Phát triển Mô hình kinh doanh mới bằng Trí tuệ nhân tạo: Chiến lược đổi mới cho doanh nghiệp

Theo McKinsey, các doanh nghiệp ứng dụng AI để phát triển mô hình kinh doanh mới có thể tăng trưởng doanh thu 3-15% trong vòng 3 năm. Từ việc cung cấp dịch vụ tư vấn cá nhân hóa đến xây dựng nền tảng kết nối, AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là nền tảng chiến lược để định hình tương lai kinh doanh⁽¹⁾.

Tại sao AI quan trọng?

AI cho phép doanh nghiệp khai thác khối lượng dữ liệu khổng lồ để hiểu sâu hơn về khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường, và phát triển các sản phẩm/dịch vụ mới. Ví dụ, Netflix sử dụng hệ thống đề xuất nội dung dựa trên AI, chiếm khoảng 80% tổng thời gian xem của người dùng, giúp tăng cường sự gắn bó và giữ chân khách hàng. Chiến lược cá nhân hóa này ước tính giúp Netflix tiết kiệm khoảng 1 tỷ USD mỗi năm nhờ giảm tỷ lệ hủy đăng ký.⁽²⁾

Bằng cách áp dụng AI-first, Netflix đã biến dữ liệu thành trung tâm của mô hình kinh doanh thuê bao, không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn tạo ra nguồn doanh thu ổn định.

Hơn nữa, phân tích giá trị mà dịch vụ mang lại cho khách hàng, AI giúp tối ưu hóa doanh thu và xây dựng các mô hình kinh doanh linh hoạt hơn. Với tiềm năng này, các doanh nghiệp lớn không thể bỏ qua AI nếu muốn dẫn đầu thị trường.

Các lợi ích chính

• Tăng trưởng doanh thu: AI giúp tạo ra các nguồn thu mới, như dịch vụ dựa trên dữ liệu hoặc sản phẩm AI.
• Mở rộng thị trường: Các mô hình kinh doanh mới cho phép tiếp cận các phân khúc khách hàng chưa khai thác.
• Cạnh tranh vượt trội: Tư duy AI-first giúp doanh nghiệp vượt qua đối thủ truyền thống bằng cách cung cấp giá trị độc đáo.
• Thách thức cần lưu ý: Chi phí đầu tư và quản trị dữ liệu là những rào cản cần được giải quyết.

Cách AI tái định hình Mô hình kinh doanh

AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp lớn vận hành bằng cách tạo ra các mô hình kinh doanh mới dựa trên dữ liệu, công nghệ, và sự cá nhân hóa. Theo PwC, 70% lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng AI sẽ định hình các mô hình kinh doanh mới trong thập kỷ tới. Một chiến lược AI-first đặt AI ở trung tâm của quá trình đổi mới, từ phát triển sản phẩm đến ra quyết định chiến lược⁽³⁾.

Các ứng dụng chính bao gồm:

• Dịch vụ dựa trên Dữ liệu

AI phân tích dữ liệu khách hàng để cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa, như đề xuất sản phẩm hoặc tư vấn chiến lược. Điều này không chỉ tăng sự hài lòng của khách hàng mà còn tạo ra nguồn doanh thu mới thông qua các dịch vụ giá trị gia tăng.

• Sản phẩm AI

Doanh nghiệp phát triển các công cụ AI, như phần mềm phân tích hoặc chatbot, để bán trực tiếp hoặc tích hợp vào dịch vụ hiện có. Những sản phẩm này thường mang lại lợi nhuận cao nhờ khả năng mở rộng và tính ứng dụng rộng rãi.

• Nền tảng kết nối

AI hỗ trợ xây dựng các nền tảng kết nối, như thị trường dữ liệu hoặc dịch vụ thuê bao, giúp kết nối người dùng và nhà cung cấp. Các nền tảng này tạo ra giá trị bằng cách tận dụng hiệu ứng mạng lưới.

• Tư vấn AI

AI cung cấp các phân tích chuyên sâu để hỗ trợ ra quyết định, từ tư vấn tài chính đến chiến lược thị trường. Đây là một mô hình kinh doanh đang phát triển nhanh, đặc biệt trong các ngành như tài chính và công nghệ.

Amazon là một trong những doanh nghiệp tiên phong ứng dụng AI để tái định hình mô hình kinh doanh. Hệ thống đề xuất sản phẩm của Amazon – chiếm khoảng 35% tổng doanh thu bán lẻ – ban đầu dựa trên các thuật toán lọc cộng tác, nhưng hiện đã được nâng cấp bằng các công nghệ AI tiên tiến như machine learning và deep learning. Các mô hình này phân tích hành vi người dùng, lịch sử tìm kiếm, ngữ cảnh và xu hướng để tạo ra đề xuất cá nhân hóa theo thời gian thực.⁽⁴⁾

Ngoài ra, Amazon phát triển thêm các sản phẩm và nền tảng AI như Alexa và các dịch vụ AI trên Amazon Web Services (AWS), từ đó mở rộng mô hình kinh doanh vượt ra ngoài bán lẻ và tạo ra các nguồn doanh thu công nghệ có biên lợi nhuận cao. Đây là minh chứng rõ nét cho cách một chiến lược AI-first không chỉ tối ưu hóa vận hành mà còn mở ra các cơ hội kinh doanh mới dựa trên dữ liệu.

Ứng Dụng Thực Tiễn và Case Study

AI đã được áp dụng thành công trong nhiều ngành, tạo ra các mô hình kinh doanh đột phá. Dưới đây là các ví dụ cụ thể từ các công ty lớn, minh họa cách AI thúc đẩy đổi mới.

Case Study 1: Amazon – Dịch vụ dựa trên Dữ liệu

Amazon đã phát triển Amazon Personalize, một dịch vụ AI cho phép các doanh nghiệp khác tạo ra các đề xuất cá nhân hóa tương tự như Amazon. Dịch vụ này đã được áp dụng thành công bởi nhiều công ty, như The Chefz, giúp tăng 35% doanh thu hàng tháng và tăng gấp đôi số đơn hàng tại các nhà hàng được đề xuất.⁽⁵⁾

Bằng cách áp dụng AI-first, Amazon không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn xây dựng một mô hình kinh doanh mới, cung cấp dịch vụ AI cho các doanh nghiệp khác, tối ưu hóa lợi nhuận từ cả khách hàng cá nhân và doanh nghiệ

Case Study 2: Salesforce – Sản phẩm AI

​Salesforce đã phát triển Einstein AI, một công cụ trí tuệ nhân tạo tích hợp vào nền tảng CRM của họ, giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu khách hàng, tối ưu hóa chiến lược bán hàng và cải thiện hiệu suất. Einstein AI đã đem lại những thay đổi đáng kể

83% đội ngũ bán hàng sử dụng AI đã thấy tăng trưởng doanh thu, so với 66% ở những đội ngũ không sử dụng AI.⁽⁶⁾

Ngân hàng U.S. Bank đã triển khai Einstein AI cho việc chấm điểm và phân loại khách hàng tiềm năng, dẫn đến tăng 260% tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng và tăng 300% số lượng khách hàng tiềm năng đủ điều kiện tiếp thị (MQLs).⁽⁷⁾

Case Study 3: John Deere – Nông nghiệp chính xác

John Deere đã chuyển từ nhà sản xuất thiết bị nông nghiệp sang nhà cung cấp giải pháp công nghệ bằng cách sử dụng AI để phân tích dữ liệu đất, thời tiết, và cây trồng. Theo Reuters, mô hình kinh doanh nông nghiệp chính xác này đã giúp khách hàng của John Deere tăng 15% sản lượng thu hoạch và giảm 20% chi phí hoạt động. Nông dân sử dụng các phân tích AI để tối ưu hóa vụ mùa, giảm thiểu gây hại tới môi trường, giảm 80–90% lượng thuốc diệt cỏ bằng cách phân biệt cây trồng và cỏ dại trong thời gian thực, chỉ phun thuốc ở nơi cần thiết.⁽⁸⁾

Mô hình này minh họa cách một chiến lược AI-first có thể giúp doanh nghiệp truyền thống chuyển đổi sang các dịch vụ công nghệ cao, mở rộng thị trường và tạo ra giá trị bền vững.

Bài học rút ra

Việc triển khai AI một cách chiến lược có thể mang lại lợi nhuận đầu tư (ROI) gấp 2,1 lần so với các công ty không áp dụng AI.⁽⁹⁾

Điều này nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc đổi mới mô hình kinh doanh và thúc đẩy tăng trưởng. Tuy nhiên, để đạt được thành công, các doanh nghiệp cần tập trung vào việc tái cấu trúc quy trình, nâng cao kỹ năng cho nhân viên và đo lường hiệu quả tài chính của các sáng kiến AI.

Lợi ích và Thách thức khi Đổi mới bằng AI

Lợi ích Chiến lược

AI mang lại các lợi ích chiến lược, giúp doanh nghiệp lớn duy trì vị thế dẫn đầu và tăng trưởng bền vững:

• Tăng trưởng Doanh thu và Thị phần: AI giúp khai thác các nguồn thu mới, như dịch vụ thuê bao hoặc dữ liệu.
• Cạnh tranh vượt trội: Các mô hình kinh doanh dựa trên AI, như tư vấn cá nhân hóa hoặc sản phẩm công nghệ, giúp doanh nghiệp vượt qua đối thủ truyền thống.
• Khả năng thích nghi: AI cho phép doanh nghiệp nhanh chóng điều chỉnh chiến lược theo biến động thị trường, từ thay đổi nhu cầu khách hàng đến xu hướng công nghệ.
• Tối ưu hóa Giá trị: Với AI-first, doanh nghiệp có thể định giá dịch vụ dựa trên giá trị mang lại, thay vì chỉ dựa vào chi phí, tối ưu hóa lợi nhuận, như bạn từng quan tâm đến chiến lược định giá giá trị

Thách thức và Giải pháp

Mặc dù AI mang lại tiềm năng lớn, việc triển khai đổi mới mô hình kinh doanh không phải không có thách thức:

• Chi phí đầu tư cao: Phát triển và tích hợp AI đòi hỏi ngân sách đáng kể. Giải pháp là bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ để chứng minh giá trị trước khi mở rộng. Ví dụ, một công ty có thể thử nghiệm AI trong một phân khúc khách hàng trước khi áp dụng toàn diện.
• Thiếu dữ liệu Chất lượng: ​ ​Theo báo cáo của Deloitte năm 2024, chất lượng dữ liệu là một trong những rào cản lớn nhất đối với việc triển khai thành công các dự án AI. Cụ thể, 55% tổ chức được khảo sát cho biết họ đã tránh áp dụng một số trường hợp sử dụng AI tạo sinh (Generative AI) do lo ngại về chất lượng dữ liệu.⁽¹⁰⁾
• Kháng cự nội bộ: Nhân viên có thể lo ngại rằng AI sẽ thay thế công việc của họ. Giải pháp là đào tạo nhân sự về lợi ích của AI và khuyến khích văn hóa đổi mới, đảm bảo họ thấy AI là công cụ hỗ trợ chứ không phải mối đe dọa.
• Rủi ro Pháp lý và Đạo đức: Việc sử dụng dữ liệu khách hàng trong AI đòi hỏi tuân thủ các quy định như GDPR. Doanh nghiệp cần thiết lập các chính sách minh bạch để tránh rủi ro pháp lý.

Bằng cách giải quyết các thách thức này, doanh nghiệp có thể tối đa hóa lợi ích của AI trong việc đổi mới mô hình kinh doanh.

Hành động ngay: Bắt đầu đổi mới với AI

Theo báo cáo của IDC năm 2024, trí tuệ nhân tạo (AI) dự kiến sẽ đóng góp khoảng 19,9 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu đến năm 2030, chiếm khoảng 3,5% GDP toàn cầu trong năm đó. Đóng góp này không chỉ đến từ doanh thu trực tiếp của các công ty AI mà còn từ các tác động gián tiếp và lan tỏa trong toàn bộ nền kinh tế.⁽³⁾

Cụ thể, báo cáo của IDC nêu rõ rằng mỗi đô la chi tiêu cho các giải pháp và dịch vụ AI liên quan đến kinh doanh sẽ tạo ra 4,60 USD trong nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, bao gồm các tác động gián tiếp và lan tỏa.

Để tận dụng tiềm năng này, các nhà lãnh đạo cần hành động ngay hôm nay với lộ trình cụ thể:

• Phân tích Dữ liệu hiện có: Xác định cơ hội đổi mới bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, vận hành, hoặc thị trường. Ví dụ, dữ liệu bán hàng có thể tiết lộ nhu cầu về dịch vụ cá nhân hóa.
• Đào tạo Nhân sự: Xây dựng văn hóa AI-first thông qua các chương trình đào tạo, giúp nhân viên hiểu và sử dụng AI hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng để vượt qua kháng cự nội bộ.
• Hợp tác với Chuyên gia Công nghệ: Làm việc với các nhà cung cấp giải pháp AI để phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp. Các đối tác công nghệ có thể giúp giảm rủi ro và tăng tốc triển khai.
• Thí điểm và Mở rộng: Bắt đầu với các dự án AI nhỏ, như triển khai chatbot hoặc phân tích dự đoán, để đánh giá hiệu quả trước khi áp dụng trên quy mô lớn.

Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể bắt đầu bằng cách sử dụng AI để đề xuất sản phẩm, tương tự Amazon, trước khi phát triển một nền tảng dữ liệu độc lập. Những bước nhỏ này giúp giảm rủi ro và xây dựng niềm tin vào công nghệ AI.

Đừng để doanh nghiệp của bạn bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua đổi mới. Hãy tận dụng AI để định hình tương lai kinh doanh, tạo ra giá trị mới, và dẫn đầu thị trường. Hành động ngay hôm nay để xây dựng một mô hình kinh doanh hiện đại, bền vững, và sẵn sàng cho thập kỷ tới!

References:

1. Chui, M., Hirt, M., & Manyika, J. (2024, February 22). AI-powered marketing and sales: Reach new heights with generative AI. McKinsey & Company
2. Stratoflow. (n.d.). How does Netflix recommendation algorithm work?
3. CDO Magazine. (2024, March 13). AI to contribute $19.9 trillion to global economy through 2030: IDC Research
4. Green, D. (2014, February 25). Entitle aims to be the Netflix for e-books. Business Insider
5. Amazon Web Services. (2023, October 5). How The Chefz serves the perfect meal with Amazon Personalize
6. Salesforce. (2024, February 7). AI and sales: Key statistics and insights for 2024.
7. Emplibot. (2024, January 11). Real-world examples of AI in sales in 2024.
8. 1X Marketing. (2024, February 25). World Marketing Diary
9. Boston Consulting Group. (2025, January). AI Radar 2025 [PDF slideshow].
10. Deloitte. (2025, January 31). State of generative AI in the enterprise: 2024 report. Deloitte AI Institute.