LÀN SÓNG AI VÀ BÀI TOÁN CHUYỂN ĐỔI CHIẾN LƯỢC CỦA DOANH NGHIỆP

Mục lục [Ẩn]

Làn sóng AI đang đặt ra yêu cầu mới đối với năng lực lãnh đạo và quản trị doanh nghiệp. AI không dừng ở vai trò hỗ trợ phân tích, mà đang tác động trực tiếp đến mô hình vận hành, cách ra quyết định và lợi thế cạnh tranh dài hạn. Những doanh nghiệp coi AI là chiến lược cốt lõi đang tạo ra khác biệt rõ rệt về hiệu quả, tốc độ và khả năng mở rộng. Trong bài viết này, AI First sẽ hệ thống hóa các làn sóng phát triển của AI hiện nay, giúp doanh nghiệp xác định đúng vị trí và lựa chọn hướng triển khai phù hợp.

1. Xu hướng làn sóng AI tại Việt Nam hiện nay

Xu hướng làn sóng AI tại Việt Nam đầu năm 2026 đang chuyển mình mạnh mẽ sang giai đoạn AI Agent (làn sóng 3) những hệ thống tự chủ có khả năng ra quyết định và thực thi tác vụ. Tỷ lệ áp dụng AI của doanh nghiệp đạt khoảng 18-22%, trong đó chỉ 9% đạt mức tự động hóa thực thụ bằng AI Agents. Các tập đoàn lớn như FPT và Vingroup đang dẫn đầu trong việc đầu tư hạ tầng AI và đào tạo nhân lực, với FPT ra mắt FPT AI Agents và AI Factory.

Ở cấp độ doanh nghiệp, dữ liệu từ nghiên cứu do AWS công bố cho thấy 18% doanh nghiệp tại Việt Nam đã áp dụng AI, với mức tăng trưởng 39% theo năm, trong đó có tới 61% doanh nghiệp báo cáo tăng doanh thu trung bình 16% và 58% kỳ vọng tiết kiệm chi phí khoảng 20% sau khi triển khai AI. Tuy nhiên, phần lớn vẫn đang ứng dụng AI ở mức cơ bản như tự động hóa quy trình và tối ưu hiệu quả, trong khi chỉ 9% đã tích hợp AI sâu vào sản phẩm và mô hình kinh doanh cốt lõi.

2. Làn sóng AI thay đổi cách vận hành mọi ngành nghề như thế nào?

AI đang bước sang giai đoạn phát triển mới, trong đó công nghệ không còn dừng ở việc hỗ trợ thao tác riêng lẻ mà tiến tới tích hợp sâu vào quy trình cốt lõi của tổ chức. Sự thay đổi quan trọng nhất nằm ở việc nhiều doanh nghiệp chuyển dần từ mô hình vận hành dựa trên kinh nghiệm và thủ công sang mô hình vận hành dựa trên dữ liệu, tự động hóa và tối ưu liên tục.
Dưới đây là bức tranh tổng quan theo từng ngành, tập trung vào các thay đổi có tính vận hành và có thể đo lường.

2.1. Bán lẻ, bán buôn và thương mại điện tử

Trong nhóm ngành bán lẻ và thương mại điện tử, AI tác động trực tiếp đến năng lực tăng trưởng nhờ nâng cấp ba lớp vận hành: hiểu khách hàng, tối ưu chuyển đổi và quản trị cung ứng. Các doanh nghiệp triển khai tốt thường đạt hiệu quả rõ rệt ở chi phí marketing, tốc độ xử lý đơn và tỷ lệ tồn kho tối ưu.

Cá nhân hóa hành vi mua sắm trên quy mô lớn: AI phân nhóm khách hàng theo tín hiệu hành vi, dự đoán nhu cầu theo thời điểm, đề xuất sản phẩm theo ngữ cảnh, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình.
Tối ưu hóa chi phí quảng cáo dựa trên dữ liệu hiệu suất: AI hỗ trợ phân bổ ngân sách theo kênh và nhóm khách, tối ưu nội dung quảng cáo theo thông điệp và thời điểm, đồng thời giảm lãng phí bằng cơ chế loại trừ tệp không phù hợp.
Tự động hóa tương tác và chăm sóc khách hàng nhiều điểm chạm: Chatbot và trợ lý ảo xử lý câu hỏi thường gặp, tư vấn cơ bản, kiểm tra đơn hàng, tiếp nhận khiếu nại theo kịch bản, từ đó giảm tải tổng đài và tăng tốc phản hồi.
Quản trị tồn kho và nhập hàng theo dự báo nhu cầu: AI dự đoán nhu cầu theo mùa vụ, khu vực và tốc độ bán, tối ưu mức tồn an toàn, giảm hàng chậm luân chuyển và hạn chế thiếu hàng ở các mặt hàng chủ lực.

2.2. Dịch vụ và du lịch

Ngành dịch vụ và du lịch chịu áp lực lớn về trải nghiệm khách hàng, tốc độ phản hồi và tối ưu doanh thu theo biến động nhu cầu. AI góp phần chuẩn hóa chất lượng dịch vụ và nâng hiệu quả vận hành khi khối lượng tương tác tăng cao theo mùa.

Cá nhân hóa hành trình trải nghiệm theo hồ sơ khách hàng: AI tổng hợp lịch sử giao dịch, sở thích và mục đích chuyến đi để đề xuất gói dịch vụ phù hợp, tăng tỷ lệ mua thêm và tăng mức hài lòng.
Tự động hóa xử lý yêu cầu đặt chỗ và hỗ trợ trước–trong–sau dịch vụ: Hệ thống hội thoại xử lý đặt phòng, đổi lịch, gửi hướng dẫn, nhắc lịch, cập nhật chính sách, giúp rút ngắn thời gian phản hồi và giảm tải nhân sự tuyến đầu.
Phân tích phản hồi khách hàng để cải thiện chất lượng dịch vụ: AI khai thác đánh giá đa kênh, phân loại nguyên nhân phàn nàn theo chủ đề, phát hiện điểm nghẽn trong quy trình phục vụ, hỗ trợ ưu tiên cải tiến theo mức ảnh hưởng.
Tối ưu doanh thu bằng quản trị giá và công suất: AI hỗ trợ dự báo tỷ lệ lấp đầy, khuyến nghị giá theo nhu cầu thị trường, tối ưu phân bổ phòng/ghế theo kênh bán, từ đó tăng RevPAR hoặc tối ưu doanh thu theo chuyến.

2.3. Sản xuất và logistics

Trong sản xuất và logistics, AI tạo khác biệt lớn nhờ khả năng tối ưu theo dữ liệu vận hành thời gian thực. Các ứng dụng phổ biến tập trung vào năng suất dây chuyền, chất lượng, tồn kho và hiệu quả vận tải.

Tự động hóa giám sát chất lượng và kiểm soát sai lỗi:Thị giác máy tính hỗ trợ kiểm tra lỗi bề mặt, sai số lắp ráp, sai nhãn, từ đó giảm tỷ lệ hàng lỗi và hạn chế chi phí hoàn trả.
Bảo trì dự đoán nhằm giảm dừng máy và tăng OEE: AI phân tích tín hiệu cảm biến và lịch sử vận hành để dự báo hỏng hóc, tối ưu lịch bảo trì và giảm rủi ro dừng chuyền ngoài kế hoạch.
Tối ưu hoạch định nhu cầu và kế hoạch sản xuất: AI dự báo theo đơn hàng, mùa vụ và biến động thị trường, hỗ trợ lập kế hoạch nguyên vật liệu và năng lực sản xuất, giảm tồn kho và giảm thiếu hụt vật tư.
Tối ưu kho bãi và luồng di chuyển trong kho: AI sắp xếp vị trí hàng theo tần suất xuất nhập, tối ưu tuyến picking, giảm thời gian xử lý và cải thiện năng suất nhân sự kho.

2.4. Giáo dục và đào tạo

Trong giáo dục, AI thúc đẩy chuyển dịch từ đào tạo “đại trà” sang đào tạo cá nhân hóa và quản trị học tập theo dữ liệu. Trọng tâm hiệu quả nằm ở mức độ cá nhân hóa, tốc độ phản hồi và khả năng đo lường tiến bộ.

Cá nhân hóa lộ trình học theo năng lực và mục tiêu: AI đánh giá mức độ nắm kiến thức, đề xuất nội dung phù hợp, điều chỉnh độ khó theo tiến bộ, giúp tăng hiệu quả học và giảm bỏ cuộc.
Tự động hóa chấm điểm và phản hồi nhằm tăng tốc vòng lặp học tập: AI hỗ trợ chấm bài trắc nghiệm, gợi ý lỗi thường gặp, cung cấp phản hồi tức thời, giúp người học sửa nhanh và cải thiện chất lượng đầu ra.
Hỗ trợ giảng dạy và trợ giúp học viên ngoài giờ: Trợ lý học tập xử lý câu hỏi kiến thức cơ bản, hướng dẫn tài liệu, nhắc lịch học, góp phần duy trì nhịp học và tăng trải nghiệm hỗ trợ.
Phân tích dữ liệu học tập để phát hiện sớm rủi ro: AI dự báo nguy cơ sa sút dựa trên mức độ tham gia, điểm số và hành vi học, hỗ trợ nhà trường can thiệp sớm theo nhóm đối tượng.
Chuẩn hóa nội dung và quản trị chất lượng đào tạo: AI hỗ trợ xây kho học liệu có cấu trúc, đề xuất cập nhật theo nhu cầu, đồng thời đo hiệu quả từng mô-đun để tối ưu chương trình.

2.5. Chăm sóc sức khỏe

Trong y tế, AI đóng góp rõ nhất ở các hoạt động có dữ liệu lớn và yêu cầu độ chính xác cao như chẩn đoán hình ảnh, phân luồng, theo dõi điều trị và quản trị nguồn lực. Giá trị cốt lõi là tăng tốc, tăng độ chính xác và giảm tải hệ thống.

Hỗ trợ chẩn đoán thông qua phân tích dữ liệu y khoa: AI phân tích hình ảnh, tín hiệu và hồ sơ bệnh án để hỗ trợ sàng lọc, phát hiện bất thường và ưu tiên ca cần xử lý sớm.
Tăng hiệu quả khám chữa bệnh từ xa và chăm sóc liên tục: AI hỗ trợ phân loại triệu chứng, hướng dẫn quy trình khám, theo dõi chỉ số sau điều trị, góp phần giảm quá tải và mở rộng tiếp cận dịch vụ.
Tối ưu vận hành bệnh viện và phân bổ nguồn lực: AI dự báo lưu lượng bệnh nhân, tối ưu lịch khám, tối ưu sử dụng phòng/thiết bị, từ đó giảm thời gian chờ và tăng hiệu suất vận hành.
Hỗ trợ quản lý dịch tễ và dự báo bùng phát: AI phân tích dữ liệu cộng đồng và tín hiệu y tế để dự báo xu hướng, hỗ trợ kế hoạch phòng dịch và phân bổ vật tư y tế.

2.6. Giao thông vận tải và đô thị thông minh

AI trong giao thông tập trung vào điều phối theo dữ liệu, tối ưu lưu lượng và nâng cao an toàn. Tác động thường đo được qua thời gian di chuyển, số sự cố và hiệu suất điều hành.

Giám sát và điều phối lưu lượng theo thời gian thực: AI phân tích camera và cảm biến để tối ưu đèn tín hiệu, điều phối luồng phương tiện, giảm ùn tắc tại các nút thắt.
Phát hiện vi phạm và quản trị an toàn giao thông: AI nhận diện hành vi nguy cơ cao, hỗ trợ xử lý vi phạm và tăng năng lực giám sát mà không cần tăng mạnh nhân sự.
Dự báo nhu cầu đi lại để tối ưu phương tiện công cộng: AI dự báo lưu lượng theo tuyến và khung giờ, tối ưu tần suất, tăng hiệu quả khai thác và giảm chi phí vận hành.
Giám sát hạ tầng và bảo trì chủ động: AI phát hiện xuống cấp mặt đường, cầu cống và bất thường theo dữ liệu hình ảnh, hỗ trợ ưu tiên sửa chữa theo mức độ rủi ro.
Nâng cấp hệ sinh thái vận tải số hóa: AI kết hợp cùng thanh toán điện tử, vé điện tử, quản lý bãi đỗ và điều phối sự cố để tăng tính liên thông vận hành.

2.7. Tài chính và ngân hàng

Tài chính–ngân hàng là nhóm ngành có tốc độ ứng dụng AI cao nhờ dữ liệu phong phú và nhu cầu kiểm soát rủi ro. AI tham gia sâu vào định danh, phê duyệt, phát hiện gian lận và tối ưu trải nghiệm.

Định danh điện tử và xác thực an toàn ở quy mô lớn: AI hỗ trợ eKYC, nhận diện khuôn mặt, phát hiện giả mạo, rút ngắn thời gian mở tài khoản và giảm chi phí vận hành.
Phát hiện gian lận và giao dịch bất thường: AI phân tích hành vi giao dịch đa kênh, cảnh báo rủi ro theo thời gian thực, giảm tổn thất và tăng bảo mật hệ thống.
Tối ưu thẩm định tín dụng và quản trị danh mục cho vay: AI dự báo khả năng trả nợ dựa trên dữ liệu hành vi và lịch sử, hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn và kiểm soát rủi ro tốt hơn.
Tự động hóa hỗ trợ khách hàng 24/7 và giảm tải tổng đài: Chatbot xử lý yêu cầu phổ biến, tra cứu giao dịch, hướng dẫn dịch vụ, góp phần giảm chi phí và tăng tốc phản hồi.
Cá nhân hóa sản phẩm tài chính theo nhu cầu: AI đề xuất sản phẩm theo mục tiêu, mức độ rủi ro và lịch sử sử dụng, từ đó tăng tỷ lệ sử dụng dịch vụ và cải thiện giá trị vòng đời khách hàng.

2.8. Công nghệ và phát triển phần mềm

Trong ngành công nghệ, AI trở thành lớp năng lực nền tảng giúp tăng tốc phát triển sản phẩm, cải thiện chất lượng và nâng mức độ an toàn. Tác động rõ nhất nằm ở năng suất kỹ thuật và tốc độ ra phiên bản.

Tăng tốc vòng đời phát triển phần mềm từ thiết kế đến kiểm thử: AI hỗ trợ gợi ý mã, tạo test case, phát hiện lỗi sớm, rút ngắn chu kỳ phát hành và giảm chi phí sửa lỗi sau triển khai.
Nâng cấp an ninh mạng nhờ phát hiện bất thường: AI phân tích log hệ thống, nhận diện dấu hiệu tấn công và tự động đề xuất phản ứng, tăng khả năng phòng thủ trước các mối đe dọa mới.
Khai thác dữ liệu lớn để tối ưu sản phẩm và trải nghiệm: AI phân tích hành vi người dùng, đề xuất cải tiến tính năng, hỗ trợ chiến lược sản phẩm dựa trên tín hiệu thị trường.
Cải thiện năng lực hỗ trợ kỹ thuật và chăm sóc người dùng: AI tự động phân loại ticket, gợi ý hướng xử lý, hỗ trợ self-service, giúp giảm thời gian xử lý sự cố và tăng mức hài lòng.
Phát triển các lớp công nghệ nhận diện và tương tác đa phương thức: AI hỗ trợ nhận diện hình ảnh, giọng nói, văn bản, tạo nền tảng cho sản phẩm trợ lý ảo, thiết bị thông minh và ứng dụng bảo mật.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHOÁ HỌC HBR

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?

Giáo dục, đào tạo

Thẩm mỹ, Spa

Dược/ Mỹ phẩm

F&B

Salon tóc

Khác

3. 5 giai đoạn tiến hóa của làn sóng AI

Sự tiến hóa của AI theo 5 làn sóng từ predictive, copilot, agent, robotics tới AGI cho thấy công nghệ này ngày càng thông minh và gần gũi với con người. Mỗi giai đoạn đánh dấu một bước nhảy vọt về khả năng tự chủ và tương tác với thế giới thực.

Làn sóng 1: Predictive AI – AI dự đoán (2010–2020)

Predictive AI phát triển mạnh khi doanh nghiệp tích lũy đủ dữ liệu và năng lực tính toán để triển khai học máy vào các bài toán vận hành. Trọng tâm của giai đoạn này là dự báo xu hướng, rủi ro và nhu cầu, giúp cải thiện chất lượng quyết định trong các hoạt động có dữ liệu lịch sử dày.

Đặc điểm cốt lõi

Trọng tâm là dự báo theo xác suất: mô hình học máy sử dụng dữ liệu lịch sử để ước lượng kịch bản tương lai như nhu cầu mua, nguy cơ gian lận, khả năng rời bỏ
Năng lực học mẫu từ dữ liệu tạo nền tảng kỹ thuật: thay vì lập trình theo quy tắc cố định, mô hình học được quan hệ ẩn và tín hiệu sớm trong dữ liệu đa chiều
Phụ thuộc cao vào dữ liệu và bối cảnh ổn định: hiệu quả tăng khi dữ liệu đủ lớn và hành vi ít biến động, suy giảm khi thị trường thay đổi mạnh hoặc dữ liệu bị lệch

Ứng dụng thực tế

Hệ thống gợi ý sản phẩm và nội dung theo hành vi: các hệ thống đề xuất dự đoán nhu cầu để cá nhân hóa trải nghiệm và tăng tỷ lệ chuyển đổi tại điểm mua
Phát hiện gian lận và chấm điểm tín dụng: mô hình xác định giao dịch bất thường, đánh giá rủi ro và hỗ trợ ra quyết định cấp tín dụng
Dự báo nhu cầu và tối ưu chuỗi cung ứng: hỗ trợ lập kế hoạch tồn kho, sản xuất, phân phối nhằm giảm chi phí tồn kho và giảm thiếu hụt hàng

Làn sóng 2: Copilot AI – AI trợ lý đồng hành (2020–2023)

Copilot AI mở ra giai đoạn AI tham gia trực tiếp vào công việc tri thức nhờ khả năng hiểu và tạo nội dung bằng ngôn ngữ tự nhiên. Giá trị chính nằm ở việc tăng năng suất cá nhân và rút ngắn thời gian tạo đầu ra chất lượng trong các công việc văn phòng, sáng tạo và kỹ thuật.

Đặc điểm cốt lõi:

AI tạo sinh nội dung đa định dạng: tạo văn bản, hình ảnh, mã nguồn và tài liệu theo yêu cầu, tăng tốc giai đoạn chuẩn bị và soạn thảo
Tương tác hai chiều bằng ngôn ngữ tự nhiên: người dùng cung cấp mục tiêu và ngữ cảnh, AI phản hồi và có thể tinh chỉnh theo phản hồi tiếp theo
Mô hình human in the loop giữ vai trò kiểm soát: AI tạo bản nháp, con người chịu trách nhiệm đánh giá, hiệu chỉnh và phê duyệt kết quả

Ứng dụng thực tế:

Tăng tốc năng suất lập trình có số liệu thực nghiệm: nghiên cứu thực nghiệm cho thấy nhóm sử dụng GitHub Copilot hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn 55.8 phần trăm so với nhóm đối chứng
Tự động hóa công việc văn phòng theo chuẩn hóa đầu ra: viết email, tạo slide, tóm tắt tài liệu, tổng hợp báo cáo, tạo kế hoạch hành động theo khuôn mẫu
Bùng nổ mức độ phổ cập ở người dùng cá nhân: ChatGPT được ghi nhận đạt mốc 100 triệu người dùng chỉ sau khoảng 2 tháng ra mắt, thúc đẩy nhu cầu triển khai AI trong doanh nghiệp

Làn sóng 3: Agent AI – Thời đại của nhân viên số (2024–2026)

Agent AI đại diện cho bước chuyển từ hỗ trợ sang thực thi. AI không chỉ tạo câu trả lời hay nội dung, mà có thể nhận mục tiêu, lập kế hoạch, sử dụng công cụ và hoàn thành chuỗi hành động theo quy trình, giúp tự động hóa ở cấp độ hệ thống vận hành.

Đặc điểm cốt lõi:

Agent có năng lực hành động theo mục tiêu được giao: nhận nhiệm vụ, phân rã công việc, lựa chọn công cụ phù hợp và tạo kết quả theo tiêu chuẩn đầu ra
Quy trình triển khai theo vòng lặp khép kín: quan sát dữ liệu, phân tích, lập kế hoạch, thực thi, kiểm tra kết quả và tối ưu theo phản hồi
Xu hướng áp dụng gắn với chỉ số vận hành cụ thể: hiệu quả đo bằng thời gian phản hồi, tỷ lệ xử lý tự động, mức giảm lỗi nghiệp vụ và mức giảm chi phí vận hành

Ứng dụng thực tế:

Tự động hóa dịch vụ khách hàng có dự báo rõ ràng: Gartner dự báo đến năm 2029, agentic AI có thể tự xử lý 80 phần trăm các vấn đề dịch vụ khách hàng phổ biến và kéo theo mức giảm 30 phần trăm chi phí vận hành
Tự động hóa back office theo quy trình tiêu chuẩn: xử lý chứng từ, đối chiếu dữ liệu, tạo báo cáo định kỳ, phát hiện bất thường theo ngưỡng và cảnh báo
Tối ưu quy trình đầu cuối thay vì tự động hóa rời rạc: agent phối hợp nhiều bước và nhiều hệ thống, giảm độ trễ phối hợp giữa các bộ phận

Làn sóng 4: Robotics và Embodied AI - AI trong thế giới vật lý (2025–2030)

Robotics và Embodied AI đưa AI từ môi trường số sang môi trường vật lý, nơi AI kết hợp cảm biến, thị giác máy tính và điều khiển để thực thi nhiệm vụ trong điều kiện thực tế biến đổi. Giá trị trọng tâm là tự động hóa tài sản vật lý, mở rộng năng suất lao động trong sản xuất, kho vận, dịch vụ và y tế.

Đặc điểm cốt lõi

AI học thông qua tương tác vật lý với môi trường: mô hình cần năng lực nhận thức không gian, lực, vật thể và phản hồi thời gian thực để thao tác chính xác
Chuyển dịch từ mô hình ngôn ngữ sang mô hình hành động: xu hướng nghiên cứu nhấn mạnh Large Action Models nhằm tạo chuỗi hành động thay vì chỉ tạo văn bản
Động lực thị trường đến từ thiếu hụt lao động và nhu cầu tự động hóa: thị trường robot dịch vụ toàn cầu được ước tính khoảng 46.99 tỷ USD năm 2023 và dự báo đạt 107.75 tỷ USD vào năm 2030

Ứng dụng thực tế

Robot kho vận và robot dịch vụ theo mô hình thuê bao: Robotics as a Service được dự báo tăng từ khoảng 1.8 tỷ USD năm 2023 lên 4.0 tỷ USD năm 2028
Robot hình người bước vào giai đoạn sản xuất thử và mở rộng công suất: Tesla được đưa tin hướng tới kế hoạch sản xuất Optimus từ năm 2026 và mục tiêu công suất dài hạn rất lớn
Robot thao tác phục vụ các tác vụ gia đình và dịch vụ: các nền tảng robot tay máy công bố thông số như tầm với 750mm, tải định mức 500g đến 1kg, phù hợp cho thao tác chính xác trong môi trường dịch vụ

Làn sóng 5: Trí tuệ nhân tạo tổng quát – AGI

AGI mô tả hệ thống AI có khả năng học và giải quyết vấn đề linh hoạt trên nhiều lĩnh vực mà không cần huấn luyện chuyên biệt cho từng nhiệm vụ. Đây là hướng phát triển dài hạn, có tính bất định về thời điểm nhưng có mức tác động tiềm năng ở cấp độ cấu trúc kinh tế và xã hội.

Đặc điểm cốt lõi

Khả năng suy luận đa lĩnh vực và thích ứng bối cảnh mới: chuyển giao kiến thức giữa các miền vấn đề, xử lý tình huống chưa gặp mà vẫn giữ chất lượng quyết định
Tự học và tự cải tiến liên tục theo mục tiêu: nâng năng lực theo thời gian, giảm phụ thuộc vào huấn luyện thủ công cho từng bài toán nhỏ
Tác động lan rộng đòi hỏi quản trị rủi ro nghiêm ngặt: yêu cầu khung quản trị về an toàn, pháp lý, đạo đức và kiểm soát triển khai ở cấp tổ chức và quốc gia

Ứng dụng tiềm năng

Giải bài toán tối ưu hệ thống quy mô lớn: mô phỏng kịch bản kinh tế, tối ưu hạ tầng, tăng tốc nghiên cứu và thiết kế
Tự động hóa sâu trong lao động tri thức: phân tích, lập kế hoạch, ra quyết định hỗ trợ cấp quản trị ở mức độ cao hơn các trợ lý hiện tại
Tái cấu trúc mô hình vận hành và năng lực cạnh tranh: tạo khoảng cách lớn giữa tổ chức có năng lực khai thác AI và tổ chức chậm chuyển đổi

4. Lãnh đạo doanh nghiệp nên làm gì trước làm sóng AI?

Trước làn sóng AI đang làm thay đổi cấu trúc vận hành, ra quyết định và mô hình kinh doanh, vai trò của lãnh đạo doanh nghiệp là yếu tố quyết định sự thành công trong chuyển đổi số. Lãnh đạo cần đặt AI vào trung tâm chiến lược, xây dựng tầm nhìn dài hạn và chuẩn bị tổ chức để khai thác tối đa giá trị công nghệ này.

4.1. Hiểu rõ bản chất và cơ hội của AI trong bối cảnh doanh nghiệp

AI chỉ tạo ra giá trị khi được đặt vào đúng bài toán kinh doanh và có dữ liệu phù hợp để vận hành. Lãnh đạo cần hiểu AI ở mức đủ để ra quyết định đúng về ưu tiên, phạm vi và rủi ro, thay vì tiếp cận theo kiểu công cụ nào cũng thử.

Xác định đúng loại AI phù hợp với bài toán: phân biệt bài toán dự đoán, tự động hóa, tạo nội dung hay tối ưu quyết định để tránh lựa chọn sai hướng triển khai
Chọn use case dựa trên giá trị có thể đo lường: ưu tiên bài toán có thể quy đổi ra chỉ số như tăng chuyển đổi, giảm thời gian xử lý, giảm lỗi, giảm chi phí vận hành
Đánh giá điều kiện dữ liệu trước khi kỳ vọng kết quả: kiểm tra dữ liệu có đủ, có sạch, có nhất quán và có thể truy cập theo quy trình hay không
Xác định giới hạn của AI trong bối cảnh doanh nghiệp: các trường hợp thiếu dữ liệu, quy trình không chuẩn, mục tiêu mơ hồ thường tạo đầu ra kém ổn định và khó nhân rộng
Thiết lập góc nhìn rủi ro song song với cơ hội: rủi ro nằm ở sai dữ liệu, sai mô hình, sai cách sử dụng và rò rỉ thông tin, cần được nhận diện từ đầu để tránh chi phí sửa sai

4.2. Xây dựng tư duy chiến lược AI First

AI First không đồng nghĩa đầu tư AI bằng mọi giá. Đây là cách đặt AI vào trung tâm thiết kế chiến lược, coi AI như một năng lực nền tảng để tăng trưởng, tối ưu chi phí và nâng hiệu suất, thay vì chỉ là tiện ích hỗ trợ tác vụ.

Đưa AI vào chiến lược tăng trưởng thay vì giao cho bộ phận IT: AI liên quan trực tiếp đến mô hình doanh thu, trải nghiệm khách hàng và vận hành nên cần nằm trong chiến lược điều hành
Gắn AI với 3 mục tiêu tài chính rõ ràng: doanh thu tăng thông qua cá nhân hóa và tăng chuyển đổi, chi phí giảm thông qua tự động hóa quy trình, năng suất tăng thông qua tăng hiệu quả lao động
Xây danh mục ưu tiên AI theo mức tác động: xếp hạng dự án theo hai tiêu chí là giá trị kỳ vọng và độ khả thi triển khai để tránh trải rộng nguồn lực
Thiết kế AI như một năng lực dài hạn: tập trung xây nền dữ liệu, quy trình và năng lực tổ chức để triển khai được nhiều bài toán thay vì làm từng dự án rời rạc
Thiết lập cơ chế quản trị và trách nhiệm rõ ràng: phân quyền, tiêu chuẩn phê duyệt đầu ra và trách nhiệm sử dụng giúp AI tạo giá trị ổn định và hạn chế rủi ro vận hành

4.3. Thiết kế lộ trình ứng dụng theo bước đi thực tế

AI hiệu quả khi được triển khai theo nhịp độ có kiểm soát. Doanh nghiệp cần bắt đầu từ các bài toán nhỏ nhưng có tác động rõ, đo kết quả nhanh và mở rộng theo dữ liệu thực tế, tránh tình trạng thử nghiệm kéo dài nhưng không chuyển hóa thành giá trị vận hành.

Bắt đầu từ quy trình cốt lõi có tần suất cao: ưu tiên các điểm chạm lặp lại như chăm sóc khách hàng, xử lý báo cáo, phân loại yêu cầu, tổng hợp dữ liệu bán hàng
Thiết kế thử nghiệm có KPI ngay từ đầu: KPI nên gắn với thời gian xử lý, tỷ lệ tự động hóa, tỷ lệ lỗi, chi phí trên mỗi tác vụ, hoặc tỷ lệ chuyển đổi
Chuẩn hóa quy trình trước khi tự động hóa: AI không thể tối ưu một quy trình hỗn loạn, cần làm rõ luồng công việc, dữ liệu đầu vào và tiêu chuẩn đầu ra
Mở rộng theo mô hình nhân bản: khi một use case đạt chuẩn, triển khai theo mô-đun sang bộ phận khác để giảm chi phí học lại và tăng tốc độ scale
Loại bỏ thử nghiệm không tạo giá trị: nếu pilot không cải thiện chỉ số sau một chu kỳ kiểm tra rõ ràng, cần dừng hoặc đổi hướng để tránh lãng phí nguồn lực

4.4. Chuẩn bị dữ liệu và hạ tầng để AI hoạt động hiệu quả

Dữ liệu là điều kiện sống còn của AI. Việc đầu tư mô hình hay công cụ chỉ hiệu quả khi dữ liệu được chuẩn hóa, tích hợp và có cơ chế truy cập theo phân quyền. Hạ tầng phải đủ năng lực để vận hành ổn định và đảm bảo an toàn.

Chuẩn hóa dữ liệu theo một hệ quy chiếu thống nhất: chuẩn hóa định nghĩa chỉ số, mã hóa danh mục, tiêu chuẩn nhập liệu để tránh dữ liệu sai và chồng chéo
Tích hợp dữ liệu theo luồng vận hành thay vì theo phòng ban: kết nối dữ liệu marketing, sales, vận hành, tài chính để AI có bức tranh đủ đầy khi phân tích và tự động hóa
Thiết kế phân quyền và nhật ký truy cập dữ liệu: đảm bảo dữ liệu nhạy cảm chỉ được sử dụng trong phạm vi cho phép, có thể truy vết khi xảy ra sự cố
Chuẩn bị hạ tầng triển khai theo nhu cầu thực tế: lựa chọn mô hình triển khai phù hợp như cloud, on premise hoặc hybrid dựa trên mức độ nhạy cảm dữ liệu và yêu cầu hiệu năng

4.5. Phát triển năng lực tổ chức và xây dựng văn hóa học tập liên tục

AI không thay thế nhu cầu năng lực con người mà làm thay đổi cấu trúc năng lực cần có. Tổ chức cần đào tạo đội ngũ để biết đặt yêu cầu đúng, kiểm soát chất lượng đầu ra và vận hành AI theo quy trình, thay vì phụ thuộc vào một nhóm nhỏ.

Đào tạo năng lực sử dụng AI theo vai trò công việc: lãnh đạo, quản lý và nhân sự tuyến đầu cần bộ kỹ năng khác nhau, đào tạo phải gắn trực tiếp với tác vụ thực tế
Xây quy chuẩn sử dụng AI trong doanh nghiệp: quy định dữ liệu được phép dùng, tiêu chuẩn kiểm tra đầu ra, quy trình phê duyệt giúp giảm rủi ro và tăng tính nhất quán
Thiết lập cơ chế học nhanh và cải tiến liên tục: triển khai theo vòng lặp đo lường, rút kinh nghiệm, cập nhật quy trình giúp AI ngày càng tạo giá trị tốt hơn
Gắn KPI AI vào quản trị hiệu suất: đo mức độ áp dụng, tỷ lệ tự động hóa, chất lượng đầu ra và tác động tài chính để tránh tình trạng dùng AI chỉ để thử
Phát triển đội ngũ nòng cốt dẫn dắt triển khai: hình thành nhóm chịu trách nhiệm thiết kế quy trình, chọn use case, chuẩn dữ liệu và nhân rộng triển khai trên toàn tổ chức

5. Lời khuyên dành cho doanh nghiệp SMEs

Trước làn sóng AI hiện nay, thách thức lớn nhất của SMEs không nằm ở việc thiếu công nghệ, mà nằm ở việc thiếu định hướng triển khai và thiếu năng lực tổ chức để biến AI thành giá trị thực. SMEs không cần chạy đua đầu tư lớn như tập đoàn, nhưng cần đi nhanh và đúng, tập trung vào những điểm tạo tác động rõ ràng đến dòng tiền, chi phí và năng suất.

1 - Bắt đầu từ bài toán kinh doanh có tác động trực tiếp

SMEs cần tránh tư duy triển khai AI theo phong trào. Điểm khởi đầu đúng là các bài toán gây “đau” nhất trong vận hành như chi phí marketing cao, xử lý khách hàng chậm, báo cáo thủ công tốn thời gian hoặc phụ thuộc vào một vài nhân sự chủ chốt. Khi AI được đặt vào những điểm nghẽn này, hiệu quả thường thể hiện nhanh và dễ đo lường, giúp doanh nghiệp có động lực mở rộng sang các bài toán khác.

2 - Chuẩn hóa dữ liệu và quy trình ở mức vừa đủ

SMEs không cần hệ thống dữ liệu phức tạp ngay từ đầu, nhưng cần chuẩn hóa các dữ liệu cốt lõi như khách hàng, đơn hàng, doanh thu, chi phí và quy trình xử lý cơ bản. Dữ liệu nhất quán giúp AI cho kết quả ổn định và tránh tình trạng tự động hóa trên nền tảng vận hành rối loạn. Chuẩn hóa sớm giúp SMEs tiết kiệm chi phí chỉnh sửa về sau.

3 - Ứng dụng AI để tăng năng suất thay vì thay thế nhân sự

Với nguồn lực hạn chế, SMEs nên dùng AI để nâng hiệu suất của đội ngũ hiện tại thay vì kỳ vọng giảm ngay số lượng nhân sự. Các tác vụ lặp lại như soạn nội dung, trả lời câu hỏi phổ biến, tổng hợp báo cáo hay phân loại yêu cầu khách hàng là những điểm phù hợp để áp dụng AI. Cách tiếp cận này giúp một đội nhỏ vận hành khối lượng công việc lớn hơn mà không làm gián đoạn tổ chức.

4 - Triển khai theo mô hình thử nhanh và mở rộng nhanh

SMEs cần tránh triển khai dài hạn ngay từ đầu. Thay vào đó, nên chọn một đến hai use case có khả năng tạo giá trị trong ngắn hạn, đặt KPI rõ ràng và đánh giá kết quả sau một chu kỳ ngắn. Khi hiệu quả được chứng minh bằng số liệu, doanh nghiệp có thể mở rộng sang các bộ phận khác với chi phí và rủi ro thấp hơn.

5 - Đầu tư vào năng lực con người và tư duy lãnh đạo

AI không thể tự vận hành nếu thiếu con người hiểu và điều phối. SMEs cần đào tạo lãnh đạo và quản lý cấp trung về tư duy dữ liệu, cách đặt yêu cầu cho AI và cách kiểm soát chất lượng đầu ra. Khi lãnh đạo hiểu AI ở mức đủ để ra quyết định đúng, tổ chức sẽ tránh được tình trạng phụ thuộc vào cá nhân hoặc nhà cung cấp bên ngoài.

Bài viết trên AI First đã tổng hợp xu hướng làn sóng AI tại Việt Nam, phân tích tác động theo từng ngành và hệ thống hóa khung 5 làn sóng tiến hóa, đồng thời đề xuất định hướng hành động cụ thể cho lãnh đạo và SMEs. Khi triển khai AI theo mục tiêu và KPI rõ ràng, doanh nghiệp có thể tối ưu vận hành, tăng tốc ra quyết định và mở rộng quy mô bền vững. Nắm bắt đúng làn sóng AI cũng là nền tảng để doanh nghiệp thích ứng nhanh trước biến động, sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn và duy trì lợi thế cạnh tranh trong môi trường ngày càng khốc liệt.