Ứng dụng AI trong doanh nghiệp, nên bắt đầu thế nào?

Ngày 28/6/2024, Trung Tâm Hỗ trợ và Tư vấn Chuyển đổi số TP.HCM (DXCenter) phối hợp với Liên minh Doanh nghiệp Công nghệ số Việt Nam (VNITO) và các đối tác QTSC, HCA, VINASA tổ chức hội thảo “Giải pháp AI cho doanh nghiệp” nhằm chia sẻ kinh nghiệm và quy trình áp dụng AI để đạt hiệu quả cao trong kinh doanh.

Hội thảo “Giải pháp AI cho doanh nghiệp”, các chuyên gia từ công ty tư vấn KPMG, Tập đoàn Công nghệ TMA, MISA, EDUX, KORETOVOET, EduNet, DNV đã chia sẻ về các vấn đề quan trọng nhất của việc áp dụng AI trong doanh nghiệp: lộ trình và quy trình, cách thức kết hợp AI và chuyển đổi số, chiến lược dữ liệu và chiến lược AI, chi phí triển khai AI, cách giảm thiểu rủi ro, AI cho quảng cáo, kinh nghiệm từ Hàn Quốc và các nước…

Lợi ích của AI đang hiện diện trong rất nhiều lĩnh vực

Áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) đang là xu hướng của các doanh nghiệp trên toàn thế giới để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ đột phá, tăng năng suất, hiệu quả làm việc và giảm chi phí. Thị trường AI toàn cầu được định giá khoảng 93,5 tỷ USD vào năm 2021 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm kép (CAGR) là 38,1% từ năm 2022 đến năm 2030. Sự phát triển này phản ánh tầm quan trọng ngày càng lớn của AI trong việc hỗ trợ và cải tiến các hoạt động kinh doanh, cũng như trong việc cung cấp các giải pháp công nghệ tiên tiến cho doanh nghiệp.

Tại Việt Nam, nhiều doanh nghiệp về công nghệ AI đã tạo ra rất nhiều giải pháp AI có thể phục vụ đa ngành, đa lĩnh vực nhưng việc áp dụng trong các ngành còn hạn chế. Ông Trần Phúc Hồng, Phó Chủ tịch Liên minh Công nghệ số Việt Nam (VNITO), đại diện Ban tổ chức cho biết, hiện nay rất nhiều doanh nghiệp muốn triển khai chương trình AI, tiếp nối chương trình chuyển đổi số, nhưng chưa biết nên bắt đầu từ đâu. Nguyên nhân chính là do yếu tố con người, doanh nghiệp chưa thực sự sẵn sàng, chưa có chiến lược rõ ràng, hoặc vẫn đang loay hoay không biết nên bắt đầu từ đâu, thiếu hụt đội ngũ nhân viên am hiểu AI.

Theo các chuyên gia, lợi ích của AI mang lại cho doanh nghiệp hiện nay đã được thể hiện trong rất nhiều lĩnh vực và quy trình của doanh nghiệp, tổ chức. Đứng đầu ứng dụng AI là lĩnh vực kỹ thuật và khoa học công nghệ, sau đó là dịch vụ tài chính, ngân hàng, tiếp đến là bán lẻ. Ngoài ra, marketing, sức khỏe, giáo dục cũng đang bắt đầu trổi dậy đưa AI vào. Một số lĩnh vực khác yếu thế hơn, đặc biệt là nông nghiệp cũng bước đầu tiếp cận nhưng gặp nhiều khó khăn hơn, bởi ngay cả việc thu thập dữ liệu lĩnh vực này đã khó huống gì nói đến việc ứng dụng AI. Đối với những công ty nhỏ, AI giúp doanh nghiệp có thêm nhân sự tăng năng suất cho công ty, như việc dịch thuật văn bản trở nên nhanh chóng hơn.

Chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng AI trong nội bộ công ty, ông Kim Joung Tae, CEO Trung tâm xúc tiến thương mại Hàn – Việt (KORETOVOET) cho biết, công ty ông ở Hàn Quốc đã đưa AI vào trong triển khai kế hoạch, quản lý nhân sự và tối ưu hóa quy trình vận hành. Với triển khai kế hoạch và quản lý nhân sự, AI giúp phân tích xu hướng của thị trường và lập ra kế hoạch chi tiết, từ đó chúng ta có cách quản lý nhân sự hiệu quả hơn. Nếu có những rủi ro trong quản lý nhân sự thì AI sẽ đưa ra những đề xuất cải thiện và tối ưu hóa quy trình tuyển dụng. Còn đối với tối ưu hóa quy trình vận hành, AI sẽ tự động hóa quản lý chất lượng và dự báo kho hàng, xu hướng và kế hoạch bảo trì. Bên cạnh đó, trong mảng marketing và tổ chức sự kiện thì công ty cũng dùng AI để quản lý các đăng ký, các phân tích phản hồi và cá nhân hóa chiến dịch marketing, cũng như phân tích hành vi khách hàng, tìm đúng yêu cầu và sở thích của khách hàng.

Làm sao để ứng dụng AI hiệu quả?

Là doanh nghiệp triển khai nhiều dự án AI cho doanh nghiệp, ông Phạm Tuấn Anh từ Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo Tập đoàn Công nghệ TMA cho hay, trong vài năm gần đây, doanh nghiệp Việt Nam đã ứng dụng AI ở nhiều lĩnh vực như sản xuất, ngân hàng, bán lẻ, y tế… Mục tiêu của việc ứng dụng AI thường được các doanh nghiệp đặt ra là tăng doanh thu, nâng cao trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa quy trình, tiết kiệm chi phí và sức lao động.

Theo nguyên tắc thì AI hoạt động dựa trên nguồn dữ liệu đủ lớn. Vậy câu hỏi đặt ra nếu doanh nghiệp chưa đủ dữ liệu thì thu thập bằng cách nào và áp dụng AI ra sao? Trả lời câu hỏi này, ông Phạm Tuấn Anh cho biết, chiến lược dữ liệu nên hành động trước chiến lược AI. Để thu thập dữ liệu, trước hết doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu mẫu trên thị trường, tuy nhiên dữ liệu từ nguồn này độ chính xác sẽ không cao. Cách thứ hai, doanh nghiệp có thể triển khai thử nghiệm trước, sau đó triển khai thực tế với mô hình rộng hơn. Ví dụ trong sản xuất may mặc muốn kiểm tra lỗi, doanh nghiệp có thể chụp lại những mẫu lỗi, sau đó xây dựng mô hình AI dựa trên dữ liệu ban đầu đó. Song việc xây dựng dữ liệu ban đầu vẫn có thể sai sót, nên doanh nghiệp chọn thêm phương án lắp camera để thu thập dữ liệu xác định thêm đây là mẫu dữ liệu sai sót, từ đó sẽ dần dần xây dựng được nguồn dữ liệu chính xác và hiệu quả hơn.

Để tận dụng và bắt đầu quá trình ứng dụng AI một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần xác định mục tiêu, chiến lược và lựa chọn công nghệ phù hợp. Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể sử dụng giải pháp camera thông minh để kiểm soát an ninh, công nghệ RPA (nhận diện ứng dụng quang học) để tự động hóa quy trình lặp đi lặp lại, và GenAI để hỗ trợ dịch vụ chăm sóc khách hàng hay cho mục đích sáng tạo nội dung phục vụ marketing. Tuy nhiên, để ứng dụng AI thành công, doanh nghiệp cần đặc biệt chú trọng đến chiến lược dữ liệu. Xây dựng và quản lý dữ liệu hiệu quả là nền tảng then chốt, đảm bảo cho các mô hình AI hoạt động hiệu quả và mang lại giá trị lâu dài, ông Phạm Tuấn Anh nhấn mạnh.

Đối với doanh nghiệp quy mô nhỏ, ít nhân sự để ứng dụng AI hiệu quả, theo lời khuyên của các chuyên gia nên ứng dụng các giải pháp AI đang sẵn có trên thị trường và tìm kiếm các giải pháp liên quan như giải pháp camera thông minh, hoặc các giải pháp AI box được ứng dụng trong nhiều tình huống khác nhau, phục vụ nhiều chức năng, ngữ cảnh khác nhau. Ngoài ra, một số nhà cung cấp như công ty TMA còn có dịch vụ AI as service, doanh nghiệp chỉ cần trả chi phí vận hành hàng tháng mà không cần trả chi phí đầu tư hạ tầng ban đầu.

Ông Hoàng Quang Hải, chuyên gia đào tạo – đánh giá Hệ thống Quản lý, Công ty DNV Business Assurance Việt Nam đề xuất thêm, để thành công trong việc áp dụng AI, các doanh nghiệp cần đầu tư không chỉ vào công nghệ mà còn vào việc xây dựng một hệ thống quản lý chặt chẽ theo tiêu chuẩn quốc tế như ISO 42001 hay các khung quản trị AI đã được nghiên cứu. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động, dễ dàng trong việc từng bước phát triển, ứng dụng AI mà còn bảo vệ doanh nghiệp khỏi các rủi ro liên quan đến việc sử dụng hay phát triển AI.

Những rủi ro tiềm ẩn khi sử dụng AI trong quản trị doanh nghiệp

Có hai rủi ro tiềm ẩn có thể xảy ra, bà Nguyễn Ngọc Lệ, Giám đốc Trung tâm Kinh doanh Misa xác nhận. Thứ nhất, nếu người nhập dữ liệu qua loa đại khái không chính xác thì khi nhúng AI vào chắc chắn nó sẽ cho ra phương thức sai, dự báo sai, điều đó dẫn đến rủi ro rất lớn cho doanh nghiệp. Vì vậy cách giải quyết cho vấn đề này đòi hỏi doanh nghiệp phải có hoạt động truyền thông cho nhân viên, để nhân viên hiểu được AI giúp được gì cho họ và vì sao dữ liệu đầu vào yêu cầu phải thật chính xác. Trong quá trình nhân viên nhập liệu, chúng ta cần có sự đánh giá, giám sát để biết được dữ liệu đó chuẩn xác hay không.

Rủi ro thứ hai, khi chúng ta quá phụ thuộc vào AI, giả sử người dùng cứ mở Chat GPT lên để hỏi về phân tích, dự báo thì sẽ làm cho con người chúng ta mất đi khả năng phán đoán, vì trước đây chúng ta hoàn toàn dựa vào kinh nghiệm mà nay chỉ dựa vào AI. Nếu chúng ta không kiểm soát tốt thì dần dần AI sẽ đóng vai trò như một CEO là hiểm họa.

Việc quản lý AI cần được dựa trên các tiêu chuẩn vận hành và tiêu chuẩn sáng tạo AI. Doanh nghiệp phải thiết lập một đội ngũ vận hành AI, kết nối mong muốn của việc kinh doanh tới những đội IT và AI. Từ việc hiểu khung vận hành, sẽ giúp xác định rủi ro, tầm nhìn và lên chiến lược rõ ràng. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần phải đào tạo cho nhân viên kỹ năng phân tích dữ liệu, đánh giá được nhanh chóng dữ liệu tốt hoặc không tốt.

Khi có sai sót do AI gây ra thì trách nhiệm thuộc về ai, nhất là dữ liệu kế toán? Bà Lệ khẳng định, dữ liệu kế toán luôn luôn rất quan trọng và AI về bản chất chỉ là thuật toán, nên trở lại câu chuyện dữ liệu, nếu dữ liệu nhập đúng thì AI sẽ đưa ra dự đoán đúng, khi đó việc sai sót gần như là không có, hoặc ngược lai. Nhiệm vụ và lợi ích của AI là phân tích dữ liệu nhanh hơn gấp nhiều lần thay vì chúng ta phải ngồi cặm cụi tính toán hàng giờ.

Có gần 100 giải pháp AI của các doanh nghiệp Việt Nam tự nghiên cứu và phát triển đã được giới thiệu và trưng bày tại triển lãm trong khuôn khổ chương trình sự kiện “Giải pháp AI cho doanh nghiệp”. Bao gồm: Generative AI (trí tuệ nhân tạo tạo sinh); smart camera; OCR/ NLP (công nghệ nhận diện ứng dụng quang học –  xử lý ngôn ngữ tự nhiên); Data Analytic và Prediction (Phân tích dữ liệu và dự đoán); Robotic Process Automation (tự động hoá quy trình và kiểm tra). Các giải pháp AI này phục vụ cho tất cả các ngành nghề thương mại điện tử, bán lẻ, tài chính và ngân hàng, bảo hiểm, an ninh thông tin, CNTT, giáo dục và đào tạo, chăm sóc sức khoẻ, thẩm mỹ, spa, nông nghiệp, dịch vụ, sản xuất…