Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành từ khóa không thể thiếu trong hành trình chuyển đổi số của doanh nghiệp Việt Nam. Tuy nhiên, giữa làn sóng công nghệ này, nhiều doanh nghiệp đang vấp phải những sai lầm cơ bản khiến việc ứng dụng AI không mang lại hiệu quả như kỳ vọng, thậm chí gây lãng phí nguồn lực. Bài viết này phân tích những sai lầm phổ biến và đưa ra giải pháp để doanh nghiệp có lộ trình ứng dụng AI thông minh và bền vững.
1. Sai lầm chiến lược: Ứng dụng AI mà không có chiến lược rõ ràng
Đây là sai lầm nền tảng và phổ biến nhất. Nhiều doanh nghiệp tiếp cận AI như một "mốt" công nghệ, triển khai theo phong trào mà chưa xác định rõ mục tiêu kinh doanh cụ thể cần giải quyết.
- Biểu hiện: Doanh nghiệp đầu tư vào một hệ thống chatbot AI chỉ vì đối thủ có, nhưng không rõ nó sẽ giải quyết vấn đề gì (giảm tải tổng đài, tăng tỷ lệ chuyển đổi hay nâng cao trải nghiệm). Kết quả, chatbot hoạt động kém hiệu quả, không được tối ưu và nhanh chóng bị bỏ quên.
- Hệ quả: Lãng phí ngân sách lớn cho công nghệ không phù hợp, gây mất niềm tin vào chuyển đổi số nội bộ.
- Giải pháp: Hãy bắt đầu từ bài toán kinh doanh, không phải từ công nghệ. Cần trả lời câu hỏi: "Vấn đề nào đang cản trở tăng trưởng hoặc hiệu quả mà AI có khả năng giải quyết?" Ví dụ: "Làm thế nào để tự động hóa việc phân loại và phân tích 5000 đơn khiếu nại khách hàng mỗi tháng?".
2. Sai lầm về dữ liệu: "Xây nhà trên cát"
Dữ liệu là nguyên liệu sống còn của mọi hệ thống AI. Sai lầm lớn là nghĩ rằng có thể áp dụng AI thành công khi dữ liệu nội bộ còn nghèo nàn, phân mảnh hoặc chất lượng kém.
- Biểu hiện: Doanh nghiệp muốn xây dựng hệ thống AI dự báo doanh số nhưng dữ liệu bán hàng trong 3 năm qua được ghi chép thủ công, thiếu nhất quán, không có dữ liệu về các yếu tố ảnh hưởng như thời tiết, chiến dịch marketing.
- Hệ quả: Mô hình AI cho ra kết quả thiếu chính xác, không có giá trị thực tiễn, hoặc thậm chí không thể hoạt động.
- Giải pháp: Cần ưu tiên số hóa và chuẩn hóa dữ liệu ngay từ đầu. Xây dựng văn hóa thu thập và lưu trữ dữ liệu có cấu trúc, sạch sẽ. Bắt đầu với các dự án AI quy mô nhỏ, sử dụng chính nguồn dữ liệu sẵn có, chất lượng cao nhất của doanh nghiệp.
3. Sai lầm về kỳ vọng: Coi AI là "chìa khóa vạn năng" hay "phép màu"
Hai thái cực này đều nguy hiểm. Một bên là kỳ vọng AI có thể giải quyết mọi vấn đề một cách thần kỳ, ngay lập tức. Bên kia là sợ hãi AI sẽ thay thế hoàn toàn con người, dẫn đến phản kháng.
- Biểu hiện: Kỳ vọng triển khai một hệ thống AI trong 3 tháng sẽ tự động hóa 80% công việc của phòng kinh doanh và tăng doanh thu 300%. Hoặc, nhân viên lo sợ bị sa thải nên tìm cách phá hoại hoặc không hợp tác với dự án AI.
- Hệ quả: Thất vọng khi kết quả không đạt ngay, hoặc dự án thất bại do thiếu sự đồng thuận nội bộ.
- Giải pháp: Điều chỉnh kỳ vọng thực tế. AI là công cụ hỗ trợ ra quyết định và tăng hiệu suất, không phải "cỗ máy in tiền". Cần có lộ trình triển khai từng bước, với các mốc kết quả đo lường được. Đồng thời, truyền thông nội bộ rõ ràng về vai trò của AI là trợ lý đắc lực, giúp nhân viên tập trung vào công việc sáng tạo, có giá trị cao hơn.
4. Sai lầm về nguồn lực: Thiếu đội ngũ chuyên môn và sẵn sàng "mua sẵn"
Nhiều doanh nghiệp nghĩ rằng chỉ cần mua một giải pháp AI "turnkey" (chìa khóa trao tay) là có thể vận hành trơn tru. Họ quên mất rằng cần có đội ngũ am hiểu cả về công nghệ, nghiệp vụ và dữ liệu để vận hành, tối ưu và bảo trì hệ thống.
- Biểu hiện: Chi một khoản tiền lớn để mua phần mềm AI phân tích khách hàng, nhưng không có ai trong công ty hiểu cách nó hoạt động, cách đánh giá kết quả hay điều chỉnh mô hình cho phù hợp với sự thay đổi của thị trường.
- Hệ quả: Hệ thống nhanh chóng lỗi thời, trở thành gánh nặng bảo trì thay vì tài sản số.
- Giải pháp: Đầu tư song song vào con người và công nghệ. Có thể bắt đầu bằng việc đào tạo nâng cao kỹ năng cho đội ngũ IT/Data hiện có, hoặc thuê chuyên gia tư vấn chiến lược. Ưu tiên các giải pháp linh hoạt, dễ tích hợp và có hỗ trợ kỹ thuật tốt từ nhà cung cấp.
5. Sai lầm về đạo đức và bảo mật: Bỏ qua các rủi ro tiềm ẩn
Ứng dụng AI, đặc biệt là các mô hình xử lý dữ liệu cá nhân, luôn đi kèm rủi ro về bảo mật, thiên vị (bias) và tuân thủ pháp luật (như Luật An ninh mạng, các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân).
- Biểu hiện: Sử dụng các mô hình AI đại trà miễn phí (như ChatGPT) để phân tích dữ liệu khách hàng nhạy cảm, vô tình làm rò rỉ thông tin. Hoặc, một hệ thống AI tuyển dụng được đào tạo trên dữ liệu lịch sử có thể vô tình sao chép định kiến về giới tính, độ tuổi.
- Hệ quả: Tổn hại nghiêm trọng đến uy tín thương hiệu, bị phạt nặng về mặt pháp lý, và đánh mất lòng tin của khách hàng.
- Giải pháp: Tuân thủ nguyên tắc AI có đạo đức (Ethical AI). Cần đánh giá kỹ nguồn gốc và tính minh bạch của thuật toán. Sử dụng các nền tảng AI chuyên biệt, đảm bảo bảo mật cho lĩnh vực cụ thể. Ví dụ, trong tra cứu và phân tích pháp lý, doanh nghiệp có thể tham khảo các nền tảng như ChatIIP - một AI tra cứu thông tin chuyên sâu, được xây dựng để đảm bảo độ chính xác và tin cậy cao từ nguồn dữ liệu được kiểm soát, giảm thiểu rủi ro "ảo giác" so với AI đại chúng.
Kết luận và lộ trình hành động thông minh
Để tránh những sai lầm trên, doanh nghiệp cần một lộ trình ứng dụng AI bài bản:
- Xác định rõ mục tiêu kinh doanh ưu tiên cần AI hỗ trợ.
- Đánh giá và chuẩn bị nền tảng dữ liệu - đây là bước quan trọng nhất.
- Bắt đầu nhỏ, thí điểm với một bài toán cụ thể, phạm vi hẹp để học hỏi kinh nghiệm.
- Đo lường kết quả rõ ràng và điều chỉnh liên tục.
- Chọn đối tác/công cụ phù hợp: Ưu tiên các giải pháp chuyên sâu, có hỗ trợ và tuân thủ cao (như các nền tảng AI tra cứu chuyên ngành cho pháp lý, tài chính) thay vì chỉ dùng AI đại chúng cho công việc chuyên môn.
- Đầu tư vào con người: Đào tạo đội ngũ và xây dựng văn hóa làm việc cùng AI.
Tương lai của doanh nghiệp không thuộc về những người sở hữu AI mạnh nhất, mà thuộc về những người biết ứng dụng AI một cách thông minh, có chiến lược và có đạo đức. Bằng cách tránh những sai lầm phổ biến và xây dựng nền tảng vững chắc, doanh nghiệp Việt Nam hoàn toàn có thể biến AI thành đòn bẩy cạnh tranh mạnh mẽ trong kỷ nguyên số.
0 Nhận xét