Khi AI ngày càng xuất hiện nhiều trong các câu chuyện về chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ bắt đầu đặt ra một câu hỏi rất cụ thể: nếu muốn thử nghiệm AI, nên bắt đầu từ đâu để không tốn kém mà vẫn tạo ra giá trị. Câu hỏi này thường nhanh chóng được chuyển thành một lựa chọn mang tính tổ chức, chẳng hạn như bắt đầu từ Marketing, Sales hay bộ phận vận hành.
Tuy nhiên, thực tế triển khai cho thấy việc ứng dụng AI không đơn giản là chọn đúng phòng ban. Cùng một cách tiếp cận, có doanh nghiệp tạo ra cải thiện rõ rệt trong công việc, nhưng cũng có doanh nghiệp gần như không thu được kết quả đáng kể. Sự khác biệt này buộc doanh nghiệp phải nhìn lại câu hỏi ban đầu dưới một góc độ khác.
Mục lục
Khi doanh nghiệp hỏi “nên bắt đầu từ đâu”, vấn đề thường không nằm ở phòng ban
Trong nhiều trường hợp, cùng một phòng ban nhưng ở hai doanh nghiệp khác nhau lại cho kết quả rất khác khi áp dụng AI. Có nơi AI nhanh chóng trở thành công cụ hỗ trợ công việc hàng ngày, nhưng cũng có nơi AI chỉ dừng lại ở mức thử nghiệm, thậm chí bị bỏ quên sau một thời gian ngắn.
Điều này cho thấy yếu tố quyết định không phải là tên gọi hay chức năng của phòng ban, mà là cách công việc đang được tổ chức bên trong. Ở những doanh nghiệp mà quy trình làm việc đã tương đối rõ ràng, dữ liệu được lưu trữ có cấu trúc và nhân sự quen với việc làm việc dựa trên thông tin, AI thường được tiếp nhận như một bước tiếp theo hợp lý. Ngược lại, nếu công việc vẫn phụ thuộc nhiều vào trao đổi rời rạc, kinh nghiệm cá nhân và các quyết định cảm tính, việc đưa AI vào dễ tạo ra thêm áp lực thay vì hỗ trợ.
Nhìn theo hướng này, câu hỏi “bắt đầu từ phòng ban nào” dần chuyển thành “bắt đầu từ đâu trong hệ thống vận hành của doanh nghiệp”.
AI gắn với quy trình, không gắn với sơ đồ tổ chức
AI không được thiết kế để phục vụ một phòng ban cụ thể. Trên thực tế, AI can thiệp vào cách doanh nghiệp xử lý thông tin, ra quyết định và thực hiện công việc. Những yếu tố này tồn tại xuyên suốt các phòng ban, chứ không bị giới hạn trong một bộ phận riêng lẻ.
Một quy trình có thể nằm trọn trong một phòng ban, nhưng cũng có thể liên quan đến nhiều bộ phận khác nhau. Khi AI được đưa vào, tác động của nó thường thể hiện rõ nhất ở cấp độ quy trình: công việc có được tự động hóa hay không, quyết định có dựa trên dữ liệu tốt hơn hay không, thời gian xử lý có được rút ngắn hay không.
Do đó, nếu chỉ nhìn vào sơ đồ tổ chức để quyết định điểm khởi động AI, doanh nghiệp dễ bỏ qua những yếu tố quan trọng hơn nằm ở cách các công việc thực sự diễn ra hàng ngày.
Những dấu hiệu cho thấy một điểm khởi động AI có tiềm năng
Thay vì lựa chọn theo phòng ban, doanh nghiệp có thể quan sát các đặc điểm của những quy trình đang vận hành. Những quy trình có khả năng trở thành điểm khởi động AI thường mang một số đặc điểm chung.
Đó là các công việc lặp đi lặp lại với tần suất cao, nơi nhân sự phải xử lý nhiều thông tin tương tự nhau mỗi ngày. Đó cũng có thể là những quy trình có đầu vào và đầu ra tương đối rõ ràng, giúp doanh nghiệp dễ quan sát sự thay đổi trước và sau khi áp dụng AI. Ngoài ra, các quy trình có mức độ rủi ro thấp khi thử nghiệm thường phù hợp hơn để bắt đầu, bởi doanh nghiệp có thể điều chỉnh mà không gây gián đoạn lớn.
Những dấu hiệu này không gắn với bất kỳ phòng ban cụ thể nào. Chúng xuất hiện ở nhiều nơi khác nhau trong doanh nghiệp, tùy theo cách tổ chức công việc và mức độ trưởng thành trong vận hành.
Bắt đầu từ một phạm vi nhỏ giúp doanh nghiệp học nhanh hơn
Một sai lầm phổ biến là cố gắng triển khai AI trên diện rộng ngay từ đầu với kỳ vọng tạo ra thay đổi lớn. Với doanh nghiệp SME, cách tiếp cận này thường tiềm ẩn nhiều rủi ro, bởi nguồn lực hạn chế khiến việc điều chỉnh và sửa sai trở nên khó khăn.
Ngược lại, việc bắt đầu từ một phạm vi nhỏ cho phép doanh nghiệp quan sát rõ hơn tác động của AI lên công việc thực tế. Nhân sự có thời gian làm quen, doanh nghiệp có dữ liệu để đánh giá hiệu quả, và ban lãnh đạo có cơ sở để quyết định bước đi tiếp theo. Quan trọng hơn, quá trình này giúp doanh nghiệp hiểu rõ AI đang hỗ trợ điều gì và chưa thể thay thế điều gì.
Theo thời gian, khi một quy trình được cải thiện, nhu cầu mở rộng sang các quy trình liên quan sẽ xuất hiện một cách tự nhiên, thay vì đến từ mệnh lệnh triển khai.
AI lan tỏa trong doanh nghiệp như thế nào?
Trong những doanh nghiệp ứng dụng AI hiệu quả, AI hiếm khi được mở rộng bằng các chiến dịch áp dụng đồng loạt. Thay vào đó, sự lan tỏa diễn ra theo nhu cầu thực tế của công việc. Khi một bộ phận làm việc nhanh hơn, chính xác hơn nhờ AI, các bộ phận liên quan sẽ chịu áp lực phải đồng bộ về dữ liệu, tốc độ và cách ra quyết định.
Sự lan tỏa này phản ánh logic của hệ thống vận hành, chứ không phải lựa chọn cảm tính hay xu hướng công nghệ. AI vì vậy dần trở thành một năng lực hỗ trợ chung, thay vì một công cụ riêng lẻ của một phòng ban.
Vai trò của đào tạo AI trong giai đoạn khởi động
Một yếu tố thường bị đánh giá thấp là cách doanh nghiệp tiếp cận đào tạo AI ngay từ đầu. Nếu đào tạo chỉ dừng ở việc giới thiệu công cụ hoặc tính năng, nhân sự khó có thể liên hệ AI với công việc cụ thể của mình. Ngược lại, khi đào tạo được đặt trong bối cảnh quy trình thực tế, AI trở nên dễ hiểu và dễ áp dụng hơn.
Đào tạo AI hiệu quả không nhằm biến mọi nhân sự thành chuyên gia công nghệ, mà giúp họ hiểu AI đang hỗ trợ phần nào trong công việc và cần điều chỉnh cách làm ra sao để tận dụng công cụ mới. Đây cũng là lý do nhiều doanh nghiệp lựa chọn các chương trình đào tạo AI được thiết kế dựa trên khảo sát thực tế, thay vì các khóa học chung cho mọi đối tượng.
Kết luận: Bắt đầu AI là bài toán về cách tiếp cận, không phải lựa chọn phòng ban
Việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp SME không có một điểm khởi động “đúng” cho tất cả. Thay vì tìm kiếm câu trả lời nhanh cho việc nên bắt đầu từ phòng ban nào, doanh nghiệp cần nhìn sâu hơn vào cách công việc đang được tổ chức, mức độ sẵn sàng của quy trình và khả năng học hỏi từ thử nghiệm nhỏ.
Khi AI được triển khai dựa trên thực tế vận hành, doanh nghiệp không chỉ giảm rủi ro mà còn xây dựng được nền tảng để mở rộng AI một cách bền vững. Đó là cách để AI trở thành một phần của năng lực tổ chức, thay vì chỉ là một thử nghiệm công nghệ mang tính ngắn hạn.
Trong thực tế, để AI thực sự đi vào công việc, doanh nghiệp không chỉ cần công cụ mà còn cần cách tiếp cận phù hợp với bối cảnh vận hành của từng phòng ban. Các chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp vì vậy cần được thiết kế dựa trên nhu cầu sử dụng thực tế, thay vì dạy AI theo một khuôn mẫu chung. SkillAI xây dựng các khóa học AI theo hướng đó, với nội dung đa dạng, có thể áp dụng cho nhiều phòng ban khác nhau trong doanh nghiệp SME, dựa trên khảo sát và mục tiêu cụ thể trước khi triển khai.
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
