TỐI ƯU HÓA VẬN HÀNH DOANH NGHIỆP VỚI AI: TĂNG HIỆU QUẢ, GIẢM CHI PHÍ

Tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp luôn là thách thức lớn đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là trong thời đại công nghệ 4.0. Các quy trình vận hành kém hiệu quả sẽ gây lãng phí tài nguyên, giảm năng suất và làm tăng chi phí. Khi áp dụng công nghệ vào vận hành, đặc biệt là Trí tuệ nhân tạo (AI), doanh nghiệp có thể tự động hóa các tác vụ thủ công, nâng cao hiệu quả làm việc, và ra quyết định nhanh chóng, chính xác hơn. Trong bài viết này, AI FIRST sẽ chia sẻ tới bạn đọc những cách AI tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp. 

1. 5 Dấu hiệu cho thấy doanh nghiệp đang vận hành không hiệu quả

Một trong những thách thức lớn mà nhiều doanh nghiệp SME phải đối mặt là vận hành không hiệu quả. Khi các quy trình công việc thiếu tính nhất quán, dữ liệu không được tổ chức một cách hợp lý hoặc công việc phụ thuộc quá nhiều vào yếu tố thủ công, hiệu quả vận hành sẽ giảm dần theo thời gian.

Chính vì vậy, nhận diện và giải quyết các vấn đề này sớm là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất, tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời thúc đẩy sự phát triển bền vững.

1 - Công việc lặp đi lặp lại, phụ thuộc nhiều vào con người

Khi các hoạt động hàng ngày như gửi báo giá, giải đáp thắc mắc của khách hàng, lập đơn hàng, theo dõi tồn kho, báo cáo doanh số... vẫn phải làm thủ công, doanh nghiệp đang bị “đóng khung” trong lối vận hành cũ. Những việc đáng ra có thể tự động hóa bằng phần mềm lại tốn quá nhiều thời gian và dễ mắc lỗi vì hoàn toàn phụ thuộc vào con người. Khi một nhân sự nghỉ đột xuất, quy trình bị gián đoạn, kéo theo nhiều hệ lụy trong vận hành.

2 - Dữ liệu phân mảnh

Dữ liệu phân mảnh là một vấn đề phổ biến trong nhiều doanh nghiệp, khi các thông tin quan trọng như khách hàng, đơn hàng và tồn kho được lưu trữ rải rác ở nhiều hệ thống khác nhau, hoặc thậm chí vẫn sử dụng giấy tờ và file rời mà không có hệ thống quản lý tập chung. Điều này khiến việc truy xuất và phân tích dữ liệu trở nên phức tạp và kém hiệu quả. Thay vì dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định, doanh nghiệp thường phải dựa vào kinh nghiệm cá nhân và cảm tính.

3 - Vận hành chồng chéo, thiếu kết nối nội bộ

Một dấu hiệu rõ ràng cho thấy doanh nghiệp đang vận hành kém hiệu quả chính là việc quy trình làm việc quá rườm rà, thiếu sự rõ ràng, chủ yếu mang tính thủ công. Đáng lo ngại hơn, doanh nghiệp không có quy trình số hóa hoặc tự động hóa, khiến công việc bị chồng chéo, dễ xảy ra sai sót và làm tăng chi phí vận hành.
Thêm vào đó, việc phân công trách nhiệm không rõ ràng giữa các cá nhân và phòng ban dẫn đến tình trạng đùn đẩy công việc hoặc trùng lặp nhiệm vụ, gây bức xúc nội bộ và làm giảm hiệu suất chung. 

4 - Phụ thuộc vào quảng cáo trả phí để tạo doanh thu

Nhiều doanh nghiệp rơi vào vòng luẩn quẩn chỉ khi chạy quảng cáo thì mới có khách, còn tắt quảng cáo là mất doanh số. Điều này cho thấy tổ chức chưa xây dựng được một hệ thống marketing bền vững dựa trên thương hiệu, nội dung và trải nghiệm khách hàng. Việc quá phụ thuộc vào quảng cáo không chỉ làm tăng chi phí marketing, mà còn khiến doanh nghiệp dễ bị tổn thương khi các nền tảng thay đổi thuật toán hoặc chính sách.

5 - Khó giữ chân và làm mới tệp khách hàng

Doanh nghiệp không có chiến lược chăm sóc khách hàng rõ ràng, thiếu công cụ quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM) để theo dõi và chăm sóc khách hàng thường xuyên. Điều này khiến khách hàng cũ cảm thấy bị lãng quên, và khả năng thu hút khách hàng mới cũng bị giảm sút. Khi không có chương trình giữ chân khách hàng hoặc các chiến lược tiếp thị hiệu quả, doanh nghiệp dễ dàng mất khách vào tay đối thủ.

Những dấu hiệu trên là những vấn đề thực tế mà nhiều doanh nghiệp SMEs đang gặp phải trong quá trình vận hành. Việc giải quyết những vấn đề này bằng cách tối  ưu hóa lại quy trình vận hành  sẽ giúp doanh nghiệp tăng trưởng bền vững, nâng cao hiệu quả vận hành và cải thiện khả năng cạnh tranh.

2. Tầm quan trọng của AI trong tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp

Việc vận hành doanh nghiệp tinh gọn bằng AI giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu quả vận hành, giảm thiểu chi phí, và nâng cao năng lực cạnh tranh. Dưới đây là một số lý do quan trọng tại sao ứng dụng AI vào vận hành doanh nghiệp là một bước đi cần thiết:

• Tiết kiệm chi phí và tối ưu nguồn lực: Việc ứng dụng AI không chỉ giúp tăng hiệu quả công việc mà còn có thể tiết kiệm chi phí đáng kể. AI có thể thay thế các công việc mà trước đây phải phụ thuộc vào nhân sự, từ đó giảm bớt chi phí lao động và các chi phí vận hành khác. Điều này giúp doanh nghiệp giảm chi phí tổng thể mà vẫn duy trì được năng suất và chất lượng.
• Tự động hóa tác vụ lặp lại: AI, đặc biệt là thông qua Robotic Process Automation (RPA), có khả năng tự động hóa hàng loạt các công việc thủ công, lặp đi lặp lại.Điều này giúp giảm đáng kể thời gian xử lý, tăng tốc độ hoàn thành công việc và giải phóng nhân viên khỏi những nhiệm vụ đơn điệu.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: AI có thể giúp doanh nghiệp xây dựng hệ thống chăm sóc khách hàng thông minh và cá nhân hóa. Các chatbot AI có thể trả lời câu hỏi khách hàng 24/7, giải quyết các yêu cầu đơn giản hoặc thậm chí hỗ trợ các vấn đề phức tạp hơn. Bên cạnh đó, AI còn có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng, từ đó cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp.
• Quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn: AI giúp tập trung hóa và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp thông tin chi tiết và insight thực tiễn để ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Thay vì dựa vào cảm tính, AI phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định có cơ sở vững chắc.

3. Công nghệ thúc đẩy tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp

Các công nghệ hiện đại đang đóng vai trò then chốt trong việc giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động, tăng cường hiệu quả, tiết kiệm chi phí và nâng cao năng suất. Dưới đây là một số công nghệ chủ chốt đang thúc đẩy tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp:

3.1. Tự động hóa quy trình

Tự động hóa quy trình (RPA) là công nghệ cho phép tự động hóa các công việc thủ công, lặp đi lặp lại mà không cần sự can thiệp của con người. Các tác vụ như nhập dữ liệu, xử lý đơn hàng, theo dõi tồn kho, hoặc tạo báo cáo đều có thể được thực hiện một cách chính xác và nhanh chóng bằng phần mềm.

• Giảm thiểu sai sót: AI giúp xử lý công việc chính xác hơn con người, giảm thiểu các lỗi do nhập liệu thủ công.
• Tăng tốc độ xử lý: Công việc được hoàn thành nhanh chóng, không cần thời gian nghỉ, giúp cải thiện năng suất.
• Tối ưu chi phí nhân sự: RPA có thể thay thế các công việc đơn giản, giúp nhân viên tập trung vào công việc sáng tạo và mang lại giá trị cao hơn.

Ví dụ: Doanh nghiệp có thể áp dụng RPA để tự động hóa việc lập đơn hàng từ các thông tin trên website, giúp giảm thời gian xử lý đơn hàng và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

3.2. Hệ thống ERP/CRM

Hệ thống ERP và CRM là phần mềm giúp tích hợp dữ liệu và quản lý toàn diện các hoạt động trong doanh nghiệp. Trong khi ERP giúp quản lý các nguồn lực như tài chính, nhân sự, và tồn kho, thì CRM tập trung vào quản lý mối quan hệ khách hàng, giúp theo dõi và tương tác với khách hàng.

• Tích hợp dữ liệu: ERP và CRM kết nối các phòng ban và hệ thống khác nhau trong doanh nghiệp, giúp thông tin luôn được cập nhật chính xác và nhanh chóng.
• Quản lý tập trung: Tất cả dữ liệu quan trọng như tài chính, sản phẩm, khách hàng đều có thể được quản lý và truy xuất từ một hệ thống duy nhất.
• Dễ dàng ra quyết định: Các báo cáo và thông tin được cập nhật kịp thời, hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

3.3. Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau, nhằm dự đoán xu hướng, phân tích hành vi khách hàng, và ra quyết định chiến lược.

• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định dựa trên các dữ liệu thực tế và phân tích chính xác thay vì dựa vào cảm tính.
• Dự báo chính xác: Phân tích dữ liệu giúp dự đoán các xu hướng trong thị trường, hành vi khách hàng và nhu cầu sản phẩm.
• Tối ưu hóa hoạt động: Các thông tin chi tiết từ dữ liệu lớn giúp tối ưu hóa quy trình và giảm chi phí.

3.4. Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML)

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) là các công nghệ cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tự động đưa ra quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. AI có thể giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu khách hàng, tối ưu hóa quy trình sản xuất, và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

• Dự đoán và tối ưu hóa: AI có thể phân tích dữ liệu để dự đoán nhu cầu khách hàng, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý tồn kho.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: AI có thể cá nhân hóa dịch vụ cho từng khách hàng, giúp nâng cao sự hài lòng và trung thành.
• Tăng năng suất: AI có thể tự động hóa các quy trình phức tạp, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng tốc quá trình.

3.5. IoT và Cloud Computing

Internet of Things (IoT) và Điện toán đám mây (Cloud Computing) là những công nghệ cho phép các thiết bị kết nối và chia sẻ thông tin theo thời gian thực thông qua internet. IoT giúp doanh nghiệp theo dõi các thiết bị và quy trình sản xuất từ xa, trong khi cloud computing giúp doanh nghiệp lưu trữ và xử lý dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả.

• Kết nối và linh hoạt: IoT giúp kết nối các thiết bị và cảm biến, cung cấp dữ liệu theo thời gian thực giúp doanh nghiệp kiểm soát mọi hoạt động từ xa.
• Mở rộng quy mô dễ dàng: Cloud computing cho phép doanh nghiệp mở rộng hoặc thu nhỏ quy mô hệ thống mà không cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng phần cứng đắt đỏ.
• Tiết kiệm chi phí: Doanh nghiệp không cần duy trì phần cứng và có thể truy cập dữ liệu và ứng dụng từ bất kỳ đâu, giúp tiết kiệm chi phí vận hành và tăng cường tính linh hoạt.

5. Lộ trình ứng dụng AI vào tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp

Để ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) một cách hiệu quả nhằm tối ưu hóa vận hành, chuyển đổi số hiệu quả, doanh nghiệp cần có một lộ trình rõ ràng và cụ thể. Dưới đây là lộ trình chi tiết cho việc ứng dụng AI trong tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp:

1. Đánh giá thực trạng hiện tại và xác định mục tiêu

Mục tiêu của bước này là hiểu rõ tình trạng hiện tại của doanh nghiệp, từ đó xác định mục tiêu ứng dụng AI phù hợp. Việc đánh giá hiện trạng giúp doanh nghiệp nhận diện được những vấn đề cốt lõi trong quy trình vận hành, xác định được điểm yếu cần cải thiện và đặt ra các mục tiêu rõ ràng khi triển khai AI.

• Xác định điểm yếu và tắc nghẽn: Đánh giá từng quy trình vận hành cốt lõi (ví dụ: quản lý kho, sản xuất, chuỗi cung ứng, dịch vụ khách hàng, tài chính kế toán, marketing). Tìm ra những nơi có sự chậm trễ, sai sót lặp đi lặp lại, lãng phí nguồn lực, hoặc nơi nhân viên đang thực hiện các tác vụ thủ công, tốn thời gian.
• Đo lường hiệu suất hiện tại: Sử dụng các chỉ số đo lường hiệu suất (KPIs) để có cái nhìn định lượng về hiệu quả của các quy trình hiện tại. Ví dụ: thời gian xử lý đơn hàng trung bình, tỷ lệ sai sót trong nhập liệu, chi phí tồn kho, mức độ hài lòng của khách hàng (CSAT).
• Thiết lập mục tiêu rõ ràng và đo lường được: Đặt mục tiêu rõ ràng và có thể đo lường để biết liệu AI đã thực sự mang lại hiệu quả hay chưa. Mục tiêu phải tuân thủ nguyên tắc SMART: Cụ thể (Specific), Đo lường được (Measurable), Có thể đạt được (Achievable), Phù hợp (Relevant), và Có thời hạn (Time-bound).

2. Xây dựng quy trình làm việc rõ ràng và chuẩn mực

Sau khi đánh giá thực trạng, bước tiếp theo là xây dựng các quy trình làm việc rõ ràng và chuẩn mực để AI có thể hoạt động hiệu quả. Quy trình chuẩn hóa là nền tảng để tích hợp công nghệ vào vận hành mà không gặp phải gián đoạn. Đồng thời, quy trình này cũng giúp giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả.

• Loại bỏ lãng phí: Gỡ bỏ các bước không cần thiết, các hoạt động thừa hoặc các điểm trùng lặp trong quy trình. Một quy trình kém hiệu quả sẽ vẫn kém hiệu quả, ngay cả khi được tự động hóa bằng AI.
• Chuẩn hóa quy trình công việc: Đảm bảo rằng các công việc được thực hiện theo một quy trình đồng nhất trong mỗi phòng ban. Ví dụ, quy trình xử lý đơn hàng cần được chuẩn hóa với các bước rõ ràng từ tiếp nhận đơn, xác nhận thanh toán, giao hàng và theo dõi.
• Xác định các điểm tương tác với AI: Đảm bảo rằng quy trình mới sẽ kết nối liền mạch với AI. Ví dụ: Quy trình đặt hàng có thể được tích hợp với chatbot AI để hỗ trợ khách hàng ngay lập tức, hoặc AI có thể tự động cập nhật tồn kho và dự báo nhu cầu.

Xây dựng khung quản trị dữ liệu:

• Chính sách dữ liệu: Thiết lập các chính sách về thu thập, lưu trữ, truy cập, sử dụng và bảo mật dữ liệu.
• Chất lượng dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu sạch, chính xác, đầy đủ và nhất quán. Đây là yếu tố sống còn cho hiệu quả của AI. Có thể cần các công cụ làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.
• Tích hợp dữ liệu: Lên kế hoạch tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau (ERP, CRM, IoT) để tạo ra một cái nhìn thống nhất và đầy đủ cho AI.

3. Lựa chọn công nghệ để tự động hóa và tối ưu hóa

Bước này cực kỳ quan trọng vì lựa chọn đúng giải pháp AI sẽ quyết định đến hiệu quả và khả năng tích hợp của công nghệ vào quy trình vận hành doanh nghiệp. Để chọn được giải pháp AI phù hợp, doanh nghiệp cần thực hiện một loạt các công việc nghiên cứu, đánh giá và so sánh giữa các giải pháp có sẵn. 

Dưới đây là một số yếu tố và quy trình chi tiết để giúp doanh nghiệp chọn được giải pháp AI tối ưu.

• Đánh giá các nhà cung cấp giải pháp AI: Lựa chọn nhà cung cấp có giải pháp linh hoạt, dễ tích hợp với hệ thống hiện tại, và chi phí hợp lý. Đảm bảo họ cung cấp dịch vụ hỗ trợ và đào tạo đầy đủ.
• Lựa chọn giải pháp dựa trên thực tế: Chọn giải pháp AI dễ sử dụng, phù hợp với đội ngũ nhân viên, và có khả năng tự động hóa quy trình hiệu quả. Xem xét khả năng mở rộng của giải pháp trong tương lai.
• Lựa chọn công nghệ phù hợp: Dựa vào mục tiêu và quy trình đã xác định, doanh nghiệp cần lựa chọn công nghệ AI phù hợp. Ví dụ, doanh nghiệp cần tự động hóa quy trình nhập liệu, có thể lựa chọn RPA (Robotic Process Automation) để xử lý các tác vụ thủ công. Nếu cần dự báo nhu cầu khách hàng, có thể sử dụng Machine Learning (ML).
• Triển khai công nghệ tự động hóa: Lắp đặt các phần mềm AI, hệ thống RPA, CRM thông minh, và chatbot vào quy trình làm việc. Chẳng hạn, chatbot AI có thể tự động giải đáp thắc mắc của khách hàng 24/7, trong khi RPA có thể tự động nhập dữ liệu từ email vào hệ thống ERP mà không cần sự can thiệp của con người.
• Tối ưu hóa quy trình: Sau khi triển khai công nghệ, theo dõi hiệu quả và tiếp tục tinh chỉnh quy trình. AI sẽ học từ dữ liệu và giúp tối ưu hóa quy trình liên tục. Ví dụ, hệ thống quản lý tồn kho có thể sử dụng AI để dự đoán chính xác nhu cầu và tự động điều chỉnh lượng tồn kho.

4. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

Thu thập và chuẩn bị dữ liệu là bước quan trọng để đảm bảo AI có cơ sở vững chắc để hoạt động hiệu quả. Dữ liệu là nền tảng để AI có thể học hỏi và đưa ra các dự đoán chính xác, vì vậy việc thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu phải được thực hiện cẩn thận và chi tiết.

• Xác định nguồn dữ liệu: Liệt kê tất cả các nguồn dữ liệu tiềm năng liên quan đến bài toán cần giải quyết. Các nguồn này có thể bao gồm hệ thống ERP, CRM, hệ thống quản lý kho (WMS), hệ thống sản xuất (MES), dữ liệu từ cảm biến IoT, dữ liệu giao dịch, nhật ký web, tương tác khách hàng qua chatbot, email, mạng xã hội, và thậm chí cả tài liệu văn bản phi cấu trúc. Ưu tiên các nguồn dữ liệu có độ tin cậy và liên quan cao đến mục tiêu tối ưu hóa.
• Thu thập dữ liệu: Doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu từ các hệ thống khác nhau như CRM (quản lý quan hệ khách hàng), ERP (quản lý nguồn lực doanh nghiệp), các công cụ marketing, bán hàng, tồn kho, v.v. Dữ liệu có thể bao gồm thông tin khách hàng, lịch sử giao dịch, mức độ hài lòng của khách hàng, số liệu tài chính, và dữ liệu hoạt động sản xuất.
• Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu thường không hoàn hảo khi thu thập, vì vậy doanh nghiệp cần làm sạch dữ liệu để loại bỏ lỗi, dữ liệu thiếu, và trùng lặp. Làm sạch dữ liệu bao gồm việc kiểm tra và loại bỏ các thông tin không chính xác hoặc không cần thiết, đảm bảo rằng chỉ những dữ liệu có giá trị được sử dụng.
• Tổ chức dữ liệu: Sau khi thu thập và làm sạch, dữ liệu cần được chuẩn hóa và tổ chức để AI có thể dễ dàng xử lý. Cần đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ trong các hệ thống dễ truy xuất và có thể kết nối với nhau, ví dụ: hệ thống cơ sở dữ liệu SQL, NoSQL, hoặc cloud storage.

5. Triển khai thử nghiệm

Triển khai thử nghiệm (pilot) là bước quan trọng để kiểm tra tính khả thi của AI trước khi triển khai toàn diện. Thử nghiệm cho phép doanh nghiệp đánh giá liệu AI có thể giải quyết vấn đề đã nhận diện và đạt được các mục tiêu đã đặt ra.

• Chọn quy trình để thử nghiệm: Lựa chọn một quy trình cụ thể trong doanh nghiệp để triển khai AI thử nghiệm. Quy trình này nên là một phần quan trọng nhưng không quá lớn để dễ dàng kiểm soát. Ví dụ: Tự động hóa quy trình xử lý đơn hàng hoặc sử dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng.
• Giám sát và đánh giá hiệu quả: Trong suốt quá trình thử nghiệm, doanh nghiệp cần giám sát AI và đánh giá hiệu quả thông qua các chỉ số cụ thể, như tăng tốc độ xử lý, giảm sai sót, và tiết kiệm chi phí. Quan trọng là phải có một hệ thống theo dõi để đo lường và đánh giá tác động của AI.
• Thu thập phản hồi: Nhân viên và khách hàng sử dụng hệ thống AI thử nghiệm cần cung cấp phản hồi để xác định các điểm yếu và các vấn đề cần cải tiến. Phản hồi này giúp điều chỉnh và tối ưu hóa công nghệ AI.
• Điều chỉnh trước khi mở rộng: Dựa trên kết quả thử nghiệm và phản hồi, điều chỉnh AI để cải thiện hiệu quả và xử lý các vấn đề gặp phải trước khi mở rộng ứng dụng ra toàn bộ doanh nghiệp.

6. Đào tạo nhân viên 

Đào tạo nhân viên là yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo AI được sử dụng hiệu quả và tối đa hóa lợi ích. Nhân viên cần được huấn luyện về cách sử dụng AI, hiểu được các tính năng của hệ thống và cách khai thác thông tin từ AI.

• Đào tạo về công nghệ và phần mềm AI: Cung cấp các khóa đào tạo về công nghệ AI mà doanh nghiệp triển khai. Nhân viên cần hiểu cách thức AI hoạt động, cách nhập liệu, sử dụng các tính năng của phần mềm, và cách giải quyết các vấn đề phát sinh khi sử dụng công nghệ này.
• Đào tạo về phân tích và sử dụng dữ liệu: Nhân viên cũng cần được đào tạo về phân tích dữ liệu mà AI cung cấp. Điều này giúp họ hiểu rõ các kết quả từ AI, biết cách ra quyết định dựa trên dữ liệu phân tích và tối ưu hóa quy trình công việc.
• Đào tạo liên tục và cập nhật công nghệ: AI là công nghệ phát triển nhanh  chóng, vì vậy đào tạo không nên chỉ diễn ra một lần. Doanh nghiệp cần tổ chức các buổi đào tạo định kỳ để giúp nhân viên theo kịp các cập nhật và cải tiến trong công nghệ AI.

7. Mở rộng và tối ưu hóa ứng dụng AI

Sau khi thử nghiệm thành công và đào tạo nhân viên, bước tiếp theo là mở rộng và tối ưu hóa ứng dụng AI trong toàn bộ doanh nghiệp. Điều này bao gồm việc triển khai AI vào nhiều quy trình khác nhau và tối ưu hóa liên tục để AI đạt hiệu quả cao nhất.

• Mở rộng ứng dụng AI ra các phòng ban khác: Sau khi thử nghiệm thành công, triển khai AI vào các phòng ban hoặc quy trình khác trong doanh nghiệp, ví dụ: áp dụng AI vào quản lý tài chính, marketing, chăm sóc khách hàng, sản xuất, v.v.
• Tối ưu hóa liên tục: AI cần được theo dõi và tối ưu hóa theo thời gian. Thông qua phân tích hiệu quả và thu thập dữ liệu mới, AI có thể học hỏi và cải thiện các thuật toán để đạt được hiệu quả cao hơn.
• Cập nhật và nâng cấp công nghệ AI: Vì công nghệ luôn thay đổi, doanh nghiệp cần cập nhật và nâng cấp hệ thống AI để duy trì sự tối ưu và không bị tụt lại phía sau so với xu hướng thị trường.
• Đo lường và báo cáo kết quả: Đảm bảo rằng các chỉ số hiệu quả như tiết kiệm chi phí, tăng trưởng năng suất, sự hài lòng của khách hàng, v.v., được đo lường và báo cáo rõ ràng.

5. Lưu ý khi triển khai AI để tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp

Khi triển khai AI để tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp, có một số lưu ý quan trọng mà doanh nghiệp cần chú ý để đảm bảo rằng công nghệ này mang lại hiệu quả tối đa và không gặp phải các rủi ro không đáng có. Dưới đây là những lưu ý cần thiết:

1. Đảm bảo chất lượng và tính bảo mật của dữ liệu

Dữ liệu chính là nguồn sống của AI, vì vậy việc đảm bảo chất lượng dữ liệu là vô cùng quan trọng. Dữ liệu phải chính xác, đầy đủ và được làm sạch trước khi đưa vào hệ thống AI để đảm bảo kết quả phân tích và dự đoán là chính xác. Đảm bảo rằng dữ liệu doanh nghiệp và khách hàng được bảo vệ đúng mức, tránh các rủi ro về bảo mật như rò rỉ thông tin cá nhân. Cần tuân thủ các quy định bảo mật như GDPR và các tiêu chuẩn bảo mật quốc tế khác.

2. Đảm bảo AI phù hợp với mục tiêu doanh nghiệp

Doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng AI phù hợp với mục tiêu và quy trình cụ thể của mình. Việc áp dụng AI vào một quy trình chưa được chuẩn hóa sẽ dẫn đến sự cố, sai sót hoặc không mang lại hiệu quả. Do đó, doanh nghiệp cần:

• Phân tích và hiểu rõ nhu cầu: Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần hiểu rõ quy trình nào cần được cải thiện và liệu AI có thể giải quyết vấn đề đó hay không.
• Chọn công nghệ AI phù hợp: Các công nghệ AI khác nhau (AI dự báo, AI phân tích dữ liệu, AI chatbot...) sẽ phù hợp với những nhu cầu khác nhau. Doanh nghiệp cần chọn công nghệ phù hợp nhất với mục tiêu của mình.

Ví dụ: Nếu doanh nghiệp muốn tối ưu hóa quy trình quản lý kho, AI có thể được sử dụng để dự báo nhu cầu tồn kho dựa trên dữ liệu lịch sử, giúp doanh nghiệp không bị tồn kho quá mức hoặc thiếu hụt hàng.

3. Đảm bảo khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có

Một trong những thách thức khi triển khai AI là khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có trong doanh nghiệp (CRM, ERP, phần mềm quản lý tài chính, v.v.). Nếu không được tích hợp tốt, AI có thể trở nên rời rạc và không mang lại hiệu quả đồng bộ cho toàn bộ doanh nghiệp.

• Tích hợp mượt mà: Cần chọn các công nghệ và công cụ AI có khả năng tích hợp với các hệ thống hiện tại mà doanh nghiệp đang sử dụng.
• Đảm bảo tính liên kết giữa các hệ thống: Đảm bảo dữ liệu giữa các phần mềm CRM, ERP, hay các công cụ khác có thể chia sẻ và đồng bộ với nhau để tạo ra một hệ sinh thái công nghệ đồng nhất.

Ví dụ: Nếu doanh nghiệp đã sử dụng phần mềm quản lý tồn kho, việc tích hợp AI vào hệ thống này sẽ giúp dự báo chính xác số lượng hàng tồn kho cần bổ sung mà không làm gián đoạn quy trình hiện có.

4. Đảm bảo sự tham gia của nhân sự và đào tạo đầy đủ

Việc triển khai AI sẽ không thể thành công nếu nhân viên không được đào tạo đầy đủ và không nhận thức được vai trò của AI trong công việc hàng ngày. Đào tạo nhân viên để họ hiểu và biết cách sử dụng AI là một bước quan trọng để tối ưu hóa ứng dụng AI.

• Đào tạo kỹ năng sử dụng công cụ AI: Nhân viên cần được đào tạo về công nghệ AI và cách sử dụng các phần mềm AI được triển khai.
• Tạo sự chuyển giao và hỗ trợ từ đội ngũ AI: Cần có một đội ngũ chuyên trách để hỗ trợ nhân viên trong việc giải quyết vấn đề kỹ thuật khi sử dụng AI.

5. Theo dõi và đánh giá hiệu quả sau triển khai

AI không phải là một giải pháp “sử dụng một lần rồi xong”. Việc theo dõi và đánh giá hiệu quả sau khi triển khai là rất quan trọng để đảm bảo rằng AI mang lại kết quả như mong đợi và giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu. Doanh nghiệp cần có một hệ thống đo lường hiệu quả để đánh giá liên tục các chỉ số như tăng năng suất, tiết kiệm chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng, và giảm sai sót.

• Thiết lập KPIs và theo dõi kết quả: Cần có các chỉ số cụ thể để đo lường sự thành công của AI, ví dụ: tỷ lệ tự động hóa thành công, giảm chi phí, thời gian phản hồi khách hàng.

• Tinh chỉnh và tối ưu hóa AI: AI cần được cập nhật và tối ưu hóa liên tục dựa trên kết quả theo dõi để đảm bảo công nghệ luôn hoạt động hiệu quả.

Ví dụ: Sau khi triển khai AI trong dự báo nhu cầu tồn kho, doanh nghiệp cần theo dõi xem AI có giảm thiểu được thiếu hụt và dư thừa hàng hóa hay không và điều chỉnh mô hình nếu cần thiết.

6. Quản lý sự thay đổi và giảm kháng cự từ nhân viên

Khi triển khai AI, có thể có sự kháng cự từ nhân viên do họ lo sợ mất việc hoặc không quen với công nghệ mới. Việc quản lý sự thay đổi này là rất quan trọng để đảm bảo rằng nhân viên có thể chấp nhận và sử dụng công nghệ mới.

• Truyền thông rõ ràng về lợi ích của AI: Giải thích rõ ràng với nhân viên về cách AI sẽ hỗ trợ công việc của họ, thay vì thay thế hoàn toàn con người.
• Cung cấp sự hỗ trợ trong suốt quá trình chuyển đổi: Đảm bảo rằng nhân viên cảm thấy hỗ trợ và được đào tạo đầy đủ trong suốt quá trình triển khai công nghệ mới.

Có thể thấy rằng, việc ứng dụng AI tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp không còn là một lựa chọn, mà là yêu cầu thiết yếu trong môi trường kinh doanh hiện đại. Việc ứng dụng AI vào quy trình vận hành mang lại những lợi ích to lớn, từ việc tự động hóa công việc, tối ưu hóa dữ liệu, cho đến cải thiện trải nghiệm khách hàng và giảm thiểu chi phí vận hành. Khi triển khai đúng cách, AI sẽ là yếu tố thúc đẩy sự phát triển bền vững, giúp doanh nghiệp không chỉ tồn tại mà còn phát triển mạnh mẽ trong tương lai.