TRIỂN KHAI AI: CHI PHÍ THẬT SỰ GỒM NHỮNG GÌ VÀ CÁCH TỐI ƯU CHO DOANH NGHIỆP

Việc triển khai AI mang lại tiềm năng lớn nhưng cũng đòi hỏi doanh nghiệp phải chuẩn bị ngân sách hợp lý. Vậy, triển khai AI: Chi phí thật sự gồm những gì? Trong bài viết này, HBR sẽ phân tích chi tiết các yếu tố và đưa ra những biện pháp để tối ưu chi phí chi phí khi áp dụng AI vào doanh nghiệp.

Những điểm chính trong bài:

• Phân tích chi tiết những chi phí chính như hạ tầng kĩ thuật, nhân sự… và chi phí theo giai đoạn triển khai AI

• Ảnh hưởng của các loại AI, hạ tầng công nghệ, tài nguyên nhân lực,... đến chi phí triển khai AI

• Giới thiệu những công nghệ và nền tảng AI phù hợp với SMEs như ChatGPT, Salesforce Einstein, HubSpot AI,...
• Giải pháp cho doanh nghiệp nhỏ để tối ưu chi phí như sử dụng giải pháp SaaS, tận dụng các chương trình hỗ trợ và tài trợ,...

1. Triển khai AI: Chi phí thật sự gồm những gì?

Khi triển khai AI, doanh nghiệp không chỉ đối mặt với các khoản chi phí trực tiếp mà còn phải tính đến các yếu tố gián tiếp ảnh hưởng đến ngân sách tổng thể. Để hiểu rõ hơn về chi phí thực sự của việc áp dụng AI, chúng ta cần phân tích các yếu tố chính mà doanh nghiệp cần đầu tư trong suốt quá trình triển khai và duy trì hệ thống AI.

1.1. Các loại chi phí chính

Khi triển khai AI, doanh nghiệp cần phải đối mặt với một loạt các chi phí từ việc đầu tư vào hạ tầng kỹ thuật, thuê nhân sự chuyên môn, đến việc tích hợp hệ thống và duy trì vận hành. Để đảm bảo quá trình triển khai AI diễn ra suôn sẻ và đạt hiệu quả, doanh nghiệp cần hiểu rõ và phân tích các loại chi phí chính sẽ phát sinh trong từng giai đoạn. 

Sau đây là các loại chi phí chính trong quá trình triển khai AI:

• Hạ tầng kỹ thuật (server, cloud, phần mềm, thiết bị)
• Nhân sự (thuê chuyên gia, đào tạo, thuê ngoài)
• Tích hợp hệ thống và dữ liệu
• Vận hành và bảo trì
• Chi phí gián tiếp (thay đổi quy trình, đào tạo nội bộ, quản lý thay đổi)

1 - Hạ tầng kỹ thuật (server, cloud, phần mềm, thiết bị)
Khi triển khai AI, hạ tầng kỹ thuật là yếu tố cốt lõi, bao gồm máy chủ mạnh mẽ, dung lượng lưu trữ lớn và phần mềm chuyên dụng. Các chi phí này có thể được phân chia như sau:

• Mua/thuê máy chủ GPU: Để xử lý các tác vụ tính toán nặng trong AI (như học sâu - deep learning), doanh nghiệp cần sử dụng các máy chủ với GPU (Graphics Processing Unit). Những máy chủ này có chi phí cao vì yêu cầu cấu hình mạnh mẽ.
• Chi phí dịch vụ đám mây (Cloud services): Doanh nghiệp có thể sử dụng các dịch vụ đám mây của các nhà cung cấp như AWS, Google Cloud hoặc Microsoft Azure thay vì đầu tư vào cơ sở hạ tầng vật lý. Các dịch vụ đám mây thường tính phí dựa trên mức sử dụng (theo giờ hoặc theo dung lượng).
• Hệ thống lưu trữ: Dữ liệu trong các dự án AI yêu cầu lưu trữ và truy xuất nhanh chóng. Các chi phí này bao gồm hệ thống lưu trữ đám mây hoặc lưu trữ vật lý (nếu doanh nghiệp chọn cách tự duy trì).
• Bản quyền phần mềm AI: Các công cụ AI, phần mềm mô phỏng, thư viện học máy hoặc giải pháp AI doanh nghiệp mua sẽ có chi phí bản quyền hàng năm.

Chi phí hạ tầng chiếm khoảng 15 - 30% tổng chi phí triển khai AI. Để giảm chi phí đầu tư ban đầu, doanh nghiệp có thể chọn sử dụng các dịch vụ đám mây trả phí theo nhu cầu thay vì mua sắm hạ tầng riêng biệt (CAPEX cao).

2 - Nhân sự (thuê chuyên gia, đào tạo, thuê ngoài)
Nhân sự là yếu tố quyết định thành công trong việc triển khai AI. Các chi phí nhân sự có thể bao gồm:

• Thuê chuyên gia AI: Việc tuyển dụng các chuyên gia như Data Scientist hoặc AI Engineer có thể tốn từ $150,000 đến $300,000 mỗi năm, đặc biệt tại các thị trường cạnh tranh cao.
• Chi phí tuyển dụng và phúc lợi: Chi phí này bao gồm việc tuyển dụng nhân sự, chi phí tìm kiếm và phỏng vấn, cũng như các khoản phúc lợi như bảo hiểm và nghỉ phép.
• Đào tạo nhân viên nội bộ: Đối với các doanh nghiệp không thể thuê chuyên gia, họ có thể đầu tư vào đào tạo nhân viên hiện tại. Tuy nhiên, đào tạo nội bộ đòi hỏi thời gian và chi phí, cũng có thể ảnh hưởng đến năng suất công việc trong thời gian đầu.
• Thuê tư vấn bên ngoài: Nếu không thể tuyển dụng được chuyên gia nội bộ, doanh nghiệp có thể thuê các dịch vụ tư vấn bên ngoài. Chi phí thuê tư vấn AI có thể dao động từ $200–500 mỗi giờ, tùy vào mức độ chuyên môn và dự án yêu cầu.

Chi phí nhân sự chiếm từ 40–60% tổng ngân sách triển khai AI, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs).

3 - Tích hợp hệ thống và dữ liệu
AI không thể hoạt động hiệu quả nếu không được tích hợp đúng cách vào các hệ thống hiện tại của doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi một quy trình tích hợp phức tạp và tốn kém:

• Tích hợp AI vào hệ thống hiện tại: Các hệ thống như CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning), hoặc hệ thống website cần phải được kết nối và đồng bộ hóa với các mô hình AI. Quá trình này yêu cầu lập trình API (Application Programming Interface) tùy chỉnh hoặc middleware để đảm bảo các hệ thống có thể giao tiếp với nhau.
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Dữ liệu đầu vào cho AI phải được làm sạch, chuẩn hóa và xử lý để có thể được sử dụng hiệu quả. Các công đoạn này bao gồm việc phát hiện và sửa lỗi trong dữ liệu, loại bỏ dữ liệu dư thừa và điều chỉnh dữ liệu không đầy đủ.
• Xây dựng các pipelines: Xây dựng các pipelines (dòng chảy dữ liệu) là công việc tốn kém và phức tạp để tự động hóa quy trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.

Tích hợp hệ thống và dữ liệu có thể chiếm đến 40 - 60% tổng ngân sách triển khai AI do các yêu cầu kỹ thuật phức tạp và cần đầu tư nhiều vào lập trình và dữ liệu.

4 - Vận hành và bảo trì
Sau khi triển khai, hệ thống AI cần được duy trì và cập nhật liên tục để đảm bảo hoạt động hiệu quả:

• Giám sát và kiểm tra chất lượng đầu ra: AI cần được giám sát liên tục để đảm bảo kết quả đầu ra đúng và chất lượng. Doanh nghiệp cần đánh giá thường xuyên kết quả của các mô hình AI để tránh sai sót trong phân tích dữ liệu.
• Cập nhật dữ liệu và tính năng: Dữ liệu thay đổi theo thời gian, vì vậy các mô hình AI cần phải được tái huấn luyện để bắt kịp xu hướng mới. Điều này cũng đòi hỏi phải cập nhật tính năng và phần mềm AI.
• Duy trì hệ thống AI: Doanh nghiệp cần trả phí dịch vụ đám mây hàng tháng cho các tài nguyên tính toán (compute) và suy luận (inference). Ngoài ra, còn phải trả phí duy trì bản quyền phần mềm AI và nhân sự giám sát hệ thống.

Chi phí vận hành và bảo trì có thể chiếm từ 15 - 25% giá trị đầu tư ban đầu mỗi năm. Một công ty nhỏ có thể chi từ vài trăm đến vài nghìn USD mỗi tháng cho các dịch vụ này.

5 - Chi phí gián tiếp (thay đổi quy trình, đào tạo nội bộ, quản lý thay đổi)
Triển khai AI không chỉ liên quan đến công nghệ, mà còn yêu cầu thay đổi quy trình làm việc và văn hóa tổ chức:

• Xây dựng quy trình mới: Khi triển khai AI, doanh nghiệp cần xây dựng lại quy trình làm việc để tận dụng tối đa công cụ AI. Điều này có thể liên quan đến việc thay đổi cách thức thu thập và phân tích dữ liệu.
• Đào tạo nhân viên sử dụng công nghệ mới: Doanh nghiệp cần tổ chức các khóa đào tạo hoặc workshop để nhân viên có thể làm quen và sử dụng AI hiệu quả. Điều này đòi hỏi chi phí tổ chức, tài liệu đào tạo và thời gian.
• Quản lý thay đổi (Change Management): Việc thay đổi quy trình và công nghệ có thể gặp phải sự kháng cự từ nhân viên. Doanh nghiệp cần có chiến lược quản lý thay đổi để giảm thiểu sự gián đoạn và đảm bảo rằng nhân viên có thể chấp nhận và làm việc hiệu quả với công nghệ mới.

Chi phí gián tiếp này có thể chiếm từ 10-20% ngân sách triển khai AI, mặc dù không được phản ánh trực tiếp trong các hóa đơn chi phí.

Việc triển khai AI là một quá trình phức tạp và đắt đỏ, với chi phí có thể phân chia thành các khoản lớn bao gồm hạ tầng kỹ thuật, nhân sự, tích hợp hệ thống, vận hành bảo trì và chi phí gián tiếp. Các doanh nghiệp cần phải lên kế hoạch cẩn thận và dự phòng ngân sách để đảm bảo việc triển khai AI đạt hiệu quả lâu dài.

1.2. Phân tích chi phí theo giai đoạn triển khai AI

Để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí khi triển khai AI trong doanh nghiệp, việc phân tích chi phí theo từng giai đoạn triển khai sẽ giúp xác định được các khoản đầu tư cần thiết. Dưới đây là 3 giai đoạn chính cần phân tích chi phí khi triển khai AI:

• Giai đoạn thử nghiệm
• Giai đoạn mở rộng
• Giai đoạn vận hành

1 - Giai đoạn thử nghiệm (Pilot)
Giai đoạn thử nghiệm (Pilot) là bước đầu tiên trong việc triển khai AI, nơi doanh nghiệp chỉ áp dụng một hoặc vài ứng dụng AI nhỏ để kiểm tra tính khả thi và hiệu quả. Các chi phí trong giai đoạn này thường thấp và tập trung vào việc thử nghiệm và đánh giá các công cụ, bao gồm:

• Thuê công cụ/demo AI: Doanh nghiệp sẽ cần thuê phần mềm hoặc sử dụng các công cụ AI thông qua nền tảng SaaS (Software as a Service). Chi phí này thường dao động từ $50–200 mỗi tháng.
• Chi phí tích hợp tối thiểu: Đây là chi phí dành cho việc tích hợp cơ bản công cụ AI vào hệ thống hiện tại của doanh nghiệp. Chi phí tích hợp thường dao động từ $0 đến $2,000 tùy thuộc vào mức độ phức tạp.
• Đào tạo nhóm nhỏ: Doanh nghiệp sẽ cần đào tạo một nhóm nhỏ nhân viên sử dụng các công cụ AI thử nghiệm. Chi phí đào tạo có thể từ $500 -1,000.

Ví dụ: Một doanh nghiệp nhỏ với 1–5 người có thể chi khoảng từ 550–3,200 USD cho tháng đầu tiên, bao gồm phần mềm ($50–200/tháng), đào tạo ($500–1,000), và tích hợp ($0–2,000). Tại Việt Nam, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) có thể triển khai thử nghiệm với ngân sách khoảng 50–500 triệu VND.
Mục tiêu của giai đoạn này là giúp doanh nghiệp kiểm chứng tính khả thi của ứng dụng AI với chi phí thấp nhất, giúp đánh giá được hiệu quả và quyết định có tiếp tục triển khai hay không.

2 - Giai đoạn mở rộng
Sau khi giai đoạn thử nghiệm thành công, doanh nghiệp sẽ chuyển sang giai đoạn mở rộng, triển khai AI vào nhiều phòng ban hơn hoặc tích hợp sâu hơn vào các hệ thống hiện tại. Chi phí giai đoạn này thường tăng đột biến vì các yếu tố sau:

• Bản quyền và phần mềm: Doanh nghiệp sẽ phải đầu tư vào các bản quyền phần mềm AI và mua các gói dịch vụ SaaS dài hạn, với chi phí cao hơn so với giai đoạn thử nghiệm.
• Mở rộng hạ tầng và tích hợp hệ thống: Giai đoạn mở rộng đòi hỏi việc nâng cấp hạ tầng IT, như máy chủ hoặc dịch vụ đám mây, để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của AI. Chi phí này có thể gấp 2–3 lần so với chi phí giai đoạn thử nghiệm.
• Đào tạo toàn công ty: Khi triển khai rộng rãi, doanh nghiệp cần tổ chức đào tạo cho toàn bộ nhân viên sử dụng AI. Chi phí đào tạo này sẽ chiếm thêm 10–20% tổng ngân sách.
• Xây dựng quy trình chuẩn: Giai đoạn này cũng yêu cầu xây dựng quy trình làm việc mới để tích hợp AI vào các hoạt động hàng ngày, đòi hỏi thêm chi phí và thời gian.

Khuyến nghị: Các chuyên gia khuyến nghị doanh nghiệp SMEs nên dự trù gấp 2–3 lần chi phí thử nghiệm cho giai đoạn mở rộng. Điều này giúp đảm bảo rằng doanh nghiệp có đủ nguồn lực tài chính để mở rộng quy mô và triển khai thành công.

3 - Giai đoạn vận hành (Vận hành ổn định)
Khi AI đã được triển khai vào quy trình chính thức của doanh nghiệp, giai đoạn vận hành sẽ bắt đầu. Chi phí trong giai đoạn này sẽ ổn định hơn và bao gồm các khoản chi phí định kỳ hàng tháng như:

• Phí SaaS (Software as a Service) và dịch vụ đám mây: Đây là khoản chi lớn nhất trong giai đoạn vận hành, chiếm từ 60–70% tổng chi phí hàng tháng. Các chi phí này bao gồm phí bản quyền phần mềm AI và các dịch vụ đám mây cần thiết để duy trì hệ thống AI.
• Bảo trì và nâng cấp hệ thống: Chi phí này chiếm từ 10–20% chi phí hàng tháng, dùng để duy trì và nâng cấp các hệ thống AI, sửa lỗi và cải tiến tính năng.
• Đào tạo bổ sung: Dù hệ thống đã được triển khai, việc đào tạo nhân viên mới hoặc đào tạo lại để tận dụng tối đa khả năng của AI vẫn là một khoản chi không nhỏ, chiếm từ 10–15%.
• Mở rộng chức năng: Doanh nghiệp có thể đầu tư thêm vào việc mở rộng chức năng AI, thêm tính năng mới hoặc mở rộng ứng dụng vào các lĩnh vực khác, chiếm khoảng 5–10% chi phí hàng tháng.

Ví dụ: Một công ty tư vấn với 15 người có thể chi khoảng 874 USD mỗi tháng cho các công cụ AI như ChatGPT ($300), Zapier ($299), Monday.com AI ($150), và Jasper ($125).
Lưu ý: Dù giai đoạn vận hành không có chi phí đầu tư mới lớn, chi phí định kỳ hàng tháng vẫn cần được theo dõi sát sao để tránh vượt quá ngân sách. Doanh nghiệp cần đảm bảo các chi phí vận hành không ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động chung của hệ thống.

2. Các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí triển khai AI

Triển khai AI trong doanh nghiệp không chỉ đòi hỏi các khoản đầu tư về công nghệ mà còn liên quan đến nhiều yếu tố khác nhau ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí. Dưới đây là các yếu tố chủ yếu:

1 - Loại AI được triển khai

Các giải pháp AI khác nhau có mức chi phí khác nhau tùy theo độ phức tạp. Ví dụ, việc triển khai hệ thống học máy đơn giản có thể ít tốn kém hơn so với các mô hình học sâu (deep learning) yêu cầu phần cứng mạnh mẽ và dữ liệu khổng lồ. Mục tiêu ứng dụng AI cũng quyết định chi phí, chẳng hạn như AI phục vụ cho tự động hóa quy trình sẽ có mức chi phí khác với AI ứng dụng trong phân tích dữ liệu lớn.

2 - Hạ tầng công nghệ và phần mềm

Để triển khai AI, doanh nghiệp cần phải đầu tư vào hạ tầng công nghệ, bao gồm phần cứng (máy chủ, GPU) và phần mềm (công cụ, nền tảng AI). Các giải pháp AI đám mây có thể tiết kiệm chi phí ban đầu nhưng có thể phát sinh chi phí định kỳ cao, trong khi việc sử dụng hạ tầng nội bộ đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu lớn.

3 - Tài nguyên nhân lực

Việc triển khai AI cần đội ngũ nhân sự chuyên môn cao như kỹ sư AI, nhà phân tích dữ liệu, chuyên gia học máy, và các nhân viên IT hỗ trợ. Chi phí cho việc thuê và duy trì đội ngũ này là một khoản đầu tư lớn. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp cần chi trả cho việc đào tạo và phát triển năng lực cho nhân viên hiện tại để họ có thể vận hành các hệ thống AI hiệu quả.

4 - Dữ liệu và quản lý dữ liệu

Dữ liệu là yếu tố then chốt trong việc triển khai AI. Chi phí có thể tăng cao nếu doanh nghiệp phải thu thập và làm sạch dữ liệu, đặc biệt nếu dữ liệu cần được tổ chức lại hoặc chuyển đổi sang định dạng phù hợp. Các công ty cũng cần phải đảm bảo rằng dữ liệu được cập nhật thường xuyên và chính xác để hệ thống AI có thể hoạt động hiệu quả.

5 - Bảo mật và quyền riêng tư

Với sự gia tăng các mối đe dọa về an ninh mạng, bảo mật và quyền riêng tư trong AI là yếu tố quan trọng. Chi phí liên quan đến bảo mật không chỉ bao gồm việc triển khai các biện pháp bảo vệ mà còn liên quan đến việc tuân thủ các quy định pháp lý, đặc biệt trong các ngành có yêu cầu bảo mật cao như tài chính, y tế và bảo hiểm.

6 - Chi phí bảo trì và cập nhật

AI là một công nghệ phát triển liên tục. Các hệ thống AI cần được bảo trì và cập nhật định kỳ để đảm bảo hiệu suất tối ưu. Chi phí này có thể bao gồm việc theo dõi hiệu suất của hệ thống, cải tiến mô hình, và khắc phục các vấn đề phát sinh trong quá trình vận hành.

7 - Tính linh hoạt và khả năng mở rộng

Một hệ thống AI cần linh hoạt để có thể thích ứng với sự thay đổi của thị trường và yêu cầu kinh doanh. Việc mở rộng AI để phục vụ cho nhiều ứng dụng hoặc xử lý lượng dữ liệu lớn hơn sẽ đòi hỏi thêm chi phí, bao gồm phần cứng và phần mềm mở rộng. Doanh nghiệp cũng cần phải tính đến chi phí phát triển và triển khai khi mở rộng quy mô AI trong tổ chức.

3. Công nghệ và nền tảng AI phù hợp với SMEs trong Marketing & Sales

Trong lĩnh vực marketing và bán hàng, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) có thể áp dụng nhiều công nghệ AI để tối ưu hóa các chiến lược và nâng cao hiệu quả công việc. 

Dưới đây là bảng tóm tắt một số công nghệ AI quan trọng và phù hợp nhất:

4. Giải pháp giảm chi phí khi triển khai AI cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Doanh nghiệp vừa và nhỏ (DNNVV) thường gặp khó khăn trong việc triển khai các giải pháp AI do chi phí đầu tư ban đầu cao và thiếu nguồn lực. Tuy nhiên, có một số cách giúp giảm thiểu chi phí trong quá trình triển khai AI, giúp DNNVV tiếp cận công nghệ tiên tiến mà không vượt quá ngân sách.

1 - Sử dụng các giải pháp AI dưới dạng dịch vụ (SaaS)

Lý do: Các giải pháp SaaS (Software-as-a-Service) như Google AI, Microsoft Azure AI, hoặc IBM Watson cung cấp các mô hình AI có sẵn mà bạn chỉ cần đăng ký và sử dụng. Điều này giúp giảm bớt chi phí phần cứng và nhân sự triển khai.

Lợi ích: Chi phí thấp, dễ dàng triển khai mà không cần đầu tư vào hạ tầng và phần cứng đắt đỏ. Ngoài ra, bạn chỉ trả tiền cho những gì sử dụng, giúp tối ưu hóa chi phí.

2 - Áp dụng mô hình AI mã nguồn mở

Lý do: Các mô hình mã nguồn mở như TensorFlow, PyTorch, và scikit-learn cho phép DNNVV xây dựng và triển khai các mô hình AI mà không cần trả phí bản quyền phần mềm.

Lợi ích: Tiết kiệm chi phí phần mềm, nhưng yêu cầu đội ngũ kỹ thuật có khả năng xây dựng, triển khai và duy trì mô hình AI. Đây là lựa chọn phù hợp nếu doanh nghiệp có đội ngũ kỹ thuật hoặc có thể hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ kỹ thuật.

3 - Tận dụng các nền tảng đám mây

Lý do: Các dịch vụ đám mây như Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, và Microsoft Azure cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ mà không cần đầu tư vào phần cứng. Doanh nghiệp chỉ cần trả tiền cho các dịch vụ tính toán và lưu trữ sử dụng, không cần chi phí đầu tư ban đầu lớn.

Lợi ích: Tiết kiệm chi phí hạ tầng và dễ dàng mở rộng quy mô khi cần thiết. Ngoài ra, các dịch vụ đám mây cung cấp các công cụ AI có sẵn mà bạn có thể tích hợp vào hệ thống của mình.

4 - Đào tạo nội bộ và phát triển kỹ năng

Lý do: Việc đào tạo nhân viên nội bộ giúp giảm chi phí thuê ngoài và tạo ra một đội ngũ có khả năng duy trì và phát triển các hệ thống AI lâu dài.

Lợi ích: Doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí thuê các chuyên gia ngoài và chủ động quản lý, bảo trì các hệ thống AI nội bộ. Ngoài ra, các chương trình đào tạo AI trực tuyến hoặc hợp tác với các trường đại học có thể giúp tiết kiệm chi phí đào tạo.

5 - Tối ưu hóa quy trình và dữ liệu

Lý do: Việc sử dụng dữ liệu hiện có và tối ưu hóa quy trình công việc trước khi triển khai AI sẽ giúp giảm thiểu chi phí dữ liệu và đảm bảo rằng các giải pháp AI được áp dụng vào các vấn đề quan trọng nhất.

Lợi ích: DNNVV có thể giảm chi phí thu thập và xử lý dữ liệu, đồng thời tối ưu hóa hoạt động kinh doanh bằng các mô hình AI, giúp giảm chi phí vận hành trong dài hạn.

6 - Tận dụng các chương trình hỗ trợ và tài trợ

Lý do: Các tổ chức chính phủ và các quỹ hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ thường cung cấp các chương trình tài trợ hoặc ưu đãi để khuyến khích việc áp dụng công nghệ mới, bao gồm AI.

Lợi ích: DNNVV có thể tiếp cận các khoản tài trợ hoặc hỗ trợ từ chính phủ và các tổ chức quốc tế để giảm chi phí triển khai AI.

Triển khai AI mang đến nhiều cơ hội phát triển cho doanh nghiệp, nhưng cũng đòi hỏi một kế hoạch ngân sách chặt chẽ để đảm bảo hiệu quả lâu dài. Các chi phí chính trong việc triển khai AI bao gồm hạ tầng kỹ thuật, nhân sự, tích hợp hệ thống, vận hành và bảo trì, cùng chi phí gián tiếp. 

Để tối ưu hóa chi phí, doanh nghiệp có thể áp dụng các giải pháp như sử dụng dịch vụ SaaS, nền tảng đám mây, hoặc mô hình mã nguồn mở, đồng thời tận dụng các chương trình hỗ trợ từ chính phủ và tổ chức tài trợ. Với sự chuẩn bị kỹ lưỡng và chiến lược hợp lý, các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể tiếp cận AI hiệu quả mà không vượt quá ngân sách, đồng thời đạt được các mục tiêu phát triển bền vững trong tương lai.