AI cho doanh nghiệp - Đừng chạy theo 'mốt', hãy chạy theo giá trị

Kết quả là nhiều nơi rơi vào hai thái cực: hoặc sợ hãi vì nghĩ AI quá xa vời, hoặc lao vào triển khai phong trào rồi thất vọng vì “không thấy hiệu quả”.

Muốn dùng AI đúng, lãnh đạo cần đổi câu hỏi. Đừng hỏi “chúng ta có làm AI không?”. Hãy hỏi thẳng: AI giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, giảm chi phí, giảm rủi ro, hay tăng tốc độ ra quyết định ở đâu? Không trả lời được câu đó, mọi dự án AI chỉ là chi phí “khoác áo thời thượng”.

Doanh nghiệp vận hành trên nền tảng AI. Ảnh: Midjourney

Ở góc nhìn doanh nghiệp, AI đơn giản là một “động cơ” giúp xử lý thông tin nhanh hơn con người: tổng hợp dữ liệu, nhận diện mẫu hình, dự đoán khả năng xảy ra và đề xuất phương án. Nó giỏi ở tốc độ và quy mô, nhưng không tự có mục tiêu, không tự chịu trách nhiệm. Vì vậy, AI không thay thế vai trò lãnh đạo mà đảm nhận vai trò khuếch đại chất lượng quản trị. Doanh nghiệp quản trị tốt thì AI làm tốt hơn; quản trị kém thì AI làm kém nhanh hơn.

Từ góc độ giá trị, AI thường mang lại lợi ích rõ nhất theo ba “đòn bẩy”: năng suất, quyết định, trải nghiệm khách hàng. Năng suất là giảm thời gian cho việc lặp lại: viết - sửa - tổng hợp - báo cáo - đối soát - nhập liệu. Quyết định là dự báo nhu cầu, phát hiện sớm rủi ro, tối ưu phân bổ nguồn lực. Trải nghiệm khách hàng là phản hồi nhanh, phục vụ nhất quán, cá nhân hóa hợp lý. Ba đòn bẩy này nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng nó nhắc doanh nghiệp một điều quan trọng: AI thắng ở những chỗ khối lượng lớn, lặp lại nhiều, dữ liệu rải rác, và sai sót gây tốn kém.

Nhìn vào thực tiễn, doanh nghiệp đang dùng AI ở những điểm rất “đời thường”. Marketing dùng AI để sản xuất và biến thể nội dung, tối ưu chiến dịch, phân loại khách hàng tiềm năng - giá trị nằm ở tốc độ ra mắt và giảm lãng phí. Chăm sóc khách hàng dùng chatbot/voicebot để trả lời câu hỏi phổ biến, phân loại yêu cầu, chuyển tuyến đúng - giá trị nằm ở phản hồi 24/7 và giảm tải tổng đài. Vận hành và chuỗi cung ứng dùng AI để dự báo nhu cầu, tối ưu tồn kho, cảnh báo bất thường - giá trị nằm ở giảm hàng tồn và tăng độ đúng hạn.

Tài chính dùng AI để đọc hóa đơn, đối soát chứng từ, phát hiện giao dịch lạ - giá trị nằm ở giảm lỗi và tăng tốc chốt sổ. Nhân sự dùng AI để chuẩn hóa đào tạo, tạo trợ lý hỏi đáp nội bộ - giá trị nằm ở giảm phụ thuộc “người giữ bí kíp”. Và ở pháp chế - tuân thủ, AI giúp tóm tắt, dò điều khoản rủi ro, soạn thảo mẫu - giá trị là tốc độ, nhưng phải kèm cơ chế kiểm duyệt.

Tuy nhiên, nói “AI đem lại giá trị” thì dễ; triển khai có hiệu quả mới khó. Kinh nghiệm quan trọng nhất là: đừng bắt đầu từ công cụ, hãy bắt đầu từ bài toán. Một doanh nghiệp không thiếu “giải pháp AI”, doanh nghiệp thiếu câu trả lời rõ ràng cho câu hỏi: “Chúng ta đang đau ở đâu?”. Chọn 1 - 2 use case có tác động thấy ngay và đo được - ví dụ giảm 30% thời gian xử lý hồ sơ, giảm 20% lỗi đối soát, tăng 10% tỷ lệ chuyển đổi - rồi làm thật chắc. Thắng nhỏ nhưng thật sẽ tạo niềm tin nội bộ hơn trăm slide giới thiệu.

Nguyên tắc thứ hai còn thẳng hơn: AI không cứu được quy trình rối. Nếu dữ liệu lộn xộn, đầu vào sai, tiêu chí “đúng” không thống nhất, thì AI chỉ làm sai nhanh hơn. Trước khi nói đến “thông minh”, hãy chuẩn hóa tối thiểu: dữ liệu nằm đâu, ai sở hữu, cập nhật thế nào, tiêu chuẩn chất lượng ra sao. Đây là phần ít hào nhoáng nhưng quyết định 80% thành công.

Và nguyên tắc thứ ba: AI phải có “lan can”. AI có thể sai, có thể bịa, có thể thiên kiến. Doanh nghiệp cần ranh giới rõ: việc nào AI được tự động làm, việc nào phải có người duyệt; dữ liệu nhạy cảm xử lý ra sao; ai chịu trách nhiệm cuối. Một câu đơn giản nên treo trong mọi phòng họp triển khai: AI làm nháp nhanh, con người quyết định chuẩn.

Kỷ nguyên AI không phải cuộc đua xem ai nói về AI hay nhất. Đó là cuộc đua xem ai biến AI thành lợi nhuận, thành trải nghiệm khách hàng tốt hơn, thành vận hành tinh gọn hơn - mà vẫn giữ được kỷ luật và trách nhiệm. Khi người đứng đầu đổi cách nhìn từ “AI là công nghệ cao” sang “AI là công cụ tạo giá trị”, doanh nghiệp sẽ thôi chạy theo mốt, và bắt đầu chạy theo điều đáng chạy nhất: hiệu quả thật.

(Nguồn: VLAB Innovation)