AI có phù hợp với doanh nghiệp SME hay chỉ dành cho tập đoàn lớn?

“AI là cuộc chơi của các tập đoàn lớn, còn doanh nghiệp vừa và nhỏ thì chưa đến lượt.”

Đây là một suy nghĩ rất phổ biến trong cộng đồng SME, và cũng là lý do khiến nhiều doanh nghiệp tự rút lui khỏi câu chuyện AI ngay từ đầu.

Nghe qua, lập luận này có vẻ hợp lý. Tập đoàn lớn có dữ liệu nhiều hơn, ngân sách mạnh hơn, đội ngũ công nghệ bài bản hơn. Trong khi đó, SME thì thiếu người, thiếu tiền, thiếu thời gian. Nhưng chính sự “hợp lý” này lại đang che đi một sự thật quan trọng hơn: AI thất bại với SME không phải vì quy mô, mà vì cách tiếp cận sai ngay từ đầu.

Vì sao AI luôn được gắn với tập đoàn lớn?

Hình ảnh AI mà phần lớn doanh nghiệp nhìn thấy đến từ truyền thông và các hội thảo công nghệ: Big Tech, dự án triệu đô, hạ tầng dữ liệu khổng lồ, đội ngũ Data Scientist đông đảo. Khi AI xuất hiện chủ yếu trong bối cảnh đó, việc SME cảm thấy mình “không thuộc cuộc chơi” là điều dễ hiểu.

Vấn đề nằm ở chỗ, đó là AI ở tầng nghiên cứu và tối ưu quy mô lớn, chứ không phải AI ở tầng vận hành hàng ngày. Khi hai khái niệm này bị trộn lẫn, SME đang vô tình so mình với sai sân chơi và tự kết luận rằng AI không dành cho mình.

AI cho tập đoàn và AI cho SME là hai câu chuyện khác nhau

Tập đoàn lớn sử dụng AI để tối ưu hệ thống đã rất phức tạp: chuỗi cung ứng toàn cầu, hành vi khách hàng ở quy mô hàng triệu người, hoặc các bài toán chiến lược dài hạn. AI ở đây thường là dự án lớn, triển khai chậm nhưng tác động rộng.

Ngược lại, SME không cần AI để “tối ưu thế giới”. SME cần AI để giải quyết những vấn đề rất cụ thể: làm sao để đội sales phản hồi khách hàng nhanh hơn, làm sao để marketing hiểu nội dung nào đang hiệu quả, hay làm sao để lãnh đạo bớt ra quyết định dựa trên cảm tính.

Khi đặt hai nhu cầu này cạnh nhau, có thể thấy rõ: SME không cần AI phức tạp, SME cần AI dùng được. Và hai điều đó không đồng nghĩa với nhau.

Thực tế ít được nói tới: AI phù hợp với SME hơn nhiều người nghĩ

Có một nghịch lý mà ít doanh nghiệp để ý: SME, trong nhiều trường hợp, lại dễ ứng dụng AI hơn tập đoàn lớn. Lý do không nằm ở công nghệ, mà nằm ở cách vận hành.

SME có quy trình gọn, ít tầng phê duyệt và khả năng thay đổi nhanh. Khi một công cụ AI chứng minh được giá trị, SME có thể áp dụng ngay mà không cần đi qua hàng loạt bước phê duyệt như ở các tổ chức lớn. Nếu bài toán đủ rõ và người dùng trực tiếp tham gia, AI có thể “cắm” vào quy trình SME rất nhanh.

Trong khi đó, ở tập đoàn lớn, AI nhiều khi mất hàng tháng chỉ để được thử nghiệm, chưa nói đến triển khai rộng.

Vậy vì sao nhiều SME vẫn thất bại với AI?

Điểm mấu chốt nằm ở chỗ: SME đang học và triển khai AI theo cách của tập đoàn lớn. Họ học AI như một khái niệm công nghệ, kỳ vọng AI giải quyết mọi vấn đề, và đầu tư vào những thứ vượt xa nhu cầu thực tế của mình.

Khi AI không tạo ra kết quả rõ ràng trong thời gian ngắn, doanh nghiệp quay lại kết luận quen thuộc: “AI không phù hợp với SME, chỉ dành cho tập đoàn lớn.” Thực tế, AI không thất bại vì quy mô doanh nghiệp nhỏ, mà vì doanh nghiệp đã tiếp cận AI sai vai trò ngay từ đầu.

Khi nào AI thực sự không phù hợp với SME?

Cần nói rõ một điều: AI không phải lúc nào cũng phù hợp. Với những SME chưa có bài toán cụ thể, học AI chỉ vì sợ tụt hậu, hoặc xem AI như công cụ trình diễn thay vì công cụ làm việc, thì AI rất dễ trở thành gánh nặng.

Trong những trường hợp đó, AI không giúp doanh nghiệp tiến lên, mà chỉ làm tăng thêm sự phức tạp. Điều này không chứng minh rằng AI chỉ dành cho tập đoàn lớn, mà cho thấy AI không phù hợp với những SME chưa sẵn sàng thay đổi cách làm việc.

Vấn đề cốt lõi: SME đang kỳ vọng gì ở AI?

Nhiều doanh nghiệp tiếp cận AI với một kỳ vọng mơ hồ: AI phải “thông minh”, phải “tự động”, phải tạo ra lợi thế ngay lập tức. Khi kỳ vọng không được làm rõ, AI rất khó chứng minh giá trị, kể cả ở doanh nghiệp lớn hay nhỏ.

Với SME, câu hỏi đúng không phải là “AI có phù hợp không?”, mà là “AI sẽ giúp giải quyết vấn đề cụ thể nào trong doanh nghiệp này?”. Khi câu hỏi đó chưa có câu trả lời, mọi cuộc thảo luận về AI đều chỉ dừng ở mức lý thuyết.

SME nên tiếp cận AI như thế nào để không rơi vào bẫy “AI cho tập đoàn”?

Thay vì bắt đầu từ công nghệ, SME nên bắt đầu từ vận hành. Những công việc đang tiêu tốn nhiều thời gian, những quyết định đang dựa quá nhiều vào kinh nghiệm cá nhân, hoặc những quy trình khó chuẩn hóa thường là nơi AI tạo ra giá trị rõ ràng nhất.

Khi AI được đưa vào đúng bối cảnh, doanh nghiệp sẽ dần hình thành tư duy dữ liệu và hiểu rõ hơn mình cần gì ở AI. Lúc đó, AI không còn là câu chuyện “dành cho tập đoàn lớn”, mà trở thành một công cụ hỗ trợ rất thực tế cho doanh nghiệp vừa và nhỏ.

AI không chỉ dành cho tập đoàn, nhưng cũng không dành cho mọi SME

AI không phải đặc quyền của doanh nghiệp lớn. Nhưng AI cũng không phải giải pháp dành cho những SME chỉ muốn chạy theo xu hướng mà không thay đổi cách làm việc. Điều quyết định AI có phù hợp hay không không nằm ở quy mô, mà nằm ở mức độ rõ ràng của bài toán và sự sẵn sàng thay đổi của doanh nghiệp.

Với những SME hiểu mình đang cần gì và tiếp cận AI như một công cụ giải quyết vấn đề, AI không chỉ phù hợp, mà còn có thể trở thành lợi thế cạnh tranh thực sự – ngay cả khi họ không có nguồn lực như các tập đoàn lớn.

👉 Xem thêm: SkillAI – Nền tảng đào tạo AI “đo ni đóng giày” cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp