CÁCH ỨNG DỤNG AI TRONG DOANH NGHIỆP TỪ TƯ DUY ĐẾN CHIẾN LƯỢC TRIỂN KHAI

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp không còn là lựa chọn mà đã trở thành yếu tố bắt buộc để doanh nghiệp nâng cao hiệu suất, tối ưu hóa quy trình và tăng trưởng bền vững. AI không chỉ giúp tự động hóa các tác vụ, mà còn hỗ trợ các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu, mở ra cơ hội mới cho cả các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Vậy, làm thế nào để ứng dụng AI trong doanh nghiệp thành công? Hãy cùng Tony Dzung khám phá trong bài viết dưới đây!

1. Tại sao AI là tương lai của doanh nghiệp trong nền kinh tế số?

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu chuyển dịch mạnh mẽ sang số hóa, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là lựa chọn, mà đã trở thành điều kiện sống còn để doanh nghiệp phát triển bền vững. Theo McKinsey, các doanh nghiệp áp dụng AI hiệu quả có thể tăng lợi nhuận hoạt động tới 20% và giảm chi phí vận hành 15–30% nhờ tự động hóa quy trình và ra quyết định dựa trên dữ liệu theo thời gian thực.

Điều đáng chú ý là AI không chỉ dành cho các tập đoàn công nghệ hay doanh nghiệp quy mô lớn. Sự phát triển của các công cụ AI dạng SaaS (phần mềm dịch vụ) như ChatGPT, Notion AI, Midjourney, RunwayML... đã mở ra cơ hội ứng dụng AI cho cả doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME).
Chỉ với vài triệu đồng mỗi tháng, các doanh nghiệp SME hoàn toàn có thể ứng dụng AI vào viết content, thiết kế, chăm sóc khách hàng hay quản trị dữ liệu, những tác vụ mà trước đây cần cả đội ngũ chuyên trách. Nhờ đó, AI giúp san bằng khoảng cách cạnh tranh giữa doanh nghiệp nhỏ và doanh nghiệp lớn, mang lại lợi thế công bằng trong cuộc chơi thị trường.

Không dừng lại ở hiệu quả ngắn hạn, AI còn là nền tảng cho những xu hướng tương lai như Web 3.0, Digital Twin hay Doanh nghiệp 5.0. Những doanh nghiệp chậm triển khai AI hôm nay có thể sẽ đánh mất lợi thế cạnh tranh trong 3–5 năm tới, khi người tiêu dùng ngày càng kỳ vọng vào tốc độ, sự chính xác và trải nghiệm số hoá liền mạch.

2. Những ứng dụng thực tế của AI trong doanh nghiệp

Trong quá trình chuyển đổi số, các doanh nghiệp đang ngày càng ứng dụng AI vào từng phòng ban, quy trình và điểm chạm với khách hàng. Dưới đây là những ứng dụng phổ biến và mang lại hiệu quả rõ rệt nhất:

2.1. AI trong chăm sóc khách hàng

Khách hàng mong muốn được phản hồi ngay lập tức, mọi lúc – mọi nơi, AI trở thành giải pháp đột phá giúp doanh nghiệp nâng cấp trải nghiệm khách hàng đồng thời giảm gánh nặng vận hành cho đội CSKH. AI giúp doanh nghiệp nâng cấp trải nghiệm khách hàng bằng cách tự động hóa giao tiếp, rút ngắn thời gian phản hồi và hỗ trợ 24/7.

• Chatbot AI có thể xử lý hàng ngàn cuộc trò chuyện cùng lúc, giải đáp các câu hỏi thường gặp, hỗ trợ đặt hàng, tra cứu thông tin, đổi trả hàng...
• Trợ lý ảo AI (Voicebot) thậm chí còn giao tiếp bằng giọng nói, ứng dụng trong ngành tài chính, bất động sản, dịch vụ tiêu dùng…

2.2. AI trong marketing

Trong bối cảnh hành vi người tiêu dùng thay đổi liên tục và khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, AI trở thành "trợ lý chiến lược" không thể thiếu của đội ngũ marketing, giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng sâu hơn, cá nhân hóa nội dung hiệu quả hơn và tối ưu chi phí quảng cáo:

• Phân tích hành vi khách hàng trên website, mạng xã hội, CRM để dự đoán nhu cầu, lập phân khúc khách hàng chính xác hơn.
• Cá nhân hóa nội dung: Tự động thay đổi thông điệp, sản phẩm, thời gian gửi email hoặc hiển thị quảng cáo theo từng cá nhân.
• Tối ưu chiến dịch quảng cáo: AI điều chỉnh ngân sách, chọn thời điểm vàng, A/B testing, đánh giá hiệu quả trong thời gian thực.

2.3. AI trong bán hàng

Thay vì tiếp cận đại trà và phụ thuộc vào cảm tính của nhân viên, AI mang đến một cách tiếp cận hoàn toàn mới. AI hỗ trợ đội ngũ kinh doanh bằng khả năng dự đoán chính xác hành vi mua hàng và đề xuất sản phẩm phù hợp:

• Lead Scoring bằng AI giúp chấm điểm khách hàng tiềm năng dựa trên hành vi, lịch sử tương tác, tỷ lệ chuyển đổi.
• Recommendation Engine (công cụ gợi ý sản phẩm) như Amazon và Tiki đang dùng, giúp tăng tỷ lệ mua hàng nhờ “gợi đúng món đúng lúc”.
• Hệ thống CRM thông minh giúp tư vấn viên biết nên chăm sóc ai, khi nào và với nội dung gì.

2.4. AI trong tài chính – kế toán

AI đang mở ra một hướng tiếp cận mới cho lĩnh vực tài chính – kế toán, giúp doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ lặp lại, phát hiện gian lận theo thời gian thực và dự báo tài chính một cách chính xác. 

• Phát hiện giao dịch bất thường hoặc gian lận (fraud detection) trong thời gian thực, đặc biệt trong ngành ngân hàng, bảo hiểm.
• Tự động hóa quy trình kế toán: Lập báo cáo, hạch toán, phân tích dòng tiền, cảnh báo rủi ro tài chính.
• Dự báo tài chính: AI có thể dự đoán dòng tiền, lợi nhuận, chi phí trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

2.5. AI trong quản trị nhân sự

Khi nhân sự không chỉ là “quản lý con người” mà trở thành trung tâm tạo ra giá trị cho doanh nghiệp, việc ứng dụng AI vào quản trị ngày càng trở nên thiết yếu. AI giúp bộ phận HR tối ưu toàn bộ quy trình từ tuyển dụng, đánh giá đến giữ chân nhân tài, đồng thời chuyển đổi từ vận hành hành chính sang ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn.

Thay vì tuyển dụng thủ công, AI giúp tối ưu hóa quy trình HR từ đầu đến cuối:

• Tuyển dụng thông minh: Lọc CV tự động, đánh giá năng lực ứng viên bằng các bài test AI-driven, phân tích video phỏng vấn hoặc đoạn ghi âm phỏng vấn dựa trên nhận diện khuôn mặt và giọng nói.
• Đánh giá hiệu suất nhân sự: Phân tích KPI, hiệu quả làm việc, đưa ra gợi ý đào tạo hoặc khen thưởng.
• Đào tạo và phát triển nhân viên: AI giúp bộ phận nhân sự cá nhân hóa lộ trình học tập, phát hiện khoảng trống năng lực và đề xuất chương trình đào tạo phù hợp với từng cá nhân.

2.6. AI trong sản xuất

AI đang trở thành trợ lý thông minh giúp doanh nghiệp duy trì vận hành ổn định, kiểm soát chất lượng và tối ưu toàn bộ chuỗi cung ứng. Ứng dụng AI giúp doanh nghiệp sản xuất giảm rủi ro gián đoạn và tăng năng suất dây chuyền:

• Bảo trì dự đoán: AI phân tích dữ liệu từ cảm biến để dự đoán thời điểm máy móc cần bảo dưỡng – tránh hỏng hóc bất ngờ.
• Tối ưu chuỗi cung ứng: Dự đoán nhu cầu nguyên liệu, quản lý tồn kho thông minh, giảm chi phí lưu kho và rút ngắn thời gian giao hàng.
• Thị giác máy tính (Computer Vision): Giám sát chất lượng sản phẩm trong quá trình sản xuất tự động, phát hiện lỗi ngay lập tức.

3. Làm thế nào để áp dụng tư duy Data-Driven khi doanh nghiệp triển khai AI?

Theo Mr. Tony Dzung, Chủ tịch hội đồng quản trị HBR Holdings nhận thấy rằng: “Hành trình ứng dụng AI nên bắt đầu từ tư duy chiến lược và bài toán thực tế, không phải từ công cụ. AI không thể tạo ra giá trị nếu thiếu dữ liệu và càng không thể vận hành hiệu quả nếu doanh nghiệp chưa có tư duy dựa trên dữ liệu (data-driven)”. 

Trên thực tế, AI chỉ là công cụ, còn dữ liệu là “nhiên liệu” và tư duy quản trị dữ liệu là “hệ điều hành” quyết định việc triển khai thành công hay thất bại. Do đó, trước khi đầu tư vào bất kỳ công cụ AI nào, doanh nghiệp cần thay đổi từ gốc: xây dựng tư duy lấy dữ liệu làm trung tâm trong toàn bộ hoạt động vận hành và ra quyết định.

3.1. Xây dựng văn hoá làm việc dựa trên dữ liệu

Để AI phát huy tối đa hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng một văn hoá làm việc dựa trên dữ liệu (Data-Driven Culture). Văn hoá này không chỉ giới hạn ở việc sử dụng công cụ AI mà còn bao gồm tư duy thay đổi cách thức ra quyết định, từ cảm tính sang dựa trên số liệu.

Một văn hoá Data-Driven sẽ giúp doanh nghiệp khai thác triệt để giá trị của dữ liệu để tối ưu hóa các quy trình, từ marketing, bán hàng đến chăm sóc khách hàng. Để xây dựng văn hoá này, doanh nghiệp cần thực hiện một số bước cụ thể:

• Tạo nhận thức về tầm quan trọng của dữ liệu: Giúp toàn bộ nhân viên hiểu rằng dữ liệu là tài sản quý giá, giúp tối ưu hóa quyết định kinh doanh.
• Khuyến khích quyết định dựa trên dữ liệu: Lãnh đạo cần làm gương và khuyến khích nhân viên sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định thay vì dựa vào cảm tính.
• Đảm bảo dữ liệu dễ dàng truy cập và sử dụng: Cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu đơn giản để nhân viên có thể tự động hóa công việc và cải thiện hiệu quả.
  
• Đào tạo nhân viên về phân tích dữ liệu: Cung cấp các khóa học về dữ liệu và các công cụ AI cho nhân viên để nâng cao kỹ năng phân tích.
• Đo lường và cải tiến dựa trên dữ liệu: Đặt ra các chỉ số đo lường hiệu quả để theo dõi và tối ưu hóa quyết định dựa trên dữ liệu.

3.2. Ưu tiên đầu tư cho dữ liệu trước khi đầu tư cho công cụ AI

Khi triển khai AI, rất nhiều doanh nghiệp dễ rơi vào bẫy của việc chạy theo công nghệ mà quên mất rằng dữ liệu chính là yếu tố quyết định thành công. AI chỉ có thể phát huy tối đa tiềm năng nếu dữ liệu đầu vào là chất lượng và được tổ chức tốt. Điều này có nghĩa là doanh nghiệp phải ưu tiên đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu trước khi triển khai các công cụ AI.

1 - Dữ liệu là nền tảng cho AI

AI là công cụ giúp phân tích, xử lý và tạo ra giá trị từ dữ liệu. Tuy nhiên, nếu dữ liệu không đầy đủ, chính xác hoặc không được chuẩn hóa, thì bất kỳ công cụ AI nào cũng chỉ mang lại kết quả không chính xác hoặc không hữu ích.

• Dữ liệu không sạch: AI sẽ không thể tạo ra những dự đoán chính xác nếu dữ liệu chứa các thông tin sai lệch, bị thiếu hoặc không đồng nhất.
• Dữ liệu không phù hợp: Chỉ có những dữ liệu phù hợp với bài toán AI mới có thể tạo ra giá trị, chẳng hạn như dữ liệu khách hàng, hành vi mua hàng, lịch sử tương tác.

2 - Chuẩn hóa và tối ưu hóa dữ liệu

Để AI có thể hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp cần đầu tư vào việc thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. Một hệ thống dữ liệu tổ chức tốt sẽ giúp dễ dàng tích hợp AI và sử dụng nó để phân tích các dữ liệu lớn.

• Thu thập dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc: Doanh nghiệp cần phải thu thập cả dữ liệu có cấu trúc (như thông tin khách hàng, đơn hàng, số liệu tài chính) và dữ liệu phi cấu trúc (như email, bài viết, bình luận trên mạng xã hội).
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Các dữ liệu cần được loại bỏ trùng lặp, sửa lỗi và định dạng một cách thống nhất để AI có thể xử lý một cách chính xác.

3 -  Đầu tư vào hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu

Việc lưu trữ và quản lý dữ liệu là bước quan trọng không thể thiếu trong quá trình chuẩn bị dữ liệu để triển khai AI. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ an toàn, dễ dàng truy cập và chia sẻ.

• Sử dụng hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả như CRM, ERP, hoặc nền tảng lưu trữ đám mây, giúp dễ dàng theo dõi, cập nhật và chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận.
  
• Tạo cơ chế phân quyền trong việc truy cập và quản lý dữ liệu để đảm bảo an toàn và bảo mật.

4 - Đảm bảo sự đồng nhất trong toàn bộ tổ chức

Một hệ thống dữ liệu cần phải được chuẩn hóa và đồng bộ hóa giữa các phòng ban. Việc sử dụng dữ liệu một cách đồng nhất sẽ giúp AI có thể hoạt động trên cơ sở dữ liệu thống nhất, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn.

• Chia sẻ dữ liệu giữa các phòng ban: Các bộ phận như marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng, và tài chính cần có quyền truy cập vào những dữ liệu liên quan để đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác.
• Quy trình chuẩn hóa: Thiết lập quy trình chuẩn hóa và kiểm soát dữ liệu cho phép tất cả các bộ phận sử dụng dữ liệu đồng nhất.

4. Lộ trình 5 bước ứng dụng AI hiệu quả trong doanh nghiệp

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp không phải là một cuộc chuyển đổi dễ dàng, vì thế doanh nghiệp cần một lộ trình rõ ràng, bài bản. Không phải mọi doanh nghiệp đều có thể triển khai AI thành công ngay từ đầu và cũng không phải mọi công cụ AI đều phù hợp với tất cả các bài toán kinh doanh. Lộ trình 5 bước dưới đây sẽ giúp doanh nghiệp của bạn xây dựng nền tảng vững chắc để triển khai AI một cách hiệu quả. 

1. Xác định vấn đề và mục tiêu kinh doanh cụ thể

Trước khi nghĩ đến công cụ nào, nền tảng nào hay ngân sách bao nhiêu, doanh nghiệp cần bắt đầu bằng một điều quan trọng nhất: " doanh nghiệp đang muốn giải quyết vấn đề gì?"

Việc xác định đúng “bài toán ưu tiên” sẽ giúp doanh nghiệp tránh lãng phí thời gian, chi phí và nguồn lực. Đồng thời, nó cũng là nền tảng để chọn được dữ liệu cần thu thập, công cụ phù hợp, và thước đo hiệu quả rõ ràng. Đặc biệt là doanh nghiệp chọn 1–2 bài toán cần ưu tiên đầu tiên nhất. 

Doanh nghiệp nên tự đặt các câu hỏi như sau:

• Bộ phận nào đang tốn nhiều thời gian hoặc chi phí? 
• Quy trình nào dễ mắc lỗi, khó mở rộng? 
• Mục tiêu kinh doanh nào đang cần đẩy mạnh? (tăng doanh thu, giữ chân khách hàng, tối ưu trải nghiệm khách hàng) 

2. Đánh giá dữ liệu hiện có và chuẩn hóa dữ liệu 

Sau khi xác định được bài toán kinh doanh cần giải quyết bằng AI, bước tiếp theo là kiểm tra xem doanh nghiệp đang có những dữ liệu gì. AI không hoạt động trong môi trường “thiếu dữ liệu”. Trước khi đầu tư công nghệ, doanh nghiệp cần rà soát lại toàn bộ dữ liệu hiện có. 

Các loại dữ liệu cần kiểm tra gồm:

• Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data):

Đây là những dữ liệu có định dạng rõ ràng, dễ đọc và xử lý bằng phần mềm, ví dụ:

• Dữ liệu từ CRM: thông tin khách hàng, đơn hàng, lịch sử mua hàng.
• Bảng tính Excel: doanh thu, chi phí, số lượng hàng hóa.
• Dữ liệu từ ERP: quản lý kho, kế toán, nhân sự.
• Thống kê từ website (Google Analytics, Facebook Ads…).

• Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data):

Là dữ liệu khó phân loại hơn, nhưng chứa nhiều thông tin giá trị:

• Nội dung email, tin nhắn, phản hồi từ khách hàng.
• Video, hình ảnh sản phẩm, livestream bán hàng.
• Bình luận trên mạng xã hội, bài review, đánh giá sản phẩm.
• Ghi âm cuộc gọi, nội dung đào tạo nội bộ.

Tuy nhiên, không phải cứ có dữ liệu là có thể triển khai AI. Dữ liệu cần phải “sạch”, chính xác, nhất quán và có thể khai thác được, nghĩa là phải được chuẩn hóa một cách có hệ thống.

Các bước chuẩn hóa dữ liệu doanh nghiệp nên thực hiện:

• Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, thiếu thông tin hoặc lỗi logic.Ví dụ: Một khách hàng có 3 bản ghi khác nhau trên CRM, mỗi bản ghi ghi tên khác nhau.
• Chuẩn hóa định dạng nhập liệu. Ví dụ: Email viết đúng cấu trúc, số điện thoại đủ đầu số, thống nhất kiểu viết tên sản phẩm (dùng mã SKU hoặc không?).
• Phân loại dữ liệu theo mục tiêu sử dụng: Dữ liệu phục vụ phân tích khách hàng, dữ liệu phục vụ báo cáo tài chính, dữ liệu đào tạo AI…
• Xây dựng bộ quy tắc chuẩn hóa dữ liệu nội bộ: Doanh nghiệp có thể làm theo checklist: định dạng, kiểm tra định kỳ, ai là người chịu trách nhiệm cập nhật dữ liệu.

3. Lựa chọn công nghệ và công cụ AI phù hợp

Doanh nghiệp không cần đầu tư nền tảng AI riêng ngay từ đầu. Trong giai đoạn đầu, cần ưu tiên công cụ dễ triển khai, chi phí hợp lý và phù hợp với năng lực nội bộ. 3 lựa chọn chính:

• Sử dụng công cụ AI dạng SaaS (Software-as-a-Service): Phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ.Dễ dùng, triển khai nhanh, không cần đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu. Một số công cụ phổ biến như: Chat GPT, Notion AI,  Copy.ai. Những công cụ này hỗ trợ viết content và sáng tạo nội dung 
• Kết hợp với bên thứ ba triển khai giải pháp AI theo yêu cầu: Phù hợp với doanh nghiệp có yêu cầu riêng về hệ thống: logistics, tài chính, sản xuất. Ví dụ: Đối tác triển khai AI để chấm công bằng nhận diện khuôn mặt, AI dự báo lượng hàng nhập kho…
• Tự xây dựng hệ thống AI (nếu doanh nghiệp có đội ngũ nội bộ mạnh): Dành cho tập đoàn lớn có phòng Data, R&D, kỹ sư AI chuyên sâu.

Lưu ý quan trọng khi chọn công cụ:

• Phù hợp với bài toán đã xác định ở bước 1.
• Có hỗ trợ kỹ thuật, dễ tích hợp với phần mềm đang sử dụng.
• Có thể mở rộng hoặc thay thế về sau mà không phụ thuộc quá nhiều.

4. Đào tạo đội ngũ nhân sự

Để AI thực sự phát huy hiệu quả trong doanh nghiệp, không chỉ đội ngũ kỹ thuật mà tất cả các bộ phận cần nắm vững cách sử dụng công cụ, hiểu rõ dữ liệu và nhận thức được tầm quan trọng của quyết định dựa trên số liệu. Doanh nghiệp cần đào tạo theo nhóm đối tượng:

1 - Lãnh đạo & Quản lý cấp trung

Lãnh đạo và quản lý cấp trung đóng vai trò quyết định trong việc xây dựng chiến lược AI, truyền cảm hứng cho toàn bộ tổ chức và giúp định hướng sử dụng AI trong các quyết định kinh doanh chiến lược. Họ là người trực tiếp đưa ra các quyết định lớn, và để AI thực sự hữu ích, họ cần:

• Hiểu về AI và dữ liệu trong chiến lược kinh doanh: Cung cấp kiến thức cơ bản về AI, các ứng dụng và lợi ích của AI trong các lĩnh vực như marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng, sản xuất…
• Tư duy Data-Driven và ra quyết định theo dữ liệu: Lãnh đạo cần được trang bị kỹ năng đọc và phân tích báo cáo dữ liệu để ra quyết định đúng đắn. Họ cần chuyển từ ra quyết định theo cảm tính sang ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu (data-driven). Ví dụ, cách xây dựng KPI và chỉ số đo lường hiệu quả từ các công cụ AI
• Lãnh đạo thay đổi tư duy, chấp nhận thay đổi: Hướng dẫn lãnh đạo cách xây dựng văn hóa doanh nghiệp sẵn sàng thay đổi khi áp dụng công nghệ mới.

2 - Nhân sự vận hành trực tiếp

Nhân sự vận hành là người trực tiếp sử dụng AI để tối ưu hóa công việc hằng ngày. Đào tạo nhóm này cần tập trung vào việc giúp họ hiểu cách sử dụng AI trong công việc và tăng năng suất lao động nhờ công cụ này. Những nội dung cần đào tạo:

• Sử dụng công cụ AI cơ bản trong công việc hàng ngày: Đào tạo nhân viên về cách sử dụng các công cụ AI phổ biến trong công việc, như chatbot hỗ trợ khách hàng, AI trong quản lý email, hoặc phân tích dữ liệu tự động.
• Biết cách tạo prompt hiệu quả với ChatGPT: Đào tạo nhân viên cách sử dụng AI như ChatGPT, tạo nội dung (viết báo cáo, blog, content marketing).
• Khả năng sử dụng công cụ AI: Giới thiệu cách dùng AI để phân tích hành vi khách hàng, tối ưu quy trình chăm sóc khách hàng qua chatbot và các công cụ tự động hoá công việc lặp đi lặp lại.

5. Thử nghiệm – đo lường – mở rộng

AI không thể triển khai ồ ạt ngay từ đầu, vì vậy bước đầu tiên trong quá trình ứng dụng AI là thử nghiệm nhỏ trước khi mở rộng quy mô. Thử nghiệm giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả thực tế và rút kinh nghiệm trước khi áp dụng rộng rãi.

1 - Thử nghiệm (Pilot)

Thay vì áp dụng AI trên toàn bộ doanh nghiệp, hãy bắt đầu từ một bài toán cụ thể trong một phòng ban nhỏ. Điều này giúp doanh nghiệp có thể kiểm tra tính khả thi và đánh giá mức độ hiệu quả của AI trong môi trường thực tế.
Cách thực hiện:

• Chọn một bài toán có thể đo lường rõ ràng (ví dụ: chatbot AI hỗ trợ CSKH, gợi ý sản phẩm AI trên website, hoặc viết quảng cáo AI cho marketing).
• Lựa chọn một phòng ban để triển khai thử nghiệm (ví dụ: Marketing, CSKH).

2 - Đo lường

Đo lường hiệu quả của thử nghiệm là bước quan trọng để đánh giá mức độ thành công của AI. Doanh nghiệp cần đặt ra mục tiêu rõ ràng và sử dụng các chỉ số để đo lường kết quả.

• Đặt mục tiêu cụ thể: Ví dụ, giảm 20% thời gian trả lời khách hàng, tăng 15% tỷ lệ chuyển đổi từ khách truy cập thành đơn hàng, hoặc giảm 10% chi phí quảng cáo.
  So sánh dữ liệu trước và sau khi triển khai AI để xác định tác động và hiệu quả.
• Làm báo cáo chi tiết về kết quả của thử nghiệm: Những gì đã cải thiện, những gì cần điều chỉnh.

3 - Mở rộng

Sau khi thử nghiệm và đánh giá kết quả, nếu AI chứng minh hiệu quả thì tiếp tục mở rộng quy mô triển khai. Nếu kết quả chưa như mong đợi, hãy điều chỉnh và thử lại.

• Mở rộng quy mô: Nếu thử nghiệm thành công, mở rộng sang các bộ phận khác hoặc ứng dụng AI cho các quy trình khác.
• Điều chỉnh: Nếu thử nghiệm chưa thành công, xác định vấn đề (có thể do dữ liệu chưa đầy đủ, công cụ chưa tối ưu hoặc kịch bản không phù hợp) và tiến hành điều chỉnh trước khi thử lại.

6. Thách thức khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng đối mặt với không ít thách thức. Dưới đây là một số vấn đề chính mà doanh nghiệp thường gặp phải khi triển khai AI:

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc ứng dụng AI đòi hỏi đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng công nghệ, bao gồm phần mềm, phần cứng và chi phí cho việc đào tạo nhân sự. Đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ, đây có thể là một rào cản lớn, vì chi phí triển khai AI có thể vượt quá khả năng tài chính của họ.
• Thiếu nhân lực có kỹ năng chuyên môn: Một trong những trở ngại lớn trong việc triển khai AI là thiếu hụt nhân lực có chuyên môn trong lĩnh vực này. Việc thu hút và đào tạo nhân tài AI là thách thức không nhỏ đối với nhiều doanh nghiệp Việt, đặc biệt là khi công nghệ AI đòi hỏi đội ngũ nhân viên có kiến thức chuyên sâu để triển khai và vận hành hệ thống hiệu quả.
• Thiếu dữ liệu chất lượng: AI cần dữ liệu chất lượng cao và đa dạng để học hỏi và phát triển. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thu thập và tổ chức dữ liệu hợp lý, đặc biệt là những doanh nghiệp chưa có hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ.
• Chuyển đổi tư duy quản trị: Việc tích hợp AI vào các hoạt động của doanh nghiệp yêu cầu thay đổi cách thức vận hành và mô hình kinh doanh. Điều này có thể khiến doanh nghiệp gặp phải khó khăn trong việc thay đổi thói quen và tư duy truyền thống của doanh nghiệp.

Có thể thấy rằng, việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp không chỉ đơn giản là áp dụng công nghệ mà còn là một chiến lược dài hạn giúp tối ưu hóa các quy trình, nâng cao hiệu quả công việc và tăng cường trải nghiệm khách hàng. Tương lai của AI sẽ còn phát triển mạnh mẽ, và doanh nghiệp nào nhanh chóng áp dụng sẽ là người dẫn đầu trong cuộc cạnh tranh.