AI KHÔNG CHỈ LÀ MỘT DỰ ÁN IT – AI ĐANG ĐƯỢC HIỂU ĐÚNG – HAY CHỈ LÀ CÔNG CỤ CÔNG NGHỆ?
Trong vài năm qua, làn sóng áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) đã tràn vào mọi lĩnh vực – từ sản xuất, bán lẻ, đến tài chính và chăm sóc sức khỏe. Nhưng khi gặp gỡ hàng trăm lãnh đạo doanh nghiệp tại Việt Nam và khu vực châu Á – Thái Bình Dương, một câu hỏi quen thuộc luôn được đặt ra:
“Chúng tôi có nên bắt đầu với AI không? Chúng tôi có đủ điều kiện không? Hay đã trễ?”
Câu trả lời không nằm ở công nghệ. Nó nằm ở mức độ trưởng thành của tổ chức.
Tương tự như bài viết nổi tiếng của People.ai dành cho các tổ chức bán hàng – “Levels of AI Maturity for Sales Organizations” – Gartner đã thiết kế một khung tổng thể có thể áp dụng cho mọi ngành. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào khung đó, kết hợp với ví dụ thực tiễn từ lĩnh vực sản xuất và bán lẻ, để khám phá hành trình AI không chỉ là triển khai kỹ thuật – mà là tái cấu trúc toàn diện từ chiến lược đến dữ liệu, con người và văn hóa.
PHẦN 1: KHUNG MỨC ĐỘ TRƯỞNG THÀNH AI – TỔNG QUAN
Gartner AI Maturity Model gồm 5 cấp độ (Levels) trên 7 trụ cột chính:
Bảy trụ cột của trưởng thành AI:
Chiến lược (AI Strategy)
Danh mục giá trị (AI Portfolio / Value)
Tổ chức (AI Organization)
Con người & văn hóa (People & Culture)
Quản trị (Governance)
Kỹ thuật triển khai (Engineering)
Dữ liệu (AI Data Infrastructure)
Năm cấp độ trưởng thành:
| Cấp độ | Mô tả ngắn |
|---|---|
| Level 1 | AI rời rạc, không chiến lược |
| Level 2 | Có nhóm AI, ứng dụng phân tán |
| Level 3 | Có chiến lược rõ ràng, phối hợp tốt |
| Level 4 | AI gắn chặt vào chuỗi giá trị |
| Level 5 | AI thích nghi, học liên tục, ra quyết định tự động |
Từ đây, chúng ta sẽ đi sâu vào từng cấp độ – tương tự cấu trúc của People.ai – mỗi phần gồm:
Dấu hiệu nhận biết
Thách thức và rủi ro
Chiến lược hành động
Ví dụ minh hoạ thực tiễn
LEVEL 1 – KHỞI ĐẦU: THÍ ĐIỂM NHỎ, RỜI RẠC, THIẾU TẦM NHÌN
Dấu hiệu nhận biết:
Có vài dự án AI riêng lẻ (chatbot, dự báo, OCR…), nhưng không phối hợp
Nhân viên không biết/không tin tưởng AI
Không có ngân sách hoặc chiến lược cụ thể cho AI
Thách thức:
Kết quả AI không thể nhân rộng
Dữ liệu phân mảnh – AI bị “đói dữ liệu”
Lãnh đạo xem AI là công cụ thử nghiệm, không phải chiến lược dài hạn
Hành động khuyến nghị:
Đánh giá mức trưởng thành dữ liệu và hệ thống số hóa
Thiết lập tầm nhìn AI: “AI sẽ giúp doanh nghiệp đạt điều gì?”
Chọn 1-2 use case mang tính chiến lược – có thể đo lường – có liên kết với các phòng ban
Ví dụ:
Một công ty thực phẩm thử chatbot đặt hàng nội bộ, nhưng sau 6 tháng bị ngưng vì không ai sử dụng. Nguyên nhân: nhân viên không được hướng dẫn, dữ liệu sản phẩm sai lệch, và không có nhóm vận hành AI.
LEVEL 2 – XÂY DỰNG NỀN MÓNG: TÁCH BIỆT KỸ THUẬT – THIẾU LIÊN KẾT CHIẾN LƯỢC
Dấu hiệu nhận biết:
Có nhóm AI/Data Science độc lập, hoạt động tách rời khỏi các phòng ban
AI được ứng dụng trong một vài bộ phận (marketing, sản xuất, kho vận), nhưng không phối hợp
Không có quy trình rõ ràng về phát triển, kiểm thử, triển khai mô hình
Thách thức:
AI team tạo ra mô hình tốt nhưng không được dùng
Dữ liệu không chuẩn hóa, mỗi nhóm tự dùng một kiểu
AI thiếu người “bảo trợ” trong tổ chức (AI Champion)
Hành động khuyến nghị:
Thiết lập AI Center of Excellence (CoE) – để kết nối công nghệ, kinh doanh, dữ liệu và quản trị
Thiết kế framework đánh giá Use Case – theo giá trị, khả năng mở rộng, và tính sẵn sàng dữ liệu
Đào tạo AI literacy cơ bản cho các nhóm chức năng
Ví dụ:
Một chuỗi siêu thị lớn có hơn 10 nhóm AI khác nhau cùng làm mô hình dự báo nhu cầu sản phẩm – mỗi nơi một cách. Sau khi thành lập AI CoE, họ rút gọn xuống 3 nhóm mô hình chính và tăng độ chính xác dự báo lên 20%.
LEVEL 3 – ĐỒNG BỘ HOÁ: CHIẾN LƯỢC RÕ RÀNG – AI GẮN VỚI KINH DOANH
Dấu hiệu nhận biết:
Chiến lược AI được ban điều hành công bố và truyền thông nội bộ
Có danh mục AI use case được đánh giá – theo ROI, độ khó, tính bền vững
MLOps được triển khai để tự động hoá việc training – triển khai – giám sát mô hình
Tổ chức bắt đầu thiết lập các tiêu chuẩn về đạo đức AI, bảo vệ dữ liệu, tính minh bạch
Lợi ích thấy rõ:
Năng suất tăng nhờ tự động hoá thông minh
Nhân sự tin tưởng AI hơn, chủ động đề xuất use case mới
Lãnh đạo có dashboard theo dõi hiệu quả AI theo thời gian thực
Hành động khuyến nghị:
Chuẩn hóa pipeline triển khai AI: từ chọn use case → thử nghiệm → rollout
Đưa AI vào chỉ tiêu đánh giá OKR/KPI của các phòng ban
Triển khai mô hình học tập AI theo vai trò (persona learning): quản lý, kỹ thuật, nhân viên tuyến đầu
Ví dụ:
Một hãng giày triển khai AI từ nhà máy đến chuỗi bán lẻ: dự báo nguyên vật liệu, tối ưu lịch sản xuất, phân phối sản phẩm dựa theo dự đoán nhu cầu từng vùng. Sau 12 tháng, giảm 18% hàng tồn và tăng 7% lợi nhuận gộp
Bài Liên quan
LEVEL 4 – GẮN KẾT TOÀN DIỆN: AI THÀNH MỘT PHẦN CỦA CHUỖI GIÁ TRỊ
Dấu hiệu nhận biết:
AI xuất hiện xuyên suốt từ sản phẩm, dịch vụ đến hậu cần và chăm sóc khách hàng
Hệ thống dữ liệu được tích hợp, có metadata, chia sẻ được giữa các phòng ban
Các mô hình AI có khả năng học theo dữ liệu mới – cập nhật nhanh theo biến động thị trường
Mức độ sử dụng:
AI không còn chỉ “hỗ trợ” – mà trở thành người đề xuất phương án
Nhân viên dùng AI như một phần trong công việc hằng ngày – không cần “bắt buộc”
Hành động khuyến nghị:
Xây dựng AI Platform nội bộ – quản lý toàn bộ danh mục mô hình, dữ liệu và hiệu năng
Kết hợp AI với tự động hoá quy trình (RPA + AI)
Đưa tiêu chí đánh giá đạo đức AI, fairness và explainability vào hệ thống chấm điểm mô hình
Ví dụ:
Một nhà sản xuất điện tử dùng AI để thiết kế sản phẩm theo dữ liệu phản hồi của khách hàng, điều chỉnh chuỗi cung ứng theo dự báo giá nguyên vật liệu, và cá nhân hóa nội dung hướng dẫn sử dụng sản phẩm qua ứng dụng mobile.
LEVEL 5 – AI THÍCH NGHI: HỆ THỐNG HỌC LIÊN TỤC – TỔ CHỨC PHẢN ỨNG THEO THỜI GIAN THỰC
Dấu hiệu nhận biết:
AI tự động điều chỉnh hành vi dựa trên dữ liệu mới (adaptive AI)
Hệ thống AI tương tác chặt chẽ với con người: gợi ý, thử nghiệm, rút kinh nghiệm, đề xuất mới
Văn hóa ra quyết định dựa trên mô hình, học hỏi liên tục từ phản hồi thị trường
Hành động khuyến nghị:
Tích hợp AI với chiến lược đổi mới sáng tạo (innovation engine)
Tự động hoá việc đo lường, đánh giá rủi ro, và làm mới mô hình theo thời gian thực
Đào tạo sâu về năng lực phân tích, phản biện kết quả AI, ethical AI leadership
Ví dụ:
Một doanh nghiệp bán lẻ tích hợp AI để cập nhật liên tục hành vi mua sắm, thay đổi chính sách giá trong ngày, điều phối nhân sự tại quầy theo luồng khách hàng, và đề xuất khuyến mãi cá nhân hoá từng khách hàng.
PHẦN 2: BÀI HỌC TỪ PEOPLE.AI – CÁCH BIẾN KHUNG MỨC ĐỘ THÀNH HÀNH ĐỘNG CỤ THỂ
Bài viết “Levels of AI Maturity for Sales Organizations” của People.ai đã chỉ ra:
Khung trưởng thành chỉ có giá trị khi gắn với khuyến nghị hành động cụ thể
Mỗi cấp độ đều có thể tối ưu – không cần chờ tới Level 5 để có kết quả
Đừng nhảy bậc – hãy phát triển theo thực tế tổ chức
Gợi ý của họ:
Level 1 → hãy chuẩn hoá dữ liệu khách hàng
Level 2 → hãy thiết lập mô hình đánh giá lead bằng AI
Level 3 → hãy tích hợp AI vào playbook bán hàng
Level 4 → đồng bộ CRM, hệ thống email và AI phân tích để tạo vòng phản hồi liên tục
Level 5 → dùng AI để điều chỉnh chiến lược bán hàng theo thời gian thực
Bạn hoàn toàn có thể học theo lối viết này để áp dụng khung Gartner vào doanh nghiệp của bạn:
Viết lại hành trình trưởng thành AI theo lĩnh vực (VD: AI trong logistics, AI trong sản xuất…)
Gắn từng cấp độ với use case có thể làm ngay
Chốt lại bằng hành động cụ thể cho cấp độ tiếp theo
KẾT LUẬN – AI LÀ HÀNH TRÌNH CHUYỂN ĐỔI, KHÔNG PHẢI CHỈ LÀ KỸ THUẬT
“AI không phải là một phần mềm để cài đặt. Nó là một năng lực tổ chức cần được xây dựng liên tục.”
Dù bạn đang ở bất kỳ cấp độ nào, bạn có thể bắt đầu hành trình AI hôm nay:
Nếu bạn ở Level 1: hãy tìm 1 vấn đề kinh doanh thật rõ và tìm dữ liệu đang có
Nếu bạn ở Level 2: hãy lập danh mục use case và bắt đầu dọn dữ liệu
Nếu bạn ở Level 3: hãy kết nối mô hình – dữ liệu – người dùng đầu cuối bằng MLOps
Nếu bạn ở Level 4: hãy để AI đưa ra đề xuất chiến lược thật sự
Nếu bạn ở Level 5: hãy nhân rộng văn hoá “học cùng AI” toàn tổ chức
Hãy bắt đầu từ nhỏ, nhưng đi có định hướng. Đó là con đường thực sự để AI không chỉ là một sáng kiến kỹ thuật – mà là nền tảng cho tăng trưởng bền vững.
BA YẾU TỐ CỐT LÕI QUYẾT ĐỊNH THÀNH CÔNG TRONG CHUYỂN ĐỔI AI
1. Mindset con người – Từ e dè sang đồng sáng tạo
Không có gì quan trọng hơn con người trong hành trình AI. Nhiều sáng kiến thất bại không vì kỹ thuật kém, mà vì tổ chức chưa sẵn sàng về mặt tư duy. Tâm thế phổ biến là sợ AI thay thế, nghi ngờ hiệu quả, hoặc xem đó là việc của “bộ phận IT”.
Tư duy đúng là: AI là công cụ tăng lực cho con người, là cơ hội để tái định nghĩa vai trò, tăng giá trị đóng góp. Nhân sự cần học cách làm việc với AI, đặt câu hỏi tốt, hiểu giới hạn của mô hình, và phản biện kết quả một cách hợp lý.
2. Mức độ trưởng thành số – Không có hệ thống nền, AI chỉ là thử nghiệm
AI không thể thành công nếu vận hành trên một hạ tầng số manh mún. Những tổ chức chưa số hoá đầy đủ quy trình, còn lệ thuộc vào giấy tờ, file Excel hoặc hệ thống không tích hợp, sẽ rất khó triển khai AI một cách quy mô.
Trưởng thành số là điều kiện tiên quyết để AI phát huy giá trị. Các hệ thống ERP, MES, CRM, SCM… cần được kết nối, chuẩn hoá và có khả năng ghi nhận dữ liệu theo thời gian thực. AI chỉ thực sự hiệu quả khi hoạt động như một phần của chuỗi tự động hóa – từ thu nhận tín hiệu → xử lý → hành động.
3. Chất lượng & tổ chức dữ liệu – Dữ liệu không sạch, AI sẽ sai
Không có dữ liệu tốt thì không có AI tốt. Nhiều doanh nghiệp đầu tư AI nhưng dữ liệu thiếu chính xác, thiếu bối cảnh, phân mảnh và không có metadata đi kèm. Kết quả là mô hình học sai, dự báo lệch và gây mất niềm tin từ người dùng.
Tổ chức dữ liệu cần bắt đầu từ việc thiết lập bộ tiêu chuẩn chất lượng, danh mục dữ liệu (data catalog), quyền truy cập có kiểm soát, và định danh dữ liệu theo ngữ cảnh nghiệp vụ. Những điều tưởng chừng cơ bản này lại là nền móng bền vững nhất cho bất kỳ chiến lược AI nào.
TỔNG KẾT: HÀNH TRÌNH AI KHÔNG CÓ ĐÍCH – CHỈ CÓ TỐC ĐỘ VÀ SỰ LINH HOẠT
Trong ngành sản xuất và bán lẻ, nơi biên lợi nhuận ngày càng mỏng và kỳ vọng của khách hàng không ngừng tăng, AI có thể là đòn bẩy mang lại năng suất, trải nghiệm và đột phá.
Nhưng AI không đến từ một phần mềm hay một dự án thí điểm. Nó đòi hỏi một hành trình chuyển đổi toàn diện:
Chiến lược có tầm nhìn
Danh mục có giá trị
Tổ chức có năng lực
Văn hóa có học hỏi
Dữ liệu có nền tảng
Kỹ thuật có quy trình
Quản trị có trách nhiệm
Và như Gartner đã nhấn mạnh: “AI Maturity là một chuỗi các bước tiến hoá song song”.
Hãy bắt đầu từ điểm nhỏ nhất bạn có thể – nhưng hãy đi một cách chiến lược và toàn diện. Đó là cách duy nhất để không chỉ triển khai AI, mà thực sự sống cùng AI.
Bài viết tham khảo từ Gartner và People.ai
