Bài toán ứng dụng AI: chìa khóa nằm ở quy trình, không phải công nghệ

Từ tài chính, logistics đến nông nghiệp và y tế, AI đang từng bước thay đổi cách các ngành công nghiệp vận hành.

Tuy nhiên, giữa làn sóng phát triển mạnh mẽ đó, nhiều tổ chức lại đang chật vật trong việc biến khả năng của AI thành những lợi ích kinh doanh có thể đo lường được. Dưới áp lực của thị trường, nhiều công ty vội vàng ứng dụng AI chỉ để bắt kịp đối thủ hoặc chứng tỏ sự đổi mới, mà không hề xác định rõ mục đích sử dụng thực tế của công nghệ này là gì.

Cái bẫy của việc "ưu tiên công nghệ"

Ông Matt Long, CEO của Groove Technology, nhận định rằng các doanh nghiệp thường mắc sai lầm khi tiếp cận AI từ góc độ "ưu tiên công nghệ" thay vì xuất phát từ nhu cầu vận hành thực tế. Nếu không có một vấn đề rõ ràng cần giải quyết, các dự án AI sẽ dễ bị rời rạc, không gắn kết với luồng công việc hàng ngày và chắc chắn sẽ thất bại trong việc mang lại kết quả như mong đợi.

Khi các doanh nghiệp bắt đầu vượt qua những tính năng cơ bản như chatbot để hướng tới những ứng dụng sâu hơn (như tự động hóa quy trình hay phân tích dữ liệu liên tục), khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế càng bộc lộ rõ. Ông Đỗ Ngọc Hưng, Business Development Manager tại Groove Technology, cho biết các công ty đang khao khát những giải pháp thực sự hỗ trợ được công việc hàng ngày. Thế nhưng, nhiều tổ chức tuy biết rõ họ muốn gì – chẳng hạn như tự động lập báo cáo – lại thiếu những quy trình làm việc chuẩn chỉnh để AI có thể hoạt động hiệu quả.

Bài toán khó nhất mang tên: Dữ liệu và Quy trình

Thách thức lớn nhất đối với AI không nằm ở máy móc hay kỹ thuật, mà nằm ở dữ liệu và khâu vận hành. AI chỉ thông minh khi nó được cung cấp nguồn dữ liệu chất lượng cao, có cấu trúc và nhất quán. Đáng tiếc là nhiều tổ chức vẫn đang lưu trữ dữ liệu rải rác trên nhiều nền tảng khác nhau. Việc dọn dẹp dữ liệu và chuẩn bị quy trình làm việc thường tốn nhiều công sức hơn cả việc cài đặt chính các phần mềm AI.

Bà Nguyễn Phương Mai, General Director tại Groove Technology, chia sẻ thêm rằng việc xây dựng một hệ thống AI có thể khá nhanh, nhưng để duy trì sự ổn định, bảo mật và mở rộng lâu dài thì cần một nỗ lực bền bỉ. Khác với các phần mềm truyền thống, AI không mang lại "phép màu" hay kết quả tức thì. Nó tạo ra giá trị dần dần thông qua quá trình liên tục thử nghiệm, theo dõi và tinh chỉnh hệ thống.

Đi chậm để tiến xa: Chiến lược "Thử nghiệm trước"

Để tránh rủi ro lãng phí nguồn lực, ngày càng nhiều công ty đang chọn chiến lược "thử nghiệm trước" (pilot-first). Thay vì áp dụng đồng loạt, họ sẽ thử nghiệm AI trong một quy mô nhỏ, được kiểm soát chặt chẽ với các tác vụ cụ thể để đánh giá hiệu quả trên dữ liệu thật. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp sớm nhận ra các điểm hạn chế và xây dựng được nền tảng vững chắc trước khi triển khai rộng rãi.

Nhằm đáp ứng xu hướng trên, các nhà cung cấp như Groove Technology đã cho ra mắt "Gói Thử nghiệm Phần mềm Tùy chỉnh AI" (https://groovetechnology.com/services/ai-custom-software-development/). Gói dịch vụ này cho phép doanh nghiệp thử nghiệm một ứng dụng bản mẫu (prototype product) trong thời gian ngắn để đánh giá hiệu quả trong điều kiện vận hành thực tế trước khi quyết định triển khai rộng rãi.

Tóm lại, thành công lâu dài của việc ứng dụng AI không nằm ở việc bạn triển khai nó nhanh đến mức nào, mà ở cách bạn biến nó thành một phần gắn kết với các hoạt động thực tế. AI đòi hỏi doanh nghiệp phải thực sự chuyển mình trong cách quản lý dữ liệu, sắp xếp quy trình công việc và đưa ra quyết định

Ánh Dương