Module 2 • Bài 12• 50 phút
Định vị Capability-Task Fit trên ma trận Độ chín và Khả năng chịu lỗi
Định vị bài toán trên ma trận Capability Maturity × Error Tolerance 2x2, giải mã góc phần tư nguy hiểm và thiết kế cơ chế phòng vệ Guardrails/Human-in-the-Loop.
Phân tích 2 trục: Capability Maturity và Task Error Tolerance
Xử lý góc phần tư nguy hiểm: Công nghệ chín nhưng chi phí sai quá cao
Tái định vị ranh giới sản phẩm để chuyển use case về vùng an toàn
Định vị Capability-Task Fit trên ma trận Độ chín và Khả năng chịu lỗi
Ngay cả khi bạn sở hữu tập dữ liệu hoàn hảo (Data Readiness cao ở bài 7), vẫn tồn tại một câu hỏi mang tính quyết định: Liệu bản chất của tác vụ này có tha thứ được cho việc mô hình thỉnh thoảng đưa ra kết quả sai hay không?
Ví dụ xuyên suốt bài: Sàn thương mại điện tử FinTrack Market cân nhắc 2 đề xuất: (1) AI tự động viết mô tả sản phẩm từ ảnh chụp và đăng thẳng lên site, (2) AI tự động chấm điểm và duyệt giải ngân khoản vay vốn lưu động cho nhà bán hàng.
TIẾP CẬN CŨ / LỖI THỜI
Sai lầm: Áp dụng AI tự hành cho việc rủi ro cao
Gây tổn hại thương hiệu và rủi ro kiện tụng pháp lý khi AI gặp ảo giác
CHUẨN AI PM / HIỆN ĐẠI
Chuẩn Capability-Task Fit
Cân đối Độ chín công nghệ × Dung sai lỗi, tăng quyền tự chủ theo nấc thang
MA TRẬN CAPABILITY–TASK FITĐộ Chín Công Nghệ × Mức Độ Rủi Ro Tác Vụ
Ma trận Capability–Task Fit: Đánh giá độ chín công nghệ với mức độ rủi ro tác vụ
QUYẾT ĐỊNH QUẢN TRỊ CHO PM:
✓ Tập trung tối ưu hoá chi phí đơn vị (Unit Cost) và độ trễ. Triển khai rộng rãi cho 100% người dùng.