Báo cáo Asia’s Human-led AI Opportunity: A Framework for Transformation của World Economic Forum.

Doanh nghiệp châu Á dùng AI nhưng chưa tạo ra giá trị: Vấn đề nằm ở đâu?

AI đang nhanh chóng đi từ giai đoạn thử nghiệm vào các hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp. Nhưng triển khai AI không đồng nghĩa với tạo ra giá trị. WEF cho rằng khoảng cách lớn nhất hiện nay nằm ở cách doanh nghiệp tổ chức con người, quy trình và quyền ra quyết định xung quanh AI.

Trong vài năm qua, câu hỏi phổ biến của doanh nghiệp là: “Chúng ta có nên ứng dụng AI không?”

Nhưng câu hỏi đó đang dần trở nên lỗi thời. AI đã bước ra khỏi phạm vi thử nghiệm và đang được đưa vào thiết kế sản phẩm, quản trị rủi ro, lập kế hoạch sản xuất, chăm sóc khách hàng và vận hành doanh nghiệp.

Câu hỏi khó hơn hiện nay là: “Làm thế nào để AI thực sự tạo ra giá trị bền vững?”

Báo cáo mới của World Economic Forum tập trung đúng vào khoảng cách này, với trọng tâm là các doanh nghiệp tại châu Á.

77% tổ chức tại châu Á đã áp dụng AI tiên tiến.

<1/3 cho biết đã đạt được giá trị AI rộng rãi và bền vững.

20% đã tái thiết kế quy trình end-to-end xoay quanh AI.

AI đã được triển khai, nhưng doanh nghiệp vẫn chưa “thay đổi”

Khoảng cách giữa AI adoption và AI value đang trở thành một vấn đề đáng chú ý.

Theo WEF, 77% tổ chức tại châu Á đã áp dụng AI tiên tiến, nhưng chưa tới một phần ba cho biết họ đang đạt được giá trị rộng rãi và bền vững từ những khoản đầu tư này.

Đáng chú ý hơn, chỉ 20% tổ chức đã tái thiết kế các quy trình end-to-end xung quanh AI. Chỉ 8% đã điều chỉnh vai trò công việc hoặc trách nhiệm ra quyết định để phù hợp với AI.

Vấn đề không còn chủ yếu là “AI có làm được việc này không?”, mà là “Doanh nghiệp đã thay đổi cách làm việc đủ sâu để AI tạo ra giá trị chưa?”

Đây là một khác biệt rất lớn. Một doanh nghiệp có thể triển khai hàng chục công cụ AI nhưng vẫn giữ nguyên quy trình, cơ cấu quyền hạn và cách ra quyết định cũ. Khi đó, AI có thể tạo thêm hoạt động mà chưa chắc tạo thêm giá trị.

AI transformation thực chất là bài toán thiết kế lại tổ chức

WEF cho rằng khi AI ngày càng tham gia vào workflow và quá trình ra quyết định, doanh nghiệp cần thiết kế lại human systems để theo kịp công nghệ.

Nói đơn giản, không thể chỉ “gắn AI” lên một quy trình cũ rồi kỳ vọng toàn bộ hệ thống sẽ tự động trở nên hiệu quả hơn.

Doanh nghiệp cần trả lời những câu hỏi như:

Quyết định nào AI được phép hỗ trợ và quyết định nào vẫn phải do con người đưa ra?
Khi AI đưa ra đề xuất, ai là người kiểm tra và phê duyệt?
Vai trò của nhân viên thay đổi như thế nào khi một phần nhiệm vụ được AI đảm nhận?
Khi một quy trình có nhiều AI hoặc nhiều bộ phận cùng tham gia, ai chịu trách nhiệm cuối cùng về kết quả?

3 trách nhiệm con người không thể giao hoàn toàn cho AI

Một trong những framework quan trọng nhất trong báo cáo WEF xoay quanh ba trách nhiệm mà con người vẫn cần giữ khi AI được triển khai ở quy mô lớn:

Định hướng

Con người xác định AI được sử dụng để đạt mục tiêu gì, ưu tiên vấn đề nào và giới hạn nào cần được đặt ra.

Phán đoán

Con người đánh giá bối cảnh, cân nhắc các lựa chọn và quyết định khi kết quả AI chưa đủ để hành động.

Chịu trách nhiệm

Con người vẫn phải xác định ai chịu trách nhiệm khi một quyết định do hệ thống AI hỗ trợ tạo ra kết quả không mong muốn.

Góc nhìn quản trị

AI càng có khả năng tự thực hiện nhiều nhiệm vụ, ranh giới trách nhiệm càng phải rõ. Tự động hóa không có nghĩa là loại bỏ người chịu trách nhiệm.

Vì sao triển khai AI ở một phòng ban chưa đủ?

Một trong những nguyên nhân khiến AI khó tạo ra giá trị bền vững là doanh nghiệp thường bắt đầu từ từng use case riêng lẻ: marketing dùng AI, sales dùng AI, HR dùng AI, chăm sóc khách hàng dùng AI...

Nhưng nếu các use case đó không được kết nối vào cùng một cách vận hành, mỗi bộ phận có thể tối ưu cho mục tiêu riêng trong khi toàn doanh nghiệp vẫn thiếu sự phối hợp.

WEF chỉ ra ba cấp độ cần được tổ chức lại:

Ở cấp độ doanh nghiệp

Quy trình, vai trò và cách ra quyết định cần được thiết kế lại. Nếu AI chỉ được đặt lên trên quy trình cũ, doanh nghiệp có thể có nhiều công cụ hơn nhưng chưa chắc có một operating model tốt hơn.

Ở cấp độ hệ sinh thái

AI ngày càng được sử dụng xuyên qua nhiều doanh nghiệp: nhà cung cấp, đối tác, khách hàng và các nền tảng dịch vụ. Khác biệt về mục tiêu, dữ liệu và khả năng phối hợp có thể trở thành điểm nghẽn khi mở rộng AI.

Ở cấp độ quốc gia và khu vực

Năng lực nhân sự, quy định và cơ chế phối hợp cũng cần phát triển theo tốc độ của công nghệ. Nếu AI tiến quá nhanh so với những nền tảng này, khoảng cách giữa “có thể triển khai” và “có thể tạo giá trị” sẽ tiếp tục tồn tại.

Doanh nghiệp Việt Nam có thể rút ra điều gì?

Mặc dù báo cáo tập trung vào châu Á, vấn đề WEF nêu ra khá sát với thực tế của nhiều doanh nghiệp Việt Nam: triển khai công cụ thường nhanh hơn thay đổi cách vận hành.

Một doanh nghiệp có thể bắt đầu sử dụng chatbot, công cụ tạo nội dung, AI phân tích dữ liệu hoặc trợ lý AI cho nhân viên. Nhưng nếu dữ liệu vẫn nằm rải rác, quy trình vẫn thủ công và quyền ra quyết định không thay đổi, giá trị tạo ra sẽ bị giới hạn.

Vì vậy, thay vì hỏi: “Phòng ban nào chưa dùng AI?”, nhà quản lý nên hỏi: “Quy trình nào đang tạo ra nhiều điểm nghẽn nhất và AI có thể giúp thiết kế lại quy trình đó như thế nào?”

5 dấu hiệu doanh nghiệp đang “dùng AI” nhưng chưa thực sự chuyển đổi

Mỗi phòng ban dùng một bộ công cụ riêng nhưng dữ liệu và kết quả không được kết nối.
AI chỉ được dùng để tăng tốc các công việc cũ thay vì thiết kế lại quy trình.
Không rõ ai chịu trách nhiệm khi AI đưa ra kết quả sai hoặc quyết định không phù hợp.
Nhân viên được yêu cầu dùng AI nhưng KPI và cách đánh giá công việc vẫn giữ nguyên hoàn toàn.
Doanh nghiệp đo số lượng AI tool/use case thay vì đo giá trị kinh doanh thực tế mà chúng tạo ra.

Góc nhìn TeraX

AI transformation không nên bắt đầu bằng câu hỏi: “Doanh nghiệp nên mua thêm công cụ AI nào?”

Câu hỏi quan trọng hơn là: “Doanh nghiệp muốn thay đổi hoạt động nào và hệ thống nào sẽ hỗ trợ thay đổi đó?”

Khi AI đi sâu vào bán hàng, mua hàng, kho, tài chính, chăm sóc khách hàng hay quản trị nhân sự, những dữ liệu và quy trình nằm phía sau sẽ ngày càng trở nên quan trọng.

Vì vậy, chuyển đổi AI hiệu quả không chỉ là bài toán công nghệ. Nó là sự kết hợp giữa con người, quy trình, dữ liệu, quyền quyết định và hệ thống vận hành.

CEO và Manager nên bắt đầu từ đâu?

Doanh nghiệp không nhất thiết phải bắt đầu bằng một chương trình AI transformation quy mô lớn. Có thể bắt đầu từ một quy trình cụ thể và kiểm tra bốn yếu tố:

Mục tiêu: AI đang được đưa vào để cải thiện chỉ số kinh doanh nào?
Quy trình: Nếu AI được triển khai, quy trình hiện tại có cần thiết kế lại không?
Con người: Vai trò của nhân viên sẽ thay đổi như thế nào?
Trách nhiệm: Ai có quyền quyết định và ai chịu trách nhiệm cuối cùng?

Nếu bốn câu hỏi này chưa có câu trả lời rõ ràng, việc triển khai thêm AI có thể chỉ làm tăng số lượng công cụ mà chưa chắc tăng giá trị.

Kết luận

Báo cáo của World Economic Forum cho thấy một nghịch lý đáng chú ý: AI đang được triển khai nhanh hơn tốc độ doanh nghiệp thay đổi chính mình.

Tại châu Á, 77% tổ chức đã áp dụng AI tiên tiến nhưng chưa tới một phần ba đạt được giá trị bền vững. Khoảng cách này cho thấy năng lực công nghệ không phải yếu tố duy nhất quyết định thành công.

Khi AI ngày càng có khả năng thực hiện công việc và hỗ trợ quyết định, doanh nghiệp cần tái thiết kế cách con người làm việc cùng công nghệ: ai định hướng, ai phán đoán và ai chịu trách nhiệm.

Cuối cùng, lợi thế không thuộc về doanh nghiệp sử dụng nhiều AI nhất, mà có thể thuộc về doanh nghiệp tổ chức con người và AI tốt hơn để tạo ra giá trị thực tế.

TeraX | Tin tức & Xu hướng

Theo dõi TeraX để cập nhật những xu hướng mới về AI, quản trị, nhân sự, vận hành và công nghệ doanh nghiệp cùng những phân tích có thể áp dụng vào thực tế.