Ba giai đoạn chuyển đổi AI để SME bắt nhịp thị trường - Báo VnExpress Kinh doanh - Báo VnExpress

Khi đã có kết quả ban đầu, doanh nghiệp có thể tiếp tục bước sang giai đoạn chuẩn hóa quy trình. Những công việc lặp đi lặp lại, tiêu tốn nhiều công sức, có thể biến thành "quy trình AI hóa".

Tiếp theo, nếu doanh nghiệp đã có dữ liệu, dù chỉ là dữ liệu đơn giản từ CRM, Excel hay các phần mềm có sẵn, thì có thể tiến tới các giải pháp AI trung hạn như phân tích hành vi khách hàng, dự báo đơn hàng, đánh giá hiệu suất nhân sự. Những mô hình này có thể triển khai theo dạng SaaS (dịch vụ dùng theo nhu cầu), không cần đầu tư hạ tầng phức tạp, vẫn đảm bảo khả năng mở rộng khi doanh nghiệp phát triển.

Cấp độ cao nhất là AI dài hạn, hay còn gọi là "AI khó". Đây là giai đoạn AI không còn là công cụ hỗ trợ, mà trở thành một phần trong kiến trúc vận hành, nền tảng để tái cấu trúc mô hình kinh doanh hoặc xây dựng lợi thế cạnh tranh. Những ví dụ điển hình bao gồm AI Agent dự báo nhu cầu thị trường theo thời gian thực, trợ lý số hỗ trợ ra quyết định chiến lược, hay hệ thống phân tích hành vi người dùng để tự động tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng theo từng tương tác. Các ứng dụng này thường cần dữ liệu lớn, hạ tầng mạnh và đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu, thời gian triển khai có thể kéo dài từ 9 tháng đến 2 năm.

Quan trọng hơn hết, SME cần tư duy rõ ràng rằng "không làm hết, mà làm đúng và làm đủ". Không cần xây dựng trung tâm dữ liệu, cũng không cần tuyển đội ngũ AI hàng chục người. Thay vào đó, hãy xác định một hoặc hai điểm nghẽn trong quy trình, dùng AI để giải quyết triệt để, tạo kết quả cụ thể - và từ đó lan tỏa ra toàn tổ chức.

AI cho SME không phải là bản sao thu nhỏ của AI cho tập đoàn lớn, mà là một chiến lược tinh gọn, sát thực tế và đo lường được hiệu quả.

- Cũng từ cấp độ cơ bản nhất, cấu trúc đội ngũ tối thiểu giúp một SME có thể bắt đầu hành trình AI là gì?

- Vấn đề này không nằm ở số lượng mà nằm ở vai trò rõ ràng và khả năng phối hợp. SME không cần xây dựng đội ngũ AI hùng hậu, mà chỉ cần một tổ nhóm nòng cốt, ví dụ từ 3-5 người, đảm nhiệm ba năng lực chính: hiểu nghiệp vụ, hiểu công nghệ, và có khả năng kết nối thực thi.

Người đầu tiên và quan trọng nhất là một người "hiểu vấn đề" - thường là quản lý bộ phận hoặc nhân sự có kinh nghiệm vận hành. Họ không cần biết lập trình, nhưng phải hiểu quy trình công việc đang gặp vấn đề ở đâu, có thể cải tiến ra sao, và AI có thể hỗ trợ như thế nào.

Người thứ hai là người "biết công cụ" - có thể là IT nội bộ, hoặc thậm chí là nhân viên trẻ đam mê công nghệ, nắm được các công cụ AI phổ thông như ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Notion AI... Họ biết cách sử dụng hiệu quả các nền tảng sẵn có để tạo ra giải pháp cụ thể, từ soạn thảo nội dung, xử lý dữ liệu, đến tự động hóa báo cáo.

Người thứ ba nên đóng vai trò "cầu nối chiến lược", có thể là một lãnh đạo cấp phòng hoặc trực tiếp từ ban giám đốc. Họ giúp đảm bảo rằng việc ứng dụng AI không phải là nỗ lực đơn lẻ, mà gắn với định hướng kinh doanh và có khả năng nhân rộng. Khi lãnh đạo tham gia trực tiếp, tổ nhóm sẽ có tiếng nói và nhận được sự ủng hộ từ các bộ phận khác.

Nguyên tắc tổ chức hiệu quả khác là đặt AI vào quy trình cụ thể. Điều đó có nghĩa là nhóm nòng cốt nên chọn một quy trình đơn giản, rõ ràng (ví dụ: chăm sóc khách hàng, tổng hợp báo cáo, gửi thông tin bán hàng), rồi đưa AI vào để tạo thay đổi nhanh. Khi một quy trình thành công, các bộ phận khác sẽ học theo - và sự lan tỏa sẽ tự nhiên, không cần ép buộc.

- Ông có thể đưa ra ví dụ cụ thể về cách ứng dụng chiến lược theo từng cấp độ nêu trên?

- Chúng tôi có cơ hội đồng hành nhiều doanh nghiệp Việt Nam và chứng kiến nhiều câu chuyện thành công. Một ví dụ điển hình đến từ lĩnh vực bán lẻ. Ban đầu, AI được ứng dụng vào những tác vụ đơn giản như tạo nội dung quảng cáo, phân tích cảm xúc khách hàng trên mạng xã hội. Nhưng sau đó, doanh nghiệp từng bước tiến tới xây dựng các AI Use Case - trợ lý số có thể tổng hợp thông tin thị trường, tư vấn chương trình bán hàng theo thời gian thực, và thậm chí tham gia phân tích dữ liệu để đề xuất điều chỉnh chiến lược kinh doanh.

Quan trọng không chỉ là công nghệ, mà là sự thay đổi trong tư duy và văn hóa làm việc. Nhân sự phải bắt đầu công việc bằng việc hỏi AI, dựa trên dữ liệu, sau đó kết hợp sự sáng tạo để tạo ra kết quả tốt hơn. Nhờ đó, tốc độ ra quyết định tăng, thời gian xử lý công việc giảm 40-50%. Tỷ lệ tương tác nội bộ và với khách hàng tăng mạnh.

Trong mảng sản xuất, chúng tôi cùng doanh nghiệp chuẩn hóa quy trình đầu - cuối, đào tạo đội ngũ nòng cốt và phát triển các AI Playbook phù hợp cho từng nhà máy, từng bộ phận. Từ đó, những ứng dụng như dự báo nhu cầu linh kiện, tối ưu hóa lịch bảo trì máy móc, hay phân tích lỗi sản phẩm theo dữ liệu hình ảnh đã được triển khai thành công.

Điểm chung trong tất cả dự án này không phải là ngân sách lớn hay công nghệ tiên tiến nhất, mà là cam kết từ lãnh đạo và sự đồng thuận từ đội ngũ trong việc thay đổi cách làm cũ bằng cách tiếp cận mới. Khi một doanh nghiệp dám chọn AI làm điểm xuất phát, dám để công nghệ định hình lại quy trình - đó là lúc chuyển đổi thực sự bắt đầu.