Tại sao đa số vẫn thất bại?

Nền tảng số trưởng thành là gì?

Nền tảng số trưởng thành (digital maturity, hay còn gọi là “lõi số trưởng thành”) là trạng thái mà tại đó, một tổ chức, doanh nghiệp đã tích hợp sâu rộng các công nghệ số vào hoạt động, quản trị, quy trình và văn hóa. Mục tiêu là tạo ra sự kết nối liền mạch giữa dữ liệu, con người và hệ thống nhằm đáp ứng linh hoạt, nhanh chóng các cơ hội, đồng thời khai thác tối đa giá trị từ chuyển đổi số.

Các đặc điểm quan trọng của một nền tảng số trưởng thành gồm:

1. Tích hợp công nghệ số vào toàn bộ hoạt động vận hành và quản trị (không chỉ đơn thuần áp dụng các công cụ rời rạc).

2. Dữ liệu được kết nối, sử dụng hiệu quả, loại bỏ sự phân tách dữ liệu (data silo) để mọi bộ phận có thể khai thác đồng bộ.

3. Quy trình, dịch vụ, sản phẩm đều được tái thiết kế và tối ưu hóa nhờ công nghệ.

4. Nhân lực có kỹ năng số, văn hóa tổ chức thích nghi nhanh với cái mới, sẵn sàng đổi mới sáng tạo.

5. Chiến lược kinh doanh toàn tổ chức đều được dẫn dắt bởi các mục tiêu chuyển đổi số.

Nền tảng số trưởng thành không chỉ là việc hiện đại hóa về mặt công nghệ mà còn bao gồm cả quy trình vận hành, quản lý, phát triển nhân sự, văn hóa và chiến lược doanh nghiệp. Đây là tiền đề của tổ chức để triển khai hiệu quả các công nghệ mới (như AI, Internet vạn vật, phân tích dữ liệu lớn…) và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.

Bài học từ Zoho: 13 năm nuôi dưỡng lõi số trưởng thành

Zoho khởi động nghiên cứu AI từ năm 2011, với các ứng dụng cơ bản như phân tích cảm xúc, phát hiện bất thường và hệ thống đề xuất. Đến nay, công ty đã phát triển các mô hình học sâu (large learning models), nhận dạng giọng nói đa ngôn ngữ và ra mắt nền tảng xây dựng agent (tác nhân) – các hệ thống phần mềm tự động hóa quy trình.

Zoho sử dụng mô hình phát triển “hub-and-spoke” (trục-nan hoa) để triển khai các nhóm làm việc cụ thể như sau:

– Nhóm Zoho Labs (200 thành viên ở nhiều địa điểm toàn cầu) đảm nhận nghiên cứu, phát triển công nghệ nền tảng.

– Hơn 55 nhóm sản phẩm ứng dụng lõi công nghệ này để phát triển dịch vụ.

– Hợp tác với các hãng phần cứng lớn (Nvidia, AMD, Intel) nhằm tối ưu hóa hạ tầng Trí tuệ nhân tạo.

Các agent được Zoho phát triển sẵn có thể tự động hóa nhiều công việc lặp lại, ví dụ xác thực danh tính (Aadhaar tại Ấn Độ), xử lý dữ liệu, tương tác với khách hàng… Người dùng cũng có thể tạo tác nhân tùy chỉnh thông qua nền tảng Agent Studio. Tuy nhiên, số liệu nội bộ của Zoho cho thấy tác nhân hiện mới chỉ giúp tăng năng suất khoảng 10 – 30%, chưa thể thay thế hoàn toàn con người, đặc biệt ở các vị trí dịch vụ khách hàng.

Những rào cản còn tồn tại khi áp dụng AI

Dù trí tuệ nhân tạo là thứ phát triển như vũ bão nhưng không thể phủ nhận rằng nhiều doanh nghiệp vẫn gặp phải khó khăn khi áp dụng.

Thứ nhất, việc làm mới tư duy, cách làm việc vốn đã lâu đời là điều không phải thực hiện là thay đổi được luôn. Thông tin và công nghệ mới ra đời nhanh chóng gần như tạo ra cú sốc cho doanh nghiệp dẫn đến việc sử dụng không hiệu quả.

Thứ hai, hạ tầng dữ liệu chưa liên thông (data silo) khiến các phòng ban trong doanh nghiệp không thể vận hành trơn tru do thiếu sự nhất quán, đồng bộ.

Thứ ba, nhiều doanh nghiệp chưa xác định rõ ràng quy trình tự động hóa khiến việc triển khai AI thiếu trọng tâm, lãng phí nguồn nhân lực, áp dụng không đúng chỗ.

Cuối cùng, đó là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo đòi hỏi phải có sự kết hợp, tối ưu giữa phần cứng và phần mềm, thiếu nhân lực chất lượng cao, thiếu đầu tư hạ tầng, và đặc biệt là thiếu hiểu biết đúng về vai trò hỗ trợ – chứ không thay thế – của AI trong giai đoạn hiện nay.

Doanh nghiệp cần làm gì?

Để ứng dụng AI và các hệ thống phần mềm tự động một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng một nền tảng số vững mạnh với dữ liệu được liên thông và nhất quán, đồng thời tập trung tự động hóa những quy trình lặp lại và mang lại giá trị rõ ràng. Bên cạnh đó, cần nhận thức rõ AI hiện chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ và không thể thay thế hoàn toàn con người trong phần lớn bối cảnh kinh doanh.

Việc đầu tư đúng mức vào hạ tầng phần cứng cũng là yếu tố thiết yếu để phát huy tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Chỉ khi đáp ứng đầy đủ các yếu tố này, doanh nghiệp mới có thể khai thác hiệu quả AI, tối đa hóa lợi ích kinh tế và nâng cao đáng kể năng suất cũng như chất lượng dịch vụ.