AI DRIVEN COMPANY LÀ GÌ? LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH MỘT AI DRIVEN COMPANY

Mục lục [Ẩn]

AI driven company đang trở thành mô hình tất yếu trong thời đại dữ liệu và công nghệ bùng nổ. Không chỉ giúp tối ưu quy trình, giảm chi phí, AI còn mở ra cách thức mới để nâng cao trải nghiệm khách hàng, ra quyết định nhanh và chính xác, tạo lợi thế cạnh tranh bền vững. Bài viết dưới đây, AI First giúp bạn đọc hiểu rõ AI driven company là gì? và lộ trình để doanh nghiệp chuyển sang AI driven company.

1. AI driven company là gì?

AI-driven company (doanh nghiệp dựa trên AI hay doanh nghiệp vận hành bằng AI) là một tổ chức mà Trí tuệ Nhân tạo (AI) không chỉ là một công cụ hỗ trợ, mà là cốt lõi trong mọi hoạt động và quyết định kinh doanh. Điều này có nghĩa là AI được tích hợp xuyên suốt vào các quy trình: từ phát triển sản phẩm, cung cấp dịch vụ, marketing & bán hàng, chăm sóc khách hàng cho tới quản trị nội bộ và ra quyết định.

Mục tiêu cuối cùng là sử dụng khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ của AI để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, tự động hóa quy trình, tối ưu hóa hiệu suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường. Theo nghiên cứu của McKinsey & Company, các công ty AI-driven có thể tăng biên lợi nhuận vận hành lên đến 5-15% so với đối thủ, nhờ tiết kiệm chi phí, ra quyết định chính xác hơn và khám phá cơ hội mới nhanh hơn.

2. Đặc điểm của một AI-Driven Company

Một công ty vận hành dựa trên AI (AI-Driven Company) khác biệt với các doanh nghiệp khác bởi sự tích hợp sâu rộng và vai trò trung tâm của Trí tuệ Nhân tạo trong mọi khía cạnh hoạt động. Dưới đây là những đặc điểm cốt lõi nhất:

AI là nền tảng cốt lõi: Một công ty vận hành dựa trên AI không chỉ dừng lại ở việc đưa AI vào một vài hoạt động nhỏ lẻ mà thực sự đặt AI làm trung tâm chiến lược và nền tảng vận hành. AI được tích hợp xuyên suốt trong toàn bộ hệ thống từ hoạch định chiến lược, thiết kế sản phẩm, vận hành chuỗi cung ứng cho đến chăm sóc khách hàng.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Các thuật toán AI và mô hình học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh. Đây là một đặc điểm then chốt. Thay vì dựa vào trực giác, kinh nghiệm cá nhân hay phân tích thủ công, mọi quyết định quan trọng trong công ty (từ marketing, bán hàng, phát triển sản phẩm đến vận hành và quản lý rủi ro) đều được hỗ trợ bởi những hiểu biết sâu sắc rút ra từ dữ liệu thông qua AI.
Sản phẩm và Dịch vụ được hỗ trợ bởi AI: Các doanh nghiệp AI-driven sử dụng AI để nâng tầm sản phẩm và dịch vụ, tạo ra giá trị gia tăng vượt trội. AI có thể là yếu tố cốt lõi tạo nên sản phẩm hoặc nó được sử dụng để nâng cao đáng kể chất lượng, hiệu suất hay tính năng của sản phẩm/dịch vụ hiện có.
Tập trung vào đổi mới: Các công ty vận hành dựa trên AI thường ưu tiên đổi mới liên tục và phát triển các giải pháp mới dựa trên AI. Doanh nghiệp không ngừng tìm kiếm và áp dụng các công nghệ AI mới để cải thiện sản phẩm, tối ưu hóa quy trình và khám phá các cơ hội kinh doanh mới, duy trì lợi thế cạnh tranh trong một thị trường luôn thay đổi.
Văn hóa ưu tiên AI và dữ liệu: Toàn bộ tổ chức, từ lãnh đạo cấp cao đến nhân viên, đều hiểu và tin tưởng vào vai trò của AI và dữ liệu. Họ có tư duy mở với sự thay đổi, sẵn sàng học hỏi và thích nghi với công nghệ mới.
Quy trình được tự động hóa: AI được triển khai để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian và phức tạp trên nhiều phòng ban. Điều này giúp giảm thiểu đáng kể lỗi do con người, tăng tốc độ xử lý công việc và giải phóng nhân viên khỏi các công việc thủ công.

3. Lợi ích khi trở thành AI driven company

Với tốc độ thay đổi của thị trường, hành vi tiêu dùng và công nghệ diễn ra nhanh chóng, doanh nghiệp không thể tiếp tục dựa vào trực giác hay kinh nghiệm để đưa ra các quyết định then chốt. Thay vào đó, doanh nghiệp cần một nền tảng thông minh có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, dự báo xu hướng và tự động tối ưu quy trình. Chính vì vậy, việc chuyển đổi thành doanh nghiệp vận hành dựa trên AI sẽ giúp doanh nghiệp:

Tăng cường lợi thế cạnh tranh: Trở thành một AI-Driven Company cho phép doanh nghiệp không chỉ theo kịp mà còn dẫn đầu trong môi trường kinh doanh đầy biến động. AI cung cấp khả năng phân tích thị trường, hành vi khách hàng và các xu hướng mới với tốc độ vượt trội, giúp doanh nghiệp nhanh chóng điều chỉnh chiến lược và ra mắt sản phẩm/dịch vụ mới, duy trì vị thế tiên phong.
Nâng cao hiệu quả vận hành và tối ưu hóa chi phí: AI tự động hóa hàng loạt các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian và dễ gây lỗi trong mọi phòng ban từ tài chính, nhân sự đến chuỗi cung ứng. Việc này giúp giảm thiểu sai sót, tăng tốc độ xử lý công việc và giải phóng nhân lực để tập trung vào các hoạt động chiến lược. Kết quả là doanh nghiệp đạt được hiệu suất cao hơn với chi phí vận hành thấp hơn đáng kể.
Cải thiện trải nghiệm và xây dựng lòng trung thành khách hàng: Trong kỷ nguyên cá nhân hóa, AI giúp doanh nghiệp hiểu sâu sắc từng khách hàng thông qua dữ liệu hành vi và tương tác. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cung cấp các sản phẩm, dịch vụ, nội dung và thông điệp tiếp thị cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, đúng nhu cầu và đúng thời điểm.
Ra quyết định thông minh hơn dựa trên dữ liệu: AI loại bỏ sự chủ quan trong việc ra quyết định. Bằng cách phân tích các mẫu hình phức tạp và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu khổng lồ, AI cung cấp những thông tin chi tiết và dự đoán chính xác. Từ đó giúp lãnh đạo đưa ra các quyết định chiến lược và tác nghiệp dựa trên bằng chứng, giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa cơ hội một cách hiệu quả.
Thúc đẩy đổi mới liên tục và khám phá cơ hội kinh doanh mới: Một doanh nghiệp vận hành bằng AI luôn khuyến khích tư duy thử nghiệm và học hỏi. AI không chỉ cải thiện các sản phẩm/dịch vụ hiện có mà còn có khả năng phát hiện những nhu cầu chưa được đáp ứng trên thị trường hoặc những cách thức sáng tạo để tạo ra giá trị mới.
Tối ưu chi phí marketing & bán hàng: Thay vì chạy quảng cáo tràn lan, AI giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu để xác định đúng khách hàng tiềm năng, điều chỉnh thông điệp, ngân sách và kênh tiếp cận, nhờ đó nâng cao hiệu quả chiến dịch và tiết kiệm ngân sách.

4. Khung chiến lược để chuyển đổi doanh nghiệp cùng AI

Để trở thành một doanh nghiệp vận hành bởi AI, doanh nghiệp cần phải xây dựng một khung chiến lược toàn diện, bao quát từ tầm nhìn lãnh đạo, năng lực con người, hạ tầng công nghệ cho đến văn hóa và đạo đức. Dưới đây là 8 trụ cột cốt lõi trong hành trình chuyển đổi đó:

4.1. Tầm nhìn và chiến lược

Mọi hành trình chuyển đổi đều cần bắt đầu bằng một tầm nhìn rõ ràng về vai trò của AI trong doanh nghiệp. Lãnh đạo cần xác định AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà sẽ trở thành nền tảng cốt lõi để đạt được các mục tiêu kinh doanh.

Xác định rõ ràng vai trò của AI: Doanh nghiệp cần xây dựng một tầm nhìn dài hạn về việc AI sẽ định hình tương lai của mình như thế nào. AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà là yếu tố cốt lõi để đạt được các mục tiêu kinh doanh.
Định hình mục tiêu cụ thể: Thiết lập các mục tiêu có thể đo lường được (KPIs) cho từng sáng kiến AI, gắn liền với các mục tiêu kinh doanh tổng thể như tăng doanh thu, giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hoặc nâng cao hiệu quả vận hành.
Xác định các vấn đề kinh doanh cốt lõi: Tập trung vào những thách thức lớn nhất hoặc cơ hội tiềm năng nhất mà AI có thể giải quyết, đảm bảo rằng việc đầu tư vào AI mang lại giá trị thực sự cho doanh nghiệp.

4.2. Ứng dụng và tính tổng hợp của doanh nghiệp

Sau khi có tầm nhìn, việc triển khai AI cần được tích hợp chặt chẽ vào các hoạt động và quy trình cốt lõi của doanh nghiệp.

Mr. Tony Dzung chia sẻ khung chiến lược chuyển đổi doanh nghiệp cùng AI — *Mr. Tony Dzung chia sẻ khung chiến lược AI tại sự kiện AI Marketing & Sale Summit 2025*

Xác định các trường hợp sử dụng AI (Use Cases): Nhận diện các lĩnh vực và quy trình cụ thể trong doanh nghiệp nơi AI có thể tạo ra tác động lớn nhất, từ marketing, bán hàng, dịch vụ khách hàng đến sản xuất, chuỗi cung ứng và quản lý rủi ro.
Tích hợp AI xuyên suốt: Đảm bảo rằng các giải pháp AI không hoạt động độc lập mà được tích hợp một cách liền mạch vào các quy trình và hệ thống hiện có, tạo ra một dòng chảy thông tin và ra quyết định thống nhất.
Ưu tiên các dự án mang lại giá trị nhanh: Bắt đầu với các dự án AI nhỏ, có khả năng thành công cao và tác động rõ rệt để xây dựng niềm tin và chứng minh giá trị của AI trong tổ chức.

4.3. Danh mục AI

Giống như quản lý danh mục sản phẩm hay dự án, doanh nghiệp cần lập danh mục các ứng dụng AI theo mức độ ưu tiên, ROI, rủi ro và nguồn lực cần thiết.

Phát triển đa dạng các giải pháp AI: Xây dựng một danh mục các mô hình và ứng dụng AI phù hợp với các nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp, từ các công cụ tự động hóa đơn giản đến các hệ thống học máy phức tạp.
Quản lý vòng đời của AI: Thiết lập quy trình quản lý các sáng kiến AI từ giai đoạn ý tưởng, phát triển, triển khai, đến giám sát hiệu suất và tối ưu hóa liên tục.
Đánh giá và ưu tiên đầu tư: Thường xuyên đánh giá hiệu quả của các dự án AI và phân bổ nguồn lực một cách chiến lược cho những dự án có tiềm năng mang lại lợi nhuận cao nhất.

4.4. Tài sản dữ liệu

Dữ liệu là "nhiên liệu" cho AI. Việc xây dựng một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ và đáng tin cậy là tối quan trọng cho mọi sáng kiến AI.

Thu thập và quản lý dữ liệu: Xây dựng chiến lược toàn diện để thu thập, làm sạch, chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (nội bộ và bên ngoài). Dữ liệu chất lượng cao là nền tảng cho mọi hệ thống AI hiệu quả.
Xây dựng hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ: Đầu tư vào các nền tảng dữ liệu hiện đại như Data Warehouse, Data Lake, và các công cụ tích hợp dữ liệu để đảm bảo khả năng truy cập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
Đảm bảo chất lượng và bảo mật dữ liệu: Thực hiện các biện pháp nghiêm ngặt để đảm bảo tính chính xác, nhất quán, bảo mật và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu (ví dụ: GDPR, KVKK).

4.5. Kỹ năng nhân lực

Con người là yếu tố then chốt để khai thác tiềm năng của AI. Doanh nghiệp cần tập trung vào việc phát triển năng lực của đội ngũ.

Phát triển đội ngũ chuyên gia AI: Tuyển dụng và đào tạo các chuyên gia về khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, kiến trúc sư AI và các vai trò liên quan.
Nâng cao năng lực cho toàn bộ nhân viên: Đào tạo và trang bị kiến thức về AI và dữ liệu cho các phòng ban khác, giúp họ hiểu rõ cách AI hoạt động và cách sử dụng các công cụ AI trong công việc hàng ngày.
Xây dựng đội ngũ đa chức năng: Khuyến khích sự hợp tác giữa các chuyên gia AI và các chuyên gia nghiệp vụ để đảm bảo các giải pháp AI được phát triển phù hợp với nhu cầu kinh doanh thực tế.

4.6. Quyền riêng tư & đạo đức

Khi AI ngày càng mạnh mẽ, việc đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức là không thể thiếu để xây dựng niềm tin và sự bền vững.

Thiết lập nguyên tắc đạo đức AI: Xây dựng bộ quy tắc và hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm, minh bạch và công bằng, tránh các thành kiến (bias) và đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu cá nhân.
Tuân thủ quy định pháp luật: Đảm bảo rằng mọi hoạt động liên quan đến AI đều tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư hiện hành.
Xây dựng niềm tin: Thực hiện các biện pháp để tăng cường sự tin tưởng của khách hàng và nhân viên vào việc sử dụng AI của doanh nghiệp, thông qua sự minh bạch và trách nhiệm giải trình.

4.7. Kiến trúc & Công nghệ

Để AI hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp cần có một nền tảng công nghệ và kiến trúc linh hoạt, có khả năng mở rộng. Đây là hạ tầng kỹ thuật để AI có thể vận hành hiệu quả: từ hệ thống CRM, ERP, các nền tảng phân tích dữ liệu, đám mây (cloud) cho đến các mô hình Machine Learning.

Xây dựng kiến trúc AI linh hoạt: Thiết kế một kiến trúc công nghệ cho phép tích hợp dễ dàng các công cụ và nền tảng AI khác nhau, có khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu tăng trưởng.
Lựa chọn công nghệ phù hợp: Đầu tư vào các công cụ và nền tảng AI tiên tiến (ví dụ: nền tảng học máy, điện toán đám mây, GPU) phù hợp với quy mô và mục tiêu của doanh nghiệp.
Đảm bảo khả năng tương thích và bảo trì: Lựa chọn các giải pháp công nghệ có khả năng tương thích với hệ thống hiện có và dễ dàng bảo trì, nâng cấp trong tương lai.

4.8. Tổ chức, quản trị, Lãnh đạo và văn hóa

Cuối cùng, để chuyển đổi AI thành công đòi hỏi sự thay đổi văn hóa và cam kết mạnh mẽ từ mọi cấp độ lãnh đạo trong tổ chức. Lãnh đạo phải cam kết dẫn dắt chuyển đổi, thiết lập cơ cấu quản trị AI rõ ràng, xây dựng các team đa chức năng để triển khai AI.

Cam kết từ lãnh đạo cấp cao: Sự ủng hộ và cam kết mạnh mẽ từ ban lãnh đạo là yếu tố then chốt cho sự thành công của quá trình chuyển đổi AI.
Cơ cấu tổ chức linh hoạt: Điều chỉnh cơ cấu tổ chức để hỗ trợ các sáng kiến AI, có thể bao gồm việc thành lập các trung tâm xuất sắc về AI hoặc các nhóm làm việc đa chức năng.
Xây dựng văn hóa ưu tiên AI và dữ liệu: Thúc đẩy một văn hóa doanh nghiệp nơi mọi người hiểu giá trị của AI, sẵn sàng thử nghiệm, học hỏi từ thất bại và coi dữ liệu là tài sản quý giá.
Thiết lập khung quản trị AI: Xây dựng các chính sách, quy trình và trách nhiệm rõ ràng để quản lý và giám sát các hoạt động liên quan đến AI, đảm bảo hiệu quả và tuân thủ.

5. Lộ trình xây dựng AI driven company

Việc trở thành một doanh nghiệp vận hành bởi AI là cả một quá trình chuyển đổi sâu rộng, đòi hỏi đi từng bước chắc chắn. Dưới đây là lộ trình gồm 5 giai đoạn then chốt, giúp doanh nghiệp không chỉ “áp dụng AI” mà còn thực sự chuyển hóa để AI trở thành động lực cốt lõi dẫn dắt tăng trưởng, tối ưu hóa và đổi mới không ngừng.

5.1. Chuẩn hóa dữ liệu & xây dựng hạ tầng công nghệ

Dữ liệu là nhiên liệu cốt lõi của mọi mô hình AI. Vì thế, doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc đánh giá toàn bộ dữ liệu hiện có, bao gồm dữ liệu khách hàng (CRM), bán hàng (POS), sản xuất, tài chính, marketing, social media… Thực tế ở nhiều doanh nghiệp SME Việt Nam, dữ liệu thường nằm rải rác ở từng bộ phận, không đồng nhất, dẫn tới khó phân tích.

Làm sạch & chuẩn hóa dữ liệu: Xác định dữ liệu bị trùng, sai lệch hoặc không đầy đủ và tiến hành làm sạch. Thiết lập quy trình nhập liệu chuẩn để giữ dữ liệu chính xác lâu dài.
Xây dựng hạ tầng lưu trữ & phân tích: Đầu tư vào các hệ thống như Data Warehouse (cho dữ liệu có cấu trúc), Data Lake (cho dữ liệu thô, đa dạng) để đảm bảo khả năng lưu trữ lớn, tốc độ truy xuất cao và dễ tích hợp công cụ AI sau này.
Đảm bảo bảo mật & quyền riêng tư: Từ giai đoạn này đã cần tuân thủ các chuẩn về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư (như GDPR, KVKK), tránh rủi ro pháp lý khi đưa AI vào khai thác.

5.2. Thử nghiệm và triển khai thí điểm

Sau khi có dữ liệu và hạ tầng, bước tiếp theo là chứng minh giá trị của AI thông qua các dự án cụ thể, có phạm vi nhỏ. Việc này giúp doanh nghiệp học hỏi và điều chỉnh trước khi mở rộng quy mô.

1 - Xác định các trường hợp sử dụng (Use Cases) tiềm năng:

Phân tích nhu cầu: Tìm kiếm các vấn đề kinh doanh mà AI có thể giải quyết hiệu quả nhất, mang lại ROI (Return on Investment) cao trong thời gian ngắn. Ví dụ: Tối ưu hóa chiến dịch marketing, dự đoán nhu cầu sản phẩm, phân loại yêu cầu hỗ trợ khách hàng, tối ưu hóa tuyến đường giao hàng.
Ưu tiên hóa: Chọn 1-3 use cases có tính khả thi cao, dữ liệu sẵn có và tác động lớn đến hoạt động kinh doanh.

2 - Triển khai các dự án thí điểm:

Thiết lập đội ngũ nhỏ: Một nhóm nhỏ chuyên trách gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư AI và chuyên gia nghiệp vụ để làm việc chặt chẽ.
Xây dựng và huấn luyện mô hình: Dựa trên dữ liệu đã chuẩn bị, xây dựng các mô hình AI phù hợp với từng use case.
Đánh giá hiệu suất: Đo lường các chỉ số chính (KPIs) để xem liệu AI có thực sự giải quyết được vấn đề hay không, ví dụ: Độ chính xác của dự đoán, mức độ tiết kiệm chi phí, tăng trưởng doanh thu.
Thu thập phản hồi: Giao tiếp thường xuyên với người dùng cuối và các bên liên quan để thu thập phản hồi, cải thiện mô hình và quy trình.

3 - Đánh giá kết quả và rút kinh nghiệm:

Báo cáo kết quả: Trình bày kết quả của dự án thí điểm (bao gồm cả thành công và thất bại) một cách rõ ràng, minh bạch cho các cấp quản lý.
Xác định các bài học: Phân tích những gì đã làm tốt và những gì cần cải thiện cho các dự án tiếp theo, từ chất lượng dữ liệu, phương pháp mô hình hóa đến quy trình triển khai.
Quyết định mở rộng: Dựa trên kết quả PoC, đưa ra quyết định có nên mở rộng quy mô triển khai hay không.

5.3. Xây dựng năng lực nhân sự & quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu

Để AI thực sự mang lại giá trị và tích hợp sâu vào hoạt động của doanh nghiệp, con người và quy trình phải thích nghi và phát triển song hành.

1 - Đào tạo và phát triển năng lực nhân sự:

Nâng cao nhận thức AI cho toàn bộ nhân viên: Tổ chức hội thảo, khóa học cơ bản để ai cũng hiểu AI là gì, có thể làm gì và sẽ tác động ra sao tới công việc của họ.
Doanh nghiệp cần đào tạo chuyên sâu cho từng nhóm: Đối với các chuyên gia nghiệp vụ cần đào tạo cách đọc hiểu các kết quả từ AI, cách đưa ra quyết định dựa trên gợi ý của AI, và cách cung cấp phản hồi để cải thiện mô hình. Lãnh đạo cần tham gia các khóa học AI đào tạo về chiến lược AI.
Thu hút nhân tài AI: Doanh nghiệp cần tuyển dụng thêm các chuyên gia AI, kỹ sư dữ liệu có kinh nghiệm để bổ sung vào đội ngũ hiện có, lấp đầy những khoảng trống về kỹ năng.

2 - Xây dựng quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu:

Thiết lập văn hóa dữ liệu: Thúc đẩy tư duy "data-first", nơi mọi quyết định quan trọng đều được hỗ trợ bởi dữ liệu và phân tích, thay vì cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân.
Xây dựng các bảng điều khiển (Dashboards) và báo cáo AI: Cung cấp thông tin trực quan, dễ hiểu từ các mô hình AI để hỗ trợ các quyết định hàng ngày.
Tự động hóa một phần quy trình: Sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại hoặc đưa ra gợi ý, khuyến nghị cho con người. Ví dụ: AI gợi ý sản phẩm cho khách hàng, AI phân loại email hỗ trợ.
Thiết lập vòng lặp phản hồi: Đảm bảo có cơ chế để người dùng cuối (nhân viên kinh doanh, marketing, chăm sóc khách hàng) có thể cung cấp phản hồi về hiệu quả của các gợi ý từ AI, giúp cải thiện liên tục mô hình.

5.4. Mở rộng quy mô triển khai trên toàn doanh nghiệp

Sau giai đoạn thử nghiệm thành công, doanh nghiệp cần chuyển sang mở rộng để AI thực sự trở thành động lực vận hành toàn bộ hệ thống. Đây là bước then chốt biến AI từ “các dự án đơn lẻ” thành mạng lưới thông minh xuyên suốt toàn doanh nghiệp, tạo tác động rộng lớn, đồng bộ.

Xác định các lĩnh vực mới: Dựa trên thành công của các dự án thí điểm, doanh nghiệp có thể mở rộng giải pháp sang các phòng ban, quy trình khác có thể cải thiện từ AI.
Phát triển các mô hình phức tạp hơn: Xây dựng các hệ thống AI lớn hơn, tích hợp nhiều mô hình hoặc giải quyết các vấn đề đa chiều hơn.
Tích hợp sâu rộng vào hệ thống hiện có: Đảm bảo các hệ thống AI mới được tích hợp liền mạch vào các hệ thống IT hiện có của doanh nghiệp (ví dụ: ERP, CRM) để tránh việc tạo ra các "silos" công nghệ.
Mở rộng quy mô hạ tầng: Đầu tư thêm tài nguyên điện toán, lưu trữ để đáp ứng nhu cầu tăng lên khi triển khai AI trên diện rộng.
Nâng cao khả năng quản lý dữ liệu: Xây dựng các chính sách quản trị dữ liệu (Data Governance) chặt chẽ hơn, bao gồm bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư, quy định về truy cập và sử dụng dữ liệu.

5.5. Liên tục tối ưu & đổi mới

AI không phải là một dự án một lần mà là một hành trình liên tục. Để duy trì lợi thế cạnh tranh, doanh nghiệp phải luôn tối ưu và đổi mới.

Giám sát hiệu suất mô hình liên tục:

Thiết lập hệ thống giám sát (Monitoring): Theo dõi các chỉ số hiệu suất của mô hình (Model Performance) trong môi trường sản phẩm thực tế. Ví dụ: Độ chính xác, độ trễ, sai lệch dữ liệu đầu vào.
Phát hiện "Model Drift": Các mô hình AI có thể giảm hiệu suất theo thời gian do sự thay đổi của dữ liệu đầu vào hoặc môi trường kinh doanh. Hệ thống giám sát cần phát hiện sớm hiện tượng này.

Tối ưu hóa và tái huấn luyện mô hình:

Tự động hóa tái huấn luyện: Khi phát hiện Model Drift hoặc có dữ liệu mới, mô hình cần được tự động tái huấn luyện (Retrain) để cải thiện hiệu suất.
Thử nghiệm A/B: Thử nghiệm các phiên bản mô hình khác nhau để xác định phiên bản nào hoạt động tốt nhất.
Cập nhật thuật toán và công nghệ: Liên tục nghiên cứu và áp dụng các thuật toán AI mới nhất, các công nghệ hạ tầng tiên tiến để nâng cao hiệu quả.

Thúc đẩy văn hóa đổi mới và thử nghiệm:

Khuyến khích sáng tạo: Tạo môi trường cho phép nhân viên đề xuất các ý tưởng mới về ứng dụng AI.
Đầu tư vào R&D (Nghiên cứu và Phát triển): Dành nguồn lực cho việc khám phá các công nghệ AI mới, các use case đột phá.
Học hỏi từ đối thủ và xu hướng thị trường: Liên tục theo dõi các động thái của đối thủ cạnh tranh và các xu hướng công nghệ AI mới nổi để không ngừng cải tiến.
Tích hợp phản hồi người dùng: Luôn lắng nghe phản hồi từ người dùng nội bộ và khách hàng để điều chỉnh và cải thiện các sản phẩm/dịch vụ dựa trên AI.

Chuyển đổi thành AI driven company không phải là mục tiêu ngắn hạn, mà là chiến lược dài hạn để doanh nghiệp thích ứng, đổi mới không ngừng và phát triển bền vững. Bài viết trên, AI First đã chia sẻ tới bạn đọc một khung chiến lược toàn diện, cùng lộ trình cụ thể để từng bước xây dựng doanh nghiệp vận hành dựa trên AI. Đây chính là nền tảng để doanh nghiệp của bạn bứt phá mạnh mẽ và tạo dựng lợi thế cạnh tranh.