5 CHỈ SỐ GIÚP LÃNH ĐẠO ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ SỬ DỤNG AI TRONG DOANH NGHIỆP

Trong thời đại chuyển đổi số, AI đang trở thành công cụ chiến lược giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất, tối ưu vận hành và tạo lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, không ít nhà lãnh đạo đầu tư vào AI nhưng lại không biết cách đánh giá hiệu quả thật sự của công nghệ này. Cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá 5 chỉ số cốt lõi để đo lường hiệu quả sử dụng AI một cách rõ ràng, khoa học và gắn liền với mục tiêu kinh doanh.

1. Thế nào là "hiệu quả" khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp?

Trong kỷ nguyên số, AI không còn là thứ "xa xỉ" dành riêng cho các tập đoàn lớn, mà đã trở thành công cụ chiến lược giúp doanh nghiệp vừa và nhỏ nâng cao năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, một câu hỏi then chốt mà mọi nhà lãnh đạo cần đặt ra là: “Ứng dụng AI có thật sự hiệu quả hay chỉ là cuộc chơi công nghệ tốn kém?”

Nhiều doanh nghiệp “chạy theo xu hướng”, đầu tư vào các giải pháp AI chỉ để hiện đại hóa bề ngoài. Nhưng AI chỉ thực sự hiệu quả khi nó mang lại kết quả đo lường được cho doanh nghiệp, như:

• Tăng doanh thu bán hàng
• Tiết kiệm chi phí vận hành
• Rút ngắn thời gian xử lý công việc
• Tăng năng suất đội ngũ
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Nếu không đạt được một trong những điều trên, việc triển khai AI chỉ khiến doanh nghiệp tốn thêm chi phí và công sức đào tạo, vận hành mà không mang lại lợi ích thực tiễn.

2. Vì sao lãnh đạo phải là người nắm vai trò trung tâm trong đánh giá hiệu quả AI?

Khi nhắc đến AI, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ thường xem đó là “chuyện của phòng kỹ thuật” hoặc “phần việc thuê ngoài”. Nhưng thực tế, nếu người lãnh đạo không đóng vai trò trung tâm trong việc đánh giá hiệu quả AI, thì dự án dễ trở thành một khoản đầu tư lãng phí.

2.1. Lãnh đạo là người nắm giữ mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp

Mỗi doanh nghiệp triển khai AI với một mục tiêu khác nhau: tăng doanh thu, tối ưu chi phí, tự động hóa quy trình, hay cải thiện trải nghiệm khách hàng. Chỉ người lãnh đạo mới hiểu rõ mục tiêu cốt lõi, từ đó đưa ra tiêu chí đánh giá phù hợp.

Ví dụ:

• Nếu mục tiêu là tăng doanh thu, bạn cần theo dõi các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi, giá trị trung bình đơn hàng.
• Nếu mục tiêu là tối ưu vận hành, bạn cần đánh giá chi phí nhân sự, thời gian xử lý quy trình.

2.2. Không có vai trò của lãnh đạo, AI dễ bị “để đó”

Trong thực tế, không ít doanh nghiệp đầu tư AI chỉ vì thấy “đối thủ cũng làm”, hoặc vì lời khuyên từ một nhà cung cấp dịch vụ. Kết quả là:

• Không có KPI rõ ràng
• Không có kế hoạch theo dõi hiệu quả định kỳ
• Nhân sự triển khai làm theo cảm tính

Chính sự thiếu dẫn dắt từ người đứng đầu khiến AI không phát huy được hết giá trị.

2.3. Lãnh đạo cần đưa ra hệ quy chiếu chung để đánh giá

Mỗi phòng ban nhìn AI theo một góc độ:

• Kỹ thuật: hệ thống chạy ổn định
• Marketing: data thu thập tốt
• Sales: có thêm khách hàng tiềm năng

Nhưng chỉ có lãnh đạo mới có thể tổng hợp toàn cục để đánh giá xem:

• Toàn bộ hệ thống AI có giúp tăng trưởng thật sự không?
• Chi phí đầu tư có đang được thu hồi không?
• Có thể nhân rộng mô hình AI sang các bộ phận khác không?

2.4. Đánh giá AI là một phần của năng lực lãnh đạo thời đại số

Thế giới đang chuyển dịch mạnh mẽ sang mô hình doanh nghiệp số. Lãnh đạo không cần giỏi công nghệ, nhưng cần đủ hiểu để ra quyết định đầu tư, đo lường hiệu quả và định hướng triển khai.

Hiểu rõ 5 chỉ số đánh giá hiệu quả AI sẽ giúp người đứng đầu:

• Tối ưu nguồn lực đầu tư
• Tăng tốc chuyển đổi số
• Giảm rủi ro và sai lầm khi ứng dụng công nghệ mới

3. 5 chỉ số quan trọng giúp đánh giá hiệu quả sử dụng AI

Không có đánh giá – không có cải tiến. Đây là nguyên tắc sống còn trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp. Với AI, điều này lại càng quan trọng hơn, bởi nếu không được đo lường chính xác, AI sẽ dễ trở thành “chi phí ngầm” chứ không phải “công cụ sinh lời”.

Dưới đây là 5 chỉ số quan trọng mà mọi nhà lãnh đạo cần theo dõi khi triển khai bất kỳ giải pháp AI nào trong doanh nghiệp:

Chỉ khi có hệ thống chỉ số rõ ràng, lãnh đạo mới thực sự kiểm soát được hiệu quả của AI. Đừng đánh giá bằng cảm tính – hãy đánh giá bằng dữ liệu cụ thể để ra quyết định chính xác hơn, nhanh hơn và ít rủi ro hơn.

4. Lộ trình 5 bước để đánh giá hiệu quả AI cho doanh nghiệp

Ứng dụng AI chỉ thực sự mang lại giá trị khi doanh nghiệp có lộ trình triển khai và đánh giá rõ ràng. Nếu thiếu đi quá trình theo dõi, đo lường và điều chỉnh, mọi nỗ lực đầu tư vào AI đều có thể rơi vào trạng thái “xài cho có” – không sinh lời, không tối ưu.

Dưới đây là 5 bước cốt lõi mà bất kỳ nhà lãnh đạo nào cũng cần nắm vững khi muốn đánh giá hiệu quả sử dụng AI trong doanh nghiệp.

4.1. Bước 1: Xác định mục tiêu chiến lược khi triển khai AI

Một trong những sai lầm phổ biến là triển khai AI mà không biết rõ mình đang cần điều gì. Nhà lãnh đạo cần xác định rõ ràng: mình muốn AI phục vụ mục tiêu nào trong doanh nghiệp?

Ví dụ:

• Tăng doanh thu
• Giảm chi phí vận hành
• Tối ưu hóa quy trình nội bộ
• Nâng cao năng suất nhân sự
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Mỗi mục tiêu sẽ kéo theo các tiêu chí đánh giá khác nhau. Nếu không có mục tiêu cụ thể, bạn sẽ rất khó đo lường hiệu quả và dễ rơi vào tình trạng đầu tư dàn trải, không tập trung.

Bước này đóng vai trò nền tảng để các bước sau có định hướng rõ ràng và đúng trọng tâm.

4.2. Bước 2: Chọn quy trình phù hợp để áp dụng AI trước

Doanh nghiệp không cần và không nên áp dụng AI đại trà ngay từ đầu. Hãy chọn một quy trình cụ thể, dễ đo lường, có dữ liệu sẵn và có ảnh hưởng rõ ràng đến mục tiêu đã đặt ra.

Một số quy trình nên ưu tiên:

• Tự động trả lời khách hàng (chatbot)
• Gửi email marketing theo hành vi
• Tự động hóa báo cáo bán hàng
• Dự báo tồn kho hoặc hành vi khách hàng

Quy trình đầu tiên nên có tính lặp lại cao, ít phụ thuộc vào yếu tố cảm tính và mang lại kết quả ngắn hạn rõ ràng. Điều này giúp doanh nghiệp dễ kiểm soát, thử nghiệm và rút kinh nghiệm trước khi triển khai ở quy mô lớn hơn.

4.3. Bước 3: Thiết lập bộ chỉ số KPI cụ thể để đo lường

Sau khi xác định mục tiêu và chọn quy trình phù hợp để triển khai AI, bước tiếp theo là xây dựng hệ thống chỉ số đo lường (KPI) rõ ràng. Đây là cơ sở để doanh nghiệp biết chính xác AI có đang phát huy hiệu quả hay không.

Thay vì đưa ra quá nhiều chỉ số rời rạc, lãnh đạo nên tập trung vào 5 chỉ số cốt lõi đã được trình bày ở phần trước bao gồm: ROI, tỷ lệ tăng năng suất, mức độ tiết kiệm chi phí, tỷ lệ chuyển đổi/doanh thu, và mức độ ứng dụng thực tế.

Các chỉ số này cần được lựa chọn phù hợp với mục tiêu cụ thể của từng dự án AI. Ví dụ:

• Nếu mục tiêu là tăng doanh thu, hãy theo sát tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng.
• Nếu mục tiêu là tối ưu chi phí, hãy theo dõi chi phí vận hành trước và sau khi ứng dụng AI.

Điểm quan trọng là các chỉ số cần được thiết lập theo giai đoạn thời gian cụ thể (trước – trong – sau triển khai) để có cơ sở so sánh rõ ràng và khách quan.

Đây là bước giúp nhà lãnh đạo tránh đánh giá cảm tính, đồng thời tạo ra nền tảng dữ liệu vững chắc cho các quyết định mở rộng hoặc điều chỉnh trong các bước tiếp theo.

4.4. Bước 4: Theo dõi định kỳ và đánh giá hiệu quả theo giai đoạn

Nhiều doanh nghiệp sai lầm khi triển khai AI xong là... để đó, không theo dõi sát sao. Việc đánh giá cần được thực hiện định kỳ để kịp thời điều chỉnh khi phát sinh vấn đề.

Gợi ý các mốc thời gian theo dõi:

• Tuần đầu tiên: đánh giá mức độ ổn định và khả năng sử dụng của nhân sự
• Sau 1 tháng: xem xét sự thay đổi về năng suất, hiệu quả bước đầu
• Sau 3 tháng: đối chiếu số liệu với KPI để đánh giá hiệu quả thực tế
• Sau 6 tháng: tổng kết toàn diện, lên kế hoạch nhân rộng nếu thành công

Việc đánh giá theo từng giai đoạn giúp lãnh đạo phát hiện điểm nghẽn sớm, tránh tổn thất dài hạn và tăng cơ hội nhân rộng mô hình hiệu quả.

4.5. Bước 5: Đánh giá khả năng nhân rộng và tích hợp

Cuối cùng, khi đã chứng minh được hiệu quả ở phạm vi nhỏ, doanh nghiệp cần xem xét khả năng nhân rộng AI sang các phòng ban hoặc quy trình khác. Đây là yếu tố quyết định AI có trở thành một phần trong chiến lược phát triển lâu dài hay chỉ dừng lại ở một dự án thử nghiệm.

Một số yếu tố cần đánh giá:

• Quy trình hiện tại có thể áp dụng ở đâu nữa?
• Nhân sự ở các bộ phận khác có dễ tiếp cận và sử dụng không?
• Hạ tầng công nghệ, dữ liệu hiện tại có đủ để mở rộng?
• Chi phí mở rộng có hợp lý không?
• Có cần chuẩn hóa và xây dựng tài liệu hướng dẫn không?

Nếu câu trả lời phần lớn là tích cực, doanh nghiệp có thể tiến hành xây dựng lộ trình nhân rộng AI theo từng giai đoạn, từng phòng ban. Ngược lại, nếu còn hạn chế, cần tập trung hoàn thiện nội bộ trước khi mở rộng.

Triển khai AI trong doanh nghiệp không phải là chuyện của một bộ phận hay một phần mềm. Đó là một hành trình cần tầm nhìn chiến lược của lãnh đạo, cùng với lộ trình rõ ràng và hệ thống đánh giá hiệu quả cụ thể.

5 bước trong bài viết chính là bản đồ nền tảng giúp bạn bắt đầu đúng, kiểm soát tốt và sẵn sàng nhân rộng AI một cách bài bản – thay vì triển khai cảm tính và “xài cho có”.

Tuy nhiên, để ứng dụng AI thực sự hiệu quả, nhà lãnh đạo không chỉ cần hiểu về công nghệ, mà quan trọng hơn là biết cách tư duy chiến lược, xây dựng mô hình ứng dụng và tổ chức đội ngũ chuyển đổi số bài bản.

Tham gia ngay khoá học "AI FOR BUSINESS LEADERS: CHIẾN LƯỢC & LỘ TRÌNH ỨNG DỤNG AI VÀO DOANH NGHIỆP" – được Trường Doanh Nhân HBR thiết kế dành riêng cho lãnh đạo doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Tại đây, bạn sẽ:

• Hiểu đúng về bản chất AI và cách ứng dụng thực tế trong doanh nghiệp
• Biết cách xác định mục tiêu, xây dựng chiến lược triển khai AI phù hợp với nguồn lực
• Được hướng dẫn cách đo lường hiệu quả AI theo từng giai đoạn
• Có trong tay lộ trình ứng dụng AI phù hợp từng loại hình doanh nghiệp (F&B, thẩm mỹ, thời trang, giáo dục…)
• Cập nhật những xu hướng mới nhất về AI, tự động hóa, và công nghệ chuyển đổi số

👉 Đừng để doanh nghiệp của bạn tụt lại phía sau vì thiếu kiến thức nền tảng về AI. Hãy bắt đầu ngay hôm nay – tại Trường Doanh Nhân HBR - nơi đào tạo đáng tin cậy dành cho nhà lãnh đạo.

5. Các lỗi mà nhà lãnh đạo thường gặp khi đánh giá hiệu quả sử dụng AI

Dù AI đang mở ra nhiều cơ hội cho doanh nghiệp, nhưng trong quá trình triển khai và đo lường hiệu quả, không ít lãnh đạo mắc phải những sai lầm phổ biến khiến AI trở thành khoản đầu tư lãng phí hoặc thất bại trong im lặng.

Dưới đây là những lỗi điển hình mà nhà lãnh đạo doanh nghiệp vừa và nhỏ thường gặp phải khi đánh giá hiệu quả sử dụng AI – và cách khắc phục để tối ưu hóa đầu tư.

1 - Không xác định rõ mục tiêu ngay từ đầu

Đây là lỗi gốc rễ khiến mọi bước triển khai sau đó trở nên rối loạn. Nhiều doanh nghiệp đầu tư AI chỉ vì thấy xu hướng, thấy đối thủ làm, hoặc nghe tư vấn bên ngoài, nhưng không rõ AI dùng để làm gì trong hệ thống của mình.

Kết quả là không có tiêu chí đánh giá cụ thể, không biết nên đo cái gì, thành công hay thất bại cũng… mơ hồ.

Khắc phục: Mọi dự án AI phải bắt đầu từ một mục tiêu rõ ràng, gắn với bài toán cụ thể: tăng doanh thu, tiết kiệm chi phí, tăng năng suất...

2 - Đánh giá hiệu quả AI bằng cảm tính thay vì dữ liệu

Rất nhiều lãnh đạo ra quyết định dựa trên “cảm giác có vẻ tốt”, “nhân viên nói ổn”, hoặc “nhanh hơn chút thì chắc là hiệu quả”. Cách đánh giá này khiến doanh nghiệp không có cơ sở so sánh trước – sau, không phát hiện được điểm nghẽn hoặc tiềm năng nhân rộng.

Khắc phục: Xây dựng hệ thống chỉ số đo lường rõ ràng (như đã trình bày trong phần 5 chỉ số), theo dõi định kỳ và so sánh dữ liệu theo giai đoạn.

3 - Không theo dõi hiệu quả theo từng giai đoạn

Nhiều doanh nghiệp chỉ đánh giá AI sau 6 tháng hoặc... khi dự án gặp sự cố. Việc không đánh giá theo mốc thời gian khiến bạn bỏ lỡ cơ hội điều chỉnh kịp thời hoặc nhân rộng đúng lúc.

Khắc phục: Lập kế hoạch đánh giá rõ ràng theo mốc 1 tuần, 1 tháng, 3 tháng, 6 tháng. Mỗi mốc cần có mục tiêu và tiêu chí cụ thể.

4 - Giao toàn bộ cho phòng kỹ thuật hoặc bộ phận dưới

AI là công nghệ – nhưng quyết định hiệu quả phải đến từ chiến lược. Việc giao toàn bộ cho team kỹ thuật, marketing hoặc nhân sự... mà không có sự theo sát của lãnh đạo dễ dẫn đến việc AI bị hiểu sai, triển khai lệch mục tiêu, hoặc bị bỏ xó sau một thời gian.

Khắc phục: Lãnh đạo cần đóng vai trò trung tâm trong việc ra quyết định, theo dõi KPI, đánh giá tiến độ và hướng dẫn mục tiêu triển khai.

5 - Không đánh giá khả năng ứng dụng và nhân rộng

Một số doanh nghiệp chỉ quan tâm đến hiệu quả tại thời điểm hiện tại, mà không xem xét AI có thể mở rộng sang các quy trình khác hay không. Điều này dẫn đến việc AI chỉ hiệu quả “cục bộ” và không mang lại giá trị dài hạn.

Khắc phục: Sau khi AI chứng minh hiệu quả ở một bộ phận, hãy đánh giá khả năng tích hợp vào hệ thống, mức độ sẵn sàng của nhân sự và hạ tầng để nhân rộng trên toàn doanh nghiệp.

Việc đánh giá hiệu quả AI không chỉ là nhiệm vụ của kỹ thuật – mà là trách nhiệm chiến lược của người lãnh đạo. Tránh những sai lầm phổ biến trên không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, thời gian mà còn tận dụng được tối đa sức mạnh của công nghệ để phát triển bền vững.

Ứng dụng AI không phải là câu chuyện của công nghệ – mà là một chiến lược dài hạn đòi hỏi tư duy đánh giá hiệu quả rõ ràng từ phía người lãnh đạo. Với 5 chỉ số cốt lõi gồm ROI, năng suất, chi phí, doanh thu và khả năng nhân rộng, bạn đã có trong tay bộ công cụ nền tảng để kiểm soát, điều chỉnh và tối ưu việc triển khai AI. Đừng để AI chỉ là khoản đầu tư ngắn hạn. Hãy biến nó thành đòn bẩy chiến lược để doanh nghiệp phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.