AI trong Sản xuất, Kinh doanh và Quản lý doanh nghiệp

Thương hiệu quốc tế ứng dụng AI trong phát triển doanh nghiệp

AI đã và đang được các thương hiệu quốc tế sử dụng để tối ưu hóa hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Dưới đây là các ví dụ tiêu biểu:

Kinh Doanh

• Amazon: Sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, từ quản lý kho hàng (dự đoán nhu cầu, tối ưu tồn kho) đến đề xuất sản phẩm cá nhân hóa. Hệ thống đề xuất của Amazon tạo ra hơn 35% doanh thu nhờ AI phân tích hành vi khách hàng.
• Salesforce: Ứng dụng Salesforce Einstein AI để phân tích dữ liệu khách hàng, dự đoán xu hướng mua sắm và tự động hóa quy trình bán hàng, giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Marketing

• Coca-Cola: Sử dụng AI để phân tích dữ liệu mạng xã hội và tạo nội dung quảng cáo cá nhân hóa. Chiến dịch “Share a Coke” tận dụng AI để tùy chỉnh tên trên chai, tăng tương tác khách hàng.
• Spotify: Dùng AI để tạo danh sách nhạc cá nhân hóa (Daily Mix) dựa trên thói quen nghe nhạc, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng thời gian sử dụng.
• Netflix: Hệ thống đề xuất AI của Netflix đóng góp 1 tỷ USD doanh thu mỗi năm bằng cách phân tích sở thích người dùng để gợi ý phim phù hợp.

Sản Xuất

• Siemens: Áp dụng AI trong sản xuất thông minh, sử dụng máy học để tối ưu hóa dây chuyền sản xuất, giảm thời gian ngừng máy và tăng hiệu suất.
• General Electric (GE): Sử dụng AI để dự đoán bảo trì thiết bị (predictive maintenance), giảm chi phí bảo trì tới 30% trong các ngành như hàng không và năng lượng.

Quản Lý và Điều Hành

• Microsoft: Tích hợp Microsoft 365 Copilot để tự động hóa tác vụ văn phòng như viết email, tổng hợp báo cáo, và quản lý lịch trình, giảm thời gian xử lý công việc từ 24 giờ xuống 8 giờ (ví dụ: Elcome).
• Docusign: Phát triển nền tảng Intelligent Agreement Management với Azure AI, giảm thời gian xử lý hợp đồng và tăng độ hài lòng của khách hàng thông qua phân tích AI.

Kinh doanh & Bán hàng

Marketing & Truyền thông

Sản xuất – Chuỗi cung ứng

Quản trị & điều hành doanh nghiệp

Xu hướng ứng dụng Agent AI 

Agent AI (AI tự hành hoặc tác tử thông minh) là các hệ thống AI có khả năng thực hiện nhiệm vụ phức tạp, tự học, và tương tác như con người. Dưới đây là các xu hướng hiện tại và tương lai:

Hiện Tại

• Chatbots và trợ lý ảo: Các công ty như Zendesk và boost.ai sử dụng Agent AI để cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, giảm thời gian phản hồi và chi phí dịch vụ. Ví dụ: Cradle Fund (Malaysia) giảm chi phí dịch vụ khách hàng 35% nhờ chatbot AI.
• Tự động hóa quy trình: Agent AI được tích hợp vào ERP và CRM để tự động hóa quy trình kinh doanh, như quản lý chuỗi cung ứng hoặc phân tích dữ liệu tài chính. Ví dụ: ServiceNow ra mắt AI Agent Studio để tạo tác tử AI tùy chỉnh cho tự động hóa quy trình doanh nghiệp.
• Marketing cá nhân hóa: Agent AI phân tích dữ liệu thời gian thực để tạo quảng cáo hoặc nội dung phù hợp. Ví dụ: Adobe báo cáo 80% khách hàng Experience Cloud sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm trực tuyến.

Trong tương lai sắp tới

• Agent AI đa nhiệm: Các tác tử AI sẽ tích hợp nhiều chức năng (ví dụ: vừa xử lý khách hàng, vừa phân tích dữ liệu, vừa quản lý quy trình), thay thế các hệ thống đơn nhiệm. Ví dụ: AI Agent Orchestrator của ServiceNow điều phối nhiều tác tử AI để tối ưu hóa quy trình.
• Tự học và ra quyết định: Agent AI sẽ phát triển khả năng “lý luận” độc lập, tự sửa lỗi và đưa ra quyết định phức tạp. PwC dự đoán AI sẽ hỗ trợ thiết kế dịch vụ mới và chiến lược ra thị trường.
• Tích hợp đa nền tảng: Agent AI sẽ hoạt động trên nhiều nền tảng (mạng xã hội, ERP, CRM), tạo trải nghiệm liền mạch. Gartner dự báo chi tiêu cho generative AI sẽ đạt 644 tỷ USD vào 2025, phần lớn dành cho các tác tử AI.
• Ứng dụng trong R&D: Agent AI sẽ đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển, giảm 50% thời gian đưa sản phẩm ra thị trường trong các ngành như ô tô và dược phẩm.

Khái niệm Công ty tỷ USD với vài người vận hành nhờ AI, liệu có hiện thực!

Khái niệm công ty tỷ USD với đội ngũ nhân sự nhỏ (lean billion-dollar companies) đang trở thành hiện thực nhờ AI. Các yếu tố hỗ trợ:

• Tự động hóa quy trình: AI thay thế nhiều nhiệm vụ thủ công, từ tiếp thị đến quản lý, giúp công ty vận hành với ít nhân sự hơn. Ví dụ: Anysphere (sở hữu Cursor) đạt hợp đồng 100 triệu USD với đội ngũ nhỏ nhờ AI tự động hóa mã hóa.
• Tăng năng suất: AI giúp nhân viên tiết kiệm thời gian (trung bình 2,5 giờ/ngày), cho phép một nhóm nhỏ xử lý khối lượng công việc lớn.
• Mô hình kinh doanh mới: Các công ty khởi nghiệp AI như DeepSeek (Trung Quốc) sử dụng mô hình đào tạo AI hiệu quả chi phí, giảm nhu cầu nhân sự mà vẫn đạt giá trị cao.

Ví dụ

• OpenAI: Với đội ngũ vài trăm nhân viên, OpenAI đạt định giá hàng chục tỷ USD nhờ ChatGPT và các mô hình AI tiên tiến.
• Anthropic: Startup AI với số lượng nhân viên hạn chế nhưng được định giá 9 tỷ USD nhờ mô hình AI Claude.

Tính Khả Thi

• Hiện thực trong ngắn hạn: Các công ty tập trung vào AI (như phát triển mô hình ngôn ngữ lớn hoặc ứng dụng AI) có thể đạt giá trị tỷ USD với đội ngũ nhỏ nhờ khả năng mở rộng nhanh và chi phí vận hành thấp.
• Thách thức: Cần vốn đầu tư lớn ban đầu cho hạ tầng AI (như chip AI, dữ liệu) và đội ngũ kỹ thuật chất lượng cao. Ngoài ra, các vấn đề pháp lý (như bản quyền dữ liệu) có thể cản trở.
• Dự đoán: Trong 5-10 năm tới, các công ty tỷ USD với dưới 100 nhân viên sẽ phổ biến hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực như phần mềm AI, dịch vụ đám mây, và tự động hóa.

Những Ngành nghề mới nhờ AI

AI đang tạo ra các ngành nghề và vai trò mới, đồng thời thay đổi cách các ngành hiện tại hoạt động. Dưới đây là các ngành nghề mới dự kiến xuất hiện:

Ngành Nghề Mới

• Quản lý AI (AI Product Management): Quản lý phát triển và triển khai sản phẩm AI, đảm bảo phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Ví dụ: AI product managers tại Salesforce giám sát các sản phẩm như Einstein.
• Kỹ sư Prompt (Prompt Engineering): Thiết kế và tối ưu hóa câu lệnh (prompt) để tối đa hóa hiệu quả của mô hình AI. 7% công ty sử dụng AI đã tuyển dụng vai trò này trong năm qua.
• Chuyên gia đạo đức AI (AI Ethics Specialist): Đảm bảo AI được phát triển và sử dụng một cách minh bạch, không thiên vị, và tuân thủ quy định. Vai trò này đang tăng do lo ngại về quyền riêng tư và thiên vị AI.
• Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer): Tối ưu hóa mô hình AI cho hiệu suất và khả năng mở rộng. Các công ty AI hiệu suất cao tuyển dụng vai trò này gấp đôi so với các công ty khác.
• Chuyên gia phân tích hành vi AI (AI Behavior Analyst): Phân tích cách AI tương tác với người dùng để cải thiện trải nghiệm, đặc biệt trong chatbot và trợ lý ảo.

Ngành Công Nghiệp Mới

• AI trong giáo dục: Tạo ra các nền tảng học tập cá nhân hóa (như Harmony Academy tại National University) và trợ lý học tập AI.
• Y tế AI: Phát triển công cụ chẩn đoán bệnh (như Enlitic, Zebra Medical Vision) và phân tích dữ liệu y tế thời gian thực. AI trong y tế dự kiến mang lại 3,8 nghìn tỷ USD giá trị vào 2035.
• AI trong tài chính (FinTech): Ứng dụng AI trong phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, và tư vấn tài chính. Ngành ngân hàng có thể tăng 340 tỷ USD nhờ generative AI.
• Công nghiệp 4.0: Kết hợp AI với IoT và robot để tạo nhà máy thông minh, như Smart Robot Manufacturing Innovation Center tại Thượng Hải.
• AI sáng tạo nội dung: Các công ty như Rezi.ai phát triển công cụ AI để tạo nội dung tự động, phục vụ ngành quảng cáo và truyền thông.

Dự Báo

• Theo dự đoán, AI sẽ tạo ra 97 triệu việc làm mới vào 2025, vượt xa con số 85 triệu việc làm bị thay thế. Các ngành như giáo dục, y tế, và tài chính sẽ dẫn đầu về tăng trưởng việc làm.
• Sự kết hợp của AI với các công nghệ như blockchain, IoT, và thực tế ảo sẽ tạo ra các ngành công nghiệp lai (hybrid industries), như quản lý chuỗi cung ứng thông minh hoặc giải trí nhập vai.

Các thương hiệu quốc tế như Amazon, Coca-Cola, Siemens, và Microsoft đang tận dụng AI để tăng hiệu quả trong kinh doanh, marketing, sản xuất, và quản lý. Agent AI đang chuyển từ các công cụ đơn giản (chatbot) sang các hệ thống đa nhiệm, tự học, với tiềm năng thay đổi quy trình kinh doanh trong tương lai.