DOANH NGHIỆP NHỎ ÍT DỮ LIỆU CÓ TRIỂN KHAI AI ĐƯỢC KHÔNG?

Trong bối cảnh AI đang trở thành “vũ khí chiến lược” giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo lợi thế cạnh tranh, nhiều chủ doanh nghiệp nhỏ lại băn khoăn: liệu dữ liệu ít có cản trở việc triển khai AI?. Thực tế, dữ liệu đúng là “nhiên liệu” của AI, nhưng không phải lúc nào cũng cần Big Data mới có thể ứng dụng thành công.

Bài viết này HBR sẽ phân tích rõ:

Vì sao dữ liệu là yếu tố cốt lõi trong triển khai AI.

SMEs có thực sự cần nhiều dữ liệu mới áp dụng được AI hay không.

Hướng dẫn 5 bước giúp doanh nghiệp nhỏ tận dụng dữ liệu hạn chế để bắt đầu với AI.

Các thách thức và rủi ro cần lưu ý 

1. Doanh nghiệp nhỏ và bài toán dữ liệu trong triển khai AI

AI hoạt động dựa trên dữ liệu. Dữ liệu càng nhiều, càng chất lượng thì khả năng học hỏi, đưa ra dự đoán và gợi ý của AI càng chính xác. Nói cách khác, dữ liệu chính là “nhiên liệu” để AI vận hành. Theo McKinsey (2024), 70% dự án AI thất bại ở giai đoạn đầu do dữ liệu kém chất lượng hoặc thiếu dữ liệu. Điều này đặc biệt là thách thức với các doanh nghiệp nhỏ (SMEs).

Các doanh nghiệp nhỏ thường gặp khó khăn trong việc xây dựng và khai thác dữ liệu để triển khai AI bao gồm:

1 - Dữ liệu phân tán và rời rạc

Thay vì tập trung ở một nơi, dữ liệu của các SMEs thường nằm rải rác trên nhiều nền tảng khác nhau: Excel, Google Sheets, phần mềm kế toán, hệ thống CRM cũ, hay thậm chí là ghi chép thủ công. 

Mỗi bộ phận lại có cách lưu trữ và đặt tên dữ liệu riêng, dẫn đến tình trạng thiếu chuẩn hóa. Việc tổng hợp và làm sạch dữ liệu trở thành một công việc tốn kém thời gian và nguồn lực.

2 - Khối lượng dữ liệu hạn chế

Trái ngược với các tập đoàn lớn, SMEs thường chỉ có một lượng dữ liệu nhỏ do quy mô hoạt động hạn chế. Điều này gây ra vấn đề "nghèo dữ liệu", khiến các mô hình AI không đủ dữ liệu để học và đưa ra kết quả chính xác.

3 - Thiếu dữ liệu lịch sử

Nhiều SMEs mới thành lập hoặc không có thói quen thu thập dữ liệu một cách có hệ thống trong thời gian dài. Điều này dẫn đến tình trạng thiếu dữ liệu lịch sử, gây khó khăn cho việc huấn luyện các mô hình AI dự báo. Ví dụ, để dự đoán doanh số bán hàng quý tới, mô hình AI cần dữ liệu doanh số của nhiều năm trước đó để học hỏi các quy luật mùa vụ và xu hướng.

Để thấy rõ hơn bài toán này, hãy so sánh cách các doanh nghiệp lớn "chơi" với dữ liệu so với doanh nghiệp nhỏ:

Khoảng cách dữ liệu này chính là rào cản lớn nhất khiến các SMEs khó lòng tận dụng được sức mạnh của AI. Việc triển khai AI không chỉ là mua một phần mềm hay công cụ, mà là cả một quá trình xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc.

Vì vậy, thay vì chạy theo các giải pháp AI phức tạp, các doanh nghiệp nhỏ nên bắt đầu bằng việc đầu tư vào chiến lược dữ liệu: chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng quy trình thu thập dữ liệu có hệ thống và tận dụng các công cụ có chi phí thấp để quản lý dữ liệu. Chỉ khi "nguyên liệu" đã sẵn sàng, "món ăn" AI mới có thể được chế biến thành công và mang lại giá trị thực sự.

2. Có cần nhiều dữ liệu khi triển khai AI không?

Trong nhiều năm qua, AI thường được gắn liền với khái niệm Big Data nghĩa là phải có hàng triệu dữ liệu mới huấn luyện được mô hình. Đây là lý do nhiều doanh nghiệp nhỏ e ngại khi nghĩ đến việc ứng dụng AI.

Tuy nhiên, thực tế cho thấy:

• Không phải mọi mô hình AI đều cần dữ liệu lớn.
• Sự phát triển của mô hình AI tiền huấn luyện (pre-trained models) và AI dưới dạng dịch vụ (AI-as-a-Service) đã giúp các doanh nghiệp có thể tận dụng AI ngay cả khi dữ liệu nội bộ còn ít.

Theo báo cáo của PwC (2025), 40% SMEs đã ứng dụng AI thành công mà không cần tự xây dựng hệ thống dữ liệu lớn, nhờ việc khai thác các mô hình AI sẵn có từ 

Big Data (Dữ liệu lớn) là một thuật ngữ chỉ các tập dữ liệu có khối lượng khổng lồ, đa dạng và tốc độ cập nhật nhanh. Các thuật toán học máy chuyên sâu (Deep Learning) như mạng neural thường cần Big Data để đạt được hiệu suất tối ưu.

Tuy nhiên, lĩnh vực AI rộng lớn hơn nhiều. Một số dạng AI không yêu cầu dữ liệu khổng lồ, hoặc có thể sử dụng các nguồn dữ liệu có sẵn để hoạt động hiệu quả:

1 - Rule-based AI (AI dựa trên luật): Thay vì học từ dữ liệu, các hệ thống này hoạt động dựa trên một bộ quy tắc được lập trình sẵn. Ví dụ, một chatbot chăm sóc khách hàng có thể được xây dựng để trả lời các câu hỏi thường gặp dựa trên các từ khóa nhất định (ví dụ: "chính sách đổi trả", "giờ làm việc"). Phương pháp này rất hiệu quả cho các tác vụ đơn giản và không cần dữ liệu lịch sử để huấn luyện.

2 - AI kết hợp dữ liệu công khai: Một số mô hình AI có thể sử dụng dữ liệu công khai hoặc dữ liệu được chia sẻ từ các ngành nghề khác. Ví dụ, một nhà bán lẻ có thể dùng dữ liệu về thời tiết công khai để dự đoán nhu cầu về một số mặt hàng nhất định, hoặc dùng dữ liệu xu hướng tìm kiếm trên Google để dự đoán nhu cầu thị trường.

3 - AI dùng mô hình đã được huấn luyện sẵn (Pre-trained Models): Đây là một trong những cách tiếp cận thông minh nhất cho các SMEs. Các tập đoàn công nghệ lớn như Google, OpenAI đã bỏ ra hàng triệu đô la và hàng năm trời để huấn luyện các mô hình AI tổng quát trên các tập dữ liệu khổng lồ (ví dụ: mô hình ngôn ngữ lớn GPT của OpenAI, mô hình nhận dạng hình ảnh ImageNet). 

Các doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng các API hoặc nền tảng này để xây dựng ứng dụng của riêng mình mà không cần tự thu thập và huấn luyện dữ liệu từ đầu. Chẳng hạn, một doanh nghiệp thương mại điện tử có thể tích hợp API của Google Vision để tự động gắn nhãn sản phẩm bằng hình ảnh, giúp khách hàng tìm kiếm dễ dàng hơn.

Tóm lại, không phải cứ “càng nhiều dữ liệu mới triển khai được AI”. SMEs hoàn toàn có thể ứng dụng AI từ quy mô dữ liệu nhỏ, bằng cách:

Sử dụng mô hình AI có sẵn.

Bổ sung dữ liệu từ nguồn công khai hoặc đối tác.

Bắt đầu từ các bài toán hẹp, mang tính thử nghiệm.

Điều quan trọng hơn cả là tư duy chiến lược và lộ trình triển khai – chứ không phải chỉ tập trung vào số lượng dữ liệu.

3. 5 bước triển khai AI cho doanh nghiệp nhỏ ít dữ liệu 

Đối với các doanh nghiệp nhỏ (SMEs), việc triển khai AI không phải là "nguyên liệu có bao nhiêu thì làm bấy nhiêu" mà là "làm thế nào để tận dụng tối đa nguyên liệu có sẵn". Dưới đây là các giải pháp khả thi giúp SMEs vượt qua rào cản về dữ liệu và bắt đầu hành trình ứng dụng AI một cách hiệu quả.

3.1. Chuẩn hoá và tập trung dữ liệu sẵn có

Thay vì cố gắng giải quyết một bài toán lớn, phức tạp như "tự động hóa toàn bộ quy trình", hãy bắt đầu với một vấn đề nhỏ, có dữ liệu để giải quyết và có thể đo lường được kết quả.

• Tối ưu hóa quy trình marketing với dữ liệu khách hàng: Sử dụng dữ liệu khách hàng hiện có (lịch sử mua hàng, tương tác trên website) để phân khúc khách hàng và gửi email marketing cá nhân hóa. Mặc dù dữ liệu có thể ít, nhưng nếu được phân tích đúng cách, nó vẫn có thể giúp tăng tỉ lệ chuyển đổi. Theo báo cáo từ Epsilon, các email được cá nhân hóa có tỉ lệ mở cao hơn 29% và tỉ lệ click cao hơn 41% so với email thông thường.
• Dự đoán nhu cầu sản phẩm với dữ liệu lịch sử: Dùng dữ liệu bán hàng 6-12 tháng gần nhất để dự đoán nhu cầu của một vài sản phẩm chủ lực trong tuần tới. Việc này không cần một mô hình phức tạp mà chỉ cần các thuật toán đơn giản, giúp giảm lượng hàng tồn kho không cần thiết.

3.2. Sử dụng dữ liệu bên ngoài và dữ liệu công khai 

Không phải tất cả dữ liệu bạn cần đều phải do chính doanh nghiệp tạo ra. Hãy kết hợp dữ liệu nội bộ với các nguồn dữ liệu bên ngoài để làm phong phú thêm insight.

• Dữ liệu công khai: Tận dụng dữ liệu về thời tiết, xu hướng tìm kiếm từ Google Trends, dữ liệu thống kê từ các tổ chức chính phủ để hiểu rõ hơn về bối cảnh thị trường và hành vi khách hàng. Ví dụ, một quán cà phê có thể phân tích dữ liệu thời tiết để dự đoán nhu cầu về cà phê nóng hoặc trà đá.
• Dữ liệu từ đối tác/công ty nghiên cứu thị trường: Mua các báo cáo hoặc bộ dữ liệu đã được làm sạch từ các công ty uy tín để có cái nhìn tổng quan về ngành hoặc hành vi người tiêu dùng.

3.3. Xây dựng nền tảng dữ liệu “sạch” và có hệ thống 

Điều quan trọng nhất là phải có một chiến lược dữ liệu rõ ràng ngay từ đầu. Một lượng dữ liệu ít nhưng "sạch" sẽ hiệu quả hơn một kho dữ liệu khổng lồ nhưng lộn xộn.

• Chuẩn hóa dữ liệu: Đặt ra các quy tắc chung cho việc nhập liệu, lưu trữ. Ví dụ: "mã khách hàng phải theo định dạng ABC-1234", "tên sản phẩm không được viết tắt".
• Sử dụng một hệ thống tập trung: Thay vì lưu trữ dữ liệu trên nhiều file Excel, hãy sử dụng một hệ thống quản lý dữ liệu đơn giản như Google Sheets hoặc một phần mềm CRM cơ bản. Điều này giúp dữ liệu không bị phân tán và dễ dàng truy cập.
• Thu thập dữ liệu một cách nhất quán: Xây dựng quy trình cho việc thu thập dữ liệu mới. Ví dụ: mỗi khi có một đơn hàng mới, thông tin khách hàng, sản phẩm, và ngày tháng phải được nhập vào hệ thống theo đúng định dạng.

3.4. Ứng dụng mô hình AI có sẵn

Không phải công cụ AI nào cũng phức tạp và đắt đỏ. Các SMEs có thể sử dụng các công cụ có sẵn, dễ tiếp cận.

• Sử dụng các API AI: Các nền tảng như Google Cloud AI, Microsoft Azure AI, hay OpenAI cung cấp các API (Giao diện lập trình ứng dụng) cho phép bạn tích hợp các tính năng AI mạnh mẽ vào ứng dụng của mình mà không cần tự xây dựng mô hình. Ví dụ, bạn có thể dùng API dịch thuật của Google để tạo một website đa ngôn ngữ.
• Các phần mềm "AI-enabled" (phần mềm có tích hợp AI): Rất nhiều phần mềm CRM, marketing, kế toán hiện nay đã tích hợp sẵn các tính năng AI đơn giản, giúp tự động hóa một phần công việc.

Tóm lại, bài toán dữ liệu với doanh nghiệp nhỏ không phải là "làm sao để có Big Data" mà là "làm sao để có dữ liệu thông minh (Smart Data)". Bằng cách bắt đầu từ những bước nhỏ, có chiến lược rõ ràng và tận dụng hiệu quả các nguồn lực sẵn có, SMEs hoàn toàn có thể khai phá tiềm năng của AI để tăng trưởng và cạnh tranh trên thị trường.

3.5. Đánh giá và cải tiến quy trình liên tục

Triển khai một dự án AI không phải là một công việc "một lần và xong". Sau khi đã đưa một mô hình hoặc công cụ AI vào sử dụng, bước tiếp theo và cũng là bước quyết định sự thành công lâu dài chính là đánh giá hiệu quả và cải tiến liên tục.

Doanh nghiệp cần thiết lập các chỉ số đo lường KPIs rõ ràng, đây là những mục tiêu cụ thể có thể đo lường được mà doanh nghiệp muốn AI có thể đạt được, ví dụ: KPIs định lượng (Quantitative KPIs): Các chỉ số này liên quan đến con số, rất dễ đo lường. Ví dụ:

• Tăng 10% doanh số bán hàng từ các chiến dịch email marketing cá nhân hóa.
• Giảm 15% lượng hàng tồn kho không bán được.
• Giảm 20% thời gian phản hồi cho các yêu cầu của khách hàng.

KPIs định tính (Qualitative KPIs): Những chỉ số này khó đo lường bằng con số, nhưng vẫn rất quan trọng. Ví dụ:

• Cải thiện sự hài lòng của khách hàng (có thể đo bằng khảo sát).
• Nâng cao năng suất và hiệu quả làm việc của đội ngũ.

Sau khi hệ thống AI đi vào hoạt động, hãy theo dõi sát sao kết quả và thu thập phản hồi từ người dùng cuối (nhân viên, khách hàng).

• Thu thập phản hồi từ nội bộ: Hỏi đội ngũ của bạn xem công cụ AI có giúp công việc của họ dễ dàng hơn không. Ví dụ: "Mô hình dự báo doanh số có đáng tin cậy không?", "Chatbot có hỗ trợ được các câu hỏi cơ bản không?".
• Phân tích hành vi người dùng: Xem xét cách khách hàng tương tác với các tính năng AI. Ví dụ: "Khách hàng có click vào các gợi ý sản phẩm được AI đề xuất không?", "Tỉ lệ khách hàng hoàn thành cuộc trò chuyện với chatbot là bao nhiêu?".

Sự thay đổi liên tục là bản chất của AI. Dựa vào các KPIs đã đo lường và phản hồi thu thập được, bạn sẽ biết được đâu là điểm cần cải thiện.

• Làm sạch và bổ sung dữ liệu: Dữ liệu mới luôn được tạo ra mỗi ngày. Hãy định kỳ làm sạch, chuẩn hóa và bổ sung dữ liệu mới vào mô hình. Điều này giúp mô hình AI "học" những xu hướng mới nhất và duy trì độ chính xác.
• Điều chỉnh thuật toán/quy tắc: Nếu một mô hình dự đoán không còn chính xác, bạn có thể xem xét điều chỉnh các tham số của thuật toán. Đối với các hệ thống AI dựa trên luật, hãy cập nhật các quy tắc để phù hợp với những tình huống mới phát sinh.
• Mở rộng phạm vi: Khi một mô hình AI đã chứng minh được hiệu quả ở một bài toán nhỏ, bạn có thể cân nhắc mở rộng sang các lĩnh vực khác. Ví dụ, một mô hình dự đoán nhu cầu cho một sản phẩm có thể được nhân rộng để áp dụng cho toàn bộ danh mục sản phẩm.

Hãy nhớ rằng, AI là một công cụ giúp doanh nghiệp phát triển, không phải là một giải pháp thần kỳ. Bằng cách tiếp cận từng bước, từ việc xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc, triển khai các giải pháp đơn giản, cho đến việc đánh giá và cải tiến liên tục, các doanh nghiệp nhỏ hoàn toàn có thể tận dụng AI để tạo ra lợi thế cạnh tranh.

4. Lưu ý quan trọng cho SMEs ít dữ liệu khi triển khai AI

Dù doanh nghiệp nhỏ có thể triển khai AI ngay cả khi dữ liệu hạn chế, vẫn tồn tại những thách thức cần nhận diện sớm để tránh thất bại, các thách thức thường gặp bao gồm:

1 - Ưu tiên chất lượng dữ liệu hơn số lượng

Theo IBM (2023), hơn 35% lỗi của AI trong SMEs đến từ dữ liệu huấn luyện không đủ chất lượng hoặc thiếu tính đại diện.

Doanh nghiệp nhỏ thường nghĩ rằng phải có thật nhiều dữ liệu mới triển khai được AI. Thực tế, một bộ dữ liệu ít nhưng chất lượng, chính xác và có tính đại diện sẽ mang lại kết quả tốt hơn rất nhiều so với dữ liệu lớn nhưng lộn xộn. 

SMEs nên tập trung vào dữ liệu liên quan trực tiếp đến mục tiêu kinh doanh, ví dụ: lịch sử giao dịch, hành vi khách hàng trên website hoặc phản hồi sau mua hàng. Đồng thời, cần thường xuyên làm sạch dữ liệu để loại bỏ thông tin trùng lặp và lỗi thời.

2 -  Bắt đầu từ những bài toán nhỏ, dễ đo lường

Thay vì triển khai AI trên diện rộng ngay từ đầu, SMEs nên chọn các ứng dụng nhỏ, rõ ràng và có thể đo lường hiệu quả trong ngắn hạn. 

Ví dụ, triển khai chatbot AI để trả lời các câu hỏi lặp lại, dùng AI để phân loại email khách hàng, hoặc áp dụng AI để gợi ý sản phẩm trong cửa hàng online. Khi thấy hiệu quả rõ rệt, doanh nghiệp mới mở rộng sang các ứng dụng phức tạp hơn.

3 - Tận dụng nguồn dữ liệu bên ngoài để bù đắp

Nếu dữ liệu nội bộ còn ít, SMEs có thể bổ sung bằng các nguồn dữ liệu công khai hoặc từ bên thứ ba. Các bộ dữ liệu mở như Kaggle, Data.gov, hoặc báo cáo ngành từ hiệp hội, tổ chức nghiên cứu có thể giúp mô hình AI học được nhiều kịch bản đa dạng hơn.

 Ngoài ra, SMEs cũng có thể tận dụng dữ liệu hành vi từ Facebook Ads, Google Analytics hoặc các API bên ngoài để làm giàu thêm kho dữ liệu hiện có.

4 - Sử dụng nền tảng AI phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ

Một lợi thế lớn của SMEs hiện nay là không cần tự xây dựng hệ thống AI từ đầu. Thay vào đó, có thể sử dụng các dịch vụ AI-as-a-Service như Google Cloud AI, Azure AI, OpenAI hoặc những nền tảng SaaS AI được thiết kế sẵn cho từng nhu cầu cụ thể. 

Các nền tảng này đã được huấn luyện với lượng dữ liệu khổng lồ, giúp SMEs chỉ cần tích hợp thêm dữ liệu riêng là có thể áp dụng ngay. Cách tiếp cận này tiết kiệm chi phí, thời gian và không đòi hỏi đội ngũ kỹ sư AI chuyên sâu.

5 - Chuẩn bị chiến lược dữ liệu dài hạn

Ngay cả khi bắt đầu nhỏ, SMEs cũng nên xây dựng kế hoạch quản lý và phát triển dữ liệu lâu dài. Điều này bao gồm việc lưu trữ dữ liệu khách hàng trên hệ thống CRM, ghi lại toàn bộ tương tác với khách hàng (chat, email, đơn hàng, phản hồi) và có quy trình cập nhật dữ liệu định kỳ. Việc này không chỉ giúp AI hoạt động hiệu quả hơn ở hiện tại mà còn tạo nền tảng để doanh nghiệp phát triển các ứng dụng AI phức tạp hơn trong tương lai.

Tóm lại, SMEs cần xác định rõ rủi ro và chuẩn bị phương án quản trị trước khi triển khai, thay vì lao vào AI chỉ vì xu hướng. Doanh nghiệp nhỏ hoàn toàn có thể ứng dụng AI ngay cả khi dữ liệu ít, nếu có cách tiếp cận đúng và biết tận dụng công cụ phù hợp. Vấn đề không nằm ở quy mô dữ liệu, mà ở chiến lược khai thác và lựa chọn bài toán phù hợp.