Nhiều doanh nghiệp bắt đầu tái thiết kế quy trình, dữ liệu và mô hình vận hành với AI là thành phần cốt lõi, hướng tới mô hình AI bản địa, sau khi dùng AI phục vụ từng bộ phận. Theo TS. Lê Hùng Cường, Tổng Giám đốc FPT Digital, Tập đoàn FPT, giai đoạn tiếp theo của chuyển đổi AI sẽ không được quyết định bởi việc doanh nghiệp sở hữu bao nhiêu công cụ AI, mà bởi khả năng biến AI thành năng lực vận hành cốt lõi để ra quyết định nhanh hơn, phối hợp hiệu quả hơn và tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn.
Nghịch lý lớn nhất của làn sóng AI hiện nay là AI xuất hiện ở khắp nơi nhưng tốc độ ra quyết định của tổ chức chưa thay đổi tương xứng. Dù nhiều doanh nghiệp đã triển khai chatbot, Copilot, dashboard dữ liệu và các công cụ AI, không ít CEO vẫn phải chờ đợi nhiều ngày để tổng hợp báo cáo trước khi đưa ra quyết định kinh doanh quan trọng.
Từ ứng dụng AI đến AI-Native Organization (AI bản địa)
Tại nhiều diễn đàn về chuyển đổi số và AI thời gian gần đây, trọng tâm thảo luận của các lãnh đạo doanh nghiệp đã thay đổi. Nếu trước đây câu hỏi phổ biến là “có nên ứng dụng AI hay không”, thì hiện nay mối quan tâm lớn hơn là “làm thế nào để AI tạo ra tác động ở quy mô toàn doanh nghiệp”.
Theo TS Lê Hùng Cường, CEO FPT Digital – Tập đoàn FPT, nhiều doanh nghiệp đã triển khai chatbot, Copilot hay các trợ lý AI phục vụ từng bộ phận. Tuy nhiên, nếu dữ liệu vẫn phân tán, quy trình vận hành không thay đổi và mô hình quản trị chưa sẵn sàng, AI khó tạo ra chuyển biến ở cấp độ tổ chức.
Theo ông Cường, thách thức hiện nay không nằm ở việc tiếp cận công nghệ mà nằm ở khả năng đưa AI trở thành một phần của mô hình vận hành. Doanh nghiệp cần triển khai, tích hợp AI vào sâu từng giai đoạn, từng bộ phận: AI cho điều hành, AI cho kinh doanh, AI cho sản xuất, AI cho nhân sự… Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải thay đổi cách tổ chức dữ liệu, thiết kế lại quy trình và xây dựng phương thức phối hợp mới giữa con người với AI.
Đó cũng là lý do ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu chuyển từ tư duy ứng dụng AI sang tư duy xây dựng AI-Native Organization. Trong mô hình này, AI không còn được bổ sung vào các quy trình hiện hữu như một công cụ hỗ trợ, mà trở thành một thành phần cốt lõi trong cách doanh nghiệp vận hành, ra quyết định và tạo ra giá trị.
AI for BI – bước xây nền tảng của AI-Native Organization
BI (Business Intelligence – phân tích kinh doanh) là một tập hợp các thông tin được doanh nghiệp sử dụng để hỗ trợ quá trình ra quyết định kinh doanh. Sự kết hợp giữa AI và Business Intelligence (AI for BI) đang mở ra hướng tiếp cận mới. Một trong những thay đổi rõ nhất nằm ở cách doanh nghiệp khai thác dữ liệu.
Nhiều doanh nghiệp đã đầu tư hệ thống ERP, CRM, dashboard và kho dữ liệu trong nhiều năm. Tuy nhiên, khi doanh thu giảm hoặc thị phần biến động, ban điều hành vẫn phải huy động nhiều phòng ban tổng hợp thông tin, đối soát số liệu và xây dựng báo cáo trước khi tìm được nguyên nhân. Không ít cuộc họp điều hành vẫn dành phần lớn thời gian để thống nhất số liệu thay vì thảo luận giải pháp. Điều này thôi thúc nhiều doanh nghiệp tìm đến các giải pháp AI for BI.
Nếu BI truyền thống giúp doanh nghiệp quan sát dữ liệu thông qua dashboard và báo cáo, AI giúp dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Lãnh đạo có thể đặt câu hỏi trực tiếp cho hệ thống như đang trao đổi với một chuyên gia phân tích dữ liệu.
Thay vì chỉ hiển thị biểu đồ doanh thu giảm, hệ thống có thể tự động tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, xác định nguyên nhân, đánh giá mức độ ảnh hưởng và đề xuất phương án xử lý.
Theo ghi nhận từ triển khai thực tế của FPT Digital tại một doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng quy mô lớn tại Việt Nam với doanh thu hàng chục nghìn tỷ đồng mỗi năm, ban điều hành thường mất từ 3 đến 5 ngày để tổng hợp dữ liệu từ hệ thống bán hàng, phân phối, tồn kho và sản xuất trước mỗi kỳ họp kinh doanh.
Trong quý 2/2025, doanh số của một nhóm sản phẩm chủ lực giảm khoảng 8% tại nhiều tỉnh thành. Ban đầu, doanh nghiệp cho rằng nguyên nhân đến từ nhu cầu thị trường suy yếu và cân nhắc tăng ngân sách marketing để kích cầu.
Tuy nhiên, khi ứng dụng AI for BI để phân tích dữ liệu đa chiều từ hơn 20 nguồn dữ liệu vận hành khác nhau, hệ thống xác định nguyên nhân chính không nằm ở nhu cầu tiêu dùng mà xuất phát từ tình trạng thiếu hàng cục bộ tại hàng chục điểm phân phối trọng yếu do sai lệch trong dự báo nhu cầu.
AI tiếp tục chỉ ra nhóm SKU bị ảnh hưởng nghiêm trọng nhất, xác định các khu vực có nguy cơ mất doanh thu cao nhất và mô phỏng tác động của các phương án điều chỉnh sản xuất, tồn kho và phân phối.
Nhờ khả năng phân tích và đối soát dữ liệu tự động, thời gian xác định nguyên nhân được rút ngắn từ 3-5 ngày xuống còn dưới 30 phút. Doanh nghiệp nhanh chóng điều chỉnh kế hoạch cung ứng, giúp tăng đáng kể tỷ lệ sẵn hàng tại các điểm chỉ sau sáu tuần triển khai.
Theo ước tính của doanh nghiệp, quyết định được đưa ra sớm hơn đã giúp phục hồi khoảng 5% doanh thu của nhóm sản phẩm bị ảnh hưởng trong quý tiếp theo, tương đương hàng chục tỷ đồng doanh thu bổ sung. Quan trọng hơn, ban điều hành không còn phải dành phần lớn thời gian trong các cuộc họp để đối soát số liệu giữa các phòng ban mà có thể tập trung trực tiếp vào việc đánh giá phương án kinh doanh và ra quyết định.
Theo các chuyên gia, giá trị lớn nhất của AI for BI không nằm ở một báo cáo nhanh hơn hay một quyết định chính xác hơn. Quan trọng hơn, đây là bước khởi đầu để doanh nghiệp hình thành mô hình vận hành mới, nơi dữ liệu, AI và con người phối hợp liên tục trong quá trình ra quyết định. Đây cũng là nền tảng của AI-Native Organization.
AI-Native Organization – mô hình vận hành mới của doanh nghiệp
Lịch sử kinh doanh từng chứng kiến nhiều làn sóng công nghệ làm thay đổi cách doanh nghiệp vận hành. Internet không chỉ tạo ra website mà còn hình thành những mô hình kinh doanh hoàn toàn mới. Điện toán đám mây không đơn thuần thay thế máy chủ mà thay đổi cách doanh nghiệp đầu tư và quản trị hạ tầng công nghệ.
AI cũng đang tạo ra một làn sóng chuyển đổi ở quy mô tương tự. Điểm khác biệt là AI không chỉ hỗ trợ thực hiện công việc mà còn có khả năng phân tích, dự báo và tham gia vào quá trình ra quyết định. Nếu chuyển đổi số tập trung số hóa quy trình hiện hữu, AI-Native Organization hướng tới việc thiết kế lại quy trình để AI tham gia trực tiếp vào vận hành và ra quyết định ngay từ đầu.
Cụ thể, dữ liệu trở thành nguyên liệu đầu vào của mọi hoạt động. AI tham gia vào nhiều khâu trong chuỗi vận hành. Con người làm việc cùng các trợ lý AI và AI Agent trong phân tích, lập kế hoạch và thực thi công việc.
TS Lê Hùng Cường nhận định, nếu dữ liệu là tài sản của kỷ nguyên số, thì khả năng vận hành bằng AI sẽ quyết định năng lực cạnh tranh của kỷ nguyên AI.
Để giúp doanh nghiệp xác định vị trí của mình trên hành trình AI, gần đây FPT giới thiệu khung trưởng thành AI CASAN gồm 5 cấp độ: Curious (tò mò), Augmented (tăng cường), Standard (chuẩn hóa), Automatic (tự hành) và Native (bản địa).
Ở cấp độ Curious, AI chủ yếu được sử dụng bởi từng cá nhân. Sang cấp độ Augmented, AI hỗ trợ nâng cao hiệu quả công việc. Ở cấp độ Standard và Automatic, AI bắt đầu tham gia vào các quy trình vận hành và hỗ trợ ra quyết định. Mục tiêu cuối cùng là Native – nơi AI trở thành một phần trong năng lực cốt lõi của tổ chức.
Theo TS Lê Hùng Cường, nếu giai đoạn vừa qua là cuộc đua triển khai AI, giai đoạn tiếp theo nhiều khả năng sẽ là cuộc đua tái thiết kế doanh nghiệp để vận hành cùng AI.
Khi công nghệ AI ngày càng phổ biến và chi phí triển khai giảm xuống, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn thuộc về doanh nghiệp sở hữu nhiều công cụ AI hơn. Khoảng cách sẽ được tạo ra bởi những tổ chức có khả năng chuyển dữ liệu thành quyết định nhanh hơn, khai thác AI sâu hơn trong vận hành và kết hợp hiệu quả hơn giữa năng lực con người với trí tuệ nhân tạo.
Với nhiều CEO, câu hỏi không còn là có nên ứng dụng AI hay không. Câu hỏi là doanh nghiệp đang ở đâu trên hành trình AI-Native Organization và liệu họ có thể chuyển đổi đủ nhanh trước khi khoảng cách cạnh tranh bị kéo giãn bởi những doanh nghiệp đi trước.
