XU HƯỚNG ỨNG DỤNG AI TRONG MÔ HÌNH KINH DOANH ĐỂ TĂNG TRƯỞNG BỀN VỮNG

AI đang trở thành yếu tố then chốt trong việc thúc đẩy tăng trưởng bền vững cho doanh nghiệp. Bằng cách áp dụng các mô hình AI tiên tiến, các công ty có thể tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra giá trị lâu dài. Hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá các xu hướng ứng dụng AI trong mô hình kinh doanh để đưa doanh nghiệp của bạn vươn tầm mới.

1. Cuộc khủng hoảng của các mô hình kinh doanh truyền thống

Dưới sức ép của thời đại, khi tốc độ thay đổi ngày càng nhanh, các doanh nghiệp không còn đủ thời gian và không gian để vận hành theo tư duy cũ.  Đây chính là lúc cuộc khủng hoảng của các mô hình kinh doanh truyền thống bộc lộ rõ ràng và đòi hỏi phải có một bước chuyển mình mạnh mẽ để thích ứng và phát triển.

1.1. Bối cảnh kinh doanh

Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, các doanh nghiệp đang phải đối mặt với một loạt thách thức chưa từng có, đòi hỏi phải thay đổi và thích ứng để duy trì sự cạnh tranh. Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, hành vi thay đổi của người tiêu dùng và sự biến động không ngừng của thị trường toàn cầu là những yếu tố chính tạo nên áp lực lớn đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME):

1 - Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ

Các tiến bộ công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI), đang thay đổi toàn diện cách thức vận hành của doanh nghiệp.

AI tác động đến mô hình quản lý, quy trình sản xuất và chiến lược tiếp cận khách hàng.

Sự gián đoạn kỹ thuật số ngày càng rõ rệt, doanh nghiệp không kịp thích ứng sẽ đối mặt với nguy cơ lỗi thời và mất thị phần.

2 - Thay đổi trong hành vi của khách hàng:

Người tiêu dùng hiện đại ngày càng thông minh hơn, kết nối nhiều hơn và yêu cầu cao hơn về trải nghiệm.

Khách hàng không chỉ quan tâm đến chất lượng sản phẩm/dịch vụ mà còn đòi hỏi trải nghiệm liền mạch, cá nhân hóa và sự hài lòng tức thì.

Điều này tạo ra thách thức lớn cho các doanh nghiệp truyền thống trong việc duy trì sự hài lòng của khách hàng và giữ vững cạnh tranh.

3 - Thay đổi không ngừng của thị trường toàn cầu:

Các doanh nghiệp không chỉ cạnh tranh với đối thủ trong nước mà còn đối mặt với cạnh tranh ngày càng lớn từ các công ty quốc tế.

Các đối thủ quốc tế có khả năng sử dụng công nghệ và nguồn lực vượt trội.

Doanh nghiệp cần duy trì khả năng cạnh tranh và thích ứng nhanh chóng với thay đổi của thị trường để đảm bảo sự sống còn và phát triển.

1.2. Vấn đề mô hình kinh doanh truyền thống đang gặp phải

Trong bối cảnh kinh doanh thay đổi nhanh chóng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và hành vi người tiêu dùng, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNNVV) đang đối mặt với nhiều thách thức. Các mô hình kinh doanh truyền thống đang gặp khó khăn trong việc thích ứng với những thay đổi này, do sự phụ thuộc vào quy trình lỗi thời và cấu trúc phân cấp cứng nhắc.

Dưới đây là những lý do tại sao các phương pháp truyền thống hiện nay không còn phù hợp:

1 - Chi phí hoạt động cao và kém hiệu quả:
Các doanh nghiệp truyền thống vẫn phụ thuộc vào quy trình làm việc thủ công, các hệ thống tập trung và các phòng ban hoạt động độc lập. Điều này không chỉ làm gia tăng chi phí hoạt động mà còn làm chậm quá trình ra quyết định. 

2 - Phản ứng chậm với những thay đổi của thị trường:
Khả năng thích ứng nhanh chóng với sự thay đổi của thị trường là yếu tố quyết định thành công trong môi trường kinh doanh hiện đại. Tuy nhiên, các mô hình truyền thống với hệ thống phân cấp cứng nhắc và quy trình ra quyết định chậm gặp khó khăn trong việc phản ứng kịp thời với sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng. 

3 - Thiếu sự cá nhân hóa:
Người tiêu dùng hiện đại đòi hỏi những trải nghiệm được cá nhân hóa sâu sắc. Tuy nhiên, các doanh nghiệp truyền thống thường áp dụng các chiến lược chung cho toàn bộ khách hàng, khiến họ không thể đáp ứng các nhu cầu đặc thù của từng cá nhân. 

4 - Khó khăn trong việc mở rộng quy mô:
Việc mở rộng quy mô trong các mô hình kinh doanh truyền thống thường đòi hỏi đầu tư vào cơ sở hạ tầng vật lý, nhân sự và quản lý phức tạp, điều này không chỉ tốn kém mà còn diễn ra chậm chạp. 

Để vượt qua những vấn đề này và duy trì sự phát triển bền vững, việc chuyển đổi sang các mô hình kinh doanh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) là một lựa chọn tất yếu. AI không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả mà còn tạo ra khả năng phản ứng linh hoạt với sự thay đổi của thị trường và nhu cầu khách hàng. 

Theo Mr. Tony Dzung, Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings cho rằng: “Việc tích hợp AI vào mô hình kinh doanh sẽ mở ra cơ hội để các doanh nghiệp thích ứng nhanh chóng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và mở rộng quy mô một cách hiệu quả, giúp họ giữ vững sự cạnh tranh và phát triển trong môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp.”

2. Mô hình kinh doanh AI là gì?

Các mô hình kinh doanh dựa trên AI là những phương thức sáng tạo, ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để chuyển đổi chiến lược kinh doanh, tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng, vượt qua các phương pháp truyền thống.

Khác với các mô hình kinh doanh truyền thống dựa vào các quy trình thủ công, các mô hình kinh doanh dựa vào AI tận dụng các công nghệ như máy học, phân tích dữ liệu và tự động hóa để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và khả năng mở rộng bền vững.

Một yếu tố cốt lõi trong mô hình này là nhà máy AI — một hệ thống quy trình liên tục chuyển đổi dữ liệu thô thành các thông tin hữu ích. Nhà máy này bao gồm các thành phần như đường ống dữ liệu và mô hình học máy, giúp tự động hóa các quyết định dựa trên dữ liệu thu thập được.

Các mô hình kinh doanh sử dụng AI có thể bao gồm:

• Sản phẩm AI dưới dạng dịch vụ (PaaS): Các sản phẩm AI cung cấp dịch vụ liên tục, ví dụ như trợ lý gia đình, học hỏi và cải thiện qua từng tương tác của người dùng.
• Kiếm tiền từ dữ liệu AI: Các công ty thu thập và phân tích dữ liệu để bán các thông tin chi tiết hoặc phân tích dự đoán cho các bên thứ ba.
• Nền tảng do AI điều khiển: Các nền tảng kỹ thuật số sử dụng AI để kết nối sản phẩm hoặc dịch vụ với nhu cầu của khách hàng. Ví dụ như các ứng dụng chia sẻ chuyến đi, giúp tối ưu hóa tuyến đường và giá cả theo thời gian thực.

Các mô hình kinh doanh sử dụng AI không còn là đặc quyền của các tập đoàn công nghệ lớn nữa. Ngày nay, doanh nghiệp ở mọi quy mô và ngành nghề đều có thể áp dụng AI để cải thiện hoạt động, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững. 

Với sự phát triển mạnh mẽ của AI, các doanh nghiệp không còn phải phụ thuộc vào các phương pháp truyền thống để tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả. Mô hình kinh doanh dựa trên AI không chỉ giúp tối ưu hóa hoạt động mà còn giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm khách hàng và phát triển bền vững. 

Nếu bạn đang muốn chuyển đổi mô hình kinh doanh của mình để nắm bắt cơ hội từ công nghệ AI, khóa học Chuyển đổi mô hình kinh doanh online cùng AI của Trường Doanh Nhân HBR, được dẫn dắt bởi ông Tony Dzung, Chủ tịch Hội đồng Quản trị HBR Holdings, sẽ cung cấp cho bạn những chiến lược và công cụ cần thiết để ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào mô hình kinh doanh của mình.

3. 4 đặc điểm của mô hình kinh doanh AI

Để giữ vững vị thế cạnh tranh, doanh nghiệp của bạn cần phải tích hợp AI vào hoạt động. Dưới đây là bốn đặc điểm của mô hình kinh doanh AI, giúp tạo ra giá trị, thúc đẩy tăng trưởng và chuyển đổi số hiệu quả:

3.1. Dữ liệu

Dữ liệu đóng vai trò then chốt trong các mô hình kinh doanh AI, là yếu tố cơ bản để huấn luyện và tối ưu hóa các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Để tận dụng tối đa giá trị của AI, doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:

• Tương tác với khách hàng
• Quy trình vận hành
• Xu hướng thị trường

Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được xử lý và phân tích để tạo ra những thông tin chi tiết có giá trị, giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng ra quyết định và xây dựng chiến lược hiệu quả. Quá trình này được gọi là dữ liệu hóa

Một ví dụ điển hình về dữ liệu hóa là việc Google mua lại Nest vào năm 2014. Nest đã chuyển đổi bộ điều nhiệt truyền thống thành một thiết bị thông minh không chỉ giúp kiểm soát nhiệt độ mà còn thu thập và phân tích dữ liệu người dùng. Trước đây, với bộ điều nhiệt thông thường, chủ nhà chỉ thực hiện các thao tác như mua nhiên liệu, điều chỉnh nhiệt độ, và bật/tắt lò sưởi, nhưng không có dữ liệu nào được thu thập hay phân tích.

Dù bộ điều nhiệt truyền thống đã cung cấp dữ liệu cơ bản, nhưng Nest đã "dữ liệu hóa" dữ liệu đó, biến các thao tác của người dùng thành thông tin có thể hành động. Bằng cách phân tích các mô hình sử dụng năng lượng, Nest giúp người dùng tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, tiết kiệm chi phí, thường là khoảng 8% mỗi năm cho chi phí sưởi ấm và làm mát.

Mr. Tony Dzung nhấn mạnh: “Quá trình dữ liệu hóa không chỉ giúp doanh nghiệp tạo ra giá trị mới mà còn tối ưu hóa và khai thác tối đa giá trị từ những tài sản hiện có.”

XEM THÊM: XÂY DỰNG MÔ HÌNH KINH DOANH TẬP TRUNG VÀO DỮ LIỆU (DATA DRIVEN BUSINESS MODEL)

3.2. Phát triển thuật toán

Một yếu tố quan trọng khác trong các mô hình kinh doanh AI là việc sử dụng dữ liệu để xây dựng các thuật toán, vì các hệ thống này xử lý một lượng lớn thông tin. Quá trình này bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu, tiếp theo là đào tạo các mô hình học máy nhằm nhận diện các mẫu hình, đưa ra dự đoán và tự động hóa quá trình ra quyết định.

Dữ liệu chỉ có giá trị khi được xử lý đúng cách. Doanh nghiệp cần xác định thuật toán phù hợp, hiểu rõ loại thuật toán cần thiết và biết cách áp dụng nó một cách hiệu quả để tối đa hóa giá trị từ dữ liệu.

Việc lựa chọn thuật toán phù hợp bắt đầu từ việc hiểu rõ bản chất vấn đề và loại dữ liệu mà doanh nghiệp sở hữu.

Một ví dụ điển hình là thuật toán gợi ý của Netflix, được thiết kế để tối đa hóa mức độ tương tác của người dùng. Thuật toán này liên tục phân tích dữ liệu về sở thích của người xem để cung cấp những nội dung phù hợp và cá nhân hóa. Điều này không chỉ giúp người dùng tìm kiếm và xem những bộ phim họ yêu thích mà còn nâng cao sự hài lòng, kéo dài thời gian xem và gia tăng mức độ trung thành của khách hàng trong một thị trường đầy cạnh tranh.

“Việc lựa chọn thuật toán phù hợp với mục tiêu và chiến lược kinh doanh là vô cùng quan trọng. Doanh nghiệp cần sẵn sàng điều chỉnh thuật toán khi có thêm dữ liệu và thông tin mới từ thị trường, giúp tối ưu hóa hiệu quả và kết quả cuối cùng”, Mr. Tony Dzung nhấn mạnh

3.3. Tăng cường tự động hóa

Tự động hóa đóng vai trò then chốt trong các mô hình kinh doanh AI, giúp doanh nghiệp hợp lý hóa các tác vụ thủ công và lặp đi lặp lại, từ đó nâng cao hiệu quả và giảm thiểu sai sót.

Tuy nhiên, việc áp dụng tự động hóa AI có thể dẫn đến những lo ngại về việc mất việc làm. Theo Goldman Sachs, khoảng hai phần ba các công việc tại Hoa Kỳ có thể bị tác động bởi mức độ tự động hóa AI. Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ ra rằng AI không thay thế hoàn toàn con người, mà bổ sung vào các công việc, tạo ra cơ hội cho nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn.

Một ví dụ điển hình về lợi ích của tự động hóa AI là việc Amazon triển khai Package Decision Engine, một hệ thống hỗ trợ AI giúp tự động hóa quá trình tối ưu hóa bao bì sản phẩm. Trước khi sử dụng AI, các nhân viên của Amazon phải thử nghiệm thủ công từng sản phẩm để tối ưu hóa bao bì, điều này không thể duy trì ở quy mô lớn. Với AI, quá trình này được tự động hóa, giúp nhân viên có thể tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn như:

• Phát triển các sáng kiến bền vững
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng
• Phân tích dữ liệu để nâng cao dịch vụ

Để áp dụng tự động hóa AI hiệu quả, doanh nghiệp cần xác định các công việc lặp đi lặp lại trong tổ chức. Các tác vụ như quản lý hàng tồn kho, nhập liệu, hoặc hỗ trợ khách hàng có thể được tự động hóa bằng các công cụ AI như chatbot hoặc hệ thống theo dõi hàng tồn kho, giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả hoạt động.

3.4. Đổi mới

Trong một doanh nghiệp sử dụng AI, đổi mới không chỉ dừng lại ở việc phát triển sản phẩm, mà còn bao gồm chuyển đổi kỹ thuật số toàn diện. Điều này có nghĩa là tạo cơ hội cho đội ngũ của bạn khám phá các ý tưởng mới, thử nghiệm các công nghệ mới nổi và cải tiến các quy trình hiện tại.

Đổi mới theo hướng AI-first không chỉ tập trung vào việc phát triển các công nghệ hay sản phẩm mới mà còn là sự thay đổi về cách thức tổ chức và vận hành. Các công ty truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc thích nghi vì các hoạt động thường bị phân tách và văn hóa làm việc cứng nhắc. Trong khi đó, các công ty AI-first có thể đổi mới một cách năng động và hiệu quả hơn nhờ vào nền tảng dữ liệu tích hợp và công nghệ kỹ thuật số lõi.

Đổi mới trong môi trường AI-first không phải là phát triển một sản phẩm hay dịch vụ mới, mà là tạo ra một mô hình tổ chức hoàn toàn mới, với mục tiêu phục vụ khách hàng một cách tối ưu hơn và xây dựng giá trị bền vững theo cách thức hoàn toàn khác biệt.

Một ví dụ rõ ràng là Microsoft, khi công ty này chuyển mình thành một công ty AI-first bằng cách chuyển trọng tâm từ phần mềm truyền thống sang điện toán đám mây. Microsoft đã phá vỡ các rào cản giữa các bộ phận và hợp nhất các nhóm kỹ sư dưới một nền tảng dữ liệu duy nhất. Điều này không chỉ giúp công ty đổi mới nhanh chóng mà còn phản ứng kịp thời với nhu cầu thị trường và mang lại giá trị mới cho khách hàng thông qua nền tảng đám mây Azure và các công cụ hỗ trợ bởi AI.

Để thúc đẩy sự đổi mới tương tự trong doanh nghiệp của mình, bạn cần đánh giá lại năng lực kỹ thuật số và cơ cấu tổ chức hiện tại. Khuyến khích sự hợp tác liên chức năng và phá bỏ các rào cản giữa các phòng ban để tăng cường chia sẻ dữ liệu, từ đó nâng cao tính linh hoạt và khả năng đổi mới, tạo ra những tác động sâu rộng và bền vững.

4. Vai trò của AI trong mô hình kinh doanh

Theo Mr. Tony Dzung, chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings khẳng định: “Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là công nghệ chỉ dành riêng cho các tập đoàn công nghệ lớn nữa.”

Hiện nay, AI đã trở thành công cụ sẵn có và dễ dàng tiếp cận cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô và ngành nghề. Điều này mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp, từ các công ty nhỏ đến các tập đoàn lớn, có thể sử dụng AI để nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa hoạt động.

Cụ thể, AI giúp các doanh nghiệp:

• Phân tích khối lượng dữ liệu lớn theo thời gian thực: AI có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu khổng lồ mà không cần phải mất quá nhiều thời gian. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó gia tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường.
• Đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu: AI không chỉ giúp thu thập dữ liệu mà còn hỗ trợ phân tích, dự đoán xu hướng và đề xuất các quyết định trong thời gian ngắn. Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng.
• Nâng cao tính cá nhân hóa trong dịch vụ khách hàng: Thông qua các thuật toán học máy, AI giúp các doanh nghiệp phân tích hành vi của khách hàng và từ đó cung cấp các sản phẩm, dịch vụ phù hợp với nhu cầu cá nhân của từng khách hàng, tạo trải nghiệm độc đáo và tối ưu hóa sự hài lòng của khách hàng.
• Tối ưu hóa hiệu quả hoạt động: AI có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp giảm chi phí mà còn tăng cường hiệu quả công việc, từ đó thúc đẩy năng suất.

AI không chỉ là công cụ giúp tự động hóa các quy trình hiện tại, mà còn là yếu tố quan trọng để bảo vệ và phát triển các mô hình kinh doanh trong tương lai. Việc sử dụng AI giúp doanh nghiệp không chỉ duy trì sự bền vững trong môi trường kinh doanh cạnh tranh, mà còn tạo ra cơ hội để đổi mới, phát triển và mở rộng quy mô một cách hiệu quả và bền vững.

5.  AI trong mô hình kinh doanh được ứng dụng như thế nào?

Để giải quyết thách thức trong kỷ nguyên số, câu hỏi đặt ra là: AI có thể mở ra những mô hình kinh doanh mới như thế nào? Dưới đây là những cách thức chủ yếu mà AI đang thay đổi và chuyển hóa các doanh nghiệp trong nhiều ngành nghề.

5.1. Mô hình sản phẩm dưới dạng dịch vụ (PaaS)

Một trong những thay đổi quan trọng mà AI mang lại là sự chuyển dịch từ mô hình kinh doanh truyền thống, dựa trên sản phẩm, sang mô hình sản phẩm dưới dạng dịch vụ (PaaS). Thay vì chỉ bán sản phẩm một lần, các công ty ngày càng chuyển sang cung cấp các dịch vụ, mô hình đăng ký hoặc mức giá dựa trên mức sử dụng, tất cả đều được hỗ trợ bởi AI.

AI giúp điều này trở nên khả thi như thế nào?
AI có khả năng tối ưu hóa liên tục và cập nhật dịch vụ cung cấp, giúp đảm bảo rằng khách hàng luôn có quyền truy cập vào những tính năng và cải tiến mới nhất. Ví dụ, một công ty phần mềm truyền thống bán giấy phép sử dụng cho các phiên bản tải xuống có thể chuyển sang mô hình đăng ký, trong đó phần mềm sẽ được tự động cập nhật và cải tiến thường xuyên nhờ vào các thông tin chi tiết từ AI.

Ví dụ thực tế:
Adobe đã chuyển sang mô hình đăng ký và cung cấp các bản cập nhật liên tục qua các nền tảng đám mây. AI đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý mô hình này, tự động cập nhật phần mềm, cải thiện các đề xuất và cá nhân hóa trải nghiệm của người dùng.

5.2. Cá nhân hóa và mô hình lấy khách hàng làm trung tâm

AI đang thay đổi mạnh mẽ cách các công ty tiếp cận việc tương tác và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Nhờ AI, các doanh nghiệp có thể phân tích khối lượng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về sở thích, thói quen và hành vi mua sắm của từng cá nhân, từ đó tạo ra những trải nghiệm siêu cá nhân hóa giúp nâng cao lòng trung thành của khách hàng.

AI giúp điều này trở nên khả thi như thế nào?
Các công cụ AI, đặc biệt là thuật toán học máy, giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu để cung cấp nội dung cá nhân hóa, đưa ra các đề xuất sản phẩm, và thậm chí điều chỉnh giá cả theo nhu cầu cụ thể. Điều này cho phép các công ty cung cấp một trải nghiệm phù hợp và được điều chỉnh cho từng khách hàng, từ đó tăng cường sự hài lòng và duy trì mối quan hệ lâu dài.

Ví dụ thực tế:
Netflix sử dụng AI để gợi ý nội dung cho người dùng dựa trên lịch sử xem, sở thích và thậm chí là thời gian người dùng thường dành cho mỗi chương trình hay phim. Tương tự, các nền tảng thương mại điện tử như Amazon áp dụng AI để đề xuất các sản phẩm cho khách hàng dựa trên các giao dịch mua trước đó và hành vi duyệt web của họ.

5.3. Kiếm tiền từ dữ liệu và mô hình kinh doanh

Một trong những cách mà AI đang tạo ra các mô hình kinh doanh mới là bằng cách khai thác giá trị từ dữ liệu. Trước đây, nhiều công ty coi dữ liệu chỉ là sản phẩm phụ của hoạt động kinh doanh, nhưng hiện nay, họ đã bắt đầu coi dữ liệu là một tài sản quý giá có thể tạo ra nguồn doanh thu.

AI giúp điều này trở nên khả thi như thế nào?
AI cho phép doanh nghiệp phân tích các tập dữ liệu lớn và trích xuất những thông tin chi tiết có giá trị, những thông tin này có thể được bán hoặc sử dụng để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Ví dụ, AI giúp doanh nghiệp nhận diện xu hướng thị trường, sở thích khách hàng hoặc những điểm yếu trong quy trình vận hành, từ đó sử dụng các thông tin chi tiết này để cải thiện sản phẩm hoặc thậm chí bán thông tin cho các doanh nghiệp khác.

Ví dụ thực tế:
VIDIZMO, một nền tảng sử dụng phân tích hỗ trợ bởi AI, giúp các tổ chức ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng cách trích xuất những thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu thô. Những thông tin này có thể được sử dụng để thúc đẩy đổi mới sáng tạo hoặc tối ưu hóa các quy trình hoạt động.

5.4. Mô hình kinh doanh nền tảng

Mô hình kinh doanh nền tảng đã phát triển mạnh mẽ trong những năm qua, chủ yếu nhờ vào sự hỗ trợ của AI. Những mô hình này tạo ra các hệ sinh thái, nơi người mua và người bán có thể kết nối và thực hiện giao dịch một cách hiệu quả hơn so với các mô hình kinh doanh truyền thống.

AI giúp điều này trở nên khả thi như thế nào?
AI cho phép áp dụng giá trị động, kết nối người mua và người bán theo thời gian thực và đưa ra các khuyến nghị cá nhân hóa trong các mô hình nền tảng. Đồng thời, AI cung cấp phản hồi có giá trị cho cả người tiêu dùng và nhà cung cấp, giúp tối ưu hóa trải nghiệm trên nền tảng cho tất cả các bên.

Ví dụ thực tế:
Các nền tảng thương mại điện tử như eBay, Airbnb và Uber đều sử dụng AI để kết nối người mua và người bán (hoặc hành khách và tài xế) theo thời gian thực. Thông qua việc phân tích sở thích và hành vi của người dùng, AI giúp tối ưu hóa trải nghiệm của cả người dùng và nhà cung cấp dịch vụ, mang lại sự thuận tiện và hiệu quả hơn cho cả hai bên.

5.5. Tự động hóa và giảm chi phí nhờ AI

Tự động hóa do AI thúc đẩy là một trong những yếu tố quan trọng nhất giúp chuyển đổi các mô hình kinh doanh truyền thống. Bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, doanh nghiệp có thể giảm chi phí vận hành một cách đáng kể và cải thiện hiệu quả công việc, từ đó giúp mở rộng quy mô nhanh chóng.

AI giúp điều này trở nên khả thi như thế nào?
AI có khả năng tự động hóa các tác vụ thường xuyên và lặp đi lặp lại, giải phóng nguồn lực con người để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược. Ví dụ, các chatbot hỗ trợ AI có thể tự động xử lý các yêu cầu của khách hàng, hệ thống quản lý hàng tồn kho do AI điều khiển có thể dự đoán các tình huống thiếu hụt hàng hóa, trong khi các công cụ quản lý chuỗi cung ứng hỗ trợ AI có thể tối ưu hóa các tuyến giao hàng.

Ví dụ thực tế:
Trong ngành sản xuất, các công ty như General Electric và Siemens đang ứng dụng AI để dự đoán nhu cầu bảo trì, giảm thiểu thời gian chết và tối ưu hóa hoạt động. Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, các doanh nghiệp như Vodafone đang sử dụng chatbot AI để cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng suốt 24/7.

6. 8 quan niệm sai lầm của các nhà lãnh đạo về AI

Theo Mr. Tony Dzung: “Một trong những rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng các mô hình kinh doanh do AI thúc đẩy là nỗi lo ngại—sợ sự phức tạp, chi phí và sự gián đoạn.”

Mặc dù nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp nhận thức được tiềm năng to lớn của AI, nhưng những hiểu lầm về khả năng tiếp cận và tác động của công nghệ này thường khiến họ chần chừ.

Tuy nhiên, việc triển khai AI không nhất thiết phải quá phức tạp hoặc tốn kém. Hãy cùng làm rõ một số quan niệm sai lầm phổ biến và khám phá cách AI có thể được ứng dụng hiệu quả hơn.

1 - "AI chỉ dành cho các công ty công nghệ"
AI không còn là đặc quyền của các công ty công nghệ lớn. Dù bạn hoạt động trong ngành bán lẻ, chăm sóc sức khỏe, năng lượng, tài chính hay sản xuất, các mô hình kinh doanh sử dụng AI đều có thể nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện quá trình ra quyết định và tăng cường sự gắn kết với khách hàng.

Từ việc sử dụng chatbot AI trong dịch vụ khách hàng cho đến áp dụng phân tích dự đoán trong chuỗi cung ứng, AI đang thay đổi cách thức hoạt động của tất cả các ngành công nghiệp.

2 - "AI đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu lớn"
Trước đây, việc triển khai AI yêu cầu đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng và đội ngũ chuyên gia với trình độ chuyên môn cao. Tuy nhiên, hiện nay, các giải pháp AI dựa trên nền tảng đám mây và phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) giúp việc áp dụng AI trở nên tiết kiệm chi phí và dễ dàng mở rộng.

Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những công cụ tự động hóa cơ bản và mở rộng khả năng AI dần dần khi doanh nghiệp phát triển. Điều này giúp việc áp dụng mô hình kinh doanh AI trở nên dễ tiếp cận và khả thi hơn bao giờ hết.

3 - "AI sẽ cướp đi việc làm"
AI không phải là công cụ để thay thế con người, mà là để nâng cao năng suất lao động. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, AI giúp nhân viên có thể tập trung vào các công việc chiến lược và có giá trị cao hơn.

Nhiều công ty ứng dụng AI vào chiến lược tăng trưởng báo cáo rằng sự hài lòng trong công việc của nhân viên đã tăng lên, khi họ dành ít thời gian cho các công việc hàng ngày và nhiều thời gian hơn cho những sáng tạo và cải tiến mang tính đột phá.

4 - "AI không phù hợp với mô hình kinh doanh của chúng tôi"
Một số doanh nghiệp tin rằng AI chỉ hữu ích cho các công ty lớn hoặc những ngành nghề cụ thể. Tuy nhiên, thực tế là các mô hình kinh doanh do AI thúc đẩy có thể được điều chỉnh linh hoạt để phù hợp với mọi ngành nghề, từ việc tự động hóa các công việc hành chính trong các doanh nghiệp nhỏ, cho đến việc tối ưu hóa chiến lược marketing cho các nền tảng thương mại điện tử.

AI có thể dễ dàng thích ứng với nhu cầu của doanh nghiệp bạn, bất kể bạn là một công ty khởi nghiệp hay một tập đoàn đa quốc gia.

5 - "AI sẽ dẫn đến mất kiểm soát trong việc ra quyết định"
Một số nhà lãnh đạo doanh nghiệp lo ngại rằng AI sẽ thay thế hoàn toàn phán đoán của con người trong quá trình ra quyết định. Tuy nhiên, thực tế là AI là công cụ hỗ trợ, giúp nâng cao khả năng ra quyết định chứ không phải thay thế nó. AI cung cấp các thông tin chi tiết từ dữ liệu, cho phép các nhà lãnh đạo đưa ra những quyết định chính xác và sáng suốt hơn.

Các công ty áp dụng chiến lược tăng trưởng dựa trên AI vẫn duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với các quyết định chiến lược, trong khi sử dụng AI để phân tích xu hướng, dự đoán kết quả và tối ưu hóa các hoạt động.

6 - "AI cần dữ liệu hoàn hảo để hoạt động hiệu quả"
Một quan niệm sai lầm phổ biến là AI chỉ hoạt động hiệu quả khi có dữ liệu hoàn hảo và được cấu trúc một cách chính xác. Mặc dù chất lượng dữ liệu rất quan trọng, AI có khả năng xử lý, làm sạch và trích xuất thông tin hữu ích từ các dữ liệu không có cấu trúc hoặc không đầy đủ.

Các doanh nghiệp có thể tận dụng phân tích hỗ trợ bởi AI để cải thiện quản lý dữ liệu, nâng cao độ chính xác và tạo ra những thông tin chi tiết có giá trị ngay cả khi làm việc với các tập dữ liệu không hoàn hảo.

7 - "AI thiếu sự sáng tạo và trí tuệ cảm xúc của con người"
Mặc dù AI vượt trội trong việc xử lý dữ liệu, nhận dạng mẫu và tự động hóa, nhiều người vẫn cho rằng AI không thể sánh được với khả năng sáng tạo và trí tuệ cảm xúc của con người. Tuy nhiên, các dịch vụ AI tạo sinh hiện nay đã có thể tạo ra nội dung, thiết kế khái niệm và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa dựa trên dữ liệu đầu vào từ con người.

Hơn nữa, các dịch vụ NLP (Natural Language Processing) giúp AI hiểu và phản ứng với cảm xúc của con người, mang lại khả năng tương tác khách hàng sâu sắc hơn và hiệu quả hơn.

8 - "AI không an toàn và có thể dẫn đến vi phạm dữ liệu"
Một mối lo ngại phổ biến là việc ra quyết định dựa trên AI yêu cầu sử dụng một lượng lớn dữ liệu, điều này có thể khiến các doanh nghiệp gặp rủi ro về an ninh mạng. Tuy nhiên, các mô hình kinh doanh hiện đại do AI điều khiển đã được xây dựng với các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa đầu cuối, kiểm soát truy cập chặt chẽ và tuân thủ các quy định toàn cầu về quyền riêng tư dữ liệu.

Thực tế, phân tích hỗ trợ bởi AI có thể giúp nâng cao bảo mật bằng cách phát hiện gian lận, giám sát các lỗ hổng mạng và ngăn chặn các mối đe dọa mạng theo thời gian thực.

Mr. Tony Dzung nhấn mạnh: “"AI là công cụ hỗ trợ, không phải thay thế con người."

AI không phải là một mối đe dọa, mà là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp tăng cường năng suất và hiệu quả. AI không thể thay thế khả năng sáng tạo, trí tuệ cảm xúc hay quyết định chiến lược của con người, mà giúp con người làm việc thông minh hơn. AI tự động hóa những công việc lặp đi lặp lại, giải phóng thời gian cho nhân viên để họ có thể tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn như phát triển chiến lược, sáng tạo và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.

AI đang mở ra những cơ hội lớn cho các doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa quy trình, tăng trưởng bền vững và thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của AI, các doanh nghiệp cần vượt qua những thách thức về kỹ thuật, chi phí, dữ liệu và sự thay đổi trong văn hóa. Với chiến lược đúng đắn, từ việc lựa chọn công cụ phù hợp đến xây dựng một nền tảng dữ liệu chất lượng, AI có thể trở thành yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp không chỉ duy trì sự cạnh tranh mà còn phát triển bền vững.