HỆ SINH THÁI AI THAY ĐỔI CÁCH DOANH NGHIỆP SỐ VẬN HÀNH NHƯ THẾ NÀO?

Hệ sinh thái AI chính là “bộ não” thông minh hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định nhanh chóng hơn bao giờ hết. Đó là sự phối hợp nhịp nhàng giữa nhiều công nghệ AI và nguồn lực trong doanh nghiệp. Cùng Trường Doanh nhân HBR khám phá cách xây dựng và vận hành hệ sinh thái AI hiệu quả cho doanh nghiệp của bạn.

1. Hệ sinh thái AI là gì? Tầm quan trọng đối với doanh nghiệp hiện nay

Hệ sinh thái AI là một mạng lưới liên kết các thành phần công nghệ, dữ liệu, con người và quy trình vận hành dựa trên trí tuệ nhân tạo, nhằm mục đích tạo ra các giải pháp tự động hóa, tối ưu hóa và hỗ trợ ra quyết định thông minh trong doanh nghiệp.

Nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam vẫn vận hành theo mô hình truyền thống với quy trình thủ công, thiếu dữ liệu chuẩn và chưa khai thác hiệu quả công nghệ AI. Điều này khiến doanh nghiệp khó mở rộng thị trường, quản lý nhân sự kém hiệu quả và mất cơ hội tăng trưởng đột phá.

Vì vậy, việc xây dựng một hệ sinh thái AI phù hợp, linh hoạt và bền vững là điều tất yếu để các doanh nghiệp không chỉ sống sót mà còn phát triển mạnh mẽ trong thời đại công nghệ 4.0.

• Nâng cao năng lực cạnh tranh: Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, hệ sinh thái AI giúp doanh nghiệp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, tối ưu hóa quy trình vận hành, từ đó giải phóng nguồn lực nhân sự để tập trung vào những hoạt động mang lại giá trị cao hơn.
• Tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành: AI có thể giúp tối ưu hóa việc sử dụng nguyên vật liệu, quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả hơn, dự đoán nhu cầu bảo trì máy móc để giảm thiểu thời gian chết hay tự động hóa các quy trình marketing và chăm sóc khách hàng.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác hơn: Hệ sinh thái AI giúp doanh nghiệp thu thập, phân tích lượng lớn dữ liệu (Big Data hoặc thậm chí là "Small Data" nhưng chất lượng) để đưa ra những dự báo chính xác hơn về xu hướng thị trường, hành vi khách hàng.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng và cá nhân hóa dịch vụ: AI cho phép doanh nghiệp hiểu sâu hơn về nhu cầu và sở thích của từng khách hàng. Từ đó, có thể cung cấp những sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm được cá nhân hóa ở quy mô lớn.
• Mở ra cơ hội đổi mới sáng tạo và phát triển mô hình kinh doanh mới: Hệ sinh thái AI không chỉ giúp tối ưu hóa những gì hiện có mà còn là bệ phóng cho sự đổi mới. Bằng cách phân tích dữ liệu và nhận diện các mẫu hình ẩn, AI có thể gợi ý những ý tưởng sản phẩm mới, những phân khúc thị trường tiềm năng chưa được khai thác.
• Thích ứng linh hoạt với biến động thị trường: Thị trường luôn biến động, đặc biệt trong bối cảnh kinh tế toàn cầu nhiều bất ổn. Một hệ sinh thái AI với khả năng phân tích và dự báo có thể giúp doanh nghiệp sớm nhận diện các rủi ro tiềm ẩn, cũng như nắm bắt các cơ hội mới nổi, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh một cách linh hoạt và kịp thời.

2. Các thành tố cốt lõi kiến tạo hệ sinh thái AI vững mạnh cho doanh nghiệp

Để xây dựng một hệ sinh thái AI thực sự vững mạnh và mang lại giá trị bền vững, doanh nghiệp cần tập trung vào việc phát triển và tích hợp hài hòa các thành tố cốt lõi. Những thành tố này không hoạt động độc lập mà tương tác chặt chẽ, tạo nên sức mạnh tổng hợp cho toàn bộ hệ sinh thái. 

Việc hiểu rõ từng thành tố sẽ giúp lãnh đạo doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện và đưa ra những quyết định đầu tư đúng đắn.

2.1. Dữ liệu (Data)

AI "học" và "thông minh" hơn nhờ dữ liệu. Không có dữ liệu chất lượng, ngay cả những thuật toán AI tiên tiến nhất cũng trở nên vô dụng. Đối với các doanh nghiệp/tổ chức, việc xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc là ưu tiên hàng đầu.

• Nguồn dữ liệu: Lãnh đạo cần xác định và khai thác các nguồn dữ liệu có sẵn và tiềm năng. Đó có thể là dữ liệu giao dịch khách hàng (CRM, POS), dữ liệu website (analytics), dữ liệu mạng xã hội, dữ liệu từ các thiết bị IoT (nếu có), dữ liệu từ nhà cung cấp, thậm chí là các bộ dữ liệu công khai.
• Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu cần phải chính xác, đầy đủ, nhất quán và kịp thời. "Rác vào, rác ra" (Garbage In, Garbage Out) là nguyên tắc vàng trong AI. Doanh nghiệp cần đầu tư vào các quy trình làm sạch dữ liệu (data cleansing), chuẩn hóa dữ liệu (data standardization) và làm giàu dữ liệu (data enrichment).
• Quản trị dữ liệu (Data Governance): Thiết lập các chính sách và quy trình rõ ràng về việc ai có quyền truy cập dữ liệu, dữ liệu được lưu trữ và bảo mật như thế nào và làm thế nào để đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư (ví dụ: GDPR, hoặc các quy định của Việt Nam).
• Lưu trữ và truy cập dữ liệu: Doanh nghiệp có thể tận dụng các giải pháp lưu trữ đám mây (cloud storage) để tiết kiệm chi phí và dễ dàng mở rộng. Cần đảm bảo dữ liệu được tổ chức khoa học để dễ dàng truy cập và sử dụng cho các ứng dụng AI.

2.2. Công nghệ và Nền tảng (Technology & Platforms)

Công nghệ và nền tảng cung cấp sức mạnh tính toán, các công cụ và thuật toán để AI có thể hoạt động.

1 - Hạ tầng tính toán

• Điện toán đám mây (Cloud Computing): Các nhà cung cấp lớn như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) cung cấp dịch vụ AI/ML mạnh mẽ, linh hoạt và thanh toán theo mức sử dụng (pay-as-you-go). Đây là giải pháp tối ưu cho đa dạng quy mô doanh nghiệp, giúp giảm thiểu đầu tư ban đầu và dễ dàng mở rộng khi cần thiết.
• Hạ tầng tại chỗ (On-premise): Với những doanh nghiệp hoặc tổ chức có yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu hoặc xử lý thời gian thực với độ trễ thấp, việc xây dựng hạ tầng riêng là lựa chọn cần thiết. Tuy nhiên, chi phí và công sức quản lý thường cao hơn so với điện toán đám mây.

2 - Công cụ và Thư viện AI/ML

• Mã nguồn mở: Nhiều thư viện, framework AI/ML phổ biến như TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn là mã nguồn mở, giúp doanh nghiệp tiếp cận công nghệ tiên tiến mà không phải chịu chi phí bản quyền, đồng thời dễ dàng tùy chỉnh và tích hợp theo nhu cầu riêng.
• Nền tảng AI/ML chuyên dụng (AI/ML Platforms): Các nền tảng này cung cấp môi trường tích hợp đầy đủ để xây dựng, huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình AI một cách đơn giản, nhanh chóng. Việc sử dụng nền tảng giúp tối ưu hóa quy trình phát triển AI, phù hợp với cả doanh nghiệp quy mô lớn và vừa.

2.3. Con người và Văn hóa (People & Culture)

Công nghệ dù hiện đại đến đâu cũng không thể phát huy hết tiềm năng nếu thiếu yếu tố con người và một văn hóa doanh nghiệp phù hợp.

1 - Nhân tài AI

• Tuyển dụng: Doanh nghiệp có thể cân nhắc tuyển dụng các vị trí junior và đào tạo thêm hoặc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm làm việc theo dự án hoặc tư vấn.
• Đào tạo và nâng cao kỹ năng (Upskilling & Reskilling): Đầu tư đào tạo cho nhân sự hiện có để họ có kiến thức và kỹ năng cơ bản về AI, dữ liệu và cách ứng dụng vào công việc. Khuyến khích tinh thần tự học và tìm hiểu công nghệ mới.
• Hợp tác với bên ngoài: Tận dụng mạng lưới chuyên gia tự do (freelancers), các công ty tư vấn AI hoặc các trường đại học, viện nghiên cứu.

2 - Văn hóa doanh nghiệp sẵn sàng cho AI

• Tư duy dựa trên dữ liệu (Data-Driven Mindset): Khuyến khích việc sử dụng dữ liệu trong mọi quyết định, từ cấp lãnh đạo đến nhân viên.
• Sẵn sàng thử nghiệm và chấp nhận thất bại: AI là một lĩnh vực mới và việc thử nghiệm là không thể tránh khỏi. Tạo môi trường an toàn để nhân viên dám thử nghiệm, học hỏi từ những sai lầm và cải tiến.
• Khuyến khích hợp tác liên phòng ban: Các dự án AI thường đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận (kinh doanh, marketing, IT, vận hành).
• Sự cam kết từ lãnh đạo: Lãnh đạo phải là người tiên phong, truyền cảm hứng và thể hiện sự cam kết mạnh mẽ với khung chiến lược AI.

2.4. Quy trình và Vận hành (Processes & Operations)

Để AI thực sự mang lại giá trị, nó cần được tích hợp một cách liền mạch vào các quy trình vận hành hàng ngày của doanh nghiệp.

• Tái thiết kế quy trình (Process Re-engineering): Đánh giá lại các quy trình hiện có để xác định những điểm có thể ứng dụng AI nhằm tăng hiệu quả, giảm thiểu sai sót hoặc tạo ra trải nghiệm tốt hơn.
• Tích hợp AI vào quy trình làm việc: Đảm bảo các giải pháp AI không hoạt động biệt lập mà được kết nối với các hệ thống và công cụ khác mà doanh nghiệp đang sử dụng (ví dụ: tích hợp chatbot AI vào hệ thống CRM).
• Tự động hóa thông minh: Xác định các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian nhưng có thể được tự động hóa bằng AI, ví dụ như nhập liệu, phân loại email, tạo báo cáo cơ bản.
• Giám sát và Đánh giá: Thiết lập các chỉ số đo lường hiệu quả (KPIs) rõ ràng để theo dõi hiệu suất của các ứng dụng AI và tác động của chúng lên hoạt động kinh doanh.
• Chu trình phản hồi và cải tiến liên tục: Dữ liệu từ quá trình vận hành và phản hồi từ người dùng cần được thu thập để liên tục cải tiến các mô hình AI và quy trình liên quan.

2.5. Chiến lược và Quản trị (Strategy & Governance)

Một chiến lược AI rõ ràng và một khung quản trị hiệu quả sẽ đảm bảo rằng các nỗ lực AI của doanh nghiệp đi đúng hướng và mang lại lợi ích lâu dài.

• Tầm nhìn AI: Lãnh đạo cần xác định vai trò cụ thể của AI trong việc đạt mục tiêu tổng thể của doanh nghiệp. Chiến lược AI phải thực tế, phù hợp với nguồn lực và văn hóa tổ chức.
• Ưu tiên hóa các sáng kiến AI: Không thể làm tất cả mọi thứ cùng một lúc. Doanh nghiệp cần xác định và ưu tiên các dự án AI có tiềm năng mang lại ROI cao nhất và phù hợp nhất với năng lực hiện tại.
• Đạo đức AI (Responsible AI): Đảm bảo các ứng dụng AI được phát triển và sử dụng một cách công bằng, minh bạch, không gây hại và tôn trọng quyền riêng tư. Xây dựng các nguyên tắc đạo đức AI cho doanh nghiệp.
• Tuân thủ pháp luật: Nắm vững và tuân thủ các quy định pháp luật liên quan đến thu thập, sử dụng dữ liệu và ứng dụng AI.
• An ninh và Bảo mật: Bảo vệ dữ liệu và các mô hình AI khỏi các mối đe dọa an ninh mạng là vô cùng quan trọng.

3. Vai trò của lãnh đạo doanh nghiệp trong định hình hệ sinh thái AI

Trong kỷ nguyên số, việc xây dựng và vận hành một hệ sinh thái AI hiệu quả không thể tách rời vai trò định hướng, dẫn dắt từ phía lãnh đạo doanh nghiệp. 

Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings: “Lãnh đạo chính là người kiến tạo tầm nhìn, quyết định chiến lược và thúc đẩy toàn bộ tổ chức cùng tận dụng sức mạnh của AI để phát triển bền vững”.

1 - Lãnh đạo là kiến trúc sư của hệ sinh thái AI

Lãnh đạo doanh nghiệp đóng vai trò trung tâm trong việc xác định và định hình hệ sinh thái AI phù hợp với mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp. Giống như các tập đoàn hàng đầu thế giới, từ OpenAI với GPT-3 đến Netflix, Amazon hay Google, thành công của họ bắt nguồn từ việc xây dựng một hệ sinh thái AI đồng bộ, tích hợp các thành tố như dữ liệu, thuật toán, dịch vụ và cơ sở hạ tầng.

Cụ thể:

• OpenAI đã cung cấp mô hình GPT-3 cho cộng đồng qua API, tạo ra một nền tảng mở thúc đẩy đổi mới sáng tạo đa dạng.
• Netflix sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa nội dung và chiến lược tiếp thị.
• Amazon phát triển các dịch vụ AI tiên tiến như Alexa và hệ thống giao hàng tự động, nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• Google không chỉ vận hành dịch vụ lớn mà còn cung cấp nền tảng đám mây hỗ trợ các đối tác trong hệ sinh thái AI toàn cầu.

Điều này cho thấy, lãnh đạo không chỉ đơn thuần ứng dụng AI mà còn phải biết tạo dựng, duy trì và phát triển một hệ sinh thái AI linh hoạt, đa chiều, nhằm khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu và công nghệ.

2 - Lãnh đạo tạo điều kiện cho văn hóa dữ liệu và đổi mới dựa trên AI

Một hệ sinh thái AI chỉ phát triển mạnh khi có văn hóa doanh nghiệp phù hợp và vai trò lãnh đạo ở đây là vô cùng quan trọng. Lãnh đạo cần tạo ra môi trường khuyến khích chia sẻ dữ liệu, cộng tác liên phòng ban và đổi mới sáng tạo dựa trên dữ liệu.

Việc thúc đẩy nhân viên chủ động tiếp cận công nghệ, khai thác dữ liệu một cách có trách nhiệm và linh hoạt là tiền đề để hệ sinh thái AI vận hành hiệu quả. Đồng thời, lãnh đạo cũng phải đảm bảo các quy trình quản trị dữ liệu được tuân thủ nghiêm ngặt, bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật thông tin, tạo sự tin tưởng trong toàn tổ chức và với đối tác.

3 - Lãnh đạo quyết định nguồn lực và chiến lược đầu tư AI

Xây dựng hệ sinh thái AI đòi hỏi nguồn lực đầu tư bài bản, từ hạ tầng công nghệ, con người đến đào tạo và hợp tác đối tác chiến lược. Lãnh đạo có trách nhiệm hoạch định ngân sách, lựa chọn đối tác công nghệ phù hợp, đồng thời xây dựng lộ trình chuyển đổi số rõ ràng, có thể đo lường và điều chỉnh linh hoạt.

Việc này không chỉ giúp doanh nghiệp tránh lãng phí tài nguyên vào các công nghệ không phù hợp mà còn tạo nền tảng bền vững cho sự phát triển dài hạn. Đồng thời, lãnh đạo cần duy trì sự kiên trì trong quá trình chuyển đổi, bởi AI là hành trình liên tục, không phải thành quả có ngay tức thì.

4 - Lãnh đạo thúc đẩy đổi mới và tạo giá trị mới từ hệ sinh thái AI

Hệ sinh thái AI không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả mà còn mở ra cơ hội tạo ra giá trị mới cho khách hàng và xã hội. Lãnh đạo có vai trò định hướng doanh nghiệp phát triển các sản phẩm, dịch vụ sáng tạo dựa trên AI, khai thác tiềm năng của dữ liệu và công nghệ để tạo ra trải nghiệm khác biệt, nâng cao sức cạnh tranh trên thị trường.

Bằng cách tận dụng các dịch vụ AI hỗ trợ như trợ lý ảo, phân tích hành vi khách hàng, tự động hóa quy trình vận hành, doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu suất, giảm chi phí và mở rộng quy mô một cách bền vững.

4. Lộ trình xây dựng hệ sinh thái AI cho doanh nghiệp

Mr. Tony Dzung chia sẻ: “Để hệ sinh thái AI thực sự phát huy giá trị, doanh nghiệp cần một lộ trình triển khai bài bản, tránh đầu tư lãng phí vào công nghệ không phù hợp hay triển khai thiếu đồng bộ”.

Để giúp lãnh đạo doanh nghiệp hình dung rõ hơn về một lộ trình xây dựng bài bản, dưới đây là 5 giai đoạn triển khai được nhiều chuyên gia khuyến nghị:

Giai đoạn 1: Nhận thức, đánh giá và xác định tầm nhìn chiến lược (Awareness, Assessment & Strategic Visioning)

Đây là giai đoạn nền tảng, quyết định hướng đi cho toàn bộ hành trình AI của doanh nghiệp.

1 - Nâng cao nhận thức về AI (AI Literacy)

• Đối với lãnh đạo và đội ngũ chủ chốt: Tổ chức các buổi hội thảo, workshop nội bộ hoặc mời chuyên gia chia sẻ về AI, các ứng dụng thực tiễn và tiềm năng của nó đối với ngành nghề và mô hình kinh doanh. Mục tiêu là để đội ngũ cốt lõi hiểu AI không phải là "phép màu" mà là công cụ cần được khai thác một cách thông minh.
• Nghiên cứu thị trường: Tìm hiểu xem các đối thủ cạnh tranh (cả lớn và nhỏ) đang ứng dụng AI như thế nào, những xu hướng AI nào đang nổi bật trong ngành.

2 - Đánh giá hiện trạng nội bộ (Internal Assessment)

• Năng lực dữ liệu: Doanh nghiệp đang có những nguồn dữ liệu nào? Chất lượng dữ liệu ra sao? Quy trình thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu hiện tại như thế nào?
• Hạ tầng công nghệ: Hệ thống IT hiện tại có sẵn sàng cho AI không? Có cần nâng cấp hay đầu tư mới không?
• Nguồn nhân lực: Đội ngũ hiện tại có ai có kiến thức, kỹ năng về dữ liệu, phân tích hoặc AI không? Mức độ sẵn sàng học hỏi của nhân viên ra sao?
• Quy trình nghiệp vụ: Xác định các quy trình nào đang tốn nhiều thời gian, chi phí, dễ xảy ra sai sót hoặc có tiềm năng cải thiện đáng kể nhờ AI.

3 - Xác định tầm nhìn và mục tiêu AI chiến lược

• Trả lời câu hỏi “Tại sao?”: Lãnh đạo cần xác định chính xác những vấn đề cốt lõi mà AI có thể giúp giải quyết trong doanh nghiệp, chẳng hạn như:
• Giảm chi phí vận hành bao nhiêu phần trăm (ví dụ: 15%) thông qua tự động hóa quy trình và tối ưu hóa nguồn lực.
• Tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng (ví dụ: 10%) bằng cách cá nhân hóa trải nghiệm hoặc cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng.
• Ra mắt sản phẩm mới dựa trên phân tích dữ liệu thị trường và hành vi khách hàng nhằm đáp ứng nhu cầu nhanh hơn.
• Việc trả lời rõ ràng câu hỏi này giúp tránh việc đầu tư dàn trải, không hiệu quả.
• Đặt mục tiêu SMART: Mục tiêu cần Cụ thể (Specific), Đo lường được (Measurable), Khả thi (Achievable), Liên quan (Relevant) và Có thời hạn (Time-bound). Tránh đặt mục tiêu quá tham vọng ngay từ đầu.
• Cụ thể (Specific): Tăng doanh số bán hàng trực tuyến 20% trong 12 tháng.
• Đo lường được (Measurable): Giảm thời gian xử lý đơn hàng xuống còn 24 giờ.
• Khả thi (Achievable): Tự động hóa 30% quy trình chăm sóc khách hàng trong 6 tháng.
• Liên quan (Relevant): Nâng cao trải nghiệm khách hàng để tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên 15%.
• Có thời hạn (Time-bound): Hoàn thành triển khai chatbot AI trong vòng 3 tháng.
• Liên kết với chiến lược kinh doanh: Đảm bảo tầm nhìn và mục tiêu AI phải nhất quán và hỗ trợ cho chiến lược kinh doanh tổng thể. Ví dụ, AI phải hỗ trợ giải quyết các ưu tiên chiến lược như mở rộng thị trường, nâng cao chất lượng sản phẩm/dịch vụ, tăng trưởng doanh thu hoặc tối ưu chi phí.

Giai đoạn 2: Lên kế hoạch, ưu tiên hóa và lựa chọn công nghệ (Planning, Prioritization & Technology Selection)

Sau khi có tầm nhìn, doanh nghiệp cần xây dựng kế hoạch chi tiết, cụ thể như sau:

1 - Xây dựng lộ trình AI (AI Roadmap)

Phác thảo các bước đi cụ thể, các cột mốc quan trọng và thời gian dự kiến cho từng giai đoạn. Lộ trình này nên mang tính linh hoạt để có thể điều chỉnh. Ví dụ, các giai đoạn có thể bao gồm từ việc nghiên cứu thị trường, thí điểm AI, mở rộng quy mô, cho đến tối ưu hóa quy trình và đánh giá hiệu quả lâu dài.

2 - Ưu tiên hóa các sáng kiến/dự án AI

• Ma trận tiềm năng - khả thi: Đánh giá các ý tưởng/dự án AI dựa trên 2 tiêu chí chính: Tiềm năng tác động kinh doanh (ROI, lợi thế cạnh tranh) và mức độ khả thi (nguồn lực, công nghệ, dữ liệu, thời gian).
• Chọn dự án "Mồi" (Pilot Project): Doanh nghiệp nên bắt đầu với 1-2 dự án thí điểm nhỏ, có phạm vi rõ ràng, dễ quản lý, có khả năng chứng minh giá trị nhanh chóng (quick wins). Điều này giúp tạo động lực, rút kinh nghiệm và thuyết phục các bên liên quan.

3 - Lập ngân sách và kế hoạch nguồn lực

• Xác định chi phí dự kiến cho công nghệ, nhân sự, đào tạo, tư vấn (nếu có). Tìm kiếm các nguồn tài trợ hoặc chương trình hỗ trợ của chính phủ dành cho doanh nghiệp ứng dụng công nghệ (nếu có).
• Phân công nhân sự phụ trách, thành lập đội dự án AI (có thể kiêm nhiệm).

4 - Lựa chọn công nghệ và đối tác (nếu cần)

• Ưu tiên giải pháp phù hợp: Cân nhắc các giải pháp AI "đóng gói" sẵn có, các nền tảng low-code/no-code AI hoặc các công cụ mã nguồn mở.
• Nhà cung cấp Cloud: Đánh giá các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (AWS, Azure, GCP) dựa trên chi phí, tính năng AI/ML, tính dễ sử dụng và hỗ trợ kỹ thuật.
• Đối tác triển khai: Nếu không có đủ chuyên môn nội bộ, hãy tìm kiếm các công ty tư vấn hoặc đối tác công nghệ đã có nhiều năm kinh nghiệm và hiểu rõ ngành nghề của bạn. Lưu ý: Yêu cầu họ trình bày các case study thành công.

Giai đoạn 3: Thí điểm, triển khai và chứng minh khái niệm (Piloting, Implementation & Proof of Concept - PoC)

Giai đoạn thí điểm (pilot) là bước quan trọng để biến những kế hoạch lý thuyết thành các giải pháp AI thực tế, vận hành trong doanh nghiệp. Đây cũng là cơ hội để kiểm chứng xem công nghệ AI đã được lựa chọn có thực sự phù hợp và mang lại giá trị thiết thực hay chưa, trước khi đầu tư mở rộng quy mô. Giai đoạn này thường diễn ra trong phạm vi nhỏ, có kiểm soát, giúp giảm thiểu rủi ro và tối ưu nguồn lực.

1 -  Phát triển và huấn luyện mô hình AI cho dự án thí điểm

Trước hết, cần tiến hành thu thập và chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao cho dự án. Dữ liệu phải được làm sạch, chuẩn hóa và định dạng đúng để phù hợp với thuật toán AI sẽ sử dụng. Đây là bước nền tảng, bởi AI chỉ hoạt động hiệu quả khi dữ liệu đầu vào đảm bảo chính xác và đầy đủ.

Sau đó, lựa chọn thuật toán hoặc mô hình AI phù hợp với mục tiêu dự án. Có thể là các mô hình học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hay các thuật toán khác tùy thuộc vào bài toán. Tiếp theo là huấn luyện mô hình trên bộ dữ liệu đã chuẩn bị, đồng thời thực hiện kiểm thử và tinh chỉnh các tham số nhằm tối ưu hiệu suất mô hình.

2 - Triển khai giải pháp AI trong môi trường thử nghiệm

Giải pháp AI sau khi được phát triển sẽ được tích hợp vào một phần nhỏ của quy trình kinh doanh hoặc áp dụng với nhóm người dùng giới hạn. Mục đích là để kiểm tra hoạt động thực tế của mô hình trong môi trường thật, quan sát các tương tác và phát hiện vấn đề.

Việc triển khai này cần có sự giám sát chặt chẽ từ đội dự án để kịp thời xử lý các sự cố, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật.

3 - Thu thập dữ liệu và đo lường kết quả

Trong quá trình thí điểm, doanh nghiệp cần theo dõi sát sao hiệu suất của giải pháp AI thông qua các chỉ số KPIs đã được xác định trước đó, như độ chính xác của mô hình, thời gian xử lý, mức độ hài lòng của người dùng, tác động đến chi phí hay doanh thu.

Song song đó, việc thu thập phản hồi trực tiếp từ người dùng thử nghiệm rất quan trọng để hiểu được trải nghiệm thực tế, các khó khăn hay ưu điểm của hệ thống.

4 - Đánh giá và rút kinh nghiệm

Sau khi kết thúc giai đoạn thí điểm, lãnh đạo và đội dự án cần phân tích kỹ lưỡng các kết quả thu được:

• Giải pháp AI có đạt được các mục tiêu đã đề ra không?
• ROI (tỷ suất lợi nhuận đầu tư) ra sao?
• Những thách thức hoặc hạn chế nào gặp phải trong quá trình triển khai?
• Có cần điều chỉnh hoặc cải tiến gì cho mô hình hoặc quy trình không?

Giai đoạn 4: Mở rộng quy mô, tích hợp và tối ưu hóa (Scaling, Integration & Optimization)

Khi dự án thí điểm (pilot) đã chứng minh được hiệu quả và đạt được các mục tiêu đề ra, doanh nghiệp sẽ bước vào giai đoạn quan trọng tiếp theo: Mở rộng quy mô triển khai, tích hợp sâu hệ thống AI vào hoạt động kinh doanh và không ngừng tối ưu hóa để duy trì lợi thế cạnh tranh.

1 - Mở rộng các dự án AI thành công

Ở bước này, doanh nghiệp không chỉ áp dụng AI ở phạm vi nhỏ như trong giai đoạn thí điểm mà sẽ triển khai rộng rãi ra toàn bộ các phòng ban, quy trình hoặc khu vực có liên quan. Việc mở rộng quy mô cần đảm bảo:

• Triển khai đồng bộ: Giải pháp AI đã kiểm chứng được áp dụng cho nhiều bộ phận hoặc toàn bộ quy trình kinh doanh, giúp gia tăng tác động tích cực đến hiệu quả vận hành và kết quả kinh doanh.
• Nâng cấp hạ tầng công nghệ: Hạ tầng phải đủ mạnh, ổn định để xử lý lượng dữ liệu lớn và tải công việc tăng lên khi quy mô mở rộng. Đảm bảo tính sẵn sàng và an toàn của hệ thống.

2 - Tích hợp sâu AI vào hoạt động kinh doanh cốt lõi

AI không nên tồn tại như một hệ thống độc lập, mà cần được tích hợp một cách liền mạch với các hệ thống quản trị hiện tại như ERP (Quản lý nguồn lực doanh nghiệp), CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) hay SCM (Quản lý chuỗi cung ứng). Việc tích hợp này giúp:

• Tạo ra luồng dữ liệu thông suốt giữa các bộ phận, giảm thiểu sai sót và tăng tính chính xác trong báo cáo.
• Tối ưu hóa quy trình làm việc, tăng khả năng phản ứng nhanh với biến động thị trường và nhu cầu khách hàng.
• Giúp lãnh đạo dễ dàng theo dõi, ra quyết định dựa trên dữ liệu tổng thể và kịp thời.

3 - Đào tạo và hỗ trợ người dùng

Để AI phát huy tối đa hiệu quả, doanh nghiệp cần chú trọng đào tạo nhân viên và tạo môi trường hỗ trợ phù hợp:

• Đào tạo đầy đủ: Cung cấp các khóa học, tài liệu hướng dẫn giúp nhân viên hiểu rõ cách sử dụng công cụ AI mới, cách tương tác và khai thác hiệu quả.
• Hỗ trợ kỹ thuật: Xây dựng kênh hỗ trợ nhanh chóng, xử lý sự cố và giải đáp thắc mắc để giảm thiểu gián đoạn trong công việc.

4 - Tối ưu hóa liên tục

AI không phải là sản phẩm “đóng hộp” mà cần được duy trì và cải tiến thường xuyên để đáp ứng sự thay đổi trong dữ liệu và môi trường kinh doanh:

• Theo dõi hiệu suất: Định kỳ đánh giá, kiểm tra độ chính xác và khả năng vận hành của các mô hình AI.
• Huấn luyện lại mô hình: Khi dữ liệu mới phát sinh hoặc môi trường thay đổi, mô hình cần được cập nhật để duy trì hiệu quả.
• Cải tiến liên tục: Luôn tìm kiếm các phương án nâng cao hiệu suất, giảm chi phí vận hành và tăng tính linh hoạt của hệ thống AI.

Giai đoạn 5: Đổi mới, phát triển và nuôi dưỡng hệ sinh thái (Innovation, Evolution & Nurturing the Ecosystem)

Hệ sinh thái AI không phải là điểm đến cuối cùng mà là một thực thể sống, cần được nuôi dưỡng và phát triển liên tục để thích nghi với thay đổi của thị trường và công nghệ. 

Đối với chủ doanh nghiệp, việc duy trì một môi trường đổi mới liên tục, kết nối và phát triển năng lực AI là yếu tố quyết định sự bền vững và thành công lâu dài.

1 - Khuyến khích văn hóa đổi mới dựa trên AI trong doanh nghiệp

Để AI phát huy hết tiềm năng, cần xây dựng một môi trường làm việc khuyến khích nhân viên chủ động khám phá và ứng dụng AI:

• Tạo không gian sáng tạo: Khuyến khích đội ngũ nhân viên chủ động đề xuất các ý tưởng sử dụng AI để giải quyết các vấn đề thực tế trong công việc, từ tối ưu quy trình vận hành đến nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• Tổ chức các cuộc thi ý tưởng nội bộ (hackathons): Đây là hình thức hiệu quả để tạo động lực đổi mới, thu hút sự tham gia của nhiều phòng ban, khai phá những ứng dụng AI mới mà có thể doanh nghiệp chưa từng nghĩ tới.
• Ghi nhận và thưởng cho các ý tưởng thành công: Tạo cơ chế khen thưởng, động viên kịp thời giúp duy trì sự hứng khởi và tinh thần đổi mới liên tục trong nhân viên.

2 -  Nghiên cứu và thử nghiệm công nghệ AI mới nổi

Công nghệ AI luôn phát triển nhanh chóng với nhiều xu hướng mới như Generative AI (AI tạo nội dung), Explainable AI (AI giải thích được quyết định) hay AI tự học nâng cao:

• Chủ doanh nghiệp nên chỉ định đội ngũ hoặc phòng ban công nghệ theo dõi sát sao các xu hướng AI mới, đánh giá khả năng ứng dụng thực tế phù hợp với mô hình kinh doanh.
• Thử nghiệm các công nghệ mới trong các dự án nhỏ để kiểm chứng hiệu quả trước khi đầu tư mở rộng. Ví dụ, thử nghiệm AI tạo nội dung tự động cho marketing, hay AI giải thích để tăng tính minh bạch trong quy trình ra quyết định.
• Việc này giúp doanh nghiệp giữ vị thế tiên phong, không bị tụt hậu và luôn sẵn sàng tận dụng công nghệ mới để cải tiến liên tục.

3 - Mở rộng hợp tác và kết nối bên ngoài

Một hệ sinh thái AI mạnh mẽ không thể thiếu sự kết nối với các đối tác bên ngoài:

• Tham gia các cộng đồng AI, hiệp hội ngành nghề và các nhóm chuyên gia để học hỏi, chia sẻ kiến thức và cập nhật xu hướng mới nhất.
• Thiết lập quan hệ hợp tác với viện nghiên cứu, trường đại học hoặc các công ty công nghệ để khai thác nguồn lực nghiên cứu, thử nghiệm công nghệ và đào tạo nhân sự.
• Các mối quan hệ này còn giúp doanh nghiệp tiếp cận nhanh hơn với các giải pháp AI tiên tiến và hỗ trợ khi gặp khó khăn trong triển khai.

4 - Đánh giá lại chiến lược AI định kỳ

AI và thị trường luôn biến động, vì vậy:

• Chủ doanh nghiệp cần tổ chức đánh giá chiến lược AI ít nhất mỗi năm một lần để xem xét mức độ hiệu quả của hệ sinh thái, các dự án AI đã triển khai và điều chỉnh kế hoạch phù hợp với tình hình mới.
• Các câu hỏi cần trả lời bao gồm: AI đã giúp doanh nghiệp đạt được những mục tiêu nào? Những khó khăn, rủi ro nào phát sinh? Cần bổ sung hay thay đổi gì trong công nghệ hoặc nguồn lực?

5 - Xây dựng năng lực AI nội bộ bền vững

Để tránh phụ thuộc quá nhiều vào bên ngoài và đảm bảo phát triển lâu dài:

• Doanh nghiệp nên đầu tư liên tục vào đào tạo nhân sự nội bộ, từ kiến thức cơ bản đến chuyên sâu về AI, dữ liệu và công nghệ liên quan.
• Tạo cơ hội cho nhân viên được tham gia các khóa học, hội thảo chuyên ngành hoặc tham gia các dự án nghiên cứu đổi mới.
• Xây dựng đội ngũ chuyên gia AI nội bộ đủ năng lực sẽ giúp doanh nghiệp nhanh chóng phản ứng và ứng dụng AI hiệu quả trong mọi tình huống.
• Hệ sinh thái AI không phải là một điểm đến tĩnh, mà là một thực thể sống cần được nuôi dưỡng và phát triển.

5. Xu hướng tương lai của hệ sinh thái AI và cơ hội cho doanh nghiệp

Đối với các nhà lãnh đạo, việc nắm bắt các xu hướng tương lai của hệ sinh thái AI không chỉ giúp chuẩn bị tốt cho những thay đổi sắp tới mà còn mở ra nhiều cơ hội để đổi mới, tối ưu hóa hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh khác biệt. 

Dưới đây là một số xu hướng nổi bật cùng cơ hội tiềm năng mà doanh nghiệp có thể khai thác:

1 - AI tạo sinh (GenAI) và sự bùng nổ sáng tạo nội dung

AI tạo sinh là một trong những xu hướng nóng nhất hiện nay, với khả năng tự động tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, thậm chí là mã lập trình. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4, Claude, Gemini và các công cụ tạo hình ảnh như Midjourney, DALL-E ngày càng trở nên mạnh mẽ và dễ tiếp cận hơn.

Cơ hội cho doanh nghiệp số:

• Sáng tạo nội dung marketing: Tự động viết bài blog, bài đăng mạng xã hội, kịch bản video, email marketing với chi phí thấp và tốc độ nhanh.
• Thiết kế sản phẩm và hình ảnh: Tạo ra các bản phác thảo sản phẩm, hình ảnh quảng cáo, logo một cách nhanh chóng.
• Hỗ trợ khách hàng: Tạo chatbot thông minh hơn, có khả năng trò chuyện tự nhiên và giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Tạo mã và tự động hóa tác vụ: Hỗ trợ lập trình viên hoặc tự động hóa một số tác vụ văn phòng đơn giản.
• Cá nhân hóa trải nghiệm: Tạo ra nội dung và trải nghiệm siêu cá nhân hóa cho từng khách hàng.

Lưu ý: Doanh nghiệp cần cẩn trọng về vấn đề bản quyền, tính chính xác của thông tin do AI tạo ra và đảm bảo nội dung vẫn giữ được "chất" riêng của thương hiệu.

2 - Dân chủ hóa AI (Democratization of AI) với nền tảng Low-code/No-code

Sự phát triển mạnh mẽ của các nền tảng AI Low-code/No-code cho phép người dùng doanh nghiệp (citizen developers) có thể tự xây dựng và triển khai các ứng dụng AI đơn giản thông qua giao diện kéo-thả trực quan.

Cơ hội cho doanh nghiệp số:

• Giảm phụ thuộc vào chuyên gia AI đắt đỏ: Doanh nghiệp có thể tự phát triển các giải pháp AI cơ bản mà không cần thuê đội ngũ kỹ sư chuyên biệt.
• Tăng tốc độ triển khai: Rút ngắn thời gian từ ý tưởng đến sản phẩm AI thực tế.
• Phân quyền cho nhân viên: Nhân viên ở các phòng ban khác nhau có thể chủ động ứng dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong công việc của họ.
• Thử nghiệm ý tưởng nhanh chóng: Dễ dàng tạo ra các nguyên mẫu (prototypes) để kiểm tra tính khả thi của các ý tưởng AI mới.

3 - AI ưu tiên quyền riêng tư và an toàn dữ liệu (Privacy-Preserving AI & Secure AI)

Khi các quy định về bảo vệ dữ liệu ngày càng chặt chẽ và người dùng ngày càng quan tâm đến quyền riêng tư, AI cũng phải phát triển theo hướng an toàn hơn.

Cơ hội cho doanh nghiệp số:

• Xây dựng lòng tin với khách hàng: Cam kết bảo vệ dữ liệu khách hàng một cách mạnh mẽ sẽ là một lợi thế cạnh tranh.
• Tuân thủ các quy định pháp luật: Dễ dàng hơn trong việc đáp ứng các yêu cầu về bảo vệ dữ liệu.
• Hợp tác dữ liệu an toàn: Có thể hợp tác với các đối tác khác để cùng khai thác dữ liệu mà không làm lộ thông tin nhạy cảm của nhau.

4 - Cá nhân hóa siêu cấp (Hyper-personalization) ở quy mô lớn

AI cho phép doanh nghiệp hiểu và đáp ứng nhu cầu của từng cá nhân khách hàng ở mức độ chi tiết chưa từng có, được "may đo" riêng cho từng người.

Cơ hội cho doanh nghiệp số:

• Nâng cao trải nghiệm khách hàng vượt trội: Tạo cảm giác được thấu hiểu và chăm sóc đặc biệt.
• Tăng tỷ lệ chuyển đổi và lòng trung thành: Khách hàng có nhiều khả năng mua hàng và gắn bó hơn khi nhận được những gì họ thực sự cần và muốn.
• Cạnh tranh hiệu quả với các đối thủ lớn: Doanh nghiệp có thể tạo ra sự khác biệt bằng dịch vụ khách hàng cá nhân hóa xuất sắc.

5 - Sự phát triển của Edge AI (AI tại biên)

Edge AI đưa việc xử lý AI đến gần hơn với nơi dữ liệu được tạo ra, thay vì gửi tất cả lên đám mây.

Cơ hội cho doanh nghiệp số:

• Giảm độ trễ: Phản ứng nhanh hơn trong các ứng dụng đòi hỏi thời gian thực (ví dụ: giám sát sản xuất, xe tự hành quy mô nhỏ).
• Tiết kiệm băng thông: Giảm lượng dữ liệu cần truyền lên đám mây.
• Tăng cường bảo mật: Dữ liệu nhạy cảm có thể được xử lý tại chỗ.
• Hoạt động ngoại tuyến: Một số ứng dụng AI có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi không có kết nối internet.

Hệ sinh thái AI không chỉ là công nghệ, đó là cuộc cách mạng trong tư duy vận hành! Hãy giải phóng tiềm năng tối đa của doanh nghiệp ngay hôm nay. Trường Doanh Nhân HBR mong muốn được đồng hành cùng anh/chị trong hành trình này. Hãy đăng ký khóa học của chúng tôi để khám phá cách vận hành doanh nghiệp hiệu quả và bền vững trong kỷ nguyên số.