“Công nghệ không cứu được tổ chức chưa sẵn sàng.”
Một câu nói nghe có vẻ phũ phàng – nhưng lại là thực tế mà rất nhiều doanh nghiệp đang đối mặt trên hành trình AI.
1. Khi AI chỉ dừng lại ở kỳ vọng
Mình còn nhớ một buổi họp tư vấn cho một doanh nghiệp lớn trong ngành FMCG. CEO hồ hởi giới thiệu về dự án AI trị giá hàng triệu USD – hệ thống dự đoán nhu cầu thị trường, tối ưu tồn kho, tự động hóa báo cáo… Nhưng chỉ sau 6 tháng, dự án “treo” lặng lẽ. Không phải vì công nghệ lỗi. Mà vì dữ liệu không sạch. Quy trình chưa đồng bộ. Và đội ngũ thì… không ai thật sự tin vào AI.
Một lần nữa, bài học cũ lặp lại: Công nghệ tốt đến đâu, cũng không cứu được một tổ chức chưa sẵn sàng.
2. Công nghệ chỉ là một phần – cái gốc là hệ sinh thái dữ liệu
Tại sự kiện SAP Sapphire 2025, một thông điệp được lặp đi lặp lại: AI chỉ thực sự phát huy nếu có lớp dữ liệu nền tảng được kết nối và quản trị tốt.
Tưởng tượng AI như động cơ phản lực – dữ liệu là nhiên liệu, quy trình là đường băng. Không có lớp dữ liệu doanh nghiệp được chuẩn hóa, kết nối giữa SAP và hệ thống phi-SAP, thì mọi thuật toán đều là “nước đổ lá môn”.
Các nền tảng như SAP Business Data Cloud hay LeanIX giờ đây không chỉ là công cụ IT – mà là kiến trúc nền để AI vận hành hiệu quả. Chúng giúp các doanh nghiệp nhìn thấy dòng dữ liệu đang chảy ở đâu, nghẽn ở đâu, và chỗ nào có thể tự động hóa.
3. Không thiết kế lại quy trình – AI chỉ là vá víu
Nhiều tổ chức rơi vào cái bẫy: nghĩ rằng cứ “rải” AI lên các quy trình cũ là sẽ có hiệu quả mới.
Nhưng không ai thay đổi được thứ mình không dám đụng đến. Những quy trình lâu năm, bộ phận chủ quản có khi còn “sở hữu cảm xúc” – nên việc cải tiến thường bị trì hoãn hoặc thỏa hiệp.
Một doanh nghiệp sản xuất mình từng làm việc, khi triển khai RPA (tự động hóa quy trình bằng robot), họ chọn quy trình… ít ai đụng tới để “dễ làm”. Kết quả là: sau 1 năm, giá trị tạo ra gần như bằng 0. Không phải AI dở – mà vì chọn sai quy trình và không dám đập đi xây lại.
4. Tổ chức chưa sẵn sàng – mới là rào cản lớn nhất
Thật bất ngờ, nhưng chính yếu tố con người – không phải công nghệ – đang là điểm nghẽn số 1 của AI.
Một buổi họp chiến lược tại doanh nghiệp ngân hàng nọ, khi bàn về AI phân tích rủi ro tín dụng, mình hỏi: “Có ai từng sử dụng thử AI trong công việc chưa?” Cả phòng họp – toàn quản lý cấp trung – im lặng. Không phải vì không có công cụ. Mà vì… sợ sai, sợ bị thay thế, sợ mất kiểm soát.
Điều này phản ánh một thực tế: nếu không xây dựng văn hóa học hỏi, linh hoạt, và mô hình phân phối năng lực kỹ thuật số, thì AI dù mạnh mấy cũng không thể “chạy”.
5. AI không phải phép màu – và càng không phải người thay thế
Một điểm cần nhấn mạnh: AI rất giỏi trong việc tối ưu, dự đoán, tự động hóa. Nhưng nó không giỏi trong việc suy nghĩ chiến lược, đặt câu hỏi mới, hoặc đưa ra quyết định giàu cảm xúc và đạo đức.
Nếu doanh nghiệp “thần thánh hóa” AI – họ sẽ dễ trở thành nạn nhân của chính thuật toán mình tạo ra. Vì AI sẽ học từ dữ liệu quá khứ. Nếu quá khứ đó đầy thiên kiến, lỗi hệ thống, hay lối mòn tư duy – AI sẽ chỉ nhân bản cái sai.
6. Ba gợi ý nhỏ – dễ bắt đầu mà không dễ dãi
Bắt đầu từ một quy trình cụ thể, có dữ liệu rõ ràng và KPI đo lường: ví dụ chăm sóc khách hàng, quản lý tồn kho, đối chiếu tài chính.
Đầu tư nghiêm túc cho lớp dữ liệu: không chỉ phần mềm, mà cả nhân lực làm data stewardship và governance.
Đào tạo lại đội ngũ theo chiều ngang: không cần mọi người thành kỹ sư AI, nhưng ai cũng cần hiểu AI đang làm gì và không làm gì được.
7. Kết – Bạn có dám đập đi xây lại?
AI có thể là động cơ phản lực cho doanh nghiệp. Nhưng không có đường băng vững – không có phi công dạn dày – thì đừng mong cất cánh.
Câu hỏi là: bạn muốn AI giúp doanh nghiệp “bay lên” – hay chỉ là thứ vá víu cho hệ thống cũ kỹ?
Nguồn : Xây dựng doanh nghiệp sẵn sàng cho AI | Bain & Company
