ỨNG DỤNG AI TRONG MÔ HÌNH KINH DOANH ĐỂ TĂNG TRƯỞNG BỀN VỮNG

AI trong mô hình kinh doanh đang trở thành yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả. Việc ứng dụng AI không chỉ giúp tăng trưởng mà còn đảm bảo sự bền vững lâu dài. Cùng AI FIRST khám phá ngay về những chiến lược AI giúp doanh nghiệp phát triển vượt bậc trong bài viết này.

1. AI trong mô hình kinh doanh là gì?

AI trong mô hình kinh doanh là việc tích hợp các công nghệ trí tuệ nhân tạo vào cách doanh nghiệp tạo ra giá trị, phục vụ khách hàng, quản lý vận hành và phát triển doanh thu. Đây không chỉ đơn thuần là ứng dụng phần mềm tự động, mà là sự thay đổi có hệ thống trong cấu trúc mô hình hoạt động, lấy dữ liệu và thuật toán làm nền tảng ra quyết định.

Ví dụ điển hình là Amazon: mô hình kinh doanh của họ không chỉ bán hàng trực tuyến, mà được vận hành toàn diện bởi AI. Từ việc đề xuất sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng, dự đoán xu hướng mua sắm, tối ưu tuyến giao hàng, cho đến định giá theo thời gian thực. Chính nhờ sự tích hợp AI sâu vào mô hình, Amazon có thể phục vụ hàng triệu khách hàng cá nhân hóa mà không cần tăng tương ứng chi phí nhân sự.

2. Những vấn đề trong mô hình kinh doanh truyền thống

Muốn hiểu vì sao nhiều doanh nghiệp đang rơi vào tình trạng doanh thu chững lại, cần nhìn lại những điểm yếu cố hữu trong mô hình kinh doanh truyền thống. Dưới đây là các vấn đề phổ biến đang kìm hãm tốc độ tăng trưởng và khả năng thích nghi của doanh nghiệp.

• Phụ thuộc nhiều vào nhân sự, thiếu hệ thống hóa: Phần lớn doanh nghiệp truyền thống vận hành dựa vào con người, mỗi nhân sự nắm một phần công việc riêng lẻ, thiếu quy trình chuẩn hóa. Khi nhân sự nghỉ việc hoặc thay đổi, thông tin dễ bị mất, công việc bị gián đoạn, không thể kiểm soát hiệu suất. Doanh nghiệp không xây dựng được hệ thống để vận hành tự động, khó mở rộng quy mô hoặc chuyển giao cho đội ngũ.

• Chi phí vận hành cao: Do thiếu ứng dụng công nghệ, nhiều khâu trong doanh nghiệp vẫn làm thủ công như nhập liệu, chăm sóc khách hàng, quản lý kho,... Điều này khiến doanh nghiệp phải duy trì nhiều nhân sự, tốn thời gian và chi phí lớn để vận hành hàng ngày mà hiệu quả lại không tương xứng.

• Tăng trưởng theo chiều rộng: Doanh nghiệp truyền thống thường mở rộng theo cách tăng điểm bán, tăng sản phẩm, tăng nhân sự mà không tập trung vào việc tối ưu mô hình kinh doanh, không số hóa quy trình, không hệ thống hóa đội ngũ. Điều này dễ dẫn đến doanh thu tăng nhưng lợi nhuận không tăng.

• Thiếu dữ liệu để ra quyết định chính xác: Doanh nghiệp vẫn đang quản lý và vận hành dựa vào cảm tính, các quyết định về sản phẩm, marketing hay mở rộng đều dựa trên kinh nghiệm cá nhân của người lãnh đạo thay vì được dẫn dắt bởi dữ liệu. Doanh nghiệp không có hệ thống ghi nhận dữ liệu khách hàng như lịch sử mua hàng, khiến doanh nghiệp không hiểu rõ chân dung khách hàng. 

Để vượt qua những thách thức của mô hình kinh doanh truyền thống doanh nghiệp cần nhanh chóng ứng dụng AI để tái cấu trúc mô hình kinh doanh, số hóa quy trình và xây dựng hệ thống vận hành tinh gọn, tự động và bền vững.

3. Đặc điểm của mô hình kinh doanh AI

Mô hình kinh doanh ứng dụng AI không đơn thuần là tích hợp công nghệ, mà là sự chuyển đổi tư duy và cách doanh nghiệp vận hành để thích ứng tốt hơn với thị trường. Dưới đây là 5 đặc điểm nổi bật giúp mô hình này trở nên vượt trội so với mô hình truyền thống.

3.1. Dữ liệu là tài sản cốt lõi của mô hình

Trong mô hình kinh doanh ứng dụng AI, dữ liệu giữ vai trò trung tâm, là nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp vận hành thông minh và đưa ra quyết định chính xác. Không giống như các mô hình truyền thống thường vận hành dựa trên kinh nghiệm cá nhân hoặc cảm nhận thị trường, mô hình AI khai thác sức mạnh của dữ liệu để tạo ra lợi thế cạnh tranh thực sự.

Thông tin được thu thập từ nhiều nguồn như hệ thống bán hàng, chăm sóc khách hàng, mạng xã hội hay website sẽ được tích hợp vào một nền tảng chung. Từ đó, AI tiến hành phân tích sâu, phát hiện các mối liên hệ, xu hướng hành vi và hành động tiềm ẩn. Đây chính là yếu tố giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng hơn, phát hiện vấn đề sớm hơn và kịp thời đưa ra phản ứng phù hợp với biến động thị trường.

Càng có dữ liệu chất lượng và được xử lý bài bản, mô hình kinh doanh AI càng trở nên linh hoạt, chính xác và hiệu quả cao trong việc tạo ra giá trị mới.

3.2. Ra quyết định dựa trên thuật toán

Điểm khác biệt rõ nét giữa mô hình kinh doanh truyền thống và mô hình có ứng dụng AI nằm ở cách đưa ra quyết định. Nếu trước đây doanh nghiệp thường dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm tích lũy, thì nay, AI giúp xây dựng hệ thống ra quyết định dựa trên các thuật toán học sâu và phân tích dữ liệu.

Các mô hình học máy có khả năng nhận diện xu hướng thị trường, phân tích hành vi khách hàng, dự đoán tỷ lệ rời bỏ, tối ưu giá bán theo thời gian và đo lường hiệu quả chiến dịch marketing. Việc này không chỉ giảm thiểu sai lệch trong quá trình đánh giá mà còn tạo cơ sở khoa học để doanh nghiệp quản lý rủi ro và gia tăng hiệu quả kinh doanh.

Nhờ ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính, doanh nghiệp có thể tự tin thử nghiệm, thay đổi chiến lược và đón đầu cơ hội một cách có kiểm soát.

3.3. Tự động hóa toàn diện quy trình kinh doanh

Tự động hóa là một đặc điểm nổi bật trong mô hình kinh doanh ứng dụng AI. Thay vì thực hiện thủ công, các quy trình trong doanh nghiệp được số hóa và xử lý thông minh thông qua hệ thống thuật toán và công nghệ học máy.

Các công việc như chăm sóc khách hàng, nhập liệu, quản lý tồn kho, phân tích báo cáo hay kiểm tra chất lượng đều có thể được AI đảm nhiệm một phần hoặc toàn bộ. Điều này giúp giảm thiểu lỗi do con người gây ra, rút ngắn thời gian xử lý, đồng thời tối ưu chi phí vận hành ở quy mô lớn mà vẫn giữ được độ chính xác và nhất quán.

Tự động hóa toàn diện không chỉ giúp doanh nghiệp cải thiện năng suất, mà còn tạo điều kiện để mở rộng quy mô kinh doanh một cách nhanh chóng mà không cần phụ thuộc vào việc tăng tương ứng nguồn lực nhân sự.

3.4. Tối ưu cá nhân hóa ở quy mô lớn

Một trong những lợi thế vượt trội của mô hình kinh doanh ứng dụng AI là khả năng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng một cách sâu sắc và đồng bộ, ngay cả khi doanh nghiệp phục vụ hàng nghìn hoặc hàng triệu người cùng lúc. Thay vì gửi cùng một nội dung marketing hoặc áp dụng cùng một chiến dịch cho toàn bộ khách hàng, hệ thống AI có thể phân tích hành vi, sở thích, lịch sử tương tác và hoàn cảnh cụ thể của từng người để đưa ra gợi ý riêng biệt.

AI cho phép doanh nghiệp tự động đề xuất sản phẩm phù hợp, cá nhân hóa nội dung email, ưu đãi, thông điệp quảng cáo cũng như hành trình mua hàng cho từng đối tượng. Điều này không chỉ giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi, mà còn xây dựng mối quan hệ gắn kết hơn với khách hàng, nâng cao mức độ hài lòng và tỷ lệ quay lại mua sắm.

Với sự hỗ trợ của công nghệ, việc cá nhân hóa không còn là điều chỉ những doanh nghiệp lớn mới làm được, mà trở thành tiêu chuẩn bắt buộc để cạnh tranh trong thị trường hiện đại.

3.5. Mô hình linh hoạt, dễ thích ứng và mở rộng

Trong bối cảnh thị trường thay đổi nhanh chóng, khả năng thích ứng trở thành yếu tố sống còn với mọi mô hình kinh doanh. Mô hình có ứng dụng AI được thiết kế với cấu trúc linh hoạt, cho phép doanh nghiệp phản ứng kịp thời với biến động về nhu cầu, hành vi khách hàng, chính sách hoặc công nghệ.

AI giúp doanh nghiệp theo dõi dữ liệu theo thời gian thực, phát hiện xu hướng sớm và điều chỉnh các chiến lược vận hành, marketing hay sản phẩm một cách chủ động. Điều này đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp mở rộng quy mô, tiến vào thị trường mới hoặc thử nghiệm mô hình kinh doanh mới mà không phải xây dựng lại toàn bộ hệ thống từ đầu.

Tính linh hoạt không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, mà còn tạo ra một nền tảng tăng trưởng bền vững, giảm phụ thuộc vào nhân sự chủ chốt và tăng khả năng chuyển giao giữa các thế hệ lãnh đạo hoặc đội ngũ.

4. Các ứng dụng của AI trong mô hình kinh doanh

AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà đã trở thành yếu tố cốt lõi trong việc thiết kế lại mô hình kinh doanh hiện đại. Dưới đây là những ứng dụng điển hình giúp doanh nghiệp gia tăng hiệu quả, tối ưu vận hành và bứt phá doanh thu trong thời đại số.

4.1. Dự báo xu hướng thị trường và hành vi khách hàng

Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của AI nghiên cứu thị trường là khả năng phát hiện ra những xu hướng và thay đổi trong hành vi tiêu dùng. Thông qua việc phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn như tìm kiếm trên web, mạng xã hội, lịch sử giao dịch và phản hồi khách hàng, AI có thể phát hiện các tín hiệu sớm về sự dịch chuyển trong nhu cầu.

Điều này cho phép doanh nghiệp không chỉ phản ứng nhanh với biến động thị trường mà còn chủ động dẫn dắt xu hướng. Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ có thể dựa vào AI để phát hiện nhu cầu tăng cao đối với một dòng sản phẩm cụ thể trước khi đối thủ nhận ra, từ đó chuẩn bị tồn kho và chiến dịch marketing phù hợp. Khả năng dự báo chính xác giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, tránh tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho dư thừa, đồng thời giữ vững sự chủ động trên thị trường.

4.2. Tự động hóa quy trình vận hành

AI đóng vai trò cốt lõi trong việc chuyển đổi mô hình vận hành thủ công sang tự động hóa thông minh. Từ các tác vụ đơn giản như nhập liệu, phân loại email, phản hồi khách hàng, cho đến các quy trình phức tạp như quản lý tồn kho, xử lý đơn hàng hay điều phối nhân sự, AI có thể đảm nhận một phần hoặc toàn bộ.

Không chỉ giúp giảm chi phí nhân sự và tăng tốc độ xử lý, tự động hóa còn đảm bảo tính nhất quán và hạn chế rủi ro sai sót trong vận hành. Đặc biệt trong các doanh nghiệp có quy mô lớn hoặc hoạt động đa quốc gia, việc tự động hóa doanh nghiệp nhờ AI cho phép mở rộng quy mô mà không làm tăng áp lực lên đội ngũ điều hành.

Ngoài ra, AI còn có thể học hỏi và cải thiện hiệu suất vận hành theo thời gian, thông qua việc phân tích các điểm nghẽn và gợi ý tối ưu quy trình. Điều này tạo nên một hệ thống vận hành tinh gọn, thông minh và có khả năng thích ứng linh hoạt với thay đổi thực tế.

4.3. Tối ưu hóa giá bán và chiến lược doanh thu

Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt và hành vi tiêu dùng thay đổi nhanh chóng, chiến lược định giá linh hoạt là yếu tố sống còn đối với nhiều doanh nghiệp. AI cung cấp khả năng phân tích dữ liệu bán hàng, phản ứng thị trường, xu hướng tìm kiếm và giá của đối thủ để đưa ra đề xuất điều chỉnh giá theo thời gian thực.

Mô hình định giá động (dynamic pricing) do AI điều phối giúp doanh nghiệp tối đa hóa doanh thu ở từng thời điểm, từng phân khúc khách hàng và từng khu vực thị trường. Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử có thể áp dụng mức giá khác nhau cho cùng một sản phẩm tùy theo khu vực địa lý, thời gian trong ngày hoặc lịch sử tương tác của người dùng.

Ngoài ra, AI còn giúp doanh nghiệp thiết kế các chương trình ưu đãi, khuyến mãi và gói sản phẩm theo hướng cá nhân hóa để kích thích mua sắm mà không làm giảm biên lợi nhuận. Nhờ đó, doanh nghiệp không chỉ tăng doanh thu, mà còn tối ưu hiệu quả sử dụng ngân sách và tỷ lệ chuyển đổi trên từng nhóm khách hàng mục tiêu.

4.4. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI cho phép doanh nghiệp hiểu khách hàng không chỉ ở mức độ nhân khẩu học, mà còn ở cấp độ hành vi, nhu cầu và thời điểm tương tác. Thay vì gửi cùng một nội dung tiếp thị cho tất cả, hệ thống AI có thể tự động phân tích hành vi mua sắm, lịch sử tìm kiếm, tần suất truy cập và mức độ tương tác để thiết kế trải nghiệm phù hợp với từng cá nhân.

Khách hàng sẽ nhận được các gợi ý sản phẩm, thông điệp, ưu đãi và nội dung đúng thời điểm, đúng nhu cầu mà họ quan tâm. Điều này không chỉ nâng cao sự hài lòng mà còn tăng đáng kể khả năng chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình. Khi khách hàng cảm thấy doanh nghiệp “hiểu mình”, họ sẽ dễ dàng duy trì sự gắn bó và trung thành hơn trong dài hạn.

Đặc biệt, AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn mà không cần mở rộng đội ngũ, giúp doanh nghiệp tạo ra trải nghiệm khác biệt cho hàng nghìn người dùng một cách tự động và chính xác.

4.5. Tăng hiệu quả chiến dịch Marketing

Thay vì lên kế hoạch tiếp thị dựa trên giả định, AI giúp các chiến dịch marketing được xây dựng trên nền tảng dữ liệu thực tế và được tối ưu liên tục theo phản hồi của thị trường. AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều kênh như email, mạng xã hội, trang web, CRM để xác định đâu là nội dung, thông điệp và thời điểm tiếp cận hiệu quả nhất với từng nhóm khách hàng.

Các hệ thống AI còn hỗ trợ viết nội dung quảng cáo, lên lịch gửi email tự động, phân bổ ngân sách quảng cáo dựa theo hiệu suất và dự đoán kết quả trước khi triển khai chiến dịch. Ngoài ra, AI có khả năng học từ kết quả của các chiến dịch trước để tự điều chỉnh trong các lần sau, từ đó liên tục cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.

Kết quả là doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm chi phí marketing mà còn tăng được độ chính xác khi nhắm đúng đối tượng và tạo ra nội dung phù hợp với từng giai đoạn hành trình mua hàng của khách.

4.6. Ra quyết định chiến lược nhanh và chính xác

Trong môi trường kinh doanh liên tục biến động, tốc độ và độ chính xác trong ra quyết định chiến lược là yếu tố mang tính sống còn. AI giúp doanh nghiệp xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực và cung cấp các bảng phân tích trực quan để ban lãnh đạo có thể theo dõi hiệu suất, xu hướng và rủi ro một cách liên tục.

Thông qua các mô hình dự báo và phân tích mô phỏng, AI hỗ trợ lãnh đạo đánh giá các kịch bản khác nhau trước khi đưa ra lựa chọn, từ đó giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng nắm bắt cơ hội. Những quyết định như mở rộng thị trường, điều chỉnh danh mục sản phẩm, tái cấu trúc mô hình vận hành đều có thể được đưa ra dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

AI không thay thế vai trò lãnh đạo, nhưng giúp người ra quyết định có cái nhìn sâu hơn, nhanh hơn và chính xác hơn trong một thế giới ngày càng phức tạp và không chắc chắn.

5. Các bước triển khai AI vào mô hình kinh doanh hiệu quả

Việc đưa AI vào mô hình kinh doanh không chỉ là câu chuyện về công nghệ, mà là quá trình tái cấu trúc toàn diện theo hướng lấy dữ liệu làm nền tảng và thuật toán làm công cụ tạo giá trị. Dưới đây là 7 bước quan trọng giúp doanh nghiệp triển khai AI một cách có chiến lược, giảm rủi ro và tăng hiệu quả.

5.1. Xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng

Trước khi triển khai bất kỳ giải pháp AI nào, doanh nghiệp cần xác định chính xác lý do tại sao mình cần AI và muốn giải quyết vấn đề gì. Việc ứng dụng AI sẽ trở nên hiệu quả hơn khi nó phục vụ đúng mục tiêu kinh doanh thay vì chỉ mang tính chạy theo xu hướng.

Một số câu hỏi quan trọng cần làm rõ:

• Doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì trong mô hình hiện tại? (VD: chi phí vận hành cao, thiếu dữ liệu ra quyết định, khách hàng rời bỏ…)

• AI có thể hỗ trợ ở những khâu nào trong chuỗi giá trị?

• Kết quả mong đợi là gì? (VD: tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm chi phí chăm sóc khách hàng, dự báo chính xác nhu cầu…)

Lưu ý:

• Nên chia nhỏ mục tiêu thành từng bài toán cụ thể, dễ đo lường (ví dụ: cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng thêm 15% trong 6 tháng).

• Ưu tiên triển khai AI ở những điểm có tác động lớn đến doanh thu hoặc hiệu quả vận hành.

5.2. Xây dựng chiến lược AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh

Khi đã xác định được mục tiêu, doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược AI cụ thể, có định hướng rõ ràng, phù hợp với nguồn lực hiện có và gắn liền với kế hoạch phát triển dài hạn.

Một chiến lược AI hiệu quả cần trả lời được:

• AI sẽ được ứng dụng ở đâu? (VD: chăm sóc khách hàng, dự đoán doanh thu, cá nhân hóa trải nghiệm…)

• Mức độ ứng dụng là gì? (thử nghiệm nhỏ, triển khai toàn bộ, tích hợp vào quy trình hiện tại hay tạo quy trình mới)

• Nguồn lực cần thiết gồm những gì? (hạ tầng dữ liệu, công nghệ, ngân sách, đội ngũ triển khai…)

Gợi ý cách tiếp cận hợp lý:

• Triển khai theo lộ trình giai đoạn: Bắt đầu từ các ứng dụng đơn giản, chi phí thấp, hiệu quả rõ ràng → mở rộng ra các mảng chiến lược.

• Chọn bài toán ưu tiên: Tập trung vào những khu vực có nhiều dữ liệu, hiệu suất chưa cao và dễ đo lường để thử nghiệm AI trước.

• Xác lập chỉ số đánh giá (KPIs): Đảm bảo rằng mọi hoạt động ứng dụng AI đều gắn liền với chỉ tiêu cụ thể và có thể theo dõi định kỳ.

5.3. Chuẩn hóa và tích hợp nguồn dữ liệu doanh nghiệp

Dữ liệu là nền tảng để bất kỳ hệ thống AI nào hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, phần lớn doanh nghiệp hiện nay đang rơi vào tình trạng dữ liệu phân tán, thiếu đồng bộ hoặc không có cấu trúc rõ ràng. Vì vậy, việc chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu là bước bắt buộc trước khi bắt tay vào triển khai AI.

Các việc cần thực hiện trong giai đoạn này:

• Rà soát toàn bộ nguồn dữ liệu hiện có: Bao gồm dữ liệu từ CRM, hệ thống bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng, kế toán, kho vận...

• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Loại bỏ thông tin trùng lặp, sai lệch; thống nhất định dạng dữ liệu (ví dụ: định dạng ngày tháng, đơn vị tiền tệ...).

• Tích hợp dữ liệu vào hệ thống trung tâm: Đưa dữ liệu về một nền tảng quản trị tập trung như Data Warehouse hoặc Customer Data Platform (CDP).

• Đảm bảo tuân thủ bảo mật: Xây dựng chính sách truy cập, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu rõ ràng, tránh rủi ro rò rỉ thông tin.

Lưu ý: Dữ liệu càng chất lượng và đầy đủ thì AI càng hoạt động chính xác. Do đó, đầu tư vào hạ tầng dữ liệu là khoản đầu tư chiến lược, không thể bỏ qua nếu muốn triển khai AI thành công.

5.4. Chọn công nghệ, công cụ và đội ngũ triển khai AI

Sau khi đã có dữ liệu sẵn sàng, doanh nghiệp cần lựa chọn đúng công nghệ, công cụ và con người để hiện thực hóa kế hoạch triển khai AI. Việc lựa chọn sai ngay từ đầu có thể khiến doanh nghiệp mất thời gian, lãng phí ngân sách hoặc không đạt được kết quả như mong muốn.

Các yếu tố cần cân nhắc khi lựa chọn công nghệ:

• Mức độ phức tạp của bài toán AI: Nếu chỉ cần chatbot, phân loại khách hàng đơn giản thì các nền tảng SaaS là lựa chọn phù hợp. Nếu bài toán liên quan đến học sâu, dự báo phức tạp thì nên dùng nền tảng AI mạnh mẽ hơn như Google Cloud AI, Amazon SageMaker, Azure AI...

• Khả năng tích hợp với hệ thống hiện tại: Công nghệ cần tương thích với phần mềm doanh nghiệp đang sử dụng để tránh mất công chuyển đổi hoặc xây dựng lại từ đầu.

• Chi phí và khả năng mở rộng: Lựa chọn nền tảng linh hoạt, cho phép mở rộng khi cần mà không tốn chi phí hạ tầng lớn.

Về đội ngũ triển khai, nên bao gồm:

• Chuyên gia dữ liệu (Data Engineer, Data Analyst): Xử lý, làm sạch, phân tích dữ liệu đầu vào.

• Kỹ sư AI/ML (Machine Learning Engineer): Thiết kế và huấn luyện mô hình.

• Chuyên viên nghiệp vụ (Business Analyst): Hiểu bài toán thực tế và kết nối giữa đội kỹ thuật với phòng ban vận hành.

• Người ra quyết định (Product Owner/Manager): Định hướng, giám sát tiến độ, đảm bảo kết quả phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

5.5. Xây dựng mô hình thử nghiệm

Để đảm bảo việc ứng dụng AI mang lại hiệu quả thực tiễn, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng mô hình thử nghiệm nhỏ (Proof of Concept - PoC) trước khi triển khai toàn diện. Giai đoạn này giúp doanh nghiệp kiểm chứng tính khả thi, đánh giá hiệu suất và điều chỉnh kịp thời mà không tiêu tốn quá nhiều nguồn lực.

1- Chọn bài toán phù hợp để thử nghiệm

Ưu tiên những bài toán nhỏ, dễ triển khai và có dữ liệu sẵn, ví dụ như:

• Dự báo đơn hàng trong 7 ngày tới

• Chatbot trả lời tự động cho CSKH

• Phân nhóm khách hàng theo hành vi mua sắm

• Tự động gợi ý sản phẩm trên website

2- Xác định phạm vi thử nghiệm rõ ràng

Doanh nghiệp nên giới hạn thử nghiệm trong một phòng ban, một nhóm sản phẩm hoặc một khu vực địa lý cụ thể.

• Thời gian PoC lý tưởng: 4–6 tuần

• KPI cần xác định rõ ngay từ đầu: tỷ lệ chuyển đổi, thời gian phản hồi, chi phí tiết kiệm được, độ chính xác dự đoán...

Đo lường kết quả và rút kinh nghiệm

Sau thời gian thử nghiệm, doanh nghiệp cần:

• So sánh kết quả thực tế với KPI đã đề ra

• Lắng nghe phản hồi từ người sử dụng (nội bộ và khách hàng)

• Xác định những yếu tố cần tối ưu trước khi nhân rộng

Lưu ý:

• Đừng cố xây mô hình hoàn hảo ngay từ đầu. Thử nghiệm là để học nhanh, sai nhỏ và cải tiến sớm.

• Luôn lập kế hoạch rút kinh nghiệm sau PoC để chuẩn bị cho bước mở rộng.

• Đảm bảo đội ngũ nội bộ có tham gia trực tiếp vào giai đoạn thử nghiệm để hiểu rõ cách AI vận hành và phối hợp.

5.6. Mở rộng, tích hợp & tự động hóa quy mô lớn

Khi mô hình thử nghiệm chứng minh được hiệu quả, doanh nghiệp có thể tiến hành mở rộng triển khai ở quy mô toàn hệ thống. Đây là giai đoạn đưa AI trở thành một phần chính thức trong mô hình kinh doanh, giúp vận hành mượt mà và tạo ra giá trị thực tế.

Những việc cần thực hiện khi mở rộng:

• Tích hợp AI vào các hệ thống cốt lõi: CRM, ERP, hệ thống kho vận, tài chính, marketing… để đảm bảo AI hoạt động xuyên suốt, dữ liệu liên thông.

• Tự động hóa các quy trình quan trọng: Nhằm giảm thiểu phụ thuộc vào con người, tăng tốc độ và độ chính xác, đồng thời tối ưu chi phí vận hành.

• Đồng bộ quy trình & đào tạo đội ngũ: Cập nhật hướng dẫn vận hành mới, đào tạo nhân sự nội bộ để phối hợp hiệu quả cùng hệ thống AI.

• Thiết lập hệ thống giám sát: Theo dõi hiệu suất mô hình, cảnh báo lỗi, đảm bảo AI vẫn hoạt động ổn định và chính xác khi mở rộng quy mô.

Kết quả kỳ vọng ở giai đoạn này:

• Mô hình kinh doanh bắt đầu vận hành theo hướng thông minh, linh hoạt và tối ưu hơn trước.

• AI không còn là một thử nghiệm rời rạc mà trở thành một phần trong cấu trúc tăng trưởng dài hạn của doanh nghiệp.

• Doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững khi sở hữu hệ thống vận hành vừa tiết kiệm, vừa chủ động với thị trường.

5.7. Đo lường và tối ưu liên tục

Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi hiệu quả của mô hình AI để đảm bảo duy trì độ chính xác và phù hợp với thực tế kinh doanh.

• Thiết lập KPIs rõ ràng: Theo dõi các chỉ số như độ chính xác dự đoán, tỷ lệ chuyển đổi, chi phí tiết kiệm, mức độ hài lòng của khách hàng…

• Cập nhật và huấn luyện lại mô hình định kỳ: Đảm bảo AI phản ánh đúng dữ liệu mới và thị trường thay đổi.

• Cải tiến và mở rộng: Dựa vào kết quả đo lường để tối ưu quy trình, nâng cấp thuật toán, mở rộng sang các phòng ban khác.

Lưu ý: AI cần được duy trì như một hệ thống sống, càng theo dõi và cải tiến, càng tạo ra giá trị lâu dài.

6. Lưu ý khi triển khai AI trong mô hình kinh doanh

Việc đưa AI vào mô hình kinh doanh không đơn thuần là câu chuyện về công nghệ, mà còn là bài toán về chiến lược, con người và văn hóa doanh nghiệp. Dưới đây là những lưu ý quan trọng mà các nhà lãnh đạo và đội ngũ triển khai cần đặc biệt quan tâm để tránh biến AI trở thành một khoản đầu tư “tốn kém mà không hiệu quả”.

• Không áp dụng AI chỉ vì “xu hướng”: Rất nhiều doanh nghiệp triển khai AI mà không xác định rõ vấn đề kinh doanh cần giải quyết. Điều này dẫn đến lãng phí nguồn lực mà không tạo ra giá trị thực. Hãy luôn bắt đầu bằng câu hỏi: AI sẽ giúp ích gì cho mô hình kinh doanh của chúng ta?

• Dữ liệu quan trọng hơn cả công nghệ: AI không thể đưa ra kết quả chính xác nếu doanh nghiệp thiếu dữ liệu chất lượng. Dữ liệu sai lệch, thiếu nhất quán sẽ làm mô hình AI “học sai”, dẫn đến quyết định sai. Do đó, xây dựng nền tảng dữ liệu tốt là bước bắt buộc trước khi triển khai AI.

• Phối hợp chặt giữa công nghệ và kinh doanh: AI không phải là nhiệm vụ riêng của bộ phận IT. Nếu không có sự phối hợp với các phòng ban như vận hành, marketing hay kinh doanh, AI sẽ khó phát huy hiệu quả thực tế. Doanh nghiệp cần có những nhân sự vừa hiểu nhu cầu kinh doanh, vừa nắm được cách thức hoạt động của công nghệ.

• Luôn thử nghiệm nhỏ trước khi triển khai diện rộng: Doanh nghiệp không nên triển khai AI đồng loạt ngay từ đầu. Hãy chọn một bài toán nhỏ, dễ đo lường để thử nghiệm hiệu quả và cải tiến liên tục. Điều này giúp doanh nghiệp giảm rủi ro và tăng khả năng thành công khi nhân rộng.

• Quan tâm đến đạo đức và bảo mật AI: AI có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thiên lệch hoặc bị tấn công nếu thiếu kiểm soát. Doanh nghiệp cần đặt ra các nguyên tắc về minh bạch, quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu người dùng, nhất là khi liên quan đến thông tin khách hàng.

• Không đặt kỳ vọng “thay đổi tức thì”: AI là một hành trình dài hơi, không thể “ngày một ngày hai” tạo ra kết quả đột phá. Doanh nghiệp cần kiên nhẫn, xác định các mốc kết quả theo quý hoặc năm, thay vì đòi hỏi lợi nhuận tức thời trong vài tuần đầu triển khai.

7. Khóa học chuyển đổi mô hình kinh doanh online cùng AI

Nếu doanh nghiệp của bạn đang rơi vào tình trạng tăng trưởng chững lại, mô hình vận hành kém linh hoạt, nhân sự thiếu động lực và chưa biết bắt đầu chuyển đổi từ đâu, thì khóa học "Chuyển đổi mô hình kinh doanh online cùng AI" do Trường Doanh nhân HBR tổ chức sẽ là điểm khởi đầu phù hợp.

Khóa học này được thiết kế dành riêng cho chủ doanh nghiệp, CEO và đội ngũ quản lý cấp trung, giúp họ từng bước xây dựng lại mô hình kinh doanh theo hướng hiện đại và tận dụng sức mạnh của AI, dữ liệu lớn và tự động hóa để tối ưu hóa vận hành, mở rộng quy mô và bứt phá lợi nhuận.

Lý do doanh nghiệp nên tham gia khóa học:

Trường Doanh nhân HBR không chỉ dạy lý thuyết, mà cung cấp giải pháp thực tiễn giúp doanh nghiệp chuyển đổi mô hình kinh doanh thành công ngay trong lớp học.

• Được dẫn dắt bởi chuyên gia hàng đầu – Mr. Tony Dzung, Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings – người tiên phong xây dựng các chương trình đào tạo mô hình kinh doanh ứng dụng công nghệ tại Việt Nam với hơn 15 năm tư vấn, huấn luyện doanh nghiệp vừa và nhỏ.

• Hiểu sâu – Làm đúng – Thực thi được: Nắm trọn tư duy xây dựng mô hình kinh doanh bài bản từ chiến lược đến triển khai thực tế.

• Bám sát hoạt động bán hàng: Hướng dẫn cách đồng bộ mô hình kinh doanh với chiến lược marketing, sales, tài chính.

• Cập nhật xu hướng toàn cầu: Nắm bắt các thay đổi về công nghệ và mô hình kinh doanh trong thời đại AI và chuyển đổi số.

• Sử dụng công cụ & mô hình ra quyết định mạnh mẽ: Giúp doanh nghiệp đưa ra lựa chọn đúng trong bối cảnh thị trường biến động liên tục.

• Học trên chính doanh nghiệp của bạn: Làm bài tập thực tế, xử lý tình huống và giải quyết bài toán riêng của doanh nghiệp ngay tại lớp.

• Case study từ CEO thật và kết quả thật: Trực tiếp học hỏi tư duy và mô hình từ những doanh nghiệp đã ứng dụng thành công.

• Mở rộng kết nối chất lượng cao: Tham gia vào mạng lưới hơn 35.000 doanh nghiệp Việt Nam, mở ra cơ hội hợp tác đa ngành nghề.

Một số nội dung nổi bật trong chương trình học:

Ứng dụng AI trong mô hình kinh doanh không chỉ mang lại hiệu quả ngắn hạn mà còn giúp doanh nghiệp phát triển bền vững lâu dài. Hãy bắt đầu áp dụng AI để tối ưu hóa mọi quy trình và thúc đẩy tăng trưởng. Theo dõi AI FIRST để cập nhật các giải pháp AI tiên tiến và phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.