Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một động lực cốt lõi cách mạng hóa hoạt động kinh doanh. Từ tự động hóa quy trình vận hành đến ra quyết định dựa trên dữ liệu, các công ty hàng đầu thế giới đang ứng dụng giải pháp AI để tối ưu hiệu quả, giảm chi phí và thúc đẩy đổi mới.
AI không còn là khái niệm tương lai xa vời – nó đã trở thành ưu tiên chiến lược hiện tại. Theo một nghiên cứu của PwC, AI có thể đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ USD cho kinh tế toàn cầu vào năm 2030 (tương đương mức tăng 14% GDP). Điều này giải thích vì sao AI nằm trong chương trình nghị sự của các CEO và lãnh đạo cấp cao trên toàn thế giới. Trên thực tế, McKinsey ghi nhận hơn 75% doanh nghiệp đã ứng dụng AI ở ít nhất một chức năng kinh doanh, và BCG báo cáo rằng AI vẫn là ưu tiên hàng đầu của lãnh đạo doanh nghiệp toàn cầu trong năm 2025.
Tuy nhiên, thách thức nằm ở việc biến tiềm năng AI thành kết quả cụ thể. Nhiều công ty triển khai AI nhưng chưa thu được giá trị như kỳ vọng. Theo Boston Consulting Group, chỉ 22% doanh nghiệp vượt qua giai đoạn thử nghiệm (POC) để tạo ra giá trị từ AI, và vỏn vẹn 4% thực sự tạo ra giá trị đáng kể. Điều này cho thấy một khoảng cách lớn giữa kỳ vọng và thực tế triển khai AI.
Bài toán đặt ra cho các CEO và lãnh đạo cấp cao không chỉ là có sử dụng AI hay không, mà là làm sao triển khai AI một cách hiệu quả để tạo đột phá trong vận hành và kinh doanh. Dưới đây, chúng ta sẽ đi sâu vào xu hướng ứng dụng AI trong doanh nghiệp – đặc biệt ở lĩnh vực dịch vụ gia công CNTT (IT Outsourcing), phần mềm hệ thống doanh nghiệp, hệ thống nhúng và IoT – đồng thời đề xuất các hướng dẫn cụ thể giúp doanh nghiệp tích hợp AI vào vận hành, quy trình, ra quyết định và phát triển sản phẩm một cách thành công.
Xu hướng ứng dụng AI trong doanh nghiệp hiện nay
AI đang trở thành xu thế chủ đạo trong mọi ngành công nghiệp, và các khảo sát uy tín cho thấy sự quan tâm mạnh mẽ từ giới lãnh đạo doanh nghiệp. McKinsey cho biết hiện nay có hơn 3/4 tổ chức sử dụng AI trong ít nhất một bộ phận chức năng. Đặc biệt, làn sóng AI sinh tạo (Generative AI) gần đây càng thúc đẩy sự bùng nổ đầu tư. 79% lãnh đạo doanh nghiệp kỳ vọng AI thế hệ mới sẽ tạo ra chuyển đổi lớn cho tổ chức trong vòng chưa đầy 3 năm tới. Trí tuệ nhân tạo đã chuyển từ phạm vi kỹ thuật sang bàn họp chiến lược: gần 1/4 giám đốc điều hành (C-suite) thừa nhận họ đích thân sử dụng công cụ AI thế hệ mới trong công việc hàng ngày, và hơn 25% nói rằng hội đồng quản trị công ty họ đã đưa AI vào chương trình nghị sự. Có tới 40% doanh nghiệp dự kiến tăng đầu tư vào AI nhờ những tiến bộ từ AI sinh tạo.
Rõ ràng, AI đang trở thành trọng tâm trong tầm nhìn và chiến lược của các doanh nghiệp hiện đại.
Tuy vậy, bức tranh triển khai AI thực tế cho thấy đa số doanh nghiệp vẫn đang ở giai đoạn đầu của hành trình AI. Phần lớn các công ty tập trung ứng dụng AI để nâng cao hiệu suất và tiết kiệm chi phí. Theo Deloitte, 56% doanh nghiệp ưu tiên AI cho tự động hóa và cải thiện hiệu quả vận hành, cao hơn nhiều so với tỷ lệ doanh nghiệp dùng AI để thúc đẩy đổi mới sáng tạo (29%) hoặc khám phá tri thức mới (19%). Nói cách khác, AI hiện được dùng trước hết như một công cụ tối ưu nội bộ, hơn là tạo ra sản phẩm hay dịch vụ đột phá. Lý do chính là AI có thể mang lại “trái ngọt” nhanh trong tiết kiệm chi phí và nâng cao năng suất – những mục tiêu hữu hình mà lãnh đạo dễ dàng đo lường. Thật vậy, 64% doanh nghiệp kỳ vọng AI sẽ nâng cao năng suất lao động của họ. Các lĩnh vực ứng dụng AI phổ biến nhất hiện nay bao gồm marketing & bán hàng, phát triển sản phẩm/dịch vụ, vận hành dịch vụ khách hàng và hậu cần – đây cũng là những mảng có lượng dữ liệu lớn và quy trình lặp lại, rất phù hợp để AI tạo ra khác biệt.
Một điểm đáng lưu ý khác là sự xuất hiện của nhóm “doanh nghiệp dẫn đầu về AI”. Nhóm này chiếm tỷ lệ nhỏ nhưng gặt hái kết quả ấn tượng, cho thấy bức tranh tương lai khi AI được triển khai đúng cách. BCG gọi những công ty này là “AI leaders” và nhận thấy họ đạt tốc độ tăng trưởng doanh thu cao hơn 50% và tổng lợi nhuận cho cổ đông cao hơn 60% so với các công ty còn lại. Nhóm dẫn đầu này thường đầu tư bài bản, coi AI là chiến lược dài hạn và đã xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Họ cũng kỳ vọng rất nhiều từ AI – cụ thể, các doanh nghiệp tiên phong dự tính mức cắt giảm chi phí nhờ AI cao hơn 45% và tăng trưởng doanh thu cao hơn 60% so với mức trung bình của ngành. Một số doanh nghiệp đã thu khoảng 20% lợi nhuận (EBIT) từ việc ứng dụng AI – một con số ấn tượng cho thấy AI có thể trở thành động lực lợi nhuận chủ chốt nếu được khai thác triệt để.
Tựu trung, xu hướng chung là AI đang dần trở thành năng lực bắt buộc đối với doanh nghiệp. Ai nắm bắt sớm sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn, ai chậm chân có nguy cơ tụt hậu. Dẫu còn nhiều thách thức trong việc triển khai hiệu quả, lợi ích tiềm năng của AI là quá lớn để bỏ qua. Sau đây, chúng ta sẽ xem xét việc ứng dụng AI trong một số lĩnh vực cụ thể và cách các công ty hàng đầu đang tận dụng AI để cách mạng hóa hoạt động kinh doanh của họ.
AI trong dịch vụ gia công CNTT (IT Outsourcing)
Ngành dịch vụ gia công công nghệ thông tin (CNTT) đang chứng kiến sự chuyển đổi mạnh mẽ nhờ AI. Các công ty outsourcing hàng đầu không chỉ ứng dụng AI để nâng cao chất lượng dịch vụ của mình, mà còn cung cấp các giải pháp AI cho khách hàng toàn cầu. Đối với nhiều tổ chức, thuê ngoài dịch vụ AI là lựa chọn hấp dẫn để tiếp cận chuyên gia và công nghệ tiên tiến mà không phải đầu tư xây dựng nội bộ từ đầu. Trên thực tế, một khảo sát do Deloitte thực hiện cho thấy 52% doanh nghiệp đang thuê đối tác bên ngoài phát triển các giải pháp AI/ML cho mình. Hơn một nửa số công ty lựa chọn outsourcing trong lĩnh vực AI cho thấy xu hướng “mua ngoài” năng lực AI đang rất phổ biến – bởi phát triển AI đòi hỏi nhân sự trình độ cao, dữ liệu lớn và chi phí đầu tư hạ tầng không nhỏ.
Các công ty gia công phần mềm hàng đầu đã nhanh chóng tích hợp AI vào quy trình vận hành. Ví dụ, nhiều doanh nghiệp outsourcing sử dụng AI để tự động hóa kiểm thử phần mềm, sinh mã code mẫu (bằng công cụ như GitHub Copilot), hay quản lý dự án thông minh. Những nền tảng RPA (Robotic Process Automation) tích hợp AI được triển khai để xử lý các tác vụ lặp lại, giảm sai sót và tăng tốc độ thực hiện. AI cũng được dùng để phân tích yêu cầu khách hàng, ước lượng dự án chính xác hơn nhờ các mô hình học máy học từ dữ liệu dự án quá khứ. Nhờ đó, các nhà cung cấp dịch vụ CNTT có thể giao hàng nhanh hơn, chất lượng cao hơn với chi phí cạnh tranh.
Bên cạnh đó, AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm trong mô hình hợp tác outsourcing. Chẳng hạn, các công ty BPO (Business Process Outsourcing) ứng dụng chatbot AI đa ngôn ngữ để hỗ trợ khách hàng cuối 24/7, hoặc dùng AI phân tích phản hồi để liên tục cải thiện dịch vụ. Xu hướng “Outsourcing 4.0” đang hình thành, trong đó những trung tâm gia công tại Ấn Độ, Đông Âu và Việt Nam đầu tư mạnh vào năng lực AI nhằm nâng tầm giá trị dịch vụ. Điều này vừa giúp họ tối ưu vận hành nội bộ (giảm 25% thời gian giao dự án nhờ tự động hóa một số khâu phát triển), vừa đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng muốn tích hợp AI vào sản phẩm.
Đối với CEO và lãnh đạo doanh nghiệp, tận dụng AI trong mô hình outsourcing có thể mang lại lợi thế kép: vừa tận dụng được chuyên môn AI của đối tác, vừa tập trung nguồn lực nội bộ vào năng lực cốt lõi. Tuy nhiên, cần lưu ý về quản lý chất lượng và bảo mật dữ liệu khi thuê ngoài dự án AI. Lãnh đạo cần thiết lập tiêu chí rõ ràng, cơ chế trao đổi thông tin và giám sát tiến độ để đảm bảo dự án AI thuê ngoài đáp ứng mục tiêu kinh doanh. Khi được thực hiện đúng, AI sẽ giúp mối quan hệ outsourcing trở nên hiệu quả và sáng tạo hơn bao giờ hết.
AI trong phần mềm hệ thống doanh nghiệp (Enterprise Software)
Trong lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp (như hệ thống ERP, CRM, SCM…), AI đang thâm nhập ngày càng sâu để tăng “tính thông minh” cho các hệ thống cốt lõi của tổ chức. Các giải pháp ERP/CRM truyền thống vốn mạnh về quản lý quy trình và lưu trữ dữ liệu, nay được tích hợp thêm trí tuệ nhân tạo nhằm phân tích dữ liệu nâng cao, dự báo và tự động ra quyết định. Thị trường giải pháp “AI trong ERP” đang tăng trưởng bùng nổ: Dự báo cho thấy quy mô thị trường này sẽ tăng từ khoảng 4,5 tỷ USD năm 2023 lên đến 46,5 tỷ USD năm 2033 (tăng hơn 10 lần trong một thập kỷ). Điều này phản ánh nhu cầu mạnh mẽ của doanh nghiệp trong việc nâng cấp các hệ thống lõi bằng AI để thích ứng nhanh hơn và hoạt động hiệu quả hơn.
Hệ thống ERP tích hợp AI có khả năng tự động hóa nhiều tác vụ mà trước đây phải làm thủ công và cung cấp cho lãnh đạo cái nhìn theo thời gian thực về hoạt động kinh doanh. Ví dụ, các trợ lý ảo thông minh có thể hỗ trợ nhập liệu, xử lý hóa đơn hoặc trả lời truy vấn của người dùng trong hệ thống ERP bằng ngôn ngữ tự nhiên. AI cũng giúp phân tích dữ liệu lớn trong ERP để dự báo xu hướng kinh doanh: như dự báo nhu cầu thị trường, tối ưu tồn kho, hay thậm chí phát hiện bất thường tài chính trong hệ thống kế toán. Những tính năng AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy (ML) và phân tích dự báo được tích hợp sâu vào ERP nhằm chủ động gợi ý quyết định cho người quản lý. Chẳng hạn, AI có thể tự động đề xuất kế hoạch sản xuất dựa trên dự báo doanh số, hoặc cảnh báo rủi ro chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu thời gian thực từ nhà cung cấp.
Tương tự, trong hệ thống CRM (quản lý quan hệ khách hàng), AI giúp phân đoạn khách hàng thông minh, cá nhân hóa chiến dịch marketing và dự đoán hành vi khách hàng. Các nền tảng CRM hiện đại tích hợp AI (như Salesforce Einstein) có thể tự động chấm điểm cơ hội bán hàng, ưu tiên lead tiềm năng cho đội ngũ kinh doanh, cũng như gợi ý hành động chăm sóc khách hàng kế tiếp dựa trên phân tích lịch sử tương tác. Phần mềm SCM (quản lý chuỗi cung ứng) được bổ sung AI để tối ưu logistics, tối ưu tuyến đường vận chuyển và dự báo nhu cầu nguyên vật liệu, giúp doanh nghiệp giảm chi phí tồn kho và tránh đứt gãy chuỗi cung ứng.
Một lợi ích quan trọng khác của AI trong phần mềm doanh nghiệp là khả năng ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn. Thay vì các báo cáo thủ công mất hàng tuần lễ, giờ đây dashboard thông minh có thể cập nhật chỉ số hiệu suất (KPI) theo thời gian thực và sử dụng AI để đưa ra khuyến nghị. Ví dụ, AI có thể cảnh báo sớm về xu hướng doanh thu sụt giảm ở một khu vực, gợi ý nhà quản lý xem xét nguyên nhân và điều chỉnh chiến lược. Quản trị doanh nghiệp dựa trên dữ liệu (data-driven management) trở nên khả thi khi AI giúp tổng hợp và phân tích dữ liệu đa nguồn một cách nhanh chóng.
Tất nhiên, để triển khai AI hiệu quả vào các hệ thống doanh nghiệp hiện có, các tổ chức cần đảm bảo chất lượng dữ liệu và tính tích hợp liên thông giữa các phần mềm. Một hệ thống ERP thông minh đòi hỏi dữ liệu sạch, đủ lớn và được liên kết chặt chẽ giữa các phòng ban. Đây là thách thức không nhỏ về quản trị dữ liệu và thay đổi thói quen làm việc của nhân viên. Nhưng phần thưởng thì rất xứng đáng: Theo báo cáo, các doanh nghiệp triển khai ERP kèm phân tích dữ liệu AI thu được 91% cải thiện hiệu quả vận hành và 62% giảm chi phí nhờ loại bỏ những lãng phí và sai sót trong quy trình. Trong môi trường kinh doanh đầy biến động, AI trong phần mềm doanh nghiệp sẽ là “bộ não số” hỗ trợ đắc lực cho các lãnh đạo ra quyết định kịp thời và chính xác.
AI trong hệ thống nhúng và Internet of Things (IoT)
Hệ thống nhúng và IoT là lĩnh vực mà AI đang tạo ra những bước tiến vượt bậc, đưa trí thông minh vào các thiết bị và vật dụng hằng ngày. Ngày nay, hàng tỷ thiết bị IoT (Internet of Things) được gắn cảm biến và kết nối Internet, tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực. Khi kết hợp với AI, các thiết bị IoT này có thể phân tích và hành động dựa trên dữ liệu ngay tại nguồn, biến IoT thành “AIoT” (AI + IoT) – một xu hướng công nghệ mới đầy hứa hẹn. Theo thống kê của Statista, thế giới năm 2024 có hơn 18 tỷ thiết bị IoT được kết nối, dự kiến IoT sẽ thâm nhập vào mọi ngõ ngách cuộc sống và hoạt động doanh nghiệp.
Một trong những ứng dụng nổi bật của AI trong IoT là bảo trì dự đoán (predictive maintenance) trong công nghiệp. Nhờ cảm biến IoT gắn trên máy móc thu thập liên tục dữ liệu rung động, nhiệt độ, hiệu suất…, hệ thống AI có thể phân tích và dự báo trước khi nào thiết bị có khả năng hỏng hóc. Điều này cho phép doanh nghiệp bảo trì chủ động chỉ khi cần thiết thay vì bảo trì định kỳ tốn kém hoặc phải xử lý sự cố đột xuất. Theo McKinsey, bảo trì dự đoán giúp tăng thời gian hoạt động của dây chuyền lên 5-15% và giảm chi phí bảo trì từ 18-25%. Đây là mức tiết kiệm đáng kể, đặc biệt trong các ngành sản xuất quy mô lớn. Tương tự, AI trong IoT còn hỗ trợ giám sát chất lượng sản phẩm theo thời gian thực trên dây chuyền (phát hiện sản phẩm lỗi bằng thị giác máy tính), theo dõi điều kiện vận hành (ví dụ: cảnh báo khi nhiệt độ kho lạnh vượt ngưỡng), và quản lý năng lượng thông minh (tối ưu tiêu thụ điện trong nhà máy).
Không chỉ trong nhà máy, AIoT còn hiện diện trong thành phố thông minh, tòa nhà thông minh và nhà ở thông minh. Các cảm biến IoT thu thập dữ liệu giao thông, môi trường, năng lượng… kết hợp với thuật toán AI giúp điều phối giao thông linh hoạt (giảm ùn tắc), tiết kiệm điện nước (điều chỉnh đèn đường, điều hòa theo nhu cầu) và nâng cao an ninh (camera AI nhận dạng hành vi bất thường). Trong lĩnh vực ô tô, các hệ thống nhúng tích hợp AI đang tiến gần đến xe tự hành – sử dụng dữ liệu từ camera, radar trên xe để ra quyết định lái xe an toàn mà không cần con người.
Như Hình 1 minh họa, khi AI và IoT kết hợp sẽ mang lại nhiều giá trị vượt trội cho doanh nghiệp: từ khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực để đưa ra quyết định nhanh chóng, tối ưu hiệu suất vận hành nhờ tự động hóa, giảm thời gian chết của máy móc cho đến mở ra các dịch vụ sáng tạo dựa trên dữ liệu cảm biến. Những lợi ích này giải thích vì sao thị trường AIoT được dự báo sẽ đạt tới 254 tỷ USD vào năm 2030. Rõ ràng, AIoT đang trở thành nền tảng công nghệ cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số, cho phép mọi thiết bị và quy trình đều có “trí thông minh” để tự vận hành tối ưu.
Tuy nhiên, việc triển khai AI trong hệ thống nhúng và IoT cũng đặt ra thách thức về hạ tầng và bảo mật. Các giải pháp Edge AI (trí tuệ nhân tạo tại biên) đang phát triển để xử lý dữ liệu ngay trên thiết bị IoT mà không cần gửi toàn bộ về đám mây, nhằm giảm độ trễ và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Lãnh đạo doanh nghiệp cần cân nhắc đầu tư vào hạ tầng IoT đủ mạnh, đồng thời có chính sách an ninh mạng chặt chẽ cho mạng lưới thiết bị thông minh của mình. Dù vậy, với chi phí cảm biến và tính toán ngày càng rẻ, AI trong IoT sẽ tiếp tục bùng nổ, trở thành vũ khí cạnh tranh quan trọng trong các ngành từ sản xuất, năng lượng đến bán lẻ, chăm sóc sức khỏe.
Triển khai AI vào vận hành và quy trình doanh nghiệp
Để AI thực sự phát huy tác dụng cách mạng hóa vận hành, các doanh nghiệp cần có cách tiếp cận chiến lược và bài bản. Vận hành và quy trình là “xương sống” của doanh nghiệp, vì vậy triển khai AI trong lĩnh vực này có thể mang lại hiệu quả tức thì dưới dạng giảm chi phí và tăng năng suất. Trước hết, lãnh đạo cần xác định những quy trình vận hành trọng yếu có thể ứng dụng AI. Đó thường là các quy trình có khối lượng công việc lớn, lặp đi lặp lại hoặc phụ thuộc nhiều vào dữ liệu. Ví dụ: quy trình xử lý đơn hàng, quản lý kho, chăm sóc khách hàng, kế toán tài chính, tuyển dụng nhân sự… đều có tiềm năng tự động hóa và tối ưu bằng AI.
Một khi đã xác định được “điểm vàng” trong vận hành, bước tiếp theo là ứng dụng các giải pháp AI phù hợp. Tự động hóa thông minh (Intelligent Automation) kết hợp AI và RPA có thể được triển khai để xử lý các tác vụ lặp lại trong quy trình nhanh hơn và giảm thiểu lỗi. Chẳng hạn, AI có thể hỗ trợ phân loại email, nhập dữ liệu hóa đơn, xử lý yêu cầu hỗ trợ khách hàng hoàn toàn tự động ở bước đầu, chỉ chuyển cho nhân viên những trường hợp phức tạp. Trong sản xuất, như đề cập ở trên, AI giúp bảo trì máy móc chủ động, tránh gián đoạn dây chuyền. Chuỗi cung ứng cũng hưởng lợi khi AI có thể tối ưu tuyến vận tải, điều độ hàng tồn theo thời gian thực (ví dụ: AI dự báo nhu cầu để điều chỉnh mức tồn kho, giảm thiểu tình trạng thiếu hàng hoặc thừa hàng).
Kết quả thấy rõ của việc ứng dụng AI vào vận hành là tăng hiệu quả và giảm chi phí vượt trội. Nghiên cứu cho thấy AI có thể cải thiện năng suất quy trình nội bộ lên đến 50% trong nhiều trường hợp. Một ví dụ điển hình: Amazon – công ty dẫn đầu về vận hành chuỗi cung ứng – sử dụng hàng nghìn robot AI trong kho hàng để tự động sắp xếp và vận chuyển hàng hóa, giúp tăng tốc độ xử lý đơn hàng và giảm chi phí kho bãi. Hay trong ngành tài chính – ngân hàng, các thuật toán AI được triển khai để phê duyệt khoản vay, phát hiện gian lận nhanh chóng hơn con người nhiều lần, nhờ đó cải thiện hiệu suất vận hành và trải nghiệm khách hàng.
Điều quan trọng cần nhấn mạnh là triển khai AI vào vận hành không phải chỉ thay thế con người, mà là kết hợp sức mạnh giữa người và máy. Doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên vận hành biết cách sử dụng các công cụ AI như một “trợ lý” đắc lực, đồng thời bố trí lại nhân sự vào những khâu công việc mang tính sáng tạo, phán đoán mà AI chưa thể làm. Lãnh đạo cũng nên đặt chỉ số KPI rõ ràng để đo lường hiệu quả AI mang lại (như % giảm thời gian xử lý, % giảm chi phí, mức độ hài lòng khách hàng…). Bằng cách liên tục theo dõi và hiệu chỉnh quy trình sau khi có AI, doanh nghiệp sẽ dần tinh chỉnh hệ thống vận hành tối ưu nhất.
Cuối cùng, một lưu ý quan trọng là quản trị sự thay đổi trong tổ chức khi đưa AI vào quy trình. Nhân viên có thể e ngại việc AI tự động hóa sẽ làm họ mất việc hoặc thay đổi cách họ làm việc. Do đó, ban lãnh đạo cần truyền thông rõ ràng về vai trò hỗ trợ của AI, khuyến khích nhân viên học hỏi kỹ năng mới và tham gia vào quá trình chuyển đổi. Văn hóa doanh nghiệp linh hoạt, sẵn sàng thích nghi chính là chìa khóa để AI được chấp nhận và phát huy tối đa trong vận hành.
AI hỗ trợ ra quyết định chiến lược
Đối với giới CEO và lãnh đạo cấp cao, AI không chỉ là công cụ vận hành, mà còn là “bộ óc thứ hai” hỗ trợ đắc lực trong việc ra quyết định chiến lược. Trong bối cảnh môi trường kinh doanh biến động khó lường, khả năng phân tích dữ liệu nhanh và sâu của AI giúp các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định sáng suốt hơn, dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính. Các hệ thống phân tích nâng cao (Advanced Analytics) tích hợp AI có thể tổng hợp lượng dữ liệu khổng lồ từ thị trường, khách hàng, hoạt động nội bộ và biến chúng thành thông tin chi tiết phục vụ cho việc hoạch định chiến lược.
Một ví dụ điển hình là trong quản trị tài chính: các CFO hiện đại đang sử dụng AI để dự báo tài chính, phân tích kịch bản (what-if analysis) cho các quyết định đầu tư hay cắt giảm chi phí. AI có thể mô phỏng nhiều kịch bản kinh doanh dựa trên biến động thị trường, từ đó cung cấp cho lãnh đạo cái nhìn rõ hơn về hệ quả của mỗi quyết định. Tương tự, trong chiến lược marketing và sản phẩm, AI giúp phân tích xu hướng hành vi khách hàng, đối thủ cạnh tranh để gợi ý doanh nghiệp nên tập trung vào phân khúc nào, sản phẩm nào có tiềm năng nhất.
Điều đáng chú ý là AI đang ngày càng tham gia sâu hơn vào quá trình ra quyết định ở cấp cao. Nhiều tập đoàn đã thành lập hội đồng AI hoặc nhóm cố vấn AI để hỗ trợ ban điều hành. Hơn 25% công ty lớn cho biết hội đồng quản trị của họ đã đưa AI vào thảo luận trong các cuộc họp chiến lược. Điều này cho thấy vai trò của AI đã vươn đến tầm quản trị doanh nghiệp, chứ không dừng ở công cụ kỹ thuật. Thậm chí, có những công ty triển khai “AI cố vấn” – sử dụng mô hình AI phân tích dữ liệu quá khứ của doanh nghiệp và thị trường để đưa ra khuyến nghị như một chuyên gia. Dĩ nhiên, quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người, nhưng AI đóng vai trò cung cấp góc nhìn thứ hai, giảm thiểu rủi ro ra quyết định sai lầm.
Để ứng dụng hiệu quả AI vào hỗ trợ ra quyết định, doanh nghiệp cần xây dựng năng lực phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Điều này bao gồm đội ngũ chuyên gia phân tích (data analyst, data scientist) và hạ tầng dữ liệu phù hợp (data warehouse, hệ thống BI hiện đại). Lãnh đạo nên thúc đẩy văn hóa dữ liệu (data-driven culture) trong tổ chức, trong đó mọi quyết định quan trọng đều dựa trên dữ liệu và phân tích. Các bảng chỉ số điều hành (executive dashboard) tích hợp AI nên được thiết kế trực quan, cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực để lãnh đạo có thể nắm bắt tình hình nhanh nhất.
Một khía cạnh quan trọng khác là AI có thể giúp giảm thiên kiến (bias) trong ra quyết định. Con người đôi khi bị chi phối bởi cảm xúc hoặc thành kiến cá nhân, trong khi AI – nếu được huấn luyện trên dữ liệu đúng đắn – sẽ đưa ra góc nhìn khách quan hơn. Ví dụ, trong đánh giá hiệu quả nhân viên để thăng chức, AI có thể phân tích dựa trên số liệu thành tích thay vì ấn tượng chủ quan. Dù AI chưa thể hoàn toàn tránh khỏi thiên kiến (do dữ liệu lịch sử có thể lệch), nhưng với sự giám sát của con người, nó sẽ là công cụ phản biện hữu ích giúp lãnh đạo cân nhắc các quyết định một cách toàn diện.
Tóm lại, AI đang trở thành “người cộng sự” đáng tin cậy trong phòng ra quyết định của các CEO. Bằng cách tận dụng AI để có thông tin đầy đủ hơn, dự báo chính xác hơn và kịch bản chi tiết hơn, lãnh đạo doanh nghiệp có thể tự tin chèo lái công ty trong môi trường cạnh tranh khốc liệt. Chìa khóa thành công nằm ở việc kết hợp kinh nghiệm và trực giác của người lãnh đạo với sức mạnh phân tích của AI, tạo nên sức mạnh tổng hợp trong quản trị chiến lược.
Đổi mới phát triển sản phẩm và dịch vụ với AI
Không chỉ trong vận hành và quản trị, AI còn đang mở ra những chân trời mới trong phát triển sản phẩm và dịch vụ. Đối với các CEO và đội ngũ lãnh đạo phụ trách chiến lược sản phẩm, AI là động lực thúc đẩy đổi mới (innovation driver), giúp tạo ra sản phẩm thông minh hơn, cá nhân hóa hơn và rút ngắn chu kỳ phát triển. Xu hướng “AI-first” trong thiết kế sản phẩm đang được nhiều công ty công nghệ áp dụng, nghĩa là ngay từ khâu ý tưởng đã nghĩ cách tích hợp AI để sản phẩm có tính năng ưu việt.
Một ví dụ rõ ràng về AI thúc đẩy đổi mới sản phẩm là trong lĩnh vực xe hơi: các hãng ô tô truyền thống đang phải tái định nghĩa sản phẩm của mình với tính năng AI – từ hệ thống lái tự động, trợ lý ảo trên xe cho đến tối ưu động cơ bằng học máy. Tương tự, trong dịch vụ tài chính, các ngân hàng ra mắt cố vấn tài chính ảo dùng AI để cung cấp dịch vụ tư vấn đầu tư cá nhân hóa cho hàng triệu khách hàng cùng lúc – điều mà trước đây con người không thể làm được. Ngành chăm sóc sức khỏe cũng chứng kiến sự ra đời của các dịch vụ chẩn đoán thông minh (AI đọc ảnh y khoa, hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán nhanh và chính xác hơn).
Quy trình phát triển sản phẩm cũng được tăng tốc nhờ AI. Các công ty phần mềm dùng AI (như mô hình sinh ngôn ngữ) để hỗ trợ lập trình, kiểm thử phần mềm tự động, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Trong thiết kế kỹ thuật, AI hỗ trợ tạo mẫu (generative design): kỹ sư chỉ cần đưa ra các ràng buộc và mục tiêu, thuật toán AI sẽ tự đề xuất hàng trăm phương án thiết kế tối ưu mà con người có thể bỏ lỡ. Điều này đã được ứng dụng trong thiết kế linh kiện máy bay, ô tô, giúp tạo ra những sản phẩm nhẹ hơn, bền hơn so với thiết kế truyền thống.
Minh chứng cho tầm quan trọng của AI trong đổi mới là khảo sát của Deloitte: 73% những doanh nghiệp dẫn đầu về AI cho biết họ đã tích hợp AI (đặc biệt là AI sinh tạo) vào quy trình phát triển sản phẩm và R&D. Nghĩa là ngay từ khâu nghiên cứu ý tưởng, tạo nguyên mẫu, thử nghiệm cho đến ra mắt sản phẩm mới, AI đều được tận dụng để đẩy nhanh tiến độ và nâng cao chất lượng. Chẳng hạn, trong ngành dược, các công ty sử dụng AI để sàng lọc hàng triệu hợp chất hóa học tìm thuốc mới, rút ngắn quá trình R&D thuốc từ nhiều năm xuống còn vài tháng. Trong ngành game và giải trí, AI được dùng để tạo nội dung (nhân vật, cảnh vật, cốt truyện) một cách tự động, cho phép nhóm sáng tạo thử nghiệm nhiều ý tưởng hơn trong thời gian ngắn.
Để triển khai AI thành công trong đổi mới sản phẩm, doanh nghiệp cần có tư duy linh hoạt và văn hóa thử nghiệm. Lãnh đạo nên khuyến khích các nhóm R&D thử nghiệm các công nghệ AI mới (ví dụ: thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, generative AI) để xem chúng có thể tích hợp vào sản phẩm/dịch vụ ra sao. Đầu tư vào hạ tầng tính toán mạnh (như GPU, TPU hoặc dịch vụ điện toán đám mây AI) cũng quan trọng để các nhà phát triển có công cụ cần thiết cho việc huấn luyện mô hình AI. Bên cạnh đó, hợp tác bên ngoài với các startup AI có thể mang lại ý tưởng đột phá. Nhiều tập đoàn lớn đã lập quỹ đầu tư hoặc vườn ươm startup AI nhằm tận dụng chất xám bên ngoài cho chiến lược đổi mới của mình.
Quan trọng không kém, khi sản phẩm tích hợp AI được tung ra thị trường, doanh nghiệp cần có kế hoạch cập nhật và cải tiến liên tục. Bởi lẽ, mô hình AI cần được đào tạo lại thường xuyên với dữ liệu mới để duy trì độ chính xác và hiệu quả. Lấy ví dụ dịch vụ lọc spam email dùng AI: kẻ xấu không ngừng nghĩ ra chiêu trò mới, nên mô hình AI phải liên tục học dữ liệu thư rác mới để bắt kịp. Do đó, dịch vụ sau bán hàng cũng nên tích hợp AI để thu thập phản hồi người dùng, phân tích hành vi sử dụng nhằm gợi ý tính năng mới hoặc cải thiện sản phẩm trong các phiên bản tiếp theo.
Tóm lại, AI chính là “chất xúc tác” cho sáng tạo trong doanh nghiệp. Từ việc tạo ra sản phẩm thông minh đến tăng tốc R&D, AI đang giúp các công ty đi trước một bước so với đối thủ. Với tầm nhìn đúng đắn và đầu tư hợp lý, CEO và đội ngũ lãnh đạo có thể biến AI thành lợi thế cạnh tranh dài hạn, đưa doanh nghiệp tiến vào những lĩnh vực sản phẩm-dịch vụ hoàn toàn mới mà trước đây chưa từng có.
Lãnh đạo vững bước cùng AI
Chuyển đổi AI không chỉ đơn thuần là áp dụng một công nghệ mới, mà là một hành trình tái tạo doanh nghiệp toàn diện. Các công ty hàng đầu đã chứng minh rằng khi AI được triển khai đúng đắn, nó có thể cách mạng hóa hoạt động kinh doanh – từ tối ưu vận hành, tinh gọn quy trình, nâng cao chất lượng quyết định cho đến thúc đẩy đổi mới sản phẩm. Đối với các CEO và lãnh đạo cấp cao, vai trò của họ là định hướng chiến lược AI và dẫn dắt sự thay đổi. Nghiên cứu của McKinsey nhấn mạnh rằng sự tham gia sâu sát của CEO trong quản trị AI có tương quan mạnh với việc AI tạo ra giá trị lớn cho doanh nghiệp. Nói cách khác, AI sẽ thành công nếu được dẫn dắt bởi tầm nhìn và cam kết từ cấp lãnh đạo cao nhất.
Để đạt được mục tiêu đó, doanh nghiệp cần nhớ một nguyên tắc quan trọng: công nghệ chỉ là 10-20% cuộc chơi, 80-90% còn lại nằm ở con người, quy trình và văn hóa tổ chức. AI sẽ không phát huy hiệu quả nếu thiếu dữ liệu tốt, nhân tài phù hợp và quy trình được thiết kế lại xung quanh khả năng mới. Các công ty dẫn đầu thường tuân theo quy tắc “10-20-70” – dành 10% nỗ lực cho thuật toán, 20% cho công nghệ & dữ liệu, và 70% cho việc thay đổi con người và quy trình vận hành nhằm tận dụng AI. Đây là bài học quý giá cho bất kỳ tổ chức nào muốn “lột xác” thành công trong kỷ nguyên AI.
Cuối cùng, chuyển đổi AI là một chặng đường liên tục, không có điểm dừng cố định. Doanh nghiệp cần sẵn sàng học hỏi và thích nghi không ngừng khi công nghệ AI tiến hóa. Hãy bắt đầu từ những bước nhỏ nhưng vững chắc: thí điểm một vài dự án AI trong lĩnh vực trọng điểm, đo lường kết quả, rút kinh nghiệm rồi mở rộng quy mô. Đồng thời, xây dựng một đội ngũ nhân sự hiểu biết về dữ liệu và AI, tạo văn hóa khuyến khích đổi mới. Với cách tiếp cận đúng đắn, AI sẽ trở thành chìa khóa vàng giúp doanh nghiệp bứt phá, dẫn đầu thị trường và tạo ra giá trị bền vững trong tương lai.