9 Ứng dụng AI trong doanh nghiệp vận hành mọi quy trình kinh doanh

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, các tổ chức doanh nghiệp đang tìm hiểu thông tin về ứng dụng AI trong doanh nghiệp không còn coi đây là xu hướng xa vời mà là một giải pháp thực tiễn để nâng cao năng lực vận hành, đổi mới mô hình kinh doanh.

Xu hướng này được minh chứng rõ bằng số liệu. Theo báo cáo The State of AI Index 2025 của Stanford HAI, có tới 78% các tổ chức trên toàn cầu đã ứng dụng AI vào công việc ít nhất trong một bộ phận vào năm 2024, tăng đáng kể so với mức 55% của năm 2023 (hai.stanford.edu). Tại Việt Nam, nghiên cứu của Vietnam News cho thấy 18% doanh nghiệp đã triển khai AI, cao hơn so với 13% năm trước, phản ánh tốc độ tăng trưởng nhanh chóng của công nghệ này trong thị trường nội địa (vietnamnews.vn).

Điều đó cho thấy, ứng dụng trí tuệ nhân tạo không còn là lợi thế của riêng những tập đoàn công nghệ lớn, mà đang trở thành một “đòn bẩy” giúp doanh nghiệp ở nhiều quy mô tối ưu chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng mở rộng cơ hội kinh doanh. Bài viết này Lạc Việt sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về: khái niệm AI trong hoạt động kinh doanh, các ứng dụng cụ thể, lợi ích – thách thức đồng thời gợi ý lộ trình triển khai phù hợp để khai thác giá trị thực tế từ AI.

1. Khái niệm & các dạng ứng dụng AI trong doanh nghiệp

1.1 Định nghĩa “AI trong doanh nghiệp”

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp có thể hiểu là việc sử dụng các hệ thống, thuật toán giúp máy móc có khả năng học hỏi từ dữ liệu, phân tích và tự đưa ra quyết định hoặc gợi ý, thay vì chỉ làm theo lệnh cố định. Nói một cách dễ hình dung, AI giống như một “nhân viên thông minh” có thể xử lý khối lượng lớn thông tin nhanh gấp nhiều lần con người, đưa ra đề xuất dựa trên những gì đã học được.

Một số khái niệm AI thường gặp:

• Machine Learning (Học máy): Máy tính học từ dữ liệu để nhận diện mẫu và dự đoán. Ví dụ: hệ thống AI phân tích lịch sử mua hàng để dự đoán khách hàng có thể mua sản phẩm nào tiếp theo.
• Deep Learning (Học sâu): Dạng nâng cao của Machine Learning, mô phỏng cách hoạt động của não bộ. Đây là nền tảng của nhận diện hình ảnh, giọng nói hay dịch ngôn ngữ tự động.
• Generative AI (AI sáng tạo): Công nghệ giúp tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, hoặc video. Ví dụ: tạo báo cáo kinh doanh từ dữ liệu thô hoặc thiết kế poster marketing.
• Chatbots trợ lý ảo: Công cụ AI giao tiếp với khách hàng hoặc nhân viên qua ngôn ngữ tự nhiên, có thể hỗ trợ 24/7.

Có thể phân biệt AI trong doanh nghiệp thành ba nhóm chính:

• AI tự động hóa: Thay thế các tác vụ lặp đi lặp lại, giúp giảm chi phí, thời gian.
• AI hỗ trợ ra quyết định: Phân tích dữ liệu lớn để đưa ra dự đoán, từ đó giúp lãnh đạo có quyết định chính xác hơn.
• AI đổi mới sản phẩm/dịch vụ: Ứng dụng AI để tạo ra giá trị mới, ví dụ đề xuất sản phẩm cá nhân hóa cho từng khách hàng hoặc phát triển sản phẩm thông minh.

1.2 Mức độ áp dụng & giai đoạn phát triển AI trong doanh nghiệp

Không phải doanh nghiệp nào cũng áp dụng AI ở cùng một mức độ. Thông thường sẽ trải qua 4 giai đoạn:

1. Thử nghiệm (Pilot): Doanh nghiệp chọn một bộ phận nhỏ để thử nghiệm ứng dụng AI, ví dụ triển khai chatbot trong chăm sóc khách hàng.
2. Triển khai trong bộ phận: Khi thấy hiệu quả, AI được triển khai cho nhiều phòng ban, như kết hợp AI trong phân tích dữ liệu tài chính.
3. Tích hợp vào chiến lược lớn: AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà trở thành một phần trong chiến lược tăng trưởng dài hạn.
4. Đổi mới mô hình kinh doanh: Doanh nghiệp phát triển sản phẩm/dịch vụ mới dựa trên AI, tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.

Thực tế tại Việt Nam, theo Vietnam News, phần lớn doanh nghiệp mới chỉ ở giai đoạn sử dụng AI cho các tác vụ cơ bản như tự động hóa quy trình hoặc chatbot. Những ứng dụng nâng cao như phân tích dữ liệu lớn hay AI sáng tạo vẫn đang trong quá trình thử nghiệm, do hạn chế về nguồn lực, kỹ năng triển khai (vietnamnews.vn).

2. 9 Ứng dụng AI trong doanh nghiệp vận hành mọi quy trình kinh doanh

2.1. Ứng dụng AI phân tích số liệu trong kinh doanh

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp vào công tác phân tích số liệu kinh doanh được sử dụng phổ biến tại các tập đoàn lớn. Các công nghệ AI phổ biến trong phân tích dữ liệu kinh doanh bao gồm học máy (machine learning) và học sâu (deep learning). Học máy sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu, từ đó đưa ra các dự đoán hoặc nhận diện các mẫu. Học sâu, một nhánh của học máy, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để phân tích dữ liệu phức tạp hơn, như hình ảnh hoặc ngôn ngữ.

Công nghệ AI mang lại nhiều lợi ích trong việc phân tích số liệu kinh doanh. AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán các xu hướng tương lai, giúp doanh nghiệp chuẩn bị kế hoạch chiến lược hiệu quả. Thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng, thị trường AI giúp doanh nghiệp điều chỉnh và tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh để đạt được kết quả tốt nhất.

Một ví dụ điển hình về ứng dụng AI trong doanh nghiệp thành công nhờ ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu là Amazon. Amazon sử dụng AI để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó đề xuất các sản phẩm phù hợp và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Điều này không chỉ giúp tăng doanh thu mà còn cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

2.2. Ứng dụng AI trợ lý ảo giải đáp 24/7 thông tin nội bộ doanh nghiệp

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp để cung cấp thông tin kịp thời và chính xác, gia tăng trải nghiệm hài lòng cho nhân viên. Trợ lý ảo AI giúp nhân viên truy cập thông tin nội bộ nhanh chóng, chính xác mà không cần mất nhiều thời gian tìm kiếm.

Trợ lý ảo AI hoạt động dựa trên các thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép hiểu, phản hồi các yêu cầu của nhân viên một cách thông minh. Các trợ lý ảo này có thể tích hợp với hệ thống tài liệu nội bộ của doanh nghiệp, giúp tra cứu và giải đáp thông tin từ các tài liệu như quy định, quy chế, quy trình thủ tục, sổ tay nhân viên, biểu mẫu tức thời.

Thay vì để nhân viên phải tự mình lọc kết quả từ hệ thống tài liệu, khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp trợ lý ảo AI sẽ tổng hợp, tóm tắt thông tin, đảm bảo tìm đúng và đủ 100% thông tin cần thiết. Ngoài ra, trợ lý ảo có khả năng giải đáp thông tin trong mọi ngữ cảnh, giải đáp thông tin 24/7, bất kể thời gian nào.

Ví dụ, trợ lý ảo LV ChatBot AI được tích hợp vào hệ thống tài liệu nội bộ của công ty, giúp nhân viên truy cập thông tin nhanh chóng, từ đó tăng hiệu suất làm việc và giảm thiểu thời gian lãng phí. Nhờ đó,doanh nghiệp đã nâng cao hiệu quả quản lý vận hành, đảm bảo các hoạt động diễn ra suôn sẻ và hiệu quả hơn.

2.3. Ứng dụng trợ lý ảo AI trong hoạt động kế toán doanh nghiệp

Ứng dụng AI trong kế toán tối ưu hoạt động quản lý tài chính kế toán, nói không với nhập liệu thủ công, giảm thiểu sai sót và quản trị tài chính một cách chủ động hơn. Phần mềm kế toán tích hợp trợ lý AI mang đến nhiều tính năng nổi bật, giúp tối ưu hóa quản lý tài chính:

• Tự động hóa nhập liệu hóa đơn đầu vào: Ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) và trí tuệ nhân tạo, hệ thống có khả năng đọc, bóc tách, xử lý tự động nhập liệu thông tin hóa đơn đầu vào một cách chính xác, loại bỏ sai sót, tiết kiệm thời gian nhập liệu thủ công.
• Trợ lý Kế toán: Hỗ trợ giải đáp mọi truy vấn theo thời gian thực ngay trong chức năng báo cáo thống kê, giúp lãnh đạo ra quyết định nhanh chóng và giảm thiểu thời gian giải trình, báo cáo.
• Phân tích và theo dõi chỉ số tài chính: Trợ lý AI có khả năng phân tích và theo dõi các chỉ số tài chính, cảnh báo biến động tức thì giúp doanh nghiệp quản lý rủi ro một cách chủ động.
• Tự động hóa lập lịch và nhắc đến hạn công nợ – thanh toán: Hệ thống tự động gửi email nhắc nhở về các khoản công nợ, thanh toán đến hạn, giúp gia tăng trải nghiệm với khách hàng và nhà cung cấp.
• Dự báo tài chính chính xác: Ứng dụng AI trong doanh nghiệp để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán xu hướng, phần mềm giúp doanh nghiệp lập kế hoạch tài chính chính xác hơn.
• Trợ lý ảo AI: Hỗ trợ 24/7 giải đáp mọi thắc mắc về chính sách và chế độ tài chính kế toán. Tích hợp nền tảng ChatGPT và Gemini, trợ lý ảo này có thể cung cấp thông tin hỏi & đáp một cách nhanh chóng.

Lạc Việt phát triển thành công phần mềm LV-DX Accounting ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp tự động hóa quá trình nhập liệu, giảm thiểu sai sót, nâng cao hiệu quả quản lý tài chính. Nhờ vào khả năng phân tích và cảnh báo tức thì của trợ lý AI, LV-DX Accounting tích hợp AI hỗ trợ quản lý rủi ro một cách chủ động, lập kế hoạch tài chính chính xác hơn.

2.4. Ứng dụng AI trong tra cứu – ký duyệt trong các quy trình doanh nghiệp

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp với nghiệp vụ tra cứu – ký duyệt trong các quy trình vận hành giúp tối ưu các hoạt động tìm kiếm thông tin, trình ký, đưa ra quyết định. AI được tích hợp cùng mô hình RAG trong hệ thống quản lý tài liệu, trình ký số, giúp giải đáp mọi truy vấn theo thời gian thực ngay trong không gian làm việc. Tính năng này giúp lãnh đạo nhanh chóng nắm bắt được tình hình doanh nghiệp, ra quyết định tức thời, giảm thiểu thời gian đợi nhân viên giải trình, báo cáo.

Xem chi tiết: X5 Hiệu suất với phần mềm số hóa quy trình ứng dụng trí tuệ AI tra cứu, ký duyệt

Khi có tài liệu cần phê duyệt, thay vì phải tự lọc thông tin từ kết quả tìm kiếm truyền thống, trợ lý ảo AI có khả năng tra cứu, tóm tắt thông tin và giải đáp cho người dùng ngay trên tài liệu tương ứng.

2.5. Tự động hóa quy trình (Workflow Automation, RPA)

Trong nhiều doanh nghiệp, nhân viên thường mất rất nhiều thời gian cho những công việc lặp đi lặp lại như nhập liệu, đối chiếu hóa đơn, hay tổng hợp báo cáo. AI kết hợp với công nghệ RPA (Robotic Process Automation) có thể xử lý những tác vụ này một cách tự động, nhanh hơn gấp nhiều lần so với con người.

Ví dụ: Một công ty logistics có thể sử dụng AI để tự động đọc trích xuất thông tin từ vận đơn, thay vì nhân viên phải nhập thủ công. Điều này giúp giảm tỷ lệ sai sót do con người xuống mức tối thiểu, đồng thời tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc mỗi tháng.

Giá trị thực tế cho doanh nghiệp:

• Giảm chi phí nhân sự ở các khâu hành chính.
• Tăng tốc độ xử lý công việc, rút ngắn thời gian phản hồi khách hàng.
• Nâng cao tính chính xác, giảm rủi ro sai lệch dữ liệu.

2.6. Chatbots trợ lý ảo trong chăm sóc khách hàng

Theo báo cáo của Gartner, đến năm 2025, khoảng 80% giao dịch dịch vụ khách hàng sẽ được xử lý ít nhất một phần bởi AI (Gartner). Chatbots trợ lý ảo giúp doanh nghiệp phục vụ khách hàng 24/7, giải đáp nhanh chóng các câu hỏi thường gặp, đồng thời giảm áp lực cho đội ngũ nhân viên chăm sóc khách hàng.

Ví dụ: Ngân hàng có thể triển khai chatbot trên website hoặc ứng dụng di động để hỗ trợ khách hàng kiểm tra số dư, tra cứu lịch sử giao dịch hay giải thích các thủ tục vay vốn. Nhờ đó, nhân viên chỉ cần tập trung vào những vấn đề phức tạp hơn thay vì xử lý các yêu cầu đơn giản.

Giá trị thực tế cho doanh nghiệp:

• Nâng cao trải nghiệm khách hàng nhờ dịch vụ nhanh chóng, liên tục.
• Giảm chi phí vận hành tổng đài chăm sóc khách hàng.
• Thu thập dữ liệu hành vi người dùng, từ đó cải thiện sản phẩm/dịch vụ.

2.7. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Trong môi trường cạnh tranh hiện nay, việc phục vụ mọi khách hàng theo một “công thức chung” không còn hiệu quả. AI giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu hành vi mua sắm, lịch sử giao dịch, thói quen tương tác để đưa ra gợi ý phù hợp cho từng khách hàng.

Ví dụ: Amazon từng công bố 35% doanh thu của họ đến từ hệ thống gợi ý sản phẩm dựa trên AI. Điều này cho thấy cá nhân hóa không chỉ tăng tỷ lệ chuyển đổi mà còn gia tăng giá trị đơn hàng trung bình. Ở Việt Nam, nhiều sàn thương mại điện tử như Shopee, Lazada cũng ứng dụng AI để đề xuất sản phẩm, giúp giữ chân khách hàng lâu hơn trên nền tảng.

Giá trị thực tế cho doanh nghiệp:

• Tăng tỷ lệ mua hàng lặp lại, gia tăng lòng trung thành khách hàng.
• Giảm chi phí marketing nhờ tiếp cận đúng nhu cầu thay vì quảng cáo đại trà.
• Cải thiện trải nghiệm người dùng, từ đó nâng cao uy tín thương hiệu.

2.8. Ứng dụng trong sản xuất, chuỗi cung ứng

AI đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hoạt động sản xuất và logistics – vốn là “xương sống” của nhiều doanh nghiệp. Thông qua cảm biến IoT, phân tích dữ liệu thời gian thực, AI có thể giám sát dây chuyền, phát hiện lỗi sản phẩm ngay lập tức để đưa ra cảnh báo bảo trì dự đoán.

Ví dụ: Các tập đoàn sản xuất ô tô như BMW, Toyota đã sử dụng AI để phát hiện lỗi linh kiện trong quy trình sản xuất, giúp giảm thiểu sản phẩm hỏng. Trong logistics, AI dự đoán nhu cầu vận chuyển, tối ưu lộ trình giao hàng, tiết kiệm nhiên liệu và thời gian.

Giá trị thực tế cho doanh nghiệp:

• Giảm chi phí sản xuất, hạn chế lãng phí nguyên vật liệu.
• Tăng hiệu suất dây chuyền, đảm bảo chất lượng sản phẩm đồng đều.
• Rút ngắn thời gian giao hàng, nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

2.9. Sáng tạo nội dung và Generative AI

Trong lĩnh vực marketing truyền thông, quản trị vận hành, Generative AI mang lại khả năng sáng tạo vượt trội. AI có thể viết nội dung quảng cáo, soạn email chăm sóc khách hàng, tạo báo cáo kinh doanh, thậm chí hỗ trợ thiết kế hình ảnh, video.

Ví dụ: Các công ty công nghệ truyền thông đã ứng dụng AI để rút ngắn thời gian sản xuất nội dung từ vài ngày xuống chỉ còn vài giờ. HubSpot là một nền tảng marketing toàn cầu đã tích hợp AI để hỗ trợ marketer viết bài blog và email marketing giúp tiết kiệm đến 30% thời gian triển khai chiến dịch.

Giá trị thực tế cho doanh nghiệp:

• Tăng tốc độ triển khai chiến dịch truyền thông, marketing.
• Giảm chi phí thuê ngoài hoặc nguồn lực sáng tạo nội bộ.
• Đảm bảo tính nhất quán trong nội dung, đồng thời dễ dàng tùy chỉnh theo từng nhóm khách hàng mục tiêu.

3. Lợi ích thực tế doanh nghiệp nhận được khi ứng dụng AI

3.1. Tăng hiệu suất giảm chi phí

Một trong những giá trị rõ rệt nhất khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp là khả năng tăng hiệu suất làm việc. AI giúp tự động hóa những công việc lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu, kiểm tra chứng từ hay xử lý email. Điều này không chỉ giảm tải cho nhân viên mà còn hạn chế sai sót do con người gây ra.

Ví dụ, một công ty logistics có thể dùng AI để tự động tối ưu tuyến đường giao hàng giúp rút ngắn thời gian vận chuyển, giảm chi phí nhiên liệu. Với doanh nghiệp, điều này đồng nghĩa với việc tiết kiệm hàng trăm đến hàng ngàn giờ làm việc mỗi năm, đồng thời giảm chi phí vận hành đáng kể.

3.2. Ra quyết định nhanh chính xác hơn

AI không thay thế con người trong việc ra quyết định, nhưng lại là công cụ mạnh mẽ giúp ban lãnh đạo có dữ liệu chính xác để dự đoán xu hướng giảm rủi ro. Các thuật toán học máy có thể phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ thị trường, hành vi khách hàng hay hiệu suất vận hành để đưa ra dự báo.

Ví dụ, trong ngành bán lẻ, AI dự đoán nhu cầu hàng hóa theo mùa, giúp doanh nghiệp chủ động nguồn cung, tránh tồn kho dư thừa. Điều này giúp nhà quản lý giảm sự phụ thuộc vào phán đoán chủ quan, từ đó nâng cao độ chính xác trong các quyết định chiến lược.

3.3. Cải thiện trải nghiệm khách hàng tăng doanh thu

Khách hàng ngày nay mong đợi dịch vụ nhanh chóng, cá nhân hóa và có sẵn 24/7. AI giúp doanh nghiệp đáp ứng kỳ vọng này thông qua chatbot, trợ lý ảo, các hệ thống gợi ý thông minh.

Ví dụ, chatbot có thể hỗ trợ khách hàng ngay lập tức khi họ cần giải đáp, thay vì phải chờ nhân viên hỗ trợ. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, AI phân tích hành vi mua sắm để đưa ra gợi ý sản phẩm phù hợp, tăng khả năng chuyển đổi mua hàng. Trên thực tế, Amazon đã cho biết hơn 35% doanh thu của họ đến từ hệ thống gợi ý dựa trên AI – minh chứng rõ rệt cho giá trị kinh doanh từ công nghệ này.

3.4. Đổi mới, nâng cao lợi thế cạnh tranh

Ứng dụng AI không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn mà còn mở ra cơ hội phát triển sản phẩm, dịch vụ mới. Chẳng hạn, ngân hàng có thể dùng AI để xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng tự động, mở rộng dịch vụ cho nhóm khách hàng chưa từng tiếp cận tài chính truyền thống. Doanh nghiệp đi đầu trong việc khai thác AI thường xây dựng được hình ảnh tiên phong, gia tăng uy tín thương hiệu và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững so với đối thủ.

3.5. Các số liệu minh chứng giá trị AI

Hiệu quả của AI không chỉ được cảm nhận qua trải nghiệm, mà còn được thể hiện bằng các con số cụ thể. Theo khảo sát của AWS tại Việt Nam, trong số các doanh nghiệp đã ứng dụng AI:

• 61% báo cáo doanh thu tăng trung bình khoảng 16%.
• 58% kỳ vọng tiết kiệm chi phí khoảng 20%.
  (Nguồn: Vietnam News)

Trên phạm vi toàn cầu, Báo cáo AI Index 2025 của Đại học Stanford cho thấy 78% các tổ chức đã sử dụng AI ít nhất trong một bộ phận hoặc chức năng kinh doanh (hai.stanford.edu). Điều này chứng minh AI đã trở thành một phần quan trọng trong chiến lược phát triển doanh nghiệp hiện đại, chứ không còn là xu hướng mang tính thử nghiệm.

4. Các bước triển khai AI trong doanh nghiệp (Roadmap)

Bước 1. Đánh giá hiện trạng xác định mục tiêu rõ ràng

Trước khi đầu tư vào bất kỳ giải pháp AI nào, doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc nhìn lại chính mình. Điều này bao gồm việc phân tích quy trình nội bộ để xác định:

• Đâu là những công đoạn đang tiêu tốn nhiều thời gian, chi phí;
• Đâu là những điểm cần hỗ trợ ra quyết định;
• Đâu là cơ hội để tạo ra sản phẩm, dịch vụ mới nhờ AI.

Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ có thể nhận thấy việc dự đoán nhu cầu hàng tồn kho thường chậm dễ sai lệch. AI có thể giúp dự báo chính xác hơn dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần đánh giá về hạ tầng dữ liệu, công nghệ đang dùng, năng lực nhân sự hiện tại để xem đã sẵn sàng cho việc ứng dụng AI hay chưa.

Bước 2. Lập kế hoạch chiến lược AI

Ứng dụng AI không nên dừng lại ở phạm vi từng bộ phận mà cần gắn liền với chiến lược số hóa toàn doanh nghiệp. Ở giai đoạn này, lãnh đạo cần xác định rõ mục tiêu kinh doanh mà AI sẽ hỗ trợ: tăng doanh thu, giảm chi phí, tối ưu trải nghiệm khách hàng hay nâng cao năng lực cạnh tranh.

Doanh nghiệp cũng nên đưa ra KPIs cụ thể để đo lường hiệu quả, chẳng hạn: tỷ lệ giảm thời gian xử lý yêu cầu khách hàng, tỷ lệ tăng độ chính xác trong dự báo doanh thu.

Theo báo cáo của PwC, AI có thể đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ USD vào GDP toàn cầu đến năm 2030 nhờ nâng cao năng suất, đổi mới sản phẩm (PwC Global AI Report).

Bước 3. Chọn đối tác công nghệ phù hợp

Doanh nghiệp có thể lựa chọn giải pháp on-premise (cài đặt tại chỗ, kiểm soát dữ liệu chặt chẽ) hoặc cloud (dễ mở rộng, chi phí linh hoạt). Mỗi mô hình có ưu nhược điểm riêng, tùy thuộc vào yêu cầu bảo mật và ngân sách của từng doanh nghiệp.

Ngoài ra, doanh nghiệp cần cân nhắc giữa việc tự phát triển nội bộ hay hợp tác với các nhà cung cấp giải pháp AI. Với doanh nghiệp chưa có đội ngũ công nghệ mạnh, việc hợp tác với đối tác uy tín sẽ giúp tiết kiệm thời gian triển khai đảm bảo chất lượng.

Bước 4. Thử nghiệm và mở rộng (Pilot → Scale-up)

Bắt đầu bằng một dự án thử nghiệm nhỏ giúp doanh nghiệp kiểm chứng tính khả thi của AI mà không cần đầu tư quá nhiều ngay từ đầu.

Ví dụ, một công ty tài chính có thể thử nghiệm chatbot AI trong chăm sóc khách hàng trước khi mở rộng sang toàn bộ kênh hỗ trợ.

Khi dự án thử nghiệm thành công, doanh nghiệp có thể mở rộng dần sang nhiều bộ phận, đảm bảo AI thực sự tạo ra giá trị trước khi đầu tư quy mô lớn.

Bước 5. Đảm bảo quản trị, bảo mật, đạo đức tuân thủ pháp lý

AI chỉ thực sự bền vững khi được triển khai đi kèm với khung quản trị dữ liệu chặt chẽ. Doanh nghiệp cần xây dựng quy trình đảm bảo dữ liệu an toàn, minh bạch, không thiên lệch, đồng thời tuân thủ quy định pháp lý, tiêu chuẩn ngành.
Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, AI phải tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu cá nhân và phòng chống rửa tiền. Việc không tuân thủ có thể dẫn tới rủi ro pháp lý, mất uy tín thương hiệu.

Bước 6. Đào tạo nhân sự, thay đổi văn hóa

Một trong những rào cản lớn nhất khi ứng dụng AI không phải là công nghệ, mà là con người. Doanh nghiệp cần triển khai chương trình đào tạo nâng cao kỹ năng (upskill) và đào tạo lại (reskill) cho nhân viên để họ có thể làm việc hiệu quả với các công cụ mới.

Bên cạnh đó, truyền thông nội bộ đóng vai trò quan trọng trong việc thay đổi văn hóa doanh nghiệp. Khi nhân viên hiểu rằng AI không phải để thay thế mà là để hỗ trợ, họ sẽ sẵn sàng đón nhận, khai thác tối đa giá trị từ công nghệ.

5. Thách thức rủi ro khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp

5.1. Thiếu nhân lực và kỹ năng

Một trong những rào cản lớn nhất mà các tổ chức, doanh nghiệp đang tìm hiểu thông tin về ứng dụng AI trong doanh nghiệp thường gặp phải là thiếu đội ngũ nhân sự có năng lực triển khai. Theo Vietnam News, hơn 50% doanh nghiệp tại Việt Nam cho rằng khó khăn lớn nhất khi áp dụng AI nằm ở việc thiếu nhân sự có kỹ năng chuyên môn phù hợp (Vietnam News).

Thực tế, để triển khai thành công một giải pháp AI, doanh nghiệp cần cả kỹ năng công nghệ (xử lý dữ liệu, lập trình, vận hành hệ thống) lẫn kỹ năng phân tích kinh doanh (hiểu thị trường, quy trình nội bộ). Sự thiếu hụt này khiến nhiều dự án AI bị kéo dài hoặc không đạt kết quả mong muốn.

5.2. Dữ liệu và quản trị dữ liệu

AI chỉ hoạt động hiệu quả khi được “nuôi dưỡng” bằng dữ liệu đầy đủ chính xác, được quản lý tốt. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay vẫn lưu trữ dữ liệu phân tán ở nhiều hệ thống khác nhau, thậm chí dữ liệu bị thiếu hoặc sai lệch.

Bên cạnh đó, vấn đề bảo mật quyền riêng tư ngày càng được chú trọng, đặc biệt với các ngành như tài chính, y tế, ngân hàng. Nếu doanh nghiệp không xây dựng được khung quản trị dữ liệu minh bạch, vừa đảm bảo tuân thủ pháp luật vừa duy trì được niềm tin khách hàng, thì AI rất khó phát huy giá trị thực tế.

5.3. Chi phí đầu tư và lợi nhuận khó đo lường

Đầu tư AI không chỉ dừng ở phần mềm mà còn bao gồm hạ tầng lưu trữ xử lý dữ liệu, đào tạo nhân sự, tích hợp hệ thống. Đây là khoản chi phí đáng kể, đặc biệt với doanh nghiệp vừa và nhỏ. Thách thức lớn hơn nằm ở việc đo lường chính xác ROI (tỷ suất lợi nhuận trên đầu tư).

Một số lợi ích của AI như cải thiện trải nghiệm khách hàng hay tăng tính chính xác trong dự báo thường chỉ thể hiện rõ sau một thời gian dài, khiến lãnh đạo doanh nghiệp khó xác định thời gian hoàn vốn, quyết định mở rộng đầu tư.

5.4. Vấn đề đạo đức, pháp lý, niềm tin

AI hoạt động dựa trên thuật toán học từ dữ liệu, do đó dễ xảy ra sai lệch (bias) hoặc đưa ra quyết định thiếu minh bạch. Điều này đặc biệt nhạy cảm trong các lĩnh vực như tuyển dụng, tài chính hay y tế, nơi quyết định của AI có thể ảnh hưởng trực tiếp đến con người.

Ngoài ra, khung pháp lý tại Việt Nam và trên thế giới về bảo vệ dữ liệu cá nhân, trách nhiệm khi AI đưa ra quyết định sai vẫn đang trong quá trình hoàn thiện. Thiếu minh bạch, lo ngại về quyền riêng tư có thể làm giảm niềm tin của khách hàng/đối tác vào doanh nghiệp khi ứng dụng AI.

5.5. Văn hóa tổ chức và thay đổi quản trị

AI không chỉ là một công cụ công nghệ mà còn đòi hỏi sự thay đổi về văn hóa quản trị. Trong nhiều trường hợp, nhân viên lo ngại AI sẽ thay thế công việc của họ, dẫn đến sự kháng cự với các dự án mới.

Để khắc phục, doanh nghiệp cần sự cam kết mạnh mẽ từ lãnh đạo trong việc truyền thông rõ ràng rằng AI là công cụ hỗ trợ, giúp con người tập trung vào công việc có giá trị cao hơn. Đồng thời, cần xây dựng lộ trình đào tạo để nhân viên sẵn sàng thích ứng với môi trường làm việc mới.

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp đã mang lại những lợi ích to lớn và không ngừng mở ra những cơ hội phát triển mới. Từ việc ứng dụng AI trong kinh doanh để phân tích số liệu, hỗ trợ nhân viên với trợ lý ảo, tối ưu hóa quản lý kế toán, đến số hóa quy trình ký duyệt, AI đã cho thấy khả năng cải thiện hiệu suất và tăng cường hiệu quả quản lý. Do vậy, các doanh nghiệp cần nhanh chóng áp dụng AI để nắm bắt được các xu hướng mới, quản lý rủi ro một cách chủ động và tạo đà phát triển bền vững trong môi trường kinh doanh đầy cạnh tranh.

THÔNG TIN LIÊN HỆ:

• Công ty Cổ phần Tin Học Lạc Việt
• Hotline: (+84.28) 3842 3333
• Email: info@lacviet.vn – Website: www.lacviet.vn
• Trụ sở chính: 23 Nguyễn Thị Huỳnh, P. 8, Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh

Câu hỏi liên quan

1. AI giúp gì cho doanh nghiệp?

AI giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình, tối ưu hóa vận hành và nâng cao khả năng ra quyết định. Cụ thể:

• Tăng hiệu suất làm việc: AI tự động xử lý tác vụ lặp lại, giảm tải công việc thủ công.
• Phân tích dữ liệu, dự báo: AI phân tích dữ liệu lớn, đưa ra dự đoán xu hướng thị trường, tài chính, nhu cầu khách hàng.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: AI cá nhân hóa dịch vụ, hỗ trợ khách hàng 24/7 qua chatbot và trợ lý ảo.
• Nâng cao bảo mật, giảm rủi ro: AI phát hiện gian lận tài chính, bảo vệ dữ liệu doanh nghiệp.
• Tối ưu hóa quản lý nhân sự: AI hỗ trợ tuyển dụng, đánh giá hiệu suất, dự đoán tỷ lệ nghỉ việc.

2. Ứng dụng của AI trong quản trị doanh nghiệp?

• Quản trị tài chính: AI phân tích báo cáo tài chính, dự báo dòng tiền, phát hiện rủi ro tài chính.
• Quản lý khách hàng (CRM): AI theo dõi hành vi khách hàng, cá nhân hóa chiến dịch tiếp thị.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: AI dự đoán nhu cầu hàng hóa, tối ưu hóa kho vận, logistics.
• Quản trị nhân sự: AI tự động hóa quy trình tuyển dụng, đánh giá hiệu suất, hỗ trợ đào tạo nhân viên.
• Ra quyết định chiến lược: AI phân tích dữ liệu thị trường, hỗ trợ doanh nghiệp định hướng chiến lược kinh doanh.

Nguồn thông tin tham khảo:

• Sizing the prize What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?
• The 2025 AI Index Report by Stanford HAI
• Việt Nam sees rapid AI growth