(KTSG) - Nhu cầu triển khai AI của doanh nghiệp bắt đầu gia tăng mạnh mẽ trong các quí gần đây. Điều đó cũng góp phần thúc đẩy sự phát triển của thị trường tư vấn triển khai cho các doanh nghiệp, không chỉ trên toàn cầu mà còn tại Việt Nam.
- Chỉ 22% doanh nghiệp ở Việt Nam sẵn sàng triển khai công nghệ AI
- Việt Nam sẽ triển khai thí điểm sàn giao dịch carbon từ tháng 6
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) được coi là nền tảng cốt lõi giúp doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng. AI không chỉ hỗ trợ cải tiến quy trình mà còn tạo ra cơ hội cho các mô hình kinh doanh mới, gia tăng khả năng cạnh tranh.
Tại Việt Nam, làn sóng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ. Một số dự báo ban đầu từ các công ty tư vấn quốc tế cho thấy mức đầu tư vào AI, bao gồm giải pháp công nghệ lẫn dịch vụ tư vấn tiếp tục gia tăng. Đây chính là cơ hội để các đơn vị tư vấn AI cung cấp dịch vụ chuyên sâu, giúp doanh nghiệp trong nước khai thác tối đa tiềm năng AI và nâng cao vị thế cạnh tranh trên thị trường.
Bức tranh thị trường tư vấn AI tại Việt Nam
Theo Deloitte SEA, tổng chi tiêu cho AI tại Việt Nam, bao gồm cả phần mềm và dịch vụ tư vấn, có thể đạt quy mô hàng trăm triệu đô la Mỹ vào năm 2024. Bên cạnh đó, thị trường cũng khá đa dạng về quy mô và năng lực của các đơn vị tư vấn: nhiều công ty tập trung cung cấp giải pháp đơn giản, chi phí phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME), trong khi một bộ phận khác lại chuyên triển khai dự án AI tùy chỉnh cho các khách hàng lớn. Điều này cho thấy tiềm năng tiếp tục mở rộng của lĩnh vực tư vấn AI, dù vẫn còn nhiều thách thức về hạ tầng dữ liệu và nguồn lực nhân sự chuyên sâu.
Khi dữ liệu không được làm sạch và gắn nhãn rõ ràng, mô hình AI không thể học tập và đưa ra dự đoán chính xác. Bên cạnh đó, việc không đồng bộ về quy trình thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu giữa các bộ phận cũng khiến nhiều doanh nghiệp gặp khó trong việc tích hợp AI vào quy trình vận hành tổng thể.
Thị trường tư vấn triển khai AI cũng thể hiện sự phân tán ở các phân khúc khác nhau dựa trên sự đa dạng trong nhu cầu và yêu cầu bảo mật khác nhau của các đơn vị. Dưới đây là bảng tóm tắt ba nhóm tư vấn/triển khai AI tại Việt Nam, thể hiện tương quan về khách hàng mục tiêu, điểm mạnh và phương pháp tiếp cận.
Việc thiếu chuẩn hóa dữ liệu và quy trình vận hành đang trở thành trở ngại lớn trong quá trình triển khai AI tại nhiều doanh nghiệp. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, với tiêu chí và định dạng thiếu tính thống nhất. Khi dữ liệu không được làm sạch và gắn nhãn rõ ràng, mô hình AI không thể học tập và đưa ra dự đoán chính xác. Bên cạnh đó, việc không đồng bộ về quy trình thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu giữa các bộ phận cũng khiến nhiều doanh nghiệp gặp khó trong việc tích hợp AI vào quy trình vận hành tổng thể.
Thiếu chuẩn hóa dữ liệu còn gây lãng phí thời gian và chi phí khi các kỹ sư dữ liệu phải tiêu tốn phần lớn công sức cho việc tiền xử lý và chuyển đổi dữ liệu trước mỗi lần triển khai mô hình mới. Mọi tính năng AI, từ phân tích hành vi khách hàng đến dự đoán doanh số, đều phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng cao. Nếu thiếu sự đồng bộ về danh mục, thuật ngữ và định dạng, kết quả phân tích cuối cùng có thể mang độ sai lệch lớn, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến quyết định kinh doanh.
Không chỉ dữ liệu, quy trình vận hành cũng cần được chuẩn hóa trước khi áp dụng AI. Nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn duy trì phương thức quản trị hoặc báo cáo thủ công, chưa chuyển đổi đầy đủ sang quy trình số hóa. Trong bối cảnh đó, dù sở hữu công nghệ AI tiên tiến, doanh nghiệp vẫn loay hoay với việc tích hợp công nghệ vào mô hình kinh doanh truyền thống. Khi AI không “khớp” với quy trình hoặc thiếu cơ chế quản trị rõ ràng, rủi ro sai sót và chi phí khắc phục sẽ gia tăng.
Để triển khai AI một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần đầu tư vào chuẩn hóa dữ liệu, hoàn thiện quy trình nội bộ và xây dựng lộ trình áp dụng AI phù hợp. Chỉ khi doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc và quy trình rõ ràng, công nghệ AI mới có thể phát huy tối đa tiềm năng và giúp doanh nghiệp đạt được kết quả bền vững.
Chiến lược tối ưu giúp doanh nghiệp triển khai AI thành công
Sự cạnh tranh trong lĩnh vực tư vấn AI ngày càng gay gắt với sự tham gia của nhiều công ty công nghệ lớn, các startup giàu sáng tạo và cả các công ty tư vấn quốc tế bắt đầu xâm nhập vào thị trường Việt Nam. Điều này đòi hỏi các đơn vị tư vấn AI phải liên tục cải tiến mô hình triển khai, tối ưu hóa giải pháp và đảm bảo tính ứng dụng cao. Mục tiêu của hoạt động tư vấn trước hết phải có thể giúp cải thiện hiệu suất của lao động và xa hơn nữa là có thể thay đổi mô hình kinh doanh và vận hành, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp trong dài hạn. Để đạt được hiệu quả tư vấn thì công nghệ triển khai AI chỉ là yếu tố cần, yếu tố đủ đòi hỏi khả năng am hiểu doanh nghiệp, từ mục tiêu chiến lược, đặc thù ngành nghề cho đến vận hành doanh nghiệp để các giải pháp có thể mang tính “may đo” và tạo ra các kết quả cụ thể.
AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu suất vận hành, phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình. Nếu các đơn vị tư vấn AI không tập trung vào việc xây dựng chiến lược dữ liệu vững chắc và cải thiện quy trình vận hành, doanh nghiệp có thể không đạt được kết quả như mong đợi. Do đó, các đơn vị tư vấn không chỉ cung cấp công nghệ mà còn cần hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng chiến lược dữ liệu và lộ trình ứng dụng AI hiệu quả.
Để triển khai AI hiệu quả, điều kiện tiên quyết để AI hoạt động hiệu quả là doanh nghiệp cần sở hữu hệ thống dữ liệu đầy đủ, chính xác và có cấu trúc hợp lý. Nếu không có nền tảng dữ liệu tốt, việc áp dụng AI sẽ không thể mang lại hiệu quả như mong muốn. Bên cạnh đó, các đơn vị tư vấn cần hiểu rõ mô hình kinh doanh của từng doanh nghiệp để có thể đề xuất các giải pháp AI phù hợp. AI không thể triển khai theo cách rập khuôn, mà phải được điều chỉnh để phù hợp với quy trình hoạt động đặc thù của từng doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp không có một quy trình chuẩn hóa rõ ràng, việc áp dụng AI cũng sẽ trở nên vô nghĩa.
Việc triển khai AI cần được thực hiện theo từng giai đoạn, tuân theo một quy trình tư vấn bài bản. Đầu tiên, doanh nghiệp cần tiến hành khảo sát và đánh giá hiện trạng, xác định nhu cầu cụ thể và đánh giá mức độ sẵn sàng về hạ tầng dữ liệu, công nghệ và nhân sự. Tiếp theo, cần nghiên cứu và xây dựng giải pháp phù hợp, dựa trên các mô hình triển khai AI thành công trong ngành. Sau đó, doanh nghiệp có thể tiến hành thử nghiệm AI trên một quy mô nhỏ (PoC - Proof of Concept), thu thập phản hồi, điều chỉnh thuật toán và tối ưu hóa dữ liệu trước khi triển khai trên diện rộng. Cuối cùng, khi AI đã chứng minh được hiệu quả, doanh nghiệp có thể mở rộng và tối ưu hóa mô hình, tích hợp AI vào các quy trình cốt lõi, đồng thời hợp tác với các đối tác công nghệ để nâng cao chất lượng ứng dụng AI.
(*) CFA
(**) HUB
