam); và quản lý chất lượng dữ liệu để tránh "garbage in, garbage out" (dữ liệu rác vào, kết quả rác ra).

3 - CRO (Giám đốc Quản trị Rủi ro) hoặc người phụ trách kinh doanh/vận hành

• Trách nhiệm chính: Thực hiện đánh giá rủi ro và kiểm soát chất lượng hoạt động của AI từ góc độ kinh doanh và vận hành. Họ nhìn vào AI dưới góc độ tác động đến doanh nghiệp và khách hàng.
• Hoạt động cụ thể: Xác định các rủi ro tiềm ẩn của AI (như sai sót trong quyết định, thiên vị thuật toán, tác động tiêu cực đến khách hàng); xây dựng các kịch bản ứng phó rủi ro; thiết lập các chỉ số đo lường hiệu quả và độ an toàn của AI (KPIs); và thường xuyên đánh giá tác động của AI đến hoạt động kinh doanh.

4 - Pháp chế (Legal) hoặc cố vấn pháp lý bên ngoài

• Trách nhiệm chính: Tư vấn và đảm bảo các hoạt động của AI tuân thủ pháp luật hiện hành của Việt Nam và quốc tế. Họ là người đảm bảo doanh nghiệp không vi phạm pháp luật khi sử dụng AI.
• Hoạt động cụ thể: Cập nhật các quy định pháp luật liên quan đến AI (bảo vệ dữ liệu, chống phân biệt đối xử, trách nhiệm sản phẩm); xem xét các hợp đồng AI với đối tác; đưa ra lời khuyên về các vấn đề pháp lý phát sinh từ việc sử dụng AI; và đại diện doanh nghiệp trong trường hợp có tranh chấp pháp lý liên quan đến AI.

Bước 3: Triển khai các chính sách quản trị AI then chốt

Sau khi đã có khung quản trị và phân công trách nhiệm, doanh nghiệp cần áp dụng ngay các chính sách cụ thể để quản lý các rủi ro của AI một cách chủ động. Đây là những chính sách thiết yếu mà bạn cần tập trung:

1 - Định kỳ đánh giá thiên lệch và công bằng trong dữ liệu và mô hình AI

Chủ doanh nghiệp cần kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo dữ liệu huấn luyện AI đa dạng và không chứa định kiến (ví dụ: thiên vị giới tính, chủng tộc, độ tuổi). Tiếp theo, đánh giá xem các quyết định của AI có công bằng cho mọi đối tượng hay không. Đối với SMEs, bạn có thể bắt đầu bằng việc kiểm tra thủ công các bộ dữ liệu nhỏ hoặc sử dụng các công cụ đánh giá tự động đơn giản nếu có thể.

Lợi ích: Giúp AI của bạn hoạt động minh bạch, tránh gây ra những hệ quả tiêu cực ngoài ý muốn, bảo vệ uy tín doanh nghiệp và giảm thiểu rủi ro pháp lý.

2 - Thiết lập cơ chế báo cáo rõ ràng về các quyết định do AI thực hiện

Doanh nghiệp cần truy xuất và ghi lại lý do AI đưa ra một quyết định cụ thể (ví dụ: tại sao hệ thống AI chấp thuận hoặc từ chối một đơn hàng hoặc lý do AI gợi ý một mức giá cụ thể). Điều này có thể được thực hiện thông qua nhật ký hệ thống chi tiết hoặc các báo cáo tự động từ AI.

Lợi ích: Tăng cường tính minh bạch và khả năng giải thích của AI, giúp bạn dễ dàng giải thích cho khách hàng, nhân viên và các bên liên quan, từ đó xây dựng lòng tin.

3 - Gắn kết sự giám sát của con người vào các hệ thống AI mang tính rủi ro cao

Đối với những hệ thống AI có khả năng gây ra tác động đáng kể đến hoạt động kinh doanh, khách hàng hoặc tài chính (ví dụ: tự động phê duyệt khoản vay, quản lý hàng tồn kho quan trọng), cần có con người xem xét, phê duyệt hoặc kiểm tra lại các quyết định quan trọng của AI trước khi thực thi. Đây là "vòng lặp trong con người" (Human-in-the-loop).

Lợi ích: Đảm bảo rằng những quyết định quan trọng nhất vẫn nằm trong tầm kiểm soát của con người, giảm thiểu rủi ro khi AI mắc lỗi hoặc đưa ra các quyết định không mong muốn.

4 - Đảm bảo AI tuân thủ tuyệt đối luật bảo vệ dữ liệu cá nhân

Tất cả dữ liệu cá nhân được AI sử dụng phải được thu thập, xử lý, lưu trữ và xóa theo đúng quy định pháp luật hiện hành (ví dụ: Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân tại Việt Nam). Điều này bao gồm việc có sự đồng ý rõ ràng từ người dùng, minh bạch về cách dữ liệu của họ được sử dụng, và áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ thông tin cá nhân.

Lợi ích: Tránh các rủi ro pháp lý nghiêm trọng (phạt tiền, kiện tụng), xây dựng lòng tin vững chắc với khách hàng và bảo vệ danh tiếng doanh nghiệp.

Bước 4: Thành lập ủy ban đạo đức và tuân thủ AI

Mặc dù ban lãnh đạo công ty luôn trực tiếp giám sát các hoạt động quản trị AI, việc thành lập một ủy ban riêng hoặc một nhóm làm việc chuyên trách sẽ giúp chính sách quản trị AI được kiểm soát chặt chẽ và toàn diện hơn. Đối với SMEs, ủy ban này không cần phải quá cồng kềnh; nó có thể là một nhóm nhỏ gồm đại diện từ các bộ phận liên quan mật thiết đến AI và dữ liệu.

Thành viên lý tưởng của ủy ban này nên bao gồm đại diện từ các bộ phận:

• Công nghệ/IT: Hiểu rõ về cách AI hoạt động và các giới hạn kỹ thuật.
• Pháp lý/Tuân thủ: Nắm vững các quy định pháp luật liên quan đến AI và dữ liệu.
• Quản trị rủi ro/Vận hành: Đánh giá tác động của AI đến hoạt động kinh doanh và khách hàng.
• Nhân sự (nếu có): Đảm bảo AI không gây ảnh hưởng tiêu cực đến nhân viên hoặc các chính sách nội bộ.

Ủy ban này sẽ đóng vai trò "người gác cổng" quan trọng, đảm bảo rằng AI được triển khai một cách có trách nhiệm và tuân thủ. Các nhiệm vụ chính bao gồm:

• Đánh giá các dự án AI mới trước khi triển khai chính thức: Trước khi một hệ thống AI mới được đưa vào sử dụng, ủy ban sẽ xem xét các khía cạnh đạo đức, rủi ro và sự tuân thủ. Họ sẽ đặt câu hỏi như "Hệ thống AI này có thiên vị không?", "Dữ liệu được sử dụng có hợp pháp không?", "Chúng ta có thể giải thích các quyết định của AI không?".
• Xây dựng và triển khai các chương trình đào tạo về AI cho nhân viên: Ủy ban sẽ thiết kế các khóa học hoặc buổi hội thảo định kỳ nhằm nâng cao nhận thức và kỹ năng vận hành AI an toàn, hiệu quả cho toàn thể nhân viên. Nội dung đào tạo có thể bao gồm đạo đức AI, cách nhận diện rủi ro từ AI, quy trình báo cáo sự cố và cách sử dụng các công cụ AI một cách có trách nhiệm.

Bước 5: Giám sát, đánh giá và cải tiến liên tục

Việc quản trị AI không phải là một dự án một lần mà là một quá trình liên tục. Để đảm bảo AI luôn hoạt động hiệu quả, an toàn và phù hợp với sự phát triển của công nghệ, doanh nghiệp cần có cơ chế giám sát, đánh giá định kỳ để kịp thời phát hiện và ngăn ngừa các rủi ro phát sinh.

1 - Ứng dụng các khung và công cụ đánh giá rủi ro AI

Đối với SMEs, bạn có thể bắt đầu với việc đánh giá rủi ro AI một cách có hệ thống. Một công cụ hữu ích mà bạn có thể tham khảo là NIST AI Risk Management Framework (AI RMF). 

Dù được thiết kế cho các tổ chức lớn, SMEs vẫn có thể áp dụng các nguyên tắc cốt lõi của nó để nhận diện, đo lường và quản lý rủi ro AI trong quy mô nhỏ hơn. Điều này bao gồm việc xác định các mối đe dọa tiềm ẩn (ví dụ: Dữ liệu sai lệch, lỗi thuật toán, tấn công mạng vào AI), đánh giá khả năng xảy ra và mức độ tác động của chúng.

2 - Xây dựng bảng điều khiển (dashboard) tập trung để theo dõi hoạt động của AI theo thời gian thực

Doanh nghiệp không cần một hệ thống phức tạp. Một dashboard đơn giản có thể bao gồm các chỉ số quan trọng như hiệu suất của mô hình AI (ví dụ: độ chính xác của dự đoán), số lượng lỗi phát sinh, mức độ tương tác của người dùng hoặc các cảnh báo bất thường. Mục tiêu là có một cái nhìn tổng quan nhanh chóng về "sức khỏe" của AI.

3 - Định kỳ (hàng quý hoặc bán niên) cập nhật và điều chỉnh các chính sách quản trị AI

Công nghệ AI phát triển cực kỳ nhanh chóng và các quy định pháp luật cũng có thể thay đổi. Doanh nghiệp cần thiết lập các buổi họp định kỳ (ví dụ: hàng quý) để xem xét lại toàn bộ các chính sách quản trị AI hiện có. 

Hãy tự hỏi: "Các chính sách này còn phù hợp không?", "Có rủi ro mới nào phát sinh mà chúng ta chưa bao gồm không?", "Có cần điều chỉnh để tuân thủ quy định mới không?".

Bước 6: Xây dựng văn hóa sử dụng AI có trách nhiệm 

AI chỉ thực sự phát huy tối đa hiệu quả và an toàn khi toàn thể doanh nghiệp nhận thức rõ về vai trò và trách nhiệm của mình khi sử dụng nó. Đây không chỉ là việc của ban lãnh đạo, mà là một phần văn hóa doanh nghiệp. Là chủ SME, bạn cần chủ động thúc đẩy điều này:

1 - Tổ chức các buổi đào tạo và hội thảo về đạo đức, rủi ro và trách nhiệm sử dụng AI

Đừng chỉ đào tạo riêng cho đội ngũ kỹ thuật. Hãy mở rộng các buổi đào tạo AI về rủi ro tiềm ẩn (ví dụ: thiên vị, sai lệch dữ liệu, vấn đề riêng tư) và cách sử dụng AI có trách nhiệm cho tất cả nhân viên, từ bộ phận kinh doanh, marketing đến chăm sóc khách hàng. Các buổi này có thể là hội thảo nội bộ, mời chuyên gia bên ngoài, hoặc tham gia các khóa học trực tuyến.

2 - Thiết lập các kênh báo cáo an toàn và dễ tiếp cận để nhân viên dễ dàng phản ánh các vấn đề AI phát sinh

Lãnh đạo có thể tạo ra một "hộp thư" ẩn danh, một kênh liên lạc nội bộ riêng biệt hoặc một quy trình báo cáo rõ ràng mà nhân viên có thể sử dụng khi họ phát hiện thấy AI hoạt động bất thường, có dấu hiệu thiên vị hoặc lo ngại về vấn đề đạo đức/quyền riêng tư. Đảm bảo rằng việc báo cáo này sẽ được xử lý nghiêm túc và không gây hậu quả tiêu cực cho người báo cáo.

3 - Khuyến khích nhân viên tham gia vào quá trình cải tiến và phản hồi về AI

Thay vì chỉ là người sử dụng thụ động, hãy “biến” nhân viên thành một phần của quy trình phát triển và cải thiện AI. Điều này có thể thông qua việc tổ chức các buổi thảo luận nhóm định kỳ, thu thập ý kiến phản hồi về trải nghiệm sử dụng AI hoặc thậm chí là cho phép họ đề xuất các ý tưởng mới để AI phục vụ công việc tốt hơn. Xây dựng một "vòng lặp phản hồi" từ người dùng cuối.

6. Thách thức thường gặp khi xây dựng quản trị AI và cách lãnh đạo doanh nghiệp vượt qua

Hành trình đưa AI vào doanh nghiệp mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng đi kèm với không ít thách thức, đặc biệt là trong việc quản trị AI. Để giúp các lãnh đạo vững vàng hơn, dưới đây là những rào cản phổ biến cùng với các giải pháp thiết thực:

• Thiếu nhận thức và hiểu biết về tầm quan trọng của quản trị AI: Nhiều lãnh đạo chưa thấy rõ giá trị và sự cần thiết của việc quản lý AI một cách chiến lược. → Giải pháp: Ưu tiên đào tạo, truyền thông nội bộ để nâng cao nhận thức về lợi ích và rủi ro của AI.
• Sự phức tạp của công nghệ AI và tốc độ thay đổi nhanh chóng: Công nghệ AI liên tục phát triển, gây khó khăn cho việc cập nhật và quản lý. → Giải pháp: Xây dựng đội ngũ chuyên gia, hợp tác với đối tác có kinh nghiệm và ưu tiên áp dụng các công nghệ đã được kiểm chứng.
• Khó khăn trong việc dung hòa giữa đổi mới và kiểm soát: Làm thế nào để thúc đẩy đổi mới bằng AI mà vẫn đảm bảo kiểm soát rủi ro, tuân thủ quy định là bài toán khó. → Giải pháp: Thiết lập khung quản trị linh hoạt, cho phép thử nghiệm có kiểm soát và học hỏi từ các dự án nhỏ.
• Nguồn lực hạn chế (con người, tài chính, thời gian): Đầu tư vào quản trị AI đòi hỏi nguồn lực đáng kể, điều mà nhiều doanh nghiệp còn e ngại. → Giải pháp: Bắt đầu từ những dự án nhỏ, có tác động lớn, chứng minh hiệu quả để dần tăng cường đầu tư và huy động nguồn lực.
• Thay đổi văn hóa doanh nghiệp để thích ứng: Việc triển khai AI đòi hỏi sự thay đổi trong tư duy và cách làm việc của toàn bộ tổ chức. → Giải pháp: Lãnh đạo cần là người đi đầu, truyền cảm hứng và xây dựng văn hóa học tập, cởi mở với cái mới.

Quản trị AI không chỉ là việc tuân thủ các quy định, mà là nền tảng vững chắc để xây dựng niềm tin và sự bền vững cho doanh nghiệp bạn trong kỷ nguyên số. Hy vọng bài viết đã làm rõ tầm quan trọng và lộ trình triển khai. Đừng bỏ lỡ cơ hội nhận tư vấn chuyên sâu và tham gia khóa học độc quyền của Trường Doanh nhân HBR để làm chủ AI!