「Công ty tôi mãi không thể nâng cao hiệu suất sản xuất, có nên cân nhắc áp dụng công nghệ AI không nhỉ？」 Đối với nhiều nhà quản lý trong ngành, thách thức lớn nhất không phải là chính công nghệ mà là xác định “khi nào cần đến giải pháp AI?”, “ngành của tôi có thực sự thích hợp không?”
Bài viết này sẽ bắt đầu từ góc độ các tình huống sử dụng thực tế và nhu cầu của các vai trò, mô phỏng các giám đốc doanh nghiệp, trưởng bộ phận nghiên cứu và phát triển, cũng như chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ khi xem xét việc áp dụng AI. Chúng tôi sẽ giải đáp năm câu hỏi thường gặp nhất để bạn có thể đưa ra quyết định phù hợp cho ngành của mình mà không bị nhiễu bởi thông tin thị trường.
Q1: Khi nào doanh nghiệp sẽ bắt đầu nghĩ đến “cần đến giải pháp AI” khi gặp phải rào cản trong quản lý?
Hầu hết các doanh nghiệp, trong quá trình vận hành, khi nhận thấy chi phí lao động cao, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp, sản phẩm kém cạnh tranh hoặc dịch vụ không thể mở rộng quy mô, thường sẽ có ý nghĩ muốn đưa AI vào. Ví dụ, một giám đốc ngành sản xuất thường thốt lên: “Tốc độ kiểm tra chất lượng của bộ phận không theo kịp sự tăng trưởng đơn hàng, nếu dùng AI để kiểm tra tự động có hiệu quả hơn không?”
Suy nghĩ này thường bắt nguồn từ điểm nghẽn trong quy trình hiện tại và nhu cầu cải thiện hiệu suất, cho thấy rằng cách xác định liệu có cần AI hay không có thể dựa vào “khi bạn đã có những vấn đề cụ thể có thể đo lường và muốn tối ưu hóa quy trình bằng công nghệ”, thay vì mù quáng chạy theo xu hướng ngay từ đầu.
Q2: Các ngành khác nhau có thực sự phù hợp với việc áp dụng AI không?
Công nghệ AI bao gồm từ máy học, nhận diện hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và các ứng dụng khác nhau có tác động và yêu cầu khác nhau đối với doanh nghiệp. Chẳng hạn, ngành sản xuất có thể cần AI giúp kiểm tra chất lượng hoặc bảo trì dự đoán; trong khi ngành bán lẻ có thể quan tâm đến phân tích hành vi người tiêu dùng và gợi ý cá nhân hóa.
Một chủ cửa hàng bán lẻ đang suy ngẫm: “Chúng tôi có lượng khách hàng hạn chế, liệu việc đầu tư vào AI có mang lại hiệu quả thực sự không?” Trong trường hợp này, nếu doanh nghiệp không có đủ nguồn dữ liệu hoặc khả năng tính toán, việc áp dụng AI có thể trở thành lãng phí. Do đó, sự phù hợp của AI với doanh nghiệp phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu nội tại, nhu cầu kinh doanh và sự chuẩn bị về nguồn lực.
Q3: Doanh nghiệp nhỏ cũng cần AI không?
Nhiều chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ thường hỏi: “AI có phải là đặc quyền của các doanh nghiệp lớn không? Tôi quy mô nhỏ, có cần không?” Câu trả lời không phải luôn luôn rõ ràng. Doanh nghiệp nhỏ nếu có những điểm đau cụ thể, chẳng hạn như phản hồi chăm sóc khách hàng không kịp thời hoặc quản lý tồn kho lộn xộn, việc áp dụng công cụ AI nhẹ có thể giúp nâng cao hiệu suất một cách đáng kể.
Tuy nhiên, cần tránh việc áp dụng “AI chỉ để có AI”, gây thêm gánh nặng. Cách tốt nhất là trước tiên phải đánh giá các khía cạnh nào trong quy trình kinh doanh tốn nhiều thời gian nhất và phù hợp nhất để tự động hóa, tập trung vào việc giải quyết những vấn đề khẩn cấp nhất.
Q4: Có những tình huống nào thực sự không nên vội vàng áp dụng AI?
Nếu mô hình kinh doanh hiện tại vẫn đang trong giai đoạn điều chỉnh nhanh và thử nghiệm, hoặc chưa thiết lập cơ chế thu thập và quản lý dữ liệu hiệu quả, việc vội vàng đưa AI vào sử dụng có thể không chỉ không mang lại lợi ích mà còn làm gia tăng độ phức tạp và lãng phí nguồn lực.
Một CEO của một startup đã chia sẻ: “Chúng tôi còn chưa hiểu rõ nhu cầu của khách hàng, mà đã vội vàng muốn dùng AI, cuối cùng chỉ tiêu tốn tiền để mua công nghệ mà không giải quyết được vấn đề thực tế nào.” Điều này cho thấy trước khi áp dụng AI, cần phải xác nhận rằng cơ sở hạ tầng và tổ chức đã sẵn sàng, để không bị bí bách trong các quyết định.
Q5: Khi chuẩn bị áp dụng AI, doanh nghiệp cần hành động như thế nào?
Bước đầu tiên là xác định nhu cầu của bản thân một cách rõ ràng, không phải chỉ đơn giản là chạy theo xu hướng, mà cần xác định AI sẽ giải quyết vấn đề cụ thể nào. Tiếp theo, đánh giá chất lượng dữ liệu hiện có và khả năng công nghệ, để quyết định có nên phát triển nội bộ hay tìm kiếm giải pháp đã trưởng thành.
Tôi đã thấy một số doanh nghiệp khi vào đội ngũ dự án AI, người phụ trách thường nhắc nhở: “Chúng ta sẽ thử nghiệm quy mô nhỏ trước, xác thực hiệu quả, rồi mới mở rộng!” Thái độ thử nghiệm từng bước như vậy có thể giúp giảm thiểu rủi ro trong quá trình áp dụng và liên tục tối ưu hóa các tình huống sử dụng.
Tóm lại, việc xác định “khi nào cần AI” về bản chất là đánh giá sự mất cân bằng giữa điểm đau, nguồn lực và mong đợi lợi ích, điều kiện tiên quyết là cần có nhu cầu rõ ràng và nền tảng vững chắc, không thích hợp để mù quáng chạy theo hay vội vàng đầu tư. Thông qua cách tư duy theo tình huống và vai trò như vậy, doanh nghiệp mới có thể tìm thấy con đường thực sự phù hợp cho riêng mình trong làn sóng AI.
You may also like: Aethir (ATH) là gì? Tìm hiểu định nghĩa và ứng dụng của Aethir
