TỪ DATA-DRIVEN ĐẾN AI-DRIVEN - BÍ QUYẾT CHUYỂN ĐỔI HIỆU QUẢ CHO DOANH NGHIỆP

Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI-Driven), doanh nghiệp không chỉ dừng lại ở việc sử dụng dữ liệu để phân tích mà còn có thể tận dụng AI để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Vậy làm thế nào để chuyển đổi từ Data-Driven sang AI-Driven Organization một cách hiệu quả? Hãy cùng khám phá bí quyết trong bài viết này!

1. Tại sao lại có sự thay đổi từ Data-Driven tới AI-Driven trong các tổ chức?

Vào đầu những năm 2010, xu hướng chuyển mình mạnh mẽ của các tổ chức truyền thống sang mô hình dựa vào dữ liệu (Data-Driven Organization) đã bắt đầu bùng nổ. Các doanh nghiệp lúc bấy giờ tập trung vào việc thu thập, tổ chức và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt. Tuy nhiên, với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), đặc biệt là những mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT của OpenAI, trọng tâm của các doanh nghiệp đã có sự thay đổi lớn. 

Theo phân tích từ Mr. Tony Dzung, Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdinsg: "Sự thay đổi từ Data-Driven sang AI-Driven trong các tổ chức không phải là một quá trình đột ngột mà diễn ra dần dần qua nhiều giai đoạn, được thúc đẩy bởi sự phát triển của công nghệ và nhu cầu thay đổi của thị trường."

Giai đoạn 1: 2000-2010: Khởi đầu của xu hướng Data-Driven

• Thập niên 2000 đánh dấu sự gia tăng mạnh mẽ của dữ liệu lớn (Big Data). Các tổ chức bắt đầu nhận ra giá trị của dữ liệu trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh, với sự hỗ trợ của các công cụ phân tích dữ liệu cơ bản.
• 2001: IBM giới thiệu IBM DB2 Warehouse - một hệ thống giúp các tổ chức thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Lúc này, các doanh nghiệp chủ yếu sử dụng dữ liệu đã có sẵn để phân tích và đưa ra quyết định.
• 2005: Khái niệm "Big Data" chính thức được giới thiệu, với mục tiêu là thu thập và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ để phục vụ cho việc ra quyết định trong doanh nghiệp.
• 2010: Hadoop và các công nghệ xử lý dữ liệu lớn khác trở nên phổ biến. Các doanh nghiệp bắt đầu sử dụng những công cụ này để tổ chức và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, công việc phân tích và đưa ra quyết định vẫn chủ yếu phụ thuộc vào con người.

Giai đoạn 2: 2010-2015: Bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning)

• 2012: Công nghệ Deep Learning (học sâu) đạt được bước đột phá với việc đạt kết quả ấn tượng trong việc nhận diện hình ảnh và tiếng nói. AI bắt đầu được áp dụng vào việc phân tích dữ liệu để tự động hóa các quyết định.
• 2014: OpenAI và các công ty khác bắt đầu phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với khả năng xử lý dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
• 2015: Google công bố công nghệ TensorFlow, một hệ thống phần mềm mã nguồn mở hỗ trợ học máy, làm tăng khả năng ứng dụng AI trong việc phân tích và xử lý dữ liệu.

Theo một khảo sát của McKinsey Global Institute (2015), 70% các doanh nghiệp lớn đã bắt đầu sử dụng công nghệ AI để phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quy trình.

Giai đoạn 3: 2015-2020: Sự phát triển của AI-Driven

• 2016: OpenAI và các công ty như Microsoft phát triển các mô hình AI ngày càng mạnh mẽ hơn, bắt đầu ứng dụng AI vào nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, và marketing.
• 2017: Google giới thiệu Google Cloud AI, cho phép các doanh nghiệp sử dụng AI để tự động hóa nhiều quy trình, từ marketing đến phân tích dữ liệu khách hàng.
• 2019: GPT-2 của OpenAI ra đời, đánh dấu một bước tiến lớn trong việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Điều này cho thấy AI có thể không chỉ phân tích dữ liệu mà còn tạo ra thông tin, lời khuyên, và dự đoán từ dữ liệu đầu vào.

Giai đoạn 4: 2020-2025: Thực hiện AI-Driven rộng rãi trong các doanh nghiệp lớn

• 2020: Các doanh nghiệp lớn bắt đầu tích hợp AI vào tất cả các lĩnh vực, từ marketing, quản lý chuỗi cung ứng, cho đến tự động hóa các quy trình sản xuất. OpenAI GPT-3 ra đời, cung cấp khả năng tạo ra văn bản tự nhiên và đưa ra dự đoán với độ chính xác rất cao.
• 2021: Các công ty như Tesla và Amazon đã ứng dụng AI vào hầu hết các khía cạnh của hoạt động kinh doanh của mình, từ việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng đến việc phát triển sản phẩm và chiến lược marketing.

Giai đoạn 5: 2025 và xa hơn: AI-Driven trở thành chuẩn mực cho mọi doanh nghiệp

Dự báo trong tương lai gần, AI-Driven sẽ trở thành xu hướng chính trong các tổ chức, không chỉ ở các công ty lớn mà còn ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các công nghệ AI sẽ được ứng dụng rộng rãi để tự động hóa các quyết định chiến lược và các quy trình vận hành, giúp các tổ chức thích ứng nhanh chóng với sự thay đổi của thị trường.

Thực tế, một khảo sát gần đây của Bain chỉ ra rằng hơn 60% doanh nghiệp coi AI là ưu tiên hàng đầu, nhưng chỉ khoảng 35% trong số họ có một chiến lược rõ ràng về cách thức triển khai AI-Driven có thể mang lại giá trị thực sự cho doanh nghiệp. Vậy nguyên nhân thật sự nằm ở đâu? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu chi tiết trong nội dung dưới đây!

>>> Xem thêm: TỪ DATA-DRIVEN TỚI DATA-LED ORGANIZATION ĐỂ DẪN DẮT CHIẾN LƯỢC, ĐỊNH HƯỚNG TƯƠNG LAI

2. AI-Driven Organization - Doanh nghiệp dựa trên AI là gì?

Theo Mr. Tony Dzung chia sẻ: "Một tổ chức AI-Driven (doanh nghiệp dựa trên trí tuệ nhân tạo) xây dựng trên nền tảng các chiến lược dữ liệu nhưng vượt xa hơn bằng cách sử dụng các hệ thống AI để tự động hóa quy trình, đưa ra các đề xuất theo thời gian thực và thậm chí đưa ra các quyết định mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người."

Trong mô hình Data-driven Organization, con người thực hiện phần lớn công việc và AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ. Tuy nhiên, một chiến lược AI-Driven tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có thể tự đưa ra quyết định, cung cấp các đề xuất theo thời gian thực và hoạt động một cách tự động, với con người đóng vai trò giám sát.

Để hiểu rõ hơn sự khác biệt giữa các tổ chức AI-Driven và Data-Driven, cũng như cách bắt đầu quá trình chuyển đổi này, hãy cùng khám phá các khía cạnh chính dưới đây.

>>> Xem thêm: TONY DZUNG VÀ SỨ MỆNH DẪN DẮT PHONG TRÀO AI FIRST COMPANY

3. Lợi ích của AI-Driven Organization

Mr. Tony Dzung nhấn mạnh rằng, lợi ích của AI-Driven Organization là rất rõ rệt và có thể mang lại những bước tiến vượt bậc trong việc tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, cải thiện hiệu quả và tăng trưởng bền vững. Dưới đây là một số lợi ích nổi bật mà các tổ chức có thể thu được khi chuyển từ mô hình data-driven sang AI-driven:

• Giảm thiểu tỷ lệ khách hàng rời bỏ (Churn)

AI có khả năng phân tích và phát hiện các xu hướng, bất thường trong hành vi của khách hàng, từ đó xác định các khách hàng có nguy cơ cao sẽ rời bỏ. Điều này giúp các doanh nghiệp có thể can thiệp kịp thời và đưa ra các chiến lược duy trì khách hàng hiệu quả hơn.

• Tạo thông điệp cá nhân hóa theo thời gian thực

Phân tích hỗ trợ bởi AI giúp các nhà marketing tạo ra các chiến dịch tự động hóa, nhằm nhắm mục tiêu đến những nội dung phù hợp, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate) của khách hàng. Các chiến dịch này có thể được tối ưu hóa ngay lập tức để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của khách hàng.

• Tăng cường sự tham gia của khách hàng

AI có thể theo dõi mức độ tương tác của khách hàng để phát hiện những khách hàng có khả năng rời bỏ, từ đó giúp các đội ngũ marketing cá nhân hóa trải nghiệm cho từng khách hàng. Điều này không chỉ cải thiện sự hài lòng của khách hàng mà còn làm tăng giá trị trọn đời của khách hàng (CLV).

• Nhận diện ngữ cảnh và cá nhân hóa trong tích tắc

AI và học máy (machine learning) cho phép cá nhân hóa theo ngữ cảnh ngay trong thời gian thực, giúp tạo ra những trải nghiệm khách hàng phù hợp và nhất quán trên tất cả các kênh. Điều này mang lại sự tương tác mượt mà và tạo cảm giác chuyên biệt cho khách hàng.

• Tạo ra hệ thống khách hàng duy nhất

Khi các tổ chức chuyển sang sử dụng AI-driven solutions như học máy dự đoán (predictive machine learning) và ra quyết định hỗ trợ bởi AI, họ phát triển khả năng kết nối dữ liệu và tạo ra một cái nhìn toàn diện về khách hàng. Các nền tảng như Customer Data Platform (CDP) thời gian thực, cung cấp khả năng marketing tiên tiến, kiểm soát dữ liệu tự động và sự linh hoạt vượt trội so với các hệ thống dữ liệu truyền thống như data lakes.

• Tăng cường khả năng phân tích và đưa ra quyết định tự động

AI giúp các tổ chức không chỉ phân tích dữ liệu mà còn đưa ra các quyết định tự động và chính xác hơn trong thời gian thực. Điều này giúp giảm thiểu sai sót do con người và nâng cao hiệu quả công việc.

• Tối ưu hóa quá trình quản trị và kiểm soát dữ liệu

Khi AI được tích hợp vào hệ thống, các tổ chức có thể thiết lập các quy trình quản trị dữ liệu tự động, đảm bảo chất lượng và bảo mật dữ liệu liên tục. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư.

4. Khi nào doanh nghiệp có thể chuyển từ Data-Driven sang AI-Driven

Doanh nghiệp có thể chuyển từ Data-Driven sang AI-Driven khi họ đạt đến một mức độ trưởng thành dữ liệu nhất định, đủ để khai thác tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong việc tối ưu hóa quy trình và ra quyết định. Sự phát triển của độ trưởng thành dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong việc chuyển đổi này, và có thể được phân chia thành các giai đoạn chính như sau:

4.1. Giai đoạn 1: Thu thập và tổ chức dữ liệu

Ở giai đoạn đầu, doanh nghiệp tập trung vào việc thu thập và tổ chức dữ liệu, bao gồm việc lưu trữ dữ liệu có cấu trúc trong các hệ thống cơ sở dữ liệu. Mục tiêu là đảm bảo dữ liệu có thể dễ dàng truy cập và sử dụng cho các mục đích phân tích cơ bản. Các công cụ phân tích dữ liệu đơn giản được áp dụng để cung cấp các cái nhìn cơ bản và hỗ trợ ra quyết định.

Khi dữ liệu đã được tổ chức, làm sạch và có thể sử dụng một cách hiệu quả, doanh nghiệp có thể bắt đầu khám phá cách áp dụng các công cụ phân tích tiên tiến hơn, bao gồm học máy (ML) và AI.

4.2. Giai đoạn 2: Phân tích dữ liệu (Data Analytics)

Khi đã thu thập đủ lượng dữ liệu, các doanh nghiệp sẽ chuyển sang giai đoạn phân tích để tìm ra những thông tin và xu hướng từ dữ liệu. Ở giai đoạn này, các công cụ phân tích dữ liệu, như bảng điều khiển (dashboards) và báo cáo, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, tình hình thị trường và các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh.

Khi các phân tích dữ liệu cơ bản đã được thực hiện và các doanh nghiệp muốn đi xa hơn để dự đoán kết quả hoặc tự động hóa các quyết định, họ sẽ cần áp dụng các mô hình học máy (machine learning) để cải thiện độ chính xác và tự động hóa quy trình phân tích.

4.3. Giai đoạn 3: Tự động hóa phân tích và ra quyết định

Ở giai đoạn này, doanh nghiệp bắt đầu sử dụng AI để tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định. Các hệ thống AI có thể xử lý và phân tích dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và đưa ra các dự đoán về tương lai, chẳng hạn như dự báo doanh thu, xác định khách hàng tiềm năng, hay phát hiện rủi ro. Các quyết định không còn chỉ dựa trên các báo cáo lịch sử mà có thể dựa vào các dự báo và mô hình dự đoán.

Khi AI có thể làm chủ các tác vụ phân tích phức tạp và tự động ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người, thì doanh nghiệp đã đạt đến giai đoạn AI-Driven.

4.4. Giai đoạn 4: Tích hợp AI vào toàn bộ quy trình kinh doanh

Ở giai đoạn trưởng thành cao nhất, AI không chỉ dừng lại ở việc phân tích và ra quyết định mà đã được tích hợp vào tất cả các quy trình kinh doanh. Các hệ thống AI sẽ hỗ trợ tất cả các phòng ban trong doanh nghiệp, từ marketing, bán hàng đến dịch vụ khách hàng và quản lý sản phẩm. Các tác vụ như phân tích hành vi khách hàng, tối ưu hóa chiến lược marketing và dự báo nhu cầu sản phẩm sẽ được tự động hóa hoàn toàn.

Khi doanh nghiệp không chỉ sử dụng AI cho phân tích dữ liệu và ra quyết định mà còn ứng dụng AI trong mọi lĩnh vực của hoạt động kinh doanh, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng, thì đó chính là lúc chuyển sang AI-Driven.

Tóm lại, có 3 yếu tố quan trọng quyết định sự chuyển đổi:

• Trưởng thành về dữ liệu: Doanh nghiệp cần có dữ liệu đủ lớn, sạch và có cấu trúc để áp dụng AI một cách hiệu quả.
• Chấp nhận sự thay đổi văn hóa: Việc chuyển từ Data-Driven sang AI-Driven không chỉ là về công nghệ mà còn là một thay đổi trong văn hóa doanh nghiệp, nơi AI và dữ liệu trở thành trung tâm trong các quyết định.
• Tích hợp công nghệ: Doanh nghiệp cần đầu tư vào các nền tảng công nghệ phù hợp, từ hệ thống dữ liệu lớn (Big Data) đến các công cụ học máy và AI để tích hợp vào các quy trình kinh doanh.

5. Con người tham gia vào giai đoạn nào trong mô hình AI-Driven?

Việc loại bỏ con người khỏi các quy trình chỉ liên quan đến xử lý dữ liệu có cấu trúc không có nghĩa là con người trở nên dư thừa. Mặc dù AI có thể phân tích và xử lý dữ liệu nhanh chóng, nhưng vẫn có nhiều quyết định kinh doanh phụ thuộc vào những yếu tố không thể định lượng hoặc số hóa.

1 - Những yếu tố kinh doanh quan trọng mà AI không thể tiếp cận

Một số yếu tố quan trọng trong chiến lược kinh doanh không thể được chuyển thành dữ liệu có cấu trúc mà AI có thể xử lý, bao gồm:

• Tầm nhìn doanh nghiệp (Vision statements): Hướng đi dài hạn và mục tiêu cốt lõi của tổ chức.
• Chiến lược công ty (Company strategies): Kế hoạch tổng thể để đạt được mục tiêu kinh doanh.
• Giá trị doanh nghiệp (Corporate values): Nguyên tắc cốt lõi định hình văn hóa và phong cách hoạt động của doanh nghiệp.
• Động lực thị trường (Market dynamics): Những yếu tố biến động như xu hướng tiêu dùng, tác động từ đối thủ cạnh tranh, hay chính sách kinh tế.

Những thông tin này chỉ tồn tại trong tư duy con người và được truyền đạt qua văn hóa, kinh nghiệm, và giao tiếp phi số hóa, điều mà AI chưa thể tiếp cận hay hiểu rõ.

2 - Vai trò của con người trong mô hình ra quyết định AI-Driven

Vậy con người sẽ tham gia vào giai đoạn nào trong quy trình làm việc?

Con người không trực tiếp làm việc với dữ liệu thô, nhưng con người sẽ làm việc với các lựa chọn và phương án mà AI đã xử lý từ dữ liệu.

AI cung cấp các khả năng phân tích mạnh mẽ, nhưng chỉ con người mới có thể đánh giá bối cảnh rộng hơn và điều chỉnh quyết định dựa trên giá trị doanh nghiệp và chiến lược kinh doanh.

Việc chuyển đổi từ Data-Driven sang AI-Driven là một bước đi tất yếu trong thời đại số. AI không chỉ giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu một cách hiệu quả hơn mà còn mở ra cơ hội tự động hóa, tối ưu hóa và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Để chuyển đổi thành công, doanh nghiệp cần có chiến lược rõ ràng, đầu tư vào công nghệ phù hợp và xây dựng đội ngũ nhân sự sẵn sàng thích nghi với AI.

Bạn đã sẵn sàng để đưa doanh nghiệp của mình lên một tầm cao mới với AI chưa? Hãy bắt đầu ngay hôm nay!