AI FIRST COMPANY LÀ GÌ? BÍ QUYẾT GIÚP DOANH NGHIỆP DẪN ĐẦU THỜI ĐẠI AI

Trong 6 năm qua, tỷ lệ doanh nghiệp áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn cầu đã tăng vọt từ 50% lên đến 72%, đánh dấu một bước chuyển mình mạnh mẽ trong cách thức vận hành và phát triển kinh doanh. AI đang xâm chiếm mọi ngành nghề, trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất, đổi mới sản phẩm và dẫn đầu thị trường. Vậy AI First Company là gì và làm thế nào để trở thành doanh nghiệp tiên phong trong kỷ nguyên AI?

1. AI First Company là gì?

AI-first là một chiến lược kinh doanh tập trung đặt trí tuệ nhân tạo (AI) làm trọng tâm trong việc phát triển sản phẩm, dịch vụ và hoạt động doanh nghiệp. 

AI First Company là doanh nghiệp coi AI là yếu tố cốt lõi trong chiến lược phát triển và vận hành. Các công ty này tận dụng AI để nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa quy trình nội bộ và tạo ra các sản phẩm, dịch vụ mới mang tính đột phá, từ đó duy trì lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

Sự khác biệt giữa công ty truyền thống và công ty AI First:

2. Lợi ích khi trở thành AI First Company

Việc chuyển mình trở thành một AI First Company không chỉ là xu hướng, mà là bước đi chiến lược giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ để bứt phá trong môi trường kinh doanh đầy biến động. 

Từ nâng cao hiệu suất làm việc, ra quyết định chính xác đến khả năng thích ứng linh hoạt với thị trường – AI đang mở ra những cơ hội tăng trưởng vượt bậc và lợi thế cạnh tranh bền vững.

2.1. Tăng hiệu suất làm việc

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt và yêu cầu về năng suất liên tục tăng cao, việc tối ưu hóa hiệu suất làm việc trở thành mục tiêu quan trọng của mọi doanh nghiệp. 

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng minh vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa các quy trình và giảm chi phí vận hành, từ đó không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn giúp tiết kiệm nguồn lực đáng kể.

1 - Tự động hóa quy trình

AI hỗ trợ tự động hóa đa dạng các nhiệm vụ, từ những công việc đơn giản như xử lý dữ liệu và gửi email, cho đến các quy trình phức tạp hơn như phân tích dữ liệu khách hàng. 

Theo nghiên cứu của McKinsey, các tổ chức áp dụng AI vào tự động hóa có thể nâng cao hiệu suất làm việc lên tới 30–40% trong những quy trình được triển khai tự động.

2 - Giảm chi phí vận hành

Việc ứng dụng AI giúp doanh nghiệp tiết kiệm đáng kể chi phí nhân sự và tài nguyên. Báo cáo của Accenture năm 2022 chỉ ra rằng những doanh nghiệp áp dụng AI trong thiết kế, phát triển và sản xuất sản phẩm đã đạt được mức tiết kiệm chi phí gấp 30 lần so với các doanh nghiệp không sử dụng công nghệ này. 

Để đạt được hiệu quả này, các doanh nghiệp đã tối ưu hóa công nghệ thông qua việc sử dụng xe tự lái và tự động hóa quản lý chuỗi cung ứng bằng robot và AI.

Theo McKinsey, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo thành công còn giúp giảm tới 15% chi phí hậu cần và tối ưu hóa đến 35% lượng hàng tồn kho, mang lại lợi ích rõ ràng trong quản lý vận hành.

Ngoài ra, nghiên cứu của Harvard Business Review cũng cho thấy các công ty tiên phong trong việc ứng dụng AI đạt được những kết quả kinh doanh ấn tượng, bao gồm tiết kiệm từ 40-60% chi phí vận hành, giảm 60-70% thời gian gọi điện chăm sóc khách hàng và tăng 50% số lượng khách hàng tiềm năng cùng doanh số bán hàng.

XEM THÊM: GIẢI PHÁP AI TINH GỌN BỘ MÁY CHO DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ

2.2. Ra quyết định dựa trên dữ liệu

AI giúp doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh của dữ liệu để đưa ra các quyết định chính xác, nhanh chóng và có cơ sở rõ ràng, thay vì dựa vào cảm tính hay kinh nghiệm chủ quan.

1 - Sử dụng AI để phân tích và dự đoán xu hướng

AI có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu để phát hiện các mô hình và xu hướng tiềm ẩn, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.

Theo khảo sát của IBM, có đến 61% nhà lãnh đạo tin tưởng vào năng lực truy cập và quản lý dữ liệu của tổ chức mình, xem đây là nền tảng hỗ trợ quan trọng cho các sáng kiến ứng dụng AI.

2 - Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI hỗ trợ cá nhân hóa nội dung, sản phẩm và dịch vụ dựa trên phân tích dữ liệu về nhu cầu và hành vi của khách hàng. Các doanh nghiệp áp dụng AI thường ghi nhận mức tăng doanh thu trung bình từ 15–20% nhờ khả năng cung cấp những đề xuất phù hợp và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

Trong một cuộc phỏng vấn với TechTarget năm 2021, Ash Fontana – tác giả của cuốn The AI-First Company – đã ví Google là “công ty AI-first đầu tiên”, nhấn mạnh vai trò trọng yếu của việc thu thập dữ liệu người dùng giá trị để thúc đẩy công nghệ máy học, qua đó tối ưu hóa sản phẩm. 

Đây là minh chứng điển hình cho việc tận dụng dữ liệu người dùng nhằm phát triển sản phẩm và dịch vụ mới, đồng thời tạo ra các nguồn doanh thu mới.

2.3. Khả năng thích ứng với thị trường

Nhờ AI, doanh nghiệp có thể phản ứng linh hoạt trước những biến động của thị trường bằng cách rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm và điều chỉnh chiến lược kịp thời dựa trên phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

1 - Cải thiện thời gian ra mắt sản phẩm/dịch vụ mới nhờ AI

AI giúp rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm bằng cách tự động hóa các bước phân tích thị trường, thiết kế và thử nghiệm. 

Theo McKinsey, các nhà quản lý sản phẩm phần mềm sử dụng công cụ Generative AI (GenAI) như ChatGPT hoặc các công cụ chuyên biệt dành cho từng nhiệm vụ thường hoàn thành công việc nhanh hơn so với những doanh nghiệp không áp dụng AI. Kết quả là thời gian đưa sản phẩm ra thị trường được rút ngắn khoảng 5% trong chu kỳ phát triển sản phẩm (PDLC) kéo dài sáu tháng.

Sự tiết kiệm thời gian này được thúc đẩy bởi khả năng của GenAI trong việc tổng hợp nghiên cứu người dùng và soạn thảo thông cáo báo chí ở giai đoạn khám phá; phát triển trang sản phẩm và soạn tài liệu yêu cầu trong giai đoạn khả thi; cũng như tạo danh sách tồn đọng sản phẩm trong giai đoạn xây dựng.

2 - Thay đổi linh hoạt theo nhu cầu thị trường nhờ AI

AI liên tục cập nhật và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh chiến lược để phù hợp với biến động của thị trường. Ví dụ, việc ứng dụng AI trong dự báo nhu cầu không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể của doanh nghiệp, giúp đáp ứng nhanh chóng các thay đổi và duy trì lợi thế cạnh tranh.

3. Những yếu tố cốt lõi để trở thành AI First Company

Để trở thành một công ty AI-First, doanh nghiệp cần xây dựng những yếu tố nền tảng thiết yếu như văn hóa tổ chức đổi mới, hệ thống dữ liệu ổn định, công nghệ AI tiên tiến và đội ngũ nhân sự chuyên môn cao. 

Sự phối hợp hiệu quả giữa các yếu tố này sẽ tạo ra nền tảng vững chắc, giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa sức mạnh của AI trong mọi hoạt động kinh doanh.

3.1. Văn hóa doanh nghiệp 

Trong một nền văn hóa AI-first, các nhà lãnh đạo và nhân viên được trang bị tư duy đổi mới để thiết kế lại quy trình làm việc, tập trung khai thác sức mạnh của AI nhằm mang lại những hiểu biết sâu sắc và nâng cao hiệu quả hoạt động. 

Ví dụ, họ sử dụng AI để phân tích dữ liệu nhanh hơn, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn hoặc tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

Nền văn hóa này không chỉ dừng lại ở việc ứng dụng công nghệ mà còn là sự cởi mở với những phương thức làm việc mới, nơi AI được xem là công cụ giải quyết vấn đề và tạo ra cơ hội phát triển mà trước đây chưa từng có.

Hơn nữa, văn hóa AI-first đòi hỏi sự thích nghi và tích hợp AI vào công việc hàng ngày của mọi người. Điều này bao gồm việc đào tạo, khuyến khích các nhóm làm việc phối hợp với AI, tận dụng các phân tích và kiến thức do AI cung cấp để nâng cao kỹ năng, hiệu suất và năng suất làm việc của toàn bộ tổ chức.

3.2. Dữ liệu là nền tảng

Hiệu quả của các thuật toán AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Để mô hình AI có thể đưa ra dự đoán và quyết định chính xác, dữ liệu phải được hợp nhất một cách đầy đủ, chính xác và không bị sai lệch. 

Theo báo cáo của Gartner, các tổ chức triển khai hiệu quả chương trình quản lý dữ liệu chủ (Master Data Management) có khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cao gấp ba lần so với mức trung bình.

Bên cạnh đó, báo cáo từ IBM cho thấy 44% nhà lãnh đạo doanh nghiệp đầu tư vào nền tảng dữ liệu nhằm đảm bảo khả năng truy cập dữ liệu chất lượng cao, góp phần nâng cao hiệu quả vận hành và ra quyết định.

Để xây dựng dữ liệu tập trung và có độ tin cậy cao, doanh nghiệp nên phát triển hệ thống kho dữ liệu tập trung (Data Lake), tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Đồng thời, sử dụng các công cụ AI và máy học (AI/ML) để tự động làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu, đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng cho các hoạt động phân tích và ứng dụng AI hiệu quả.

3.3. Ứng dụng công nghệ AI tiên tiến

Công nghệ AI tiên tiến được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề nhằm nâng cao hiệu quả và đổi mới quy trình hoạt động. Trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển (R&D), AI hỗ trợ phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác, góp phần thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới sản phẩm. 

Trong sản xuất, AI giúp tối ưu hóa quy trình vận hành và dự đoán trước các sự cố cần bảo trì thiết bị, từ đó giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.

Ở mảng tiếp thị, AI được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, giúp tăng hiệu quả tiếp cận và chuyển đổi. 

Cuối cùng, trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng, AI cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua các hệ thống tự động và chatbot, giúp giải quyết nhanh chóng các yêu cầu và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

3.4. Đội ngũ nhân lực

Để vận hành và khai thác hiệu quả công nghệ AI, các doanh nghiệp cần xây dựng đội ngũ chuyên gia chuyên biệt, bao gồm kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia máy học và kỹ sư AI. 

Những vai trò này đảm bảo hệ thống AI không chỉ hoạt động ổn định mà còn liên tục được cải tiến và phát triển. Ví dụ, tại Google, hơn 10% nhân sự thuộc các lĩnh vực phát triển AI và quản lý dữ liệu, giúp công ty duy trì vị thế dẫn đầu về công nghệ.

Ngoài việc tuyển dụng, doanh nghiệp cần chú trọng đầu tư vào đào tạo và nâng cao năng lực cho nhân viên hiện tại. Điều này giúp đảm bảo tất cả các bộ phận trong tổ chức đều hiểu và biết cách áp dụng AI vào công việc hàng ngày. 

Một khảo sát của PwC cho thấy 72% các nhà lãnh đạo tin rằng đào tạo nhân viên để làm chủ công nghệ AI trong vòng 3-5 năm tới là yếu tố then chốt cho sự thành công của doanh nghiệp.

4. Các bước xây dựng để trở thành AI First Company

Trong hành trình trở thành một công ty AI First, việc xây dựng một lộ trình bài bản và cụ thể là yếu tố quyết định thành công. Dưới đây là 5 bước giúp doanh nghiệp xây dựng AI First Company thành công:

4.1. Đánh giá hiện trạng

Trước khi trở thành một công ty AI-First, bạn cần xác định rõ AI-First có ý nghĩa gì đối với tổ chức mình. Một tổ chức AI-First là đơn vị ưu tiên việc học dữ liệu một cách có trách nhiệm, sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo để gia tăng giá trị từ dữ liệu theo thời gian. 

Nhờ vào tốc độ, độ chính xác và sức mạnh của AI, dữ liệu được tự động chuyển hóa thành những hiểu biết mới, giúp tổ chức tiếp thu kiến thức với tốc độ theo cấp số nhân. Lợi thế cạnh tranh được xây dựng và duy trì bằng cách đặt việc học dữ liệu và sử dụng dữ liệu có trách nhiệm làm ưu tiên hàng đầu.

Đánh giá mức độ sẵn sàng của công ty với AI:

1 - Đánh giá cơ sở hạ tầng kỹ thuật:
Hãy kiểm tra khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu hiện có để đảm bảo công ty có đủ sức mạnh phục vụ các hoạt động AI. Việc này bao gồm việc đánh giá hệ thống máy chủ, nền tảng đám mây và cơ sở dữ liệu, bởi những yếu tố này quyết định hiệu quả và tốc độ xử lý dữ liệu của AI. 

Đồng thời, cần xem xét các công cụ và phần mềm AI hiện tại như nền tảng machine learning, các công cụ phân tích dữ liệu và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R để đảm bảo phù hợp với chiến lược AI.
2 - Đánh giá nguồn nhân lực
Xác định trình độ chuyên môn của nhân viên hiện tại về AI và các kỹ năng liên quan, thông qua đánh giá học vấn, kinh nghiệm và năng lực thực tế. Bên cạnh đó, khảo sát thái độ và mức độ sẵn sàng học hỏi, đổi mới của nhân viên cũng rất quan trọng, bởi sự chủ động thích nghi sẽ quyết định thành công khi triển khai AI trong tổ chức.
3 - Đánh giá tài nguyên dữ liệu
Kiểm tra chất lượng, tính đầy đủ và tính nhất quán của dữ liệu mà doanh nghiệp đang sở hữu để đảm bảo dữ liệu phục vụ hiệu quả cho việc phân tích và huấn luyện các mô hình AI. 

Đồng thời, cần đảm bảo các biện pháp bảo mật dữ liệu được thực hiện nghiêm ngặt để bảo vệ thông tin và giảm thiểu rủi ro an ninh trong quá trình xử lý dữ liệu AI.
4 - Đánh giá văn hóa doanh nghiệp
Hiểu rõ mức độ nhận thức và sự chấp nhận AI trong toàn tổ chức, đặc biệt là sự ủng hộ và cam kết từ ban lãnh đạo, vì đây là động lực thúc đẩy quá trình chuyển đổi. Đánh giá thêm khả năng thích nghi với thay đổi của tổ chức, bởi việc điều chỉnh quy trình, hệ thống và tư duy là điều kiện cần để tích hợp AI một cách hiệu quả.
5 - Phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức (SWOT)
Xác định những điểm mạnh như đội ngũ IT có trình độ cao hoặc văn hóa đổi mới tích cực, tạo nền tảng thuận lợi cho chuyển đổi AI-First. Đồng thời, nhận diện những điểm yếu như thiếu hụt kỹ năng chuyên môn hoặc công nghệ lạc hậu để có kế hoạch cải thiện. 

Đánh giá các cơ hội mới mở ra từ mô hình AI-First, cũng như các thách thức tiềm ẩn về kỹ thuật, nhân sự và văn hóa cần được giải quyết để đảm bảo thành công.

Việc thực hiện đầy đủ các bước này sẽ giúp doanh nghiệp đánh giá chính xác năng lực hiện tại, từ đó xây dựng chiến lược chuyển đổi AI-First phù hợp, nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững trong thời đại công nghệ số.

4.2. Xác định mục tiêu và lên kế hoạch

Sau khi xác định rõ mục tiêu kinh doanh và vai trò của AI trong việc hỗ trợ đạt được những mục tiêu đó, bước tiếp theo là phát triển một chiến lược AI chi tiết và bài bản. Chiến lược này cần được thiết kế để đảm bảo các sáng kiến AI phù hợp với tầm nhìn và định hướng phát triển tổng thể của doanh nghiệp.

Một chiến lược AI hiệu quả nên bao gồm các yếu tố cốt lõi sau:

• Xác định mục tiêu cụ thể: Tập trung vào 2-3 mục tiêu trọng tâm như nâng cao hiệu quả vận hành, tối ưu trải nghiệm khách hàng hoặc tăng doanh thu. Việc này giúp doanh nghiệp có trọng tâm rõ ràng và dễ dàng đo lường kết quả.
• Thiết lập các chỉ số KPI rõ ràng: Đặt ra các chỉ số hiệu suất chính nhằm đánh giá hiệu quả của AI như giảm thời gian xử lý công việc, tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng hoặc tiết kiệm chi phí. KPI là công cụ quan trọng giúp theo dõi tiến độ và điều chỉnh chiến lược kịp thời.
• Quản lý sự thay đổi: Đảm bảo sự chấp nhận và ứng dụng AI được lan tỏa trong toàn tổ chức thông qua đào tạo bài bản, truyền thông minh bạch và hỗ trợ đầy đủ về công cụ, quy trình mới cho nhân viên. Văn hóa đổi mới sẽ giúp doanh nghiệp vượt qua rào cản chuyển đổi công nghệ.

Lập kế hoạch ngắn hạn và dài hạn:

• Ngắn hạn (6-12 tháng): Triển khai các dự án AI thử nghiệm, xây dựng đội ngũ nhân sự chuyên trách để tạo nền tảng ban đầu.
• Dài hạn (3-5 năm): Xây dựng hệ sinh thái AI toàn diện, mở rộng ứng dụng công nghệ AI trong nhiều bộ phận, đầu tư nâng cấp hạ tầng công nghệ và nâng cao năng lực tổ chức.

Theo Mr. Tony Dzung chia sẻ: “Các doanh nghiệp thành công trong AI thường cân bằng giữa những dự án mang lại kết quả nhanh và những dự án chiến lược dài hạn nhằm tạo giá trị bền vững.”

4.3. Lựa chọn công cụ AI phù hợp với doanh nghiệp

Việc lựa chọn công cụ AI phù hợp không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp. 

Theo báo cáo của PwC năm 2021, có đến 46% doanh nghiệp cho biết họ đã tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành nhờ triển khai AI đúng cách. Để đạt được hiệu quả này, bước đầu tiên là xác định rõ nhu cầu và mục tiêu cụ thể của tổ chức.

Việc tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh cốt lõi đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng và thực hiện một cách có hệ thống. Theo nghiên cứu của McKinsey, các doanh nghiệp tích hợp AI vào các chức năng quan trọng như tiếp thị, bán hàng và quản lý rủi ro đã chứng kiến mức tăng hiệu suất từ 10% đến 20%.

• Đánh giá và cải tiến quy trình hiện tại: Đây là bước thiết yếu giúp nhận diện các điểm nghẽn và xác định vị trí AI có thể tạo ra giá trị cao nhất. Ví dụ, trong dịch vụ khách hàng, AI có thể được tích hợp thông qua chatbot để xử lý các yêu cầu cơ bản, giải phóng nhân sự cho những nhiệm vụ phức tạp hơn.
• Đảm bảo phối hợp giữa các phòng ban: Khi AI được áp dụng trong quy trình kinh doanh, sự phối hợp chặt chẽ giữa các phòng ban liên quan là cần thiết. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, AI hỗ trợ phân tích dữ liệu tín dụng đòi hỏi sự hợp tác hiệu quả giữa các nhóm dữ liệu, phân tích và phát triển sản phẩm.
• Theo dõi và cải tiến liên tục: AI là công nghệ không ngừng phát triển, vì vậy việc giám sát hiệu suất thường xuyên và cập nhật hệ thống AI là điều cần thiết để đảm bảo các giải pháp AI luôn phù hợp và hiệu quả trong môi trường kinh doanh biến động.

XEM THÊM: TRIỂN KHAI AI CHO DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ: BƯỚC ĐỘT PHÁ MỚI

4.4. Tổ chức chương trình AI cho nhân viên

Để triển khai thành công chiến lược AI-First, doanh nghiệp cần đảm bảo nhân viên không chỉ hiểu biết về AI mà còn thành thạo trong việc ứng dụng công nghệ này. Điều này đòi hỏi đầu tư thời gian và nguồn lực vào các chương trình đào tạo liên tục nhằm phát triển đa dạng kỹ năng cần thiết.

Chương trình đào tạo AI nên bắt đầu với kiến thức cơ bản về dữ liệu, giúp nhân viên hiểu và xử lý dữ liệu – nền tảng để nắm bắt cách AI hoạt động và ứng dụng vào các vai trò cụ thể trong công việc.

Một chương trình đào tạo AI toàn diện có thể bao gồm:

• Kiến thức về dữ liệu: Hướng dẫn cách hiểu, quản lý và sử dụng dữ liệu hiệu quả.
• Công nghệ và công cụ AI: Đào tạo kỹ năng thực tế với các công cụ AI mà doanh nghiệp sử dụng, bao gồm máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot và các công nghệ liên quan.
• Sử dụng AI có trách nhiệm: Giới thiệu các khía cạnh đạo đức của AI, như nhận biết sự thiên vị, bảo mật và quyền riêng tư, nhằm đảm bảo AI được áp dụng công bằng và có trách nhiệm.
• Ứng dụng AI trong công việc: Trình bày cách AI nâng cao hiệu quả quy trình, hỗ trợ ra quyết định và cải thiện năng suất, từ đó khuyến khích nhân viên sáng tạo và áp dụng AI trong công việc hàng ngày.

XEM THÊM: GIẢI PHÁP CHUYỂN ĐỔI SỐ BẰNG AI CHO DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ

4.5. Đo lường và cải tiến

Việc hiểu rõ tác động của các sáng kiến AI là yếu tố then chốt để doanh nghiệp điều chỉnh và phát triển chiến lược hiệu quả hơn. Điều này được thực hiện thông qua việc thiết lập các số liệu cụ thể và chỉ số hiệu suất chính (KPI) để đánh giá AI trong nhiều khía cạnh khác nhau:

• Tăng hiệu quả vận hành: Đo lường sự cải thiện trong quy trình, bao gồm giảm thời gian xử lý, giảm lỗi và nâng cao năng suất trong các công việc được AI hỗ trợ.
• Sự hài lòng của khách hàng: Đánh giá tác động của AI lên trải nghiệm khách hàng qua các chỉ số như điểm hài lòng, tốc độ phản hồi dịch vụ và mức độ cá nhân hóa trong tương tác.
• Tăng trưởng doanh thu: Theo dõi đóng góp của AI vào doanh thu mới, thông qua các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn, phát triển sản phẩm/dịch vụ mới và cải thiện khả năng giữ chân khách hàng.
• Giảm chi phí vận hành: Đánh giá mức tiết kiệm chi phí nhờ tự động hóa, giảm chi phí lao động, tối ưu quản lý dữ liệu và vận hành nhờ các thuật toán AI hiệu quả.
• Đổi mới sáng tạo: Đo lường vai trò của AI trong thúc đẩy đổi mới, như số lượng sản phẩm mới, cải tiến sản phẩm hiện có hoặc bằng sáng chế xuất phát từ các phân tích AI.
• Năng suất nhân viên: Đánh giá tác động của công cụ AI đối với năng suất làm việc của nhân viên, bao gồm tiết kiệm thời gian và hỗ trợ cải thiện khả năng ra quyết định.

Việc liên tục theo dõi và đánh giá những chỉ số này sẽ giúp doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh, tối ưu các sáng kiến AI để đạt hiệu quả tối đa và duy trì lợi thế cạnh tranh lâu dài.

5. Thách thức khi trở thành AI First Company

Mặc dù AI mang lại nhiều cơ hội đột phá cho doanh nghiệp, hành trình chuyển đổi thành công thành một công ty AI First không phải lúc nào cũng dễ dàng.

Việc nhận diện và hiểu rõ những thách thức này chính là bước đầu quan trọng giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược phù hợp, vượt qua khó khăn và phát huy tối đa tiềm năng của AI.

5.1. Rào cản về dữ liệu 

Dữ liệu là nền tảng thiết yếu cho mọi hệ thống AI hiệu quả, tuy nhiên nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu. Việc thiếu hụt dữ liệu làm giảm khả năng huấn luyện các mô hình AI, dẫn đến kết quả dự đoán không chính xác. 

Ngược lại, dữ liệu không đồng nhất do có nhiều định dạng và nguồn gốc khác nhau gây khó khăn trong việc tích hợp và phân tích dữ liệu toàn diện. Do đó, doanh nghiệp cần đầu tư vào các công cụ và quy trình quản lý dữ liệu nhằm đảm bảo tính nhất quán và chất lượng dữ liệu.
Việc thiết lập và duy trì một kho dữ liệu quy mô lớn đặt ra nhiều thách thức về tài chính. Chi phí không chỉ bao gồm phần cứng, phần mềm mà còn các chi phí phát sinh như bảo trì, đảm bảo an ninh dữ liệu và đào tạo nhân sự vận hành. 

Bên cạnh đó, doanh nghiệp phải cân nhắc kỹ lưỡng giữa việc thu thập đủ dữ liệu cần thiết và khả năng chịu đựng chi phí duy trì, để đảm bảo hiệu quả và bền vững trong dài hạn.

5.2. Thiếu nhân lực chuyên môn

Theo báo cáo của IBM, có đến 43% doanh nghiệp trì hoãn việc ứng dụng AI do thiếu hụt kỹ năng và kiến thức chuyên môn cần thiết.

1 - Khó khăn trong tuyển dụng chuyên gia AI

Với sự phát triển nhanh chóng của AI, nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia AI ngày càng tăng cao, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nhân lực chất lượng trong lĩnh vực này.

Doanh nghiệp phải cạnh tranh gay gắt để thu hút các tài năng hàng đầu, thường phải cung cấp mức lương hấp dẫn cùng môi trường làm việc chuyên nghiệp. Điều này tạo áp lực lớn, đặc biệt với các công ty nhỏ hoặc những doanh nghiệp mới bắt đầu chuyển đổi sang AI.

2 - Khoảng cách kỹ năng giữa nhân viên hiện tại và yêu cầu AI:
Nhiều nhân viên trong các công ty truyền thống chưa trang bị đủ kiến thức và kỹ năng cần thiết để áp dụng AI hiệu quả. 

Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải triển khai các chương trình đào tạo, nâng cấp và tái đào tạo nguồn nhân lực một cách bài bản. Tuy nhiên, quá trình này thường tốn nhiều thời gian, công sức và nguồn lực để đảm bảo đội ngũ nhân sự đủ năng lực đáp ứng yêu cầu của môi trường làm việc hiện đại.

5.3. Đạo đức và pháp lý

Mặc dù AI mang lại nhiều cơ hội phát triển, việc sử dụng công nghệ này một cách có trách nhiệm đang trở thành vấn đề cấp thiết đối với doanh nghiệp. Các tổ chức cần xây dựng và tuân thủ các nguyên tắc thực hành tốt nhất nhằm đảm bảo AI được vận hành minh bạch, công bằng và không gây hại cho người dùng. 

Vấn đề thiên vị trong dữ liệu và các quyết định tự động là những thách thức nghiêm trọng cần được xử lý thận trọng. Theo báo cáo của Đại học Stanford, sự bất cân bằng về giới tính và chủng tộc trong vị trí lãnh đạo (97% là nam giới da trắng) phản ánh rõ ràng nguy cơ thiên vị khi ứng dụng AI.

Trong bối cảnh việc thu thập và sử dụng dữ liệu ngày càng tăng, việc đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là vô cùng quan trọng. Các luật như GDPR tại châu Âu yêu cầu doanh nghiệp phải thiết lập những biện pháp bảo vệ dữ liệu người dùng chặt chẽ và minh bạch. 

Vi phạm các quy định này không chỉ gây ra hậu quả pháp lý nghiêm trọng mà còn làm tổn hại đến uy tín và niềm tin của khách hàng đối với doanh nghiệp.

5.4. Chi phí triển khai 

Việc chuyển đổi sang mô hình AI-First đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư đáng kể vào hạ tầng công nghệ, nhân sự và tái cấu trúc quy trình vận hành. Chi phí này không chỉ bao gồm phần cứng và phần mềm mà còn là chi phí tuyển dụng, đào tạo và duy trì đội ngũ chuyên môn. 

Mức đầu tư ban đầu cao này thường là rào cản lớn với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các công ty nhỏ và vừa. Theo báo cáo của IBM, có đến 29% doanh nghiệp trì hoãn áp dụng AI vì chi phí triển khai quá cao.

Một thách thức lớn khác là nguy cơ đầu tư vào AI không mang lại lợi ích tài chính như kỳ vọng. Điều này thường xảy ra khi việc triển khai AI thiếu chiến lược rõ ràng hoặc không được quản lý hiệu quả. 

Để tối đa hóa ROI, các doanh nghiệp cần lập kế hoạch kỹ lưỡng, đồng thời theo dõi và đánh giá kết quả triển khai một cách liên tục, từ đó có những điều chỉnh phù hợp nhằm đảm bảo hiệu quả đầu tư.

6. Cộng đồng AI First của Trường Doanh Nhân HBR

Trong kỷ nguyên số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành nhân tố quyết định giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh và phát triển bền vững. 

Nhận thấy sức mạnh to lớn của AI, Mr. Tony Dzung – người sáng lập Trường Doanh Nhân HBR – đã tiên phong khởi xướng phong trào AI First Company, nhằm giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) tại Việt Nam đi đầu trong việc ứng dụng AI vào mọi khía cạnh hoạt động kinh doanh.

Sứ mệnh của ông không chỉ là áp dụng AI cho riêng HBR Holdings, mà còn là lan tỏa phong trào AI First Company rộng khắp cộng đồng doanh nghiệp SMEs Việt Nam. 

Ông tin rằng chỉ có sự hợp lực và tham gia đồng bộ từ cộng đồng doanh nghiệp mới có thể tạo nên làn sóng đổi mới mạnh mẽ, giúp nền kinh tế Việt Nam cạnh tranh sòng phẳng trên thị trường toàn cầu.

AI First Company theo triết lý của Mr. Tony Dzung không đơn thuần là công cụ hay phương pháp, mà là một tư duy và cách tiếp cận toàn diện trong xây dựng và vận hành doanh nghiệp trong thời đại số.

Tại Trường Doanh Nhân HBR, cộng đồng AI First là nơi quy tụ các nhà lãnh đạo, chuyên gia và doanh nghiệp tiên phong, tạo thành hệ sinh thái kết nối, học hỏi và phát triển:

• Lan tỏa nhận thức và kiến thức AI: Thông qua các chương trình đào tạo chuyên sâu do Mr. Tony Dzung khởi xướng, giúp doanh nghiệp hiểu rõ tiềm năng và cách thức ứng dụng AI trong các lĩnh vực như marketing, quản lý doanh nghiệp, xây dựng và cải tiến mô hình kinh doanh.
• Kết nối chuyên gia và doanh nghiệp: Tạo cơ hội giao lưu, hợp tác giữa các thành viên trong cộng đồng với các chuyên gia hàng đầu trong nước và quốc tế, từ đó thúc đẩy sự phát triển chung.
• Hỗ trợ triển khai AI thực tiễn: Cung cấp tư vấn, coaching và giải pháp công nghệ AI phù hợp với từng doanh nghiệp, giúp hiện thực hóa các ý tưởng và chiến lược AI một cách hiệu quả.
• Phát triển văn hóa AI-first: Thúc đẩy tư duy đổi mới sáng tạo và văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp không chỉ bắt kịp mà còn dẫn đầu xu thế phát triển công nghệ.

Trường Doanh Nhân HBR cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình trở thành AI First Company, góp phần tạo nên bước chuyển mình mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp SMEs Việt Nam vững vàng và phát triển thịnh vượng trong thời đại công nghệ số.

Trở thành một AI First Company không chỉ là xu hướng mà là bước tiến chiến lược cần thiết để doanh nghiệp dẫn đầu trong thời đại số. Việc áp dụng AI một cách bài bản và toàn diện giúp nâng cao hiệu suất, tối ưu chi phí, đổi mới sản phẩm và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Tuy nhiên, hành trình này cũng đòi hỏi doanh nghiệp chuẩn bị kỹ lưỡng về văn hóa, dữ liệu, công nghệ và nhân lực.

Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp để chuyển đổi doanh nghiệp mình thành AI First Company, đừng chần chừ. Hãy bắt đầu đánh giá năng lực hiện tại, xây dựng chiến lược AI phù hợp và tham gia cộng đồng AI First của Trường Doanh Nhân HBR để được đồng hành, hỗ trợ và tiếp cận nguồn lực chuyên sâu từ các chuyên gia hàng đầu. Liên hệ ngay với chúng tôi để cùng kiến tạo tương lai và bứt phá mạnh mẽ trong kỷ nguyên AI!