TIẾP CẬN AI FIRST: HÀNH TRÌNH ĐƯA DOANH NGHIỆP VƯƠN XA

Trong kỷ nguyên số, tiếp cận AI First không chỉ là một lựa chọn, mà đã trở thành yếu tố bắt buộc để doanh nghiệp bứt phá và vươn lên dẫn đầu. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá phương pháp tiếp cận AI Fisrt hiệu quả để nâng cao năng lực cạnh tranh, tạo đà cho bước phát triển nhảy vọt của doanh nghiệp. 

1. Sự khác biệt giữa phương pháp tiếp cận AI FIRST và cách tiếp cận truyền thống

Phương pháp tiếp cận AI First đề cập đến một sự thay đổi mạnh mẽ trong cách thức xây dựng và vận hành doanh nghiệp thời kỳ chuyển đổi số. Đây không chỉ đơn thuần là việc áp dụng công nghệ AI để cải thiện hiệu suất mà là tích hợp AI ngay từ đầu, làm nền tảng cho mọi quyết định chiến lược trong doanh nghiệp. 

Mr. Tony Dzung nhận định: “Khi theo đuổi chiến lược AI first, AI không phải là một ý tưởng được thêm vào sau cùng hoặc chỉ là một công cụ được sử dụng sau để nâng cao hiệu suất. Thay vào đó, nó là một phần không thể thiếu trong DNA của doanh nghiệp, ảnh hưởng đến mọi quyết định, từ sản phẩm mà doanh nghiệp phát triển cho đến cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng.”

Vậy, phương pháp tiếp cận AI First khác gì so với cách tiếp cận truyền thống?

Cách tiếp cận truyền thống:

• AI chỉ là công cụ hỗ trợ: AI thường được áp dụng sau khi doanh nghiệp đã xây dựng quy trình hoạt động hoặc sản phẩm, với mục đích tối ưu hóa hiệu suất hoặc giảm chi phí.
• Phụ thuộc vào kinh nghiệm và dữ liệu giới hạn: Cách tiếp cận truyền thống dựa nhiều vào kinh nghiệm lãnh đạo, phân tích thủ công và các dữ liệu nhỏ lẻ.
• Tăng trưởng chậm, khó thích nghi: Khi thị trường thay đổi, mô hình truyền thống thường mất nhiều thời gian để điều chỉnh do quy trình cứng nhắc và sự thiếu linh hoạt trong việc tiếp nhận công nghệ mới.

Phương pháp tiếp cận AI First:

• AI là trọng tâm, không phải công cụ bổ trợ: AI được tích hợp ngay từ giai đoạn lên ý tưởng kinh doanh, định hình sản phẩm và xây dựng quy trình. Mọi quyết định đều được dẫn dắt bởi dữ liệu và khả năng phân tích của AI.
• Tận dụng sức mạnh dữ liệu lớn: Với khả năng học từ lượng dữ liệu khổng lồ, AI giúp doanh nghiệp khám phá các mô hình và thông tin mà cách làm thủ công không thể đạt được.
• Tự động hóa quy trình: AI First không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn tự động hóa những tác vụ phức tạp, giúp doanh nghiệp tối ưu nguồn lực và tập trung vào những nhiệm vụ mang tính chiến lược.
• Khả năng cá nhân hóa quy mô lớn: Cách tiếp cận AI First cho phép doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho từng khách hàng, từ đó tăng cường sự hài lòng và trung thành.

Để khai thác tối đa những lợi ích mà AI mang lại, nó cần được tích hợp sâu vào nền tảng cốt lõi của doanh nghiệp, thay vì chỉ được sử dụng như một công cụ bổ sung cho các mô hình hiện tại. Đây chính là yếu tố làm nên sự khác biệt căn bản giữa phương pháp tiếp cận AI First và cách tiếp cận truyền thống.

2. Mr. Tony Dzung và hành trình thay đổi HBR Holdings với phương pháp tiếp cận AI FIRST

Mr. Tony Dzung, tên thật là Nguyễn Tiến Dũng, là một trong những chuyên gia marketing và nhân sự hàng đầu tại Việt Nam. Với vai trò Chủ tịch Hội đồng quản trị của HBR Holdings - hệ sinh thái giáo dục uy tín bao gồm 4 thương hiệu lớn (Langmaster, Trường Doanh Nhân HBR, IELTS LangGo và BingGo Leaders), anh đã tiên phong trong việc triển khai phương tiếp cận AI Firts với mong muốn tạo ra bước phát triển bứt phá cho doanh nghiệp. 

Với nền tảng chuyên môn từ ngành Khoa học Máy tính (Computer Science) và hơn 15 năm kinh nghiệm làm việc với các tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới, Mr. Tony Dzung đã sớm nhận ra tiềm năng vượt trội của AI trong việc tái cấu trúc và tối ưu hóa hoạt động doanh nghiệp. Sự hiểu biết sâu sắc này đã thúc đẩy Mr. Tony Dzung đến với một triết lý quản trị hoàn toàn mới mang tên AI First.

Dưới sự lãnh đạo của Mr. Tony Dzung, HBR Holdings đã ứng dụng AI vào nhiều khía cạnh kinh doanh, từ nghiên cứu insight khách hàng, quản lý nhân sự, sáng tạo nội dung marketing cho đến cá nhân hoá dịch vụ khách hàng. Những cải tiến này không chỉ giúp giảm thiểu chi phí vận hành mà còn nâng cao năng suất một cách vượt bậc. 

Thành công của việc ứng dụng AI First vào hệ sinh thái HBR Holdings được thể hiện qua những con số biết nói sau: 

• Quy mô nhân sự lớn mạnh: HBR Holdings hiện có hơn 1400+ nhân sự, trong đó phòng Marketing đóng góp 120 nhân sự chuyên trách.
• Hệ thống các kênh trực tuyến ấn tượng: Sở hữu hệ thống 6 website giáo dục uy tín với hơn 2 triệu lượt truy cập mỗi tháng, cùng 10 fanpage đạt tổng cộng 28 triệu người theo dõi.
• Thành tựu nổi bật trên nền tảng số: Sở hữu hơn 12 triệu lượt subscribe trên YouTube với 2 nút vàng và 1 nút kim cương quyền lực, cùng hơn 3 triệu người theo dõi trên TikTok.

Với tinh thần “Học hỏi, Sáng tạo và Đổi mới không ngừng”, Mr. Tony Dzung đã không ngừng tìm kiếm các giải pháp công nghệ tiên tiến từ các diễn đàn quốc tế danh tiếng như RPA & AI, SuperAI, EduTech, đến các chương trình tại Harvard, MIT, Wharton, Insead. Những nỗ lực này không chỉ giúp HBR Holdings đạt được bước tiến lớn mà còn tạo cảm hứng và giá trị thực tiễn cho cộng đồng doanh nghiệp Việt Nam.

3. Phương pháp tiếp cận AI First hiệu quả

Theo khảo sát của Boston Consulting Group và MIT Sloan Management Review, 90% người tham gia coi AI là một cơ hội kinh doanh lớn. Việc áp dụng AI không còn là câu hỏi "liệu có nên" mà là "khi nào" và "bằng cách nào".

Đúc kết từ quá trình kinh doanh thực tiễn tại hệ sinh thái HBR Holdings, Mr. Tony Dzung đã rút ra những bài học kinh nghiệm sâu sắc và mong muốn chia sẻ nó với các chủ doanh nghiệp để dẫn dắt tổ chức thành công trong hành trình tiếp cận phương pháp AI First:

3.1. Bắt đầu với vấn đề rõ ràng và xây dựng giả thuyết về việc AI sẽ giải quyết nó như thế nào

Triển khai AI hiệu quả bắt đầu từ việc xác định rõ ràng vấn đề cần giải quyết và giả thuyết về cách AI có thể giải quyết vấn đề đó. Theo Mr. Tony Dzung, triển khai chiến lược AI First không nên xuất phát từ việc chạy theo xu hướng mà phải bắt nguồn từ một nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.

Ví dụ, tại HBR Holdings, Mr. Tony Dzung nhận thấy rằng, việc sản xuất nội dung marketing theo cách thủ công không chỉ mất nhiều thời gian mà còn hạn chế về mặt số lượng, dẫn đến việc bỏ lỡ cơ hội tiếp cận khách hàng tiềm năng. Từ thực trạng này, Mr. Tony Dzung đặt giả thuyết rằng AI có thể được ứng dụng để tự động hóa quy trình sản xuất nội dung, tạo ra hàng trăm bài viết chất lượng mỗi ngày.

Việc áp dụng AI vào hoạt động marketing không chỉ giúp tăng năng suất mà còn tối ưu hóa việc tiếp cận khách hàng mục tiêu. Những nội dung được cá nhân hóa và phân phối đúng thời điểm đã góp phần tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh số bán hàng, minh chứng cho hiệu quả của việc xác định đúng vấn đề và sử dụng AI để giải quyết nó.

3.2. Xây dựng một nhóm đa chức năng với chuyên môn về AI.

Một chiến lược AI First chỉ có thể thành công khi được thực hiện bởi một đội ngũ đa năng, có kiến thức chuyên môn và kiến thức về AI. Theo Mr. Tony Dzung, đội ngũ lý tưởng không chỉ bao gồm các chuyên gia về khoa học dữ liệu, kỹ thuật, sản phẩm mà còn cần có những nhân sự với khả năng thích ứng và sẵn sàng học hỏi liên tục.

Do đó, Mr. Tony Dzung nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng văn hoá học tập và đào tạo liên tục. Doanh nghiệp cần tích cực triển khai các chương trình đào tạo nội bộ nhằm giúp nhân viên hiểu rõ cách sử dụng và khai thác tiềm năng từ các công cụ AI. Những buổi đào tạo không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn hướng dẫn thực hành trên các phần mềm AI hiện đại, giúp nhân viên ứng dụng ngay vào công việc hàng ngày, như phân tích dữ liệu khách hàng, tự động hóa quy trình và tối ưu hóa chiến lược marketing.

3.3. Áp dụng quy trình lặp đi lặp lại và học hỏi liên tục

Phát triển các sản phẩm AI không phải là một hành trình tuyến tính, mà là quá trình liên tục thử nghiệm, đánh giá và điều chỉnh. Theo Mr. Tony Dzung, tư duy lặp lại và học hỏi từ kết quả là yếu tố cốt lõi để đảm bảo sản phẩm AI không chỉ đạt hiệu quả tối ưu mà còn phù hợp với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp và thị trường.

Tại HBR Holdings, các dự án AI luôn được phát triển theo chu trình thử nghiệm nhỏ, đánh giá kết quả, sau đó điều chỉnh và mở rộng quy mô. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa các thuật toán AI mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình triển khai.

3.4. Ưu tiên xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu

AI chỉ hoạt động hiệu quả khi được cung cấp dữ liệu chất lượng. Do đó, đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu là ưu tiên hàng đầu trong chiến lược AI First - Mr. Tony Dzung nhấn mạnh.

Dưới đây là những bước quan trọng mà doanh nghiệp cần lưu ý:

• Đầu tư vào nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu hiện đại: Doanh nghiệp cần triển khai các công nghệ hiện đại, ví dụ như hệ thống CRM giúp lưu trữ dữ liệu khách hàng một cách đồng bộ và tập trung, hệ thống ERP giúp quản lý dữ liệu của tất cả các bộ phận trong doanh nghiệp…

• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Doanh nghiệp nên đầu tư vào các quy trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính chính xác, đồng nhất và đầy đủ. Hãy nhớ rằng, dữ liệu kém chất lượng có thể dẫn đến kết quả sai lệch, ảnh hưởng trực tiếp đến các quyết định kinh doanh.

• Tăng cường bảo mật và tuân thủ quy định: Với sự gia tăng về dữ liệu, các vấn đề liên quan đến bảo mật và tuân thủ quy định ngày càng trở nên quan trọng. Doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp bảo mật tiên tiến để bảo vệ dữ liệu khỏi các mối đe dọa mạng và tuân thủ các quy định như GDPR hoặc luật bảo vệ dữ liệu tại địa phương.
• Tích hợp dữ liệu vào chiến lược dài hạn: Không nên xem việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu như một dự án độc lập, mà nên tích hợp nó vào chiến lược phát triển dài hạn của doanh nghiệp. Một hệ thống dữ liệu mạnh mẽ sẽ không chỉ phục vụ các nhu cầu trước mắt mà còn giúp doanh nghiệp phát hiện xu hướng, dự đoán nhu cầu và ra quyết định nhanh chóng hơn trong tương lai.

>>> Xem thêm: XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC DỮ LIỆU ĐỂ TỐI ƯU HÓA MỌI QUYẾT ĐỊNH KINH DOANH

3.5. Nghĩ về khả năng mở rộng ngay từ ban đầu 

Khả năng mở rộng là một yếu tố then chốt mà các doanh nghiệp cần ưu tiên khi triển khai các dự án AI. Theo kinh nghiệm của Mr. Tony Dzung từ HBR Holdings, một hệ thống không được thiết kế để mở rộng sẽ sớm đối mặt với những hạn chế khi doanh nghiệp tăng trưởng hoặc khi nhu cầu sử dụng tăng đột biến. 

Dưới đây là những lời khuyên hữu ích dành cho các doanh nghiệp:

• Xây dựng tầm nhìn dài hạn ngay từ đầu: Hãy bắt đầu dự án AI với tầm nhìn rõ ràng về cách hệ thống sẽ hoạt động khi doanh nghiệp mở rộng quy mô. Điều này bao gồm việc dự đoán nhu cầu dữ liệu, số lượng người dùng, và khối lượng xử lý mà hệ thống cần đáp ứng trong tương lai.

• Đầu tư vào hạ tầng dữ liệu linh hoạt: Hạ tầng dữ liệu cần được xây dựng sao cho dễ dàng mở rộng mà không làm tăng chi phí đáng kể. Sử dụng các giải pháp dựa trên điện toán đám mây là một lựa chọn thông minh, giúp doanh nghiệp dễ dàng bổ sung tài nguyên khi cần mà không phải đầu tư quá lớn vào phần cứng.

• Lựa chọn mô hình AI có khả năng mở rộng: Các mô hình AI cần được chọn và tối ưu hóa để phù hợp với các yêu cầu hiện tại, nhưng vẫn có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu và truy vấn lớn hơn trong tương lai. 
• Tích hợp các công cụ và quy trình tự động hóa: Tự động hóa là yếu tố quan trọng để giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa chi phí khi hệ thống mở rộng. Doanh nghiệp cần triển khai các công cụ tự động hóa trong việc quản lý hạ tầng, giám sát hiệu suất và cập nhật mô hình AI.

3.6. Luôn đặt khách hàng làm trung tâm

Dù AI mang đến những công nghệ tiên tiến, mục tiêu cốt lõi của bất kỳ sản phẩm hay dịch vụ nào vẫn là phục vụ và thỏa mãn nhu cầu của khách hàng. Theo Mr. Tony Dzung, một chiến lược AI First chỉ thực sự hiệu quả khi đặt khách hàng làm trung tâm trong mọi quyết định. 

Dưới đây là những lời khuyên giúp doanh nghiệp tối ưu hóa giá trị mà AI mang lại:

• Thấu hiểu sâu sắc nhu cầu khách hàng: Hãy bắt đầu bằng việc thấu hiểu nhu cầu thực tế của khách hàng. Mỗi quyết định triển khai AI nên được định hướng bởi cách công nghệ đó sẽ giải quyết những vấn đề cụ thể của khách hàng. Ví dụ như phát triển Chatbot AI với mục đích rút ngắn thời gian phản hồi khách hàng hay sử dụng Chat GPT để viết email marketing cá nhân hoá. 
• Liên tục thu thập phản hồi: Doanh nghiệp nên thiết lập cơ chế để khách hàng dễ dàng đưa ra phản hồi về sản phẩm hoặc dịch vụ AI. Ví dụ như dịch vụ chăm sóc khách hàng tự động bằng Chatbot AI. Những phản hồi này sẽ là cơ sở để tinh chỉnh và nâng cấp giải pháp, đảm bảo rằng sản phẩm AI ngày càng phù hợp hơn với nhu cầu thực tế.
• Đảm bảo minh bạch và tin cậy: AI cần khối lượng dữ liệu lớn để hoạt động, vì vậy doanh nghiệp cần đảm bảo sự minh bạch trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu khách hàng, đồng thời tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật.

4. Tương lai của AI First: Cơ hội và thách thức

“Tương lai của kinh doanh là AI First. Đây là một tuyên bố táo bạo nhưng đã được chứng minh bằng thực tế.” - Mr. Tony Dzung khẳng định. 

Theo khảo sát của Boston Consulting Group và MIT Sloan Management Review, 90% người tham gia coi AI là một cơ hội kinh doanh lớn. Việc áp dụng AI không còn là câu hỏi "liệu có nên" mà là "khi nào" và "bằng cách nào".

4.1. Cơ hội dành cho các doanh nghiệp AI-First

• Giải pháp cá nhân hóa vượt trội: AI có khả năng phân tích và học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ, từ đó cung cấp các giải pháp được cá nhân hóa một cách tinh vi. Đây là cơ hội để doanh nghiệp phát triển các sản phẩm và dịch vụ AI-First nhằm đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng khách hàng.

Ví dụ, một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng AI để phân tích thói quen mua sắm, từ đó đề xuất sản phẩm phù hợp với từng người, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu.

• Tăng hiệu suất làm việc: AI giúp tự động hóa các tác vụ lặp lại, giải phóng nhân viên để họ tập trung vào các công việc chiến lược và sáng tạo. Điều này đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp khởi nghiệp khi nguồn lực còn hạn chế, giúp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.
• Mô hình kinh doanh mới: AI đang thúc đẩy sự xuất hiện của các mô hình kinh doanh sáng tạo, chẳng hạn như 'AI-as-a-Service' - nơi doanh nghiệp cung cấp dịch vụ AI trên nền tảng đám mây. Điều này giúp giảm rào cản cho các công ty muốn tận dụng AI, mở ra cơ hội cho các startup AI-First gia nhập thị trường dễ dàng hơn.

4.2. Thách thức khi hướng tới AI-First

Bên cạnh những cơ hội hấp dẫn, AI First cũng tiềm ẩn một số rủi ro mà doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng:

• Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư: AI phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu, nhưng điều này cũng đặt ra những vấn đề liên quan đến bảo mật và tuân thủ pháp lý. Doanh nghiệp cần xây dựng các hệ thống đảm bảo an toàn dữ liệu và tuân thủ các quy định hiện hành, đồng thời giữ được niềm tin của khách hàng.
• Thiên kiến và tính công bằng: Các mô hình AI có thể vô tình tái tạo thiên kiến vốn có trong dữ liệu đào tạo. Để khắc phục, doanh nghiệp cần kiểm soát nguồn dữ liệu và tối ưu hóa thuật toán để đảm bảo các giải pháp AI minh bạch và công bằng.
• Khoảng cách kỹ năng: Việc thiếu hụt nhân sự có kỹ năng chuyên sâu về AI là một thách thức lớn. Các doanh nghiệp cần đầu tư vào việc đào tạo đội ngũ hiện tại hoặc hợp tác với các chuyên gia trong ngành để thu hẹp khoảng cách này.

Việc tiếp cận AI First không chỉ là một xu hướng mà còn là bước đi chiến lược để doanh nghiệp thích nghi và phát triển bền vững trong thời đại số. Thông qua bài viết từ Trường Doanh Nhân HBR, hy vọng chủ doanh nghiệp đã có thêm góc nhìn mới về cách ứng dụng AI vào hoạt động kinh doanh. Hãy bắt đầu hành trình AI First ngay hôm nay để tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn!