“Công ty tôi không có đội ngũ Data, nên chắc chưa học AI được.”
Đây là một trong những câu nói nghe hợp lý nhất – và cũng nguy hiểm nhất – mà nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ đang tự nói với mình.
Nguy hiểm không phải vì câu nói này hoàn toàn sai, mà vì nó khiến doanh nghiệp trì hoãn vô thời hạn. Trên thực tế, rất nhiều doanh nghiệp không bao giờ bắt đầu với AI không phải vì thiếu nguồn lực, mà vì họ đang chờ một điều kiện “lý tưởng” sẽ không bao giờ đến.
Mục lục
AI không thất bại vì thiếu Data team, mà vì bị hiểu sai ngay từ đầu
Trong suy nghĩ của nhiều lãnh đạo SME, AI gắn liền với hình ảnh của Data Scientist, mô hình phức tạp và hạ tầng công nghệ tốn kém. Khi AI được nhìn qua lăng kính này, việc kết luận “chưa có Data team thì chưa nên học AI” trở nên rất hợp lý.
Vấn đề là: cách hiểu này đúng với các công ty công nghệ, nhưng lại không phản ánh đúng nhu cầu thực tế của phần lớn doanh nghiệp vừa và nhỏ. SME không cần AI để nghiên cứu hay tối ưu thuật toán. Thứ họ cần là AI giúp công việc diễn ra nhanh hơn, nhất quán hơn và bớt phụ thuộc vào cảm tính.
Khi đặt AI vào đúng vai trò này, câu chuyện Data team trở nên ít quyết định hơn rất nhiều.
“Chờ có Data team” là một vòng lặp không lối thoát
Một nghịch lý thường thấy ở SME là: doanh nghiệp không có Data team nên không học AI, nhưng chính vì không học AI nên doanh nghiệp cũng không bao giờ hình thành được tư duy dữ liệu. Và khi chưa có tư duy dữ liệu, việc xây dựng một Data team – nếu có – cũng trở nên mơ hồ vì không ai thật sự biết đội ngũ đó sẽ giải quyết bài toán gì.
Kết quả là AI luôn bị đẩy sang “giai đoạn sau”, cho đến khi ưu tiên khác xuất hiện và AI bị bỏ qua hoàn toàn. Trong khi đó, những doanh nghiệp bắt đầu sớm lại thường không hề có Data team bài bản ở thời điểm khởi đầu. Họ tiếp cận AI từ những nhu cầu rất nhỏ, rất thực tế, và để năng lực dữ liệu hình thành dần trong quá trình sử dụng.
Không có đội ngũ Data không có nghĩa là không có dữ liệu
Một sự thật mà nhiều doanh nghiệp không để ý là: hầu hết SME đều đang tạo ra dữ liệu mỗi ngày. Dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng, dữ liệu marketing hay dữ liệu vận hành đều tồn tại, chỉ là nằm rải rác và chưa được sử dụng một cách có chủ đích.
Vấn đề của SME không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà nằm ở chỗ dữ liệu chưa từng được dùng để ra quyết định một cách nghiêm túc. Khi doanh nghiệp chưa quen với việc này, họ dễ kết luận rằng mình “chưa đủ điều kiện” để học AI. Nhưng thực tế, với nhiều SME, AI chính là bước đầu tiên giúp dữ liệu bắt đầu có giá trị, chứ không phải phần thưởng dành cho những doanh nghiệp đã làm data tốt.
Sai lầm phổ biến: học AI như thể mình là Big Tech
Không ít doanh nghiệp sau khi quyết định học AI lại đi theo một hướng khác cũng sai không kém: học AI như một công ty công nghệ. Họ tập trung vào thuật toán, mô hình, pipeline hay hạ tầng, trong khi những thứ này gần như không chạm đến công việc hàng ngày của đội ngũ.
Khi người học không thấy AI liên quan trực tiếp đến những gì họ đang làm, AI rất nhanh bị xem là kiến thức “hay nhưng khó dùng”. Và khi đó, dù doanh nghiệp có Data team hay không, AI vẫn thất bại theo cùng một cách: tồn tại trên slide, không tồn tại trong vận hành.
Câu hỏi đúng không phải là “có Data team không?”, mà là “ai sẽ dùng AI?”
Một điểm mù lớn trong nhiều chương trình AI cho SME là bỏ qua yếu tố con người. Ở không ít doanh nghiệp, người đi học AI là nhân sự trẻ, nhưng người có quyền quyết định lại là lãnh đạo, còn người có khả năng thay đổi quy trình là quản lý trung gian.
Khi ba vai trò này không gặp nhau, AI không có cơ hội được áp dụng nghiêm túc. Đây không phải vấn đề kỹ thuật, mà là vấn đề tổ chức. Và nó không thể được giải quyết chỉ bằng việc tuyển thêm một Data Analyst hay Data Scientist.
Có Data team vẫn có thể thất bại với AI
Thực tế cho thấy, không ít doanh nghiệp có dashboard, có báo cáo, thậm chí có cả đội ngũ phân tích, nhưng AI vẫn chỉ dừng lại ở mức thử nghiệm. AI không chạm vào quyết định thật, không thay đổi cách làm việc, và cuối cùng bị gắn mác “chưa phù hợp với doanh nghiệp”.
Điều này cho thấy một sự thật khó chịu: Data team không phải là điều kiện đủ để AI tạo ra giá trị. Nếu doanh nghiệp không biết mình đang muốn giải quyết vấn đề gì, AI – dù có được triển khai bởi đội ngũ chuyên môn – vẫn rất dễ đi chệch hướng.
SME nên bắt đầu AI như thế nào khi chưa có đội ngũ Data?
Thay vì bắt đầu từ công nghệ hay nhân sự, doanh nghiệp nên bắt đầu từ những điểm đau thật trong vận hành. Những công việc đang tiêu tốn nhiều thời gian, những quyết định đang dựa vào cảm tính, hay những quy trình phụ thuộc quá nhiều vào kinh nghiệm cá nhân thường là nơi AI có thể tạo ra giá trị sớm nhất.
Khi AI được đưa vào đúng chỗ, doanh nghiệp sẽ dần hình thành tư duy dữ liệu, hiểu rõ hơn mình cần gì ở dữ liệu và con người. Lúc đó, câu chuyện xây dựng Data team – nếu cần – sẽ trở nên rõ ràng và đúng thời điểm hơn rất nhiều.
Không có đội ngũ Data không phải rào cản lớn nhất của SME
Rào cản lớn nhất khiến doanh nghiệp vừa và nhỏ không tiếp cận được AI không nằm ở nhân sự hay hạ tầng, mà nằm ở niềm tin rằng mình “chưa đủ tầm để bắt đầu”. Khi doanh nghiệp chờ đến lúc mọi thứ hoàn hảo, AI sẽ mãi chỉ là khái niệm.
Ngược lại, khi AI được coi là công cụ hỗ trợ công việc hiện tại, năng lực dữ liệu sẽ hình thành dần theo nhu cầu thực tế. Và đến lúc đó, câu hỏi “có cần đội ngũ Data hay không” sẽ không còn là nỗi băn khoăn ban đầu, mà trở thành một quyết định chiến lược có cơ sở.
👉 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
