CHIẾN LƯỢC ỨNG DỤNG AI XÂY CHIẾN LƯỢC KINH DOANH X5 DOANH SỐ CHO SMEs

Trong thời đại dữ liệu và công nghệ bùng nổ, ứng dụng AI xây chiến lược kinh doanh không còn là xu hướng, mà đã trở thành lợi thế cạnh tranh then chốt giúp doanh nghiệp phát triển bền vững. AI không chỉ hỗ trợ phân tích dữ liệu, dự báo xu hướng mà còn giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu chi phí và tự động hóa ra quyết định. Bài viết dưới, AI FIRST sẽ chia sẻ tới bạn đọc lộ trình chi tiết để doanh nghiệp ứng dụng AI vào xây dựng chiến lược kinh doanh một cách hiệu quả.

1. Chiến lược kinh doanh truyền thống gặp vấn đề gì trong thời đại số?

Trong bối cảnh thị trường, khách hàng và công nghệ thay đổi với tốc độ chóng mặt, các doanh nghiệp truyền thống dù từng vận hành ổn định suốt nhiều năm nhưng đang dần hụt hơi trước làn sóng của công nghệ 4.0 và kỷ nguyên AI. Những chiến lược từng mang lại doanh thu đều đặn nay không còn phát huy tác dụng. Hành vi khách hàng biến chuyển nhanh, áp lực cạnh tranh ngày càng gay gắt, công nghệ đổi mới không ngừng… nhưng mô hình chiến lược của doanh nghiệp thì vẫn dậm chân tại chỗ.

Dưới đây là 6 vấn đề phổ biến mà các chủ doanh nghiệp SMEs đang gặp phải:

1- Ra quyết định dựa vào cảm tính

Phần lớn chủ doanh nghiệp SMEs tại Việt Nam đi lên từ nghề, thường dựa vào “trực giác kinh doanh” của chủ doanh nghiệp. Quyết định được đưa ra theo cảm xúc, theo phong trào hoặc dựa trên quan sát cá nhân mà không có căn cứ dữ liệu. Điều này dễ dẫn đến đầu tư dàn trải, định vị sai khách hàng, lựa chọn sai sản phẩm hoặc kênh bán hàng không hiệu quả.

2- Không kịp thích ứng với thay đổi

Thị trường ngày càng cạnh tranh khốc liệt, công nghệ không ngừng đổi mới, hành vi khách hàng cũng thay đổi từng ngày. Thế nhưng, nhiều doanh nghiệp vẫn bám chặt vào một sản phẩm, một kênh bán hàng duy nhất và quy trình vận hành cũ kỹ. Trong khi đó, khách hàng đã dịch chuyển mạnh mẽ sang môi trường online, đòi hỏi trải nghiệm nhanh chóng, linh hoạt và cá nhân hóa ở mức cao.
Phần lớn SMEs vẫn đang vận hành bằng quy trình thủ công, phụ thuộc vào đội ngũ nhân sự.Khi xu hướng thị trường thay đổi, doanh nghiệp không thể xoay chuyển kịp, dẫn đến mất khách, mất doanh thu. 

3 - Không tối ưu dữ liệu và nguồn lực

Phần lớn các doanh nghiệp SMEs dữ liệu bị lưu trữ phân tán: từ các file Excel thủ công, sổ tay ghi chép, đến tin nhắn Zalo, Facebook hay các phần mềm bán hàng rời rạc. Thiếu một hệ thống tập trung và công cụ phân tích, dữ liệu trở nên rời rạc, khó khai thác và gần như vô dụng trong việc hỗ trợ ra quyết định. Kết quả là doanh nghiệp đầu tư không đúng chỗ, phân bổ nhân sự sai vai trò, tiêu tốn nguồn lực nhưng hiệu quả lại mơ hồ, thiếu định hướng rõ ràng.

4 - Phụ thuộc vào một thị trường hoặc một nhóm khách hàng duy nhất

Doanh nghiệp truyền thống thường chỉ tập trung vào một thị trường hoặc nhóm khách hàng cố định. Nhưng khi thị trường đó biến động, hoặc khách hàng thay đổi hành vi tiêu dùng, doanh nghiệp rơi ngay vào thế bị động. Không có kế hoạch mở rộng thị trường hay tìm kiếm tệp khách hàng mới, sự sụt giảm doanh thu là điều khó tránh khỏi.

5 - Không đo lường hiệu quả chiến lược

Nhiều doanh nghiệp SMEs xây dựng được kế hoạch kinh doanh, nhưng lại thiếu hệ thống và thói quen đo lường hiệu quả sau triển khai. Chiến lược được đề ra, các phòng ban được giao nhiệm vụ, nhưng sau vài tháng không ai biết liệu những việc đang làm có thực sự hiệu quả hay không. Không có bộ chỉ số KPI rõ ràng, không có công cụ báo cáo, cũng không có cơ chế đánh giá định kỳ, mọi thứ vận hành trong trạng thái “làm cho có” hoặc “cảm thấy đang đúng”.

6 - Không khai thác được kênh bán hàng online

Trong khi các đối thủ đã tận dụng triệt để các nền tảng số như mạng xã hội, website hay sàn thương mại điện tử để mở rộng kênh bán hàng, thì nhiều doanh nghiệp truyền thống vẫn loay hoay với cách tiếp cận lỗi thời. Việc không thích ứng kịp với xu hướng bán hàng online khiến họ không chỉ mất cơ hội tiếp cận khách hàng tiềm năng, mà còn dần đánh mất tệp khách hàng hiện hữu.

Theo nhận định của Mr. Tony, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings: “Nếu doanh nghiệp đang rơi vào tình trạng trên, thì đó chính là dấu hiệu cho thấy mô hình vận hành hiện tại đang dần lỗi thời. Chúng ta đang sống trong một kỷ nguyên mà dữ liệu trở thành tài sản chiến lược, công nghệ phát triển theo cấp số nhân và hành vi khách hàng thay đổi theo từng giờ. Nếu doanh nghiệp vẫn quản trị dựa trên bản năng, không biết cách khai thác dữ liệu, không tận dụng được sức mạnh của công nghệ, đặc biệt là AI  thì không chỉ khó bứt phá mà còn rất dễ bị bỏ lại phía sau.”

2. Vì sao doanh nghiệp cần ứng dụng AI xây dựng chiến lược kinh doanh?

AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà còn là một “trợ lý chiến lược” có khả năng phân tích sâu, ra quyết định nhanh, và cập nhật theo thời gian thực. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào xây dựng chiến lược kinh doanh là yếu tố cần thiết để doanh nghiệp tồn tại, tăng trưởng và đột phá trong thời đại mới.
Dưới đây là những lý do vì sao các doanh nghiệp SMEs nên đưa AI vào quy trình hoạch định chiến lược:

• AI giúp ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu: Thay vì dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm chủ quan, doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích hành vi khách hàng, xu hướng ngành, và dữ liệu vận hành. Điều này giúp các quyết định chiến lược trở nên chính xác, minh bạch và giảm rủi ro đáng kể.
• Dự báo và lập kế hoạch chính xác hơn: Các thuật toán AI, đặc biệt là học máy (Machine Learning), có thể dự đoán xu hướng thị trường, nhu cầu khách hàng, biến động giá cả và các yếu tố kinh tế vĩ mô với độ chính xác cao. Điều này giúp doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất, tồn kho, phân phối và tiếp thị hiệu quả hơn, tránh lãng phí và tối ưu hóa nguồn lực.
• AI tối ưu hóa nguồn lực chiến lược một cách thông minh: Thay vì chia đều hoặc “đánh cược” nguồn lực vào các kênh marketing, bán hàng hay phân phối, AI giúp doanh nghiệp phân bổ ngân sách, nhân sự và thời gian hiệu quả hơn, từ đó gia tăng hiệu suất đầu tư (ROI) cho từng hoạt động chiến lược.
• AI cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Với khả năng học và phân tích hành vi từng khách hàng, AI cho phép doanh nghiệp xây dựng các chiến dịch tiếp thị, chăm sóc và bán hàng cá nhân hóa sâu hơn. Điều này làm tăng tỷ lệ chuyển đổi và độ trung thành của khách hàng mục tiêu.
• AI mang lại lợi thế cạnh tranh với chi phí hợp lý: Nhờ sự phát triển của các nền tảng SaaS, no-code, low-code, việc triển khai AI không còn đòi hỏi ngân sách khủng hay đội ngũ kỹ thuật lớn. Ngay cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể ứng dụng AI vào chiến lược với chi phí phù hợp, tạo ra lợi thế vượt trội trước các đối thủ truyền thống.
• Nâng cao năng lực cạnh tranh và đổi mới: Ứng dụng AI giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn với sự thay đổi của thị trường và đối thủ cạnh tranh. AI có thể phát hiện các cơ hội mới, giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm, dịch vụ hoặc mô hình kinh doanh đột phá

3. Ứng dụng AI để tái cấu trúc mô hình chiến lược kinh doanh truyền thống

Đối với các doanh nghiệp truyền thống việc duy trì mô hình chiến lược cũ đang khiến nhiều doanh nghiệp bị tụt hậu phía sau và dần mất đi lợi thế cạnh tranh. Chính vì vậy, việc tái cấu trúc mô hình chiến lược là điều bắt buộc nếu muốn tồn tại và phát triển. AI chính là công cụ hỗ trợ lý tưởng giúp doanh nghiệp từng bước nâng cấp mô hình chiến lược hiện có, thông minh hơn, linh hoạt hơn, và ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính. 

Dưới đây là cách AI có thể ứng dụng vào từng phần quan trọng trong mô hình chiến lược kinh doanh.

3.1. Phân tích thị trường và hành vi khách hàng

AI giúp doanh nghiệp tiếp cận thị trường không còn theo kiểu “đợi báo cáo quý” hay “dựa vào kinh nghiệm người bán lâu năm”, mà bằng dữ liệu cập nhật theo thời gian thực từ đa nguồn. Cụ thể:

• AI thu thập dữ liệu từ mạng xã hội, công cụ tìm kiếm, đánh giá sản phẩm, sàn TMĐT, forum chuyên ngành… → giúp doanh nghiệp theo dõi xu hướng tiêu dùng, chủ đề thảo luận nổi bật, thay đổi nhu cầu theo từng mùa hoặc sự kiện.
• AI phân tích hành vi khách hàng chi tiết hơn mức tuổi – giới – địa phương: AI có thể nhận biết tệp khách hàng đang có hành vi tìm hiểu nhưng chưa mua, nhóm khách hàng tiềm năng dễ bị đối thủ thu hút, hoặc nhóm có khả năng mua lại cao.
• Dựa trên dữ liệu này, doanh nghiệp tái định vị chiến lược thị trường: chọn lại phân khúc khách hàng mục tiêu, điều chỉnh vùng địa lý, cấu trúc lại chiến lược định giá hoặc gói ưu đãi, phát hiện thị trường ngách chưa được khai thác.

3.2. Cá nhân hóa chiến lược bán hàng và marketing

Chiến lược marketing truyền thống thường dùng một thông điệp, một chương trình khuyến mãi cho tất cả khách hàng vừa tốn kém, vừa kém hiệu quả. AI cho phép doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch cá nhân hóa sâu đến từng nhóm nhỏ khách hàng, thậm chí từng cá nhân:

• Hệ thống đề xuất thông minh: AI phân tích lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web, và hành vi của các khách hàng tương tự để đưa ra các đề xuất sản phẩm liên quan, bổ sung hoặc thay thế, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình (AOV). 
• Marketing siêu cá nhân hóa: AI phân tích sâu sắc dữ liệu khách hàng để tạo ra các chiến dịch marketing được tùy chỉnh hoàn toàn về nội dung, hình thức, thời gian và kênh tiếp cận cho từng cá nhân hoặc nhóm khách hàng rất nhỏ. Điều này bao gồm email marketing, quảng cáo hiển thị, đề xuất sản phẩm, và thông báo đẩy. 
• GenAI hỗ trợ tạo nội dung tự động: viết email, bài đăng, nội dung quảng cáo phù hợp với từng nhóm khách giúp đội marketing tiết kiệm thời gian mà vẫn giữ cá tính riêng biệt cho từng chiến dịch.
• AI Chatbot thay thế telesales thông thường: trả lời tức thì, tư vấn đúng nhu cầu, và lưu trữ lịch sử hội thoại để xây dựng hồ sơ hành vi, từ đó giúp đội sale biết cách follow-up đúng người, đúng lúc, đúng cách.
• AI xác định “thời điểm vàng” để tiếp cận từng khách hàng cá nhân: ví dụ, khách A hay tương tác sau 8 giờ tối, khách B thường chốt đơn sau 2 lần nhận thông tin, từ đó gợi ý thời điểm đẩy nội dung marketing.

3.3. Tái cấu trúc chiến lược sản phẩm và dịch vụ

Đối với doanh nghiệp truyền thống, việc phát triển sản phẩm thường là một quá trình dài và tốn kém. AI giúp rút ngắn chu kỳ này, đảm bảo rằng sản phẩm không chỉ đáp ứng mà còn đi trước nhu cầu của thị trường, đồng thời mang lại trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc. Đồng thời, AI giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc giữ, cải tiến, dừng, phát triển mới sản phẩm và dịch vụ, dựa trên dữ liệu thực tế.

• AI phân tích doanh số từng sản phẩm theo vùng, theo mùa, theo nhóm khách hàng: thay vì chỉ nhìn tổng số, hệ thống chỉ ra rõ nhóm nào đang tăng trưởng, nhóm nào đang giảm sút, lý do đến từ đâu (giá, kênh, tính năng…).
• AI giúp định hình chiến lược phát triển sản phẩm mới theo xu hướng tương lai: gợi ý dòng sản phẩm mang tính cá nhân hóa cao, hoặc kết hợp dịch vụ mới nhằm tăng giá trị đơn hàng và độ trung thành khách hàng.
• Phát hiện khoảng trống thị trường và ý tưởng sản phẩm mới: AI phân tích dữ liệu từ các phản hồi khách hàng (đánh giá, bình luận), dữ liệu tìm kiếm, dữ liệu cạnh tranh, và các xu hướng mới nổi để xác định những nhu cầu chưa được đáp ứng hoặc những vấn đề mà khách hàng đang gặp phải, từ đó gợi ý các ý tưởng sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn toàn mới. 
• Thiết kế và phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu: AI có thể hỗ trợ trong quá trình thiết kế bằng cách phân tích dữ liệu về hiệu suất sản phẩm hiện có, sở thích của người dùng, và các yếu tố kỹ thuật để đưa ra đề xuất cải tiến hoặc tính năng mới. 
• Quản lý vòng đời sản phẩm thông minh: AI dự đoán các giai đoạn trong vòng đời của một sản phẩm (giới thiệu, tăng trưởng, bão hòa, suy thoái) dựa trên dữ liệu bán hàng, marketing và thị trường. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kịp thời về việc đầu tư thêm, nâng cấp, giảm giá, hoặc ngừng sản xuất. 
• Dịch vụ hỗ trợ sản phẩm thông minh: AI cải thiện trải nghiệm hậu mãi bằng cách cung cấp chatbot hỗ trợ giải quyết vấn đề, hệ thống chẩn đoán lỗi tự động và hướng dẫn sử dụng sản phẩm cá nhân hóa. 

3.4. Tái cấu trúc chiến lược khách hàng

Trước đây, nhiều doanh nghiệp truyền thống phân loại khách hàng theo cách thủ công hoặc theo các yếu tố bề mặt như độ tuổi, giới tính, khu vực địa lý… Tuy nhiên, cách tiếp cận này ngày càng kém hiệu quả khi hành vi tiêu dùng ngày càng đa dạng và biến động theo thời gian.

AI mang đến một bước tiến lớn trong phân khúc và chiến lược khách hàng. Thông qua phân tích dữ liệu lịch sử mua hàng, hành vi truy cập website, thời gian tương tác, kênh ưa thích, giá trị đơn hàng trung bình… AI có thể:

• Tự động phân khúc khách hàng theo hành vi tiêu dùng (Behavioral Segmentation), thay vì chỉ dựa vào nhân khẩu học.
• Xác định giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value – CLV) để biết nhóm nào nên đầu tư nhiều hơn cho chăm sóc và giữ chân.
• Đo lường mức độ trung thành và khả năng rời bỏ (Churn Prediction) để cảnh báo sớm và kích hoạt chiến dịch giữ chân phù hợp.
• Tối ưu hóa chiến lược chăm sóc khách hàng theo từng nhóm: AI gợi ý kênh chăm sóc, thời gian gửi ưu đãi, nội dung phù hợp với từng phân khúc.

Kết quả là doanh nghiệp không chỉ tăng doanh thu từ khách cũ, mà còn tiết kiệm ngân sách marketing bằng cách tập trung đúng tệp khách hàng có giá trị cao.

3.5. Tái cấu trúc chiến lược vận hành

Hiệu quả vận hành là yếu tố sống còn đối với mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, trong nhiều doanh nghiệp truyền thống, bộ phận này thường gặp tình trạng thủ công, rườm rà và thiếu tính đồng bộ giữa các phòng ban. Việc đo lường hiệu suất thường bị trì trệ hoặc chỉ nhìn thấy khi xảy ra lỗi. AI giúp tối ưu chiến lược vận hành theo hướng tinh gọn, minh bạch và chủ động, thông qua các khả năng sau:

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng và logistics: AI sử dụng các thuật toán phức tạp để dự báo nhu cầu thị trường, tối ưu hóa mức tồn kho (giảm thiểu hàng tồn kho nhưng vẫn đảm bảo nguồn cung), lập kế hoạch tuyến đường vận chuyển hiệu quả nhất, và quản lý rủi ro từ các nhà cung cấp. 
• Bảo trì dự đoán: Thay vì bảo trì định kỳ theo lịch hoặc đợi đến khi máy móc hỏng hóc, AI phân tích dữ liệu từ cảm biến gắn trên thiết bị (ví dụ: nhiệt độ, rung động, áp suất) để dự đoán chính xác thời điểm một bộ phận hoặc máy móc có khả năng gặp sự cố.
• Tự động hóa quy trình kinh doanh: AI kết hợp với RPA để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, không chỉ trong sản xuất mà còn trong các phòng ban khác như kế toán, nhân sự, IT, hay dịch vụ khách hàng. 

3.6. Tái cấu trúc chiến lược dữ liệu và phân tích

Dữ liệu là nền tảng sống còn của mọi chiến lược kinh doanh hiện đại. Dù vậy nhưng nhiều doanh nghiệp SMEs truyền thống hiện nay đang gặp vấn đề với dữ liệu: thiếu, sai lệch, phân mảnh hoặc không có công cụ để khai thác. Hệ quả là lãnh đạo ra quyết định dựa trên cảm tính hoặc báo cáo chậm, sai lệch.

Ứng dụng AI vào chiến lược dữ liệu giúp doanh nghiệp:

• Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào từ các hệ thống khác nhau (CRM, ERP, POS, marketing, vận hành…) và tự động làm sạch dữ liệu sai lệch.
• Kết nối dữ liệu vào một hệ thống tập trung (data lake hoặc data warehouse) để dễ truy xuất, khai thác và phân tích.
• Sử dụng AI để tạo báo cáo và dashboard động, cập nhật theo thời gian thực, cảnh báo khi KPI lệch chuẩn hoặc khi phát sinh xu hướng bất thường.
• Huấn luyện mô hình dự báo doanh thu, chi phí, nhu cầu thị trường hoặc tỷ lệ chuyển đổi, giúp lãnh đạo ra quyết định chiến lược một cách chủ động và có căn cứ.

4. Lộ trình ứng dụng AI xây dựng chiến lược kinh doanh

Môi trường kinh doanh đang thay đổi nhanh chóng, việc xây dựng chiến lược không thể chỉ dựa trên kinh nghiệm chủ quan hay linh cảm của người lãnh đạo. Sự cạnh tranh khốc liệt, hành vi khách hàng liên tục biến đổi và tốc độ phát triển công nghệ đang buộc các doanh nghiệp phải thay đổi cách tiếp cận. Đặc biệt, trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi mà mọi quyết định chiến lược đều cần được hỗ trợ bởi dữ liệu và khả năng phân tích sâu của công nghệ.

Dưới đây là lộ trình 6 bước giúp doanh nghiệp ứng dụng AI xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả. 

4.1. Đánh giá hiện trạng công nghệ, dữ liệu

Doanh nghiệp cần xác định mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp để triển khai chiến lược có tích hợp AI, từ nền tảng công nghệ đến chất lượng dữ liệu và năng lực vận hành.

• Liệt kê các hệ thống phần mềm cốt lõi: Xác định tất cả các phần mềm đang được sử dụng trong doanh nghiệp (ERP, CRM,POS,phần mềm kế toán, hệ thống quản lý kho, nền tảng thương mại điện tử, các công cụ marketing automation, v.v.).
• Đánh giá phần cứng và hạ tầng mạng: Kiểm tra năng lực máy chủ (nội bộ hay đám mây), khả năng xử lý, lưu trữ, băng thông mạng và mức độ ổn định của kết nối.
• Mức độ tích hợp: Xác định mức độ liên kết, trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống phần mềm khác nhau. Có nhiều "silo" thông tin không? Các API (giao diện lập trình ứng dụng) có sẵn sàng để tích hợp không?
• Xác định các nguồn dữ liệu: Liệt kê chi tiết tất cả các nơi dữ liệu đang được tạo ra và lưu trữ, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc (cơ sở dữ liệu, bảng tính) và phi cấu trúc (email, tài liệu văn bản, hình ảnh, video, âm thanh từ cuộc gọi khách hàng).
• Đánh giá chất lượng dữ liệu: Đây là bước cực kỳ quan trọng. Cần kiểm tra:
• Tính đầy đủ: Có thiếu thông tin quan trọng nào không? (Ví dụ: thông tin liên hệ khách hàng bị thiếu số điện thoại)
• Tính chính xác: Dữ liệu có đúng sự thật không? (Ví dụ: địa chỉ khách hàng có bị sai?).
• Tính nhất quán: Dữ liệu có được định dạng và lưu trữ giống nhau ở các hệ thống khác nhau không? (Ví dụ: Tên khách hàng lúc viết hoa, lúc viết thường).
• Độ mới: Dữ liệu có được cập nhật thường xuyên không?
• Sự trùng lặp: Có nhiều bản ghi giống nhau cho cùng một đối tượng không?
• Khả năng truy cập và quản lý dữ liệu: Dữ liệu có dễ dàng truy cập bởi các phòng ban liên quan không? Có quy trình quản lý dữ liệu (data governance) rõ ràng không?

4.2. Xây dựng mục tiêu chiến lược trong bối cảnh AI

Ở bước này, doanh nghiệp cần tái định hình các mục tiêu chiến lược của mình. Định hướng rõ ràng cho việc ứng dụng AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà là một đòn bẩy chiến lược để đạt được mục tiêu tăng trưởng mới.

1 - Xác định các vấn đề kinh doanh cốt lõi và cơ hội đột phá mà AI có thể giải quyết:

Dựa trên kết quả đánh giá hiện trạng (những thách thức về dữ liệu, công nghệ, hay quy trình) và chiến lược kinh doanh tổng thể, tổ chức các buổi hội thảo (brainstorming sessions) với sự tham gia của ban lãnh đạo cấp cao và đại diện các phòng ban chủ chốt (marketing, bán hàng, vận hành, tài chính, R&D). Tập trung vào việc xác định 3-5 vấn đề kinh doanh lớn nhất mà AI có thể tạo ra tác động chuyển đổi, hoặc những cơ hội mới mà AI có thể mở ra.

Mục tiêu: Chuyển từ suy nghĩ "muốn ứng dụng AI" sang "ứng dụng AI để giải quyết [vấn đề cụ thể] và đạt được [kết quả mong muốn]". Đây là lúc hình dung lại doanh nghiệp sẽ hoạt động như thế nào khi AI là một phần cốt lõi.

2 - Thiết lập tầm nhìn vận hành dựa trên AI cho doanh nghiệp

Xây dựng một tuyên bố tầm nhìn ngắn gọn, truyền cảm hứng, mô tả rõ ràng doanh nghiệp sẽ trở thành gì khi AI được tích hợp sâu rộng vào các hoạt động và quy trình ra quyết định. Tầm nhìn này phải thể hiện cam kết của doanh nghiệp đối với chuyển đổi số và tận dụng AI.
Mục tiêu: Tạo ra một định hướng rõ ràng, thống nhất cho toàn bộ tổ chức, giúp mọi người hiểu được bức tranh lớn và vai trò của họ trong hành trình chuyển đổi này.

3 - Định lượng mục tiêu bằng các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) cụ thể và đo lường được

Biến các mục tiêu chiến lược và tầm nhìn định tính thành các chỉ số đo lường được, cụ thể, có thể đạt được, liên quan và có thời hạn (SMART KPIs). Các KPIs này phải trực tiếp liên kết với hiệu quả của việc ứng dụng AI. Ví dụ: Tăng chỉ số hài lòng khách hàng lên 4.5/5 sao nhờ dịch vụ AI hỗ trợ trong 6 tháng.

Mục tiêu: Tạo ra thước đo rõ ràng để đánh giá sự thành công của các sáng kiến AI, giúp theo dõi tiến độ, điều chỉnh chiến lược khi cần và giữ vững trách nhiệm giải trình của các bên liên quan.

4.3. Xây dựng mô hình chiến lược AI First Canvas

Sau khi đã có tầm nhìn và mục tiêu rõ ràng, doanh nghiệp cần một khung sườn để biến ý tưởng thành hành động. Mô hình AI-First Canvas giúp hình dung cách AI sẽ định hình lại từng yếu tố cốt lõi trong chiến lược kinh doanh, từ đề xuất giá trị đến cơ cấu chi phí.

9 thành phần trong AI First Canvas & hướng dẫn triển khai:

Quy trình triển khai ai first canvas cho SMEs: 

Bước 1: Lập bảng Canvas trắng

• Kẻ 9 ô giống mô hình BMC truyền thống

• Chèn thêm 1 layer cho mỗi ô: “Cơ hội tích hợp AI”

Bước 2: Phân tích hiện trạng từng ô

• Gọi tên các điểm nghẽn, quy trình lặp, hoạt động đang làm tay hoặc không có dữ liệu.

Bước 3: Gắn giải pháp AI vào từng phần

• Liệt kê: AI nào – áp dụng thế nào – kết quả mong đợi.

Bước 4: Đánh điểm ưu tiên triển khai

• Chọn 3-4 ô tác động lớn nhất đến doanh thu/lợi nhuận → ưu tiên triển khai thử nghiệm.

4.4. Chọn lĩnh vực ưu tiên để triển khai AI chiến lược

Sau khi có bản đồ tổng thể từ AI First Canvas, bước tiếp theo là xác định: Nên bắt đầu ứng dụng AI ở đâu trước? Việc này đặc biệt quan trọng với SMEs vì nguồn lực có hạn. Chính vì vậy, doanh nghiệp cần xác định những "điểm nóng" có thể tạo ra tác động lớn nhất trong thời gian ngắn nhất, ưu tiên các dự án mang lại giá trị cao và ít rủi ro.

Nguyên tắc lựa chọn:

• Có sẵn dữ liệu đầu vào (khách hàng, đơn hàng, nội dung…)

• Đang gặp vấn đề rõ rệt (tốn chi phí, chậm tiến độ, thiếu nhân lực…)

• Kết quả dễ đo lường và nhìn thấy nhanh (tăng tốc, tăng tỷ lệ chốt đơn, tiết kiệm nhân công…)

Các lĩnh vực thường được ưu tiên triển khai AI đầu tiên:

4.5. Xây dựng hệ thống công cụ AI & tích hợp vào vận hành

Sau khi đã xác định được "điểm nóng" và dự án ưu tiên, bước tiếp theo là biến ý tưởng thành hiện thực bằng cách xây dựng hoặc lựa chọn các công cụ AI phù hợp và tích hợp chúng một cách liền mạch vào các quy trình vận hành hàng ngày của doanh nghiệp. Dựa trên yêu cầu cụ thể của dự án ưu tiên, doanh nghiệp cần quyết định phương án cung cấp công nghệ AI:

• Giải pháp AI có sẵn (SaaS AI): Phù hợp với SMEs, đây là các phần mềm AI đóng gói, dễ triển khai, thường dựa trên đám mây (ví dụ: các công cụ AI cho marketing, CSKH, HR).

• Các nền tảng AI mở (Open Source) hoặc API của nhà cung cấp lớn: Dành cho doanh nghiệp có đội ngũ kỹ thuật mạnh hơn, cho phép tùy biến cao hơn (ví dụ: dùng API của OpenAI, Google AI để tích hợp AI vào ứng dụng riêng).

• Phát triển mô hình AI nội bộ: Đòi hỏi đầu tư lớn về nhân lực và thời gian, chỉ phù hợp với các doanh nghiệp lớn có yêu cầu rất đặc thù.

• Thiết kế luồng dữ liệu và tích hợp hệ thống: Đây là bước quan trọng để "cấp nhiên liệu" cho AI. Cần thiết kế cách dữ liệu sẽ được thu thập, xử lý, làm sạch, lưu trữ và truyền tải đến và đi từ các mô hình/công cụ AI. Đảm bảo các công cụ AI được tích hợp liền mạch với các hệ thống kinh doanh cốt lõi (CRM, ERP, SCM, hệ thống bán hàng) thông qua API hoặc các công cụ tích hợp khác.

• Tự động hóa quy trình vận hành với AI: Áp dụng AI vào các quy trình cụ thể để tự động hóa các tác vụ lặp lại, cải thiện tốc độ và độ chính xác. Điều này có thể bao gồm:

• Tự động hóa phản hồi khách hàng (chatbot).

• Tự động hóa việc tạo nội dung marketing (AI tạo sinh).

• Tự động hóa việc phân loại và xử lý tài liệu.

• Tự động hóa việc giám sát chất lượng sản phẩm (thị giác máy tính).

Thiết lập kết nối giữa các công cụ

• Kết nối tự động giữa các nền tảng: form → CRM → email → chatbot → báo cáo.

• Tích hợp ChatGPT API nếu có team kỹ thuật hoặc dùng Zapier nếu không cần code.

• Ghi rõ AI nào đang hỗ trợ phần nào, ai là người quản lý và theo dõi hiệu quả.

4.6. Tự động hóa hệ thống ra quyết định

Sau khi đã tích hợp AI vào marketing, bán hàng và vận hành, doanh nghiệp cần nâng cấp khả năng ra quyết định chiến lược, nơi mà mọi quyết định quan trọng được hỗ trợ bởi dữ liệu và AI. Đây là bước chuyển từ “phản ứng theo cảm tính” sang “phản ứng theo hệ thống thông minh”.
Các yếu tố cần triển khai:

• Thiết lập bộ chỉ số số hóa (KPI/OKRs): Gắn các chỉ số đo lường hiệu quả vào từng chiến dịch, quy trình, sản phẩm. Mọi hoạt động đều cần có “số liệu phản ánh thực tế”, sẵn sàng cho hệ thống AI xử lý.

• Tích hợp công cụ AI để theo dõi & phân tích real-time: Xây dựng hệ thống dashboard tự cập nhật, ví dụ: Power BI tích hợp Copilot GPT.

• Thiết lập các mô hình ra quyết định được AI hỗ trợ: Xây dựng hoặc triển khai các mô hình AI có khả năng phân tích dữ liệu phức tạp để đưa ra dự đoán và đề xuất hành động. 

• Tự động hóa một phần hoặc toàn bộ các quyết định lặp lại: Đối với những quyết định có tính chất lặp lại, có quy tắc rõ ràng và mức độ rủi ro thấp, AI có thể được cấu hình để tự động đưa ra quyết định và thực thi hành động mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này thường áp dụng cho các quy trình vận hành.

4.7. Đào tạo đội ngũ và tạo văn hóa AI trong doanh nghiệp

AI không thể phát huy sức mạnh nếu đội ngũ chưa hiểu, chưa tin, chưa dùng thành thạo. Đó là lý do vì sao xây dựng văn hóa AI nội bộ là bước chốt chặn giúp chiến lược AI của doanh nghiệp không chỉ tồn tại trên giấy, mà thực sự trở thành năng lực cạnh tranh dài hạn.
Bước này tập trung vào việc đầu tư vào yếu tố con người, xây dựng một đội ngũ có năng lực và một văn hóa doanh nghiệp cởi mở, sẵn sàng đón nhận và khai thác tối đa lợi ích từ AI.

1 - Đào tạo nhận thức và kỹ năng sử dụng AI: Tổ chức các buổi training nội bộ về:

• Tư duy AI-first: dùng AI để đặt câu hỏi – giải quyết vấn đề
• Hướng dẫn sử dụng các công cụ: ChatGPT, Notion AI, Canva AI, Excel GPT Plugin
• Viết prompt hiệu quả cho từng vị trí công việc

2 - Thiết lập AI Pilot Team: Mỗi phòng ban chọn 1-2 người làm “AI Champion”:

• Thử nghiệm công cụ mới
• Tối ưu quy trình nội bộ bằng AI
• Hướng dẫn lại cho đồng nghiệp

3. Gắn AI vào công việc thường ngày:

• Xây checklist: công việc nào có thể tự động hóa bằng AI?
• Phân quyền sử dụng: cấp tài khoản AI cho nhân sự (dùng đúng, kiểm soát chi phí)
• Tích hợp AI vào onboarding nhân sự mới

5. Khóa học xây dựng chiến lược và lập kế hoạch kinh doanh

Kinh doanh truyền thống từng là nền tảng vững chắc của thị trường, nhưng nay đang đối mặt với những biến động chưa từng có. Doanh thu sụt giảm, khách hàng rời bỏ, mô hình cũ dần mất hiệu lực, tất cả bắt nguồn từ sự chậm thích nghi trong thời đại số. Để bứt phá, doanh nghiệp cần bắt đầu từ một chiến lược bài bản, giúp xác định rõ hướng đi và tránh lãng phí nguồn lực. Đồng thời, cần ứng dụng công nghệ và AI để tối ưu vận hành, nâng cao hiệu suất và tiết kiệm chi phí. Việc mở rộng kênh bán hàng online, đổi mới sản phẩm, và tái cấu trúc mô hình vận hành theo hướng linh hoạt, tinh gọn cũng là yếu tố sống còn trong giai đoạn này.

Nếu doanh nghiệp bạn đang gặp khó khăn trong chuyển đổi, đã đến lúc bắt đầu với một hướng đi rõ ràng hơn. Khóa học "Xây dựng chiến lược & Lập kế hoạch kinh doanh 2025" tại HBR sẽ giúp bạn tái cấu trúc mô hình, tối ưu nguồn lực và ứng dụng AI để tăng trưởng bền vững. 

Khóa học được trực tiếp dẫn dắt bởi Mr.Tony Dzung, Chủ tịch hội đồng quản trị HBR Holdings, chuyên gia về marketing và nhân sự. Với hơn 16 năm kinh nghiệm tư vấn, huấn luyện và đồng hành cùng 35.000 lãnh đạo chủ doanh nghiệp.

Khóa học sẽ giúp lãnh đạo chủ doanh nghiệp:

• Hoạch định chiến lược kinh doanh rõ ràng, khả thi và tái thiết mô hình phù hợp với bối cảnh thị trường mới.

• Cải tiến phương thức vận hành doanh nghiệp thông qua việc ứng dụng AI và các công cụ số hiện đại.

• Kết nối mục tiêu giữa các phòng ban, xây dựng chiến lược nhân sự đồng bộ để cùng hướng về đích đến chung.

• Tối ưu ngân sách, phát huy tối đa hiệu suất nguồn lực nhằm đảm bảo sự phát triển lâu dài và bền vững.

Nội dung khóa học gồm 7 phần: