AI đang trở thành một động lực quan trọng thúc đẩy chuyển đổi số tại Việt Nam, một quốc gia được xem là năng động và đang nhanh chóng khẳng định vị thế trong khu vực ASEAN. Trong đó các xu thế nổi bật bao gồm:
- Tự động hóa và cá nhân hóa: Doanh nghiệp Việt Nam ngày càng sử dụng AI để tự động hóa các quy trình như chăm sóc khách hàng, quản lý kho, và phân tích dữ liệu, đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Ứng dụng để tạo content, hình ảnh, clip viral một cách hiệu quảm rút ngắn rất nhiều thời gian.
- AI tạo sinh (Generative AI): Theo các báo cáo ngành công nghiệp toàn cầu, khoảng 75% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trên thế giới đã áp dụng AI tạo sinh vào năm 2024, và xu hướng này lan tỏa mạnh tại Việt Nam với các công cụ như chatbot thông minh và trả lời nội dung tự động.
- AI Agent nổi bật: AI Agent – với khả năng tự ra quyết định và học hỏi – đang trở thành xu thế chủ đạo, thay thế các giải pháp AI đơn giản. Ai Agent sẽ là xu hướng sắp tới nhằm kết nối các AI đơn lẻ thành 1 chuỗi công việc được xử lý tự động.
- AI dưới dạng dịch vụ (AIaaS): Nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam tận dụng các nền tảng đám mây (như Google Vertex AI, Microsoft Azure) để triển khai AI mà không cần đầu tư lớn vào hạ tầng.
2. Hướng tiếp cận và ứng dụng của doanh nghiệp Việt Nam:
Doanh nghiệp Việt Nam đang tiếp cận AI một cách thực dụng, phù hợp với điều kiện kinh tế và công nghệ trong nước:
a. Hướng tiếp cận nào phù hợp
- Tích hợp dần dần: Các doanh nghiệp bắt đầu bằng cách áp dụng AI vào các quy trình cụ thể, như tự động hóa dịch vụ khách hàng hoặc phân tích dữ liệu bán hàng, viết content hoặc xử lý các nghiệp vụ lặp đi lặp lại bởi con người.
- Sử dụng AIaaS: Với nguồn lực hạn chế, các doanh nghiệp nhỏ thường chọn các dịch vụ AI trên đám mây, cho phép triển khai nhanh chóng với chi phí thấp, dưới dạng cho thuê Users.
- Hợp tác công nghệ: Các công ty công nghệ lớn trong nước (như FPT, VNPT) cung cấp giải pháp AI đa ngôn ngữ, hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng hệ thống “nhân sự ảo” giúp giảm thiểu chi phí nhân công.
- Đào tạo nhân sự: Một số doanh nghiệp lớn đầu tư vào đào tạo nhân viên về AI để tận dụng tối đa công nghệ, đặc biệt trong phân tích dữ liệu và tự động hóa. Vấn đề ở đây không còn là phải code công nghệ mà đào tạo để đào tạo lại các AI làm việc cho mình.
b. Những lĩnh vực kinh doanh có thế ứng dụng thực tế:
- Chăm sóc khách hàng: Khoảng 56% doanh nghiệp Việt Nam sử dụng AI để tự động hóa dịch vụ, như chatbot trả lời khách hàng 24/7 hoặc cá nhân hóa email.
- Tiếp thị và bán hàng: AI phân tích hành vi khách hàng và dự đoán xu hướng tiêu dùng, giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo trên các nền tảng như TikTok và Shopee. Mình có cơ hội tiếp cận với AI của Alibaba, tất cả công đoạn trước đây phải dùng đến cả chục nhân sự, giờ chỉ cần 1-2 nhân sự là làm tốt và hiệu quả.
- Quản lý chuỗi cung ứng: AI dự báo nhu cầu, tối ưu hóa lộ trình giao hàng, và quản lý kho, giảm thiểu lãng phí và chi phí.
- Sản xuất: AI hỗ trợ dự đoán bảo trì máy móc, kiểm soát chất lượng, và tối ưu hóa quy trình sản xuất trong các ngành công nghiệp.
- Tài chính: AI phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, và cung cấp tư vấn tài chính cá nhân, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng và bảo hiểm.
- Ngoài ra còn nhiều ngành nghề khác như viết code đơn giản, tra cứu văn bản luật, lên hợp đồng tự động, tự khớp lệnh trading trong chứng khoán, coin….
3. Những ngành nghề và sản phẩm phù hợp với AI tại nước ta:
AI có thể được áp dụng rộng rãi, nhưng một số ngành nghề và sản phẩm tại Việt Nam đặc biệt phù hợp:
- Thương mại điện tử: Với tốc độ tăng trưởng doanh thu trực tuyến dự kiến đạt 6-8% hàng năm (dựa trên xu hướng 2022-2024), AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và quản lý kho.
- Chăm sóc khách hàng: Ngành dịch vụ (ngân hàng, viễn thông, du lịch) sử dụng AI để tự động hóa hỗ trợ, giảm chi phí vận hành.
- Sản xuất: Ngành dệt may, điện tử, và lắp ráp áp dụng AI để giám sát quy trình và dự đoán bảo trì.
- Nông nghiệp chính xác: AI tối ưu hóa năng suất trồng trọt, dự báo thời tiết, và quản lý tài nguyên trong nông nghiệp công nghệ cao.
- Giáo dục: AI cá nhân hóa lộ trình học tập và tự động chấm bài trên các nền tảng học trực tuyến.
- Sản phẩm công nghệ số: Ứng dụng di động, nền tảng thương mại điện tử, và hệ thống quản lý tích hợp AI để tăng hiệu quả.
- Sản phẩm sức khỏe: Thực phẩm chức năng và mỹ phẩm có thể dùng AI để phân tích nhu cầu khách hàng và tối ưu chiến dịch tiếp thị.
- Sản phẩm văn hóa: Sản phẩm thủ công hoặc mỹ nghệ (như đồ gỗ, gốm sứ) có thể tận dụng AI để dự đoán xu hướng tiêu dùng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
4. Hạn chế của việc chỉ ứng dụng AI đơn thuần:
Sử dụng các công cụ AI đơn giản (như chatbot cơ bản hoặc phân tích dữ liệu tĩnh) mang lại hiệu quả giới hạn:
- Thiếu tính chủ động: AI đơn thuần chỉ phản hồi theo kịch bản, không tự ra quyết định trong tình huống phức tạp.
- Không tích hợp toàn diện: Các công cụ AI đơn lẻ chỉ giải quyết một khâu (như chăm sóc khách hàng), không phối hợp giữa các bộ phận.
- Khó mở rộng: Khi khối lượng dữ liệu tăng, AI đơn thuần không đủ khả năng xử lý hoặc thích ứng.
- Cá nhân hóa hạn chế: AI đơn thuần không điều chỉnh theo ngữ cảnh hoặc cảm xúc khách hàng, dẫn đến trải nghiệm kém.
5. Vai trò của AI Agent trong giải pháp tổng thể trong kinh doanh:
AI Agent, với khả năng tự động hóa, ra quyết định, và học hỏi, vượt trội hơn AI đơn thuần và mang lại giải pháp toàn diện cho thị trường Việt Nam.
a. Tự động hóa và chủ động
- AI Agent chủ động thực hiện nhiệm vụ phức tạp, như dự đoán nhu cầu khách hàng hoặc tối ưu hóa quy trình. Ví dụ: Trong ngành bán lẻ, AI Agent có thể tự điều chỉnh giá cả dựa trên xu hướng thị trường dựa vào phân tích hành vi, hoặc có thể kết nối các chuỗi hoạt động lại thành 1 hệ thống tự động.
- Chúng hoạt động liên tục, giảm phụ thuộc vào nhân lực, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận hành.
b. Tích hợp và phối hợp
- AI Agent phối hợp trong môi trường đa hệ thống, chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận. Ví dụ: Trong chuỗi cung ứng, AI Agent tích hợp dữ liệu từ kho hàng và vận chuyển để tối ưu hóa lịch trình giao hàng.
- Chúng kết nối với các công cụ như CRM hoặc ERP, tạo ra hệ sinh thái vận hành liền mạch.
c. Cá nhân hóa và thông minh
- AI Agent phân tích dữ liệu lớn và điều chỉnh phản hồi theo ngữ cảnh. Ví dụ: Trong giáo dục, AI Agent cá nhân hóa bài học dựa trên tốc độ học của từng học viên.
- Chúng học hỏi từ tương tác để cải thiện hiệu suất, mang lại trải nghiệm chân thực.
d. Ra quyết định dựa trên dữ liệu
- Sử dụng các kỹ thuật suy luận (như Chain-of-Thought), AI Agent đưa ra quyết định chính xác. Ví dụ: Trong tài chính, AI Agent phân tích giao dịch để phát hiện gian lận trong thời gian thực.
- Điều này giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh với biến động thị trường, sự thay đổi trend của khách hàng mục tiêu.
e. Tiết kiệm chi phí và mở rộng quy mô
- AI Agent tự động hóa quy trình, giảm chi phí nhân sự. Ví dụ: Một doanh nghiệp thương mại điện tử có thể giảm 30% chi phí chăm sóc khách hàng nhờ AI Agent.
- Chúng dễ mở rộng khi doanh nghiệp tăng trưởng, phù hợp với các công ty vừa và nhỏ.
Tuy nhiên khái niệm AI Agent còn khá mới tại Việt Nam và để áp dụng cũng cần phải có đánh giá chuyên môn và test kỹ lưỡng để tránh sai sót trong quá trình vận hành.
6. Những bài học thực tế từ các công ty quốc tế:
a. Klaviyo (Mỹ) – Cá nhân hóa tiếp thị
- Ứng dụng: Klaviyo dùng AI để cá nhân hóa email marketing, phân tích hành vi khách hàng.
- Hiệu quả: Tăng 67% tỷ lệ mở email và 41% tỷ lệ nhấp chuột; khách hàng như Chubbies tăng 30% doanh thu từ email trong 6 tháng.
- Doanh nghiệp Việt Nam có thể áp dụng AI để cá nhân hóa quảng cáo, đặc biệt trong thương mại điện tử, nơi khách hàng nhạy cảm với ưu đãi cá nhân.
b. Zeta Global (Mỹ) – Giữ chân khách hàng
- Ứng dụng: Zeta Global dùng AI dự đoán khách hàng tiềm năng và giữ chân khách hàng.
- Hiệu quả: Tăng 25% tỷ lệ giữ chân khách hàng trong 1 năm; doanh thu từ khách hiện tại tăng 15%.
- Các doanh nghiệp dịch vụ tại Việt Nam (như ngân hàng, viễn thông) có thể dùng AI để giảm tỷ lệ rời bỏ, tăng giá trị lâu dài từ khách hàng.
c. Smartly (Phần Lan) – Tự động hóa quảng cáo
- Ứng dụng: Smartly tự động hóa quảng cáo trên Google, TikTok, Facebook.
- Hiệu quả: Giảm 35% chi phí trên mỗi chuyển đổi, tăng 40% tỷ lệ nhấp chuột; doanh thu từ TikTok của một khách hàng tăng 50% trong 3 tháng.
- Doanh nghiệp Việt Nam có thể tối ưu chi phí quảng cáo trên các nền tảng phổ biến, đặc biệt trong ngành bán lẻ và dịch vụ.
d. Delta Bravo (Mỹ) – Tối ưu hóa sản xuất
- Ứng dụng: Delta Bravo dùng AI dự đoán bảo trì máy móc cho các nhà sản xuất nhỏ.
- Hiệu quả: Giảm 30% thời gian ngừng hoạt động không kế hoạch; tăng 20% năng suất sản xuất.
- Ngành sản xuất Việt Nam (dệt may, điện tử) có thể dùng AI để giảm chi phí bảo trì và tăng hiệu quả sản xuất.
e. Zillow (Mỹ) – Bài học thất bại từ định giá sai
- Ứng dụng: Zillow dùng AI định giá nhà trong Zillow Offers nhưng không tính đến biến động thị trường.
- Hiệu quả: Thua lỗ 300 triệu USD trong năm 2021, buộc phải dừng chương trình.
- Doanh nghiệp Việt Nam cần kết hợp AI với dữ liệu thực tế và chuyên gia để tránh sai lệch, đặc biệt trong các ngành nhạy cảm như bất động sản hoặc tài chính.
Nghe thì sướng tai đấy, nhưng không khéo cũng trả giá vì cũng có nhiều chuyên gia chỉ hiểu một phần hoặc cũng chỉ ở giai đoạn show off là chính. Nhưng AI vẫn sẽ là xu thế chủ đạo tại thị trường Việt Nam với doanh nghiệp tiếp cận qua tích hợp dần dần. Tuy nhiên, AI đơn thuần hạn chế về tính chủ động và tích hợp, trong khi AI Agent mang lại giải pháp tổng thể với tự động hóa, phối hợp, và ra quyết định thông minh. Bài học từ Klaviyo, Zeta Global, Smartly, Delta Bravo cho thấy AI có thể tăng hiệu quả (từ 20% đến 67% tùy lĩnh vực), nhưng thất bại của Zillow cảnh báo về rủi ro nếu không kết hợp với dữ liệu thực tế. Doanh nghiệp Việt Nam cần đầu tư vào AI Agent để cạnh tranh bền vững trong thời đại số.
