DOANH NGHIỆP NHỎ CÓ NÊN TRIỂN KHAI AI? LỢI ÍCH VÀ GIẢI PHÁP

Mục lục [Ẩn]

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược kinh doanh của các doanh nghiệp. Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp nhỏ, câu hỏi "Doanh nghiệp nhỏ có nên triển khai AI không?"Liệu AI có phải là một giải pháp khả thi, giúp tối ưu hóa quy trình và thúc đẩy phát triển cho doanh nghiệp nhỏ? Bài viết dưới đây, AI FIRST sẽ giải đáp chi tiết cho bạn đọc.

1. Doanh nghiệp nhỏ có nên triển khai AI không?

Trong kỷ nguyên số hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ dành riêng cho các tập đoàn lớn mà đã trở thành một giải pháp quan trọng cho mọi loại hình doanh nghiệp, bao gồm cả doanh nghiệp nhỏ. Tuy nhiên, câu hỏi được đặt ra là liệu doanh nghiệp nhỏ có thực sự cần triển khai AI, và nếu có thì lợi ích mà AI mang lại là gì?
Dưới đây là những lý do doanh nghiệp vừa và nhỏ nên triển khai AI:

Tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành: AI giúp tự động hóa các công việc lặp lại, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian cho nhân viên, từ đó giảm chi phí vận hành và tăng năng suất lao động.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Các công cụ AI như chatbot, trợ lý ảo có thể hỗ trợ khách hàng 24/7, giúp doanh nghiệp phản hồi nhanh hơn, cá nhân hóa dịch vụ và giữ chân khách hàng hiệu quả.
Ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu: AI phân tích khối lượng lớn dữ liệu để đưa ra dự báo, phát hiện xu hướng và hỗ trợ quản lý ra quyết định nhanh chóng, giảm rủi ro kinh doanh.
Tạo lợi thế cạnh tranh: Khi các doanh nghiệp vừa và nhỏ tận dụng AI, họ có thể tối ưu hóa quy trình, đổi mới sáng tạo và tăng tốc phát triển sản phẩm, dịch vụ để cạnh tranh với các đối thủ lớn.
Thích nghi với xu hướng chuyển đổi số: Việc ứng dụng AI là bước đệm quan trọng trong hành trình chuyển đổi số, giúp doanh nghiệp sẵn sàng cho các thay đổi về công nghệ và thị trường trong tương lai.

2. Các lĩnh vực trong doanh nghiệp nhỏ dễ áp dụng AI nhất

AI mang lại nhiều cơ hội cải tiến và tối ưu cho doanh nghiệp nhỏ ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, để triển khai hiệu quả và tiết kiệm nguồn lực, các doanh nghiệp nên tập trung vào những lĩnh vực mà AI có thể phát huy tác dụng nhanh và rõ ràng nhất. Dưới đây là các lĩnh vực dễ áp dụng AI nhất dành cho doanh nghiệp nhỏ:

2.1. Chăm sóc khách hàng và hỗ trợ bán hàng

AI đã và đang thay đổi cách thức tương tác với khách hàng bằng cách tự động hóa nhiều quy trình, giúp doanh nghiệp nhỏ nâng cao chất lượng dịch vụ mà không cần tăng nhân sự. Chatbot AI thông minh là một trong những ứng dụng phổ biến và dễ tiếp cận nhất. Chatbot có thể:

Hỗ trợ 24/7: Giải đáp các câu hỏi thường gặp của khách hàng ngay lập tức, bất kể thời gian nào, giúp giảm thời gian chờ đợi và tăng sự hài lòng.
Thu thập thông tin khách hàng tiềm năng (lead qualification): Tự động đặt câu hỏi để sàng lọc và thu thập thông tin cơ bản của khách hàng quan tâm, sau đó chuyển cho đội ngũ bán hàng xử lý.
Hướng dẫn khách hàng: Cung cấp thông tin sản phẩm, hướng dẫn sử dụng, hoặc điều hướng khách hàng đến đúng trang thông tin họ cần.
Đặt lịch hẹn cơ bản: Hỗ trợ khách hàng đặt lịch hẹn dịch vụ hoặc tư vấn.
Cung cấp thông tin nhanh chóng: AI có thể giúp nhân viên bán hàng truy xuất thông tin sản phẩm, lịch sử khách hàng, hoặc các chính sách bán hàng một cách nhanh chóng ngay trong lúc tương tác với khách.
Cá nhân hóa gợi ý sản phẩm đơn giản: Dựa trên lịch sử mua hàng hoặc hành vi duyệt web, AI có thể đưa ra những gợi ý sản phẩm liên quan cơ bản, giúp tăng cơ hội bán chéo (cross-sell) và bán thêm (up-sell).

2.2. Marketing và bán hàng

Marketing là một trong những lĩnh vực được hưởng lợi nhiều nhất từ AI, đặc biệt với các doanh nghiệp nhỏ muốn tối ưu ngân sách và tiếp cận đúng khách hàng mục tiêu. Đối với các doanh nghiệp nhỏ mong muốn tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị và gia tăng hiệu quả bán hàng ngay cả khi nguồn lực còn hạn chế, AI mang đến hàng loạt công cụ và giải pháp đột phá, dễ dàng tích hợp. Cụ thể:

Sáng tạo nội dung: Các công cụ AI (như ChatGPT, Jasper, Gemini) có thể hỗ trợ viết email marketing, bài đăng blog, nội dung quảng cáo, mô tả sản phẩm. Điều này đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp nhỏ có nguồn lực hạn chế về nhân sự marketing.
Chatbot cơ bản: Triển khai chatbot trên website hoặc mạng xã hội để trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng, thu thập thông tin liên hệ cơ bản. Nhiều nền tảng chatbot hiện nay khá dễ cài đặt và không yêu cầu kiến thức lập trình sâu.
Phân tích dữ liệu marketing cơ bản: Một số công cụ AI có thể giúp phân tích hiệu suất của các chiến dịch quảng cáo đơn giản, gợi ý từ khóa hoặc đối tượng mục tiêu.
Tự động hóa email marketing: Các nền tảng email marketing thường tích hợp sẵn các tính năng AI để cá nhân hóa nội dung email, gửi email theo lịch trình hoặc dựa trên hành vi của người dùng.

2.3. Quản trị vận hành và tác vụ hành chính

Để giải phóng doanh nghiệp nhỏ khỏi gánh nặng của những công việc thủ công lặp đi lặp lại và tối ưu hóa quy trình nội bộ, AI cung cấp nhiều công cụ tự động hóa thông minh, đặc biệt hiệu quả trong quản trị vận hành và các tác vụ hành chính.

Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại: Sử dụng các công cụ tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) hoặc các nền tảng no-code/low-code có tích hợp AI để tự động hóa việc nhập liệu, tạo báo cáo đơn giản, quản lý lịch làm việc, nhắc nhở công việc.
Quản lý email và sắp xếp thông tin: Các ứng dụng email thông minh có thể tự động lọc thư rác, ưu tiên email quan trọng, hoặc tóm tắt nội dung email.
Ghi chú và tóm tắt cuộc họp: Các công cụ như Fireflies.ai có thể tự động ghi âm, phiên âm và tóm tắt nội dung các cuộc họp trực tuyến.

2.4. Quản lý tài chính và kế toán

Trong lĩnh vực đòi hỏi sự chính xác và tỉ mỉ như tài chính kế toán, AI đang dần trở thành một trợ thủ đắc lực cho các doanh nghiệp nhỏ. Việc áp dụng AI trong tài chính và kế toán không chỉ giúp doanh nghiệp tự động hóa các công việc thủ công mà còn nâng cao tính chính xác và minh bạch trong quản lý.

Tự động hóa nhập liệu và xử lý hóa đơn, chứng từ: Các công cụ AI có khả năng nhận dạng ký tự quang học (OCR) và học máy (Machine Learning) có thể tự động trích xuất thông tin từ hóa đơn, biên lai, sao kê ngân hàng và nhập liệu vào phần mềm kế toán. Điều này giúp loại bỏ phần lớn công việc nhập liệu thủ công tẻ nhạt, giảm nguy cơ sai sót và tăng tốc độ xử lý.
Phân loại chi phí tự động: AI có thể học cách tự động phân loại các khoản chi tiêu vào đúng danh mục kế toán dựa trên các quy tắc được thiết lập sẵn hoặc từ dữ liệu lịch sử. Việc này giúp việc theo dõi và quản lý ngân sách trở nên dễ dàng và chính xác hơn.
Hỗ trợ phát hiện gian lận và bất thường cơ bản: Mặc dù các giải pháp phức tạp có thể tốn kém, một số công cụ AI đơn giản hơn có thể giúp nhận diện các mẫu giao dịch bất thường hoặc các dấu hiệu tiềm ẩn của gian lận trong dữ liệu tài chính, giúp doanh nghiệp nhỏ có những cảnh báo sớm.
Hỗ trợ tạo báo cáo tài chính: AI có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu và tạo các báo cáo tài chính cơ bản một cách nhanh chóng, giúp chủ doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về tình hình tài chính mà không cần chờ đợi kế toán viên xử lý thủ công hoàn toàn.
Dự báo dòng tiền cơ bản: Dựa trên dữ liệu lịch sử giao dịch và các yếu tố đầu vào đơn giản, một số công cụ AI có thể đưa ra những dự báo ban đầu về dòng tiền, giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc lập kế hoạch tài chính.

2.5. Quản lý nhân sự

Đối với quản lý nguồn nhân lực, AI có thể giúp các doanh nghiệp nhỏ tự động hóa nhiều quy trình, từ đó giải phóng thời gian cho bộ phận nhân sự tập trung vào các hoạt động chiến lược và phát triển con người. Các ứng dụng tiêu biểu bao gồm:

Sàng lọc hồ sơ ứng viên ban đầu: Các công cụ AI có thể quét và phân tích hồ sơ ứng viên dựa trên các từ khóa, kỹ năng và kinh nghiệm được xác định trước cho một vị trí tuyển dụng. Điều này giúp nhanh chóng lọc ra những ứng viên tiềm năng nhất từ một lượng lớn hồ sơ, tiết kiệm thời gian đáng kể cho người quản lý tuyển dụng.
Hỗ trợ quản lý lịch làm việc và chấm công: Một số giải pháp AI có thể hỗ trợ việc tạo lịch làm việc tối ưu dựa trên nhu cầu và sự sẵn có của nhân viên, cũng như tự động hóa một phần quy trình chấm công và tính lương cơ bản.
Phân tích sơ bộ cảm xúc nhân viên (qua khảo sát): Nếu doanh nghiệp thực hiện các khảo sát ẩn danh, các công cụ AI cơ bản có thể giúp phân tích văn bản để nắm bắt các xu hướng chung về cảm xúc hoặc các vấn đề nổi cộm trong đội ngũ, cung cấp thông tin đầu vào cho các cải tiến về môi trường làm việc.

2.6. Quản lý chuỗi cung ứng và tồn kho

Đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ, quản lý chuỗi cung ứng và tồn kho là một bài toán khó khăn nhưng rất quan trọng nhằm đảm bảo nguồn hàng luôn sẵn sàng và chi phí được kiểm soát hiệu quả. AI cung cấp các công cụ mạnh mẽ để giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình này.

Dự báo nhu cầu cơ bản: Dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng theo mùa và các yếu tố bên ngoài đơn giản, các thuật toán AI có thể giúp dự báo nhu cầu sản phẩm chính xác hơn. Điều này giúp doanh nghiệp lên kế hoạch đặt hàng và sản xuất tốt hơn, tránh tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá nhiều.
Tối ưu hóa mức tồn kho: AI có thể phân tích tốc độ bán hàng và thời gian giao hàng của nhà cung cấp để đề xuất mức tồn kho an toàn tối ưu cho từng mặt hàng. Các hệ thống này cũng có thể tự động gửi cảnh báo khi lượng hàng tồn kho xuống dưới mức quy định hoặc khi có nguy cơ hàng hết hạn sử dụng.
Theo dõi và quản lý đơn hàng: AI có thể tích hợp với các hệ thống quản lý đơn hàng để cung cấp khả năng theo dõi đơn hàng theo thời gian thực, tự động cập nhật trạng thái và thông báo cho khách hàng, giúp tăng tính minh bạch và cải thiện dịch vụ.
Tối ưu hóa lộ trình giao hàng đơn giản: Đối với các doanh nghiệp có hoạt động giao nhận, các ứng dụng AI cơ bản có thể giúp tính toán lộ trình giao hàng tối ưu dựa trên nhiều điểm đến, điều kiện giao thông (nếu có dữ liệu), giúp tiết kiệm thời gian và chi phí nhiên liệu.

3. Quy trình triển khai AI cho doanh nghiệp SMEs

Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc triển khai AI không thể diễn ra ồ ạt hay theo xu hướng. Thay vào đó, cần phải có một quy trình bài bản, có chiến lược rõ ràng, đi từ nhu cầu thực tế đến kết quả đo lường được. Một quy trình hợp lý sẽ giúp giảm thiểu rủi ro, tối ưu nguồn lực và đảm bảo AI thực sự mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

Dưới đây là 7 bước quan trọng mà SMEs nên tuân theo khi bắt đầu hành trình ứng dụng AI:

*Quy trình triển khai AI cho doanh nghiệp SMEs*

3.1. Xác định mục tiêu và vấn đề cần giải quyết bằng AI

Bước này chính là nền tảng cho toàn bộ quá trình triển khai AI. Doanh nghiệp cần trả lời câu hỏi: “AI sẽ giúp giải quyết vấn đề nào cụ thể trong doanh nghiệp mình?”

Các hành động cụ thể doanh nghiệp nhỏ nên thực hiện:

Rà soát mục tiêu kinh doanh tổng thể: AI nên hỗ trợ các mục tiêu lớn của công ty (ví dụ: tăng trưởng doanh thu, giảm chi phí, nâng cao sự hài lòng của khách hàng, mở rộng thị trường).
Xác định "điểm đau" (Pain Points) và nút thắt hiện tại:

Những công việc nào đang tốn nhiều thời gian và công sức thủ công nhất?
Quy trình nào thường xuyên gặp lỗi hoặc không hiệu quả?
Khách hàng thường phàn nàn về vấn đề gì?
Ở đâu doanh nghiệp đang bỏ lỡ cơ hội bán hàng hoặc chăm sóc khách hàng tốt hơn?
Những quyết định nào khó đưa ra do thiếu thông tin hoặc phân tích sâu?

Nhận diện cơ hội cải tiến hoặc tăng trưởng:

Làm thế nào để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tốt hơn?
Có thể tự động hóa việc tìm kiếm và nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng không?
Liệu có thể dự đoán xu hướng thị trường để đưa ra sản phẩm/dịch vụ phù hợp?

Brainstorm và thu thập ý kiến từ các bộ phận: Nhân viên ở các phòng ban khác nhau (kinh doanh, marketing, vận hành, chăm sóc khách hàng) thường có cái nhìn thực tế về những vấn đề cần AI giải quyết.
Ưu tiên hóa các trường hợp sử dụng AI: Đánh giá các use case dựa trên các tiêu chí như:

Tác động tiềm năng: Mức độ ảnh hưởng đến mục tiêu kinh doanh.
Tính khả thi: Mức độ dễ dàng triển khai với nguồn lực hiện có.
Mức độ khẩn cấp: Vấn đề đó cần được giải quyết sớm đến mức nào.

Đặt mục tiêu SMART (Specific - Cụ thể, Measurable - Đo lường được, Achievable - Khả thi, Relevant - Liên quan, Time-bound - Có thời hạn): Ví dụ, giảm 30% thời gian phản hồi các câu hỏi thường gặp của khách hàng trong vòng 2 tháng sau khi triển khai chatbot AI.

3.2. Đánh giá năng lực nội bộ

Trước khi bắt tay vào triển khai, doanh nghiệp cần đánh giá tổng quan về các nguồn lực hiện có. Việc này giúp doanh nghiệp nhận diện điểm mạnh, điểm yếu và các lỗ hổng cần khắc phục, tránh tình trạng đầu tư không hiệu quả hoặc gặp rủi ro khi triển khai.

Doanh nghiệp cần xem xét các yếu tố sau:

1 - Dữ liệu (Data):

Hiện có những loại dữ liệu nào? (Ví dụ: dữ liệu khách hàng từ CRM, dữ liệu bán hàng từ phần mềm bán hàng, dữ liệu website analytics, dữ liệu sản phẩm, phản hồi khách hàng qua email/mạng xã hội).
Dữ liệu được lưu trữ ở đâu và có dễ dàng truy cập không? (Ví dụ: Excel, Google Sheets, phần mềm chuyên dụng, cơ sở dữ liệu).
Chất lượng dữ liệu ra sao? Dữ liệu có đầy đủ, chính xác, nhất quán và được cập nhật thường xuyên không? Dữ liệu "rác" sẽ dẫn đến AI "rác".
Khối lượng dữ liệu có đủ cho mục tiêu AI đã chọn không? Một số ứng dụng AI cần lượng dữ liệu lớn để học hiệu quả.
Các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu đã được xem xét chưa?

2 - Kỹ năng và nhân sự:

Đội ngũ hiện tại có ai sở hữu kỹ năng liên quan đến AI, phân tích dữ liệu không? (Dù là ở mức cơ bản).
Nhân viên có sẵn sàng học hỏi và sử dụng công nghệ mới không?
Ai sẽ là người chịu trách nhiệm chính (project champion/manager) cho dự án AI?
Doanh nghiệp có cần thuê chuyên gia bên ngoài hay đào tạo thêm cho nhân viên hiện tại không?
Mức độ hiểu biết về dữ liệu (data literacy) trong các bộ phận liên quan như thế nào?

3 - Công nghệ và cơ sở hạ tầng:

Hệ thống công nghệ thông tin (phần cứng, phần mềm, mạng) hiện tại có đáp ứng được yêu cầu của giải pháp AI dự kiến không?
Các hệ thống hiện có (ví dụ: website, CRM, phần mềm kế toán) có khả năng tích hợp với các công cụ AI không?
Doanh nghiệp có cần đầu tư thêm vào nền tảng đám mây (cloud) hay máy chủ không?

3 - Nguồn lực tài chính:

Ngân sách dự kiến cho việc thử nghiệm và triển khai AI là bao nhiêu? (Bao gồm chi phí công cụ, đào tạo, tư vấn nếu có).
Doanh nghiệp sẽ đo lường lợi tức đầu tư (ROI) như thế nào?

4 - Quy trình và văn hóa doanh nghiệp:

Sự sẵn sàng tiếp nhận công nghệ mới: Đánh giá mức độ cởi mở của lãnh đạo và nhân viên đối với việc ứng dụng AI, có sẵn sàng thay đổi quy trình làm việc truyền thống để tích hợp công nghệ mới không?
Văn hóa đổi mới: Một môi trường làm việc khuyến khích sáng tạo, thử nghiệm và học hỏi sẽ giúp doanh nghiệp nhanh chóng thích nghi và tận dụng tốt AI.

3.3. Bắt nhỏ với dự án thí điểm

Thay vì triển khai AI rộng rãi ngay từ đầu, doanh nghiệp nên chọn một dự án nhỏ, có phạm vi rõ ràng để thử nghiệm:

Dựa trên kết quả của Bước 1 và Bước 2: Chọn một trường hợp sử dụng AI (use case) đã được ưu tiên và phù hợp với năng lực hiện tại của doanh nghiệp.
Tiêu chí cho một dự án thí điểm tốt:

Mục tiêu rõ ràng và kết quả có thể đo lường được: Phải biết thế nào là thành công.
Phạm vi quản lý được, không quá phức tạp: Tránh chọn những dự án đòi hỏi thay đổi toàn diện hệ thống ngay từ đầu.
Khả năng mang lại tác động tích cực dễ nhận thấy: Giải quyết một "nỗi đau" cụ thể hoặc mang lại một lợi ích rõ ràng.
Tính khả thi cao: Có thể thực hiện được với nguồn lực (dữ liệu, kỹ năng, ngân sách) sẵn có hoặc có thể huy động được trong thời gian ngắn.
Thời gian triển khai tương đối ngắn: Nên đặt mục tiêu có kết quả ban đầu trong vài tuần đến vài tháng.
Dữ liệu đầu vào sẵn có và chất lượng tương đối tốt.

Xác định rõ phạm vi của dự án thí điểm:

Công cụ AI sẽ làm chính xác những gì? Giới hạn chức năng của nó ở đâu?
Áp dụng cho bộ phận nào, nhóm khách hàng nào, hoặc loại sản phẩm/dịch vụ nào trước tiên?

Thiết lập mục tiêu đo lường: Xác định các chỉ số KPI cụ thể để đánh giá hiệu quả dự án như thời gian xử lý, chi phí tiết kiệm, hoặc mức độ hài lòng khách hàng.
Theo dõi và thu thập phản hồi: Trong quá trình thử nghiệm, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi hoạt động, ghi nhận những điểm thuận lợi và khó khăn để điều chỉnh kịp thời.
Rút kinh nghiệm và chuẩn bị mở rộng: Nếu dự án thí điểm thành công, doanh nghiệp có thể lên kế hoạch nhân rộng quy mô và tích hợp sâu hơn vào các bộ phận khác.

3.4. Lựa chọn công cụ hoặc nền tảng AI phù hợp

Lựa chọn công cụ hoặc nền tảng AI phù hợp là bước quan trọng giúp doanh nghiệp triển khai hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Thị trường hiện nay có rất nhiều công cụ AI đa dạng, từ phần mềm đã được phát triển sẵn đến các dịch vụ AI đám mây. Việc lựa chọn đúng công cụ sẽ giúp doanh nghiệp nhỏ tối đa hóa lợi ích từ AI mà không gây quá tải về nguồn lực.

Các yếu tố cần xem xét khi lựa chọn công cụ AI:

Mục tiêu và yêu cầu của doanh nghiệp: Doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu của mình khi ứng dụng AI, chẳng hạn như chăm sóc khách hàng, dự báo bán hàng, tự động hóa quy trình… Việc này sẽ giúp chọn công cụ AI phù hợp nhất với nhu cầu.
Chi phí: Đánh giá tổng chi phí sở hữu (TCO), bao gồm phí cài đặt ban đầu (nếu có), phí bản quyền hoặc thuê bao hàng tháng/năm, chi phí cho mỗi người dùng hoặc theo dung lượng sử dụng. Đảm bảo chi phí phù hợp với ngân sách đã dự kiến.
Tính dễ sử dụng: Giao diện người dùng có trực quan không? Có cần đào tạo nhiều để nhân viên sử dụng thành thạo? Tài liệu hướng dẫn và hỗ trợ có rõ ràng, dễ hiểu không?
Khả năng tích hợp: Công cụ AI có dễ dàng kết nối với các hệ thống phần mềm hiện tại của doanh nghiệp không (ví dụ: website, CRM, ERP, phần mềm kế toán)? Việc tích hợp liền mạch rất quan trọng để đảm bảo luồng dữ liệu thông suốt.
Hỗ trợ kỹ thuật và đào tạo: Chọn công cụ từ nhà cung cấp có đội ngũ hỗ trợ và tài liệu đào tạo đầy đủ giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai và bảo trì sau này.

3.5. Chuẩn bị dữ liệu

Dữ liệu là yếu tố quan trọng giúp hệ thống AI hoạt động hiệu quả. Doanh nghiệp cần chuẩn bị và tổ chức dữ liệu một cách khoa học để AI có thể học hỏi và đưa ra kết quả chính xác.

Các bước chuẩn bị dữ liệu:

Thu thập dữ liệu đầy đủ và chính xác: Doanh nghiệp cần thu thập các dữ liệu quan trọng như dữ liệu khách hàng, dữ liệu bán hàng, thông tin tồn kho, hành vi người dùng, v.v. Tất cả dữ liệu cần được đảm bảo tính chính xác và đầy đủ để AI có thể phân tích và học hỏi hiệu quả.
Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thô thường có nhiều sai sót, thiếu sót hoặc lỗi nhập liệu. Doanh nghiệp cần loại bỏ các lỗi này và chuẩn hóa dữ liệu để AI có thể làm việc với nó mà không gặp phải rủi ro sai sót.
Tổ chức và phân loại dữ liệu: Dữ liệu cần được tổ chức có hệ thống, phân loại rõ ràng để việc sử dụng AI hiệu quả hơn. Chẳng hạn, dữ liệu khách hàng cần được phân loại theo hành vi, sở thích, và nhu cầu.
Bảo mật dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu được bảo mật đúng cách, tuân thủ các quy định pháp lý về bảo vệ dữ liệu (như GDPR) và tránh việc lộ lọt thông tin nhạy cảm.

3.6. Triển khai và tích hợp

Sau khi lựa chọn công cụ và chuẩn bị dữ liệu xong, doanh nghiệp cần triển khai giải pháp AI vào quy trình kinh doanh thực tế và tích hợp nó vào hệ thống hiện có.

Thiết lập và cấu hình hệ thống AI: Doanh nghiệp cần thiết lập công cụ AI trên cơ sở hạ tầng công nghệ hiện tại, bao gồm việc cấu hình các phần mềm, công cụ và hệ thống lưu trữ dữ liệu.
Tích hợp với hệ thống cũ: Để việc triển khai AI không gây gián đoạn công việc, doanh nghiệp cần đảm bảo rằng công cụ AI có thể tích hợp liền mạch vào các hệ thống hiện tại như CRM, ERP, phần mềm kế toán, hoặc các công cụ tự động hóa khác.
Đảm bảo tính tương thích giữa các bộ phận: Khi triển khai AI, cần phối hợp giữa các phòng ban như marketing, bán hàng, tài chính để mọi bộ phận đều có thể tận dụng được lợi ích từ AI. Ví dụ, AI trong marketing có thể cần kết nối với hệ thống bán hàng để tối ưu hóa chiến lược.
Đảm bảo nhân sự có đủ khả năng vận hành: Triển khai AI cũng cần có sự tham gia của nhân viên. Do đó, doanh nghiệp cần tổ chức các buổi hướng dẫn, đào tạo cho những nhân viên sẽ trực tiếp sử dụng hoặc tương tác với công cụ AI. Đồng thời, cung cấp tài liệu hướng dẫn rõ ràng, dễ hiểu.

3.7. Theo dõi, đánh giá và tối ưu

Để AI thực sự mang lại giá trị bền vững, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi hiệu suất, đánh giá kết quả và thực hiện các điều chỉnh cần thiết.

Theo dõi hiệu quả hoạt động của AI: Doanh nghiệp cần thiết lập các chỉ số KPI để đánh giá hiệu quả của AI, ví dụ: tỷ lệ chuyển đổi khách hàng, hiệu quả của chiến dịch marketing, hay tiết kiệm chi phí so với mục tiêu.
Phản hồi từ người dùng: Lắng nghe phản hồi từ khách hàng và nhân viên về hiệu quả của AI trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng hoặc tăng cường hiệu quả công việc.
Điều chỉnh và tối ưu hóa: Dựa trên kết quả theo dõi, doanh nghiệp cần điều chỉnh và tối ưu quy trình hoạt động của AI. Đôi khi, mô hình AI cần được tinh chỉnh để hoạt động tốt hơn hoặc cập nhật dữ liệu mới để cải thiện độ chính xác.
Cập nhật và bảo trì hệ thống: Công nghệ AI không phải là một hệ thống cố định mà cần được cập nhật thường xuyên để theo kịp sự thay đổi của thị trường và nhu cầu người dùng.

4. Thách thức doanh nghiệp nhỏ gặp phải khi triển khai AI và giải pháp

Dù thị trường AI đang phát triển nhanh với tiềm năng lớn (dự kiến đạt giá trị 1 tỷ USD vào năm 2025), nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) vẫn đang gặp nhiều thách thức khi triển khai AI. Dưới đây là một số vấn đề phổ biến mà doanh nghiệp nhỏ có thể gặp phải khi ứng dụng AI, cùng với các giải pháp để vượt qua.

1 - Chi phí đầu tư ban đầu cao

Một trong những rào cản lớn nhất khi triển khai AI đối với doanh nghiệp nhỏ là chi phí đầu tư ban đầu. Việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng, phần mềm, và đào tạo nhân sự có thể rất tốn kém, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp có nguồn lực hạn chế.

Giải pháp:

Lựa chọn công cụ SaaS (Software as a Service): Các dịch vụ SaaS giúp giảm bớt chi phí đầu tư ban đầu, vì doanh nghiệp không cần xây dựng hạ tầng riêng mà chỉ cần trả phí theo gói dịch vụ.
Giải pháp AI sẵn có (Off-the-shelf SaaS solutions): Đây thường là lựa chọn hàng đầu cho SMEs. Ưu điểm là dễ sử dụng, chi phí ban đầu thường thấp (trả theo tháng/năm), không yêu cầu chuyên môn kỹ thuật sâu, và được nhà cung cấp cập nhật thường xuyên. Ví dụ: các nền tảng chatbot (như Tidio, ManyChat), công cụ viết nội dung AI (Jasper, ChatGPT), CRM tích hợp AI (như HubSpot, Salesforce Essentials), các công cụ email marketing có tính năng AI.
Nền tảng Low-code/No-code AI: Các nền tảng này cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh hoặc xây dựng các ứng dụng AI đơn giản mà không cần nhiều kiến thức lập trình. Chúng mang lại sự linh hoạt hơn so với giải pháp SaaS thuần túy.

2 - Thiếu hụt nhân lực chuyên môn cao về AI

SMEs thường không có đội ngũ nhân sự chuyên trách về AI hoặc các chuyên gia dữ liệu. Việc tuyển dụng nhân tài AI rất khó khăn và tốn kém do sự cạnh tranh cao. Nhân viên hiện tại có thể thiếu kỹ năng để vận hành và khai thác các công cụ AI.

Giải pháp:

Đào tạo nhân viên nội bộ: Doanh nghiệp có thể đầu tư vào đào tạo nhân viên hiện tại để trang bị cho họ những kiến thức cơ bản về AI và dữ liệu. Các khóa học online hoặc chương trình đào tạo ngắn hạn có thể giúp nâng cao năng lực đội ngũ.
Thuê nhân lực tạm thời hoặc hợp tác với chuyên gia: Nếu thiếu nhân lực chuyên môn, doanh nghiệp có thể hợp tác với các nhà tư vấn công nghệ hoặc thuê nhân viên tạm thời để triển khai dự án AI.
Sử dụng công cụ AI dễ tiếp cận: Các nền tảng AI dễ sử dụng, không yêu cầu quá nhiều kỹ năng lập trình, có thể là lựa chọn phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ trong giai đoạn đầu.

3 - Dữ liệu thiếu hoặc không đủ chất lượng

AI hoạt động hiệu quả dựa trên dữ liệu chất lượng. Doanh nghiệp nhỏ thường gặp khó khăn trong việc thu thập, dữ liệu bị phân mảnh, không nhất quán, thiếu chính xác, dẫn đến việc AI không thể đưa ra các kết quả chính xác. Nếu dữ liệu không đủ, không đồng nhất hoặc bị thiếu sót, AI sẽ không thể học hỏi và cải thiện.
Bên cạnh đó, việc xây dựng quy trình thu thập dữ liệu có hệ thống, lưu trữ an toàn và đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu là một thách thức.

Giải pháp:

Xây dựng quy trình thu thập và quản lý dữ liệu: Doanh nghiệp cần xây dựng một quy trình thu thập và xử lý dữ liệu hợp lý, đảm bảo dữ liệu luôn chính xác, sạch và đầy đủ.
Chuẩn hóa dữ liệu: Doanh nghiệp cần tạo hệ thống dữ liệu chuẩn hóa, phân loại thông tin rõ ràng để AI có thể dễ dàng xử lý và sử dụng.
Tập trung vào các ứng dụng AI không yêu cầu lượng dữ liệu lớn: Doanh nghiệp có thể ưu tiên triển khai các giải pháp AI có khả năng hoạt động hiệu quả ngay cả với lượng dữ liệu hạn chế hoặc dữ liệu có sẵn trong hệ thống.
Sử dụng công cụ AI có khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc: Doanh nghiệp nên lựa chọn các công cụ AI có thể làm việc với dữ liệu phi cấu trúc (như văn bản, hình ảnh) hoặc hỗ trợ tự động chuẩn hóa dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

4 - Khó khăn trong việc đo lường hiệu quả

Doanh nghiệp nhỏ có thể gặp khó khăn trong việc đo lường ROI (lợi tức đầu tư) khi triển khai AI. Việc không có các chỉ số đo lường cụ thể có thể khiến doanh nghiệp không biết được liệu AI có thực sự mang lại hiệu quả hay không.

Giải pháp:

Xác định chỉ số KPIs rõ ràng: Doanh nghiệp cần đặt ra các KPIs cụ thể từ đầu như tỷ lệ chuyển đổi, tiết kiệm chi phí, hiệu quả marketing, hoặc tăng trưởng doanh thu để có thể theo dõi hiệu quả.
Đo lường và đánh giá thường xuyên: Sau khi triển khai AI, doanh nghiệp cần theo dõi và đánh giá liên tục để xem AI có đạt được các mục tiêu đã đặt ra không. Nếu cần, có thể điều chỉnh quy trình hoặc mô hình AI cho phù hợp hơn.
Sử dụng các công cụ đo lường hiệu quả: Các phần mềm và công cụ quản lý dự án hoặc phần mềm phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp theo dõi và phân tích hiệu quả của AI.

5 - Lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư

Do việc sử dụng AI liên quan đến việc thu thập và xử lý nhiều dữ liệu, trong đó có thông tin cá nhân của khách hàng, điều này tạo ra mối lo ngại về bảo mật và các quy định pháp lý. Vi phạm dữ liệu có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng cho danh tiếng và tài chính của doanh nghiệp.

Giải pháp:

Tuân thủ các quy định pháp lý: Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng tất cả các quy trình thu thập và sử dụng dữ liệu đều tuân thủ các quy định pháp lý như GDPR (châu Âu) hoặc các quy định bảo mật dữ liệu tại quốc gia mình.
Đảm bảo bảo mật thông tin: Lựa chọn các giải pháp AI có tính bảo mật cao như mã hóa dữ liệu, xác thực đa yếu tố, và các hệ thống bảo vệ khác để đảm bảo an toàn cho thông tin của khách hàng.
Đào tạo nhân viên về bảo mật dữ liệu: Cung cấp cho nhân viên các khóa đào tạo về bảo mật thông tin và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.

5. Lãnh đạo cần làm gì để doanh nghiệp triển khai AI thành công.

Việc triển khai AI thành công không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn vào sự lãnh đạo và chiến lược rõ ràng từ các nhà quản lý. Để việc ứng dụng AI mang lại kết quả tích cực và bền vững, lãnh đạo doanh nghiệp cần đóng vai trò chủ động và thực hiện một số nhiệm vụ quan trọng.

5.1. Xây dựng chiến lược và lộ trình cụ thể

Để triển khai AI thành công, việc xây dựng chiến lược rõ ràng và lộ trình triển khai chi tiết là yếu tố quyết định giúp doanh nghiệp tránh được các sai sót và lãng phí tài nguyên. Lãnh đạo cần làm rõ mục tiêu và kế hoạch để AI không chỉ là công cụ công nghệ, mà còn là một phần không thể thiếu trong chiến lược dài hạn của doanh nghiệp.

Định hình chiến lược AI từ tầm nhìn kinh doanh: Lãnh đạo cần xác định AI sẽ giúp doanh nghiệp giải quyết những thách thức cụ thể nào (ví dụ: tối ưu chi phí vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng năng suất bán hàng) hoặc nắm bắt những cơ hội mới nào (ví dụ: phát triển sản phẩm/dịch vụ thông minh hơn, tiếp cận phân khúc thị trường mới). Chiến lược AI phải là một phần không thể tách rời của chiến lược phát triển chung của công ty.
Xác định lĩnh vực ưu tiên và mục tiêu rõ ràng: Không nên triển khai AI một cách dàn trải. Lãnh đạo cần cùng đội ngũ chủ chốt xác định những lĩnh vực hoặc quy trình nào trong doanh nghiệp sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ AI và có tính khả thi cao để ưu tiên triển khai trước. Với mỗi lĩnh vực, cần đặt ra mục tiêu cụ thể, có thể đo lường được (KPIs)
Xây dựng lộ trình triển khai từng bước: Chia nhỏ quá trình triển khai AI thành các giai đoạn cụ thể, với các cột mốc thời gian, nguồn lực cần thiết và kết quả mong đợi cho từng giai đoạn. Lộ trình này giúp việc triển khai dễ quản lý hơn, giảm thiểu rủi ro và cho phép điều chỉnh khi cần thiết.
Phân bổ nguồn lực hợp lý: Lãnh đạo chịu trách nhiệm đảm bảo có đủ ngân sách, nhân lực có kỹ năng phù hợp (hoặc kế hoạch đào tạo/thuê ngoài) và thời gian cần thiết để thực hiện thành công lộ trình đã đề ra.
Truyền thông chiến lược và lộ trình: Việc chia sẻ rõ ràng chiến lược và lộ trình AI đến toàn thể nhân viên giúp mọi người hiểu được định hướng của công ty, vai trò của họ trong đó và tạo sự đồng lòng, ủng hộ.

5.2. Lãnh đạo làm gương và truyền cảm hứng

Một yếu tố quan trọng giúp việc triển khai AI thành công trong doanh nghiệp là lãnh đạo cần phải là người làm gương trong việc dẫn đầu sử dụng AI và truyền cảm hứng cho đội ngũ. Nếu lãnh đạo không thể hiện sự cam kết và tin tưởng vào AI, rất khó để thuyết phục các bộ phận khác trong doanh nghiệp áp dụng công nghệ này.

Thể hiện sự tin tưởng và cam kết: Khi lãnh đạo chủ động tìm hiểu, thảo luận và thể hiện sự lạc quan về tiềm năng của AI, nhân viên sẽ cảm thấy được khích lệ và tin tưởng hơn vào định hướng của công ty.
Tự mình học hỏi và trải nghiệm: Lãnh đạo cần chủ động tìm hiểu các khái niệm cơ bản, tham gia các buổi hội thảo, hoặc thậm chí thử nghiệm các công cụ AI đơn giản sẽ giúp có cái nhìn thực tế và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Điều này cũng tạo ra một hình mẫu tốt cho nhân viên.
Chia sẻ tầm nhìn và câu chuyện thành công: Lãnh đạo cần thường xuyên chia sẻ tầm nhìn về cách AI sẽ giúp doanh nghiệp phát triển, cũng như những câu chuyện thành công (dù là từ bên ngoài hay những thành công bước đầu của chính doanh nghiệp) để tạo động lực và củng cố niềm tin.

5.3. Hiểu rõ lợi ích và thách thức của AI

Lãnh đạo doanh nghiệp cần có một cái nhìn rõ ràng về cả lợi ích và thách thức khi triển khai AI. Việc hiểu rõ những ưu điểm và hạn chế của AI sẽ giúp các nhà quản lý xây dựng chiến lược phù hợp và chuẩn bị tốt hơn cho quá trình chuyển đổi công nghệ.

Nắm bắt toàn diện lợi ích: Lãnh đạo cần thấy được tiềm năng của AI trong việc phân tích dữ liệu sâu sắc để đưa ra quyết định tốt hơn, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn, dự đoán xu hướng thị trường, hay thậm chí là tạo ra các mô hình kinh doanh hoặc sản phẩm/dịch vụ đổi mới.
Lường trước các thách thức: Lãnh đạo cũng cần nhận diện rõ các rào cản như: chi phí đầu tư ban đầu và duy trì, sự thiếu hụt nhân lực có kỹ năng AI, các vấn đề liên quan đến chất lượng và quản lý dữ liệu, khó khăn trong việc tích hợp AI với hệ thống hiện có, các lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư, cũng như sự thay đổi cần thiết trong văn hóa doanh nghiệp.
Ra quyết định dựa trên hiểu biết: Sự hiểu biết này giúp lãnh đạo đặt ra những kỳ vọng thực tế, tránh đầu tư vào các giải pháp không phù hợp, xây dựng kế hoạch quản lý rủi ro hiệu quả và đưa ra các quyết sách chiến lược có cơ sở vững chắc.
Liên tục cập nhật kiến thức: Công nghệ AI phát triển rất nhanh, vì vậy lãnh đạo chủ doanh nghiệp nên duy trì việc học hỏi, có thể qua việc đọc sách báo chuyên ngành, tham gia các diễn đàn, hội thảo, hoặc trao đổi với các chuyên gia và các doanh nghiệp khác để cập nhập xu hướng mới nhất về AI.

5.4. Đầu tư vào đào tạo và phát triển nhân lực

Con người chính là yếu tố quyết định liệu AI có thể được khai thác hiệu quả để mang lại giá trị cho doanh nghiệp hay không. AI là công cụ, và nhân viên cần có kỹ năng để sử dụng công cụ đó.

Xác định nhu cầu đào tạo cụ thể: Lãnh đạo cần phối hợp với các trưởng bộ phận để đánh giá những kỹ năng hiện có và những kỹ năng cần bổ sung trong đội ngũ để làm việc với AI. Điều này có thể bao gồm kiến thức tổng quan về AI, kỹ năng sử dụng các công cụ AI cụ thể mà doanh nghiệp lựa chọn, kỹ năng phân tích dữ liệu cơ bản.
Đa dạng hóa hình thức đào tạo: Cung cấp các chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu và khả năng của SMEs, ví dụ: tổ chức các buổi workshop nội bộ, mời chuyên gia về đào tạo, cử nhân viên tham gia các khóa học về AI.
Khuyến khích văn hóa học tập suốt đời: AI là một lĩnh vực không ngừng phát triển, vì vậy việc khuyến khích nhân viên liên tục học hỏi, cập nhật kiến thức mới là rất quan trọng. Lãnh đạo có thể tạo điều kiện về thời gian và nguồn lực cho việc này.
Tạo cơ hội thực hành: Kiến thức sẽ trở nên vô ích nếu không được áp dụng. Lãnh đạo cần tạo điều kiện để nhân viên có thể thực hành những gì đã học qua các dự án AI thực tế trong công việc hàng ngày.

5.5. Tạo ra văn hóa đổi mới và sẵn sàng thử nghiệm

Triển khai AI trong doanh nghiệp không thể thành công nếu không có một văn hóa đổi mới sáng tạo. Lãnh đạo cần thúc đẩy một môi trường làm việc cởi mở, khuyến khích sáng tạo và sẵn sàng thử nghiệm để tối đa hóa tiềm năng của AI.

Khuyến khích tư duy đổi mới: Lãnh đạo cần tạo ra một môi trường mà ở đó nhân viên có thể đóng góp ý tưởng, thử nghiệm và cải tiến quy trình làm việc thông qua AI mà không sợ thất bại.
Tạo cơ hội thử nghiệm: Doanh nghiệp nên cho phép các đội nhóm thử nghiệm các dự án AI nhỏ để kiểm tra tính khả thi và hiệu quả trước khi triển khai quy mô lớn. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tìm ra các giải pháp tối ưu.
Ghi nhận và tưởng thưởng sự đổi mới: Công nhận và khen thưởng những cá nhân hoặc đội nhóm có những nỗ lực hoặc thành tựu đáng kể trong việc đổi mới và ứng dụng AI, dù thành công đó lớn hay nhỏ. Điều này tạo động lực và củng cố văn hóa mong muốn.

5.6. Khuyến khích sự phối hợp giữa các bộ phận

Lãnh đạo cần khuyến khích sự phối hợp giữa các bộ phận trong doanh nghiệp để triển khai AI hiệu quả. Dữ liệu thường nằm rải rác ở nhiều nơi và quy trình công việc thường liên quan đến nhiều bộ phận khác nhau. Do đó, sự phối hợp nhịp nhàng là vô cùng cần thiết.

Tạo ra các nhóm liên ngành: Lãnh đạo nên thiết lập các nhóm làm việc gồm các đại diện từ các bộ phận khác nhau để hợp tác triển khai AI. Từ đó sẽ giúp đảm bảo AI được triển khai đúng cách và đáp ứng nhu cầu của các bộ phận trong doanh nghiệp.
Đảm bảo sự liên kết giữa các bộ phận: Các bộ phận như marketing, bán hàng và dịch vụ khách hàng cần làm việc chặt chẽ với bộ phận IT để tích hợp công nghệ AI vào các hoạt động hàng ngày, như tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, chăm sóc khách hàng và dự báo doanh thu.
Tạo kênh giao tiếp hiệu quả: Lãnh đạo cần thiết lập các kênh giao tiếp giữa các bộ phận để chia sẻ thông tin về AI, các thách thức gặp phải, cũng như các cơ hội cải tiến.

Bài viết trên, AI FIRST đã chia sẻ tới bạn đọc những lợi ích AI đem lại cho doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng như giải pháp để các doanh nghiệp SMEs có thể ứng dụng AI một cách hiệu quả. Mặc dù có một số thách thức nhưng nếu được triển khai một cách chiến lược và bài bản, AI có thể mang lại những lợi ích lâu dài và giúp doanh nghiệp nhỏ tăng trưởng bền vững trong môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt. Hy vọng bài viết đã giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về tầm quan trọng và các bước triển khai AI trong doanh nghiệp nhỏ, mở ra cơ hội cho sự phát triển mạnh mẽ trong tương lai.