TẦM NHÌN AI CHO LÃNH ĐẠO CHỦ DOANH NGHIỆP: CHÌA KHÓA DẪN LỐI TƯƠNG LAI

Là lãnh đạo, bạn có cảm thấy choáng ngợp trước tốc độ phát triển của AI? Đừng lo lắng! Điều quan trọng không phải là biết mọi thứ về AI, mà là xây dựng một tầm nhìn AI cho lãnh đạo chủ doanh nghiệp đúng đắn. Cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu chi tiết cách xây dựng tầm nhìn giúp bạn định hướng, biến Trí tuệ nhân tạo (AI) thành đòn bẩy thành công.

1. Tầm nhìn AI là gì? Tại sao lãnh đạo doanh nghiệp cần quan tâm ngay hôm nay?

Tầm nhìn AI (AI Vision) là một chiến lược tổng thể, dài hạn của lãnh đạo doanh nghiệp về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động kinh doanh. Hoạt động này không đơn thuần là việc mua một công nghệ AI nào đó mà là cách nhìn nhận, định hướng phát triển, tích hợp AI vào các khía cạnh quản trị, vận hành và kinh doanh nhằm tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Tầm nhìn AI giúp lãnh đạo chủ doanh nghiệp xác định rõ:

• Mục tiêu ứng dụng AI trong doanh nghiệp là gì?
• AI sẽ thay đổi và nâng cao các quy trình ra sao?
• Cần đầu tư nguồn lực nào cho AI?
• Văn hóa và năng lực tổ chức cần thay đổi thế nào để đón nhận AI?

Thế giới đang thay đổi với tốc độ chóng mặt và AI là một trong những động lực chính của sự thay đổi đó. Việc các nhà lãnh đạo chủ động xây dựng tầm nhìn AI trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết bởi các lý do sau:

• Lợi thế cạnh tranh: Doanh nghiệp sớm nhận ra và khai thác tiềm năng của AI sẽ tạo ra khoảng cách đáng kể so với đối thủ.
• Chuyển đổi số toàn diện: AI là một trụ cột quan trọng của chuyển đổi số. Không có tầm nhìn AI, quá trình chuyển đổi số sẽ trở nên chắp vá và thiếu định hướng.
• Tối ưu hóa hiệu suất: AI có khả năng tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, phân tích lượng lớn dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh hơn, từ đó tối ưu hóa hiệu suất hoạt động và giảm chi phí.
• Nắm bắt cơ hội mới: AI mở ra những mô hình kinh doanh mới, những thị trường ngách mới mà trước đây không thể tiếp cận.
• Đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của khách hàng: Khách hàng hiện đại mong đợi trải nghiệm cá nhân hóa, nhanh chóng và tiện lợi - những điều mà AI có thể đáp ứng hiệu quả.

2. Thách thức và rủi ro khi lãnh đạo không có tầm nhìn AI rõ ràng

Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings - một trong những công ty tiên phong ứng dụng AI: “Khi triển khai AI mà lãnh đạo không có một tầm nhìn AI rõ ràng, không vạch ra được con đường đi cụ thể... thì rất dễ “đem tiền đi đốt”, cuối cùng doanh nghiệp chẳng những không bứt phá mà còn thêm phần hỗn loạn”.

Khi lãnh đạo doanh nghiệp chưa xác định được tầm nhìn AI thì không chỉ đơn thuần là bỏ lỡ cơ hội, mà còn tiềm ẩn vô số thách thức và rủi ro, có thể đẩy doanh nghiệp vào tình thế nguy hiểm, thậm chí là tụt hậu và bị đào thải khỏi thị trường.

1 - Bỏ lỡ cơ hội vàng để bứt phá

Thiếu tầm nhìn AI, doanh nghiệp sẽ tuột mất lợi thế cạnh tranh khi đối thủ nhanh chóng tối ưu vận hành và đổi mới. Nguồn "vàng" dữ liệu không được khai thác để thấu hiểu khách hàng hay dự báo thị trường một cách chính xác. 

Từ đó, doanh nghiệp sẽ dậm chân tại chỗ, bỏ lỡ các cơ hội tạo ra sản phẩm đột phá và dịch vụ ưu việt. Kết quả là dần yếu thế, khó có thể dẫn đầu trong cuộc đua thị phần khốc liệt hiện nay.

2 - Hoạt động kém hiệu quả và lãng phí nguồn lực

Không có định hướng AI tổng thể, việc đầu tư công nghệ trở nên rời rạc, gây lãng phí lớn về tài chính. Doanh nghiệp tiếp tục níu giữ các quy trình thủ công, lạc hậu làm giảm năng suất và tăng chi phí vận hành không cần thiết. 

Việc đo lường hiệu quả đầu tư (ROI) cho các sáng kiến AI trở nên vô cùng khó khăn, mơ hồ và thiếu thuyết phục. Hậu quả là ban lãnh đạo hoài nghi, ngần ngại rót vốn, khiến tiềm năng AI không được phát huy tối đa.

3 - Suy giảm năng lực thích ứng và đối mặt với rủi ro tụt hậu

Doanh nghiệp thiếu tầm nhìn AI sẽ như con thuyền không bánh lái, khó có thể linh hoạt thích ứng với biến động thị trường. Nguy cơ trở nên lỗi thời, bị bỏ lại phía sau ngày càng hiện hữu khi không bắt kịp làn sóng công nghệ mạnh mẽ. Đồng thời, việc thu hút và giữ chân những nhân tài AI, vốn rất khan hiếm, trở nên đặc biệt thách thức.

4 - Đối mặt với các rủi ro về đạo đức, pháp lý và bảo mật

Việc triển khai AI thiếu chiến lược quản trị rõ ràng dễ dẫn đến các vấn đề đạo đức nghiêm trọng như thiên vị thuật toán. Doanh nghiệp có thể vô tình vi phạm các quy định pháp lý về AI đang dần được hình thành và siết chặt hơn. 

Bên cạnh đó, rủi ro về lỗ hổng bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu của khách hàng cũng như nhân viên gia tăng đáng kể. Những điều này có thể gây tổn hại nghiêm trọng đến uy tín, tài chính và vị thế pháp lý của công ty.

5 - Văn hóa doanh nghiệp trì trệ và sự chống đối thay đổi

Khi thiếu tầm nhìn AI sâu sát từ lãnh đạo, nhân viên trong tổ chức trở nên hoang mang, không hiểu rõ vai trò của công nghệ mới. Điều này làm nảy sinh tâm lý lo sợ mất việc, thiếu động lực học hỏi các kỹ năng cần thiết để thích nghi. 

Các sáng kiến AI do đó dễ vấp phải sự chống đối ngầm hoặc công khai từ chính đội ngũ nội bộ. Văn hóa doanh nghiệp vì thế trở nên trì trệ, cản trở mạnh mẽ quá trình đổi mới và phát triển chung của tổ chức.

Trước những thách thức và rủi ro tiềm tàng khi thiếu định hướng, câu hỏi đặt ra là: Tầm nhìn AI có vai trò quan trọng như thế nào trong việc giúp lãnh đạo chủ doanh nghiệp vượt qua giai đoạn chuyển đổi này? 

Cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu chi tiết hơn trong phần tiếp theo về việc AI thay đổi cách lãnh đạo chủ doanh nghiệp nhìn nhận và quản trị ra sao.

3. AI thay đổi cách lãnh đạo chủ doanh nghiệp nhìn nhận và quản trị ra sao?

Đối với các lãnh đạo chủ doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là công cụ công nghệ mà còn là yếu tố thúc đẩy sự chuyển đổi toàn diện trong tư duy quản trị và chiến lược kinh doanh. 

Một tầm nhìn AI đúng đắn sẽ trang bị cho nhà lãnh đạo khả năng chủ động đón nhận, thích ứng nhanh chóng và tận dụng tối đa những cơ hội mà cuộc cách mạng công nghệ mang lại, từ đó tạo dựng nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững của tổ chức.

3.1. Chuyển dịch từ trực giác sang quyết định dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision Making)

Trước khi ứng dụng AI, lãnh đạo thường quyết định dựa trên kinh nghiệm, trực giác và thông tin hạn chế. Điều này không sai, nhưng trong một thị trường phức tạp và biến động nhanh, nó sẽ tiềm ẩn nhiều rủi ro.

Với AI (đặc biệt là Machine Learning và phân tích Big Data) cung cấp cho lãnh đạo khả năng xử lý và phân tích một khối lượng thông tin khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau (dữ liệu bán hàng, hành vi khách hàng, xu hướng thị trường, hoạt động của đối thủ,...)

• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): AI có thể dự báo các xu hướng tương lai, hành vi của khách hàng, rủi ro tiềm ẩn với độ chính xác ngày càng cao. Ví dụ, dự đoán nhu cầu sản phẩm để tối ưu hóa tồn kho, dự đoán khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ dịch vụ.
• Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics): AI không chỉ dự đoán mà còn đề xuất các hành động cụ thể để đạt được kết quả mong muốn. Ví dụ, đề xuất chiến lược giá tối ưu, kênh marketing hiệu quả nhất cho từng phân khúc khách hàng.

Sự thay đổi trong tư duy lãnh đạo:

• Lãnh đạo học cách tin tưởng vào dữ liệu và các insight do AI cung cấp, kết hợp chúng với kinh nghiệm của mình để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
• Khuyến khích văn hóa thử nghiệm và kiểm chứng giả thuyết dựa trên dữ liệu.
• Yêu cầu các báo cáo và đề xuất phải được hỗ trợ bởi phân tích dữ liệu cụ thể.

3.2. AI như một đối tác chiến lược, không chỉ là công cụ

Trong quan điểm truyền thống, AI thường được xem là một công cụ công nghệ nhằm giải quyết các vấn đề cụ thể hoặc tự động hóa một số tác vụ lặp đi lặp lại trong doanh nghiệp. 

Tuy nhiên, với tầm nhìn AI đúng đắn, các lãnh đạo chủ doanh nghiệp cần nhìn nhận AI ở một vị thế cao hơn. Đó là một đối tác chiến lược, một “bộ não bổ sung” có khả năng học hỏi liên tục, phân tích sâu sắc và cung cấp những góc nhìn toàn diện giúp định hướng phát triển.

Cụ thể, AI với vai trò đối tác chiến lược thể hiện qua các khía cạnh sau:

• Hỗ trợ hoạch định chiến lược: AI có khả năng phân tích các kịch bản phức tạp, đánh giá chính xác rủi ro và cơ hội trong các quyết định chiến lược, giúp lãnh đạo có cái nhìn toàn diện và minh bạch hơn.
• Tìm kiếm cơ hội mới: AI phát hiện các mô hình, xu hướng hay nhu cầu tiềm ẩn mà con người khó nhận ra, từ đó mở ra những hướng kinh doanh và sản phẩm dịch vụ mới đầy tiềm năng.
• Tăng cường năng lực cốt lõi: Thay vì thay thế con người, AI hỗ trợ tập trung nguồn lực nhân sự vào các nhiệm vụ đòi hỏi sáng tạo, tư duy phản biện và trí tuệ cảm xúc - những lĩnh vực mà AI hiện tại chưa thể thay thế hiệu quả.

3.3. Tái định hình cách quản trị các hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp

1 - Quản trị vận hành (Operations Management)

• Tự động hóa thông minh: Từ tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) cho các tác vụ lặp đi lặp lại đến các hệ thống AI phức tạp hơn để tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng, lập kế hoạch sản xuất, quản lý kho bãi và logistics.
• Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance): AI phân tích dữ liệu từ cảm biến trên máy móc thiết bị để dự đoán thời điểm cần bảo trì, giảm thiểu thời gian chết và chi phí sửa chữa.

2 - Quản trị trải nghiệm khách hàng (Customer Experience Management)

• Cá nhân hóa ở quy mô lớn: AI phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu rõ sở thích, hành vi và nhu cầu của từng cá nhân, từ đó cung cấp sản phẩm, dịch vụ, nội dung và thông điệp marketing được cá nhân hóa cao.
• Dịch vụ khách hàng thông minh: Chatbot và trợ lý ảo AI có thể giải đáp thắc mắc, hỗ trợ khách hàng 24/7 với chi phí thấp và hiệu quả cao. AI cũng có thể phân tích cảm xúc của khách hàng qua giọng nói hoặc văn bản để cải thiện chất lượng dịch vụ.

3 - Quản trị đổi mới và phát triển sản phẩm/dịch vụ (Innovation and R&D):

• Rút ngắn chu kỳ phát triển: AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu nghiên cứu, mô phỏng các thử nghiệm và giúp các nhà khoa học, kỹ sư nhanh chóng tìm ra các giải pháp mới.
• Thiết kế sản phẩm dựa trên AI (AI-driven design): AI có thể tạo ra hàng ngàn biến thể thiết kế dựa trên các tiêu chí đầu vào, giúp tìm ra thiết kế tối ưu.

4 - Quản trị nguồn nhân lực (Human Resource Management):

• Tuyển dụng thông minh: AI sàng lọc hồ sơ ứng viên, đánh giá sự phù hợp, thậm chí thực hiện phỏng vấn sơ bộ.
• Phân tích hiệu suất và phát triển nhân tài: AI giúp nhận diện nhân viên có tiềm năng, đề xuất lộ trình đào tạo phù hợp, và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc.
• Tạo môi trường làm việc cá nhân hóa: AI có thể giúp điều chỉnh lịch làm việc, giao nhiệm vụ phù hợp với kỹ năng và sở thích của từng nhân viên.

5 - Quản trị rủi ro và tuân thủ (Risk Management and Compliance):

• Phát hiện gian lận: AI cực kỳ hiệu quả trong việc phát hiện các hành vi gian lận trong giao dịch tài chính, bảo hiểm,...
• Đảm bảo tuân thủ quy định: AI có thể tự động rà soát các quy trình, tài liệu để đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật và tiêu chuẩn ngành.

3.4. Thúc đẩy văn hóa học hỏi liên tục và thích ứng nhanh

Sự phát triển nhanh chóng của AI đòi hỏi các nhà lãnh đạo phải:

• Cam kết học hỏi không ngừng: Luôn cập nhật kiến thức về AI và các công nghệ liên quan.
• Xây dựng tổ chức học tập (Learning Organization): Khuyến khích nhân viên học hỏi, thử nghiệm và chấp nhận thất bại như một phần của quá trình đổi mới.
• Linh hoạt và sẵn sàng thay đổi: AI có thể làm thay đổi các mô hình kinh doanh và quy trình làm việc hiện tại. Lãnh đạo cần có tư duy cởi mở và sẵn sàng điều chỉnh chiến lược khi cần thiết.

3.5. Nâng cao vai trò của đạo đức và trách nhiệm trong lãnh đạo

Khi AI ngày càng có nhiều quyền lực hơn trong việc ra quyết định, các vấn đề về đạo đức và trách nhiệm trở nên vô cùng quan trọng:

• Đảm bảo tính công bằng và minh bạch: Lãnh đạo phải đảm bảo các hệ thống AI được thiết kế và sử dụng một cách công bằng, không có thiên vị, và các quyết định của AI có thể được giải thích.
• Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu: Xây dựng các chính sách và quy trình chặt chẽ để bảo vệ dữ liệu cá nhân của khách hàng và nhân viên.
• Trách nhiệm giải trình: Xác định rõ trách nhiệm khi có sai sót hoặc hậu quả tiêu cực từ việc sử dụng AI.

4. Vai trò của lãnh đạo chủ doanh nghiệp trong việc định hình tầm nhìn AI

Theo như chia sẻ của Mr. Tony Dzung: "AI đang định hình lại mọi cuộc chơi. Là lãnh đạo, thay vì phản ứng, anh/chị phải chủ động kiến tạo tầm nhìn để dẫn dắt doanh nghiệp vững bước trên hành trình chuyển đổi số”.

Trong kỷ nguyên AI đang tăng tốc, vai trò của lãnh đạo chủ doanh nghiệp không chỉ là định hướng mà còn là yếu tố sống còn quyết định sự thành công của tổ chức. Họ là người phải nhìn thấy tương lai, dẫn dắt sự thay đổi và kiến tạo một nền văn hóa sẵn sàng đón nhận trí tuệ nhân tạo.

1 - Người kiến tạo tầm nhìn và định hướng chiến lược

Lãnh đạo chủ doanh nghiệp cần là người đầu tiên hiểu rõ tiềm năng và giới hạn của AI đối với ngành và doanh nghiệp mình. Điều này bao gồm khả năng:

• Xác định mục tiêu chiến lược: AI sẽ phục vụ mục tiêu kinh doanh nào? Tăng trưởng doanh thu, tối ưu chi phí hay cải thiện trải nghiệm khách hàng? Mục tiêu phải rõ ràng và gắn kết với chiến lược tổng thể.
• Phác thảo bức tranh lớn: Hình dung cách AI sẽ tích hợp vào mọi khía cạnh của doanh nghiệp, từ vận hành nội bộ đến tương tác với khách hàng và phát triển sản phẩm/dịch vụ mới.
• Dự đoán tương lai ngành: Hiểu rõ AI sẽ thay đổi cục diện ngành ra sao trong những năm tới để chủ động dẫn đầu.

2 - Người dẫn dắt chuyển đổi và phân bổ nguồn lực

Sau khi có tầm nhìn, lãnh đạo có trách nhiệm biến nó thành hiện thực. Đây là một hành trình chuyển đổi đòi hỏi sự cam kết và phân bổ nguồn lực hiệu quả:

• Cam kết tài chính và nhân lực: Đưa ra quyết định mạnh mẽ về đầu tư ngân sách và nhân sự chuyên môn cho các dự án AI, sẵn sàng chấp nhận rủi ro ban đầu.
• Thúc đẩy hợp tác liên phòng ban: Phá vỡ các " tư duy silo" trong tổ chức, khuyến khích sự phối hợp giữa IT, kinh doanh và các bộ phận khác để tích hợp AI liền mạch.
• Xây dựng lộ trình rõ ràng: Thiết lập các bước triển khai AI cụ thể, từ dự án "quick win" đến những sáng kiến phức tạp hơn, với các chỉ số đo lường hiệu quả.
• Quản lý sự thay đổi: Truyền thông về lợi ích của AI, giải tỏa lo lắng của nhân viên và tạo điều kiện cho họ đào tạo, nâng cao kỹ năng để thích nghi.

3 - Người kiến tạo văn hóa học hỏi và đổi mới

Để AI thực sự phát huy sức mạnh, doanh nghiệp cần một nền văn hóa phù hợp, và lãnh đạo là người định hình văn hóa đó:

• Khuyến khích thử nghiệm và chấp nhận thất bại: Tạo môi trường an toàn cho phép nhân viên thử nghiệm các giải pháp AI, học hỏi từ sai lầm và liên tục cải tiến.
• Đầu tư vào phát triển năng lực nội bộ: Ưu tiên đào tạo lại (reskilling) và nâng cao kỹ năng (upskilling) cho đội ngũ hiện có, đồng thời thu hút nhân tài AI chuyên môn.
• Thúc đẩy tư duy dữ liệu: Khuyến khích mọi cấp độ trong tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và insight mà AI cung cấp.

4 - Người đảm bảo đạo đức và trách nhiệm trong ứng dụng AI

Khi AI ngày càng mạnh mẽ, trách nhiệm của lãnh đạo trong việc sử dụng AI có đạo đức và trách nhiệm xã hội càng trở nên quan trọng:

• Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư: Đảm bảo tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu và xây dựng lòng tin với khách hàng.
• Tính minh bạch và công bằng của thuật toán: Đảm bảo các hệ thống AI không tạo ra định kiến và hoạt động một cách công bằng, minh bạch.
• Trách nhiệm giải trình: Thiết lập cơ chế rõ ràng về trách nhiệm khi AI đưa ra quyết định hoặc phát sinh sai sót.

5 - Người xây dựng hệ sinh thái và đối tác

Trong thế giới AI phức tạp, sự hợp tác là chìa khóa. Lãnh đạo cần có tầm nhìn để xây dựng một hệ sinh thái mạnh mẽ:

• Hợp tác với các công ty công nghệ: Mở rộng quan hệ với nhà cung cấp nền tảng AI, các công ty phát triển giải pháp chuyên biệt.
• Kết nối với cộng đồng nghiên cứu: Tận dụng kiến thức chuyên sâu từ các trường đại học, viện nghiên cứu để đổi mới.
• Tham gia hiệp hội ngành: Học hỏi từ các doanh nghiệp khác và cùng định hình các tiêu chuẩn, quy định về AI.

5. Các bước xây dựng tầm nhìn AI cho lãnh đạo chủ doanh nghiệp

Xây dựng một tầm nhìn AI cho lãnh đạo chủ doanh nghiệp không phải là một công việc đơn giản hay một sớm một chiều. Đó là một hành trình chiến lược, đòi hỏi sự cam kết, nỗ lực và một lộ trình rõ ràng. Dưới đây là các bước quan trọng mà các nhà lãnh đạo có thể tham khảo để kiến tạo tầm nhìn AI cho tổ chức của mình.

Bước 1: Tự giáo dục và nâng cao nhận thức cho đội ngũ cốt cán

Để bắt đầu xây dựng tầm nhìn AI vững chắc, lãnh đạo chủ doanh nghiệp cần ưu tiên việc tự học hỏi và nâng cao nhận thức cho đội ngũ cốt cán trong doanh nghiệp. Quá trình này không chỉ giúp hiểu đúng về AI mà còn tạo nền tảng cho việc triển khai hiệu quả trong tương lai.

1 - Hiểu biết nền tảng về AI

• Lãnh đạo và đội ngũ quản lý chủ chốt cần trang bị kiến thức cơ bản về AI: AI là gì, các loại hình AI phổ biến (Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision), các ứng dụng tiềm năng và giới hạn của AI.
• Tham gia các hội thảo, khóa học AI, đọc sách, báo cáo ngành và theo dõi các chuyên gia AI.

2 - Nghiên cứu trường hợp thành công (Case Studies)

Tìm hiểu cách các doanh nghiệp khác (cả trong và ngoài ngành) đã ứng dụng AI thành công. Phân tích những gì họ đã làm, những thách thức họ gặp phải và kết quả đạt được. Điều này giúp mở rộng tư duy và nhìn thấy các khả năng thực tế.

Ví dụ, Starbucks ứng dụng AI cho hệ thống cá nhân hóa ưu đãi và đề xuất sản phẩm qua ứng dụng di động (Deep Brew). Điều này giúp tăng tần suất mua hàng và lòng trung thành của khách hàng nhờ những gợi ý phù hợp, dù cần cân bằng giữa cá nhân hóa và quyền riêng tư của người dùng.

3 - Đánh giá tác động tiềm năng của AI đối với ngành và doanh nghiệp

Phân tích cách AI sẽ thay đổi cục diện ngành của bạn như thế nào? Hãy nhìn vào từng khâu trong chuỗi giá trị để xem AI có thể tự động hóa, nâng cao hiệu suất hay tạo ra khả năng mới. 

Từ đó, nhận diện rõ cơ hội giúp doanh nghiệp dẫn đầu và mối đe dọa từ các đối thủ tiên phong. Cuối cùng, đánh giá AI sẽ định hình lại mô hình kinh doanh hiện tại và tương lai ra sao, từ sản phẩm đến doanh thu.

4 - Xây dựng một "liên minh dẫn dắt" (Guiding Coalition)

Tập hợp một nhóm nòng cốt gồm các nhà lãnh đạo từ các phòng ban khác nhau (IT, kinh doanh, marketing, vận hành, nhân sự) để cùng nhau học hỏi, thảo luận và dẫn dắt quá trình xây dựng tầm nhìn AI.

Bước 2: Đánh giá hiện trạng và xác định cơ hội chiến lược

1 - Đánh giá năng lực AI hiện tại của doanh nghiệp

• Dữ liệu (Data Readiness): Doanh nghiệp có những loại dữ liệu nào? Chất lượng dữ liệu ra sao? Dữ liệu có được thu thập, lưu trữ và quản lý một cách có hệ thống không? Có "ốc đảo dữ liệu" không?
• Công nghệ (Technology Infrastructure): Hạ tầng công nghệ hiện tại có đủ khả năng hỗ trợ các ứng dụng AI không (ví dụ: năng lực điện toán, lưu trữ, nền tảng phân tích)?
• Con người (People & Skills): Doanh nghiệp có đội ngũ nhân sự với kỹ năng cần thiết về AI và dữ liệu không? Văn hóa doanh nghiệp có sẵn sàng cho việc ứng dụng AI không?
• Quy trình (Processes): Các quy trình hiện tại có thể được tối ưu hóa hoặc tự động hóa bằng AI không?

2 - Phân tích SWOT cho việc ứng dụng AI

• Điểm mạnh (Strengths): Những lợi thế hiện có của doanh nghiệp có thể được AI khuếch đại (ví dụ: lượng dữ liệu khách hàng lớn, đội ngũ R&D mạnh).
• Điểm yếu (Weaknesses): Những hạn chế cần khắc phục để triển khai AI hiệu quả (ví dụ: thiếu hụt nhân tài AI, hạ tầng dữ liệu yếu kém).
• Cơ hội (Opportunities): Những lĩnh vực mà AI có thể tạo ra giá trị lớn nhất (ví dụ: cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, phát triển sản phẩm mới).
• Thách thức (Threats): Những rủi ro tiềm ẩn (ví dụ: đối thủ cạnh tranh ứng dụng AI nhanh hơn, các vấn đề về đạo đức và bảo mật).

3 - Xác định các "điểm đau" (Pain Points) và lĩnh vực có tiềm năng cải thiện cao

• Những quy trình nào đang tốn kém, kém hiệu quả, hoặc dễ gây ra sai sót?
• Những thách thức nào mà khách hàng đang gặp phải mà AI có thể giúp giải quyết?
• Những quyết định nào có thể được cải thiện bằng cách sử dụng dữ liệu và phân tích AI?

Bước 3: Xác định tham vọng AI và các mục tiêu chiến lược

1 - Xác định "mức độ tham vọng" với AI

Doanh nghiệp muốn AI đóng vai trò như thế nào?

• Tối ưu hóa: Sử dụng AI để cải thiện hiệu quả của các quy trình hiện có.
• Chuyển đổi: Sử dụng AI để thay đổi đáng kể cách thức hoạt động hoặc mô hình kinh doanh.
• Đột phá: Sử dụng AI để tạo ra những sản phẩm, dịch vụ hoặc thị trường hoàn toàn mới.

2 - Liên kết mục tiêu AI với chiến lược kinh doanh tổng thể

Các mục tiêu AI không nên tách rời khỏi các mục tiêu kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp. AI phải là phương tiện để đạt được những mục tiêu đó một cách hiệu quả hơn.

Ví dụ: Nếu mục tiêu kinh doanh là tăng trưởng doanh thu, mục tiêu AI có thể là "sử dụng AI để cá nhân hóa ưu đãi, tăng tỷ lệ chuyển đổi thêm 15% trong 2 năm."

3 - Thiết lập các mục tiêu AI cụ thể, đo lường được (SMART)

Để đảm bảo hiệu quả và khả năng theo dõi, các mục tiêu AI cần được xây dựng theo nguyên tắc SMART: Cụ thể (Specific), Đo lường được (Measurable), Khả thi (Achievable), Liên quan (Relevant) và Có thời hạn (Time-bound).

• S - Cụ thể (Specific): Mục tiêu phải rõ ràng và chi tiết, tránh mơ hồ. Ai sẽ làm gì, ở đâu, khi nào và tại sao?
• M - Đo lường được (Measurable): Mục tiêu cần có các chỉ số định lượng để theo dõi tiến độ và đánh giá kết quả. Làm thế nào để biết mục tiêu đã đạt được?
• A - Khả thi (Achievable): Mục tiêu phải thực tế và có thể đạt được với nguồn lực (nhân lực, tài chính, công nghệ) hiện có hoặc có thể huy động.
• R - Liên quan (Relevant): Mục tiêu AI phải phù hợp và đóng góp trực tiếp vào chiến lược kinh doanh tổng thể của doanh nghiệp.
• T - Có thời hạn (Time-bound): Mục tiêu cần có thời gian hoàn thành cụ thể để tạo động lực và đánh giá đúng hạn.

Ví dụ: Giảm 20% chi phí vận hành kho bãi trong 18 tháng tới bằng cách triển khai hệ thống quản lý kho thông minh dựa trên AI (dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa không gian lưu trữ), nhằm nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng của doanh nghiệp.

Bước 4: Xây dựng lộ trình triển khai AI

Sau khi hiểu rõ tiềm năng và xác định mục tiêu, việc xây dựng lộ trình triển khai AI là bước then chốt để hiện thực hóa tầm nhìn. Lộ trình giúp doanh nghiệp định hướng rõ ràng các giai đoạn, nguồn lực và ưu tiên đầu tư. Đây là kim chỉ nam cho quá trình ứng dụng AI hiệu quả và bền vững.

1 - Ưu tiên các sáng kiến AI

Dựa trên đánh giá cơ hội và mục tiêu chiến lược, xác định một danh sách các sáng kiến AI tiềm năng.

• Ưu tiên các sáng kiến này dựa trên các yếu tố: Giá trị tiềm năng mang lại, mức độ khả thi (về kỹ thuật, chi phí, thời gian), rủi ro, và sự phù hợp với chiến lược chung.
• Bắt đầu với "chiến thắng nhanh" (quick wins): Ưu tiên các dự án nhỏ, có tác động rõ ràng trong thời gian ngắn (ví dụ: chatbot hỗ trợ FAQ cơ bản, tự động hóa báo cáo đơn giản) để tạo động lực, chứng minh giá trị của AI và xây dựng niềm tin trong tổ chức.
• Liệt kê tất cả các ý tưởng ứng dụng AI tiềm năng từ bước đánh giá tác động và các mục tiêu đã đặt ra. Ví dụ: tự động hóa quy trình kế toán, tối ưu hóa marketing cá nhân hóa, dự đoán xu hướng thị trường.
• Phân tích kỹ lưỡng từng sáng kiến dựa trên:
• Giá trị tiềm năng: Sáng kiến nào mang lại ROI (tỷ suất hoàn vốn) cao nhất, giải quyết vấn đề cấp bách nhất hoặc tạo lợi thế cạnh tranh lớn nhất?
• Mức độ khả thi: Đánh giá về kỹ thuật (có dữ liệu không, có công nghệ không), chi phí (ngân sách), và thời gian triển khai.
• Rủi ro: Các rủi ro tiềm ẩn như thiếu dữ liệu, sự phức tạp khi tích hợp, hay sự kháng cự của nhân viên.
• Phù hợp chiến lược: Mức độ phù hợp với mục tiêu kinh doanh tổng thể.

2 - Xây dựng lộ trình theo giai đoạn

• Chia quá trình thành các giai đoạn rõ ràng (ví dụ: Giai đoạn 1: 6 tháng đầu - tập trung vào thu thập dữ liệu và dự án thí điểm; Giai đoạn 2: Năm thứ 2 - mở rộng ứng dụng và tích hợp sâu hơn; Giai đoạn 3: Năm thứ 3 trở đi - tối ưu hóa và đổi mới).
• Với mỗi giai đoạn, xác định cụ thể:
• Mục tiêu và kết quả mong đợi: Các KPI cụ thể cần đạt được.
• Công nghệ cần thiết: Nền tảng dữ liệu, công cụ AI/ML, phần mềm tích hợp.
• Dữ liệu cần thiết: Loại dữ liệu, cách thu thập, làm sạch và quản lý.
• Nhân sự và kỹ năng: Số lượng và kỹ năng chuyên môn cần thiết, kế hoạch đào tạo.
• Thay đổi quy trình: Các quy trình nội bộ nào cần được điều chỉnh để phù hợp với AI.
• Ngân sách dự kiến: Ước tính chi phí cho từng giai đoạn.

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

• Đưa ra quyết định "Build vs Buy vs Partner": Doanh nghiệp sẽ tự phát triển giải pháp AI (build), mua các giải pháp có sẵn (buy) hay hợp tác với các đối tác công nghệ chuyên biệt (partner)? Quyết định này phụ thuộc vào nguồn lực nội bộ, mức độ phức tạp của giải pháp và thời gian mong muốn.
• Nghiên cứu và lựa chọn đối tác: Nếu quyết định hợp tác, cần tìm kiếm các đối tác có kinh nghiệm, uy tín và phù hợp với văn hóa doanh nghiệp.

4 - Thực hiện các dự án thí điểm (Pilot Projects)

• Trước khi triển khai rộng rãi, hãy chạy các dự án thí điểm với quy mô nhỏ. Mục tiêu là thử nghiệm giải pháp AI trong môi trường thực tế nhưng có kiểm soát.
• Học hỏi và điều chỉnh: Thu thập phản hồi, đánh giá hiệu quả, nhận diện các vấn đề phát sinh và điều chỉnh mô hình AI/quy trình trước khi nhân rộng, giảm thiểu rủi ro khi triển khai toàn diện.

Bước 5: Truyền thông, triển khai, giám sát và lặp lại

Sau khi có lộ trình, điều quan trọng là phải thực hiện và liên tục cải tiến. Đây là bước đảm bảo tầm nhìn AI đi vào thực tiễn:

1 - Truyền thông tầm nhìn và lộ trình AI đến toàn bộ tổ chức

• Lãnh đạo cần là người trực tiếp truyền tải mục tiêu, lợi ích và kế hoạch ứng dụng AI một cách rõ ràng, dễ hiểu cho tất cả nhân viên.
• Giải đáp mọi thắc mắc và lo ngại (ví dụ: về an ninh công việc, sự thay đổi quy trình) một cách cởi mở và minh bạch để xây dựng sự đồng thuận và giảm thiểu sự kháng cự.

2 - Triển khai các dự án AI theo lộ trình

• Thành lập các nhóm dự án đa chức năng với sự tham gia của các phòng ban liên quan (IT, kinh doanh, vận hành) để đảm bảo góc nhìn toàn diện.
• Áp dụng các phương pháp quản lý dự án linh hoạt (Agile). Điều này giúp nhóm nhanh chóng thích nghi với những thay đổi, học hỏi từ các vòng lặp nhỏ và bàn giao giá trị liên tục.

3 - Theo dõi, đo lường và đánh giá hiệu quả

• Xây dựng hệ thống theo dõi các chỉ số KPI (đã đặt ra ở Bước 3) cho từng dự án AI. Các chỉ số này có thể bao gồm ROI, mức độ cải thiện hiệu suất, giảm chi phí, hoặc tăng trưởng doanh thu.
• Thường xuyên đánh giá tiến độ và tác động thực tế của các sáng kiến AI để biết dự án có đi đúng hướng và mang lại giá trị như kỳ vọng.

4 - Học hỏi và lặp lại (Iterate)

• AI là lĩnh vực phát triển cực kỳ nhanh chóng, nên tầm nhìn và lộ trình AI không phải là cố định.
• Xem xét và điều chỉnh định kỳ dựa trên kết quả thực tế, những bài học rút ra, sự thay đổi của công nghệ và thị trường.
• Sẵn sàng thay đổi hướng đi hoặc tối ưu hóa các mô hình AI để duy trì sự phù hợp và hiệu quả lâu dài.

Bước 6: Nuôi dưỡng văn hóa học hỏi liên tục và AI có đạo đức

Để AI phát triển bền vững trong doanh nghiệp, điều quan trọng là xây dựng một nền văn hóa luôn học hỏi và sử dụng AI một cách có trách nhiệm.

1 - Đầu tư vào đào tạo và phát triển kỹ năng liên tục

• Thường xuyên tổ chức các buổi đào tạo, workshop về các xu hướng AI mới, công cụ và kỹ năng phân tích dữ liệu cho toàn thể nhân viên, không chỉ riêng đội ngũ kỹ thuật.
• Khuyến khích nhân viên chủ động học hỏi, sau đó chia sẻ kinh nghiệm và các trường hợp ứng dụng AI thành công của họ, có thể thông qua các buổi "tech talk" hoặc cộng đồng trực tuyến.

2 - Thiết lập và duy trì các nguyên tắc AI có đạo đức

• Xây dựng bộ quy tắc ứng xử rõ ràng về việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm, đảm bảo tính công bằng (tránh định kiến thuật toán), minh bạch (giải thích được quyết định của AI) và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu của khách hàng.
• Thành lập một hội đồng hoặc nhóm giám sát về đạo đức AI nếu cần thiết, để xem xét các ứng dụng AI tiềm năng và đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc đã đề ra.

3 - Xây dựng một cộng đồng AI nội bộ

• Khuyến khích tạo lập các nhóm làm việc, diễn đàn nơi nhân viên từ các phòng ban khác nhau có thể cùng nhau thảo luận, chia sẻ ý tưởng và giải quyết các vấn đề liên quan đến AI.
• Mục tiêu là thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới, biến AI thành trách nhiệm chung, không chỉ của riêng một phòng ban nào.

Tầm nhìn AI cho lãnh đạo chủ doanh nghiệp là hành trình dài đòi hỏi kiên nhẫn, đầu tư và tinh thần sẵn sàng thay đổi. Nếu được thực hiện đúng cách, AI sẽ là công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp bạn nâng cao năng suất, giảm chi phí và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững. Hãy đăng ký nhận tư vấn ngay hôm nay và tham gia các khóa học tại Trường Doanh nhân HBR để biết cách vận hành doanh nghiệp trong kỷ nguyên số!