Sử dụng Quy trình phân cấp phân tích mờ Pythagore và Giải pháp thỏa hiệp tích hợp mờ Pythagore để đánh giá các kỳ vọng về lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một lĩnh vực nghiên cứu thành hiện thực trong quản lý. Bằng chứng là việc sử dụng nhanh chóng công nghệ AI trong các doanh nghiệp, giúp tăng doanh thu, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả tổ chức. Mặc dù vậy, các tổ chức khác nhau vẫn đang cân nhắc để lựa chọn có nên hay không sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xác định và đánh giá những lợi ích dự kiến của việc áp dụng AI. Quy trình phân cấp phân tích mờ Pythagore (PF-AHP) và tích hợp giải pháp thỏa hiệp mờ Pythagore (PF-CoCoSo). PF-AHP tính toán trọng số tương đối của các thành phần quan trọng, trong khi PF-CoCoSo đánh giá các kỳ vọng lợi ích (BE) theo việc triển khai AI của họ. Để chứng minh khả năng ứng dụng của khung nghiên cứu đề xuất, tình huống nghiên cứu điển hình tại Tổng công ty Viễn thông Việt Nam đã được thực hiện. Các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động triển khai và ứng dụng AI là "Khả năng quản lý và các lợi thế liên quan", tiếp theo là "Sự tham gia của chính phủ" "Năng lực kỹ thuật và quan hệ đối tác với nhà cung cấp để áp dụng AI" và "Khả năng tương thích". Mô hình nghiên cứu đề xuất được phát triển là nhằm hình thành phương pháp thích hợp để từng bước áp dụng tại các công ty nhằm tiếp cận và cải thiện lợi ích kỳ vọng (BE) của họ trong việc ứng dụng công nghệ AI. Tiến hành phân tích độ nhạy để đánh giá hiệu quả của mô hình nghiên cứu khuyến nghị. Những đóng góp trong nghiên cứu sẽ hỗ trợ các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp ứng dụng, triển khai AI thông qua các đề xuất và kỹ thuật để đo lường việc áp dụng AI.