Để AI hoạt động hiệu quả

Trong tình hình kinh tế hiện tại, một bài toán nan giải được đặt ra cho các doanh nghiệp là làm thế nào để cung cấp giá trị nhiều hơn cho khách hàng với nguồn lực không tăng, đồng thời mở rộng quy mô với bộ máy tinh gọn nhất. Theo ông Lê Mạnh Linh - Giám đốc Lifesup AI - thì 5 năm trước, AI chỉ là cuộc chơi của các tập đoàn lớn, nhưng hiện tại, AI đã trở thành động lực tạo ra hành động và tăng nội lực cho mọi doanh nghiệp.

AI tăng nội lực

AI đang len lỏi vào từng khía cạnh của doanh nghiệp, từ tra cứu, tìm kiếm thông tin đến phân tích dữ liệu và giúp người quản lý đưa ra quyết định nhanh hơn. Ông Linh cho biết, theo thống kê, trước đây nhân viên có thể phải mất 2 đến 3 giờ mỗi ngày để tra cứu thông tin qua nhiều hệ thống nội bộ để giải quyết công việc. Nhưng nay, bằng cách thức đơn giản nhất là chat hoặc nói chuyện qua các kênh giao tiếp nội bộ, họ có thể lấy thông tin được tổng hợp trong vài giây.

Đặc biệt đối với cấp quản lý, AI hoạt động như một trợ lý chủ động. Trước đây, người quản lý phải đọc và trả lời rất nhiều email, đi hỏi trợ lý và các bộ phận liên quan để có thông tin trước khi đưa ra quyết định, nhiều khi dẫn đến mất cơ hội. Giờ đây, ví dụ đối với một đề xuất công tác của nhân viên, AI sẽ chủ động tổng hợp toàn bộ thông tin liên quan, bao gồm lịch trình và các dự án, giúp người quản lý có thể đưa ra quyết định nhanh nhất trên ứng dụng chat.

Hiệu quả này được thể hiện rõ trong nhiều ngành. Trong ngành giáo dục, AI giúp giáo viên giảm 70% khối lượng công việc hành chính thủ công, đồng thời giúp tăng 85% hiệu quả tương tác giữa nhà trường và phụ huynh khi toàn bộ thông tin hành trình phát triển của học sinh được tổng hợp và gửi đến phụ huynh nhanh chóng.

Trong ngành viễn thông với khối lượng dữ liệu khổng lồ, thay vì phải xây dựng các hệ thống dashboard cồng kềnh, AI có thể học cấu trúc dữ liệu, hiểu yêu cầu của người dùng và truy cập cơ sở dữ liệu để trả lời các câu hỏi phức tạp (như so sánh doanh thu, tăng trưởng, xếp hạng) chỉ trong dưới 30 giây, giúp người quản lý đưa ra quyết định nhanh nhất.

Tăng doanh thu với AI

Trong lĩnh vực bán lẻ, AI là chìa khóa để duy trì lợi nhuận trong bối cảnh người tiêu dùng thắt chặt chi tiêu. Ông Nguyễn Mạnh Tấn – Giám đốc tiếp thị Haravan - chỉ ra rằng tình trạng bất ổn tài chính đang thách thức lớn với người mua sắm Việt Nam. Người tiêu dùng hiện tại thích mua hàng qua mạng nhiều hơn và đặc biệt thích mua hàng giảm giá; 85% khách hàng mua hàng trên mạng phải có ít nhất một mã giảm giá hoặc miễn phí vận chuyển mới mua hàng.

AI hoạt động như một trợ lý bán hàng, không chỉ trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) mà còn giúp tra cứu trạng thái đơn hàng trong vòng “nửa giây” vì AI đã được đồng bộ hóa toàn bộ hệ thống. Hơn thế nữa, AI có thể tư vấn chính xác chương trình khuyến mãi, điều rất cần thiết vì một nhà làm thương mại điện tử có thể chạy đến 200 chương trình khuyến mãi mỗi ngày trên tất cả mã sản phẩm.

Ông Tấn cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dự báo dữ liệu tương lai. AI có thể giúp doanh nghiệp dự báo nên sản xuất gì, với số lượng bao nhiêu, phục vụ nhóm đối tượng nào với một chi phí tối ưu nhất. Trong kinh doanh, ông Tấn cho rằng "tiết kiệm một đồng chi phí bằng một đồng doanh thu". Để tối ưu lợi nhuận, doanh nghiệp cần chú trọng vào khách hàng cũ. Chi phí để có khách hàng mới trên các kênh thương mại điện tử có thể lên tới 35% đến 40% chi phí bán hàng. Do đó, việc tái bán cho những khách hàng này là chiến lược cốt lõi.

Để AI hoạt động hiệu quả

Mặc dù AI và tự động hóa mang lại hiệu quả vượt trội, các chuyên gia cảnh báo rằng rào cản lớn nhất lại không nằm ở công nghệ. Ông Phan Vũ Giác – Giám đốc Beehexa - chia sẻ rằng vấn đề phổ biến nhất mà các doanh nghiệp gặp phải khi triển khai chuyển đổi số là "dữ liệu tào lao" (dữ liệu chất lượng kém). Ông Giác khẳng định 90% các công ty chưa hề có tư duy dán nhãn dữ liệu.

Các lỗi tưởng chừng đơn giản nhưng gây hậu quả lớn là việc đặt mã định danh sản phẩm (SKU) không đồng nhất giữa các sàn thương mại điện tử, hoặc việc nhân viên gửi hóa đơn hằng tháng với cùng một tên file. Anh Giác nhấn mạnh rằng rào cản lớn nhất của chuyển đổi số thành công là con người, vì họ cố gắng duy trì thói quen cũ do thời gian để thấy hiệu quả của việc áp dụng cái mới không hề ngắn.

Tuy nhiên, công việc dán nhãn dữ liệu, dù là "công việc tầm thường", lại là bước chuẩn bị "cơ sở tri thức" quan trọng nhất cho mô hình AI nội bộ học hỏi. Theo một nghiên cứu nhỏ, nếu 6 triệu lao động văn phòng tại Việt Nam làm sạch dữ liệu đúng cách, có thể tiết kiệm được xấp xỉ 30 tỷ đô la một năm cho quốc gia. Việc làm sạch dữ liệu từ những bước nhỏ như đặt tên file, tiêu đề, và mục lục đúng cách, chính là bước cơ bản giúp doanh nghiệp phân loại dữ liệu và giúp lãnh đạo đưa ra các quyết định đúng đắn.

Nhìn nhận từ phía chính quyền, ông Nguyễn Thanh Hòa - Phó Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số TPHCM - cũng nhấn mạnh rằng phải đi qua các bước cụ thể. Lớp đầu tiên phải là từ dữ liệu. Có lớp này mới có thông tin, và ứng dụng trên lớp thông tin đó mới là mô hình hoạt động đem lại hiệu quả. “Nếu xây dựng mô hình lạc hướng, sẽ dẫn đến tốn tiền và không hiệu quả”, ông Hòa nói.