Lộ Trình 4 Bước Ứng Dụng AI Cho Doanh Nghiệp Giúp Tối Ưu Năng Suất Năm 2026

Tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh kinh tế số

Theo báo cáo từ McKinsey năm 2024, có đến 72% doanh nghiệp trên quy mô toàn cầu đã thực hiện tích hợp trí tuệ nhân tạo vào cấu trúc vận hành thực tế. Tốc độ này thể hiện sự tăng trưởng 17% chỉ trong vòng 12 tháng, cho thấy một làn sóng dịch chuyển công nghệ mạnh mẽ. Tại thị trường Việt Nam, khi nhắc đến chiến lược phát triển hiện đại, việc ứng dụng AI cho doanh nghiệp đã trở thành một bài toán cấp thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Tuy nhiên, thực tế cho thấy nhiều quản lý và chủ doanh nghiệp vẫn đối mặt với những rào cản về tâm lý và nguồn lực. Những câu hỏi về điểm bắt đầu, mức ngân sách cần thiết hay cách thức tối ưu hóa công cụ để tránh lãng phí vẫn là những trở ngại phổ biến. Để giải quyết vấn đề này, doanh nghiệp cần một chiến lược tiếp cận dựa trên thực tế thay vì chạy theo xu hướng nhất thời.

Dữ liệu cho thấy các tổ chức triển khai công nghệ đúng phương pháp có khả năng nâng cao năng suất thêm 40% và giảm thiểu chi phí vận hành từ 20% đến 30%. Lộ trình 4 bước dưới đây sẽ giúp việc ứng dụng AI cho doanh nghiệp đạt được kết quả thực chất thông qua chiến lược "Quick Win" – tập trung vào những thành công nhanh chóng để tạo động lực mở rộng.

Bước 1: Nhận diện và phân tích các điểm nghẽn trong vận hành

Nhiều nhà lãnh đạo thường mắc sai lầm khi cố gắng áp dụng công nghệ vào những bài toán quá phức tạp hoặc quy mô quá rộng ngay từ đầu. Phương pháp tiếp cận hiệu quả nhất là chia nhỏ quy trình và tập trung vào những mắt xích đang gây lãng phí thời gian. Việc tập trung vào những tác vụ lặp đi lặp lại là cách ứng dụng AI cho doanh nghiệp thông minh nhất.

Phương pháp khảo sát nội bộ

Doanh nghiệp nên thực hiện đánh giá các phòng ban dựa trên ba tiêu chuẩn cụ thể:

1. Công việc có tần suất thực hiện hàng ngày hoặc hàng tuần cao.

2. Công việc yêu cầu lượng nhân sự lớn nhưng giá trị sáng tạo thấp.

3. Quy trình thực hiện có các bước rõ ràng, logic và ít biến số bất ngờ.

Các lĩnh vực tiêu biểu cần ưu tiên

Thông thường, các điểm nghẽn dễ nhận thấy nhất nằm ở:

• Chăm sóc khách hàng: Nhân viên phải xử lý hàng loạt câu hỏi có nội dung tương tự nhau về giá cả, chính sách bảo hành hoặc địa chỉ cửa hàng.

• Kế toán và tài chính: Việc nhập liệu thủ công từ hóa đơn giấy và đối soát chứng từ gây mất thời gian và dễ xảy ra sai sót.

• Marketing và nội dung: Áp lực sản xuất nội dung đa kênh khiến đội ngũ sáng tạo quá tải.

• Quản trị nhân sự: Sàng lọc hồ sơ ứng viên từ các nguồn khác nhau tiêu tốn nhiều giờ làm việc mỗi tháng.

Số liệu từ Deloitte nhấn mạnh rằng 65% thời gian của nhân sự văn phòng hiện nay đang bị lãng phí vào các công việc có tính chất lặp lại. Đây chính là những khu vực mà trí tuệ nhân tạo có thể can thiệp ngay lập tức để giải phóng sức lao động.

Bước 2: Lựa chọn hệ sinh thái công nghệ phù hợp với tài chính

Sau khi xác định được vấn đề, bước tiếp theo là tìm kiếm công cụ. Hiện nay, thị trường cung cấp các giải pháp đa dạng với chi phí linh hoạt, cho phép doanh nghiệp bắt đầu với mức đầu tư thấp nhưng vẫn đảm bảo tính hiệu quả. Việc lựa chọn công cụ phù hợp giúp quá trình ứng dụng AI cho doanh nghiệp tiết kiệm được nguồn vốn ban đầu.

Phân loại các nhóm công cụ phổ biến

Doanh nghiệp có thể cân nhắc các nhóm công cụ sau:

• Xử lý ngôn ngữ và văn bản: ChatGPT, Claude hoặc Gemini hỗ trợ soạn thảo email, xây dựng kịch bản bán hàng và tóm tắt các báo cáo dài.

• Sáng tạo hình ảnh và thị giác: Midjourney hoặc Gemini giúp tạo ra các hình ảnh quảng cáo chuyên nghiệp trong thời gian ngắn, giảm bớt sự phụ thuộc vào các dịch vụ thiết kế bên ngoài cho những tác vụ đơn giản.

• Tự động hóa quy trình (Automation): Các nền tảng như Zapier hay Make đóng vai trò kết nối dữ liệu giữa các ứng dụng khác nhau mà không cần can thiệp mã nguồn.

• Phân tích dữ liệu: Google Analytics hoặc Power BI tích hợp trí thông minh nhân tạo giúp dự báo xu hướng thị trường chính xác hơn.

Tối ưu hóa chi phí với nền tảng All-in-One

Thay vì đăng ký rời rạc nhiều dịch vụ khác nhau dẫn đến khó quản lý và tốn kém, nhiều doanh nghiệp Việt Nam đang chuyển hướng sang các nền tảng tích hợp như AIVA. Đây là giải pháp cho phép người dùng truy cập nhiều mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu thế giới trong một giao diện duy nhất. Việc sử dụng các nền tảng tích hợp này có thể giúp giảm 60% thời gian thao tác giữa các công cụ và tiết kiệm khoảng 40% chi phí bản quyền hàng tháng.

Trải nghiệm AIVA miễn phí: NGAY TẠI ĐÂY

Bước 3: Thử nghiệm thực tế tại các bộ phận trọng điểm

Giai đoạn thử nghiệm là trụ cột trong kế hoạch ứng dụng AI cho doanh nghiệp dài hạn. Thay vì áp dụng đồng loạt cho toàn bộ công ty, hãy chọn ra một nhóm nòng cốt để triển khai thử nghiệm trong khoảng thời gian từ 2 đến 4 tuần.

Hai yếu tố quyết định thành công khi thử nghiệm

1. Kỹ năng điều phối công cụ (Prompt Engineering): Chất lượng phản hồi của trí tuệ nhân tạo phụ thuộc trực tiếp vào cách con người đặt vấn đề. Doanh nghiệp cần xây dựng bộ thư viện câu lệnh chuẩn cho từng vị trí công việc.

2. Quy trình kiểm soát con người (Human-in-the-loop): Mặc dù công nghệ có tốc độ xử lý cực nhanh, nhưng sự kiểm soát của con người là bắt buộc. Mọi sản phẩm từ trí tuệ nhân tạo, từ văn bản pháp lý đến thiết kế marketing, đều cần sự phê duyệt cuối cùng từ nhân sự có chuyên môn để đảm bảo tính chuẩn xác và văn hóa thương hiệu.

Các chỉ số đo lường hiệu quả (KPIs)

Trong suốt quá trình thử nghiệm, doanh nghiệp cần ghi lại các số liệu cụ thể:

• Tổng số giờ làm việc tiết kiệm được trên mỗi đầu việc.

• Sự gia tăng về khối lượng công việc hoàn thành trong cùng một quỹ thời gian.

• Đánh giá của nhân viên về mức độ giảm tải áp lực công việc.

• Chi phí duy trì công cụ so với giá trị kinh tế mang lại.

Nghiên cứu từ Harvard Business Review chỉ ra rằng những dự án có bước thử nghiệm nhỏ trước khi nhân rộng có tỷ lệ thành công cao gấp 3,5 lần so với cách triển khai ồ ạt.

Bước 4: Đào tạo nhân sự và mở rộng quy mô toàn diện

Công nghệ chỉ có thể phát huy tối đa sức mạnh khi đội ngũ nhân sự biết cách vận hành thành thạo. Việc cung cấp công cụ mà thiếu đi sự hướng dẫn chuyên sâu thường dẫn đến tình trạng bỏ ngỏ hoặc sử dụng sai mục đích.

Giải pháp đào tạo thực chiến

Để tối ưu hóa hiệu quả, các đơn vị như Học viện AI đã xây dựng các chương trình đào tạo inhouse thiết kế riêng cho từng tổ chức. Phương pháp này tập trung vào tính thực hành với tỷ lệ 70% thời gian dành cho việc thao tác trực tiếp trên các bài toán của chính doanh nghiệp và 30% lý thuyết nền tảng. Việc có một giải pháp đào tạo inhouse giúp việc ứng dụng AI cho doanh nghiệp trở nên đơn giản và mang tính thực tế cao hơn.

Hệ sinh thái hỗ trợ sau đào tạo, bao gồm các nền tảng như AIVA, cung cấp đầy đủ các công cụ tạo nội dung, hình ảnh và video hiện đại, giúp nhân viên duy trì thói quen sử dụng công nghệ hàng ngày.

Chiến lược mở rộng

Khi một bộ phận đã đạt được kết quả khả quan, doanh nghiệp nên lấy đó làm mô hình mẫu để lan tỏa sang các phòng ban khác. Trí tuệ nhân tạo không nên bị đóng khung trong bộ phận IT hay Marketing, mà cần được hiện diện trong quy trình sản xuất, quản trị kho vận và kiểm soát rủi ro tài chính. Việc liên tục cập nhật và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực tế giúp tổ chức duy trì sự linh hoạt trước các biến động của thị trường.

Những sai lầm phổ biến cần phòng tránh

Dựa trên khảo sát thực tế tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) tại Việt Nam, có những rào cản vô hình thường khiến dự án công nghệ thất bại:

1. Bỏ qua yếu tố con người: Nhiều đơn vị đầu tư ngân sách lớn cho phần mềm nhưng lại không chú trọng đào tạo kỹ năng cho nhân viên. Khi con người không hiểu công cụ, công nghệ sẽ trở thành gánh nặng.

2. Kỳ vọng quá mức vào công nghệ: Một trong những sai lầm là kỳ vọng việc ứng dụng AI cho doanh nghiệp sẽ thay thế con người hoàn toàn. Thực tế, đây là công cụ hỗ trợ để con người làm việc hiệu quả hơn, không phải là thực thể thay thế cho tư duy chiến lược và sự thấu cảm.

3. Thiếu hệ thống chỉ số đánh giá: Việc triển khai mà không có KPI rõ ràng sẽ khiến doanh nghiệp khó nhận diện được giá trị thực tế, dẫn đến việc cắt giảm ngân sách giữa chừng một cách đáng tiếc.

4. Lơ là vấn đề an ninh thông tin: Việc đưa các dữ liệu nhạy cảm của khách hàng hoặc chiến lược kinh doanh lên các công cụ công cộng mà không có biện pháp bảo mật là một rủi ro lớn. Doanh nghiệp cần có quy định rõ ràng về loại dữ liệu nào được phép xử lý thông qua trí tuệ nhân tạo.

Kết luận

Tóm lại, ứng dụng AI cho doanh nghiệp là hành trình đòi hỏi sự kiên trì và một lộ trình khoa học. Thành công không nằm ở việc sở hữu những công nghệ đắt đỏ nhất, mà nằm ở khả năng lựa chọn giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu và đặc thù của tổ chức.

Bằng cách tuân thủ lộ trình 4 bước: nhận diện điểm nghẽn, chọn công cụ phù hợp, thử nghiệm phạm vi hẹp và mở rộng dựa trên đào tạo bài bản, doanh nghiệp Việt Nam hoàn toàn có thể tạo nên những bước đột phá về năng suất. Đây là thời điểm vàng để bắt đầu những thay đổi nhỏ, đo lường kỹ lưỡng và không ngừng cải tiến để tận dụng tối đa sức mạnh của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.