Ứng dụng AI trong doanh nghiệp: Vì sao AI chưa mang lại hiệu quả như kỳ vọng?

Mở bài

Trong vài năm gần đây, ứng dụng AI trong doanh nghiệp đã trở thành một trong những chủ đề được quan tâm nhất trong hành trình chuyển đổi số. Từ việc hỗ trợ tạo nội dung, phân tích dữ liệu, dự báo nhu cầu đến tự động hóa quy trình, AI đang mở ra nhiều cơ hội để doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành và tăng năng lực cạnh tranh.

Tuy nhiên, thực tế lại không hoàn toàn giống những kỳ vọng ban đầu.

Không ít doanh nghiệp đã đầu tư vào các công cụ AI nhưng sau một thời gian triển khai vẫn chưa tạo ra sự thay đổi rõ rệt. Báo cáo vẫn mất nhiều thời gian để tổng hợp, dữ liệu vẫn phân tán giữa các phòng ban và các quyết định quản trị vẫn phụ thuộc vào kinh nghiệm nhiều hơn là dữ liệu.

Điều này đặt ra một câu hỏi:

Vì sao cùng ứng dụng AI, có doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh, trong khi nhiều doanh nghiệp khác lại chưa đạt được hiệu quả như mong đợi?

Theo WATATECH, câu trả lời không nằm ở việc AI có đủ thông minh hay không, mà nằm ở cách doanh nghiệp chuẩn bị nền tảng dữ liệu, quy trình và mục tiêu trước khi triển khai AI.

I. AI không phải “phép màu” cho mọi bài toán doanh nghiệp

Sự phát triển mạnh mẽ của AI khiến nhiều doanh nghiệp kỳ vọng công nghệ này có thể nhanh chóng giải quyết mọi khó khăn trong quản lý và vận hành.

Tuy nhiên, AI không phải là một giải pháp có thể tự khắc phục mọi vấn đề.

AI có thể phân tích dữ liệu rất nhanh, nhưng không thể tự tạo ra dữ liệu chính xác.

AI có thể đưa ra dự báo, nhưng không thể thay thế một quy trình vận hành còn thiếu chuẩn hóa.

AI có thể hỗ trợ ra quyết định, nhưng không thể thay thế hoàn toàn kinh nghiệm và góc nhìn của nhà quản lý.

Nói cách khác, AI chỉ phát huy giá trị khi được triển khai trên một nền tảng quản trị đủ tốt.

II. Vì sao nhiều doanh nghiệp ứng dụng AI nhưng chưa đạt hiệu quả?

1. Dữ liệu còn phân tán

Một trong những nguyên nhân phổ biến nhất là dữ liệu đang nằm ở nhiều nơi khác nhau.

Phòng kinh doanh sử dụng một phần mềm.

Kho lưu dữ liệu trên Excel.

Kế toán sử dụng hệ thống riêng.

Sản xuất lại quản lý bằng các bảng tính khác.

Trong bối cảnh đó, AI khó có thể tạo ra những phân tích toàn diện vì dữ liệu đầu vào chưa được kết nối.

2. Dữ liệu thiếu đồng nhất

Ngay cả khi doanh nghiệp đã số hóa một phần quy trình, dữ liệu vẫn có thể thiếu tính nhất quán.

Ví dụ, cùng một mã sản phẩm nhưng được đặt tên khác nhau giữa các phòng ban, hoặc dữ liệu tồn kho không được cập nhật theo thời gian thực.

Nếu dữ liệu đầu vào không chính xác, AI cũng sẽ đưa ra những kết quả thiếu tin cậy.

Đây chính là nguyên tắc quen thuộc trong công nghệ:

“Garbage In, Garbage Out” – dữ liệu đầu vào không tốt sẽ tạo ra kết quả đầu ra không tốt.

3. Chưa xác định rõ mục tiêu ứng dụng AI

Một số doanh nghiệp triển khai AI chỉ vì đây là xu hướng.

Trong khi đó, AI nên được ứng dụng để giải quyết những bài toán cụ thể như:

Tự động tổng hợp báo cáo.
Dự báo nhu cầu nguyên vật liệu.
Phân tích hiệu quả sản xuất.
Phát hiện bất thường trong vận hành.
Hỗ trợ chăm sóc khách hàng.

Khi không có mục tiêu rõ ràng, rất khó để đánh giá hiệu quả của AI.

4. Quy trình vận hành chưa được chuẩn hóa

AI có thể giúp tối ưu quy trình, nhưng không thể thay thế việc xây dựng quy trình.

Nếu mỗi phòng ban làm việc theo một cách khác nhau, AI sẽ gặp khó khăn trong việc học và phân tích dữ liệu.

Chuẩn hóa quy trình luôn là bước quan trọng trước khi doanh nghiệp nghĩ đến việc mở rộng ứng dụng AI.

5. Kỳ vọng AI thay thế hoàn toàn con người

Một quan niệm sai lầm khác là AI sẽ thay thế mọi công việc.

Trên thực tế, AI phát huy hiệu quả nhất khi đóng vai trò là công cụ hỗ trợ, giúp con người xử lý công việc nhanh hơn, chính xác hơn và có thêm cơ sở để ra quyết định.

Nhà quản lý vẫn là người đánh giá bối cảnh, cân nhắc rủi ro và đưa ra quyết định cuối cùng.

III. Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì để ứng dụng AI hiệu quả?

Để AI tạo ra giá trị thực sự, doanh nghiệp cần chuẩn bị nhiều hơn là lựa chọn một công cụ phù hợp.

Chuẩn hóa quy trình vận hành

Quy trình rõ ràng giúp dữ liệu được tạo ra một cách nhất quán và dễ khai thác.

Xây dựng nền tảng dữ liệu tập trung

Thay vì lưu trữ dữ liệu ở nhiều hệ thống riêng lẻ, doanh nghiệp nên hướng đến một nguồn dữ liệu thống nhất để các phòng ban cùng sử dụng.

Xác định bài toán ưu tiên

Không nên triển khai AI trên mọi hoạt động cùng lúc.

Hãy bắt đầu từ những bài toán mang lại giá trị rõ ràng như phân tích doanh thu, dự báo nhu cầu hoặc tự động hóa báo cáo.

Đào tạo đội ngũ

AI chỉ phát huy hiệu quả khi nhân sự hiểu cách sử dụng và biết kết hợp AI vào quy trình làm việc hằng ngày.

IV. ERP và AI – Hai mảnh ghép của cùng một chiến lược

Nhiều doanh nghiệp thường đặt câu hỏi nên đầu tư ERP hay AI trước.

Theo WATATECH, đây không phải là hai công nghệ cạnh tranh mà là hai thành phần bổ trợ cho nhau.

ERP giúp doanh nghiệp chuẩn hóa quy trình và xây dựng nền tảng dữ liệu tập trung.

AI khai thác nguồn dữ liệu đó để phân tích, dự báo và hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định.

Khi kết hợp đúng cách, doanh nghiệp không chỉ quản lý dữ liệu tốt hơn mà còn có thể chuyển đổi dữ liệu thành những thông tin có giá trị cho hoạt động điều hành.

V. Góc nhìn từ WATATECH

Trong quá trình đồng hành cùng nhiều doanh nghiệp sản xuất, WATATECH nhận thấy một thực tế khá phổ biến.

Khi nhắc đến AI, nhiều doanh nghiệp thường quan tâm đến việc lựa chọn công cụ nào mạnh hơn hoặc hiện đại hơn. Tuy nhiên, rất ít doanh nghiệp dành thời gian đánh giá xem dữ liệu nội bộ đã đủ sẵn sàng để AI khai thác hay chưa.

Theo WATATECH, thành công của một dự án AI không chỉ phụ thuộc vào công nghệ, mà còn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và mức độ chuẩn hóa trong quản trị.

Một doanh nghiệp có dữ liệu tập trung, quy trình rõ ràng và thông tin được cập nhật theo thời gian thực sẽ tạo điều kiện để AI phát huy tối đa khả năng phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định.

Ngược lại, nếu dữ liệu vẫn phân tán ở nhiều hệ thống, thiếu đồng nhất hoặc phụ thuộc vào các bảng tính riêng lẻ, AI khó có thể tạo ra giá trị bền vững.

Đó cũng là lý do WATATECH luôn hướng đến việc kết hợp nền tảng quản trị doanh nghiệp với các công nghệ AI, giúp doanh nghiệp không chỉ số hóa quy trình mà còn khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu đang sở hữu.

Kết luận

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp không còn là xu hướng của tương lai mà đang trở thành một phần quan trọng trong chiến lược chuyển đổi số của nhiều tổ chức.

Tuy nhiên, AI không phải là lời giải cho mọi vấn đề.

Muốn AI tạo ra giá trị thực sự, doanh nghiệp cần chuẩn bị nền tảng dữ liệu, quy trình và mục tiêu triển khai một cách bài bản.

Khi dữ liệu được chuẩn hóa và quản lý hiệu quả, AI sẽ trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực giúp doanh nghiệp phân tích nhanh hơn, dự báo chính xác hơn và đưa ra quyết định kịp thời hơn.

Đó cũng chính là hướng tiếp cận mà WATATECH theo đuổi: xây dựng nền tảng quản trị vững chắc để AI phát huy tối đa giá trị trong hoạt động doanh nghiệp.

WATA TECH – GIẢI PHÁP CHUYỂN ĐỔI SỐ CHO DOANH NGHIỆP

AI sẽ phát huy hiệu quả khi được xây dựng trên một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy. Nếu doanh nghiệp đang tìm kiếm giải pháp kết hợp ERP và AI để tối ưu vận hành và nâng cao năng lực quản trị, đội ngũ WATATECH sẵn sàng đồng hành trong hành trình chuyển đổi số.

Hotline: 028 3620 3636
Email: info@watatech.com.vn
Website: https://watatech.com.vn
Fanpage: https://www.facebook.com/WATATECH.ERP/