dữ liệu, họ tiến thêm một bước nữa để đưa ra sự dự đoán cho các chuyên
gia quảng cáo. Ví dụ, Google, thông qua việc tìm kiếm, YouTube và mạng
lưới quảng cáo của nó, có lượng dữ liệu phong phú về nhu cầu của người
dùng. Nó không bán dữ liệu. Tuy nhiên, thực tế, nó lại bán những sự dự
đoán mà dữ liệu tạo ra cho các nhà quảng cáo như là một phần của dịch vụ
đi kèm. Nếu bạn quảng cáo thông qua mạng lưới của Google, quảng cáo
của bạn sẽ được hiển thị cho người dùng rằng mạng lưới dự đoán khả năng
cao đã bị ảnh hưởng bởi quảng cáo. Quảng cáo thông qua Facebook hoặc
Microsoft mang lại những kết quả tương tự. Không có quyền truy cập trực
tiếp vào dữ liệu, các nhà quảng cáo mua lại sự dự đoán.
Dữ liệu độc đáo rất quan trọng để tạo ra lợi thế chiến lược. Nếu dữ liệu
không độc đáo, thật khó để xây dựng một doanh nghiệp dựa vào máy dự
đoán. Không có dữ liệu, sẽ không có con đường thực sự đến học hỏi, và
như vậy AI sẽ không phải là cốt lõi trong chiến lược của bạn. Như đã được
nêu trong ví dụ về những mạng lưới quảng cáo, sự dự đoán vẫn có thể hữu
ích. Chúng cho phép người quảng cáo nhắm tới khách hàng có giá trị cao
nhất. Do đó, sự dự đoán tốt hơn có thể giúp tổ chức, ngay cả khi dữ liệu và
sự dự đoán không có khả năng là nguồn lợi thế chiến lược.
7
Cả dữ liệu và sự dự đoán nằm ngoài những ranh giới của tổ chức, nhưng nó
vẫn có thể sử dụng sự dự đoán.
Ảnh hưởng chính ở đây là dữ liệu và máy dự đoán là những yếu tố bổ sung.
Do đó, việc thu mua hoặc phát triển AI sẽ có giá trị hạn chế trừ khi bạn có
dữ liệu để cung cấp cho nó. Nếu dữ liệu đó nằm ở các công ty khác, bạn
cần một chiến lược để có được nó. Nếu dữ liệu ở chỗ một nhà cung cấp độc
quyền, thì bạn có nguy cơ phải để nhà cung cấp đó đánh giá sự phù hợp
trong giá trị AI của bạn. Nếu dữ liệu thuộc về đối thủ cạnh tranh, không
chiến lược nào đáng để bạn bỏ tiền ra mua lại từ họ cả. Nếu dữ liệu nằm ở
chỗ người tiêu dùng, họ có thể trao đổi để đổi lấy một sản phẩm hoặc một
dịch vụ chất lượng tốt hơn.
