Làm chủ AI trước khi bị AI làm chủ: Bài học ứng dụng trong doanh nghiệp

Sự phát triển mạnh mẽ về cơ sở hạ tầng, xã hội và trình độ công nghệ đã tạo ra môi trường lý tưởng cho các doanh nghiệp dễ dàng ứng dụng AI một cách hiệu quả và phù hợp với năng lực của tổ chức.

Hội thảo MBA Talk #95 “Generative AI in Action: Real-World Business Applications” được diễn ra dưới sự dẫn dắt của TS. Ngô Công Khánh cùng các diễn giả là chuyên gia trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin. Cùng điểm qua một số nội dung nổi bật tại hội thảo lần này!

Cuộc “xâm lăng” của AI vào hoạt động doanh nghiệp

Kết thúc năm 2023, thị trường AI đạt quy mô 14,26 tỷ USD và dự kiến sẽ tăng trưởng gấp 3 lần, đạt 34 tỷ USD vào năm 2024 (Polaris Market Research). Sự bùng nổ này không chỉ chứng tỏ sức mạnh ngày càng gia tăng của AI mà còn khiến các doanh nghiệp phải cân nhắc nghiêm túc về ảnh hưởng của công nghệ này đối với hiệu quả kinh doanh của họ.

Hiện nay, AI đang đảm nhận tốt nhất các tác vụ liên quan đến 4 khía cạnh trong hoạt động vận hành doanh nghiệp gồm Visual Content, Audio Generative, Texting Generative và Code Generative. Do đó, AI hiện nay không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà còn trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược phát triển của các tổ chức. Những lợi ích rõ ràng có thể nhìn thấy bao gồm:

• Hỗ trợ ra quyết định sáng suốt: AI không thể thay thế con người ra quyết định cuối cùng. Tuy nhiên, AI sẽ đảm nhận rất tốt vai trò của một tư vấn viên. AI có khả năng phân tích và xác định được phương án khả thi nhất trong nhiều phương án cân nhắc. Vì thế, từ khi có AI, những nhà hoạch định và lãnh đạo đã có thể đưa ra các quyết định chính xác hơn mà không lo đã bỏ sót bất kỳ căn cứ thông tin quan trọng nào.
• Đẩy nhanh tiến độ công việc: Tiến độ không chỉ liên quan đến tốc độ mà còn phải chú trọng đến chất lượng công việc. Máy móc có ưu thế vượt trội so với con người về khả năng làm việc liên tục và không biết mệt mỏi. AI có thể làm việc không ngừng nghỉ, kể cả ngoài giờ hành chính, nhờ đó, tiến độ công việc khi ứng dụng AI sẽ được thúc đẩy nhanh hơn so với cách thức làm việc truyền thống.
• Cải thiện chất lượng công việc: Hiện nay, AI có khả năng thực hiện các tác vụ văn phòng cơ bản, giúp con người giảm bớt thời gian dành cho những công việc lặt vặt và ít quan trọng. Nhờ đó, nhân viên có thể tập trung toàn bộ thời gian, sức lực và tư duy vào các nhiệm vụ chiến lược và cần sự tập trung cao độ. Sự phân chia rõ ràng trong vai trò của con người và AI – trong đó con người đóng vai trò đầu não và AI là cỗ máy thực thi – mang lại sự cải thiện đáng kể về tổng thể chất lượng công việc. Bên cạnh đó, với thuộc tính máy móc, AI cũng có khả năng đánh giá kết quả công việc dựa trên tiêu chuẩn định sẵn, từ đó đưa ra các hướng dẫn cụ thể giúp nhân viên nhận biết những điểm chưa hoàn thiện trong kết quả công việc. Đối với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như bốc xếp, phân loại, AI dường như có thể mang lại kết quả công việc đồng đều 100%.
• Tiết kiệm chi phí: Mặc dù đầu tư vào AI đòi hỏi nguồn lực tài chính vững mạnh trong giai đoạn đầu, nhưng về lâu dài, AI mang lại lợi ích tiết kiệm chi phí vô cùng đáng kể. AI giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí nhân sự, chi phí Over Time, chi phí thời gian, chi phí xử lý sai sót... Nguồn chi phí tiết kiệm có thể được tái đầu tư cho các hoạt động khác giúp cải thiện hiệu quả hoạt động của công ty.

Hội thảo MBA Talk #95 “Generative AI in Action: Real-World Business Applications”.
Nguồn: PSO MBA

Tóm lại, ứng dụng AI là một giải pháp giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất tổng thể. AI không chỉ giúp đẩy nhanh tiến độ làm nhiệm vụ, mà còn nâng cao chất lượng và tiết kiệm chi phí. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và đánh giá chính xác kết quả công việc, AI tạo điều kiện cho nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn. Đồng thời, những khoản chi phí tiết kiệm có thể được sử dụng để đầu tư vào các sáng kiến mới, từ đó góp nâng cao sức cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường.

4 ứng dụng AI trong thực tiễn doanh nghiệp

1. Tổng hợp thông tin

Ông Trần Quang Thắng, Head of Quantitative Research, đã trình bày một ví dụ điển hình về ứng dụng Gen AI tại Tuan Loc Commodities. Cụ thể, hệ thống Auto Coffee News Summary Sentiment sử dụng AI để đọc, tổng hợp và đánh giá các thông tin ảnh hưởng đến thị trường cà phê, bao gồm tình hình thị trường ngành, thị trường kinh doanh chung, tình hình chính trị xã hội, giá cả và các yếu tố rủi ro. Nhờ công cụ này, bộ phận hoạch định đã giảm thiểu thời gian nghiên cứu và nâng cao độ chính xác trong việc đưa ra các quyết định chiến lược.

Ông Trần Quang Thắng – Head of Quantitative Research, Tuan Loc Commodities.
Nguồn: PSO MBA

2. Mô hình dự báo chênh lệch giá

Dựa trên dữ liệu có được từ quá trình tự tổng hợp và các input từ chuyên viên, AI có khả năng dự đoán được xu hướng giá cả tăng hay giảm trong ngắn hạn và dài hạn. Các mô hình dự báo này dựa trên dữ liệu hiện có để xác định xu hướng giá, từ đó doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược đầu tư hiệu quả hơn. Việc dự đoán chính xác giúp tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

Nguồn: Tư liệu sự kiện, Tuan Loc Commodities

3. Thị giác máy tính

Đối với ngành bán lẻ, sở hữu thông tin phản ánh hành vi khách hàng tạo ra cho doanh nghiệp nhiều lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, “việc thu thập thông tin liên quan đến khách hàng tại cửa hàng truyền thống khó hơn rất nhiều so với môi trường thương mại điện tử, online shopping” – chia sẻ của ông Trần Ngọc Quốc Phong – Chief Technology Officer, FAHASA.

Theo cách thức truyền thống, thu thập thông tin tại cửa hàng vật lý sẽ được tiến hành thông qua quan sát camera. Hoạt động này tiêu tốn nhiều thời gian và cần một nhân sự luôn không ngừng quan sát màn hình video. Theo dõi bằng cách này không đảm bảo thu thập được thông tin chính xác vì khả năng tổng hợp của con người còn hạn chế.

Vì vậy, việc ứng dụng được mô hình thị giác máy tính để theo dõi hành vi mua sắm của khách hàng tại cửa hàng offline là một bước tiến cực kỳ quan trọng giúp các nhà bán lẻ có thể cân bằng trải nghiệm khách hàng ở cả hai kênh mua sắm chính là online và offline. Cụ thể, tại FAHASH, AI được tích hợp vào camera truyền thống, giúp nhân viên dễ dàng theo dõi được:

• Hành vi của từng khách hàng
• Quầy hàng nào thường được khách hàng lui tới
• Thời gian trung bình mua hàng của khách hàng
• Các mặt hàng best seller

Đây là những dữ liệu vô cùng giá trị, giúp FAHASA có thể bày trí layout cửa hàng hiệu quả hơn và tạo ra các chương trình khuyến mãi phù hợp, từ đó nâng cao trải nghiệm mua sắm của khách hàng.

Nguồn: Tư liệu sự kiện, FAHASA

4. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Thanh tìm kiếm là một yếu tố cốt lõi trong trang mua sắm online. Để tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng, công cụ tìm kiếm không chỉ cần cung cấp kết quả chính xác mà còn phải giúp khách hàng nhanh chóng tìm ra sản phẩm phù hợp với nhu cầu. Độ chính xác và sự phù hợp của các gợi ý sản phẩm sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi mua hàng. Từ đó, AI không chỉ giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn giúp doanh nghiệp bức phá về mặt doanh số.

Ông Trần Ngọc Quốc Phong – Chief Technology Officer, FAHASA.
Nguồn: PSO MBA

Nhận thức được điều này, FAHASA đã áp dụng công nghệ AI để nâng cao tính cá nhân hóa trong trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Bằng cách sử dụng dữ liệu như thông tin nhân khẩu học, lịch sử mua hàng và xu hướng sản phẩm, hệ thống sẽ đưa ra các gợi ý sản phẩm mà khách hàng có thể quan tâm. Ứng dụng này giúp khách hàng của FAHASA được trải nghiệm mua sắm trên giao diện cá nhân hóa và có cơ hội tham gia các chương trình ưu đãi đúng sở thích.

Nhờ vào AI, hoạt động tìm kiếm sản phẩm trên thanh tìm kiếm đã trở thành một điểm chạm cực kỳ tiềm năng giữa sản phẩm và khách hàng.

Nguồn: Tư liệu sự kiện, FAHASA

5 bước triển khai ứng dụng AI trong doanh nghiệp

Với kinh nghiệm triển khai AI thực tế tại doanh nghiệp, ông Trần Ngọc Quốc Phong – Head of Quantitative Research, Tuan Loc Commodities và ông Hoàng Tuấn Quỳnh – Regional Information Technology Director, URC Vietnam đúc kết được chiến lược triển khai AI gồm 5 bước chính sau:

• Xác định use cases tiềm năng: Bước đầu tiên trong chiến lược ứng dụng AI là xác định các lĩnh vực hoặc phòng ban trong doanh nghiệp có thể áp dụng. Việc này đòi hỏi phân tích các quy trình hiện tại và xác định các vấn đề hoặc cơ hội mà AI có thể giải quyết. Để đạt được kết quả tốt nhất, doanh nghiệp nên lựa chọn các use case có tiềm năng tạo ra giá trị lớn và có thể thực thi nhanh chóng.
• Đánh giá và lựa chọn use cases tối ưu nhất: Sau khi xác định các use cases tiềm năng, bước tiếp theo là đánh giá và xác định những use cases tối ưu nhất dựa trên giá trị mang lại và tính khả thi. Việc đánh giá cần dựa trên các tiêu chí như lợi ích kinh tế, khả năng thực hiện, và ảnh hưởng đến các phòng ban khác. Doanh nghiệp nên ưu tiên các dự án AI mang lại giá trị cao và có thể mang lại kết quả trong thời gian ngắn.
• Sử dụng dữ liệu doanh nghiệp: Dữ liệu là nền tảng cho bất kỳ ứng dụng AI nào. Doanh nghiệp cần xây dựng và duy trì một hệ thống dữ liệu chất lượng cao để AI có thể hoạt động hiệu quả. Ví dụ, Tuan Loc Commodities đã phát triển một hệ thống dữ liệu chi tiết về cà phê Việt Nam, giúp cải thiện các ứng dụng AI trong dự đoán giá cả và phân tích thị trường.
• Lựa chọn framework phù hợp: Tùy thuộc vào quy mô, nguồn lực, nhu cầu, mục tiêu... của từng doanh nghiệp mà framework ứng dụng AI cũng phải linh hoạt thay đổi để phù hợp. Tốt nhất, doanh nghiệp nên cân nhắc sử dụng dịch vụ tư vấn từ các chuyên gia AI để tối ưu hóa chi phí và thời gian triển khai. Các công ty cung cấp dịch vụ AI có thể giúp doanh nghiệp chọn framework phù hợp và xây dựng kế hoạch triển khai hiệu quả.
• Xây dựng KPI đo lường hiệu quả: Đặt ra các chỉ số hiệu suất (KPI) rõ ràng là cần thiết để đo lường hiệu quả của các dự án AI. KPI giúp theo dõi tiến độ và đánh giá mức độ thành công của các ứng dụng AI. Doanh nghiệp nên thiết lập các KPI cụ thể và khả thi để đảm bảo các dự án AI đạt được mục tiêu đã đề ra.

Nguồn: Tư liệu sự kiện

Hoạt động bổ trợ triển khai

Đối với các doanh nghiệp triển khai mới hoặc còn trong bước đầu ứng dụng AI, các hoạt động bổ trợ trong quá trình triển khai sẽ giúp dự án nhanh chóng đi vào hoạt động ổn định và đạt được mục tiêu đề ra. Ông Hoàng Tuấn Quỳnh với kinh nghiệm thực tiễn tại URC Vietnam đề xuất 5 hoạt động có thể xem xét bao gồm:

• Vận động ngân sách đầu tư: Để triển khai các dự án AI, cá nhân người đề xuất dự án phải chủ động vận động ngân sách đầu tư từ ban lãnh đạo. Đây có thể xem là bước đầu trong việc chuẩn bị nguồn lực cho cả quá trình triển khai. Để dễ dàng thuyết phục ban lãnh đạo về tính cấp thiết và lợi ích của việc đầu tư vào AI, bạn cần chuẩn bị đầy đủ kế hoạch chi tiết về chi phí và lợi nhuận thu về sau khi hoàn thành dự án ứng dụng.
• Thuyết phục các phòng ban: Việc ứng dụng AI vào quy trình công việc phần nào sẽ làm cho hoạt động phòng ban thay đổi và cũng dịch chuyển cách thức con người giao tiếp với nhau trong doanh nghiệp. Vì thế, doanh nghiệp nên tổ chức các cuộc họp hay hội thảo nhằm cung cấp thông tin chi tiết về cách AI có thể cải thiện hiệu suất công việc và tạo ra giá trị cho từng phòng ban. Ngoài ra, bạn cũng có thể trao đổi trực tiếp với trưởng bộ phận và tận dụng sức ảnh hưởng của họ để tác động đến từng nhân viên. Sự chuẩn bị tâm lý cho quá trình chuyển đổi giúp đảm bảo sự hợp tác và hỗ trợ của nhân viên trong quá trình triển khai.
• Tạo mối quan hệ với nhà cung cấp giải pháp AI: Thiết lập mối quan hệ với các nhà cung cấp giải pháp AI có thể giúp doanh nghiệp tiếp cận công nghệ tiên tiến và nhận được hỗ trợ kỹ thuật cần thiết. Doanh nghiệp nên xây dựng mối quan hệ với các nhà cung cấp để có được nhiều lựa chọn giải pháp phù hợp với nhu cầu cụ thể.
• Đào tạo và hỗ trợ nhân viên: Doanh nghiệp nên tổ chức các khóa đào tạo và cung cấp tài liệu hướng dẫn để giúp nhân viên làm quen với các công cụ và quy trình mới. Không dừng lại ở đó, tổ chức còn phải giúp nhân viên hình thành tư duy làm việc với AI và đào tạo kỹ năng ứng dụng AI trong công việc.
• Theo dõi và đánh giá hiệu quả: Sau khi triển khai AI, doanh nghiệp cần theo dõi và đánh giá hiệu quả của các ứng dụng. Việc này bao gồm việc thu thập phản hồi từ nhân viên, đánh giá hiệu quả dựa trên các KPI đã thiết lập, và điều chỉnh chiến lược nếu cần thiết để đạt được kết quả tốt hơn.

Ông Hoàng Tuấn Quỳnh – Regional Information Technology Director, URC Vietnam.
Nguồn: PSO MBA

Kết

Quy mô doanh nghiệp đã không còn là rào cản trong hoạt động ứng dụng AI. Tùy vào năng lực đầu tư, doanh nghiệp có thể khai thác sức mạnh AI trong các hoạt động phù hợp. Việc ứng dụng AI có thể so sánh với việc sở hữu thêm đội ngũ nhân viên với khả năng làm việc không ngừng nghỉ. Vì thế, các bạn học viên MBA cần chủ động nắm bắt, trau dồi và thành thạo kỹ năng làm chủ AI để có được lợi thế trên thị trường lao động.

Nguồn: PSO MBA

MBA Talk là chuỗi hội thảo với sự tham dự của các chuyên gia ở nhiều lĩnh vực, các lãnh đạo, quản lý cấp cao từ các doanh nghiệp đa quốc gia, tập đoàn lớn trong và ngoài nước cùng các Giáo sư – Tiến sĩ từ các trường đại học lớn tại Việt Nam & Nước ngoài. Các khách mời sẽ cùng thảo luận, chia sẻ nhiều vấn đề, tình huống thực tiễn trong kinh doanh nhằm cung cấp kiến thức theo hướng chuyên sâu, đúng triết lý đào tạo PSO (Problem Solving in Organization).