Thoát bẫy “bội thực báo cáo AI”

Có một thực tế được nhiều lãnh đạo doanh nghiệp phản ánh. Đó là trước khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), cấp lãnh đạo thường chỉ nhận vài báo cáo mỗi tháng từ các bộ phận cấp dưới. Khi các công cụ AI được đưa vào sử dụng tự do, số lượng báo cáo gửi lên cấp quản lý tăng vọt lên gấp hàng chục lần.

Lượng thông tin khởi tạo quá nhanh tạo nên tình trạng quá tải ở tầng điều hành. Lãnh đạo doanh nghiệp đối mặt với bài toán phức tạp trong khâu tổng hợp, phân tích và đánh giá tính chính xác của dữ liệu. Cấp điều hành rơi vào trạng thái hoài nghi đối với các chỉ số được trình lên và trở thành điểm ách tắc trong quy trình vận hành. Lúc đó, lượng báo cáo gia tăng không đồng nghĩa với việc hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp được cải thiện.

Sai lầm phổ biến

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) thường mắc sai lầm khi chạy theo các công cụ AI thời thượng mà bỏ qua nền tảng quản trị dữ liệu gốc. Mô hình AI thương mại hiện nay rất dễ tiếp cận và chi phí ngày càng rẻ. Việc mua sắm hay cài đặt các công cụ AI không tạo ra lợi thế cạnh tranh riêng biệt cho doanh nghiệp. Yếu tố tạo nên sự khác biệt nằm ở tập dữ liệu chuẩn và quy trình vận hành mà doanh nghiệp đưa vào mô hình.

Ông Vũ Mạnh Cường, Trưởng bộ phận IT Coca Cola Việt Nam, thẳng thắn chia sẻ trong tọa đàm “What Must CIOs Decide Now” rằng, nếu được quay lại thời điểm 5 năm trước, ông sẽ chọn đầu tư toàn bộ nguồn lực vào nền tảng dữ liệu (data platform) thay vì đầu tư ngay vào AI. Việc đầu tư AI khi dữ liệu chưa được làm sạch chỉ mang lại cảm giác an tâm ảo cho cấp quản lý. Doanh nghiệp còn lưu trữ dữ liệu bằng các file Excel rời rạc hoặc nhập liệu thủ công chưa nên vội vã triển khai các mô hình AI phức tạp.

Tình trạng thử nghiệm AI tràn lan nhưng thiếu định hướng chiến lược cũng là nguyên nhân khiến các khoản đầu tư không mang lại giá trị. Theo khảo sát The State of AI in 2025 của McKinsey, mặc dù 88% doanh nghiệp được khảo sát cho biết đã sử dụng AI thường xuyên trong ít nhất một chức năng kinh doanh, gần hai phần ba vẫn chưa bắt đầu mở rộng AI trên toàn tổ chức. Đáng chú ý, chỉ khoảng 6% thuộc nhóm doanh nghiệp đạt hiệu quả AI cao, được McKinsey định nghĩa là vừa ghi nhận AI đóng góp ít nhất 5% EBIT, vừa đánh giá AI tạo ra giá trị đáng kể. Điều này cho thấy khoảng cách lớn giữa việc ứng dụng AI và khả năng chuyển hóa AI thành giá trị kinh doanh thực chất.

Gắn AI với dữ liệu chuẩn và bài toán vận hành thực chiến

Để giải quyết bài toán vận hành này, các doanh nghiệp SME cần chuyển hướng tập trung vào việc làm sạch dữ liệu và giải quyết những vướng mắc thực tế trong hoạt động sản xuất kinh doanh. Chia sẻ tại hội thảo “Xu thế chuyển đổi xanh cho ngành cơ khí – điện”, ông Nguyễn Vũ Huy Hoàng, Giám đốc các chương trình đào tạo AI và Chuyển đổi số thuộc Học viện ACC, cho rằng doanh nghiệp không nên tốn thời gian tranh luận việc lựa chọn công cụ AI nào thông minh hơn. Yếu tố cốt lõi là xác định rõ bài toán thực tế cần xử lý tại từng bộ phận, từ quản trị nhân sự, tài chính, đến tối ưu hóa dây chuyền sản xuất và quản lý vật tư.

Ông Nguyễn Vũ Huy Hoàng chia sẻ ví dụ thực tế từ các doanh nghiệp ngành cơ khí và sản xuất sơn. Trước đây, quy trình sản xuất tạo ra lượng phế phẩm lớn và tiêu hao nhiều nguyên vật liệu. Khi ứng dụng AI để phân tích dữ liệu vận hành từ nhà máy, doanh nghiệp nhận diện chính xác điểm tiêu hao và điều chỉnh quy trình sản xuất. Kết quả đo lường thực tế ghi nhận mức tiết kiệm từ 30% đến 40% vật tư tiêu hao.

Doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể chủ động triển khai từng bước theo từng phân hệ quản lý tùy thuộc vào năng lực và quy mô thực tế. Các phân hệ như giám sát năng lượng, quản lý hiệu suất hay truy xuất nguồn gốc nguyên vật liệu hoàn toàn có thể thực hiện từng bước. Dữ liệu từ phân hệ trước được tự động kết nối làm đầu vào cho phân hệ sau, giảm bớt thời gian nhập liệu và cung cấp báo cáo trực quan cho nhà quản trị.

Doanh nghiệp cần chọn lọc những quy trình nghiệp vụ có tính lặp lại hoặc có tác động lớn để tự động hóa trước. Đồng thời, công tác đào tạo lại và nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động giữ vai trò quyết định, giúp nhân sự chuyển sang làm các công việc mang lại giá trị gia tăng cao hơn. Việc kết hợp giữa dữ liệu chuẩn, công nghệ phù hợp và năng lực con người sẽ tạo nên bước nhảy vọt thực sự về năng suất cho doanh nghiệp.