Đừng ứng dụng AI chỉ vì trào lưu

5 giờ trướcBài gốc

Anh Nguyễn Ngọc Anh, Tổng giám đốc Công ty Mosy AI. Ảnh: Hoàng Anh

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh trên toàn cầu, đặc biệt là với sự phát triển mạnh mẽ của AI tạo sinh (GenAI). Dẫn khảo sát từ Mckinsey, anh Nguyễn Ngọc Anh, Tổng giám đốc Công ty Mosy AI cho biết, có 65% tổ chức đang sử dụng AI trong tổ chức, với ước tính 4.000 tỷ USD giá trị được tạo ra từ GenAI cho doanh nghiệp.

Trong khu vực châu Á, 26% CEO được hỏi trong khảo sát của PwC cho biết sẽ cắt giảm nhân sự và thay thế bằng AI. Tại Việt Nam, theo Statista, giá trị thị trường GenAI có thể đạt khoảng 1 tỷ USD vào năm 2030.

GenAI là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video dựa trên dữ liệu mà nó đã được đào tạo. Thay vì chỉ phân tích và xử lý dữ liệu có sẵn như các hệ thống AI truyền thống, GenAI có thể "sáng tạo" nội dung mới dựa trên các mô hình học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron nhân tạo.

Chia sẻ trong chương trình Cafe quản trị chủ đề “AI với lãnh đạo doanh nghiệp” do Hội các Nhà quản trị doanh nghiệp Việt Nam (VACD) tổ chức, đại diện Mosy AI cho rằng, vì công nghệ này hoạt động tương tự cách con người tiếp thu thông tin, suy luận và phản hồi nên công nghệ này có thể thay thế một phần nhân sự trong đội ngũ.

Chương trình Cafe quản trị số thứ nhất năm 2025 do VACD tổ chức với chủ đề AI với lãnh đạo doanh nghiệp”. Ảnh: Hoàng Anh

Zillow, một công ty môi giới bất động sản tại Hoa Kỳ, đã tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào quy trình phục vụ khách hàng. Thay vì tiếp xúc trực tiếp với nhân viên môi giới, khách hàng có thể tương tác với hệ thống AI thông qua trò chuyện trực tuyến. Hệ thống này sẽ phân tích nhu cầu và sở thích của khách hàng, sau đó đề xuất các bất động sản phù hợp. Khi khách hàng quan tâm đến một sản phẩm cụ thể, AI sẽ kết nối họ với nhân viên môi giới để tiến hành các bước tiếp theo trong quy trình giao dịch.

Theo McKinsey, GenAI có thể tạo ra 110 - 180 tỷ USD giá trị cho ngành bất động sản. Công nghệ này giúp tăng năng suất trong các hoạt động tư vấn, đo đạc và phân tích dữ liệu, đồng thời hỗ trợ các công ty bất động sản nâng cao hiệu quả kinh doanh, với mức tăng doanh thu ước tính khoảng 10%. Bên cạnh đó, GenAI còn được ứng dụng trong việc phân tích hợp đồng pháp lý khi giao dịch bất động sản, tối ưu hóa quy trình xử lý tài liệu và cung cấp thông tin chính xác, kịp thời cho khách hàng.

Morgan Stanley đã triển khai trợ lý ảo AI nhằm hỗ trợ các cố vấn tài chính truy cập nhanh chóng vào cơ sở dữ liệu nghiên cứu rộng lớn của công ty. Theo báo cáo, 98% các nhóm làm việc tại Morgan Stanley thường xuyên sử dụng trợ lý AI này, giúp giảm thời gian dành cho các nhiệm vụ hành chính và tập trung hơn vào việc tương tác và tư vấn khách hàng.

CarMax, một trong những nhà bán lẻ ô tô cũ lớn nhất Hoa Kỳ, đã ứng dụng AI để viết mô tả cho hàng trăm nghìn danh mục xe hơi, giúp tiết kiệm 11 năm công sức. Khoảng 80% nội dung AI tạo ra về marketing, SEO được sử dụng ngay mà không cần chỉnh sửa.

Tại Việt Nam, Ngân hàng Quốc tế (VIB) đã tiên phong trong việc tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào ứng dụng ngân hàng số MyVIB, thông qua việc ra mắt trợ lý ảo ViePro. Sáng kiến này nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng trong việc tìm kiếm thông tin ngân hàng, hướng tới mục tiêu tăng 40% hiệu suất dịch vụ và mở rộng cơ sở khách hàng thêm 20%. Việc áp dụng GenAI không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn tối ưu hóa đến 80% yêu cầu về nguồn lực công nghệ thông tin so với các giải pháp hiện tại.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được áp dụng tại nhiều doanh nghiệp.

Dù mang lại nhiều lợi ích là vậy, việc triển khai GenAI đặt ra không ít thách thức, trong đó bảo mật dữ liệu là vấn đề then chốt. Tại Việt Nam, Luật An ninh mạng yêu cầu các tổ chức bảo vệ nghiêm ngặt thông tin khách hàng khi sử dụng AI. Tuy nhiên, thực tế cho thấy nhiều nhân viên văn phòng vẫn sử dụng các công cụ như ChatGPT miễn phí mà không nhận thức rõ rủi ro. Dữ liệu đầu vào của các ứng dụng miễn phí có thể bị thu thập để huấn luyện AI, đồng nghĩa với việc thông tin nội bộ có thể bị khai thác và tái sử dụng trong tương lai.

Một rào cản khác là sự thiếu hụt nhân sự chuyên môn về AI. Dù nhiều doanh nghiệp đã thành lập bộ phận chuyển đổi số, nhưng GenAI đòi hỏi đội ngũ có kiến thức sâu về công nghệ, dữ liệu và chiến lược triển khai để đảm bảo hiệu quả ứng dụng.

Chất lượng đầu ra của GenAI cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro. Nếu doanh nghiệp không có cơ chế kiểm soát chặt chẽ, việc sử dụng AI một cách thiếu thận trọng có thể dẫn đến những sai sót nghiêm trọng, ảnh hưởng đến uy tín và hoạt động kinh doanh.

Năm 2023, một luật sư ở Mỹ đã sử dụng ChatGPT để soạn thảo một văn bản pháp lý. Tuy nhiên, tài liệu này chứa nhiều trích dẫn và phán quyết không có thật do AI tạo ra. Khi được yêu cầu xác minh, ChatGPT vẫn khẳng định tính chính xác của thông tin, khiến luật sư Schwartz tin tưởng và nộp lên tòa án. Kết quả, ông cùng đồng nghiệp bị Thẩm phán P. Kevin Castel phạt 5.000 USD vì vi phạm quy tắc đạo đức nghề nghiệp.

Bên cạnh đó, việc thiếu hụt dữ liệu số hóa cũng cản trở quá trình triển khai GenAI. AI chỉ có thể đưa ra kết quả chính xác khi được huấn luyện trên nền tảng dữ liệu đầy đủ và chất lượng. Nếu doanh nghiệp chưa số hóa tài liệu, quy trình và tri thức nội bộ, AI sẽ không có đủ cơ sở để phân tích, từ đó làm giảm hiệu quả ứng dụng.

Các thành viên VACD quan tâm đến việc đưa AI vào ứng dụng trong doanh nghiệp. Ảnh: Hoàng Anh

Lãnh đạo Mosy AI rút ra bảy bài học quan trọng khi triển khai AI trong doanh nghiệp.

Thứ nhất, doanh nghiệp cần số hóa toàn bộ dữ liệu. GenAI chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi có dữ liệu đầu vào đầy đủ và có hệ thống. Điều này bao gồm số hóa văn bản, quy trình vận hành, cũng như ghi nhận và lưu trữ kinh nghiệm thực tế. Chẳng hạn, một nhân viên chăm sóc khách hàng xuất sắc có thể đạt tỷ lệ chốt đơn cao nhất nhờ kỹ năng và kinh nghiệm tích lũy, nhưng nếu không ghi chép lại, doanh nghiệp sẽ bỏ lỡ cơ hội đào tạo AI học hỏi từ những quy trình hiệu quả nhất.

Thứ hai, cần có chuyên gia tư vấn để đảm bảo doanh nghiệp lựa chọn chiến lược triển khai AI phù hợp, xác định quy trình tối ưu và kiểm soát rủi ro bảo mật dữ liệu.

Thứ ba, AI nên được thiết kế theo từng nghiệp vụ chuyên biệt. Giống như con người, AI hoạt động hiệu quả nhất khi tập trung vào một lĩnh vực nhất định. Nếu sử dụng một mô hình chung cho cả chăm sóc khách hàng và pháp chế, AI có thể dễ dàng nhầm lẫn giữa các lĩnh vực, làm sai lệch kết quả tư vấn.

Thứ tư, phân quyền dữ liệu là yếu tố quan trọng. AI có thể tổng hợp và xử lý dữ liệu trên toàn hệ thống, nhưng mỗi phòng ban chỉ nên truy cập phần dữ liệu liên quan đến công việc của mình. Chẳng hạn, AI dành cho CEO sẽ truy cập thông tin quản trị cấp cao, trong khi AI hỗ trợ chăm sóc khách hàng chỉ xử lý dữ liệu khách hàng. Việc thiết lập quyền truy cập theo từng bộ phận giúp bảo mật thông tin, ngăn ngừa rủi ro rò rỉ dữ liệu và đảm bảo AI phục vụ đúng mục đích.

Thứ năm, triển khai AI cần có lộ trình thí điểm, bắt đầu từ quy mô nhỏ trước khi mở rộng. Điều này giúp doanh nghiệp kiểm soát rủi ro, tối ưu hiệu suất và giảm thiểu lãng phí nguồn lực.

Thứ sáu, doanh nghiệp cần làm chủ hạ tầng dữ liệu. Khi sử dụng các mô hình AI như ChatGPT, dữ liệu có thể được lưu trữ trên máy chủ nước ngoài và được dùng để huấn luyện AI. Nếu triển khai AI nội bộ, doanh nghiệp nên lưu trữ dữ liệu trên hệ thống riêng để đảm bảo quyền kiểm soát thông tin quan trọng, không chỉ là dữ liệu khách hàng mà còn là bí quyết kinh doanh.

Thứ bảy, AI nên được ứng dụng triệt để khi đã triển khai, nhằm tối ưu hóa năng suất và tạo ra hệ thống dữ liệu liên tục. Điều này giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa lợi ích mà GenAI mang lại, thúc đẩy hiệu quả vận hành và nâng cao khả năng cạnh tranh.

Quỳnh Chi

Nguồn Nhà Quản Trị : https://theleader.vn/dung-ung-dung-ai-chi-vi-trao-luu-d39294.html