CHỈ SỐ SẴN SÀNG AI: CÁCH ĐO LƯỜNG NĂNG LỰC CHUYỂN ĐỔI SỐ CỦA SMES

Chỉ số sẵn sàng AI không chỉ là con số đơn thuần mà còn là công cụ giúp doanh nghiệp đánh giá khả năng chuyển đổi số. Làm sao để doanh nghiệp SMEs biết mình đã sẵn sàng để ứng dụng AI? Cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu và cải thiện chỉ số sẵn sàng AI của doanh nghiệp ngay hôm nay.

1. Chỉ số sẵn sàng AI là gì?

Chỉ số sẵn sàng AI (AI Readiness Index) là một thước đo tổng hợp nhằm đánh giá mức độ chuẩn bị của một tổ chức hoặc doanh nghiệp trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động kinh doanh. Chỉ số này giúp xác định xem doanh nghiệp đã có đủ nền tảng công nghệ, nhân lực, dữ liệu, chiến lược và văn hóa phù hợp để triển khai AI thành công hay chưa.

Theo nhận định của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings: “Chỉ số sẵn sàng AI không chỉ là thước đo kỹ thuật mà còn phản ánh tầm nhìn và năng lực lãnh đạo trong việc chuẩn bị cho tương lai số. Doanh nghiệp nào nắm vững chỉ số này sẽ dễ dàng hơn trong việc ứng dụng AI để tạo lợi thế cạnh tranh bền vững”.

2. Lợi ích doanh nghiệp nhận được khi có chỉ số sẵn sàng AI cao

Theo báo cáo "Chỉ số sẵn sàng AI của chính phủ" (Government AI Readiness Index) do Oxford Insights (Vương quốc Anh) thực hiện và vừa công bố năm 2023, Việt Nam ghi nhận mức điểm trung bình tăng lên 54,48 điểm, so với 53,96 điểm của năm 2022 và 51,82 điểm của năm 2021. Đáng chú ý, Việt Nam đã vượt qua Philippines để vươn lên vị trí thứ 5 trong số 10 quốc gia thuộc khu vực ASEAN.

Doanh nghiệp SMEs cần nhận diện rõ vai trò then chốt của chỉ số sẵn sàng AI trong việc đánh giá mức độ chuẩn bị và khả năng ứng dụng AI. Việc này không chỉ giúp xác định điểm mạnh, điểm yếu mà còn mang lại những lợi ích thiết thực sau đây:

• Định hướng rõ ràng cho chiến lược chuyển đổi số: Chỉ số cao cho thấy doanh nghiệp có kế hoạch, nguồn lực và công nghệ phù hợp để triển khai AI, giúp tránh lãng phí và rủi ro trong đầu tư.
• Gia tăng sự tin cậy và thu hút đầu tư: Doanh nghiệp có chỉ số sẵn sàng AI cao thường được đánh giá là năng động, đổi mới và có tầm nhìn, tạo lợi thế khi kêu gọi vốn đầu tư hoặc hợp tác chiến lược.
• Nâng cao khả năng quản trị rủi ro: Sẵn sàng AI đồng nghĩa với việc doanh nghiệp có hệ thống dữ liệu, quy trình và nhân sự chuẩn bị để đối phó với những biến động công nghệ và thị trường.
• Tăng cường năng lực đổi mới liên tục: Chỉ số cao phản ánh doanh nghiệp đã xây dựng văn hóa, hệ thống vận hành linh hoạt, dễ dàng tiếp nhận và ứng dụng các công nghệ mới trong tương lai.
• Cải thiện năng lực cạnh tranh dài hạn: Doanh nghiệp chuẩn bị tốt có khả năng áp dụng AI hiệu quả hơn, từ đó tạo ra giá trị bền vững và vị thế vững chắc trên thị trường.
• Rút ngắn thời gian triển khai và khai thác hiệu quả AI: Mức độ sẵn sàng cao giúp giảm thiểu các rào cản kỹ thuật và nhân sự, từ đó rút ngắn khoảng cách từ ý tưởng đến thực tế vận hành AI.

“Doanh nghiệp SMEs tại Việt Nam muốn bứt phá và bắt kịp xu thế số thì phải đầu tư bài bản, nâng cao chỉ số sẵn sàng AI từ chiến lược đến con người và công nghệ” - Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings.

3. Các yếu tố then chốt cấu thành chỉ số sẵn sàng AI cho doanh nghiệp SMEs

Để nâng cao chỉ số sẵn sàng AI, doanh nghiệp SMEs không thể chỉ tập trung vào một khía cạnh công nghệ đơn lẻ mà cần có sự chuẩn bị đồng bộ và toàn diện trên nhiều mặt. Một nền tảng vững chắc sẽ giúp doanh nghiệp vừa tăng khả năng ứng dụng AI hiệu quả, vừa tạo điều kiện thuận lợi để chuyển đổi số bền vững. 

Các yếu tố then chốt cấu thành chỉ số sẵn sàng AI thực chất là các trụ cột hỗ trợ lẫn nhau, từ hạ tầng công nghệ, dữ liệu, con người, chiến lược đến văn hóa đổi mới. Nếu doanh nghiệp có thể phát triển đồng đều các yếu tố này, việc triển khai AI không chỉ nhanh chóng mà còn giảm thiểu rủi ro và gia tăng giá trị thực tiễn.

Cụ thể, các yếu tố then chốt bao gồm:

• Cơ sở hạ tầng công nghệ: Một hệ thống phần cứng, mạng, điện toán đám mây đủ mạnh là điều kiện tiên quyết để lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu lớn phục vụ AI. Ngoài ra, phần mềm quản lý dữ liệu và nền tảng AI sẵn có phải được tích hợp linh hoạt qua API hoặc công nghệ trung gian, giúp tối ưu hóa vận hành và khai thác công nghệ mới.
• Dữ liệu: Dữ liệu phải được thu thập đầy đủ, chính xác và kịp thời, đồng thời có quy trình quản lý nghiêm ngặt để làm sạch và đảm bảo tính toàn vẹn. Khả năng phân tích và khai thác dữ liệu chính là nền tảng giúp mô hình AI vận hành hiệu quả và đưa ra các quyết định chính xác.
• Nguồn nhân lực và kỹ năng: Nhân sự là yếu tố sống còn trong quá trình chuyển đổi số. Doanh nghiệp cần có đội ngũ có kiến thức về AI, dữ liệu, lập trình hoặc quản trị chuyển đổi số. Đồng thời, các chương trình đào tạo nội bộ và bên ngoài phải được thiết kế liên tục để nâng cao năng lực, thúc đẩy sự phối hợp hiệu quả giữa đội ngũ kỹ thuật và các phòng ban nghiệp vụ.
• Chiến lược và quản trị: Một chiến lược AI rõ ràng, được liên kết chặt chẽ với mục tiêu phát triển kinh doanh, sẽ giúp doanh nghiệp đi đúng hướng và ưu tiên nguồn lực đúng chỗ. Bên cạnh đó, việc xây dựng chính sách, quy trình quản lý đổi mới sáng tạo và hệ thống đo lường hiệu quả đầu tư AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo thành công.
• Văn hóa đổi mới và sẵn sàng thay đổi: Doanh nghiệp cần xây dựng một văn hóa mở, khuyến khích thử nghiệm, chấp nhận thất bại để học hỏi và sáng tạo liên tục. Giao tiếp minh bạch và sự lắng nghe ý kiến từ nhân viên là yếu tố giúp duy trì động lực đổi mới và tạo môi trường thích hợp cho AI phát triển.

4. Vai trò của lãnh đạo trong việc nâng cao chỉ số sẵn sàng AI

Lãnh đạo doanh nghiệp đóng vai trò quyết định trong việc nâng cao chỉ số sẵn sàng AI vì AI không chỉ đơn thuần là công nghệ mà còn là một chiến lược chuyển đổi toàn diện ảnh hưởng đến mọi mặt hoạt động kinh doanh. 

Để doanh nghiệp thực sự chuẩn bị và sẵn sàng ứng dụng AI hiệu quả, lãnh đạo phải chủ động xây dựng tầm nhìn, kế hoạch và tạo môi trường thúc đẩy sự đổi mới.

1 - Cam kết và tầm nhìn chiến lược

Lãnh đạo cần xác định AI như một trụ cột quan trọng trong chiến lược phát triển dài hạn của doanh nghiệp. Điều này đồng nghĩa với việc không chỉ đầu tư về mặt tài chính mà còn phải xây dựng chính sách, phân bổ nguồn lực nhân sự và công nghệ phù hợp. 

Sự cam kết mạnh mẽ từ cấp cao nhất tạo sức mạnh và truyền cảm hứng đổi mới cho toàn bộ tổ chức, giúp mọi bộ phận nhận thức rõ tầm quan trọng của AI và phối hợp hành động đồng bộ.

2 - Xây dựng văn hóa đổi mới và học hỏi

Ứng dụng AI đòi hỏi doanh nghiệp có một văn hóa làm việc linh hoạt, nơi nhân viên được khuyến khích thử nghiệm, chấp nhận thất bại và học hỏi liên tục. Lãnh đạo cần thúc đẩy môi trường này bằng cách tạo ra các chương trình đào tạo, khuyến khích sáng tạo, đồng thời truyền thông rõ ràng về lợi ích và mục tiêu ứng dụng AI để giảm thiểu sự lo ngại và rào cản tâm lý trong tổ chức.

3 - Phát triển năng lực nhân sự

Một trong những điểm yếu thường thấy ở doanh nghiệp SMEs là thiếu hụt nhân sự có kiến thức và kỹ năng về AI, dữ liệu và chuyển đổi số. Lãnh đạo phải chủ động xây dựng kế hoạch đào tạo nâng cao năng lực nội bộ, đồng thời cân nhắc tuyển dụng chuyên gia hoặc hợp tác với các đối tác bên ngoài để bổ sung nguồn lực. Việc đầu tư đúng hướng vào con người sẽ là chìa khóa giúp doanh nghiệp triển khai AI hiệu quả và bền vững.

4 - Quản trị thay đổi bài bản

Chuyển đổi số và ứng dụng AI thường gặp phải sự kháng cự từ nhân viên do thói quen làm việc cũ hoặc lo ngại mất việc. Lãnh đạo cần lên kế hoạch quản trị thay đổi bài bản, bắt đầu từ việc truyền thông minh bạch về lợi ích và kế hoạch ứng dụng AI, tạo ra các nhóm đổi mới nội bộ để dẫn dắt và lan tỏa sự thay đổi. Việc này không chỉ giúp giảm áp lực tâm lý mà còn thúc đẩy sự tham gia tích cực của nhân viên.

5 - Theo dõi và đánh giá tiến độ thường xuyên

Việc ứng dụng AI không thể hoàn thành một sớm một chiều mà cần quá trình liên tục cải tiến. Lãnh đạo phải thiết lập các chỉ số KPI cụ thể để đo lường tiến độ và hiệu quả của các dự án AI. Việc đánh giá định kỳ cho phép nhận diện kịp thời các vướng mắc, điều chỉnh chiến lược và kế hoạch phù hợp, đồng thời duy trì động lực và sự cam kết xuyên suốt quá trình chuyển đổi số.

5. Các bước đánh giá chỉ số sẵn sàng AI trong doanh nghiệp

Theo như nhận định của Mr. Tony Dzung: “Đánh giá mức độ sẵn sàng của AI đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược để hiểu được năng lực hiện tại của doanh nghiệp và xác định các lĩnh vực cần cải thiện”.

Nếu doanh nghiệp đã nhận thấy AI là cần thiết, điều mà hầu hết các công ty sẽ phải đối mặt trong những năm tới, thì có thể áp dụng quy trình sau để đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng AI.

Bước 1: Xác định các cơ hội mang lại lợi tức đầu tư (ROI)

Trước khi quyết định phát triển giải pháp AI nào, doanh nghiệp cần hiểu rõ hoạt động nào AI có thể đem lại giá trị lớn nhất. Hãy xem xét các quy trình hiện tại và các công việc mà nhân viên dành nhiều thời gian thực hiện, đặc biệt là những tác vụ lặp đi lặp lại như nhập liệu, chuẩn bị báo cáo, gửi email định kỳ, tạo biểu đồ và xử lý dữ liệu thủ công.

Tìm ra những công việc cần mở rộng quy mô nhanh chóng và dễ dàng, ví dụ như hỗ trợ khách hàng, marketing và quy trình onboarding người dùng. Đồng thời, đánh giá các khu vực mà AI có thể nâng cao chất lượng, như giảm sai sót do con người, duy trì trải nghiệm thương hiệu nhất quán và cải thiện kiểm soát chất lượng.

Bước 2: Phân tích cơ sở hạ tầng dữ liệu

AI gắn liền chặt chẽ với dữ liệu. Để AI hoạt động hiệu quả, cần có dữ liệu chất lượng và khả năng truy cập dễ dàng. Doanh nghiệp nên đánh giá nguồn gốc dữ liệu, chất lượng, chính sách quản lý và luồng di chuyển dữ liệu trong toàn tổ chức.

Tìm cách tối ưu quy trình xử lý dữ liệu và đảm bảo có đủ dữ liệu để đào tạo mô hình AI. Nếu có thể, hãy lập sơ đồ kiến trúc dữ liệu để xác định những điểm mạnh và hạn chế hiện tại.

Cách vẽ sơ đồ kiến trúc dữ liệu:

• Xác định nguồn dữ liệu chính và cách dữ liệu được thu thập.
• Phân loại các loại dữ liệu (có cấu trúc, phi cấu trúc).
• Mô tả quy trình lưu trữ và quản lý dữ liệu (database, data lake, data warehouse).
• Vẽ luồng dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống và bộ phận liên quan.
• Xác định các công cụ và nền tảng xử lý dữ liệu hiện tại.
• Đánh dấu các điểm kiểm soát chất lượng và bảo mật dữ liệu.
• Nhận diện các nút thắt, lỗ hổng hoặc vùng cần cải thiện trong quy trình dữ liệu.
• Thiết kế sơ đồ sao cho trực quan, dễ hiểu và dễ cập nhật.

Bước 3: Đánh giá tính khả thi của AI

Trước khi triển khai AI, cần xác định liệu cơ hội bạn chọn có khả thi hay không. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, những dự án từng không thể thực hiện vài tháng trước có thể đã khả thi ngày nay.

Cần xem xét các yếu tố như:

• Công nghệ sẵn có: Xác định xem công nghệ và công cụ cần thiết để triển khai AI đã có trên thị trường hay chưa. Nghiên cứu trong ngành và tham vấn các đơn vị tư vấn AI có thể giúp bạn đánh giá chính xác hơn.
• Khả năng dữ liệu: Kiểm tra xem dữ liệu hiện có có đủ số lượng, chất lượng và phù hợp để huấn luyện mô hình AI cho nhiệm vụ dự kiến hay không. Xác định các khoảng trống dữ liệu có thể gây cản trở.

Bước 4: So sánh khả năng thực hiện và nỗ lực với ROI

Sau khi xác định các cơ hội AI tiềm năng và phân tích năng lực hiện tại, doanh nghiệp cần tiến hành đánh giá chi tiết mức độ khả thi của từng dự án, cùng với nỗ lực cần thiết để thực hiện, đồng thời so sánh với lợi tức đầu tư kỳ vọng. Việc này giúp ưu tiên những dự án có giá trị cao, ít tốn kém nguồn lực và mang lại hiệu quả nhanh chóng.

1 - Liệt kê và sàng lọc cơ hội ban đầu

• Sau khi đã có đánh giá tổng quan về năng lực và các cơ hội AI (từ các bước trước), hãy liệt kê tất cả các cơ hội này dựa trên lợi tức đầu tư tiềm năng (ROI). Tiếp theo, sắp xếp lại để có cái nhìn ban đầu về tiềm năng giá trị, ví dụ từ ROI cao nhất đến thấp nhất.
• Với danh sách trên, hãy đánh giá tính khả thi (khả năng thực hiện) của từng cơ hội.
• Loại bỏ bất kỳ cơ hội nào mà ở thời điểm hiện tại doanh nghiệp nhận thấy là không khả thi (ví dụ: công nghệ quá mới, không có dữ liệu, chi phí ban đầu quá lớn không thể đáp ứng).
• Đánh dấu để đánh giá lại sau những cơ hội có tiềm năng nhưng chưa khả thi ngay lúc này. Ghi rõ lý do và một khoảng thời gian cụ thể sẽ xem xét lại (ví dụ: 6 tháng, 1 năm).

2 - Đánh giá nỗ lực cho các cơ hội khả thi

Với những cơ hội đã được xác định là khả thi, hãy đánh giá nỗ lực cần thiết để triển khai từng cơ hội đó. Nỗ lực ở đây có thể bao gồm:

• Thời gian cần để hoàn thành.
• Chi phí ước tính.
• Nhân lực cần huy động.
• Mức độ phức tạp trong việc triển khai.

3 - Lập biểu đồ (Ma trận) và xác định ưu tiên

Để có được kết quả mong muốn và dễ dàng ra quyết định, hãy lập một biểu đồ (thường là ma trận ưu tiên 2x2) để trực quan hóa các yếu tố đã đánh giá. 

Cách làm:

• Trục 1 (Trục đứng): Lợi tức Đầu tư (ROI) (chia thành mức Cao và Thấp).
• Trục 2 (Trục ngang): Mức độ Nỗ lực (chia thành mức Thấp và Cao).
• Đặt từng cơ hội AI (đã được đánh giá là khả thi và đã có ước tính nỗ lực) vào ô phù hợp trên biểu đồ/ma trận này.

Dựa vào vị trí của các cơ hội trên biểu đồ/ma trận, hãy ưu tiên các lựa chọn khả thi mang lại giá trị cao nhất với ít nỗ lực nhất.

Tập trung trước tiên vào các nhiệm vụ dễ triển khai hơn nhưng mang lại lợi nhuận cao (những cơ hội nằm ở ô "ROI Cao - Nỗ lực Thấp"). Đây chính là những "trái ngọt tầm thấp" giúp doanh nghiệp nhanh chóng thấy được hiệu quả.

Các cơ hội khác sẽ được xem xét dựa trên vị trí của chúng trên biểu đồ (ví dụ: ROI cao nhưng nỗ lực cũng cao thì cần kế hoạch cẩn thận; ROI thấp và nỗ lực thấp có thể làm sau; ROI thấp và nỗ lực cao thì nên cân nhắc loại bỏ).

Bước 5: Xác định khoảng cách kỹ năng

Con người là yếu tố thiết yếu để xây dựng, vận hành và duy trì hệ thống AI. Doanh nghiệp cần xác định khoảng cách về kỹ năng và lựa chọn các phương án phù hợp để lấp đầy.

• Kiểm kê kỹ năng hiện có: Đánh giá trình độ kỹ năng AI hiện tại trong doanh nghiệp, bao gồm các lĩnh vực như học máy, khoa học dữ liệu, đạo đức AI.
• Xác định kỹ năng cần thiết: Lập danh sách các kỹ năng kỹ thuật và nghiệp vụ cần có dựa trên mục tiêu AI của doanh nghiệp.
• Chương trình đào tạo và phát triển: Đầu tư vào các khóa học trực tuyến, hội thảo, chứng chỉ và dự án thực tế nhằm nâng cao kỹ năng cho nhân viên.

Nếu đào tạo nội bộ chưa đủ, doanh nghiệp có thể cân nhắc tuyển dụng nhân sự mới, hợp tác với các đơn vị phát triển phần mềm chuyên biệt hoặc tìm đến các chuyên gia tư vấn chiến lược AI.

🚨 Doanh nghiệp đang gặp khó khăn vì chưa biết chỉ số sẵn sàng AI của mình đang ở mức nào?

⚠️ Chỉ số thấp kéo theo rủi ro đầu tư thất bại, lãng phí nguồn lực và bỏ lỡ cơ hội tăng trưởng vượt bậc.

🔥 Đừng để sự thiếu chuẩn bị làm chậm bước chuyển đổi số – Trường Doanh Nhân HBR sẽ giúp anh/chị nâng cao chỉ số sẵn sàng AI một cách bài bản!

👉 Điền ngay thông tin để nhận tư vấn MIỄN PHÍ về các khóa học chuyên sâu giúp xây dựng chiến lược AI hiệu quả và phù hợp.

6. Bí quyết nâng cao chỉ số sẵn sàng AI cho doanh nghiệp SMEs

Để nâng cao chỉ số sẵn sàng AI, chủ doanh nghiệp SMEs cần chủ động và có kế hoạch rõ ràng, không chỉ dừng lại ở ý tưởng mà phải triển khai các hành động cụ thể. Dưới đây là các bước thiết thực mà chủ doanh nghiệp cần làm ngay:

6.1. Đánh giá năng lực hiện tại và đặt mục tiêu cụ thể cho AI

Trước khi bắt tay vào ứng dụng AI, chủ doanh nghiệp cần hiểu rõ điểm xuất phát của mình. Việc đánh giá toàn diện thực trạng về công nghệ, dữ liệu và nguồn lực nhân sự sẽ giúp xác định những điểm mạnh, điểm yếu cần cải thiện. Đồng thời, việc đặt ra mục tiêu rõ ràng cho AI cũng giúp tránh lãng phí và tập trung vào những dự án thực sự mang lại giá trị.

• Thu thập thông tin thực tế: Chủ động tổ chức buổi làm việc với các phòng ban (IT, kinh doanh, nhân sự) để đánh giá hiện trạng hạ tầng công nghệ, chất lượng dữ liệu và trình độ nhân sự.
• Sử dụng các công cụ đánh giá chuẩn: Tìm hiểu và áp dụng các framework như AI Readiness Framework để đo lường chỉ số sẵn sàng AI của doanh nghiệp.
• Xác định mục tiêu rõ ràng: Đặt câu hỏi: “Doanh nghiệp muốn AI giúp gì?”, ví dụ như tự động hóa quy trình bán hàng, cải thiện dịch vụ khách hàng, hay phân tích dữ liệu dự báo nhu cầu. Mục tiêu phải rõ ràng, đo lường được và gắn liền với chiến lược kinh doanh.

6.2. Xây dựng chiến lược AI gắn liền với kế hoạch phát triển doanh nghiệp

Chiến lược AI là phần không thể tách rời trong chiến lược kinh doanh tổng thể. Chủ doanh nghiệp cần lên kế hoạch phân bổ ngân sách, ưu tiên các lĩnh vực triển khai phù hợp và thiết lập lộ trình cụ thể để đảm bảo AI được triển khai có hiệu quả và bền vững.

• Lập kế hoạch đầu tư: Chủ doanh nghiệp cần quyết định ngân sách dành cho AI, ưu tiên các dự án có khả năng mang lại lợi nhuận hoặc tiết kiệm chi phí rõ ràng.
• Phân bổ nguồn lực phù hợp: Chọn những lĩnh vực ưu tiên triển khai AI dựa trên mức độ cần thiết và khả năng triển khai. Ví dụ, ưu tiên tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại trước khi mở rộng sang các dự án phức tạp hơn.
• Xây dựng lộ trình cụ thể: Thiết lập các mốc thời gian, trách nhiệm và KPIs cho từng giai đoạn triển khai AI.

6.3. Nâng cấp hạ tầng công nghệ và quản lý dữ liệu bài bản

Công nghệ và dữ liệu là nền tảng quan trọng để AI hoạt động hiệu quả. Chủ doanh nghiệp cần phối hợp với bộ phận kỹ thuật để nâng cấp hệ thống, đồng thời xây dựng quy trình quản lý dữ liệu khoa học nhằm đảm bảo dữ liệu được sử dụng hiệu quả và an toàn.

• Kiểm tra và nâng cấp hệ thống IT: Chủ doanh nghiệp cần phối hợp với phòng IT để nâng cấp máy chủ, mạng, hệ thống điện toán đám mây, đảm bảo có thể xử lý dữ liệu lớn và vận hành AI hiệu quả.
• Thiết lập hệ thống quản lý dữ liệu chuẩn: Xây dựng quy trình thu thập, lưu trữ, làm sạch và bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt. Đảm bảo dữ liệu đủ chất lượng và sẵn sàng để AI học và phân tích.
• Tạo quy trình chia sẻ dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu dễ dàng truy cập giữa các bộ phận liên quan, tránh tình trạng dữ liệu bị phân mảnh hoặc nằm rải rác.

6.4. Đào tạo và phát triển nhân sự có kỹ năng AI

Nhân sự là yếu tố quyết định thành công của mọi dự án AI. Chủ doanh nghiệp cần đánh giá kỹ năng hiện có, xây dựng kế hoạch đào tạo liên tục và thu hút nhân sự chuyên môn để tạo dựng đội ngũ đủ năng lực vận hành và phát triển AI.

• Xác định nhu cầu đào tạo: Chủ doanh nghiệp cần biết rõ đội ngũ hiện tại thiếu kỹ năng gì liên quan đến AI và chuyển đổi số.
• Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu: Mời chuyên gia hoặc đưa nhân viên tham gia các khóa học, workshop về AI, dữ liệu và kỹ năng số.
• Thu hút nhân tài chuyên môn: Nếu cần, chủ doanh nghiệp nên tuyển dụng thêm chuyên gia AI hoặc hợp tác với đơn vị tư vấn, phát triển phần mềm chuyên biệt.
• Xây dựng văn hóa học hỏi liên tục: Khuyến khích nhân viên chia sẻ kiến thức, thử nghiệm công nghệ mới và không ngại thất bại.

6.5. Triển khai thử nghiệm các dự án AI nhỏ

Thử nghiệm các dự án AI nhỏ là bước đi thiết yếu để kiểm chứng hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và điều chỉnh phù hợp trước khi mở rộng quy mô triển khai.

• Chọn dự án thử nghiệm phù hợp: Chủ doanh nghiệp nên ưu tiên những dự án đơn giản, có thể mang lại lợi ích nhanh như chatbot chăm sóc khách hàng, tự động hóa báo cáo hay phân tích dữ liệu bán hàng.
• Giám sát và đánh giá hiệu quả: Theo dõi sát sao kết quả dự án, thu thập phản hồi từ người dùng để điều chỉnh kịp thời.
• Mở rộng quy mô khi có kết quả khả quan: Sau khi thử nghiệm thành công, tiếp tục nhân rộng ứng dụng AI sang các lĩnh vực khác trong doanh nghiệp.

6.6. Theo dõi, đánh giá và điều chỉnh chiến lược liên tục

Việc ứng dụng AI là một quá trình liên tục, đòi hỏi theo dõi sát sao và cải tiến không ngừng. Chủ doanh nghiệp cần thiết lập hệ thống đánh giá hiệu quả, cập nhật chiến lược và thích nghi với các xu hướng công nghệ mới.

• Thiết lập hệ thống KPI: Chủ doanh nghiệp cần xây dựng bộ chỉ số đo lường rõ ràng về hiệu quả ứng dụng AI, như tiết kiệm thời gian, tăng doanh thu, giảm lỗi sai,...
• Đánh giá định kỳ: Thường xuyên rà soát chỉ số sẵn sàng AI và kết quả dự án để kịp thời điều chỉnh chiến lược, nguồn lực hoặc phương pháp triển khai.
• Luôn cập nhật xu hướng: Chủ doanh nghiệp cần theo dõi các công nghệ AI mới và thị trường để không bị tụt hậu, đồng thời tận dụng các cơ hội phát triển mới.

Chỉ số sẵn sàng AI sẽ giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ ràng hơn về mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ trong các hoạt động kinh doanh. Để học cách áp dụng AI một cách hiệu quả, hãy tham gia khóa học tại Trường Doanh nhân HBR và trang bị cho mình những kiến thức quan trọng để phát triển doanh nghiệp trong thời đại số.