AI đang dần trở thành một phần quen thuộc trong các cuộc thảo luận về chuyển đổi số. Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ đã bắt đầu đầu tư cho nhân sự học AI, tham gia workshop, khóa học online hoặc mời chuyên gia đào tạo nội bộ. Kỳ vọng đặt ra rất rõ ràng: AI sẽ giúp doanh nghiệp làm việc hiệu quả hơn, giảm phụ thuộc vào con người và tạo lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh thị trường ngày càng khốc liệt.
Tuy nhiên, sau một thời gian, kết quả thường không như mong đợi. Nhân sự học xong nhưng quay lại vẫn làm việc theo cách cũ. Quy trình vận hành không thay đổi, quyết định kinh doanh vẫn dựa nhiều vào cảm tính, còn AI thì dừng lại ở mức “biết là có” chứ chưa trở thành công cụ thực sự trong doanh nghiệp.
Vậy điều gì đang xảy ra? Vì sao doanh nghiệp vừa và nhỏ học AI ngày càng nhiều nhưng khả năng áp dụng vào thực tế lại rất thấp?
Mục lục
Vấn đề không nằm ở AI, mà nằm ở cách doanh nghiệp đang tiếp cận việc học AI
Một trong những hiểu lầm lớn nhất của doanh nghiệp SME là cho rằng AI quá phức tạp, chỉ phù hợp với các tập đoàn lớn. Thực tế, AI không phân biệt quy mô doanh nghiệp. Điều phân biệt nằm ở cách AI được đưa vào tổ chức.
Phần lớn doanh nghiệp vừa và nhỏ đang tiếp cận AI như một kỹ năng cá nhân: cử một vài nhân sự đi học, kỳ vọng họ sẽ “mang AI về áp dụng”. Trong khi đó, AI không phải là một kỹ năng độc lập, mà là một công cụ gắn chặt với quy trình, dữ liệu và cách ra quyết định của cả tổ chức.
Khi cách tiếp cận sai ngay từ đầu, việc học AI khó có thể tạo ra thay đổi thực chất, dù nội dung khóa học có hiện đại đến đâu.
5 nguyên nhân cốt lõi khiến doanh nghiệp vừa và nhỏ học AI nhưng không áp dụng được
Học AI theo mô hình khóa học đại trà, tách rời bối cảnh doanh nghiệp
Đây là nguyên nhân phổ biến nhất. Phần lớn các khóa học AI trên thị trường được thiết kế theo mô hình đại trà, hướng đến số đông người học với trình độ, ngành nghề và mục tiêu rất khác nhau. Nội dung thường tập trung vào giới thiệu công cụ, khái niệm hoặc các ví dụ mang tính minh họa chung.
Với cá nhân, cách học này có thể chấp nhận được. Nhưng với doanh nghiệp SME, nó tạo ra một khoảng trống rất lớn giữa kiến thức và thực tế. Nhân sự học xong biết dùng công cụ, nhưng không biết nên đưa AI vào quy trình nào, dữ liệu nào đang đủ hoặc chưa đủ, và áp dụng như thế nào để tạo ra giá trị kinh doanh.
Hệ quả thường thấy là doanh nghiệp đã chi tiền cho đào tạo AI, nhưng đổi lại chỉ là một nhóm nhân sự “biết thêm kiến thức”, chứ không phải một tổ chức vận hành khác đi.
Doanh nghiệp không xác định rõ AI cần giải quyết bài toán kinh doanh nào
Nhiều doanh nghiệp bắt đầu học AI vì cảm giác “nếu không học thì sẽ bị tụt hậu”. AI trở thành một mục tiêu tự thân, thay vì là công cụ để giải quyết vấn đề.
Khi không xác định rõ bài toán, việc học AI dễ rơi vào trạng thái thử nghiệm lan man. Nhân sự thử áp dụng AI vào một vài công việc nhỏ lẻ, nhưng không có tiêu chí đánh giá rõ ràng nên rất khó chứng minh hiệu quả. Sau một thời gian, AI bị gắn mác “không thực tế” và dần bị bỏ quên.
Trong khi đó, những doanh nghiệp áp dụng AI thành công thường bắt đầu từ những câu hỏi rất cụ thể: công đoạn nào đang tốn nhiều thời gian nhất, quyết định nào đang phụ thuộc quá nhiều vào cảm tính, hoặc quy trình nào có thể tự động hóa một phần. Khi bài toán đủ rõ, AI mới có đất để phát huy.
Hạ tầng dữ liệu của doanh nghiệp chưa sẵn sàng cho AI
AI không thể hoạt động trong môi trường thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu không có cấu trúc. Đây là một rào cản lớn đối với doanh nghiệp SME, nơi dữ liệu thường phân tán, lưu trữ thủ công hoặc thiếu tính nhất quán.
Nhiều doanh nghiệp kỳ vọng AI có thể “giải quyết vấn đề dữ liệu”, trong khi thực tế AI cần dữ liệu làm đầu vào. Khi dữ liệu chưa được chuẩn hóa, việc áp dụng AI sẽ gặp nhiều trở ngại, dù người học có kiến thức tốt đến đâu.
Điều này dễ khiến doanh nghiệp hiểu lầm rằng nhân sự học AI chưa đủ giỏi, trong khi vấn đề thực chất nằm ở hệ thống vận hành và dữ liệu của tổ chức.
Người học AI không có quyền hoặc không đủ điều kiện để triển khai
Một tình huống rất phổ biến ở SME là người được cử đi học AI thường là nhân sự vận hành hoặc chuyên viên. Họ hiểu AI có thể làm gì, nhưng lại không có quyền thay đổi quy trình, phân bổ nguồn lực hoặc quyết định đầu tư công cụ.
Khoảng cách giữa người học và người ra quyết định khiến AI bị “kẹt” lại ở mức ý tưởng. Nếu lãnh đạo không tham gia hoặc không hiểu rõ giá trị của AI, việc triển khai gần như không thể diễn ra một cách nghiêm túc.
AI, trong bối cảnh doanh nghiệp, không chỉ là câu chuyện kỹ thuật mà còn là câu chuyện quản trị và thay đổi cách làm việc.
Kỳ vọng sai về tốc độ và phạm vi tác động của AI
Không ít doanh nghiệp kỳ vọng AI sẽ tạo ra thay đổi lớn trong thời gian rất ngắn. Khi kết quả không đến ngay, sự thất vọng xuất hiện và AI bị đánh giá là không phù hợp.
Thực tế, AI mang lại giá trị tốt nhất khi được triển khai từng bước, bắt đầu từ những bài toán nhỏ nhưng có thể đo lường. Với SME, việc kỳ vọng AI thay thế toàn bộ con người hoặc tự động hóa toàn bộ quy trình ngay từ đầu thường dẫn đến thất bại.
Doanh nghiệp SME có nên tiếp tục đầu tư học AI hay không?
Câu trả lời là có, nhưng doanh nghiệp cần thay đổi cách tiếp cận. AI không phải là “môn học để theo kịp xu hướng”, mà là một công cụ cần được đặt trong bối cảnh vận hành cụ thể.
Thay vì hỏi “có nên học AI hay không”, doanh nghiệp nên hỏi “AI có thể giúp giải quyết vấn đề nào của chúng tôi ngay lúc này”. Khi câu hỏi thay đổi, cách học và cách triển khai cũng sẽ thay đổi theo.
Từ học AI sang ứng dụng AI: doanh nghiệp cần thay đổi điều gì?
Để AI thực sự đi vào hoạt động, doanh nghiệp cần chuyển từ tư duy học AI cho cá nhân sang đào tạo AI cho tổ chức. Điều này bao gồm việc đánh giá hiện trạng, xác định bài toán ưu tiên và gắn nội dung đào tạo với quy trình thực tế.
Quan trọng hơn, AI cần có sự tham gia của quản lý và người ra quyết định. Khi lãnh đạo hiểu và đồng hành, AI mới có cơ hội trở thành một phần trong cách doanh nghiệp vận hành, thay vì chỉ là một kiến thức bổ sung.
Doanh nghiệp không thất bại vì AI, mà vì học AI chưa đúng cách
Doanh nghiệp vừa và nhỏ không thiếu cơ hội để ứng dụng AI. Điều họ thiếu thường là một cách tiếp cận phù hợp với quy mô, nguồn lực và thực tế vận hành.
Khi việc học AI được thiết kế xoay quanh bài toán doanh nghiệp, có khảo sát thực tế và gắn với mục tiêu rõ ràng, khoảng cách giữa “học” và “làm” sẽ được rút ngắn đáng kể. Đây cũng là lý do các mô hình đào tạo AI theo nhu cầu doanh nghiệp, như cách SkillAI đang triển khai, ngày càng được nhiều SME quan tâm.
👉 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
