CÁCH XÂY DỰNG KHUNG NĂNG LỰC AI MẠNH MẼ VÀ HIỆU QUẢ CHO DOANH NGHIỆP

Để khai thác tối đa tiềm năng của AI, doanh nghiệp cần có một khung năng lực AI rõ ràng và bài bản. Khung năng lực này không chỉ giúp tối ưu hóa các quy trình mà còn gia tăng năng lực cạnh tranh. Cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu về cách xây dựng và triển khai khung năng lực AI trong doanh nghiệp.

1. Khung năng lực AI là gì?

Khung năng lực AI (AI Capability Framework) là một cấu trúc chiến lược giúp doanh nghiệp đánh giá, xây dựng và quản lý toàn diện các yếu tố cần thiết để ứng dụng trí tuệ nhân tạo thành công. Nó không chỉ tập trung vào công nghệ, mà còn là bản đồ định hướng cách tổ chức chuẩn bị về mặt con người, quy trình và dữ liệu.

Khung năng lực AI thường được phân chia theo các cấp độ từ cơ bản đến nâng cao, phù hợp với từng vai trò trong doanh nghiệp như nhân viên, chuyên gia AI và lãnh đạo. Việc xây dựng và triển khai khung năng lực AI giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, tăng cường hiệu suất và duy trì lợi thế cạnh tranh bền vững trong môi trường kinh doanh ngày càng phụ thuộc vào công nghệ.

2. Vì sao lãnh đạo doanh nghiệp cần quan tâm đến khung năng lực AI?

"AI đối với doanh nghiệp hiện nay có 2 kịch bản: động cơ tên lửa hoặc quả bom nổ chậm. Sự khác biệt nằm ở việc lãnh đạo có chủ động xây dựng khung năng lực AI vững chắc hay không” - Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings.

Câu nhận định trên đã tóm gọn thực tế mà nhiều nhà lãnh đạo đang đối mặt: Sự hào hứng và lo lắng trước Trí tuệ nhân tạo. Để tận dụng AI hiệu quả và biến nó thành lợi thế cạnh tranh, khung năng lực AI là công cụ quản trị quan trọng mà lãnh đạo cần nắm bắt.

Dưới đây là lý do tại sao lãnh đạo doanh nghiệp cần quan tâm tới khung năng lực AI:

• Tránh "Đốt tiền" và tối đa hóa ROI (Tỷ suất hoàn vốn): Bằng cách vạch ra lộ trình rõ ràng, khung năng lực giúp lãnh đạo rót vốn vào những dự án AI có tiềm năng mang lại giá trị kinh doanh cao nhất, đảm bảo mỗi đồng đầu tư đều phục vụ cho một mục tiêu chiến lược.
• Tạo lợi thế cạnh tranh bền vững, không thể sao chép: Giúp xây dựng năng lực AI từ bên trong, tích hợp sâu vào các quy trình cốt lõi, văn hóa doanh nghiệp và kỹ năng của con người. Đây là "hào nước kinh tế" (economic moat) mà đối thủ rất khó sao chép, tạo ra sự khác biệt bền vững trên thị trường.
• Cung cấp tầm nhìn rõ ràng, thống nhất hành động toàn tổ chức: Lãnh đạo dùng nó để truyền đạt một tầm nhìn AI duy nhất và nhất quán, giúp tất cả các phòng ban hiểu rõ vai trò của mình và phối hợp hành động một cách nhịp nhàng để đạt được mục tiêu chung.
• Quản trị rủi ro một cách chủ động: Khung năng lực có một trụ cột riêng về "Quản trị & Đạo đức", buộc tổ chức phải thiết lập các quy tắc và nguyên tắc ứng dụng AI có trách nhiệm ngay từ đầu. Điều này giúp lãnh đạo bảo vệ uy tín thương hiệu và tránh được những cuộc khủng hoảng pháp lý tốn kém.
• Phát triển "Tài sản" quan trọng nhất: Nhấn mạnh vào việc xây dựng văn hóa dữ liệu và một lộ trình đào tạo, tái đào tạo (upskilling/reskilling) bài bản. Nó giúp chuyển đổi nỗi sợ hãi của nhân viên thành sự tò mò, sẵn sàng hợp tác với AI để nâng cao năng suất và tạo ra giá trị mới.

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

3. Các trụ cột chính trong khung năng lực AI

Khung năng lực AI không chỉ là một khái niệm lý thuyết mà là sự kết hợp giữa các yếu tố cốt lõi, giúp doanh nghiệp xây dựng và triển khai AI một cách hiệu quả. Các yếu tố này không chỉ liên quan đến công nghệ mà còn bao gồm các khía cạnh về chiến lược, lãnh đạo và đào tạo nhân sự, đảm bảo sự phát triển bền vững và tối ưu hóa toàn bộ quy trình doanh nghiệp.

3.1. Trụ cột 1: Chiến lược & Tầm nhìn (Strategy & Vision)

Đây là nền móng và kim chỉ nam của toàn bộ khung năng lực AI. Nếu không có trụ cột này, mọi nỗ lực khác đều trở nên vô định, giống như một con tàu siêu tốc nhưng không biết phải đi về đâu. Trụ cột này trả lời câu hỏi "TẠI SAO?" và "ĐỂ LÀM GÌ?" trước khi bàn đến chuyện "LÀM NHƯ THẾ NÀO?".

• AI phục vụ mục tiêu kinh doanh nào?: Doanh nghiệp không làm AI chỉ để "cho có". Lãnh đạo phải xác định rõ mục tiêu chiến lược mà AI sẽ phục vụ. Ví dụ:
• Tối ưu hiệu suất vận hành: Sử dụng AI để tự động hóa các quy trình lặp lại, dự báo bảo trì máy móc, tối ưu chuỗi cung ứng để giảm chi phí.
• Cải thiện vượt bậc trải nghiệm khách hàng: Dùng AI để phân tích hành vi, cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ, cung cấp hỗ trợ 24/7 thông qua chatbot thông minh.
• Thúc đẩy đổi mới sáng tạo: Khai phá các insight ngầm từ dữ liệu để phát triển sản phẩm mới, tạo ra các mô hình kinh doanh đột phá mà trước đây không thể thực hiện.
• Vai trò của lãnh đạo: Lãnh đạo không chỉ là người duyệt chi, mà phải là “kiến trúc sư trưởng” của tầm nhìn AI. Họ có trách nhiệm định hình, bảo vệ và truyền thông tầm nhìn đó một cách nhất quán, liên tục tới mọi cấp trong tổ chức để tất cả cùng nhìn về một hướng.

3.2. Trụ cột 2: Dữ liệu (Data)

Nếu chiến lược là kim chỉ nam, thì dữ liệu chính là nền tảng quan trọng giúp AI vận hành hiệu quả. Một mô hình AI, dù phức tạp đến đâu, sẽ không thể phát huy tối đa giá trị nếu thiếu dữ liệu chất lượng. Chất lượng của quyết định mà AI đưa ra hoàn toàn phụ thuộc vào độ chính xác và đầy đủ của dữ liệu đầu vào.

• Năng lực thu thập, lưu trữ, làm sạch và quản trị: Điều này bao gồm:
• Thu thập (Collect): Xác định các nguồn dữ liệu quý giá (từ CRM, ERP, website, IoT...) và có cơ chế thu thập chúng một cách hệ thống.
• Lưu trữ (Store): Có hệ thống kho dữ liệu (Data Warehouse/Data Lake) đủ an toàn, linh hoạt để lưu trữ các loại dữ liệu đa dạng.
• Làm sạch (Clean): Dữ liệu thô luôn thiếu, sai, trùng lặp. Phải có quy trình làm sạch và chuẩn hóa để đảm bảo tính chính xác.
• Quản trị (Govern): Ai được quyền truy cập dữ liệu nào? Dữ liệu được định nghĩa và sử dụng ra sao? Đây là việc xây dựng quy tắc để dữ liệu không bị hỗn loạn.
• Xây dựng văn hóa dữ liệu: Đây là việc biến dữ liệu từ một tài sản của phòng IT thành ngôn ngữ chung của cả tổ chức. Mọi nhân viên, từ kinh doanh đến marketing, đều được khuyến khích và có khả năng sử dụng dữ liệu để chứng minh cho quyết định của mình, thay vì chỉ dựa vào cảm tính.

3.3. Trụ cột 3: Công nghệ & Hạ tầng (Technology & Infrastructure)

Đây là hệ thống xương sống và động cơ của khung năng lực AI, cung cấp sức mạnh tính toán và các công cụ cần thiết để biến dữ liệu thành hành động. Lựa chọn sai công nghệ có thể dẫn đến chi phí khổng lồ và sự thiếu linh hoạt trong tương lai.

• Lựa chọn nền tảng công nghệ phù hợp: Doanh nghiệp không nhất thiết phải xây mọi thứ từ đầu.
• Điện toán đám mây (Cloud Computing): Các nhà cung cấp lớn như AWS, Google Cloud, Azure cung cấp sức mạnh tính toán khổng lồ và các dịch vụ AI làm sẵn, giúp doanh nghiệp triển khai nhanh hơn mà không cần đầu tư lớn vào phần cứng.
• MLOps (Machine Learning Operations): Đây là các quy trình và công cụ giúp tự động hóa và quản lý vòng đời của một mô hình AI (từ huấn luyện, triển khai đến giám sát), đảm bảo các mô hình hoạt động ổn định và hiệu quả.
• Các công cụ và mô hình AI cần thiết: Tùy vào bài toán kinh doanh, doanh nghiệp sẽ cần các công cụ khác nhau như nền tảng phân tích dữ liệu, các thư viện mã nguồn mở (TensorFlow, PyTorch), hoặc các giải pháp AI chuyên biệt cho ngành.
• Khả năng tích hợp hệ thống: Nền tảng AI phải có khả năng "nói chuyện" và trao đổi dữ liệu một cách liền mạch với các hệ thống hiện có của doanh nghiệp như CRM, ERP. Nếu không, AI sẽ mãi chỉ là một ốc đảo bị cô lập.

3.4. Trụ cột 4: Con người & Văn hóa (People & Culture)

Công nghệ mạnh mẽ đến đâu cũng không thể tự vận hành. Chính con người mới là người đặt ra bài toán, diễn giải kết quả và đưa ra quyết định cuối cùng. Bỏ qua trụ cột này là sai lầm phổ biến và nghiêm trọng nhất.

• Kỹ năng AI cần có trong đội ngũ: Năng lực AI không chỉ dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Nó cần một đội ngũ đa dạng:
• Nhóm kỹ thuật (Technical): Kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia MLOps.
• Nhóm nghiệp vụ (Business): Các chuyên gia am hiểu lĩnh vực kinh doanh để xác định đúng vấn đề và đánh giá kết quả.
• Nhóm cầu nối (Translator): Những người có khả năng "phiên dịch" giữa ngôn ngữ kinh doanh và ngôn ngữ kỹ thuật.
• Lộ trình đào tạo, tái đào tạo (Reskilling/Upskilling): Doanh nghiệp phải có kế hoạch chủ động để nâng cấp kỹ năng cho đội ngũ hiện tại, giúp họ làm việc hiệu quả với AI thay vì cảm thấy bị đe dọa.
• Xây dựng văn hóa sẵn sàng thay đổi: Văn hóa này khuyến khích sự tò mò, cho phép thử nghiệm và chấp nhận thất bại như một phần của quá trình học hỏi. Lãnh đạo cần tạo ra một môi trường an toàn để nhân viên dám đặt câu hỏi và thách thức các quy trình cũ.

3.4. Trụ cột 5: Quản trị & Đạo đức (Governance & Ethics)

Quản trị & Đạo đức là hệ thống pháp luật và la bàn đạo đức, đảm bảo khung năng lực AI vận hành một cách an toàn, có trách nhiệm và tuân thủ các quy định. Trong bối cảnh AI ngày càng quyền lực, trụ cột này giúp doanh nghiệp xây dựng niềm tin với khách hàng và xã hội.

• Quy trình triển khai, giám sát và đánh giá: Cần có một quy trình chuẩn để đưa một mô hình AI từ giai đoạn ý tưởng ra thực tế. Sau khi triển khai, phải liên tục giám sát hiệu suất và tác động của nó để kịp thời điều chỉnh.
• Các nguyên tắc về AI có trách nhiệm (Responsible AI): Đây là cam kết của doanh nghiệp về việc sử dụng AI một cách đúng đắn:
• Minh bạch (Transparency): Có khả năng giải thích tại sao mô hình AI lại đưa ra một quyết định cụ thể.
• Công bằng (Fairness): Đảm bảo thuật toán không tạo ra sự thiên vị hay phân biệt đối xử với một nhóm người dùng nào đó.
• Bảo mật (Security & Privacy): Bảo vệ dữ liệu người dùng và hệ thống AI khỏi các cuộc tấn công.
• Đảm bảo tuân thủ pháp luật: Chủ động tuân thủ các quy định của pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân (như GDPR của Châu Âu hay Nghị định 13 của Việt Nam).

4. Lộ trình xây dựng khung năng lực AI cho doanh nghiệp

Lộ trình xây dựng khung năng lực AI cho doanh nghiệp là một quá trình có tính chiến lược, giúp doanh nghiệp không chỉ triển khai công nghệ mà còn xây dựng nền tảng vững chắc để khai thác tối đa tiềm năng của AI.

Dưới đây là lộ trình 5 bước Trường Doanh nhân HBR thiết kế để dẫn dắt doanh nghiệp bạn xây dựng thành công khung năng lực này.

Bước 1: Xác định tầm nhìn và chiến lược ứng dụng AI

Mọi nỗ lực xây dựng năng lực sẽ trở nên vô nghĩa nếu không gắn liền với một mục tiêu kinh doanh rõ ràng. Bước đầu tiên và quan trọng nhất là xác định "la bàn" chiến lược, trả lời cho câu hỏi: "Doanh nghiệp sẽ ứng dụng AI để giành lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực nào?". Đây là giai đoạn đòi hỏi sự tham gia và cam kết mạnh mẽ từ ban lãnh đạo để đảm bảo chiến lược AI đồng nhất với tầm nhìn chung của công ty.

• Liên kết với mục tiêu kinh doanh: Phân tích các ưu tiên chiến lược của công ty (ví dụ: tối ưu hóa chi phí vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng, phát triển sản phẩm mới) để xác định những nơi AI có thể tạo ra tác động mạnh mẽ nhất.
• Nhận diện cơ hội và rủi ro: Tổ chức các buổi làm việc (workshop) giữa lãnh đạo và các trưởng bộ phận để tìm kiếm cơ hội ứng dụng AI, đồng thời đánh giá các rủi ro tiềm tàng về đạo đức, bảo mật và nhân sự.
• Thiết lập mục tiêu SMART: Chuyển hóa các ý tưởng chiến lược thành các mục tiêu cụ thể, đo lường được, khả thi, liên quan và có thời hạn (SMART). Ví dụ, thay vì "cải thiện dịch vụ", mục tiêu là "giảm 25% thời gian phản hồi khách hàng trong 6 tháng bằng chatbot AI".

Bước 2: Đánh giá thực trạng & Phân tích lỗ hổng năng lực (Gap Analysis)

Sau khi đã xác định đích đến, doanh nghiệp cần hiểu rõ mình đang đứng ở đâu. Bước này tập trung vào việc "kiểm kê" và đánh giá năng lực liên quan đến AI hiện có trong toàn bộ tổ chức. Mục tiêu là tạo ra một bức tranh chân thực về điểm mạnh, điểm yếu, từ đó xác định chính xác khoảng cách (lỗ hổng) giữa hiện tại và tương lai mong muốn.

• Khảo sát và đánh giá toàn diện: Triển khai các công cụ khảo sát, bài kiểm tra kỹ năng và các buổi phỏng vấn sâu để thu thập dữ liệu về năng lực của nhân viên ở các cấp độ khác nhau.
• Lập bản đồ năng lực hiện tại: Tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu để xây dựng một bản đồ năng lực, cho thấy rõ cá nhân/bộ phận nào đang sở hữu những kỹ năng gì (ví dụ: kỹ năng phân tích dữ liệu, quản lý dự án công nghệ, kiến thức cơ bản về AI).
• So sánh và đối chiếu: Đặt bản đồ năng lực hiện tại cạnh yêu cầu của chiến lược AI đã đề ra ở Bước 1 để xác định chính xác những kỹ năng nào đang thiếu hụt trầm trọng, những kỹ năng nào cần được nâng cao.

Bước 3: Thiết kế và chuẩn hóa khung năng lực AI

Đây là giai đoạn "kiến trúc", nơi doanh nghiệp định hình và văn bản hóa một cách chi tiết bộ khung năng lực. Một khung năng lực hiệu quả cần phải bao quát, có cấu trúc rõ ràng và dễ hiểu, định nghĩa các tiêu chuẩn chung cho toàn tổ chức. Nó không chỉ dành cho đội ngũ kỹ thuật mà còn cho cả khối kinh doanh, lãnh đạo và các bộ phận hỗ trợ.

• Phân loại các nhóm Năng lực: Xây dựng cấu trúc khung dựa trên các nhóm năng lực chính, ví dụ:
• Tư duy Chiến lược & Dẫn dắt AI: Dành cho cấp quản lý, lãnh đạo.
• Nghiệp vụ & Kinh doanh AI: Dành cho chuyên viên phân tích, quản lý sản phẩm.
• Kỹ thuật & Phát triển AI: Dành cho kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu.
• Đạo đức & Quản trị AI: Năng lực nền tảng cho các vai trò có liên quan.
• Định nghĩa cấp độ thành thạo (Proficiency Levels): Với mỗi kỹ năng cụ thể, xây dựng một thang đo gồm 4-5 cấp độ rõ ràng (ví dụ: Nhận biết -> Cơ bản -> Thành thạo -> Chuyên gia -> Tiên phong) kèm theo mô tả hành vi cụ thể cho từng cấp.
• Ánh xạ năng lực vào Vai trò: Gắn kết các yêu cầu về năng lực và cấp độ thành thạo tương ứng với từng chức danh công việc trong công ty, từ đó tạo ra "hồ sơ năng lực" chuẩn cho mỗi vị trí.

Bước 4: Triển khai và tích hợp vào vận hành

Một khung năng lực dù được thiết kế hoàn hảo đến đâu cũng sẽ chỉ là tài liệu trên giấy nếu không được đưa vào thực tiễn. Bước này tập trung vào việc "thổi hồn" cho khung năng lực bằng cách tích hợp sâu rộng vào các quy trình quản trị nhân sự và văn hóa doanh nghiệp.

• Lên kế hoạch truyền thông và đào tạo: Xây dựng một kế hoạch truyền thông nội bộ mạnh mẽ để mọi người hiểu "Tại sao?" và "Lợi ích là gì?". Đồng thời, thiết kế các chương trình đào tạo đa dạng (online, offline, mentoring, học qua dự án) để lấp đầy các lỗ hổng năng lực đã xác định.
• Tích hợp vào vòng đời nhân sự:
• Tuyển dụng: Cập nhật mô tả công việc và quy trình phỏng vấn theo chuẩn năng lực mới.
• Đánh giá hiệu suất: Sử dụng khung năng lực làm cơ sở để đánh giá, phản hồi và ghi nhận.
• Lộ trình sự nghiệp: Xây dựng các lộ trình phát triển sự nghiệp minh bạch dựa trên các cấp độ năng lực.
• Triển khai thí điểm: Bắt đầu với một vài bộ phận hoặc dự án thí điểm để kiểm chứng, rút kinh nghiệm trước khi nhân rộng ra toàn công ty.

Bước 5: Đo lường, tinh chỉnh và tối ưu hóa liên tục

Bước cuối cùng là thiết lập một chu trình cải tiến liên tục để đảm bảo khung năng lực luôn phù hợp, sắc bén và đáp ứng kịp thời các thay đổi của công nghệ cũng như chiến lược kinh doanh. Đây là quá trình duy trì sự bền vững và giá trị lâu dài của toàn bộ nỗ lực đã bỏ ra.

• Xây dựng hệ thống đo lường (KPIs): Thiết lập các chỉ số đo lường hiệu quả rõ ràng, ví dụ như tỷ lệ lấp đầy lỗ hổng năng lực, mức độ hài lòng của nhân viên và quan trọng nhất là tác động của các dự án AI lên kết quả kinh doanh.
• Thu thập phản hồi định kỳ: Tạo các kênh (khảo sát, họp định kỳ) để thu thập phản hồi từ quản lý và nhân viên về tính ứng dụng của khung năng lực.
• Rà soát và cập nhật hàng năm: Lên lịch rà soát toàn bộ khung năng lực ít nhất mỗi năm một lần. Quá trình này bao gồm việc cập nhật các kỹ năng mới nổi (như AI tạo sinh), loại bỏ những kỹ năng lỗi thời và điều chỉnh các cấp độ cho phù hợp với thực tế.

5. Vai trò của lãnh đạo khi xây dựng khung năng lực AI

Trong hành trình xây dựng năng lực AI, lãnh đạo không phải là người đứng ngoài quan sát mà là người điều phối, truyền lửa và bảo trợ. Vai trò của họ được thể hiện qua 4 vai trò cốt lõi sau:

1 - Người đỡ đầu và định hướng chiến lược

Lãnh đạo là người kết nối tầm nhìn AI với chiến lược kinh doanh của toàn doanh nghiệp. Họ không chỉ "bật đèn xanh" cho dự án mà còn phải là người đầu tiên và lớn tiếng nhất trả lời câu hỏi "Tại sao chúng ta phải làm điều này?".

• Đảm bảo chiến lược AI luôn bám sát và phục vụ các mục tiêu kinh doanh cốt lõi (tăng trưởng doanh thu, tối ưu chi phí, nâng cao trải nghiệm khách hàng).
• Bảo vệ và phân bổ ngân sách, nguồn lực cần thiết cho việc xây dựng năng lực AI trong dài hạn.
• Là người phát ngôn cao nhất, truyền đạt tầm nhìn và tầm quan trọng của AI đến toàn bộ tổ chức, hội đồng quản trị và các nhà đầu tư.

2 - Người truyền cảm hứng và xây dựng văn hóa

Sự thay đổi do AI mang lại thường gây ra tâm lý lo sợ và kháng cự. Lãnh đạo có vai trò then chốt trong việc định hình một nền văn hóa cởi mở, sẵn sàng học hỏi và chấp nhận rủi ro có kiểm soát.

• Khuyến khích tư duy thử nghiệm (experimentation), chấp nhận thất bại như một phần của quá trình học hỏi để đổi mới.
• Thúc đẩy văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu, thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm hay cảm tính.
• Xóa bỏ các "ốc đảo" (silo) giữa bộ phận kinh doanh và công nghệ, tạo điều kiện cho sự hợp tác liên chức năng.

3 - Người gỡ rối và trao quyền

Trong quá trình triển khai, đội ngũ sẽ gặp phải vô số rào cản về quy trình, công nghệ hoặc nguồn lực. Lãnh đạo đóng vai trò là người dọn đường, gỡ bỏ các chướng ngại vật và phân quyền cho đội ngũ để họ có thể tiến lên phía trước.

• Can thiệp để giải quyết các vấn đề liên phòng ban, các thủ tục hành chính phức tạp đang cản trở tiến độ.
• Đảm bảo đội ngũ có quyền truy cập vào dữ liệu sạch, công cụ phù hợp và môi trường làm việc cần thiết.
• Tin tưởng và trao quyền cho các cấp quản lý trung gian và các nhóm dự án để họ chủ động ra quyết định.

4 - Người giám sát và yêu cầu trách nhiệm

Lãnh đạo phải là người đảm bảo rằng các nỗ lực xây dựng năng lực AI mang lại kết quả cụ thể và được thực thi một cách có trách nhiệm.

• Thiết lập các chỉ số đo lường thành công (KPIs) rõ ràng và yêu cầu đội ngũ báo cáo tiến độ một cách minh bạch.
• Đặt ra các tiêu chuẩn về đạo đức, bảo mật và quản trị AI, đảm bảo doanh nghiệp phát triển AI một cách bền vững và có trách nhiệm.
• Thách thức đội ngũ, đặt ra các câu hỏi sắc bén về giá trị kinh doanh (ROI) của các sáng kiến AI.

6. Những “cạm bẫy” cần tránh khi xây dựng khung năng lực AI

Khi xây dựng khung năng lực AI, các doanh nghiệp thường gặp phải một số "cạm bẫy" dễ dẫn đến thất bại nếu không nhận diện và xử lý kịp thời. Những sai lầm này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả triển khai AI mà còn gây lãng phí tài nguyên và thời gian.

1 - Cạm bẫy "Công nghệ vị Công nghệ"

Coi AI là một dự án của riêng bộ phận IT, tập trung vào việc thử nghiệm các công nghệ mới nhất mà không có mục tiêu kinh doanh rõ ràng. Từ đó, tốn kém nguồn lực, tạo ra các sản phẩm "chỉ để trưng bày" (proof-of-concept) không bao giờ được ứng dụng, gây thất vọng và mất niềm tin vào AI.

→ Giải pháp: Luôn bắt đầu từ bài toán kinh doanh. Mọi sáng kiến xây dựng năng lực AI phải xuất phát từ một nhu cầu hoặc cơ hội cụ thể của thị trường/khách hàng. Thành lập các nhóm dự án liên chức năng gồm cả kinh doanh và IT.

2 - Cạm bẫy "Giao phó cho biệt đội"

Giao phó toàn bộ trách nhiệm về AI cho một nhóm nhỏ các chuyên gia "biệt đội" mà không có kế hoạch lan tỏa kiến thức ra toàn tổ chức. Doanh nghiệp nghĩ rằng chỉ cần có vài "siêu sao" là đủ.

→ Giải pháp: Xây dựng khung năng lực cho toàn bộ tổ chức với các cấp độ khác nhau. Mục tiêu là nâng cao "chỉ số sẵn sàng AI" cho tất cả mọi người, từ nhân viên vận hành, kinh doanh đến lãnh đạo.

3 -  Cạm bẫy "Kỳ vọng Phi thực tế"

Lãnh đạo kỳ vọng AI sẽ là "viên đạn bạc" giải quyết mọi vấn đề ngay lập tức. Họ bị cuốn theo "hội chứng vật thể sáng bóng" (shiny object syndrome), muốn có ngay một hệ thống phức tạp như ChatGPT mà bỏ qua các bước đi nền tảng.

→ Giải pháp: Quản lý kỳ vọng bằng cách bắt đầu nhỏ và tạo ra các chiến thắng nhanh (quick wins). Tập trung vào các dự án có phạm vi hẹp nhưng tác động lớn để chứng minh giá trị, từ đó xây dựng đà phát triển và niềm tin cho các dự án lớn hơn.

4 - Cạm bẫy "Bỏ quên yếu tố con người"

Chỉ tập trung vào việc xây dựng kỹ năng kỹ thuật (coding, thuật toán) mà bỏ qua các năng lực mềm và yếu tố văn hóa. Doanh nghiệp không có kế hoạch truyền thông, không giải quyết nỗi lo của nhân viên về việc bị AI thay thế.

→ Giải pháp: Truyền thông một cách chủ động và minh bạch. Nhấn mạnh rằng AI là công cụ hỗ trợ và nâng cao năng lực con người, không phải để thay thế. Xây dựng các chương trình tái đào tạo (reskilling) và nâng cao kỹ năng (upskilling) rõ ràng.

5 - Cạm bẫy "Xây rồi để đó"

Coi việc xây dựng khung năng lực là một dự án có điểm kết thúc. Sau khi bộ tài liệu được hoàn thành và ban hành, nó bị cất vào kho và không bao giờ được xem lại.

→ Giải pháp: Thiết lập một quy trình rà soát và cập nhật định kỳ (ví dụ: 6 tháng hoặc 1 năm một lần). Chỉ định một cá nhân hoặc bộ phận chịu trách nhiệm "chăm sóc" và duy trì sự sống cho khung năng lực.

Xây dựng khung năng lực AI là bước đi chiến lược giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh trong thị trường hiện đại. Việc triển khai AI bài bản sẽ không chỉ giúp tăng trưởng mà còn mở ra cơ hội mới. Đừng quên đăng ký tham gia khóa học của Trường Doanh Nhân HBR để trang bị kiến thức vận hành doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI.