Mục lục
AI thất bại trong doanh nghiệp thường không bắt nguồn từ công nghệ
Nhiều doanh nghiệp bắt đầu triển khai AI với cùng một lộ trình quen thuộc: mua công cụ, cho nhân sự đi học, thử nghiệm một vài use case nhỏ. Ở thời điểm ban đầu, mọi thứ đều có vẻ hợp lý và đúng xu hướng. Tuy nhiên, sau một thời gian, AI dần trở thành một lớp công nghệ “để đó”: vẫn được nhắc đến, nhưng không tạo ra tác động rõ ràng nào đến hiệu quả vận hành.
Trong phần lớn các trường hợp, AI thất bại trong doanh nghiệp không phải vì công nghệ kém, mà vì không có ai chịu trách nhiệm đến cùng cho bài toán AI. Không ai đứng ra trả lời câu hỏi: AI này dùng để giải quyết vấn đề gì, và nếu không tạo ra kết quả thì ai là người phải chịu trách nhiệm?
Khi thiếu đi vai trò đó, AI rất dễ rơi vào trạng thái thử nghiệm kéo dài và âm thầm bị bỏ quên.
Bài toán AI trong doanh nghiệp không phải là “dùng AI để làm gì”
Một sai lệch phổ biến khi triển khai AI là coi bài toán AI như một bài toán công cụ: dùng AI để viết nội dung, phân tích dữ liệu hay tự động hóa một vài thao tác. Cách đặt vấn đề này khiến AI bị tách rời khỏi công việc thực tế.
Trong doanh nghiệp, một bài toán AI đúng nghĩa luôn gắn với một vấn đề vận hành hoặc kinh doanh cụ thể. Đó có thể là một khâu đang tốn nhiều thời gian, một quy trình dễ phát sinh lỗi, hoặc một quyết định đang phụ thuộc quá nhiều vào kinh nghiệm cá nhân.
AI chỉ thực sự có giá trị khi nó giúp cải thiện những điểm đó theo cách có thể đo lường được, thông qua thời gian, chi phí, độ chính xác hoặc chất lượng đầu ra. Khi không xác định rõ bài toán ngay từ đầu, AI rất dễ trở thành một lớp công nghệ “có cũng được, không có cũng không sao”.
Điều gì xảy ra khi không có người sở hữu bài toán AI?
Trong nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, AI rơi vào khoảng trống trách nhiệm. Bộ phận IT triển khai vì có năng lực kỹ thuật, phòng nghiệp vụ đề xuất vì nhìn thấy vấn đề, lãnh đạo kỳ vọng vì nghe nói AI mang lại hiệu quả cao. Nhưng khi AI không tạo ra kết quả như mong đợi, không ai thực sự đứng ra chịu trách nhiệm.
Hệ quả thường thấy là các dự án AI dừng lại ở mức thử nghiệm, không được đo lường hiệu quả một cách nghiêm túc và dần bị gác sang một bên. Khi AI không còn là ưu tiên, nó nhanh chóng bị thay thế bởi những công việc vận hành cấp bách hơn.
Trong môi trường như vậy, AI không thất bại vì làm sai, mà vì không có chủ sở hữu để theo đuổi đến cùng.
Người sở hữu bài toán AI không cần giỏi AI, nhưng phải giỏi vấn đề
Một hiểu lầm khác khiến nhiều doanh nghiệp đi chệch hướng là cho rằng người sở hữu bài toán AI phải là người am hiểu sâu về công nghệ. Trên thực tế, vai trò này không nằm ở kỹ thuật, mà nằm ở nghiệp vụ và trách nhiệm.
Người sở hữu bài toán AI cần hiểu rõ công việc đang diễn ra, biết đâu là điểm nghẽn thực sự và chịu trách nhiệm trực tiếp với kết quả vận hành. Họ không cần tự xây dựng mô hình hay tinh chỉnh thuật toán, nhưng cần đủ quyền hạn để quyết định AI được dùng ở đâu và đủ trách nhiệm để theo dõi tác động của nó.
Trong nhiều trường hợp, đây là trưởng bộ phận, quản lý vận hành hoặc người đang chịu KPI liên quan trực tiếp đến vấn đề mà AI được kỳ vọng giải quyết.
Vì sao đào tạo AI cho doanh nghiệp thường không giải quyết được vấn đề này?
Phần lớn các chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp hiện nay tập trung vào kỹ năng sử dụng công cụ. Nhân sự được học cách dùng AI, nhưng không được đặt trong bối cảnh trách nhiệm cụ thể. Khi đào tạo không gắn với vai trò và KPI, AI trở thành một kỹ năng bổ sung, chứ không phải một phần của hệ thống vận hành.
Khi tất cả cùng học AI, trách nhiệm bị hòa loãng. Không ai cảm thấy mình cần phải chịu trách nhiệm nếu AI không được áp dụng hoặc không tạo ra giá trị. Đây là lý do nhiều doanh nghiệp học AI rất nhiều, nhưng hiệu quả thực tế lại rất hạn chế.
Trước khi đầu tư thêm cho AI, doanh nghiệp nên dừng lại ở đâu?
Trước khi tiếp tục đầu tư vào công cụ mới hay khóa học mới, doanh nghiệp nên tự hỏi: mỗi bài toán AI hiện tại đang thuộc trách nhiệm của ai? Nếu AI không tạo ra kết quả, ai là người phải trả lời?
Nếu câu hỏi này không có câu trả lời rõ ràng, rất có thể vấn đề không nằm ở việc học chưa đủ, mà ở chỗ chưa xác định được người sở hữu bài toán AI. Khi trách nhiệm chưa rõ, mọi đầu tư cho AI đều mang tính thử nghiệm và rất khó bền vững.
SkillAI tiếp cận bài toán “ai sở hữu AI” như thế nào?
Với SkillAI, đào tạo AI cho doanh nghiệp không bắt đầu từ công cụ, mà bắt đầu từ bài toán và người chịu trách nhiệm cho bài toán đó. Trước khi xây dựng chương trình đào tạo, SkillAI làm việc trực tiếp với doanh nghiệp để làm rõ: vấn đề cần giải quyết là gì, thuộc về quy trình nào và ai là người chịu trách nhiệm về kết quả.
Từ đó, nội dung đào tạo được thiết kế xoay quanh bối cảnh công việc thực tế và vai trò cụ thể của từng nhóm nhân sự. AI không còn là kiến thức chung chung, mà trở thành một công cụ hỗ trợ trực tiếp cho những người đang chịu KPI và quyết định trong doanh nghiệp.
Cách tiếp cận này giúp AI được đặt đúng vị trí trong vận hành, thay vì tồn tại như một kỹ năng rời rạc sau đào tạo.
Kết luận: AI chỉ tạo ra giá trị khi có người đứng ra sở hữu bài toán
AI không thiếu công cụ, cũng không thiếu kiến thức. Thứ doanh nghiệp thiếu nhất thường là một người đứng ra sở hữu bài toán AI và chịu trách nhiệm đến cùng cho kết quả. Khi AI không có chủ, nó rất dễ bị bỏ lại phía sau giữa những ưu tiên vận hành khác.
Trước khi hỏi nên học thêm AI gì, doanh nghiệp cần trả lời rõ: bài toán AI này thuộc về ai. Chỉ khi đó, AI mới có cơ hội trở thành một phần thực sự của cách doanh nghiệp vận hành và ra quyết định.
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
