Mục lục
AI và sự nhầm lẫn lớn nhất của doanh nghiệp SME
Khi AI trở thành một chủ đề phổ biến trong kinh doanh, SME thường rơi vào hai trạng thái trái ngược. Một số doanh nghiệp kỳ vọng AI sẽ giúp họ “làm được nhiều việc hơn với ít người hơn”, trong khi số khác lại cho rằng AI quá phức tạp và chỉ phù hợp với các tập đoàn lớn có đội ngũ kỹ thuật riêng.
Cả hai cách nhìn đều xuất phát từ cùng một nhầm lẫn: đánh đồng AI với các dự án công nghệ lớn. Trên thực tế, phần lớn giá trị mà AI mang lại cho SME không nằm ở những hệ thống phức tạp, mà nằm ở việc giải quyết nhanh hơn và tốt hơn những bài toán rất quen thuộc trong vận hành hàng ngày.
Vấn đề không phải là SME có nên ứng dụng AI hay không, mà là nên bắt đầu từ những bài toán nào để tạo ra giá trị sớm, đủ rõ và đủ bền.
“Giải quyết nhanh” trong SME thực chất là giải quyết cái gì?
Trong bối cảnh SME, “giải quyết nhanh” không đồng nghĩa với “triển khai nhanh” hay “ra kết quả ngay”. Một bài toán được xem là giải quyết nhanh khi AI giúp doanh nghiệp thay đổi cách xử lý vấn đề, chứ không chỉ làm cùng một việc với tốc độ cao hơn.
Phần lớn SME đang vận hành dựa vào kinh nghiệm cá nhân, phản xạ tức thời và sự linh hoạt của con người. Cách làm này có ưu điểm là nhanh trong giai đoạn đầu, nhưng sẽ bộc lộ giới hạn khi khối lượng công việc và độ phức tạp tăng lên. Lúc này, vấn đề không nằm ở việc thiếu nhân lực, mà ở chỗ cách xử lý công việc không còn mở rộng được nữa.
AI tạo giá trị nhanh khi nó giúp SME:
- Giảm phụ thuộc vào trí nhớ và kinh nghiệm cá nhân
- Giảm độ nhiễu trong thông tin
- Tạo ra một cách làm ổn định hơn cho những việc lặp lại
Nếu không đạt được ít nhất một trong ba điểm trên, việc áp dụng AI rất dễ trở thành “có cho bằng người ta”.
Bài toán xử lý thông tin: vì sao SME luôn “có dữ liệu nhưng vẫn mù mờ”?
Hầu hết SME không thiếu dữ liệu. Họ có báo cáo bán hàng, file kế toán, phản hồi khách hàng, email nội bộ và vô số bảng tính khác nhau. Vấn đề nằm ở chỗ dữ liệu tồn tại rải rác, thiếu liên kết và không được tiêu hóa thành thông tin phục vụ quyết định.
Trong mô hình truyền thống, mỗi phòng ban xử lý dữ liệu theo nhu cầu riêng. Báo cáo được tạo ra để “đáp ứng yêu cầu”, chứ không để trả lời câu hỏi quản trị. Người quản lý vì thế phải tự tổng hợp thông tin trong đầu, dựa trên những mảnh dữ liệu không đồng đều về thời điểm và độ tin cậy.
AI thay đổi bài toán này bằng cách chuẩn hóa cách dữ liệu được tổng hợp và diễn giải, chứ không phải bằng việc tạo ra thêm báo cáo. Khi thông tin được làm rõ theo cùng một logic, người quản lý không cần xử lý nhiều hơn, mà xử lý ít hơn nhưng đúng hơn.
Sai lầm phổ biến của SME là kỳ vọng AI “phân tích thay” cho mình, trong khi chưa xác định rõ câu hỏi cần trả lời. Khi AI không được định hướng bởi nhu cầu quản trị cụ thể, kết quả dù có vẻ thông minh vẫn không giúp ích gì cho quyết định thực tế.
Bài toán ra quyết định: khi tốc độ trở thành rủi ro
Trong SME, ra quyết định nhanh thường được xem là lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp lớn dần, tốc độ ra quyết định không đi kèm chất lượng sẽ trở thành rủi ro.
Nhiều quyết định quản lý được đưa ra dựa trên cảm nhận tức thời, thông tin chưa đầy đủ hoặc áp lực thời gian. Vấn đề không phải là người quản lý thiếu năng lực, mà là hệ thống thông tin không hỗ trợ họ đủ tốt.
AI không thay thế vai trò ra quyết định, nhưng có thể thay đổi cách quyết định được hình thành. Khi các dữ liệu liên quan được tổng hợp, so sánh và trình bày rõ ràng hơn, người quản lý có thể nhìn thấy những hệ quả mà trước đây phải mất nhiều thời gian mới nhận ra.
Một sai lầm phổ biến là sử dụng AI như “người gợi ý quyết định”, thay vì xem AI là công cụ làm rõ bối cảnh. Khi trao quyền quyết định cho AI, doanh nghiệp không những không giảm rủi ro, mà còn mất đi khả năng kiểm soát.
Bài toán vận hành: khi sự linh hoạt bắt đầu phản tác dụng
Sự linh hoạt là điểm mạnh của SME, nhưng cũng chính sự linh hoạt này khiến vận hành trở nên phụ thuộc vào con người. Quy trình tồn tại trong đầu nhân sự, thông tin được truyền miệng, và nhiều công việc chỉ “chạy được” nhờ một vài cá nhân chủ chốt.
AI có thể giúp SME chuyển những cách làm mang tính cá nhân thành cách làm có thể lặp lại, bằng cách hỗ trợ chuẩn hóa thông tin và giảm sự phụ thuộc vào trí nhớ cá nhân. Khi vận hành trở nên rõ ràng hơn, doanh nghiệp không cần kiểm soát chặt hơn, mà kiểm soát ít hơn nhưng hiệu quả hơn.
Nếu SME áp dụng AI mà không xem lại quy trình hiện tại, AI rất dễ bị dùng để “chữa cháy” thay vì cải thiện vận hành. Khi đó, vấn đề cũ không biến mất, mà chỉ bị che đi tạm thời.
Bài toán phối hợp nội bộ: vì sao “ai cũng bận” nhưng hiệu quả không tăng?
Một nghịch lý quen thuộc trong SME là mọi phòng ban đều bận rộn, nhưng hiệu quả chung không cải thiện tương ứng. Nguyên nhân sâu xa thường nằm ở việc thông tin không được chia sẻ theo cùng một ngữ cảnh.
AI có thể hỗ trợ tạo ra một mặt bằng chung về thông tin, giúp các phòng ban nhìn thấy cùng một vấn đề dưới cùng một góc độ. Khi ngôn ngữ và dữ liệu được thống nhất, sự phối hợp trở nên trơn tru hơn mà không cần thêm họp hay báo cáo.
Sai lầm thường gặp là kỳ vọng AI sẽ “kết nối các phòng ban”, trong khi bản thân doanh nghiệp chưa thống nhất được cách hiểu về công việc. AI chỉ phát huy hiệu quả khi được đặt trên nền tảng giao tiếp rõ ràng.
Ranh giới giữa “giải quyết nhanh” và “đốt tiền nhanh”
Điểm khác biệt giữa hai trạng thái này không nằm ở công nghệ, mà nằm ở cách doanh nghiệp đặt vấn đề. Một bài toán phù hợp để giải quyết nhanh bằng AI thường có phạm vi rõ ràng, người chịu trách nhiệm cụ thể và kết quả có thể quan sát được.
Ngược lại, khi AI được triển khai như một sáng kiến chung chung, không gắn với thay đổi cụ thể trong cách làm việc, doanh nghiệp rất dễ rơi vào trạng thái thử nhiều nhưng không thu được gì đáng kể.
Với SME, quản trị kỳ vọng quan trọng không kém quản trị chi phí.
Đào tạo: yếu tố quyết định AI có tạo giá trị sớm hay không
AI chỉ tạo ra giá trị nhanh khi con người hiểu cách sử dụng nó trong bối cảnh công việc cụ thể. Đào tạo AI hiệu quả cho SME không phải là đào tạo kỹ thuật, mà là đào tạo tư duy ứng dụng.
Khi nhân sự hiểu rõ AI hỗ trợ họ ở đâu, giới hạn của AI là gì và trách nhiệm của con người nằm ở chỗ nào, AI mới trở thành một phần của công việc hàng ngày, thay vì một công cụ “thỉnh thoảng mới dùng”.
SkillAI và cách tiếp cận bài toán AI của SME
SkillAI tiếp cận đào tạo AI từ chính các bài toán vận hành cụ thể của doanh nghiệp SME. Trước khi đào tạo, doanh nghiệp được khảo sát để làm rõ bối cảnh, mức độ sẵn sàng và những vấn đề ưu tiên cần giải quyết.
Nhờ đó, chương trình đào tạo không dừng lại ở việc giới thiệu AI, mà tập trung vào việc AI được đặt vào đâu trong công việc thực tế của từng phòng ban và từng vai trò quản lý. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tránh triển khai dàn trải và tạo ra giá trị rõ ràng trong thời gian ngắn.
Kết luận: AI không giúp SME làm nhiều hơn, mà giúp làm đúng hơn
Với SME, giá trị lớn nhất của AI không nằm ở việc tự động hóa mọi thứ, mà ở việc giúp doanh nghiệp nhìn rõ hơn những gì đang diễn ra trong chính tổ chức của mình. Khi những bài toán quen thuộc được xử lý tốt hơn, doanh nghiệp có nền tảng vững chắc để mở rộng và phát triển.
AI chỉ thực sự “nhanh” khi được đặt đúng chỗ, đúng bài toán và đúng kỳ vọng. Và với SME, đó luôn là những bài toán rất gần, rất thật, chứ không phải những dự án công nghệ xa vời.
Trong thực tế, để AI thực sự hỗ trợ công việc quản lý, doanh nghiệp cần những chương trình đào tạo giúp nhà quản lý hiểu cách AI gắn với quy trình ra quyết định và vận hành hàng ngày. Các khóa học AI dành cho doanh nghiệp vì vậy cần được thiết kế theo bối cảnh quản lý cụ thể, thay vì tập trung vào kỹ thuật. SkillAI tiếp cận đào tạo AI theo hướng đó, với nội dung có thể áp dụng cho nhiều vai trò quản lý và phòng ban khác nhau trong doanh nghiệp SME.
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
