Doanh nghiệp chuyển từ ứng dụng sang vận hành bằng AI

Từ công cụ hỗ trợ đến AI vận hành doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang vượt khỏi vai trò một công cụ hỗ trợ từng cá nhân để tham gia trực tiếp vào hoạt động của doanh nghiệp. Sự thay đổi này đòi hỏi doanh nghiệp không chỉ trang bị công cụ cho nhân viên mà còn phải sắp xếp lại dữ liệu, quy trình làm việc và cách ra quyết định.

Ở mức độ phổ biến, AI có thể giúp nhân viên soạn nội dung, tìm kiếm thông tin, tóm tắt tài liệu, phân tích số liệu hoặc xử lý những công việc lặp lại. Các công cụ này giúp một người làm việc nhanh hơn, nhưng chưa chắc tạo ra thay đổi đáng kể đối với toàn bộ doanh nghiệp.

Theo phương pháp đánh giá của FPT, quá trình ứng dụng AI trong doanh nghiệp có thể chia thành 5 mức. Ban đầu, nhân viên tự tìm hiểu và sử dụng AI theo nhu cầu. Tiếp đó, công nghệ được dùng rộng rãi hơn để nâng hiệu quả công việc nhưng chưa làm thay đổi cách vận hành.

Ở các mức cao hơn, AI được đưa vào quy trình chung, sử dụng nguồn dữ liệu thống nhất và có quy định rõ ràng. Công nghệ có thể thực hiện liên tiếp nhiều công việc, phối hợp giữa các bộ phận. Ở mức cao nhất, doanh nghiệp tổ chức lại hoạt động với AI là một phần quan trọng ngay từ khâu thiết kế, thay vì bổ sung công nghệ vào cách làm cũ.

Điều này cho thấy, khoảng cách giữa việc “có sử dụng AI” và “vận hành bằng AI”. Nếu AI chỉ giúp từng nhân viên hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn, hiệu quả chủ yếu dừng ở từng cá nhân. Khi công nghệ được kết nối với dữ liệu và tham gia vào cả một chuỗi công việc, tác động mới có thể lan rộng trong doanh nghiệp.

Trong lĩnh vực logistics và khai thác cảng, yêu cầu này thể hiện khá rõ. Ông Phạm Quốc Long, Phó Tổng Giám đốc Tập đoàn Gemadept, Chủ tịch Hiệp hội Đại lý môi giới và dịch vụ Hàng hải (VISABA), cho biết quá trình ứng dụng công nghệ của doanh nghiệp logistics phải gắn trực tiếp với hoạt động khai thác và dòng dữ liệu phát sinh trong thực tế.

Tại Gemadept, các nền tảng như SmartPort, hệ thống điều hành khai thác cảng TOS và cổng tự động AutoGate được phát triển theo hướng kết nối các khâu trong hoạt động cảng, từ tiếp nhận thông tin, điều phối đến kiểm soát phương tiện và hàng hóa. Giá trị của công nghệ vì vậy không nằm ở một phần mềm riêng lẻ mà ở khả năng hình thành dòng dữ liệu phục vụ vận hành.

Từ góc nhìn sản xuất, ông Đặng Việt Hải, Tổng Giám đốc Công ty TNHH Sản xuất Constantia Việt Nam, chia sẻ về quá trình ứng dụng IoT, tự động hóa và dữ liệu thời gian thực trong sản xuất bao bì dược phẩm, hướng tới xây dựng nhà máy thông minh và xanh. Theo đó, dữ liệu từ quá trình sản xuất được kết nối để theo dõi hoạt động của nhà máy, nhận diện vấn đề và hỗ trợ cải thiện các công đoạn, tạo cơ sở để AI tham gia sâu hơn vào quá trình vận hành thay vì chỉ dừng ở những ứng dụng riêng lẻ.

Những ví dụ này cho thấy, AI đang được đưa gần hơn vào hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp. Dữ liệu không chỉ là nguồn đầu vào cho các báo cáo mà còn trở thành cơ sở để AI nhận biết tình trạng hoạt động, đưa ra đề xuất hoặc thực hiện một phần công việc theo những quy tắc đã được thiết lập.

Thực tế tại FPT Long Châu cho thấy, khi AI được triển khai trên quy mô lớn và gắn với các chỉ số vận hành cụ thể, hiệu quả có thể được lượng hóa rõ hơn. Trong giai đoạn 2024 - 2026, hệ thống này đã tự động hóa hơn 2.000 nhà thuốc và quản lý hơn 50 triệu hồ sơ khách hàng bằng AI; chi phí vận hành chăm sóc khách hàng giảm 30%.

AI cũng được đưa vào quá trình đào tạo nhân sự. Hơn 16.000 dược sĩ được học tập thông qua giáo trình AI Mentor cá nhân hóa khoảng 20 phút mỗi ngày. Sau 3 tháng, thời gian phản hồi câu hỏi của khách hàng được rút từ 15 giây xuống 11 giây. Ở một nghiệp vụ khác, hệ thống nhận diện toa thuốc đạt độ chính xác 98% và có thể tự động lập lịch nhắc uống thuốc.

Các con số trên đáng chú ý ở chỗ hiệu quả AI được thể hiện bằng những chỉ số cụ thể của hoạt động kinh doanh và dịch vụ, thay vì chỉ tính bằng số lượng người sử dụng công cụ. Đây chính là bước chuyển từ AI hỗ trợ cá nhân sang AI tham gia vào quy trình.

Khi AI được tổ chức thành những “nhân sự số” cho từng nhóm công việc như bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng, dữ liệu hay vận hành, doanh nghiệp có thể từng bước hình thành một phương thức làm việc mới. AI không thay thế toàn bộ con người mà đảm nhận những phần việc được xác định rõ, trong khi con người tập trung vào quyết định, quan hệ khách hàng và những nhiệm vụ đòi hỏi trách nhiệm trực tiếp.

Điểm quan trọng là doanh nghiệp phải biết mình đang ở đâu trên quá trình trưởng thành AI. Nếu mới dừng ở việc mỗi nhân viên sử dụng một công cụ riêng, doanh nghiệp có thể đang ở cấp độ hỗ trợ cá nhân. Khi dữ liệu được chuẩn hóa, AI được đưa vào quy trình và kết quả được đo lường, doanh nghiệp mới bắt đầu chuyển sang những cấp độ vận hành cao hơn.

Trao quyền cho AI nhưng không buông kiểm soát

AI càng tham gia sâu vào vận hành, câu hỏi về kiểm soát càng trở nên quan trọng. Một công cụ chỉ đưa ra gợi ý khác với một hệ thống có thể truy cập dữ liệu, sử dụng các công cụ khác và thực hiện liên tiếp nhiều nhiệm vụ. Khi quyền hạn của AI tăng lên, yêu cầu về dữ liệu, phân quyền, phê duyệt và giám sát cũng phải được thiết kế tương ứng.

Trong lĩnh vực tài chính, yêu cầu này càng rõ bởi các quyết định liên quan trực tiếp đến dòng tiền, khách hàng và trách nhiệm pháp lý. Bà Nguyễn Thị Ngoan, Phó Tổng Giám đốc Tập đoàn MISA, Giám đốc điều hành Công ty cổ phần JetPay, tập trung vào mối quan hệ giữa AI, dữ liệu và hoạt động tài chính, trong đó việc đưa công nghệ vào vận hành phải đi cùng khả năng quản trị dữ liệu và kiểm soát quá trình xử lý.

Với doanh nghiệp tài chính, dữ liệu đầu vào không chỉ cần đủ mà còn phải có chất lượng, được phân quyền và sử dụng đúng mục đích. Một hệ thống AI có thể xử lý nhanh nhưng nếu dữ liệu không được kiểm soát, kết quả đầu ra vẫn có thể tạo ra rủi ro cho doanh nghiệp.

Từ góc độ pháp lý và đầu tư, ông Phùng Anh Tuấn, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội các nhà đầu tư tài chính Việt Nam (VAFI), cho rằng quá trình ứng dụng AI gắn với dòng vốn và hoạt động tài chính cần đặt trong yêu cầu quản trị rủi ro.

Khi AI tham gia ngày càng sâu vào các hoạt động có ảnh hưởng đến tài chính hoặc khách hàng, doanh nghiệp cần xác định rõ ai chịu trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng, AI được phép truy cập loại dữ liệu nào và những quyết định nào bắt buộc phải có sự phê duyệt của con người.

Đây cũng là lý do hiệu quả của AI không thể chỉ được đánh giá bằng tốc độ xử lý. Một hệ thống xử lý nhanh hơn nhưng tạo thêm lỗi, làm phát sinh chi phí kiểm tra hoặc khiến doanh nghiệp khó xác định trách nhiệm thì chưa thể xem là cải thiện hiệu quả vận hành.

Do đó, cùng với việc đưa AI vào quy trình, doanh nghiệp cần xây dựng các nguyên tắc kiểm soát cơ bản. Trước hết là kiểm soát dữ liệu và quyền truy cập; tiếp đến là phân định phạm vi công việc AI được phép thực hiện. Với những quyết định có tác động lớn đến tài chính, khách hàng hoặc hoạt động sản xuất, con người vẫn cần giữ quyền phê duyệt và chịu trách nhiệm cuối cùng.

Một yêu cầu khác là phải đo lường kết quả sau khi triển khai. Doanh nghiệp cần biết AI giúp giảm bao nhiêu thời gian, giảm bao nhiêu chi phí, nâng chất lượng dịch vụ ở mức nào hoặc tạo thêm giá trị ra sao. Những chỉ số này giúp phân biệt một ứng dụng AI có giá trị thực với một công cụ chỉ tạo thêm một lớp công nghệ trong quy trình.

Từ các trường hợp trong logistics, sản xuất, bán lẻ và tài chính, có thể thấy điểm chung không nằm ở việc doanh nghiệp sử dụng cùng một công nghệ. Mỗi lĩnh vực có dữ liệu, quy trình và mức độ tự động hóa khác nhau. Điều quan trọng là AI phải được đặt vào đúng khâu, có dữ liệu đủ tin cậy và có cơ chế kiểm soát phù hợp.

Quá trình chuyển từ ứng dụng sang vận hành bằng AI vì vậy không diễn ra chỉ bằng việc mua thêm công cụ. Doanh nghiệp phải đồng thời thay đổi cách tổ chức dữ liệu, thiết kế quy trình, phân công trách nhiệm và đo lường hiệu quả.

Khi AI chuyển từ một công cụ hỗ trợ từng nhân viên thành một thành phần tham gia vào chuỗi vận hành, câu chuyện công nghệ cũng chuyển từ “AI có thể làm gì” sang “AI tạo ra giá trị nào và được kiểm soát ra sao”. Đây là điều quyết định việc AI trở thành năng lực vận hành thực sự của doanh nghiệp hay chỉ dừng ở một lớp ứng dụng mới./.