Triển khai AI trong vận hành doanh nghiệp: 05 sai lầm phổ biến và đề xuất hướng khắc phục
Bài viết phân tích các sai lầm phổ biến khi doanh nghiệp triển khai AI trong hoạt động vận hành, đồng thời đề xuất hướng tiếp cận phù hợp để ứng dụng AI hiệu quả và bền vững.
Mục lục
Trong những năm gần đây, AI đang phát triển nhanh chóng và ngày càng được nhiều doanh nghiệp ứng dụng nhằm tối ưu vận hành hệ thống vững chắc. Tuy nhiên, việc triển khai AI trong thực tế không phải lúc nào cũng mang lại hiệu quả như kỳ vọng. Nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn do mắc phải những sai lầm trong quá trình tiếp cận và ứng dụng công nghệ.
Bài viết dưới đây sẽ phân tích những sai lầm phổ biến khi triển khai AI trong quản lý doanh nghiệp, đồng thời chỉ ra các hệ quả có thể phát sinh và đề xuất giải pháp giúp doanh nghiệp ứng dụng AI hiệu quả hơn.
05 sai lầm phổ biến khi triển khai AI trong doanh nghiệp
Dù AI mở ra nhiều cơ hội trong việc tối ưu quy trình, không ít doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn khi triển khai do cách tiếp cận chưa phù hợp, dẫn đến ứng dụng AI chưa đạt được hiệu quả như kỳ vọng. Dưới đây là một số sai lầm phổ biến trong quá trình ứng dụng vào hoạt động vận hành của các doanh nghiệp.
Suy nghĩ AI chỉ dành cho các tập đoàn lớn
Một sai lầm phổ biến ở nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), là cho rằng AI chỉ phù hợp với các tập đoàn lớn có nguồn lực tài chính mạnh, hạ tầng công nghệ hiện đại và đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu.
Từ góc nhìn này, AI thường bị xem là một công nghệ phức tạp, chi phí triển khai cao và vượt quá khả năng của các doanh nghiệp quy mô nhỏ. Quan niệm này khiến nhiều doanh nghiệp e ngại việc tiếp cận AI hoặc cho rằng đây chưa phải là công nghệ phù hợp với giai đoạn phát triển hiện tại của mình.
Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều nền tảng công nghệ hiện nay đã được thiết kế để doanh nghiệp có thể triển khai AI theo từng bài toán vận hành cụ thể. Các giải pháp AI dưới dạng dịch vụ hoặc công cụ tích hợp giúp doanh nghiệp từng bước ứng dụng công nghệ mà không cần đầu tư hạ tầng phức tạp ngay từ đầu.
Xem AI là dự án công nghệ thay vì đầu tư chiến lược dài hạn
Một sai lầm mang tính nền tảng trong quá trình ứng dụng AI là khi doanh nghiệp tiếp cận AI như một dự án công nghệ đơn lẻ thay vì xem đây là một năng lực cần được tích hợp vào hoạt động vận hành lâu dài.
Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp triển khai AI theo xu hướng thị trường, đầu tư vào các công cụ hoặc phần mềm mới nhưng chưa xác định rõ bài toán cần giải quyết. Việc triển khai thường được giao chủ yếu cho bộ phận IT, trong khi các phòng ban kinh doanh hay marketing ít tham gia vào quá trình xác định nhu cầu và ứng dụng thực tế.
Hơn nữa, nhiều doanh nghiệp cho rằng các mô hình AI có thể áp dụng giống nhau cho mọi tổ chức. Trên thực tế, mỗi doanh nghiệp có quy trình vận hành và nhu cầu khác nhau. Việc triển khai AI mà không đánh giá mức độ phù hợp với mô hình hoạt động thực tế có thể khiến công nghệ khó phát huy hiệu quả trong hoạt động quản lý.
Bỏ qua yếu tố con người và năng lực triển khai AI
Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp tập trung triển khai hệ thống AI về mặt kỹ thuật nhưng chưa chuẩn bị đầy đủ về năng lực triển khai công nghệ. Khi thiếu kinh nghiệm trong việc ứng dụng AI vào quy trình thực tế, các dự án dễ gặp khó khăn trong quá trình triển khai hoặc không đạt được hiệu quả như kỳ vọng.
Thực tế cho thấy năng lực triển khai là yếu tố quan trọng quyết định sự thành công của các dự án AI. Theo báo cáo "State of AI in Business 2025" của MIT, các dự án AI được triển khai thông qua đối tác công nghệ có tỷ lệ thành công khoảng 67%, trong khi con số này chỉ khoảng 33% đối với các hệ thống được doanh nghiệp tự xây dựng nội bộ.
Điều này cho thấy việc hợp tác với các đơn vị có kinh nghiệm trong triển khai công nghệ có thể giúp doanh nghiệp tận dụng tốt hơn tiềm năng của AI, đồng thời giảm thiểu những rủi ro trong quá trình ứng dụng vào hoạt động vận hành.
Dữ liệu phân tán trên nhiều nền tảng rời rạc
Trong nhiều doanh nghiệp, dữ liệu thường được lưu trữ trên nhiều công cụ và hệ thống khác nhau như bảng tính, phần mềm quản lý nội bộ hoặc các nền tảng riêng của từng phòng ban.
Việc dữ liệu nằm rải rác trên các nền tảng rời rạc khiến quá trình kết nối, tổng hợp và khai thác thông tin trở nên khó khăn, đặc biệt khi doanh nghiệp bắt đầu triển khai các ứng dụng AI trong quản lý và vận hành.
Khi dữ liệu không được tập trung và quản lý trên một hệ thống thống nhất, việc chuẩn hóa và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu cũng trở nên phức tạp hơn. Điều này khiến các mô hình AI khó tiếp cận đầy đủ nguồn dữ liệu cần thiết để phân tích và học hỏi, từ đó làm hạn chế hiệu quả ứng dụng AI trong hoạt động vận hành và ra quyết định của doanh nghiệp.
Bỏ qua các yêu cầu về bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ pháp lý
Trong quá trình triển khai AI, nhiều doanh nghiệp tập trung vào khả năng xử lý và hiệu suất của công nghệ nhưng chưa xem xét đầy đủ các yêu cầu liên quan đến bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tuân thủ pháp lý.
Trong khi đó, các hệ thống AI thường phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu nhạy cảm như thông tin khách hàng, dữ liệu tài chính, dữ liệu nội bộ và các thông tin kinh doanh quan trọng. Khi các cơ chế kiểm soát truy cập, quản trị dữ liệu và quy trình tuân thủ chưa được thiết lập rõ ràng, việc tích hợp AI vào các hệ thống và quy trình vận hành có thể làm gia tăng rủi ro về bảo mật và quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp.
Hệ quả khi các doanh nghiệp triển khai AI sai cách
Việc triển khai AI thiếu chiến lược hoặc không phù hợp với hệ thống và quy trình hiện có có thể gây ra nhiều hệ lụy trong hoạt động vận hành của doanh nghiệp. Dưới đây là một số hậu quả thường gặp.
-
Lãng phí chi phí đầu tư nhưng không tạo ra giá trị thực: Việc triển khai AI không gắn với mô hình và quy trình vận hành cụ thể có thể khiến doanh nghiệp tiêu tốn ngân sách và nguồn lực vào các hoạt động thiếu mục tiêu rõ ràng, không tạo ra giá trị thực tế.
-
Đội ngũ không tận dụng được công nghệ: Khi yếu tố con người bị bỏ qua, nhân sự không đủ năng lực hoặc không hiểu cách ứng dụng AI vào công việc, dẫn đến việc công nghệ không được khai thác triệt để hoặc sử dụng sai mục đích.
-
Dữ liệu và hệ thống ngày càng rời rạc: Khi AI được triển khai trên nền dữ liệu phân tán hoặc quy trình chưa chuẩn hóa, hệ thống mới không những không giúp tinh gọn mà còn tạo thêm lớp vận hành chồng chéo cho doanh nghiệp.
-
Hạn chế khả năng phân tích và ra quyết định: Dữ liệu không tập trung, không đồng nhất khiến AI phân tích sai lệch, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng ra quyết định của doanh nghiệp.
-
Tăng rủi ro về bảo mật và tuân thủ chính sách: Thiếu kiểm soát về dữ liệu và quyền truy cập có thể dẫn đến rò rỉ thông tin, vi phạm quy định pháp lý và ảnh hưởng đến uy tín doanh nghiệp.
Giải pháp triển khai AI hiệu quả trong vận hành doanh nghiệp
Để giải quyết triệt để những hậu quả trên, doanh nghiệp cần nhìn nhận rõ hơn những sai lầm đang mắc phải để xác định hướng giải quyết. Cùng tìm hiểu những bước cơ bản doanh nghiệp cần thực hiện trước khi triển khai AI trong thực tế.
Xác định đúng bài toán vận hành trong doanh nghiệp
Thay vì triển khai AI theo xu hướng công nghệ, doanh nghiệp cần bắt đầu từ việc xác định những vấn đề cụ thể đang tồn tại trong hoạt động vận hành của chính mình. Điều này có thể thực hiện thông qua việc rà soát các quy trình nội bộ để nhận diện những khâu còn xử lý thủ công, mất nhiều thời gian hoặc gặp khó khăn trong việc tổng hợp và khai thác dữ liệu.
Các hoạt động như quản lý dữ liệu, tổng hợp báo cáo, theo dõi tiến độ công việc hay phối hợp giữa các phòng ban thường là những khu vực có tiềm năng ứng dụng AI và công cụ số. Khi xác định đúng các bài toán cốt lõi này, doanh nghiệp có thể bắt đầu triển khai AI theo từng bước cụ thể trước khi mở rộng sang các ứng dụng nâng cao hơn.
Đánh giá mức độ sẵn sàng AI của doanh nghiệp
Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần đánh giá mức độ sẵn sàng về dữ liệu, hạ tầng công nghệ, quy trình vận hành và năng lực nhân sự. Việc đánh giá có thể được thực hiện thông qua khảo sát nội bộ, xây dựng bảng câu hỏi hoặc rà soát tổng thể hệ thống hiện có.
Một trong những khung tham khảo phổ biến là "Bộ chỉ số đánh giá mức độ sẵn sàng chuyển đổi số dành cho doanh nghiệp nhỏ và vừa" do Chính phủ ban hành theo Nghị định 80/2021/NĐ-CP. Doanh nghiệp có thể sử dụng bộ tiêu chí này như một công cụ tham chiếu ban đầu và điều chỉnh, phát triển các bảng câu hỏi đánh giá phù hợp với quy mô và đặc thù hoạt động của mình.
|
STT
|
Trụ cột
|
Nội dung đánh giá
|
|
1
|
Định hướng chiến lược
|
- Nhận thức của lãnh đạo về lợi ích và xu hướng chuyển đổi số đối với hoạt động doanh nghiệp.
- Mức độ tích hợp các giải pháp chuyển đổi số vào chiến lược phát triển chung.
|
|
2
|
Trải nghiệm khách hàng và bán hàng đa kênh
|
- Mức độ ứng dụng chuyển đổi số trong tiếp thị, phân phối và bán hàng nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng.
- Mức độ sử dụng phân tích dữ liệu để đo lường và dự báo hiệu quả kinh doanh.
|
|
3
|
Chuỗi cung ứng
|
- Khả năng ứng dụng chuyển đổi số để kết nối nhu cầu khách hàng và các nhà cung cấp.
- Mức độ áp dụng chuyển đổi số vào các quy trình và hoạt động kinh doanh cốt lõi.
|
|
4
|
Hệ thống thông tin và quản trị dữ liệu
|
- Khả năng tích hợp và nâng cấp hệ thống thông tin với các nền tảng khác.
- Mức độ cập nhật và áp dụng các giải pháp chuyển đổi số mới.
- Quy trình và chính sách quản trị dữ liệu.
|
|
5
|
Quản lý rủi ro và an toàn thông tin mạng
|
- Nhận thức về các rủi ro khi áp dụng giải pháp chuyển đổi số.
- Mức độ sử dụng phân tích dữ liệu và các công cụ để đánh giá rủi ro.
|
|
6
|
Nghiệp vụ quản lý tài chính, kế toán, kế hoạch, pháp lý và nhân sự
|
- Mức độ ứng dụng chuyển đổi số trong các nghiệp vụ tài chính, kế toán, kế hoạch, pháp lý và nhân sự.
- Khả năng hỗ trợ của các bộ phận này trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp.
|
|
7
|
Con người và tổ chức
|
- Mức độ linh hoạt của doanh nghiệp trong việc thích ứng với thay đổi của môi trường kinh doanh.
- Năng lực của nhân sự trong việc triển khai và thực hiện chuyển đổi số.
- Mức độ ứng dụng giải pháp số để kết nối và phối hợp giữa các phòng ban.
|
Chuẩn bị nền tảng dữ liệu và hệ thống quản trị dữ liệu
Doanh nghiệp cần đảm bảo dữ liệu được thu thập và lưu trữ theo cấu trúc rõ ràng, hạn chế tình trạng dữ liệu phân tán ở nhiều hệ thống hoặc phòng ban khác nhau. Khi dữ liệu được chuẩn hóa và có khả năng kết nối giữa các hệ thống, việc khai thác thông tin cho các ứng dụng AI sẽ trở nên hiệu quả hơn.
Một lưu ý nhỏ, doanh nghiệp cũng cần xây dựng các quy trình quản trị dữ liệu nhằm đảm bảo tính nhất quán, độ tin cậy và khả năng sử dụng lâu dài của dữ liệu. Điều này giúp AI có nguồn dữ liệu ổn định để học hỏi và phân tích, đồng thời hỗ trợ doanh nghiệp trong việc theo dõi hoạt động vận hành và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Chuẩn bị nguồn lực nhân sự và lộ trình chuyển đổi số
Doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ lưỡng về nguồn thông qua các hoạt động đào tạo, hướng dẫn sử dụng công cụ và nâng cao nhận thức về vai trò của AI trong công việc hằng ngày. Khi nhân sự hiểu rõ cách AI hỗ trợ công việc, quá trình triển khai và ứng dụng sẽ diễn ra thuận lợi hơn.
Quan trọng không kém, các CEO/COO cũng cần xây dựng lộ trình chuyển đổi phù hợp với doanh nghiệp để từng bước tích hợp AI vào các quá trình vận hành. Việc triển khai theo từng giai đoạn giúp doanh nghiệp dễ dàng theo dõi hiệu quả ứng dụng, điều chỉnh cách triển khai khi cần thiết và đảm bảo công nghệ được áp dụng thực tiễn trong khi hoạt động.
Tìm kiếm và tham khảo giải pháp từ các chuyên gia
Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn khi tự triển khai AI do thiếu kinh nghiệm về công nghệ hoặc cách tích hợp vào hệ thống vận hành hiện có. Do đó, các doanh nghiệp cần tham khảo ý kiến từ các chuyên gia hoặc đơn vị tư vấn công nghệ để xác định rõ bài toán cần giải quyết và định hướng chiến lược phù hợp.
Tuy nhiên, việc lựa chọn đơn vị đồng hành cũng cần được cân nhắc kỹ lưỡng. Mỗi doanh nghiệp có mô hình vận hành, quy trình và nhu cầu khác nhau, vì vậy các giải pháp công nghệ phải được thiết kế hoặc điều chỉnh để phù hợp với bối cảnh thực tế của tổ chức.
Có thể nói, việc hợp tác với các đơn vị có kinh nghiệm trong triển khai chuyển đổi số và ứng dụng AI cho doanh nghiệp sẽ giúp quá trình đánh giá hiện trạng, xây dựng giải pháp và triển khai AI diễn ra hiệu quả và sát với nhu cầu vận hành hơn.
>> Xem thêm: Ứng dụng AI trong công việc: Tối ưu hiệu suất, tích hợp hiệu quả vào vận hành doanh nghiệp
Tổng kết
Như đã đề cập trong bài viết, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp phải những sai lầm phổ biến như triển khai AI thiếu chiến lược rõ ràng, dữ liệu phân tán trên nhiều hệ thống, hoặc lựa chọn giải pháp chưa phù hợp với mô hình hoạt động của mình. Những yếu tố này có thể khiến AI khó phát huy hiệu quả như kỳ vọng từ bước vận hành doanh nghiệp.
Để AI thực sự mang lại giá trị, doanh nghiệp cần xây dựng lộ trình triển khai phù hợp, bắt đầu từ việc xác định đúng bài toán kinh doanh, chuẩn hóa dữ liệu và lựa chọn các giải pháp công nghệ có khả năng tích hợp với hệ thống vận hành hiện có. Ở nhiều trường hợp, việc tham khảo ý kiến từ các đơn vị tư vấn và triển khai công nghệ có kinh nghiệm cũng giúp doanh nghiệp rút ngắn quá trình thử nghiệm và hạn chế những rủi ro trong giai đoạn đầu ứng dụng AI.
Trong đó, Rikkei Digital là một trong những đơn vị cung cấp các giải pháp tư vấn và triển khai chuyển đổi số trên nền tảng Lark Suite, giúp doanh nghiệp từng bước xây dựng nền tảng dữ liệu, kết nối hệ thống và định hình lộ trình ứng dụng AI phù hợp với mục tiêu vận hành.
Nếu doanh nghiệp đang tìm kiếm hướng tiếp cận hiệu quả cho quá trình ứng dụng AI, hãy để lại thông tin tại form bên dưới để nhận tư vấn và hỗ trợ sớm nhất!
