Ứng dụng AI trong doanh nghiệp - Không phải màn “trình diễn công nghệ” (Bài 8)
Trong thời đại mà chuyển đổi số không còn là khái niệm xa lạ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được xem như lực đẩy chiến lược giúp doanh nghiệp (DN) tái cấu trúc vận hành, ra quyết định và thậm chí là kiến tạo mô hình kinh doanh mới. Nhưng AI không phải là một phép màu. Và ứng dụng thành công AI không đến từ sự hứng khởi ngắn hạn, mà từ một chiến lược dài hơi, gắn với văn hóa tổ chức và khả năng làm chủ dữ liệu. Ông Lê Thanh Lâm - Giám đốc điều hành Công ty CP Đào tạo kỹ năng lãnh đạo Topskills chia sẻ những góc nhìn thực tế về vấn đề này…
* Theo ông, DN nên khởi đầu hành trình ứng dụng AI từ đâu để tránh đi lạc hướng?
- DN không nên bắt đầu bằng câu hỏi “Chúng ta sẽ dùng AI gì?” , mà cần xác định rõ vấn đề thực sự trong vận hành hiện tại là gì.
AI chỉ phát huy hiệu quả khi nó được tích hợp vào các quy trình kinh doanh thực tế, với mục tiêu rõ ràng và dữ liệu sạch. Do đó, DN cần nhìn vào những vấn đề thực tế mà họ đang đối mặt và tìm hiểu xem AI có thể giúp giải quyết các vấn đề đó như thế nào. Nếu không, việc triển khai AI có thể trở thành một dự án tốn kém nhưng không mang lại giá trị thực tiễn, dẫn đến thất bại trong chuyển đổi số.
* Thưa ông, nếu dữ liệu còn chưa chuẩn hóa, liệu DN có nên triển khai ứng dụng AI không?
- Trước khi triển khai AI, theo tôi, DN cần phải đầu tư vào việc xây dựng nền tảng dữ liệu thông minh. Dữ liệu chính là "nhiên liệu" của AI và nếu dữ liệu bị phân mảnh, sai lệch hoặc thiếu chuẩn hóa, AI sẽ không thể hoạt động hiệu quả. Điều này có thể dẫn đến kết quả sai lầm và quyết định không chính xác, gây hại cho hoạt động của doanh nghiệp.
Tôi lấy một ví dụ, trong tuyển dụng, nếu dữ liệu hồ sơ ứng viên không chuẩn hóa, hoặc lịch sử đánh giá nhân viên bị ảnh hưởng bởi cảm tính người quản lý, AI có thể học theo các định kiến đó và đưa ra đề xuất thiên lệch. Trong phân tích hành vi khách hàng, nếu thiếu dữ liệu hành vi thực tế (click, mua, phản hồi…), AI chỉ đưa ra mô hình dự báo theo cảm tính.
Vì vậy, theo tôi, DN cần chuẩn hóa dữ liệu, cải thiện quy trình nhập liệu và đảm bảo hệ thống dữ liệu được cập nhật kịp thời trước khi triển khai AI. Ngược lại, AI rất dễ trở thành con dao hai lưỡi, mang đến rủi ro, lệ thuộc và mất kiểm soát.
* Theo ông, làm thế nào để lan tỏa tinh thần chuyển đổi số trong tổ chức, nhất là khi rào cản không nằm ở công nghệ mà ở chính con người?
- Theo tôi, chuyển đổi số không chỉ là một dự án công nghệ mà còn là một hành trình văn hóa trong tổ chức. Nhiều tổ chức đầu tư hệ thống AI hàng tỷ đồng nhưng không đạt kết quả vì đội ngũ không hiểu cách sử dụng, hoặc thậm chí phản kháng trước những thay đổi.
Con người thường là rào cản lớn nhất trong việc triển khai AI. Vì vậy, ngoài việc đầu tư vào công nghệ, DN cũng cần xây dựng kế hoạch truyền thông nội bộ mạnh mẽ và đào tạo lại kỹ năng cho đội ngũ. Đồng thời, sự cam kết và hỗ trợ từ lãnh đạo cấp cao đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra tinh thần chuyển đổi số, giúp nhân viên hiểu rõ lợi ích của công nghệ và giảm thiểu sự phản kháng.
Khi văn hóa chuyển đổi số được xây dựng trên tảng vững chắc, công nghệ sẽ dễ dàng được chấp nhận và triển khai có hiệu quả.
* Như ông khẳng định, dữ liệu chính là "nhiên liệu" của AI. Vậy, theo ông, khi ứng dụng AI, các DN nên lưu ý gì về vấn đề bảo mật?
- Bảo mật trong việc triển khai AI phải được coi là một yếu tố sống còn chứ không chỉ là bài toán kỹ thuật. Khi AI phụ thuộc vào dữ liệu để đưa ra các quyết định, việc bảo vệ dữ liệu là điều kiện bắt buộc.
Nhiều DN hiện vẫn lưu trữ dữ liệu trên các nền tảng rời rạc, thiếu kiểm soát phân quyền và bảo mật. Khi tích hợp AI vào các hệ thống này, rủi ro bị lộ dữ liệu cá nhân, đánh cắp mô hình hoặc thao túng thuật toán là rất cao.
Theo tôi, trước hết DN cần đảm bảo mọi dữ liệu được bảo mật đúng cách, phân quyền rõ ràng và chọn nền tảng AI có tiêu chuẩn bảo mật cao. “Người chiến thắng không phải là kẻ giàu tài nguyên nhất, mà là người hiểu rõ mình đang làm gì, vì sao và với ai”.
* Theo ông, DN cần làm gì để bảo vệ dữ liệu và mô hình AI trong quá trình triển khai và vận hành?
- Để bảo vệ dữ liệu và mô hình AI, DN cần xây dựng hệ thống bảo mật dữ liệu vững mạnh ngay từ đầu. Điều này bao gồm việc xác định rõ loại dữ liệu nào được phép đưa vào hệ thống AI và loại nào cần được ẩn danh hóa hoặc không sử dụng. Các quyền truy cập dữ liệu và mô hình AI cần được phân quyền rõ ràng, theo dõi và kiểm soát đầy đủ.
DN nên lựa chọn các nền tảng AI đạt tiêu chuẩn bảo mật cao, được chứng nhận quốc tế như ISO/IEC 27001 hoặc SOC 2, đặc biệt khi doanh nghiệp sử dụng giải pháp đám mây (cloud-based). Đồng thời, phải xây dựng kế hoạch dự phòng sự cố và phản ứng nhanh nếu phát hiện lỗ hổng, bao gồm backup định kỳ, kiểm thử bảo mật và diễn tập xử lý sự cố.
* DN có thể đánh giá một dự án AI đang tạo ra giá trị thực, chứ không chỉ là màn trình diễn công nghệ bằng cách nào, thưa ông?
Một dự án AI có giá trị thực phải giải quyết được các vấn đề thực tế của DN và mang lại kết quả rõ ràng, đo lường được. Theo tôi, AI không phải là một công nghệ để "trình diễn", mà là công cụ để tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí hoặc nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Nếu AI không tạo ra sự cải thiện đáng kể về hiệu suất công việc hoặc không giải quyết vấn đề thực tế, thì đó chỉ là một "màn trình diễn công nghệ". Để đánh giá chính xác giá trị của AI, DN cần phải theo dõi và đo lường hiệu quả của dự án qua các chỉ số cụ thể và đảm bảo rằng công nghệ này đang giúp nâng cao hiệu quả công việc và quyết định chiến lược.
* Cảm ơn ông về những chia sẻ thực tiễn này!