CÁC BƯỚC ĐÁNH GIÁ CHỈ SỐ SẴN SÀNG AI GIÚP TĂNG TỐC ĐỘ CHUYỂN ĐỔI SỐ

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, Chỉ số sẵn sàng AI trở thành thước đo quan trọng giúp doanh nghiệp đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động vận hành và quản trị. Việc hiểu rõ chỉ số này giúp nhà lãnh đạo xác định điểm mạnh, điểm yếu trong hệ thống dữ liệu, hạ tầng và nhân sự, từ đó xây dựng lộ trình chuyển đổi AI hiệu quả. Cùng AI First tìm hiểu cách nâng cao chỉ số sẵn sàng AI, giúp tối ưu năng lực cạnh tranh và hướng tới mô hình doanh nghiệp AI-driven bền vững.

Những ý chính trong bài:

• Tìm hiểu chỉ số sẵn sàng AI là gì.
• Lợi ích của việc đánh giá chỉ số sẵn sàng AI.
• Các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số sẵn sàng AI: Cơ sở hạ tầng công nghệ, nguồn lực nhân sự và năng lực kỹ thuật, dữ liệu và chất lượng dữ liệu, quy trình và chiến lược AI, văn hóa tổ chức và sự ủng hộ từ lãnh đạo.
• Các bước đánh giá chỉ số sẵn sàng AI: Từ xác định cơ hội, phân tích cơ sở hạ tầng, đánh giá tính khả thi, so sánh khả năng thực hiện đến xác định khoảng cách kỹ năng.
• Bí kíp nâng cao chỉ số sẵn sàng AI.

1. Chỉ số sẵn sàng AI là gì?

Chỉ số sẵn sàng AI (AI Readiness Index) là thước đo thể hiện mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp trong việc ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) vào hoạt động quản trị, vận hành và ra quyết định. Chỉ số này đánh giá tổng thể các yếu tố như năng lực công nghệ, dữ liệu, quy trình, con người và chiến lược AI của doanh nghiệp. Nói cách khác, chỉ số sẵn sàng AI cho biết doanh nghiệp đang ở giai đoạn nào trên hành trình chuyển đổi sang mô hình vận hành dựa trên AI (AI-driven enterprise) từ mức cơ bản đến nâng cao.

2. Lợi ích của việc đánh giá chỉ số sẵn sàng AI

Việc đánh giá chỉ số sẵn sàng AI (AI Readiness Index) giúp doanh nghiệp hiểu rõ mức độ trưởng thành của mình trong hành trình chuyển đổi sang mô hình vận hành dựa trên Trí tuệ Nhân tạo. Dưới đây là những lợi ích nổi bật khi doanh nghiệp thực hiện đánh giá chỉ số sẵn sàng AI.

• Giúp đưa ra kế hoạch chuyển đổi số hiệu quả: Việc đo lường chỉ số sẵn sàng AI giúp doanh nghiệp xác định rõ giai đoạn hiện tại, từ đó xây dựng lộ trình chuyển đổi số và ứng dụng AI thực tế thay vì triển khai dàn trải, thiếu trọng tâm.
• Nhận diện điểm mạnh và điểm yếu trong quy trình AI: Đánh giá chỉ số này giúp phát hiện khoảng trống về dữ liệu, công nghệ hoặc nhân lực, từ đó doanh nghiệp có thể cải thiện những khu vực chưa sẵn sàng để đảm bảo triển khai AI thành công.
• Tăng cường sự chấp nhận và đầu tư vào AI: Khi doanh nghiệp có bức tranh rõ ràng về mức độ sẵn sàng, ban lãnh đạo dễ dàng ra quyết định đầu tư đúng hướng, đồng thời nâng cao nhận thức của nhân sự về tầm quan trọng của AI trong vận hành.
• Cải thiện khả năng triển khai AI hiệu quả: Nhờ đánh giá chính xác hiện trạng, doanh nghiệp có thể ưu tiên những dự án AI mang lại giá trị cao, giảm thiểu rủi ro thất bại và tối ưu thời gian triển khai.
• Nâng cao khả năng cạnh tranh và đổi mới sáng tạo: Các doanh nghiệp có chỉ số sẵn sàng AI cao thường linh hoạt hơn trong đổi mới mô hình kinh doanh, nhanh chóng thích ứng với xu hướng thị trường và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

3. Các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số sẵn sàng AI

Chỉ số sẵn sàng AI của doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào công nghệ, mà còn chịu tác động bởi con người, dữ liệu và văn hóa tổ chức. Việc hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng giúp doanh nghiệp xác định đúng điểm mạnh, điểm yếu để xây dựng lộ trình chuyển đổi số hiệu quả và tối ưu nguồn lực đầu tư vào AI. 

Các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số sẵn sàng AI:

• Cơ sở hạ tầng công nghệ: Là nền tảng của mọi chiến lược AI. Doanh nghiệp cần hệ thống phần cứng, phần mềm và nền tảng dữ liệu mạnh mẽ, bảo mật và linh hoạt, đảm bảo khả năng xử lý, tích hợp và mở rộng quy mô AI ổn định trong tương lai.
• Nguồn lực nhân sự và năng lực kỹ thuật: Con người là trung tâm của mọi dự án AI. Đội ngũ nhân sự có kỹ năng công nghệ, tư duy hợp tác và lãnh đạo hiểu AI giúp doanh nghiệp triển khai, vận hành và tối ưu hệ thống AI hiệu quả.
• Dữ liệu và chất lượng dữ liệu: Dữ liệu là “nhiên liệu” của AI. Doanh nghiệp cần dữ liệu sạch, chính xác, đa dạng và được quản trị bài bản để đảm bảo AI phân tích đúng, học nhanh và ra quyết định chính xác.
• Quy trình và chiến lược AI: Chiến lược AI rõ ràng giúp doanh nghiệp xác định mục tiêu, lộ trình và nguồn lực phù hợp.
• Văn hóa tổ chức và sự ủng hộ từ lãnh đạo: Văn hóa doanh nghiệp là nền tảng để AI phát triển. Sự ủng hộ từ lãnh đạo và tư duy đổi mới của toàn tổ chức giúp AI được chấp nhận, triển khai và lan tỏa hiệu quả trong doanh nghiệp.

 1 - Cơ sở hạ tầng công nghệ

Cơ sở hạ tầng công nghệ là nền móng của mọi chiến lược AI. Doanh nghiệp cần có hệ thống phần cứng, phần mềm và nền tảng dữ liệu đủ mạnh để triển khai, lưu trữ và xử lý thông tin phục vụ các mô hình Trí tuệ Nhân tạo. Hạ tầng yếu kém có thể khiến việc triển khai AI bị gián đoạn hoặc không đạt hiệu suất kỳ vọng.

• Khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu: Hạ tầng mạnh giúp hệ thống AI hoạt động mượt mà, xử lý lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn.
• Tính tương thích và tích hợp: Hệ thống linh hoạt giúp AI dễ dàng kết nối với các phần mềm khác (hệ thống CRM, hệ thống ERP, BI…).
• Bảo mật và an toàn thông tin: Hạ tầng hiện đại đảm bảo dữ liệu AI được bảo vệ, tránh rủi ro rò rỉ hoặc tấn công mạng.
• Khả năng mở rộng: Hạ tầng linh hoạt giúp doanh nghiệp dễ dàng nâng cấp khi mở rộng quy mô AI trong tương lai.

2 - Nguồn lực nhân sự và năng lực kỹ thuật

Dù AI có mạnh đến đâu, yếu tố con người vẫn là trung tâm quyết định sự thành công của dự án. Đội ngũ nhân sự hiểu và sử dụng tốt công nghệ AI sẽ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, đồng thời phát hiện cơ hội ứng dụng mới.

• Trình độ kỹ năng của đội ngũ IT và phân tích dữ liệu: Nhân sự có nền tảng công nghệ tốt giúp triển khai và tối ưu hệ thống AI hiệu quả.
• Năng lực lãnh đạo hiểu AI: Ban lãnh đạo có tư duy công nghệ giúp định hướng chiến lược AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
• Chính sách đào tạo nội bộ: Việc liên tục cập nhật kiến thức AI giúp nhân viên sẵn sàng thích ứng với công nghệ mới.
• Tư duy hợp tác giữa các phòng ban: Tăng khả năng tích hợp AI xuyên suốt quy trình vận hành doanh nghiệp.

3 - Dữ liệu và chất lượng dữ liệu

Dữ liệu là “nhiên liệu” của AI, vì vậy chất lượng và khả năng quản lý dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của mô hình AI. Doanh nghiệp có hệ thống dữ liệu minh bạch, sạch và đồng nhất sẽ có chỉ số sẵn sàng AI cao hơn so với đơn vị dữ liệu phân tán hoặc thiếu chuẩn hóa.

• Khối lượng và độ phong phú của dữ liệu: Dữ liệu đa dạng giúp AI học nhanh và chính xác hơn.
• Độ chính xác và cập nhật liên tục: Dữ liệu lỗi thời khiến kết quả phân tích AI sai lệch.
• Chuẩn hóa dữ liệu: Giúp AI dễ xử lý và kết nối giữa các hệ thống.
• Chính sách quản trị dữ liệu: Bảo đảm tính toàn vẹn và quyền riêng tư, tuân thủ quy định pháp lý.

4 - Quy trình và chiến lược AI

Một doanh nghiệp có quy trình rõ ràng và chiến lược AI cụ thể sẽ dễ dàng xác định mục tiêu, lộ trình và nguồn lực cần thiết cho việc triển khai. Ngược lại, thiếu định hướng sẽ khiến AI chỉ dừng ở mức thử nghiệm mà không tạo ra giá trị thực.

• Xác định mục tiêu rõ ràng cho AI: Biết AI phục vụ cho bộ phận nào, mục tiêu cụ thể ra sao (tăng năng suất, tối ưu chi phí, nâng cao trải nghiệm…).
• Tích hợp AI vào quy trình vận hành: AI hoạt động hiệu quả nhất khi được đưa vào chuỗi quy trình có sẵn của doanh nghiệp.
• Thiết lập KPI đo lường hiệu quả: Giúp doanh nghiệp đánh giá được ROI của từng dự án AI.
• Kế hoạch mở rộng và duy trì lâu dài: Đảm bảo chiến lược AI không bị gián đoạn khi quy mô tăng.

5 - Văn hóa tổ chức và sự ủng hộ từ lãnh đạo

Văn hóa doanh nghiệp đóng vai trò nền tảng trong việc chấp nhận và áp dụng công nghệ AI. Một tổ chức có tư duy đổi mới, sẵn sàng thử nghiệm và được lãnh đạo ủng hộ sẽ đạt chỉ số sẵn sàng AI cao hơn so với tổ chức bảo thủ, ngại thay đổi.

• Tư duy đổi mới và chấp nhận công nghệ: Khuyến khích nhân viên áp dụng AI trong công việc hằng ngày.
• Sự cam kết từ lãnh đạo cấp cao: Lãnh đạo đóng vai trò “người bảo trợ” cho các dự án AI, thúc đẩy triển khai thực tế.
• Khả năng quản trị sự thay đổi: Giúp đội ngũ thích nghi nhanh với mô hình vận hành mới.
• Tạo môi trường khuyến khích sáng tạo: Giúp nhân sự chủ động đề xuất ý tưởng ứng dụng AI mới.

4. Cách bước đánh giá chỉ số sẵn sàng AI cho doanh nghiệp

Để ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo hiệu quả, doanh nghiệp cần đánh giá chỉ số sẵn sàng AI (AI Readiness Index) một cách khoa học và có hệ thống. Việc này giúp xác định rõ vị trí hiện tại, nhận diện cơ hội và rủi ro, từ đó xây dựng lộ trình chuyển đổi số phù hợp. Dưới đây là 5 bước quan trọng giúp doanh nghiệp đánh giá mức độ sẵn sàng AI chính xác và thực tiễn nhất.

• Bước 1: Xác định các cơ hội mang lại lợi tức đầu tư (ROI)
• Bước 2: Phân tích cơ sở hạ tầng dữ liệu
• Bước 3: Đánh giá tính khả thi của AI
• Bước 4: So sánh khả năng thực hiện và nỗ lực với ROI
• Bước 5: Xác định khoảng cách kỹ năng

Bước 1: Xác định các cơ hội mang lại lợi tức đầu tư (ROI)

Bước đầu tiên trong quá trình đánh giá là xác định những lĩnh vực có thể tạo ra giá trị kinh doanh khi ứng dụng AI. Doanh nghiệp cần tập trung vào các quy trình có tiềm năng mang lại lợi tức đầu tư (ROI) cao, đồng thời giải quyết được những điểm nghẽn trong vận hành hiện tại.

• Liệt kê các quy trình có thể áp dụng AI: Như phân tích dữ liệu, chăm sóc khách hàng, dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho…
• Đánh giá tiềm năng ROI: Xác định lợi ích đo lường được (doanh thu, năng suất, chi phí giảm).
• Ưu tiên các quy trình có tác động lớn: Bắt đầu với những mảng mang lại giá trị rõ ràng và dễ triển khai nhất.
• Kết hợp mục tiêu AI với chiến lược kinh doanh: Đảm bảo AI phục vụ đúng định hướng phát triển dài hạn của doanh nghiệp.

Bước 2: Phân tích cơ sở hạ tầng dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng của mọi mô hình AI. Việc đánh giá cơ sở hạ tầng dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ khả năng thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu hiện tại có đáp ứng được yêu cầu của các ứng dụng AI hay không.

• Kiểm tra hệ thống lưu trữ dữ liệu hiện tại: Đánh giá khả năng mở rộng, tốc độ truy xuất và bảo mật.
• Phân loại dữ liệu: Xác định loại dữ liệu doanh nghiệp đang có (cấu trúc, phi cấu trúc, bán cấu trúc).
• Đánh giá chất lượng dữ liệu: Kiểm tra độ sạch, tính đầy đủ và cập nhật của dữ liệu.
• Xem xét khả năng tích hợp: Đảm bảo hệ thống dữ liệu có thể kết nối liền mạch với các công cụ AI.

Bước 3: Đánh giá tính khả khi của AI

Ở bước này, doanh nghiệp cần xem xét khả năng thực hiện các dự án AI trong thực tế, bao gồm mức độ phức tạp, yêu cầu công nghệ, và khả năng đáp ứng của đội ngũ kỹ thuật. Đây là giai đoạn giúp doanh nghiệp tránh đầu tư sai hướng hoặc vượt quá năng lực hiện tại.

• Đánh giá yêu cầu kỹ thuật: Xác định công nghệ, nền tảng và công cụ cần thiết cho từng ứng dụng AI.
• Phân tích độ phức tạp của bài toán: Ước lượng thời gian, chi phí và rủi ro triển khai.
• Kiểm tra khả năng vận hành hiện tại: Đánh giá xem đội ngũ có đủ năng lực triển khai và bảo trì AI hay không.
• Xác định mức độ sẵn sàng về văn hóa: Đánh giá thái độ, nhận thức và mức độ chấp nhận AI trong tổ chức.

Bước 4: So sánh khả năng thực hiện và nỗ lực với ROI

Không phải dự án AI nào mang lại ROI cao đều dễ triển khai. Doanh nghiệp cần so sánh giữa lợi ích tiềm năng và nỗ lực cần bỏ ra để đảm bảo lựa chọn những dự án khả thi nhất trong ngắn hạn và trung hạn.

• Phân tích chi phí – lợi ích: Đánh giá thời gian hoàn vốn và lợi ích dài hạn.
• Xác định mức độ ưu tiên: Tập trung vào các dự án có ROI cao và yêu cầu nguồn lực thấp đến trung bình.
• Tính toán rủi ro: Đưa ra phương án dự phòng cho các dự án AI phức tạp.
• Tạo bảng đánh giá tổng thể: So sánh từng dự án AI theo các tiêu chí: ROI, chi phí, độ khó, tác động chiến lược.

Bước 5: Xác định khoảng cách kỹ năng

Cuối cùng, doanh nghiệp cần đánh giá năng lực nhân sự hiện tại để xác định khoảng cách kỹ năng giữa yêu cầu AI và thực tế. Việc này giúp lên kế hoạch đào tạo, tuyển dụng hoặc hợp tác với đơn vị chuyên môn để lấp đầy khoảng trống.

• Đánh giá kỹ năng công nghệ hiện có: Nhân sự có hiểu về AI, dữ liệu, công nghệ RPA hoặc automation không.
• Phân tích vai trò còn thiếu: Các vị trí như Data Engineer, AI Specialist hay AI Project Manager có đang được bổ sung không.
• Xây dựng lộ trình đào tạo: Đào tạo nội bộ hoặc hợp tác với tổ chức chuyên về AI để nâng cao năng lực.
• Thiết lập kế hoạch nhân sự dài hạn: Đảm bảo đội ngũ sẵn sàng cho việc vận hành và mở rộng hệ thống AI trong tương lai.

5. Bí kíp nâng cao chỉ số sẵn sàng AI cho doanh nghiệp

Để trở thành doanh nghiệp vận hành dựa trên Trí tuệ Nhân tạo, việc đo lường và nâng cao chỉ số sẵn sàng AI là bước không thể thiếu. Doanh nghiệp cần chuẩn bị vững về hạ tầng, con người, dữ liệu và văn hóa tổ chức.

Bí kíp nâng cao chỉ số sẵn sàng AI:

• Nâng cấp hạ tầng công nghệ và quản lý dữ liệu bài bản: Doanh nghiệp cần đầu tư hệ thống IT hiện đại, bảo mật và linh hoạt, đảm bảo khả năng lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
• Đào tạo và phát triển nhân sự có kỹ năng AI: Con người là trung tâm của chuyển đổi AI. Cần đào tạo đội ngũ hiểu công nghệ, tư duy dữ liệu và kỹ năng sử dụng AI, đồng thời giúp lãnh đạo định hướng chiến lược AI hiệu quả.
• Triển khai thử nghiệm các dự án AI nhỏ (Pilot): Bắt đầu từ các dự án AI quy mô nhỏ giúp doanh nghiệp kiểm chứng tính khả thi, giảm rủi ro và tối ưu chi phí, trước khi mở rộng ứng dụng AI trên toàn hệ thống.
• Tăng cường chất lượng và quản lý dữ liệu: Dữ liệu sạch, chính xác và chuẩn hóa là điều kiện tiên quyết cho AI. Doanh nghiệp cần xây dựng kho dữ liệu tập trung và quy trình quản trị dữ liệu chuyên nghiệp để đảm bảo chất lượng huấn luyện mô hình AI.
• Xây dựng chiến lược AI rõ ràng và bài bản: Doanh nghiệp nên có chiến lược AI cụ thể về mục tiêu, lộ trình, ngân sách và đo lường hiệu quả (AI KPI). Điều này giúp tránh đầu tư theo phong trào và đảm bảo AI tạo ra giá trị thực.
• Xây dựng văn hóa doanh nghiệp ủng hộ AI: Văn hóa đổi mới và sự ủng hộ từ lãnh đạo giúp toàn bộ tổ chức sẵn sàng đón nhận AI. Khi nhân viên tin tưởng và chủ động áp dụng công nghệ, AI trở thành động lực tăng trưởng bền vững.

5.1. Nâng cấp hạ tầng công nghệ và quản lý dữ liệu bài bản

Hạ tầng công nghệ là nền tảng cốt lõi để triển khai AI. Doanh nghiệp cần đầu tư hệ thống lưu trữ, xử lý dữ liệu và công cụ AI hiện đại, giúp robot và mô hình học máy hoạt động mượt mà, an toàn và mở rộng trong tương lai.

• Đánh giá và nâng cấp hạ tầng IT: Nâng cấp máy chủ, điện toán đám mây, và khả năng lưu trữ dữ liệu lớn.
• Đầu tư nền tảng quản trị dữ liệu tập trung: Giúp đồng bộ dữ liệu giữa các bộ phận (CRM, ERP, HRM…).
• Tăng cường bảo mật: Ứng dụng các giải pháp mã hóa, phân quyền và sao lưu dữ liệu định kỳ.
• Triển khai công cụ phân tích dữ liệu: Giúp hệ thống AI học và dự đoán chính xác hơn.

5.2. Đào tạo và phát triển nhân sự có kỹ năng AI

Con người là yếu tố quyết định sự thành công của AI. Việc đào tạo nhân sự có kiến thức và kỹ năng ứng dụng AI giúp doanh nghiệp sẵn sàng thích ứng với công nghệ, từ đó khai thác tối đa giá trị mà AI mang lại.

• Tổ chức khóa đào tạo nội bộ về AI: Tập trung vào tư duy dữ liệu, quy trình AI và công cụ tự động hóa.
• Hợp tác với đơn vị đào tạo uy tín: Để trang bị kỹ năng thực chiến cho đội ngũ.
• Khuyến khích học tập liên tục: Tạo văn hóa “AI Learning” trong toàn doanh nghiệp.
• Đào tạo cho cả lãnh đạo: Giúp ban điều hành hiểu và định hướng chiến lược AI đúng đắn.

5.3. Triển khai thử nghiệm các dự án AI nhỏ

Thay vì triển khai rầm rộ, doanh nghiệp nên bắt đầu với các dự án AI nhỏ (pilot) để kiểm chứng tính khả thi và tạo đà cho các dự án lớn hơn. Điều này giúp giảm rủi ro, tiết kiệm chi phí và nhanh chóng đo lường hiệu quả thực tế.

5.4. Tăng cường chất lượng và quản lý dữ liệu

Dữ liệu chất lượng cao là điều kiện tiên quyết cho bất kỳ ứng dụng AI nào. Doanh nghiệp cần xây dựng quy trình quản trị dữ liệu chuẩn hóa, minh bạch và bảo mật, đảm bảo thông tin luôn chính xác, nhất quán và sẵn sàng cho mô hình AI học hỏi.

• Xây dựng kho dữ liệu tập trung (Data Lake): Giúp lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn trong cùng hệ thống.
• Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu: Loại bỏ thông tin trùng lặp, thiếu chính xác.
• Thiết lập quy trình quản trị dữ liệu: Có quy định rõ về truy cập, chia sẻ và bảo mật dữ liệu.
• Ứng dụng công nghệ Data Governance (Quản trị dữ liệu) và AI DataOps: Đảm bảo chất lượng dữ liệu phục vụ huấn luyện AI.

5.5. Xây dựng chiến lược AI rõ ràng và bài bản

Một chiến lược AI toàn diện giúp doanh nghiệp xác định đúng hướng đầu tư, mục tiêu và nguồn lực. Đây là bước giúp tránh “ứng dụng AI theo phong trào” và đảm bảo mỗi dự án AI đều tạo ra giá trị thực.

• Định hình mục tiêu chiến lược rõ ràng: AI phục vụ tăng doanh thu, tiết kiệm chi phí hay nâng cao trải nghiệm khách hàng?
• Lập kế hoạch triển khai cụ thể: Bao gồm lộ trình, ngân sách và các mốc thời gian chính.
• Xây dựng hệ thống đo lường hiệu quả (AI KPI): Giúp doanh nghiệp theo dõi và điều chỉnh kịp thời.
• Kết hợp AI vào chiến lược tổng thể của doanh nghiệp: Tạo sự đồng bộ giữa công nghệ, quy trình và con người.

5.6. Xây dựng văn hóa doanh nghiệp ủng hộ AI

Văn hóa doanh nghiệp là “chất xúc tác” giúp AI phát huy tối đa sức mạnh. Khi toàn bộ tổ chức cùng tin tưởng và sẵn sàng áp dụng công nghệ, quá trình chuyển đổi số sẽ diễn ra nhanh và hiệu quả hơn.

Chỉ số sẵn sàng AI không chỉ là một con số đo lường, mà là kim chỉ nam giúp doanh nghiệp hoạch định chiến lược ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo một cách bài bản và hiệu quả. Khi hiểu rõ mức độ sẵn sàng của mình, doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa sức mạnh của AI để tối ưu quy trình, nâng cao năng suất và giảm chi phí vận hành. Qua bài viết, AI First mong rằng có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ về chỉ số sẵn sàng AI và giúp doanh nghiệp dẫn đầu trong hành trình chuyển đổi số và phát triển bền vững.