Thử thách lớn nhất trong chuyển đổi AI vẫn là quá trình chuyển đổi nhận thức và hành vi của con người trong tổ chức.
Tại nhiều doanh nghiệp, việc ứng dụng AI đang diễn ra thiếu thống nhất tổng thể. Nhân viên tại một số đơn vị phản hồi về tình trạng quá tải khi phải nhận thêm các nhiệm vụ liên quan đến công nghệ này, dù kỳ vọng ban đầu là AI sẽ giúp giảm bớt khối lượng công việc. Sự rời rạc này tạo ra một nghịch lý: doanh nghiệp hào hứng đầu tư mua tài khoản, tổ chức đào tạo và thực hiện những buổi trình diễn công nghệ (demo) ấn tượng, nhưng hiệu quả vận hành thực tế vẫn dậm chân tại chỗ.
Dữ liệu doanh nghiệp ít nên gây khó khăn cho việc đưa AI vào vận hành do tổ chức không xác định được mục tiêu tối ưu cụ thể. Người dùng có thói quen sử dụng các nền tảng miễn phí và đi xin các câu lệnh (prompt) rời rạc, gây khó khăn cho việc tích hợp sâu vào quy trình hay tiến tới cấp độ tự động hóa. Những nỗ lực ứng dụng ban đầu thường mang tính phong trào thay vì trở thành năng lực vận hành thực thụ.
Ông Wilson Liêu, Viện trưởng Viện Ứng dụng AI và Phát triển nhân lực số, khẳng định tại hội thảo "Khai phá sức mạnh AI trong doanh nghiệp" rằng: “Thách thức lớn nhất hiện nay không nằm ở năng lực của AI, mà nằm ở năng lực triển khai AI của doanh nghiệp”. AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, điển hình là việc các hãng lớn liên tục ra mắt các phiên bản mới như ChatGPT Work buộc các chuyên gia phải liên tục thay đổi cách làm việc để tối ưu hóa năng suất. Tuy nhiên, năng lực thực thi của doanh nghiệp lại không theo kịp sức mạnh công nghệ.
Việc ứng dụng AI không mang lại kết quả như kỳ vọng thường xuất phát từ việc doanh nghiệp chưa thiết kế được phương pháp triển khai phù hợp. AI có thể rất mạnh, nhưng nếu doanh nghiệp không biết cách ứng dụng để giải quyết các bài toán cụ thể như tăng năng suất, tiết kiệm chi phí hay tạo thêm doanh thu, thì sức mạnh đó vẫn nằm ngoài tầm tay của tổ chức.
Kết quả ứng dụng AI sẽ rất hạn chế khi doanh nghiệp cố gắng đưa công nghệ vào một quy trình lộn xộn, chưa được chuẩn hóa. Ông Bùi Trung Thành, Giám đốc Tư vấn chuyển đổi số khu vực miền Bắc Base, nhận định doanh nghiệp không thể đưa AI Agent vào một quy trình tạm bợ khi các thông tin và mô tả công việc chưa rõ ràng về đầu vào, ngữ cảnh xử lý và đầu ra chuẩn xác. Quy trình trên giấy hay quy trình hình thành theo thói quen cá nhân mà thiếu sự chuẩn hóa sẽ trở thành điểm nghẽn khi muốn tích hợp AI.
Một sai lầm phổ biến là doanh nghiệp ưu tiên bắt đầu từ công cụ thay vì tập trung vào bài toán thực tế cần giải quyết. Việc tổ chức đào tạo hàng loạt diễn ra nhưng thiếu sự phân công nhiệm vụ ứng dụng cụ thể cho từng cá nhân hay phòng ban. Quá trình này thường thiếu vai trò điều phối của một người chịu trách nhiệm về kết quả đo lường được. Doanh nghiệp không biết giao cho ai chịu trách nhiệm chính, dẫn đến việc chứng minh hiệu quả đầu tư (ROI) từ AI gặp nhiều khó khăn.
Rào cản nhân sự cũng là một nút thắt lớn. Bà Vian Thanh Bình, Nhà sáng lập VBA Academy, cho biết một rào cản phổ biến khiến nhân sự không sẵn sàng đón nhận AI là tâm lý lo sợ bị thay thế, dẫn đến sự ngờ vực và thiếu quyết tâm trong thực hiện. Doanh nghiệp cũng thường đánh giá hiệu quả của AI qua các buổi demo công nghệ thay vì dựa trên các chỉ số vận hành thực tế như thời gian xử lý, chi phí trên mỗi giao dịch hay tỷ lệ chuyển đổi.
Để giải quyết các rào cản trên, ông Wilson Liêu đề xuất áp dụng khung triển khai “AI First 5Đ” gồm: Đúng bài toán, Đúng quy trình, Đúng người, Đúng giải pháp và Đúng chỉ số. Doanh nghiệp cần rà soát các điểm nghẽn kinh doanh như công việc tiêu tốn nhiều thời gian nhất hay khâu làm chậm tiến độ tạo doanh thu để ưu tiên triển khai. Sử dụng ma trận đánh giá use case dựa trên tiêu chí mức độ dễ/khó triển khai và mức độ tác động để lựa chọn những việc nằm ở vùng giao thoa tối ưu.
Nguyên tắc “5 số 1” là một phương pháp bắt đầu hiệu quả: Chọn 1 điểm nghẽn, 1 quy trình thử nghiệm, cử ra 1 Project Owner, 1 AI Champion và xác định duy nhất 1 KPI để theo dõi. Lộ trình thực thi trong 30 ngày được chia thành 4 tuần cụ thể. Trong đó, tuần 1 chỉ tập trung chọn quy trình, xác định chỉ số nền tảng (baseline) và tiến hành phân vai. Tuần 2 thiết kế giải pháp và xây dựng thư viện prompt tiêu chuẩn cho tổ chức. Tuần 3 chạy thử nghiệm thực tế và ghi nhận các lỗi phát sinh. Và tuần 4 đo lường kết quả cuối cùng và chuẩn hóa quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP).
Về cơ cấu tổ chức, doanh nghiệp nên thành lập ban dự án AI. Trong đó, CEO đóng vai trò tháo gỡ rào cản và phân bổ nguồn lực; Product Owner chịu trách nhiệm trực tiếp về kết quả; đội ngũ AI Champion thực hiện thử nghiệm và lan tỏa ứng dụng. Doanh nghiệp cần thiết kế bảng theo dõi KPI gồm chỉ số nền tảng, mục tiêu và tiến độ thực tế theo từng tuần để bám sát hiệu quả. Việc xây dựng kho dữ liệu prompt và thư viện prompt dùng chung theo vai trò sẽ giúp nhân viên tăng năng suất mà không phải tự viết prompt thủ công liên tục.
Việc một doanh nghiệp triển khai công nghệ thành công chưa bao giờ là vấn đề của bản thân phần mềm hay model AI đang sử dụng. Thử thách lớn nhất trong chuyển đổi AI vẫn là quá trình chuyển đổi nhận thức và hành vi của con người trong tổ chức. Ông Wilson Liêu lưu ý rằng doanh nghiệp không nên bắt đầu bằng một kế hoạch ứng dụng AI cho toàn công ty ngay lập tức, mà hãy bắt đầu từ một quy trình, một người chịu trách nhiệm và một kết quả có thể đo lường được. "Năng lực triển khai sẽ chỉ được nâng tầm khi doanh nghiệp dám đối mặt với các điểm nghẽn thực tế và chuẩn hóa lại chính bộ máy vận hành của mình", ông Wilson Liêu nói.
