Doanh nhân

Ông cho rằng, AI không thay thế được năng lực quản trị nền tảng. Một doanh nghiệp có quy trình rõ ràng, dữ liệu sạch, người chịu trách nhiệm rõ ràng, thì AI giúp họ đi nhanh hơn. Nhưng một doanh nghiệp vận hành bằng cảm tính, dữ liệu nằm trong đầu vài cá nhân, quyết định dựa trên quan hệ nội bộ nhiều hơn là thông tin, thì AI rất dễ trở thành một cái máy tạo ảo giác quản trị công nghệ cao.

- Nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay dù đầu tư rất lớn cho chuyển đổi số và AI nhưng hiệu quả quản trị thực tế lại không tăng. Dưới góc nhìn chuyên gia, ông đánh giá đâu là nguyên nhân cốt lõi dẫn đến sự lệch pha này giữa năng lực công nghệ và năng lực quản trị cốt lõi?

Tôi thường hỏi doanh nghiệp một câu rất đơn giản: Công ty này đang vận hành bằng dữ liệu, bằng quy trình, hay bằng trí nhớ của vài người làm lâu năm? Nếu câu trả lời vẫn là “có gì hỏi anh A, chị B”, thì đó chưa phải là năng lực quản trị. Đó là sự phụ thuộc vào con người chủ chốt. Khi người đó nghỉ việc, tri thức đi theo người đó. Khi thị trường biến động, doanh nghiệp không có hệ thống để phản ứng. Khi dữ liệu không được chuẩn hóa, lãnh đạo có thể nhìn thấy báo cáo đẹp hơn, nhưng chưa chắc ra quyết định tốt hơn.

Lệch pha lớn nhất là doanh nghiệp nâng cấp công cụ nhưng chưa nâng cấp cách ra quyết định. Chuyển đổi số đúng nghĩa phải làm cho trách nhiệm rõ hơn, dòng dữ liệu rõ hơn, quyết định nhanh hơn và sai lầm được phát hiện sớm hơn. Nếu sau khi đầu tư công nghệ mà tổ chức vẫn họp nhiều hơn, nhập liệu nhiều hơn, báo cáo nhiều hơn, nhưng quyết định không tốt hơn, thì đó không phải chuyển đổi số. Đó là số hóa sự lộn xộn có sẵn.

- Vậy làm sao để chúng ta xây dựng được “năng lực tự chủ” về mặt dữ liệu, thưa ông?

Doanh nghiệp vẫn nên dùng công cụ tốt, hạ tầng tốt, chuẩn quốc tế tốt. Nhưng nếu toàn bộ dữ liệu khách hàng, dữ liệu vận hành, dữ liệu chuỗi cung ứng, dữ liệu tài chính và dữ liệu thị trường đều nằm trên các nền tảng mà doanh nghiệp không hiểu rõ, không có phương án rút ra, không có bản sao độc lập, thì đó là rủi ro chiến lược.

Ở cấp doanh nghiệp, rủi ro đầu tiên là rủi ro vận hành. Một nền tảng tăng giá, thay đổi chính sách, giới hạn truy cập hoặc gặp sự cố xuyên biên giới là hoạt động bán hàng, chăm sóc khách hàng, kế toán, kho vận có thể bị ảnh hưởng ngay.

Ở cấp ngành, rủi ro lớn hơn là doanh nghiệp Việt chỉ trở thành người thuê hạ tầng và người tiêu thụ phần mềm, trong khi dữ liệu cốt lõi lại nằm rải rác trên các hệ thống bên ngoài. Khi không nắm được dữ liệu, doanh nghiệp khó hiểu thị trường nhanh hơn, khó tối ưu chuỗi cung ứng, khó dự báo nhu cầu và khó xây năng lực cạnh tranh dài hạn.

Góc độ của tôi cho rằng, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng những việc rất cụ thể: phân loại dữ liệu nào là sống còn, dữ liệu nào được phép đưa lên nền tảng bên ngoài, dữ liệu nào cần giữ trong hệ thống nội bộ, ai được quyền truy cập, dữ liệu được sao lưu ra sao, định dạng lưu trữ có di chuyển được hay không, và nếu mất một nhà cung cấp thì doanh nghiệp có thể phục hồi trong bao lâu.

- Hiện nay, chuyển đổi số và chuyển đổi xanh đang là yêu cầu bắt buộc để doanh nghiệp Việt bước ra chuỗi giá trị toàn cầu. Theo ông, làm thế nào để các doanh nghiệp, đặc biệt là khối doanh nghiệp truyền thống như nông nghiệp, sản xuất, có thể tích hợp AI vào vận hành mà không biến công nghệ thành một gánh nặng chi phí đầu tư ban đầu?

Tôi cho rằng, doanh nghiệp truyền thống không nên bắt đầu bằng câu hỏi “mua công nghệ gì”, mà nên bắt đầu bằng câu hỏi “mình đang thất thoát ở đâu”. Tôi lấy ví dụ SADECX, một thương hiệu cây xanh từ Sa Đéc, Đồng Tháp, hiện là đối tác cấp cao của Hyper One trong bài toán số hóa tri thức cây cảnh và vận hành chuỗi cung ứng. Với ngành cây xanh, nếu nhìn hời hợt thì người ta nghĩ chỉ là mua cây, bán cây. Nhưng đi sâu vào vận hành mới thấy có rất nhiều điểm mù: cây đến từ nguồn nào, tình trạng sinh trưởng ra sao, phù hợp với không gian nào, ánh sáng và môi trường đặt cây thế nào, thời gian giao nhận ra sao, sau khi bàn giao có cần chăm sóc, thay thế hay bảo hành không.

Vì vậy, bài toán của SADECX không bắt đầu bằng một dự án AI thật lớn. Nó bắt đầu từ việc chuẩn hóa dữ liệu cây, nguồn cây, hình ảnh, đặc tính sinh trưởng, nhu cầu khách hàng B2B, quy trình tư vấn và quy trình điều phối giữa nhà vườn, đội vận hành và khách hàng.

Trong chuyển đổi kép, điểm giao giữa số và xanh nằm ở khả năng đo lường. Doanh nghiệp không thể xanh bằng cảm tính. Với nông nghiệp, cây xanh hay sản xuất, muốn xanh thật thì phải đo được nguồn gốc, hao hụt, vận chuyển, tồn kho, chất lượng và vòng đời sản phẩm.

Tôi cho rằng mô hình phù hợp với nhiều doanh nghiệp Việt là đi từng lớp: ghi nhận dữ liệu trước, chuẩn hóa quy trình sau, rồi mới dùng AI để tối ưu. Không nên bắt đầu bằng hệ thống hoành tráng mà nên bắt đầu bằng một vài chỉ số đầu ra rất cụ thể: giảm thời gian làm báo cáo, giảm sai lệch tồn kho, tăng tốc độ phản hồi khách hàng, giảm chi phí xử lý đơn hàng, tăng khả năng truy xuất nguồn gốc.

Công nghệ chỉ đáng đầu tư khi nó làm doanh nghiệp bớt điểm mù, bớt lãng phí và ra quyết định tốt hơn.

- Trân trọng cảm ơn ông!

Nguyễn Chuẩn thực hiện