Trong vài năm gần đây, AI xuất hiện dày đặc trong các câu chuyện về chuyển đổi số và tăng trưởng doanh nghiệp. Với nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), AI vừa hấp dẫn vừa gây áp lực: nếu không triển khai sớm, doanh nghiệp sợ bị tụt hậu; nhưng nếu triển khai vội, lại lo tốn kém và không hiệu quả.
Thực tế cho thấy, phần lớn SME không thất bại vì AI quá phức tạp, mà vì không có lộ trình ứng dụng AI phù hợp với chính mình. AI được tiếp cận như một dự án riêng lẻ, hoặc một công cụ “thử cho biết”, thay vì là một quá trình cải thiện cách vận hành từng bước.
Mục lục
Vậy “con số 0” của SME trong hành trình AI thực sự là gì?
Nhiều doanh nghiệp cho rằng “bắt đầu từ con số 0” nghĩa là chưa từng dùng AI, chưa có đội ngũ công nghệ, hoặc chưa có dữ liệu lớn. Cách hiểu này khiến SME dễ tự ti hoặc ngược lại là ảo tưởng rằng chỉ cần mua công cụ AI là có thể bắt kịp.
Trên thực tế, con số 0 của SME thường nằm ở những yếu tố căn bản hơn: doanh nghiệp chưa nhìn rõ các vấn đề vận hành đang làm mình mất thời gian và nguồn lực; chưa có thói quen ghi nhận thông tin nhất quán; và các quyết định quan trọng vẫn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân hơn là dữ liệu hay phân tích.
Hiểu đúng “con số 0” giúp SME không vội vàng tìm AI để giải quyết mọi thứ, mà tập trung vào việc chuẩn bị nền tảng cần thiết.
Bước đầu tiên: Nhận diện vấn đề kinh doanh trước khi nói đến AI
AI không tạo ra vấn đề mới, nó chỉ khuếch đại cách doanh nghiệp đang vận hành. Nếu quy trình rối rắm, thiếu minh bạch, AI sẽ làm cho sự rối rắm đó diễn ra nhanh hơn, chứ không tự động làm mọi thứ tốt lên.
Vì vậy, bước đầu tiên trong lộ trình ứng dụng AI không phải là chọn công cụ, mà là xác định những vấn đề cụ thể đang tồn tại. Đó có thể là một quy trình lặp lại tốn nhiều thời gian, một khâu ra quyết định chậm vì thiếu thông tin tổng hợp, hoặc một bộ phận quá phụ thuộc vào cá nhân chủ chốt.
Chỉ khi vấn đề được gọi tên rõ ràng, doanh nghiệp mới có cơ sở để đánh giá AI có thể hỗ trợ ở đâu và ở mức độ nào.
Chuẩn hóa cách làm việc ở mức tối thiểu – nền tảng thường bị bỏ qua
Rất nhiều SME muốn ứng dụng AI khi quy trình nội bộ vẫn đang thay đổi liên tục và phụ thuộc nhiều vào thói quen cá nhân. Trong bối cảnh đó, AI khó có thể phát huy tác dụng.
Chuẩn hóa ở đây không đồng nghĩa với việc xây dựng hệ thống phức tạp hay đầu tư lớn vào hạ tầng dữ liệu. Điều quan trọng hơn là các quy trình cơ bản có thể được lặp lại, thông tin quan trọng không chỉ nằm trong đầu một vài người, và cách làm việc đủ rõ ràng để mọi người cùng hiểu.
Đây là bước “không hào nhoáng” nhưng lại quyết định khả năng ứng dụng AI về sau. Nếu nền tảng này chưa vững, AI rất dễ trở thành một lớp công nghệ đặt lên trên sự hỗn loạn sẵn có.
Tiếp cận AI như công cụ hỗ trợ, không phải giải pháp thay thế
Một trong những kỳ vọng sai lầm phổ biến là cho rằng AI sẽ nhanh chóng thay thế con người trong các quyết định quan trọng. Với SME, kỳ vọng này không chỉ thiếu thực tế mà còn tiềm ẩn nhiều rủi ro.
Ở giai đoạn đầu, AI nên được nhìn nhận như một công cụ hỗ trợ: hỗ trợ tổng hợp thông tin, gợi ý phân tích, hoặc giúp nhân sự xử lý các công việc lặp lại nhanh hơn. Con người vẫn giữ vai trò đánh giá và quyết định, nhưng được hỗ trợ bởi thông tin đầy đủ và kịp thời hơn.
Cách tiếp cận này giúp SME giảm rào cản tâm lý, đồng thời tạo điều kiện để nhân sự làm quen với việc làm việc cùng AI thay vì chống lại nó.
Xác định đúng thời điểm cần đào tạo AI
Đào tạo AI thường được xem là điểm khởi đầu, nhưng trong lộ trình bền vững, nó lại nằm ở giữa. Khi doanh nghiệp chưa có bài toán rõ ràng, đào tạo AI dễ trở thành hoạt động mang tính phong trào: học xong để đó, không áp dụng được.
Thời điểm đào tạo AI bắt đầu có ý nghĩa khi doanh nghiệp đã xác định được quy trình cần cải thiện, vai trò nào sẽ sử dụng AI, và kỳ vọng cụ thể sau đào tạo là gì. Khi đó, đào tạo không còn nhằm “hiểu AI”, mà nhằm “dùng AI để cải thiện công việc cụ thể”.
Thử nghiệm nhỏ, đo lường rõ ràng trước khi mở rộng
Với SME, thử nghiệm AI không nên được hiểu là “triển khai thử cho có”, mà là một bước học nghiêm túc trong lộ trình dài hạn. Thử nghiệm chỉ thực sự có ý nghĩa khi doanh nghiệp xác định trước mình muốn kiểm chứng điều gì: tiết kiệm thời gian, giảm sai sót, hay hỗ trợ ra quyết định tốt hơn.
Nhiều doanh nghiệp triển khai AI nhưng không đo lường được hiệu quả, không phải vì AI không mang lại giá trị, mà vì ngay từ đầu họ không xác định rõ tiêu chí đánh giá. Khi không có mốc so sánh trước và sau, mọi nhận xét về AI đều mang tính cảm tính, dẫn đến các quyết định mở rộng hoặc dừng lại thiếu cơ sở.
Thử nghiệm nhỏ giúp SME học được hai điều quan trọng. Thứ nhất, AI thực sự hỗ trợ được phần nào trong quy trình hiện tại. Thứ hai, tổ chức của mình phản ứng ra sao với sự thay đổi đó. Cả hai yếu tố này đều quan trọng như nhau, nhưng yếu tố thứ hai thường bị đánh giá thấp.
Chuẩn bị cho khảo sát và triển khai bài bản
Chỉ sau khi đã trải qua một hoặc vài thử nghiệm thực tế, doanh nghiệp mới thực sự có “chất liệu” để bước sang giai đoạn triển khai bài bản. Lúc này, khảo sát không còn là hoạt động mang tính giả định, mà dựa trên những trải nghiệm cụ thể: AI đã hỗ trợ được gì, gặp vướng mắc ở đâu, và đâu là giới hạn hiện tại của tổ chức.
Khảo sát ở giai đoạn này giúp doanh nghiệp nhìn rõ khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế. Có những vấn đề tưởng như rất phù hợp với AI, nhưng khi thử nghiệm lại bộc lộ rào cản về quy trình, dữ liệu hoặc năng lực con người. Ngược lại, cũng có những ứng dụng ban đầu được xem là nhỏ, nhưng lại mở ra tiềm năng cải thiện đáng kể khi được triển khai đúng cách.
Chính vì vậy, khảo sát không chỉ nhằm thiết kế chương trình đào tạo hay giải pháp AI phù hợp, mà còn giúp doanh nghiệp quyết định có nên đi tiếp hay cần điều chỉnh lộ trình.
Vai trò của lãnh đạo SME trong toàn bộ lộ trình ứng dụng AI
Ở SME, vai trò của lãnh đạo trong lộ trình AI thậm chí còn quan trọng hơn ở các doanh nghiệp lớn. Không phải vì lãnh đạo SME cần hiểu AI sâu hơn, mà vì mọi thay đổi đều tác động trực tiếp đến cách tổ chức vận hành hàng ngày.
Lãnh đạo SME thường vừa là người ra quyết định, vừa là người chịu trách nhiệm cuối cùng cho hiệu quả vận hành. Khi AI được đưa vào, nó không chỉ thay đổi cách làm việc của nhân sự, mà còn đặt ra câu hỏi về cách lãnh đạo đánh giá kết quả, giao quyền và chấp nhận thử nghiệm.
Nếu lãnh đạo kỳ vọng AI mang lại kết quả ngay lập tức nhưng không sẵn sàng điều chỉnh cách làm, AI sẽ nhanh chóng bị xem là “không hiệu quả”. Ngược lại, khi lãnh đạo chấp nhận AI như một quá trình học hỏi có kiểm soát, tổ chức sẽ có không gian để thử, sai và cải thiện dần.
Những sai lầm phổ biến khiến SME “đi tắt” và trả giá
Sai lầm lớn nhất của SME khi ứng dụng AI không nằm ở công nghệ, mà nằm ở tư duy triển khai. Nhiều doanh nghiệp bắt đầu từ công cụ vì thấy dễ tiếp cận, nhưng lại bỏ qua câu hỏi căn bản: công cụ đó đang giải quyết vấn đề gì trong vận hành.
Một sai lầm khác là đào tạo AI khi tổ chức chưa sẵn sàng thay đổi. Nhân sự học được công cụ mới nhưng không có quyền hoặc không có điều kiện áp dụng, dẫn đến tâm lý chán nản và hoài nghi. Lâu dần, AI bị gắn mác “phong trào”, khiến các sáng kiến sau này khó nhận được sự ủng hộ.
Đáng tiếc nhất là khi doanh nghiệp kết luận rằng AI không phù hợp với mình, trong khi thực chất họ chỉ đang áp dụng AI theo một trình tự chưa phù hợp với bối cảnh SME.
SME nên tự đánh giá điều gì trước khi bắt đầu lộ trình AI?
Trước khi chính thức đầu tư nghiêm túc vào AI, SME cần dành thời gian tự soi lại tổ chức của mình. Doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì rõ ràng và lặp đi lặp lại trong vận hành? AI, nếu được áp dụng, sẽ hỗ trợ con người ở bước nào, chứ không phải thay thế hoàn toàn?
Quan trọng không kém là câu hỏi về con người: ai sẽ chịu trách nhiệm chính cho việc áp dụng AI, và họ có đủ quyền hạn để thay đổi cách làm hay không? Nếu AI chỉ được xem là công cụ “tham khảo”, không gắn với trách nhiệm cụ thể, khả năng ứng dụng thành công sẽ rất thấp.
Những câu hỏi này không nhằm trì hoãn AI, mà giúp doanh nghiệp bước vào hành trình này với sự tỉnh táo cần thiết.
Kết luận: SME không cần nhanh, nhưng cần đi đúng thứ tự
Ứng dụng AI đối với SME không phải là cuộc đua tốc độ, mà là bài toán về thứ tự và sự phù hợp. AI sẽ khuếch đại cách doanh nghiệp đang vận hành: nếu nền tảng tốt, AI giúp tăng hiệu quả; nếu nền tảng chưa vững, AI chỉ làm bộc lộ vấn đề nhanh hơn.
Một lộ trình bền vững bắt đầu từ việc nhận diện đúng vấn đề, chuẩn hóa cách làm việc, thử nghiệm có kiểm soát, và chỉ đào tạo AI khi tổ chức đã sẵn sàng tiếp nhận sự thay đổi. Khi đi theo trình tự đó, AI không còn là khoản đầu tư mang tính thử nghiệm, mà trở thành công cụ hỗ trợ tăng trưởng thực chất.
Với SME, sự kiên nhẫn và thực tế trong lộ trình AI quan trọng hơn rất nhiều so với việc chạy theo xu hướng hay sao chép mô hình của doanh nghiệp lớn.
SkillAI là một ví dụ cho mô hình đào tạo AI đặt trọng tâm vào khả năng áp dụng, thay vì chỉ dừng lại ở kiến thức công nghệ.
👉 Đọc thêm: SkillAI – Đào tạo AI được thiết kế từ thực tế vận hành của 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
