LÀM SAO ĐỂ TIẾP CẬN AI VÀ CHUYỂN ĐỔI SỐ AN TOÀN, HIỆU QUẢ CHO DOANH NGHIỆP?

Trong kỷ nguyên số, cách tiếp cận AI và chuyển đổi số an toàn cho doanh nghiệp không còn là lựa chọn, mà là điều kiện bắt buộc để phát triển bền vững. Đây không chỉ là vấn đề tối ưu chi phí hay tăng trưởng doanh thu, mà còn là lời giải cho những thách thức về dữ liệu, pháp lý và niềm tin khách hàng. Hãy cùng Trường doanh nhân HBR tìm hiểu chi tiết vấn đề này qua bài viết dưới đây.

Những điểm chính trong bài viết:

• Xu hướng ứng dụng AI & chuyển đổi số nổi bật tại Việt Nam và toàn cầu.
• Các rủi ro điển hình: dữ liệu, pháp lý, chất lượng AI, vận hành & con người.
• Tại sao an toàn là nền tảng sống còn trong chiến lược số.
• Các khung phân tích & tiêu chuẩn (PESTLE, NIST, ISO, EU AI Act, PDPD).
• Giải pháp thực tế: Zero Trust, chuẩn bị dữ liệu, dự án thí điểm, kiểm soát Shadow AI, đào tạo nhân sự.

1. Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và chuyển đổi số trong doanh nghiệp hiện nay

Nếu cách đây một thập kỷ, “chuyển đổi số” và “AI” còn được xem như khái niệm của tương lai thì nay chúng đã trở thành trụ cột trong chiến lược phát triển của nhiều doanh nghiệp. Không chỉ các tập đoàn công nghệ lớn, ngay cả doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng đang tìm cách khai thác sức mạnh của AI để tối ưu vận hành, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng. 

Theo báo cáo PwC – Sizing the Prize, AI có thể đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ USD cho GDP toàn cầu vào năm 2030, tương đương khoảng 14% tăng trưởng kinh tế toàn cầu. Điều này cho thấy AI không chỉ là công nghệ hỗ trợ, mà đang đóng vai trò như động lực tăng trưởng mới.

Theo báo cáo của IMARC Group, thị trường chuyển đổi số tại Việt Nam năm 2024 được định giá khoảng USD 4,1 tỷ, và dự kiến tăng lên khoảng USD 16,2 tỷ đến năm 2033 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 14,9%. 

Thế hệ Agentic AI (các tác tử AI có thể tự phối hợp, ra quyết định) đang được thử nghiệm trong quản trị chuỗi cung ứng, marketing automation và dịch vụ khách hàng. Bên cạnh đó, nhiều doanh nghiệp kết hợp AI với hệ thống lõi (hybrid) để vừa tận dụng sức mạnh đổi mới, vừa giữ an toàn và ổn định cho dữ liệu trọng yếu.

Các xu hướng ứng dụng AI và chuyển đổi số nổi bật giai đoạn 2025

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI phân tích dữ liệu hành vi để gợi ý sản phẩm, khuyến mãi phù hợp.
• Tự động hóa vận hành: Ứng dụng AI để giảm thủ công trong quản lý chuỗi cung ứng, quy trình nội bộ.
• Tuyển dụng và đào tạo nhân sự thông minh: AI lọc CV, đánh giá năng lực, và gợi ý lộ trình đào tạo cá nhân hóa.
• Kiểm soát rủi ro & tài chính: AI phát hiện gian lận, dự báo dòng tiền, cảnh báo rủi ro vận hành.

2. Những rủi ro thường gặp khi áp dụng AI và chuyển đổi số trong doanh nghiệp

AI và chuyển đổi số giống như “con dao hai lưỡi”: một mặt mở ra cơ hội tăng trưởng đột phá, mặt khác tiềm ẩn những rủi ro có thể khiến doanh nghiệp phải trả giá rất đắt nếu không chuẩn bị. Việc nhìn rõ những “cái bẫy” ngay từ đầu sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng lộ trình an toàn và bền vững.

• Rủi ro về dữ liệu và bảo mật
• Rủi ro pháp lý và đạo đức
• Rủi ro về chất lượng và độ tin cậy của AI
• Rủi ro trong vận hành và con người

Dưới đây là những phân tích cụ thể:

1 - Rủi ro về dữ liệu và bảo mật

Dữ liệu là “nhiên liệu” của AI. Nếu dữ liệu bị rò rỉ, bị tấn công hoặc sử dụng sai cách, hậu quả có thể rất lớn. Báo cáo IBM 2025 cho thấy, chi phí trung bình của một sự cố rò rỉ dữ liệu là khoảng 4,4 triệu USD. Con số này đặc biệt nguy hiểm với các doanh nghiệp vừa và nhỏ vốn có ngân sách hạn chế.

Ngoài ra, việc nhân viên sử dụng AI công cộng (như ChatGPT, Gemini…) để nhập dữ liệu nhạy cảm có thể vô tình làm lộ thông tin khách hàng hoặc bí mật kinh doanh.

2 - Rủi ro pháp lý và đạo đức

Ở Việt Nam, khung pháp lý về AI vẫn đang trong quá trình hoàn thiện. Điều này khiến doanh nghiệp có nguy cơ vướng rủi ro pháp lý nếu chưa tuân thủ đầy đủ quy định về an toàn thông tin và bảo mật dữ liệu.

Nếu phục vụ khách hàng ở EU, doanh nghiệp phải tuân thủ EU AI Act và GDPR; ở Việt Nam, doanh nghiệp phải thực hiện đúng Nghị định 13/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân (PDPD).

3 - Rủi ro về chất lượng và độ tin cậy của AI

Một trong những thách thức lớn nhất khi ứng dụng AI là vấn đề chất lượng và độ tin cậy của hệ thống. AI hoạt động dựa trên dữ liệu đầu vào; nếu dữ liệu đó không đầy đủ, bị thiên lệch hoặc thiếu tính cập nhật, mô hình có thể đưa ra kết quả sai lệch, thiên vị hoặc khó giải thích.

Điều này đặc biệt nguy hiểm trong những lĩnh vực có tính nhạy cảm cao như tài chính, y tế, giáo dục. Chỉ một sai sót nhỏ trong việc dự đoán rủi ro tín dụng, chẩn đoán bệnh hoặc đánh giá năng lực học tập cũng có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng và xã hội.

Hơn nữa, việc thiếu tính minh bạch trong cách AI đưa ra quyết định (black-box problem) khiến doanh nghiệp khó kiểm chứng và khó giải trình trước cơ quan quản lý cũng như khách hàng. Vì vậy, bảo đảm chất lượng dữ liệu, kiểm định chặt chẽ mô hình và xây dựng cơ chế giám sát minh bạch là những yếu tố bắt buộc để tăng độ tin cậy của AI trong thực tế.

4 - Rủi ro trong vận hành và con người

Chuyển đổi số thường thất bại không phải vì công nghệ, mà vì con người chưa sẵn sàng. Nhân sự có thể thiếu kỹ năng, lo ngại AI thay thế công việc, hoặc không tuân thủ quy trình an toàn.

Ngoài ra, việc triển khai AI thiếu quản trị (không có chính sách, không có hội đồng kiểm soát) dễ dẫn đến tình trạng “mạnh ai nấy dùng”, gây lãng phí và mất kiểm soát.

3. Tại sao doanh nghiệp cần quan tâm đến vấn đề an toàn khi ứng dụng AI và chuyển đổi số?

Doanh nghiệp cần quan tâm đến an toàn khi ứng dụng AI và chuyển đổi số vì đây là yếu tố quyết định sự bền vững, uy tín và khả năng tăng trưởng dài hạn. Nếu bỏ qua, doanh nghiệp không chỉ đối diện rủi ro mất dữ liệu, pháp lý mà còn mất niềm tin khách hàng – tài sản vô giá trong cạnh tranh.

4 lý do chính cần quan tâm:

• Nguy cơ mất dữ liệu và uy tín: dữ liệu dễ trở thành mục tiêu tấn công mạng.
• Tuân thủ pháp lý: luật trong nước và quốc tế ngày càng chặt chẽ, vi phạm sẽ bị xử phạt nặng.
• Đảm bảo tính bền vững: hệ thống AI an toàn giúp giảm rủi ro dài hạn và tăng ROI.
• Tác động đến thương hiệu: minh bạch và an toàn là nền tảng để xây dựng niềm tin khách hàng.

1 - Nguy cơ mất dữ liệu và uy tín

AI chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi được cung cấp một lượng dữ liệu lớn và đa dạng. Tuy nhiên, chính điều này khiến dữ liệu trở thành “mục tiêu béo bở” cho tội phạm mạng. Nếu doanh nghiệp không xây dựng hệ thống bảo mật đủ chặt chẽ, dữ liệu khách hàng, bí mật kinh doanh và thông tin vận hành nội bộ rất dễ bị rò rỉ hoặc đánh cắp. 

Chính vì vậy, doanh nghiệp cần coi an toàn dữ liệu là nền tảng cốt lõi trong chiến lược ứng dụng AI, từ việc mã hóa, phân quyền truy cập đến giám sát an ninh mạng liên tục. Đây không chỉ là biện pháp bảo vệ thông tin, mà còn là cách bảo vệ uy tín và thương hiệu trên thị trường.

2 - Tuân thủ pháp lý và tránh rủi ro pháp luật

Việt Nam đã ban hành Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân (PDPL), có hiệu lực từ 01/01/2026, đi kèm nhiều quy định nghiêm ngặt về xử lý dữ liệu. Tại châu Âu, EU AI Act phân loại hệ thống AI theo mức độ rủi ro và áp dụng nghĩa vụ tương ứng. Doanh nghiệp nào có hợp tác quốc tế cần chuẩn bị tuân thủ ngay từ bây giờ. 

Không quan tâm đến an toàn và tuân thủ có thể khiến doanh nghiệp bị phạt nặng, mất đối tác và uy tín trên thị trường.

3 - Đảm bảo tính bền vững của chiến lược AI và chuyển đổi số

Ứng dụng AI không an toàn có thể đem lại lợi ích ngắn hạn nhưng tiềm ẩn rủi ro dài hạn: bị khách hàng tẩy chay, mất dữ liệu, hoặc vướng vòng kiện tụng.

Ngược lại, khi xây dựng hệ thống AI an toàn, doanh nghiệp sẽ có nền tảng vững chắc để mở rộng quy mô, giảm chi phí quản lý rủi ro và nâng cao ROI (tỷ suất lợi nhuận từ đầu tư công nghệ).

4 - Tác động đến niềm tin và thương hiệu

Khách hàng ngày nay không chỉ quan tâm đến chất lượng sản phẩm, mà còn đến cách doanh nghiệp xử lý dữ liệu và sử dụng AI. Một hệ thống minh bạch, an toàn sẽ tạo dựng niềm tin, giúp thương hiệu khác biệt và bền vững hơn so với đối thủ chỉ chú trọng tốc độ mà bỏ qua an toàn.

4. Doanh nghiệp có thể làm gì để tiếp cận AI và chuyển đổi số an toàn?

Áp dụng AI và chuyển đổi số không phải là việc “thử cho biết”, mà là một quyết định chiến lược ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu, chi phí và uy tín thương hiệu. Muốn đi nhanh và bền, doanh nghiệp phải có cách tiếp cận an toàn, từng bước, vừa tận dụng được sức mạnh công nghệ vừa hạn chế rủi ro.

Dưới đây là 8 định hướng quan trọng mà doanh nghiệp cần thực hiện để đảm bảo an toàn khi ứng dụng AI và chuyển đổi số:

• Phân tích PESTLE: Đánh giá toàn cảnh chính trị, kinh tế, xã hội, công nghệ, pháp lý, môi trường trước khi triển khai.
• Xây dựng khung quản trị & tuân thủ tiêu chuẩn: Áp dụng NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, EU AI Act, PDPD để giảm rủi ro.
• Đầu tư hạ tầng dữ liệu & bảo mật “Zero Trust”: Không mặc định tin cậy bất kỳ truy cập nào, luôn xác minh liên tục.
• Chuẩn bị dữ liệu & bảo mật từ đầu: Đảm bảo chất lượng dữ liệu, phân quyền truy cập, tuân thủ PDPD.
• Bắt đầu nhỏ, thí điểm trước khi mở rộng: Triển khai dự án thử nghiệm để đo lường hiệu quả, sau đó nhân rộng.
• Kiểm soát “Shadow AI” trong nội bộ: Ngăn chặn việc nhân viên tự ý dùng AI ngoài sự kiểm soát của doanh nghiệp.
• Đào tạo nhân sự & đồng hành cùng chuyên gia: Trang bị kiến thức cho đội ngũ và hợp tác với chuyên gia để triển khai đúng hướng.
• Đo lường & cải tiến liên tục: Thiết lập KPI, đánh giá rủi ro định kỳ và cập nhật hệ thống để tối ưu dài hạn.

Sau đây, chúng ta sẽ phân tích chi tiết từng định hướng trên để thấy rõ cách áp dụng hiệu quả vào thực tiễn.

4.1. Phân tích PESTLE trước khi AI & chuyển đổi số trong doanh nghiệp

Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp nên soi chiếu toàn cảnh bằng PESTLE Analysis. Khung này giúp nhìn đủ 6 chiều, từ chính sách, kinh tế đến xã hội, công nghệ, pháp lý, môi trường, để tránh “đi nhanh nhưng sai hướng”, đồng thời gắn AI vào mục tiêu dài hạn.

1 - Political (Chính trị)

Các quy định pháp lý và chính sách bảo vệ dữ liệu ngày càng chặt chẽ, đặc biệt trong lĩnh vực định danh và quản trị dữ liệu cá nhân. Doanh nghiệp cần chủ động cập nhật khung chính sách quốc gia và quốc tế, tham gia các diễn đàn hoặc hiệp hội ngành để nắm bắt kịp thời thay đổi. Bên cạnh đó, việc thiết lập bộ phận pháp chế nội bộ hoặc hợp tác với đơn vị tư vấn luật sẽ giúp giảm thiểu nguy cơ vi phạm trong quá trình ứng dụng AI.

2 - Economic (Kinh tế)

Chi phí triển khai và điều kiện kinh tế có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng đầu tư cho AI. Doanh nghiệp nên áp dụng nguyên tắc “thí điểm – mở rộng”: bắt đầu bằng những dự án nhỏ, dễ đo lường hiệu quả, sau đó từng bước nhân rộng khi đã chứng minh được giá trị và tối ưu hóa chi phí. Cách tiếp cận này giúp kiểm soát rủi ro tài chính và bảo đảm dòng tiền ổn định trong quá trình chuyển đổi số.

3 - Social (Xã hội)

Việc ứng dụng AI có thể tạo ra lo ngại trong xã hội và ngay trong đội ngũ nhân sự, đặc biệt liên quan đến việc làm và quyền riêng tư. Doanh nghiệp cần truyền thông minh bạch về mục đích và cách thức sử dụng AI, đồng thời tổ chức các chương trình đào tạo, bồi dưỡng để nhân viên thấy được cơ hội phát triển thay vì chỉ nhìn thấy nguy cơ bị thay thế. Điều này giúp củng cố niềm tin và sự chấp nhận từ cả cộng đồng lẫn nội bộ.

4 - Technological (Công nghệ)

Sự phát triển nhanh chóng của AI, blockchain và các giải pháp bảo mật dữ liệu mang lại nhiều cơ hội, nhưng cũng đặt ra thách thức trong lựa chọn công nghệ phù hợp. Doanh nghiệp cần xác định rõ nhu cầu và quy mô của mình để lựa chọn công nghệ đúng mục tiêu, thay vì chạy theo xu hướng. Đồng thời, phải song hành triển khai các giải pháp bảo mật như mã hóa, kiểm soát truy cập và giám sát an ninh mạng để bảo vệ hệ thống.

5 - Legal (Pháp lý)

Các quy định như GDPR ở châu Âu hay HIPAA trong lĩnh vực y tế tại Mỹ đang trở thành chuẩn mực toàn cầu. Doanh nghiệp cần thiết lập khung quản trị dữ liệu (Data Governance Framework) rõ ràng, bao gồm phân quyền truy cập, quy trình lưu trữ, xử lý và xóa dữ liệu. Bên cạnh đó, việc xây dựng chính sách nội bộ về bảo mật và ký cam kết trách nhiệm với nhân sự cũng là cách giảm thiểu rủi ro pháp lý.

6 - Environmental (Môi trường)

Việc phát triển và vận hành các hệ thống AI tiêu tốn rất nhiều năng lượng, đặc biệt tại các trung tâm dữ liệu. Doanh nghiệp có thể hướng đến giải pháp bền vững bằng cách lựa chọn hạ tầng điện toán đám mây thân thiện với môi trường, tối ưu thuật toán để giảm mức tiêu thụ năng lượng và tích hợp yếu tố ESG (Environmental, Social, Governance) trong báo cáo phát triển.

Như vậy, để tiếp cận AI và chuyển đổi số an toàn, doanh nghiệp cần kết hợp đồng bộ cả năm yếu tố này: tuân thủ luật và chính sách, có lộ trình đầu tư hợp lý, tạo dựng niềm tin xã hội, lựa chọn công nghệ phù hợp và gắn liền với chiến lược phát triển bền vững. Đây là cách tiếp cận toàn diện, vừa mở ra cơ hội đổi mới, vừa bảo đảm an toàn trong dài hạn.

4.2. Xây dựng khung quản trị và tuân thủ tiêu chuẩn

Quản trị ở đây không chỉ là kiểm soát công nghệ, mà còn bao gồm cả con người, quy trình và pháp lý.

Một số khung tiêu chuẩn doanh nghiệp nên tham khảo:

• NIST AI RMF (Hoa Kỳ): cung cấp khung quản trị rủi ro AI theo bốn bước: Govern (xây dựng chính sách), Map (xác định rủi ro), Measure (đo lường hiệu quả và an toàn), Manage (quản lý và cải tiến).
• ISO/IEC 42001:2023: tiêu chuẩn quốc tế đầu tiên về hệ thống quản lý AI (AIMS), giúp doanh nghiệp xây dựng chính sách, quy trình và kiểm soát toàn diện.
• EU AI Act: đạo luật AI của Liên minh châu Âu, phân loại AI theo mức độ rủi ro và đặt ra nghĩa vụ tuân thủ khác nhau. Doanh nghiệp Việt Nam nếu phục vụ khách hàng ở EU cũng phải tuân theo.
• PDPD (Việt Nam): quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, bắt buộc mọi doanh nghiệp tại Việt Nam phải thực hiện.

Tuân thủ các khung này không chỉ là nghĩa vụ pháp lý mà còn giúp doanh nghiệp nâng cao uy tín, tạo niềm tin với khách hàng và đối tác.

XEM THÊM: LÃNH ĐẠO NÊN TƯ DUY CHIẾN LƯỢC VỀ AI SAO CHO CHUẨN ĐỂ THÀNH CÔNG

4.3. Đầu tư vào hạ tầng dữ liệu và bảo mật theo nguyên tắc “Zero Trust”

Zero Trust (Không tin cậy mặc định) là mô hình bảo mật được NIST (Viện Tiêu chuẩn & Công nghệ Hoa Kỳ) đề xuất. Nguyên tắc cơ bản: không một truy cập nào được tin tưởng tuyệt đối, tất cả đều phải xác minh liên tục. Điều này khác với cách bảo mật truyền thống (chỉ cần vào được “mạng nội bộ” thì coi như an toàn).

Lợi ích của phương pháp này là doanh nghiệp giảm thiểu khả năng tấn công mạng, đảm bảo an toàn khi đưa dữ liệu vào hệ thống AI.

Hành động cụ thể:

• Phân loại dữ liệu: xác định dữ liệu cá nhân, dữ liệu tài chính, dữ liệu vận hành… và áp dụng quy trình lưu trữ – xử lý khác nhau cho từng loại.
• Mã hóa dữ liệu: áp dụng mã hóa khi lưu trữ và khi truyền tải để ngăn chặn rò rỉ.
• Triển khai giám sát thông minh: dùng hệ thống phát hiện bất thường (ví dụ: cảnh báo khi có truy cập lạ từ bên ngoài, hay khi một nhân viên tải về quá nhiều dữ liệu cùng lúc).
• Áp dụng xác thực đa lớp (MFA): yêu cầu người dùng phải xác minh bằng nhiều yếu tố (mật khẩu + mã OTP hoặc vân tay).

4.4.  Chuẩn bị dữ liệu và xây dựng hệ thống bảo mật ngay từ đầu

AI hoạt động dựa trên dữ liệu. Nếu dữ liệu sai lệch, mô hình AI sẽ đưa ra dự đoán sai, dẫn đến các quyết định sai lầm. Vì vậy, bước chuẩn bị dữ liệu được coi là nền móng.

Doanh nghiệp cần:

• Phân loại dữ liệu: phân biệt dữ liệu cá nhân (như tên, số điện thoại, email), dữ liệu nhạy cảm (thông tin tài chính, sức khỏe) và dữ liệu kinh doanh (doanh thu, đơn hàng, tồn kho).
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: loại bỏ dữ liệu trùng lặp, cập nhật dữ liệu lỗi thời, và làm sạch dữ liệu trước khi đưa vào hệ thống AI.
• Thiết lập hệ thống bảo mật: áp dụng phân quyền truy cập để mỗi bộ phận chỉ được phép dùng dữ liệu cần thiết, lưu log hoạt động để kiểm tra khi cần thiết, và mã hóa dữ liệu quan trọng.
• Tuân thủ pháp lý: theo Nghị định 13/2023 (PDPD), mọi hoạt động thu thập, xử lý dữ liệu cá nhân đều cần có sự đồng ý rõ ràng từ chủ thể dữ liệu. Nếu chuyển dữ liệu ra nước ngoài, doanh nghiệp phải báo cáo với cơ quan quản lý trong vòng 60 ngày.

Ví dụ, một công ty giáo dục muốn dùng AI để phân tích hành vi học tập của học viên nhằm gợi ý khóa học phù hợp. Nếu không xin sự đồng ý từ học viên và không thông báo mục đích sử dụng dữ liệu, công ty có thể vi phạm pháp luật.

4.5. Bắt đầu nhỏ, thí điểm trước khi mở rộng

Khái niệm “Pilot project” (dự án thí điểm) thường được dùng trong chuyển đổi số. Đây là giai đoạn thử nghiệm ở quy mô nhỏ trước khi triển khai toàn diện.

Doanh nghiệp nên chọn một dự án nhỏ, có dữ liệu sẵn, dễ đo lường kết quả và ít rủi ro. Ví dụ, triển khai chatbot AI trong bộ phận chăm sóc khách hàng để xử lý các câu hỏi đơn giản. Sau 2-3 tháng, doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu quả dựa trên các chỉ số như thời gian phản hồi, tỷ lệ giải quyết thành công, và mức độ hài lòng của khách hàng.

Nếu dự án thành công, doanh nghiệp có thể nhân rộng sang các phòng ban khác. Nếu chưa đạt kết quả, việc thất bại trong phạm vi nhỏ sẽ giúp giảm thiểu chi phí rủi ro và mang lại nhiều bài học kinh nghiệm.

4.6. Kiểm soát “Shadow AI” trong nội bộ

“Shadow AI” là khái niệm chỉ tình trạng nhân viên tự ý sử dụng công cụ AI ngoài sự quản lý của doanh nghiệp, ví dụ đưa dữ liệu nội bộ lên ChatGPT hoặc Bard. Đây là một trong những rủi ro lớn vì có thể gây rò rỉ dữ liệu mà lãnh đạo không hề hay biết.

Để giải quyết, doanh nghiệp cần:

• Ban hành chính sách nội bộ rõ ràng về việc sử dụng AI.
• Tạo danh mục các công cụ AI được phép sử dụng, thay vì cấm hoàn toàn, để nhân viên có lựa chọn an toàn.
• Đào tạo nhân sự để họ hiểu về nguy cơ khi dùng AI không được phê duyệt.
• Thiết lập kênh phản hồi để nhân viên có thể đề xuất công cụ mới, sau đó bộ phận IT hoặc pháp chế sẽ kiểm tra và hợp thức hóa.

4.7. Đào tạo nhân sự và đồng hành cùng chuyên gia

Công nghệ chỉ hiệu quả khi con người biết cách khai thác. Nếu nhân sự thiếu kiến thức, AI có thể bị lạm dụng hoặc bị bỏ quên.

Doanh nghiệp cần:

• Đào tạo cơ bản cho toàn bộ nhân viên về cách AI hoạt động và rủi ro kèm theo.
• Đào tạo chuyên sâu cho bộ phận kỹ thuật và quản lý, bao gồm cả các khía cạnh pháp lý, bảo mật và quản trị rủi ro.
• Hợp tác với chuyên gia hoặc đơn vị tư vấn có kinh nghiệm triển khai AI và chuyển đổi số để được hướng dẫn lộ trình đúng đắn.

Một ví dụ thực tế: nhiều ngân hàng lớn tại Việt Nam đã mời chuyên gia quốc tế về AI và an ninh mạng để huấn luyện nội bộ, đảm bảo nhân viên hiểu và sử dụng công nghệ đúng cách, đồng thời đáp ứng chuẩn quốc tế.

XEM THÊM: BÍ QUYẾT TUYỂN DỤNG - ĐÀO TẠO ĐỘI NGŨ BIG DATA & AI CHO DOANH NGHIỆP SME

4.8. Đo lường và cải tiến liên tục

AI và chuyển đổi số không phải là dự án “làm một lần rồi xong”, mà là một quá trình cải tiến liên tục.

Doanh nghiệp cần thiết lập bộ KPI để đo lường hiệu quả:

• Doanh thu theo từng kênh và nhóm khách hàng.
• Chi phí marketing trên doanh thu (ROMI).
• Tỷ lệ chuyển đổi ở từng bước trong hành trình khách hàng.
• Thời gian phản hồi khách hàng (First Response Time).
• Tỷ lệ sự cố dữ liệu hoặc sai sót từ hệ thống AI.

Mỗi quý, doanh nghiệp nên tiến hành rà soát toàn diện: so sánh hiệu quả với mục tiêu, đánh giá rủi ro mới phát sinh, và cập nhật mô hình AI cũng như quy trình quản trị.

Ứng dụng AI và chuyển đổi số là xu thế không thể đảo ngược, nhưng an toàn phải là nền tảng. Doanh nghiệp cần xây dựng khung quản trị, đầu tư hạ tầng bảo mật, triển khai dự án nhỏ để học hỏi, đào tạo nhân sự và giám sát liên tục. Cách tiếp cận AI và chuyển đổi số an toàn cho doanh nghiệp không chỉ giúp giảm rủi ro, tuân thủ pháp luật, mà còn tạo dựng niềm tin với khách hàng và mở đường cho tăng trưởng dài hạn.