🔍
Chuyên mục: Công nghệ

Doanh nghiệp cần làm gì để AI giúp cải thiện năng suất?

1 giờ trước
Khi “cơn sốt” trải nghiệm các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu hạ nhiệt, những nhà quản trị hiện đại nhanh chóng nhận ra một thực tế: Mua thêm phần mềm không giúp bộ máy chạy nhanh hơn nếu kiến trúc vận hành vẫn giậm chân tại chỗ. Cuộc đua công nghệ thực chất đã chuyển dịch sang cuộc đua tái thiết kế năng lực tổ chức, nơi rào cản lớn nhất của các nhà quản lý lãnh đạo doanh nghiệp (C-Suite) không nằm ở ngân sách hạ tầng, mà nằm ở “khoảng trống năng lực” kéo dài từ tác nghiệp cá nhân, quản trị chuyên môn cho đến tư duy điều hành thượng tầng.

Hình ảnh minh họa được tạo bởi AI

Hai năm qua, AI tạo sinh đã đi rất nhanh từ phòng thí nghiệm vào văn phòng. Nhân viên dùng AI để soạn thảo, phân tích dữ liệu, lập báo cáo; bộ phận marketing dùng AI để sản xuất nội dung; doanh nghiệp thử nghiệm chatbot, tự động hóa quy trình và trợ lý ảo. Nhưng sau giai đoạn thử nghiệm, một câu hỏi khó hơn xuất hiện: AI đã thực sự tạo ra bao nhiêu năng suất?

PGS.TS. Nguyễn Danh Nguyên, Hiệu trưởng Trường Đại học Bách khoa Hà Nội nhấn mạnh, những biến động và bất định ngày càng gia tăng của môi trường kinh tế là những tác nhân buộc các doanh nghiệp phải tái định hướng chiến lược và đổi mới kinh doanh. Chuyển đổi với sự hỗ trợ của công nghệ số vì mục tiêu xanh, không chỉ là cách doanh nghiệp phản ứng trước những biến động của thị trường mà còn là cơ hội để đổi mới mô hình kinh doanh, nâng cao năng lực cạnh tranh và tăng cường khả năng chống chịu.

Một doanh nghiệp có thể sở hữu hàng chục công cụ AI nhưng vẫn vận hành chậm chạp nếu nhân viên phải nhập dữ liệu thủ công, các phòng ban sử dụng những hệ thống không kết nối, dữ liệu nằm rải rác và mỗi quyết định quan trọng vẫn phải đi qua nhiều tầng phê duyệt. Nói cách khác, AI có thể làm một công việc nhanh hơn, nhưng không thể tự mình sửa một quy trình được thiết kế sai. Đó cũng là lý do làn sóng đầu tư AI đang chuyển từ câu chuyện “có hay không” sang câu chuyện “tạo ra giá trị như thế nào”. Công nghệ chỉ trở thành năng suất khi được đặt trong một kiến trúc vận hành phù hợp.

Điểm yếu của nhiều doanh nghiệp hiện nay không phải thiếu phần mềm mà là thiếu năng lực hấp thụ công nghệ. Ở tầng tác nghiệp, một nhân viên có thể biết cách sử dụng AI nhưng chưa chắc biết đặt câu hỏi đúng, kiểm chứng kết quả, bảo vệ dữ liệu hay biến đầu ra của AI thành một quyết định có giá trị.

Về khía cạnh quản trị chuyên môn, trưởng phòng có thể nhìn thấy tiềm năng tự động hóa nhưng chưa chắc biết quy trình nào nên tự động hóa, quy trình nào cần con người kiểm soát và chỉ số nào dùng để đo hiệu quả.

Ở tầng cao hơn - C-Suite, thách thức thậm chí lớn hơn. Lãnh đạo không chỉ cần biết AI làm được gì mà phải trả lời được câu hỏi: AI sẽ thay đổi mô hình kinh doanh, cấu trúc nhân sự và cách doanh nghiệp tạo ra giá trị như thế nào? Đây chính là “khoảng trống năng lực” mà nhiều doanh nghiệp chưa nhìn thấy.

Nếu chỉ đào tạo nhân viên sử dụng công cụ mà không thay đổi cách tổ chức công việc, doanh nghiệp có thể tạo ra hàng nghìn “người dùng AI” nhưng chưa chắc tạo ra một tổ chức AI.

Trong giai đoạn mới, đào tạo AI vì thế không thể dừng ở những khóa học hướng dẫn cách viết câu lệnh hay sử dụng một ứng dụng. Điều doanh nghiệp cần xây dựng năng lực theo tầng đó là năng lực cá nhân; năng lực quản trị; năng lực chiến lược.

Một doanh nghiệp trưởng thành về AI không hỏi “Chúng ta nên mua công cụ nào?”. Câu hỏi phải là: Công việc nào đang tạo ra chi phí, độ trễ và sai sót lớn nhất; AI có thể thay đổi nó ra sao? Khi câu hỏi thay đổi, cách đầu tư công nghệ của doanh nghiệp cũng thay đổi. Chính vì vậy, AI không còn là “việc của IT” mà trở thành bài toán quản trị doanh nghiệp.

Một kiến trúc tổ chức đủ năng lực phải trả lời được bốn câu hỏi: Dữ liệu thuộc về ai? Quyết định nào có thể tự động hóa? Con người giữ vai trò gì? Và giá trị tạo ra được đo bằng chỉ số nào?

Các chuyên gia nhận định, sai lầm phổ biến nhất của doanh nghiệp là đo chuyển đổi AI bằng số lượng tài khoản, số dự án thí điểm hay số phòng ban đã triển khai. Đây chỉ là những chỉ số của hoạt động, không phải chỉ số của hiệu quả.

Thước đo thực sự phải là thời gian xử lý một đơn hàng giảm bao nhiêu; chi phí vận hành giảm bao nhiêu; tốc độ ra quyết định nhanh hơn thế nào; tỷ lệ sai sót giảm ra sao; doanh thu trên mỗi nhân viên tăng bao nhiêu.

Khi AI được gắn với những chỉ số kinh doanh cụ thể, doanh nghiệp mới phân biệt được đâu là thử nghiệm công nghệ và đâu là chuyển đổi năng suất.

Điều này đặc biệt quan trọng với doanh nghiệp Việt Nam khi nguồn lực đầu tư không vô hạn. Không phải doanh nghiệp nào cũng cần xây dựng một hệ sinh thái AI đồ sộ. Điều cần thiết hơn là xác định đúng những “nút thắt” đang cản trở năng suất và dùng AI để tháo gỡ.

AI đang trở thành một hạ tầng mới của nền kinh tế. Nhưng cũng giống như điện hay internet, sở hữu hạ tầng không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp tự động trở nên hiệu quả. Lợi thế cạnh tranh trong giai đoạn tới sẽ không thuộc về doanh nghiệp có nhiều công cụ AI nhất, mà thuộc về doanh nghiệp tổ chức lại công việc tốt nhất quanh AI.

Đó là sự chuyển dịch quan trọng: từ số hóa công việc sang tái thiết kế công việc; từ đào tạo sử dụng công cụ sang xây dựng năng lực; từ đầu tư công nghệ sang đầu tư vào kiến trúc tổ chức.

Đức Hiền














Home Icon VỀ TRANG CHỦ