Xây dựng tư duy AI cho lãnh đạo: Điều kiện cần biết trước khi triển khai AI

AI đang trở thành đòn bẩy quan trọng trong tăng trưởng và vận hành doanh nghiệp, nhưng triển khai AI không đơn thuần là “mua thêm một công cụ”. Nhiều dự án thất bại vì mục tiêu không đo lường được, dữ liệu thiếu sẵn sàng, quy trình chưa ổn định và thiếu cơ chế quản trị rủi ro. Bài viết này Bizfly giúp xây dựng tư duy AI cho lãnh đạo đúng ngay từ đầu, đồng thời tổng hợp 11 điều cần biết trước khi triển khai để AI tạo ra giá trị thực, bền vững cho doanh nghiệp.

11 điều lãnh đạo nên biết khi triển khai AI cho doanh nghiệp

Trước khi đi vào từng “điều kiện”, lãnh đạo cần nhìn AI như một chương trình chuyển đổi có mục tiêu đo lường rõ ràng, không phải một dự án thử nghiệm rời rạc. Danh sách dưới đây giúp rà soát mức độ sẵn sàng từ chiến lược, dữ liệu đến vận hành để triển khai đúng trọng tâm và giảm rủi ro ngay từ đầu.

Mục tiêu kinh doanh phải đo lường được

Một trong những sai lầm phổ biến nhất khi triển khai AI là bắt đầu từ công nghệ thay vì bắt đầu từ mục tiêu kinh doanh. Khi mục tiêu không rõ ràng hoặc không thể đo lường, AI rất dễ trở thành một thử nghiệm mang tính trình diễn hơn là một đòn bẩy tăng trưởng thực sự.

Lãnh đạo cần xác định rõ AI được triển khai để cải thiện chỉ số nào trong hoạt động kinh doanh.

• Đó có thể là giảm thời gian phản hồi khách hàng
• Tăng tỷ lệ chuyển đổi,giảm chi phí vận hành
• Nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng

Những mục tiêu này cần được lượng hóa bằng các chỉ số cụ thể để có thể theo dõi và đánh giá hiệu quả sau triển khai.

Ví dụ, thay vì đặt mục tiêu chung chung là nâng cao trải nghiệm khách hàng, doanh nghiệp có thể xác định rõ mục tiêu giảm thời gian phản hồi trung bình từ 10 phút xuống còn 1 phút hoặc tăng tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng thêm một mức phần trăm nhất định. Khi mục tiêu đủ rõ và có thể đo lường, AI mới có vai trò cụ thể trong chiến lược kinh doanh.

Phạm vi triển khai và mức tự động hóa phải rõ ràng ngay từ đầu

AI không thể và cũng không nên được áp dụng cho mọi vấn đề cùng một lúc. Một tư duy AI đúng đắn là hiểu rõ phạm vi triển khai phù hợp với mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp và xác định rõ AI sẽ tham gia vào quy trình ở mức độ nào. Lãnh đạo cần quyết định ngay từ đầu AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ, bán tự động hay tự động hoàn toàn trong từng khâu. Việc này giúp kiểm soát rủi ro, tránh kỳ vọng quá mức và hạn chế xáo trộn trong vận hành.

Ví dụ, trong bán hàng, AI có thể hỗ trợ phân loại và chấm điểm khách hàng tiềm năng, gợi ý kịch bản tư vấn phù hợp. Tuy nhiên, việc xử lý các tình huống đàm phán phức tạp hoặc xây dựng mối quan hệ dài hạn vẫn cần con người đảm nhiệm. Khi phạm vi và mức tự động hóa được xác định rõ, AI sẽ phát huy đúng vai trò và tạo ra giá trị bền vững hơn.

Dữ liệu phải sẵn sàng (data readiness)

Dữ liệu là nền tảng của mọi hệ thống AI. Nếu dữ liệu không đầy đủ, không nhất quán hoặc thiếu cấu trúc, AI khó có thể đưa ra kết quả chính xác và đáng tin cậy. Data readiness không chỉ là việc có dữ liệu, mà là dữ liệu phải được thu thập, lưu trữ và quản lý một cách có hệ thống.

Trong nhiều doanh nghiệp, dữ liệu khách hàng và dữ liệu vận hành vẫn còn nằm rải rác ở nhiều nền tảng khác nhau như CRM, bảng tính, mạng xã hội hoặc tài khoản cá nhân của nhân viên. Điều này khiến AI không thể có cái nhìn toàn diện về hành trình khách hàng và bối cảnh kinh doanh. 

Một hệ thống AI phân tích phản hồi của khách hàng sẽ khó đưa ra dự báo chính xác nếu thiếu lịch sử mua hàng hoặc thông tin tương tác trước đó. Do đó, lãnh đạo cần xem việc chuẩn hóa và tập trung dữ liệu là một phần quan trọng của chiến lược AI, không thể tách rời.

Chuẩn hóa tri thức doanh nghiệp để AI trả lời đúng

AI chỉ có thể trả lời chính xác khi doanh nghiệp có một hệ thống tri thức nội bộ thống nhất. Tri thức doanh nghiệp bao gồm thông tin sản phẩm, chính sách giá, quy trình bán hàng, kịch bản chăm sóc khách hàng và các quy định nội bộ khác. Nếu tri thức này chưa được chuẩn hóa, mỗi bộ phận hoặc mỗi nhân viên có thể hiểu và truyền đạt thông tin theo cách khác nhau. Khi đó, AI sẽ không có một nguồn tham chiếu đáng tin cậy để học và phản hồi.

Cùng một chính sách bảo hành nhưng đội bán hàng và đội chăm sóc khách hàng diễn giải khác nhau, AI rất dễ trả lời mâu thuẫn cho khách hàng. Việc chuẩn hóa tri thức không chỉ giúp AI hoạt động hiệu quả mà còn góp phần nâng cao tính nhất quán trong giao tiếp của doanh nghiệp.

Quy trình đủ ổn định để AI hóa

AI hoạt động hiệu quả nhất trong các quy trình có tính lặp lại và ổn định. Nếu quy trình còn mơ hồ, liên tục thay đổi hoặc phụ thuộc quá nhiều vào xử lý linh hoạt của từng cá nhân, AI sẽ gặp khó khăn trong việc học và tự động hóa.

Trước khi đưa AI vào, lãnh đạo cần đảm bảo các quy trình cốt lõi đã được định nghĩa rõ ràng và vận hành tương đối ổn định. Việc này không chỉ giúp AI dễ triển khai hơn mà còn giúp doanh nghiệp nhìn lại và tối ưu chính quy trình của mình.

Ví dụ, nếu quy trình xử lý khiếu nại chưa được chuẩn hóa, AI khó có thể phân loại và đề xuất hướng xử lý phù hợp. Khi quy trình đã rõ ràng, AI mới có thể hỗ trợ hoặc tự động hóa một phần công việc một cách hiệu quả.

Có khả năng tích hợp hệ thống

AI chỉ phát huy tối đa giá trị khi được tích hợp với các hệ thống lõi của doanh nghiệp. Việc AI hoạt động độc lập, không kết nối với CRM, hệ thống bán hàng hoặc chăm sóc khách hàng sẽ làm giảm đáng kể hiệu quả.

Một chatbot AI tư vấn sẽ mang lại trải nghiệm tốt hơn nhiều nếu có thể truy cập dữ liệu tồn kho, lịch sử mua hàng và trạng thái đơn hàng. Khi các hệ thống được tích hợp, AI có thể cung cấp phản hồi cá nhân hóa và chính xác hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Phải có Business Owner và cơ chế phối hợp liên phòng ban

Triển khai AI không phải là nhiệm vụ riêng của bộ phận công nghệ. Mỗi dự án AI cần có một người chịu trách nhiệm về mặt kinh doanh, đảm bảo AI phục vụ đúng mục tiêu và tạo ra kết quả cụ thể.

Bên cạnh đó, AI thường liên quan đến nhiều phòng ban khác nhau. Nếu thiếu cơ chế phối hợp rõ ràng, mỗi bộ phận có thể triển khai theo cách riêng, dẫn đến dữ liệu phân mảnh và hiệu quả thấp. Lãnh đạo cần đóng vai trò điều phối để đảm bảo AI được triển khai một cách thống nhất trong toàn tổ chức.

Năng lực đội ngũ

AI không thay thế con người mà thay đổi cách con người làm việc. Doanh nghiệp cần chuẩn bị năng lực cho đội ngũ để có thể sử dụng AI hiệu quả và hiểu rõ giới hạn của AI.

Ví dụ, nhân viên bán hàng cần biết cách khai thác các gợi ý từ AI để cải thiện chất lượng tư vấn, thay vì bỏ qua hoặc sử dụng sai mục đích. Với lãnh đạo, năng lực quan trọng nhất là khả năng đặt câu hỏi đúng và sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Bảo mật dữ liệu và phân quyền phải đi trước

AI thường xử lý lượng lớn dữ liệu, bao gồm cả thông tin nhạy cảm của khách hàng và doanh nghiệp. Nếu không có cơ chế bảo mật và phân quyền rõ ràng, rủi ro rò rỉ dữ liệu là rất lớn.

Lãnh đạo cần đảm bảo AI chỉ truy cập và xử lý dữ liệu phù hợp với vai trò của từng nhóm người dùng. Điều này không chỉ giúp giảm rủi ro pháp lý mà còn xây dựng niềm tin với khách hàng và đối tác.

Cơ chế kiểm soát chất lượng

AI không phải lúc nào cũng đưa ra kết quả chính xác. Doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế giám sát và đánh giá chất lượng đầu ra của AI một cách thường xuyên.

Ví dụ, các hệ thống AI tương tác trực tiếp với khách hàng cần được rà soát định kỳ để đảm bảo thông tin luôn cập nhật và đúng với chính sách hiện hành. Việc kiểm soát chất lượng giúp AI trở thành công cụ hỗ trợ đáng tin cậy thay vì nguồn rủi ro tiềm ẩn.

Bài toán chi phí và ROI phải tính theo tổng vận hành

Chi phí triển khai AI không chỉ bao gồm chi phí công nghệ ban đầu mà còn bao gồm chi phí dữ liệu, tích hợp, đào tạo và vận hành lâu dài. Lãnh đạo cần đánh giá hiệu quả đầu tư dựa trên tổng thể vận hành thay vì chỉ nhìn vào chi phí trước mắt.

Một giải pháp AI có chi phí ban đầu cao nhưng giúp giảm đáng kể chi phí nhân sự, tăng hiệu quả vận hành và cải thiện doanh thu trong dài hạn có thể mang lại giá trị lớn hơn so với những giải pháp rẻ nhưng khó tích hợp và không tạo ra tác động rõ ràng.

Xây dựng AI cho doanh nghiệp cùng chuyên gia Bizfly

Trong thực tế triển khai AI cho doanh nghiệp, một trong những thách thức lớn nhất không nằm ở công nghệ mà nằm ở cách AI được thiết kế, huấn luyện và vận hành trong bối cảnh kinh doanh cụ thể của từng doanh nghiệp. Đây là lý do vì sao mô hình AI Agent đang dần được các doanh nghiệp ưu tiên thay cho những giải pháp AI rời rạc hoặc mang tính thử nghiệm.

AI Agent của Bizfly (VCCorp) được xây dựng theo hướng trở thành một tác nhân AI có khả năng tham gia trực tiếp vào các quy trình kinh doanh, thay vì chỉ dừng lại ở vai trò trả lời câu hỏi đơn lẻ. Dịch vụ Chatbot AI Agent có thể đảm nhiệm nhiều nhiệm vụ khác nhau như 

• Tư vấn khách hàng
• Hỗ trợ bán hàng
• Xử lý yêu cầu chăm sóc khách hàng
• Đồng thời kết nối với các hệ thống lõi như CRM, marketing automation hoặc nền tảng dữ liệu doanh nghiệp. 

Nhờ đó, AI không hoạt động độc lập mà trở thành một phần của hệ sinh thái vận hành tổng thể.

Điểm khác biệt quan trọng trong cách Bizfly triển khai AI Agent nằm ở việc đồng hành cùng doanh nghiệp từ khâu xác định bài toán đến tối ưu vận hành. Thay vì cung cấp một sản phẩm AI dùng chung, đội ngũ chuyên gia của Bizfly tham gia phân tích mục tiêu kinh doanh, dữ liệu hiện có và quy trình nội bộ để thiết kế AI Agent phù hợp với từng bối cảnh cụ thể. 

Với doanh nghiệp có khối lượng lớn yêu cầu tư vấn trước bán hàng, AI Agent có thể được thiết kế để tiếp nhận và sàng lọc nhu cầu, cung cấp thông tin phù hợp và chuyển các khách hàng tiềm năng chất lượng cao cho đội ngũ sale. Trong khi đó, với doanh nghiệp dịch vụ, AI Agent có thể tập trung vào hỗ trợ sau bán, xử lý các yêu cầu lặp lại và giảm tải cho đội chăm sóc khách hàng.

Sun Group, Đại học Nguyễn Tất Thành, Golden Gate, cùng nhiều doanh nghiệp đã cùng Bizfly triển khai AI thành công và đạt được nhiều kết quả nổi bật. Để nhận tư vấn chi tiết về giải pháp AI Agent của Bizfly, bạn có thể để lại thông tin tại đây.

Kết luận

Xây dựng tư duy AI cho lãnh đạo là điều kiện tiên quyết để AI thực sự tạo ra giá trị cho doanh nghiệp. Khi mục tiêu rõ ràng, dữ liệu sẵn sàng, quy trình ổn định và con người được chuẩn bị đúng cách, AI sẽ trở thành trợ lực chiến lược giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả và tăng trưởng bền vững. Ngược lại, nếu thiếu nền tảng tư duy này, AI rất dễ trở thành một khoản đầu tư tốn kém nhưng không mang lại hiệu quả như kỳ vọng.