LÀM THẾ NÀO ĐỂ ỨNG DỤNG AI TRONG QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP HIỆU QUẢ?

Ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp đang trở thành xu hướng quan trọng giúp tối ưu hóa các quy trình và nâng cao hiệu quả công việc. Việc triển khai AI không chỉ giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí mà còn cải thiện khả năng ra quyết định chiến lược. Cùng Tony Dzung khám phá các bước để ứng dụng AI hiệu quả và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp.

1. Ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp là gì?

Ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp là việc sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) như học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics), thị giác máy tính (Computer Vision) và tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) để hỗ trợ, tối ưu hóa và ra quyết định trong các hoạt động quản trị nội bộ của doanh nghiệp.

AI không chỉ đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ mà còn giúp nâng cao hiệu quả quản lý, ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, cải thiện năng suất, tối ưu hóa chi phí vận hành và nâng cao trải nghiệm nhân viên cũng như khách hàng. Tùy vào quy mô và ngành nghề, AI có thể được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong quản trị doanh nghiệp như: nhân sự, tài chính, vận hành, chăm sóc khách hàng, marketing, ra quyết định chiến lược…

2. Các công nghệ AI ứng dụng trong quản trị doanh nghiệp

Các công nghệ AI ứng dụng trong quản trị doanh nghiệp đang trở thành những công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành, nâng cao hiệu quả làm việc và giảm thiểu chi phí. Dưới đây là các công nghệ AI phổ biến hiện nay được áp dụng trong quản trị doanh nghiệp:

• Học máy (Machine Learning): Học máy giúp doanh nghiệp dự báo xu hướng, phân tích hành vi khách hàng và tối ưu hóa quy trình bằng cách học từ dữ liệu và cải thiện kết quả mà không cần lập trình lại. Các ứng dụng phổ biến bao gồm dự báo tài chính, phân tích khách hàng và tối ưu hóa quy trình sản xuất.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ con người, hỗ trợ tạo ra chatbot thông minh, phân tích cảm xúc khách hàng và tự động hóa báo cáo. Công nghệ này giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm bớt công việc hành chính cho doanh nghiệp.
• Big Data và AI phân tích: Kết hợp AI với phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp có thể khai thác các dữ liệu khổng lồ để đưa ra quyết định chiến lược. Công nghệ này giúp dự báo xu hướng tiêu dùng, phân tích hành vi khách hàng để tạo ra chiến lược marketing hiệu quả.
• Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA): RPA giúp tự động hóa doanh nghiệp thông qua các công việc thủ công như nhập liệu, xử lý hóa đơn và quản lý hồ sơ nhân sự. Điều này giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí, tiết kiệm thời gian và tăng cường hiệu quả làm việc.
• Thị giác máy tính (Computer Vision): Công nghệ thị giác máy tính giúp phân tích hình ảnh và video, ứng dụng trong quản lý kho hàng, kiểm soát chất lượng sản phẩm và phân tích hiệu quả chiến dịch marketing qua hình ảnh hoặc video.

3. Vì sao doanh nghiệp nên ứng dụng AI trong quy trình quản trị?

Ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp mang lại nhiều lợi ích quan trọng, từ việc tối ưu hóa quy trình vận hành cho đến cải thiện khả năng ra quyết định. Dưới đây là một số lý do tại sao doanh nghiệp nên ứng dụng AI trong quy trình quản trị:

• Tăng cường hiệu quả và năng suất công việc: AI tự động hóa các quy trình thủ công và lặp đi lặp lại, giúp nhân viên tập trung vào công việc sáng tạo và chiến lược. Việc giảm bớt công việc tốn thời gian giúp tăng năng suất và cải thiện hiệu quả chung của doanh nghiệp.
• Giảm thiểu chi phí vận hành: AI giúp giảm chi phí nhân sự bằng cách tự động hóa các công việc như xử lý dữ liệu, nhập liệu và quản lý hồ sơ. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận hành và tối ưu hóa quy trình làm việc.
• Cải thiện chất lượng quyết định: AI phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu để đưa ra dự báo chính xác và thông tin hỗ trợ quyết định. Việc dựa vào dữ liệu giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác và có cơ sở vững chắc hơn.
• Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng: AI cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 qua AI Chatbot và trợ lý ảo, nâng cao sự hài lòng và cá nhân hóa dịch vụ. Công nghệ này giúp doanh nghiệp tương tác với khách hàng hiệu quả hơn và giải quyết vấn đề nhanh chóng.
• Tạo lợi thế cạnh tranh bền vững: Ứng dụng AI giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội nhanh chóng và tối ưu hóa chiến lược marketing. Việc phân tích dữ liệu thị trường và hành vi khách hàng giúp doanh nghiệp phát triển sản phẩm/dịch vụ sáng tạo, tạo lợi thế cạnh tranh trong môi trường kinh doanh.

4. Ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp

AI đang trở thành một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả công việc và tối ưu hóa quy trình quản trị. Dưới đây là những ứng dụng nổi bật của AI trong quản trị doanh nghiệp:

4.1. Phân tích dữ liệu và dự đoán

AI giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu lớn và dự đoán các xu hướng, hành vi, và sự thay đổi trong thị trường một cách chính xác. Các công nghệ như Machine Learning và Big Data Analytics có khả năng xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp doanh nghiệp khai thác thông tin có giá trị mà con người khó có thể nhận ra.

• Dự đoán nhu cầu khách hàng: AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai, giúp doanh nghiệp lên kế hoạch sản xuất và cung ứng hợp lý.
• Phân tích hành vi khách hàng: AI có thể giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó cung cấp sản phẩm/dịch vụ cá nhân hóa.
• Nhận diện xu hướng thị trường: AI có thể phát hiện các xu hướng thay đổi trong thị trường và ngành nghề thông qua việc phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn. Điều này giúp doanh nghiệp kịp thời điều chỉnh chiến lược để đáp ứng nhu cầu thị trường và giữ vững lợi thế cạnh tranh.
• Phân tích hiệu suất hoạt động: AI hỗ trợ phân tích các dữ liệu về hiệu suất công ty, từ hoạt động bán hàng, quy trình sản xuất đến các chỉ số chất lượng dịch vụ. Doanh nghiệp có thể nhận diện các điểm yếu và cải thiện quy trình làm việc hiệu quả hơn.
• Dự đoán rủi ro kinh doanh: AI giúp phân tích các yếu tố nguy cơ có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp, chẳng hạn như biến động thị trường, thay đổi pháp lý hoặc thay đổi trong hành vi khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp có kế hoạch ứng phó phù hợp.

4.2. Quản lý nhân sự

AI trong quản lý nhân sự giúp tối ưu hóa các quy trình như tuyển dụng, đào tạo và đánh giá hiệu suất làm việc của nhân viên. Các công cụ AI có thể tự động hóa việc sàng lọc hồ sơ ứng viên, phân tích và đánh giá sự phù hợp của họ với công việc, từ đó giúp tiết kiệm thời gian và chọn ra những ứng viên phù hợp nhất.

• Tuyển dụng thông minh: AI sử dụng thuật toán để tối ưu chiến lược tuyển dụng nhân sự. Từ phân tích hồ sơ ứng viên và tìm ra những ứng viên phù hợp nhất với yêu cầu công việc, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian cho bộ phận tuyển dụng.
• Đào tạo nhân viên: AI cung cấp các chương trình đào tạo cá nhân hóa, giúp nhân viên học hỏi các kỹ năng cần thiết và phát triển nghề nghiệp một cách hiệu quả.
• Đánh giá hiệu suất nhân viên: AI có thể theo dõi hiệu suất làm việc của nhân viên thông qua các chỉ số cụ thể và đưa ra các gợi ý cải thiện hiệu quả công việc.
• Quản lý nguồn nhân lực tối ưu: AI phân tích dữ liệu về nhân sự để tối ưu hóa lịch làm việc, phân bổ công việc và phát hiện các vấn đề liên quan đến năng suất hoặc sự hài lòng của nhân viên.

4.3. Tự động hóa quy trình kinh doanh

Tự động hóa quy trình kinh doanh bằng AI giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu quả hoạt động. Robotic Process Automation (RPA) là một trong những công nghệ nổi bật, giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, như nhập liệu, xử lý hóa đơn, và quản lý tài liệu.

• Tự động hóa công việc hành chính: AI giúp xử lý các công việc hành chính như sắp xếp lịch trình, theo dõi tiến độ công việc và quản lý email một cách tự động, giảm thiểu khối lượng công việc cho nhân viên.
• Quản lý tài liệu: AI giúp tự động hóa việc lưu trữ và tổ chức tài liệu, phân loại và tìm kiếm tài liệu nhanh chóng, nâng cao hiệu quả quản lý thông tin.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: AI có khả năng phân tích dữ liệu từ toàn bộ chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận chuyển, quản lý tồn kho và phân phối sản phẩm. Việc này giúp giảm chi phí và tối đa hóa hiệu quả vận hành.
• Cải thiện quy trình sản xuất: AI có thể tự động hóa các phần của quy trình sản xuất, từ việc theo dõi các bước sản xuất, kiểm tra chất lượng sản phẩm, đến việc điều phối sản xuất, giúp tăng cường năng suất và giảm thiểu lỗi sản xuất.

4.4. Quản trị khách hàng

AI giúp tối ưu hóa việc quản trị khách hàng bằng cách sử dụng các công cụ như chatbots, trợ lý ảo, và phân tích dữ liệu khách hàng để nâng cao trải nghiệm người dùng và cải thiện sự hài lòng. Các công nghệ AI có thể tự động hóa giao tiếp với khách hàng, phân tích nhu cầu của họ và cá nhân hóa dịch vụ.

• Chatbots và trợ lý ảo: AI cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 thông qua các chatbot và trợ lý ảo, giúp trả lời câu hỏi và giải quyết vấn đề của khách hàng ngay lập tức, giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• Phân tích dữ liệu khách hàng: AI giúp phân tích hành vi, sở thích và thói quen của khách hàng từ các tương tác trước đó để đưa ra các khuyến nghị cá nhân hóa, từ đó tăng cường sự hài lòng và sự trung thành của khách hàng.
• Quản lý khiếu nại và hỗ trợ sau bán hàng: AI giúp phát hiện và xử lý các khiếu nại của khách hàng nhanh chóng và hiệu quả, cải thiện quy trình hỗ trợ khách hàng sau bán hàng và giữ vững mối quan hệ lâu dài.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dựa trên dữ liệu thu thập được từ khách hàng, AI có thể cá nhân hóa các chiến lược marketing, đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và tạo ra sự kết nối sâu sắc hơn với khách hàng.

4.5. Quản lý tài chính

AI trong quản lý tài chính giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình tài chính, từ dự báo tài chính đến quản lý chi phí và phát hiện gian lận. Các công nghệ như AI dự báo tài chính và phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tài chính chính xác và nhanh chóng.

• Dự báo tài chính: AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán các biến động trong dòng tiền, doanh thu và chi phí, giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt hơn cho các tình huống tài chính không lường trước.
• Phát hiện gian lận tài chính: AI có thể phân tích các giao dịch tài chính và phát hiện ra các hành vi gian lận hoặc bất thường, giảm thiểu rủi ro tài chính cho doanh nghiệp.
• Tối ưu hóa chi phí: AI giúp phân tích chi phí vận hành và đề xuất các giải pháp tiết kiệm chi phí, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa ngân sách và cải thiện hiệu quả tài chính.
• Quản lý dòng tiền: AI có thể theo dõi và phân tích dòng tiền, giúp doanh nghiệp có cái nhìn rõ ràng về tài chính và ra quyết định chính xác về đầu tư và chi tiêu.

4.6. Phát triển sản phẩm và dịch vụ mới

AI đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm/dịch vụ mới. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng và thị trường, AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu và xu hướng mới, từ đó tạo ra các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo, phù hợp với yêu cầu của thị trường.

• Nghiên cứu thị trường: AI phân tích các xu hướng thị trường, nhu cầu của khách hàng và các yếu tố ảnh hưởng đến sản phẩm/dịch vụ để đưa ra các quyết định phát triển sản phẩm chính xác hơn.
• Tạo ra sản phẩm cá nhân hóa: AI giúp doanh nghiệp thiết kế các sản phẩm hoặc dịch vụ được cá nhân hóa, phù hợp với từng nhóm đối tượng khách hàng. Ví dụ, các thuật toán AI có thể phân tích thói quen mua sắm, sở thích, và nhu cầu cá nhân để tạo ra các sản phẩm tối ưu nhất cho khách hàng.
• Tối ưu hóa quá trình phát triển sản phẩm: AI hỗ trợ việc mô phỏng, thử nghiệm và tối ưu hóa thiết kế sản phẩm trong quá trình phát triển, giúp rút ngắn thời gian ra mắt sản phẩm và giảm thiểu chi phí sản xuất.
• Phát triển dịch vụ sáng tạo: AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phát triển các dịch vụ sáng tạo như các nền tảng kỹ thuật số mới, các dịch vụ tự động hóa hoặc các giải pháp đám mây, giúp doanh nghiệp duy trì sự đổi mới liên tục và đáp ứng kịp thời nhu cầu của thị trường.

5. Quy trình triển khai AI trong quản trị doanh nghiệp

Quy trình triển khai AI trong quản trị doanh nghiệp là một chuỗi các bước có hệ thống, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động, giảm thiểu rủi ro và đạt được mục tiêu dài hạn. Dưới đây là các bước quan trọng trong quá trình này:

5.1. Xác định nhu cầu và mục tiêu của hệ thống

Trước khi triển khai bất kỳ giải pháp AI nào, việc xác định nhu cầu và mục tiêu của hệ thống là bước đầu tiên và quan trọng nhất. Điều này giúp doanh nghiệp có thể định hướng đúng đắn và phát triển các chiến lược ứng dụng AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

• Đánh giá các quy trình hiện tại: Doanh nghiệp cần phân tích các quy trình và hoạt động hiện tại để xác định những điểm yếu hoặc vấn đề mà AI có thể giải quyết. Ví dụ, nếu doanh nghiệp gặp vấn đề trong việc phân tích dữ liệu khách hàng hoặc quản lý chuỗi cung ứng, AI có thể hỗ trợ tối ưu hóa những quy trình này.
• Xác định mục tiêu cụ thể: Mục tiêu của việc triển khai AI có thể khác nhau tùy vào từng doanh nghiệp. Một số mục tiêu phổ biến bao gồm:
• Tăng cường hiệu quả vận hành: Tự động hóa các công việc hành chính, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian, chi phí.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 qua chatbot hoặc tự động hóa việc cá nhân hóa dịch vụ.
• Cải thiện khả năng ra quyết định: Sử dụng AI để phân tích dữ liệu lớn, giúp lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
• Lập kế hoạch triển khai rõ ràng: Sau khi xác định được nhu cầu và mục tiêu, doanh nghiệp cần xây dựng một kế hoạch triển khai AI chi tiết, bao gồm các mốc thời gian, nguồn lực cần thiết và các chỉ tiêu đo lường hiệu quả của hệ thống AI. Kế hoạch này cần đảm bảo tính khả thi và được triển khai theo từng giai đoạn cụ thể.

5.2. Thu thập và xử lý dữ liệu

Dữ liệu là yếu tố nền tảng trong mọi ứng dụng AI, và việc thu thập cũng như xử lý dữ liệu một cách chính xác là bước quan trọng để đảm bảo mô hình AI hoạt động hiệu quả. Quá trình này đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình AI là đầy đủ, chính xác và sẵn sàng cho các bước tiếp theo.

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: Dữ liệu cần được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo tính đa dạng và độ tin cậy. Các nguồn dữ liệu có thể bao gồm:
• Dữ liệu nội bộ: Bao gồm các dữ liệu từ các hệ thống CRM, ERP, dữ liệu giao dịch, hồ sơ khách hàng, v.v.
• Dữ liệu từ bên ngoài: Bao gồm các dữ liệu công khai, dữ liệu thị trường, mạng xã hội, cảm biến IoT, v.v.
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Dữ liệu thu thập từ các nguồn khác nhau thường có thể bị thiếu hoặc không đồng nhất. Do đó, việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu là rất quan trọng để loại bỏ các lỗi, giá trị bất thường và các thông tin không cần thiết, giúp dữ liệu trở nên chính xác và sẵn sàng cho việc phân tích.
• Chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu cần được chuyển đổi thành định dạng mà AI có thể xử lý hiệu quả. Việc này có thể bao gồm việc phân loại dữ liệu, chuẩn hóa các trường dữ liệu và mã hóa các giá trị để mô hình AI có thể tiếp nhận và học từ đó.
• Xác định các chỉ số dữ liệu quan trọng: Doanh nghiệp cần xác định rõ các chỉ số dữ liệu quan trọng mà mô hình AI cần tập trung vào, như lịch sử giao dịch, hành vi mua sắm của khách hàng, các chỉ số sản xuất, hoặc phản hồi từ khách hàng. Điều này giúp mô hình AI có thể học các mẫu đúng và đưa ra dự đoán chính xác.

5.3. Lựa chọn công nghệ và nền tảng AI phù hợp

Lựa chọn công nghệ và nền tảng AI phù hợp là yếu tố then chốt để đảm bảo sự thành công trong việc triển khai AI vào quản trị doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần lựa chọn nền tảng phù hợp với nhu cầu và khả năng tích hợp vào hệ thống hiện tại.

• Đánh giá các công nghệ hiện có: Doanh nghiệp cần lựa chọn giữa các nền tảng AI phổ biến như Google AI, Microsoft Azure AI, Amazon AWS, hoặc IBM Watson. Cần xem xét sự phù hợp của công nghệ với mục tiêu của doanh nghiệp và khả năng tích hợp với các hệ thống phần mềm hiện tại.
• Khả năng mở rộng và tính linh hoạt: Nền tảng AI phải có khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của doanh nghiệp, đặc biệt là khi doanh nghiệp mở rộng quy mô và phát triển.
• Chi phí triển khai và duy trì: Doanh nghiệp cần xem xét chi phí đầu tư ban đầu và chi phí duy trì lâu dài khi lựa chọn nền tảng AI. Ngoài ra, các nền tảng này cần có tính bảo mật cao và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu.

5.4. Triển khai và tích hợp AI vào các quy trình

Sau khi lựa chọn công nghệ và nền tảng AI phù hợp, bước tiếp theo là triển khai và tích hợp AI vào các quy trình hoạt động của doanh nghiệp. Việc này giúp tối ưu hóa các hoạt động hiện tại, nâng cao hiệu quả và cải thiện năng suất làm việc.

• Lập kế hoạch triển khai chi tiết: Doanh nghiệp cần xây dựng một kế hoạch triển khai AI rõ ràng, bao gồm các bước cụ thể, mốc thời gian, nguồn lực cần thiết và các chỉ tiêu đo lường hiệu quả. Kế hoạch này phải linh hoạt và có thể điều chỉnh theo nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.
• Tích hợp AI vào hệ thống hiện có: Để đảm bảo tính liền mạch trong hoạt động, AI cần được tích hợp vào các hệ thống phần mềm hiện tại của doanh nghiệp, chẳng hạn như hệ thống quản lý doanh nghiệp (ERP), hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), và các công cụ phân tích dữ liệu. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình mà không làm gián đoạn các hoạt động đang diễn ra.
• Đảm bảo đào tạo và hỗ trợ nhân viên: Để đảm bảo sự thành công của việc triển khai AI, doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên sử dụng các công cụ và hệ thống AI mới. Việc này giúp nhân viên làm quen với các thay đổi trong quy trình làm việc và sử dụng AI để nâng cao hiệu quả công việc.

5.5. Đánh giá và tối ưu hóa liên tục

Quá trình triển khai AI không kết thúc sau khi hệ thống được tích hợp. Đánh giá và tối ưu hóa liên tục là bước quan trọng để đảm bảo hệ thống AI hoạt động hiệu quả và luôn đáp ứng các yêu cầu thay đổi của doanh nghiệp.

• Theo dõi và đo lường hiệu suất: Doanh nghiệp cần theo dõi các chỉ số hiệu suất quan trọng (KPI) như độ chính xác, tốc độ, và độ tin cậy của mô hình AI. Việc này giúp phát hiện các vấn đề sớm và có phương án điều chỉnh kịp thời.
• Cập nhật và huấn luyện lại mô hình AI: Dữ liệu thay đổi theo thời gian, vì vậy mô hình AI cần được huấn luyện lại với dữ liệu mới để duy trì độ chính xác. Quá trình tối ưu hóa mô hình giúp nâng cao hiệu suất và đáp ứng các yêu cầu thay đổi của thị trường.
• Phản hồi từ người dùng và cải tiến: Thu thập phản hồi từ nhân viên và khách hàng về hiệu quả của hệ thống AI sẽ giúp doanh nghiệp nhận diện các điểm cần cải thiện, từ đó tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm người dùng.

6. Doanh nghiệp cần làm gì để tối ưu hóa AI trong chiến lược quản trị doanh nghiệp?

Tối ưu hóa AI trong chiến lược quản trị doanh nghiệp không chỉ bao gồm việc thay đổi tư duy quản trị, mà còn yêu cầu doanh nghiệp xây dựng một hệ thống dữ liệu hiệu quả, phát triển nguồn nhân lực có năng lực công nghệ, và tạo ra một văn hóa đổi mới sáng tạo. Dưới đây là những yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa ứng dụng AI và phát triển bền vững trong thời đại công nghệ số.

6.1. Thay đổi tư duy quản trị

Để tối ưu hóa AI, doanh nghiệp cần thay đổi tư duy quản trị từ quản lý truyền thống sang quản lý dựa trên dữ liệu và công nghệ. Các nhà lãnh đạo cần nhìn nhận AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà là phần cốt lõi trong chiến lược phát triển dài hạn của doanh nghiệp.

Mr. Tony Dzung, Chủ tịch hội đồng quản trị HBR Holdings cho rằng: "Nhà lãnh đạo trong tương lai cần phải nắm vững công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data). Những người dẫn dắt sự thay đổi trong doanh nghiệp khi áp dụng AI chính là các CEO, COO và CFO”.

Việc ứng dụng AI yêu cầu các nhà lãnh đạo phải có tầm nhìn dài hạn về công nghệ này và khả năng ra quyết định thông minh dựa trên phân tích dữ liệu. Điều này không chỉ giúp cải thiện quy trình mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trong thị trường ngày càng thay đổi nhanh chóng.

6.2. Tăng cường ứng dụng AI trong các quy trình cụ thể

Doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược phát triển dài hạn mà trong đó AI đóng vai trò quan trọng. Điều này bao gồm việc xác định các mục tiêu dài hạn của công ty và tích hợp AI vào các mục tiêu này, chẳng hạn như việc sử dụng AI để tăng trưởng doanh thu, tối ưu hóa hoạt động hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng. 

AI cần được xem là một yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp không chỉ duy trì sự cạnh tranh mà còn phát triển mạnh mẽ hơn trong tương lai. Việc tích hợp AI phải được thực hiện qua từng bước và gắn kết với các chiến lược khác như chuyển đổi số hay tối ưu quy trình làm việc, cải thiện trải nghiệm khách hàng,…

6.3. Đảm bảo quản trị dữ liệu hiệu quả

AI hoạt động hiệu quả chỉ khi có dữ liệu chính xác, đầy đủ và minh bạch. Do đó, doanh nghiệp cần phải xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả, từ việc thu thập, phân tích, lưu trữ đến bảo mật dữ liệu. 

Dữ liệu chất lượng cao là yếu tố tiên quyết để các thuật toán AI có thể hoạt động chính xác và đưa ra các quyết định có lợi cho doanh nghiệp. Việc quản lý dữ liệu cần tuân thủ các quy định bảo mật và bảo vệ thông tin khách hàng, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm.

Theo Mr. Tony Dzung, Chủ tịch hội đồng quản trị HBR Holdings: “Dữ liệu là "nguyên liệu" quan trọng để AI hoạt động. Do đó, doanh nghiệp cần bảo đảm rằng dữ liệu phải đầy đủ, sạch và chất lượng cao để có thể đào tạo các mô hình AI một cách tối ưu”.

6.4. Phát triển nhân lực có năng lực AI và kỹ năng công nghệ

Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, doanh nghiệp không thể bỏ qua việc đầu tư vào con người. Việc phát triển nhân lực có kỹ năng công nghệ và chuyên môn về AI sẽ là yếu tố quyết định trong việc triển khai thành công các giải pháp AI. 

Doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên hiện tại để họ có thể làm chủ các công nghệ AI, từ phân tích dữ liệu đến quản lý và vận hành hệ thống AI. Từ đó giúp tối ưu hóa các quy trình công việc mà còn tạo ra một đội ngũ nhân viên linh hoạt và sẵn sàng thích ứng với các công nghệ tiên tiến.

Ngoài ra, việc tuyển dụng nhân viên biết ứng dụng AI vào công việc hay các chuyên gia công nghệ AI cũng là một bước đi quan trọng, giúp doanh nghiệp xây dựng một nền tảng AI vững mạnh và phát triển chiến lược ứng dụng AI hiệu quả.

6.5. Xây dựng văn hóa đổi mới sáng tạo 

Chuyển đổi và tối ưu hóa AI đòi hỏi doanh nghiệp phải xây dựng một văn hóa đổi mới sáng tạo trong tổ chức. Các lãnh đạo cần khuyến khích sự sáng tạo và khả năng thử nghiệm trong việc áp dụng các công nghệ mới. Văn hóa này nên thúc đẩy các nhân viên sẵn sàng thay đổi và thử nghiệm với các giải pháp AI để giải quyết các vấn đề trong công việc. 

Khi nhân viên cảm thấy thoải mái trong việc áp dụng và thử nghiệm các công nghệ mới, họ sẽ có thể phát hiện ra các cơ hội sáng tạo trong quy trình làm việc và giúp doanh nghiệp đổi mới và phát triển bền vững hơn. Doanh nghiệp cũng cần xây dựng các chính sách khuyến khích sáng tạo, đồng thời tạo ra môi trường làm việc mở và hỗ trợ tinh thần đổi mới trong toàn bộ tổ chức.

7. Một số thách thức khi ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nhưng việc triển khai và ứng dụng công nghệ này cũng gặp phải một số thách thức. Doanh nghiệp cần nhận thức và giải quyết các vấn đề sau để đảm bảo sự thành công của việc ứng dụng AI trong quản trị:

• Khó khăn trong quản trị dữ liệu: Dữ liệu là yếu tố quan trọng trong mọi ứng dụng AI, tuy nhiên, việc thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu vẫn là một thách thức lớn. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể làm giảm hiệu quả của mô hình AI, dẫn đến các quyết định sai lầm và ảnh hưởng tiêu cực đến doanh nghiệp.
• Thiếu nhân lực có kỹ năng: Việc triển khai AI đòi hỏi nguồn nhân lực có kỹ năng đặc biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu và lập trình. Tuy nhiên, nhu cầu về các chuyên gia AI đang vượt quá nguồn cung, dẫn đến thiếu hụt nhân lực có đủ trình độ để triển khai và duy trì các hệ thống AI trong doanh nghiệp.
• Chi phí đầu tư cao: Việc triển khai AI yêu cầu đầu tư lớn vào phần mềm, phần cứng, và các công cụ hỗ trợ, cùng với chi phí đào tạo nhân viên. Doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa, có thể gặp khó khăn trong việc huy động nguồn lực tài chính cần thiết để áp dụng AI vào quy trình quản trị một cách hiệu quả.
• Khả năng thích ứng và tích hợp với hệ thống cũ: Các hệ thống AI cần được tích hợp với cơ sở hạ tầng công nghệ hiện tại của doanh nghiệp. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp đang sử dụng các hệ thống cũ hoặc không đồng nhất, gây khó khăn trong việc tích hợp AI vào các quy trình vận hành mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh.

Việc ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp mang lại nhiều lợi ích vượt trội, từ tối ưu hóa quy trình đến nâng cao trải nghiệm khách hàng và cải thiện quyết định chiến lược. Tuy nhiên, để đạt hiệu quả cao, doanh nghiệp cần có chiến lược triển khai rõ ràng và đầu tư vào công nghệ cũng như nhân lực. Hãy theo dõi Tony Dzung để cập nhật thêm các xu hướng và chiến lược AI tiên tiến, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và cạnh tranh mạnh mẽ.