Muốn AI làm việc như chuyên gia, doanh nghiệp phải làm điều này trước

Phần lớn doanh nghiệp vẫn đứng ở “vạch xuất phát”

Chỉ trong hơn hai năm, AI tạo sinh đã nhanh chóng trở thành công cụ quen thuộc tại nhiều doanh nghiệp Việt Nam. Từ viết email, tóm tắt tài liệu, lập kế hoạch, dịch thuật đến hỗ trợ chăm sóc khách hàng.

Sự phổ biến nhanh chóng của các công cụ này khiến không ít doanh nghiệp tin rằng mình đã bước vào quá trình chuyển đổi bằng AI. Tuy nhiên, mức độ ứng dụng AI giữa các doanh nghiệp đang có sự khác biệt rất lớn. Đó cũng là những nhận định chung của các chuyên gia AI tại Diễn đàn Scale Up 2026.

Qua quan sát quá trình ứng dụng AI tại nhiều doanh nghiệp Việt Nam, ông Nguyễn Thanh Sơn, Chủ tịch MVV Group, nhận định phần lớn tổ chức vẫn dừng ở cấp độ sử dụng AI như một trợ lý cá nhân, chủ yếu hỗ trợ nhân viên xử lý các công việc hằng ngày.

Ở cấp độ này, AI có thể giúp nhân viên soạn thảo văn bản, tìm kiếm thông tin hoặc xử lý các tác vụ lặp lại. Tuy nhiên, công nghệ chưa thực sự được tích hợp vào hệ thống vận hành, chưa hiểu đầy đủ tri thức nội bộ và cũng chưa tham gia sâu vào quá trình ra quyết định của doanh nghiệp.

Theo ông Sơn, một số đơn vị tiên phong đã đầu tư mạnh, từng bước đưa AI vào quy trình vận hành, trong khi phần lớn còn lại vẫn loay hoay ở giai đoạn thử nghiệm hoặc chỉ sử dụng công nghệ để giải quyết những nhu cầu đơn lẻ. Sự khác biệt này bắt nguồn từ cách mỗi doanh nghiệp chuẩn bị dữ liệu và tri thức để AI có thể hiểu cách tổ chức vận hành.

Không ít doanh nghiệp thậm chí chưa xây dựng được “bộ não thứ hai”, hay kho tri thức doanh nghiệp, nơi tập hợp dữ liệu, quy trình, tài liệu và kinh nghiệm nội bộ để AI có thể học hỏi, khai thác và hỗ trợ hoạt động ở quy mô toàn tổ chức.

Đây cũng là lý do các doanh nghiệp dù cùng sử dụng những công cụ AI tạo sinh tương tự nhưng hiệu quả đạt được rất khác nhau. Có doanh nghiệp chỉ tiết kiệm được vài giờ làm việc mỗi tuần, trong khi những đơn vị đi trước đã bắt đầu tái thiết quy trình, rút ngắn thời gian ra quyết định và tạo ra một mức năng suất hoàn toàn mới.

Ông Nguyễn An Nguyên, nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Trusting Social. Ảnh: Endeavor Vietnam

Ông Nguyễn An Nguyên, nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Trusting Social, cho biết phần lớn giá trị trong chuỗi AI hiện vẫn tập trung tại những quốc gia và doanh nghiệp sở hữu nền tảng, mô hình và hạ tầng công nghệ. Nếu không sớm xây dựng năng lực AI của riêng mình, doanh nghiệp Việt Nam sẽ ngày càng phụ thuộc vào các nền tảng nước ngoài.

Khi đó, phần lớn giá trị gia tăng của nền kinh tế số sẽ thuộc về những đơn vị sở hữu công nghệ, còn doanh nghiệp trong nước chủ yếu trả phí để sử dụng các sản phẩm do bên khác phát triển.

Theo ông Nguyên, muốn tạo ra nhiều giá trị hơn trong kỷ nguyên AI, doanh nghiệp không thể chỉ dừng ở vai trò người sử dụng công nghệ mà cần xây dựng năng lực AI của chính mình. Cuộc cạnh tranh AI vì vậy cũng dịch chuyển từ việc lựa chọn công nghệ sang năng lực tổ chức tri thức của doanh nghiệp. Doanh nghiệp nào có thể chuyển hóa dữ liệu, quy trình và kinh nghiệm tích lũy thành một tài sản số để AI học hỏi và khai thác sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn hơn.

Đó là lý do nhiều doanh nghiệp tiên phong đang chuyển trọng tâm từ sử dụng AI như một công cụ nâng cao năng suất sang xây dựng “bộ não thứ hai”, nền tảng tri thức giúp AI hiểu doanh nghiệp, tham gia vào quy trình vận hành và trở thành một phần trong năng lực cạnh tranh của tổ chức.

“Bộ não thứ hai” mới là cuộc chơi thực sự

Theo ông Đặng Hoàng Vũ, Giám đốc dữ liệu của Be Group, quá trình ứng dụng AI trong doanh nghiệp có thể được chia thành nhiều cấp độ.

Cấp độ đầu tiên là phục vụ từng cá nhân, giúp nhân viên nâng cao năng suất trong công việc hằng ngày. Đây cũng là giai đoạn mà phần lớn doanh nghiệp đang triển khai bởi chi phí thấp, cách sử dụng tương đối đơn giản và kết quả có thể nhìn thấy trong thời gian ngắn.

Thách thức thực sự xuất hiện ở cấp độ tiếp theo, khi AI được đưa vào quy trình vận hành chung. Lúc này, AI không thể chỉ trả lời những câu hỏi riêng lẻ mà phải hiểu cách các bộ phận phối hợp với nhau, nhận biết bối cảnh của từng nghiệp vụ và hỗ trợ giải quyết đúng vấn đề doanh nghiệp đang đối mặt.

Muốn làm được điều đó, doanh nghiệp phải mô tả rõ quy trình, cung cấp đầy đủ bối cảnh và xây dựng nguồn dữ liệu đủ chính xác, nhất quán để AI học hỏi. Một mô hình AI tiên tiến cũng khó tạo ra kết quả đáng tin cậy nếu dữ liệu đầu vào rời rạc, quy trình chưa được chuẩn hóa hoặc tri thức quan trọng vẫn chỉ nằm trong kinh nghiệm của một vài cá nhân.

Ở cấp độ cao hơn là tác nhân AI, không chỉ phản hồi yêu cầu mà còn có thể đảm nhận vai trò của một cộng sự, hỗ trợ nghiên cứu, phân tích dữ liệu, đề xuất phương án và đồng hành cùng con người trong quá trình ra quyết định.

Theo ông Vũ, các cấp độ này cũng phản ánh quá trình phát triển của hạ tầng công nghệ trong doanh nghiệp. Nếu trước đây hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp giúp số hóa quy trình vận hành, còn nền tảng dữ liệu giúp tập hợp và khai thác dữ liệu, thì AI đang trở thành một lớp hạ tầng mới nằm phía trên các hệ thống đó. AI không thay thế các nền tảng hiện có mà bổ sung thêm một lớp năng lực mới, giúp doanh nghiệp hiểu hoạt động của mình sâu hơn, nâng cao chất lượng ra quyết định và tăng khả năng kiểm soát.

Theo ông Vũ, trở ngại lớn nhất hiện nay không nằm ở bản thân công nghệ. Các mô hình AI có thể thay đổi gần như từng tháng, nhưng nền tảng quyết định hiệu quả ứng dụng vẫn là cách doanh nghiệp tổ chức tri thức, dữ liệu và quy trình của chính mình.

Nếu không xây dựng được nền móng đó, doanh nghiệp rất dễ chạy theo từng làn sóng công nghệ, liên tục thử nghiệm những công cụ mới nhưng vẫn không tạo ra giá trị thực chất.

Thực tế tại Scommerce cho thấy AI chỉ phát huy hiệu quả khi được xây dựng từ những bài toán vận hành cụ thể.

Ông Nguyễn Lâm Hoàng Yên, Giám đốc phụ trách nền tảng dữ liệu và AI cốt lõi SCommerce. Ảnh: Endeavor Vietnam

Ông Nguyễn Lâm Hoàng Yên, Giám đốc phụ trách nền tảng dữ liệu và AI cốt lõi Công ty CP Đầu tư SCommerce cho biết hệ sinh thái logistics của doanh nghiệp hiện vận hành với hơn 20.000 nhân viên giao hàng cùng hàng nghìn phương tiện hoạt động mỗi ngày.

Quy mô lớn cùng đặc thù vận hành phức tạp đặt ra yêu cầu phải ứng dụng AI ở nhiều tầng, đặc biệt trong các bài toán tối ưu hạ tầng logistics, điều phối nguồn lực và xử lý lưu lượng đơn hàng tăng đột biến vào những dịp cao điểm.

Tuy nhiên, để xây dựng được các hệ thống như vậy, đội ngũ kỹ sư không thể chỉ ngồi trong văn phòng phát triển công nghệ. Họ phải trực tiếp xuống hiện trường, quan sát cách hệ thống vận hành, tìm hiểu những điểm nghẽn trong quá trình giao nhận rồi mới quay trở lại thiết kế giải pháp.

Cùng với việc đầu tư vào công nghệ, SCommerce cũng thay đổi cách tổ chức công việc. Nhân viên được đào tạo để trở thành những người sử dụng AI thành thạo, có khả năng chủ động đề xuất cách làm mới, thiết kế lại quy trình hoặc phát triển sản phẩm dựa trên AI.

SCommerce cũng đang xây dựng một nền tảng đóng vai trò như một "thư ký AI". Hệ thống có thể tham gia các cuộc họp, tự động ghi nhận nội dung trao đổi, lập biên bản, đề xuất các đầu việc cần triển khai và gửi trước tài liệu liên quan để người tham dự chuẩn bị.

AI vì thế không còn là một ứng dụng tách biệt mà được tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc hằng ngày của doanh nghiệp. Khi đó, AI không chỉ giúp từng nhân viên làm việc nhanh hơn mà còn hỗ trợ doanh nghiệp rút ngắn thời gian ra quyết định, tăng khả năng phối hợp giữa các bộ phận và nâng cao năng lực kiểm soát hoạt động.

Nói cách khác, “bộ não thứ hai” không đơn thuần là một chatbot thông minh hơn. Đó là quá trình chuyển hóa những kinh nghiệm, dữ liệu và quy trình vốn nằm rải rác trong từng phòng ban, tài liệu hoặc cá nhân thành tài sản chung của doanh nghiệp.

Khi AI có thể tiếp cận và khai thác kho tri thức ấy, mỗi quyết định sẽ bớt phụ thuộc vào kinh nghiệm của một vài người, đồng thời được hỗ trợ bởi toàn bộ hiểu biết mà tổ chức đã tích lũy trong suốt quá trình phát triển.

Doanh nghiệp chậm xây dựng “bộ não thứ hai” có thể vẫn cải thiện được năng suất nhờ các công cụ AI. Tuy nhiên, lợi thế cạnh tranh dài hạn lại phụ thuộc vào khả năng làm chủ tri thức, rút ngắn thời gian ra quyết định và tích hợp AI vào năng lực vận hành của cả tổ chức.