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.
Cho rằng AI chỉ dành cho các tập đoàn lớn
Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) cho rằng AI chỉ phù hợp với những tổ chức có ngân sách lớn, hạ tầng công nghệ hiện đại và đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu. Từ góc nhìn này, AI thường bị xem là khoản đầu tư vượt quá khả năng hoặc chưa cần thiết trong giai đoạn phát triển hiện tại.
Quan niệm đó dễ khiến doanh nghiệp bỏ qua những cơ hội ứng dụng có phạm vi nhỏ và phù hợp với nguồn lực. Việc sử dụng một công cụ AI hỗ trợ công việc khác với tự xây dựng, huấn luyện và vận hành một hệ thống AI riêng. Mỗi phương án có yêu cầu khác nhau về dữ liệu, chi phí và năng lực triển khai.
Dù lựa chọn công cụ có sẵn, doanh nghiệp vẫn cần tính đến chi phí thiết lập, tích hợp, đào tạo, kiểm duyệt và duy trì sử dụng. Quy mô doanh nghiệp là một yếu tố cân nhắc; mức độ phù hợp của bài toán và khả năng kiểm soát triển khai mới là cơ sở để quyết định cách bắt đầu.
Xem AI là dự án công nghệ đơn lẻ thay vì năng lực vận hành dài hạn
Một sai lầm mang tính nền tảng là triển khai AI theo xu hướng nhưng chưa xác định rõ vấn đề kinh doanh cần giải quyết. Doanh nghiệp có thể dành nhiều thời gian lựa chọn công cụ, trong khi chưa thống nhất kết quả mong muốn hoặc cách đo lường hiệu quả.
Dấu hiệu thường gặp là dự án được giao chủ yếu cho bộ phận IT, còn các phòng ban trực tiếp sử dụng chưa tham gia đầy đủ vào quá trình xác định yêu cầu. Khi đó, giải pháp có thể vận hành được về kỹ thuật nhưng khó phù hợp với công việc thực tế.
Bên cạnh đó, một mô hình triển khai hiệu quả ở tổ chức này chưa chắc phù hợp với tổ chức khác. Quy trình, dữ liệu, trách nhiệm và yêu cầu kiểm soát đều có thể khác biệt. Vì vậy, AI cần được gắn với mục tiêu vận hành, có người phụ trách nghiệp vụ và được đánh giá, điều chỉnh trong quá trình sử dụng.
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.
Triển khai AI trên nền dữ liệu phân tán, thiếu nhất quán
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
Những sai lầm trên thường liên quan và có thể làm gia tăng tác động của nhau. Một dự án thiếu mục tiêu rõ ràng sẽ khó lựa chọn dữ liệu, thiết kế đào tạo và chứng minh hiệu quả đầu tư. Các hệ quả doanh nghiệp có thể gặp gồm:
-
Lãng phí ngân sách và nguồn lực: Chi phí công cụ, tích hợp và duy trì tăng lên nhưng chưa giải quyết được điểm nghẽn vận hành.
-
Nhân sự khó tận dụng công nghệ: Người dùng không hiểu cách áp dụng, phải sửa kết quả nhiều hoặc quay lại phương pháp làm việc cũ.
-
Hệ thống thêm chồng chéo: Công cụ AI trở thành một bước xử lý riêng, phát sinh nhập liệu lặp lại và đối chiếu thủ công.
-
Giảm chất lượng phân tích và quyết định: Dữ liệu thiếu nhất quán hoặc đầu ra chưa được kiểm chứng có thể dẫn đến nhận định sai lệch.
-
Gia tăng rủi ro dữ liệu và tuân thủ: Quyền truy cập thiếu kiểm soát có thể dẫn đến sử dụng sai mục đích, rò rỉ thông tin và ảnh hưởng đến uy tín.
Vì vậy, đánh giá hiệu quả AI cần xem xét toàn bộ quy trình. Tốc độ tạo ra một bản nháp chỉ có ý nghĩa khi thời gian kiểm tra, sửa lỗi và hoàn thành công việc cũng được cải thiện.
Giải pháp triển khai AI hiệu quả trong vận hành doanh nghiệp
Để hạn chế các hệ quả trên, doanh nghiệp nên bắt đầu từ phạm vi có thể kiểm soát, chuẩn bị những điều kiện cần thiết và đo lường kết quả trước khi mở rộng.
Xác định đúng bài toán và kiểm tra mức độ cần thiết của AI
Bước đầu tiên là rà soát những công việc đang mất nhiều thời gian, thường xuyên sai sót hoặc gặp khó khăn khi xử lý thông tin. Với mỗi vấn đề, cần xác định người thực hiện, nguyên nhân gây chậm trễ và kết quả mong muốn.
Không phải điểm nghẽn nào cũng cần AI. Nếu vấn đề đến từ biểu mẫu không thống nhất hoặc trách nhiệm chưa rõ, doanh nghiệp nên chuẩn hóa trước. Những tác vụ có quy tắc cố định có thể được xử lý bằng tự động hóa thông thường. AI nên được cân nhắc khi công việc cần xử lý ngôn ngữ, nhận diện mẫu hoặc đưa ra dự đoán, kèm cách đánh giá phù hợp.
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 Quyết định 2158/QĐ-BTTTT ngày 07/11/2023. 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 cơ chế quản trị
Doanh nghiệp nên ưu tiên những nguồn dữ liệu phục vụ trực tiếp cho bài toán đã chọn. Trong phạm vi này, cần xác định nguồn chính thức, xử lý trùng lặp, thống nhất các trường thông tin và phân công người cập nhật.
Khi dữ liệu nằm trên nhiều hệ thống, cần làm rõ cách kết nối và đối chiếu. Mục tiêu là giúp ứng dụng AI tiếp cận được thông tin phù hợp, đáng tin cậy và đúng quyền hạn.
Quản trị dữ liệu cũng cần duy trì trong quá trình sử dụng. Tài liệu thay đổi, nhân sự chuyển vị trí hoặc quyền truy cập được điều chỉnh đều có thể ảnh hưởng đến chất lượng và phạm vi thông tin mà AI được phép khai thác.
Chuẩn bị nguồn lực nhân sự và lộ trình chuyển đổi số
Đào tạo nên bám vào công việc thực tế: nhân sự được dùng AI cho tác vụ nào, dữ liệu nào được phép cung cấp, cách kiểm tra kết quả và khi nào cần chuyển cho người có chuyên môn.
Song song với đào tạo, doanh nghiệp nên chọn một quy trình để thử nghiệm trong phạm vi rõ ràng. Trước khi bắt đầu, cần ghi nhận kết quả hiện tại làm mốc so sánh và thống nhất tiêu chí đánh giá.
Bảng dưới đây là khung câu hỏi tham khảo để thiết kế thử nghiệm:
|
Nội dung
|
Câu hỏi đánh giá
|
|
Hiệu suất
|
Tổng thời gian xử lý, gồm kiểm tra và sửa lỗi, có giảm không?
|
|
Chất lượng
|
Đầu ra có đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ không?
|
|
Mức độ sử dụng
|
Nhân sự có sử dụng trong công việc thực tế không?
|
|
Chi phí
|
Lợi ích có tương xứng với chi phí triển khai và vận hành không?
|
|
Kiểm soát
|
Khi xảy ra lỗi, ai phát hiện và xử lý?
|
Kết quả thử nghiệm là cơ sở để quyết định mở rộng, điều chỉnh hoặc dừng ứng dụng. Nếu một tác vụ được xử lý nhanh hơn nhưng tạo thêm nhiều công việc kiểm tra, doanh nghiệp cần xem lại lợi ích tổng thể.
Lựa chọn chuyên gia hoặc đối tác theo nhu cầu triển khai
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.
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!
