AI và chuyển đổi số nghe rất hấp dẫn, nhưng càng hấp dẫn thì càng dễ bị làm sai ngay từ đầu. Nhiều doanh nghiệp không thất bại vì công nghệ kém, mà vì cách tiếp cận chưa đúng.
Một điểm khá phổ biến là doanh nghiệp thường chỉ nhìn thấy phần kết quả mà người khác chia sẻ, nhưng lại không nhìn thấy phần chuẩn bị phía sau như dữ liệu, quy trình, đào tạo nội bộ và thời gian thử nghiệm. Điều này dễ tạo ra cảm giác rằng chỉ cần áp dụng công cụ là sẽ có kết quả ngay, trong khi thực tế phức tạp hơn nhiều.
Chính vì vậy, những sai lầm trong giai đoạn đầu thường không đến từ việc doanh nghiệp “không đủ giỏi”, mà đến từ việc bắt đầu quá nhanh, quá rộng hoặc quá kỳ vọng. Càng nhìn rõ điều này sớm, doanh nghiệp càng tránh được những bước đi tốn kém về sau.
Sai lầm 1: Làm vì sợ chậm hơn người khác
Đây là lỗi rất thường gặp. Khi bắt đầu từ tâm lý chạy theo thị trường, doanh nghiệp dễ rơi vào trạng thái thấy gì cũng muốn làm, công cụ nào cũng muốn thử, xu hướng nào cũng muốn bám. Kết quả là thay vì có một hướng đi rõ ràng, doanh nghiệp lại tự làm mình rối hơn.
AI và chuyển đổi số không nên bắt đầu từ áp lực “người khác có rồi”. Chúng nên bắt đầu từ câu hỏi: “Doanh nghiệp mình đang cần cải thiện điều gì nhất?”
Nếu không trả lời được câu hỏi này, việc triển khai rất dễ bị dàn trải, tốn chi phí và khó đo hiệu quả thật.
Sai lầm 2: Không có mục tiêu đo được
Nhiều doanh nghiệp nói rằng muốn ứng dụng AI để “tăng hiệu quả”, “tối ưu vận hành” hoặc “chuyển đổi số mạnh hơn”. Những mục tiêu này nghe hợp lý, nhưng lại quá rộng nếu không được chuyển thành các chỉ số cụ thể.
Ví dụ, doanh nghiệp cần làm rõ:
- Muốn tiết kiệm bao nhiêu thời gian
- Muốn giảm bao nhiêu thao tác thủ công
- Muốn tăng tốc phản hồi khách hàng đến mức nào
- Muốn giảm lỗi nội bộ ở khâu nào
- Muốn cải thiện hiệu quả bộ phận nào trước
Nếu không có mục tiêu đo được, doanh nghiệp rất khó biết dự án đang đi đúng hướng hay chỉ đang tạo cảm giác bận rộn. Đây là lý do nhiều nơi dùng AI một thời gian nhưng vẫn không thể kết luận rõ ràng là có hiệu quả hay không.
Sai lầm 3: Dữ liệu chưa sạch nhưng đã muốn thông minh hóa
Đây là lỗi rất phổ biến trong thực tế. Doanh nghiệp muốn áp dụng AI vào vận hành, chăm sóc khách hàng, báo cáo hay quản lý nhân sự, nhưng dữ liệu nền vẫn đang ở trạng thái:
- Rời rạc
- Trùng lặp
- Thiếu đồng nhất
- Thiếu cập nhật
- Khó truy xuất
Khi dữ liệu đầu vào chưa ổn, đầu ra của AI rất khó đạt chất lượng tốt. Công cụ càng mạnh thì doanh nghiệp càng cần dữ liệu rõ ràng để khai thác đúng giá trị.
Nói đơn giản, nếu dữ liệu nền còn rối, việc đưa AI vào quá sớm dễ khiến doanh nghiệp thất vọng vì kết quả không như kỳ vọng. Trước khi nghĩ đến chuyện “thông minh hóa”, doanh nghiệp nên ưu tiên làm tốt phần nền dữ liệu và quy trình trước.
Sai lầm 4: Làm quá nhiều cùng lúc
Một lỗi khác rất hay gặp là muốn triển khai AI và chuyển đổi số ở nhiều bộ phận cùng lúc. Doanh nghiệp vừa muốn tối ưu marketing, vừa muốn tự động hóa chăm sóc khách hàng, vừa muốn làm báo cáo thông minh, vừa muốn cải tiến quản lý nội bộ. Nghe thì rất tham vọng, nhưng thực tế lại dễ khiến đội ngũ bị quá tải rất nhanh.
Khi quá nhiều hạng mục cùng được khởi động, doanh nghiệp sẽ gặp các vấn đề như:
- Không biết nên ưu tiên cái nào trước
- Bộ phận nào cũng bận nhưng không nơi nào ra kết quả rõ
- Người dùng khó thích nghi vì thay đổi quá nhiều
- Nguồn lực bị chia nhỏ và thiếu tập trung
Thông thường, cách đi hiệu quả hơn là chọn một bài toán rõ nhất, thử ở quy mô nhỏ, đo được kết quả, rồi mới mở rộng tiếp.
Ngoài ra còn những lỗi rất quen:
- Chọn công cụ trước khi hiểu quy trình
- Không đào tạo người dùng
- Không có người chịu trách nhiệm chính
- Quá tin đầu ra của AI
- Không gắn với mục tiêu kinh doanh
- Tưởng rằng làm một lần là xong
Điều cần nhớ
AI và chuyển đổi số không nên được nhìn như một phong trào công nghệ. Chúng nên được nhìn như một dự án tăng trưởng có đo lường.
Khi doanh nghiệp đổi góc nhìn, cách làm sẽ thay đổi theo: đi chậm hơn một chút, nhưng chắc hơn rất nhiều.
Nếu doanh nghiệp của bạn đang muốn ứng dụng AI hoặc chuyển đổi số nhưng muốn tránh các sai lầm phổ biến ngay từ đầu, HVCG có thể hỗ trợ đánh giá hiện trạng và xây lộ trình phù hợp
