Nhiều doanh nghiệp muốn ứng dụng AI nhưng lại bị kẹt ở một điểm rất quen: không biết nên bắt đầu từ đâu. Càng nghe nhiều về AI, càng dễ bị rối vì công cụ thì quá nhiều, lời hứa thì quá hấp dẫn, còn thực tế nội bộ thì vẫn chưa rõ nên làm gì trước.
Doanh nghiệp thường thấy bên ngoài nói nhiều về việc AI giúp tăng năng suất, giảm chi phí, tối ưu vận hành, nhưng khi nhìn lại bên trong thì lại xuất hiện hàng loạt câu hỏi: dữ liệu đã đủ chưa, đội ngũ có dùng được không, nên ưu tiên bộ phận nào trước, và nếu làm thì phải đo hiệu quả ra sao. Chính vì có quá nhiều lựa chọn nên nhiều nơi lại chậm bắt đầu hơn.
Vì vậy, thay vì nghĩ AI là một “dự án lớn”, doanh nghiệp nên xem đây là một quá trình thử nghiệm có kiểm soát trong 90 ngày. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp không bị choáng ngợp bởi quá nhiều công cụ, đồng thời tránh tâm lý phải triển khai thật lớn ngay từ đầu mới được xem là “ứng dụng AI”.
Ngoài ra, lộ trình 90 ngày còn giúp nội bộ có thời gian làm quen dần với AI. Đây là yếu tố rất quan trọng, vì một giải pháp tốt nhưng đội ngũ chưa hiểu cách dùng thì vẫn rất khó tạo ra kết quả lâu dài. Thực tế, rào cản lớn không phải lúc nào cũng nằm ở công nghệ, mà nhiều khi nằm ở thói quen làm việc, mức độ sẵn sàng của dữ liệu và khả năng phối hợp giữa các bộ phận.
30 ngày đầu: Nhìn rõ bài toán
Tháng đầu không nên vội mua công cụ. Việc quan trọng nhất là xác định:
- Phòng ban nào cần AI nhất
- Việc nào đang lặp lại nhiều nhất
- Dữ liệu nào đã sẵn sàng
- Chỗ nào có thể thử nhỏ trước
Đây là giai đoạn doanh nghiệp cần nhìn thật rõ vấn đề trước khi chọn giải pháp. Nếu chưa biết mình đang muốn tối ưu điều gì, việc đưa AI vào rất dễ rơi vào tình trạng “có dùng nhưng không rõ để làm gì”. Giai đoạn này càng rõ, giai đoạn sau càng ít lãng phí.
Ngoài ra, doanh nghiệp cũng nên rà lại một số yếu tố nền như:
- Quy trình hiện tại có đủ ổn định không
- Dữ liệu có đang quá rời rạc không
- Đội ngũ nào sẵn sàng thử nghiệm hơn
- Mục tiêu nào có thể đo trong ngắn hạn
30 ngày tiếp theo: Pilot nhỏ, đo thật
Khi đã có use case phù hợp, doanh nghiệp nên thử ở phạm vi hẹp. Không cần triển khai quá rộng. Càng nhỏ, càng dễ kiểm soát và càng dễ nhìn thấy tác động thực tế.
Ví dụ:
- AI hỗ trợ viết nháp
- AI tổng hợp báo cáo
- AI lọc yêu cầu đầu vào
- AI hỗ trợ HR tìm nhanh thông tin
Ở giai đoạn này, điều cần đo không phải cảm giác “hay hay”, mà là:
- Tiết kiệm được bao nhiêu thời gian
- Đầu ra có dùng được không
- Người trong bộ phận có chấp nhận sử dụng không
Doanh nghiệp cũng nên quan sát thêm:
- AI có làm giảm thao tác lặp lại thật không
- có phát sinh lỗi hoặc điểm nghẽn mới không
- người dùng cần thêm hướng dẫn gì để dùng hiệu quả hơn
- kết quả có ổn định khi áp dụng liên tục không
Điều quan trọng của pilot không phải là tạo ấn tượng, mà là tạo bằng chứng. Nếu không đo được giá trị thực tế, doanh nghiệp sẽ rất khó biết có nên đầu tư tiếp hay không.
30 ngày cuối: tối ưu và ra quyết định
Sau khi pilot, doanh nghiệp cần nhìn rõ:
- Use case nào có kết quả tốt
- Use case nào không hiệu quả
- Cần điều chỉnh quy trình gì
- Có nên mở rộng sang bộ phận khác không
Đây là giai đoạn đánh giá lại toàn bộ những gì đã thử. Có những use case nghe rất hấp dẫn lúc đầu nhưng không phù hợp với cách vận hành thực tế. Ngược lại, cũng có những ứng dụng tưởng nhỏ nhưng lại tạo hiệu quả rõ ràng và nên được ưu tiên mở rộng.
Sau 90 ngày, doanh nghiệp nên có:
- Ít nhất 1 use case chạy ổn
- 1 nhóm người dùng hiểu cách áp dụng
- Bộ tiêu chí đánh giá hiệu quả
- Quyết định rõ về bước tiếp theo
Nếu làm tốt, sau 90 ngày doanh nghiệp không chỉ có một thử nghiệm AI, mà còn có một cách tiếp cận rõ ràng hơn đối với việc ứng dụng công nghệ vào vận hành. Điều này quan trọng hơn rất nhiều so với việc thử quá nhiều công cụ nhưng không rút ra được gì cụ thể.
AI đi đúng hướng thường không bắt đầu từ sự phức tạp. Nó bắt đầu từ một bài toán nhỏ, rõ và đo được. Khi doanh nghiệp đi theo hướng đó, AI sẽ bớt “ảo” hơn và trở thành một công cụ hỗ trợ thực tế hơn trong hoạt động hằng ngày.
Nếu doanh nghiệp của bạn muốn xây lộ trình AI thực tế trong 90 ngày, HVCG có thể hỗ trợ thiết kế roadmap phù hợp với mục tiêu và nguồn lực hiện tại
