Tóm tắt nhanh :
Vấn đề: Nhiều doanh nghiệp bị “bội thực dự án AI”, nhưng không có tiêu chí thẩm định dẫn đến rủi ro chi tiêu lãng phí.
Hiện trạng thị trường: 3 loại dự án AI (AI thổi phồng – AI nửa vời – AI thực chiến).
Giải pháp đề xuất: Bộ 4 tiêu chí để thẩm định:
Rõ bài toán kinh doanh
Đầy đủ nền tảng dữ liệu
Mô hình vận hành thực tiễn
Giá trị kinh doanh đo lường được
1. Khi AI không chỉ là “vũ khí” công nghệ, mà còn là bài toán chiến lược
Gần đây, trong một buổi tư vấn cho một tập đoàn lớn về chuyển đổi số, tôi nhận được một câu hỏi rất thực tế:
“Chúng tôi đã tiếp nhận hơn 20 đề xuất dự án AI từ các phòng ban và nhà cung cấp, nhưng thực sự khó phân biệt đâu là dự án nghiêm túc, đâu chỉ là dùng AI để làm màu. Vậy, làm sao để thẩm định đúng?”
Câu hỏi này chạm đúng vào một thực tế: AI đã không còn là khái niệm xa vời, nhưng thẩm định đúng một dự án AI lại đang là thách thức ngầm cho rất nhiều doanh nghiệp.
Không phải dự án nào dán nhãn AI cũng thực sự mang lại giá trị. Và nếu thiếu tiêu chí phân biệt, doanh nghiệp rất dễ sa vào “bẫy chi tiêu công nghệ” mà không đạt được giá trị kinh doanh thực.
Vậy, chúng ta nên nhìn nhận và đánh giá dự án AI như thế nào cho đúng?
2. Phân tích hiện trạng: Khi “AI hóa” trở thành trào lưu, ranh giới thật giả trở nên mờ nhạt
Quan sát từ thực tế thị trường, tôi nhận thấy có 3 kiểu “dự án AI” phổ biến hiện nay:
1. AI được thổi phồng:
Nhiều sản phẩm truyền thống chỉ được gắn thêm module “Machine Learning”, nhưng trong thực tế, các mô hình học rất hời hợt, chủ yếu chạy theo phong trào marketing.2. AI nửa vời:
Một số dự án có sử dụng thuật toán AI, nhưng bài toán kinh doanh không rõ ràng, dữ liệu nghèo nàn, hoặc hệ thống vận hành không đủ khả năng hấp thụ AI.3. AI thực chiến:
Những dự án thực sự dựa trên bài toán cụ thể, có quy trình dữ liệu bài bản, có logic ra quyết định rõ ràng — và quan trọng nhất, được thiết kế để mang lại kết quả kinh doanh đo lường được.
Một khảo sát từ Gartner năm 2024 cũng chỉ ra:
80% các dự án AI hiện nay không vượt qua được giai đoạn thí điểm, và nguyên nhân lớn nhất là không xác định rõ giá trị kinh doanh ngay từ đầu.
Đặt lại câu hỏi bản chất:
→ Vậy một dự án AI “thực sự giá trị” phải được đánh giá trên những tiêu chí nào?
3. Đưa ra giải pháp và ý tưởng sáng tạo: Bộ khung 4 tiêu chí thẩm định dự án AI cho doanh nghiệp
Dựa trên trải nghiệm thực tiễn triển khai nhiều chương trình AI trong doanh nghiệp vừa và lớn, tôi đề xuất một bộ khung thẩm định gồm 4 tiêu chí cốt lõi:
1. Rõ ràng về bài toán kinh doanh (Business Problem Clarity)
Gợi mở:
Mỗi dự án AI phải trả lời được ngay từ đầu: Chúng ta đang giải quyết vấn đề gì?Quan sát thực tế:
Nhiều dự án AI thất bại không phải do thuật toán, mà vì bài toán kinh doanh mơ hồ, hoặc không có sự đồng thuận rõ ràng giữa các phòng ban.Chiến lược hành động:
Hãy ép chủ dự án mô tả bài toán bằng ngôn ngữ kinh doanh trước khi bàn về công nghệ.
2. Nền tảng dữ liệu đầy đủ và đúng chuẩn (Data Readiness)
Gợi mở:
AI sống nhờ dữ liệu. Nếu dữ liệu không có, hoặc dữ liệu sai, AI dù xuất sắc cỡ nào cũng thất bại.Quan sát thực tế:
Trong hơn 60% dự án tôi từng hỗ trợ, thời gian xử lý dữ liệu chiếm tới 70% tổng thời gian dự án.Chiến lược hành động:
Đòi hỏi kiểm tra kỹ các yếu tố: độ lớn, độ sạch, độ đa dạng và tính cập nhật của dữ liệu.
3. Mô hình AI có logic và khả năng vận hành thực tiễn (Operational Feasibility)
Gợi mở:
Một mô hình AI giỏi trên giấy nhưng không thể triển khai vào quy trình thực tế thì cũng vô nghĩa.Quan sát thực tế:
Tôi từng thấy những mô hình dự báo siêu chính xác… nhưng không thể tích hợp vào hệ thống ERP hay CRM hiện hữu, dẫn tới “mô hình chết” trong ngăn tủ.Chiến lược hành động:
Thẩm định rõ khả năng tích hợp, tự động hóa, và khả năng mở rộng ngay từ đầu.
4. Giá trị kinh doanh có thể đo lường (Measurable Business Impact)
Gợi mở:
Không thể đo lường – không thể quản trị. Đây là nguyên tắc tối thượng của mọi dự án chuyển đổi số.Quan sát thực tế:
Những dự án AI thành công nhất tôi quan sát đều có KPI đo lường được từ sớm: tăng tốc độ xử lý, giảm lỗi, tăng doanh thu, tối ưu chi phí…Chiến lược hành động:
Xây dựng bộ chỉ số KPI cho từng giai đoạn: thử nghiệm (pilot), triển khai (scale up), vận hành thường xuyên (BAU).
4. Gợi ý cho doanh nghiệp : 2 góc nhìn sáng tạo để làm sâu sắc hơn bộ khung
(A) Đề xuất thêm công cụ: Thẻ điểm (AI Project Scoring Card)
Thay vì chỉ dùng 4 tiêu chí dưới dạng checklist định tính, ta thiết kế thành bảng chấm điểm định lượng, ví dụ:
| Tiêu chí | Điểm trọng số | Mô tả cụ thể | Điểm đánh giá |
|---|---|---|---|
| Business Problem Clarity | 30% | Bài toán rõ ràng, có pain point kinh doanh, có lãnh đạo sở hữu | 0-10 |
| Data Readiness | 25% | Dữ liệu đủ, sạch, đa dạng, cập nhật | 0-10 |
| Operational Feasibility | 25% | Khả năng tích hợp quy trình, kỹ thuật, vận hành thực tế | 0-10 |
| Measurable Business Impact | 20% | Có KPI kinh doanh cụ thể | 0-10 |
Dự án đạt > 7 điểm trung bình mới cho phép triển khai thử nghiệm.
Dưới 5 điểm: loại thẳng từ vòng gửi xe.
👉 Ưu điểm: Rõ ràng, minh bạch, dễ chuẩn hóa nội bộ.
(B) Tư duy vòng đời: Áp dụng “AI Value Chain” khi thẩm định
Không chỉ xét từng dự án đơn lẻ, hãy đặt mỗi dự án AI vào chuỗi giá trị tổng thể:
Data Sourcing → Data Processing → Model Building → Deployment → Monitoring/Optimization
=> Nếu một đề xuất chỉ nói về model mà bỏ qua Data Processing hay Monitoring, cần đánh giá rủi ro ngay lập tức.
👉 Ưu điểm: Tránh rơi vào bẫy “thần thánh hóa thuật toán”, đảm bảo góc nhìn hệ thống.
(C) Tư duy chiến lược: Đánh giá khả năng “AI Flywheel”
Một dự án AI tốt không chỉ giải quyết 1 bài toán nhỏ, mà còn có tiềm năng kích hoạt vòng quay dữ liệu liên tục:
Ví dụ:
AI Recommendation giúp bán hàng → bán hàng tạo thêm dữ liệu → AI lại càng thông minh hơn → bán hàng lại tăng tiếp.
Tiêu chí bổ sung:
Dự án có khả năng tạo thêm dữ liệu feedback?
Dự án có khả năng tự cải thiện (self-learning) qua thời gian?
👉 Ưu điểm: Ưu tiên các dự án có “hiệu ứng nhân quả” dài hạn, thay vì chỉ ROI ngắn hạn.
5. Kết luận và Gợi mở cá nhân: Thẩm định AI – Nghệ thuật kết hợp trực giác kinh doanh và logic công nghệ
Thẩm định dự án AI cho doanh nghiệp không chỉ là bài kiểm tra công nghệ, mà còn là bài kiểm tra tư duy chiến lược.
Trong một thế giới mà AI có thể được “đóng gói” dễ dàng thành đủ loại sản phẩm, khả năng phân biệt dự án thực chiến và dự án phù phiếm sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi của người lãnh đạo.
Câu hỏi cuối cùng bạn nên tự hỏi khi thẩm định một dự án AI:
“Nếu không có AI, bài toán này vẫn sẽ tồn tại. Nhưng với AI, chúng ta có thể giải nó nhanh hơn, tốt hơn, hoặc hoàn toàn mới mẻ không?”
👉 Và như vậy, AI không còn là chiêu trò, mà trở thành công cụ chiến lược thực sự trong hành trình chuyển đổi số của doanh nghiệp.
