Ứng dụng công nghệ và AI, đừng tưởng dễ ăn!

Tại sao doanh nghiệp Việt Nam “kẹt” trong việc ứng dụng công nghệ và AI? Đúng thì nhận, sai thì sửa, lăn vào làm cho ra ngô ra khoai!

Bài viết chỉ ra những cái “kẹt” rất thực tế mà doanh nghiệp Việt Nam đang gặp phải khi ứng dụng công nghệ và trí tuệ nhân tạo (AI). 

1. Chuyển đổi mô hình kinh doanh: Từ “quen tay” đến “lên mây” khó như lên trời

Chuyển từ mô hình kinh doanh truyền thống sang mô hình tích hợp công nghệ và AI đúng là một cú nhảy vọt, mà nhảy thì dễ trật chân lắm! Bạn nói đúng, doanh nghiệp Việt, nhất là SMEs, thường bị “kẹt” vì mấy lý do sau:

• Tư duy “quen rồi, đổi chi cho mệt”: Làm ăn kiểu cũ, dựa vào quan hệ, kinh nghiệm, giấy bút hoặc Excel là “chân ái” của nhiều doanh nghiệp. AI với công nghệ thì đòi hỏi dữ liệu, tự động hóa, quy trình rõ ràng. Chuyển đổi không chỉ là đổi công cụ, mà là đổi cả cách nghĩ, cách làm từ sếp tới lính. Sếp không chịu thay đổi, nhân viên cũng “ngáp hoài”, thế là kẹt!
• Văn hóa “tui thích thì tui làm”: Nhiều lãnh đạo vẫn quen ra quyết định bằng cảm tính hoặc “kinh nghiệm đầy mình”. AI thì cần dữ liệu, cần số liệu minh bạch, cần mọi người đồng lòng. Nhưng văn hóa doanh nghiệp mà cứ “tui nói là đúng” thì AI vào cũng chỉ để… làm cảnh.
• Muốn “ăn xổi”, đâu có dễ!: Chuyển đổi số không phải mua cái phần mềm, gắn cái chatbot là xong. Nó là cả một hành trình, cần lộ trình rõ ràng, từ xây dựng dữ liệu đến thay đổi quy trình. Nhiều doanh nghiệp cứ nghĩ “mua cái phần mềm xịn là ngon”, cuối cùng hệ thống không đồng bộ, tiền mất tật mang, công nghệ thành “đống sắt vụn”.

Sửa sao đây? Đừng mơ “đánh nhanh thắng nhanh”. Lãnh đạo phải làm gương, học cách tư duy dựa trên dữ liệu. Xây lộ trình chuyển đổi số dài hơi, bắt đầu từ những bước nhỏ: số hóa dữ liệu, thử nghiệm công nghệ trên một bộ phận, rồi mới bung ra toàn hệ thống. Làm từ từ nhưng chắc, đừng ham “lên mây” ngay mà ngã đau!

2. Hiểu biết công nghệ và AI: Không biết thì dễ bị “lùa gà”

Thiếu hiểu biết về công nghệ là cái bẫy chết người. Doanh nghiệp Việt nhiều khi “mù mờ” mà vẫn lao vào, cuối cùng tiền mất, tủi thân. Vấn đề nằm ở đâu?

• Kiến thức công nghệ: Hiểu sao nổi mà chọn! AI không phải là thứ “cứ mua là xài”. Muốn chọn giải pháp phù hợp, phải hiểu ít nhất nguyên lý cơ bản: AI là gì, nó cần dữ liệu ra sao, ứng dụng thế nào. Nhưng nhiều doanh nghiệp, kể cả sếp lớn, vẫn “mù tịt”, hỏi chatbot là gì mà cứ tưởng nó… nói chuyện như người thật!
• Thị trường công nghệ: Hỗn loạn như chợ trời! Có hàng ngàn giải pháp AI ngoài kia, từ chatbot, phân tích dữ liệu, đến tự động hóa. Mỗi nhà cung cấp tung hỏa mù, quảng cáo “giải pháp của tui là nhất”. Doanh nghiệp không hiểu thì dễ bị dụ mua thứ không phù hợp, tốn tiền mà không ra giá trị.
• Thiếu “phiên dịch” giữa kinh doanh và công nghệ: Doanh nghiệp cần người hiểu cả hai thứ: vừa biết kinh doanh, vừa rành công nghệ. Nhưng người như vậy hiếm, mà doanh nghiệp nhỏ thì làm sao “câu” được nhân tài? Thế là cứ dựa vào nhà cung cấp, mà nhà cung cấp thì chỉ muốn bán hàng, không quan tâm giải pháp có “fit” hay không.

Đừng vội vàng “xuống tiền”. Doanh nghiệp cần đầu tư học hỏi, ít nhất là sếp và đội ngũ cốt lõi phải hiểu cơ bản về công nghệ, AI. Thuê tư vấn độc lập (không phải nhà cung cấp) để đánh giá nhu cầu và giải pháp. Và quan trọng, đừng để nhà cung cấp “dắt mũi” – tự mình phải hiểu mình cần gì trước đã!

3. Nguồn lực yếu: Người không đủ, tiền không nhiều, dữ liệu thì lởm

Nguồn lực là cái gốc của mọi dự án công nghệ. Thiếu người, thiếu tiền, thiếu dữ liệu thì AI có xịn cỡ nào cũng “toang”. Cụ thể:

• Nhân sự chất lượng cao: Tìm đâu ra? AI cần đội ngũ biết về dữ liệu, lập trình, quản lý dự án. Nhưng Việt Nam đang thiếu hụt nhân tài công nghệ trầm trọng. Doanh nghiệp nhỏ thì càng khó, làm sao cạnh tranh lương bổng với mấy “ông lớn” như FPT, Viettel hay công ty ngoại?
• Tiền bạc: Không phải cứ rải là xong! Đầu tư công nghệ không chỉ tốn ở giai đoạn mua sắm (phần mềm, server, cloud), mà còn tốn ở giai đoạn vận hành, nâng cấp. SMEs thường “ngáp” vì ngân sách hạn chế, mà cứ đầu tư dàn trải thì dễ “cháy túi”.
• Dữ liệu: Rác vào, rác ra! AI sống nhờ dữ liệu, nhưng dữ liệu của nhiều doanh nghiệp Việt thì… ôi thôi, lộn xộn, thiếu sót, không đồng bộ. Không có dữ liệu tốt, AI thông minh cỡ nào cũng “ngu” như thường.

Đừng chạy theo “hàng xịn” ngay từ đầu. Bắt đầu từ việc xây dựng dữ liệu sạch, đồng bộ (dù tốn thời gian). Tìm cách hợp tác với các trường đại học, startup công nghệ để có nhân sự giá “mềm” mà chất lượng. Và quan trọng, đầu tư công nghệ theo kiểu “liệu cơm gắp mắm” – chọn giải pháp phù hợp với túi tiền và nhu cầu, không cần “xài sang” mà hiệu quả thật.

4. Tưởng “nhiều tiền là ngon”? Đừng có mơ!

Doanh nghiệp cứ tưởng rót tiền vào công nghệ là “auto” thành công thì đúng là ảo tưởng sức mạnh. Thực tế phũ phàng lắm:

• Công nghệ không phải “đũa thần”: Mua hệ thống xịn, gắn AI vào mà nhân viên không biết xài, quy trình không thay đổi, dữ liệu không có, thì chỉ tổ tốn tiền. Có doanh nghiệp bỏ hàng tỷ mua ERP, cuối cùng nhân viên vẫn… ghi tay, hệ thống nằm đó “đắp chiếu”.
• Chạy theo mốt, người ta có mình cũng phải có: AI là từ khóa “hot”, nên nhiều doanh nghiệp lao vào chỉ để “lên face” cho oai. Kết quả là mua sai giải pháp, triển khai sai cách, tiền mất mà giá trị chẳng thấy đâu.

Sửa sao đây? Đừng chạy theo phong trào. Trước khi đầu tư, hãy trả lời: Mình cần giải quyết vấn đề gì? Công nghệ này có “fit” với mình không? Đội ngũ có sẵn sàng không? Làm nhỏ, làm chắc, thử nghiệm trước khi “chơi lớn”. Và nhớ, đào tạo nhân viên là yếu tố sống còn – công nghệ xịn mà người không biết xài thì cũng như không!

Túm lại: Hiểu mình, hiểu công nghệ, rồi mới “chơi”!

Muốn ứng dụng công nghệ và AI, phải hiểu rõ mình cần gì, hiểu nguyên lý, rồi mới lăn vào làm. Doanh nghiệp Việt Nam “kẹt” vì thiếu tư duy chiến lược, thiếu nguồn lực, và đôi khi là thiếu cả sự kiên nhẫn. Đừng mơ “đánh nhanh thắng nhanh”, cũng đừng tưởng cứ có tiền là xong. Làm công nghệ là cả một hành trình, phải vừa học vừa làm, vừa sai vừa sửa. Quan trọng là dám thay đổi và không ngại “trả giá” để sáng mắt ra.